Vad handlar AI-kompetens om?

Kommunerna och välfärdsområdena genomgår en fas där artificiell intelligens snabbt breder ut sig. Generativ artificiell intelligens har gått från att användas på försök av de anställda till att vara ett verktyg i vardagen. Samtidigt bereder allt fler organisationer en strategi för artificiell intelligens. Men vad består AI-kompetens av och hur etablerar man AI-kompetens som en del av verksamhetskulturen?

Förändringen har skett exceptionellt snabbt: nyss kändes artificiell intelligens som en avlägsen teknik som kräver specialkunnande, men nu är AI en del av basutrustningen för att utveckla förvaltning, kommunikation, HR och tjänster.

Ur Utbildningsstyrelsens perspektiv är AI-kompetens en del av multilitteraciteten. Med det avses förmågan att förstå, bedöma och använda artificiell intelligens samt att identifiera de etiska och samhälleliga konsekvenserna av artificiell intelligens.

Detta synsätt betonar att artificiell intelligens inte bara är en teknisk lösning, utan förknippat med en ny typ av läskunnighet för att förstå texter, informationsflöden och algoritmer – en del av ett kritiskt tänkande i vardagen. Det handlar inte bara om kompetensen på individnivå, utan om kompetensbasen inom hela arbetsorganisationen.

AMO-modellen beskriver vad AI-kompetens består av

AI-kompetens kan också granskas genom AMO-modellen, som är en av de mest kända referensramarna för personalledning och organisationsforskning.

AMO-modellen (från engelskans Ability, Motivation, Opportunity) betonar att kompetensen inte utvecklas enbart genom utbildning, utan att kompetensen påverkas minst lika mycket av individens motivation samt de strukturer och möjligheter som organisationen erbjuder. Det går särskilt bra att tillämpa den här modellen på artificiell intelligens, eftersom det krävs både lärande och mod att testa för att man ska kunna tillägna sig nya verktyg.

Ability, alltså förmåga, beskriver de grundläggande färdigheter som AI-kompetens består av. Det kan till exempel handla om förmåga att skapa promptar, förståelse för informationssäkerhet, förmåga att bedöma de svar som AI ger samt kritisk AI-litteracitet.

Många anställda undrar till exempel: Får jag mata in den här informationen i AI-verktyget? eller Hur kontrollerar jag om de svar som AI ger är tillförlitliga? De här frågorna är en del av den grundläggande förmåga som behövs för att man ska kunna använda artificiell intelligens på ett säkert och effektivt sätt.

Motivation syftar på människans vilja att lära sig och prova sådant som är nytt. Ofta ökar motivationen i takt med att man gör saker – när nyttan med artificiell intelligens konkretiseras, blir man snabbt allt ivrigare.

I KT:s enkäter beskriver många hur artificiell intelligens ”frigör tid för tankearbete”, ”gör att rapporteringen går snabbare” eller ”bidrar med nya perspektiv när man kläcker idéer”. Sådana erfarenheter förändrar attityderna och ger mod att använda nya verktyg. Det är också viktigt att fråga sig själv ”varför?” och hitta sitt eget svar på frågan.

Opportunity, alltså möjligheter, är främst en fråga på organisationsnivå. Om man saknar gemensamma anvisningar, plattformar där man kan prova nya saker och tid att lära sig, kommer de anställdas entusiasm att avta. Då är man beroende av enskilda föregångare, och när kompetensen koncentreras till ett fåtal personer ökar risken för ojämlikhet.

Till möjligheterna hör också att ledningen är tydlig i sin kommunikation: Man får använda, testa och lära sig artificiell intelligens. Utan ett sådant tillstånd är många anställda försiktiga, även om de vill utveckla sitt kunnande.

Artificiell intelligens förändrar verksamhetskulturen – ledningen avgör riktningen

Införandet av artificiell intelligens är inte bara ett tekniskt projekt, utan en förändring av lärandet och verksamhetskulturen.

För att artificiell intelligens ska etableras som en del av vardagen måste organisationerna samtidigt stärka de tre delområden som beskrivs i AMO-modellen:

• Förmåga: grundläggande utbildning, kritisk AI-litteracitet, sektorspecifika exempel.
• Motivation: uppmuntrande ledarskap, att synliggöra framgångar och stödja en försökskultur.
• Möjligheter: gemensamma riktlinjer, tydliga anvisningar och tid att testa nya saker.
   

När dessa tre delområden utvecklas parallellt blir artificiell intelligens inte ett fristående experiment, utan en del av en lärande och nyfiken verksamhetskultur. Samtidigt förstår vi tillsammans varför vi använder AI, vad AI får användas till och vilka resultat vi kan uppnå med hjälp av AI.

Här är ledningens roll avgörande. Av dem som svarade på KT:s enkät om artificiell intelligens 2025 bedömde bara 28 procent att ledningen har en klar syn på riktningen i AI-omställningen. Det är förståeligt med tanke på hur snabbt förändringen har vuxit fram från gräsrotsnivå.

Men nu är det dags att gå vidare till nästa skede. Strategierna för artificiell intelligens måste skapas tillsammans, genom att lära sig av varandra och genom att stärka de gemensamma strukturerna.