Roller

AI endrer rollekartet i virksomheter fra to kanter samtidig: roller som ikke fantes før vokser frem og roller som fantes fra før av, endres betydelig i praksis.

De fleste merker at arbeidsoppgavene endrer seg, mens jobbtittelen, forventningene og rollebeskrivelsen er de samme som for tre år siden. En studie fra UK Civil Service (Ledingham et al., 2025) analyserte 1,54 millioner oppgaver på tvers av 193 .000 stillingsannonser og fant at over 60 prosent av stillingene havner i en mellomkategori; noen oppgaver kan automatiseres, men jobben som helhet kan ikke det. Det betyr at de fleste jobber verken forsvinner eller forblir uendret, men må redesignes. Vi ser at mange norske jobber faller i samme kategori, men det er få tegn til at rollebeskrivelsene endres. 

Når oppgaver løses av AI forskyves innholdet i eksisterende roller. Analytikeren bruker mindre tid på å produsere rapporter og mer på å tolke og rådgi. HR-partneren beveger seg fra prosessadministrasjon til organisasjonsfaglig sparring med ledergrupper. AI frigjør tid, men den frigjorte kapasiteten forsvinner ofte i det stille. Den frigjorte kapasiteten fyller seg ikke automatisk med det mer verdifulle arbeidet. Workdays globale undersøkelse av over 3.000 virksomheter viser at 32 prosent av ansatte fyller frigjort tid med mer av det samme, og at nær 40 prosent av den går til å rette feil og dobbeltsjekke AI-output (Workday, 2026). Analytikeren produserer bare flere rapporter. HR-partneren svarer på enda flere henvendelser. Det gjør at virksomheten mister verdiskapende arbeid uten å være klar over det. Skal man unngå dette, må ledere kartlegge hva som faktisk har endret seg, justere innholdet i rollene deretter, og sørge for at frigjort tid fylles med arbeid som skaper verdi.  

Det vokser også frem nye roller som ikke fantes for tre år siden. Virksomheter er allerede i gang med å søke etter teknisk kompetanse for å kartlegge use-cases, bygge og implementere egne AI-løsninger Dette arbeidet er kritisk nå, og vil fortsette å være det, men når løsningene er i drift, må de også håndteres som egne systemer i organisasjonen. Det krever mennesker med nytt ansvar og ny kompetanse, eller kompetanse vi sjelden har sett kombinert før.

Autodesk og GlobalData (2025) analyserte nær tre millioner stillingsannonser og fant at design har gått forbi teknisk ekspertise som den mest etterspurte ferdigheten i AI-relaterte stillinger. Vi ser eksempler som «Samarbeidsdesigner», med ansvar for samspillet mellom menneskelige team og AI-agenter i konkrete arbeidsprosesser. Eller «AI-atferdsanalytiker», som følger med på at systemene oppfører seg som tiltenkt, fanger opp avvik og sikrer at output faktisk holder den kvaliteten organisasjonen forventer. Dette er ikke tekniske roller i tradisjonell forstand. Disse rollene krever en spesiell evne til å forme, kommunisere og ta ansvar i et arbeidsmiljø der noen av kollegene er maskiner.

Skal AI-investeringen gi gevinst, må virksomheter aktivt bestemme hva den menneskelige kapasiteten skal brukes til gjennom å designe roller med nytt og verdiskapende innhold. Det krever innsikt, ledelse og styring. Overlates rolleendringene til tilfeldighetene, mister virksomheter verdiskapende kapasitet de ikke visste de hadde. 

Team

Med AI som en god og tilgjengelig sparringspartner, ser vi også at team endrer seg. Mange sparrer mer med GenAI-modeller enn kollegaer, og AI-agenter begynner for noen å bli nærmeste kollega. Det betyr at måten vi jobber sammen allerede har endret seg. Spørsmålet er derfor ikke lenger om AI er en del av teamet, men hvordan vi bevisst designer team av mennesker og AI som spiller hverandre gode. 

Det finnes allerede bevis på at team som kombinerer mennesker og AI produserer høyere kvalitetsleveranser, og enkeltpersoner med AI matcher kvaliteten til to-person team uten AI (Dell’Acqua et al., 2025). Mennesker og AI har likevel ulike fortrinn og teamet må designes deretter. AI har komparativt fortrinn på strukturerte, regelbaserte og dataintensive oppgaver (Ledingham et al, 2025). Mennesker har komparativt fortrinn på oppgaver som krever kontekstforståelse, relasjonsbygging, moralsk skjønn og ekspertise i en spesifikk organisatorisk kontekst, som strategisk ledelse, kompleks problemløsing og interessehåndtering. Poenget er å bygge team der mennesker og AI er kompatible, og ikke konkurrerende.

Men når AI tar en større plass i teamet, endres også dynamikken mellom menneskene i det. Et konkret eksempel er kompetanseoverføringen mellom junior og senior roller. Gartner (2025) peker på at når seniormedarbeidere bruker AI til å gjøre mer alene, mister juniorer tilgangen til hands-on læring og veiledning. Samtidig skjer noe tilsvarende fra den andre siden. WEF (2026) finner at juniorer i økende grad bruker AI til å erstatte det de tidligere lærte gjennom mentorer og kolleger. Begge deler svekker den gjensidige læringen mellom erfarne og uerfarne som gjør at organisasjoner bygger kompetanse over tid.

AI stiller dermed nye krav til hvordan team designes, men de færreste virksomheter har begynt å ta dette på alvor. De som lykkes designer AI og AI-agenter inn i teamstrukturen som fullverdige medlemmer med definerte oppgaver, tydelig rolle og tilgang til felles kontest. AI bygges inn i teamet, ikke ved siden av det. Og skal seniorer og juniorer bidra med det de er best på, må teamet designes slik at læringsarenaene mellom dem ikke forsvinner når AI tar mer plass. Det krever en kultur med høy grad av psykologisk trygghet der teamet eier resultatet sammen med AI.

Samhandling

Når roller og team redesignes, oppstår et tredje og ofte oversett spørsmål: hvordan får vi menneske og AI til å fungere godt sammen i praksis? 

Tillit er noe av det mest avgjørende for at team satt sammen av mennesker og AI-agenter skal samhandle best mulig (Duan et al. 2025). Det som bygger tillit fra mennesker til AI-agenter er transparens og pålitelighet i hvordan AI-systemet virker og presterer (Sullivan og Weger 2025). Hvis mennesker ikke forstår hvordan systemet fungerer, hva det er godt på, og systemets begrensninger, holder man naturlig avstand, og greier dermed ikke å utnytte systemets fulle potensial. 

Men forståelse alene er ikke nok. En global studie fra University of Melbourne og KPMG (Gillespie et al, 2025) viste at 66 prosent bruker AI uten å vurdere nøyaktigheten av det den leverer og at 56 prosent gjør feil på jobb som følge av AI-bruk. Tilliten faller raskt hvis mennesker slutter å kvalitetssikre det AI leverer, eller stiller seg bak beslutninger uten å vurdere dem.

Også måten vi snakker om AI-bruk påvirker tilliten. Samme studie fant at 57 prosent av ansatte globalt skjuler sin AI-bruk og presenterer AI-genert arbeid som sitt eget. Men åpenhet er heller ingen enkel løsning. En studie av Reimann og Schilke (2025) fant at åpenhet om AI-bruk konsekvent reduserte tilliten til brukeren med opptil 20 prosent. Samtidig var det enda verre å bli avslørt i å skjule bruken. Det handler ikke om å velge mellom åpenhet og hemmelighold, men å snakke om AI-bruk på en måte som viser hva faktisk mennesket har bidratt med og stått ansvarlig for. Dette krever at medarbeidere har handlingsrom. Parker og Grote (2022) viser at medarbeidere som mister autonomi når teknologien overtar beslutninger, mister motivasjon og ytelse over tid. Tillit, ansvarsklarhet og autonomi henger uløselig sammen, og alle tre må designes aktivt inn i måten man samhandler med AI på.

Tverrfaglige samhandling mellom mennesker er like viktig, og like oversett. Oppgavene som gjenstår når AI tar over mye av de strukturerte og rutinepregede, er nettopp de som krever samarbeid på tvers: strategisk ledelse, kompleks problemløsning og interessenthåndtering. Disse løses ikke innenfor én funksjon. AI kan også selv være en kraftig støtte i tverrfaglig arbeid, men det krever at AI-agentene har tilgang til felles kontekst og felles spilleregler, slik at agentene forsterker samarbeid på tvers fremfor å skape nye siloer. Virksomheter som redesigner jobbene uten å redesigne samarbeidsformene rundt dem, vil konsekvent underlevere på gevinstene.

Hvordan komme i gang?

Fremtidsbasert jobbdesign er en måte å drive organisasjonsutvikling på i en tid der teknologien endrer seg raskere enn strukturene rundt den. Det er ikke et engangsprosjekt, men et kontinuerlig arbeid som må følge AI-utviklingen i takt med at den modnes i virksomheten.

De færreste virksomheter har implementert AI i fullskala, noen har kommet lengre enn andre og det er mye vi enda ikke vet. Et godt sted å starte er der virksomheten ser størst mulig gevinst av AI, eller i avdelinger som har kommet lengst med å benytte seg av AI og kan begynne å se konturene av hva endringen faktisk innebærer. Der kan man starte å kartlegge hva som har endret seg i jobbene, ta stilling til hvilke roller som må redesignes eller opprettes, og bevisst designe team og samhandling rundt det nye innholdet. Denne tilnærmingen kan skaleres videre til andre avdelinger og team i takt med økt bruk av AI i virksomheten. Hvis man skal klare å holde følge med teknologiutvikling og AI-bruk, må jobbdesign være på agenda på jevnlig basis slik at man ikke ender opp med å bruke moderne verktøy på gamle strukturer.

Virksomheter som lykkes med AI-omstilling, klarer å se teknologi og mennesker i sammenheng. De tar aktivt stilling til hvordan roller, team og samarbeid designes med AI, og hvordan disse strukturene er gjensidig avhengig av hverandre. De bygger og justerer disse strukturer slik at menneskene gjør det de er best på og teknologien gjør resten. Vi mener de som forstår dette tidlig, vil ha et betydelig konkurransefortrinn de neste årene. 

Sprint bistår virksomheter med AI-omstilling med fokus på organisasjonsutvikling, fremtidsrettet jobb- og arbeidsdesign og kompetanseomstilling. Les mer om våre tjenester innen mennesker og organisasjon her. Ta gjerne kontakt med oss dersom du er nysgjerrig.

Kilder

Autodesk og GlobalData (2025) AI Jobs Report: The Skills Shaping the Future of Work. Autodesk. Tilgjengelig fra: https://adsknews.autodesk.com/en/news/ai-jobs-report/ 

Dell'Acqua, F. et al. (2025) Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality. Harvard Business School Working Paper. Tilgjengelig fra: https://www.hbs.edu/faculty/Pages/item.aspx?num=64700 

Duan, Y. et al. (2025) Trusting Autonomous Teammates in Human-AI Teams: A Literature Review. CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. Tilgjengelig fra: https://dl.acm.org/doi/full/10.1145/3706598.3713527 

Gartner (2025) Top Strategic Technology Trends 2025. Gartner Research. Tilgjengelig fra: https://www.gartner.com/en/information-technology/insights/top-technology-trends 

Gillespie, N., Lockey, S., Ward, T., Macdade, A. og Hassed, G. (2025) Trust, Attitudes and Use of Artificial Intelligence: A Global Study 2025. The University of Melbourne og KPMG. DOI: 10.26188/28822919. Tilgjengelig fra: https://kpmg.com/xx/en/our-insights/ai-and-technology/trust-attitudes-and-use-of-ai.html 

Ledingham, D. et al. (2025) Beyond Automation: Redesigning Jobs with LLMs. UK Civil Service. Tilgjengelig fra: https://arxiv.org/pdf/2512.05659 

Parker, S.K. og Grote, G. (2022) 'Automation, algorithms, and beyond: Why work design matters more than ever in a digital world', Applied Psychology: An International Review, 71(4), ss. 1171-1204. Tilgjengelig fra: https://iaap-journals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/apps.12241 

Schilke, O. og Reimann, M. (2025) 'The transparency dilemma: How AI disclosure erodes trust', Organizational Behavior and Human Decision Processes, 188. Tilgjengelig fra: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0749597825000172

Sullivan, Y.W. og Weger, E. (2025) 'Transparency and trust in AI-assisted decision making', Human Factors, 67(3). Tilgjengelig fra: https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/10711813251369473 

WEF (2026) 'How AI is changing the nature of entry-level work', World Economic Forum, 26. mars. Tilgjengelig fra: https://www.weforum.org/stories/2026/03/how-ai-is-changing-the-nature-of-entry-level-work/ 

Workday (2026) Beyond Productivity: Measuring the Real Value of AI. Workday Inc. Tilgjengelig fra: https://investor.workday.com/news-and-events/press-releases/news-details/2026/New-Workday-Research-Companies-Are-Leaving-AI-Gains-on-the-Table/default.aspx