Del på nytt — innhold fra Benoit Raphael
En studie av 12 000 ansatte viser det: med AI snakker vi mer med kollegene våre. Gode nyheter eller en felle?
Forskere ved Bocconi-universitetet i Milano sporet møtene, samtalene og e-postene til 12 040 ansatte i et multinasjonalt selskap under utrullingen av Copilot, Microsofts AI-assistent. Tre måneder etter at de tok i bruk verktøyet, bruker brukerne omtrent tjue minutter mer per uke på å utveksle informasjon med kollegene sine. Spesielt i møter og på telefonen.
Men det virkelige problemet er ikke så mye tiden som brukes, som personene vi snakker med. Og fremfor alt, hvilke personer!
Copilot-brukere jobber med nesten tre flere kolleger enn før, personer som kjenner hverandre lite.
En annen undersøkelse, utført av to forskere ved University of Berkeley (2026), observerte det i åtte måneder i et amerikansk teknologiselskap. Designere begynner å kode. Forskere tar på seg ingeniøroppgaver.
Tenk deg hva det endrer i en diskusjon: du kan komme med en første mockup, et stykke kode, et forslag som du ikke ville ha klart å lage alene. Kollegaen din har noe å undersøke, diskutere, forbedre sammen med deg.
Men denne samme undersøkelsen viser også en reell felle:
Ingeniører bruker mer tid på å rette opp arbeidet som kollegene deres gjorde med AI. Maskinen produserer raskere enn vi forstår.
Hvis de tjue minuttene fra Bocconi-studien brukes til å lese på nytt, verifisere eller rette opp… har arbeidet ganske enkelt flyttet seg til de andre samarbeidspartnerne.
Dette gir et ganske konkret spørsmål å stille når vi sparer tid med AI: hvor mye arbeid gjenstår for personen vi sender resultatet videre til?
Si meg hva du tenker i kommentarfeltet.
LinkedIn-kilder
- Profil: Pierre Jean Duvivier dit Sage (LinkedIn)
- Delt forfatter: Benoit Raphael (LinkedIn)
Innlegget En studie av 12 000 ansatte viser det: med AI snakker vi mer med kollegene våre. Gode nyheter eller en felle? dukket først opp på les plumes qui mordent.
Ofte stilte spørsmål
FAQs En studie av 12000 ansatte viser at med AI snakker folk mer med kollegene sine. Gode nyheter eller en felle
1 Hva sier denne studien egentlig
Den fant at når ansatte bruker AI-verktøy på jobben, har de en tendens til å kommunisere mer med kollegene sine, ikke mindre. Studien undersøkte omtrent 12000 ansatte
2 Hvem utførte studien, og hvor kan jeg finne den
Overskriften kommer fra en spesifikk studie av 12000 ansatte, men du bør sjekke den opprinnelige kilden for forfattere, institusjon og publiseringsdetaljer før du siterer den. Overskrifter forenkler ofte komplekse funn
3 Hva regnes som AI i denne studien
Vanligvis verktøy som chatbots, skriveassistenter, kodehjelpere og AI-funksjoner innebygd i arbeidsplassprogramvare. Den nøyaktige definisjonen avhenger av hvordan studien målte AI-bruk
4 Hvorfor skulle AI få folk til å snakke mer med kollegene
En vanlig forklaring er at AI håndterer rutineoppgaver raskere, noe som frigjør tid til samarbeid, og folk henvender seg ofte til kolleger for å sjekke, forbedre eller anvende det AI produserer
5 Er dette gode nyheter
Det kan det være. Mer kommunikasjon kan bety bedre teamarbeid, kunnskapsdeling og raskere problemløsning. Men mer snakking er ikke automatisk bedre — det avhenger av hva samtalene handler om
6 Så hvor er fellen
Mulige ulemper inkluderer flere avbrytelser, mer tid brukt på å verifisere AI-resultater med andre, AI-indusert unødvendig arbeid og avhengighet av kolleger for å rette AI-feil. Mer kommunikasjon kan også bety flere møter og mindre fokusert arbeid
7 Betyr dette at AI reduserer isolasjon på jobben
Muligens — hvis den ekstra kommunikasjonen er ekte samarbeid. Men å sende flere meldinger er ikke det samme som å føle seg mer knyttet til andre. Kvaliteten på samspillet betyr noe
8 Kan funnet være korrelasjon snarere enn årsakssammenheng
Ja. Kanskje folk som allerede samarbeider mye, er mer tilbøyelige til å ta i bruk AI, snarere enn at AI forårsaker mer samarbeid. Gode studier prøver å kontrollere for dette, men det er verdt å sjekke
9 Hvordan ble det å snakke mer målt
Sannsynligvis gjennom selvrapportering, kommunikasjonslogger eller møte- og meldingsdata. Hver metode har begrensninger — selvrapportering kan være partisk, og logger fanger ikke opp kvaliteten på samtalen
10 Gjelder effekten for alle jobber
Sannsynligvis ikke likt. Kunnskapsarbeidere, team som bruker samarbeidsprogramvare, og roller med mye skriving eller analyse kan
