Daniel Karlsson, som granskat över 200 vetenskapliga artiklar om AI och projektledning, delar sina djupgående kunskaper om hur projektledare praktiskt kan använda generativ AI idag. I detta fördjupade avsnitt av Projektledarpodden lär du dig konkreta verktyg, tekniker och strategier för att integrera AI i din dagliga projektverksamhet – från stakeholder-kommunikation till mötesanteckningar.
Forskningens resultat – vad säger vetenskapen?
Daniel har systematiskt granskat forskningsläget inom AI och projektledning:
“Det det kokar ner till är att det finns ett par tydliga saker. Dels är det att det är mycket spekulation i de här artiklarna. Man pratar om vad som kommer hända, hur AI kommer att förändra projektledning.”
Forskningens huvudfynd:
- Mycket spekulation, lite konkreta användningsfall
- Verktygsfokus snarare än praktisk implementation
- Tunt med use cases för verklig projektanvändning
- Projektforum visar mer praktisk användning än akademisk forskning
Begränsningar i dagens AI
Ett intressant exempel på AI:s nuvarande begränsningar kommer från ett examensarbete där projektledare estimerade projekttid 50% för lågt, medan AI hade fel med 200-300%.
“Det visade att visst kan man säkert använda det för att ta fram tidplaner och så. Men då krävs en helt annan nivå av data än vad de fästta sitter på.”
Grundläggande AI-begrepp för projektledare
Maskininlärning vs Generativ AI
Maskininlärning (Traditionell AI):
- Tränas på specifik data för beslutsstöd
- Exempel: Röntgenanalys, mönsterigenkänning
- Kräver egen datamodell
Generativ AI:
- Skapar ny information baserat på förträneda modeller
- Bygger på Googles breakthrough 2017
- Direkt användbar utan egen träning
Viktiga termer
Prompting: Konsten att formulera beställningar till AI LLM (Large Language Model): Stora språkmodeller som GPT Hallucination: När AI genererar felaktig information
RTF/RUF-modellen för effektiv prompting
Daniel introducerar en praktisk formel för bättre AI-kommunikation:
RTF (Roll, Task, Format)
- Roll: Vilken expertroll ska AI anta?
- Task: Vad ska utföras?
- Format: Hur ska resultatet presenteras?
Praktiskt exempel – Kontraktsgranskning
“Föreställ dig att du jobbar på legal inriktningsföretag. Här är ett NDA. Snälla granska det och se om det är några punkter som du tycker kräver extra uppmärksamhet.”
Konkret användningsfall: Stakeholder-kommunikation från A till Z
Daniel visar ett komplett exempel på hur AI kan användas genom hela projektcykeln:
Steg 1: Identifiera stakeholders
- Fråga AI vilka stakeholders som är relevanta för ditt projekt
- Få förslag på stakeholder-matris
Steg 2: Skapa kommunikationsplan
- Låt AI ta fram kommunikationsfrekvens för olika stakeholders
- Definiera lämpliga uppdateringsintervall
Steg 3: Personaliserad kommunikation
- Skapa personas för varje stakeholder
- Anpassa meddelanden utifrån mottagarens perspektiv
- Öka sannolikheten för projektdeltagande
Steg 4: Kontinuerlig kommunikation
- Återanvänd chathistorik för konsekvent ton
- Underhåll relationer genom hela projektet
Praktiska AI-verktyg för projektledare
Mötesanteckningar – “Killrappet”
“Om jag ska välja en sak som man ska försöka prova så skulle det vara mötesanteckningar. Det är liksom killrappet för det här i mina ögonen.”
Tre nivåer av implementation:
- Inbyggda verktyg: Copilot i Teams, Zoom-transkription
- Hybrid-lösning: Manuell transkription + AI-sammanfattning
- Lokala lösningar: Helt avgränsade system för säkerhetskänsliga miljöer
Excel och kravspecifikationer
- Excel-formler: AI skapar komplexa formler på sekunder
- Kravspecifikationer: Generera 40-50 krav automatiskt med 80% användarbarhet
- BankID-integration: Konkret exempel på öppen kravställning
Forskning och dokumentation
- Sammanfattning av forskningsartiklar: Perfekt för icke-konfidentiell information
- PowerPoint-anpassning: Direkta format för presentation
- Språkstöd: Excellens i svenska jämfört med konkurrerande verktyg
Verktygslandskap och val
Huvudalternativ
- ChatGPT: Mest etablerad, bred funktionalitet
- Copilot: Integrerad i Microsoft-miljöer
- Claude: Bättre på svenska, snabbare förståelse
- Gemini: Googles alternative
“Som nybörjare skulle jag säga på den nivån att alla de här är lika bra.”
Gratis vs betald
- Gratisversioner: Begränsningar i antal frågor
- Betalversioner: Obegränsad användning, senaste modeller
Perplexity – nästa generation sökning
Daniel lyfter Perplexity som revolutionerande sökverktyg:
“Istället för att få flera sidor med betald reklam som man får i Google så får man den information som man vill ha sammanfattad och man kan gå in på de källor som man hämtar information av.”
Fördelar med Perplexity:
- Intention-baserad sökning
- Trovärdiga källor (tidningar, vetenskapliga artiklar)
- Automatisk generering av relaterade frågor
- Källhänvisningar för verifiering
Strategier för implementation
Att komma igång
- Låg fallhöjd: Börja med icke-kritiska uppgifter
- Konkreta exempel: Använd verklig projektdata (om tillåtet)
- Experimentera regelbundet: Sätt av tid för lärande
- Bygg kunskapsbas: Dokumentera framgångsrika prompter
Hantera tidsbrist
“Om du har två månader kvar som projektledare och sen ska börja jobba som takläggare, då skulle jag säga så här, bry dig inte om AI.”
Men för långsiktig karriär:
“Om du är tidigare i van att få en dag för att sätta upp en projektplan så kommer du ganska snart bara få två timmar på dig att sätta ihop den projektplanen.”
AI-first mindset
Daniel beskriver utvecklingen mot “AI-first” tänkande:
“Man märker också, Mattias, att du är det man kallar för AI-first. Vad man än slänger på dig, så att säga. Man kan göra det i chat-GPT.”
Meta-prompting och avancerade tekniker
Få hjälp med prompting
“Vet man inte hur man ska promta så kan man ju alltid be den. Jag vill ha en instruktion för att sammanfatta den här chatten. Kan du ge tre exempel på bra instruktioner?”
Chathantering
- Fortsatta konversationer: Återanvänd chathistorik för kontext
- Nya chattar: Överför viktig information mellan sessioner
- Specialiserade chattar: En chat per stakeholder eller projekt
Organisatoriska utmaningar
Säkerhet och policy
- Förstå organisationens AI-policy
- Identifiera tillåtna verktyg
- Balansera innovation med compliance
Kunskapsspridning
“Men de kan inte sitta med mig hela tiden. Jag använder det här verktyget i precis allt det jag gör.”
Även om organisationer kan ha AI-experter är personlig kompetens avgörande för daglig produktivitet.
Framtida förväntningar
AI kommer förändra förväntningarna på projektledare – både i form av snabbhet och kvalitet på leveranser.
Lyssna på hela avsnittet här för att höra fler konkreta exempel på AI-användning, djupare diskussioner om verktygsval och Daniels detaljerade genomgång av hur man praktiskt implementerar AI-verktyg i olika organisatoriska sammanhang.