Fagpressenytt

... betydning dette har for teamprosesser og teamresultater. Et sentralt utgangspunkt er at KI ikke bare fungerer som et nøytralt verktøy, men at team over tid tenderer til å tillegge
KI «teamroller» (ofte gjennom menneskeliggjøring), og at disse rollene påvirker samarbeid, læring og beslutningskvalitet. Studien posisjoneres som et empirisk bidrag fordi mye tidligere arbeid om KI i team bygger på antakelser om hva KI kan bli, heller enn observasjoner av hvordan KI faktisk blir brukt og forstått i team over tid.
Introduksjon
Kunstig intelligens i form av store språkmodeller (LLM) har potensial for å endre dynamikken i teamarbeid, gjennom å bli integrert som aktive deltakere i stedet for bare verktøy (Dell’Acqua et al., 2025; Tummala et al., 2025). Dette kan endre vår forståelse av samarbeid, hvilket igjen påvirker vår forståelse av ledelse. Den såkalte Elizah-efekten har siden 1966 minnet oss om at maskiner som prater vil bli menneskeliggjort (Weizenbaum, 1966), men har kanskje hittil ikke hatt stor relevans for ledere og lederteorier. Menneskeliggjøring er som begrep dog en slags Pandoras eske; når du «åpner» den slippes mange utfordringer løs. Først og fremst kanskje hva det vil si å være menneske. I artikkelen «åpner» vi begrepet noe og tar det et steg videre, med det formål å forstå hva som skjer i team når teammedlemmer i større eller mindre grad behandler og tenker på maskinen som noe mer enn et «kaldt» verktøy. Oppmerksomheten vår skal rettes mot maskinens innflytelse på sosiale relasjoner, gjennom sosial meningsskaping. Dette er først og fremst et analytisk grep, som i mindre grad hensyntar store spørsmål som for eksempel hva det vil si å være bevisst, hva det vil si å ha vilje, hva en følelse består av med mer. Samtidig har vi som utgangspunkt at en språkmodell påvirkes rent funksjonelt av vår kommunikasjon med den. KI har potensial til å gjennomsyre samfunnet på linje med internett. Framtidens ledere bør derfor forstå mer om denne efekten i menneske–teknologi samarbeid. Derfor er artikkelens ledende forskningsspørsmål:
Hvilken rolle spiller en KI på laget?
Teori – HAI team og KI roller
Artikkelen benytter som inspirasjon et teoriperspektiv som kalles Human–robot-collaboration (HRC), altså menneskelig samarbeid med intelligente systemer (Lou et al., 2025). Dette brukes som analogi for å forstå KI som «teammedlem» (ikke bare verktøy), med bakgrunn i at empirisk forskning og praksis ennå er i startgropen på feltet. Videre tar artikkelen utgangspunkt i SPGR-teoriens forståelse av team som åpne, dynamiske systemer med fire grunnfunksjoner: oppgaveorientering, relasjonsorientering, opposisjon og tilpasning, med tilhørende teamroller (Sjøvold, 2022), se tabell 1. SPGR (Systematisere Person–Gruppe Relasjonen) er en metode og verktøy for ledelse- og teamutvikling med høy validitet (Sjøvold, 2007). Metoden er en videreutvikling av Bales balansemodell, Parsons konsept om gruppefunksjoner og Bions gruppeemosjoner. Med teamrolle forstår vi her et teammedlems forventning til et annet teammedlems atferd. Rollene kan framstilles grafisk i figuren, som en sirkel ut fra den atferden personen har vist mest av og hvor intens denne atferden oppleves (sirkelstørrelse). Efektivitet har sammenheng med teams bevissthet om disse rollene, og har klare paralleller til psykologisk trygghet og konseptet teaming (Edmondson & Lei, 2014). Innenfor HRC er det identifisert en rekke potensielle roller for roboter i team, fra enkle verktøy til mer komplekse og interaktive funksjoner som koordinator, fasilitator, ekspert og til og med leder (Song et al., 2024). En humanoid robot skiller seg selvfølgelig fra et tekstbasert KI-system, men disse robotrollene viser paralleller til det vi begynner å se også for KI (Siemon et al., 2025). Perspektivet er nyttig for å peke i mulige framtidige retninger, for eksempel at KI kan innta lederroller (hvilket ikke er kontroversielt i HRC-litteraturen (Tsai et al., 2022)). Studier av KI-roller har så langt hatt et snevert fokus på funksjonelle roller, eksempelvis koordinator- eller teamassistent som ansvarlig for administrative oppgaver, inkludert møtebooking, organisering av oppgaver og koordinering av informasjonsflyt (Siemon, 2022). Den vanligste rollen for en KI-assistent er dog som en form for ekspert innenfor et spesifikt fagfelt (Song et al., 2024). HRC-perspektivet åpner for en forståelse av KI som noe mer i form av et utvidet rollegalleri utover bare det å være en assistent. Samtidig som flere forskere hevder at dette perspektivet utvider den klassiske forståelsen av teamroller, (Eccles, 2025), er det sannsynlig at en slik rolletildeling har betydning også for resten av teamet i form av «tradisjonelle» fenomener som rolleforsterkning, rollefleksibilitet og rollebevissthet (Heldal, 2026). Konseptet har etter hvert fått navnet HAIT – Hybrid AI Teaming – altså teaming med KI (hybridteam).
Å forstå KI inn i en teamrolle utover funksjon krever både en ontologisk og epistemologisk forklaring, og ikke minst om det er en forskjell som utgjør en forskjell. En LLM «har» jo ikke atferd, men viser gjennom språk (tekst eller lyd) noe en menneskelig mottaker kan assosiere til menneskelig atferd. Med mindre LLM´en er satt opp som en agent (med autonomi), er den også per 2026 avhengig av en form for menneskelig input for å språklegge seg. Slik sett vil den menneskelige assosiasjonen til en sosial rolle være en attribusjon, altså ikke noe mer enn en forståelse (epistemologisk). Denne forståelsen vil riktignok kunne påvirke både handling og samhandling. Såkalte sosiomaterielle studier (se f.eks. Orlikowski (2007)), tar for seg nettopp hvordan en sosial konstruksjon av og rundt objekter påvirker interaksjoner gjennom meningsskaping. Der de tradisjonelle sosiomaterielle studiene betraktet fysiske artifakter som i mindre grad formbare og responsive (f.eks. et kart), er LLM´er langt mer dynamiske. Outputen er basert på forhåndstrening, men også hvordan den blir promptet. En KI forstått inn i en rolle som en assistent, vil sannsynligvis bli kommunisert til som (om den var) en assistent. Forståelsen påvirker altså input, men også output. I tråd med Mead (1934) sin forståelse av sosial interaksjonisme, kan vi således få en rekke av utsagn og responser hvor kommunikasjonen både formes av og former en gjensidig meningsskaping. På denne måten blir påstanden om KI «har» en rolle eller ikke (ontologisk) mindre viktig, selv om den rent teknisk vil formulere seg på en annen måte påvirket av interaksjoner. Dette ligner en form for rolleforhandling, eller også bevissthet om hvilke roller som er i spill. Dette understreker behovet for en mer helhetlig forståelse av hybridteam, og mer spesifikt hvordan en KI i form av en språkmodell kan påvirke teamets samhandling gjennom å adoptere en teamrolle. Denne artikkelen søker derfor å gi et empirisk bidrag på f