AI i arbeidslivet
14 måter AI kan brukes for økt produktivitet
En ny rapport fra Perplexity gjennomgår hvordan AI kan brukes mer effektivt i kunnskapsarbeid. Her er hovedpunktene – med vekt på fokus, arbeidsflyt og praktisk anvendelse.
AI loves å gjøre oss mer produktive, men undersøkelser viser at resultatene uteblir for de fleste bedrifter. I praksis har det for mange betydd flere verktøy, flere faner og mer støy. I rapporten Perplexity at Work: A Guide to Getting More Done beskriver AI-selskapet Perplexity hvordan kunstig intelligens faktisk kan brukes til å jobbe mer fokusert, skalere egen kapasitet og levere målbare resultater. Rapporten tar utgangspunkt i hvordan AI kan integreres i reelle arbeidsflyter – ikke som et leketøy, men som et operativt verktøy i kunnskapsarbeid.
14 måter å bruke AI for å jobbe mer produktivt
1. Bruk AI til å beskytte oppmerksomheten din – ikke bare spare tid
Produktivitet starter ikke med tempo, men med fokus. AI bør først ta unna distraksjoner: e-post, varsler, oppfølging og informasjonsjakt.
2. Deleger administrativt småtteri til AI – konsekvent
Møter, kalenderkoordinering, påminnelser og oppfølging er lavverdiarbeid for mennesker, høyverdi for maskiner. Overlat det.
3. Kutt kontekstbytter før du optimaliserer oppgaver
Å hoppe mellom apper, faner og systemer er dyrere enn folk tror. Bruk AI som samler research, e-post og oppgaver i én arbeidsflyt.
4. Snakk i mål, ikke søkeord
AI fungerer best når du formulerer hva du prøver å oppnå, ikke hva du vil “finne”. Beskriv sluttresultatet, så jobber AI bakover.
5. Tenk i arbeidsflyter, ikke enkeltoppgaver
I stedet for “research → notater → presentasjon”, be AI håndtere hele kjeden i én sammenhengende prosess.
6. Bruk AI som leseassistent – ikke som skribent først
La AI oppsummere, forklare og kontrastere før den skriver. Innsikt før formulering gir bedre output.
7. Automatiser gjentakende spørsmål og rapporter
Alt du sjekker ukentlig eller daglig (nyheter, konkurrenter, regulatoriske endringer) bør gå på autopilot.
8. Skaler deg selv før du skalerer team
AI lar én person gjøre arbeid som tidligere krevde flere roller: analytiker, researcher, designer og prosjektleder.
9. Bruk AI til å utforske fagfelt du ikke kan fra før
Ikke vent på eksperter. AI kan gi deg fungerende oversikt, begrepsapparat og beslutningsgrunnlag raskt.
10. La AI håndtere format, struktur og presentasjon
Mennesker bør eie vurderingene. Maskiner bør eie PowerPoint, tabeller, dashboards og dokumentstruktur.
11. Bygg faste “rom” for ulike typer arbeid
Etabler egne AI-miljøer med tydelige instrukser for analyse, strategi, salg eller kommunikasjon – og gjenbruk dem.
12. Bruk AI til å dokumentere egen verdi løpende
La AI analysere hva du faktisk leverer: prosjekter, resultater, mønstre. Performance reviews bør ikke være hukommelsestester.
13. Flytt fokus fra aktivitet til effekt
AI gjør det lettere å måle hva som faktisk skaper verdi – og kutte det som bare føles travelt.
14. Bruk AI for å gjøre resultater synlige, ikke bare raskere
Karriere og gjennomslag handler om å levere noe andre ser og forstår. AI er et verktøy for gjennomslagskraft, ikke bare effektivitet.
Tilleggspoeng:
15. Ansett en «AI-potet»
AI gir lite effekt hvis alle tester litt og ingen har ansvar. Utnevn én person som systematisk utforsker, tester og evaluerer AI-verktøy for organisasjonen – med mandat til å rydde bort støy og standardisere det som faktisk fungerer. Hos Investornytt har denne rollen vært avgjørende for å gjøre AI til et arbeidsverktøy, ikke et sideprosjekt.
Nylige artikler
NHO-sjefen: Mye av skaden har allerede skjedd
Trump raser mot høyesterettsdommere – varsler ny toll
BNP-veksten halvparten av ventet i fjerde kvartal
Oslo Børs’ Buffett-aksje?
Saylor er i minus – men må Strategy selge bitcoin?
Statkraft-direktør i London fikk utbetalt 40 millioner kroner i 2024: – Uvanlig stort beløp
Nvidia reforhandler investering i OpenAI
Mest leste artikler
Lifecare ASA: Derfor kan ukens aksje bli et høyrisiko medtech-case å følge tett
K33 og Torbjørn Bull Jenssen: Slik satser de på Bitcoin etter krakket
Oslo Børs teknisk analyse: Er markedet overmodent for korreksjon og børsfall i 2026?
Shippingboom 2026? Anders Sjåstad ser enorm oppside i Frontline, Torm og Northern Ocean
The Story Behind We’re All F*cked and 7.2M Streams
Omvendt forsideforbannelse i H100? Bitcoin-kollaps, treasury-modell og mNAV forklart
Bitcoin-fallet er strukturelt: Derfor kan prisen stupe mot 22–26k nivået