Tänk dig att varje morgon börja arbetsdagen med några snabba frågor i mobilen om hur du mår, hur motiverad du känner dig inför dagen och hur du upplever din chef, dina kollegor och din arbetsplats – på en skala från ett till fem. Dina svar samlas ihop med kollegornas och presenteras som en samlad bild till din chef. Om engagemanget sjunker får ledaren förslag på åtgärder, till exempel mer fokus på inkludering eller förändringar i hur arbetet organiseras. Negativa trender kan upptäckas tidigt och insatser sättas in innan problem växer sig stora.
Riskerar datan att ta över ditt ledarskap?
Ledarskap Digitaliseringen förändrar inte bara hur vi arbetar – utan också hur vi leds. Med hjälp av AI och prediktiva analyser får chefer i dag tillgång till en ny generation digitala verktyg som kan mäta organisationskultur, engagemang och välmående i realtid. Det här är algoritmiskt ledarskap – en snabbt växande trend som både öppnar nya möjligheter och väcker frågor om ledarskapets kärna.

Någonting är fel
Du är inloggad som prenumerant hos förlaget Pauser Media, men nånting är fel. På din profilsida ser du vilka av våra produkter som du har tillgång till. Skulle uppgifterna inte stämma på din profilsida – vänligen kontakta vår kundtjänst.
Kvalitetsmagasinet premium
Läs vidare – starta din prenumeration
Redan prenumerant? Logga in och läs vidare.
Det här är ett exempel på algoritmiskt ledarskap – en modell där digitala verktyg analyserar stora mängder data för att ge ledare bättre beslutsunderlag.
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


