Paul Gibbons
De fleste organisationer er bedre til at implementere kunstig intelligens end til at anvende den. De eksisterende arbejdsgange, beslutningsvaner og kulturelle normer i organisationen forbliver uændrede længe efter, at de nye værktøjer er taget i brug. Det er netop i dette gab mellem den tekniske implementering og den adfærdsmæssige tilpasning, at størstedelen af investeringerne i transformation går tabt uden at nogen lægger mærke til det.
Kløften mellem at implementere kunstig intelligens og rent faktisk at bruge den er et adfærdsmæssigt problem, og Paul Gibbons, skaberen af Adaptive Adoption-modellen og forfatter til otte bøger om organisatorisk forandring, hjælper ledere på direktionsniveau med at overvinde den.
Full Profile
Hvorfor virksomheder samarbejder med Paul Gibbons
- Hans Adaptive Adoption-model – en adfærdsvidenskabelig ramme med syv søjler til implementering af AI – og den tilhørende diagnostiske værktøj, Adaptive Adoption Maturity Index (AAMI), giver ledere et struktureret værktøj til at vurdere og håndtere de menneskelige forhold, der afgør, om en investering i AI giver afkast eller går i stå. Denne type navngivet, udviklet IP er sjælden inden for dette emneområde.
- "The Science of Organizational Change" nævnes af Googles forandringsteam og Microsofts interne kulturgruppe som værende med til at have ændret deres tilgang til transformation: en usædvanlig form for bekræftelse af, at den intellektuelle ramme holder under reelt operationelt pres, ikke kun i konsulentopgaver.
- Han vil fortælle en organisation, hvad der er galt med dens tankegang om forandring. Formanden for KPMG beskrev oplevelsen som at høre "det, vi havde brug for at høre, ikke det, vi ønskede at høre", en egenskab, der bliver værdifuld, når ledende medarbejdere i al stilhed har investeret i tilgange, der ikke fungerer.
- Hans karriere som praktiker spænder over grundlæggelsen af et af Europas førende ledelseskonsulentfirmaer (Future Considerations), en stilling som partner hos IBM Consulting og udvikling af forandringsledelsesmetodologi i PwC's afdeling for strategi, innovation og forandring, hvilket betyder, at rammerne er blevet stresstestet i netop de store, komplekse organisationer, der deltager i arrangementer for den øverste ledelse.
- Hans akademiske bredde, der spænder over neurokemi, økonomi, neurovidenskab, filosofi og adfærdsvidenskab, giver ham mulighed for at trække på discipliner, der sjældent anvendes i organisatorisk transformation, og for at navngive og aflive den pseudovidenskab, der fylder et felt, hvor, som Stanfords Jeffrey Pfeffer har bemærket offentligt, charlatanisme er almindeligt.
Højdepunkter i biografien
- Grundlægger og CEO af Future Considerations (2001), et af Europas førende konsulentfirmaer inden for ledelse og kulturændringer, med navngivne kunder som Shell, BP, HSBC, Barclays og KPMG
- Tidligere partner hos IBM Consulting (Talent og Transformation); tidligere seniorstrateg hos PwC's afdeling for strategi, innovation og forandring, hvor han udviklede virksomhedens metoder til forandringsledelse og organisatorisk transformation
- Forfatter til otte bøger, herunder "The Science of Organizational Change" – kåret som en af de bedste bøger om forandringsledelse nogensinde – og "Adopting AI: The People-First Approach" (2025)
- Rangeret som nr. 5 globalt inden for organisationskulturændringer af Global Gurus; udnævnt til en af de 52 bedste globalt inden for AI i 2026 (London Speaker Bureau)
- Medlem af Royal Society of Arts (FRSA); adjungeret professor i forretningsetik ved University of Denver (2015-2018); medlem af American Philosophical Association og U.S. Academy of Management Council
- Artikler bragt i The Wall Street Journal, The Financial Times og The Guardian; anbefalet af Jeffrey Pfeffer (Stanford Business School) og Simon Collins (formand, KPMG)
Biografi
De fleste organisationer ved, at deres investeringer i AI og transformation ikke lever op til forventningerne. Det sværere spørgsmål er hvorfor, og det ærlige svar er i de fleste tilfælde, at organisationens adfærdsmæssige og kulturelle arkitektur aldrig blev redesignet i takt med teknologien. Paul Gibbons har brugt tre årtier på at opbygge den evidensbase, der forklarer denne fiasko, samt de rammer, der hjælper ledere med at handle på den.
Hans intellektuelle bidrag tager udgangspunkt i en provokation. I "The Science of Organizational Change" argumenterer Gibbons for, at de fleste rammer for forandringsledelse er bygget på myter og uprøvet populærpsykologi, og erstatter dem med tilgange, der er forankret i adfærdsøkonomi, neurovidenskab og kompleksitetsteori. Både Googles forandringsteam og Microsofts interne kulturgruppe krediterede bogen for at have ændret deres tilgang til transformation. Jeffrey Pfeffer fra Stanford Business School roste hans arbejde for at bringe videnskabelig stringens ind i det, han beskrev som et felt fyldt med pseudovidenskab.
Den kritik udviklede sig til en konstruktiv ramme for AI-æraen. Hans Adaptive Adoption-model, en syv-søjlet tilgang baseret på adfærdsvidenskab, tilbyder ledere et struktureret alternativ til at anvende konventionel forandringsledelse på AI-transformation. Dens ledsagende diagnostiske værktøj, Adaptive Adoption Maturity Index, hjælper organisationer med at vurdere, hvor de rent faktisk står. Modellen bygger på tre årtier med rådgivningsarbejde for bestyrelser og ledelsesniveauer, herunder grundlæggelsen af Future Considerations, et af Europas førende ledelseskonsulentfirmaer, hans tid som partner hos IBM Consulting og udviklingen af forandringsmetodologi i PwC's afdeling for strategi, innovation og forandring.
Gibbons er medlem af Royal Society of Arts og er rangeret blandt de fem bedste globalt inden for organisatorisk kulturændring af Global Gurus og blandt de 52 bedste globalt inden for AI i 2026. Han har undervist i forretningsetik og ledelse ved University of Denver, sidder i bestyrelsen for Denver's Institute for Enterprise Ethics og er vært for podcasten Think Bigger Think Better, der udforsker krydsfeltet mellem AI, adfærdsvidenskab og organisatorisk ledelse.
Vigtigste foredragstemaer
- Adfærdsvidenskab og organisatorisk forandring
- Indførelse af AI og transformation af arbejdsstyrken
- Kulturændring og adfærdsdesign
- Myter om forandringsledelse og evidensbaseret praksis
- AI-etik og organisatorisk ledelse
- Lederskab i komplekse og usikre miljøer
- Fremtidens arbejdsliv og samarbejde mellem mennesker og maskiner
Ideel for
- CHRO'er og ledere inden for personaleudvikling, der navigerer i teknologidrevne organisatoriske forandringer
- Bestyrelser og ledere på C-niveau, der træffer beslutninger om implementering og styring af AI
- Fagfolk inden for organisationsudvikling og forandringsledelse
- Ledere inden for digital og teknologisk transformation i store, komplekse organisationer
Resultater for målgruppen
- En klar ramme for at forstå, hvorfor kulturændringer og indsatser for at indføre AI typisk mislykkes, baseret på adfærdsvidenskab snarere end konventioner
- Praktiske værktøjer til at diagnosticere, hvor adfærdsmæssige og kulturelle kløfter underminerer teknologiinvesteringer
- Et mere stringent grundlag for at evaluere strategier for implementering af AI og skelne troværdige signaler fra støj i markedet
- Sprog og rammer for samtaler i bestyrelsen og ledelsen om de organisatoriske betingelser, der kræves for en vellykket transformation
- Kendskab til Adaptive Adoption-rammen og Adaptive Adoption Maturity Index som strukturerede, evidensbaserede alternativer til konventionel forandringsledelse anvendt på AI
Samtaler
Dette foredrag sætter spørgsmålstegn ved de traditionelle tiltag for kulturændring og viser, hvordan organisationer kan skifte fra abstrakte værdier til konkret adfærd ved at omforme konteksten i stedet for tankegangen.
Hovedpointer:
- Hvorfor samtaler om kultur ofte ikke ændrer adfærd eller resultater
- Hvordan adfærdsvidenskaben forklarer kløften mellem intention og handling i organisationer
- Praktiske værktøjer til at designe miljøer, der gør nye adfærdsmønstre nemmere og mere sandsynlige
Dette foredrag undersøger, hvordan kunstig intelligens kan fungere som en kapacitetsforstærker for den eksisterende medarbejderstab i stedet for at erstatte den.
Hovedpunkter:
- Hvordan AI kan afdække uudnyttet potentiale på alle niveauer i organisationen, ikke kun i toppen
- Forretningsargumentet for at fastholde og opkvalificere eksisterende talent frem for at ansætte folk til de knappe AI-kompetencer
- Hvordan man skaber betingelser, hvor medarbejderne kan eksperimentere og arbejde med AI på en sikker måde
Dette foredrag hjælper ledere med at se ud over AI-hypen og træffe velbegrundede strategiske beslutninger på støjende og usikre markeder.
Vigtige pointer:
- Hvordan man skelner mellem meningsfulde AI-signaler og støj fra markedet samt leverandørers påstande
- Rammer til at vurdere den reelle forretningsværdi af AI-initiativer, før man forpligter ressourcer
- Strategiske tilgange til at beslutte, hvornår man skal sætte AI-investeringer på pause, ændre retning eller sætte fart på dem
Dette foredrag fokuserer på, hvordan adfærdsvidenskab og menneskecentreret AI kan fjerne hindringer i arbejdsgangene og få organisationer til at arbejde mere effektivt – ikke blot hurtigere.
Hovedpunkter:
- Hvordan man identificerer de menneskelige flaskehalse, der i praksis bremser AI-baseret arbejde
- Hvordan man designer arbejdsgange, som folk rent faktisk følger, ikke blot dem, der er dokumenteret i proceskort
- Hvorfor lederens rolle skifter fra at overvåge medarbejdere til at designe effektive systemer
Dette foredrag sætter nyt fokus på trivsel på arbejdspladsen set gennem adfærdsdesign og nye AI-baserede værktøjer.
Hovedpunkter:
- Hvorfor traditionelle sundhedsprogrammer i virksomheder ikke slår til i transformationsmiljøer med højt pres
- Hvordan AI-baserede værktøjer kan understøtte håndtering af kognitiv belastning og restitution
- Hvordan adfærdsdesign kan integrere bæredygtig performance i de daglige arbejdsgange