Léa Steinacker
De fleste organisationer, der vurderer kunstig intelligens, kan vurdere den tekniske ydeevne. Kun få er i stand til at vurdere, hvordan AI-systemer påvirker beslutningsstrukturer og ansvarsfordelingen, når de først er taget i brug. Det er netop i dette mellemrum – mellem det, som AI lover, og de ændringer, den medfører i organisationernes drift – at styringsrisici ophober sig, inden de bliver synlige.
Dr. Léa Steinacker, samfundsvidenskabsmand og forfatter til en Spiegel-bestseller, hjælper bestyrelser og ledelsesteam med at forstå de konsekvenser, som indførelsen af kunstig intelligens har for ledelse, medarbejderstaben og ansvarlighed. Hendes rådgivning bygger på peer-reviewet forskning og hendes egen doktorafhandling, »Code Capital«.
Full Profile
Hvorfor virksomheder samarbejder med Léa Steinacker
- Hendes "Code Capital"-rammeværk, der er udviklet gennem hendes ph.d. ved Universitetet i St. Gallen og udgivet af Nomos Verlag, giver ledelsesteam en struktureret måde at analysere, hvad der er indbygget i AI-systemer fra design til implementering – noget, der i øjeblikket mangler i de fleste diskussioner om AI-governance.
- Hendes peer-reviewede forskning dækker specifikke, omstridte AI-anvendelser, herunder tværnationale undersøgelser af accepten af ansigtsgenkendelse, der er offentliggjort i Government Information Quarterly og Public Understanding of Science, hvilket giver hendes argumenter et empirisk grundlag frem for blot at være påstande.
- Hendes bog fra 2024, skrevet i samarbejde med prof. dr. Miriam Meckel (Rowohlt Verlag), nåede både Spiegel og Manager Magazins bestsellerlister, hvilket er et bevis på, at hendes beskrivelse af AI's organisatoriske og samfundsmæssige konsekvenser finder genklang hos et bredt publikum af ledende erhvervsfolk, ikke kun specialister.
- Som medstifter af ada Learning, der har udstyret tusindvis af medarbejdere fra DAX-virksomheder, SMV'er og offentlige myndigheder med kompetencer inden for AI-transformation, har hun afprøvet sine rammer i store institutioner i stor skala og ikke blot beskrevet dem udefra.
- Hendes erfaring på bestyrelsesniveau hos Weleda AG og aktive lederskab som CEO for GaiaLogic AG betyder, at hendes perspektiv på AI-governance kommer fra en person, der er direkte ansvarlig for det, og ikke kun en, der analyserer det.
Højdepunkter i biografien
- Ph.d. fra Universitetet i St. Gallen; ph.d.-afhandlingen "Code Capital" udgivet som en akademisk monografi af Nomos Verlag (2022)
- Medforfatter sammen med prof. dr. Miriam Meckel til "Alles überall auf einmal" (Rowohlt Verlag, 2024), der er på både Spiegel og Manager Magazins bestsellerlister; udgivet på engelsk som "Everything Everywhere All At Once: How Artificial Intelligence Impacts Our World" og på koreansk
- CEO for GaiaLogic AG; medstifter og tidligere bestyrelsesformand for ada Learning GmbH, som har udstyret tusindvis af medarbejdere fra DAX-virksomheder, SMV'er og offentlige myndigheder med kompetencer inden for AI-transformation
- Medlem af bestyrelsen for Weleda AG; tidligere medlem af AI-rådgivningsudvalget for Ringier AG
- Forelæser ved Universitetet i St. Gallen, hvor hun underviser i "Social and Economic Impacts of Artificial Intelligence"
- Peer-reviewede publikationer i Government Information Quarterly, Electronic Markets, Public Understanding of Science og Data and Policy (Cambridge Core)
- Uddannet fra Princeton University (A.B.), Harvard Kennedy School of Government (MPP) og Universitetet i St. Gallen (Ph.D.)
- Forbes 30 Under 30 Europe; Medium Magazine Top 30 Under 30 Journalists; BCG Thought Leader; Atlantik-Brücke Young Leader; Munich Young Leader (Munich Security Conference og Körber Stiftung); Henry Richardson Labouisse Prize, Princeton University
Biografi
Organisationer, der bevæger sig hurtigt fremad med implementeringen af AI, oplever, at deres styringsstrukturer ikke kan følge med. Bestyrelser bliver i stigende grad holdt ansvarlige for, hvad AI-systemer gør ved deres beslutninger og deres medarbejdere, men de fleste mangler de analytiske rammer til at evaluere det. Léa Steinacker har brugt et årti på at opbygge netop disse rammer.
Hendes ph.d.-forskning ved University of St. Gallen resulterede i Code Capital, en socioteknisk ramme til analyse af AI-systemer fra design til implementering. Bogen, der blev udgivet af Nomos Verlag i 2022, giver ledere en struktureret metode til at identificere, hvad AI-systemer rent faktisk indeholder, lige fra designforudsætninger til implementeringsrisici. Hendes peer-reviewede arbejde, der dækker indførelsen af ansigtsgenkendelse i fire lande og er blevet offentliggjort i tidsskrifter som Government Information Quarterly og Public Understanding of Science, giver et empirisk grundlag for argumenter, der alt for ofte forbliver på det principielle plan.
Hendes bog fra 2024 sammen med prof. dr. Miriam Meckel (Rowohlt Verlag) blev straks en bestseller i Spiegel og Manager Magazin og blev efterfølgende oversat til engelsk og koreansk. Den flyttede spørgsmålet om, hvad AI betyder for mennesker, organisationer og samfund, fra den etiske debat til den praktiske ledelsesdialog. Hun bringer nu dette perspektiv direkte ud i praksis som CEO for GaiaLogic AG og som forelæser ved Universitetet i St. Gallen.
Som medlem af bestyrelsen for Weleda AG er hendes perspektiv på AI-governance præget af institutionel ansvarlighed, ikke kun akademisk analyse. Hun var medstifter af ada Learning, som har udstyret tusindvis af medarbejdere fra DAX-virksomheder, regeringer og civilsamfundsorganisationer med kompetencer inden for AI-transformation. Hun har eksaminer fra Princeton University, Harvard Kennedy School of Government og Universitetet i St. Gallen.
Vigtigste foredragstemaer
- AI-styring og ansvarlig implementering
- De samfundsmæssige og organisatoriske implikationer af AI
- Code Capital og socioteknisk analyse af AI-systemer
- AI-regulering og de europæiske politiske rammer
- Omstilling af arbejdsstyrken og AI-parathed
- Samarbejde mellem mennesker og AI samt beslutningstagning
- AI og fremtiden for videnarbejde
Ideel til
- Bestyrelser og ledende medarbejdere, der vurderer AI-styring og ansvarsstrukturer
- Teknologichefer, digitale chefer og transformationsledere, der styrer implementeringen af AI
- Politiske, juridiske og compliance-teams, der arbejder med AI-regulering og virksomhedsrisici
- Ledende HR- og personaleansvarlige, der styrer medarbejdernes parathed og AI-drevet organisatorisk forandring
Resultater for målgruppen
- En ramme, baseret på Code Capital-modellen, til at evaluere, hvad AI-systemer gør ved organisationer ud over deres angivne tekniske kapaciteter
- En klarere forståelse af, hvor risikoen ved AI-governance akkumuleres, før den bliver synlig på bestyrelsesniveau
- Praktisk forankring i europæisk AI-regulering og hvad det betyder for organisatorisk beslutningstagning og ansvar
- Et mere præcist ordforråd til at stille de rigtige spørgsmål om AI i ledelses- og styringssammenhænge
- Større klarhed om, hvordan man strukturerer initiativer til at gøre arbejdsstyrken klar, der behandler AI-transformation som en organisatorisk udfordring, ikke kun en kompetenceudfordring
Samtaler
Med udgangspunkt i den Spiegel-bestseller, der er skrevet i samarbejde med prof. dr. Miriam Meckel, undersøger dette foredrag, hvordan kunstig intelligens omformer samfundet, organisationerne og arbejdslivet, og hvorfor de styringsmæssige beslutninger, der træffes nu, vil være afgørende for, hvordan denne omformning kommer til at foregå.
Hovedpunkter:
- Hvorfor det nuværende tidspunkt i AI-udviklingen gør styringsvalg usædvanligt afgørende for organisationer og samfund
- Hvad organisationer kan vinde ved at indføre AI, og hvor de strukturelle risici ligger skjult snarere end åbenlyse
- En ramme for at betragte AI ikke som en enkelt teknologi, der skal implementeres, men som en række beslutninger om værdier, ansvarlighed og hvad organisationer ønsker at blive
Dette foredrag kortlægger de praktiske styringsmæssige udfordringer, som organisationer står over for, nu hvor den europæiske AI-lovgivning træder i kraft, og giver ledende medarbejdere en metode til at håndtere compliancekravene uden at betragte dem som en begrænsning for, hvad der er muligt.
Hovedpunkter:
- Hvad EU’s AI-lov kræver af organisationer på forskellige niveauer af AI-systemrisiko, i termer som en bestyrelse kan handle på
- Hvordan man kan tilpasse rammerne for AI-styring til konkurrencestrategien i stedet for at betragte dem som modsatrettede kræfter
- Hvor der er størst sandsynlighed for, at der opstår compliance-mangler under implementering af AI, og hvordan man kan løse dem, før de bliver dyre
Dette foredrag behandler medarbejdernes parathed til AI som et spørgsmål om organisatorisk transformation snarere end en ren uddannelsesøvelse, baseret på Steinackers erfaringer med at medstifte og udbygge ada Learning med tusindvis af medarbejdere fra DAX-virksomheder, offentlige myndigheder og civilsamfundsorganisationer.
Hovedpointer:
- Hvorfor de fleste AI-efteruddannelsesprogrammer ikke formår at ændre den måde, organisationer rent faktisk arbejder på, og hvordan en strukturel tilgang derimod ser ud
- Hvordan man identificerer de kompetencegaps, der betyder mest på forskellige niveauer og i forskellige funktioner inden for organisationen
- En praktisk ramme for at gå fra AI-bevidsthed til ægte AI-parathed på tværs af en mangfoldig, flergenerationsarbejdsstyrke