Drømmen om datadrevet velfærd
Forfattere: Anja Svejgaard Pors, Kirstine Zinck Pedersen, Line Kirkegaard
Tidsskrift: politica (2023-09-01)

## Anja Svejgaard Pors, Kirstine Zinck Pedersen og Line Kirkegaard

## Drømmen om datadrevet velfærd

Hvordan formes drømmen om potentialet i data og kunstig intelligens blandt ledere i den offentlige forvaltning, og hvilke roller tildeles frontlinjemedarbejderen i den datadrevne velfærd? Baseret på observationer af kommunale ledere og konsulentoplæg undersøger artiklen de datadrømme, som omgærder udviklingsarbejdet med at introducere kunstig intelligens i kommunale beskæftigelsesindsatser. Deres datadrømme indebærer en kritik af frontlinjemedarbejderen, som mimer den etablerede ledelses- og professionsforskning, hvor frontlinjemedarbejderens praksis problematiseres: I datadrømmene kritiseres frontlinjemedarbejderens dømmekraft for i udstrakt grad alene at være baseret på menneskelig erfaring, individuelle mestringsstrategier eller professionsbårne interesser og derfor ikke varetage borgerens behov, hvilket gør, at den organisatoriske værdiskabelse forringes.

Nøgleord: offentlig sektor, kunstig intelligens, data, skøn, frontlinjemedarbejder

Hvad vil vi med data? Hvor langt vil vi gå? Hvad må vi? … Skal vi gå til grænsen af, hvad vi må? Er der en politisk holdning? Svaret er selvfølgelig: Vi vil gå hele vejen! (Observation, workshop med kommunale ledere og eksterne konsulenter om udvikling af kunstig intelligens på beskæftigelsesområdet, oktober 2020)

Kunstig intelligens, algoritmer og big data er begreber, der florerer i den danske offentlighed  og  aktuelt  finder  vej  ind  i  velfærdsarbejdet.  Kommunerne  leder efter svar på, hvordan data af forskellig karakter og fra varierende kilder kan skabe værdi i den offentlige sektor. Grundfortællingen om digitalisering i den danske offentlige sektor lyder, at det lille land er i international front med den digitale transformation, og at ny teknologi og klog brug af data kan sikre effektivitet og kvalitet trods manglende arbejdskraft. Hvor digitaliseringen for få år siden handlede om at sætte strøm til offentlige systemers infrastruktur (Regeringen, Danske Regioner og KL, 2013, 2016) og etablere nye roller og former i interaktionen mellem borger og stat (Pors, 2015, 2018), så er der aktuelt fokus på, hvordan data kan skabe nye former for viden og interventioner i velfærds- arbejdet (Bullock, 2019; Considine et al., 2022). Drømmen om det datadrevne Danmark er vakt.

Der findes en række gennemgående argumenter for, hvorfor vi skal udvikle og bruge algoritmer baseret på større mængder data i den offentlige sektor: Styrket objektivitet, præcision og effektivitet præsenteres som gevinster forbundet med fx at målrette og træffe beslutninger om ydelser til borgere. Drømmen er at kunne prioritere service, men samtidig er det også i stigende grad et ønske at kunne skræddersy tilbud til borgeres individuelle behov. Statistik, computerkraft og store datasæt, der baserer sig på et antal sager, som langt overstiger den enkelte sagsbehandlers erfaring, giver grobund for drømme om mere præcise og objektive vurderinger og beslutninger tilpasset den enkelte.

Denne artikel undersøger de datadrømme, der præger det transformative arbejde, hvor håb knyttes til algoritmer som en central del af løsningen på kvalitets- og ressourceproblemerne i offentlig velfærd. Vi undersøger datadrømmene gennem begrebet om fantasmer. Fantasmer kan karakteriseres som forenklede fantasier om, hvilke barrierer der skal overvindes, for at en idealtilstand kan opnås (Glynos og Howarth, 2007), samtidig med at noget holdes ude af syne og afpolitiseres (Vaaben, Böwadt og Pedersen, 2021: 164). Som vi peger på i artiklen, former datadrømmene potentielt en fantasme, der a priori problematiserer den enkelte velfærdsmedarbejders subjektive erfaringsbaserede faglige skøn (se også Ratner, 2021: 94) på måder, som trækker tråde til klassiske problemstillinger i professions- og ledelsesstudier (se Pedersen, 2022).

Artiklens afsæt er empirisk. Baseret på observationer og dokumentanalyse undersøger  vi  de  datadrømme,  som  omgærder  arbejdet  med  at  introducere kunstig  intelligens  i  en  kommunal  beskæftigelsesindsats.  Med  artiklen  spørger vi, hvordan kunstig intelligens og data bliver formet som håbefuld løsning til komplekse velfærdsudfordringer, og hvordan frontlinjemedarbejderens faglige skøn problematiseres i disse styringsdrømme om data.

For at kunne besvare spørgsmålene præsenteres det teoretiske spor, som historisk set danner baggrund for at se det faglige skøn som en fare. Herpå præsenterer vi den empiriske case og de metodiske greb og refleksioner, der præger vores videnskabelige arbejde, inden vi går ind i analyse og afslutningsvis diskussion og konklusion.

Det er væsentligt at bemærke, at vi ikke med vores analyse søger at forherlige det faglige skøn eller mistænkeliggøre teknologi, men anlægger en kritisk vinkel på  processerne  omkring  forhandlingen  af  AI  som  løsning  på  velfærdsudfordringer  samt  tydeliggør,  hvilke  implicitte  forståelser  af  professionel  erfaring, kompetence og skønspraksis drømmene om data bygger på.

## Mistilliden til faglig dømmekraft: en klassisk problemstilling i professions- og ledelsesstudier

Dataarbejde  og  samarbejde  med  kunstigt  intelligente  løsninger  blandt  velfærdsprofessionelle er kompliceret (Petersen et al., 2021; Flügge, Hildebrandt og Møller, 2021; Møller, Shklovski og Hildebrandt, 2020; Kirkegaard, Kristensen og Lauridsen, 2022). I årtier har de velfærdsprofessionelles arbejde med at vurdere og beslutte borgerens velfærdsforløb eller adgang til ydelser været problematiseret og debatteret (fx Lipsky, 2010; Zacka, 2017; Tummers et al., 2015; Maynard-Moody og Musheno, 2000, 2003; Jorna og Wagenaar, 2007). Styring og teknologi er ledelsesmæssige tiltag til at afgrænse eller ensrette frontlinemedarbejdernes anvendelse af faglige skøn i velfærdsarbejdet. Empiriske studier af forskellige styringsteknologiske tiltag i velfærdens frontlinje viser, hvordan det faglige  skøn  bliver  problematiseret  og  derfor  søges  kontrolleret,  distribueret, standardiseret eller minimeret. Studierne peger også på, hvordan skønnet samtidig udvider sig ved disse styringstiltag og flytter nye steder hen (Pedersen og Pors, 2023; Møller, Pedersen og Pors, 2022; Ranerup, 2023).

For at forstå baggrunden for mistilliden til den faglige dømmekraft, som datadrømmene synes at bygge ovenpå, er det især interessant at vende sig mod de etablerede professionssociologiske og managementteoretiske forskningstraditioner, der dominerer den nuværende videnskabelige forståelse af frontlinjemedarbejderens skønsmæssige praksis. Et helt oplagt forskningsspor kan trækkes fra  Lipskys  (2010/1980)  skelsættende  teori  om  frontlinjemedarbejderen,  hvor skøn primært forstås som en mestringsmekanisme. Et andet afsæt er professionssociologien, hvor professionelt arbejde er defineret i forhold til dets niveau af  skønsfrihed (Freidson, 1970, 2001) og forstås som drevet af kampen mellem professionelle interesser (Abbott, 1988). Forskningshistorisk har der været overraskende lidt samspil mellem disse to klassiske spor (Evans, 2011; Harrits, 2019) på trods af, at de har en række fælles karakteristika. Begge traditioner har udøvelsen af det faglige skøn som primært undersøgelsesobjekt i regi af den professionelle frontlinjemedarbejder. Meget vand er løbet i åen siden Lipskys og de store professionssociologers klassiske værker, som både er blevet udfoldet, justeret og udfordret. Det er dog vores opfattelse, at mange nyere forståelser af og teorier om professionelt arbejde bygger videre på de grundantagelser, som etableres  her.  Som  det  vil  fremgå  nedenfor,  har  Lipsky  fx  dannet  skole for en forskningstradition indenfor forvaltningsstudier, der fokuserer på frontlinjemedarbejderens individuelle mestringsstrategier i mødet med borgeren. På samme måde har professionslitteraturen lagt kimen til en forståelse af interessekonflikt mellem professioners autonomi og bureaukratisk kontrol, som synes at findes i meget også nyere forvaltnings- og professionsforskning.

Det nødvendige og problematiske faglige skøn i frontlinjen Med Lipskys Street-level bureaucracy: Dilemmas of the individual in public service fra 1980 blev blikket rettet mod de offentlige medarbejdere, der interagerer direkte  med borgerne, og som har en betydelig skønsmargen i udførelsen af deres arbejde (Lipsky, 2010/1980). Lipsky dannede skole ved at rette opmærksomheden mod forvaltningernes frontlinje, medarbejderne på gulvet, i gaderne og bag skrankerne. Han udpeger frontlinjemedarbejderne som de faktiske politiske beslutningstagere, der ikke bare implementerer, men også aktivt danner og  omsætter  politik  gennem  de  skønsmæssige  valg,  de  konstant  må  træffe  i mødet med borgeren. Lipskys blik sætter dog ikke bare fokus på frontlinjens arbejde, men grundlægger en offentlig forvaltningsforskningstradition, der undersøger  manglende  forbindelser  mellem  den  formelle  politik  og  politikkens faktiske resultater gennem analyse af arbejdspraksis i frontlinjen. En stor del af denne forskning har fokuseret og videreudviklet på, hvad Lipsky betegner som coping mechanisms - eller på dansk mestringsstrategier. Her tematiserer Lipsky dilemmaerne mellem store arbejdsbyrder, massive krav fra borgere og ofte modstridende politiske mål. Frontlinjemedarbejderne mangler tid, information eller andre ressourcer, der er nødvendige for at reagere passende på den enkelte sag (2010/1980: xi). Som følge heraf udvikler de mestringsstrategier, som fx består af  grove  kategoriseringer  og  rutiner  for  stereotypisering  og  forenkling  for  at håndtere usikkerhed, kompleksitet og krav fra borgere. Idéen om, at frontlinjemedarbejdere trækker på uhensigtsmæssige mestringsstrategier i deres møde med borgeren, ligger tæt på de behavioristiske tanker om menneskets kognitive bias og heuristikker (Tversky og Kahneman, 1974), som har fået øget betydning også indenfor offentlig styring de seneste år. Velfærdsløsninger såsom nudging er således baseret på præmissen om menneskets umiddelbare og uhelbredelige kognitive fejlbarlighed (Pallesen og Pedersen, 2023).

Netop denne kritik af alle menneskers og herunder også frontlinjemedarbejderens utilstrækkelighed er at spore i argumenterne for den datadrevne beslutningsstøtte i denne artikels case.

Lipskys ambivalens i forhold til det faglige skøn består i, at han anerkender en kerne af skøn i velfærdsarbejde, som er umulig at udelukke, fordi frontlinjemedarbejderen arbejder i komplekse situationer, der ikke kan reduceres til rent programmatiske formater, men netop kræver følsom observation og dømmekraft (2010/1980: 15). Der er altså behov for skøn for at få politik til at fungere i praksis. Dette bottom-up-perspektiv er det, Lipsky er mest kendt for, men en stor del af den forskning, der bygger på Lipsky, opererer stadig med et ideal om bureaukratiet som et neutralt maskineri i implementeringen af politik. Hermed reproducerer meget frontlinjebaseret forskning en underliggende bekymring i forhold til det professionelle skøn, idet frontlinjearbejdernes skønspraksis opfattes som præget af individuelle mestringsstrategier, der potentielt mangler legitimitet, fører politikimplementering på afveje og derfor udgør et problem, der så vidt muligt må inddæmmes og kontrolleres (for udfoldelse af dette argument se Evans, 2011; Møller, Pedersen og Pors, 2022).

## Professionen som problem

I det professionssociologiske spor anskuer Eliot Freidson den skønsmæssige frihed som værende i direkte modsætning til regler, bureaukrati og ledelsesmæssige kontrolsystemer og hævder, at:

Fully realized, ideal-typical bureaucracy is intrinsically at odds with professionalism since its aim is to reduce discretion as much as possible so as to maximize the predictability and reliability of its services and products (2001: 217).

Antagelsen om, at frontlinjemedarbejderes skønsmæssige friheder står i vejen for forudsigelighed og troværdighed i offentlig service, gengives også i Henry Mintzbergs beskrivelse af det professionelle bureaukrati. Ikke ulig Lipskys analyse af frontlinjens grove kategoriseringer og forenklingsprocesser peger Mintzberg på professionelt arbejde som pigeonholing , hvor den professionelle anvender komplekse og færdighedsbaserede kategoriseringsrutiner til at 'diagnosticere' klienten for at kunne tilbyde en passende serviceydelse. Dette er nødvendigt, for at det professionelle arbejde kan fungere, men det udgør også en trussel, når den professionelle 'simply concentrates on the program that he favors - perhaps because he does it best or simply enjoys doing it most - to the exclusion of all the others' (Mintzberg, 1979: 374). Men skønsproblemet gælder ikke kun for de professionelles forhold til borgeren:

Discretion not only enables some professionals to ignore the needs of their clients; it also encourages many of them to ignore the needs of the organization. Professionals in these structures do not generally consider themselves part of a team. To many, the organization is almost incidental, a convenient place to practice their skill. They are loyal to their profession, not to the place where they happen to practice it (1979: 374).

Mintzberg  gengiver  hermed  den  klassiske  splittelse  mellem  professionens  og organisationens interesse (Parsons, 1947; se du Gay og Pedersen, 2021) - en problematisering som også finder genklang i vores empiriske materiale.

Skønnet anskues således som uomgængeligt og definerende for arbejdspraksis i frontlinjen, men samtidig har de teoretiske traditioner også en ambivalent attitude  til  anvendelsen  af  det  faglige  skøn  i  frontlinjearbejdet.  Faglig  dømmekraft og skøn anskues som en usikkerhed, fejlkilde eller potentiel fare i relationen mellem borger og stat, hvor beslutninger om politikkens praktiske udfald tages. Og trods anerkendelse af skønnets betydning, endog nødvendighed, repræsenterer de dagsordenssættende forskningstraditioner også et top-downperspektiv på politikimplementering (Thomann, Hupe og Sager, 2018; Hupe og Hill, 2019), hvor skønnet tilgås med mistillid - og potentielt står udspændt mellem professionens egeninteresse, service til borgeren, den bureaukratiske organisations mål og politikkens intentioner. Således kan begge forskningstraditioner anskues som ambivalente i deres forståelse af skønnet, når de på den ene side anerkender, at det er en uundgåelig, potentielt gavnlig, del af professionel praksis. På den anden side arbejder de med en forklaring af skønsbaseret praksis drevet  af  individuelle  mestringsstrategier  eller  som  en  kamp  for  professionel autonomi. Dermed risikerer begge traditioner at underkende skønnets praktiske betydning i det professionelle arbejde som en slags casebaseret faglig og saglig praktisk rationalitet, der bygger på specialisttræning, og som er nødvendig for ligeværdig og retfærdig forvaltning af velfærden (se Pedersen og Pors, 2023; Pedersen, 2022; Møller, Pedersen og Pors, 2022).

## Casebeskrivelse og metode

På det sociale område eksperimenteres der med at bruge data bedre for at spare tid og hurtigere kunne målrette indsatser til borgere, så borgeren oplever kvalitet, og kommunerne sparer ressourcer. Beskæftigelsesområdet er i flere danske kommuner blevet genstandsfelt for eksperimenter med kunstig intelligens (AI) i regi af KL's signaturprojekter, som finansierer eksperimenterne (Digitaliseringsstyrelsen,  2021;  Finansministeriet  og  Erhvervsministeriet,  2019).  Projekterne lukkes imidlertid ned rundtomkring - enten tidligt i projektfasen eller efter kortere tids afprøvning i praksis (Kristensen, 2022). 1 AI-projektet, der er case i denne artikel, er et sådant signaturprojekt, som endte med at udvikle en algoritme, som blev afprøvet af medarbejdere i tre måneder - og herefter lukket ned.

Kunstig intelligens anvender algoritmer, der er selvlærende ved at finde statistiske mønstre og sammenhænge i store mængder data (fx med afsæt i karakteristika som uddannelse og forløb som langtidsledighed). Mønstrene baseres på historisk viden om borgeren og andre borgeres forløb og forskellig vægtning af data med henblik på at finde den bedst egnede løsning til den enkelte borger. Herved skabes en slags 'masseindividualisering', hvor algoritmisk skabte grupper og historiske sagsforløb anvendes på nye borgere for at skræddersy deres hjælp eller ydelser (Ratner, 2021: 100-102). Det konkrete projekt, vi undersøger her,  havde  som  mål  at  udvikle  en  maskinlæringsalgoritme,  der  skulle  støtte jobrådgivere  i  at  træffe  individualiserede  beslutninger  om  beskæftigelsesindsats til borgeren. Begrebet beskæftigelsesindsats dækker over de aktiviteter og indsatser, som kommunerne iværksætter for at øge chancen for, at ledige kommer i beskæftigelse, fx ved påbud om deltagelse i kurser eller ved at arrangere praktikpladser. Fase 1 i projektet har som opdrag at afdække, hvordan kunstig intelligens kan skabe værdi for borgere, medarbejdere og forvaltning i kommunen gennem nye arbejdsgange og nye værktøjer. Det er denne projektfase, der er rammen om vores empiriske materiale.

Det empiriske materiale er  indsamlet  i  løbet  af  2020. 2   Kommunen havde købt et eksternt konsulenthus til at tilrettelægge og facilitere den indledende projektfase, ligesom kommunen havde etableret en projektgruppe bestående af seks ledere fra den kommunale forvaltning, som blev udpeget som strategiske beslutningstagere:  fire  øverste  ledere  og  to  der  ledede  jobrådgiverne  direkte. Ud over projektgruppen deltog to eksterne konsulenter og projektlederen i seks workshops af 2½ times varighed. Observationer af disse workshops udgør det empiriske grundlag for vores undersøgelse sammen med materiale produceret af konsulenthuset forud for og under workshopforløbet, herunder tilrettelæggelse af processen, præsentationsmateriale samt øvrige dokumenter fra projektet.

Grundet COVID-19-lockdowns blev de observerede workshops afholdt online, og metoden blev observation uden deltagelse, da dataindsamlingen foregik med slukket kamera uden direkte involvering. Deltagerne blev informeret om, at de blev observeret af forskere, der ikke optog deres ord og udtryk, samt at brug af  noter  fra  observationerne  ville  blive  anonymiseret.  Detaljerede  noter blev  nedskrevet  under  observationerne  med  adskilte  beskrivende  (fx  citater), analyserende og vurderende spor (Emerson, Fretz og Shaw, 1995; Eriksson og Kovalainen, 2008: 148). På de fleste workshops var der to observatører til stede, hvilket gav mulighed for at sammenligne og sammenskrive noter til et samlet arkiv. Kommunens navn og deltagernes identitet er anonymiseret. Observationerne kalder på dokumentanalyse, da projektgruppens arbejde tager afsæt i og kredser om konsulenthusets konsulentnotat (blandt andet baseret på interviews med fem jobrådgivere), 3 som fremsætter problemdefinitioner og visioner for det videre arbejde med AI-projektet, herunder fem såkaldte 'årsagshypoteser'. Hypoteserne er baseret på konsulentens interviews med fem jobrådgivere og ledelse samt en strategisk workshop. Projektgruppen skal arbejde med at 'validere og kvalificere  disse,  så  de  reelle  årsager  findes  og  kan  løses  bedst  muligt'  (Projektoplæg  -  Årsagshypoteser:  4).  Årsagshypoteserne  er  udformet,  så  de  både definerer problem og barrierer og italesætter den mulige idealtilstand. I denne artikel kommer konsulentnotatet og fremlæggelsen af disse hypoteser til at stå centralt som del af en situationel analyse (Clarke, 2005), hvor vi ikke analyserer dokumentet som en fikseret kilde med et bestemt meningsindhold, men snarere som en organisatorisk aktør, der bidrager performativt i de observerede workshopsammenhænge, hvor dets indhold præsenteres for deltagerne (Prior, 2003; Pors, 2012). I vores analyser får hypoteserne og dialogen omkring dem således status  som  det  primære  materiale,  som  projektgruppens  datadrømme  formes sammen med og i relation til.

Vores  afsæt  er  en  empirisk  søgen  efter  de  grundantagelser,  der  dominerer projektarbejdets  datadrømme.  Vores  ærinde  er  at  gøre  opmærksom  på  disse grundantagelser, deres ophav og deres mulige effekter. Disse grundantagelser genfinder vi i de dagsordensættende forskningstraditioner. Det er således ikke vores  ærinde  at  kritisere  AI  i  sin  helhed  eller  at  undersøge  det  faglige  skøn, endsige kvaliteten af eller udfordringerne ved det faglige skøn. I stedet er vores analytiske blik rettet mod, hvordan drømmen om data risikerer allerede i sit udgangspunkt at indebære en mistillid til skønnet, der søges kontrolleret og minimeret ved hjælp af algoritmer.

Vi anskuer som tidligere beskrevet projektgruppens datadrømme som fantasmer, der er en slags forenklende fantasier, der deles som forestillinger om, hvordan  en  idealtilstand  kan  opnås  ved  at  overkomme  barrierer  (Glynos  og Howarth, 2007). Barrierer bliver i disse processer ofte til udpegede grupper af mennesker, der gøres til det problem, som skal 'løses'. Fantasmerne tager ofte form som forsimplede lineære fortællinger, der holder noget ude af syne og afpolitiserer (Vaaben, Böwadt og Pedersen, 2021: 164). Samtidig er fantasmer en facet af menneskers sociale omgang med hinanden, en del af virkeligheden, der ikke bare kan afsløres som en illusion, men må undersøges og genpolitiseres, så vi kan gå i dialog med den.

Vores analytiske blik er således rettet mod at tydeliggøre, hvilke fantasmer der skabes, når beskæftigelsesforvaltningen introduceres til forestillingen om algoritmer,  der  anvender  kunstig  intelligens.  Inspireret  af  begrebet  om  fantasmer har vi stillet følgende analytiske spørgsmål til empirien 4 :

1. Hvad er problemet, som teknologien skal løse?
2. Hvilke barrierer skal overvindes for at opnå idealtilstanden?
3. Hvad er  fantasmen,  hvordan  afpolitiserer  den  og  holder  noget  ude  af syne?

## Utilstrækkeligheder ved jobrådgivernes arbejdspraksis

Helt indledningsvis ved den første workshop spørger konsulenten, som faciliterer processen, workshopdeltagerne: 'Hvad er visionen? Hvad er jeres drøm om fremtidens målrettede beskæftigelsesindsats med kunstig intelligens?' Medlemmerne af projektgruppen svarer blandt andet følgende:

Rita: Jeg har en drøm.

Bo: (grinende) Man skal ikke som ledig gå dårligere stillet ud ad døren i jobcentret. Men bedre ud ad døren, og der skal være et bæredygtigt match med enten uddannelse eller job.

Nina: (sukkende) Det rigtige match. Så de ikke bliver syge, eller vi ser dem igen i  en anden sammenhæng. Og som Bo siger: De skulle jo gerne gå styrket fra mødet med kommunen, så de bliver i job rigtig længe. Vi taler også om kompetencer, så de bliver bevidste om egne kompetencer, så de selv kan bruge det i forbindelse med andre jobs.

Ledernes respons forekommer forholdsvis beskeden og uden de store forhåbninger: at de ledige ikke må blive syge eller blive dårligere stillet som følge af deres  møde med kommunen, i bedste fald skal de gå styrkede ud ad døren. Drømmene udtrykker samtidig en relativ lav grad af tillid  og  tiltro  til  såvel kvalitet  som  effektivitet  af  den  fremtidige  kommunale  beskæftigelsesindsats. Konsulenten medbringer anderledes større drømme og visioner. Visionen uddybes i konsulentnotatet:

I fremtiden oplever ledige borgere kun effektfuld og relevant rådgivning - både på og mellem personlige møder. Gennem nye arbejdsmetoder og med kunstig intelligens skabes virkningsfulde, individuelle løsninger som gør, at borgeren får mindre brug for ledighedssystemet i fremtiden. Ingen borgere er unødigt ledige i kommunen, for al rådgivning hjælper hver enkelt borger til det rigtige job eller rette uddannelse (konsulentnotat, s. 3).

Ifølge  konsulentnotatet  er  forskellen  mellem  den  nuværende  og  den  fremtidige rådgivning nye arbejdsmetoder og kunstig intelligens, som skal sikre, at borgerne får effektfuld og relevant rådgivning i individuelle løsninger. I modsætning til ledernes drømme er denne vision håbefuld. Den knytter an til en idealtilstand om muligheden for en fremtid, der adskiller sig radikalt fra den nuværende. Hvor ledernes drømme virker realistiske, men også relativt defensive og uambitiøse, så er konsulentens vision offensiv og ambitiøs: Effektfuld rådgivning skal sikre, at hver enkelt borger hjælpes til det rigtige job eller den rette uddannelse. På trods af de umiddelbare forskelle knytter begge visioner an til forudsætningen om, at den nuværende rådgivning ikke fører systematisk og effektivt til beskæftigelse. Som sådan kan begge visioner siges at udspringe af antagelsen om, at den nuværende rådgivning ikke hjælper borgeren i det rigtige job eller den rette uddannelse. Som sådan illustrerer projektets udgangspunkt en kritik af kvaliteten af frontlinjemedarbejdernes nuværende rådgivning.

Konsulenten fortsætter herefter med at præcisere dagens mål. Han forklarer, at målet med den første workshop er at forme den strategiske rammesætning for processen, og at 'dagens mål ikke handler om at finde løsninger'. 'AI er et middel', så spørgsmålet er: 'Hvilket problem skal vi og AI løse?' Imidlertid er dette spørgsmål retorisk, idet han allerede selv har en klar definition af problemet, som han fremsætter for lederne på en PowerPoint-præsentation: 'Der går længere tid end nødvendigt, før beskæftigelsesindsatser i dag hjælper de enkelte ledige i job eller uddannelse!' (konsulentnotat, s. 3).

Nina, der selv har en fortid som jobrådgiver, før hun blev leder, opponerer mod problemets generaliserende karakter. Hun kommenterer: 'Du skærer alle over én kam. Det er jo ikke en ens målgruppe. Så det er meget forskelligt'. Mette bakker op om, at kommunens ledige er en heterogen gruppe, hvorfor der kan være gode grunde til, at det tager lang tid for nogle ledige at blive hjulpet videre. Hun tilføjer også kompleksitet til konsulentens problemdefinition, idet hun uddyber med en fundamental uvished vedrørende effekten af kommunens indsatser.

Hver måned får vi et ledighedstal: Er vi samme sted, lavere eller højere? Når vi skal finde forklaringer på de tal, så ved vi det ikke. Hvorfor er der fx mange ledige dimittender den ene måned, og så er de væk den næste måned? Vi ved det ikke. Det må godt tage lang tid for nogle ledige, hvis der er en grund til det. Men vi ved det ikke.

Morten nikker genkendende til Mettes udsagn om uvished og peger også på, at der mangler viden om, hvorvidt de ledige kommer i det rette job. Han kommenterer: 'Lige nu er vi glade, hvis bare én kommer i job. Men vi kunne være gladere, hvis det er det rigtige job. Virksomhederne ville også være gladere.'

Trods en vis modstand fra lederne afgrænses og defineres problemet tidligt i processen af konsulenten gennem følgende argument fra konsulentnotatet:

Det kan være vanskeligt at målrette beskæftigelsesindsatser til ledige borgere, hvilket kan forlænge ledighedsperioden. Kommunerne bruger mange ressourcer på beskæftigelsesrettede indsatser, men anvender ikke nødvendigvis databaseret viden om, hvad der virker bedst for, at den enkelte ledige kommer i job eller uddannelse (konsulentnotat, s. 2).

Den lineære logik i dette argument lyder: Hvis AI-teknologi tilføjes beskæftigelsesindsatsen, bliver den målrettet, og derfor vil de ledige komme hurtigere i  job.  Hvis data og kunstig intelligens er svaret/løsningen, hvad er så spørgsmålet/problemet? Som følge af den logik må spørgsmålet/problemdefinitionen nødvendigvis anfægte kvaliteten af den eksisterende kommunale indsats, der baseres på frontlinjemedarbejdernes arbejdspraksis, så der går unødig lang tid, før  de  ledige  kommer i  job.  Denne  problemdefinition gennemsyrer også formuleringen af de barrierer og udfordringer ved den nuværende jobrådgivningspraksis, som kunstig intelligens skal overkomme.

## Drømmen om overblik

Via  konsulenthusets  formulering  af  problemets  årsag  bliver  medarbejdernes arbejdspraksis  og  dømmekraft  genstand  for  problematisering  og  forhandling gennem workshopforløbet. Forud for første workshop har konsulenthuset formuleret de barrierer, der står i vejen for forestillingen om den effektfulde og relevante rådgivning i form af fem årsagshypoteser. Hypoteserne introduceres i første workshop til lederne og kommer til at forme hele projektets indledende fase som en forbindelse mellem problem og vision ved at illustrere de barrierer, der skal overskrides, for at visionen kan opnås. To af disse årsagshypoteser er rettet mod, hvordan data om de ledige borgere kan/skal anvendes i beskæftigelsesindsatssen.

Årsagshypotese 1: DET ER VANSKELIGT AT FINDE FREM TIL DE FAKTORER, SOM GRUNDLÆGGENDE FORHINDRER BORGEREN I AT KOMME I JOB ELLER UDDANNELSE. Det er forskelligt fra borger til borger,  hvad  der  forhindrer  dem  i  at  komme  i  job  eller  uddannelse.  Nogle  kan mangle kompetencer, nogle kan have ting med i bagagen, som de er nødt til at arbejde med først, nogle mangler netværk, og andre noget helt andet (konsulentnotat, s. 4).

Årsagshypotese  3:  JOBRÅDGIVERNE  HAR  I  DAG  IKKE  MULIGHED FOR AT ARBEJDE TILSTRÆKKELIGT VIDENS- OG EVIDENSBASERET. Når jobrådgivere i dag giver råd og vejledning, sker det oftest på baggrund af personlige, faglige erfaringer. Ikke på baggrund af objektiv viden eller evidens om, hvad der påviseligt hjælper netop denne type borger bedst mod job og uddannelse (konsulentnotat, s. 4).

Den første  årsagshypotese  indrammer  præmissen  for  hele  beskæftigelsesproblemet som sådan. Den tredje årsagshypotese kobler beskæftigelsesproblemet direkte til data og objektiv viden. Data er her det potentiale, der kan bruges bedre. Data i form af informationer om og muligheder for borgeren er der, men som skjult viden, som det er svært for jobkonsulenten at få overblik over, da medarbejdernes kapacitet er begrænset. Som Bo formulerer det, ville svaret på alle deres problemer være, 'hvis vi får lavet en algoritme, der kan sige, hvem der går i job hvornår'.

Ud fra årsagshypotesen om, at rådgiverne ikke arbejder tilstrækkeligt vidensog evidensbaseret, tager den første workshop afsæt i, hvordan data aktuelt anvendes af jobrådgiverne:

Rita: Vi er vant til at registrere og bruge data.

Bo: Rådgivning er baseret på rådgiverens individuelle viden og ikke på data. Kan data bruges mere intelligent?

Rita: Vi er nysgerrige på data.

Lizette: Vi arbejder meget datadrevet. Der er meget data på borgerniveau. Men det er svært at bringe i spil på de enkelte borgere. Vi er ikke så dygtige til at bringe de store sammenhænge i spil. Fx andre borgeres profiler der ligner. Det tror jeg, vil kunne give det et kvalitetsløft.

Lena: Vi har også meget data i vores fagsystemer. Men vi må ikke registrere diagnoser. Men der er mønstre i, hvad der hjælper hvem. Vi må have en masse skjult viden liggende, som ikke bringes i spil.

Samtidig kommer en datadrøm til syne om et vidensgrundlag, der gemmer på de store sammenhænge og mønstre i, hvad der hjælper hvem. Svaret på problemet er allerede tilstedeværende, men ligger skjult i data, som kan afhjælpe problemet med, at jobrådgivernes utilstrækkelige råd og vejledning sker på baggrund af subjektive erfaringer og manglende objektivitet og overblik.

I datadrømmen er overblik en forudsætning for indblik, men 'lige nu bliver indblik i borgeren prioriteret fremfor overblik', siger en af lederne, Pia, i diskussionen. Kommunens data om de ledige borgere udgør et skjult vidensgrundlag, der ikke er bragt i spil, som bør anvendes mere intelligent. I denne datadrøm ligger altså samtidig et ønske om kvalitetsløft af indsatsen gennem bedre tværgående indsigt og overblik. Blandt gruppen af ledere synes der at herske enighed om, at jobrådgivernes rådgivning kan være mangelfuld. De anfægter især jobrådgivernes manglende kreativitet som et primært problem:

Rita: Det ville være rart, hvis medarbejderne ikke bare gør noget, de ikke forstår, bare fordi det er sådan, man gør.

Bo: Er det fordi, at jobrådgiverne er systemisk tænkende og ikke evner at tænke kreativt? Eller er det fordi, de ikke har muligheden?

Rita: Hvis jeg skulle have kreative medarbejdere, der motiveres og trives ved at være kreative, så skal jeg rekruttere nogle andre medarbejdere. Nogle trives bedst i faste rammer, fordi så er det ikke dem, der er ansvarlige. Så man skal være bevidste om, at de medarbejdere vi har hyret, de er ikke hyret til at være kreative. Så det er ikke sikkert, at dem vi har i dag, de kan honorere det.

Barriererne,  der  forhindrer  vejen  til  en  målrettet  beskæftigelsesindsats,  er,  at det er forskelligt fra borger til borger, hvad der forhindrer dem i at komme i job eller uddannelse, og det er vanskeligt at finde netop de faktorer, som grundlæggende forhindrer den konkrete borger.

Årsagshypoteserne problematiserer jobrådgivernes arbejdspraksis ved at påpege deres ringe muligheder for at arbejde databaseret. Det fører til manglende dataoverblik over den enkelte borger samt manglende objektiv viden om, hvad der  påviseligt  hjælper  forskellige  borgere  bedst.  Ledelsens  problematisering af  jobrådgivernes  arbejdspraksis  er  radikalt  anderledes  end  konsulenthusets årsagshypoteser. De kritiserer nemlig medarbejderne for at være bureaukrater, der  gør,  hvad  de  får  besked  på,  og  som  blot  følger  reglerne.  De  sætter  ikke spørgsmålstegn ved det, de er blevet sat til at gøre, har det bedst i faste rammer, hvorfor kreativitet i deres praksis mangler. Det er således uklart, hvori udfordringerne konkret består.

På trods af uklarheder er der imidlertid enighed hos konsulent og ledere om, at problemet kan placeres hos jobrådgiverne i form af deres kompetencer og/ eller mulighedsbetingelser for at gøre deres arbejde. Og på trods af uklarheden om hvori udfordringerne består, synes en datadrøm at blive vakt i projektgruppen. Det er drømmen om, at en løsning med kunstig intelligens kan rumme overblikket over de mange data - om borgeren og andre borgere - og samtidig give indblik i den individuelle sag. Præcis og nuanceret profilering af de ledige borgere  fremføres  som  løsningen,  der  kan  overvinde  forskelligartede  udfordringer ved jobrådgivernes arbejde. Datadrømmen bygger på forhåbningen om uanede og uopdagede potentialer i data, og denne drøm har i udgangspunktet ikke tiltro til medarbejdernes analytiske kapacitet, problemløsningsevne eller skønspraksisser. Herved bliver medarbejderne integreret som en del af problemet fremfor en del af løsningen.

## Forhandling af problemforståelsen

Yderligere to årsagshypoteser, som præsenteres til lederne, peger på de uudnyttede potentialer i data:

Årsagshypotese 2. DET ER SVÆRT AT FINDE DE MULIGHEDER, SOM ER SÆRLIGT RELEVANTE FOR DEN INDIVIDUELLE BORGER. Der er mange muligheder for indsatser, når borgere skal hjælpes tættere på job eller uddannelse. Det gør det både svært at få et overblik over, hvad den enkelte borger kunne gøre, og især hvilke muligheder der i særlig grad ville kunne hjælpe borgeren i job eller uddannelse (konsulentnotat, s. 4)

Årsagshypotese 4. JOBRÅDGIVERE FORESLÅR KUN SJÆLDENT INDSATSER, SOM DE IKKE PERSONLIGT KENDER I FORVEJEN. Fordi jobrådgiverne i høj grad rådgiver ud fra egne faglige erfaringer, begrænses mulighederne, som borgerne præsenteres for, også af det. Det målretter ofte beskæftigelsesindsatserne mere til jobrådgivernes erfaringer end til borgerens liv, situation og reelle behov (konsulentnotat, s. 4)

Konsulenten peger i hypotese 2 på, at det er svært for rådgiverne at finde de muligheder, der er relevante for den individuelle borger: 'Det er de samme generelle værktøjer, ALLE medarbejdere bruger. Det er den samme pallette. Det er først, når paletten er tom, at det individuelle kommer på banen!'

Nina, der selv har været jobrådgiver og nu er personaleleder, forsøger igen at anfægte konsulentens antagelser.

Der er noget galt med det der. Der er ikke mange muligheder. Der er den samme smalle pallette … Der er faktisk ikke så mange muligheder, der er relevante. Det er ikke rigtigt, at det er svært at have overblik over muligheder!

Det,  Nina  tydeliggør,  er,  at  selve  mulighedsrummet  for  valg  af  indsatser  er begrænset, hvorfor overblik ikke er svært. Dette dilemma parkeres imidlertid usagt her i konsulentens facilitering af processen sammen med andre barrierer i form af ydre faktorer og de mange politiske og bureaukratiske strukturer, der sætter rammerne for jobrådgivernes arbejde, og som ikke umiddelbart lader sig ændre gennem indføring af teknologi:

Rita: Lovgivningen begrænser.

Bo: Vi havde fx en medarbejder, der havde en god idé til en alternativ praktik. Men det kunne ikke lade sig gøre pga. lov om praktik.

Mette: Der mangler alle de strukturelle udfordringer: lovgivning, sanktioner og kodeks. Der er mange steder, vi er bundne på hænder og fødder. Der er jo selve systemet. Vi kan ikke bare afprøve det, der er politik og jura.

Bo: Der mangler en dimension: arbejdsmarkedet, fordi konklusionen kan være, at der ikke er muligheder på arbejdsmarkedet.

Konsulent: Vi kan ikke løse arbejdsmarkedet!

Forud for første workshop har konsulenten talt med fem medarbejdere. I konsulentnotatet udtrykkes det, at de drømmer om ikke at skulle orientere sig i så mange systemer, at kunne få den relevante viden hurtigt og målrettet, at kunne bruge mere tid med den enkelte borger, at have tid til at fordybe sig i bestemte sager samt at få hjælp til at finde gode indsatser til den enkelte borger (konsulentnotat, s. 2). Gennem workshopforløbet adresserer særligt de to personaleledere i tråd hermed, hvordan manglende tid og faglig usikkerhed er barrierer for en målrettet beskæftigelsesindsats:

Nina: Vi mangler tid til de faglige vurderinger, og at vi tør stå ved dem, så vi ikke bare bruger af paletten. Systemet og lovgivningen lægger ikke op til kreativitet.

Karen: Ledere stiller interne krav om antal samtaler, medarbejderne skal have om ugen. Fysiske møder med krav til varighed. Der er firkantede krav fra organisationen.

Nina: Man skal være fagfaglig stærk. Det er en forudsætning for at være kreativ. Man skal have en viden om, hvad der virker. Hvis man føler, at man er fagfaglig stærk, så kan man være kreativ. Vi bliver målt på, at vi har 23 samtaler om ugen. Men vi mangler faglighed for at møde borgeren individuelt.

De  to  personaleledere  italesætter  således  et  behov  for  styrkelse  af  faglighed og for  flere  faglige  vurderinger  i  en  målrettet  beskæftigelsesindsats,  mens  de samtidig bekræfter de tidligere betragtninger om, at det i dag er svært for jobrådgiverne at være kreative indenfor bureaukratiets rammer. I forbindelse med denne diskussion fremkommer der eksempler på, hvordan det faktisk har været forsøgt at målrette beskæftigelsesindsatsen ved at følge den faglige dømmekraft og tilpasse samtaler til den enkelte borgers behov. Dette affødte flere samtaler:

Bo: Jeg savner, at jobrådgiveren har fået en opgave af borgeren. AI'en burde fortælle, hvornår næste møde skal være ud fra borgerens behov.

Konsulent: Ja, netop. AI'en skal profilere borgeren.

Nina: Vi har prøvet at give samtaler ud fra behov. Men det gav for mange møder.

Det forekommer således uklart for lederne, hvilket problem AI skal løse. Skal teknologien profilere de ledige borgere? Eller skal den lave en kalkuleret behovsberegning? Samtidig er de ledige borgere en heterogen gruppe, og det er komplekst, hvad der forhindrer dem i at komme i job eller uddannelse. Hvilke ledige der burde komme hurtigere i job eller uddannelse, er således uvist.

Så mens konsulenten udviser en mistillid til det faglige skøn, så synes lederne at efterspørge mere frihed i udførelsen af det faglige skøn for at understøtte den komplekse situation, jobrådgiverne står i, og den individuelle rådgivning, som borgerne har krav på. Lederne peger på, hvordan mangel på viden ikke alene udgør et problem, men at reguleringen af beskæftigelsesområdet i visse tilfælde begrænser handlerum og muligheder, ligesom kommunen har en standardpakke af indsatser til jobrådgivernes rådighed at vælge mellem, som ikke skaber muligheder for skræddersyede løsninger til borgerne. Lederne italesætter, hvordan det kunne højne kvaliteten i beskæftigelsesindsatsen, hvis jobrådgiverne fik mulighed for at afprøve kreative idéer, som ikke er en del af standardpakken gennem højere grad af skønsudøvelse. Der sker altså en form for forhandling af problemforståelsen mellem konsulenten og lederne, og i denne forhandling bliver det tydeligt, hvordan beskæftigelsesindsatsen er udfordret gennem frontlinjemedarbejdernes manglende tid og faglige styrke samt økonomiske, politiske, juridiske og organisatoriske barrierer, der ikke nødvendigvis harmonerer med borgerens liv, situation og reelle behov.

## Fantasmen om kunstig intelligens

I slutningen af workshopforløbet kan konsulenten præsentere en AI-løsning på det, han forstår som problemet. Han starter med at forklare:

Drømme om en god AI-løsning skal understøtte overblik over relevante muligheder for og viden om den konkrete borger og et godt match mellem mulige beskæftigelsesindsatser og den konkrete borger, så vejen til job og uddannelse bliver så kort som mulig.

Selve den tekniske løsning adresserer såvel illusion som desillusion. Forestillingen er, at brug af kunstig intelligens kan frisætte ressourcer hos frontlinjemedarbejderne. Konsulenten beskriver:

Vi skal bruge kunstig intelligens til at frisætte de menneskelige ressourcer, så de kan bruges til kreativitet og det menneskelige. Kunstig intelligens tager sig af så meget så muligt, så den menneskelige intelligens … Alt handler om at give jobrådgiverne en ny rolle, varetage det personlige, coachende, motiverende. Alt det der gør, at rådgiver kan gøre en forskel … Vi vil gøre jobkonsulenternes rolle mere klar. Systemet hjælper med at lave en dagsorden for møder. Mødemodulet skal bestå af samtaleemner. Fx 'jeg har fået lavt selvværd af at være ledig'. Algoritmen skal foreslå samtalepunkter fx kan algoritmen se, at andre som dig har haft succes med netværksgrupper. Ret og pligt-modulet ligger også bagved og fodrer de andre moduler med fx mødepunkter og anbefalede handlinger. Modulerne spiller hele tiden ind i en portal, så jobrådgiveren skal bare gøre to ting: tilføje det menneskelige og se mulighederne. Så vi skal lave en ny rådgiverrolle. Den primære rolle er ikke længere at holde øje med, at borgeren overholder ret og pligt. Overblik over ret og pligt sørger systemet for. Systemet skal også advare rådgiveren, hvis borgeren ikke overholder ret og pligt. Så skal rådgiver på baggrund af det afholde de svære, personlige og følsomme samtaler. Fx måske skal borgeren til at gå i fitnesscenter, alt det svære.

Som et resultat ender konsulenten med at redigere jobrådgivernes rolle - deres nuværende jobindhold kan automatiseres: Det gælder overblik over historisk viden, indblik i hvordan et tilbud kan skræddersys til netop denne borger og udblikket til organisationens værdiskabelse. De bureaukratiske opgaver skal overtages af teknologien, der skal sikre både retslig lighed og situationsbaseret retfærdighed, der tilsammen former drømmen om, at teknologien kan levere en homogeniseret individualisering. Som følge heraf kan det være uklart, hvilken rolle frontlinjemedarbejderen fremover skal have, når kunstig intelligens klarer det meste. Bo adresserer dette:

Bo: Jeg tænker, hvad er den fremtidige funktion for en jobrådgiver? Det bliver noget helt andet. Men vi skal jo have nogen, der hele tiden fodrer systemet med statistikker.

Konsulent: Det kræver en ny organisering. Fx skal to konsulenter drifte AI. Men deres timer kan tages af de midler, som AI sparer. Og der er sideeffekter. Det giver også: god ledelsesinformation.

Den nye rolle, der tegner sig for jobrådgiveren, er nu et godt stykke fra bureaukratiske dyders kendetegn: formalitet, saglighed, høj faglig specialisering og en vis upersonlig distance for at sikre lighed og retfærdighed. I fremtidsvisionen trækkes i stedet mod en mere personlig, coachende, motiverende varetagelse af opgaven, hvor svære, personlige og følsomme samtaler skal være det værdiskabende, som den menneskelige intelligens kan varetage. Konsulenten forklarer: 'En løsning til at få borgeren hurtigere i job skal pushes af medarbejderen, så borgeren ændrer adfærd'. Det billede, der tegner sig,  er  præget  af  et  syn  på

frontlinjemedarbejderne som en reprofessionaliseret funktion, der skal bibringe lige netop det, som den kunstige intelligens ikke kan: personlige affektive interaktioner med borgeren. Denne opridsning af opgaven for jobrådgiveren mimer en allerede kendt digital udgrænsning af frontlinjemedarbejderen i den offentlige forvaltning, hvor den faglige dømmekraft delvist automatiseres og i praksis forskydes til at angå affektiv opmuntring (se Pedersen og Pors, 2023).

Det er på mange måder i direkte modstrid med det, som lederne efterspørger, såsom mere fagfaglighed, mere tid samt mere fleksibel regulering som giver muligheder for via deres skønspraksis at tilpasse rådgivning til borgerens behov.

Denne uenighed synes dog ikke at bekymre konsulenten, som også kan berette om, at teknologien ikke bare kan sikre rådgivning ud fra borgerens reelle behov, men også hele tiden bliver bedre på grund af den øgede datamængde:

Vi vil lave en AI, der hele tiden bliver klogere. Derfor vil vi lave træningsspørgsmål til borgere og medarbejdere … Vi tænker en slags: Job-Tinder … Vi tænker i  spørgsmål,  der  kan  afdække  personlighed  …  Så  kan  rådgiver  bedre  kende barrierer for at komme i jobs, og hvad der kan hjælpe. Om det er coaching, psykologhjælp, fitness eller praktik, der skal til, før de finder det rigtige job … Det er et værktøj til borgeren. De giver data. Men de kan ikke lade være med at bruge det, fordi det er så godt. Ligesom GoogleMaps …

Fitness,  psykologhjælp,  coaching  og  praktik,  algoritmen  kan  sikre  den  rette cocktail af indsatser, og den har samtidig en motiverende effekt på de ledige. På trods af de modsatrettede problemforståelser lader lederne sig entydigt begejstre af  konsulentens  datadrømme.  Spændingerne  mellem  de  forskellige  problemforståelser optræder som små sprækker i processen, der dog hurtigt udviskes af den altomsluttende datadrøm, hvor data synes at blive et svar på ethvert også modsatrettet  problem.  Hermed  forsvinder  også  eventuel  modstand  mod  den radikale fremtidsvision om en målrettet jobrådgivning gennem kunstig intelligens  og  med  jobrådgivere,  som  drifter  teknologien  og  fodrer  systemet  med statistikker. I stedet giver visionen anledning til stor applaus blandt lederne:

Rita: Det er fagre nye verden!

Nina: Hvis det her bliver så fedt, som det lyder, så skal vi da bruge det til at brande vores jobcenter.

Bo: Jeg siger: to af dem og helst i morgen.

Fantasmen mimer forvaltningsforskningens nyklassiske udpegning af frontlinjemedarbejderens kognitive begrænsninger som kerneproblem i varetagelsen og udviklingen af en velfungerende offentlig sektor. I datadrømmen bliver beslutninger så vidt muligt frigjort fra frontlinjemedarbejderne, så teknologien kan frisættes  til  at  overskride  de  menneskelige  begrænsninger, og mennesket kan koncentrere sig om alt 'det menneskelige'.

## Diskussion og konklusion

Datadrømme om kunstig intelligens og datadrevet velfærd med styrket objektivitet,  præcision  og  effektivitet  for  øje  synes  at  lægge  sig  ovenpå  beslægtede styringsdrømme  om  at  optimere,  standardisere  og  automatisere  beslutningstagning  -  og  dermed  begrænse  det  faglige  skøn  i  mødet  mellem  borgere  og stat (Brodkin, 2011; Buffat, 2015; Høybye-Mortensen, 2019; Pedersen og Pors, 2023). Antagelsen i disse styringsdrømme er, at jo større skønsmæssigt råderum medarbejderne har i det borgernære arbejde, hvor ydelser og services tildeles, jo mere variation, tilfældighed, subjektivitet og ulighed vil der snige sig ind i fordeling af ydelser. Der er ikke tillid til frontlinjemedarbejderens dømmekraft, hvorfor deres skøn bør understøttes, vejledes eller helt erstattes af algoritmebaserede output baseret på mønsteranalyse af større datamængder. Med kunstig intelligens på dagsordenen får styringsdrømmene nye kræfter.

Lipskys teori har med over 50 års virkningshistorie været med til at klassificere det faglige skøn som individuelle mestringsstrategier. En stor del af forskningen om praksis i frontlinjen ser i dag frontlinjemedarbejderens skønsudøvelse som et psykologisk fænomen relateret til individets reaktion på arbejdspres og kompleksitet med tråde til behaviorismens kritiske syn på menneskets uundgåelige fejlbarlighed i form af kognitive bias og heuristik. På den baggrund anses skøn som noget, der potentielt forvrænger oprindelige politiske mål og dermed risikerer ikke at skabe organisatorisk værdi, men bliver 'subjektivt', styret af personlige  erfaringer,  begrænsninger  eller  interesser  og  derfor  ikke  varetager borgerens behov. Lipsky peger også i overensstemmelse med professionssociologien på, at 'professionals by definition are accountable only to peers' (Lipsky, 2010/1980: 203) og altså orienterer sig mere mod hinanden end mod politikken, organisationen eller borgeren. Denne professionssociologiske kritik retter sig  mod  faggruppens  egeninteresse,  der  kritiseres  for  at  konflikte  med  organisatoriske, samfundsmæssige og/eller mere klientorienterede mål (Mintzberg, 1979; Freidson, 2001). Anfægtelsen af frontlinjemedarbejdernes holdninger har tråde  til  kritikken  af  den  professionelle  peer-orienterede  kultur.  Lipskys  mestringsstrategier med stereotypisering og Minzbergs påpegning af pigeonholing giver et underskudsblik på arbejdet i velfærdens frontlinje. Et blik der betvivler, at medarbejderne i frontlinjen kan skabe rationelt objektivt overblik eller være kreative og faglige på politikkens, borgerens eller organisationens vegne.

I AI-projektet, som har været omdrejningspunktet for undersøgelsen i denne artikel, tænkes en fremadrettet sikring af bureaukratiske værdier som retssikkerhed og situationel retfærdighed at gå gennem den automatiserede kunstigt intelligente løsning. Datadrømmen opstår gennem italesættelse af AI som løsning på alt det, som mennesket ikke kan samle og overskue, ikke kender til og ikke kan tilpasse til  den  enkelte  borgers  situation.  Drømmen  er,  at  teknologien kan levere en generaliseret individualisering baseret på data, som både er standardiserede og skræddersyede til borgerens situation. I modsætning til den klassiske weberske forståelse af bureaukratiets værdier som forankret i embedets stærke ekspertise (Weber, 2019; se også du Gay, 2000, 2008; Møller, Pedersen og Pors, 2022) bliver den klassiske bureaukratiske opgaveløsning med at oversætte abstrakt viden til konkret kontekst her automatiseret og altså delegeret til teknologien. Men i datadrømmen glemmes, dels at data hentes frem gennem design og viser noget på bekostning af andet, dels at lederne i projektet faktisk efterspørger ikke mindre men mere ekspertise og tid til udøvelse af det casebaserede skøn i jobrådgivernes møde med borgeren. Desuden identificerer lederne kun i mindre grad mangel på data og overblik som udfordringen, men peger i stedet på, hvordan organisatoriske, politiske og regulative rammer kan forhindre fleksibilitet og kreativitet i forhold til at skræddersy rådgivning og løsninger til borgerens behov.

Trods spændinger i problemdefinitioner lader lederne sig forføre af fantasmen om, at der findes en skjult viden, der kan afdækkes ved at samle og analysere på store  mængder af data. Med fantasmen bliver den menneskelige dømmekraft sammen med praktiske og erfaringsbaserede ræsonnementer problematiseret som utilstrækkelige. Fremtiden er friktionsløs, og råstoffet er kontekstløse, objektive data, der kan trækkes frem fra det skjulte og afløse den eksisterende uorden. På den måde kommer data og AI til at fremstå som potentialiteter, der håbefuldt men ukonkret synes at rumme løsningen på de mangfoldige udfordringer, som beskæftigelsesindsatsen skal håndtere i en åben og ukendt fremtid (se Andersen og Pors, 2014). Som det fremgår af ovenstående analyse, så risikerer denne datadrøm at blænde i sin forenklende kraft. Den blænder for uoverensstemmelser i problemforståelsen og løsninger af beskæftigelsesindsatsen mellem konsulenthus og ledere. Den blænder, så lederne ikke ser, at drømmen udvisker grænsen mellem det tekniske og det normative.

## Noter

1. Der findes på nuværende tidspunkt (sommeren 2023) ikke offentligt tilgængelige opgørelser eller evalueringer, der kan redegøre for årsagerne til eller omstændighe-

- derne omkring nedlukningerne af de kommunale projekter med kunstig intelligens. Vi har søgt aktindsigt på området, men har endnu ikke modtaget svar herom.
2.  Stor tak til adjunkt Tomas Skov Lauridsen, som har bidraget til empiriindsamlingen blandt andet som medobservatør.
3.  Konsulentnotatet er et kort syvsiders dokument, som beskriver den strategiske rammesætning om projektet samt redegør for, hvorfor udviklingen af et AI-værktøj er nødvendigt. Da vi ikke kan tilføje notatet som reference grundet anonymiseringshensyn, vil det i resten af artiklen blive refereret som 'konsulentnotat'.
4.  I analysen ovenfor benævnes lederne med fiktive navne, mens konsulenten benævnes 'konsulenten'.

## Litteratur

- Abbott, Andrew Delano (1988). The system of professions: An essay on the division of expert labor . Chicago: University of Chicago Press.
- Andersen, Niels Åkerstrøm og Justine Grønbæk Pors (2014). Velfærdsledelse:  Mellem styring og potentialisering . København: Hans Reitzels Forlag
- Brodkin, Evelyn Z. (2011). Policy work: Street-level organizations under new managerialism. Journal of Public Administration Research and Theory 21(Supp 2): 253-277.
- Buffat, Aurélien (2015). Street-level bureaucracy and e-government. Public Management Review , 17 (1): 149-161.
- Bullock, Justin B. (2019). Artificial intelligence, discretion: A systematic literature review. Public Administration 49 (7): 751-756.
- Clarke, Adele E. (2005). Situational analyses: Grounded theory after the postmodern turn . Thousand Oaks: SAGE Publications.
- Considine, Mark, Michael McGann, Sarah Ball og Phuc Nguyen (2022). Can robots understand welfare? Exploring machine bureaucracies in welfare-to-work . Cambridge: Cambridge University Press.
- Digitaliseringsstyrelsen (2021). Temperaturmåling af signaturprojekterne .  København: Digitaliseringsstyrelsen.
- du  Gay,  Paul  (2000). In  praise  of  bureaucracy:  Weber,  organization,  ethics .  London: SAGE Publications.
- du Gay, Paul (2008). Without affection or enthusiasm: Problems of involvement and attachment in responsive public management. Organization 15 (3): 335-353.
- du Gay, Paul og Kirstine Zinck Pedersen (2020). Discretion and bureaucracy, pp. 221236 i Tony Evans og Peter L. Hupe (red.), Discretion and the quest for controlled freedom . Cham: Palgrave Macmillan.
- Emerson, Robert M., Rachel I. Fretz og Linda L. Shaw (1995). Writing ethnographic fieldnotes . Chicago: University of Chicago Press.

- Eriksson, Päivi og Anne Kovalainen (2008). Qualitative methods in business research . London: SAGE Publications.
- Evans, Tony (2011). Professionals, managers and discretion: Critiquing street-level bureaucracy. British Journal of Social Work 41 (2): 368-86.
- Finansministeriet og Erhvervsministeriet (2019). National strategi for kunstig intelligens . København. Regeringen.
- Flügge,  Asbjørn  Ammitzbøll,  Thomas  Hildebrandt  og  Naja  Holten  Møller  (2021). Street-level algorithms and AI in bureaucratic decision-making: A caseworker perspective. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction 5 (5): 1-23.
- Freidson, Eliot (1970). Profession of medicine: A study of the sociology of applied knowledge . Chicago: University of Chicago Press.
- Freidson, Eliot (2001). Professionalism, the third logic: On the practice of knowledge . Chicago: University of Chicago press.
- Glynos, Jason og David Howarth (2007). Logics  of  critical  explanation  in  social  and political theory , 1. udg. Abingdon: Routledge.
- Harrits, Gitte Sommer (2019). Using vignettes in street-level bureaucracy research, pp. 392-408 i Peter L. Hupe (red.), Research handbook on street-level bureaucracy: The ground floor of government in context . Cheltenham: Edward Elgar.
- Hupe, Peter L. og Michael J. Hill (2019). Positioning street-level bureaucracy research, pp. 15-30 i Peter L. Hupe (red.), Research handbook on street-level bureaucracy: The ground floor of government in context . Cheltenham: Edward Elgar.
- Høybye-Mortensen, Matilde (2019). Street-level bureaucracy research and the impact of digital office technologies, pp. 157-171 i Peter L. Hupe (red.), Research handbook on street-level bureaucracy: The ground floor of government in context .  Cheltenham: Edward Elgar.
- Jorna, Frans og Pieter Wagenaar (2007). The iron cage strengthened? Discretion and digital discipline. Public Administration 85 (1): 189-214.
- Kirkegaard, Line, Anders Raastrup Kristensen og Thomas Skov Lauridsen (2023). The organization of ignorance: An ethnographic study of the production of subjects and objects in an artificial intelligence project. Ephemera: Theory &amp; Politics in Organization 23 (1): 161-187.
- Kristensen, Kenneth (2022). Hvorfor Gladsaxemodellen fejlede - om anvendelse af algoritmer på socialt udsatte børn. Samfundslederskab i Skandinavien 37 (1): 27-49.
- Lipsky, Michael (2010/1980). Street-level  bureaucracy:  Dilemmas of the individual in public services . New York: Russell Sage Foundation.
- Maynard-Moody, Steven og Michael Musheno (2000). State agent or citizen agent: Two narratives of discretion. Journal of Public Administration Research and Theory 10 (2): 329-358.

- Maynard-Moody, Steven og Michael Musheno (2003). Cops, teachers, counsellors: Stories from the front lines of public service . Ann Arbor: University of Michigan Press.
- Mintzberg, Henry (1979). The structuring of organizations: A synthesis of the research . Upper Saddle River: Prentice Hall.
- Møller, Anne Mette, Kirstine Zinck Pedersen og Anja Svejgaard Pors (2022). The bureaucratic ethos in street-level work: Revitalizing Weber's ethics of office. Perspectives in Public Management &amp; Governance 5 (2): 151-163.
- Møller, Naja Holten, Irina Shklovski og Thomas Hildebrandt (2020). Shifting concepts of value: Designing algorithmic decision-support systems for public services. Proceedings of the 11 th Nordic Conference on Human-Computer Interaction: Shaping Experiences, Shaping Society , 1-12.
- Pallesen, Trine og Kirstine Zinck Pedersen (2023). Model of human fallibility: Travelling behavioral assumptions in public governance. Perspectives in Public Management &amp; Governance . DOI: http://dx.doi.org/10.1093/ppmgov/gvad001
- Parsons, Talcott (1947). Introduction, i Alexander Morell Henderson og Talcott Parsons (red.), Max Weber, theory of social and economic organization . New York: Oxford University Press.
- Pedersen, Kirstine Zinck (2022). The public encounter and the ethics of public office, pp. 333-351 i Peter Hube (red.), The politics of the public encounter: What happens when citizens meet the state . Cheltenham: Edward Elgar Publishing.
- Pedersen, Kirstine Zinck og Anja Svejgaard Pors (2023). Discretionary responses in frontline encounters: Balancing standardization with the ethics of office. Journal of Public Administration Research and Theory 33: 80-83.
- Petersen, Anette C., Marisa Leavitt Cohn, Thomas Troels Hildebrandt og Naja L. Holten Møller (2021). Thinking problematically' as a resource for AI design in politicised contexts. CHItaly 2021: 14th Biannual Conference of the Italian SIGCHI. 1-8.
- Pors, Anja Svejgaard (2012). Iværksættelse af kommunikation: Patientfigurer i hospitalets strategiske kommunikation. Ph.d. Serie Nr. 16. 2012. København: Copenhagen Business School.
- Pors, Anja Svejgaard (2015). Becoming digital: Passages to service in the digitized bureaucracy. Journal of Organizational Ethnography 4 (2): 177-192.
- Pors,  Anja  Svejgaard  (2018).  Digital  displacements  in  patient-professional  relations. Journal of Health Organization and Management 32 (4): 603-617.
- Prior, Lindsay (2003). Using documents in social research . New Delhi: SAGE Publications.
- Ranerup, Agneta (2023). ICT and discretion: An 'up-to-date' view of what we want to  know  and  how  it  can  be  studied.  Paper,  20 th Scandinavian  Workshop  on  EGovernment (SWEG): From Government Automation to AI, 1.-2. februar, Örebro University.

- Ratner, Helene Friis (2021). Prædiktive algoritmer: Den forebyggende stat og den risikoscorede borger, pp. 93-117 i Kim Escherich og Michael Jarlner (red.), Fra velfærdsstat til overvågningsstat: Algoritmernes magt i den offentlige forvaltning. København: Djøf Forlag
- Regeringen, Danske Regioner og KL (2013). Fællesoffentlig strategi for digital velfærd 2013-2020: digital velfærd - en lettere hverdag , Digitaliseringsstyrelsen.
- Regeringen, Danske Regioner og KL (2016). Et stærkere og mere trygt digitalt samfund: Den fællesoffentlige digitaliseringsstrategi 2016-2020, Digitaliseringsstyrelsen.
- Thomann, Eva, Peter L. Hupe og Fritz Sager (2018). Serving many masters: Public accountability in private policy implementation. Governance 31 (2): 299-319.
- Tummers, Lars L. G., Victor Bekkers, Evelien Vink og Michael Musheno (2015). Coping during service delivery: A conceptualization and systematic review of literature. Journal of Public Administration Research and Theory 25: 1099-126.
- Tversky, Amos og Daniel Kahneman (1974). Judgment under uncertainty: Heuristics and biases. Science 185: 1124-1131.
- Vaaben, Nana Katrine, Pia Rose Böwadt og Rikke Pedersen (2021). Når finansministeriet drømmer: økonomiske og pædagogiske utopier om fremtiden, pp. 161-186 i Mia Husted og Ditte Tofteng (red.), Utopier i arbejdslivet . Aarhus: Klim.
- Weber, Max (2019). Economy and society. A new translation . Keith Tribe (red.). Cambridge: Harvard University Press.
- Zacka, Bernardo (2017). When the state meets the street: Public service and moral agency. Cambridge: Belknap Press of Harvard University Press.