Data-analytiikka ja tekoäly organisaation kehittämisessä – vältä pahimmat sudenkuopat

Johdanto

Digitalisaation ja tekoälyn nopean kehityksen myötä monet organisaatiot pyrkivät hyödyntämään talous- ja HR-dataa paremmin. Tässä kirjoituksessa tarkastelen riskejä ja sudenkuoppia tekoälyn hyödyntämisessä.

Tekoälyn kaksiteräinen miekka organisaation johtamisessa

Kun puhutaan tekoälyn (AI) roolista organisaation johtamisessa, on ymmärrettävä sen kaksoisluonne: toisaalta tekoäly tarjoaa ennenäkemättömän mahdollisuuden datan analysointiin ja päätöksenteon tehostamiseen, mutta toisaalta se voi vahvistaa olemassa olevia ennakkoluuloja ja johtaa huonoihin johtopäätöksiin. Sanonta ”Tekoäly on hyvä renki, mutta huono isäntä”, pätee hyvin.

Tekoäly mahdollistaa suurten datamäärien nopean käsittelyn ja analysoinnin, tarjoten organisaatioille arvokkaita oivalluksia, jotka voivat ohjata liiketoiminnan strategiaa, parantaa operatiivista tehokkuutta ja vahvistaa henkilöstöhallinnon päätöksiä. Tämän datan avulla johtajat voivat tehdä nopeampia ja tietoon perustuvia päätöksiä, jotka perinteisissä olosuhteissa olisivat vaatineet huomattavasti enemmän aikaa ja resursseja.

Riskit ja sudenkuopat talous- ja HR-datan analysoinnissa

Tekoälyn käytössä piilee merkittäviä riskejä. Ohjattua oppimista (supervised learning) hyödyntävän tekoälyn laatu riippuu suuresti sen koulutusdatasta – jos tämä data on puutteellista, yksipuolista tai vinoutunutta, tekoälyn tekemät analyysit ja suositukset voivat olla harhaanjohtavia. Tekoälyllä voi olla taipumus vahvistaa lyhyen aikavälin taloudellisten tulosten painotusta, jättäen huomiotta pitkän aikavälin kestävän kehityksen ja työntekijöiden hyvinvoinnin.

Esimerkiksi, jos tekoälyjärjestelmä koulutetaan datasta, joka painottaa suoritteita ja kuukausittaista taloudellista suorituskykyä, se voi suositella päätöksiä, jotka todennäköisesti parantavat hetkellistä taloutta, mutta samalla vaarantavat organisaation pitkäaikaisen tuloskyvyn ja kasvun. Suositukset voivat ohjata johtajia vähentämään panostuksia henkilöstön kehittämiseen tai innovaatiokykyä, mikä pitkällä aikavälillä todennäköisesti heikentää organisaation kilpailukykyä ja työntekijöiden sitoutumista.

QWL:n merkitys ja sen hyödyntäminen analytiikassa

Jotta tekoälyä voidaan hyödyntää tehokkaasti ja eettisesti, on välttämätöntä varmistaa, että sen koulutusdata on monipuolista ja tasapainoista. Tulosjohtamisen tasapainottaminen vaatii laajempaa näkemystä menestyksen mittareista. Työhyvinvoinnin (Quality of Working Life, QWL-indeksin) huomioiminen on keskeistä, kun pyritään tasapainottamaan lyhyen ja pitkän aikavälin tavoitteita. Työelämän laadun indeksi (QWL) on tieteellisesti validoitu mittaamaan työhyvinvointia tuotantotekijänä eli se on henkilöstön aineettoman suorituskyvyn KPI. Jos QWL paranee, niin se ennakoi tuottavuuden nousua, joka näkyy myöhemmin suoritteissa ja taloudessa. Vastaavasti jos QWL huononee, niin se kertoo, että sähläys lisääntyy ja työn tuottavuus alenee.

Kun tekoälyyn perustuvat järjestelmät integroivat QWL-datan osaksi analyysiään, ne voivat auttaa tunnistamaan kielteisiä trendejä, kuten työntekijöiden motivaation laskua tai sisäisten virheiden ja poissaolojen kasvua. Tämä mahdollistaa proaktiiviset toimet, kuten henkilöstön kehittämisen ja koulutuksen jo ennen kuin ongelmat vaikuttavat merkittävästi organisaation tulokseen.

Monipuolinen datan analytiikka – ihmislähtöinen lähestymistapa

Työhyvinvoinnin keskiarvon käyttäminen antaa harhaanjohtavaa tietoa työhyvinvoinnista tuotantotekijänä. Virhe tulee siitä, että työhyvinvoinnin keskiarvo ei ymmärrä motivaatioteorian lainalaisuuksia. Pelkällä keskiarvolaskennalla on taipumus pimittää eli väheksyä työhyvinvoinnin taloudellista vaikutusta. Esimerkiksi työhyvinvoinnin keskiarvo 75% kuulostaa aika hyvältä, mutta se on QWL indeksinä vasta noin 60%. Tämä johtuu siitä, että motivaatioteorian mukaan työhyvinvoinnin keskiarvo ja suorituskyky eivät ole lineaarisesti yhteydessä vaan suorituskyky muodostaa nousevan käyrän. Virhe on suuri ajatellen tekoälyn vaatiman koulutusdatan tarkkuutta.

Hajonta-analyysi on tärkeä osa analytiikkaa, sillä tyypillisesti seuraavan asia pätee: heikoimmin suoriutuvat tiimit aiheuttavan enemmän tappiota, kuin mitä parhaimmat tiimit pystyvät tuottamaan tulosta. Hajonta-analyysi kannattaa tehdä yksittäisistä vastauksista sekä tiimeistä. Yksittäiset vastaukset kertovat hajonnan työntekijätasolla, jolloin voidaan tunnistaa erilaisia henkilöstöriskejä ennakoivasti (sairauspoissaolo-, työuupumus-, työkyvyttömyys- ja vaihtuvuusriskit). Tiimitason hajonta-analyysi kertoo suorituskyvyn eri tiimeissä. Sen perusteella voidaan kohdentaa tehokasta tiimien tukea sekä tunnistaa prosessin todennäköisiä sisäisiä virhelähteitä.

Vinkit kestävään datan ja tekoälyn hyödyntämiseen

Monipuolisen ja tasapainoisen datan kerääminen: Varmista, että käytettävä data ei keskity pelkästään suoritteisiin ja taloudellisiin mittareihin, vaan sisältää myös HR-datan ja työntekijäkokemuksen QWL-mittarin.

Eettiset periaatteet: Muista, että tekoälyn tulee toimia ihmisten tukena, ei korvata heidän päätöksentekoansa. Johto on vastuussa tekoälyn käyttämisen eettisistä periaatteista.

Jatkuva arviointi ja kehitys: Tarkkaile tekoälyn käytön vaikutuksia organisaatioon ja säädä sen parametreja tarvittaessa, jotta varmistat, että se tukee organisaation pitkän aikavälin tavoitteita ja kestävää kehitystä.

Koulutus ja ymmärrys: Kouluta organisaation jäseniä ymmärtämään tekoälyn mahdollisuuksia ja rajoituksia sekä sen, miten se parhaimmillaan tukee sekä työhyvinvointia että organisaation taloudellista hyvinvointia.

Yhteenveto

Organisaatioissa kerätään paljon erilaista dataa, mutta sitä ei ole osattu hyödyntää kovin tehokkaasti. Tekoälyn hyödyntäminen talous- ja HR-datan analysoinnissa tarjoaa merkittäviä etuja, mutta on myös olennaista lisätä ymmärrystä ja siten välttää riskejä. Ottamalla QWL-mittari osaksi johtamisjärjestelmää ja data-analytiikkaa voidaan paremmin varmistaa kestävä kehitys organisaatiossa.

Lisätietoa QWL mittarista ja data-analytiikasta saa minulta.