Tekoälyn rooli henkilöstötutkimuksissa

Tekoälyn mahdollisuuksiin liittyvä innostus on tällä hetkellä valtaisaa. Mutta miten tekoälyä voi hyödyntää henkilöstötutkimuksissa?

Totuus on, ettemme vielä voi tietää, mitä kaikkea tekoäly voi meille tulevaisuudessa tarjota. Elämme vielä tekoälyn arkipäiväistymisen alkuhetkiä. 

Sen kuitenkin tiedämme, että tekoälystä on paljon hyötyä esimerkiksi tutkimustulosten analysoinnissa. Tässä artikkelissa käymme läpi, mitä lisäarvoa tekoäly voi tuoda henkilöstötutkimuksista kerätyn datan analysoimiseen. Artikkelin lopusta pääset katsomaan aihetta syventävän EezyTalk-jakson.

Näin tekoäly auttaa henkilöstötutkimuksissa

Tekoäly on hyvä apulainen. Se tekee puolestamme niitä asioita, joita haluaisimme tehdä, mutta emme ehdi.

Esimerkiksi henkilöstötutkimuksen tulosten analysointi voi olla tällainen tehtävä. Osaamme kyllä analysoida dataa varsin hyvin, mutta ajastamme kilpailee moni muukin asia.

Tekoälyllä puolestaan on aikaa rajattomasti. Siksi sitä kannattaa hyödyntää datan perkaamisessa. Kun tekoäly kokoaa meille löydöksiä datasta, voimme keskittyä näiden asioiden prosessoimiseen ja seuraavien askelten toteuttamiseen.

Tekoäly tarjoaa eniten hyötyä, kun se valjastetaan ymmärtämään dataa vielä paremmin. Sitä kannattaakin ajatella konsultatiivisena kehittämisen ja ajattelun apuna. Se on ennen kaikkea työkalu, joka tekee työstäsi merkityksellisempää ja tuottavampaa.

Kolme näkökulmaa tekoälyn hyödyntämiseen: 

1. Tekoäly löytää asiayhteyksiä ja korrelaatioita. 

Tekoäly auttaa meitä hahmottamaan asiayhteyksiä ja korrelaatioita eri asioiden välillä, ja helpottaa näin johtopäätösten tekemistä. 

Tekoäly on nopea hoksaamaan asioita, joita emme ehkä itse heti huomaa. Se voi antaa lisävalaistusta esimerkiksi eNPS-tuloksiin: Kun annamme tekoälyn rouskuttaa dataa hetken, huomaa se nopeasti, jos suosittelijoiden avoimissa vastauksissa nousee esille tiettyjä yhteneväisyyksiä. Tai jos kriittiset puhuvat vastauksissaan tietyistä teemoista. 

Tekoäly auttaakin hyödyntämään aiempaa paremmin myös avoimia palautteita. Mitä isommasta organisaatiosta on kyse, sitä enemmän dataa niistä kerääntyy. Tekoäly voi helpottaa vastausten analysointia merkittävästi.

2. Tekoäly ei kainostele ottaa puheeksi.  

Toisinaan tekoäly tekee myös sellaisia löydöksiä, joista emme ole halunneet puhua. On vaikeaa ottaa puheeksi asioita, joiden epäilee johtavan konfliktiin tai pahoittavan kollegan mielen. Ehkä työilmapiirissä on jotain vialla, tai tietyn tiimin vastaukset poikkeavat muista. Asia on joka tapauksessa henkilöstölle merkityksellinen ja siksi se näkyy myös datassa. 

Tekoäly on brutaali nostamaan esille näitäkin asioita. Siten se auttaa pintauttamaan aiheita, jotka aiheuttavat tunteita ja vaikuttavat sitä kautta hyvinvointiin.

3. Tekoäly on hyvä sparrikaveri.

Tekoäly on hyvä apuri, kun halutaan ymmärtää dataa ja johtaa siitä toimenpiteitä. Sen kanssa voi ”keskustella” tutkimustuloksista ja datasta, ja siltä voi kysyä tarkentavia kysymyksiä ja löytää uusia tulokulmia. Näin tekoäly auttaa viemään tutkimuksesta kerättyjä oppeja käytäntöön ja ymmärtämään, mitä tavoitteiden valossa kannattaa tehdä seuraavaksi. Tämän ansiosta henkilöstötutkimuksesta kerätty valtava datamäärä menee hyötykäyttöön eikä jää hilloutumaan HR:n arkistoihin.

Tuoreita kokemuksia tekoälyn tuomisesta henkilöstötutkimuksiin

Asiantuntijamme ovat tehneet henkilöstötutkimusten tuotekehitystä tekoälyn parissa jo vuosia. Olemme matkan varrella pohtineet paljon sitä, miten tekoäly tarjoaisi todellista hyötyä, eikä vain teknologista leikittelyä.

Tammikuussa 2025 lanseerasimme pilottiasiakkaidemme käyttöön keskustelevan ”Ask Kiddyn”. Ask Kiddy on tarkoitettu niin johdon ja esihenkilöiden kuin HR:nkin käyttöön, ja sen kanssa pääsee chattailemaan ensivaiheessa Siqni-työntekijäymmärryskyselyn vastauksista. Kiddy-tekoäly analysoi koko tutkimusaineiston – sekä kvantitatiiviset tulokset että avoimet vastaukset. Se toimii sparrauskaverina ja vastaa reaaliajassa kysymyksiin, kuten: ”Miksi suositteluindeksimme on matala?”.

Ask Kiddy auttaa palaamaan myös vanhempiin tutkimuksiin ja hakemaan niistä lisää tietoa. Tämä voi olla tarpeen esimerkiksi, jos henkilöstutkimuksessa nousee esille jokin uusi havainto. Tällöin edellisen tutkimuksen dataa voidaan tutkia tekoälyn avulla ja tarkastella, löytyykö jo sieltä jotain teemaan liittyvää. Joskus tietoa voi olla enemmän kuin itse arvaakaan. 

Kiinnostaako tekoälyn yhdistäminen henkilöstötutkimuksiin?

Katso Eezy Talk -tallenne, jossa Eezyn henkilöstöjohtaja Minna Gentz keskustelee aiheesta Eezy Flown tutkimusjohtaja Johanna Lehmuksen ja teknologiajohtaja Jan Stenbergin kanssa.

Tilaa tallennelinkki sähköpostiisi täyttämällä alla oleva lomake:

Tutustu henkilöstötutkimuspalveluihimme

📷 Artikkelin kuva on tuotettu tekoälyllä, tietenkin. 😉