HR-datavalitet som succesfaktor: Hvorfor dine AI-projekter fejler uden rene data

AI uden gode data er som en sportsvogn uden benzin

Endelig har du fået grønt lys til dit første AI-projekt i HR-afdelingen. Chatbotten skal kunne svare på medarbejderspørgsmål, optimere udvælgelsen af kandidater eller forudsige opsigelsesrisici.

Men så kommer realiteterne: Din AI-løsning leverer meningsløse svar, overser åbenlyse mønstre eller giver anbefalinger, der strider imod al logik.

Problemet ligger sjældent i algoritmen – det handler om de data, du fodrer den med.

Forestil dig at give en ekspert i personaleudvikling en mappe med ulæselige noter, forældede oplysninger og modstridende opgaver. Ville du stadig forvente en skarp analyse?

Præcis det sker hver dag i danske virksomheder. Forskellige undersøgelser viser, at mange AI-projekter ikke fejler på teknologien, men på dårlig datakvalitet.

Den gode nyhed: Det kræver ikke magi at opnå god HR-datakvalitet. Du behøver hverken en it-uddannelse eller et sekscifret budget.

Det, du har brug for, er en systematisk tilgang og en forståelse for, hvilke data der er afgørende for hvilke AI-applikationer.

Den her artikel viser dig konkret, hvordan du gør dine HR-data klar til AI. Du lærer, hvilke kvalitetsdimensioner der virkelig betyder noget, hvordan du identificerer typiske problemer, og hvilke værktøjer der kan hjælpe dig videre.

En ting er sikkert: Hype betaler ikke løn – men AI med gode data gør.

Status quo: De mest almindelige HR-dataproblemer i praksis

Før vi går til løsningerne, tager vi et ærligt kig på de udfordringer, de fleste virksomheder kæmper med. For kun dem, der kender deres byggepladser, kan tage fat de rigtige steder.

Silo-problemet: Når data lever isoleret

I mange virksomheder er HR-relevante informationer fordelt på forskellige systemer. Rekrutteringen foregår i værktøj A, tidsregistrering sker i system B, og lønadministration er outsourcet til leverandør C.

Resultatet? En kandidat ansøger som “Anna Müller”, hedder “A. Mueller” i tidsregistreringssystemet og “Anna Müller-Schmidt” på lønsedlen.

Mennesker har ingen problemer med det. For AI-systemer er det tre vidt forskellige personer.

Inkonsistente dataformater: Vildtvoksende detaljer

Kig på stillingsbetegnelserne i dit system. Finder du “Software Developer”, “Softwareudvikler”, “SW-udvikler” og “Programmør” om samme rolle?

Eller arbejdstider: Nogle steder står der “40t”, andre steder “40 timer” eller “fuldtid”?

Sådan uensartethed opstår typisk, fordi forskellige personer indtaster data – hver med deres egne vaner.

Forældede og ufuldstændige datasæt

Et klassisk eksempel: Medarbejderen Max Weber har ikke været ansat i tre år, men datasættet findes stadig i systemet. Ingen har aktivt slettet det.

Omvendt: Nye medarbejdere har måske kun de basale oplysninger registreret, mens vigtige informationer om kvalifikationer, sprog eller projekter mangler.

Problemet forstærkes jo længere virksomheden har eksisteret. Der samler sig flere og flere “dataskelletter” hvert år.

Manglende standardisering i fritekstfelter

Fritekstfelter er brugervenlige – men et mareridt for AI-analyse. Når ledere kan skrive vurderinger frit, kommer der indtastninger som:

• “Meget dygtig i kundeservice”
• “Fremragende kundesupportskills”
• “Top i kundekontakt”
• “Kundevendt: super!”

Alle mener det samme, men et AI-system kan ikke automatisk se sammenhængen.

Uklart dataoprindelse og manglende dokumentation

Spørg i virksomheden, hvor bestemte HR-nøgletal stammer fra. Ofte får du undrende blikke.

Er medarbejdertilfredsheden baseret på en intern spørgeskemaundersøgelse? På fratrædelsessamtaler? Eller har nogen blot anslået tallet?

Uden denne information kan du ikke vurdere værdien af dine data – og slet ikke forklare din AI, hvordan de skal behandles.

De skjulte omkostninger ved dårlig datakvalitet

Dårlige HR-data koster mere, end du tror. Her er et par eksempler fra dagligdagen:

• Rekrutteringsansvarlige spilder tid på dublerede ansøgninger
• Fejl i lønudbetalinger fører til efterregulering og utilfredse medarbejdere
• Planlægningsværktøjer leverer upålidelige prognoser pga. forældede grunddata
• Manglende dokumentation skaber compliance-brud

Det løber hurtigt op i mange tusind kroner om året – uden at du får nogen reel værdi tilbage.

Grundlæggende om HR-datakvalitet: De seks afgørende dimensioner

Datakvalitet er ikke et vagt begreb, som alle kan tolke forskelligt. Der er klare, målbare kriterier.

ISO 25012 Data Quality Model definerer forskellige kvalitetsdimensioner. Til HR-formål er seks af dem særligt relevante:

1. Fuldstændighed: Er alle nødvendige oplysninger til stede?

Fuldstændighed betyder ikke, at alle felter altid skal udfyldes. Det betyder, at alle informationer, der er nødvendige til dit formål, er til rådighed.

Eksempel: Til AI-baseret lønanalyse behøver du stilling, anciennitet, uddannelsesniveau og nuværende løn. Hobby-feltet kan du se bort fra.

Sådan måler du fuldstændighed i praksis:

2. Korrekthed: Stemmer data overens med virkeligheden?

Korrekte data afspejler de faktiske forhold. Det lyder indlysende, men er ofte sværere at kontrollere end forventet.

Et simpelt eksempel: Står der i dit HR-system, at medarbejder X stadig arbejder i afdeling A, selvom de for længst er rykket til afdeling B?

Komplekse tilfælde opstår ved beregnede værdier. Hvis din ferieopgørelse er baseret på en forældet algoritme, kan alt afledt data være misvisende.

3. Konsistens: Hænger data logisk sammen?

Konsistente data følger ensartede regler og formater. Det gælder både internt i et datasæt og på tværs af systemer.

Tjek intern konsistens: Kan en medarbejder både være praktikant og afdelingsleder? Er fratrædelsesdato før ansættelsesdato?

Ekstern konsistens: Bruger alle systemer de samme navne for afdelinger, stillinger og status?

4. Aktualitet: Hvor hurtigt opdateres ændringer?

HR-data ændrer sig konstant. Medarbejdere skifter afdeling, får nye kvalifikationer eller stopper helt.

Spørgsmålet er: Hvor hurtigt afspejler systemerne disse ændringer?

Opdateringsfrekvensen kan variere alt efter anvendelse:

• Sikkerhedsrelevante adgangsrettigheder: Øjeblikkelig opdatering ved statusændringer
• Løn: Månedlig opdatering er som regel nok
• Org-diagrammer: Kvartalsvise opdateringer er tit tilstrækkelige

5. Entydighed: Er der dubletter eller flere registreringer af samme?

Hver faktisk person, afdeling eller stilling bør kun eksistere én gang i dit system. Det lyder simpelt, men i praksis sker det ofte ikke.

Typiske fælder for dubletter:

• En medarbejder søger internt igen
• Forskellige systemer bruger forskellige ID-numre
• Navneskift efter vielse bliver ikke ordentligt matchet
• Tastefejl skaber nye, “unikke” poster

6. Sporbarhed: Kan du dokumentere dataoprindelsen?

Denne dimension overses ofte, men er afgørende for AI. Du skal vide:

• Hvor stammer datasættet oprindeligt fra?
• Hvem har opdateret data – og hvornår?
• Hvilke transformationer er udført?
• Hvor pålidelig er kilden?

Kun sådan kan du vurdere kvaliteten af AI-output og rette fejl målrettet.

Praktisk tip: Data Quality Score

Udarbejd en simpel skala fra 1 til 5 for hver kvalitetsdimension, multiplicér med vigtighed for din AI-applikation.

Så får du et objektivt grundlag for forbedring og kan måle dine fremskridt.

Praktiske trin: Din køreplan til bedre HR-datakvalitet

Nu bliver det konkret. Her er din trin-for-trin-guide til systematisk forbedring af din HR-datakvalitet.

Trin 1: Kortlæg datalandskabet

Før du kan optimere, skal du kende udgangspunktet. Lav et komplet overblik over alle HR-relevante datakilder.

Her er et skabeloneksempel:

Dokumenter også dataflows mellem systemer. Hvor sker overførsel manuelt? Hvor er der automatisk synkronisering?

Trin 2: Vurder datakvaliteten

Nu gælder det status. For hver vigtig kilde gennemgår du systematisk de seks kvalitetsdimensioner.

Start med en stikprøve på 100-200 poster. Det er nok til at finde de største problemer.

Disse tjek kan typisk klares med Excel eller SQL-forespørgsler:

• Fuldstændighed: Hvor mange obligatoriske felter er tomme?
• Korrekthed: Findes der umulige værdier (fødselsdato i fremtiden)?
• Konsistens: Bruger alle poster samme format?
• Aktualitet: Hvornår blev posten sidst ændret?
• Entydighed: Er der dubletter?

Trin 3: Sæt prioriteter

Du kan ikke ordne alt på én gang. Fokuser på de data, der er vigtigst for dine planlagte AI-løsninger.

Brug denne matrix til prioritering:

Trin 4: Datacleaning

Nu går du til handling. Start med de mest åbenlyse fejl:

Fjern dubletter: Brug fuzzy matching-algoritmer. Værktøjer som OpenRefine kan automatisk identificere lignende poster.

Standardiser felter: Definer faste værdier for nøglefelter. Brug drop-down-menuer i stedet for fritekst på fx “fuldtid/deltid”.

Udfyld manglende oplysninger: Lav regler for håndtering af tomme felter. Nogle gange kan de udfyldes via andre systemer eller ved at spørge medarbejdere.

Trin 5: Etabler datakvalitetsregler

Rene data er kun begyndelsen. Uden løbende vedligehold forværres kvaliteten hurtigt igen.

Implementér automatiske valideringsregler:

• Indtastningsfelter med obligatoriske felter og formatkrav
• Plausibilitetstjek ved indtastning
• Automatiske advarsler ved mistænkelige ændringer
• Regelmæssige datakvalitetsrapporter

Trin 6: Afklar ansvar

Datakvalitet er et fælles ansvar. Alle, der indtaster eller redigerer data, har et medansvar.

Definér klare roller:

• Data Owner: Hvem har det faglige ansvar for hvilke datatyper?
• Data Steward: Hvem overvåger den tekniske kvalitet?
• Data User: Hvem melder fejl og problemer?

Vigtigt: Gør datakvalitet til en del af målsætningerne. Det, der ikke måles, bliver ikke forbedret.

Trin 7: Etabler overvågning

Opsæt et dashboard, der viser de vigtigste datakvalitetsnøgletal i realtid:

• Fuldstændighedsprocent pr. datafelt
• Antal fundne dubletter
• Tid siden sidste opdatering
• Antal fejlede valideringer

Så opdager du problemer, før de rammer dine AI-projekter.

Den hyppigste fejl (og hvordan du undgår den)

Mange betragter datacleaning som et engangsprojekt. Det fungerer ikke.

Datakvalitet er en løbende proces. Planlæg fra starten med kontinuerlig vedligehold og forbedring.

Invester hellere i bæredygtige processer end i engangsoprydning.

Teknisk implementering: Værktøjer og processer til bæredygtig datastyring

Strategien er lagt, nu mangler du de rigtige værktøjer. Her får du overblik over, hvilke tools der passer til hvilke opgaver – og hvad du faktisk har brug for, i stedet for blot “nice-to-have”.

Overblik over værktøjskategorier

Til HR-datakvalitet findes der fire hovedkategorier af værktøjer:

1. Data profiling tools: Analyserer eksisterende datasæt og identificerer automatisk kvalitetsproblemer.

2. Data cleansing tools: Rydder op og standardiserer data ift. definerede regler.

3. Master Data Management (MDM): Vedligeholder ensartede stamdata på tværs af systemer.

4. Data Quality Monitoring: Overvåger løbende datakvaliteten og alarmerer ved forværring.

Gratis og open source-løsninger

Du behøver ikke starte med dyre enterprise-værktøjer. Gratis løsninger rækker langt i begyndelsen:

OpenRefine: Perfekt til en-gangs datarensning. Importér HR-systemets CSV-filer, find dubletter, og standardisér data.

Talend Open Studio: Mere omfattende ETL-funktionalitet (Extract, Transform, Load) til regelmæssig databehandling. Lidt stejl læringskurve, men meget kraftfuld.

Apache Griffin: Overvågning af datakvalitet i større miljøer. Specielt relevant hvis du i forvejen bruger Apache-tools.

Kommersielle løsninger til større ambitioner

Hvis datamængden vokser, eller behovet bliver mere komplekst, er professionelle værktøjer en investering værd:

Informatica Data Quality: Branchenormen til enterprise-miljøer. Omfattende funktionalitet og tilsvarende pris.

IBM InfoSphere QualityStage: Tæt integreret i IBM-setup, stærke profiling features.

SAS Data Management: Især stærk til statistisk dataanalyse og anomali-detektion.

HR-specifikke løsninger

Nogle værktøjer er lavet direkte til HR-data:

Workday: Integrerede data quality-funktioner for HR-processer.

SuccessFactors: SAP’s HR-suite med udvidede dataanalyse-muligheder.

BambooHR: Simpel løsning til mindre virksomheder med basale kvalitetschecks.

Opbygning af en bæredygtig dataarkitektur

Værktøjer alene er ikke nok – arkitekturen skal være gennemtænkt:

Definér Single Source of Truth: Udpeg ét ledende system for hver datatype. Alle andre systemer synkroniserer derfra.

Dokumentér data lineage: Spor data flowet fra kilden til slutbruger. Letter fejlfindingen enormt.

Staging area: Alle indgående data kvalitetscheckes inden de importeres i produktionen.

Automatisering af kvalitetskontrol

Manuel kontrol kan ikke skaleres. Automatisér så meget som muligt:

Indtastningsvalidering: Kontroller data allerede ved input – forkerte e-mailformater afvises automatisk.

Batch-validering: Natlige jobs tjekker alle poster for konsistens og fuldstændighed.

Realtime-monitorering: Kritiske nøgletal overvåges løbende. Ved afvigelse får du straks et varsel.

API-integration for sømløse dataflows

Moderne HR-systemer har ofte API’er til dataudveksling. Brug dem – undgå manuelle indtastninger:

• Automatisk synkronisering mindsker tastefejl
• Realtime-data eliminerer aktualitetsproblemer
• Standardformater sikrer konsistens

Cloud vs. On-premises: Hvad passer til dig?

Valget afhænger af dine krav:

Cloud-løsninger passer hvis:

• Du vil hurtigt i gang
• IT-teamet har begrænsede ressourcer
• Du har behov for fleksibel skalering
• Compliance kan klares i skyen

On-premise er bedst hvis:

• Du har meget stramme databeskyttelseskrav
• Din nuværende infrastruktur skal udnyttes fuldt
• Du skal have fuld kontrol over databehandlingen

Implementeringsstrategi: Trin for trin

Start småt og byg gradvist ud:

Fase 1 (Måned 1-2): Kortlægning og analyse med simple værktøjer

Fase 2 (Måned 3-4): Indfør grundlæggende kvalitetsregler

Fase 3 (Måned 5-6): Automatisér tilbagevendende processer

Fase 4 (fra måned 7): Avanceret analyse og AI-forberedelse

Succesmåling og optimering

Definér målbare succeskriterier fra dag et:

• 90% færre dubletter
• Fuldstændighed i kritiske felter over 95%
• Opdateringer på højst 24 timer på vigtige ændringer
• Mindre end 1% fejlede valideringer

Gennemgå tallene månedligt, og justér kursen løbende.

Målbar ROI: Sådan vurderer du dine AI-investeringers succes

Investering i datakvalitet koster tid og penge. Men hvordan måler du effekten? Og hvordan overbeviser du ledelsen?

Her får du overblik over, hvilke nøgletal der tæller – og hvordan du kan underbygge business casen.

De direkte omkostningsbesparelser

Bedre datakvalitet sparer reelle penge flere steder:

Mindre tid til manuelle rettelser: Beregn, hvor meget tid HR-teamet bruger på at rette fejl. I en typisk virksomhed med 100 ansatte kan det nemt være 2-3 timer om ugen alene med HR-data.

Færre fejl i lønudbetaling: Hver fejl koster rettelser og bryder tilliden. Sænker du fejlene med 80%, sparer du mærkbare lønomkostninger.

Mere effektiv rekruttering: Ryddelige kandidatdata betyder mindre dobbeltarbejde, bedre matches og hurtigere besættelse af stillinger – det reducerer både direkte rekrutteringsomkostninger og tab ved ledige poster.

De indirekte gevinster

Kan være sværere at måle, men er ofte endnu vigtigere:

Bedre beslutninger: Hvis dashboards viser pålidelige tal, træffes bedre HR-beslutninger. Det kan ses på færre fejltagelser i rekruttering og udvikling.

Højere compliance-sikkerhed: Fuld dokumentation mindsker risikoen for compliance-brud. Sparedes bøder og advokatudgifter kan være betydelige.

Større medarbejdertilfredshed: Korrekt løn og feriebehandling styrker tilfredsheden mærkbart.

AI-specifikke succeskriterier

Til AI anvendes ekstra nøgletal:

Modelpræcision: Bedre datakvalitet giver direkte bedre og mere præcise AI-forudsigelser. Mål accuracy, precision og recall før og efter datarensning.

Træningstid: Ryddelige data forkorter data preprocessing markant og afkorter udviklingstiden på nye AI-løsninger.

Modelrobusthed: Konsistente data giver mere stabile modeller – også når nye data kommer til.

Nøgletalsdashboard til ledelsen

Udarbejd et overskueligt dashboard med få, men stærke nøgleindikatorer:

Sådan regner du business casen hjem

Så overbeviser du om projektet internt:

Opgør omkostninger:

• Engangsinvestering i værktøjer og setup
• Løbende licensomkostninger
• Personaleindsats ifm. indkøring og drift
• Uddannelse

Kvantificér udbytte:

• Penge sparet pr. arbejdstime × timesats
• Reducerede fejlomkostninger
• Hurtigere beslutningsprocesser
• Undgåede compliance-risici

Eksempel: 150-ansat virksomhed

Langsigtet værdiskabelse

Den egentlige værdi kommer først efter AI-løsningernes lancering:

År 1: Grundlæggende datarensning og procesoptimering

År 2: De første AI-projekter tages i brug, flere effektivitetsgevinster

År 3+: Skalering af AI og strategiske konkurrencefordele

Indregn risici og udfordringer

Vær realistisk i vurderingen:

• Ikke alt kan løses med det samme
• Kulturskifte tager tid
• Teknisk integration kan blive mere kompleks
• Løbende vedligehold koster

Læg 20-30 % buffer ind til uforudsete udfordringer.

Succesfortællinger til intern kommunikation

Find konkrete cases på forbedringer:

“Efter datarensning i stamdata kunne vores recruiting-chatbot øge succesraten signifikant ved forvalg af kandidater.”

“Automatisk risikovarsling på medarbejderafgang blev så præcis, at flertallet af kritiske opsigelser nu kan forudses.”

Sådanne historier overbeviser oftest mere end tørre nøgletal.

Fokus på compliance: Lovsikker HR-databehandling

Midt i al AI- og dataeufori må én ting ikke glemmes: de juridiske rammer.

HR-data tilhører de mest følsomme oplysninger i virksomheden. En compliance-overtrædelse kan blive dyr – og underminere medarbejdernes tillid på lang sigt.

GDPR-krav til HR-databehandling

Databeskyttelsesforordningen opstiller klare krav til håndteringen af personoplysninger:

Lovhjemmel for behandling: Der kræves et juridisk grundlag for al databehandling. For HR-data er det typisk Art. 6, stk. 1, litra b (opfyldelse af kontrakt) eller litra f (legitim interesse).

Formålsbegrænsning: Data må kun bruges til det formål, de blev indsamlet til. Vil du bruge ansøgerdata til AI-baseret matching, skal det kommunikeres tydeligt.

Dataminimering: Behandl kun de data, der reelt er nødvendige. Hobbyfeltet i ansøgningsformularen er sjældent nødvendigt – eller lovligt.

Begrænset opbevaring: Slet data, når de ikke længere er relevante. Afviste ansøgere har ret til at få slettet deres oplysninger.

Særlige kategorier af personoplysninger

HR-afdelinger behandler ofte følsomme oplysninger jf. Art. 9 GDPR:

• Sundhedsdata (sygedage, lægeerklæringer)
• Fagforeningstilhørsforhold
• Etnisk baggrund (i div. projekter)
• Politiske holdninger (ved tillidserhverv)

Her er kravene særligt skærpede. Som regel kræves det eksplicit samtykke, eller at du kan henvise til Art. 9, stk. 2, litra b (arbejdsret).

Tekniske og organisatoriske foranstaltninger (TOMs)

GDPR kræver passende sikkerhedsforanstaltninger. For HR-data betyder det:

Adgangskontrol: Kun autoriserede må tilgå persondata. Implementér rollebaserede rettigheder.

Pseudonymisering og kryptering: Følsomme data skal opbevares krypteret og bruges pseudonymiseret, hvor muligt.

Dataportabilitet: Medarbejdere har ret til at få deres data i et struktureret, gængs format.

Logging og overvågning: Log alt datatilgåelse. Det gør det lettere at efterforske brud på databeskyttelsen.

Lokalaftaler ved HR-AI-systemer

Indfører du HR-AI, bør du inddrage medarbejderrepræsentanter:

Skab gennemsigtighed: Forklar hvordan AI-systemet fungerer og hvilke data, det bruger.

Overhold medbestemmelsesretten: AI-beslutninger i HR er omfattet af medbestemmelse efter § 87, stk. 1, nr. 6 (Tysk arbejdsret).

Algorithmic Accountability: Dokumentér hvordan algoritmen når frem til beslutningen. Det er vigtigt, hvis der skal følges op.

Databehandleraftaler ved cloud-løsninger

Bruger du cloudbaserede HR-værktøjer, skal du indgå databehandleraftaler (DPA):

Vælg udbyder omhyggeligt: Tjek udbyderens databeskyttelsescertifikater.

Klare instruktioner: Angiv præcis, hvilke data udbyderen må behandle og hvordan.

Underleverandørkontrol: Udbyderens underleverandører skal også være GDPR-kompatible.

Internationale dataoverførsler

Vær ekstra forsigtig ved overførsel til tredjelande:

Tjek gyldighedserklæringer: Nogle lande er godkendt af EU-Kommissionen som “sikre”.

Brug standardkontraktbestemmelser: For andre lande skal EU’s standardkontrakter benyttes.

Transfer Impact Assessment: Vurder risikoen ved hver international overførsel.

Effektiv håndtering af rettigheder

Medarbejderne har omfattende rettigheder med deres data:

Indsigtsret: De kan kræve fuldt udtræk over gemte data.

Berigtigelse: Fejlagtige data skal rettes.

Sletning: Data skal slettes i visse tilfælde.

Indsigelse: Medarbejderen kan modsætte sig behandlingen.

Etabler processer der sikrer, at sådanne anmodninger kan håndteres effektivt.

Databeskyttelseskonsekvensanalyse (DPIA)

Hvis du har højrisiko-behandling, skal du lave DPIA:

Hvornår kræves DPIA? Ved systematisk vurdering, omfattende profilering eller følsomme oplysninger.

Indhold: Beskrivelse, nødvendighedsvurdering, risikovurdering og tiltag.

Involvér DPO: Din databeskyttelsesrådgiver skal rådgive i DPIA-processen.

Praktiske compliance-tips

Dokumentation er alfa og omega: Få styr på alle behandlinger, og beslut alt omkring databeskyttelse skriftligt.

Regelmæssig træning: Alle, der arbejder med HR-data, bør løbende trænes i databeskyttelse.

Privacy by design: Tænk databeskyttelse ind allerede ved udvikling af nye HR-systemer.

Incident Response Plan: Hav en plan klar ved brud – du har 72 timer til at anmelde til myndighederne.

Konklusion: Dine næste skridt

HR-datakvalitet er ikke “nice-to-have” teknologi – det er fundamentet for succes med AI i HR.

Her er det vigtigste samlet:

Start i det små: Du skal ikke løse alle problemer på én gang. Fokuser på de data, der er kritiske for dine planlagte AI-projekter.

Gør det målbart: Sæt klare kvalitetsmål – og følg dem tæt. Det, der ikke måles, forbedres ikke.

Tænk i processer: Engangsdatacleaning giver kun et midlertidigt løft. Investér i løbende processer og governance-strukturer.

Glem ikke compliance: God datakvalitet og databeskyttelse går hånd i hånd. Tag de juridiske krav med fra start.

Din køreplan for de kommende uger:

1. Uge 1: Kortlæg dit aktuelle HR-datalandskab
2. Uge 2-3: Lav kvalitetsvurdering af de vigtigste datasæt
3. Uge 4: Prioritér problemerne efter forretningsværdi
4. Måned 2: Implementer de hurtigste datarensnings-gevinster
5. Måned 3: Etabler overvågning og løbende kvalitetskontrol

Husk: Perfekt er det godes fjende. Du behøver ikke 100 % perfekte data for at få succes med AI. Men du behøver systematik og vedvarende forbedring.

Investeringen i HR-datakvalitet betaler sig – ikke kun for dine AI-projekter, men for hele HR’s effektivitet.

Og hvis du vil have hjælp til rejsen: Brixon AI hjælper mellemstore virksomheder med at få data AI-ready og implementere produktive AI-løsninger. For vi ved: Hype betaler ikke løn – men gode data og den rigtige AI gør.

Ofte stillede spørgsmål