- HR-päätökset ilman suuntakompasia: Miksi pelkkä mutu-tuntuma ei enää riitä
- Mitä on tekoälyavusteinen HR-analytiikka?
- Tärkeimmät HR-avaintunnusluvut ja niiden tekoälysovellukset
- Metodinen aloitus: Tienviitat datalähtöiseen HR:ään
- Ennustemallit käytännössä
- Haasteet ja realistiset rajat
—
HR-päätökset ilman suuntakompasia: Miksi pelkkä mutu-tuntuma ei enää riitä
Kuvittele, että myyntijohtajasi sanoisi: ”Uskon, että myymme tarpeeksi.” Tai talousjohtajasi toteaisi: ”Kyllä se budjetti jotenkin riittää.” Kuulostaa mahdottomalta, eikö?
Silti juuri näin moni yritys tekee HR-päätöksiä. Kuka lähtee ja miksi? Mitkä kandidaatit pysyvät pitkään? Missä pulmatilanteita syntyy?
Vastaukset perustuvat usein arvauksiin. Se maksaa rahaa – ihan oikeasti.
Uuden henkilön rekrytointi maksaa 50 000–150 000 euroa – roolista riippuen. Jos 100 hengen yrityksessä vaihtuvuus on 15 prosenttia, vuosikustannus on jo 750 000 euroa.
Moderni tekoälyavusteinen HR-analytiikka muuttaa pelin täysin. Arvailujen tilalle tulee ennusteita. Reaktiivisuudesta siirrytään ennakoivaan ohjaukseen.
Mutta varovaisuutta: tekoäly ei ole ihmelääke. Se on työkalu – ja kuten muunkin työkalun, sitä pitää käyttää oikein.
Thomas, 140-henkisen konepajan toimitusjohtaja, kokee tämän päivittäin: ”Projektipäällikkömme ovat jatkuvasti ylityöllistettyjä. En kuitenkaan tiedä, tarvitsemeko lisää väkeä vai pitäisikö nykyiset resurssit jakaa toisin.”
Anna, HR-päällikkö SaaS-yrityksessä, painii samojen kysymysten kanssa: ”Kehittäjätiimimme kasvaa nopeasti. Mutta minkälaiset hakijat sopivat meille oikeasti?”
Ratkaisu löytyy datasta – kunhan osaat tulkita sitä oikein.
Mitä on tekoälyavusteinen HR-analytiikka?
Tekoälyavusteinen HR-analytiikka yhdistää perinteiset henkilöstöluvut koneoppimiseen. Tavoitteena on löytää kaavoja, joita ihmissilmä ei huomaa.
Muistatko viimeisen työhaastattelun? Kiinnitit huomiota kokemukseen, olemukseen ja tunteeseen. Tekoälymalli olisi tarkastellut lisäksi 50 muuta tekijää: hakemuksen sanavalinnat, urapolkujen piirteet, demografiset korrelaatiot.
Kumpikin lähestymistapa on perusteltu. Oleellista on niiden älykäs yhdistäminen.
HR-analytiikka voidaan jäsentää neljään kehitysvaiheeseen:
Kuvaileva analytiikka vastaa kysymykseen: ”Mitä on tapahtunut?” Perinteiset raportit kertovat vaihtuvuudesta tai sairauspoissaoloista.
Diagnosoiva analytiikka selvittää: ”Miksi näin tapahtui?” Korrelaatioanalyyseilla löydetään yhteyksiä – kuten esimiestyylin ja henkilöstötyytyväisyyden välillä.
Ennustava analytiikka arvioi: ”Mitä tulee tapahtumaan?” Koneoppimismallit tunnistavat irtisanomisriskit tai huipputekijät.
Suositteleva analytiikka neuvoo: ”Mitä meidän kannattaisi tehdä?” Optimointialgoritmit ehdottavat konkreettisia toimenpiteitä.
Useimmat yritykset ovat tällä hetkellä vaiheissa 1–2. Tekoäly mahdollistaa harppauksen vaiheisiin 3 ja 4.
Käytännössä tämä tarkoittaa: Avainhenkilön riski havaitaan jo kolme kuukautta ennen kuin hän antaa irtisanomisensa – ei vasta jälkeenpäin.
Taustatekniikka ei ole niin salaperäistä kuin miltä kuulostaa. Työkaluiksi riittävät esimerkiksi Python Scikit-learn -kirjastolla, R tai jopa Excelin koneoppimislaajennokset.
Keskeisintä ei ole algoritmien monimutkaisuus, vaan datan ja kysymysten laatu.
Yksinkertainen esimerkki: Logistiikkayritys havaitsi, että yli 45 minuutin työmatkaa tekevät työntekijät irtisanoutuivat kaksi kertaa muita useammin. Malli oli yksinkertainen – oivallus oli kullanarvoinen.
Markus, palveluyrityksen IT-johtaja, tiivistää: ”Olemme keränneet dataa vuosia. Nyt hyödynnämme sitä viimein oikeasti.”
Tärkeimmät HR-avaintunnusluvut ja niiden tekoälysovellukset
Kaikki HR-avaintunnusluvut eivät ole yhtä tärkeitä. Keskity niihin, jotka liittyvät suoraan liiketoiminnan menestykseen.
Vaihtuvuus ja pysyvyys: Kallein ongelma ensin ratkaistavaksi
Vaihtuvuusprosentti on perinteinen HR-KPI. Mutta se tulee liian myöhään – kuin kuumemittari, joka alkaa kiehua vasta kun potilas on jo koomassa.
Tekoälypohjaiset pysyvyysmallit toimivat toisin. Ne analysoivat käyttäytymistä ja varoitusmerkkejä:
- Sähköpostien määrän lasku yli 20 prosentilla
- Vähemmän sisäistä viestintää
- Muuttuneet työaikakuviot
- Koulutuksiin osallistumisen väheneminen
- Demografiset tekijät ja uravaihe
Frankfurtilainen konsulttifirma kehitti mallin, joka tunnisti irtisanomisriskit kolme kuukautta etukäteen. Investointi maksoi itsensä takaisin neljässä kuukaudessa.
Mutta tärkeää on muistaa: Tarkoitus ei ole valvoa, vaan ennakoida.
Algoritmi ei tee ihmisten puolesta päätöksiä – se antaa esimiehelle tiedot keskustelun pohjaksi.
Rekrytoinnin tehokkuus: Nopeammin oikeat tekijät
Kuvittele, että voisit ennustaa, kuka työntekijä on talossa vielä kahden vuoden päästä – ja kuka suoriutuu parhaiten.
Tekoäly mahdollistaa tämän. Menestyneiden työntekijäprofiilien analyysillä rakennat ”menestysmallin”.
Müncheniläinen ohjelmistotalo analysoi 500 devaajan CV:tä ja huomasi: avoimen lähdekoodin projekteissa mukana olleet pysyivät pidempään. Tieto otettiin heti mukaan arviointikriteereihin.
Oleellisia tekoälypohjaisia rekrytointimittareita:
- Time-to-Fill ennustava: Avoimen paikan täyttöaika pitää ennustaa roolista, markkinasta ja vaatimuksista riippuen
- Quality-of-Hire-scoren: Suorituskyvyn, pysyvyyden ja kulttuurisen sopivuuden yhdistelmä
- Source-Effectiveness: Mitkä kanavat tuottavat parhaat hakijat?
- Interviewer-biasin tunnistus: Systemaattisten vinoumien tunnistaminen arvioinnissa
Natural Language Processing löytää onnistumisen merkit hakemusteksteistä. Computer Vision arvioi videohaastatteluissa pehmeitä taitoja.
Silti viimeinen sana kuuluu aina ihmiselle. Tekoäly seuloo ja pisteyttää etukäteen.
Suorituskyky ja kehitys: Potentiaalin tunnistus järjestelmällisesti
Kuka on seuraava esihenkilönne? Kenelle sopisi mikäkin koulutus?
Tekoälyä hyödyntävä suoritusanalytiikka menee paljon perinteisiä kehityskeskusteluja pidemmälle. Siinä yhdistyvät määrälliset ja laadulliset tiedot:
- Projektien onnistuminen ja tavoitteiden saavutus
- Ystäväpalautteet ja 360-arvioinnit
- Oppiminen ja sertifikaatit
- Viestintä- ja yhteistyömallit
- Innovatiivisuus ja ongelmanratkaisukyky
Yksi lääkeyritys rakensi talenttipisteytysjärjestelmän, joka osui erittäin tarkasti. Perustana oli viiden vuoden tieto 3 000 työntekijästä.
Tulos: Kohdennettua kehitystä randomikylvön sijaan. Sisäisiä seuraajia löytyi selvästi enemmän.
Kehityssuositukset ovat yksilöllisiä. Aivan kuten Netflix suosittelee elokuvia, järjestelmä ehdottaa koulutuksia – uratavoitteiden, osaamistasojen ja markkinatarpeiden perusteella.
Anna, jonka kokemukseen viitattiin alussa, käyttää jo tällaisia järjestelmiä: ”Ennen tarjoilimme kaikille kehittäjille samat kurssit. Nyt jokainen saa omaan urapolkuun räätälöidyn oppimispolun.”
Metodinen aloitus: Tienviitat datalähtöiseen HR:ään
HR:n ei tarvitse mullistaa kerralla kaikkea. Fiksu aloitus tarkoittaa: Yksi konkreettinen ongelma ratkaistaan ja samalla opitaan.
Vaihe 1: Data-auditin tekeminen
Ennen kuin kehitätte tekoälymalleja, pitää tietää mitä dataa on saatavilla – ja erityisesti, millä laadulla.
Piirrä datakartta:
- HR-tietojärjestelmä: Henkilöstötiedot, palkat, työajat
- Rekrytointityökalut: Hakijatiedot, haastattelumuistiinpanot
- Arviointijärjestelmät: Tavoitesopimukset, palaute
- Koulutusjärjestelmät: Koulutukset, sertifikaatit
- Viestintätyökalut: Sähköpostimäärät, kalenteritiedot
Mutta varo: Lisää dataa ei automaattisesti tarkoita parempia tuloksia. Pieni, siisti 100 hengen datasetti on arvokkaampi kuin likainen 1 000 hengen aineisto.
Tyypillisiä datalaatuongelmia:
- Kirjausmuodon vaihtelut (esim. eri päiväysmuodot)
- Puuttuvat tiedot (epätäydelliset profiilit)
- Duplikaatit ja vanhat henkilötiedot
- Vanhentuneet tiedot
Panosta 70 % ajastasi datan siivoukseen – se ei ole hohdokasta, mutta ratkaisevaa.
Käytännön vinkki: Aloita pienellä, puhtaalla datalla. Laajenna vaiheittain.
Vaihe 2: Relevanttien tunnuslukujen määrittely
Kaikkea, mitä voi mitata, ei kannata mitata. Eikä kaikesta, mikä merkitsee, ole helppoja mittareita.
Lähde liikkeelle konkreettisista liiketoimintaongelmista:
Ongelma: Korkea vaihtuvuus myynnissä
Tunnusluku: Irtisanomisriski myyntialueittain, tiiminvetäjän ja perehdytyksen laadun mukaan
Ongelma: Pitkät rekrytointiajat
Tunnusluku: Avoimen paikan täyttöaika roolin, sesongin ja rekrytoijan tehokkuuden perusteella
Ongelma: Epäselvät urapolut
Tunnusluku: Kehityspotentiaalin pistemäärä osaamisten, suoritusten ja tavoitteiden pohjalta
Määrittele jokaiselle mittarille:
- Laskentakaava
- Datapisteet
- Päivitystiheys
- Vastuuhenkilö
- Tavoite- ja raja-arvot
Thomas konepajalta teki tämän järjestelmällisesti: ”Aloitimme kolmella mittarilla. Mieluummin vähän, mutta luotettavia.”
Vaihe 3: Teknologiastackin valinta
Et tarvitse kalleinta yritysjärjestelmää. Usein alkuun riittävät perustyökalut.
Helppo aloitus:
- Microsoft Power BI tai Tableau visualisointiin
- Excel ja Power Query datan käsittelyyn
- Google Sheets ja lisäosat pieniin malleihin
Ammattitaso:
- Python + Pandas, Scikit-learn, Matplotlib
- R + tidyverse ja caret
- SQL-tietokanta datan tallennukseen
Yritystaso:
- SAP SuccessFactors Analytics
- Workday Prism Analytics
- IBM Watson Talent
Teknologia kannattaa valita oman osaamisen ja resurssien mukaan. Data scientist mahdollistaa eri asiat kuin Exceliin tottunut HR-yleisosaaja.
Markuksen vinkki: ”Aloita siitä, mitä jo osaat. Skaalaa vasta, kun saat ensimmäiset onnistumiset.”
Työkalua tärkeämpää on asenne: kokeile, mittaa, opi, sopeuta.
Vaihe 4: Ensimmäisten mallien rakentaminen
Ensimmäisen tekoälymallin ei tarvitse olla täydellinen. Riittää, että se parantaa nykyistä tilannetta.
Aloita yksinkertaisesta luokitteluongelmasta:
Irtisanomisriskin ennustaminen:
Tavoite: Ennustaa, ketkä todennäköisesti irtisanoutuvat seuraavan puolen vuoden aikana.
Keskeisiä muuttujia:
- Työsuhteen pituus
- Viimeisin palkankorotus
- Ylityöt kuukaudessa
- Koulutusten määrä
- Viime kehityskeskustelun arvio
- Tiimin koko
- Etätyön osuus
Aloittelevalle sopivat algoritmit:
- Logistinen regressio: Helppo tulkita
- Random Forest: Sietää huonoja tietoja
- Gradient Boosting: Tarkka ennuste
Validointi on ratkaisevaa. Jaa data: 70 % harjoitteluun, 30 % testaukseen. Testaa uuteen, käyttämättömään dataan.
Tärkeitä mittareita:
- Tarkkuus: Osumistarkkuus
- Precision: Irtisanomiseen tunnistettujen oikea osuus
- Recall: Kaikkien todellisten irtisanomisten tunnistus
75 prosentin malli, jota ymmärrät ja käytät, on parempi kuin 90 prosentin malli, jota kukaan ei hyödynnä.
Ennustemallit käytännössä
Teoria on yksi asia, käytäntö toinen. Miten saat ennustemallit oikeasti tuottamaan lisäarvoa?
Keskikokoinen autoteollisuuden yritys näyttää esimerkkiä. Ongelmana oli lisääntyvä vaihtuvuus tuotannossa, etenkin vuokratyöntekijöiden joukossa.
Yritys rakensi kolmiportaisen varhaisen varoituksen järjestelmän:
Vihreä: Irtisanomisriski alle 20 % – normaali ohjaus
Keltainen: 20–60 % – systemaattinen keskustelu esihenkilön kanssa
Punainen: Yli 60 % – HR ja johto puuttuvat välittömästi
Malli huomioi 15 muuttujaa: Työajat, sairauspoissaolot, tiimidynamiikka ja paljon muuta.
Vuoden jälkeen tulos: vaihtuvuus laski 28 prosentista 16:een. Toimenpiteet maksoivat 85 000 euroa, mutta säästöjä tuli yli 400 000 euroa rekrytointi- ja perehdytyskuluissa.
Ratkaisevaa oli järjestelmän istuttaminen aiempiin prosesseihin. Tiiminvetäjille lähtee viikoittainen raportti – ei uutta softaa, ei monimutkaisia koontinäkymiä.
Käytännön opit:
Mallit vanhenevat. Se, mikä toimii tänään, voi olla vanhentunutta puolen vuoden päästä – säännölliset päivitykset ovat pakollisia.
Ihmiset suhtautuvat valvontaan varauksella. Läpinäkyvyys lisää luottamusta: Kerro työntekijöille, mitä dataa keräät ja miksi.
Korrelaatio ei ole syy-yhteys. Jos kaksi asiaa kehittyy samaan suuntaan, ei toinen välttämättä aiheuta toista.
Esimerkki: Punaisia autoja ajavat työntekijät irtisanoutuvat useammin. Syynä ei ole auton väri, vaan ikä – nuoret ajavat useammin punaisia ja vaihtavat työpaikkaa useammin.
Anna ymmärsi tämän jo varhain: ”Tekoäly on meille suunnannäyttäjä, ei automaattiohjain. Ihminen tekee päätöksen aina lopulta.”
Aloita pilottialueelta. Kokoa opit. Skaalaa pikkuhiljaa.
Konepaja-Thomas lähti suurimman tiiminsä kautta: ”Kun tämä toimii projektipäälliköillä, se toimii muualla.”
Haasteet ja realistiset rajat
Tekoälyavusteinen HR-analytiikka ei ole ihmelääke. Siinä on rajansa – ja ne on hyvä tiedostaa.
Datansuoja ja sääntely: GDPR (EU:n tietosuoja-asetus) rajoittaa selvästi: kaikki data ei ole kerättävissä eikä analysoitavissa. Erityisen arkaluonteiset tiedot, kuten terveydentila tai yksityiselämä, ovat pannassa.
Vinoumat ja oikeudenmukaisuus: Algoritmit vahvistavat olemassa olevia ennakkoluuloja. Jos yrityksesi on aiemmin ylentänyt lähinnä miehiä, malli ylläpitää tätä vinoumaa.
Datan laatu: Huonosta datasta seuraa huonot ennusteet. ”Garbage in, garbage out” pätee erityisesti koneoppimisessa.
Ylianalyysi: 80 %:n tarkkuudella malli on väärässä joka viidennessä tapauksessa. Käsittele ennusteita vihjeinä, älä totuuksina.
Markus tiivistää käytännöllisesti: ”Tekoäly ei tee meistä erehtymättömiä. Mutta se tekee meistä parempia.”
Taitolaji on löytää tasapaino: Hyödynnä vahvuudet, hyväksy rajat.
