HR-datakvalitet som suksessfaktor: Derfor mislykkes KI-prosjektene dine uten rene data

KI uten gode data er som en sportsbil uten drivstoff

Du har endelig fått grønt lys for ditt første KI-prosjekt innen HR. Chatboten skal svare på medarbeiderspørsmål, optimalisere rekrutteringsprosesser eller forutsi risiko for oppsigelser.

Men så kommer skuffelsen: Din KI-løsning produserer tull, overser åpenbare mønstre eller gir anbefalinger som ikke henger på greip.

Problemet ligger som regel ikke i algoritmen – men i dataene du mater inn.

Tenk deg at du gir en ekspert på personalutvikling en mappe full av uleselige notater, foreldet informasjon og motstridende fakta. Ville du forventet en glimrende analyse da?

Akkurat det skjer hver eneste dag i norske selskaper. Flere studier viser at mange KI-prosjekter mislykkes – ikke på grunn av teknologien, men fordi datakvaliteten er for dårlig.

Den gode nyheten: HR-datakvalitet er ikke rakettforskning. Du trenger ikke en dataingeniørgrad eller sekssifret budsjett.

Det du trenger, er en systematisk tilnærming og forståelse for hvilke data som er avgjørende for hvilke KI-bruksområder.

I denne artikkelen får du konkrete tips om hvordan du gjør HR-dataene dine klare for KI. Du lærer hvilke kvalitetsdimensjoner som virkelig er viktige, hvordan du finner typiske problemer – og hvilke verktøy som kan hjelpe.

For en ting er sikkert: Hype lønner ingen – men KI med gode data gjør det.

Status quo: De vanligste HR-datautfordringene i praksis

Før vi går løs på løsningene, må vi være ærlige: Hva sliter de fleste virksomheter faktisk med? For bare den som kjenner sine egne byggeplasser, kan gjøre noe med dem.

Silo-problemet: Når data lever bak lukkede dører

I mange bedrifter er HR-relatert informasjon fordelt på ulike systemer. Rekruttering skjer gjennom verktøy A, timeregistrering via system B, mens lønnsbehandling håndteres av tjenesteleverandør C.

Resultatet? En kandidat søker som “Anna Müller”, i timeregistreringen står det “A. Mueller”, og på lønnsutbetalingen “Anna Müller-Schmidt”.

For oss mennesker er det ikke vanskelig. For KI-systemet er dette tre forskjellige personer.

Inkonsistente dataformater: Viltvoksende detaljkaos

Ta en titt på stillingstitlene i systemet ditt. Finner du “Software Developer”, “Softwareutvikler”, “SW-utvikler” og “Programmerer” for samme jobb?

Eller når det gjelder arbeidstid: Står det noen ganger “40t”, så “40 timer” eller “Heltid”?

Denne ujevnheten skyldes vanligvis at flere personer registrerer data – alle med sine egne vaner.

Utdaterte og ufullstendige datasett

Et klassisk eksempel fra hverdagen: Ansatt Max Weber har vært ute av selskapet i tre år, men datasettet hans eksisterer fortsatt. Hvorfor? Ingen har eksplisitt slettet det.

Eller motsatt: Nye medarbeidere har riktignok en grunnprofil, men viktige opplysninger som kvalifikasjoner, språkkunnskaper eller prosjektbakgrunn mangler helt.

Problemet vokser jo lenger selskapet har eksistert. For hvert år samler det seg flere “data-lik” opp.

Manglende standardisering i fritekstfelt

Fritekstfeltene er populære blant brukere – men KI-analysens mareritt. Når ledere kan skrive fritt i vurderinger, får du innslag som:

• “Svært god kundeservice”
• “Eksepsjonelle customer care ferdigheter”
• “Best på kundekontakt”
• “Kundeorientering: topp!”

Alle mener det samme, men et KI-system fanger ikke automatisk opp slike sammenhenger.

Utydelig dataopprinnelse og mangelfull dokumentasjon

Spør i bedriften din hvor en bestemt HR-nøkkeltall kommer fra. Svarene er ofte vage blikk.

Kommer medarbeidertilfredshet fra en intern undersøkelse? Fra exit-intervjuer? Eller er det noen som har anslått det?

Uten å vite dette kan du verken vurdere datakvaliteten – eller forklare til en KI hvordan dataene skal forstås.

Skjulte kostnader ved dårlig datakvalitet

Dårlige HR-data koster deg mer enn du kanskje tror. Her er noen praksiseksempler:

• Rekrutterere bruker tid på dublerte kandidatprofiler
• Feil i lønnsutbetalinger skaper krav om etterbetaling og misfornøyde ansatte
• Planleggingsverktøy leverer upålitelige prognoser fordi grunndata er utdaterte
• Compliance-brudd oppstår på grunn av manglende dokumentasjon

Summen kan fort utgjøre flere hundre tusen kroner hvert år – uten at du får noe konkret igjen for pengene.

Grunnprinsipper for HR-datakvalitet: De seks avgjørende dimensjonene

Datakvalitet er ingen uklar størrelse med individuelle tolkninger. Det finnes klare og målbare kriterier.

ISO 25012 Data Quality Model definerer ulike kvalitetsdimensjoner. For HR-bruk er seks spesielt viktige:

1. Fullstendighet: Er all nødvendig informasjon til stede?

Fullstendighet betyr ikke at hvert datasett må ha alle felt fylt ut; det betyr at du har alt du trenger til ditt spesifikke formål.

Eksempel: For en KI-basert lønnsanalyse trenger du stillingstittel, erfaring, kvalifikasjoner og nåværende lønn. Hobby-feltet kan du droppe.

Slik måler du fullstendighet i praksis:

2. Korrekthet: Stemmer dataene med virkeligheten?

Korrekte data reflekterer faktiske forhold. Det høres enkelt ut, men er ofte vanskeligere enn man tror.

Enkelt eksempel: Står det i systemet at medarbeider X fortsatt jobber i avdeling A, selv om hun har vært i avdeling B i månedsvis?

Mer komplekse tilfeller oppstår med utregnede verdier. Hvis feriedags-beregningen bygger på foreldet logikk, blir alle avledete tall feil.

3. Konsistens: Henger dataene sammen og følger definerte formater?

Konsistente data følger enhetlige regler og formater – både innenfor et datasett og på tvers av systemer.

Sjekk for intern konsistens: Kan noen være både praktikant og avdelingsleder samtidig? Er sluttdatoen før startdatoen?

Ekstern konsistens: Bruker alle systemer samme benevnelser for avdelinger, roller og status?

4. Aktualitet: Hvor raskt blir endringer registrert?

HR-data endres hele tiden. Folk bytter avdeling, får nye kvalifikasjoner eller slutter.

Spør deg: Hvor raskt fanger systemene dine opp slike endringer?

Forskjellige bruksområder krever ulik oppdateringsfrekvens:

• Sikkerhetsrelevante tilganger: Umiddelbar oppdatering ved statusendringer
• Lønnsutbetaling: Oppdatering en gang i måneden holder ofte
• Organisasjonskart: Kvartalsoppdatering kan være tilstrekkelig

5. Entydighet: Finnes det duplikater eller flere registreringer av samme?

Hver ansatt, avdeling eller rolle skal bare finnes én gang i systemet. Det høres ut som en selvfølge, men brytes ofte.

Typiske duplikat-feller:

• Ansatt søker på intern stilling flere ganger
• Ulike systemer bruker ulike ID-er
• Navneendring etter giftemål kobles ikke riktig
• Skrivefeil genererer tilsynelatende nye poster

6. Sporbarhet: Kan du dokumentere hvor dataene kommer fra?

Denne dimensjonen glemmes ofte – men er avgjørende for KI-bruk. Du må vite:

• Hvor kommer datasettet opprinnelig fra?
• Hvem har gjort endringer – og når?
• Hvilke transformasjoner er utført?
• Hvor pålitelig er kilden?

Bare slik kan du vurdere resultatene dine og følge opp feil når de oppstår.

Tips fra hverdagen: Data Quality Score

Lag en enkel skala fra 1–5 for hver kvalitetsdimensjon. Multipliser disse med viktigheten for din KI-bruk.

Slik får du et objektivt grunnlag for forbedringer – og kan måle utviklingen over tid.

Praktiske steg: Din veikart til bedre HR-datakvalitet

Nok teori – nå litt praksis. Her er en stegvis oppskrift for å systematisk forbedre HR-datakvaliteten i virksomheten din.

Steg 1: Kartlegg datalandskapet

Før du kan forbedre, må du vite hva du faktisk har. Lag en komplett oversikt over alle HR-relevante datakilder.

Bruk gjerne denne malen:

Kartlegg også hvordan data flyter mellom systemene. Hva overføres manuelt? Hva synkroniseres automatisk?

Steg 2: Vurder datakvaliteten

Nå er det tid for å kartlegge status. For hver viktig datakilde går du systematisk gjennom de seks kvalitetsdimensjonene.

Start gjerne med et utvalg på 100–200 datasett. Det holder for å avdekke de største utfordringene.

Disse sjekkene kan ofte gjøres med enkle Excel-funksjoner eller SQL-spørringer:

• Fullstendighet: Hvor mange obligatoriske felter er tomme?
• Korrekthet: Er det verdier som ikke er mulige (f.eks. fødselsdato frem i tid)?
• Konsistens: Bruker alle registreringer samme format?
• Aktualitet: Når ble datasettet sist oppdatert?
• Entydighet: Finnes det potensielle duplikater?

Steg 3: Sett prioriteringer

Du kan ikke fikse alt på én gang. Fokusér på dataene som er viktigst for dine planlagte KI-løsninger.

Prøv denne prioriteringsmatrisen:

Steg 4: Gjennomfør datavask

Nå begynner jobben. Ta tak i de mest åpenbare feilene først:

Fjern duplikater: Bruk “fuzzy matching” algoritmer. Verktøy som OpenRefine finner like poster automatisk.

Tving frem standardisering: Definer faste verdilister for viktige felt. Bytt fritekst “heltid/deltid” med rullegardinmeny med forhåndsdefinerte alternativer.

Fyll inn manglende verdier: Lag regler for hvordan du håndterer tomme felter. Noen kan utledes fra andre systemer eller kompletteres via spørsmål til medarbeideren.

Steg 5: Innfør regler for datakvalitet

Rene data er bare starten. Uten jevn oppfølging faller kvaliteten fort igjen.

Sett opp automatiske valideringsregler:

• Innskjema med tvungne felt og formatkrav
• Plausibilitetssjekk ved registrering
• Automatiske varslinger ved mistenkelige endringer
• Regelmessige datakvalitetsrapporter

Steg 6: Avklar ansvar

Datakvalitet er lagarbeid. Alle som legger inn eller endrer data har et ansvar.

Definer tydelige roller:

• Data owner: Hvem har det faglige ansvaret for hvilke datatyper?
• Data steward: Hvem overvåker den tekniske kvaliteten?
• Data user: Hvem melder inn kvalitetsfeil?

Viktig: Gjør datakvalitet til en del av målsettingene. Det som ikke måles, blir ikke forbedret.

Steg 7: Etabler overvåking

Sett opp et dashboard som viser de viktigste kvalitetsnøkkeltallene i sanntid:

• Fullstendighetsrate pr. datafelt
• Antall identifiserte duplikater
• Tid siden siste oppdatering
• Antall feilslåtte valideringer

Slik oppdager du problemer før de påvirker KI-løsningene dine.

Den vanligste feilen (og hvordan du unngår den)

Mange ser på datavask som et engangsprosjekt. Det fungerer ikke.

Datakvalitet er en kontinuerlig prosess. Planlegg for løpende vedlikehold fra start.

Invester heller i robuste prosesser enn enkeltrengjøring.

Teknisk gjennomføring: Verktøy og prosesser for bærekraftig datastyring

Strategien er på plass, nå trenger du de riktige verktøyene. Her får du oversikt over hvilke du bør velge – og hva som er “need to have” versus “nice to have”.

Oversikt over verktøykategorier

For HR-datakvalitet finnes fire sentrale kategorier:

1. Data profiling-verktøy: Analyserer eksisterende datasett, finner automatisk feil og avvik.

2. Data cleansing-verktøy: Rydder opp i og standardiserer data etter definerte regler.

3. Master data management (MDM): Håndterer enhetlige stamdata på tvers av systemer.

4. Data quality monitoring: Overvåker kvaliteten løpende og varsler ved forverringer.

Kostnadsfrie og open-source alternativer

Du trenger ikke kjøpe dyre løsninger for å komme i gang. Gratisverktøy holder ofte til å starte med:

OpenRefine: Perfekt for engangsdatavask. Importerer HR-data fra CSV, finner duplikater og standardiserer.

Talend Open Studio: Mer avansert ETL med regelmessig databehandling. Litt læringskurve, men svært kapabelt.

Apache Griffin: For datakvalitetsovervåking i større miljøer. Spesielt aktuelt hvis du allerede bruker Apache.

Kommersielle verktøy for profesjonelle behov

Når datavolum og krav vokser kan det lønne seg å investere i kommersielle løsninger:

Informatica Data Quality: Bransjestandard for enterprise-miljøer. Omfattende funksjonalitet, men også høyere pris.

IBM InfoSphere QualityStage: God integrasjon i IBM-miljøer, sterk på profilering.

SAS Data Management: Særlig godt på statistiske analyser og anomalioppdagelse.

Løsningsspesifikke HR-verktøy

Noen løsninger er laget spesielt for HR-data:

Workday: Har innebygde verktøy for HR-datakvalitet.

SuccessFactors: SAPs HR-suite med utvidet analytikk-funksjonalitet.

BambooHR: Enkel løsning for mindre virksomheter med grunnleggende datakvalitetssjekk.

Bygg en bærekraftig dataarkitektur

Verktøy er ikke nok. Du trenger en gjennomtenkt arkitektur:

Single source of truth: Definér et ledende system for hver datatype. Alle andre synkroniserer derfra.

Data lineage: Dokumentér hvordan data flyter fra kilden til sluttbruk. Det gjør feilsøking enklere.

Staging-område: Alle nye data sjekkes for kvalitet før overføring til produksjonssystemene.

Automatiser kvalitetskontrollene

Manuell kontroll skalerer ikke. Automatiser så mye som mulig:

Inndata-validering: Sjekk felt allerede ved registrering. F.eks. avvis ugyldig e-postformat automatisk.

Batch-validering: Nattlige jobber sjekker alle poster for konsistens/fullstendighet.

Sanntidsovervåkning: Kritiske nøkkeltall overvåkes fortløpende, med umiddelbar varsling ved avvik.

API-integrasjon for sømløs dataflyt

Moderne HR-systemer har ofte API for datautveksling. Bruk dette heller enn manuelle integrasjoner:

• Automatisk synkronisering minimerer inndatafeil
• Sanntidsdata eliminerer aktualitetsproblem
• Standardiserte formater gir økt konsistens

Sky vs. lokalt: Hva passer for deg?

Valget avhenger av dine behov:

Skybasert løsning passer når:

• Du vil raskt i gang
• IT-ressursene er begrensede
• Du trenger fleksibel skalering
• Regelverket tillater sky

Lokalt gir mening hvis:

• Strenge krav til personvern
• Du vil utnytte eksisterende infrastruktur
• Full kontroll over all databehandling er nødvendig

Implementeringsstrategi – steg for steg

Start i det små og bygg ut gradvis:

Fase 1 (måned 1–2): Datainnsamling og analyse med enkle verktøy

Fase 2 (måned 3–4): Innføring av grunnleggende kvalitetsregler

Fase 3 (måned 5–6): Automatisering av gjentatte prosesser

Fase 4 (fra måned 7): Utvidet analyse og forberedelse for KI

Suksessmåling og optimalisering

Sett tydelige mål helt fra starten:

• Redusert andel duplikater med 90 %
• Fullstendighet på nøkkelfelter over 95 %
• Aktualitet under 24 timer for viktige oppdateringer
• Mindre enn 1 % feilslåtte valideringer

Sjekk tallene månedlig, og tilpass strategi ved behov.

Målbar ROI: Slik evaluerer du suksessen til dine KI-investeringer

Investeringer i datakvalitet koster både tid og penger. Men hvordan måler du faktisk effekten – og hvordan overbeviser du ledelsen?

Her får du vite hvilke indikatorer som faktisk teller, og hvordan business-caset blir vanntett.

Direkte kostnadsbesparelser

Bedre datakvalitet betyr innsparte penger på mange områder:

Redusert tidsbruk på manuell retting: Beregn hvor mye tid ansatte bruker på å korrigere feil data per i dag. I et typisk selskap på 100 ansatte dreier det seg ofte om 2–3 timer i uka bare på HR-data.

Færre feil i lønnsutbetalinger: Hver feil koster ikke bare tid, men også tillit. Reduserer du antallet feil med 80 %, sparer du en betydelig lønnskostnad.

Mer effektiv rekruttering: Ryddige kandidatdata gir mindre dobbeljobb, bedre treff i matchingen, og raskere ansettelse. Det reduserer både rekrutteringskostnader og tap på ubesatte stillinger.

Indirekte nytteeffekter

Vanskeligere å måle, men ofte viktigst:

Bedre beslutningskvalitet: Gode dashboard gir mer presise HR-beslutninger. Det merkes i antall feilansettelser over tid.

Økt compliance-sikkerhet: Fullstendig og korrekt dokumentasjon reduserer risikoen for brudd. Sparte sakskostnader og bøter kan utgjøre mye.

Høyere medarbeidertilfredshet: Når lønn og ferie registreres riktig, øker trivselen – og det er målbart.

KI-spesifikke resultatmål

For KI-prosjekter kommer egne nøkkeltall i tillegg:

Modellnøyaktighet: Bedre data gir direkte høyere kvalitet på KI-forutsigelser. Mål accuracy, precision og recall før og etter datavask.

Treningstid: Ryddige data korter dramatisk ned tiden på databehandling før modelltrening.

Modellrobusthet: Konsistente data gir mer stabile modeller, også mot nye datatyper.

Dashboard med sentrale nøkkeltall for ledelsen

Lag et enkelt dashboard med få, tydelige tall:

Regn ut business caset

Slik argumenterer du overbevisende for ditt datakvalitetsprosjekt:

Oppsummer kostnader:

• Etableringskostnader for verktøy og oppsett
• Løpende lisensutgifter
• Personalkostnader til implementering og drift
• Opplæring

Kvantifiser gevinsten:

• Spart arbeidstid × timesats
• Reduserte feilrelaterte kostnader
• Raskere beslutninger
• Unngåtte compliance-bøter

Eksempel for en bedrift med 150 ansatte:

Langsiktig verdiutvikling

Den egentlige gevinsten kommer etter at KI-løsningene er i drift:

År 1: Grunnleggende datavask og prosessforbedringer

År 2: Første KI-løsninger produksjonssatt, ytterligere effektiviseringer

År 3+: Oppskalering av KI, strategiske fordeler

Pris inn risiko og utfordringer

Vær ærlig med deg selv:

• Ikke alle kvalitetsproblemer er løst på dagen
• Kulturendring tar tid
• Teknisk integrasjon blir ofte mer komplisert enn forventet
• Løpende vedlikehold koster

Beregn med 20–30 % buffer for det uforutsette.

Suksesshistorier til intern kommunikasjon

Samle praktiske eksempler på forbedringer:

“Etter opprydding i grunndata har vår rekrutterings-chatbot løftet treffsikkerheten betydelig i utvalget av kandidater.”

“Automatisk identifisering av risiko for oppsigelse fungerer nå så godt at hoveddelen av kritiske oppsigelser kan forutsis.”

Slike historier er ofte mer overbevisende enn tall alene.

Fokus på Compliance: Rettssikker HR-databehandling

Midt i all KI- og dataoptimisme må du ikke glemme én ting: de juridiske rammene.

HR-data er blant virksomhetens mest sensitive informasjon. En compliance-feil kan bli kostbar – og svekke medarbeidernes tillit for godt.

GDPR-krav for HR-databehandling

Personvernforordningen setter klare krav til håndtering av personaldata:

Lovlig behandling: Du trenger gyldig hjemmel for hver behandling. For HR-data er det vanligvis art. 6 (1) b (avtaleforpliktelse) eller f (berettiget interesse).

Formålsbegrensning: Data kan bare brukes til det opprinnelige formålet. Hvis du vil bruke søkerdata til KI-basert matching, må du informere om det.

Dataminimering: Bare behandle data som er nødvendig for formålet. Hobbyfelt i søknadsskjema er som oftest ikke lovlig.

Lagringsbegrensning: Slett data når de ikke lenger trengs. Avviste kandidater har rett til å få sine data slettet.

Særlige kategorier personopplysninger

HR behandler ofte ekstra sensitive data etter art. 9 i GDPR:

• Helseopplysninger (sykedager, sykemeldinger)
• Fagforeningsmedlemskap
• Etnisitet (i mangfoldsprogrammer)
• Politiske meninger (ved offentlig verv)

For disse krever behandlingen oftest uttrykkelig samtykke eller hjemmel i art. 9(2) b (arbeidsrett).

Tekniske og organisatoriske tiltak (TOM)

GDPR krever tilfredsstillende sikkerhetstiltak. For HR-data betyr det:

Tilgangskontroll: Bare autoriserte personer får se personaldata. Bruk rollebaserte tilganger.

Pseudonymisering og kryptering: Sensitive data skal oppbevares kryptert, og om mulig pseudonymiseres.

Dataportabilitet: Ansatte har rett til å motta egne data i et strukturert standardformat.

Loggføring og overvåking: Registrér all tilgang til persondata. Det letter eventuelle granskninger.

Bedriftsavtaler for KI-systemer

Bruker du KI i HR bør du involvere tillitsvalgte:

Skap åpenhet: Forklar hvordan KI-systemet ditt fungerer og hvilke data det bruker.

Ta hensyn til medbestemmelse: Ved automatiserte HR-beslutninger har tillitsvalgte ofte medbestemmelse etter § 87 (1) nr. 6 arbeidsmiljøloven.

Algoritmisk ansvarlighet: Dokumenter hvordan algoritmene tar avgjørelser. Viktig for sporbarhet.

Databehandleravtaler ved bruk av skybaserte løsninger

Ved bruk av skybaserte HR-verktøy må du inngå databehandleravtale:

Velg leverandør med omhu: Sjekk datavernsertifiseringer nøye.

Gi tydelige instrukser: Beskriv presist hvilke data som behandles og hvordan.

Kontroller underleverandører: Også de skal følge GDPR.

Internasjonale dataoverføringer

Vær ekstra oppmerksom når data sendes utenfor EØS:

Sjekk om landet har godkjent nivå (adequacy decision): Enkelte land er godkjent av EU-kommisjonen.

Bruk standard kontraktsklausuler: For andre gjelder EUs godkjente standardkontrakter.

Transfer Impact Assessment: Vurder risikoen ved hver overføring.

Håndter de registrertes rettigheter effektivt

Ansatte har omfattende kontroll over egne data:

Innsynsrett: Kan kreve komplett oversikt over persondata.

Rett til retting: Gale data må rettes.

Sletting: Ved visse vilkår skal data slettes.

Protestrett: Kan motsette seg visse behandlinger.

Etabler effektive rutiner som gjør det lett å håndtere forespørsler.

Vurdering av personvernkonsekvenser (DPIA)

For spesielt risikofylte behandlinger kreves DPIA:

Når må DPIA utføres? F.eks. ved systematisk medarbeidervurdering, omfattende profilering eller behandling av særlige kategorier data.

Innhold i DPIA: Beskrive behandlingen, vurdere nødvendighet, risikoanalyse og tiltak.

Involver personvernansvarlig: DPO bør alltid tas med i DPIA-arbeidet.

Praktiske compliance-tips

Alt må dokumenteres: Hold et oppdatert oversikt over alle behandlinger og relevante vurderinger.

Jevnlig opplæring: Alle som jobber med HR-data bør få løpende kursing om personvern.

Privacy by Design: Tenk personvern allerede når du planlegger nye HR-system.

Plan for hendelser: Ha en beredskapsplan for databrudd – du har bare 72 timer på deg til å varsle Datatilsynet.

Konklusjon: Dine neste steg

God HR-datakvalitet er ikke et teknologisk “nice to have” – det er grunnlaget for enhver vellykket KI-satsing innen personal.

Her er de viktigste læringspunktene i kortform:

Start i det små: Du må ikke fikse alle dataproblemer med en gang. Fokuser på de områdene som er kritiske for planlagte KI-prosjekter.

Gjør det målbart: Definér tydelige kvalitetsmål og følg opp kontinuerlig. Det som ikke måles, forbedres ikke.

Tenk prosess: Engangsdatavask gir kun kortsiktig gevinst. Invester i bærekraftige prosesser og god styring.

Ikke glem compliance: God datakvalitet og personvern går hånd i hånd. Ta hensyn til lovverket fra starten av.

Her er din veikart for de neste ukene:

1. Uke 1: Kartlegg dagens HR-datalandskap
2. Uke 2–3: Gjennomfør kvalitetsvurdering for de viktigste datasettene
3. Uke 4: Prioritér hvilke utfordringer som har størst forretningspåvirkning
4. Måned 2: Realiser første “quick wins” med datavask
5. Måned 3: Etabler overvåking og løpende kvalitetsmålinger

Husk: Perfect er det godes fiende. Du trenger ikke 100 % datakvalitet for å lykkes med KI – men du trenger en systematisk tilnærming og kontinuerlig forbedring.

Investering i HR-datakvalitet gir avkastning – ikke bare for KI-prosjektene dine, men for hele HR-driften.

Og hvis du vil ha profesjonell bistand: Brixon AI hjelper mellomstore virksomheter med å bli KI-klare og ta i bruk produktive AI-løsninger. For vi vet: Hype lønner ikke – men gode data med riktig KI gjør det!

Ofte stilte spørsmål