Tekoäly töihin osaamistarpeiden ennakoinnissa 

Kirjoitin lokakuussa jatkuvaa oppimista käsitelleessä blogikirjoituksessani näin:

“Osaamistarpeiden ennakointiin tulee ottaa reippaita uusia avauksia. Hyödyntämällä laajemmin yrityksistä saatavilla olevaa osaamiseen ja osaamistarpeisiin liittyvää tietoa, voimme kehittää moderniin data-analyysiin perustuvaa osaamistarpeiden ennakointia. Säännöllisesti toistettu osaamistarpeiden ennakointi tuottaa nykyisiä menetelmiä huomattavasti reaaliaikaisemman kuvan, joka kertoo, millaista osaamista tietyllä toimialalla tai maantieteellisellä alueella kulloinkin tarvitaan."

Ne, jotka ymmärsivät, mistä on kyse, laittoivat viestiä: Mahtavaa, päästäänkö mukaan? Tuli myös viestiä: Mitä tämä tarkoittaa? Muutamaan lauseeseen puristettu viesti saattaakin olla kryptinen, eli avataan sitä: mistä datapohjaisessa osaamistarpeiden ennakoinnissa oikein on kyse?

Yrityksillä on osaamisesta valtavasti materiaalia, kuten strategioita ja työpaikkailmoituksia. Mitä tekoäly saisi näistä irti?

Yrityksillä on osaamisesta valtavasti tietoa ja materiaalia: on strategioita, työpaikkailmoituksia, sisäisiä rekrytekstejä sekä kehittymissuunnitelmia. Mitä tekoäly saisi näistä irti? Kun tekoäly käy läpi kasan toimialan osaamiseen liittyviä dokumentteja, se voi luoda osaamisista listoja tai karttoja, joissa kerrotaan, mitkä osaamiset dokumenteissa toistuvat ja liittyvät toisiinsa. Esimerkiksi satojen teknologiayritysten työpaikkailmoituksista tekoäly pystyy jo aika hyvin listaamaan, millaista osaamista jollain alalla tai alueella tarvitaan juuri nyt. Se voisi kertoa meille esimerkiksi, että Porin seudulla tarvitaan juuri nyt robotiikkaosaamista. 

Tekemällä vastaavan ajon vaikkapa neljä kertaa vuodessa voisimme saada ajantasaisen tiedon osaamistarpeista, eräänlaisen osaamisten säätiedotuksen, joka voitaisiin julkaista kvartaaleittain. Saisimme näin ajantasaisempaa ja yksityiskohtaisempaa tietoa kuin esimerkiksi parin vuoden välein tehtävästä massiivisesta kyselystä, joka väistämättä suodattuu siihen vastaavan henkilön omien näkemysten kautta ja jossa paljon tärkeää jää kertomatta, kun tekstiä tiivistetään ja karsitaan. 

Jos tekoäly pääsisi käsiksi myös yritysten sisäisiin osaamisdokumentteihin, kuten kehittymissuunnitelmiin, sisäisiin rekryilmoituksiin ja strategioihin, saisimme entistä tarkemman kuvan osaamistarpeista. Niistä saatu tieto olisi yksityiskohtaisempaa kuin pelkistä työpaikkailmoituksista saatu tieto, suurin osa osaamisen kehittymisestähän tapahtuu työssä oppien. Kuvaa voisi vielä täydentää pidemmän aikavälin osaamistarpeilla, joita tekoäly etsisi esimerkiksi tutkimusartikkeleita analysoimalla.  

Tulkitsemalla yrityksen osaamisprofiilia voidaan ohjata osaamisen kehittämistä sekä henkilöstösuunnittelua.

Mitä tällaisilla kartoilla ja listauksilla sitten voisi tehdä? Tekoäly on sinänsä tyhmä äly, että tulosten tulkintaan tarvitaan aina ihmistä. Tulkitsemalla yrityksen osaamisprofiilia voidaan paitsi ohjata yrityksessä tarvittavaa osaamisen kehittämistä, myös tehdä lyhyt- ja pitkäkestoista henkilöstösuunnittelua: mitä osaamista tarvitsemme, jotta pääsemme tavoittelemaamme tulokseen? 

Yhteiskunnallisesti tuloksia voitaisiin käyttää koulutustarpeiden ennakointiin. Kun tietäisimme, millaista osaamista jollakin alueella tai toimialalla juuri nyt tarvitaan, voisimme räätälöidä koulutustarjontaa vastaamaan juuri siihen. 

Käyttämällä tekoälyä koulutustarjonnan tulkitsemiseen näemme, millaista tarpeisiin vastaavaa koulutusta on tarjolla ja mitä tarvitaan lisää.

Käyttämällä tekoälyä myös korkeakoulujen ja oppilaitosten koulutustarjonnan tulkitsemiseen voisimme nähdä, missä ja millaista tarpeisiin vastaavaa koulutusta on jo tarjolla ja millaista koulutusta tarvittaisiin lisää. Koulutustarjonnan tunnistaminen auttaisi myös yrityksiä ja organisaatioita löytämään tarvitsemansa koulutukset koulutustarjonnan viidakosta. Ennen kaikkea olisi kiinnostavaa sparrata yritykset ja korkeakoulut tiiviimpään vuoropuheluun: yritys voisi kertoa, mitä heidän osaamisdataprofiilinsa kertoo heidän tarpeistaan ja korkeakoulut voisivat kertoa, mihin suuntaan uusin tutkimus ja kehitystoiminta on alaa viemässä.

Aiomme Teknologiateollisuudessa kokeilla datapohjaista osaamistarpeiden ennakointia jo tänä talvena. Laitamme tekoälyn töihin sekä osaamistarpeiden laajemmassa kartoituksessa teknologia-alalla että yrityskohtaisten osaamisprofiilien luomisessa. Emme tiedä vielä tarkkaan, minkälaisen lopputuotteen kokeilusta saamme, mutta haluamme ketterästi tutkia tätä tulevaisuuden mahdollisuutta yhdessä yritysten ja korkeakoulujen kanssa. 

Lisätiedot:

Koulutusjohtaja Leena Pöntynen, puh. 040 1306 113
etunimi.sukunimi@teknologiateollisuus.fi, twitter: @leenapontynen