Leena Pöntynen ja Jogi Poikola

Osaamistarpeet ja piilevä osaaminen näkyviin osaamisdatan avulla

|
Antti Poikola ja Leena Pöntynen

Aloimme reilu vuosi sitten pohtia Teknologiateollisuudessa, miten dataa ja tekoälyä pystyttäisiin paremmin hyödyntämään yritysten nykyisen osaamisen kartoittamisessa, osaamistarpeiden ennakoinnissa ja osaamisen kehittämisessä. Entä voisiko tekoälyn avulla ennakoida kokonaisen toimialan osaamistarpeita? 

Tekoälyn hyödyntämisen ideana on, että se käy läpi valtavan määrän yritysten ja toimialan osaamiseen liittyviä dokumentteja, kuten työpaikkailmoituksia ja strategioita. Tekoäly luo osaamisista listoja tai karttoja, joissa kerrotaan, mitkä osaamiset dokumenteissa toistuvat ja ennen kaikkea, miten osaamiset liittyvät toisiinsa.  

Valjastimme tekoälyn tunnistamaan toimialalla tarvittavia osaamisia: se luo listoja tai karttoja, joissa kerrotaan, mitkä osaamiset dokumenteissa toistuvat ja ennen kaikkea, miten ne liittyvät toisiinsa.  

Nyt tämä työ on tehty! Valjastimme tekoälyn tunnistamaan toimialalla tarvittavia osaamisia jäsenyritystemme työpaikkailmoituksista, ammattikorkeakoulujen opinnäytetöiden Theseus-tietokannasta sekä open access -tutkimusjulkaisuista. Tulosten tulkitsemiseksi sadat jäsenyritystemme edustajat osallistuivat joukkoistamiseen, jossa tekoälyn tuottamia tuloksia arvioitiin ja rikastettiin yritysten näkemyksillä. Näin syntynyt Teknologiateollisuuden osaamispulssi julkaistaan ensimmäistä kertaa syyskuun lopussa.

Tämän lisäksi pilottiyritykset kokeilivat keväällä Teknologiateollisuuden osaamisdatakiihdyttämössä, miten yksittäisen yrityksen strategista osaamista voisi johtaa datan avulla. Kiihdyttämössä tarkasteltiin, millaista dataa on saatavilla ja millaista dataa tarvitaan sekä luotiin käytännön kokeilujen kautta ymmärrystä siitä, millaisissa osaamisen johtamisen ongelmissa data ja analytiikka ovat parhaiten avuksi. Apuna kokeilussa oli tekoäly-yritys Headain analyysityökalut.

Kiihdyttämössä luotiin käytännön kokeilujen kautta ymmärrystä siitä, millaisissa osaamisen johtamisen ongelmissa data ja analytiikka ovat parhaiten avuksi.

Kokeilujen tulos on selvä: osaamisdatasta saadaan erittäin kiinnostavaa ja hyödyllistä tietoa niin yrityksen kuin koko yhteiskunnan osaamisen kehittämiseen ja osaamistarpeiden ennakointiin. Tekoälyn hyödyntämisessä on monia hyviä puolia, esimerkiksi mahdollisuus päivittää tiedot ajantasaisiksi vaikka kvartaaleittain. Tätä tulemme kokeilemaan Osaamispulssissa.  

Ensimmäiset kokeilut on nyt tehty, mitä seuraavaksi? Tässä neljä askelta: 

  1. Myös korkeakoulujen ja oppilaitosten opetussuunnitelmia voi analysoida tekoälyn avulla – on mielenkiintoista tarkastella olemassa olevan tarjonnan karttaa yritysten osaamistarvekartan rinnalla: Mitä jo löytyy ja mitä puuttuu koulutustarjonnasta?  
  2. Autamme korkeakouluja käyttämään aineistoja esimerkiksi opintojaksojen ja tutkinto-ohjelmien suunnittelussa.
  3. Kokeilumme antaa suuntaa sille, miten osaamisdataa voitaisiin hyödyntää yhteiskunnassa laajemminkin osaamistarpeiden ennakoinnissa.
  4. Yritykset voivat hyödyntää osaamisdataa oman osaamisensa kehittämisessä, tähän on tulossa loppuvuodesta avuksi kiihdyttämön kokemuksista koostettu opas. Myös yksilöt voivat datan avulla parantaa ymmärrystään omasta osaamisestaan ja sen täydennystarpeista – tässä ollaan jatkuvan oppimisen ytimessä!  

Lisätietoja:

Leena Pöntynen, johtaja, osaamispolitiikka, leena.pontynen@teknologiateollisuus.fi, twitter: @leenapontynen 

Antti "Jogi" Poikola, datatalouden asiantuntija, antti.poikola@teknologiateollisuus.fi, Twitter: @apoikola

LUE MYÖS: 

Osaamisdata mukaan johtamisen työkalupakkiin 

Tekoäly töihin osaamistarpeiden ennakoinnissa

 Vain osaamista kehittävä yritys menestyy: Tarvitsemme jatkuvalle oppimiselle paremmat mittarit