Mitä tekoäly korvaa — ja mitä se ei korvaa — henkilöstöanalytiikassa

David Rice: Tekoäly ei korvaa 90:tä prosenttia siitä, mitä vahva henkilöstöanalytiikkatiimi tarjoaa. Mikä tuossa 90 prosentissa on ainutlaatuisen inhimillistä?

Roxanne Laczo: Siihen kuuluu se, mitä on päässämme ja aivoissamme. Tarinankerronnassa tarvitaan sidosryhmien vaikutusvaltaa. Uskon, että jossain vaiheessa tuo 90 prosenttia voi muuttua, mutta tekoäly ei koskaan pysty täysin ja kokonaan korvaamaan sitä.

David Rice: Olemmeko vaarassa luoda eräänlaisen kaksitasoisen järjestelmän, jossa tekoälystä tulee useimmille organisaatioille riittävän hyvä ratkaisu?

Noelle London: Perinteisesti henkilöstöanalytiikka on resurssi, jonka suuret yritykset hankkivat. Se ei ole resurssi, johon ihmisillä välttämättä on budjettia. Näemme, että organisaatiot palkkaavat tämän alan osaajia aiemmin kuin vielä kaksi tai kaksi ja puoli vuotta sitten. Se tekee tilanteesta todella kiinnostavan.

David Rice: Onko henkilöstöanalytiikasta tulossa henkilöstöhallinnon ja sitä kautta tekoälymuutoksen valtakeskus?

Cole Napper: Sanon, että ei. Syy ei ole osaamisessa vaan tahdossa.

David Rice: Kun katsotaan 12–18 kuukautta eteenpäin, mitä erityisiä taitoja heidän pitäisi kehittää pysyäkseen merkityksellisinä? Ja toisaalta, mihin taitoihin heidän pitäisi lakata käyttämästä aikaa, koska uskot tekoälyn lopulta hoitavan ne?

Tervetuloa People Managing People -podcastiin — ohjelmaan, jossa autamme johtajia pitämään työn inhimillisenä tekoälyn aikakaudella. Olen David Rice ja toimin juontajana. Tämän päivän jaksossa saan ilokseni seuraani kolme loistavaa henkilöstöanalytiikan parissa työskentelevää asiantuntijaa pyöreän pöydän keskusteluun.

Ensimmäisenä mukana on Roxanne Laczo. Hän toimii Cloudflaren henkilöstöanalytiikan johtajana. Tervetuloa, Roxanne!

Roxanne Laczo: Hei, mukava olla täällä!

David Rice: Mukana on myös Cole Napper, jonka saatatte muistaa hänen aiemmasta esiintymisestään podcastissa. Hän on Lightcastin tutkimuksesta, innovaatioista ja lahjakkuusnäkemyksistä vastaava johtaja. Tervetuloa, Cole!

Cole Napper: Kiitos kutsusta, David.

David Rice: Ja viimeisenä mukana on Noelle London. Hän on Illoominuksen perustaja ja toimitusjohtaja. Tervetuloa, Noelle!

Noelle London: Kiitos kutsusta. On hienoa olla täällä.

David Rice: Hienoa. Tänään keskustelemme hieman henkilöstöanalytiikan nykytilasta, siitä, mihin näemme sen olevan menossa ja kuinka määrittelemme toiminnon uudelleen sekä mitä tämä tarkoittaa henkilöstöhallinnolle.

Haluan aloittaa tästä. Kun keskustelimme ennen tätä, totesimme, ettei tekoäly korvaa 90:tä prosenttia siitä, mitä vahva henkilöstöanalytiikkatiimi tarjoaa, ja Roxanne esitti tästä melko terävän näkemyksen. Aloitetaan siis siitä. Roxanne, mikä tuossa 90 prosentissa on ainutlaatuisen inhimillistä? Ja uskotko, että prosenttiosuus säilyy tekoälyn kyvykkyyksien kehittyessä?

Roxanne Laczo: Kyllä, ehdottomasti. Mielestäni siihen kuuluu se, mitä on päässämme ja aivoissamme. Organisaation ja liiketoiminnan strategista asiayhteyttä tekoäly ei välttämättä pysty havaitsemaan. Organisaatiossa on institutionaalista tietoa ja suhteita. Tiedät, mistä saat tietoa ja datan keskeisiä havaintoja, joita et muuten välttämättä saisi.

Tekoälytyökalu ei välttämättä pysty keräämään niitä. Tarinankerronnassa tarvitaan sidosryhmien vaikutusvaltaa, ja sitä on todella vaikea jäljitellä millään tekoälytyökalulla, ellei sillä ole edellä mainitsemaani vahvaa asiayhteyttä. Viimeinen asia on mielestäni myös kyky esittää oikeita kysymyksiä niiden suhteiden perusteella, joita sinulla on, sekä organisaatiota ja liiketoiminnan ongelmia koskevan tietämyksesi perusteella.

Uskon, että jossain vaiheessa tuo 90 prosenttia voi muuttua, mutta lyhyellä aikavälillä muuttuu oikeastaan se arvo, jota tarjoamme yksilöinä suhteiden rakentamisen ja asiayhteyden avulla. Tekoäly ei koskaan pysty täysin ja kokonaan korvaamaan sitä sillä tasolla, jolla uskon kaikkien tässä puhelussa mukana olevien haluavan sen toimivan.

David Rice: Mielenkiintoista. Cole, haluan kuulla mielipiteesi, koska perehdyt taitoihin todella perusteellisesti. Näet paljon siitä, mitä muutoksen ja automaation ympärillä tapahtuu. Mitä luulet jäävän jäljelle henkilöstöanalytiikan tehtäväkentästä?

Cole Napper: Palatakseni aiempaan kysymykseesi: sanoit, ettei 90 prosenttia vahvan henkilöstöanalytiikkatiimin työstä katoa.

Jos tiimi ei ole vahva, uskon 90 prosentin siitä voivan kadota. Jaan työn kahteen luokkaan: teetkö transaktionaalista työtä vai strategista tai muutosta edistävää työtä? Strategisesta ja muutosta edistävästä työstä 90 prosenttia ei katoa. Kaikki, mitä Roxanne sanoi, pitää paikkansa. Uskon, että 90 prosenttia transaktionaalisesta työstä katoaa.

Teimme hiljattain Lightcastilla tutkimusta, jonka jaoin teille ennen tämän podcastin tekemistä. Siinä tarkasteltiin kaikkea henkilöstöhallinnon teknologiaa ja kaikkia henkilöstöhallinnon taitoja sen perusteella, kuinka arvokkaita ne olivat, kuinka paljon ne olivat kasvaneet ja kuinka paljon tekoäly tulisi häiritsemään niitä. Henkilöstöanalytiikka oli samanaikaisesti henkilöstöhallinnon arvokkain taito ja yksi niistä taidoista, jotka tekoäly todennäköisimmin mullistaa.

Pidin tätä kiehtovana paradoksina siinä, mitä on tapahtunut: suuri osa henkilöstöanalytiikan transaktionaalisista osista katoaa mielestäni seuraavien vuosien aikana.

David Rice: Noelle, sinä pohdit jatkuvasti, kuinka ihmiset kokoavat teknologiapinonsa, eikö niin?

Ja kuinka tekoäly liittyy kaikkeen tähän. Miltä näyttää se, missä tekoäly ikään kuin työntää ihmisiä pois prosessista? En halua sanoa sitä aivan näin, mutta missä se vaikuttaa merkittävästi siihen, miten ihmiset ovat vuorovaikutuksessa nykyisen teknologiansa kanssa?

Noelle London: Kyllä. Aluksi on sanottava — ja puhumme tästä myöhemmin — että henkilöstöanalytiikka tarkoittaa hyvin eri asioita erikokoisissa yrityksissä ja eri kypsyystasoilla olevissa yrityksissä.

Kun puhumme henkilöstöanalytiikasta, kyse ei ole täysin samasta asiasta tai samasta tarpeesta eri organisaatioissa. Kun ajattelemme henkilöstöanalytiikkaa organisaatioissa, joissa ei ehkä ole Roxannen kaltaista henkilöä, Roxanne on mielestäni organisaatiolleen uskomattoman arvokas resurssi. Ehkä 90 prosenttia on hieman korkea arvio, kun sanotaan, ettei 90:tä prosenttia voi korvata.

En myöskään ajattele asiaa välttämättä korvaamisena. Sana korvata tarkoittaa tässä enemmän perämiesjärjestelmää, jossa perämies auttaa monissa asioissa, jotka kuluttavat ihmisiä. Kun puhumme organisaatioista, jotka ovat mahdollisesti hieman aiemmassa vaiheessa tai joissa henkilöstömäärä on pienempi, ne tekevät esimerkiksi integraatioiden ylläpitoa ja datan eheydestä ja siivoamisesta huolehtimista. Tällaiset tehtävät pitävät niitä tavallaan reaktiivisessa tilassa.

Ne tuottavat säännöllistä raportointia, mutta se saattaa katsoa taaksepäin. Jos sinulla ei ole täysin rakennettua tiimiä hoitamaan sitä, työ voi viedä todella paljon aikaa. Siksi näissä tehtävissä on mahdollisuus siirtää työ pois omalta pöydältä ja saada perämies avuksi, jotta voit käyttää enemmän aikaa — kuten Roxanne sanoi — päässäsi olevaan asiayhteyteen.

Mielestäni jotkin asiat ovat edelleen vaikeita hallita. Tekoäly muuttuu meille tällä hetkellä tietenkin joka viikko, mutta joitakin asioita on edelleen vaikea hallita, enkä aio väittää muuta. Cole ja minä keskustelimme tästä aiemmin tällä viikolla: ajatelkaa poikkeustapauksia.

Poikkeustapauksia tulee valtavasti. Yksi esimerkki on siirrot sisäisessä liikkuvuudessa. Näemme, että organisaatiot hallitsevat niitä järjestelmissään eri tavoin. Siksi juuri tällaisiin poikkeustapauksiin meidän on edelleen kiinnitettävä todella paljon huomiota.

Mielestäni organisaation asiayhteys ja ymmärrys siitä, miten kokoamme kaiken tämän yhteen, ovat tärkeitä. Tekoäly auttaa meitä perämiehenä henkilöstöanalytiikassa, jotta voimme käyttää enemmän aikaa sen pohtimiseen, mitä asialle tehdään, ja vähemmän aikaa työhön, joka kuluttaa meitä.

David Rice: Mielenkiintoista, sillä monet yritykset eivät tosiaan omaa Roxannen kaltaista henkilöä.

Olen utelias: olemmeko vaarassa luoda kaksitasoisen järjestelmän, jossa tekoälystä tulee useimmille organisaatioille riittävän hyvä ratkaisu? Ainoastaan hyvin resursoidut yritykset saisivat todellista strategista näkemystä ja asiayhteyttä.

Noelle London: Tämä innostaa minua todella, koska perinteisesti henkilöstöanalytiikka on ollut resurssi, jonka suuret yritykset hankkivat.

Se ei ole resurssi, johon organisaatioilla, joilla on esimerkiksi 12 000 tai vähemmän työntekijää, välttämättä on budjettia. Tiedän, Roxanne, että nykyinen työpaikkasi voi olla poikkeus, mutta näemme organisaatioiden palkkaavan tämän alan osaajia ja tehtäviin aiemmin kuin vielä kaksi tai kaksi ja puoli vuotta sitten.

Yhä useammat organisaatiot kysyvät: organisaationi muuttuu, joten minun on pystyttävä ajattelemaan työvoimani tulevaisuutta. Tarvitsen dataa tällaisten päätösten tekemiseen. Näemme sen tulevan organisaatioihin aiemmin, ja se on mielestäni todella innostavaa. Suuremmilla organisaatioilla voi olla 30 henkilöä henkilöstöanalytiikkatiimissä.

Henkilöstöanalytiikka tarkoittaa siellä hyvin eri asiaa kuin pienemmässä ja ketterämmässä henkilöstöhallinnon organisaatiossa. En välttämättä näe tämän luovan kaksitasoista järjestelmää. Mielestäni todella innostavaa on se mahdollisuus, jonka voimme avata, kun kokoamme datan yhteen ja jaamme havaintoja yritysten välillä.

Suurin mahdollisuus on vertailuanalyysi ja oppiminen vertaisilta siitä, mikä heidän organisaatioissaan toimii. Meillä ei välttämättä ole toimintamalleja joihinkin henkilöstöhallinnossa tapahtuviin suuriin muutoksiin. Mielestäni suuri mahdollisuus on oppimisen verkostovaikutus keskisuurten organisaatioiden välillä.

Se antaa mahdollisuuden ohittaa lähes kokonaan ne organisaatiot, jotka pääsevät nopeasti vauhtiin henkilöstöanalytiikassa, ja viedä ne seuraavalle tasolle.

Roxanne Laczo: Palatakseni siihen, mitä Noelle sanoi aiemmin: miten määrittelemme henkilöstöanalytiikan? Voisimme tehdä kokonaan toisen podcastin siitä, mitä henkilöstöanalytiikka tarkoittaa.

Minulla on siitä erittäin vahva näkemys, mutta takaan, että useimmat yritykset, jotka sanovat tekevänsä sitä, eivät tee sitä niin kuin minä sen määrittelisin. Toisaalta monet yritykset, joilla ei ole henkilöstöanalytiikkatiimiä, tekevät henkilöstöanalytiikkaa oman määritelmäni mukaan. Onko teillä lahjakkuuksien hallintaa? Arviointeja?

Et voi tehdä mitään näistä ilman analytiikkaa. Mielestäni kyse on organisaation valmiudesta, asiayhteydestä, organisaation koosta ja liiketoiminnan ymmärryksestä. Ehkä ei ole aivan oikein sanoa, että kaksitasoisuus muodostaa riskin. Riskimme ei liity siihen, pystymmekö tekemään asioita ja tuottamaan havaintoja.

Kyse on pikemminkin liiketoimintakumppaneidemme kyvystä käyttää tekoälyä päätösten tekemiseen. Sen ei tarvitse olla henkilöstöanalytiikan ohjaamaa — henkilöstöanalytiikan osuus voi olla nolla prosenttia. Onko koko henkilöstö- tai HR-tiimissäsi kyvykkyyttä ja investointeja, joiden avulla opetat ja koulutat ihmisiä käyttämään erilaisia työkaluja ja järjestelmiä, joihin on sisällytetty tekoälyä, jotta he voivat alkaa kerätä näitä havaintoja ja tehdä päätöksiä?

Olemmeko siis poistamassa henkilöstöanalytiikan tehtävää? Emme välttämättä. Kyse on ennen kaikkea kyvykkyysongelmasta, ei investointiongelmasta.

Cole Napper: Palatakseni kaksitasoisuutta koskevaan kysymykseen: mielestäni henkilöstöanalytiikan historia on kaksitasoisempi kuin sen tulevaisuus. Kirjoitan tästä kirjassani People Analytics, jonka pitäisi ilmestyä tämän julkaisun aikaan, mutta vielä vähän aikaa sitten joillakin yrityksillä oli sadan, kahdensadan tai kolmensadan henkilön henkilöstöanalytiikkatiimejä.

Niitä puretaan suurelta osin. En näe tulevaisuutta, jossa tarvitaan yli 50 hengen henkilöstöanalytiikkatiimiä, ja mielestäni se on itse asiassa henkilöstöanalytiikan tulevaisuuden tasa-arvoisin versio. Tekoäly madaltaa alalle pääsyn esteitä. Siirtyminen tilanteesta, jossa ihmiset tai teknologia eivät keskity tähän, tilanteeseen, jossa yksi ihminen tai yksi teknologia keskittyy siihen, on paljon helpompaa kuin ehkä viisi vuotta tai jopa vuosi sitten.

Se on hyväksi henkilöstöhallinnon tulevaisuudelle ja henkilöstöanalytiikan tulevaisuudelle.

David Rice: On mielenkiintoista tarkastella tätä toimintoa, sillä monien muiden organisaation roolien suuntauksissa johto pyrkii usein tyytymään riittävän hyvään ratkaisuun.

Ajatellaan vaikka markkinointia. Siinä on eräänlaista rohkeutta sanoa: tämä on riittävän hyvää. En tiedä, seuraako tämä toiminto samaa linjaa, koska monet organisaation ihmiset eivät alun perinkään ymmärrä sitä.

Kun sitä sovelletaan tekoälyn avulla, en ole varma, kuinka helppoa on ymmärtää tai luottaa siihen, mitä saadaan takaisin. Olenko väärässä? Tarvitaanko edelleen joku ihmisen ja tekoälyn väliin, jos olet johtaja?

Cole Napper: Minulla on tästä hyvin vahvoja mielipiteitä. On ollut suorastaan murheellista, kuinka pitkään henkilöstöhallinnossa on ollut johtajia, jotka eivät ymmärrä dataa tai osaa käyttää sitä päätösten tekemiseen. Uskon tekoälyn pakottavan tämän asian esiin.

Siksi tämä ei ole enää vain hyväksyttävyyteen liittyvä kysymys, vaan sanoisin sen olevan henkilöstöhallinnon toiminnolle elintärkeä asia. Olemme jo nähneet Modernan esimerkin, jossa henkilöstöhallinto yhdistettiin olennaisesti muuhun toimintaan. Sen alateksti oli mielestäni: henkilöstöhallinto otetaan haltuun, koska dataa voidaan käyttää päätösten tekemiseen, mutta henkilöstöhallinto ei siihen pysty.

Toivon, ettei tämä ole jatkuva kehityssuunta, eikä sen tarvitse olla. Jos henkilöstöhallinto astuu esiin ja johtaa niin kuin se uskoo pystyvänsä johtamaan, tilanne muuttuu. Ei ole enää hyväksyttävää olla dataa ymmärtämätön henkilöstöhallinnon johtaja. Siksi on jännittävää olla henkilöstöanalytiikan johtaja juuri nyt: henkilöstöanalytiikka valmistaa sinua tulevaisuuden henkilöstöjohtajaksi.

Roxanne Laczo: Haluan jatkaa tästä ja sanoa, että voimme nyt arvostella henkilöstöhallinnon tiimejä muutaman minuutin ajan. Ongelma ei ole se, miten teemme jotain tekoälyn avulla, vaan se, ymmärrätkö liiketoimintaa ja oletko liiketoimintajohtaja perinteiseen henkilöstöhallinnon johtajan rooliin asetetun henkilön sijaan.

Tämä on strategisen HR-liiketoimintakumppanin ongelma, josta olen kuullut puhuttavan kirjaimellisesti 20 vuoden ajan. Jos et pysty puhumaan liiketoiminnan kieltä, se on ongelma numero yksi. Siihen Cole mielestäni toisella tavalla viittasi.

Meidän on lakattava ajattelemasta tekoälyä keinona. Emme voi tehdä tekoälyllä mitään, ennen kuin tiedämme, mikä ongelma yritämme oikeastaan ratkaista. Muuten heitämme vain roskaa roskan päälle. Ja mikä on lopputulos? Lisää roskaa. Tilanne ei voi silloin voittaa.

Noelle London: Haluan hieman puolustaa henkilöstöhallintoa, koska työskentelen päivittäin HR-johtajien kanssa, joiden uskon todella haluavan dataa. Annan heille siis mahdollisuuden.

Olen yleensä nähnyt HR-johtajia, joiden organisaation osaan on investoitu kroonisesti liian vähän. Jokaisella yrityksellä on asiakasdata-alusta. Jos sinulla ei vuonna 2025 ole asiakasdata-alustaa, mitä oikein käytät? Tällaiset investoinnit menivät aina myyntiin ja markkinointiin, koska ajattelimme liikevaihtoa.

Myynnille ja markkinoinnille voitiin antaa, mitä ne halusivat, mutta henkilöstöhallinnon budjetista alettiin leikata. Et saanut työntekijädatan alustaa. Tällaista alustaa ei ole oikeastaan ollut yhtä paljon saatavilla ennen kuin nyt.

Henkilöstöhallinnon on mielestäni kirittävä järjestelmien ja dataperustan osalta, jotta se voi hyödyntää tekoälyä täysimääräisesti. Tilanne on nyt todella innostava, koska jokaisessa HR-teknologiatyökalussa on jotakin tekoälyyn liittyvää. Vielä viime vuonna asiakkaamme käyttivät kolmea henkilöä kolmen viikon ajan työntekijöiden sitoutumiskyselyn käsittelyyn, ja muutaman sadan työntekijän yrityksessä tähän käytettiin noin 30 000 dollaria.

Sitä ei enää tarvitse tehdä. Aiemmin ajattelimme kriittistä HR-teknologiapinoamme näin: jos olen talousjohtaja ja keskustelen henkilöstöhallinnon kanssa, saat henkilöstöhallinnon tietojärjestelmän, henkilöstöhankintajärjestelmän, sitouttamistyökalun ja, jos olet onnekas, suorituskyvyn hallintajärjestelmän.

Nyt voimme sanoa — ja suhtautun tähän optimistisesti — että henkilöstöanalytiikan, eli eri järjestelmien yhdistämisen, on oltava kriittinen osa teknologiastackia. Kun voin soveltaa tekoälyä joihinkin muun työn osiin, jääkö meille tilaa ajatella strategisesti, kuinka kokoamme palapelin yhteen?

David Rice: Tämä on mielenkiintoista. Haluan vaihtaa hieman aihetta, koska mielestäni hallitusten tekoälyä ja henkilöstöhallintoa koskevien odotusten sekä sen välillä, mikä on tällä hetkellä mahdollista, on kuilu.

Miten teidän mielestänne tämä ero silloitetaan, kun johtajat painostavat organisaatioita ottamaan tekoälyn käyttöön? Toimitusjohtajat sanovat kaikkialla: olemme tekoälyyn perustuva organisaatio. He haluavat sitä myös henkilöstöhallinnossa, mutta Noellen huomion mukaisesti nykyiset HR-järjestelmät ja -tiimit eivät ehkä vielä pysty toimittamaan siihen tarvittavia osia.

Noelle London: Tässä on paljon samaa kuin siinä, mitä juuri mainitsin. Voit puhua nykyisen HR-teknologiapinosi käyttötapauksista ja hyödyntää joitakin näistä työkaluista.

Kun sinulta nyt kysytään, miten käytät tekoälyä henkilöstöhallinnossa, on aika perustella henkilöstöanalytiikkaa. Nyt on aika sanoa: voimme tehdä pieniä yksittäisiä kokeiluja, mutta jos haluatte meidän olevan liiketoiminnalle strategisia, meidän on keskityttävä laajempiin kokonaisuuksiin.

Jos tänä vuonna kaikki keskittyvät kannattavuuteen, henkilöstö on organisaation suurin kuluerä. Meidän on ymmärrettävä, mikä organisaatiossa toimii ja mikä ei. Voimme tehdä pieniä kokeiluja, jos todella haluatte tekoälyä henkilöstöhallintoon, mutta nyt on aika esittää tämä liiketoimintaperustelu.

Roxanne Laczo: Mielestäni myös mahdollistamiseen on panostettava paljon. Et voi vain sanoa: ottakaa tekoäly käyttöön. Tekoäly maksaa yleensä rahaa ja sen oppiminen vie aikaa. Olen nähnyt organisaatioissa ja keskusteluissa tilanteita, joissa odotukset ovat suuret, mutta monet ihmiset eivät edes tiedä, mistä aloittaa.

Et voi käskeä rekrytoinnin koordinaattoreita käyttämään tekoälyä, jos he eivät ole koskaan edes tutustuneet siihen. Tässä on mahdollistamisen osuus, joka mielestäni unohtuu. Ensinnäkin ihmisten käyttöönottokykyyn on investoitava. Myös työkaluihin on investoitava.

Et voi sanoa henkilöstöhallinnolle, että sen budjettia leikataan, mutta samalla käskeä hankkimaan tekoälytyökaluja kaiken työn tekemiseen. Palaamme siis keskusteluun siitä, että haluamme henkilöstöhallinnon olevan strategisempi ja liiketoimintakeskeisempi kumppani. Mikä mahdollistaa sen? Investoinnit tekoälyyn, teknologiaan, henkilöstöanalytiikkaan ja osaamisen kehittämiseen.

Cole Napper: Lisään muutaman asian siihen, mitä Noelle ja Roxanne sanoivat hallituksen näkökulmasta. Tämä vaihtelee yrityksittäin, mutta taloudessa on yleinen suuntaus, jossa hallitukset sanovat toimitusjohtajille: haluamme sinun tekevän tekoälyinvestointeja, jotka maksavat rahaa, ja pitävän operatiiviset kulut ennallaan.

Sitten henkilöstömäärää leikataan, jotta laskelmat täsmäävät, ja tekoälyn lisäämisen pitäisi parantaa tuottavuutta. Organisaation tuottavuuden pitäisi siis edelleen kasvaa. Käytännössä tapahtuu kuitenkin niin, että kaikki ovat nähneet tilastot, joiden mukaan 95 prosenttia tekoälypiloteista epäonnistuu tällä hetkellä.

Nykyisiä työntekijöitä puristetaan entistä enemmän, jotta tuottavuushyödyt saavutetaan. Ihmiset työskentelevät pidempään, sitoutuminen heikkenee ja syntyy paljon Roxannen mainitsemia kyvykkyyspuutteita. Tämä näkyy omituisena puristuksena yhteiskunnassa: tuottavuusluvut kasvavat, mutta eivät tekoälyn ansiosta, vaan koska sitruunasta puristetaan tällä hetkellä enemmän mehua.

David Rice: Olen samaa mieltä. Olen kuullut viime aikoina useissa keskusteluissa, että myös johtoryhmien pitäisi oppia erottamaan tekoäly, koneoppiminen ja automaatio toisistaan. Ne voivat olla samankaltaisia, mutta eivät aina tarkoita samaa asiaa.

Ennen tätä puhelua erotit mikro- ja makrotason tekoälyratkaisut toisistaan. Mikrotasolla käytetään esimerkiksi GPT:tä päivittäiseen tehtävään, kun taas makrotasolla toimittajat upottavat tekoälyn työnkulkuihin. Mihin henkilöstöhallinnon johtajan pitäisi siis panostaa ja mitä hänen pitäisi oppia eniten?

Cole Napper: Minulla on tästä muutama ajatus. Hallituksen tai ylimmän johdon näkökulmasta henkilöstöhallinnolta odotetaan tuottavuushyötyjä ja henkilöstöhallinnon perustavanlaatuista muutosta. Se on makrotason tekoälyn käyttöönottoa.

Haluamme kokonaisten työnkulkujen ja prosessien olevan tekoälyn ohjaamia tai siihen sisällytettyjä. Silloin työn tekemisen tapa muuttuu perustavanlaatuisesti. Henkilöstöhallinto taas sanoo työntekijöille: kokeilkaa ChatGPT:tä, Geminiä tai jotakin muuta ja katsokaa, voitteko kirjoittaa työpaikkailmoituksen paremmin. Joissakin HR-teknologioissa voi olla tekoälychatbot. Kokeilkaa, voitteko käyttää sitä johonkin.

Näiden kahden asian välillä on perustavanlaatuinen katkos. Mikro- ja makrotason tarkastelussa odotukset ja todellisuus poikkeavat toisistaan liikaa. Uskon kuitenkin, että tämä on tekoälyn käyttöönoton ensimmäinen versio henkilöstöhallinnossa, ja toinen versio näyttää hyvin erilaiselta.

Tällä hetkellä sanoisin, että 95 prosenttia tekoälyn käyttöönottoon käytetystä rahasta on mennyt uuden tekoälykerroksen hankkimiseen, tekoälyn lisäämiseen nykyisen infrastruktuurin päälle ja ehkä hieman kyvykkyyden tai datan kehittämiseen. Kaikki näkevät mielestäni, ettei tämä toimi mittakaavassa toivotulla tavalla.

Jos sinulla olisi sata ylimääräistä dollaria tekoälyyn käytettäväksi, käyttäisin 95 prosenttia parempaan dataan ja infrastruktuuriin ja 5 prosenttia parempaan käyttöliittymäkerrokseen. Siihen suuntaan olemme menossa. Siksi pidän Lightcastin kaltaisessa yrityksessä työskentelystä: meillä on tämän tyyppistä dataa.

Se on minulle innostavaa myös aiemmin mainitsemani tutkimuksen kannalta. Tutkimuksemme nimi on Beyond the Buzz, ja siinä tarkastellaan henkilöstöanalytiikan arvoa. Olemme muutoksen vaiheessa, emmekä ole vielä ratkaisseet kaikkea.

Noelle London: Pidän tuosta, Cole. Kun ajattelen matkaa ja kypsyyttä siinä, kuinka saamme enemmän tekoälyä henkilöstöhallintoon poistamaan työtä, joka kuluttaa ihmisiä, ajattelen, että nyt kannattaa ottaa nopeita voittoja joillakin tekoälytyökaluilla ja järjestelmien tekoälytoiminnoilla.

Hyödynnä saatavilla olevat nopeat voitot, mutta käyttöönotto ei pääty siihen. Hyödynnä nopeat voitot, mutta investoi samalla dataperustan saattamiseen kuntoon. Tee dataperustasta puhdas ja luotettava. Ala yhdistää sitä, koska todellinen hyöty syntyy, kun voimme kuvata koko työntekijän matkan ja koota järjestelmät yhteen.

Silloin voimme tukea esimerkiksi sisäistä liikkuvuutta ja työvoiman suunnittelua, jotka voivat nykytilassa tuntua todella vaikeilta.

Roxanne Laczo: Ymmärrän ajatuksen siitä, että ihmisiä kannustetaan käyttämään ChatGPT:tä tai Geminiä tehtävien nopeuttamiseen.

Haluan kuitenkin ihmisten lakkaavan ajattelemasta, että he tekevät sillä jotakin hämmästyttävää tekoälyn avulla. Se ei mielestäni ole vahva tekoälyn käyttötapaus. Opit vain olemaan hieman tuottavampi käyttämällä saatavilla olevaa työkalua.

Puhumme kollegaystäväni kanssa paljon tekoälyroskasta. Emme laske tekoälyroskaa lisäarvoa tuottaviin toimintoihin. On hienoa, että teet sitä, mutta lisäarvoa tuottavat toiminnot ovat suuremman kuvan asioita, joita voimme mitata yksinkertaisemmin ja joiden tiedämme mittakaavassa olevan järkeviä.

En siis sano, että lopeta näiden asioiden tekeminen, koska ne ovat tärkeitä. Niiden pitäisi kuitenkin olla normaalia työtäsi. Et ole käyttänyt tekoälyä valtavan ongelman ratkaisemiseen, vaan saavuttanut tuottavuushyödyn, jota kaikkien pitäisi tavoitella jollakin tavalla.

David Rice: Monella tavalla kyse on nopeushyödystä. Se antaa sinulle mahdollisuuden tehdä asian nopeammin, jolloin sinulle jää hieman aikaa kokeilla jotakin muuta.

Tämä kuuluu nyt jokaiseen rooliin ja jokaiseen toimialaan. Pöydän taso on tällä hetkellä niin kuuma termi. Kukaan ei puhunut siitä juuri kaksi vuotta sitten, ja nyt se tuntuu olevan jokaisessa LinkedIn-julkaisussa.

Haluan palata hetkeksi siihen, että Cole mainitsi henkilöstöanalytiikan johtajan olevan hyvässä asemassa tulevaisuuden henkilöstöjohtajaksi. Sanoimme tavallaan, että ennakoiva henkilöstöanalytiikan johtaja voisi johtaa tekoälymuutosta.

Kirjoitin äskettäin ensimmäisen tekoälyjohtajan palkkaamisesta. Kun etsit tekoälyjohtajaa, kannattaa ehkä tarkastella henkilöstöhallinnon ihmisiä teknisen roolin sijaan, koska ihmiset ovat usein näiden muutosten suurin pullonkaula.

Onko henkilöstöanalytiikka siis asemoitunut henkilöstöhallinnon ja sitä kautta tekoälymuutoksen valtakeskukseksi?

Cole Napper: Otan oman argumenttini vastakkaisen puolen ja sanon ei. Syy ei ole osaamisessa vaan tahdossa. Lähes jokainen henkilöstöanalytiikan johtaja, jonka kanssa puhun, ei halua sitä, ei ole kiinnostunut siitä eikä suoraan sanottuna koe sitä omakseen.

Mielestäni henkilöstöanalytiikka ei myöskään ole täysin valmistautunut joihinkin henkilöstöjohtajan tehtäviin. Tällaisia ovat esimerkiksi työntekijäsuhteet ja organisaatiopolitiikan käsittely. Ylimmässä johdossa tarvitaan organisaation psykologista tukea, jotta voi olla hyvä henkilöstöjohtaja.

Se ei ole monella tavalla hauska työ. Olen itse lentänyt liian lähelle aurinkoa aiemmassa organisaatiossa, joten minulla on siitä jonkin verran kokemusta. Henkilöstöjohtajan tehtävän pitäisi muuttua, jotta tämä olisi mahdollista. En kuitenkaan usko, että se on mahdotonta.

Olen jo muutaman vuoden ajan hautonut ajatusta henkilöstöhallinnon tulevasta toimintamallista. En ole vain halunnut julkaista sitä, koska pelkään saavani siitä paljon ystävällistäkin kritiikkiä. Tulevaisuus, jossa tämä on mahdollista, on olemassa, mutta nykytila ei vielä ole sellainen.

Roxanne Laczo: Henkilöstöjohtajaksi voi tulla niin monia eri polkuja pitkin, että vastaus on kyllä — ja lisäksi on 50 muuta tapaa päästä sinne. Voiko tekoälyn voimakkaaksi osaajaksi tuleminen auttaa? Kyllä.

Palaan kuitenkin aiemmin sanomaani: ymmärrätkö liiketoimintaa? Jos olet henkilöstöanalytiikan johtaja, jolla ei ole yhteyttä liiketoimintaan eikä ymmärrystä siitä, sinun ei pitäisi olla henkilöstöjohtaja.

Näemme myös todella hyviä esimerkkejä siitä, kuinka yritykset tuovat henkilöstöhallinnon ulkopuolelta ihmisiä, kuten tekniikan johtajia tai muista taustoista tulevia henkilöitä, ja tekevät heidän avullaan hämmästyttäviä asioita henkilöstötiimeissä. Se on yksi mahdollinen polku.

Olen samaa mieltä Colen kanssa. Tunnen tämän alan tehtävissä ihmisiä, jotka tavoittelevat henkilöstöjohtajan roolia, mutta useimmissa tapauksissa en kuule ihmisten sanovan, että heidän seuraava tehtävänsä on henkilöstöjohtaja.

Noelle London: Tarkastelen tätä hieman eri tavalla. Olen viime aikoina ajatellut, että henkilöstöanalytiikka on eräänlainen täydellinen tekoälyn ja henkilöstöhallinnon rooli. Sen ei välttämättä tarvitse olla henkilö, joka tulee henkilöstöanalytiikasta.

Hän ymmärtää datan, mutta on myös todella hyvä tulkitsemaan sitä. Hän voisi toimia henkilöstöhallinnon sisällä henkilönä, joka kertoo, miten strategiamme liittyy yhteen ja miten tulkitsemme tekoälyn tuottamia tuloksia. Tällainen henkilö on mielestäni erinomaisessa asemassa auttamaan henkilöstöhallintoa strategian ja eri osien yhteensovittamisessa.

Toinen asia — en välttämättä kannata kumpaakaan vaihtoehtoa, mutta henkilöstöhallinnon kannalta tällainen henkilö on erittäin hyvässä asemassa, koska HR-tiimit ovat olleet pitkään siiloutuneita. Rekrytoija yrittää saavuttaa tavoitteensa ja lyhentää rekrytointiaikaa. Työntekijäsuhteista vastaavalla on hyvin erilainen näkökulma. Työntekijäkokemuksesta vastaavalla on jälleen erilainen näkökulma.

Tiimi voi tuntua joukolta ihmisiä, jotka juoksevat eri suuntiin. Henkilöstöanalytiikan osaaja pystyy kokoamaan datan ja osoittamaan, että tämä on työntekijän matka ja että me kaikki vastaamme sen mittareista. Samalla hän voi osoittaa, kuinka toiminto toimii yhdessä.

Tämä on mahdollisesti kiinnostava vahvuus, jonka henkilö voi tuoda rooliin. Lisäksi henkilöstöanalytiikan osaaja tuntee lukunsa läpikotaisin. Hän pystyy tekemään dataan perustuvia päätöksiä ja rakentamaan liiketoimintaperusteluja sille, miksi jotkin päätökset ja investoinnit ovat liiketoiminnalle strategisia.

En siis sano, että henkilön ei pitäisi toimia tässä roolissa, jos hänellä ei ole tahtoa. Historiallisesti osastolle on kuitenkin ollut kompastuskiviä, joiden ratkaisemiseen tämä henkilö voisi tuoda todella paljon arvoa.

David Rice: Sanoit ”pardon my French”, ja ajattelin jo pääseväni käyttämään piippaussensuuriani.

Noelle London: Siiloutuneita.

David Rice: Olemme lähestymässä loppua, mutta haluan jättää meille tämän ajatuksen. Tämän keskustelun perusteella monien yritysten pitäisi pohtia uudelleen sitä, mitä henkilöstöhallinto ja henkilöstöanalytiikka nykyään ovat ja tekevät liiketoiminnassa.

Mitä erityisiä taitoja henkilöstöanalytiikan parissa työskentelevien pitäisi kehittää seuraavien 12–18 kuukauden aikana pysyäkseen merkityksellisinä? Ja toisaalta, mihin taitoihin heidän pitäisi lakata käyttämästä aikaa, koska uskotte tekoälyn lopulta hoitavan ne?

Roxanne Laczo: Nousen jälleen saarnalaatikolleni ja sanon kolmannen kerran: liiketoimintaosaaminen. Jos et pysty puhumaan liiketoiminnan kieltä, se on ongelma. Tätä pitäisi kehittää jatkuvasti, myös minä teen sitä.

Sinun on opittava tekemään yhteistyötä johtajien kanssa tavalla, joka antaa sinulle paremman käsityksen liiketoiminnan tapahtumista. Työtäsi on todella vaikea tehdä ilman sitä. Lisäksi tarvitaan yleistä tekoälyn etiikan lukutaitoa, hallintoa, sääntöjä, lakeja, komiteoita ja kaikkea sitä, mitä on tulossa.

Monissa henkilöstöanalytiikkatiimeissä on edelleen osa, jota en edes kutsuisi henkilöstöanalytiikaksi. Ne ovat perustason raportointitiimejä. Niiden on pystyttävä rakentamaan tarinankerrontaa ja vaikutusvaltaa.

Siksi vahva konsultointiosaaminen on tärkeää. Suuremmilla yrityksillä on henkilöstöanalytiikan konsultteja, jotka on yhdistetty eri liiketoimintoihin. Mielestäni se on erittäin hyvä malli, ja kehitämme sitä omassa tiimissäni.

Nämä kolme asiaa ovat todella tärkeitä. Sen sijaan investointeja ei enää pitäisi tehdä manuaaliseen, transaktionaaliseen ja toistuvaan datan puhdistamiseen. Se kuuluu lähdedatan järjestelmistä vastaaville ihmisille, ei henkilöstöanalytiikkatiimeille.

Tekoäly voi auttaa luomaan koontinäyttöjä, kirjoittamaan koodia ja tuottamaan tuotteita ja toimituksia. Sinun ei tarvitse käyttää tuntikausia koodaamiseen ja niiden tuottamiseen, koska organisaatiossasi on todennäköisesti jo työkaluja, joiden avulla saat ne nopeasti ulos.

Noelle London: Olen täysin samaa mieltä, Roxanne. Yhteistyö liiketoiminnan kanssa ja vahvojen sidosryhmäsuhteiden rakentaminen tekee sinusta korvaamattoman. Roxanne osoittaa tällä hetkellä päätään — et näe sitä — kysymyksen yksi yhteydessä. Kaikki on hänen päässään, ja siellä on paljon tietoa.

Mitä paremmin rakennat liiketoiminnan tuntemustasi, sitä enemmän tätä tietoa kertyy päähäsi, ja sitä arvokkaammaksi tulet. Älä myöskään unohda tekoälyn kehitystä. Pysy ajan tasalla, kouluta itseäsi ja pidä tietosi tuoreina. Se on mielestäni kaikkein tärkeintä.

Cole Napper: Olen täysin samaa mieltä Roxannen ja Noellen kanssa.

Voin vain toistaa heidän sanomansa. Roxannen mainitsema liiketoimintaosaaminen on erittäin tärkeää. Puhun ja kirjoitan tästä jatkuvasti, ja monet odottavat minun puhuvan Excel-kaavoista, koodin kirjoittamisesta tai vastaavasta.

Lähes aina puhun kuitenkin siitä, kuinka ihmisillä luodaan liiketoiminnalle erilaista arvoa — ei siitä, että ihmiset olisivat ongelma. Siksi henkilöstöanalytiikka on kiinnostavaa, hauskaa ja innostavaa. Käyttäisin ylimääräisen aikani juuri siihen.

Jos haluat vain luoda parhaan uuden pienoisohjelman, osta sellainen. Käytä tekoälyä ja tee jotain. Transaktionaalinen tila muuttuu täysin. Ymmärrä datasi. Se on olennaista. Investoi oikeaan datainfrastruktuuriin. Se on olennaista. Mutta raportin suorittajan tehtävän puoliintumisaika on mielestäni lyhyt.

David Rice: Ehdottomasti. Tämä on ollut kiehtova keskustelu. On ollut hienoa puhua kanssanne. Kiitos, että liityitte seuraamme tänään. Arvostan todella sitä, että tulitte ohjelmaan.

Cole Napper: Kiitos kutsusta.

Roxanne Laczo: Kiitos, David.

Noelle London: Kiitos.

David Rice: Selvä. Kuulijat, ensi kertaan asti: kehittäkää liiketoimintaosaamistanne. Tilatkaa People Managing People -uutiskirje, kuten aina.