Miten automatisoit tunnustamisen ilman, että se tuntuu automatisoidulta?

Tim Fisher: Hei ja tervetuloa Ihmisten johtamisen tekoälyn tulevaisuus -sarjaan, jossa menemme myyntipuheiden taakse ja tarkastelemme, miten tekoäly todella muuttaa henkilöstötiimien työskentelyä. Tänään esittelemme Motivosityn. Jos olet henkilöstö-, ihmis- tai kokonaispalkitsemisen johtaja ja yrität hyödyntää tekoälyä menettämättä inhimillistä yhteyttä, josta tunnustaminen ja kulttuuri riippuvat, tämä on keskustelu, johon kannattaa osallistua.

Tänään tarkastelemme Motivosityn lähestymistapaa arvostamisen älykkyyteen: tekoälyn hyödyntämistä raportoinnin, hallinnollisen työn ja seurannan kitkan poistamiseksi samalla, kun arvostaminen pidetään inhimillisenä. Seurassamme ovat Motivosityn tuotejohtaja Jesse Dowdle ja tekniikan johtaja Dano Gillette.

Jesse johtaa Motivosityn tuotestrategiaa keskittyen teknologian rakentamiseen, joka tekee työstä inhimillisempää. Dano johtaa arvostamisen älykkyyden taustalla olevaa suunnittelutiimiä ja keskittyy tekoälyn käyttöön turhan työn vähentämiseksi sekä tunnustamisen ja yhteydenpidon helpottamiseksi.

Jesse, Dano, hienoa saada teidät molemmat mukaan.

Dano Gillette: Mukava olla täällä.

Jesse Dowdle: Hei Tim. Hienoa olla mukana.

Tim Fisher: Jesse, kerro Motivositystä 30 sekunnin versio. Mitä se tekee ja kenelle se on rakennettu, jos yrityksenne ei ole vielä tuttu?

Jesse Dowdle: Kiitos. Motivosity on henkilökohtaiseen yhteyteen perustuva palkitsemis- ja tunnustamisalusta. Olemme toimineet nyt 12 vuotta, ja yrityksen perusti sarjayrittäjä, joka oli aiemmin rakentanut ja kasvattanut yrityksiä. Hän näki omakohtaisesti, kuinka vaikeaa inhimillisen yhteyden säilyttäminen voi olla ajan mittaan, erityisesti yritysten kasvaessa.

Motivosity syntyi ajatuksesta, että keskittymällä työpaikan yhteyksiin voidaan tehdä työstä parempi paikka olla. Oli luontevaa investoida palkitsemiseen ja tunnustamiseen kategoriana, jonka kautta viestimme toteutettaisiin.

Tim Fisher: Tämä kuulostaa ehkä todella tyhmältä kysymykseltä, etenkin juuri nyt eletystä vuodesta puhuttaessa, mutta miksi tekoäly on tässä vaiheessa niin tärkeä painopiste Motivositylle henkilöstöhallinnon teknologian kehityksessä?

Jesse Dowdle: En pidä kysymystä lainkaan tyhmänä. Tekoäly muuttaa epäilemättä jokaista taloutemme sektoria ja tapaamme olla vuorovaikutuksessa toistemme kanssa. Aidon ja merkityksellisen inhimillisen yhteyden rakentaminen ei ole koskaan ollut tärkeämpää, mutta samalla meidän on sopeuduttava tämän uuden teknologian realiteetteihin.

Olin todella innostunut mahdollisuudesta keskustella kanssasi tekoälyn tulevaisuudesta henkilöstöhallinnossa, koska mikä voisi olla inhimillisempää kuin liiketoiminnan toiminto, joka vastaa ihmisistä? Uskon, että tekoälyllä on valtava rooli, mutta meidän on edettävä sen kanssa harkitusti ja vastuullisesti.

Tim Fisher: Kun katsotaan eteenpäin, miten näet tekoälyn muuttavan henkilöstöhallinnon ja ihmisten johtajien roolia samalla, kun tämä inhimillinen yhteys säilytetään aitona?

Jesse Dowdle: Pidän kysymyksestä. Tätä saan ajatella lähes joka päivä: mikä on tulevaisuus ja miten tuomme sen inhimillisten yhteyksien maailmaan? On asioita, joissa tekoäly ei vielä tänään ole riittävän hyvä tuotteen rakentamiseen, mutta uskon sen kehittyvän. Meillä on jo varhaisia malleja ja agenttien prototyyppejä, joissa agentit eivät ainoastaan tuo tietojasi esiin ja auta tulkitsemaan ohjelmiasi ja ihmisiäsi, vaan voivat todella pyörittää tunnustamisohjelmaasi puolestasi.

Ne voivat auttaa hallitsemaan budjettia, tunnistamaan hyväksyntöihin liittyviä ongelmia ja tukemaan ohjelman ennakoivaa ylläpitoa. Kun puhumme asiakkaidemme tärkeimmästä tavoitteesta, niitä on aina kaksi. Kysymme: "Mikä on tärkein asia, jonka haluatte saavuttaa?" Vastauksia on aina kaksi. Ensinnäkin he haluavat ihmistensä todella käyttävän ohjelmaa.

He haluavat, että heidän ihmisohjelmansa sitouttavat työntekijöitä ja että niillä on merkitystä. Toiseksi he haluavat säästää aikaa, koska ihmisohjelmien hallinnointi voi ilman hyviä työkaluja viedä valtavasti aikaa. Siksi tekoälyn tulevaisuus tunnustamisessa liittyy mielestäni osittain itse ohjelmien hallinnointiin.

Yhä suurempi osa työstä siirtyy pois omalta pöydältäsi. Toinen alue, jolla uskon tapahtuvan todellisen muutoksen ja jota mekin tulemme edistämään, on siirtyminen reaktiivisesta viestinnästä ennakoivaan viestintään. Ohjelmistojen niin sanottu nudging-teknologia eli muistutteet on ollut olemassa jo vuosia, mutta tekoälyn kyky tunnistaa malleja mahdollistaa paljon enemmän. Näit ehkä Danon äskeisessä esittelyssä, kun hän avasi ihmisiä koskevat näkymät: eräällä työntekijällä oli kohonnut signaali työssä pysymisen riskistä.

Sen sijaan, että järjestelmä vain ilmoitti riskin kohonneen, se antoi kaksi tai kolme syytä, miksi työntekijän esihenkilön pitäisi olla häneen yhteydessä. Tekoäly pystyy havaitsemaan mallin ja tavoittamaan esihenkilön siinä kanavassa, jossa hän työskentelee – Teamsissa, sähköpostissa tai tekstiviestillä – ja auttaa esihenkilöitä olemaan läsnä tärkeissä hetkissä sekä puuttumaan tilanteisiin silloin, kun onnistumisen mahdollisuus on suurin. Se on tulossa.

Tämä tulee meiltä hyvin pian, mutta uskon sen olevan myös suuri osa tunnustamisalustojen tulevaisuutta.

Tim Fisher: Tuohon liittyen minulla on kaksiosainen kysymys. Toisaalta kyse on valtavasta mahdollisuudesta, joten haluaisin kuulla ajatuksiasi siitä, miten henkilöstöjohtajien odotukset muuttuvat. Kun kaikki tämä tieto on suoraan edessäsi, mitä organisaatiot alkavat odottaa eri tavalla?

Toisaalta mukana on myös riski siitä, että ihmisjoukkojen kanssa työskentelyssä luotetaan liikaa dataan perustuvaan lähestymistapaan. Voin kuvitella tilanteita, joissa organisaatio tekee irtisanomisia taulukkolaskelman perusteella, numeroiden eikä ihmisten pohjalta.

Vaarana on tehdä jotain vastaavaa kaiken tämän hämmästyttävän datan kanssa ja luottaa järjestelmään, jotta se hoitaa osan inhimillisestä työstä: suodattaa datan keskusteluksi siitä, mitä tämä henkilö saattaa tarvita. Minusta tämä vaikuttaa hämmästyttävältä mahdollisuudelta, mutta myös hieman pelottavalta. Haluaisin kuulla ajatuksesi kaikista näkökulmista.

Jesse Dowdle: Ja siitä, miten navigoida tässä. Parhaat henkilöstöorganisaatiot lähtevät perusperiaatteista ja huomioivat ensin työntekijöidensä inhimillisyyden. Kuten sanoin aiemmin, olemme liiketoimintaa, emme harrastus. Meillä on osakkeenomistajia tuettavana, todennäköisesti hallitus, johtajat ja kaikki muu, ja nämä asiat ovat erittäin tärkeitä.

Emme kuitenkaan saa unohtaa, että ihmiset huolehtivat asiakkaistamme. Parhailla organisaatioilla on todella selkeä yhteys ydinarvojensa, juhlistamiensa asioiden ja identiteettinsä välillä. Ne osoittavat, mitä arvostavat ja palkitsevat sekä miten odottavat ihmistensä toimivan ja olevan osa tätä kokonaisuutta.

Meitä pyydetään usein tukemaan suoriutumista koskevia keskusteluja työntekijän kolmiulotteisen tarkastelun kautta. Sen sijaan, että kokouksessa istuva esihenkilö sanoisi: "Mistä viimeksi puhuimme? En oikein muista", tai vielä pahempaa: "Minun pitää kirjoittaa tästä henkilöstä suoritusarvio, kuinka voin muistaa kaiken?" Motivosityn kaltainen alusta antaa kolmiulotteisen kuvan henkilöstä. Myyntiedustajan tapauksessa voit nähdä asiakkuudenhallintajärjestelmästä, saavuttaako hän tavoitteensa. Voit nähdä oppimisjärjestelmästä, onko hän suorittanut sertifioinnin.

Motivosityn kaltaisella alustalla näet, mitä henkilön kanssa päivittäin työskentelevät ihmiset hänestä ajattelevat, mitkä ovat hänen osoitetut vahvuutensa, missä hän on parhaimmillaan ja missä hän ei ehkä ole yhtä hyvä. Jos uskot minun tavoin vahvuuksiin perustuvaan valmentamiseen heikkouksien korjaamisen sijaan, voit kysyä: missä tämä henkilö on parhaimmillaan?

Miten voimme asettaa hänet asemaan, jossa hän voi menestyä? Vain Motivosityn kaltaisesta alustasta saatavan rikkaan sosiaalisen kudoksen avulla voit kehittää työntekijästä kolmiulotteisen näkemyksen. Tämä perustyö etulinjassa muodostaa pohjan myös ylemmille tasoille. Kyse on alhaalta ylöspäin etenevästä lähestymistavasta. Aloitit kysymyksesi kysymällä, kuinka ylhäältä alaspäin toimiva henkilö voi ymmärtää kaiken tämän datan ja tehdä hyviä päätöksiä.

Vastaukseni on, että tieto annetaan etulinjan esihenkilöiden käsiin ja annetaan ratkaisun toimia alhaalta ylöspäin ihmisten kehittämiseksi ja toimenpiteiden suunnittelemiseksi.

Tim Fisher: Missä näet liiallisen automatisoinnin riskin työntekijäkokemuksessa? Olet puhunut siitä, missä vedätte rajan, ja olemme nähneet sen, mutta mikä automaatiossa henkilöstöhallinnon maailmassa pelottaa sinua?

Jesse Dowdle: Esimerkiksi hakijaseurantajärjestelmät. Olemme kaikki kuulleet kauhutarinoita, eikö niin? Robotit käsittelevät ansioluetteloita, suodattavat niitä ja yrittävät löytää työpaikan. Tuntuu siltä, että inhimillinen yhteys on nykyään ainoa tapa löytää oikea työpaikka. Tällaisella alalla on ehdottomasti liiallisen automatisoinnin riski, kun yrität löytää henkilön, joka sopii poikkeuksellisen hyvin organisaatiosi tyyppiin.

Et saa sitä tekoälyltä. Tekoäly voi kuitenkin suodattaa pois joukon uskomattomia ihmisiä, joiden kanssa olisi todennäköisesti pitänyt keskustella, käyttämällä heuristiikkoja, jotka eivät vastaa organisaatiosi arvoja. Se on riski. Olemme puhuneet tunnustamisesta. Vaikuttavimmat tunnustamiset, ne jotka muistat koko urasi ajan, tulevat henkilöltä, johon luotit, jota uskoit tai jota ihailit. Hän näki sinut hyvin henkilökohtaisella ja merkityksellisellä tavalla ja ilmaisi asian aidosti ja tunteella.

Kannat sellaista mukanasi koko urasi ajan. Kiitos, joka näyttää lomakekirjeeltä ja jossa sanotaan: "Johtoryhmä haluaa tunnustaa 13 vuoden palvelusi. Tässä on paperi." En halua vähätellä, mutta se voi heikentää motivaatiota, jos asiaa ei hoideta-

Tim Fisher: Niin voi todellakin käydä.

Jesse Dowdle: hienotunteisesti. Tekoälyn käyttäminen henkilökohtaisen ja merkityksellisen tukemiseen on avainasia.

Tim Fisher: Kun suunnittelette ja rakennatte asioita, miltä ihmislähtöinen tekoäly näyttää käytännössä, kun teette päätöksiä omassa tuotteessanne? Puhumme hieman myöhemmin siitä, mihin olette tulevaisuudessa menossa, mutta ajatellaan vaikka jotain, joka on juuri nyt tuotekartallanne tai jonka parissa tiiminne työskentelevät.

Mitä se tarkoittaa, kun istutte huoneessa ja mietitte, miten nämä asiat toteutetaan työkaluissanne?

Dano Gillette: Se lähtee siitä, että puhutaan ensin ihmisille. Nykyään on helppo oikaista niin monessa asiassa, ja mielestäni kaikki haluavat tehdä niin mahdollisimman paljon. Hyviin ratkaisuihin pääseminen edellyttää kuitenkin ihmisten kanssa puhumista.

Teemme sitä paljon. Kuten kerroin, työskentelemme paljon sellaisten ihmisten kanssa, joita asia kiinnostaa. Kyselyt ovat yksi asia, jonka parissa työskentelemme juuri nyt paljon: haluamme todella ymmärtää ihmisiä ja saada oivaltavaa tietoa. Suuri osa tästä palautuu ihmisten kanssa keskustelemiseen, heidän tilanteensa ja tarpeidensa ymmärtämiseen ja sen selvittämiseen, mitä seuraavaksi voidaan tehdä.

Myös tekoälyn todella ymmärtäminen on tärkeää. On ymmärrettävä sekä ihmiset että tekoäly. Mitä paremmin ymmärrät, miten ne toimivat, sitä paremmin ymmärrät, miten niitä voi toteuttaa ja missä niistä on yleisesti hyötyä.

Tim Fisher: Selvä. Teidän ei tarvitse paljastaa mitään luottamuksellista, mutta haluaisin todella kuulla, mitä olette suunnitelleet meille.

Mitä on tulossa? Mistä tuotekartallanne olette innostuneita?

Jesse Dowdle: Vuoden 2026 lopussa julkaistaan Motivosityn historian suurin kokonaisuus. Osa asioista on jo työn alla. Olemme tuoneet vuoden aikana markkinoille arvostamisen älykkyyden eri osa-alueita ja käytettävyyden parannuksia sekä juuri nyt julkaistavaa käyttäjäkokemuksen uudistusta.

Kun puhutaan koko elinkaaresta ja työntekijän koko matkasta, olemme puhuneet paljon tunnustamisesta, ja uskon todella sen olevan sykkivä sydän. Rakennat arvostamisen kulttuurin, ja siitä tulee yhteyden kulttuuri. Työntekijän elinkaari on kuitenkin laaja. Viestintää tarvitaan paljon, ja tämä tarjoaa hyvän mahdollisuuden vähentää henkilöstöhallinnon kuormaa sekä käyttää tekoälytyökaluja henkilökohtaisempaan ja vaikuttavampaan viestintään.

Dano viittasi juuri kuuntelemiseen toiselta puolelta: siihen, että työntekijöitä voidaan kuunnella tavoilla, jotka auttavat ymmärtämään, mitä todella tapahtuu. Kun ymmärrät tilanteen aidosti, voit myös vaikuttaa siihen. Siirtyminen kyselyn tietojen pelkästä keräämisestä niiden tulkitsemiseen, sen ymmärtämiseen, mikä todella muuttaa tilannetta, ja näiden asioiden perusteella toimimiseen on tärkeää.

Uskon, että tulevaisuudessa näette Motivosityssä jatkuvan painotuksen hyvin inhimilliseen lähestymistapaan tekoälyssä: arvostamisen älykkyyteen, ei keinotekoiseen älykkyyteen. Haluamme tehdä koko työntekijän matkasta sellaisen, että työntekijä kokee kuuluvansa johonkin merkitykselliseen alkaen ensimmäisestä päivästä, jolloin hän saapuu ovellenne ja saa työpöydälleen ruukkukasvin, aina siihen päivään asti, jolloin hän jää eläkkeelle. Hänen pitäisi voida pitää aikaansa kanssanne uransa kohokohtana.

Se olisi yrityksemme korkein tavoite: auttaa teitä saavuttamaan tämä ihmistenne kanssa.

Tim Fisher: Ehdottomasti. Jos ajattelet omaa maailmaasi työntekijöiden yhteydenpidon tai tunnustamisen parissa, onko jokin asia, jonka tekoäly tulee mielestäsi kokonaan poistamaan ja joka tuntuu juuri nyt vaikealta joko teknologian, tuotekartan tai ihmisten suhtautumisen vuoksi?

Mikä vaikea asia mielestäsi yksinkertaisesti katoaa tekoälyn ansiosta?

Jesse Dowdle: Avoin ilmoittautuminen?

Tim Fisher: Se olisi mahtavaa.

Jesse Dowdle: Olen tässä hieman utopisti. Uskon, että työelämä muuttuu erittäin perusteellisesti. Henkilöstöteknologian ja ihmisten teknologian maailmassa monet sääntöjen noudattamiseen liittyvät työt, kuten palkanlaskenta ja etuuksien käsittely, eivät ole ihmiskeskeisiä asioita.

Ne ovat välttämättömiä ikävyyksiä. Vähän kuin hammaslääkärissä käyminen: se on tehtävä ja tärkeää, mutta kukaan ei pidä siitä, ei edes hammaslääkäri – ainakaan ne, jotka minä tunnen. Tekoäly voi tehdä henkilöstötoiminnoista konkreettisemmin organisaation kulttuuriin keskittyviä. Ihmistoiminnoista tulee liiketoimintakumppani, joka ymmärtää työntekijöiden kolmiulotteisen laadun paremmin kuin kukaan muu ja osaa viestiä, millä toimenpiteillä saavutetaan paras lopputulos organisaation arvojen mukaisesti.

Kun huolehdimme ihmisistämme, he huolehtivat asiakkaistamme. Samalla voimme keskittää työaikamme ainutlaatuisen inhimillisiin asioihin. En usko, että robottiarmeija on tulossa esimerkiksi myynnin pariin. Myynti perustuu edelleen ihmisen tapaamiseen kasvokkain, yhteyden rakentamiseen, toisen tarpeiden ymmärtämiseen ja niiden täyttämiseen.

Siitä tulee hienoa, kun pääsemme sinne. Olemme kuitenkin vielä mukulakivitiellä matkalla sinne.

Matka on jonkin aikaa kuoppainen.

Tim Fisher: Olen taipuvainen olemaan samaa mieltä. Pidän näkökulmastasi ja jaan utopistisen visiosi. Joidenkin ihmisten on vain vaikea nähdä sitä juuri nyt, mutta työkalut ovat kehittymässä paikkaan, jossa ne voivat palvella todellista tarkoitustaan: auttaa poistamaan tieltämme joukon asioita, jotta voimme tehdä varsinaisen työn, jota varten olemme täällä.

Olette rakentaneet jotain, joka tekee juuri tämän, joten pidän sitä hienona. Tämä oli todella kiinnostava esittely. Kiitos paljon. Näkökulmasi siihen, missä tekoäly voi auttaa, oli erittäin selkeä. Jesse, voisitko vielä kertoa lyhyesti, mistä kaikki voivat saada lisätietoa Motivositystä?

Jesse Dowdle: Toki. Verkkosivustomme on Motivosity.com, www.motivosity.com. Sivustolla on useita painikkeita esittelyn varaamiseen, kuten arvata saattaa. Täytät lyhyen lomakkeen ja kerrot, kuka olet ja miten voimme ottaa sinuun yhteyttä. Otamme ehdottomasti yhteyttä. Sivustolla on myös paljon hyvää sisältöä.

Jos haluat oppia lisää arvostamisen älykkyydestä tai tunnustamiseen tarkoitetun sosiaalisen alustan erilaisista ominaisuuksista, Motivosity.com on oikea paikka.

Tim Fisher: Olen ollut monesti tämänkaltaisen ohjelmiston yleisön asemassa, joten ihmiset esittävät usein tiettyjä kysymyksiä, joita olen itsekin esittänyt. Aion kysyä niitä teiltä.

Yksi suurista kysymyksistä on, kuinka paljon dataa tämänkaltaisen ohjelmiston käyttäminen vaatii. Tämä on suunnattu henkilölle, jolle Motivosity on uusi. Kuvitellaan, että hän liittyy ensi viikolla ja on todella innostunut kaikesta, mitä tänään esittelitte. Milloin hän pääsee hyödyntämään sitä? Kuuden kuukauden, vuoden, kahden vuoden vai viiden vuoden kuluttua?

Kuinka suuri yrityksen pitää olla? Kuinka paljon dataa järjestelmään tarvitaan, kuinka kauan se kestää ja kuinka vaikeaa on saada arvoa näistä tekoälytyökaluista, jos siirrytään jostain toisesta järjestelmästä?

Jesse Dowdle: On totta, että jonkinlainen vertailutaso täytyy määrittää. Meillä on kuitenkin valmiiksi osa siitä, koska käytössämme on satoja tuhansia ihmisiä koskevaa tietoa. Kaikki on tietenkin täysin anonyymiä, mutta voimme ainakin kertoa, miltä hyvä näyttää samankokoisessa yrityksessä ja samalla toimialalla.

En voi korostaa liikaa hyvän käyttöönoton merkitystä. Meillä on kokonainen asiakaskokemustiimi, joka on omistautunut tekemään Motivosityn käyttöönoton ensimmäisistä 90 päivästä mahdollisimman tehokkaita, koska silloin tavat muodostuvat. Tämä työkalu on tarkoitettu työntekijöiden päivittäiseen käyttöön.

On erittäin tärkeää oppia katsomaan, ketä kiittää, mitä ilmoituksia on julkaistu ja mitä kohokohtia on nähtävissä. Kun sitoutuminen on hyvällä tasolla – tarkoitan sillä, että 70, 80 tai 90 prosenttia työntekijöistä käyttää palvelua säännöllisesti – ei kestä kovin kauan, ennen kuin järjestelmässä on riittävästi tietoa todellisten oivallusten kehittämiseen.

Jos joku saa arvostusta tai arvostaa muita säännöllisesti ja tämä vähenee huomattavasti, se on yksi vahvimmista olemassa olevista työssä pysymisen signaaleista. Jo 90 päivän aikana, jos tavat syntyvät varhain, voit kuvitella työntekijän osallistuvan useita viikkoja ja sitten lopettavan äkillisesti. Se on työssä pysymisen riski, joka tulee esiin jo Motivosityn ensimmäisten käyttökuukausien aikana.

Kyse ei siis ole usean vuoden prosessista.

Tim Fisher: Miten kuvailisit eroa, kun käytetään teidän kaltaistanne työkalua tekoälyominaisuuksineen verrattuna siihen, että kaikki työntekijätiedot syötetään ChatGPT:hen ja sille esitetään kysymyksiä?

Dano Gillette: Uskon, että Motivosityssä oleva kokonaisuus tarjoaa paljon enemmän. Yksi asia, jonka pelkkään ChatGPT:hen siirtyminen mielestäni vie, on se, että ChatGPT on hyvä paikka tietojen keräämiseen ja tietojen saamiseen takaisin.

Annat sille tietoja ja saat tietoja takaisin. Motivosityn kohdalla haluamme olla selkeitä siinä, että autamme toimimaan datan perusteella. Meille on erittäin tärkeää, ettei kyse ole vain suuren tietomäärän keräämisestä, minkä kuka tahansa voi tehdä. Kun tarkastelet, miten ihmiset työskentelevät, miten he ovat vuorovaikutuksessa, miten he sitoutuvat toisiinsa ja mitä oivalluksia tekemistäsi kyselyistä voi saada, haluamme auttaa sinua tietämään, mitä voit seuraavaksi tehdä ylläpitäjänä.

Sitä yritämme tehdä koko prosessin ajan: antaa sinulle toimia ja oivalluksia. Emme esitelleet tänään yhtä asiaa, jota kutsumme älykkäiksi toimiksi. Kun tulet alustalle, yritämme kertoa sinulle seuraavan parhaan asian, jonka voit tehdä tänään. Emme anna pitkää listaa asioista, vaan kerromme, mikä yksi asia voisi vaikuttaa kulttuuriinne, jos tulisit palveluun tänään.

Olemme siitä erittäin innostuneita. Panostamme paljon siihen, että koet vaikuttavasi yritykseesi joka päivä. Tämä on tärkeää myös esihenkilöille, koska nykyään niin monet ihmiset yrittävät pitää liian monta asiaa ilmassa. Näin voit keskittyä siihen, mikä auttaa tiimisi yksittäistä jäsentä tuntemaan itsensä erityiseksi tai saamaan tekemisestään mahdollisimman paljon irti.

Tim Fisher: Hienoa. Miten ajattelette vinoumia tai tahattomia seurauksia, kun tekoäly työskentelee tunnustamis- ja työntekijäkokemustietojen kanssa?

Jesse Dowdle: Ihmisen mukanaolo on erittäin tärkeää, eikö niin? Olemme panostaneet sisältöjen moderointiin ja olemme siitä ylpeitä. Se perustuu tekoälyyn. Käytämme sisällön moderointiin huippuluokan malleja, koska on erittäin tärkeää estää rajan ylittävän sisällön julkaiseminen sosiaalisella alustalla, jonka on tarkoitus olla julkisesti jaettu.

Samalla mielestäni tärkein periaate tässä – ja tämä pätee tekoälyyn vielä pitkään – on se, että joku on viime kädessä vastuussa. Kun julkaisemme Motivosityssä uuden ominaisuuden tai ohjelmistokyvykkyyden, tekoäly on kirjoittanut 100 prosenttia koodiriveistä. Sen edessä on kuitenkin insinööri, joka tarkistaa sen ja varmistaa laadun sekä tietoturvan. Tietoturva on korkein prioriteettimme, ja sen periaatteita on noudatettava. Insinööri on viime kädessä vastuussa.

Kysyit hyvän kysymyksen, Tim: minkä rajan emme halua ylittää? Mielestäni raja kulkee siinä, että henkilöstöjohtajana olet edelleen vastuussa. Sinun on edelleen oltava se, joka lopulta sanoo: "Tämä on hyväksyttävää" tai "Tämä ei ole hyväksyttävää". Työkalujen tarkoitus on tehdä siitä helppoa ja auttaa minimoimaan siihen kuluva aika.

Viime kädessä vastuu on silti sinulla. Ole siis viisas.

Tim Fisher: Hyvä vastaus. Kuulin jotain, minkä kuulen itse asiassa yhä uudelleen: tässä maailmassa kaikista tulee esihenkilöitä. Ja mainitsemistasi syistä se on yksi suurimmista asioista. Tämä oli todella hienoa, mutta aikamme on tältä päivältä lopussa.

Jesse, Dano, kiitos paljon, että tulitte mukaan. Hyvää päivänjatkoa, ja tapaamme kaikki seuraavassa Ihmisten johtamisen tekoälyn tulevaisuus -tilaisuudessa.

Dano Gillette: Kiitos paljon.

Tim Fisher: Hienoa. Hei kaikille.

Jesse Dowdle: Kiitos kaikille.