Tee tekoälystä työntekijöiden tunteiden asiantuntija
Tunteet kuuluvat työelämään. Tunteet ohjaavat toimintaamme ja esimerkiksi työn merkityksellisyyden kokemus muodostuu pohjimmiltaan tunteiden kautta. Tässä kirjoituksessa Mikko kertoo, miten tunteet, tekoäly ja työntekijäkokemus liittyvät toisiinsa.
Halusimme tai emme, tunteet ohjaavat toimintaamme. Sekä tiedostaen että usein tiedostamatta tunteet ohjaavat työskentelyämme, päätöksiämme ja lähes kaikkea, mitä teemme. Kyky ymmärtää henkilöstön tunteita on erittäin tärkeää organisaation menestymiselle. Ehkä monien yllätykseksi tunteiden ymmärtämisessä meitä tulee auttamaan yhä enenevissä määrin tekoäly. Työelämässä mietitäänkin yhä enemmän, miten tekoälyä voi hyödyntää tunteiden tulkkina ja näin tarjota henkilöstölle yhä parempi työntekijäkokemus.
Tekoälystä tulee todellinen tunteiden asiantuntija
Tekoälyllä tarkoitetaan koneen kykyä käyttää perinteisesti ihmisen älyyn liitettyjä taitoja, kuten päättelyä, oppimista, suunnittelemista tai luomista. Tekoälyn tulemisesta on puhuttu jo vuosia. Vuoden 2022 lopussa se viimein teki superloikan, kun OpenAI-tutkimuskeskus julkaisi chat-muotoon rakennetun tekoälyn ChatGPT, joka pohjautuu GPT 3-tekoälymalliin. ChatGPT:ltä kesti vain 5 päivää rikkoa miljoonan käyttäjän raja. Tekoälystä on tulossa nopeasti tutkijoiden ja kehittäjien virtuaalinen kumppani ja kuten Helsingin Sanomat uutisoi, ChatGPT:stä on parissa kuukaudessa tullut osa suomalaisten työpaikkojen arkea. Seuraava räjäyttävä askel tapahtuu tänä vuonna 2023, kun OpenAi julkaisee uudemman GPT-4 tekoälymallin. GPT-4 myötä kehitysloikka tulee alustavien tietojen perusteella olemaan aiempaakin valtavampi.
Tunneäly on kykyä tunnistaa tunteiden merkitystä ja käyttää näitä tietoja hyväksi ongelmanratkaisussa. Tekoälylle ei siis ole mikään ongelma tunnistaa tunnesignaaleja ja analysoida niitä. Historioitsija ja professori Yuval Noah Harari julistaa, että tekoäly tulee olemaan parempi vastaamaan tunteisiin, kuin ihmiset. Tämä johtuu siitä, että ihmiset ajattelevat usein vuorovaikutustilanteissa omia tunteitaan, ja vasta toissijaisesti toisen osapuolen tunteita. Tekoälyllä ei ole tätä ongelmaa. Se ottaa täydellisesti huomioon keskustelukumppanin tunteet, ja muokkaa toimintaansa saamansa tiedon pohjalta ilman, että sen omat tunteet vaikuttaisivat sen arviointikykyyn. Siksi sen kanssa asioiminen voi olla paljon mukavampaa kuin toisen ihmisen kanssa asioiminen. Se on täydellisen huomioonottava. Tekoälystä tulee todellinen tunteiden asiantuntija.
“Jos et kerää tietoa, et tiedä miten kehittää työntekijäkokemusta.”
Miten tätä kaikkea voi sitten hyödyntää työntekijäkokemuksen johtamisessa?
Työntekijäkokemus syntyy monen asian summana. Siihen vaikuttavat yrityksen brändi, rekrytointiprosessi, viestinnän luonne, johtamiskulttuuri, työilmapiiri, työnjaon ja organisoitumisen tavat, käytetyt digitaaliset ympäristöt ja työkalut, ja monet muut asiat. Kaikista näistä työntekijän ja työnantajan välisistä “rajapinnoista” voidaan kerätä dataa tavalla tai toisella, ja hyödyntää sitä työntekijäkokemuksen hahmottamisessa ja kehittämisessä. Dataa on toki aina kerättykin, esimerkiksi ihan perinteinen vuorovaikutus ja vaikkapa henkilöstötutkimukset ovat tällaista datan keruuta. Tänä päivänä digitaalisissa ympäristöissä toimiminen luo eksponentiaaliset mahdollisuudet tälle datan keruulle. Tässä on kolme ideaa, joiden avulla pääset alkuun tekoälyn hyödyntämisessä työntekijäkokemuksen johtamisessa.
Datapisteet ovat kultaa. Sanonnan mukaan tieto lisää tuskaa. Monet yritykset keräävät nykyisin valtavasti dataa, mutta eivät välttämättä tiedä, miten hyödyntää kerättyä tietoa. Oppiminen on kuitenkin kiinni datasta ja sen laadusta. Kaikki kerätyt datapisteet työntekijöiden käyttäytymisestä ja datapisteiden tallentaminen muuttuvat entistäkin tärkeämmiksi. Ne ovat kullanarvoisia niille, jotka laittavat tekoälyn oppimaan ja reagoimaan. Itse asiassa – jos koet nyt tuskaa tiedon määrän kanssa, sinun pitäisi kokea ahdistusta siitä, että et tiedä tarpeeksi. Jos et kerää tietoa, et tiedä miten kehittää työntekijäkokemusta.
Hyödynnä dataa käyttäytymisen ennustamisessa. Tekoäly on jo nyt erittäin hyvä tunnistamaan toimintamalleja, eli siis myös käyttäytymismalleja. Saadessaan tarpeeksi dataa, tekoäly pystyy päättelemään ja ennustamaan, miten työntekijät käyttäytyvät tietyissä tilanteissa.
Viesti yksilöllisesti. Me ihmiset emme ole samasta muotista, mutta iso osa henkilöstöviestinnästä on samaa kaikille. (Poikkeuksen tähän tekee lähinnä lähijohtajien real-life -vuorovaikutus, joka luontaisesti mukautuu ihmisestä toiseen.) Parhaassa tapauksessa segmentoimme henkilöstöä työsuhteen elinkaaren, työtehtävän tai iän mukaan, mutta näissäkin tapauksissa kohtelemme yksiköitä ryhmän osana. Kuitenkin meillä olisi jo mahdollisuus räätälöidä viestintää monin tavoin henkilökohtaiseksi, vastaanottajan tarpeet ja toiveet paremmin huomioivaksi. Kun tämä yleistyy, vaikutukset tulevat olemaan valtaisat, ja “bulkkiviestintä” alkaa monessa tilanteessa tuntua karkealta ja tylsältä.
Elämme varsin kiinnostavia aikoja, ja maailma tulee olemaan aika erilainen tämän vuoden loppuessa kuin minä sen tällä hetkellä koemme. Toivotan rohkeutta ottaa pieniäkin askeleita tekoälyn hyödyntämisessä!
