Organisaation kehittäminen on aina ollut haastava tehtävä. Zeffillä on yli neljännesvuosisadan kokemus asiakkaidemme tukemisesta tällä saralla ja olemme koonneet kelpo joukon parhaita käytäntöjä jaettavaksi.
Laajat henkilöstökyselyt, pulssikyselyt, kahvipöytäkeskustelut ja johdon havainnot ns. lattiatasolta tarjoavat arvokasta tietoa, mutta usein jäädään pintapuolisten johtopäätösten varaan. On olemassa riski, että johtaminen keskittyy kohinaan, eikä itse asiaan.
Käytäväkeskusteluista saatamme tietää, että henkilöstön sitoutuneisuus on laskussa, mutta emme tavoita syitä sen taustalla. Asiaa ei helpota se, että monet työyhteisöt ovat siirtyneet tilanteeseen, jossa ne arvokkaat kohtaamiset vesiautomaateilla ja kahvipannujen äärellä ovat jääneet etätöiden vuoksi historiaan. Tämä asettaa myös kehittämiselle uusia haasteita.
Tästä syystä monet organisaatiot etsivät nyt uusia tapoja tuoda enemmän tarkkuutta ja systemaattisuutta päätöksentekoon. Tekoäly tarjoaa tähän aivan uudenlaisia ratkaisuja, joita mekin olemme jatkuvasti kehittämässä. Vastuullisesti käytettynä tekoäly voi mahdollistaa organisaatioiden siirtymän intuition ohjaamasta mutu-kehittämisestä aidosti datavetoiseen, syväluotaavaan analyysiin.
“On olemassa riski, että johtaminen keskittyy kohinaan, eikä itse asiaan.”
Pelkistä mittareista syvälliseen ymmärrykseen
Organisaatioissa on helppoa mitata yksittäisiä tunnuslukuja, kuten NPS, eNPS tai henkilöstökyselyjen keskiarvoja. Tällaiset mittarit tarjoavat arvokasta vertailutietoa, mutta kertovat vain sen, mitä tapahtuu. Ne eivät paljasta, miksi näin tapahtuu.
Tässä kohtaa tekoälypohjainen analyysi astuu kuvaan. Kun määrällinen data yhdistetään laadulliseen aineistoon – kuten avoimiin palautteisiin tai tekoälyhaastatteluihin – syntyy monipuolisempi kuva organisaation tilasta. Algoritmit tunnistavat toistuvia teemoja, rakenteita ja jopa tunnepitoisia vivahteita, jotka jäävät helposti piiloon perinteisissä analyyseissä. Tilannekuva myös pysyy jatkuvasti ajantasaisena, vaikka dataa tulisi jatkuvasti lisää.
Perinteinen tapa silmäillä läpi kaikki vastaukset ja muodostaa kuva tilanteesta tämän perusteella toimii kyllä ammattitaitoisen analysoijan osaamiseen nojaten - kunnes dataa on liikaa tai analyysilta odotetaan syvyyttä useamman muuttujan suhteen yhtäaikaisesti. Tällöin perinteisten menetelmien kohdalla kasvaa riski oleellisen tiedon jäämisestä pimentoon tai vääristymisestä.
Tekoäly jatkumona organisaatiopsykologian traditiossa
Tietojohtamisen tutkimus on jo vuosikymmeniä korostanut mittaamisen ja systemaattisen arvioinnin merkitystä kehittämisessä. Esimerkiksi Locke ja Latham (2002. Building a practically useful theory of goal setting and task motivation. American Psychologist, 57(9)) toivat esiin, että tavoitteiden asettaminen ja seuranta on yksi tehokkaimmista tavoista vaikuttaa yksilön ja ryhmän käyttäytymiseen. Kuitenkin mittaamisen ongelmana on usein ollut se, että menetelmät ovat hitaita, raskaita ja tulkinnanvaraisia.
Marion ja Fixson kuvaavat erinomaisesti 2024 vuoden laajennetussa versiossaan teoksestaThe Innovation Navigator, kuinka tekoäly tukee kehittämistä kahdesta näkökulmasta. Ensinnäkin mahdollisten ongelmien tunnistamisen kenttä laajenee eli näemme tarkemmin, missä ongelmat voivat piillä. Toisaalta mahdollisten ratkaisujen kenttä laajenee eli tunnistamme laajemman joukon mahdollisia ratkaisuja. Edelleen asiantuntijan rooli on keskeinen eli tekoäly tukee meitä asiantuntijoita kentän hahmottamisessa ja me viime kädessä päätämme, mitkä ongelmat on priorisoitava ratkaistavaksi ja mitkä ratkaisut ovat relevantteja.
Tekoäly tuo tulkintaan uuden kerroksen: sen avulla voidaan analysoida suuria aineistoja nopeasti ja tunnistaa piilossa olevia muuttujia. Organisaation kehittämisen kohdalla voimme puhua tästä vaikkapa kehittämisajuri-termillä, kuten me Zeffillä teemme. Käytännössä siis ratkaistavissa olevien ongelmien kenttä laajenee ja ratkaisuvalikoima vastaavasti kasvaa.
Uusien menetelmien käyttö ei tarkoita ihmisen korvaamista, vaan uudenlaista työparia kehittäjille, esimiehille ja HR-asiantuntijoille. Tekoäly toimii ikään kuin organisaation kehittämisen anturina, joka pystyy reagoimaan hienovaraisiin muutoksiin henkilöstön tuntemuksissa.
“Mistä johtuu, että talousjohtamisessa sisäinen laskenta on lähes aina tulevaisuusorientoitunutta eli ennakoivaa ja sen sijaan organisaation henkilöstöltä kerättävä data on yleisimmin nykytilan toteavaa..”
Organisaatiokulttuurin kehittäminen datavetoisesti
Kuvitellaan organisaatio, joka haluaa vahvistaa yhdessä tekemisen kulttuuria. Perinteinen lähestymistapa voisi olla kysely, jossa työntekijöitä pyydetään arvioimaan yhteistyön toimivuutta Likert-asteikolla 1–5. Tuloksena saadaan keskiarvo – esimerkiksi 3,8. Mutta mitä tämä tarkoittaa käytännössä? Mitä konkreettisia toimia pitäisi tehdä? Emme liitä nyt esimerkkiin tiettyä työyhteisöä, mutta se kuulostanee monille lukijoille tutulta - kyseessä on se perinteisin tapa tehdä henkilöstökuuntelua.
Käytännössä perinteisellä tavalla toimiessa suurin arvo on usein vertailukehittämisen mahdollisuus. Analysoidaan oman lukuarvon kehittymistä ajan mittaan ja tehdään vertailuja oman organisaation verrokkiyksiköiden kanssa ja saadaan näin mahdollisuus pureutua eri osastojen käytäntöihin. Siis tehdä vertailukehittämistä. Näin analyysi saadaan käännettyä parhaiden käytäntöjen levittämiseen, mutta tämä ei vielä mahdollista täysin uusien parhaiden käytäntöjen johtamista huippusuoriutuvien yksiköiden tueksi.
Tekoälypohjainen analyysi avaa lukuja syvemmälle. Näin johto voi kohdentaa kehitystoimet täsmällisesti – ei yleisellä “parannetaan yhteistyötä” -tasolla, vaan ratkaisemalla juuri ne ongelmat, jotka data osoittaa merkityksellisiksi. Lisäksi saadaan mahdollisuus tehdä datan perusteella löytöjä, jotka muuttavat toimintatapoja pelkästään aiemmin toimivaksi havaittujen levittämisen sijaan - siis avartavat organisaation kehittämisen horisonttia.
Tekoäly mahdollistaa ennakoivan kehittämisen
Perinteiset henkilöstömittaukset ovat usein jälkijättöisiä: ne kertovat, mitä jo tapahtui. Tekoäly puolestaan avaa mahdollisuuden ennakoida tulevia kehityssuuntia. Jos analyysi tunnistaa varhaisia merkkejä esimerkiksi luottamuksen heikkenemisestä tai kuormituksen kasvusta, johto voi tarttua tilanteeseen ennen kuin ongelmat kärjistyvät.
Tämä linkittyy laajempaan trendiin datavetoisessa johtamisessa, jossa tavoitteena on siirtyä reaktiivisesta päätöksenteosta proaktiiviseen. Organisaatioista tulee ikään kuin oppivia järjestelmiä, jotka jatkuvasti keräävät, tulkitsevat ja hyödyntävät dataa päätöksenteossaan.
Tälle voidaan ottaa yksinkertainen rinnastus organisaation yleisjohdon sektorin sisältä, jonne organisaation kehittämisen toiminnotkin yleensä keskittyvät. Mistä johtuu, että talousjohtamisessa sisäinen laskenta on lähes aina tulevaisuusorientoitunutta eli ennakoivaa ja sen sijaan organisaation henkilöstöltä kerättävä data on yleisimmin nykytilan toteavaa tai jopa taaksepäin katsovaa. Eikö henkilöstöä kuitenkin pidetä kuitenkin organisaation tärkeimpänä voimavarana?
Datavetoisuus ei ole kylmyyttä – vaan kuuntelemista
On tärkeää korostaa, että datavetoisuus ei tarkoita ihmisten tunteiden sivuuttamista tai liiallista teknologian varaan nojaamista. Päinvastoin: tekoäly mahdollistaa henkilöstön äänen kuulemisen aiempaa tarkemmin ja kattavammin. Kun yksittäiset kokemukset ja huomiot voidaan liittää laajempaan kokonaiskuvaan, jokaisen työntekijän ääni saa merkityksen.
Tätä voidaan katsoa myös organisaation tasa-arvon näkökulmasta - keskustelutilanteissa äänekkäät henkilöt saavat samanlaisen painoarvon, kuin perinteisesti enemmän taka-alalla viihtyvät. Dataperusteisuus luo perustan aidosti osallistavalle organisaatiokehittämiselle, jossa päätökset eivät perustu pelkkiin oletuksiin, vaan todelliseen ymmärrykseen.
Tässä Zeffin teknologiat, kuten tekoälyhaastattelu (ks. kuva alla) ja vastauksista koostettu Johdon tiivistelmä toimenpidesuosituksineen tuovat avun ja skaalautuvuutta osallistavaan kehittämiseen isollekin organisaatiolle.
Yhteenveto: tulevaisuuden organisaatio on systemaattinen ja osallistava
Organisaation menestys ei riipu yksittäisistä mittareista, vaan kyvystä löytää oleellinen tieto laajoista tietomassoista - myös ihmiskeskeisessä kehittämisessä. Tekoälypohjainen analyysi tarjoaa tähän uudenlaisen välineen. Se tuo yhteen määrällisen ja laadullisen tiedon, paljastaa juurisyyt ja auttaa tekemään päätöksiä, jotka perustuvat faktoihin eikä “kenttäjohdon arvioihin”.
Tulevaisuuden organisaatiot, jotka uskaltavat hyödyntää tekoälyä kehittämistyössään, ovat paremmin varustautuneita muutoksiin, henkilöstön tarpeisiin ja kilpailun kiristymiseen. Ne eivät ainoastaan mittaa menneisyyttä, vaan rakentavat tulevaisuutta datan ja ymmärryksen varaan.
Ne jotka kysyvät, saavat dataa. Ne jotka ymmärtävät, saavat etumatkaa.
Lopuksi vielä pohdittavaa työpaikan kahvipöytään - Miten teidän organisaationne kehittäminen on muuttunut etätöiden lisääntymisen myötä?