Webinaaritallenne:
Henkilöstökyselyjen hyödyntäminen tekoälyn aikakaudella

(0:05 – 0:29)
Huomenta ja tervetuloa webinaariin. Meillä on tänään tosi mielenkiintoinen aihe on henkilöstökyselyiden hyödyntäminen tekoälyaikakaudella. Tämä on todella ajankohtainen aihe, että tässä on kaksi tärkeitä teemaa, että on henkilöstökyselyiden hyödyntäminen ja nyt tämän tekoälyhyödyntäminen.

(0:29 – 0:54)
Mitä saadaan enemmän irti hyödyntämisestä, kun otetaan tekoälyä siihen mukaan. Tämä on sellainen aihe, joka kiinnostaa tosi laajasti. Voisi sanoa, että tämä aihe tulee olemaan myös tapetilla pitkän aikaa.

(0:55 – 1:13)
Tämä tekoäly, mitä siitä saadaan irti, niin ollaan ihan alussa kaikki siinä. Kaikki on huomannut, että maailma kehittyy tämän ympärillä tosi vauhdilla. Meillä on hyvä porukka keskustelemassa tästä.

(1:15 – 1:27)
Kaikilla on oma näkökulma tähän aiheeseen. Eva Malmi Hussista. Hussilla on todella pitkä kokemus henkilöstötutkimuksista ja niiden hyödyntämisestä.

(1:27 – 1:57)
Eva on vastuussa henkilöstökyselyistä, niin Evalla on laaja kokemus tästä aiheesta. Mikko Ruokajoki, joka on meidän henkilöstötutkimuksen alustan isä ja vastaa sen kehittämisestä. Hänellä on tästä aiheesta hyvä kokemus, että mitä tekoälyyn ympärillä saadaan enemmän irti.

(1:57 – 2:32)
Itse Pekka Törränen on asiakkuusjohtaja ja reilu 20 vuotta henkilöstötutkimuksen ja niiden hyödyntämisen ympärillä tehnyt töitä. Me käydään tässä läpi alussa meidän henkilöstötutkimuksen alustan vähän sen kärkeen, että miten tämä alusta pystyy olemaan mukana henkilöstötutkimuksen tukena ja muutokseen sparraajana. Mikä sen rooli oikein tässä hyödyntämisessä yleensä saattaa noin.

(2:32 – 2:59)
Sitten Evan kanssa käydään HUSin osalta, mitenkä hyödynnetään henkilöstötutkimusta. Laajemmin sillä tavalla, että mikä siinä hyödyntämisessä on tärkeintä. Yritetään vähän hahmottaa, että mikä ehkä sen tekoälyn rooli voi siinä koko hyödyntämisessä olla, koska kaikki tiedetään, että ei tätä voi millekään tekoälylle koko prosessia jättää.

(2:59 – 3:21)
Mikä se rooli siinä kokonaisuudessaan on ja mistä se on kokonaisuudessaan kiinni. Ihan lopussa vähän, että mihin maailma on menossa tekoälyn osalta. Mikä on se kehityssuunta, kehityssuunnat, mitä tässä tulee tapahtumaan jatkossa.

(3:22 – 3:35)
Jos teillä ei tule mitään kysymyksiä tämän ympärillä, pistäkää chattiin kysymyksiä. Vastaillaan lopussa niihin. Sitten päästään keskustelemaan niistä vähän tarkemmin.

(3:36 – 4:02)
InnoLinkista sen verran, että kaikille ei välttämättä niin tuttu, että me ollaan tässä vuoden sisällä kasvattu aika tavalla. Feelback on tullut mukaan, Promenade Insight ja Vibemetriksi. Ollaan kasvattu Suomen suurimmaksi tutkimustalouksia.

(4:02 – 4:38)
Meillä hyvin vahvana kärkenä on tämä henkilöstöjohtamiskokemus, henkilöstökokemukset ja miten siitä saadaan enemmän irti kaiken kaikkiaan niistä tutkimuksista. Siinä tutkimusalustalla on erittäin suuri rooli ja yhä kasvava rooli, että mitä henkilöstötutkimuksista saadaan organisaatiossa irti. Mikko voisi tuosta vähän enemmän avata siitä, mikä meidän ajatus sen ympärillä on.

(4:39 – 4:49)
Kiitoksia. Hyvää huomenta minunkin puolestani, eli tosiaan Mikko Ruoköki. Vastaan tästä tutkimusalustasta ja olen Vibemetriksin toimitusjohtaja.

(4:49 – 5:08)
Oma tausta on 20-30 vuotta henkilöstötutkimuksia ja samaan aikaan myöskin ohjelmistokehitystä. Nämä kaksi asiaa on yhdistynyt uralla. Mikä tämä tutkimusalusta on? Tämähän on ollut jo laajasti käytössä jo monia vuosia.

(5:09 – 5:20)
Nyt tällä hetkellä sillä on jo yli 100 000 käyttäjiä palvelussa. Esimerkkinä vähän luvuista, niin viime vuonna kerättiin yli kolme miljoonaa vastausta. Eli varsin laajassa käytössä.

(5:20 – 5:48)
Jos katsoo, mitä se oikeastaan tarkoittaa, mitä se tutkimusalusta tekee, niin se perinteisten tutkimusten, kyselyiden, pulssien, fiilismittareiden lisäksi tarjoaa myöskin erilaisia keinoja, joilla tietysti voi tehdä markkinatutkimuksia, asiakastutkimuksia. Meillä on myöskin prosesseja, joilla niihin asioihin voi tarttua. Siellä on rakennettuja malleja, joilla dialogi voidaan ottaa osaksi tällaista tutkimusta.

(5:48 – 6:24)
Eli se eroaa ehkä aika paljon näissä asioissa. Tietyllä tavoin meillä on aina ollut tavoitteena tutkimusalustassa, että me saadaan ihmiset osallistutettua siihen tulosten käsittelyyn, ja sitten myöskin, että asioihin pystytään tarttumaan nopeasti. Meillähän nyt on mahtava tilanne se, että kun kasvetaan näin nopeasti ja on myöskin samaan aikaan valtava tieto hyödynnettävissä, niin tietysti meillä on taustalla jo nyt ollut benchmarkdataa sitä, että mihin verrataan, ja sen määrä laajenee huomattavasti.

(6:24 – 6:59)
Palveluhan tekee tietysti, jos katsoo tulosten analysointia, niin pystyy vertailemaan organisaation tasolla, että miten yksiköt suhtautuu toisiinsa. Sitten jos on eri toimialakohtaisia benchmarkkeja, niin siinä voidaan verrata siihen tuloksia. Markkinatilanteessa myöskin voidaan tuoda tietoa sinne palveluun, eli joissain tilanteissa se ei välttämättä ole ihan pelkästään se, mitä ollaan kerätty, vaan siellä voi olla myöskin lisättyä tietoa siitä, että miltä nyt tilanne näyttää, ja sitten otetaan mukaan siihen samaan se muu tieto.

(7:00 – 7:19)
Se myöskin ymmärtää enemmän sinun tarpeista. Meille on ollut aina tärkeää se sellainen henkilökohtaisuus, ja se, että meillä on ymmärrys siitä, että mitkä ovat sen ihmisen, joka sitä tuloksia katsoo tai vastaa. Hänen vastuut, hänen tilanteensa ja hänen historiansa.

(7:19 – 8:04)
Me yritetään hyödyntää sitä kautta, koska me ollaan aina nähty, että tällaisen tutkimusalustan tavoite ja myöskin osallistaminahan tarkoittaa myös sitä, että se pitäisi olla jokaiselle ihmiselle, joka katsoo sinne, tärkeää. Antaa hänelle sellaista merkityksellistä tietoa siitä, että mitä nämä tulokset juuri minulle tarkoittavat. Sen lisäksi tietysti, jos ajatellaan, että puhun tulosten esittämisestä, niin me myöskin annetaan mahdollisuuksia, minä käyn kohta läpi vielä ihan erityisesti sitä tekoälypuolta, mutta jos katsotaan sitä prosessia, niin myöskin palvelussa pystyy antaa kehitystoimenpiteitä, eli pystyy kirjaamaan ylös.

(8:04 – 8:37)
Tämä kuulostaa ehkä joissain tilanteissa jopa pieneltä asialta, mutta se muuttaa organisaatioiden tavan oppia tuloksista. Eli pystytään kirjaamaan sinne samaan paikkaan kehitystoimenpiteitä ja sitä kautta myöskin seuraamaan sitä, että miten koko organisaatiossa tulokset kehittyvät, mitä asioita on tehty niiden tulosten perusteella. Eli meidän tarvoite on tietysti se, että meidän asiakkaat kehittyvät, ihmiset voivat hyvin siellä, ja liiketoiminta kasvaa.

(8:40 – 8:54)
Minä voisin sitten mennä itse asiassa siihen tekoälyyn, käydä läpi vähän sitä, mitä se tarkoittaa. Tämähän on ollut Vipemetriksissä aika kauan aikaa jo. On ollut, kyllä.

(8:57 – 9:31)
Vipemetriks on ollut siinä ihan sellainen, että voisi sanoa edelläkävijä. Ennen vielä näitä chat-keipeitä, tässä on muita, me tehtiin jo ennen sitä, ja hyödynnettiin sitä luokitteluun. Se on aina meille tuottanut sellaista innostuksen aihetta, koska se, mikä tutkimuksiin liittyy on usein, ja varsinkin meillä on paljon dataa, niin sen analysointiin siihen, että miten sitä luokitellaan, mitä sille asialle voi tehdä, niin siinä ollaan huomattu, että se on erinomainen siihen asiaan.

(9:31 – 10:10)
Nyt tietysti tämän tilanteen, kun maailma muuttuu, ja tekoäly on kehittynyt valtavasti tässä viime vuosina, niin se on lisääntynyt huimasti meillä sieltä maalla. Mitä se oikeastaan itse asiassa tarkoittaa, mitä se tuo tämmöiseen tutkimusalustaan, niin sen ehkä otsikökin kertoo. Se on tietyllä tavoin yksi taho, yksi tutkija, joka pystyy antaa tietoa siitä, että jos katsotaan vaikka jonkun yksikön tuloksia, niin voidaan nähdä suoraan, että minkälaisia vahvuuksia, heikkouksia niiden tulosten perusteella siellä on.

(10:11 – 10:56)
Sehän tietysti liittyy myöskin vahvasti tilastoanalytiikkaan, jota siellä taustalla tehdään paljon, mutta sitten sen lisäksi se, että miten sen historian ja kaiken sen datapisteiden perusteella voi päätellä, niin siinä tekoäly auttaa luokittelemaan, kategorisoimaan, että mitä nämä tulokset oikeasti tarkoittavat. Yhdistettynä tämmöisiin, ei mene liian syvälle ehkä näihin laskennallisiin, mutta korrelaatioanalyyseja tutkitaan sitä, että mitkä asiat liittyvät toisiinsa, tai millä on jonkinlainen korrelaatio. Sitten nämä yhdistettynä tähän tietoon, niin useinhan se on isojen datamassojen tutkijallekin haastava työ käydä läpi iso määrä, mutta siinähän juuri tekoäly on hyvä.

(10:57 – 11:23)
Isot massat ja tietyt mallit, niin siinä se auttaa. Ja totta kai se auttaa palautteiden analysoinnissa, eli me tehdään tosiaan sellaista, että kaikki sanalliset kommentit pystytään luokittelemaan, pystytään analysoimaan, pystytään tekemään yhteenvetoja, huomiona sitten se, että kuka sitä yhteenvetoa on sitten katsomassa. Sen avulla pystytään myös tunnistamaan signaaleja, ja ehkä minun pitää avata vähän tätä signaalia.

(11:23 – 11:54)
Signaali voi tarkoittaa sitä, että tutkitaan vaikka asiakkaalle, tai alalla, tai joitain semmoisia tiettyjä asioita, jotka ovat kiinnostavia, että miten esimerkiksi tämä muutos markkinatilanteessa on vaikuttanut asiakkaiden käyttäytymiseen tai meidän tuloksiin. Ja tällaiseen tämä antaa mahdollisuuden. Ja sitten tietysti yhdistettynä tällaiseen tutkimuksessahan taustatiedot antaa mahdollisuuden tutkia eri näkökulmista sitä tietoa.

(11:55 – 12:14)
Esimerkkinä vaikka tunnistaa, että miten eri ikäryhmissä olevat ihmiset kokevat johtamisen, ja sitten siihen liittyen, mitä signaaleja sieltä nousee. Tämmöisiä me pystytään tekemään tekoälyn avulla. Ja sitten tietysti palveluhan pystyy antaa toimenpide suosituksia suoraan, eli se ehdottaa.

(12:15 – 12:55)
Siinä ei välttämättä tarvitse… Se on asia, joka joissain tilanteissa on todettu hyvinkin toimivaksi, että annetaan henkilökohtaisia tai yksikökohtaisia ehdotuksia, että miten pitää toimia. Ja tutkimustyökalunahan sitä ajatellaan sillä tavalla, että tämä tällainen juttelu tulosten kanssa, ja tämä on enemmän just sitä, mikä meilläkin koko ajan tulee uusia asioita, on se, että millä tavoin me päästään itse tutkimaan, miten se tarjotaan, se jutteleminen myöskin, esimerkiksi HORlle ja kaikille tämmöisille asioille. Näitä me kovasti kehitetään.

(12:57 – 13:10)
Se on hyvin innostavaa. Itse olen tekoälyn pauloissa ollut tässä ja pitkän tovin, että se on semmoinen. Mutta eihän se kaikkein.

(13:10 – 13:37)
Tietyllä tavoin aina löytyy myöskin tekoäly. Ehkä on hyvä käydä läpi myöskin sitä kritiikkiä tekoälyn. Emme ajattele, että johtopäätökset ja näitä asioita, mitä siellä tehdään, niin nehän tietysti perustuu ensinnäkin siihen vahvaan tutkimukseen, siellä taustalla tilastoihin ja kaikkiin näihin muihin, että ehdottelu ilman faktoja ei ole tapa, vaan kyllä se pitää aina olla siinä tilanteessa, että se tietyissä tilanteissa on hyödyllinen.

(13:37 – 14:12)
Ja erityisesti se voi olla pieniä asioita. Vaikka esimerkkinä, että kerro mulle, missä yksiköissä on puhuttu sellaisista asioita, jotka liittyvät vaikka tiettyyn asiakasmarkkinatilanteeseen tai hoitokokemukseen tai tämmöisiin asioihin, että tämmöisiä sillä pystyy tekemään. Mitä nostaisit henkilöstötutkimukseen ympärillä, mikä tuossa on erityisen merkityksellistä, jos mietit, että mitä tekoäly pystyy alustassa tekemään.

(14:13 – 14:46)
Meille on hirveän tärkeätä se henkilökohtaisuus. Eli jos me tiedetään, että sinä vastaat yksiköstä ja sinulla on 15 alaista, niin me toivotaan ja halutaan, että me voidaan kertoa sinulle, että tämä näyttää hyvältä, tämä ei näytä hyvältä, tähän ehkä kannattaa tarkemmin tutustua, että mikä täällä on taustalla. Sitten me pystytään myöskin itse asiassa tarjoamaan apua siihen omaan kehittymiseen.

(14:46 – 15:08)
Eli kertoo tämmöisiä asioita muun muassa, että jos sinä, ja tässä se henkilökohtaisuus on tekoälyn, mitä se tarjoaa. Eli kertoo hänelle, että vaikka, että jos sinä haluat kehittää johtamistasi, niin siihen liittyy tällaisia asioita. Ja näitä huomioivalla, ja huomioida myöskin sen kyseisen organisaation.

(15:08 – 15:23)
Eli se kontekstisidonnaisuus on monessa asiassa sen hyvän tuloksen avain. Ja yhdistettynä tekoälynä sehän auttaa, että vaan se pystyy paremmin vähän purkaa oikein. Mitä se nämä kaikki tuhansat datapistettä oikeasti kertoo.

(15:23 – 15:50)
Niin vaihteen kaikkia lukee. Eli me odotetaan vähän kynnystä tarttua niihin tuloksiin sitten, kun saa valmiina jo pieniä analyysiä enemmän ja suosituksia. Joo, kyllä.

Me kaikki varmaan kaivataan elämästä yksinkertaista monessa asiassa ja toivotaan tietysti. Ja sitten meillähän syntyy vastuu, että se on oikein. Mutta se tietyllä tavalla, että jos mulle palvelu kertoo, että hei, nyt näyttää täältä, kato nämä kolme asiaa.

(15:50 – 16:05)
Niin me ollaan jossain onnistuttu siinä. Mutta se, että mitä siellä taustalla se mylly tekee ja miten sitä tekoälyä hyödynnetään. Pekka sanoit alussa, että me keskustellaan vielä lisää.

(16:05 – 16:20)
Tästä varsinaiseen keskusteluun voidaan käydä läpi, että mistä vähän tulevaisuutta, mitä se oikein on. Joo, tämä on sellainen ala, joka kaikki tiedetään, että kehittyy vauhdilla. Mutta tuossa on isoja mahdollisuuksia.

(16:20 – 16:39)
Ja nyt siitä saa kättä pidempään aika paljon enemmän. Ja mahdollisuudet koko ajan lisääntyvät. Että sitä tukee organisaatiolle saa ja mahdollistetaan enemmän myös sitä hyödyntämistä sen kautta.

(16:40 – 17:03)
Kyllä. Mutta onko jotain, mitä haluat vielä, Nikko, nostaa tästä? Mun mielestä peruskohdat siinä, että tässä puheesta päästään Eevan kanssa keskustelemaan ja käydään niitä läpi. Ja nyt jos tietysti tulee katsojilla kysymyksiä, niin niitä voi heittää sinne.

(17:03 – 17:13)
Me katsotaan myöhemmin niitä kysymyksiä taustalla. Ja kyllähän, jos jollakin nousee enemmän tarvetta siihen, että haluaa kysyä, niin aina voi perästäkin olla yhteydessä. Joo, totta kai.

(17:13 – 17:50)
Tämä on sellainen aihe, että erittäin mielellään tästä kyllä keskustellaan, näytetään ja muuta. Mutta kun tästä hyödyntämisestä ja sen roolista, niin siirrytään siitä eteenpäin. Jos mietitään tätä koko nyt hyödyntämistä kaiken kaikkiaan, niin sehän on sellainen aihe, joka voisi sanoa, että kaikki, jotka tällä alalla ollaan oltu henkilöstötytkimuksenkin parissa, tiedetään, että tästä on puhuttu hyvin kauan hyödyntämisestä.

(17:52 – 18:13)
Ja ei hirveästi kyllä siis sinänsä tutkittu. Mä katsoin, että mitä tästä on julkaistu tuollaista journal-tason artikkelityyppistä, että vähän vakavasti otettavampaa. Yksi sinänsä löysi Wubner-Zahherin journal-artikkeli 21, joka oli sellainen metatutkimus.

(18:13 – 18:44)
Siinä olisi kerätty yhteen kaikki tutkimustieto, mitä yleensä ottaen tästä aiheesta oli tehty tutkimuksia, ja koettu vähän koostaa niitä teemoja ja asioita, mitä sieltä on löytynyt. Lähtökohta on, että niitä tehdään paljon, mutta se hyödyntäminen jää usein puutteelliseksi. Se on aina niitä kehittämiskohteita joka organisaatiossa, että miten tehostetaan hyödyntämistä.

(18:45 – 19:37)
Ne, mitä tutkimuksessa tuli esille, mitä löydöksiä on, niin ne nyt varmaan voisi sanoa, että aika tuttuja kaikille, että hyödyntäminen ratkaisee vaan ilman näkyvää tulosta hyödyntämisestä. Se itse henkilöstökysely voi jopa olla negatiivinen, että heikentää luottamusta, että kysytään, mutta ei sen voi ota tehdä mitään. Johtajat esihenkilöiden rooli on äärimmäisen tärkeä, että he ovat ne, jotka saavat sitä muutosta aikaiseksi, mutta he tarvitsevat konkreettista tukea, ohjeistusta ja muuta aikaa, että se on mahdollista, että he toimivat aidosti muutosagenteina.

(19:37 – 19:51)
Tämä oli heidän yksi iso johtopäätös, ja tietysti ulkopuolinen tuki, HR. Valmistamaan, että se prosessi etenee. Tarvitsee olla selkeä prosessi tukea, ohjeistusta.

(19:52 – 20:10)
Spontaanisti tiedetään, että tämähän asiaan ei mene eteenpäin yleensä organisaatiossa. Se vaatii kohtuullisen paljon tukea. Ennen kaikkea tämä on esihenkilöille tukea, johdon tukea.

(20:10 – 20:48)
Niiden perusteella tehdään asioita. Tämä ehkä pohjaksi tälle, kun Eevan kanssa käydään hyödyntämisestä keskustelua. Eeva, HUSissa teillä on aika paljon kokemusta tutkimuksista ja hyödyntämistä.

(20:49 – 21:01)
Kerro ihan lyhkäisesti HUSin organisaatiosta. Ehkä asettuu johonkin taustaan. Oikein hyvä aloittaa siitä.

(21:03 – 21:17)
Hyvää huomenta kaikille ensimmäisenä. Itse toimintoilla olemme henkilöstön kehittämispäällikkönä HUSissa. Minulla vastuualueena kuuluu juuri muun muassa henkilöstökysely ja muitakin johtamisia ylipäätään henkilöstöön liittyviä kyselyitä.

(21:18 – 21:34)
Taustaa ja perspektiiviä. HUS-yhtymä on ensinnäkin organisaatio, joka tuottaa erikoissairaanhoidon palvelut tänne Uudenmaan alueen hyvinvointialueille. Meillä on kaiken kaikkiaan 27 000 työntekijää.

(21:34 – 21:47)
Olemme näitä suurimpia työnantajia täällä Suomen maassa. Jos mittakaavaa vielä, meillä on esihenkilöitä tällä hetkellä noin 1 100. Organisaatiorakenne on myöskin aika monimuotoinen.

(21:48 – 22:01)
Siellä on useita tasoja. Meillä on tulosaluerakenne ja toisaalta ne jo yksistään ovat todella suuria. Siellä puhutaan tuhansista työntekijöistä.

(22:01 – 22:18)
Jokainen tulosalue itsessään on iso organisaatio. Siinä mielessä tällaisessa ympäristössä me toimimme. Kaikki tiedetään, että kun puhutaan henkilöstötutkimusta ja hyödyntämisestä, niin tiettyjä haasteita tulee.

(22:19 – 22:29)
Eeva ei pysty jokaisen esihenkilön vieressä olemaan. Ei. Toki esihenkilöt ovat siinä tärkein lenkki.

(22:29 – 22:48)
Aina kun kysely olipa se, mikä kysely hyvänsä, niin se tärkein hetki alkaa siitä, kun ne tulokset ovat. Tulokset tulevat ja siitä kaikki se aika eteenpäin. Tärkeintä on luoda kyvykkyyttä, osaamista, innostusta ja motivaatiota esihenkilöille.

(22:49 – 23:08)
Käsitellään yhdessä oman henkilöstönsä kanssa niitä tuloksia. On tärkeää, että tulee kokemus siitä, että sillä on merkitystä, että minä vastaan. Silloin se täytyy tapahtua siellä ihan se tiimitasolla.

(23:09 – 24:04)
Siinä ei pelkää koko organisaation tiedot ennen kuin asia hirveän eteenpäin. Tietyllä tavalla yksi, mikä kanssa mahdollistava tekijä henkilöstötutkimusten rooli HUSissa, miten niihin suhtaudutaan, joka ei varmaan itsessään kaikkea ratkaise, mutta se mahdollistaa monia asioita. Kyllä.

Ensinnäkin voi sanoa, että henkilöstökyselyllä henkilöstötutkimuksessa on pitkä perintö HUSissa. Siellä on jo pitkän aikaa ollut, pitkälti toistakymmentä vuotta sieltä 2013 lähtien. On sellainen, että on vuosittain tehty.

Se on luonut sitä kulttuuria. Sitä odotetaan meidän henkilöstökyselyä vuosittaista. Sinne on myös rakennettuna, että voisiko sanoa, miten niitä käsitellään.

(24:05 – 24:31)
Ne tulokset käsitellään HUSin johtoryhmätasolla, tulosalueiden johtoryhmätasolla totta kai. Siellä on myöskin, kun meillä on strategiset tavoitteet, että mitä sinne indikoi henkilöstökyselyn tulokset, että onko siellä meidän edellytyksellisellä strategialla toteutua. Sitten taas toisaalta, käydään henkilöstön edustajien kanssa myöskin ne tulokset läpi.

(24:31 – 25:00)
Siellä on monta eri tasoa. Se luo jo merkityksellisyyttä kaiken kautta. Sinänsä, kun näkee hyvin monenlaisia organisaatioita, niin se, että miten vakavasti johto ottaa, miten ne on strategiassa, miten ne on eri johtoryhmissä esillä, niin silloin sinä kautta on iso vaikutus, että jos ei sitä ole, niin se vie pohjan pois aika paljon kaiken kaikkiaan.

(25:00 – 25:13)
Siltä muuta ei ole tilaa sille. Sille ei allokoida resursseja eikä oteta vakavasti. Kyllähän siellä on myöskin se tärkeää, että sitä seurataan.

(25:13 – 25:32)
Siellä on myöskin, että onko käsitelty siellä ihan tiimitasolla ne tulokset. Sitten toisaalta, että minkälaisia kehittämistoimenpiteitä siellä on tunnistettu. Myöskin siellä ihan tiimitasolla ne on osa sitä toiminnan kehittämistä.

(25:33 – 26:03)
Niitä seurataan samalla tavalla kuin niitä toiminnan mittareita. Se myöskin tuo sitä kokemusta, että sillä on väliä. Myöskin se, että todellakin nähdään sitä kautta myöskin sitä, että jos ajatellaan tämmöinen vaikka yhteistyö, niin siinä ei ole mun mielestä riitä se tavoitteeksi, että parannetaan jollekin tasolle, jos se on se kehittämiskohde, vaan se on se, että se saadaan sitä ylöspäin.

(26:03 – 26:41)
Sitten pitäisi linkata niitä sinne toiminnan mittaristoon, ja pitäisi jo miettiä siinä vaiheessa, kun niitä kehittämiskohteita tunnistetaan, että missä siinä meidän arkisessa toiminnassa pitäisi olla vaikutusta siihen, että se yhteistyö paranee. Ja niitä seurataan. Joo.

Toihan on jännä sitten, mun mielestä te olette tehneet hyvää työtä myös siinä, että jos katsoo, että millä tavoin tehdään henkilöstötutkimusta, niin te myöskin huolehditte siitä, että esihenkilöiltä tulee hyvä ohjeistustuloste läpikäänkin. Kyllä. Valmennetaan sitten, että heillä on käsillä tietoa mahdollisimman helposti saatavissa.

(26:41 – 27:27)
Niin, kyllä. Ja sitten juuri sanoin, että tuloksiin liitettynä, että saa riippuen siitä, mitä tuloksia saa, ja käydään läpi. Se on ollut hienoa nähdä sitä, että teillä on se ajattelumalli, että huolehditaan siitä esihenkilöstönä.

Se kyllä näkyy. Kyllä. Ja sitten tässä, että kyllä se on myöskin tärkeää, kun ajatellaan, että meillä on iso määrä esihenkilöitä.

Siellä on sellaisia, jotka ovat esihenkilöuransa alussa, niitä kokeneita esihenkilöitä, ja erilaisissa tilanteissa omissa organisaatioissaan olevia esihenkilöitä. Se, että esimerkiksi kehittymistoimenpiteet, että sieltä nostetaan niitä asioita, tai mitkä on niitä vahvuuksia, se on yhtä tärkeää. Se on semmoinen neutraali taho, jos järjestelmä esimerkiksi nostaa niitä esille.

(27:28 – 27:54)
Ja sitten taas toisaalta, se tuo sitä semmoista, voisiko sanoa, sitä tasa-alatusuutta siihen tulosten tulkintaan. Kyllä, kyllä. Sinänsä varmaan mitä isompi organisaatio, sitä tärkeämpi se prosessi, sen selkeys, ja sitten mitä pystytään tukemaan ja antaa koko esihenkilökunnalle.

(27:55 – 28:22)
Kyllä, kyllä. Ja sitten sanoisin, että mikä on se kehittämisen paikka meille, ja varmasti sanoisin, että aika useassa paikassa on juuri tämä, että usein niitä toimenpiteitä mietitään, että ikään kuin jos siellä on vuorovaikutukseen, yhteistyöhön, johtamiseen liittyviä osa-alueita, sieltä henkilöstökyselyyn kautta tuloksia, niin tavallaan pysytään niissä. Katsotaan, että näissä lukemissa päästäisiin ylöspäin.

(28:23 – 29:01)
Mutta se tulevaisuuden kehittämisen paikka on kyllä siinä, että miten ne pitäisi heijastua juurikin toiminnatuloksissa. Ja tämä on vielä sitä semmoista, varmasti missä mekin olemme vasta oppimisen tiellä. Joo.

Tehän olette tehneet myöskin hyvää töitä sen kanssa, että tietyllä tavalla vaikka kysytään ja tulokset esitetään ja käydään läpi nämä, niin sen lisäksi myös yhdistätte sitä tietoa. Aivan. Kyllä.

Myöskin tämä, että tehdään paljon erilaisia kyselyjä. Miten löytyykö sieltä niitä korrelaatioita esimerkiksi, jos on erilaisia kyselyjä. Meillä on lähtökyselyitä ja uusien työntekijöiden kyselyjä.

(29:01 – 29:25)
Mutta sitten vielä tämmöinen esimerkiksi, mikä on vaihtuvuus, onko sairauspoissaoloja ja tämän tyyppistä, mitä myöskin sinne voidaan katsoa, että miten näkyykö siellä jotain ja miten ne toimenpiteet heijastuvat niihin. Joo. Se työ on aloitettu, mutta se on yksi iso polku tässä tästä eteenpäin.

(29:25 – 29:49)
Kyllä. Mutta se ruho sitä uskoo sitten siihen niille toimenpiteille, että kun nähdäänkin, että siellä on ne viisarit värähtää. Ei pelkästään nyt siellä, että se joku osa-alue menee henkilöstökyselyn tuloksissa ylöspäin, vaan että siellä toiminnassa, että jos meillä se pysyvyys, se pitovoima paranee tai vetovoima paranee ja kaikki tämmöiset asiat, niin nehän luovat sitä semmoista uskoa.

(29:49 – 30:14)
Toi on ihan totta, että jos ajattelee esihenkilöitä johtoa, mikä sen usko ja panostus, niin se on todella paljon kiinni siinä kanssa, että miten näkyy nämä keskeiset toimintaan talouteen mahdollisuudet. Kyllä. Jos nähdään, että lähtöpoistuvuus, poissa-alueet, siellä näkyy.

(30:14 – 30:41)
Tai sitten mikä on se kehityssuunta, mikä teilläkin on. Toiminnallisiin mittareihin kanssa, mitä on jokaisella tulosalueella määritelty, jotka on ne semmoiset, joidenkaan mukaan sitä toimintaa oikeasti puntaroidaan. Jos niihin näkyy jotain suhdetta ja linkkiä, niin tämä muuttuu sillä tavalla suhtautuminenkaan siihen toisenlaiseksi.

(30:41 – 30:59)
Kyllä se pitää paikkansa ehdottomasti. Se on se suunta, mihin pitäisi koko ajan vaan pyrkiä enemmän. Kaikki henkilöstötutkimustulokset yhdessä kattominen, mutta mennä siitä sitten ulospäin, siihen muuhun toimintaan.

(31:00 – 31:18)
Kyllä, kyllä. Ja tässähän sitten ehkä on sitä tulevaisuutta, ehkä mennään siihen tuossa hetken päästäkin vielä, että tässä voi olla se tekoälyn paikka. Miten se voisi tuoda sitä lisäarvoa juuri, että yhdistää tätä erilaista dataa, ei pelkästään sillä, mitä kyselyjen kautta tulee, vaan tämä kaikki toimintaan liittyvä.

(31:18 – 31:42)
Joo, kyllä. Ja sitä kautta jalostaa sitä tietoa. Mutta kyllä minä uskon myöskin siihen, että aina tarvitaan se inhimillinen panos siellä, koska siellä on taustalla sellaisia asioita siinä työyhteisössä, ja mitä on niitä tulevaisuuden suunnitelmia, ja tämän tyyppisiä asioita esimerkiksi, niin niissä ei varmaan tekoäly vielä pysty olemaan avuksi.

(31:42 – 32:12)
Joo, se on varmaan näin, että tekoäly voi tehdä sitä raakaa työtä jollekaan, ei oikein tahdo kenellekään löytyä aikaa eikä resursseja. Mutta sitten se jalostaminen, niin kyllä se pitää tehdä organisaatiossa. Kyllä, ja sitten vaikka sieltä nousee niitä kehittämiskohteita, mutta ne toimenpiteet, mitä ne konkreettisesti on, niin ne teot tai niiden ajattelumallien kehittäminen, muuttaminen, niin kyllä se on se inhimillinen palo.

(32:12 – 32:51)
Se on se ajattelutyö, jota täytyy tehdä, niin esihenkilöiden johdon kuin sitten jokaisen henkilöstössä, jokaisen työntekijän. Että tietyllä tavalla tuo alustana tekoäly voi olla sitä tukemassa, tehdä sitä materiaalia ja muuta, mutta se on sitten kuitenkin organisaatiossa asiantuntijat, johtoesihenkilöitä, jotka sitten todellisuudessa niiden pohjalta näin toimenpiteet määrittää. Ja totta kai siitä, että miten me saadaan sitä tietoa, mitä me saadaan, siinähän on ratkaisevasti, mitä me kysytään.

(32:52 – 33:11)
Että se on myöskin sitten se taiteen alue. Ja se, että ne on sellaisia asioita, mitä me kysytään, jotka palvelee sitä meidän organisaatiota, sen eteenpäin viemistä strategiaa. Ja toisaalta, että siellä täytyy olla myöskin sitä pysyvyyttä, että me nähdään niitä trendejä, nähdään niitä suuntia.

(33:12 – 33:36)
Että se on kumminkin sitä, mitä me kysytään, niin sehän on se ratkaiseva, että minkälaista tietoa siellä tulee. Toki siellä aina tulee ehkä vielä se kaikkein arvokkain tieto niissä avoimissa palautteissa ja sanotuksissa, avoimissa vastauksissa. Ja tietysti siinä on meidänkin tilanteessa, kun on iso organisaatio, niin siinä todellakin tekoäly voi olla hyödyksi.

(33:36 – 34:03)
Että sitä sortteeramassa ja tulkitsemassa, että me saadaan siitä sitten se kaikki, mitä upeita ajatuksia siellä esimerkiksi ihmisillä on. Kyllä. Mutta tuossa, kun sanoit siitä sisällöstä, niin sekin on äärimmäisen tärkeää, että vaikka se ei suoraan johda toimenpiteisiin, mutta se voi estää sitä sitoutumista, jos se on liian pitkä.

(34:04 – 34:27)
Tai koetaan, että tämä ei ole kauhean relevanttia sisältöä, niin sitä ruvetaan vähän helposti, varsinkin siellä ihan organisaation käytännön tasolla vierastamalla tavalla. Että jos se tuntuu semmoiselta, että miten tätä nyt käydään läpi ja mitä ihmettä meiltä kysellään, että sen merkitys on todella iso. Että se on oman näköinen se eikä liian pitkä.

(34:27 – 34:49)
Kyllä. Ja sitten siinä vaiheessa, kun sitä rakennetaan, sitä sisältöä, niin siinä on myöskin, että miten osallistetaan organisaation eri tahoja siihen mukaan, niin se luo myöskin omalta osaltaan sitä sitoutumista, kun ajatellaan, kun ollaan siinä pisteessä, että saadaan ne tulokset ja sieltä saadaan sitä relevanttia tietoa. Joo, te olette tehneet siinä tosi hyvää työtä.

(34:50 – 35:14)
Lyhyt sisältö, konkreettisia asioita, joita pystytään kanssa työyhteisössä vaikuttamaan. Se on teidän näköinen sisältö. Kyllä.

Ja sitten se pitää, kun on suuri henkilöstömäärä, niin miettiä hyvin tarkkaan myöskin, että miten ne sanotetaan. Että siellä olisi se yhteinen ymmärrys niistä kysymyksistä. Ja miten sitäkin täytyy miettiä, miten sitä autetaan, että se aukeaa samalla tavalla ne asiat siellä.

(35:14 – 35:50)
Joo, se on tosi tärkeä osa sitä, että tietyllä tavalla selkeä viesti siinä, mitä kyllä on yksinkertainen asia. Ehkä se siellä on sisällöllisesti, mä sanoisin sitä myöskin, että miten saataisiin, koska nythän usein henkilöstökyselyissä, niin kuin meilläkin, kysytään, ne on niitä asioita, sehän peilataan taaksepäin, tai miten meillä on jotkut asiat toteutunut, mikä se minun kokemus on näistä tietyistä asioista. Niin siitä oman tiimin toiminnasta kuin siitä vaikka johtamisesta, tai sitten, että miten siellä koetaan sitä viestintää, miten viestintä toteutuu siellä organisaatiossa.

(35:50 – 36:23)
Miten siellä taitavasti osattaisiin rakentaa sellaista sisältöä ja kysymyksiä, jotka jollain tavalla antaisi viitteitä tulevaisuudesta, että minkälaisia ehkä ajatuksia siellä on, tai miten suhtaudutaan joihinkin asioihin. Ja siitä voitaisiin saada semmoista, kun ollaan kuitenkin jatkuvassa muutoksessa, niin voitaisiin saada tärkeitä sellaisia indikaattoreita, että mihin meidän on tärkeää panostaa, jotta me kehitytään, uudistutaan ja niin edelleen. Kyllä, toi on todella tärkeää.

(36:24 – 36:44)
Että pystytään katsomaan, niiden trendien seuraaminen semmoisessa mylläryksessä on tärkeää, mutta katsoa myös eteenpäin. Tämä on semmoista varmasti, mikä on vielä sitä tekemisen sarkaa nimenomaan, mutta eikä ole helppoa. Että se on myös relevanttia.

(36:44 – 36:55)
Kyllä, kyllä. Että pystytään aidosti niitä hyödyntämään. Ja sehän pitää tietyllä tavalla, aina kun kysytään, niin se on myöskin viestintää.

(36:56 – 37:14)
Ja tuo liittyy myös tulevaisuuden näkökulmaan, että kun kysytään asioita ja halutaan selvittää, niin tietyllä tavalla kysymälläkin vaikuttaa, että saadaan tuloksia, mutta ei pelkästään kysy tiettyä asiaa. Se on totta. Koska sehän pitäisi antaa juuri viitteitä, että nämä on merkityksellisiä asioita.

(37:14 – 37:28)
Ne on merkityksellisiä asioita koko, niin kuin meidän tapauksessa koko HUSin kannalta. Tai ne on merkityksellisiä asioita siinä omassa työssä. Ja kyllä se on tosi tärkeä asia pitää mielessä.

(37:28 – 37:48)
Niin, kyllä. Tuossa on selkeitä jydinvahvuuksia, mutta kehittämispolkuja löytyy monen suuntaan. Miten entistä enemmän pystytään tukemaan niitä esihenkilöitä siinä niiden tulosten läpikäymisessä.

(37:48 – 38:23)
Lisää tasalaatuisuutta ja kokonaiskuva, että sinne yhdistetään muita mittareita kanssa mukaan toiminnasta ja niitä muita, jotka antaa sinne enemmän sisähtöä. Kyllä se tietenkin on semmoinen, että meidänkin kokoisessa organisaatiossa ja varmasti useimmissa on aika paljon erilaisia kyselyitä. Miten ne tavallaan kytketään toisiinsa, että ne tukee toinen toisiaan.

(38:24 – 38:45)
Tai toisaalta, että ei ole liikaa päällikkäisyyttä. Antavat ehkä sitten meillekin osin tällaisia lyhyemmällä aikavälillä toteutettavia kyselyitä, jotka antaa semmoista indikaatiota, että ollaanko menossa oikeaan suuntaan. Mutta tämä on myöskin se yksi pointti.

(38:46 – 39:06)
Niin, että miten paljon pulsseja ja minkään niiden rooli on siinä rinnalla ja sitten miten ne yhdistetään. Kyllä, koska helposti saattaa tulla sellainen kyselyähky. Ja se vaikuttaa kaikkien kyselyjen vastaamisaktiivisuuteen.

(39:06 – 39:20)
Kyllä, joo. Ja siinä varmaan, jos miettii tekoälyä, että miten niitä voisi summata yhteen näitä eri kyselyitä kanssa. Että ne ei jää liian erolliseksi.

(39:20 – 39:32)
Kyllä, ja sitten jo pelkästään se, että miten ne olisi mahdollisimman helposti saatavissa siellä siirtämisen henkilöiden. Että ne tulokset voi helposti sitten peilata. Ja löytyykin sitten niitä yhtymäkohtia.

(39:33 – 39:42)
Niin, joo. Ja tuohan jos miettii sitä yksittäistä ihmistä, jos hänellä on vastuulla joku yksikkö, niin hän haluaisi sen pureskellut vähän, miltä näyttää. Kyllä, kyllä.

(39:42 – 39:52)
Se olisi se ensimmäinen, ja sitten pitäisi päästä sen jälkeen katsoa vähän tarkemmin, että mitä ne nyt oikeastaan tarkoittavat. Ja nämä kaksi kyselyä vielä tuohon vähän erilaista sanomaan. Ja se on aika vaativaa, kun ajatellaan sitä työtä.

(39:52 – 39:57)
Ja sitten pitäisi katsoa ne toiminnan mittarit. Niin, joo. Vielä siihen siirtämisenä rinnalla.

(39:57 – 40:09)
Se on todella vaativaa työtä. Ja ottaa huomioon sitten vielä ne ihmiset siellä. Ja se, mikä on se tilanne siinä omassa tiimissä tai yksikössä.

(40:09 – 40:24)
Kaikki tämä, koko tämä. Tuo on loistava kuvaus sillä tavalla, että jos miettii käytännössä johdon tai esihenkilön kannalta, että mihin tilanteeseen hänet asetetaan. Annetaan näitä tietoja tulee aika paljon.

(40:25 – 40:35)
Ja rinnalla on sitten toiminnallisia mittareita ja muita mittareita. Ja sitten kaikki tämä taustatiedon ymmärtäminen. Nämä kaikki pitäisi sitten jotenkin yhdistää.

(40:36 – 40:41)
Kyllä. Ja pitäisi saada mahdollisimman helppoon muotoon. Koska minä uskon, että tänä päivänä se on sellainen kanssa.

(40:41 – 40:52)
Että ne olisi helposti. Että ei se vaatisi ihan ylitsepäätäytöntä. Voisiko sanoa työtä, että se olisi helposmuodossa.

(40:52 – 41:00)
Koska muuten ollaan siinä tilanteessa, että saadaan ne tulokset. Olipa se kysely mikään hyvänsä. Ja ne menee vähän sitten sinne, että katsotaan.

(41:05 – 41:15)
Meidän näkökulmastamme, että tämä pitäisi saada serverattua mahdollisimman helposti. Tämä iso kokonaisuus, ei yksittäinen vaan kysely. Tämä kokonaisuutta sille esihenkilölle.

(41:16 – 41:22)
Että hän voisi käyttää sitten aikansa siihen oleelliseen. Aivan. Henkilöstön kanssa työstää niitä asioita.

(41:22 – 41:27)
Niin, just. Että mitä tässä tehdään ja muuta. Että tehdään se helpoksi.

(41:28 – 41:36)
Kyllähän se esihenkilön tärkeä tehtävä on luoda sitä ymmärtämistä. Että tämä henkilöstökysely ja se tieto, mikä tulee ihmisiltä. Ja on sitten tämä toiminta.

(41:36 – 41:41)
Ne kuuluvat yhteen. Ne ovat omia saarikkeitaan. Joo.

(41:42 – 42:02)
Tässä on vähän sellaista saarikkeiden purkua kokonaiskuvan rakentamista ja jalostusta. Pitää tapahtua, että saadaan vähän vauhitettua tätä vielä eteenpäin. Ja siihen päälle sitten sinne tulevaisuuteen katsomisesta.

(42:02 – 42:14)
Kyllä. Ja sitten taas toisaalta, että ehkä vielä se semmoinen, että kyllä nekin on täytyy sanoa, että koko ajan täytyy olla pohdinnassa, että millä frekvenssillä ja kuinka usein näitä kyselyitä tekee. Kuinka paljon niitä on.

(42:14 – 42:21)
Että jää aikaa toihinkaan eteenpäin viemiseen. Se on vielä se yksi semmoinen. Että sehän on myöskin semmoinen tärkeä linjausasia.

(42:21 – 42:25)
Että miten näitä ja mitä toteutetaan. Joo, kyllä. Ehdottomasti.

(42:26 – 42:47)
Ja teillähän tietysti, jos ajatellaan sitä sen henkilön määrää, kuinka monta, teillä on erilaisia tulosalueita ja hyvin erilaista. Niin tietyllä tavalla teillähän henkilöstötutkimuksen tekeminen, niin siinä on tärkeää saada sen, niin kuin te määrittelette piirteet ja sitten te huolenneette, että joka ikinen taho siellä saa sen tuloksen. Sehän on aika haastava tämä ohjaustilanne.

(42:48 – 43:01)
Kyllä, kyllä. Ja sitten juuri tämä, että kun on hyvin erilaista työtä tekeviä siköitä tulosalueita, että sitten taas, että siellä pystytään löytämään ne oleviset asiat. Niinpä.

(43:01 – 43:11)
Ja sen takia sehän täytyy olla kyvykkyyttä sen sisällä. Kyllä. Että ei voi sellaista yhtenäistä ohjeistusta, että nyt nostetaan kehittämiskohdeiksi tai tämä on vahvuuksia.

(43:12 – 43:55)
Jotain tulee ja kyllähän meillä on semmoisia, mitkä yhdistää. Mutta sitten siellä on kumminkin niin vahvoja semmoisia ominaispiirteitä ja tulee siitä työstä. Joo, joo.

Ja tietyllä tavalla se lainausmerkeissä helpointa on tulosalue jo nämä isot suuntaviivat, mutta sitten kun mennään sinne ihan käytännön tekemään tulosalueita, siellä ei sitten enää, ne on taas sitten paljon haasteellisempia. Tämä on niin kuin teidän ympäristössä tämä skaalautuvuus on äärimmäisen tärkeää, mitä pystytään tuomaan siihen semmoista, mikä pystytään tukea sitä koko organisaatiota. Kyllä, ehdottomasti.

(43:55 – 44:18)
Tässä oikeastaan sitten päästään siihen, mitä tekoäly jatkossa pystyy tuomaan ja tekemään. Onko vielä jotain, Eva, mitä haluaisit nostaa esille tästä? Kyllä minä uskon, että tässä on tullut niitä semmoisia kaikkein olollisimpia asioita. Varmasti paljon erilaisia näkökulmia voidaan tähän ottaa.

(44:18 – 44:35)
Ja kyllä tässä täytyy tuntosarvet olla, kukaan voisi sanoa vähän, mihin suuntaan mennään ja mikä olisi semmoinen tieto, mitä nämä kyselyt tuottaa, mikä palvelee sitä omaa organisaatiota. Kyllä, johtoon ja käytännön tekemistä sitten. Kyllä, kyllä.

(44:36 – 45:11)
Mutta ehkä sillä lailla voi vetää yhteyttä, että tietyt perusasiat pitää olla kunnossa, että selkeä kyselysisältö ei liian pitkä konkreettisia asioita ja sitten, että johto on siihen täysin siitoutunut. Ja se on riittävä monessa paikassa esillä aidosti. Mutta sitten sen päälle se tuki ja eri asioiden tietojen yhdistäminen ja tulevaisuuteen katsominen, ne on niitä asioita, mitä on mahdollista viedä eteenpäin.

(45:13 – 45:47)
Kiitos Eeva, tämä oli todella avaava. Mutta nyt jos mietitään, mitä tästä tulevaisuudessa, mihin suuntaan ollaan menossa, mikä on ehkä mahdollisuuksia tästä eteenpäin, kun nähdään, miten nämä asiat kehittyy, niin Mikko voisi pikkasen sitä kanssa avata pikkasen tätä puolta. Joo, mä voin avata vähän sitä.

(45:48 – 46:12)
Mitä tulevaisuus tuo tullessaan? Mitä se tarkoittaa jatkossa tämä tekoäly erilaisissa tutkimuksissa? Varmaan itse asiassa voi olla kiinnostavaa kuulla, mitä te olette mieltä siitä kaikista näistä asioista. Mutta mikä se iso asia? Me nähdään, että tekoäly myllertää tällä hetkellä työelämää. Kaikenlaisia uhkakuvia nähdään siitä ja kaikenlaisia mahdollisuuksia.

(46:12 – 46:57)
Puhutaan siitä, että sieltä tulee superälykäs tekoäly, joka hoitaa kaiken. Kyllähän se on fakta, kun näkee sen, että meidän työelämä on muuttumassa ja työt ovat muuttumassa sen takia. Mitä se tarkoittaa, jos me keskitymme pelkästään siihen, että mitä se tarkoittaa tutkimuksen näkökulmasta? Meillä on ajatellut, että kun jos miettii sitä, että HUS tekee paljon taustalla tutkimusta, joita koko ajan tulosten suhteen yhdistää näitä asioita ja kerää sitä kautta ymmärrystä siitä, että miten se menee, niin sehän on jatkossa menossa siihen, että tämä älykäs analyysi, joka kuului harvoille, tulee kaikille, jotka sitä palvelua pääsee käyttämään ja tutkimusdataa.

(46:57 – 47:27)
Se on todella mielenkiintoinen tilanne. Jos ajatellaan sitä, että vaikka joku vetää osastoa, hänellä on 3000 ihmistä, niin jos hän aikaisemmin olisi vaatinut tutkia, joka sanoisi, että selvitäppä näiden kahden syyn ja seurausyhteydet ja vertaa sitä vielä vaikka meidän henkilövaihtuvuuteen, niin tämmöisiä asioita muuttuvat enemmän meille helposti käytettäviksi. Mitä se tarkoittaa oikein? Sehän onkin hyvä kysymys.

(47:28 – 48:10)
Tämä on ensinnäkin se, että tämmöinen älykäs tutkimustyö yhtäkkiä onkin helposti saatavilla. Mehän ollaan kaikki koettu sitä, että sehän itse asiassa tekee jo nyt sitä, mutta sitten kun on olemassa tietty konteksti, niin se antaa uusia näkökulmia, mitä ihmiset voivat kehittää itseänsä siellä. Niin, jos mietitään tätä, että miten paljon puhutaan nyt siitä, että koko asian tuntijatyömuutoksessa tulee agentteja, jotka tekee siellä taustalla niitä asioita, mitä aikaisemmin asiantuntijat tehneet, ja saa käyttöön paljon enemmän uusia konteksteja sitten siihen, mitä pystyy käsittelemään, ja tekee niistä erilaisia yhteenvetoja.

(48:11 – 48:52)
Meillä on tutkijoita läjäisit organisaation palveluksessa tätä kautta. Se on aika massiivinen mahdollistava tekijä kaiken kaikkiaan, mitä pystytään sieltä saamaan irti. Kyllä, ja sehän on myös, Eeva, sinullekin, että jos ajatellaan tilanne, että vaikka haluttaisiin tietää vaikka sairaanhoitojen ikäryhmittäin tuloksien vertailtavuus kaikkien kyselyiden suhteen, niin se voi muuttaa tämän asian sieltä, että miltä kuulostaa, kun sä voit sanoa kysyä, että hei, kerro mulle nyt, mikä on tässä tällainen isoin trendi vaikka sairaanhoitojen tuloksesta.

(48:52 – 49:02)
Kaikki laitetaan eri kyselyt, ja otetaan siihen vähän taustatietoa. Ihmisillä ja älyllämisellä aika pitkään tämä kehittyy. Kyllä, kyllä.

(49:04 – 49:30)
Tämä on yksi, ja voisin sanoa, että näen, että tässä on kolme asiaa, mitä tämä tekoälyvien tulevaisuudessa tekee. Tämä on yksi asia, että tietyllä tavalla se älykkyys tulee helpoksi meille, ja helpoksi käyttää, ja se avaa uusia mahdollisuuksia myöskin kehittämiseen. Uskon, että se mahdollisuus, mitä on tässä tiedossa, mitä kerätään näillä kaikilla kyselyillä, niin se on entistä paremmin kaikkea saatavilla.

(49:30 – 50:02)
Se ei ole enää vain tietyn joukon tai johdon tai HR-analytiikan taholla. Toinen asia, mikä muuttuu myös, joka on mielenkiintoista nähdä, mihin se menee, on se sellainen tilanne, että kun puhutaan aina sitä, että kysytään eri rytmeissä, ja että tietyllä tavalla se, että on ajastettu malleja, miten kysytään, niin uskon, että se menee siihen suuntaan, että se aika, että milloin kysytään, niin se muuttuu vähän erilaiseksi. Se kysyy sinulta silloin niitä asioita, jotka ovat sinulle tärkeitä.

(50:02 – 50:36)
Se voi olla enemmän henkilökohtaista se kysyminen. Tämä pistää monen henkilöstötutkimuksia tekevän omakin päänsä, että hetkinen, mitä tämä nyt tarkoittaa? Eikö minä voi päättää, milloin kysely lähtee? Miten se toimii? Mutta se ei ehkä taustalla aiotu sen, että jos meidän tavoite on se, että ihmiset voivat hyvin, ja johtotietä ja organisaatiotyötä, mihin mennään, ja ihmiset voivat kehittyä siinä, niin ei se vaadi sitä, että se kysytään tietyllä rytmillä kaikilta samaan aikaan. Ainoa, mikä siinä aiheessa on, että tietysti kun halutaan tuloksia käydä yhdessä läpi, niin se on se ainoa vaatimus siellä.

(50:37 – 50:50)
Mutta jos henkilökohtaisesta kehittymistä tullaan, niin se voi olla sitä, että se kysyminen onkin itse asiassa sinusta riippuvainen osittain. Ja se voi kysyä tarkennuksia. Se voi selvittää, että minkä takia niitä juurisyitä, miksi sinä olet näin kokenut.

(50:51 – 51:10)
Ja sitten sen juurisyyden avulla syntyy tilanteita, joissa tekoäly kertookin, että hei, että minä selvitin, että tässä on tällainen tilanne, että tämän sinun oman tiimin tilanteessa nämä pari asiaa on noussut. Minä olen nyt vähän kysynyt lisää tarkemmin tietoa. Haluatko sinä kuulla, että mitä tämä tarkoittaa? Itse asiassa minulla ei ole sinulle ehdotus siitä, että mitä sinun kannattaisi tehdä seuraavaksi.

(51:11 – 51:34)
Miltä tämä kustaa? Minulle lähti ensimmäinen mieleen, että jos ajatellaan, että tehdään tällaisia laajempia kyselyitä, että voisiko se sitten seuraava vaihe olla, kun tarvitaan sitä tsekkaustietoa. Että siellä ei tulisikaan koko organisaatiolle kaikki samat, vaan siellä tulisi nousi sen tulosten pohjalta, tulisi sitten sellainen valikoidut kysymykset. Ne voi olla siitä setistäkin, jotka on siellä.

(51:34 – 51:45)
Ne tulisi sinne sitten… Jotka on relevantteja. Niin, jotka on vaikkapa tulosalueet tai joku sellainen määrä siellä. Niin ne olisikin poimittu sieltä sitten sen aikaisemman perusteella.

(51:45 – 51:57)
Kyllä, juuri näin sitä. Tämähän on se tekoäly. Ja mikä tässä on se just se valtava tietomäärä, niin sen helppo analysointi ja tämmöinen yhdistäminen.

(51:57 – 52:07)
Että rikotaan myöskin sitä aikamäärätä. Se varmasti muuttuu. Mutta sitten myöskin, mitä sinä Eeva sanoit, se on yksi asia, mikä on helpottumassa, on tietojen yhdistäminen.

(52:08 – 52:30)
Ja kun sinä puhuit agenteista, niin sitähän se itse asiassa on. Ja kuka sitä tietoa yhdistelee, sekin muuttuu. Eli jos ajatellaan sitä HR-näkökulmasta, niin olisipa hienoa, kun voisin ottaa kaikki nämä toiminnan mittarit ja nämä kaikkia sanovaa.

(52:30 – 52:43)
Kerro mulla nyt, mikä näyttää tärkeältä. Mutta sitten jos ajatellaan sitä, että mihin se tekoäly menee, niin myös sillä, että se sama tietojen yhdistely on myöskin tarjolla sitten esihenkilöille jollain tavalla. Hänen oikeuksensa perusteella.

(52:44 – 52:56)
Niin sitten me ollaan vähän erilaisessa maailmassa, kun kaikilla on tietoa enemmän. Mutta se on hyvä kysymys, että sitä mä en tiedä, että mitä tämä kaikki homma oikeasti pyörähtää. Mutta mä veikkaan, että tähän suuntaan se menee.

(52:56 – 53:19)
Että tietoa saadaan vain entistä paremmin hyödynnettyä. Ja siis tietyllä tavoin se jatkuvuus muuttuu erilaiseksi. Ja kyllähän se sellainen älykkään kehitystyön apuna tekoäly on aivan loistava, ja tulee ehdottomasti kehittyä paljon.

(53:20 – 53:36)
Mutta en tiedä, tuleeko teille mieleen jotain muita sellaisia asioita, mitä en ole maininnut, mitä tuohon liittyen olisi. Kyllä ne varmasti ovat myöskin niitä, mitä odotetaan. Niitä asioita, mitkä auttavat toiminnan kehittämisessä.

(53:37 – 54:08)
Ja tietyllä tavalla jos tietynlainen muistutteluasian puuttuminen, esihenkilön sparraaminen. Että asiat ei helposti unohtuisi tietyissä vaiheissa, ja niihin palaaminen, ja mitä on tapahtunut. Tällainen jatkuvuuden rakentaminen siihen sitten, että on joku yksi henkilöstötutkimus, niin mitä sen jälkeen tapahtuu, se polku.

(54:08 – 54:38)
Niin siihen skaalautuva tuki. Me tarvitaan tietojen yhdistämistä, analyysitukea, mutta ihan hyödyntämisprosessissa asioiden muistuttaminen, välitiedon antaminen, tiedon kokoaminen. Tämä on varmaan yksi polku, mihin se on aika luonteva.

(54:38 – 55:13)
Kyllä, uskon, että se jossain vaiheessa menee siihen varmasti, että minä vaikka siellä esihenkilön, että hei, olen nyt miettinyt, että minun pitäisi mennä, minä haluaisin oppia tämmöisen teoriaan, ja ajattelin, että minä menisin kurssille tämmöiseen. Mitä sinä olet mieltä, jos minä menen tämmöiselle kurssille, vaikuttaako se siihen, millä tavoin tuloksia minä saan? Onko minä parempi esihenkilö sen jälkeen? Varmaan se tuo tämmöisiä jännityksiä. Kyllä minä uskon, että jos miettii taas organisaatiota, joka käyttää henkilöstötutkimuksia, niin eihän se poista sitä, vaan enemmänkin tulee se, että se tulee entistä kriittisemmäksi.

(55:13 – 55:47)
Että sinulla pitäisi olla antorit, joilla sinä huolehdit ihmisistä. Sillä tavalla se suunta menee. Joo.

Että mahdollisuuksia on erittäin paljon ja polkuja eteenpäin. Voisi sanoa, että nyt jo on näitä teknisiä edellytyksiä viedä näitä asioita eteenpäin, ja meillä on kehityspolkuja viedä näitä asioita eteenpäin. Kaikki ei ole huomenna valmista, mutta tämä on semmoinen, johon me ollaan sitouduttu ja tullaan viemään isosti eteenpäin.

(55:48 – 56:01)
Saadaan enemmän irti organisaatioille tuosta. Että jotain kysymisen jälkeen tapahtuu sitten kaiken kaikkiaan. Kyllä tämä on myöskin semmoinen osa-alue, jonka pitää voida valmistamaan organisaatiota esihenkilöitä.

(56:01 – 56:10)
Se on totta. Myöskin se, että mennään tähän maailmaan, ja miten saada tästä sen parhaan hyödyn. Ja vaihe kerrallaan.

(56:10 – 56:24)
Kyllä, ehdottomasti. Ja asia eteenpäin. Tämä varmaan tulee näkymään ihan kaikessa meidän tekemisessä, monessa muussakin, että ei pelkästään tässä henkilöstötutkimuksessa.

(56:25 – 56:57)
Mutta henkilöstötutkimus, koska tämä tulee menemään, menee niin vahvasti kaikkien iholle organisaatiossa. Henkilöstötutkimus on siinä mielessä ehkä vähän poikkeuksellinen tutkimus, että se koskettaa koko organisaatiota, ja menee monen esihenkilön todella iholle. Siinä se on vähän erilainen luonteeltaan, ja siihen pitää valmistaa monen asian ja luoda valmiuksia.

(56:59 – 57:20)
Meillä ei ole muuten yhtään, onkohan se tullut paljon kysymyksiä, olisiko meidän pitänyt katsoa vielä, vaihdetaanko, onko meillä aikaa katsoa kysymyksiä. Tuossahan on vielä tosiaan, jos kiinnostaa, niin jatkokeskusteluita mielellään jutellaan lisää tietysti näistä asioista. Joo, tuossa on, jos haluaa nopeasti, voisi kannata tuosta mielellään keskustella.

(57:20 – 57:50)
Näytetään demoa, ja keskustellaan tarkemmin näistä aiheista, ja näytetään meidän alustademoakin, ja mitä tämä konkreettisesti tarkoittaa. Tässä ei ollut mahdollisuutta sinne pelin alle katsoa kovin tarkkaan, mutta mielellään tehdään se. Katsotaan, löytyisikö, onko siellä jotain.

(57:51 – 58:03)
Joo, katsotaanko. Nyt on hyvä, jos ei ole vielä tullut kysymyksiä, on chatti, ja siellähän katsotaan, näkyykö. Nyt on hyvä aika kysyä.

(58:03 – 58:24)
Nyt on hyvä aika kysyä. Jos jollekin tulee joku aihe mieleen, niin nyt on hyvä aika kysyä. Sehän on toinen asia vielä samalla, jos joku vielä kirjoittaa, tämä työelämän muutoksen, että mitä tämä tekoäly tarkoittaa meidän kaikkeen töille.

(58:25 – 58:51)
Minä uskon, että monethan ajattelee, että se varmasti on olemassa töitä, joita ei enää jatkossa joskus ole, mutta uskon, että monelle ihmiselle se myöskin helpottaa, että semmoiset toisteet ja asioita, joita me tehdään, niin ne poistuu niiltä työstä. Toivotan tervetuloa sen asiaan, ainakin itse kuitenkin mietin, että se helpottaa niissä. Se on iso mahdollistava tekijä meille kaikille.

(58:52 – 59:04)
Hyvä. Kiitos kaikille. Tämä oli aihe, joka on todella meitä kaikkeen lähellä.

(59:04 – 59:17)
Jos teille tulee tosissaan haluttaa tietää lisää, haluttaa keskustella tarkemmin, niin mielellään jutellaan tästä ja esitellään meidänkin alustaan. Kiitos.