Tekoäly haistaa, milloin ihmiset käyttävät rahaa lemmikkeihinsä – Mustin ja Mirrin työvuorolistoja trimmataan algoritmilla

Oppivat algoritmit muuttavat työelämää ja työnhakua lähivuosina. Voit saada yllättäviäkin työtarjouksia.

algoritmit
Algoritmi -grafiikka
Laura Merikalla / Yle Uutisgrafiikka

Miltä kuulostaisi ajatus, että tekoäly suunnittelisi työvuorosi?

Ehkä mieleesi hiipii huoli.

Miten käy arkeni? Ymmärtävätkö algoritmit, että tiistai-iltana on päästävä treeneihin? Ehdinkö hakea lapseni päiväkodista klo 16?

Oloasi ei helpota, että mediassa tekoälyn on kerrottu vievän työpaikat.

Kenties vartuit katsoen elokuvia, kuten 2001: Avaruusseikkailu, Terminator tai Matrix. Tieteispelkoihin palaamme tuonnempana.

Mutta voisiko tekoäly laatia työvuorolistasi etevämmin ja tasapuolisemmin kuin pomosi?

Tässä jutussa selvitetään, miten algoritmien aika näkyy työelämässä ja toisaalta työnhaussa.

Hengitä rauhassa. Toistaiseksi ei ole mitään pelättävää.

Tekoäly löytää sinut

Hyvästi perinteinen CV ja työhakemusten väkertäminen?

Ei niistä taideta päästä kokonaan eroon. Mutta niiden merkitys vähenee ja muoto muuttuu.

Nykyisin työnhakija joutuu täyttämään työhakemuksen erikseen jokaisen yrityksen sähköiseen rekrytointijärjestelmään. Tämä vie paljon aikaa ja energiaa.

Digitaalisuuteen ja työelämään perehtynyt psykologi Juho Toivola uskoo, että teknologia voisi tehdä työnhausta nykyistä jouhevampaa ja miellyttävämpää hakijan kannalta.

Emme ehkä hakisi niin usein vääriin työtehtäviin. Toisaalta voisimme saada algoritmien ansiosta ehdotuksia työtehtävistä, joihin emme edes älyäisi hakea.

– Tekoälystä on tulossa uusi headhunter, joka pystyy poimimaan sopivimmat ihmiset työmarkkinoilta. Siitä tulee myös uusi ammatinvalintapsykologi, joka ehdottaa työnhakijoille uudenlaisia ja hieman yllättäviäkin työtehtäviä, Toivola arvioi.

Juho Toivola
Tekoäly pystyy ratkomaan useita työelämän ongelmia paremmin kuin ihminen, sanoo psykologi Juho Toivola.Kalevi Rytkölä / Yle

Toivola on kouluttaja ja konsultti. Hän on tehnyt töitä henkilöstöhallinnon ja työnantajamielikuvan johtajana muun muassa Finnairilla. Nyt hän on teleoperaattori Elisan resurssointipäällikkö.

Lisäksi Toivola työskentelee neuvonantajana People Geeks -yrityksessä, joka auttaa yrityksiä saamaan tolkkua digitalisaatioon.

Toivola uskoo, että työnhaussa yleistyvät keskitetyt tietopankit. Työnhakijat laativat profiilin, josta käy ilmi ihmisen tarina. Mitä osaan, mistä olen tullut, mihin olen menossa.

Amerikkalainen verkostoitumispalvelu LinkedIn on tunnetuin esimerkki, mutta sen rinnalle noussee yksityisistä yrityksistä riippumattomia, julkisia alustoja.

Työnhakija antaisi rekrytoijille käyttöoikeuden omaan dataansa, ja tämän jälkeen digitaaliset headhunterit pääsevät vauhtiin.

– Kun tekoäly näkee, missä henkilö viihtyy ja pärjää, niin se pystyy antamaan urasuosituksia. Hei, nyt olisi tämäntyyppinen tehtävä, jossa sinun vahvuutesi pääsisivät todennäköisesti oikeuksiinsa, ja sinulla olisi mahdollisuus oppia vielä uusia asioita.

Vainukoira digijäljen perässä

Useiden tietolähteiden tutkiminen ja yhdistely yleistyvät. Sovellukset haistelevat työnhakijan digitaalista jalanjälkeä verkosta. Julkiset somepäivitykset, blogimerkinnät tai videot kertovat hakijasta paljon.

Viimeistään nyt kannattaa pohtia, mitä someen syytää.

Joberate (siirryt toiseen palveluun)-palvelu selvittää oppivien algoritmien avulla, milloin työntekijä todennäköisesti suunnittelee työpaikan vaihtamista. Tämä on kuumaa kamaa työvoimapulassa riutuvilla aloilla.

Algoritmit seuraavat työntekijän käyttäytymistä julkisilla alustoilla, kuten Facebookissa ja LinkedInissä. Johtopäätöksiä ohjelmisto vetää esimerkiksi työpaikkailmoitusten selailun ja peukutusten perusteella.

Vielä nyt henkilöstöjohtamisessa on tyypillisempää käyttää ohjelmistoja, jotka tyytyvät profiloimaan ja listaamaan työnhakijoita paremmuusjärjestykseen jonkin halutun kriteerin perusteella.

Tällaista teknologiaa hyödyntää esimerkiksi kodinelektroniikkaa myyvä Gigantti.

Marssitaan siis Helsingin keskustassa sijaitsevaa myymälään, jossa kauppoja hieroo tuoteryhmävastaava Teemu Lassila. Hän lukeutuu huippumyyjiin, jollaisia kutsutaan Gigantissa lempinimellä Top Gun.

Gigantin tuoteryhmävastaava, myyjä Teemu Lassila.
Gigantin mukaan huippumyyjä on oma-aloitteinen, uskaltaa lähestyä asiakkaita ja sietää myös stressiä. Myyjät näkevät myyntituloksensa jatkuvasti. Tuoteryhmävastaava Teemu Lassila on työskennellyt firmassa neljä vuotta.Kalevi Rytkölä / Yle

Verkkotesti rankkaa työnhakijoita

Gigantin myymälässä kiiltelee pitkä rivi älypuhelimia, läppäreitä, telkkareita. Niissä on tolkuton määrä speksejä. Mikä olisi passeli meikäläiselle?

Hyvä myyjä uskaltaa lähestyä asiakasta ja jaksaa kuunnella tämän tarpeita. Rivien välistä on aistittava, mitä asiakas oikeasti etsii juuri sillä hetkellä. Turinatuokion pitäisi päättyä kauppoihin.

Teemu Lassila ei vaikuta showmieheltä. Hän asettelee sanansa rauhallisesti. Mikä häntä ajaa eteenpäin työssä?

– Kilpailuvietti. Eihän tätä muuten jaksaisi tehdä, Lassila naurahtaa.

Kisa myyntiluvuista käydään tiskin takana seisovan kollegan kanssa. Hyvässä hengessä, Lassila lisää.

Gigantti haluaa palkata lisää Lassilan kaltaisia myyjiä, ja teknologia on valjastettu siinä avuksi.

Gigantin henkilöstöpäällikkö Päivi Mäenpää kertoo, että yritys on selvittänyt, millainen on ideaali myyjä.

Pohjatyönä Gigantti teetti persoonallisuus- ja kykytestejä myyjillään. Testituloksia peilattiin työntekijöiden myyntituloksiin.

Näin syntyi profiili myyjän ominaisuuksista, jotka todennäköisesti ennustavat hyvää myyntiä.

Gigantin henkilöstöpäällikkö Päivi Mäenpää.
Teknologia voi auttaa rekrytoijaa tekemään objektiivisia päätöksiä, arvioi Gigantin henkilöstöpäällikkö Päivi Mäenpää.Kalevi Rytkölä / Yle

Giganttiin myyjäksi haluava täyttää kolme verkkopohjaista testiä. Niillä mitataan hakijan motivaatiota, oppimiskykyä ja toimintaa asiakastilanteissa.

Ohjelmisto laatii tulosten perusteella myymäläpäälliköille ennusteen siitä, kuinka hyvin työntekijä luultavasti pärjäisi myyjänä.

Jos hakijoita on paljon, heidät rankataan järjestykseen pisteiden perusteella. Hieman yllättäen parhaat löytyvät usein joukon keskivaiheilta, ei suinkaan kärjestä.

Suurimman pistepotin saaneet ovat loogisia ajattelijoita, mutta se ei takaa, että jaksaa asiakkaita päivästä toiseen.

Ihminen palkkaa kaltaisiaan, ohjelmisto syynää osaamista

Mäenpää painottaa, että rekrytointipäätöstä ei tehdä pelkän soveltuvuustestin perusteella. Aiempi työkokemus, opinnot ja työhaastattelu painavat edelleen vaakakupissa.

Esikarsintaa tekevät algoritmit säästävät rekrytointeja tekevien myymäläpäälliköiden työaikaa ja siten yritykseltä rahaa.

Firman menestyksen kannalta rekrytoinnit ovat äärimmäisen tärkeitä, sillä Pohjoismaissa konserni palkkaa 2 000 ihmistä vuodessa satoihin myymälöihin.

Mäenpään mukaan ohjelmistoteknologian käyttö vähentää myös huteja rekrytoinneissa. Soveltuvuustestit kun antavat objektiivista tietoa hakijan osaamisesta riippumatta tämän sukupuolesta, iästä, etnisestä tausta tai ulkonäöstä.

– Ihmisellä on tapana rekrytoida itsensä kaltaisia työntekijöitä. Tällä voidaan vähentää inhimillistä erehtyväisyyttä, hän sanoo.

kuvassa kuva kaappaus Gigantin verkkotestistä
Gigantti selvittää verkkopohjaisilla soveltuvuustesteillä muun muassa sitä, miten työnhakijat toimisivat arkisissa myyntitilanteissa. Kuvakaappaus on otettu myyjille suunnatusta verkkotestistä.Gigantti

Soveltuvuustestit ovat olleet käytössä nyt muutaman vuoden ajan. Mäenpään mukaan konsernissa on todettu, että uudella tavalla palkatut myyjät tuottavat firmalle aiempaa parempaa tulosta.

Gigantin käyttämä ohjelmisto ei ole tekoälyä. Termiä käytetään usein algoritmeista, jotka oppivat tiedon kertyessä. Varsinaisen tekoälyn löytämiseksi suomalaisesta henkilöstöjohtamisesta on mentävä eläinten maailmaan. Keskelle koirien valjaita ja kissanleluja.

Datamassa paljastaa ihmisten liikkeet

Et löydä etsimääsi tuotetta, eikä myyjää näy missään. Tuttu tuska?

Pulmana on usein se, että myyjiä ei ole riittävästi töissä siihen aikaan kun asiakkaat ryysivät myymälöihin. Simppelin kuuloinen mutta visainen pulma. Nyt sen ratkomiseen haetaan apua tekoälystä.

Suomessa ensimmäisten joukossa on liikkeellä lemmikkieläintarvikkeita myyvä Musti ja Mirri.

Yritys selvittää tekoälyn hyödyntämistä työvuorojen suunnittelussa. Maajohtaja Juhana Lamberg kertoo, että tavoitteena on huolehtia, että henkilökuntaa on myymälöissä oikea määrä, oikeaan aikaan.

– Tekoäly voi ennustaa tulevat asiakasmäärät ja laatia tunti- ja päiväkohtaiset tarpeet myymälöille, Lamberg kertoo.

Tällä pyritään parantamaan asiakaspalvelun laatua ja siten lisäämään myyntiä.

Nea Ikonen
Musti ja Mirri haluaa vapauttaa myymäläpäälliköiden työaikaa työvuorolistojen tekemisestä myyntityöhön. Kuvassa on myyjä Nea Ikonen Helsingin Kaivopihan myymälästä.Kalevi Rytkölä / Yle

Tekoälyn hienous perustuu siihen, että se voi ahmia käsittämättömän määrän data-aineistoa ja löytää toisiinsa vaikuttavia ilmiöitä.

Mustin ja Mirrin tapauksessa myyntiennuste laadittiin Oulun seudun myymälöille. Ennusteen pohjaksi tekoälylle syötettiin muun muassa kymmenen miljoonaa sähköistä kuittia ja tiedot 2,6 miljoonasta työtunnista.

Pilotissa työvuorosuunnittelija sai vuorolistojen pohjaksi tekoälyn laatiman ehdotuksen siitä, miten työtunnit kannattaisi sijoitella asiakasvirtojen perusteella.

Tekoälyn tarkoitus ei ole korvata vuorolistan tekijää, vaan auttaa tätä tekemään parempia päätöksiä. Ihminen huolehtisi edelleen esimerkiksi vuorotoiveiden täyttämisestä.

Mitä tekoäly sitten ehdotti? IBM:n Watson-tekoälyyn pohjaava ohjelmisto kehotti vähentämään työtunteja aamuista ja myöhäisilloista, ja lisäämään niitä klo 18–19 tienoilla.

Projektin vetäjänä toimiva konsultti Pauli Dahlbom People Geeks -yrityksestä kertoo, että alustavat tulokset ovat mallinnuksen perusteella lupaavia.

– Työvoimakulut vähenevät, mutta asiakaspalvelun laatu ja myynti kasvavat.

Tekoälylle pitää opettaa, ketkä ovat koiraguruja

Musti ja Mirri on siirtymässä samaan aikaan keskitettyyn työvuorosuunnitteluun, mikä vapauttaa myymäläpäälliköiden työaikaa myynnin johtamiseen.

Tämä on perusteltua, sillä data-analyysin mukaan parasta tulosta ovat tehneet kokeneet myymäläpäälliköt.

Dahlbomin mukaan he ovat kuitenkin tyypillisesti tehneet hiljaisia aamuvuoroja. Illan vilkkaina tunteita myymälöissä taas on käytetty paljon tarvittaessa töihin tulevia kiireapulaisia.

Dahlbom arvioi, että työvuorosuunnittelun keskittäminen ja optimointi voisivat säästää vuorosuunnitteluun käytettyä työaikaa koko konsernin tasolla noin 6 000 työtunnin edestä vuodessa. Samalla vakituiselle väelle voitaisiin tarjota, toiveiden mukaisesti, lisää tunteja, ja vähentää keikkatyövoiman käyttöä.

Maajohtaja Lamberg painottaa, että työvuoroja ei voi tehdä yksioikoisesti tekoälyä kuunnellen ja huippumyyjiä suosien.

Ketjun sadassa Suomen-myymälässä on paljon muutakin työtä kuin myyntiä, esimerkiksi kuorman purkamista, siivoamista ja kassavuoroja.

Tekoälyä pitäisi muutenkin koulia vielä paljon talon tavoille ennen kuin se voi laatia työvuorolistan pohjia.

Myymälöissä pitää esimerkiksi olla paikalla sekä kissa- että koiraguruja, jotta asiakaspalvelu pelaa.

Nea Ikonen
Päivällä myymälöissä on rauhallista. Asiakaspiikki osuu usein alkuiltaan. Kuvassa myyjä Nea Ikonen Kaivopihan myymälästä.Kalevi Rytkölä / Yle

Aiemmin työnvuorolistojen suunnittelun pohjana on käytetty myyntiraportteja, ja kokemuksen myötä kertynyttä näppituntumaa myymälöiden arjesta.

Käytännössä tämä on johtanut osaltaan siihen, että työtunnit ovat jakautuneet epätasaisesti eri myymälöiden välillä.

– Tällä pyritään myös tasa-arvoisuuteen työtunneissa, Lamberg sanoo.

Mustin ja Mirrin on tarkoitus kokeilla seuraavaksi, kuinka hyvin tekoälyn laatima ennuste istuu käytännössä myymälöiden arkeen. Päätöksiä jatkosta tehdään kenttäkokeiden jälkeen.

Sitten tapahtuu jotain yllättävää.

Soitan pilotissa mukana olleelle ihmiselle kysyäkseni lisätietoja. Hän kuulee puhelun aikana ensimmäistä kertaa, että pilotissa hyödynnetään tekoälyä.

Tekoäly-termiä ei ole lausuttu ääneen. Ehkei ole uskallettu.

Kuka saa päättää ihmisen arjesta?

Tätä täytyy kysyä digipsykologi Juho Toivolalta. Hän tuntee Mustin ja Mirrin tapauksen pääpiirteissään, sillä hän toimii projektia vetäneen People Geeks -yrityksen neuvonantajana.

– On ehkä turvallisempaa vielä puhua automatisaatiosta, robotisaatiosta, digitalisaatiosta tai algoritmeista kuin tekoälystä. Tekoälystä tulee ihmisille mieleen Terminator-elokuvat tai HAL9000.

HAL9000 oli Stanley Kubrickin ohjaaman 2001: Avaruusseikkailu -elokuvan tietokone, joka kääntyi ihmistä vastaan.

Juho Toivola
Tekoälyä täytyy ohjata viisaasti henkilöjohtamisessa, sanoo Juho Toivola. Esimerkiksi data-aineiston ja tekoälyä ohjaavien kriteerien täytyy olla kunnossa.Kalevi Rytkölä / Yle

Skeptisyydelle on toki syynsä. Kuuluisa esimerkkitapaus on Microsoftin Tay-niminen tekoäly, joka muuttui rasistiseksi öykkäriksi hengailtuaan vuorokauden viestipalvelu Twitterissä.

Tämä tosin johtui siitä, että Twitterin käyttäjät alkoivat syöttää Tay’lle verbaalista kuraa, jota tämä toisti papukaijana.

Mustin ja Mirrin maajohtaja Juhana Lamberg vahvistaa, että tekoäly-termiä ei ole haluttu käyttää henkilöstön suuntaan viestittäessä.

– Tekoälystä me ei olla sellaisenaan puhuttu. Se selkeästi tuntuu isolta asialta ja vähän pelottavaltakin. Pääviesti on ollut se, että me käytämme järjestelmiä hyväksi, että saamme myymälätiimeille parhaat mahdolliset työvuorolistat.

Lääketieteessä tuskin ketään haittaa se, että itseoppivat algoritmit etsivät syöpäsoluja kudosnäytteistä patologin työn helpottamiseksi. Tai että hissejä ja liukuportaita valmistava Kone ennakoi laitteistojen huoltotarvetta etänä tekoälyn avulla.

Mutta työvuorolistojen optimointi on ihmistä koskevaa päätöksentekoa. Se tulee iholle.

Toivola painottaa, että teknologia itsessään ei ole hyvä tai paha, moraali on käyttäjän vastuulla.

Ja jos algoritmien louhima data on vinoutunutta, myös johtopäätökset menevät metsään, vaikka algoritmi toimisi teknisesti täydellisesti.

Toivolan mukaan tekoälystä puhutaan varoen henkilöstöjohtamisessa myös EU:n tietosuoja-asetuksen vuoksi.

Toukokuussa lopullisesti voimaan astuva asetus edellyttää yritysten kertovan palveluidensa käyttäjille, miten tietoja kerätään, ja milloin käyttäjä on kohteena algoritmien avulla tehtävälle profiloinnille ja automaattiselle päätöksenteolle.

– On vahvasti linjattu, ettei ihmisiä koskevia päätöksiä saisi tehdä yksinomaan algoritmien tai profiloinnin toimesta, Toivola sanoo.

Tämä tarkoittaa myös sitä, että tekoäly ei voi palkata ihmistä. Ainakaan niin kauan kuin nykyinen EU-lainsäädäntö on voimassa ja sitä noudatetaan.