Miten tekoäly ratkaisee työnvälityksen haasteita: Case Tampere

Osaamispohjainen työnvälitys perinteisten titteleiden sijaan

Aloite on jo saanut kansallista huomiota ja noussut esiin mediassa yhteistyössä porilaisen HeadAI:n kanssa, jonka tekoälypohjainen analyysi oli keskeisessä roolissa työnhakijoiden taitojen ja työnantajien tarpeiden yhdistämisessä.

Olemme ylpeitä voidessamme kertoa, että meillä Digitalistilla oli merkittävä rooli hankkeen strategiassa, palvelumuotoilussa ja yhteistyön fasilitoinnissa.

Perinteinen tapa yhdistää työntekijät ja työpaikat perustuu usein pelkästään työnimikkeisiin ja tutkintoihin. Nopeat muutokset työmarkkinoilla kuitenkin edellyttävät yrityksiltä siirtymistä osaamispohjaiseen rekrytointiin, jossa keskiössä ovat konkreettiset taidot ja kyvyt, eivät pelkästään koulutustausta tai aiemmat tehtävänimikkeet.

Tampereen kaupunki tunnisti tämän muutoksen ja pilotoi tekoälyyn perustuvaa työnvälitysmallia, joka arvioi työnhakijoiden osaamista ja potentiaalia suoraan työpaikkojen käytännön vaatimusten pohjalta – ei vain ansioluettelossa mainittujen työnimikkeiden perusteella.

Tekoälyn rooli Tampereen osaamisvajeen ratkaisemisessa

Tekoälypohjaisen työnvälityksen ytimessä on työnhakijoiden osaamisen, kokemuksen ja siirrettävien taitojen analysointi, jonka avulla heidän taitonsa voidaan kohdistaa tarkasti paikallisiin työmahdollisuuksiin.

Tämä toimintamalli tuo mukanaan useita strategisia etuja:

Nopeampi ja tehokkaampi työnvälitys
Tekoäly analysoi tuhansia nimettömiä työnhakijoiden ansioluetteloita ja avoimia työpaikkoja samanaikaisesti, luoden tarkkoja osumia sekunneissa – jotakin, mitä perinteinen rekrytointiprosessi ei pysty skaalaamaan.

Piilevän potentiaalin tunnistaminen
Tekoäly löytää työnhakijoille mahdollisuuksia, joita he eivät välttämättä itse osaisi hakea, laajentaen heidän työnäkymiään ja potentiaalisten työnantajien määrää.

Taitojen kehittämisen tukeminen
Jos työnhakijalta puuttuu vain yksi tai kaksi keskeistä taitoa sopivaan työpaikkaan, tekoäly voi suositella täsmäkoulutuksia, jotka auttavat työnhakijaa täyttämään nämä puutteet nopeasti.

Käytännön esimerkki

Tampereen pilottiohjelman aikana tekoäly yhdisti työnhakijoita työpaikkoihin arvokkaiden pehmeiden taitojen perusteella. Näitä olivat esimerkiksi kielitaito, digitaalinen osaaminen ja hyvät vuorovaikutustaidot – kyvyt, jotka eivät perinteisissä työnvälitysmalleissa välttämättä nousisi esiin.

Kolme keskeistä menestystekijää Tampereen tekoälyhankkeessa

1. Selkeä datan näkyvyys ja osaamisprofiilien rikastaminen
   Tekoälypohjaisen työnvälityksen onnistuminen edellyttää yksityiskohtaista ja jäsenneltyä tietoa sekä työpaikkojen vaatimuksista että työnhakijoiden taidoista. Yritykset ja työnhakijat päivittävät yhä tarkempia osaamiskuvauksia, jotta hakijat voivat kohdistaa taitonsa tarkemmin markkinoiden kysyntään.
   
   
2. Tekoälyn tukema työvoima-analytiikka
   Tekoäly voi nopeasti tunnistaa osaamisvajeet ja markkinakysynnän eroavaisuudet. Tämä auttaa yrityksiä suunnittelemaan rekrytointi- ja koulutusstrategioita, lyhentämään rekrytointiaikoja ja parantamaan palkkauspäätösten laatua.
   
   
3. Saumaton koulutusyhteistyö
   Tekoäly ei vain tunnista osaamispuutteita – se tarjoaa myös ratkaisuja. Paikalliset oppilaitokset ja koulutuksen tarjoajat tekevät tiivistä yhteistyötä varmistaakseen, että täydennyskoulutus vastaa suoraan työmarkkinoiden tarpeisiin.

Mitä tämä tarkoittaa rekrytoinnin ja työvoiman kehittämisen tulevaisuudelle?

Vaikka Tampereen tekoälypohjainen työnvälitys on vielä varhaisessa vaiheessa, ensimmäiset tulokset osoittavat sen mullistavan potentiaalin. Kun rekrytointi perustuu selkeisiin, todennettaviin taitoihin eikä pelkkiin tutkintoihin tai työnimikkeisiin, työnantajat voivat löytää monimuotoisempia ja osaavampia työntekijöitä.

Samaan aikaan työnhakijat saavat yksilöllistä ohjausta ja täsmäkoulutusta, mikä parantaa heidän mahdollisuuksiaan työmarkkinoilla.

Tampere tarjoaa nyt konkreettisen esimerkin, jota muut kaupungit, alueet ja yritykset voivat hyödyntää ratkaistakseen omia työnvälityksen haasteitaan.

Digitalistin rooli Tampereen tekoälypohjaisessa työnvälityksessä

Digitalistilla oli keskeinen rooli strategian, palvelumuotoilun ja sidosryhmäyhteistyön johtamisessa. Tiivis kumppanuus paikallisten yritysten, oppilaitosten, työvoimaviranomaisten ja muiden sidosryhmien kanssa auttoi viemään tekoälykonseptin strategiasta konkreettisiin toimintasuunnitelmiin.

Strateginen tutkimus ja sidosryhmäyhteistyö

• Toteutimme taustatutkimusta ja käyttäjähaastatteluja ymmärtääksemme rekrytoinnin ja koulutuksen kipupisteet.
• Keskustelimme eri toimialojen, kuten valmistavan teollisuuden, matkailualan ja koulutussektorin asiantuntijoiden kanssa.

Käyttäjälähtöinen palvelumuotoilu

• Kehitimme työnhakijoiden, työnantajien ja viranomaisten käyttäjäpolkuja varmistaaksemme, että tekoälyratkaisu ratkaisee aidot rekrytointihaasteet.

Tekoälyn työkalujen prototypointi ja validointi

• Loimme prototyyppejä, joiden avulla tekoälymallien käyttöliittymästä tehtiin selkeä ja helppokäyttöinen.
• Testasimme ratkaisuja loppukäyttäjien kanssa ja optimoimme käyttökokemusta heidän palautteensa perusteella.

Selkeät toimintasuunnitelmat

• Kehitimme suositukset tekoälyn käyttöönotolle ja skaalaukselle, varmistaen tietosuojan ja sidosryhmäyhteistyön sujuvuuden.

Pähkinänkuoressa: Miten organisaatiot voivat hyödyntää tekoälypohjaista työnvälitystä?

• Uudista osaamisen tunnistaminen: Siirry taitopohjaiseen rekrytointiin.
• Priorisoi datan näkyvyys: Luo tarkkoja osaamisprofiileja.
• Rakenna strategisia kumppanuuksia: Yhteistyö oppilaitosten kanssa lyhentää osaamisvajeita.
• Hyödynnä tekoälyä yksilöllisiin suosituksiin: Kohdenna koulutus ja rekrytointi tehokkaammin.

Me tiedämme miten organisaatioiden muutosta hallitaan tulevaisuudenkestävästi

Digitalistilla on pitkäaikainen kumppanuus Tampereen kaupungin kanssa, jossa edistämme digitaalista innovaatiota ja ihmiskeskeistä palvelumuotoilua. Tutustu toiseen tuoreeseen caseen, jossa autoimme Tamperetta suunnittelemaan tulevaisuuden kestävät työllisyys- ja kotoutumispalvelut Suomen vuoden 2025 TE-palvelu-uudistuksen mukaisesti.