Tekoäly tarjoaa HR:lle ja osaamisen kehittämiselle lukuisia mahdollisuuksia. Sen avulla voidaan esimerkiksi tunnistaa osaamistarpeita, tehostaa koulutusten suunnittelua ja automatisoida toistuvia työtehtäviä. Samalla organisaatioiden on ymmärrettävä, millaisia riskejä tekoälyn käyttöön liittyy ja mitä EU:n tekoälysäädös edellyttää kaikilta organisaatioilta.
Tässä lyhyt määritelmä EU:n tekoälysäädöksestä:
“EU:n tekoälysäädös eli AI Act on Euroopan unionin sääntelykehys, jonka tavoitteena on varmistaa, että tekoälyä kehitetään ja käytetään turvallisesti, vastuullisesti ja ihmisten perusoikeuksia kunnioittaen. Sääntely perustuu riskiperusteiseen lähestymistapaan, eli tekoälyn käyttöön sovellettavat vaatimukset riippuvat sen käyttötarkoituksesta ja mahdollisista riskeistä.”
Keskitymme tässä artikkelissa juridisen puolen sijaan käytännön toimiin, joita jokainen HR:n ammattilainen voi soveltaa työssään.
Taustamateriaalina toimivassa Learning Insider Podcastissa Juha Sallinen GDPR Techiltä avaa, mitä sääntely tarkoittaa käytännössä, mihin konkreettisiin toimiin organisaatioissa on ryhdyttävä ja millä aikataululla sekä miten organisaatiot voivat hyödyntää tekoälyä vastuullisesti.
Löydät podcastin täältä (englanniksi):
Mistä kannattaa aloittaa? Tässä neljä näkökulmaa HR:n tueksi.
Kaikki tekoälyn käyttötavat eroavat toisistaan. Riskit riippuvat siitä, mihin tekoälyä käytetään, mitä dataa hyödyntäen ja millaisia vaikutuksia sen tuottamilla tuloksilla voi olla ihmisiin.
Esimerkiksi tekstin ideointiin käytettävä tekoälytyökalu on hyvin erilaisessa asemassa kuin järjestelmä, joka profiloi työnhakijoita, säilyttää arkaluontoista dataa työntekijöistä tai vaikuttaa rekrytointipäätöksiin. Siksi olennaista on tarkastella sekä käytettyä työkalua että sen käyttötarkoitusta.
Käytännössä voit aloittaa näin:
Tekoälysäädös ja tietosuoja-asetus GDPR ovat eri sääntelykokonaisuuksia. Vaikka käyttötapa olisi tekoälysäädöksen näkökulmasta vähäriskinen, henkilötietojen käsittelyyn voi silti liittyä GDPR:n velvoitteita.
Juha Sallinen käsittelee videolla sitä, miksi arvioinnin tarve riippuu käyttötarkoituksesta eikä pelkästään käytetystä tekoälytyökalusta.
Tekoälyn tuottama vastaus voi vaikuttaa todenmukaiselta, vaikka sen taustalla oleva prosessi ei olisi käyttäjälle läpinäkyvä. Tätä kutsutaan usein mustan laatikon ongelmaksi: käyttäjä kirjoittaa promptin, näkee syötteen ja lopputuloksen, mutta ei välttämättä pysty selvittämään, miten tekoäly päätyi vastaukseensa. Tämän vuoksi tekoälyn tuottamaan tietoon tulee suhtautua kriittisesti ja muistaa, että ihminen tekee aina lopullisen päätöksen.
HR:n osalta tällä on merkitystä erityisesti silloin, kun tekoälyä käytetään osaamisen arviointiin, työntekijöitä koskevien johtopäätösten tekemiseen tai päätöksenteon tukena.
Organisaation kannattaa selvittää, millä perusteilla tekoäly tuottaa tuloksia, miten niiden oikeellisuutta voidaan arvioida ja pystytäänkö järjestelmän toimintaa tarvittaessa tarkastelemaan jälkikäteen. Tämä on jokaisessa organisaatiossa omanlaisensa prosessi, mutta tärkeintä on varmistaa, että prosessi on olemassa.
Käytännön vinkit:
Juha avaa videolla, miksi tekoälyn tuottaman vastauksen taustalla tapahtuvaa prosessia voi olla vaikea arvioida ja mitä tämä tarkoittaa tietojen hallinnan kannalta.
Vastuullinen tekoälyn käyttö edellyttää teknistä osaamista, taitoja ja juridisten vaatimusten ymmärtämistä. Se vaatii myös sitä, että työntekijät ymmärtävät työkalujen mahdollisuudet, rajoitukset ja turvallisen käytön periaatteet.
HR ja L&D voivat olla tässä keskeisessä roolissa. Tekoälylukutaito tarkoittaa työkalujen käyttämisen lisäksi kykyä arvioida niiden tuottamaa sisältöä, tunnistaa riskejä ja tietää, milloin tarvitaan ihmisen harkintaa.
Osaamisen kehittämistä voi edistää esimerkiksi näin:
Ennen automaatioon siirtymistä kannattaa tarkastella itse prosessia. Jos toimintatapa on epäselvä, sen automatisointi ei välttämättä tee siitä parempaa. Ensin on ymmärrettävä, mitä prosessilla tavoitellaan ja missä ihmisen asiantuntemusta tarvitaan.
Tekoälytyökalut kehittyvät yksittäisten kysymysten ja tehtävien suorittamisesta kohti järjestelmiä, jotka voivat toteuttaa useita työvaiheita autonomisesti tavoitteen saavuttamiseksi. Tällaista toimintaa kutsutaan agenttiseksi tekoälyksi.
HR:lle ja L&D:lle tämä voi avata mahdollisuuksia esimerkiksi monivaiheisten työnkulkujen tehostamiseen. Samalla vastuiden, käyttöoikeuksien, valvonnan ja ennen kaikkea prosessien toimivuuden merkitys kasvaa. Agenttinen tai autonominen tekoäly nojaa vahvasti sille rakennettuihin prosesseihin ja ohjeisiin, jotka ohjaavat tekoälyn toimintaa, valvontaa ja tiedon oikeellisuuden tarkistamista.
Ennen kuin prosessia automatisoidaan ja annetaan autonomisen tekoälyagentin toimia, kannattaa kysyä:
Juhan näkökulma muistuttaa, että tekoälyn hyödyntämisessä olennaista on rakentaa toimivat prosessit, joiden sisällä teknologia voi tuottaa todellista hyötyä.
HR:n ja L&D:n ei tarvitse ratkaista kaikkia tekoälyyn liittyviä kysymyksiä kerralla. Hyvä lähtökohta on kartoittaa nykyiset käyttötavat, arvioida riskit, sopia vastuista ja kehittää henkilöstön osaamista säännöllisesti.
Kun nämä perusasiat ovat kunnossa, organisaation on helpompi tunnistaa, missä tekoäly tuo aidosti lisäarvoa ja miten uusia ratkaisuja voidaan ottaa käyttöön hallitusti ja siten, että paketti pysyy kasassa.
EU:n tekoälysäädöksen ymmärtäminen auttaa täyttämään vaatimukset ja rakentamaan kestäviä toimintatapoja, joiden avulla tekoälyä voidaan hyödyntää luottamusta ja ihmisten asiantuntemusta kunnioittaen.
Haluatko sukeltaa pintaa syvemmälle tai jäitko kaipaamaan laajempaa näkökulmaa? Learning Insiderin podcastista löydät monipuolisen asiantuntijanäkökulman aiheesta, juuri HR:lle kuratoituna.
Löydät podcastin täältä (englanniksi):
Tämä blogi on osa Vuolearningin Learning Insider -mediakonseptia. Learning Insider tarjoaa strategista asiantuntijanäkökulmaa oppimiseen ja käytännön vinkkejä työarkeen. Lue lisää ja tilaa uutiskirjeemme täältä.
Huom. Tämä artikkeli tarjoaa yleistä tietoa tekoälyn vastuullisesta käytöstä, eikä se ole oikeudellista neuvontaa. Organisaation velvoitteet riippuvat muun muassa tekoälyn käyttötarkoituksesta ja järjestelmän roolista. Organisaatiokohtaiset oikeudelliset velvoitteet kannattaa varmistaa lainopilliselta asiantuntijalta.