i innehållslistor eller på en innehållssida.
Användningen av data och artificiell intelligens (AI) möjliggör förnyade verksamhetssätt såväl i den offentliga som privata sektorn. Ett nytt sätt att använda data skapar inte endast en affärsmässig konkurrensfördel, utan är också en central faktor i att främja utvecklingen och hållbarheten i samhället.
Inom olika sektorer behöver man överväga hur man kan utnyttja data för att skapa värde på ett sätt som gagnar individen, organisationer och hela samhället.
Sitra har länge arbetat för att bygga en människoorienterad och rättvis dataekonomi baserad på europeiska värderingar. Vårt syfte har varit att skapa en kultur där data utnyttjas för att utveckla bättre tjänster, medan man samtidigt beaktar människans möjligheter att påverka användningen av uppgifter som samlats in om dem. Så skapas i slutändan nytta för såväl organisationer som samhället.
Innovationer med syftet att påverka förutsätter fungerande och ansvarsfulla sätt att dela och utnyttja data över silogränserna. Partnerskap mellan den offentliga, privata och tredje sektorn spelar en nyckelroll för att bygga en rättvisare dataekonomi.
Förändring som ett samarbete mellan olika aktörer
Innovationer och ett samhälleligt förändringsarbete förutsätter ett samarbete mellan den offentliga, privata och tredje sektorn. Genom att kombinera den offentliga sektorns samhälleliga perspektiv och möjlighet att påverka strukturer med den privata sektorns smidighet och tekniska kunnande, kan vi skapa mer hållbara och effektivare lösningar på samhällets utmaningar.
Den tredje sektorns och forskningsfältets djupa expertis om aktuella ämnen berikar å sin sida den offentliga debatten och beslutsfattandet. Ett sådant synergistiskt samarbete kan främja en hållbar ekonomisk tillväxt, förbättra människornas välbefinnande och gemenskapen i samhället.
Tre lärdomar av förändringsprogrammet Sitra Lab om möjligheterna att utnyttja data i utvecklingen av tjänster
I förändringsprogrammet Sitra Lab som startade våren 2024 utnyttjade åtta försöksteam datamöjligheterna på ett nytt sätt för att utveckla tjänster och informationslösningar. Programmet avslutades i september 2024.
Försöket gav tre centrala lärdomar om förändring genom att utnyttja data:
1. Data är en strategisk kraftresurs
Data är en värdefull kraftresurs och dess betydelse växer när den kan kombineras och berikas ännu bättre från olika källor. Med hjälp av data kan vi fatta kvalitativa faktabaserade beslut. Som stöd för detta behövs nya datalösningar som hjälper olika aktörer att lyckas i värdekedjans olika skeden.
Det är viktigt att förstå hur man genom att utnyttja data på ett nytt sätt kan skapa värde i olika sektorer och mellan olika aktörer.
Data gagnar den privata sektorn särskilt genom att skapa nya affärsverksamhetsmöjligheter, stärka konkurrensfördelen och fördjupa kundförståelsen. Med hjälp av data kan man även optimera användningen av resurser och automatisera processer, vilket ger betydande kostnadsbesparingar.
I den offentliga och tredje sektorn stöder utnyttjandet av data ett effektivt beslutsfattande. Ett faktabaserat beslutsfattande förbättrar tjänsternas effektivitet och riktar resurser bättre. Det bidrar även till att förutse människornas behov och öka verksamhetens transparens.
En högklassig ledning med hjälp av information ökar förtroendet mellan medborgarna och olika samarbetspartner samt främjar välbefinnandet i samhället och miljöansvaret för det.
2. Effektiva datalösningar skapas tillsammans
I försöken inom förändringsprogrammet utvecklades tjänstelösningar, där utnyttjandet av data skapar förutsättningar för en ny typ av förtjänstmodeller och ekosystem där aktörerna kompletterar varandra. Försöken visade att man genom att dela data och kunskap kan uppnå ett betydande ekonomiskt och samhälleligt värde.
Ett gemensamt värde skapas dock inte enbart genom att dela data, utan det kräver också en förmåga att gemensamt analysera och bearbeta den på ett ansvarsfullt sätt. Samtidigt är det viktigt att utveckla en praxis enligt vilken aktörerna förbinder sig till gemensamma mål och deltar i att förverkliga lösningar. Det här kräver öppenhet och ett förstärkt förtroende aktörerna emellan.
Ekosystem som byggts på detta sätt ger ett hållbart värde och effektivitet över sektor- och silogränser.
3. Data skapar möjligheter som tar oss mot en mer hållbar framtid
Behoven av och möjligheterna med att utnyttja data bör ses i ett större perspektiv än tidigare. Granskningen av värdekedjor bör utvidgas till skeden där målgrupperna och kunderna drar nytta av nya databaserade tjänster i sin vardag. För företagens och organisationernas del betyder det här att man vid planeringen av tjänster behöver se längre fram ända till deras kunder, och kundernas behov.
Värdet byggs upp i den mån som vi med hjälp av data lyckas styra förändringen mot rättvisa, transparenta och människoorienterade tjänstemodeller. Vi behöver ett helhetstänk som beaktar både människan och miljön, och som bidrar till att utveckla hållbara, inkluderande och uppnåeliga lösningar.
Med ett tätt samarbete mellan den offentliga, privata och tredje sektorn kan vi skapa ett samhälle, där data inte enbart ger ett ekonomiskt värde utan även bygger en mer rättvis och mänsklig värld.
Sitra Labs försök
Uppsökande åldringsarbete är en lösning på utmaningarna i ett samhälle med en allt äldre befolkning
Vilken utmaning löste försöket?
En allt äldre befolkning och en offentlig ekonomi i kris är en utmaning för oss som samhälle. Man sparar på förebyggande verksamhet och tunga tjänster äter upp knappa resurser. Ur välfärdsområdenas och den äldre befolkningens synpunkt är hotet att vi inte har tillräckligt med resurser för att trygga en människovärdig ålderdom.
Med uppsökande åldringsarbete tryggas välbefinnandet hos de åldringar som riskerar att hamna utanför de tjänster som samhället erbjuder. Genom att identifiera och stöda dessa personer kan man hjälpa dem att bo kvar så självständigt som möjligt i deras egen miljö och undvika en för tidig övergång till tunga tjänster.
Vad var lösningen?
Försökets målsättning var att skapa en datalösning som stöder en uppsökande åldringsverksamhet, och med vars hjälp det uppsökande åldringsarbetets behov, fördelar och effekter kan göras synliga.
I försöket kartlades befintlig praxis för uppföljning och rapportering och det uppsökande åldringsarbetets behov och effekter utreddes. Därtill utreddes vilken typ av information om åldringarnas situation som kan stöda beslutsfattandet.
I projektets följande steg fokuserade man på att samla information om effekterna av olika fenomen och på att utveckla mätare, med vilka man kan utvärdera det uppsökande åldringsarbetets effektivitet och dess effekter på ekonomin och välbefinnandet.
Faktorer som försvårar hjälparbetet är åldringar som bor ensamma, brist på socialt stöd, ensamhet och marginalisering samt en försvagad förmåga hos tjänstesystemet att svara på den äldre befolkningens behov. Många åldringar blir utan tillräckligt stöd till exempel på grund av mentala problem, försvagad fysisk funktionsförmåga eller social isolering.
Bristen på förebyggande arbete förskjuter fokuset till tunga tjänster, vilket ökar vård- och uppföljningskostnaderna. De insamlade datamängderna visar konkret hur ett uppsökande åldringsarbete sparar resurser och förbättrar åldringarnas livskvalitet.
Vad har vi lärt oss?
Vi behöver lösningar som möjliggör en värdig ålderdom och sparar samhällets resurser. Utvecklingen av en datalösning stöder både den praktiska verksamheten och beslutsfattandet, och är ett steg mot ett mer systematiskt och effektivare uppsökande åldringsarbete. Lösningen gagnar alla parter: åldringar, tjänsteekosystem med flera aktörer, beslutsfattare och samhället.
Den största lärdomen från försöket var identifieringen av organisationers kritiska roll som en del av ett större ekosystem, som möjliggör och stöder ett uppsökande åldringsarbete.
Med hjälp av en datalösning kan vi försäkra beslutsfattarna om arbetets lönsamhet och säkerställa att en värdig ålderdom tryggas även i framtiden.
Vem deltog i försöket?
Päivi Tiittula, Vanhus- ja lähimmäispalvelun liitto VALLI ry
Helena Norokallio, Turun Lähimmäispalveluyhdistys ry
Sanna Jokinen, Fingerroos stiftelse
Kaisa Nyberg, LivingSkills oy
Henna Grönberg, MEREO ry
Mer information:
Päivi Tiittula, VALLI ry
Data till hjälp vid förebyggandet av marginalisering av unga
Vilken utmaning löste försöket?
Arbetslöshet och mentala problem ökar bland unga, och många ungdomar avbryter sin utbildning. Uppsökande ungdomsarbete och verkstadsverksamheten för unga svarar på utmaningarna med marginalisering av dessa unga.
Uppsökande ungdomsarbete stöder ungdomar i att klara av utmaningar och styr dem till tjänster och utbildning. Workshoppar erbjuder å sin sida praktiska arbetsuppgifter och coachning, som förstärker de ungas levnadskonster och hjälper dem till studier och arbetslivet. Uppsökande ungdomsarbete och verkstadsverksamheten för unga är ofta de enda arbetsformerna med låg tröskel som erbjuds som närtjänst åt utsatta unga. Nedskärningar i dessa arbetsformer skulle äventyra tjänster för tusentals unga.
Regionförvaltningsverket och Into – uppsökande ungdomsverksamhet och verkstadsverksamhetet rf har samlat in rikligt med information om uppsökande ungdomsarbete och verkstadsverksamheten för unga. Siffrorna från Regionförvaltningsverkets material sammanställs och publiceras årligen på webbplatsen nuorisotilastot.fi, men det har endast funnits begränsade möjligheter och resurser för en kvalitativ analys av materialet.
Syftet med försöket var att förstärka informationsgrunden för beslutsfattande och tjänsteutveckling. Hela samhället har nytta av tjänster som svarar på ungdomars behov genom att de förstärker ungdomarnas delaktighet och förebygger marginalisering.
Vad var lösningen?
I försöket användes ett analysverktyg baserat på artificiell intelligens, med vilket en stor mängd data kan behandlas effektivare än tidigare. Regionförvaltningsverket samlar in riksomfattande information om uppsökande ungdomsarbete och verkstadsverksamheten för unga via kunduppgiftssystem och enkäter. Into driver mätaren Sovari, som mäter tjänsters sociala effekter på unga. Med hjälp av artificiell intelligens kan man analysera öppna enkätsvar noggrannare än tidigare och producera tydliga rapporter och visuella presentationer av dem.
På webbplatsen nuorisotilastot.fi finns en visuell sammanställning av utmaningarna och framgångarna med det uppsökande ungdomsarbetet och verkstadsverksamheten för unga på regional nivå för år 2023. Därmed är den insamlade enkätinformationen tillgänglig och användbar i större utsträckning än tidigare och beslutsfattare får exakt information om tjänsternas effekter och utmaningar. Det här främjar ledning med hjälp av information.
I och med försöket ökar det uppsökande ungdomsarbetets och verkstadsverksamheten synlighet och tillgången på tillräckliga resurser främjas. Målet är att unga ska få stöd i rätt tid, vilket minskar marginalisering och förstärker de ungas välbefinnande.
Vad har vi lärt oss?
Försökets resultat förbättrar beslutsfattandets kvalitet och säkerställer att resurser effektivt fördelas till de områden där de behövs mest. Försöket har fått stöd av experter bland annat i användningen av artificiell intelligens och textanalys. AI-verktyg har införlivats som en del av det dagliga arbetet och de utnyttjas fortsättningsvis i ett samarbete.
AI-verktyg kan bidra till att fördjupa förståelsen av processerna i det uppsökande ungdomsarbetet och verkstadsverksamheten för unga. Textförståelsen hos det AI-verktyg som användes har redan utvecklats till en sådan nivå, att kategorisering och sammanställning av svaren kan göras med en rimlig arbetsinsats. Det använda AI-verktyget kan dock inte ännu producera en forskningsbaserad eller automatiserad analys.
AI-verktyget i sig kan inte urskilja komplicerade, dolda orsakssamband som ligger bakom risken för marginalisering av unga. Genom att träna och utveckla AI-verktyg är det dock möjligt att använda dem för analys av stora mängder data, och på så sätt få större nytta av insamlade data och svaren på de riksomfattande enkäterna och mätaren Sovari. En mänsklig insats krävs dock alltid innan de kan publiceras.
Läs mer om ämnet på Into rf:s blogg.
Vem deltog i försöket?
Riitta Kinnunen, Into – uppsökande ungdomsarbete och verkstadsverksamhet rf
Tarja-Liisa Riipinen, Into – uppsökande ungdomsarbete och verkstadsverksamhet rf (Hoksaamo-tjänsterna)
Arto Manninen, Regionförvaltningsverket i Västra och Inre Finland
Ruth Bamming, Regionförvaltningsverket i Västra och Inre Finland
Mer information:
Riitta Kinnunen, Into – uppsökande ungdomsarbete och verkstadsverksamhet rf
Uppgifter om livscykeln i ett hem: byggnadsuppgifter i ordning
Vilken utmaning löste försöket?
Vi bor alla någonstans och alla bostäder ägs av någon. Hemmet är ofta människans viktigaste tillgång. Med tiden utförs även renoveringar av huset. Ju bättre en bostad och ett husbolag tas om hand, desto bättre behåller de sitt värde och säkerställer ett hälsosamt och energieffektivt boende.
För närvarande finns det ingen instans som samlar in livscykeluppgifter om underhållet av byggnader och fastigheter. Ny reglering fastställs för branschen hela tiden. Förenligheten av uppgifter från olika datakällor förutsätter en gemensam definition av uppgifterna.
EU kräver att byggnadsägarna besitter information om underhållet av sin fastighet. Informationen är för närvarande ofta utspridd och svår att förstå för vanliga boende. Insamling och bearbetning av informationen skulle uppmuntra även tjänsteleverantörer runt omkring boendet att utveckla nya affärsverksamhetsmodeller bland annat för att snabba upp den cirkulära ekonomin.
Vad var lösningen?
I försöket utvecklades ett sätt att lägga till renoveringsuppgifter i fastighetsuppgifterna på ett förståeligt sätt, så att olika parter kan utnyttja informationen för egna syften.
I försöket genomfördes en fiktiv fönsterrenovering. Man utredde processen för ett husbolags fönsterrenovering, vilka parter som deltar i renoveringen och hur uppgifter förmedlas under renoveringen. I försöket intervjuades parterna i renoveringen, det vill säga aktörer med expertis om boende, disponentfunktioner och renoveringar som husbolag låter göra. Målet var att utreda vilken typ av information som finns i olika datasystem och om den kan göras tillgänglig automatiskt för boende och husbolag.
I försöket utnyttjades befintliga verktyg och spårbarhetsförsöket från projektet Yrityksen digitalous (”Företagets digitala ekonomi”). Uppgifterna om fönsterrenoveringen överfördes tillsammans med e-fakturorna för renoveringen ända fram till husbolagets elektroniska servicebok. Lösningen är skalbar för andra boendeärenden och även för andra branscher. Lösningen finns som demoversion på plattformen MiniSuomi, som gör det smidigt och flexibelt att testa olika utvecklingsprojekt inom den offentliga förvaltningen.
Vad har vi lärt oss?
Försöket visade att boende och byggande förenas som processer och tjänster av bland annat planläggning och tillstånd, materialflöden och logistik, utsläpp och produktlivscykler, finansiering och försäkringar, beskattning och byggnadstillsyn samt bostadsköp och servicebolag. Av den här orsaken finns det många perspektiv i arbetet med att utveckla datadrivna tjänster för boende och byggande som bör bearbetas gemensamt.
Som en fortsättning på arbetet vi samlade parterna i slutet av 2024 för att diskutera bildandet av ett målinriktat ekosystem, dvs. ett samarbetsnätverk. Samtidigt är det möjligt att utforma en datarymd för bygguppgifter, dvs. ett dataområde, där varje aktör som behöver information får tillgång till sin del enligt användningsregler som avtalats tillsammans. Genom att effektivera användningen av byggdata kan man skapa en konkurrensfördel för företag och påskynda Finlands hållbara utveckling.
Vem deltog i försöket?
Johanna Kotipelto, Skatteförvaltningen
Jukka Kyhäräinen, Skatteförvaltningen
Tiina Lokka-Lepistö, Lantmäteriverket
Mer information:
Johanna Kotipelto, Skatteförvaltningen
Faktadesigner: kontroll av fakta i byggdatabaser
Vilken utmaning löste försöket?
Det finns betydande brister i uppgifterna i de finska kommunernas bygg- och fastighetsregister. Uppgifterna de olika myndigheterna innehar är inte samstämmig. Bristfälliga uppgifter orsakar kommunerna betydande förluster av skatteintäkter och kan leda till en orättvis beskattning av kommuninvånarna.
Vad var lösningen?
Ett nytt nationellt system för byggdata är under uppbyggnad i Finland, till vilket uppgifter kommer att överföras från kommunernas register. För att försöket ska lyckas är det viktigt att uppgifterna är korrekta, så att byggdatabasen kan fungera så bra som möjligt.
Som lösning på de bristfälliga och felaktiga uppgifterna i den byggda miljön bör nationella offentliga flygbilder och kartmaterial utnyttjas för en automatisk jämförelse. Med hjälp av dem kan man lokalisera byggnader som fattas i registren och bekräfta att befintliga uppgifter är korrekta.
Vad har vi lärt oss?
I försöket utnyttjades material som aldrig tidigare har använts på motsvarande sätt i det här syftet.
Den största utmaningen är kommunernas knappa resurser. Ett arbete som detta har aldrig tidigare gjorts, eftersom det har ansetts vara för arbetsamt i förhållande till den nytta det ger.
De kommuner som har gjort ett motsvarande arbete manuellt har dock uppnått betydande fördelar. I framtiden är målet att lösa problem med uppgifter i bygg- och fastighetsregister effektivt med hjälp av samarbete och automatisering tillsammans med partner.
Läs mer om ämnet på CGI:s webbplats.
Vem deltog?
Jouni Ojala, CGI
Henna Helminen, CGI
Matias Artman, CGI
Julia Järvelä, CGI
Sanna Partanen, CGI
Mer information:
Jouni Ojala, CGI
En digital assistent för familjer som stöd för utvecklingen av barns lärande och kompetens
Vilken utmaning löste försöket?
Föräldrar upplever det som en utmaning att följa, hantera och dra nytta av information som samlas in om barns lärande och kompetens. Informationen är ofta utspridd och svår att använda, även om den kunde vara värdefull till exempel vid val av studieplats för ett barn, byte av skola eller i samband med utformningen av stödtjänster för lärande.
Vad var lösningen?
I försöket utvecklades en digital tjänst vid namn TIPU, som hjälper familjer att följa och dra nytta av information om barns lärande och kompetens. TIPU har utformats som en ”dataplånbok” för familjer, som förenar information om barns skolgång, hobbyer och lärande.
Familjer kan med hjälp av tjänsten dela information på ett säkert sätt med aktörer som deltar i barnets utveckling, som lärare och andra viktiga vuxna. När barnet blir myndigt innehåller TIPU heltäckande och enhetlig information om barnets inlärningsväg. Det kan hjälpa barnet att smidigt och med tillförsikt övergå till vuxenlivet.
TIPU strävar efter att vara ett lättanvänt verktyg för familjer, som stöd för barnets livslånga lärande. Tjänsten utnyttjar säker artificiell intelligens och spelifiering för att producera insikter som stöder lärandet samt utvecklingen av självkänslan och en positiv inställning till lärande. TIPU är till hjälp i praktiska situationer, till exempel vid ansökan om sommarjobb, utarbetandet av en studieplan och val av karriär, och stöder barnets och familjens gemensamma utveckling.
Vad har vi lärt oss?
I försöket utvecklades och testades prototyper för användargränssnitt, säkra dataarkitekturmodeller, kognitiva AI-försök och ekosystemstrategier för affärsverksamhet. Försöket lyfte fram möjligheterna med familjecentrerade lösningar, men även utmaningar.
Centrala utvecklingsområden är hantering av dataarkitektur och integritet, MVP-definiering (Minimum Viable Product) av en produkt, utveckling av prissättningsmodeller och beaktande av barns rättigheter. I fortsättningen ligger fokus på att bedöma konceptets sociala effektivitet (SROI) och utveckla tjänster utifrån användarnas feedback.
Vem deltog?
Paula Bello, Paula Bello Consulting
Anu Passi-Rauste, Headai
Harri Ketamo, Headai
Tiina Norton
Teemu Ropponen, MyData Global ry
Mer information:
Paula Bello, Paula Bello Consulting
Sports Data Hub: Utveckling av nationella dataresurser för motion och idrott
Vilken utmaning löste försöket?
Idrottsinformationen i Finland är splittrad och osammanhängande, i synnerhet träningsdata. Data samlas i många olika smarta enheter och datasystem, som motionärers och idrottares allmänt använda smartklockor och övnings- och testprogram.
Målet med Sports Data Hub är att utveckla en nationell verksamhetsmodell och ett nationellt datasystem, med vilka motions- och idrottsdata kan utnyttjas bättre än i nuläget.
Vad var lösningen?
Lösningen är att samla data från olika informationskällor i en tjänst som stöder tävlingsidrott. I tävlingsidrott strävar man efter en noggrann balans mellan belastningen av träning och återhämtningen från den. Med hjälp av uppgifterna i tjänsten kan tränaren och idrottaren dagligen följa läget och fatta beslut som stöder utvecklingen av prestationsförmågan och hälsan.
Samma utmaningar gäller även motionärer och medborgarnas idrottande i stort, även om kravnivån där är en annan än i tävlingsidrott. Om tjänsten kan utvecklas för idrottens behov, kan den även bearbetas till en lösning med ett bredare användningsområde.
Syftet med ett bredare användningsområde är att hjälpa finländarna att införliva motion i livsstilen och upprätthålla den under hela livet.
Tjänsten testas för närvarande av Finlands olympiska träningscentrum. Där använder 300 idrottare och tränare tjänsten som ett verktyg i vardagen. Tjänstens användning och funktioner utvidgas och utvecklas ytterligare med utgångspunkt i användaren.
Vad har vi lärt oss?
Viktiga faktorer med tanke på lösningens utveckling är att definiera användarnas informationsbehov och samla in feedback från dem. I och med att tjänsten testades av användare fick man omedelbar feedback och information om tjänstens funktionalitet.
Vid sidan av det här utarbetade den idrottstekniska enheten vid Jyväskylä universitet en vetenskaplig översikt av uppföljningen av träning, prestationsförmåga och återhämtning som grund för informationsbehovet. Översikten utnyttjas i den fortsatta utvecklingen av tjänstens innehåll.
Vem deltog i försöket?
Juha Saapunki, Finlands Olympiska Kommitté rf
Topias Koukkula, Finlands Olympiska Kommitté rf
Juho Kurki, Institutet för elitidrott i Finland KIHU
Petra Torvinen, Jyväskylä universitet
Pietari Outinen, Urhea/Finlands Olympiska träningscentrum i Helsingfors
Mer information:
Juha Saapunki, Finlands Olympiska Kommitté rf
Från ett områdesförsök i Södra Österbotten till ett riksomfattande ekosystem för sysselsättningstjänster
Vilken utmaning löste försöket?
Sysselsättningstjänster och inlärningsmiljöer står inför en stor omvälvning. De aktuella, ofta organisationscentrerade systemen stöder inte människorna tillräckligt med att hantera sina kunskaper och färdigheter utan fokuserar i regel på egna basuppgifter. Det här gör att många kunder, som arbetslösa och studerande, hamnar i skymundan: de blir frustrerade eftersom de inte kommer framåt enligt sina mål.
Försöket tog tag i den här utmaningen och fokuserade på individens användning av egna data som stöd för sysselsättning och på utveckling av organisationers processer i ett människoorienterat ekosystem för tjänster, dvs. i samarbetsnätverk.
Vad var lösningen?
I försöket skapades ett regionalt datanätverk och ekosystem för tjänster, som gör det möjligt för arbetssökande och studerande att hantera och bevilja tillstånd för sina data. Den här modellen baserades på ett samarbete över organisationsgränser, med individen i centrum. Försöket bevisade hur utnyttjandet av My Data kan förbättra samarbetsnätverk, dvs. ekosystem, för sysselsättnings- och lärandetjänster och göra dem smidigare.
Vad har vi lärt oss?
Införlivandet av nya verksamhetssätt börjar med en förändring av attityder och tankesätt, och framskrider mot konkreta organisationsprocesser och metoder. En verklig systemisk förändring kräver förutom teknologi och data även engagemang och mod. I samband med försöket skapades utöver tekniska innovationer och processinnovationer även en fördjupad förståelse av olika aktörers roll, överlappningar och verksamheten i ett människoorienterat tjänsteekosystem.
När tjänsterna baseras på en människoorienterad hantering av data, betonar tjänsteekosystemet möten istället för informationssökning. I den här miljön står etiska, maktutövningsmässiga och rättsliga frågor i centrum.
Utmaningen var inte överföringen av data eller teknisk kompatibilitet, utan hur aktörerna bäst kan stöda individen i att komma framåt. Försökets regionala lärdomar fungerar som modell för andra sysselsättningsområden, där de vardagliga utmaningarna ofta hindrar ett utvecklingsarbete som siktar framåt.
Det här försöket öppnar nya möjligheter och lärdomarna av det skalas så att andra områden kan dra nytta av dem i kampanjen Kohtaantotalkoot (”Matchningstalko”). Om du vill vara med och främja ett människoorienterat tjänsteekosystem är du välkommen att utnyttja resultaten av det lyckade försöket även på ditt område!
Vem deltog i försöket?
Petri Tuomela, Vastuu Group
Mikko Sierla, Vastuu Group
Ilkka Rintala, Seinäjoki stad
Aki Ruotsala, Södra Österbottens arbets- och näringsbyrå
Anu Portti, Into Seinäjoki
Marja-Terttu Kurunsaari, Seinäjoki samkommun för utbildning Sedu.
Mer information:
Petri Tuomela, Vastuu Group Oy
Snabbare hjälp med sysselsättning tack vare artificiell intelligens
Vilken utmaning löste försöket?
Arbetssökningen står inför en brytningspunkt, och lägre sysselsättning är en stor utmaning för samhället och för många även en personlig utmaning. Många arbetssökande ställs inför frågan hur man ska hitta ett jobb som motsvarar de egna kunskaperna och önskemålen.
I försöket utvecklades en kundorienterad lösning, som gör det lättare att möta dessa utmaningar och förbättrar de arbetssökandes möjligheter att hitta en arbetsplats som passar just dem.
Vad var lösningen?
Den senaste tidens lagstiftningsändringar har öppnat upp för ett mer omfattande samarbete än tidigare när det gäller stöd för sysselsättning. Nu kan även arbetslöshetskassorna vara med och aktivt främja sysselsättningen.
I försöket förenades ansökan om inkomstrelaterad dagpenning med artificiell intelligens och arbetsplatsannonser till en unik helhet, som hjälper arbetssökande att effektivt hitta nya möjligheter.
Arbetssökande, som uträttar ärenden i tjänsten i genomsnitt fyra gånger i månaden, kan nu söka arbetsplatser från olika källor med en enda sökning. Artificiell intelligens granskar arbetsplatsannonser och föreslår lämpliga platser för den arbetssökande, som annars kanske skulle förbli obemärkta.
Vad har vi lärt oss?
Försöket visade att lösningen fungerar bra. De arbetssökande ombads beskriva sina kunskaper varefter AI-verktyget snabbt och exakt kunde föreslå lämpliga arbetsplatser för dem.
Högklassiga data var viktig för att AI-verktyget skulle lyckas. Därför var det avgörande att hjälpa de arbetssökande att beskriva sina kunskaper noggrant och exakt.
Att förena de arbetssökandes och arbetsgivarnas behov är en av de största utmaningarna på arbetsmarknaden. Den här lösningen snabbar inte bara upp arbetssökningen, utan minskar betydligt friktion som kan uppstå i mötet mellan arbetssökande och arbetsgivare.
Lösningen gagnar både individer och arbetsmarknaden som helhet. Den skapar en ny typ av dynamik på arbetsmarknaden och en möjlighet att i framtiden utveckla arbetssökning till att bli ännu smidigare och mer människoorienterad för alla parter.
Vem deltog?
Auli Hänninen, YTK Arbetslöshetskassan
Petja Eklund, YTK Arbetslöshetskassan
Ilona Kangas, YTK Arbetslöshetskassan
Mer information:
Ilona Kangas, YTK Arbetslöshetskassan
Hur kan data ge en konkurrensfördel? Ta del av lärdomarna av den digitala förändringen och dra nytta av dem
Blev du intresserad av hur man bättre kan utnyttja data för att utveckla en organisation eller funderar du på din egen organisations datastrategi i ditt jobb?
På avslutningstillfället av förändringsprogrammet Sitra Lab framträdde professorn i digital transformation Mohan Subramaniam. Hans tips ger värdefulla perspektiv på dessa frågor.
De olika datastrategier som Subramaniam presenterade ger alla organisationer – oavsett om det är fråga om en offentlig eller privat aktör – effektiva sätt att utnyttja data och skapa nytt värde.
Subramaniam föreslog fyra datastrategier:
- Utveckla effektiviteten med hjälp av egna data. Data kan användas för att effektivera verksamheten och resursanvändningen, vilket möjliggör betydande produktivitetsförbättringar.
- Använd kunddata för att förbättra tjänster. Med hjälp av kundförståelse kan organisationer utveckla lösningar, som ännu bättre och mer exakt svarar på kundernas behov.
- Skapa ett gemensamt värde med hjälp av kunddata. Med hjälp av kunddata kan man skapa nya tjänster, som beställningsbaserade lösningar eller tilläggstjänster baserade på AI-teknik, som skapar ett nytt värde för kunderna.
- Samarbeta inom ekosystem och med tredje parter. Genom att koppla data till flera aktörers ekosystem kan en organisation skapa helt nya tjänste- och förtjänstmodeller.
Med dessa strategier kan organisationer förstärka sin konkurrensfördel, skapa innovationer smidigare och skapa värde på ett hållbart och kundorienterat sätt.
Om du vill fördjupa dina kunskaper i ämnet, titta på Subramaniams hela keynote-tal.
