Fra data til handling: Sådan hjælper AI med at skabe reelle forandringer og medarbejdertrivsel i teams
Mange organisationer er i dag blevet gode til at måle medarbejdertrivsel og engagement. De gennemfører medarbejderundersøgelser, pulsmålinger og trivselsmålinger med høj metodisk kvalitet. Alligevel oplever mange, at resultaterne sjældent fører til synlige forandringer i hverdagen.
Problemet er sjældent mangel på data. problemet er mangel på anbefalinger og konkrete initiativer
Ledere får rapporter, dashboards og gennemsnit, men står ofte tilbage med det samme spørgsmål: Hvad betyder det her konkret for os – og hvad skal vi gøre anderledes? Når svaret er uklart, sker der typisk ingenting. Det er netop her, kunstig intelligens og AI-genererede anbefalinger kan gøre en afgørende forskel.
Forskning i datadrevet beslutningstagning viser, at data først skaber bevægelse, når relevansen er tydelig, når anbefalingerne er konkrete, og når usikkerheden omkring “hvad der virker” reduceres. I praksis fejler mange trivselsmålinger, fordi resultaterne bliver for generelle, fordi der peges på for mange indsatsområder på én gang, og fordi koblingen til hverdagen i teamet er for svag.
Data bliver interessante, men ikke handlingsorienterede. Som artiklen "What Data-Driven Decision Making Actually Means" fra Harvard Business Review peger på (se kilde nedenfor), fører data uden tydelig retning sjældent til bedre beslutninger eller varige forandringer.
Kunstig intelligens ændrer ikke på, hvad organisationer måler, men på hvordan resultaterne bruges. I stedet for at overlade fortolkningen til den enkelte leder eller til lange fællesmøder kan AI analysere mønstre og sammenhænge i data, identificere de vigtigste drivere i det enkelte team og omsætte resultaterne til klare, prioriterede anbefalinger.
På den måde fungerer AI som bro mellem kompleks analyse og praktisk handling. Det reducerer behovet for at “regne den ud selv” og gør det lettere at tage næste skridt. Det er noget, som vi det seneste år har arbejdet meget med hos Enalyzer.
Jeg synes, at vi er kommet meget langt med AI i forhold til rapportering og opfølgningsværktøjer, Henrik Nielsen, Head of Research
En af de største styrker ved AI-baserede anbefalinger er, at de er kontekstsensitive. Enalyzer arbejder med AI-genererede anbefalinger, der tager udgangspunkt i resultaterne i det enkelte team, forskelle i forhold til resten af organisationen og viden om, hvilke faktorer der statistisk betyder mest for trivsel og engagement netop her.
Det betyder, at to teams i samme organisation kan få forskellige anbefalinger – ikke fordi ambitionerne er forskellige, men fordi udfordringerne er det. Fokus flyttes fra generelle råd om trivsel til målrettede greb, der giver mening i den konkrete hverdag.
En klassisk rapport kan konstatere, at et team scorer lavt på engagement. En AI-baseret anbefaling kan derimod vise, at engagementet i netop dette team hænger tæt sammen med rolleklarhed og prioritering, og at medarbejderne oplever uklare forventninger og skiftende fokus. På den baggrund peger anbefalingen på, at fælles prioritering og tydeligere forventningsafstemning har høj sandsynlighed for at forbedre engagementet.
Forskellen er markant. Den ene tilgang beskriver et problem. Den anden peger på et konkret sted at sætte ind.
Forskning i organisationsudvikling viser, at for mange samtidige initiativer reducerer effekten betydeligt. Fokus er en forudsætning for forandring. AI-genererede anbefalinger understøtter netop dette ved at hjælpe organisationer med at vælge få indsatsområder med dokumenteret betydning og fravælge det, som data ikke understøtter. Det skaber klarhed og fremdrift – og mindsker risikoen for, at alt går i stå.
Kunstig intelligens fortæller ikke, hvordan man skal arbejde med trivsel. Den hjælper med at vise, hvor indsatsen med størst sandsynlighed vil gøre en forskel, og hvilke antagelser data ikke understøtter. Det reducerer usikkerhed, men bevarer handlefrihed.
I konsulentbaserede løsninger kombineres AI-anbefalingerne desuden med dialog, erfaring og organisatorisk kontekst, så anbefalingerne kan omsættes til realistiske tiltag. I den sammenhæng arbejder Enalyzer sammen med en række HR konsulentfirmaer og management konsulentfirmaer, så anbefalingerne også bliver udmøntet i konkrete initiativer og opfølgninger.
En nordisk organisation med flere hundrede medarbejdere anvendte medarbejderundersøgelser som fast praksis, men oplevede begrænset effekt af opfølgningen. Resultaterne blev gennemgået, men diskussionerne forblev overordnede, og initiativerne blev mange og uklare.
Ved at supplere undersøgelsen med AI-genererede anbefalinger på teamniveau ændrede billedet sig. Hvert team fik 2–3 prioriterede fokusområder baseret på egne data, tydeligt koblet til de faktorer, der havde størst betydning for trivsel og engagement netop dér.
I stedet for brede trivselstiltag begyndte teams at arbejde med konkrete greb som klarere prioritering, tydeligere rollefordeling og mere forudsigelig planlægning. Efterfølgende pulsmålinger viste forbedringer i både engagement og oplevet arbejdspres – og en markant højere oplevelse af, at målingerne førte til reel forandring.
Organisationer mangler sjældent data om medarbejdertrivsel. De mangler anbefalinger og konkrete initiativer. Når data omsættes til klare, prioriterede anbefalinger tæt på teamets hverdag, bliver medarbejderundersøgelser mere end målinger. De bliver et redskab til at skabe faktiske forandringer.
Det er forskellen på at vide noget om trivsel og at gøre noget ved den.
Et godt fundament for en undersøgelse er selvfølgelig en forudsætning for dette. Jeg har tidligere skrevet artiklen om en evidensbaseret tilgang til måling af medarbejdertrivsel, som jeg anbefaler dig at dykke ned i.
Del dine informationer med os – så sørger vi for, at den rette person rækker ud.
