Från data till handling: Så hjälper AI till att skapa verkliga förändringar och medarbetartrivsel i team
Många organisationer har i dag blivit duktiga på att mäta medarbetartrivsel och engagemang. De genomför medarbetarundersökningar, pulsmätningar och trivselmätningar med hög metodisk kvalitet. Ändå upplever många att resultaten sällan leder till synliga förändringar i vardagen.
Problemet är sällan brist på data. Problemet är brist på rekommendationer och konkreta initiativ.
Chefer får rapporter, dashboards och genomsnitt, men står ofta kvar med samma fråga: Vad betyder det här konkret för oss – och vad ska vi göra annorlunda? När svaret är otydligt händer det oftast ingenting. Det är just här som artificiell intelligens och AI-genererade rekommendationer kan göra en avgörande skillnad.
Forskning om datadrivet beslutsfattande visar att data först skapar rörelse när relevansen är tydlig, när rekommendationerna är konkreta och när osäkerheten kring ”vad som fungerar” minskar. I praktiken misslyckas många trivselmätningar eftersom resultaten blir för generella, eftersom för många insatsområden pekas ut samtidigt och eftersom kopplingen till teamets vardag är för svag.
Data blir intressanta, men inte handlingsorienterade. Som artikeln “What Data-Driven Decision Making Actually Means” från Harvard Business Review påpekar (se källa nedan), leder data utan tydlig riktning sällan till bättre beslut eller varaktiga förändringar.
Artificiell intelligens förändrar inte vad organisationer mäter, utan hur resultaten används. I stället för att överlåta tolkningen till varje enskild chef eller till långa gemensamma möten kan AI analysera mönster och samband i data, identifiera de viktigaste drivkrafterna i det enskilda teamet och omsätta resultaten till tydliga, prioriterade rekommendationer.
På så sätt fungerar AI som en bro mellan komplex analys och praktisk handling. Det minskar behovet av att ”räkna ut det själv” och gör det enklare att ta nästa steg. Det är något vi har arbetat mycket med under det senaste året på Enalyzer.
”Jag tycker att vi har kommit väldigt långt med AI när det gäller rapportering och uppföljningsverktyg”, säger Henrik Nielsen, Head of Research.
En av de största styrkorna med AI-baserade rekommendationer är att de är kontextkänsliga. Enalyzer arbetar med AI-genererade rekommendationer som utgår från resultaten i det enskilda teamet, skillnader jämfört med resten av organisationen och kunskap om vilka faktorer som statistiskt sett betyder mest för trivsel och engagemang just där.
Det innebär att två team i samma organisation kan få olika rekommendationer – inte för att ambitionerna skiljer sig åt, utan för att utmaningarna gör det. Fokus flyttas från generella råd om trivsel till riktade insatser som är meningsfulla i den konkreta vardagen.
En klassisk rapport kan konstatera att ett team har lågt engagemang. En AI-baserad rekommendation kan däremot visa att engagemanget i just detta team hänger nära samman med rolltydlighet och prioritering, och att medarbetarna upplever otydliga förväntningar och skiftande fokus.
Utifrån detta pekar rekommendationen på att gemensam prioritering och tydligare förväntansavstämning har hög sannolikhet att förbättra engagemanget.
Skillnaden är tydlig. Den ena ansatsen beskriver ett problem. Den andra pekar ut ett konkret område att agera på.
Forskning inom organisationsutveckling visar att för många samtidiga initiativ kraftigt minskar effekten. Fokus är en förutsättning för förändring. AI-genererade rekommendationer stödjer just detta genom att hjälpa organisationer att välja ett fåtal insatsområden med dokumenterad betydelse – och välja bort sådant som data inte stöder.
Det skapar tydlighet och framdrift och minskar risken för att allt stannar av.
AI talar inte om hur man ska arbeta med trivsel. Den hjälper till att visa var insatserna med störst sannolikhet gör skillnad och vilka antaganden som inte stöds av data. Det minskar osäkerheten men bevarar handlingsfriheten.
I konsultbaserade lösningar kombineras AI-rekommendationerna dessutom med dialog, erfarenhet och organisatorisk kontext, så att rekommendationerna kan omsättas i realistiska åtgärder. I detta sammanhang samarbetar Enalyzer med ett antal HR-konsultbolag och managementkonsultbolag, så att rekommendationerna också omsätts i konkreta initiativ och uppföljningar.
En nordisk organisation med flera hundra medarbetare använde medarbetarundersökningar som fast praxis, men upplevde begränsad effekt av uppföljningen. Resultaten gick man igenom, men diskussionerna förblev övergripande och initiativen blev många och otydliga.
Genom att komplettera undersökningen med AI-genererade rekommendationer på teamnivå förändrades bilden. Varje team fick 2–3 prioriterade fokusområden baserade på sina egna data, tydligt kopplade till de faktorer som hade störst betydelse för trivsel och engagemang just där.
I stället för breda trivselinsatser började teamen arbeta med konkreta åtgärder som tydligare prioritering, klarare rollfördelning och mer förutsägbar planering. Efterföljande pulsmätningar visade förbättringar i både engagemang och upplevd arbetsbelastning – samt en markant högre upplevelse av att mätningarna ledde till verklig förändring.
Organisationer saknar sällan data om medarbetartrivsel. De saknar rekommendationer och konkreta initiativ. När data omsätts till tydliga, prioriterade rekommendationer nära teamets vardag blir medarbetarundersökningar mer än mätningar. De blir ett verktyg för att skapa faktiska förändringar.
Det är skillnaden mellan att veta något om trivsel och att göra något åt den.
Ett bra fundament för en undersökning är naturligtvis en förutsättning för detta. Jag har tidigare skrivit en artikel om ett evidensbaserat angreppssätt för mätning av medarbetartrivsel, som jag rekommenderar att du fördjupar dig i.
Dela din information med oss – så ser vi till att rätt person kontaktar dig.
