Tiedolla johtamisen 2024 kokeilut alkoivat innostuneissa tunnelmissa!

Kiihdyttämössä jatketaan syksyllä tiedolla johtamisen kokeilujen merkeissä. Yksitoista kokeilutiimiä esittelivät suunnitelmia toisilleen 30.8.2024 Kymp-talolla ja Teamsissa pidetyssä aloitustilaisuudessa. Paikalla oli yli 30 henkeä ja tunnelma Lautakuntasali Horisontissa oli innostuneen odottava.

Mukana oli kokeilutiimiläisiä, kokeiluissa mukana olevia yrityskumppaneita, kaupungin asiantuntijoita sekä Kiihdyttämön kokeilusparraajia. Osallistujat olivat motivoituneita aloittamaan kokeilut ja näkemään niiden tuloksia käytännössä. 

Kuva: Yhteiskuva kokeilujen aloitustilaisuudesta. Kuvaaja: Miika Kuha. 

Kullakin kokeilulla on 10 000 euron budjetti, jonka puitteissa ne toteuttavat kokeilun tiedolla johtamisen teemaan liittyen syksyn aikana yhdessä yrityskumppaneiden kanssa.

Yrityskumppaneina mukana ovat tänä syksynä Ai4Value, CGI, Digia, Futurice, Gofore, Loihde ja Ubigu.

Mukana olevat kokeilut ovat: 

• Hankintakäsikirja (Kanslia)  
• Hiljaiset signaalit tukemassa työn tekijöiden kyvykkyyksien vahvistamista (Sotepe)  
• Kentänhoitopäiväkirja - KEHOP (Kuva)  
• Kestävän työllistymisen tukeminen (Kasko)  
• Kotihoidon käyntien pituuksien vakiointi (Sotepe)  
• Koulutusten palautteiden hyödyntäminen koulutusten vaikuttavuuden ja laadun kehittämisessä (Sotepe)  
• Kunnossapidon palautteiden automaattinen luokittelu (Kymp)  
• Laskujen oikeellisuuden tarkastaminen ja niistä saatavan datan hyötykäyttäminen toiminnan ohjaamisessa sekä kehittämisessä (Kymp)  
• Sosiaalihuollon AI-assistentti (Sotepe)  
• Yleisten alueiden omaisuusrekisteritietojen paikkansapitävyyden parantaminen (Kymp)  
• Älyä varhaiskasvatuksen määräaikaisten sijaisten keskitettyyn rekrytointiin (Kasko) 

Jokainen kokeilutiimi piti tilaisuudessa 10 minuutin alustuksen siitä, mistä omassa kokeilussa on kyse. Kokeilukiihdyttämön yhtenä tavoitteena on kokeilla tekoälyä toimintansa kehittämisessä ja esimerkiksi viestinnän apuna. Alla tekoälyn tekemä lyhyt yhteenveto kunkin kokeilun sisällöstä, lähtöaineistona kokeilujen aloitustilaisuuden esityskalvot. 

Tekoälyn laatima yhteenveto Helsingin kaupungin Tiedolla johtaminen 2024 Kokeilukiihdyttämön kokeiluista 

1. Hankintabotti Tekoälypohjainen botti auttaa kaupungin hankinta-asiantuntijoita ja lakimiehiä vastaamalla juridisiin kysymyksiin liittyen hankintoihin. Botti hyödyntää kaupungin hankintakäsikirjaa ja hankintalakia. Tavoitteena on automatisoida yksinkertaisten kysymysten vastaukset ja parantaa tiedon saatavuutta sekä ohjeistusten paikkansapitävyyttä. Tämä voi vähentää asiantuntijoiden työtaakkaa ja nopeuttaa prosesseja. 

2. Hiljaiset signaalit tukemassa työntekijöiden kyvykkyyksien vahvistamista: Kotihoidon toiminnassa siirrytään reagoivasta ennakoivaan malliin, jossa hiljaiset signaalit, kuten työkuormituksen kasvu ja sairauspoissaolot, tunnistetaan ajoissa. Tämä auttaa tasapainottamaan työn kuormittavuutta ja vähentämään sijaiskustannuksia. Pilottina toimii Kaakkoisen kotihoidon alue, jossa on jo tehty muutoksia työnsuunnitteluun. 

3. Kentänhoitopäiväkirja (KEHOP): Kokeilu pyrkii kehittämään työkalun, joka kokoaa tietoa liikuntapaikkojen kentän olosuhteista ja hoitotoimenpiteistä reaaliaikaisesti. Työkalu yhdistää eri lähteistä tulevan tiedon, ja sen avulla parannetaan kenttien hoidon laatua sekä tuetaan työntekijöiden päätöksentekoa. Kokeilu selvittää myös työkalun laajentamisen mahdollisuuksia muihin kentänhoidon kohteisiin. 

4. Kestävän työllistymisen tukeminen: Tämä kokeilu keskittyy löytämään mittareita, jotka kertovat työllistymistä edistävien palveluiden vaikuttavuudesta. Tavoitteena on tunnistaa, mitkä tekijät yhdistävät toimivia palveluita, ja miten työllistymistä voitaisiin parantaa. Kokeilu toteutetaan yhteistyössä Stadin ammattiopiston ja yrityskumppanin kanssa, ja sen tuloksia voidaan hyödyntää kaupungin työllisyyspalveluiden kehittämisessä. 

5. Kotihoidon käyntien pituuksien vakiointi: Kokeilussa kehitetään työkalu, joka auttaa suunnittelemaan kotihoidon käyntien kestot ja tiheydet asiakkaan tarpeiden ja toimintakyvyn mukaan. Tavoitteena on luoda toistuva suunnitelma, joka parantaa hoidon laatua ja tehokkuutta. Tämä vähentää manuaalista suunnittelua ja optimoi resurssien käyttöä. 

6. Koulutusten palautteiden hyödyntäminen: Kokeilun tavoitteena on kehittää dashboard-työkalu, joka kerää koulutuksista saatuja palautteita ja analysoi niitä koulutusten laadun ja vaikuttavuuden parantamiseksi. Työkalu mahdollistaa palautteen jatkuvan seurannan ja reagoinnin havaittuihin kehitystarpeisiin. Näin voidaan varmistaa, että koulutukset vastaavat paremmin työntekijöiden tarpeisiin ja parantavat osaamista. 

7. Kunnossapidon palautteiden automaattinen luokittelu: Kokeilu tutkii, miten tekoäly voi luokitella kunnossapidosta saatavat palautteet automaattisesti. Tavoitteena on parantaa palautteiden käsittelynopeutta ja tunnistaa kiireelliset toimenpiteet reaaliajassa. Tämä automatisointi vähentää virka-aikojen ulkopuolella kertyvien palautteiden käsittelyviiveitä ja optimoi resurssien käyttöä kunnossapidossa. 

8. Laskujen oikeellisuuden tarkastaminen: Kokeilu keskittyy automatisoimaan laskujen sisällön tarkastuksen ja analysoimaan niiden pohjalta syntyvää dataa toiminnan kehittämiseksi. Laskut sisältävät usein virheitä, ja manuaalinen tarkistus on työlästä. Tavoitteena on vähentää virheitä ja kerätä tietoa laskutusprosessin parantamiseksi. 

9. Sosiaalihuollon AI-assistentti: Kokeilu testaa tekoälyn mahdollisuuksia sosiaalihuollon palveluohjauksessa. Assistentti kokoaa hajallaan olevan tiedon yhteen paikkaan, mikä helpottaa työntekijöiden työtä ja parantaa palveluiden tasalaatuisuutta. Kokeilulla pyritään vähentämään tiedon hakemiseen kuluvaa aikaa ja varmistamaan, että asiakkaat saavat yhdenvertaista palvelua. 

10. Yleisten alueiden omaisuusrekisteritietojen paikkansapitävyyden parantaminen: Kokeilussa parannetaan yleisten alueiden omaisuustietojen tarkkuutta tekoälyn avulla. Tarkoituksena on käyttää konenäköä rekisteritietojen ja todellisten olosuhteiden erojen tunnistamiseksi, mikä auttaa pitämään omaisuusrekisterit ajan tasalla. Tämä voi vähentää manuaalista tarkistusta ja nopeuttaa tietojen päivittämistä. 

11. Älyä varhaiskasvatuksen määräaikaisten sijaisten rekrytointiin: Kokeilussa kehitetään älykäs työkalu, joka helpottaa määräaikaisten sijaisten rekrytointia varhaiskasvatuksessa. Tavoitteena on yhdistää rekrytoijien ja päiväkodin johtajien tarpeet, vähentää manuaalista työtä ja parantaa sijaisjärjestelyjen tehokkuutta. Työkalu hyödyntää tekoälyä ja automatisoi sijaistarpeen ilmoittamisen sekä seurannan.