4. Osaamis- ja koulutustarpeiden ennakointi

TEM Uutiskirje 4/2023: Työmarkkinoiden kohtaanto-ongelman ratkaisu paikallisella tasolla –esimerkkinä VALUE-Vantaan alueellinen ennakointimalli

1. ALUEKEHITYS, 2. TULEVAISUUDEN ENNAKOINTI, 3. STRATEGIAPROSESSIT, 4. Osaamis- ja koulutustarpeiden ennakointi, METODI, O. YHDYSKUNTASUUNNITTELU JA MAANKÄYTTÖ

Tulevaisuuden työmarkkinat -hanke edistää työnantajien ja työnhakijoiden
välistä kohtaantoa sekä toimijoiden välistä yhteistyötä tietoa hyödyntäen ja
kehitystä ennakoiden

TEM Työvoima ja osaamistarpeiden ennakoinnin uutiskirje 4/2023. Julkaistu 18.10.2023.

Yrjö Myllylä:

Eri toimijoiden kokonaisvaltaista ennakointiyhteistyötä on tehty parhaimmillaan lähinnä ELY- ja maakuntien tasolla. Vantaa hyödyntää omassa ennakointimallin kehittämisessä (VALUE) näistä saatuja kokemuksia mm. laajasta sopimuksellisesta yhteistyöstä eri toimijoiden välillä (mm. Kymenlaakson ja Varsinais-Suomen alueellinen ennakointitoiminta). Keskeisinä haasteina, joita tuleva ennakointimalli pyrkii ratkaisemaan, ovat työmarkkinoiden kohtaantokysymykset sekä lyhyellä että pitkällä aikavälillä. Näitä kysymyksiä ei voida ratkaista ilman paikallisten toimijoiden vuorovaikutusta ja yhteistä näkemystä. Valtakunnalliset tai seudulliset toimet eivät tällä hetkellä ota riittävästi huomioon alueen erityispiirteitä, eivätkä tue tarvittavaa henkilökohtaista vuorovaikutusta paikallisten toimijoiden välillä. Vuorovaikutusta tarvitaan myös valtakunnan ja paikallisten toimijoiden välillä. Kehitteillä oleva ennakointimalli liittyy Vantaan Tikkurilaan tulevaan noin 600 miljoonan euron
Osaamiskampushankkeeseen, jonka ennakointitoimiston tehtävänä on auttaa välittämään työelämälähtöisiä koulutus- ja muita ratkaisuja.

Lyhyellä lähivuosien aikajänteellä on tarpeen kerätä paikallista tietoa yritysten ja muiden työnantajien tarpeista, kuten osaamis-, koulutus- ja rekrytointitarpeista, suhdanteista, laajentumisinvestoinneista, lomautuksista jne. Näin voidaan suunnitella oikeanlaisia koulutus-, kaavoitus- ja muita toimenpiteitä. Kehittämishankkeessa jo tehdyt VALUE-pilottihaastattelut ovat osoittaneet, että Vantaalla sijaitsee yksi Suomen tärkeimmistä puolijohdetuotantoklustereista, jossa työntekijät ovat korkeasti koulutettuja. Yrityksillä on lyhyellä aikavälillä investointisuunnitelmia ja tarpeita koulutuksesta joukkoliikenteen järjestämiseen sekä kaavoitukseen.

Lyhyen aikavälin toimialakohtaiseen ennakointiin valitaan muutama toimiala vuosittain, ja näiden toimialojen työnantajia haastatellaan henkilökohtaisesti – esimerkiksi 30 työnantajaa per toimiala. Haastattelutiedot jaetaan oppilaitoksille, työllisyyspalveluille ja muille sidosryhmille. Tietoja tulkitaan yhteisissä toimialakohtaisissa foorumeissa, joissa kehitetään jatkotoimenpideaihioita. Toimialojen valinnassa otetaan huomioon tarpeet, ja vaiheet dokumentoidaan ja viestitään yhteenvetona osallistujille ja muille asianosaisille.

Pitkän aikavälin ennakoinnissa painotetaan toimintaympäristön muutoksia ja niiden vaikutuksia klustereihin sekä osaamis- ja koulutustarpeisiin. Prosessi noudattaa samankaltaista kaavaa, jossa ennakointitietoa kerätään ensin ja sitten alueen klustereita kokoavissa tulevaisuusverstaissa tai -foorumeissa kaikki alueen osapuolet osallistuvat tiedon jalostamiseen, tulkintaan ja jatkotoimenpideaihioiden luomiseen. Päätöksentekoa pyritään tukemaan erityisesti.

VALUE-ennakointimallissa hyödynnetään ennakointitiedon välttämättömänä komponenttina eri intressiryhmien näkemyksiä. Tämän ajattelun taustalla on professori Pentti Malaskan kiteyttämä periaate: Fakta+Näkemys=Tulevaisuus-/ Ennakointitietoa. Alueellisessa ennakoinnissa esimerkiksi lyhyen aikavälin työmarkkinoiden ennustamisessa korostetaan erityisesti työnantajien näkemyksiä ja tarpeita.

Vantaan kaupungin elinkeinopalvelut vastaa VALUE-ennakointimallin toteutuksesta vuosina 2023–2025. Hankkeen projektipäällikkönä toimii ennakoinnin dosentti Yrjö Myllylä. Hankkeessa ovat kumppaneina Metropolia Ammattikorkeakoulu ja Laurea-ammattikorkeakoulu. Lisätietoja VALUEhankkeesta löytyy Vantaan elinkeinopalveluiden verkkosivuilta.

Lähde: TEM työvoima- ja osaamistarpeiden ennakoinnin uutiskirje 4/2023

Lisätietoja: Yrjö Myllylä, YTT, aluekehityksen ja alueellisen ennakoinnin dosentti

Lue tekijältä myös Top 10 aiheeseen liittyvää:

Varsinais-Suomessa kehitetyllä mallilla vähennetty yritysten rekrytointiongelmia – Kaakkois-Suomessa pantiin kuitenkin paremmaksi. Turun Sanomat, Alio, 9.8.2022

Kaakkois-Suomessa kehitetty kartoitusmenetelmä tukee yritysyhteistyötä ja jatkuvaa oppimista. STT 2.6.2022

Toimialakartoituksesta vuoropuheluun – Kymenlaakson ja Etelä-Karjalan toimialakohtaisen ennakointikäytännön vaikuttavuuskartoitus – Kaakkois-Suomen ELY-keskus 50/2022

Ratkaisu työvoimapulaan löytyy työnantajahaastatteluista. Turun Sanomat 11.9.2021

Ratkaisu työvoimapulaan on aluetason yhteistyö. Talouselämän Tebatti 11.9.2021

Puheenvuoro: Työvoimapulaan pitää etsiä tehokkaammin ratkaisuja paikallisesti ja alueellisesti. Suomen Kuvalehti, 1.10.2021.

Alueellisen ennakointimallin Top 10 menestystekijää. 7.12.2020

Etiäinen – Kymenlaakson koulutus- ja osaamistarpeiden ennakointi – loppuraportti ja alueellisen ennakoinnin käsikirja, Xamk kehittää 116, 2020.

Etiäinen – koulutustarpeiden ennakointihankkeen 1.4.2018-30.9.2020 blogiartikkelit

Uusi ennakointimalli Kymenlaaksoon maakunnallisena yhteistyönä. ePressi 17.11.2019

Kysymys tekoälylle: Millaisia osaamistarpeita tunnistat tämän linkin pdf-raporteista: https://ennakointi.kymenlaakso.fi/ ?

1. ALUEKEHITYS, 2. TULEVAISUUDEN ENNAKOINTI, 3. STRATEGIAPROSESSIT, 4. Osaamis- ja koulutustarpeiden ennakointi, 7. Logistiikka ja yhteydet, 8. Energia ja ympäristö, 9.1 Matkailu, 9.2 Kauppa, rakentaminen, ICT, hyvinvointi, palvelut, METODI

Rekisteröidyn viikko sitten tekoälyn käyttäjäksi ja olen viikon ajan tehnyt kysymyksiä tekoälylle. Pääsääntöisesti se vastasi kysymyksiin osuvasti ja tiiviisti mielestäni. Esimerkiksi olemme kehittäneet Kymenlaakossa ”Etiäinen – Koulutustarpeiden ennakointi” hankkeessa lyhyen aikavälin ennakointiin ns. toimialakartoituskäytännön. Muun muassa toimialakohtaisia ennakointiraportteja kertyy pdf-muodossa tähän kysymyksessä mainittuun linkkiin. Kysyin kaksi kertaa em. kysymyksen ja molemmilla kerroilla tekoäly vastasi järkevän tuntuisesti, ensimmäisellä kerralla hiukan tarkemmin ikään kuin laatien inkressin tai tiivistelmäesittelyn tuloksista:

Ensimmäisellä kerralla kysyin ”Millaisia osaamistarpeita tunnistat tämän linkin pdf-raporteista: https://ennakointi.kymenlaakso.fi/ ?” Tekoäly vastasi seuraavasti:

”Kymenlaakson ennakointi -raporteista tunnistaa seuraavat osaamistarpeet:

  1. Osaaminen digitaalisessa maailmassa
  2. Johtaminen ja esimiestyö
  3. Asiakaspalvelu
  4. Työhyvinvointi
  5. Ympäristöosaaminen
  6. Yritystoimintaosaaminen.”

Toisella kertaa vastaus samaan kysymykseen kuului seuraavasti:

”Kymenlaakson ennakointi -raportit tunnistavat osaamistarpeet työnantajien näkökulmasta. Tarpeita ovat mm.

  • Erityisosaaminen kansainvälisessä liiketoiminnassa,
  • Digitalisaation hallinta,
  • Uusiutuvien energialähteiden käyttöönotto sekä
  • Kestävän kehityksen osaaminen.”

Ensimmäisellä kerralla tekoäly teki numeerisen listan. Toisella kerralla listatut osaamistarpeet oli erotettu virkkeessä pilkulla.

Tämä tulos sisällön puolesta on mielestäni erittäin osuva ja radikaaliuutinen itselleni, jos tuotetusta raporttimassasta voi tiivistää näinkin osuvia tuloksia. Tunnen suurin piirtein tuon linkin raporttien sisällön. Erityisesti tuonkin seikan huomiominen on tärkeää, että tekoäly totesi tämän sivuston pdf-raporttien tunnistavan tarpeet työnantajien näkökulmasta. Selvästikin tuloksissa painottuu tällä perusteella juuri toimialakartoitusraportit. Tätä tutkimusta täytyy jatkaa ja osoittaa tekoälylle vielä tarkempia ja specifimpiä raporttien analyysitehtäviä.

Kysyin 26.2.2023 aloittaessani tekoälyn käytön ChatGPT-tekoälyltä, että ”millainen on hyvä alueellinen ennakointimalli?”. Tekoäly vastasi:

”Hyvän alueellisen ennakoinnin mallin ominaisuuksia ovat muun muassa se, että se on

  • asiakaslähtöinen,
  • tarkoituksenmukainen,
  • oikea-aikainen,
  • kattava ja realistinen.”

Voisiko osuvammin sanoa ja voisiko Kymenlaakson malli olla juuri tämän mukainen esikuva, johon kannattaa tutustua etenkin siinä mukana olevia henkilöitä ja osallisia kuulemalla? Yllätys voi olla, että keskeistä on juuri henkilökohtainen yritysten, työnantajien, oppilaitosten edustajien ja muiden tahojen systemaattinen vuorovaikutus aluetasolla.

Tämä oli ensimmäinen tekoälyä hyödyntänyt blogi-artikkelini.

.

.

RD Info 1/2023: Parhaimmilla ennakointimalleilla ja koulutuksella elinvoimaa – toimialakartoituskonseptilla työmarkkinat tasapainoon, kasvun porrasmallilla kannattavaan kasvuun!

1. ALUEKEHITYS, 2. TULEVAISUUDEN ENNAKOINTI, 3. STRATEGIAPROSESSIT, 4. Osaamis- ja koulutustarpeiden ennakointi, 5. Koillisväylä, Arktinen meriteknologia, 6. Kaivostoiminta, 7. Logistiikka ja yhteydet, 8. Energia ja ympäristö, 9.1 Matkailu, 9.2 Kauppa, rakentaminen, ICT, hyvinvointi, palvelut, METODI, O. YHDYSKUNTASUUNNITTELU JA MAANKÄYTTÖ

RD Info 1/2023: Parhaimmilla ennakointimalleilla ja koulutuksella elinvoimaa – toimialakartoituskonseptilla työmarkkinat tasapainoon, kasvun porrasmallilla kannattavaan kasvuun!