Hienoa, että yksilönäkökulmaa on vahvistettu ja kehittämistä on mietitty tiedon käyttäjien näkökulmasta. Osaamisnperustaisen ennakoinnin kehittämisessä tulisi ottaa huomioon koulutussektorin jo olemassa oleva käsitys eri alojen osaamisesta ja hyödyntää tätä ennakointityössä. Samalla tulee työssä hyödyntää jo kehitteillä olevia ns. omaan dataan perustuvia digihankkeita, jotta päällekkäiseltä työltä vältytään.

Eri aikaväleillä tilastotiedon tarpeet ovat erilaisia. Nopeiden arvioiden kannalta parhaillaan tapahtuu myönteistä kehitystä keskeisissä lähdeaineistojärjestelmissä.

Raportissa todetaan hyvin, että alueellisten verkostojen yhteistyön tulisi olla systemaattisempaa. Alueellista ja valtakunnallista tietopohjaa pitäisi olla yhteisellä alustalla. Alueellisen ennakoinnin ja valtakunnallisen ennakoinnin yhteys tulisi olla tiiviimpi ja kaksisuuntainen.
Osaamisperustaisen ennakointi on yhä tärkeämpää. Lyhyellä tähtäimellä olemassa olevan osaamisvarannon ja alueilla olevan osaamispuutteiden tunnistamiseen tarvitaan parempia jo omaehtoisesti käytettäviä menetelmiä, joita ITC tullee tarjoamaan enemmän.
Raportissa päätavoite muodostaa työvoimahallinnon ja opetushallinnon yhteinen työvoiman ja osaamisen ennakointi on hyvä. Kuten raportissa todetaan, tarvitaan viranomaisyhteistyön lisäksi työhön mukaan myös työnantajia ja muita tahoja. Tähän viimeksi mainittuun tehtävään tulisi luoda haastavampi missio. Yritysten ennakointitietoa tulisi saada enemmän yrityskehittäjiltä ja yrittäjäjärjestöiltä sekä jatkossa yhä useammalta yritykseltä siten että niiden ennakointiosaaminen kehittyy ja palvelee myös elinkeinotoiminnan omaa kehittymistä. Kolmannen sektorin toimijoiden saaminen mukaan erityisesti lyhyen tähtäimen ennakointiin tuo tietoa osaamisen käyttöönoton esteistä. Raportissa mainitaan tarve ammattinimikkeiden uudelleenluokitukselle ja eri toimijoiden tiedon yhtenäistämiselle, joka on luotettavamman ja helposti saavutettavan tiedon näkökulmasta erityisen tärkeää. Tiedon yhtenäistämisen osalta raportissa on hyvin painotettu tarpeita ja on olennaista huomioida ESCO-osaamisjärjestelmän käyttöönotto osana TE-digi hanketta. Tämä edistää mahdollisuuksia kerätä tietoa automaattisesti yritysten osaamistarpeista ja sen hyvänä alustana toimii Työmarkkinatorin tietovarainnot (työpaikkailmoituksen osaamistarpeiden ontologisointi ESCO-osaamisluokituksen mukaiseksi).
Merkittäväksi haasteeksi muodostuu eri ammatti- tai osaamisluokitusten (ESCO/ISCO) päällekkäisyys ja osittainen yhteismitattomuus. Ammattibarometrin nykyinen tietopohja ei automaattisesti toimi uuden osaamisperustaisen tiedon kanssa ja sitä on, kuten raportissa mainittu, sitä on tarpeen kehittää. Tämä on hyvin tiivistetty ajatuksessa, että on tärkeää tunnistaa tekoälyperusteisen ennakoinnin rajoitukset ja asiantuntijatyön lisäarvo ennakoinnille. Lyhytaikaisen ennakointitiedon laadun ja kokonaisnäkymisen tarkentumiseksi on tärkeää tunnistaa osaamistarpeiden kehitys suhteessa vanhentuneisiin osaamisalueisiin ja työmarkkinoilta pitkään poissaoloon. Siksi on tärkeää pystyä tuottamaan tietoalustalle virtauslukuja kokonaismäärien lisäksi, jotka kertovat usein paremmin eri alojen muutoksista. Lyhyen aikavälin ennakointi tarvitsee olennaisesti tuekseen tietoa osaamistarpeiden muutoksista ja erilaisten työelämätaitojen vanhenemisesta, jota pidemmän aikavälin ennakoinnin kehittäminen voi vuorostaan tarjota.

Lyhyen aikavälin ennakointi on TE-hallinnon vahvuusalue ja erityisen tärkeä alueellisesti ja kansallisesti. Kehittämistoimet ovat oikean suuntaisia, mutta varsin yleisellä tasolla. Aktiivisen ja osallistavan, laajan alueellisen ennakointiekosysteemin rakentaminen on tärkeää, mutta sitä ei kehittämisehdotuksissa hahmotella tarkemmin. Lyhyen aikavälin ennakointia tulee kehittää ja luoda sitä palvelevia järjestelmiä, digitalisaation mahdollisuudet täysimääräisesti hyödyntäen. Esimerkiksi TE-hallinnolla on paljon tietoa, big dataa, jota louhimalla saataisiin nopeasti tietoa mm. työnhakija-asiakkaiden osaamisesta ja osaamisen kehittämistarpeista sekä työnantajien tarpeista – jos järjestelmät olisi luotu palvelemaan tällaista käyttötarkoitusta, ja jos tieto olisi luokiteltu esim. yleiseurooppalaisen ESCO-luokituksen (osaamisperusteinen luokitus) mukaan. Olisi kiinnitettävä huomiota siihen, mitä voisimme tehdä nykyisillä resursseilla, jos ne olisi hienosäädetty palvelemaan ennakointityötä paremmin. Esimerkiksi tahot, jotka säännöllisesti ovat mukana työpaikoilla ja tapaavat työnantajia (mm. oppilaitokset ja koulutuksenjärjestäjät), voisivat jollakin menetelmällä muun toiminnan ”sivutuotteena” tuottaa lyhyen aikavälin ennakointitietoa työnantajien ja elinkeinoelämän tarpeista.

Ennakointiin liittyvät haasteet on lyhyellä aikavälillä tunnistettu raportissa hyvin. Tärkeintä on, että tieto on kootusti saatavilla ja työn koordinaatio on kunnossa eri tasoilla. Kannatamme erityisesti osaamisperusteisemman ennakoinnin korostumista ja uusien teknologisten sovellusten huomiointia. Tämä avaa uusia mahdollisuuksia.

Työvoima- ja osaamistarpeiden ennakointi ja tarpeisiin vastaaminen on haastavaa jopa lyhyellä aikavälillä. Raportissa esitetty osaamisperusteisen ennakoinnin kehittäminen big dataa hyödyntäen on erittäin kannatettava, ja kytkeytyy olennaisesti myös jatkuvan oppimisen parlamentaariseen uudistukseen. Uusien menetelmien rinnalla on ainakin toistaiseksi syytä jatkaa käytössä olevien seurantamenetelmien kuten Ammattibarometrin kehittämistä.

On tärkeää hyödyntää muukin kuin julkisen tahon tuottama ennakointitieto. Järjestöjen ja yksityisten palveluntuottajien tuottama data pitää kuitenkin arvioida ja tarkastaa sen luotettavuus. Erilaisia ennakointitutkimusten nimellä kulkevia kyselyjä käytetään usein myös omien tavoitteiden ajamiseen ja niiden kattavuus tai kysymyksen asettelu voi tuottaa vinoutunutta ja jopa virheellistä tietoa tietoa.
Sähköisten osaamisen tunnistamisen välineiden käytön lisääminen on tärkeää ja kannatettavaa. Pitää kuitenkin huomioida, että kaikki eivät tähän pysty ja tämä korostuu erityisesti koulutuksessa aliedustettujen ryhmien kohdalla. Heidän osaltaan tarvitaan ohjausta ja apua, jotta tarvittava tieto saadaan järjestelmiin ja yksilöt voivat sitä myös hyödyntää.

Raportissa tunnistetaan tarve ennakointijärjestelmälle, joka tunnistaa lyhyen aikavälin ennakointijärjestelmän mahdollisimman varhaisessa toimintaympäristön muutoksia. Satakuntaliitto toteaa tarpeen olevan merkittävä ja tärkeää on myös tuottaa tietoa jatkuvan tilannekuvan ylläpitämiseksi. Toimialoittainen suhdanneseuranta on myös tärkeää (liikevaihto, vienti, palkkasumma ja henkilöstö). Tilastollisten ennusteiden ohella tarvitaan yhteistä alueellista ja kansallista tietopohjaa toimialojen ja työmarkkinoiden sisällöstä sekä toimintaympäristön muutoksista ja ilmiöistä.
Elinkeinoelämän tulevaisuusajattelun tukeminen on tärkeää kansallisesti ja aluetaloudellisesti. Satakuntaliito tuo esille, että alueellisten ennakointikumppanuuksien kytkeminen vahvemmin osaksi kansallista ennakointijärjestelmää mahdollistaisi osaltaan monialaisen tulevaisuustiedon yhtenäistämisen ja elinkeinoelämän tulevaisuusnäkymän kytkemisen julkisen sektorin strategiseen suunnitteluun.

Selvityksessä on tunnistettu miten uudet analysointivälineet ja kehittyvät datavarannot antavat mahdollisuuksia työmarkkinoiden kohtaannon edistämiseen ja kuvataan miten sähköisen osaamisen tunnistamisen avulla voisi auttaa kohtaannossa.
Headai on kehittänyt tekoälyratkaisuaan kyseiseen tarpeeseen jo vuodesta 2017, jolloin se voitti Sitran Ratkaisu100 kilpailun. Ratkaisua on kehitetty edelleen merkittävin panostuksin. Sitä käyttää lukuisat organisaatiot ja mm. Maailmapankki kansainvälisesti. Teknologiaa on pilotoitu 2018 Työmarkkinatorin palveluna haastekilpailun AI goes to work voittoratkaisuna.
Selvityksessä ei nosteta esille yksityisen puolen (kotimaisia) ratkaisuja. Headai tuo mielellään osaamisensa ja tuotteeseensa kumuloituneen ymmärryksen suomalaiseen ennakoinnin ja ennakointijärjestelmän kehittämiseen.

Lyhyen aikavälin ennakoinnin kehittämisessä on hyvin tuotu esille ammattibarometrin uudistamisen tarve sekä big datan ja tekoälyn hyödyntäminen. Osiossa korostuu tiedon yhteen kokoamisen eetos. Se on toki tärkeää, mutta olennaista olisi voimakkaammin tuoda ilmi se, miten kyseistä tietoa tarvitsevat tahot, kuten yritykset, pystyvät käyttämään sitä aidosti hyödyksi. Mitä hyötyä tiedon tuottamisesta ja kokoamisesta on vs. tulee olla?

Lisähuomio: Mistä työnantajien työpaikkailmoitusten tieto aiotaan ottaa? Jos tämä jää rajalliseksi, on lopputulema vääristynyt.