Kyse ei ole tosiaan vanhakantaisesti ajateltuna ammateista, vaan osaamisesta ja tutkinnonosien yhdistelmistä.

Palvelualoilla koulutusalat eivät tarkoita samaa kuin toimialat. Eri koulutusaloilta voi työllistyä erilaisilla osaamiskombinaatioilla hyvin monelle eri toimialalle. Tämä luo perustan toimivampien luokitusten kehittämisen tarpeelle.

Ennakoinnissa käytettävät luokittelut on tarkoituksenmukaista yhtenäistää mahdollisimman laajasti. Yhteiskunnan, ammattien ja työelämän muutos haastavat osaltaan perinteiset toimiala ja ammattiluokittelut. On hyvä, että ajattelua ja toimintaa ohjaavia käsitteitä arvioidaan kriittisesti ja kehitetään vastaamaan muuttunutta tilannetta työmarkkinoilla.

Pohjanmaan liitto pitää tärkeänä ennakoinnissa hyödynnettävien luokitusten kehittämistä. Jatkuvan oppimisen edistämisen kannalta on olennaista kehittää ammattialat ylittävää osaamisluokittelujärjestelmää. Työn murroksen edetessä geneerisen osaamisen tunnistamisen merkitys kasvaa. Ihmisten työhistoria koostuu tulevaisuudessa entistä enemmän pienemmistä palasista ja liikkuminen alalta toiselle yleistyy.

Siirtyminen ammattiluokituksesta osaamisen sisältöjen luokitukseen on askel oikeaan suuntan.

Luokittelen tarkastelu ja kehittäminen on kannettavaa. Yleisesti ammattiluokitusten kehittämisellä on tutkitusti ollut vaikutusta tasa-arvoon (ks. esim. Kinnunen: Luokiteltu Sukupuoli, 2001). Koska luokittelu on myös ennakoinnissa tärkeässä roolissa, tulisikin punnita nyt tehtävän ennakoinnin kehittämistyön vaikutusarviointia yhdenvertaisuuden ja tasa-arvon näkökulmasta.

Luokitusten, käsitteiden ja tietojen yhdistämisessä tarvittavien tunnusten osalta yhtenäistäminen eri järjestelmissä ja toimijoilla on tärkeä tavoite.

Tilastokeskuksen käyttämät toimiala-, ammatti- ja koulutusluokitukset ovat tilastollisia luokituksia, joiden pohjana ovat kansainväliset luokitusstandardit. Tämä asettaa tiettyjä reunaehtoja näiden luokitusten muokattavuudelle, mutta tämä ei tietenkään estä luokitusten ja niiden käytön jatkokehittämistä vastaamaan käyttäjätarpeita. Etenkin tarkimmilla luokitustasoilla luokituksia on sovellettu kansallisiin tarpeisiin. Tässä voitaisiin ajatella ehkä esim. mahdollista tarkempien ammattinimikkeiden ja koulutusnimikkeiden integroimista tilastoluokitusten karkeampiin tilastoluokituskategorioihin, joka mahdollistaisi luokitusten sekä tarkemman ennakointikäytön että tilastokäytön.

Raportissa todetaan s. 28 ”Opetushallitus vastaa lisäksi uuden työvoimatarpeen kääntämisen tutkintotarpeiksi. Tämä edellyttää ammattialojen ja koulutuksen välisen ns. vastaavuusavaimen laadintaa joko virkatyönä tai ostopalveluna.” Tällaisen avaimen laatiminen kattavasti on hyvin haasteellista, koska on runsaasti monialaisia ja yleisiä koulutuksia, jotka eivät johda suoraan mihinkään ammattiin, eivätkä edes suoraan tietylle alalle. Toki avaimen laatiminen ainakin jollain tasolla lienee mahdollista.

Raportti esittää osaamisperusteisen luokittelun kehittämistä, mikä on erityisen tarpeellista. Työllistymisen kannalta on tärkeää tuoda esiin eri tehtävien ja ammattien yhteisiä osaamiskokonaisuuksia ja miten ammattitaitoa kannattaa täydentää.

Katsomme, että yhtenäiseen, osaamisperusteiseen luokitukseen siirtyminen on välttämätöntä, jotta esimerkiksi lyhyen aikavälin ennakointityötä ja työmarkkinoiden kohtaantoaihetta voidaan tarkastella relevantisti. Yleiseurooppalainen osaamispohjainen ESCO-luokitus soveltuu varsin hyvin kuvaamaan niin ammatteja, työpaikkojen osaamistarpeita kuin työnhakijoiden monipuolista, varsin usein ammattirajat ylittävää osaamistakin. Valmiin, muun Euroopan kanssa yhteensopivan luokituksen laajentaminen yhteiskunnassa hyödyttää ennakointijärjestelmää huomattavasti. Osaamisperustainen ”escottaminen” voisi yltää esimerkiksi ammatteihin, osaamisaloihin, työpaikkailmoituksiin, työnhakijoiden osaamiskartoituksiin ja työvoimapalveluihin osallistuvista työnhakijoista laadittaviin ARVI-palautteisiin – nämä kaikki jo olemassa olevat tietolähteet loisivat (käytettäviä järjestelmiä kehittämällä) sitä massadataa, jota louhimalla saataisiin nopeasti näkymiä lyhyen aikavälin ennakointiin.

Tällä hetkellä ammattialojen klustereista on erilainen ymmärrys eri tahoilla. Tilastokeskuksen mukaan ottaminen tähän kokonaisuuteen on tärkeää: Tilastokeskuksen tulisi määritellä selkeät klusteriluokitukset, joita kaikki tahot systemaattisesti käyttäisivät. Esimerkkinä luovan talouden klusteri, josta on useita erilaisia, käytössä olevia kuvauksia tällä hetkellä.

Ennakointityössä käytetty kieli ja erilaiset luokitusjärjestelmät ovat vaikeasti lähestyttävä kokonaisuus. Onkin tiedonkulun ja koordinaation kannalta tärkeää, että tähän kiinnitetään huomiota. Myös ennakointityön tekijöiden eri tasoilla on löydettävä ns. yhteinen kieli, jotta työssä onnistutaan.

Raportin esitys luokittelujärjestelmää koskevan kehittämistyön käynnistämisestä on kannatettava.