11.8.2025
Kasvava sääntely, kuten EU:n palkka-avoimuusdirektiivi, pakottaa organisaatiot tarkastelemaan palkkauksen ja rekrytoinnin rakenteita aiempaa tarkemmin. Tämä ei ole vain hallinnollinen vaatimus, vaan kyse on pohjimmiltaan oikeudenmukaisuudesta, läpinäkyvyydestä ja luottamuksen rakentamisesta. Samalla kehityssuunta korostaa tehtävänkuvausten merkitystä: ne eivät ole pelkkiä listoja tehtävistä, vaan ne ovat keskeisiä rakenteita, joiden varaan palkkatasot, urapolut ja rekrytointi rakentuvat.
Miksi tehtävänkuvauksilla on merkitystä?
Tehtävänkuvaukset heijastavat organisaation arvoja ja valtarakenteita, usein huomaamatta. Ne voivat sisältää vanhentuneita oletuksia, piilossa olevia vinoumia ja jopa syrjiviä rakenteita, vaikka tarkoitus olisikin hyvä. Esimerkiksi vaatimus “vahvasta esiintymistaidosta” tai “joustavuudesta” voi jättää huomiotta neurodiversiteetin kanssa tasapainottelevat työntekijät. Vinoumat eivät synny vasta rekrytointi-ilmoituksessa, ne ovat usein pidempiaikaisten sisäisten määrittelyjen ja työnarviointimenetelmien lopputulosta.
Tekoälyn mahdollisuudet ja riskit
Tekoäly ja kielimallit voivat toki tarjota tehokkaita tapoja analysoida suuria määriä jäsentämätöntä tietoa, kuten palkka-aineistoja ja työnkuvauksia. Ne voivat myös auttaa tunnistamaan vinoumia, ehdottaa parannuksia ja automatisoida prosesseja. Mutta on tärkeää muistaa että, tekoäly ei ole neutraali, se oppii ihmisten historiasta, ja samalla ihmisten ennakkoluuloista ja subjektiivisesta ajattelusta.
Jos aiempi data painottaa tietyn sukupuolen tai iän profiileja tietyissä rooleissa, tekoäly alkaa toistaa tätä vinoumaa. Amazonin tunnettu tapaus, jossa rekrytointiautomaatio syrji naisia, osoittaa konkreettisesti, miten helposti näin voi tapahtua. (Lähde: BBC News)
Tekoäly ei ole tyhmä, se on ennakkoluuloinen
Tekoäly ei ymmärrä kontekstia, eettisiä arvoja tai yhteiskunnallista oikeudenmukaisuutta, ellei ihminen ohjaa sitä. Tästä syystä tekoälyn tuottamaa sisältöä on aina tarkasteltava kriittisesti. Ammattilaisen rooli on korvaamaton: tekoäly voi kyllä tukea ajattelua, muttei koskaan voi korvata eettistä harkintaa.
Eettisesti kestävä tehtävänkuvaus – mitä se vaatii?
1 .Objektiivisuutta työnarviointiin
Arviointikriteerien on perustuttava tehtävään, ei henkilöön. Kuka tahansa pätevä voi onnistua tehtävässä, ei vain “sen kaltainen kuin edellinen työntekijä”.
2. Selkeitä ja yksityiskohtaisia kuvauksia
Epämääräiset termit lisäävät tulkinnanvaraa ja mahdollistavat vinoumat. Mitä konkreettisempi ja ymmärrettävämpi kuvaus, sen parempi.
3. Vinoumien aktiivista tunnistamista
Kieli, kokemusvaatimukset ja palkkarakenteet on arvioitava kriittisesti. Esimerkiksi “suomi äidinkielenä” vaatimus voi olla tarpeeton useimmissa tehtävissä.
4. Ihmisen ja tekoälyn yhteistyötä
Tekoälyä voi hyödyntää havainnoimaan piilossa olevia vinoumia, mutta viimeinen sana kuuluu ihmiselle. Automaattiset analyysit eivät riitä, niitä on osattava tulkita ja asettaa oikeaan kontekstiin.
5. Läpinäkyvyyttä ja jatkuvaa kehittämistä
Tehtävänkuvaukset eivät ole staattisia. Ne pitää päivittää ja arvioida säännöllisesti, erityisesti silloin, kun organisaatiossa tapahtuu muutoksia.
Tämä on erityisen tärkeää siksi, koska eettisesti kestävä tehtävänkuvaus on tasa-arvoisen työelämän perusta. Se ei synny vahingossa, vaan vaatii kriittistä ajattelua, dataan perustuvaa analyysia ja halua tehdä asioita paremmin. Tekoäly voi olla tässä arvokas työkalu, kunhan muistamme, että se tarvitsee eettisesti valveutunutta ohjausta. Meillä on vastuu siitä, että teknologia tukee ihmisiä. ei toiste pain vahvistaen vanhoja vinoumia.
Kirjoitettu yhteistyössä ihmisoikeusasiantuntijan ja Fairness & Friendsin advisory boardin jäsenen Baharak Bashmanin kanssa.