Viikon AI-toteutus – Kaikki tunnit kirjattu ja laskutettu, kiitos Harvest helperin

Wunderilla hyödynnetään tekoälyä kymmenillä eri tavoilla sekä asiakasprojekteissa että omassa toiminnassamme. Tässä artikkelissa esittelemme yhden konkreettisen ratkaisun, jonka olemme itse suunnitelleet ja ottaneet aktiiviseen käyttöön. Harvest helper on auttanut meitä ratkaisemaan tuntikirjaamiseen liittyviä haasteita. Ratkaisu ohjaa työntekijöitä kirjaamaan kaikki tekemänsä tunnit – ja kirjaavat ne riittävän täsmällisesti laskutusta, resursointia ja päätöksentekoa varten. Sama haaste on yleinen monissa organisaatioissa. Siksikin haluamme kertoa tekoälyratkaisusta nimeltä: Harvest helper by Wunder.
Entä skaalautuuko ratkaisu myös muihin ajanseurantajärjestelmiin kuin Harvestiin? Kyllä skaalautuu.  Lisää kysymyksiä ja vastauksia aiheesta löydät artikkelin lopussa olevasta FAQ-osiosta.

Kaksi hyötyä, yksi ratkaisu: vähemmän manuaalista työtä, enemmän ystävällisiä muistutuksia

Asiantuntijaorganisaatioissa jo muutama puuttuva tai epätarkasti kirjattu tuntimerkintä henkilöä kohden viikossa voi huomaamatta kasvaa sadoiksi tai jopa tuhansiksi euroiksi, jotka eivät koskaan päädy laskutukseen. Ajan myötä nämä puutteet vääristävät kannattavuuden seurantaa, resurssisuunnittelua ja johdon päätöksentekoa.

Haastetta on tähän asti yritetty taklata tutulla mutta tehottomalla tavalla: joku muistuttaa kaikkia muita. Projektipäällikkö, tiiminvetäjä, HR-asiantuntija tai taloushallinnon edustaja käyttää aikaa tuntikirjausten tarkasteluun ja perään kyselyyn, korjaamiseen ja sen selittämiseen, miksi tarkka ajanseuranta on tärkeää. Tämä työ on aikaa vievää, huonosti skaalautuvaa ja harvan unelmatehtävä.

Harvest helper tuo tähän kaksi samanaikaista hyötyä. Se vähentää manuaalisten muistutusten tarvetta ja varmistaa samalla, että työntekijät saavat oikea-aikaisia, rakentavia muistutuksia tuntien kirjaamisen merkityksestä. Lopputuloksena on laadukkaampi data, sujuvampi laskutus ja vähemmän hallinnollista kuormaa. 

Miksi tämä AI-toteutus on olemassa

Asiantuntijaorganisaatioissa tuntikirjausdata on liiketoiminnan keskeistä perusinfrastruktuuria. Se vaikuttaa suoraan liikevaihtoon, ennusteiden luotettavuuteen ja laskutukseen. Vaikka kyseessä on liiketoimintakriittinen kokonaisuus, niin palaute tuntikirjauksista tulee tekijöille usein viiveellä, on  epäjohdonmukaista ja lähes aina esihenkilöiden manuaalisesti tuottamaa.

Kun ohjaus tulee viiveellä, työntekijöillä ei ole helppo muokata työtapojaan - tai aina edes tehtyjä kirjauksia. Samaan aikaan esihenkilöt ajautuvat manuaaliseen, hallinnolliseen laadunvarmistukseen sen sijaan, että voisivat keskittyä johtamiseen ja arvonluontiin. 

Harvest helper on suunniteltu ratkaisemaan tämä haaste juurisyytasolla: tarjoamalla aikaisempaa, selkeämpää ja johdonmukaisempaa palautetta ilman byrokratiaa tai kognitiivista kuormaa, saati “nalkuttavaa esihenkilöä”.

Mitä Harvest helper tekee

Harvest helper on AI-pohjainen lisäosa, joka analysoi viikoittain ajanseurantajärjestelmän tuntikirjausdataa ja toimittaa henkilökohtaisen, rakentavan palautteen suoraan työntekijälle Slackin kautta. Työntekijä saa viikoittain selkeän yhteenvedon edellisen viikon kirjauksista, mukaan lukien käyttöaste, laskutettavuus ja tuntikirjausten yleinen laatu.

Pelkkien lukujen raportoinnin sijaan tekoäly tunnistaa toistuvia ilmiöitä, selittää odotuksia ymmärrettävästi ja tarjoaa konkreettisia parannusehdotuksia. Koska palaute toimitetaan nopeasti ja oikeassa asiayhteydessä, työntekijät voivat muuttaa toimintatapojaan ketterästi. Koko prosessi toimii automaattisesti taustalla. Erillisiä näkymiä ei tarvitse seurata, manuaalisia muistutuksia ei koordinoida eikä esihenkilöille synny lisätyötä. 

Suunniteltu luottamuksen rakentamiseen – ei valvontaan

Harvest helperiä ei ole tarkoitettu työntekijöiden suorituksen arviointiin, kurinpitotoimiin tai esihenkilöiden harjoittamaan seurantaan. Tunnistamme, että tuntien kirjaaminen on joillekin helpompaa kuin toisille – ja että ystävällinen muistutus voi auttaa ilman kielteisiä vaikutuksia.

Palaute toimitetaan ainoastaan sille työntekijälle, jonka tiedoista on kyse. Esihenkilöt tai HR eivät saa palautetta automaattisesti, ja viestien sävy on tarkoituksella tukeva eikä korjaava. Tavoitteena on luoda toimiva ympäristö itsereflektiolle ilman arvioinnin pelkoa.

Lähestymistapa tukee nykyaikaista johtamista, jossa korostuvat autonomia ja läpinäkyvyys. Moni meistä – erityisesti kunnianhimoiset ja luovat asiantuntijat – voi uppoutua innostavaan tehtävään niin, että ajantaju hämärtyy. Tällöin pieni “mekaaninen palvelus” tuntien kirjaamisesta muistuttamisessa tukee työntekoa eikä häiritse sitä.

Tietosuoja ja EU AI Act huomioitu jo suunnitteluvaiheessa

Tietosuoja ja vaatimustenmukaisuus on sisäänrakennettu Harvest helperin tekniseen arkkitehtuuriin. Ennen tekoälyanalyysiä työntekijöiden nimet poistetaan ja käsitellään vain välttämätön tuntikirjausdata. Arkaluonteiset henkilötiedot on rajattu käsittelyn ulkopuolelle.

Kun tekoäly on muodostanut analyysin, palaute menee suoraan työntekijälle. Identiteetin ja analyysin erottaminen pienentää tietosuojariskejä ja rajoittaa kolmansien osapuolten pääsyä tietoihin.

Koska ratkaisu toimii työsuhdekontekstissa, se on suunniteltu täyttämään myös EU AI Actin varovaisemmat tulkinnat, mukaan lukien läpinäkyvyyttä, jäljitettävyyttä ja inhimillistä valvontaa koskevat vaatimukset. Lopputuloksena on AI-toteutus, joka on paitsi tehokas myös tietosuoja-ja tekoälylainsäädännön vaatimukset EU-tasolla täyttävä.

Roolitietoinen älykkyys, joka vastaa todellista työtä

Automaattiset järjestelmät epäonnistuvat usein silloin, kun ne sivuuttavat työn kontekstin. Harvest helper ottaa huomioon työntekijän roolin palautetta muodostaessaan.

Eri rooleilla on luontaisesti erilaiset käyttöasteet, laskutettavuustavoitteet ja työn luonne. Tekoäly mukauttaa odotuksia tämän mukaisesti, jotta tukipainotteisia tai ei-laskutettavia rooleja ei tulkita virheellisesti. Samalla hyvä suoriutuminen tunnistetaan ja vahvistetaan, jotta työntekijät ymmärtävät, miltä hyvä tekeminen näyttää käytännössä.

Tämä roolitietoinen logiikka varmistaa, että palaute koetaan oikeudenmukaiseksi, relevantiksi ja arjen todellisuuteen kiinnittyväksi – ja hyödylliseksi.

Liiketoimintavaikutus ilman lisämonimutkaisuutta

Kun työntekijät saavat oikea-aikaista ja ymmärrettävää palautetta, tuntikirjausten laatu paranee. Laadukkaampi data vähentää laskutuksen haasteita, nopeuttaa laskutusprosesseja ja parantaa ennustettavuutta.

Koska peruslaadunvarmistus on automatisoitu, esihenkilöille vapautuu aikaa manuaalisista tarkistuksista. Työntekijät saavat selkeyttä ilman painetta. Kaikki tämä tapahtuu ilman uusia palavereja, näkymiä tai prosessikerroksia.

Pienet viikoittaiset parannukset tuottavat ajan myötä merkittäviä operatiivisia hyötyjä.

Tekninen perusta

Harvest helper on rakennettu modernin ja läpinäkyvän teknologiapinon varaan. Se hyödyntää Google Gemini Flash -mallia AI-analyysiin, avointa ja itse ylläpidettyä N8N-orkestrointia sekä turvallista Google Cloud Platform -ympäristöä. Ratkaisu integroituu saumattomasti olemassa oleviin työkaluihin, kuten Harvestiin ajanseurantaa varten ja Slackiin viestintään.

Selkeä dokumentaatio, määritellyt promptit, lokitus ja käyttäjille näkyvät vastuuvapauslausekkeet varmistavat, että tekoäly pysyy ymmärrettävänä ja hallittavana. Ihmisen harkinta säilyy keskiössä, ja tekoäly toimii tukena – ei päätöksentekijänä.

Usein kysytyt kysymykset Harvest helperistä

Käytetäänkö Harvest helperiä työntekijöiden suorituksen arviointiin?
Ei. Ratkaisu on suunniteltu tukemaan työntekijän omaa tietoisuutta ja kehittymistä. Palaute toimitetaan vain työntekijälle eikä sitä käytetä automaattisesti arviointeihin.

Kuka näkee tekoälyn tuottaman palautteen?
Vain palautteen vastaanottava työntekijä. Esihenkilöt eivät saa palautetta automaattisesti, mikä tukee luottamusta ja vastuullista tekoälyn käyttöä.

Miten ratkaisu huomioi EU AI Actin vaatimukset?
Järjestelmä noudattaa privacy-by-design-periaatteita, minimoi henkilötietojen käsittelyn, tarjoaa käyttäjille läpinäkyvyyttä, ylläpitää jäljitettäviä lokitietoja ja mahdollistaa inhimillisen valvonnan. Ratkaisu on suunniteltu täyttämään korkean riskin AI-järjestelmiä koskevat vaatimukset soveltuvin osin.

Ymmärtääkö tekoäly eri työroolit?
Kyllä. Tekoäly mukauttaa odotuksia roolikohtaisten käyttöaste- ja laskutettavuusmallien perusteella, jotta palaute on kontekstuaalisesti oikeudenmukaista.

Mitä liiketoimintahyötyjä tämä AI-toteutus tukee?
Tyypillisesti organisaatiot saavuttavat paremman datan laadun, vähemmän laskutusongelmia, pienemmän esihenkilökuorman sekä paremman näkyvyyden käyttöasteeseen ja laskutettavuuteen. 

Käytännön esimerkki vastuullisesta tekoälystä

Harvest helper osoittaa, miten tekoäly voidaan tuoda osaksi arjen toimintaa eettisesti, sääntelyn mukaisesti, ihmislähtöisesti ja liiketoiminnallisesti vaikuttavasti. Vaikuttava tekoäly ei vaadi monimutkaisuutta – vain huolellista suunnittelua.