Det mesta som skrivs om AI och schemaläggningsverktyg handlar om vad AI:n kan göra. Den här artikeln handlar om vad den inte bör få avgöra, eftersom det är där motståndet från personalen brukar finnas. Låt AI:n räkna på det som handlar om volym: hur många som behövs, när och var. Beslut som handlar om en enskild person, som vem som får vilka pass, undantag från avtalet och om någons beteende ska påverka schemat, ska ha en människa bakom sig som kan förklara beslutet.

Var ska gränsen gå?

Gränsen går mellan volym och personer. AI:n är bra på att räkna på historik, bokningar, väder och helger och föreslå hur många som behövs varje timme. Den sortens beslut gäller hela verksamheten och ingen enskild person. Så fort ett beslut påverkar en enskild medarbetare ska en människa fatta det, eftersom det är en människa som ska kunna förklara det för den som berörs.

I praktiken kan det se ut så här:

Den rad som brukar förvåna är den om prestation och frånvaro. Datan finns ofta, och det kan verka smart att låta AI:n ge de mest pålitliga medarbetarna de bästa passen. Problemet är att ingen då kan förklara för medarbetarna varför de fick just de pass de fick. Då blir schemat svårt att lita på, även om fördelningen i sig är rimlig.

Varför är personalen skeptisk?

Undersökningar visar att svensk personal är mindre positiv till AI på jobbet än personalen i grannländerna. Samtidigt är det få som är rädda att bli ersatta. Skepsisen handlar mer om att man inte tror att det blir bättre.

Schemat är där det märks först. För den som jobbar timmar eller deltid är schemat den mest konkreta kontakten med arbetsgivaren. Det avgör vem som jobbar helgerna, vem som får timmarna och om det går att planera livet utanför jobbet. När ett nytt system ska börja lägga schemat är det naturligt att undra vem som egentligen bestämmer.

Det som bygger förtroende är att någon kan svara på den frågan. Om personalen vet att AI:n räknar ut behovet och att en chef de känner fördelar passen, finns det mindre att vara emot.

EU:s regler drar en liknande gräns

EU:s nya AI-regler drar en gräns som liknar den i tabellen. När ett AI-system fattar beslut om människors villkor på jobbet, fördelar arbetet efter hur en person beter sig eller bedömer hur någon presterar, räknas det som hög risk. Då krävs mänsklig kontroll av någon som har kompetens och befogenhet att ändra besluten, och personalen ska få veta att systemet används.

Det betyder att gränsdragningen inte bara är en fråga om kultur. Exakt vad som gäller för ert system är en fråga för er leverantör och era jurister.

Så behåller du kontrollen i praktiken

Kontrollen sitter i att en människa med namn godkänner schemat och kan förklara det. Det kan låta självklart, men det är lätt att tappa när ett system gör det mesta av jobbet. Det här hjälper:

‍

• En namngiven person godkänner schemat. Ingen ska kunna säga att det var systemet som bestämde.
• Förslag syns som förslag. Det ska gå att se vad AI:n föreslog och vad som ändrades.
• Den som godkänner kan förklara. Om medarbetarna frågar varför de fick vissa pass ska det finnas ett svar.
• Personalen får veta vad AI:n gör. Berätta innan ni börjar vad systemet räknar på och vad det inte bestämmer.
• Facket är med tidigt. Ett nytt sätt att lägga scheman kan vara en viktigare förändring av arbetsförhållandena, och då ska arbetsgivaren förhandla innan beslutet fattas.
• Ni följer upp. Blev schemat bättre för dem som jobbar efter det?

‍

Den här ordningen gör införandet lättare, eftersom ingen behöver gissa var gränsen går.

Så fungerar AI:n i TooEasy

I TooEasy bygger AI:n sin prognos på er egen data: historik, bokningar, väderprognos och helgkalender. Den föreslår bemanning efter faktiskt behov, ner på fem minuters nivå. Det ni får är ett utkast som stämmer med hur dagen ser ut, och som ni justerar där ni vet bättre.

Avtal och anställningskontrakt kontrolleras automatiskt, så att schemaförslaget håller sig inom reglerna. Ni ställer själva in hur mycket som ska godkännas och av vem. Det är alltid ni som bestämmer.

‍

Vill du se hur AI:n föreslår ett schema hos er? Boka en demo eller hör av dig till oss så berättar vi mer.

‍