Sairauslomien ennustaminen tekoälyn avulla : eettisyys, tietosuoja sekä tietoturva huomioon ottaen

Abstract

Toimeksiantajayrityksellä oli halu saada uusia tiedolla johtamisen työkaluja henkilöstön työhyvinvointiin. Tämän tutkimuksen tarkoituksena oli kehittää tekoälyratkaisu sairauslomien ennustamiseen. Opinnäytetyö kostuu kahdesta osasta. Ensimmäinen osa kohdistuu tekstiviitekehyksen osalta eettisyyteen, tietosuojaan sekä tietoturvaan, kun käytetään henkilötietoja sekä erityisiä henkilötietoja. Toinen osa opinnäytetyöstä rakentuu tekoälyratkaisun ympärille. Opinnäytetyö on tehty toimeksiantona in-house-asemassa olevalle yritykselle. Yrityksen nimi säilytetään luottamuksellisena, joten tutkimuksessa yrityksen nimenä käytetään toimeksiantajaa tai toimeksiantajayritystä.

Tutkimuksen taustaksi perehdyttiin eettisyyteen, tietosuojaan sekä tietoturvaan. Opinnäytetyön tavoitteena oli selvittää, millaisia vaatimuksia tekoälyratkaisulle on asetettu eettisyyden, tietosuojan sekä tietoturvan näkökulmasta, jos käytössä on henkilötietoja tekoälyratkaisun opettamiseen. Toinen tavoite oli selvittää, mitä tulee ottaa huomioon, kun opetetaan ja käsitellään erityisiä henkilötietoja tekoälyn avulla.

Tutkimuksen aikana luotiin tekoälyratkaisu sairauslomien ennustamiseen. Tekoälyratkaisu saatiin ennustamaan tulevia sairauslomia hyvällä tasolla. Ennustuksen ja todellisten sairauslomien välinen ero oli muutamia kappaleita kuukausittain. Tutkimuksen aikana syntyi dokumentaatio tietosuojan vaikutustenarvioinnista kyseiseen ratkaisuun. Dokumentaatiossa on käyty läpi mahdollisia tietosuojaan liittyviä haasteita rekisterinpitäjään ja rekisteröityyn nähden. Opinnäytetyössä on esitetty toimeksiantajayritykselle kehitysideoita tulevaisuutta varten.

The client company had a desire to get new information management tools for the well-being of the staff. The purpose of the thesis was to implement an artificial intelligence solution for predicting future sick leave. The thesis is divided into two parts. The first part is the theoretical framework, that focuses on ethics, data protection and data security. The second part discusses artificial intelligence solution. The thesis has been commissioned from an in-house company. The name of the company is kept confidential, not used to study.

The result of the thesis is an artificial intelligence solution for predicting sick leave. The quality of work was very high. The difference between the forecast and the actual sick-leave very close every month. During the study, documentation was created on the data protection impact assessment of this solution. The documentation has reviewed potential data protection challenges for the controller and the registrant. Development ideas for the future have been presented to the client company.