Tekoäly työhyvinvoinnin tukena

Johanna Kallio; Atte Kinnula; Päivi Vanttola; Sampsa Puttonen

Tekoäly työhyvinvoinnin tukena

Translated title of the contribution: Artificial Intelligence supporting well-being at work

Johanna Kallio, Atte Kinnula, Päivi Vanttola, Sampsa Puttonen

BA5610 Cognitive technologies for intelligence

Research output: Contribution to journal › Other journal contribution › Professional

Abstract

Tieto- ja asiantuntijatyötä tekevien osuus työvoimasta on suuri ja jatkuvasti kasvussa. Vaikka uudet työtehtävät ovat fyysisesti kevyempiä, erityisesti psyykkiset ja tiedonkäsittelyn kuormitustekijät ovat lisääntyneet. Mad@Work-hanke kehittää tekoälyyn pohjautuvia menetelmiä haitallisen työkuormituksen ja kuormitustekijöiden varhaiseen tunnistamiseen. Tiedon pohjalta voidaan tarjota ratkaisuja työhyvinvoinnin tukemiseen.

Translated title of the contribution	Artificial Intelligence supporting well-being at work
Original language	Finnish
Pages (from-to)	23-24
Number of pages	2
Journal	Automaatioväylä
Volume	4
Publication status	Published - Sep 2021
MoE publication type	D1 Article in a trade journal

UN SDGs

This output contributes to the following UN Sustainable Development Goals (SDGs)

Access to Document

http://www.automaatiovayla.fi/verkkolehti/verkkolehti20214qazxsw/#/article/22/page/1-1Licence: Unspecified

1 Active

Mad@Work: Mental Wellbeing Management and Productivity Boosting in the Workplace
Vildjiounaite, E., Kallio, J., Kantorovitch, J., Kinnula, A., Räsänen, P., Koivusaari, J. & Homorodi, Z.
1/01/20 → 30/06/23
Project: Business Finland project

Cite this

@article{91f10960bde04f88a49ca6800f4b77ad,

title = "Teko{\"a}ly ty{\"o}hyvinvoinnin tukena",

abstract = "Tieto- ja asiantuntijaty{\"o}t{\"a} tekevien osuus ty{\"o}voimasta on suuri ja jatkuvasti kasvussa. Vaikka uudet ty{\"o}teht{\"a}v{\"a}t ovat fyysisesti kevyempi{\"a}, erityisesti psyykkiset ja tiedonk{\"a}sittelyn kuormitustekij{\"a}t ovat lis{\"a}{\"a}ntyneet. Mad@Work-hanke kehitt{\"a}{\"a} teko{\"a}lyyn pohjautuvia menetelmi{\"a} haitallisen ty{\"o}kuormituksen ja kuormitustekij{\"o}iden varhaiseen tunnistamiseen. Tiedon pohjalta voidaan tarjota ratkaisuja ty{\"o}hyvinvoinnin tukemiseen. ",

author = "Johanna Kallio and Atte Kinnula and P{\"a}ivi Vanttola and Sampsa Puttonen",

year = "2021",

month = sep,

language = "Finnish",

volume = "4",

pages = "23--24",

journal = "Automaatiov{\"a}yl{\"a}",

issn = "0784-6428",

publisher = "Suomen automaatioseura",

}

TY - JOUR

T1 - Tekoäly työhyvinvoinnin tukena

AU - Kallio, Johanna

AU - Kinnula, Atte

AU - Vanttola, Päivi

AU - Puttonen, Sampsa

PY - 2021/9

Y1 - 2021/9

N2 - Tieto- ja asiantuntijatyötä tekevien osuus työvoimasta on suuri ja jatkuvasti kasvussa. Vaikka uudet työtehtävät ovat fyysisesti kevyempiä, erityisesti psyykkiset ja tiedonkäsittelyn kuormitustekijät ovat lisääntyneet. Mad@Work-hanke kehittää tekoälyyn pohjautuvia menetelmiä haitallisen työkuormituksen ja kuormitustekijöiden varhaiseen tunnistamiseen. Tiedon pohjalta voidaan tarjota ratkaisuja työhyvinvoinnin tukemiseen.

AB - Tieto- ja asiantuntijatyötä tekevien osuus työvoimasta on suuri ja jatkuvasti kasvussa. Vaikka uudet työtehtävät ovat fyysisesti kevyempiä, erityisesti psyykkiset ja tiedonkäsittelyn kuormitustekijät ovat lisääntyneet. Mad@Work-hanke kehittää tekoälyyn pohjautuvia menetelmiä haitallisen työkuormituksen ja kuormitustekijöiden varhaiseen tunnistamiseen. Tiedon pohjalta voidaan tarjota ratkaisuja työhyvinvoinnin tukemiseen.

M3 - Other journal contribution

VL - 4

SP - 23

EP - 24

JO - Automaatioväylä

JF - Automaatioväylä

SN - 0784-6428

ER -

Tekoäly työhyvinvoinnin tukena

Abstract

UN SDGs

Access to Document

Fingerprint

Projects

Mad@Work: Mental Wellbeing Management and Productivity Boosting in the Workplace

Cite this