Algoritmer ga arbeidsledige vedtak om mer hjelp fra Nav

En ny analyse viser at svært mange Nav-veiledere ser bort fra de automatiserte forslagene når de gjør vedtak.

Publisert

Fremover vil offentlige tjenester bli mer basert på vurderinger gjort av maskiner. Nav er blant de etatene som har som mål å automatisere flere av sine tjenester.

I en ny analyse har Nav sett på hvordan algoritmer har påvirket Nav-veilederes vurdering av hvor mye hjelp hver enkelt arbeidsledig bør få. Analysen har sett på alle vedtak gjort mellom 2015-2021 og viser at flere personer har fått vedtak om mer hjelp fra Nav etter at algoritmen ble tatt i bruk i 2018.

Grad av hjelp

På bakgrunn av NAV- loven § 14a kategoriserer NAV brukere etter hvor mye hjelp man antar personen trenger. Kategorien påvirker hva slags oppfølging, eller innsats brukeren får fra NAV. Det er ulike former for innsats:

  • Standard innsats – vurderes til å klare å skaffa seg arbeid på egen hånd og med generelle tjenester, som arbeidsformidling, selvbetjeningstenester, informasjonsmøte med mer. Dette er typisk personer som er nyutdannet eller som ønsker en ny jobb.
  • Situasjonsbestemt innsats – personer som treng veiledning for å skaffe seg arbeid. Personer med vedtak om situasjonsbestemt innsats kan få kortere aktiviteter, tjenester som kvalifisering og hjelp til jobbsøking. Dette er ofte personer med kvalifikasjoner som ikke svarer til kravene i arbeidsmarkedet.
  • Spesielt tilpasset innsats – personer som trenger veiledning og har nedsett arbeidsevne. Det kan være flere årsaker til denne kategoriseringen, for eksempel helseproblemer, sosiale problemer, eller manglende kompetanse i grunnleggende ferdigheter.
  • Varig tilpasset innsats – liten mulighet til å skaffe seg arbeid og har varig nedsett arbeidsevne. Denne kategorien er oftest brukt for personer som har prøvd ulike arbeidsrettede aktiviteter tidlegere, men ingen av disse aktivitetene har ført til ordinært arbeid.

Foreslår mer innsats fra Nav

Alle som henvender seg til Nav for å få hjelp til å komme i jobb plasseres i en innsatsgruppe som speiler hvor mye bistand han eller hun vil få fra Nav. Det er dette profileringen ved hjelp av algoritmer bistår med.

De aller fleste forventes å skaffe seg ny jobb selv og tilbys generelle tjenester, såkalt standard innsats. De som trenger mer, som kvalifisering eller hjelp til jobbsøking, blir tilbudt noe mer hjelp fra Nav, det som kalles situasjonsbestemt innsats.

– Nav er avhengig av å prioritere riktig. En viktig grunn til å automatisere prosesser er å bruke mindre tid på de enkle sakene og vektlegge de kompliserte sakene. Riktig nivå av hjelp fra Nav kan være viktig for at den ledige kommer raskt ut i jobb. Denne analysen viser at flere arbeidsledige får vedtak om sitasjonsbestemt innsats, altså mer hjelp fra Nav etter at algoritmen ble tatt i bruk, sier forsker i Nav, Espen Steinung Dahl, i en pressemelding.

Om dette har gjort at personene har kommet raskere ut i jobb, kan ikke fastlås.

Foreslår mye hjelp

Nav bruker er en enkel regelbasert algoritme som anslår personens behov for hjelp til å komme i jobb basert på enkle kjennetegn (faktaboks). Fordi den er enkel og grovmasket, men samtidig skal fange opp ulike typer behov hos brukerne, foreslår algoritmen at mange trenger oppfølging for å komme i jobb. Det kan ha påvirket vedtakene til Nav-veilederne.

Før Nav tok i bruk algoritmen, ble rundt to av ti vurdert til å trenge noe oppfølging fra Nav. Et år senere var tilsvarende tall nesten tre av ti.

– Vi tror endringen i stor grad skyldes at stadig flere veiledere følger forslaget fra algoritmen, ikke at endringen ligger sammensetning av personene som henvender seg til Nav, sier Dahl.

Kan fremstå objektivt

I 2018, da profilering ved hjelp av algoritmer ble innført, sammenfalt en tredjedel av Nav -veilederens vedtak med algoritmens råd om situasjonsbestemt innsats, som er noe forhøyet innsats. Et år senere fulgte Nav-veilederne algoritmens råd om situasjonsbestemt innsats i halvparten av tilfellene.

– Etter hvert som veilederne blir vant til å bruke det, blir vedtakene mer lik profileringen. En forklaring kan være at veilederne over tid setter mer lit til algoritmen, og forankrer vedtakene i profileringen den gir. Det kan være at algoritmen framstår som objektiv, og forslagene som kommer dermed anses som troverdig, sier Dahl.

Faktisk bruk av tiltak har ikke økt

Selv om flere har fått vedtak om at de trenger mer oppfølging, har ikke bruken av arbeidsmarkedstiltak for gruppen med situasjonsbestemt innsats økt etter 2018. Dette henger sammen med at Navs ressurser for tiltak ikke har økt i løpet av perioden. Nav-kontorene må derfor fortsatt prioritere hvem som kan få tilbud om tiltak.

Fra 2018 har Nav-veiledere gjennom algoritmer fått forslag til innsatsbehov som kan brukes som beslutningsstøtte for vedtak.

Forslaget er basert alder, utdanning, oppgitte helseutfordringer og nylig jobbhistorikk.

algoritmer nav kunstig intelligens computerworld