HR-analyser 2026

Anders D.F. Lauvsnes en erfaren leder, prosjektleder og konsulent med over 16 års erfaring innen som kliniker, linjeleder og rådgiver. Anders er psykologspesialist, med en doktorgrad i klinisk medisin og en mastergrad i risikostyring. Som ekspert på AI i HR og People Analytics, koordinerer han PwC Norges arbeid med People Analytics og datadrevet lederskap. Han har ledet flere digitaliseringsprosjekter som brolegger gapet mellom strategi og gjennomføring, og hjelper ledere med å utnytte sanntidsinnsikt og prediktiv analyse for å ta bedre beslutninger og skape bærekraftig verdiskaping.

Riktig data til riktig beslutning 

Ulike beslutninger krever ulike former for data. Noe må følges tett, mens annet må forstås over tid. Måler vi for ofte, kan vi ende med å styre etter tilfeldige svingninger fremfor reelle endringer. Måler vi for sjelden, kan viktige utviklingstrekk bli synlige for sent. Når HR tilpasser data og analyser til formålet, blir det lettere å skille signal fra støy og gi bedre beslutningsstøtte. 

I HR-analyse blir dårlig datakvalitet ofte brukt som forklaring når analysene ikke gir ønsket verdi. Det er ofte riktig, men kan også bli en for enkel forklaring. Tar vi i stedet utgangspunkt i hvilke beslutninger analysene skal støtte, blir det lettere å vurdere: hva som er godt nok, hvilke svakheter som faktisk er kritiske, og hvilke grep som kan tas for å samle inn, strukturere eller reparere data slik at analysene blir mer nyttige. 

I dette innlegget får du et praktisk blikk på HR-analyse, og hvordan bedre kobling mellom beslutningsbehov, datakvalitet og analysevalg kan gi mer relevante analyser i praksis. 

• Hvordan vurdere hvilke data som er relevante for ulike typer beslutninger 
• Mindre venting på "perfekte data": Når datakvaliteten er god nok, og hva som faktisk bør forbedres 
• Hvordan enkle grep i innsamling, struktur og analyse kan gi bedre beslutningsstøtte

Workshop: Bygg din egen AI-assistent for HR-analyse 
 
Hvordan bygger man en AI-assistent som faktisk hjelper deg med HR-analysearbeid i praksis? I denne hands-on workshopen får deltakerne bygge sin egen analyseassistent ved hjelp av verktøy som ChatGPT, Claude, Gemini eller Copilot, basert på den løsningen virksomheten allerede bruker. Deltakerne får jobbe med ferdige datasett, systeminstrukser og analyseprompts, og får se hvordan AI kan brukes til å utforske problemstillinger og utvikle hypoteser. 
 
Workshopen gir også en innføring i forskjellen mellom vanlig prompting og mer avansert bruk av prosjekter, Gems og tilpassede assistenter, samt viktige hensyn knyttet til GDPR, datasikkerhet og kvalitetssikring av analyser. 
 
Dette er en praktisk workshop på grunnleggende/intermediate nivå. Det kreves ingen kodekunnskap eller teknisk bakgrunn, og workshopen vil ikke omfatte integrasjoner mot live-datakilder eller utvikling av egne systemer/API-er. Fokus er på hvordan HR kan bruke eksisterende AI-verktøy på en trygg og praktisk måte i analysearbeid. 
 
For å delta bør deltakerne: 

• Ha med egen PC 
• Ha tilgang til et AI-verktøy gjennom egen virksomhet eller privat (f.eks. ChatGPT, Copilot, Gemini eller Claude) 
• Være komfortable med å teste verktøyene aktivt underveis i workshopen 

Workshop er kun tilgjengelig ved fysisk oppmøte.

Lina Alsvik har bakgrunn innen organisasjonspsykologi og statistikk. Hun har tidligere vært syv år i ren HR-analyse- og teknologistilling i Norsk Hydro, og leder for HR i VG. Nå jobber Lina som HR-direktør i Amili, der hun integrerer HR-analyse i alle HR-prosesser og -leveranser.

Styrk HR-analysearbeidet med AI 
 
AI er i ferd med å endre hvordan HR kan jobbe med analyser, innsikt og beslutningsstøtte. Men hvordan går man fra enkle prompts og tilfeldige eksperimenter til å faktisk bruke AI som en analyseassistent?

I dette innlegget viser Lina Alsvik hvordan AI kan brukes som en strategisk sparringspartner i HR-analysearbeid: fra hypoteser og datatolkning til innsiktsformidling og beslutningsstøtte. Gjennom konkrete eksempler i reelle HR-prosesser og demonstrasjoner får deltakerne innblikk i hvordan moderne AI-verktøy kan senke terskelen for analytisk arbeid og gi HR nye muligheter til å jobbe mer evidensbasert og strategisk.

Workshop: Bygg din egen AI-assistent for HR-analyse 
 
Hvordan bygger man en AI-assistent som faktisk hjelper deg med HR-analysearbeid i praksis? I denne hands-on workshopen får deltakerne bygge sin egen analyseassistent ved hjelp av verktøy som ChatGPT, Claude, Gemini eller Copilot, basert på den løsningen virksomheten allerede bruker. Deltakerne får jobbe med ferdige datasett, systeminstrukser og analyseprompts, og får se hvordan AI kan brukes til å utforske problemstillinger og utvikle hypoteser. 
 
Workshopen gir også en innføring i forskjellen mellom vanlig prompting og mer avansert bruk av prosjekter, Gems og tilpassede assistenter, samt viktige hensyn knyttet til GDPR, datasikkerhet og kvalitetssikring av analyser. 
 
Dette er en praktisk workshop på grunnleggende/intermediate nivå. Det kreves ingen kodekunnskap eller teknisk bakgrunn, og workshopen vil ikke omfatte integrasjoner mot live-datakilder eller utvikling av egne systemer/API-er. Fokus er på hvordan HR kan bruke eksisterende AI-verktøy på en trygg og praktisk måte i analysearbeid. 
 
For å delta bør deltakerne: 

• Ha med egen PC 
• Ha tilgang til et AI-verktøy gjennom egen virksomhet eller privat (f.eks. ChatGPT, Copilot, Gemini eller Claude) 
• Være komfortable med å teste verktøyene aktivt underveis i workshopen 

Workshop er kun tilgjengelig ved fysisk oppmøte.

“Analyserådet” 

Hvordan går du fra å ha data til å faktisk bruke dem hvis systemene ikke snakker sammen, ledelsen vil ha enkle svar, og du sitter med et datagrunnlag du ikke er helt sikker på holder? Hvordan vet vi hvilke data og analyser som kan støtte ulike beslutninger? 

Inspirert av det populære radioprogrammet Lørdagsrådet på NRK, introduserer vi et nytt sceneformat på denne konferansen: Analyserådet. Panelet vil bestå av alle som er involvert i HR-analyser: Lederen som skal bruke innsikten, HR-praktikeren som skal “oversette” analysebehov og analysespesialisten som gjennomfører bestillingen.  

De vil ta for seg noen av de mest gjenkjennelige HR-analyseproblemene man møter i hverdagen. Panelet diskuterer anonymiserte, caser hentet fra deltakerne og belyser dem fra ulike faglige ståsteder. 

Ønsker du å få din problemstilling belyst i Analyserådet? Send den inn, helt anonymisert, her: https://response.questback.com/hrnorge/ior3qsvjv2  

Holder foredrag med Kari Nordstad og Birgitte Skaare.

Marie S. Halstensen er senioradvokat i Helmr. Hun er spesialisert i arbeidsrett og arbeider med rådgivning og tvisteløsning for norske og internasjonale selskaper, kommuner, statlige virksomheter, fagforeninger og arbeidstakere. Marie har særlig bred erfaring med personaloppfølging, sykefraværssaker, omstillingsprosesser og virksomhetsoverdragelser. Hun har også kompetanse innen personvern og har holdt kurs om dette tidligere. 

Personvern og AI Act i møte med HR-analyser 

Personvernreglene (GDPR) setter rammene for hvordan vi kan bruke HR-analyser. Samtidig har det kommet en rekke nye verktøy bygget på kunstig intelligens, og med dem et helt nytt regelverk. AI Act (KI-forordningen) skal sikre at KI-systemer er trygge, transparente og i tråd med europeiske verdier og rettigheter, og innføres som norsk lov i 2026. 

For deg som jobber med HR-analyser betyr dette at både GDPR og den nye KI-forordningen får praktisk betydning, uavhengig av hvor teknisk avansert analysearbeidet ditt er i dag. Vi gjør reglene konkrete og viser hva de betyr i en HR-hverdag. 

• Hvilke personvernregler må etterleves i arbeidet med HR-analyser i din virksomhet? 
• Hva er de viktigste sjekkpunktene før du tar i bruk et nytt verktøy? 
• Hvordan påvirker den nye KI-forordningen bruken av kunstig intelligens i HR-analyser? 

Marie S. Halstensen holder foredraget sammen med Kristin Leistad Wøien.

Kristin Leistad Wøien er advokat i Helmr. Hun er spesialisert i arbeidsrett og arbeider med rådgivning og tvisteløsning for norske og internasjonale selskaper, kommuner, statlige virksomheter, fagforeninger og privatpersoner. Kristin har spesielt god kompetanse innen prosedyre og tvisteløsning. 

Personvern og AI Act i møte med HR-analyser 

Personvernreglene (GDPR) setter rammene for hvordan vi kan bruke HR-analyser. Samtidig har det kommet en rekke nye verktøy bygget på kunstig intelligens, og med dem et helt nytt regelverk. AI Act (KI-forordningen) skal sikre at KI-systemer er trygge, transparente og i tråd med europeiske verdier og rettigheter, og innføres som norsk lov i 2026. 

For deg som jobber med HR-analyser betyr dette at både GDPR og den nye KI-forordningen får praktisk betydning, uavhengig av hvor teknisk avansert analysearbeidet ditt er i dag. Vi gjør reglene konkrete og viser hva de betyr i en HR-hverdag. 

• Hvilke personvernregler må etterleves i arbeidet med HR-analyser i din virksomhet? 
• Hva er de viktigste sjekkpunktene før du tar i bruk et nytt verktøy? 
• Hvordan påvirker den nye KI-forordningen bruken av kunstig intelligens i HR-analyser? 

Kristin Leistad Wøien skal holde foredrag sammen med Marie S. Halstensen.

Rasa Smestad er HR-analytiker i Arbeids- og velferdsdirektoratet. Hun har jobbet som analytiker i 19 år og har bred erfaring med å omsette både kvantitative og kvalitative analyser til konkrete beslutningsstøtte for ledere og organisasjoner. Med bakgrunn fra markedsanalyse i shipping- og transportbransjen, kombinerer hun forretningsforståelse med datadrevet HR. Rasa brenner for å gjøre analyse tilgjengelig, relevant og verdiskapende, og er særlig opptatt av hvordan innsikt kan styrke organisasjonsutvikling og medarbeideropplevelser.

Slik gjør du medarbeiderundersøkelsen om til handling, og måler effekten 

En medarbeiderundersøkelse er ikke et pliktløp, den er en av de rikeste datakildene du har tilgjengelig. Men verdien ligger ikke i tallene alene. Den ligger i hva du gjør med dem. Og hvis fremgangsmåten er god, er den overførbar uansett størrelsen på virksomheten din. 

Nav har jobbet systematisk med å gjøre statistiske rapporter om til innsikt ledere faktisk kan bruke. Med utgangspunkt i fjorårets resultater identifiserte de sårbare områder knyttet til blant annet sykefravær, turnover, ledelse og emosjonelt arbeid. Basert på dette iverksatte de tiltak for å forbedre sentrale KPI-er. Nå foreligger årets resultater (svarprosent: 83 %), og den virkelig interessante delen begynner. 

• Hvordan de tilpasset undersøkelsen til virksomheten behov, struktur og utfordringer 
• Reisen fra statistiske rapporter til innsikt ledere kan handle på, og hvordan funnene kobles til konkrete KPI-er 
• Hvilke faktorer de fulgte tett, og hvilke tiltak som ble satt i gang 
• Hva årets resultater kan si om tiltakene som ble satt i gang etter fjorårets undersøkelse
• Utfordringer og lærdom underveis 

Hun holder foredraget sammen med Marie Lorentsen Strømstad

Marie Lorentsen Strømstad er HR-analytiker i Arbeids- og velferdsdirektoratet i Nav. Hun har mastergrad i psykologi fra Universitetet i Oslo og har tidligere jobbet med forskning ved Psykologisk institutt. Hun har erfaring med databehandling og analyser, og jobber i Nav med å sammenstille og tilgjengeliggjøre HR-data, samt utarbeide rapporter og analyser som gir bedre innsikt og bidrar til datadrevne beslutninger.

Slik gjør du medarbeiderundersøkelsen om til handling, og måler effekten 

En medarbeiderundersøkelse er ikke et pliktløp, den er en av de rikeste datakildene du har tilgjengelig. Men verdien ligger ikke i tallene alene. Den ligger i hva du gjør med dem. Og hvis fremgangsmåten er god, er den overførbar uansett størrelsen på virksomheten din. 

Nav har jobbet systematisk med å gjøre statistiske rapporter om til innsikt ledere faktisk kan bruke. Med utgangspunkt i fjorårets resultater identifiserte de sårbare områder knyttet til blant annet sykefravær, turnover, ledelse og emosjonelt arbeid. Basert på dette iverksatte de tiltak for å forbedre sentrale KPI-er. Nå foreligger årets resultater (svarprosent: 83 %), og den virkelig interessante delen begynner. 

• Hvordan de tilpasset undersøkelsen til virksomheten behov, struktur og utfordringer 
• Reisen fra statistiske rapporter til innsikt ledere kan handle på, og hvordan funnene kobles til konkrete KPI-er 
• Hvilke faktorer de fulgte tett, og hvilke tiltak som ble satt i gang 
• Hva årets resultater kan si om tiltakene som ble satt i gang etter fjorårets undersøkelse
• Utfordringer og lærdom underveis 

Hun holder foredraget sammen med Rasa Smestad.

Pierre Berthet er Senior HR Developer i Norges Bank Investment Management (NBIM), der han leder moderniseringen av virksomhetens HR-dataplattform (Snowflake, dbt, Fivetran, AWS) og utvikler prediktive modeller som ligger til grunn for arbeidsstyrkeplanning, retensjonsarbeid og effektmåling. Før han kom til NBIM tilbrakte Pierre mer enn et tiår i forskning, med doktorgrad i informatikk fra Stockholms universitet og postdoktoralt arbeid i beregningsbasert nevrovitenskap ved Universitetet i Oslo, der han anvendte maskinlæring og longitudinelle statistiske metoder på store medisinske datasett. Han tar med seg den samme vitenskapelige grundigheten inn i HR-analysen: stille skarpere spørsmål, være ærlig om hva dataene kan og ikke kan si, og bygge fundamentet som gjør det mulig å omsette innsikt til reell beslutningsstøtte. 

Virker det egentlig? Fra HR-rapportering til reell beslutningsstøtte 

Mange HR-tiltak er populære blant ansatte og godt finansiert av ledelsen, men stilles sjelden overfor det enkle spørsmålet: Virker dette? Får vi til det vi prøver på? Veien fra HR-rapportering til reell beslutningsstøtte starter ikke med mer data eller mer avanserte modeller. Det starter med evnen til å stille skarpere spørsmål, og til å være ærlig om hva dataene kan fortelle oss. Med bakgrunn fra forskning vil Pierre dele hvordan NBIM nærmer seg dette skiftet. Han deler en konkret case som evaluerer effekten av utenlandsopphold på ansattes karriereutvikling og turnover, og reflekterer over hva som blir mulig når et solid datagrunnlag er på plass. 

• Å stille det riktige spørsmålet først: Hvordan formulere HR-tiltak slik at analysen faktisk kan informere en beslutning, uavhengig av hvor mye data du har i dag? 
• En ærlig effektvurdering: Hva de fant da de evaluerte effekten av ansattes utenlandsopphold på karriereutvikling, intern mobilitet og hvor lenge de blir i NBIM – og hvorfor den grundige sammenligningen betyr mer enn det første imponerende tallet.
• Kort om hvordan de planlegger å måle effekten av et 4 år gammelt internt kompetanseutviklingsprogram 
• Fra grunnmur til beslutning: Hva skal til, teknisk og kulturelt, for å flytte HR-analysen fra rapportering til reell beslutningsstøtte? 

Presentasjonen vil holdes på engelsk.
 

“Analyserådet” 

Hvordan går du fra å ha data til å faktisk bruke dem hvis systemene ikke snakker sammen, ledelsen vil ha enkle svar, og du sitter med et datagrunnlag du ikke er helt sikker på holder? Hvordan vet vi hvilke data og analyser som kan støtte ulike beslutninger? 

Inspirert av det populære radioprogrammet Lørdagsrådet på NRK, introduserer vi et nytt sceneformat på denne konferansen: Analyserådet. Panelet vil bestå av alle som er involvert i HR-analyser: Lederen som skal bruke innsikten, HR-praktikeren som skal “oversette” analysebehov og analysespesialisten som gjennomfører bestillingen.  

De vil ta for seg noen av de mest gjenkjennelige HR-analyseproblemene man møter i hverdagen. Panelet diskuterer anonymiserte, caser hentet fra deltakerne og belyser dem fra ulike faglige ståsteder. 

Ønsker du å få din problemstilling belyst i Analyserådet? Send den inn, helt anonymisert, her: https://response.questback.com/hrnorge/ior3qsvjv2  

Holder foredrag sammen med Lina Alsvik og Birgitte Skaare.

“Analyserådet” 

Hvordan går du fra å ha data til å faktisk bruke dem hvis systemene ikke snakker sammen, ledelsen vil ha enkle svar, og du sitter med et datagrunnlag du ikke er helt sikker på holder? Hvordan vet vi hvilke data og analyser som kan støtte ulike beslutninger? 

Inspirert av det populære radioprogrammet Lørdagsrådet på NRK, introduserer vi et nytt sceneformat på denne konferansen: Analyserådet. Panelet vil bestå av alle som er involvert i HR-analyser: Lederen som skal bruke innsikten, HR-praktikeren som skal “oversette” analysebehov og analysespesialisten som gjennomfører bestillingen.  

De vil ta for seg noen av de mest gjenkjennelige HR-analyseproblemene man møter i hverdagen. Panelet diskuterer anonymiserte, caser hentet fra deltakerne og belyser dem fra ulike faglige ståsteder. 

Ønsker du å få din problemstilling belyst i Analyserådet? Send den inn, helt anonymisert, her: https://response.questback.com/hrnorge/ior3qsvjv2  

Holder foredrag sammen med Kari Nordstad og Lina Alsvik.

Eirik Norman Hansen er futurist og teknologioptimist som formidler utviklingstrekk innen teknologi, samfunn og digitalisering. Med bakgrunn som siviløkonom, master i teknologiledelse og over 20 års ledererfaring, viser han hvordan teknologi som kunstig intelligens, VR og robotikk påvirker mennesker, organisasjoner og bransjer. Han ble kåret til Årets taler i 2018 og har vært jevnlig nominert siden. Som underviser ved Høyskolen Kristiania og medforfatter av “Når juss møter AI” bidrar han til å gjøre teknologiske endringer forståelige og relevante for virksomheter i Norge og internasjonalt. 

Cut the crap: Kunsten å formidle HR-innsikt som skaper beslutninger 

Du har gjort analysen og vet hva dataene sier. Men innsikten lander ikke alltid slik du hadde håpet når du sitter i møtet med ledelsen. 

Det er ikke nødvendigvis fordi analysen er dårlig. Ofte er problemet at det blir for mye informasjon, eller at formidlingen ikke er tilpasset dem som skal ta beslutningene. Nøkkelen ligger sjelden i mer data: den ligger i hvordan du forteller historien. 

Eirik Norman Hansen tar et oppgjør med alt støyet som hindrer budskapet ditt i å nå frem. 

• Hvordan forberede deg og finne skarpe poeng 
• Struktur og budskap: si det du mener, ikke alt du vet 
• Tre gode tips du kan bruke neste gang du skal presentere HR-funn for ledelsen 

Tony Hu er manager i EYs People Consulting-avdeling og jobber i skjæringspunktet mellom HR, teknologi og analyse. Han er utdannet siviløkonom fra Norges Handelshøyskole, med spesialisering innen informasjonssystemer. Gjennom en rekke prosjekter har han hjulpet virksomheter med å utvikle HR-funksjonen, implementere ny teknologi og ta i bruk HR-analyser. Tony er særlig opptatt av hvordan HR kan skape verdi gjennom gode prosesser, datadrevet innsikt og smart bruk av teknologi. 

Workshop: Datagrunnlaget bak presise HR-analyser 

Mange HR-funksjoner opplever at veien fra data til innsikt kan være krevende. Tall stemmer ikke alltid, rapporter fra ulike systemer gir ulike svar, og selv enkle spørsmål om sykefravær, turnover eller organisasjonsstruktur kan bli mer kompliserte enn forventet. I denne workshopen får deltakerne en grunnleggende introduksjon til hvordan HR-data kan kobles sammen, berikes og forstås på tvers av systemer. Målet er ikke å gjøre HR til teknologer, men å gi HR et bedre språk og en tydeligere forståelse av hva som skjer bak rapporter, dashboards og AI-løsninger. Dette gjør HR bedre i stand til å sette retning i tverrfaglig samarbeid og bidra til mer skalerbare analyser. 

Du får lære mer om:  

• Hvorfor HR-nøkkeltall ofte spriker på tvers av systemer og rapporter
• Hvordan HR-data kan kobles sammen og berikes for å gi mer presis innsikt 
• Hva HR bør forstå om datagrunnlaget bak moderne HR-analyse for å muliggjøre mer automatiserte og skalerbare løsninger 

For å delta bør deltakerne: 

• Ha med egen PC med tilgang til Excel. Du trenger ikke å kunne formler eller avanserte funksjoner 
• Ha interesse for datasett og datastruktur, og har sett eller jobbet noe med HR-data, rapporter eller analyser