Geir Tjelde arbeider i JobLearn. De leverer arbeidsmarkedstiltak for NAV og hjelper enkeltmennesker med å finne rett kurs videre i livet. For en tid tilbake vurderte Tjelde selv å finne seg noe nytt å gjøre. Flere år med mye rapportskriving, holdt på å lede til sykemelding.

«For et års tid siden fikk jeg belastningsskader i begge armene. Skal jeg tro på fastlegen og fysioterapeuten min, var dette et resultat av hyppig tastatur- og musbruk. Daglig skrev jeg opp til ti sider med tettskrevet tekst. Betennelsen kunne i verste fall ført til at jeg mistet bevegeligheten i hendene. Sykemelding var det mest nærliggende alternativet, men heldigvis foreslo fastlegen talegjenkjenning. Det ble min redning,» sier Tjelde.

Senebetennelse og belastningsskader i skuldre og armer, er en av de hyppigste årsakene til sykmeldinger i JobLearn. Da Tjelde forklarte for sjefene sine at det stod mellom sykemelding eller talegjenkjenning, var ikke arbeidsgiveren i tvil. De gikk for løsningen som var klart mest lønnsom både for dem og Tjelde.

«I begynnelsen prøvde jeg noen rimeligere løsninger jeg fant på nettet, men det funket dårlig. Det ble mye feilskriving og retting i etterkant. Mye styr. Så kom vi over Dragon-systemet, som var noe helt annet. Det gikk på skinner fra dag én,» sier Tjelde.

I dag får Tjelde utrettet mye mer på jobb enn han gjorde tidligere. Også før han fikk belastningsskader. Dagene har blitt mer effektive – og kvaliteten på arbeidet har gått opp.

«Tiden jeg sparer på rapportskriving brukes til å følge opp deltakerne. Jeg har mange møter og samtaler, og nå får jeg enda mer tid til dette,» sier Tjelde.

Rapporteringen i ettertid går også mye kjappere. Tjelde var aldri noen racer på touch tidligere, men selv om han hadde vært det, ville han ikke hatt sjans mot Dragon-systemet. For selv om man skriver aldri så fort, går det uansett 3-4 ganger raskere med talegjenkjenning. Rapportene er ikke bare raskere å skrive, de er også mer presise enn før.

«Nå leser jeg inn rapporten rett etter møtet. Linjer og stikkord. Man husker ikke like presist hvis man skriver lenge etterpå. Jeg tar det mens jeg har det friskt i minne og redigerer i ettertid. Det går veldig fort når jeg først har lagt grunnlaget,» forklarer Tjelde.

Tjelde er nordlending, men systemet har ingen problemer med å gjengi dialekten hans i klartekst. Det lærer ord og uttrykk veldig raskt, og noen ganger er det nesten for presist.

«For en tid tilbake dunket jeg kneet borti pulten, og da må det ha kommet et par friske nordnorske gloser. For da jeg skulle redigere i dokumentet senere på dagen, var det noen ord der som strengt tatt ikke egnet seg på trykk,» sier Tjelde og smiler.

Tjelde har ikke bare blitt bedre i jobben sin, han har også blitt bedre i armene.

«Talegjenkjenningsverktøyet har en forebyggende effekt. Det avlaster. Nå er jeg nesten helt bra i venstre arm, men kjenner det fortsatt litt i høyre. Naturlig nok, for denne armen er det nesten umulig å ikke bruke i hverdagen.»

Men selv om Tjelde nesten er helt kvitt helseplagene, har han ingen planer om å slutte å bruke talegjenkjenning.

«Absolutt ikke. Dette verktøyet gir jeg aldri fra meg,» avslutter Tjelde.