Skip to content
30.01.24Data ja älykäs liiketoimintaÄlykäs automaatio

Tekoälyhypestä tekoälyn hyödyntämiseen – 5 neuvoa johtajille

Markus Turunen
30.01.2024 | Monelle toimitusjohtajalle, kehityspäällikölle ja tietohallintojohtajalle on asetettu tavoitteeksi tekoälyn jalkauttaminen ja osaamisen juurruttaminen organisaatioon. Mutta miten navigoida markkinassa, jossa vaihtoehtoisia ratkaisuja on pilvin pimein ja kehitys on niin vauhdikasta, että alan ammattilaisenkin on vaikea pysyä perässä? Efiman teknologiajohtaja Markus Turunen on ollut mukana useissa Efiman ja asiakkaidemme tekoälyprojekteissa ja jakaa nyt viisi neuvoaan tekoälykehityksen johtamiseen.

1. Aloita ketteristä tekoälykokeiluista ja rakenna niihin kannustava ilmapiiri

Tekoälyn hyödyntäminen on enemmän kuin teknologiahanke – se on kulttuurinen muutos, joka vaatii työntekijöiden osallistamista ja innostamista. Paras tapa päästä alkuun on aloittaa pienistä ja nopeista kokeiluista, joissa työntekijät pääsevät testaamaan tekoälyn soveltuvuutta omiin arjen työtehtäviinsä. Johdon tehtävänä on tukea näitä kokeiluja ja varmistaa, että mahdollisimman moni pääsee niihin osaksi. 

Markkinoilta löytyy useita turvallisia ja käytännössä veloituksettomia palveluita, jotka ovat tarkoitettu juuri tähän tarkoitukseen. Yksi niistä on Microsoftin Copilot-selainsovellus (entinen Bing Chat Enterprise), joka sisältyy lähes kaikkien yritysten Microsoft 365 -lisenssiin. Se hyödyntää julkisen webin dataa vastauksiensa tuottamiseen, ja työntekijänne voivat käyttää sitä muun muassa tiedon hakemisessa, tekstien formatoinnissa sekä yrityksen omien tiedostojen ja dokumenttien analysoinnissa. Kokeilut synnyttävät uusia ideoita ja näkemyksiä siitä, miten tekoälyä voisi hyödyntää isommassa kuvassa.

2. Luo uutta osaamista ja kehitä työntekijöiden promptaustaitoja

Tekoälyn hyödyntäminen edellyttää uudenlaista ajattelua ja osaamista. Yksi tärkeimmistä taidoista on promptaus eli tekoälyn ohjaaminen tuottamaan haluttua sisältöä. Käytännössä promptaus tarkoittaa sitä, että tekoälylle annetaan komento eli prompti, joka kertoo tekoälylle, mitä sen odotetaan tekevän. Promptin laatu vaikuttaa suoraan tekoälyn vastauksen laatuun – eli mitä tarkempi ja selkeämpi prompti on, sitä parempi on tekoälyn tuottama vastaus. Promptaustaidot ovat avainasemassa tekoälyn hyödyntämisessä, ja tulevaisuudessa ne ovat yhtä tärkeitä kuin Wordin tai Excelin osaaminen. Henkilöstölle kannattaa järjestää koulutusta, jossa opetetaan, miten prompteja luodaan ja miten niitä voidaan soveltaa eri osastoilla, kuten taloushallinnossa, asiakaspalvelussa tai markkinoinnissa.

3. Tunnista sopivimmat prosessit ja työvaiheet laajempiin tekoälyhankkeisiin 

Tekoälyn avulla on mahdollista automatisoida paitsi henkilökohtaisia askareita myös pitkiä prosesseja ja kokonaisten tiimien työtä. Laajemmat tekoälyhankkeet kannattaa kohdistaa niihin kohteisiin, joissa niistä saadaan eniten liiketoimintahyötyjä. Tekoälyn hyödyntämismahdollisuuksia kannattaa arvioida säännöllisesti ja ylläpitää kehityslistaa. Viime aikoina tekoälyn kehitys on ollut niin nopeaa, että se, mikä ei vielä viime vuonna ollut mahdollista, voi jo olla toteutettavissa vuonna 2024.

Sopivan prosessin tai työtehtävän tunnistamiseen voi käyttää seuraavia sääntöjä:

  1. Tekoälylle annettava työtehtävä on toistuvaa työtä tai sisältää suurehkoja käsittelyvolyymejä: kymmeniä tai satoja tapauksia viikossa.

  2. Työtehtävässä käytettävä data tai päättelysäännöt ovat digitaalisessa muodossa. 

  3. Tekoälyltä haluttu lopputulos on selkeästi määritelty. Se voi olla esimerkiksi yksiselitteinen vastaus, tarkka päätös tai mallipohjainen raportti tai analyysi. ”Pitää tietää, mitä haluaa, jotta sen voi saada” on hyvä muistisääntö.

  4. Työtehtävän älyllistämisestä saatava hyöty on kuvattavissa ja mitattavissa. Hyötyjä voivat olla työtehtävän automatisoituminen, nopeutuminen ja tehokkuuden lisääntyminen. Usein tekoäly voi suorittaa rajatussa prosessissa rutiineja useammin ja tarkemmin kuin ihminen, mikä vähentää virheitä ja nostaa prosessin laatua. Tämä vähentää myös henkilöriippuvaisia riskejä.

Konkreettisia ideoita tekoälyn hyödyntämiseen

Liiketoiminnan
osa-alue

Esimerkkejä tekoälyn

hyödyntämiskohteista

Esimerkkejä tekoälyn

hyödyntämistä datalähteistä

Asiakaspalvelun kehittäminen

  • Palvelupyyntöjen automaattinen reititys oikeisiin työjonoihin
  • Kriittisten palvelupyyntöjen tunnistaminen
  • Valmiiden vastausehdotusten tuottaminen
  • Asiakaspalveludatan kertaluontoinen tai jatkuva reaaliaikainen seuranta
  • Palvelupyynnöt
  • Reklamaatiot
  • Asiakaspalautteet

Itsepalvelun kehittäminen

  • Työntekijälle tai asiakkaalle tarkoitettu tekoälysovellus relevantin tiedon hakemiseen – esimerkiksi tuotetiedon tai työsuhteeseen liittyvien ohjeistusten hakemiseen
  • PDF-dokumentit
  • Intrasivut
  • Verkkosivut
  • Tietopankit

Kenttätyön kehittäminen

  • Kenttätyöntekijälle (huoltoteknikko, tekninen isännöitsijä, varastohenkilö) räätälöity tekoälysovellus, joka muuttaa puheen tekstiksi ja mahdollistaa kentällä tehtävien muistiinpanojen tekemisen puhumalla ja siirtämisen suoraan ydinjärjestelmään, esimerkiksi ERP-ratkaisuun
  • Työmäärätarkastukset
  • Puuttuva tuote
  • Arvio toimitusajasta tai kustannuksesta

 

4. Valitse tarkoituksenmukainen tekoälyratkaisu  

Tekoälyn hyödyntämiskohde määrittää sen, millaista tekoälysovellusta tarvitsette. Se voi tarkoittaa joko uuden tekoälymallin rakentamista alusta asti, olemassa olevan tekoälymallin rikastamista omalla datalla tai valmiin tekoälypalvelun käyttämistä promptien avulla. Harvalla yrityksellä on varaa itse investoida liiketoimintalähtöisten tekoälyalustojen kehitykseen ja ylläpitoon – etenkin, kun teknologia, tekoälymallit ja tuotteistetut ratkaisut kehittyvät niin nopeasti. Markkinassa on onneksi tarjolla monenlaisia tekoälyratkaisuja, ja niitä valitessanne kannattaa kiinnittää huomiota esimerkiksi seuraaviin tekijöihin:

  • Käyttötarkoitus: Onko tekoälyratkaisu tarkoitettu yksilöille vai organisaatioille? Voitteko laajentaa sovelluksen käyttöä eri tilanteisiin tulevaisuudessa?

  • Ratkaisun kehitysnopeus: Kuinka nopeasti saatte tekoälysovelluksen käyttöönne? Tarjoaako palvelu useita eri tekoälymalleja käyttötapauksen testaamiseen ja kehittämiseen?  Kehitetäänkö palvelua ja palvelualustaa jatkuvasti?

  • Integroitavuus: Kuinka helppoa palvelu on integroida sovelluksiin, joissa työ jo tehdään? Voidaanko palvelu integroida esimerkiksi Office-tuotteisiin tai selainpohjaisiin ratkaisuihin?

  • Skaalautuvuus: Skaalautuuko palvelu volyymien kasvaessa? Miten kustannukset kehittyvät palvelun käyttövolyymin kasvaessa?

  • Tietoturva ja tietosuoja: Soveltuuko palvelun tarjoama tietoturva ja tietosuoja liiketoimintanne ja käsiteltävän datan vaatimuksiin? Voitteko luottaa siihen, että sovellus ei käytä dataanne muuhun tarkoitukseen kuin palvelun tarjoamiseen, eikä luovuta sitä eteenpäin ilman lupaa?

  • Palveluntarjoajan osaaminen: Onko palveluntarjoajalla riittävästi osaamista uusien tekoälymallien kehittämiseen ja datan käsittelyyn juuri teidän käyttötapaustanne ajatellen? Voiko palveluntarjoaja auttaa teitä kehittämään omaa osaamistanne ja kyvykkyyttänne tekoälyn hyödyntämisessä?

5. Tunnista riskit ja hallitse niitä

Tekoälyn hyödyntämiseen liittyy paitsi mahdollisuuksia myös monia haasteita ja riskejä, jotka on tunnistettava ja joita on hallittava. Ensinnäkin on varmistettava, että tekoäly toimii aina ihmisen valvonnan ja ohjauksen alaisena. Tekoälyllä itsellään ei ole ihmisen lailla omatuntoa, tietoisuutta tai eettisiä periaatteita, vaan se toimii puhtaasti ohjelmoinnin ja sille annetun datan perusteella. Ihmisen on lopulta tarkistettava, että tekoälyn tuotokset vastaavat yrityksen eettisiä ja laadullisia vaatimuksia.

Yritysten on myös tärkeää varmistaa, että tekoälyratkaisut hyödyntävät ja käsittelevät dataa vastuullisesti: esimerkiksi, että yrityksen käyttämä tekoälyratkaisu ei hyödynnä siihen syötettyä dataa muuhun tarkoitukseen kuin palvelun tarjoamiseen, eikä luovuta dataa muualle ilman lupaa. Erityisesti henkilötietojen käsittelyssä on noudatettava lainsäädäntöä ja hyviä käytäntöjä, jotka suojaavat yksityisyyttä ja tietoturvaa. 

Kolmas mainitseminen arvoinen asia on datan laadun varmistaminen. Data on tekoälyn elinehto, mutta se voi olla myös sen heikkous: jos tekoälyn koulutusdata on puutteellista, virheellistä, vanhentunutta tai vinoutunutta, samaa voi odottaa tekoälyn vastauksilta. Varmista siis, että tekoälyä koulutetaan ja päivitetään riittävän laadukkaalla ja monipuolisella datalla, joka vastaa todellisuutta ja tarpeitanne.

Tekoälyn riskien hallitsemiseksi on tärkeää seurata ja noudattaa alan hyviä käytäntöjä, standardeja ja säädöksiä, jotka koskevat tekoälyn kehittämistä ja käyttöä – ja peräänkuuluttaa näiden noudattamista mahdollisilta tekoälytoimittajilta.

Lopuksi annan vielä tärkeimmän neuvoni – luota tekoälykumppaniin, joka seuraa tekoälykehitystä työkseen. Tekoälykumppanit (kuten me efimalaiset) voivat tukea yritystäsi kaikilla edellä mainitulla osa-alueella:

  • opastaa ensikokeiluissa, esimerkiksi Microsoft Copilotin kanssa.
  • tarjota koulutusta hyödyllisten promptien muotoiluun.
  • tunnistaa parhaat business caset tekoälyn hyödyntämiselle, esimerkiksi kartoitustyöpajojen avulla.
  • neuvoa sopivan alustaratkaisun tai palvelun valinnassa liiketoimintasi tarpeisiin.
  • auttaa tunnistamaan tekoälyn käyttöönottoon liittyviä riskejä ja määrittämään tekoälyn tietoturva- ja tietosuojakäytäntöjä.