Solidabis

AI – Käytä älyä kun hyödynnät tekoälyä


AI on yksi tämän hetken kuumista buzzwordeista. Tekoälyltä odotetaan isoja asioita jo lähitulevaisuudessa. Miten tekoälyä voi käyttää ja tuottaako se liiketoiminnalle suuresti toivottuja hyötyjä? Onko tekoälyssä mitään järkeä?

Ajatus tekoälystä on kiehtova ja samalla jopa vähän pelottava. Mihin kaikki tämä voikaan johtaa? Futurististen visioiden ja uhkakuvien rakentelun sijaan asiaa kannattaa lähestyä puhtaan pragmaattisesti: mitä hyvää tekoälyllä voidaan liiketoiminnassa saavuttaa nyt ja tulevaisuudessa.

Määrittele tavoitteet

Heti alkuun yksi tärkeä pointti: jotta voidaan käyttää tekoälyä tai oikeastaan koneoppimista, pitää käyttää ensin ihmisälyä ja määritellä, mitä liiketoiminnassa ollaan tavoittelemassa ja miksi. On hyvä ymmärtää omat liiketoimintatavoitteensa, jotta voi myös löytää tavoitteilleen oikean ratkaisun. Tekoäly voi olla juuri se ratkaisu, jonka avulla tavoitteisiin päästään, mutta paljon useammin tavoitteisiin pääsyyn tarvitaan tekoälyä laajempaa kyvykkyyttä.

”Suuri potentiaali piilee erilaisten automaatioratkaisujen ja tekoälyn yhdistämisessä ja integroimisessa keskenään.”

Tällä hetkellä koneoppiminen on vielä hyvin kapea-alaista ja ratkaisut hyvin fokusoituneita tietyn tehtävän tekemiseen (esim. chat-botit, ennusteet, kuvan tunnistus jne.). Yksinään ne eivät kuitenkaan tuo haettuja liiketoimintahyötyjä, mutta yhdistettynä muihin teknologioihin, ne voivat tuottaa jo erittäin paljon hyvää. Tyypillisesti koneoppimisen malleja yhdistetään tällä hetkellä ohjelmistorobotiikkaan (RPA) sekä prosessi- ja päätöksenteon automaatioon.

Esimerkkejä tekoälyn yhdistämisestä muuhun automaatioon

RPA prosessichat botin toiminta

Suuri potentiaali piilee erilaisten automaatioratkaisujen ja tekoälyn yhdistämisessä ja integroimisessa keskenään. Näin voidaan automatisoida hyvin erilaisia tehtäviä ja pidempiä tehtäväketjuja, eli niitä varsinaisia liiketoiminnan prosesseja. Jos laajempi prosessiautomaatio aiheena kiinnostaa, kannattaa tutustua Gartnerin nostamaan hyperautomaatioon (https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2020/) ,joka on yksi seuraavan vuosikymmenen kuumimmista IT-trendeistä.

Tunnista prosessit ja opeta alkuun

Pelkkä tekoälyn liimaaminen kiinni muihin automaatiotyökaluihin ei ole kovin pitkäaikainen ratkaisu. Tässä kohdassa tarvitaan toistaiseksi vielä ihmisälyä. Koska tekoälyratkaisut ovat vielä hyvin kapeita, täytyy tunnistaa ne prosessit, joissa tekoälystä on oikeasti hyötyä. Palvelumuotoilu- ja prosessikehitystekniikoiden sekä puhtaan ihmisten tuoman ammattitaidon avulla voidaan varmistaa, että tekoälylle löytyy varmasti oikeanlaista käyttöä.

Kun käyttökohde tekoälylle on tunnistettu, tullaan tekemisessä kaikista tärkeimpään vaiheeseen eli tekoälyn opettamiseen. Tekoäly on edelleen yhtä laadukasta kuin data, jonka avulla sitä koulutetaan – tästä on olemassa jo surullisen kuuluisia esimerkkejä Microsoftin rasistisesta Twitter-robotista Amazonin seksistiseen rekryratkaisuun.

”Tekoäly nojaa täysin siihen mitä sille opetetaan, eikä mitään superälyä ole olemassa, joka intuitiivisesti pystyisi näitä asioita oppimaan.”

Oman datan tuntemus tuleekin tässä vaiheessa keskeiseen asemaan. Kerätyn datan täytyy olla laadukasta ja oikeellista, jotta keinoälystä saataisiin älykäs – ja tämä tilanne ei tule ihan heti muuttumaan. Tekoäly nojaa täysin siihen mitä sille opetetaan, eikä mitään superälyä ole olemassa, joka intuitiivisesti pystyisi näitä asioita oppimaan.

Hyvin suunnitellun tekoälyn hyödyntäminen on ennen kaikkea mahdollisuus. Edelläkävijät tekoälyn  ja liiketoiminnan automaation saralla voivat saavuttaa etua suhteessa kilpailijoihinsa toiminnan tehostumisen ja parempien palveluiden myötä. Tämä edellyttää kuitenkin, että tekoäly on implementoitu oikein ja oikeaan paikkaan. Älyvapaassa tekoälyssä kun ei ole järkeä.

*****

Piditkö tästä artikkelista? Saatat olla kiinnostunut myös näistä prosessien kehittämiseen liittyvistä artikkeleista:

Kirjoittaja: Marja Jussila Van Leeuwen, Johtava konsultti

Marja on pitkän linjan prosessikehityksen ammattilainen ja vetää Solidabiksen prosessikehityksen tiimiä. Hänellä on kokemusta liiketoiminnan prosessikehittämisestä sekä strategisella että operatiivisella tasolla ja hän on intohimoinen pragmaattisen prosessiautomaation puolestapuhuja. Marjalla on karttunut kansainvälistä kokemusta prosessikehitys- ja automaatioprojekteista useilla eri toimialoilla.