Tekoäly, koneoppiminen ja data yritysten liiketoiminnassa

Lukuaika 2 min

“Tekoäly on erinomainen niissä asioissa, joissa ihminen on huono: suurten datamäärien nopeassa käsittelyssä, analysoinnissa ja päätösten tekemisessä automaattisesti datan perusteella”, tiivistää CTO Ville Rautio Elisasta.

“Julkisessa keskustelussa tekoälystä on tehty turhaan pelottava mörkö, joka joko on viemässä kaikki työpaikkamme tai kehittymässä ihmistä älykkäämmäksi. Mutta ei tällaista tekoälyä ole olemassa kymmeniin vuosiin”, Rautio sanoo.

Tiivistetysti, tekoäly on siis älykäs algoritmi, joka on koodattu käsittelemään ja analysoimaan isoja datamääriä suunnitellulla tavalla ja erittäin nopeasti. Tekoälyn avulla voidaan, kuten Elisassa tehdään, vaihtaa päivittäin automaattisesti tuhansia mobiiliverkon parametreja parhaan lopputuloksen saamiseksi.

Nopeasti pilotit liikkeelle

Tekoäly vaatii uutena teknologiana uuden oppimista. Siksi Ville Rautio kehottaa nopeaan testaamiseen ja oppimiseen. “Näin mekin Elisassa teemme. Teemme nopeita pilotteja, katsomme mikä toimii ja mikä ei, ja opimme joka päivä tekoälystä uutta.”

“Nopeiden pilottien avulla meille on syntynyt muun muassa virtuaalinen tuotantopäällikkö, joka automaattisesti analysoi meille tulevat tiketit ja yhdistää ne parhaan mahdollisen asiantuntijan hoidettavaksi”, Rautio kertoo. Näin säästyy niin aikaa kuin rahaa.

Kolme oppia liikkeelle lähtöön

Ville Rautio jakaa kolme vuosien varrella saamaansa oppia yrityksille, jotka haluavat lähteä pilotoimaan tekoälyä omassa liiketoiminnassaan.

1. Data: “Tekoälyssä kaikkein tärkeintä on käytettävissä oleva data, sen sijainti, määrä ja laatu. Yrityksessä pitää ensin ymmärtää millaista dataa tarvitaan ja missä muodossa sen pitää olla. Täytyy siis ymmärtää mitä datasta halutaan saada ulos, jotta haluttu työprosessin osa voidaan algoritmien avulla automatisoida. Siksi datan keräämiseen, määrään ja laatuun kannattaa panostaa alusta lähtien”, Rautio kertoo.

Esimerkiksi teollisuuskonserni Sandvikin tehdas Lahdessa hyödyntää Elisan IoT-alustaa datan keräämisessä ja analysoinnissa.

Tavoitteena on datan ja älykkäiden algoritmien avulla saada parempi kokonaiskuva tehtaan ja sen osaprosessien toiminnasta, ja optimoida tehtaan toimintaa tehokkaammaksi.

2. Proof of Concept: “Tekoälyä kannattaa lähteä pilotoimaan rajatuissa kohteissa nopeina Proof of Concept -kokeiluina. Siten yritys oppii nopeasti millaisia hyötyjä tekoälyn avulla voi saada, ja bisneshyödyt voidaan osoittaa yrityksen johdolle ja hallitukselle”, Rautio kertoo.

3. Osaajat: Kolmas Raution oppi on osaavien ihmisten hankkimisessa. “Tekoälyhankkeissa tarvitaan sekä datan ja analytiikan osaajia että algoritmien ja tietomallien osaajia. Yritykset voivat hankkia vaadittavan osaamisen omille palkkalistoilleen tai kumppanuuksien kautta”, Rautio opastaa.

Elisa hyödyntää tekoälyä omassa toiminnassaan ja rakentaa asiakkailleen tekoälyä hyödyntäviä ratkaisuja Elisa IoT -alustan, Elisa Smart Factory -alustan ja Machine to Machine -liittymien avulla.

Lue myös

”Tekoäly tässä hei, kuinka voin palvella?”

Automaatio ja tekoäly tuottavat käyttäjälähtöisiä IT-palveluja

K-ryhmä kiihdyttää kauppojen digitalisaatiota

Elisan IoT-ratkaisut tuovat älyä ja tehoa