Millaisen matkan tekoälyratkaisu kulkee ideasta toteutukseen ja mitä asioita sen aikana tulee huomioida? Mitä tekoälyn hyödyntäminen liiketoiminnassa oikeasti vaatii? Tässä blogissa kerromme, miten onnistut tekoälyn tuomisessa liiketoimintaan ja etenet vaihe vaiheelta ideoinnista jalkautukseen.
Tekoälymatka lähtee liikkeelle ideoinnista ja pilotoinnista
Mihin tekoäly tuo suurimman hyödyn juuri teidän organisaatiossanne? Tästä kysymyksestä lähtee liikkeelle koko tekoälymatka.
Oikean vastauksen löytämiseksi ideointi- ja pilotointivaiheeseen kannattaa osallistaa laajasti eri rooleja eri näkökulmien varmistamiseksi. Teknisen osaamisen sijaan mukaan kannattaa ottaa henkilöitä liiketoiminnan eri alueilta, jotta ratkaisut palvelevat aidosti jokapäiväistä tekemistä ja liiketoiminnan tavoitteita.
Haastavaa ideointivaiheesta tekee se, että vaihtoehtoja on olemassa niin paljon kuin ideoita riittää. Eri ratkaisujen priorisoinnissa kannattaa liiketoiminnallisen vaikutuksen lisäksi punnita myös toteutustavan tehokkuutta ja testaamisen ketteryyttä.
- Millainen vaikutus ratkaisulla on asiakastyytyväisyyteen?
- Miten toteutus tukee työntekijöiden tyytyväisyyttä?
- Voidaanko sen avulla automatisoida toistuvia manuaalisia työvaiheita?
- Voidaanko tekoälyn avulla esimerkiksi mahdollistaa asioinnissa itsepalvelua sekä laajentaa asiakaspalvelua aukioloaikojen ulkopuolelle?
- Parantaako tekoälyratkaisu laatua, tehokkuutta vai näkyykö hyöty jossain muualla?
Ketterän PoC (proof of concept) -kokeilun varmistamiseksi suosittelemme aina hyödyntämään ensisijaisesti olemassa olevia teknologioita ja ratkaisuja. Niiden pohjalta saat kustannustehokkaasti vastauksen tärkeimpään kysymykseen: sopiiko tekoälyratkaisu ympäristöönne? Tuoko se haluttuja liiketoimintahyötyjä? Jos vastaus on ei, pilotti on helppo myös jättää taakse kun sitä varten ei ole tehty mittavaa kehitystyötä.
Tekoälyn hyödyntämisen vaihtoehtoja ja pilotointia ei tarvitse myöskään selvittää yksin vaan voit hyödyntää AI Hackathon -työpajoja.
Yhteinen tekoälymatka varmistaa tiedonkulun ja liiketoimintaan istuvat ratkaisut
Onnistuneen PoC-kokeilun jälkeen ratkaisu vaatii yleensä aina jatkokehitystä ennen sen viemistä käytäntöön. Tuottiko tekoälyratkaisu oletettua arvoa, oliko se hyödyllinen? Millaisia muutoksia tarvitaan? Tarvitseeko ratkaisua laajentaa, jotta se sopii sen lopulliseen käyttötarkoitukseen?
Mikäli toimittaja vaihtuu pilotti- ja toimitusvaiheen välillä, tiedonkulun varmistaminen on kriittistä. Uuden toimittajan kanssa kannattaa kirkastaa erityisen huolellisesti
- “datan tarina” eli mitä dataa hyödynnetään, missä kontekstissa, millä tavalla
- ratkaisun ja sen vaikutus koko toimintaympäristön tietoturvaan
- ratkaisun ylläpidettävyys ja jatkuvuus
- sen elinkaaren dokumentointi ja suunnittelu etukäteen yllätysten välttämiseksi.
Ideaalitilanteessa samat asiantuntijat kulkevat pilotointivaiheesta toteutukseen, jolloin ymmärrys tavoitellusta hyödystä, toimintaympäristöstä ja datasta kulkee vaiheesta toiseen. Teknologinen ratkaisu saadaan silloin istumaan olemassa oleviin prosesseihin luontevasti ja ratkaisut tukevat toisiaan myös pitkässä juoksussa. Tuttu toimittaja pystyy ennakoimaan tarpeita ja esimerkiksi tietoturvaan liittyviä organisaatiotason vaatimuksia käyttöluvitusten tai suojattujen tietojen osalta koko matkan ajan.
Tekoälyratkaisut vaativat myös ihmistuntemusta
Tekoälyratkaisujen osalta keskeistä on myös huomata, että käyttöönotto tarkoittaa muutakin kuin teknisen ratkaisun opettelemista. Tekoälyratkaisu voi toimia joko automaationa “konepellin alla” tai työntekijän assistenttina. Jälkimmäisessä tapauksessa työntekijän tulee itse muuttaa työrutiinejaan hyödyntääkseen tekoälyavustimia.
Ihmisen ei ole koskaan aiemmin tarvinnut keskustella tietokoneen kanssa. Tekoälyn hyödyntäminen vaatii siksi myös ajattelun muutosta käyttäjältä.
Esimerkiksi perinteinen Google-haku tapahtuu kirjoittamalla hakuun avainsanoja kuten “tekoälytoimittajat”. Tekoälyn kanssa asiat pitää muotoilla toisin – kuin ihmiselle. Sama kysymys esitettäisiin esimerkiksi muodossa “ketkä ovat parhaat tekoälyä tarjoavat yritykset Suomessa?” Mikäli vastaus halutaan tietyssä formaatissa, se tulee huomioida kysymyksen asettelussa.
Uuden toimintamallin oppiminen on sujuvaa, kun toimittaja tuntee ympäristön ja alkuperäisen käyttötarpeen. Käyttäjien ohjeistaminen onnistuu silloin heidän arjestaan tuttujen esimerkkien kautta. Jalkautus kannattaa tehdä pienissä osissa, jotta samalla voidaan parantaa käyttökokemusta ja varmistaa ratkaisun sopivuus eri käyttäjäryhmille.
Sitoutuminen muutokseen on myös vahvempaa, kun käyttäjiä voidaan osallistaa prosessiin jo aikaisessa vaiheessa. He pääsevät mukaan miettimään, miten avustin voi tukea työntekijää mahdollisimman automaattisesti tai tarjota tukea tarvittavissa vaiheissa ilman, että työntekijän tarvitsee muistaa sen käyttö erikseen.
Organisaatiollenne sopivat tekoälyratkaisut tietoturvallisesti Elisalta
Elisan asiantuntijat ovat löytäneet yli 400 ideaa tekoälyn käyttötarkoituksista liiketoiminnan avuksi. Näistä kymmeniä on jalostettu eteenpäin. Ideat ovat syntyneet erilaisista työpajoista ja sparrauksista asiakkaiden kanssa.
Autamme mielellämme teidänkin organisaatiota löytämään liiketoimintaa hyödyttävät tekoälyn käyttötapaukset, testaamaan niitä ketterästi ja tuomaan ne osaksi arkea tietoturvallisesti ihmiset huomioiden. Elisan AI-työpajoissa otat nopeasti haltuun tekoälyn perusteet ja käynnistät ideointiprosessin.
Monipuoliset tekoälypalvelumme tukevat matkallasi. Mikäli organisaatiollanne on valmiiksi tunnistettu käyttötapaus, jossa tekoälyä halutaan hyödyntää, liikkeelle voidaan lähteä suoraan PoCista. Voimme myös tarkastella läpikävelyn avulla tiettyä prosessia ja tunnistaa sieltä kohtia, joissa tekoäly tehostaisi ja nopeuttaisi prosessia poistamalla manuaalisia työvaiheita.
Laita meille viesti ja autamme suunnittelemaan tilanteeseenne sopivan tekoälymatkan.
Lue myös
Näin VR onnistui sitouttamaan käyttäjät tekoälyn hyödyntämiseen
Palvelupyyntöjen rikastaminen tekoälyllä – näin tekoäly hoitaa taustatyöt
Tuo tekoäly asiakasrajapinnan apuriksi
Kaikki artikkelitKirjoittanut
