Tekoäly muuttaa tietotyötä pysyvästi. Kyseessä on ihmismuutos, joka ei vain tehosta työtämme, vaan tekee siitä mielekkäämpää. Goforen johtava tekoälykonsultti Pasi Lehtimäki vinkkaa viisi ajankohtaista näkökulmaa tekoälyn ja datan hyödyntämisestä organisaatioissa.
Datan hallinta on kaiken A ja O
Tekoälyn hyödyntämisessä datan hallinta on edelleen tärkeintä. Generatiivinen tekoäly pystyy käsittelemään lähes aihetta kuin aihetta yleisellä tasolla. Organisaation prosesseissa suurin hyöty saavutetaan kuitenkin siinä, kun tekoälylle voidaan antaa organisaation omia tietoja syötteenä, tai jos tekoälyä opetetaan toimimaan organisaation omilla tiedoilla. Tällöin tiedon hallinta, keskittäminen, laatu ja integraatiot nousevat avainasemaan.
Kun organisaatioilla on hallussaan tiedonhallinnan prosessi, ne pystyvät hyödyntämään tekoälyn täyden potentiaalin. Tekoäly auttaa käsittelemään tallennettua tietoa, mutta auttaa myös itse datan keräämisen prosessissa, joka käsittää datan keruun, validoinnin, laadunvarmistamisen, luokittelun, rikastamisen ja metatiedot.
Tuo tekoälyä ydinprosesseihin ja ydinjärjestelmiin
Microsoft 365 Copilot ja generatiivisen tekoälyn valmistyökalut voivat auttaa työtekijän arjessa, mutta organisaation tehokkuusloikka edellyttää tekoälyn hyödyntämistä useita työntekijöitä, vaiheita ja ydinjärjestelmiä kattavissa prosesseissa.
Tekoälyn hyödyntäminen ydinprosesseissa edellyttää tiedon hallintaa ja mahdollisesti räätälöityjen ratkaisujen toteuttamista.
Organisaatioiden omien, generatiivista tekoälyä hyödyntävien sovellusten kokeilu ja tuotannollistaminen ovat tällä hetkellä erittäin suosittua. Kokeilut auttavat hakemaan tekoälystä potentiaalia ja hyötyä pienin askelin ja riskein.
Mahdollista yksilölliset palvelut tehokkaasti
Data ja tekoäly ovat jo pitkään mahdollistaneet asiakkaiden yksilöllisten tarpeiden tunnistamisen ja räätälöidyn palvelemisen. Edellytyksenä on kuitenkin ollut se, että tieto on ollut rakenteellista, numeerista tai kategorista tietoa.
Generatiivinen tekoäly ja sen mahdollistama tekstiaineistojen ymmärtäminen mahdollistaa yksilöllisen palvelemisen kehittämisen myös ei-rakenteellisten tekstiaineistojen perusteella. Toisin sanoen: aiempaa yksilöllisempi palveleminen ja prosessien automaatio on mahdollista tehdä yhtä aikaa.
Huolehdi tietoturvasta tiedonkäsittelyn eri vaiheissa
Jos luottamuksellisia tietoja käsitellään tekoälyn avulla, myös mahdolliset tietoturva- ja tietosuojariskit kasvavat. Tekoälyn hyödyntämisessä onkin erittäin tärkeää huolehtia tiedon turvallisesta käyttämisestä ja tekoälyn hyödyntämisen juridisista reunaehdoista.
Tekoälyn hallintamallit auttavat määrittämään prosessit, joilla tiedon käsittely on turvallista ja lainsäädännön reunaehdot täyttyvät.
Tekoälyn kyvykkyyksien nopea kehitys onkin johtanut siihen, että ohjeistuksia ja prosesseja määritellään vauhdilla uudelleen. Tekoälyä halutaan hyödyntää, mutta turvalliset prosessit on määriteltävä ensin, jotta vältymme ylilyönneiltä.
Tekoälyn hallintamalli auttaa määrittämään organisaation prosessit, jotka mahdollistavat sekä rohkean kokeilemisen että tietoturvan ja tietosuojan toteuttamisen kaikissa olosuhteissa.
Siirry reagoinnista ennakointiin
Generatiivisen tekoälyn huima kehitys on herättänyt uutta kiinnostusta tekoälyä kohtaan. Organisaatioiden prosessien pullonkauloja tutkittaessa usein kuitenkin havaitaan, että ongelman ratkaiseminen ei edellytä generatiivisen tekoälyn tai tekstiaineistojen hyödyntämistä.
Edelleen suuri osa organisaatioiden datan käsittelystä ongelmista voidaan ratkaista
perinteisimmillä tilastollisilla menetelmillä tai koneoppimisen avulla. Yksi tyypillisimmistä tällaisista käyttötapauksista on ilmiöiden tai kehityksen ajallisen ennustaminen toteuttaminen.
Ajallisen ennusteen toteuttaminen mahdollistaa ilmiöihin varautumisen, toiminnan muuttamisen tai korjaamisen, ennen kuin ongelmat tai vika edes esiintyy prosessissa.
Tekoälyn hyödyntäminen erilaisissa tilanteissa edellyttääkin laaja-alaista osaamista erilaisista älykkäistä algoritmeista, joista osataan valita tilanteeseen sopivimmat.
Mietitäänkö organisaatiossasi, miten tehdä tietotyöstä merkityksellisempää ja tehokkaampaa generatiivisen tekoälyn avulla?
