Tekoäly on muuttanut monia aloja ja työn tekemisen tapoja, eikä ohjelmistokehitys ole poikkeus. Ohjelmistokehittäjien työssä se on mahdollistanut asioiden tekemisen nopeammin, tehokkaammin ja itsenäisemmin sekä tuonut asiakaskokemukseen arvokkaita oivalluksia.
Olemme Goforella huomanneet asiakkaiden kasvavan kiinnostuksen tekoälyn hyödyntämisen mahdollisuuksiin. Meillä on ollut ilo toteuttaa lukuisia työpajoja yhdessä asiakkaiden kanssa. Myös asiakasprojekteissa olemme päässeet enenevissä määrin hyödyntämään tekoälytyökaluja. Esimerkiksi ChatGPT:n käyttö projekteissa on lähes kahdeksankertaistunut puolessatoista vuodessa. Tässä blogissa kerromme oivalluksiamme ja konkreettisia vaikutuksia tekoälyyn liittyen sekä ohjelmistokehittäjän työn näkökulmasta että vaikutuksista asiakaskokemukseen projektien onnistumisten kautta.
Mitä konkreettisia muutoksia tekoäly tuo ohjelmistokehittäjien työhön?
Tekoälyn tuomia hyötyjä voidaan tarkastella monesta näkökulmasta. Täysin optimaalisessa tilanteessa se voi kokemuksiemme mukaan mahdollistaa ohjelmistokehityksessä jopa 2–4-kertaisen nopeuden, jolloin työt, jotka aiemmin olisivat ilman tekoälyä voineet kestää viikon, voidaan saada valmiiksi päivässä tai parissa. On kuitenkin hyvä huomioida, että tällaiset tulokset ovat harvinaisia ja riippuvat monista tekijöistä, kuten projektin luonteesta. Lopullinen vastuu ja asioiden tarkistaminen on toki edelleen ihmisten käsissä.
Työn nopeutumisesta puhuttaessa on hyvä huomioida, että asiantuntijan kokemuksella ja asiantuntemuksella on vaikutuksia siihen, miten paljon he hyötyvät tekoälystä. Seniorikehittäjät ovat kokeneet saavansa noin 10-20% tehokkuushyödyn, kun taas juniorikehittäjät ovat kokeneet saaneensa jopa 80% tehokkuushyödyn AI-työkalujen avulla.
Ohjelmistokehittäjän työssä tarvitaan välillä toiselta henkilöltä sparrailua tai vastauksia, jolloin oma työ voi hidastua tai jopa pysähtyä vastauksen odottelun ajaksi. Tekoäly mahdollistaa oman perehtymisen useampiin aiheisiin riittävällä tasolla, jolloin työssä voi edetä sujuvammin. Tekoälyn avulla on mahdollista toimia paljon laajemmalla toiminta-alueella kuin ilman sitä olisi ollut mahdollista. Monesta asiasta on mahdollista saada työn edistämisen kannalta riittävät taidot tekoälyn avustuksella, jonka jälkeen rohkeasti mutta tietoturva huomioiden voi kehittää osaamistaan itsenäisesti seuraavalle tasolle.
On erittäin tärkeää huomioida koko ajan myös kokonaisuus. Tekemisen tapojen nopeuttamisessa tulee olla tarkkana, että asiat kehittyvät haluttuun suuntaan. Kun asioita nopeutetaan yhtäällä, voi se aiheuttaa pullonkauloja toisaalla. Käytännössä kaikkia vaiheita tuleekin tehostaa riittävän samanaikaisesti. Tällöin prosessi pysyy järkevänä ja tekoälystä saadaan parhaat hyödyt työn tekemisen tapojen kehittämiseen ja hyödyntämiseen.
Tekoäly mullistaa personoinnin
Tehokkuudesta puhuessamme emme tarkoita vain tehokkuutta kehittäjän arjessa. Erityisen kiinnostavaa on se, mitä hyötyä tekoälyn hyödyntämisestä on loppuasiakkaalle. Asiakaskokemukset ovat muuttumassa entistä personoiduimmiksi, kun tekoäly mahdollistaa datan hyödyntämisen aikaisempaa kattavammilla tavoilla. Loppuasiakas voi tilanteesta riippuen olla yritys tai yksittäinen asiakas. Loppuasiakkaan määrittely on tärkeää, jotta voimme ymmärtää heidän tarpeitaan ja tunnistaa heidän kannaltaan tärkeät asiat.
Asiakkaista on usein olemassa paljon tietoa aiemmista kohtaamisista. Digitaalisessa muodossa olevaa tietoa on mahdollista hyödyntää nostamalla oleelliset tiedot aiemmasta ja hyödyntämällä niitä seuraavassa kohtaamisessa. Näin päästään parhaimmillaan siihen, että asiakkaalle voidaan proaktiivisesti tarjota hänen tarvitsemiaan palveluita mielekkäällä tavalla. Samalla voidaan säästää ammattilaisten aikaa, kun asiakaskohtaamiset ovat oikea-aikaisia ja keskittyvät oleellisiin asioihin.
Goforen rakentamat palvelut Suomen Työmarkkinatorille ovat esimerkki personoinnista tekoälyn avulla. Aikaisemmin työnhakijan piti osata syöttää tietoja oikeassa muodossa saadakseen tarvitsemansa avun työnhakuun. Tekoälyn hyödyntämisen myötä hän voi kirjoittaa vapaata tekstiä työkokemuksestaan, ja tekoäly auttaa sen avulla. Tässä on kyse siitä, että formaatti ei ole enää pakotettu vaan personoitu. Palvelun taustalla toimii kohtaantoalgoritmi, joka yhdistelee useita eri algoritmeja. Se esimerkiksi hakee profiileista ja ilmoituksista samoihin aihepiireihin liittyviä sanoja ja tekee niiden perusteella ehdotuksia, vertailee avainsanoja ja tekee tekstiin perustuvia merkkijonovertailuja.
Lapsiperheiden edistynyt analytiikka -hankkeessa (LEA-hanke) pystyimme tekoälyn ja edistyneen analytiikan avulla analysoimaan tuloksia ennennäkemättömällä tavalla. Se mahdollisti lapsiperheiden sote-rekisteridatasta sadan erilaisen lapsiperhetyypin tunnistamisen. Jokaisella näistä ryhmistä on oma profiilinsa, joka määrittyy noin neljänsadan muuttujan perusteella. Tämä mahdollistaa pidemmälle viedyn personoinnin ja luo edellytykset perhekeskeiselle päätöksenteolle sekä palvelujen johtamiselle.
Kelalle tehdyssä ASKO-projektissa toiminnan rakenteita ja prosesseja onnistuttiin kehittämään asiakaslähtöisemmiksi ja vaikuttavammiksi tunnistamalla 50 asiakasryhmää monialaisen tietoaineiston pohjalta. Tämä mahdollisti asiakkaiden tilanteiden suuren vaihtelevuuden ja laajan kirjon ymmärtämisen aikaisempaa paremmin, jolloin on mahdollista vastata heidän tarpeisiinsa ja vähentää häiriökysyntää.
Mitä organisaatiot tarvitsevat onnistuakseen personoinnissa?
Onnistuakseen personoinnissa organisaatioiden tulee keskittyä muutamiin keskeisiin osa-alueisiin:
- Asiakassegmentointi: Hyödynnä kehittyneitä työkaluja saadaksesi syvällisemmän käsityksen asiakaskunnan monimuotoisuudesta.
- Datan hyödyntäminen: Ota käyttöön tehokkaita järjestelmiä asiakastiedon keräämiseen, analysointiin ja hyödyntämiseen.
- Joustava rakenne: Mukauta organisaation prosesseja vastaamaan paremmin eri asiakkaiden tarpeisiin.
- Teknologia ja työkalut: Hyödynnä tekoälyä ja koneoppimista suurten tietomäärien käsittelyssä ja asiakaslähtöisten oivallusten tuottamisessa.
- Henkilöstön koulutus: Varmista, että työntekijöillä on valmiudet käyttää uusia teknologioita ja tulkita datasta saatuja oivalluksia.
- Jatkuva kehittäminen: Päivitä personointistrategioita säännöllisesti asiakaspalautteen ja muuttuvien tarpeiden perusteella.
Keskittymällä näihin osa-alueisiin organisaatiot voivat luoda henkilökohtaisempia ja joustavampia asiakaskokemuksia, mikä parantaa asiakastyytyväisyyttä ja vahvistaa asiakasuskollisuutta.
Voit myös kuunnella tämän blogin
Tämä äänitiedosto on luotu hyödyntäen tekoälyä, joka muuntaa tekstin puheeksi.
