Data tekoälykuntoon

Tekoälyn hyödyntämisen tavoitteena voi olla manuaalityön älykäs automatisointi tai jopa rohkea erottautumistekijä. Selkeää liiketoimintahyötyä monet yritykset etsivät nyt tiedolla johtamisen alueelta, jossa teknologia toimii päätöksen teon tukena tai läpinäkyvyyden lisääjänä.

Lopputuloksena voi löytyä keinoja ja uudenlaisia työtapoja saavuttaa merkittäviä liiketoimintahyötyjä.

– Mikä päätös tuo eniten rahaa ja liiketoiminnallisia vaikutuksia? Kun haetaan tiedolla tuettuja päätöksiä, niin tukijärjestelmän ei tarvitse tuottaa absoluuttisesti oikeita päätösehdotuksia. 60/40-prosenttinen tuki on jo hyvä, jos tarvitaan nopeita ja ketteriä ratkaisuja, sanoo Samlinkin osastopäällikkö Markku Alanko.

Datasta kohti älykkyyttä

Ensimmäinen askel kohti tekoälyn tukemaa tiedolla johtamista on huolehtia mittarit kuntoon ja ymmärtää, mistä mittarit kertovat historiatiedon valossa. Seuraavalla tasolla voidaan tehdä osuvia hypoteeseja ja ennusteita, kun osaajilla on riittävästi aikaa tehdä simulaatioita. Vasta sitten on varsinaisen tekoälyn aika; silloin päästään automatisoimaan raskaita prosesseja. Lisäksi koneet voivat ymmärtää ilmiöitä ja aidosti toimia organisaation omien prosessien tukena – esimerkiksi asiakaspalvelussa.

On hyvä, jos monimuotoista ja ajantasaista dataa on saatavilla luotettavista lähteistä. Silloin lopputuloksena voi löytyä keinoja ja uudenlaisia työtapoja saavuttaa merkittäviä liiketoimintahyötyjä.

– Mitä dataa kerätään? Mihin sitä käytetään? Mitä dataa meidän tulisi kerätä? Monella riittää aluksi parsimista omassa tietopääomassa, arvioi Alanko.

Valmiita ratkaisuja

Tekoälyn soveltamisen tyypillisimmät panostukset hyödyntävät valmisratkaisuja. Niitä ovat esimerkiksi suosittelukoneet, markkinoinnin automaatio, kuvantunnistus, puheentunnistus ja esiprosessointi.

Yksinkertaiset toimenpiteet voidaan opettaa ohjelmistorobotille ilman erityistä älyä.

– Esimerkiksi asiakaspalautteet yhdestä kanavasta voi antaa tekoälyn läpikäytäviksi ja seulottaviksi. Ennustaminen ja suositteleminen vaativat jo paremman lähdeaineiston ja otannan. Yksinkertaiset toimenpiteet voidaan opettaa ohjelmistorobotille atk:lla eikä silloin tarvita ihmeemmin älyä. Polku tekoälyn hyödyntämiseen lähtee tekoälyn mahdollisuuksien ja rajoitteiden ymmärtämisestä ja datastrategian laatimisesta tekoälyn hyödyntämisen mahdollistamista varten. Pelipaikat voi tunnistaa strategian ja oman liiketoiminnallisten mittareiden perusteella. Liiketoiminnallisten tavoitteiden ja pelipaikkojen tunnistamisen jälkeen päästään miettimään, miten hyödyntämistä lähdetään toteuttamaan vaiheittain ja kokeillen, sanoo liiketoiminnan kehityspäällikkö Kimmo Nahkamäki Samlinkilta.