Jos yritys tavoittelee kehityksen kärkipaikkaa, tekoäly ei ole enää vaihtoehto – se on välttämättömyys. Kuten minkä tahansa työkalu, tekoäly on tehokas vain, jos sen mahdollisuudet ymmärretään ja niitä sovelletaan liiketoiminnan ja teollisuuden prosesseihin. Esimerkiksi työn organisointi ihmisten ja tekoälyagenttien välillä luo hybriditiimejä, jotka pystyvät suorittamaan tehtäviä ketterämmin ja luovemmin.
1. Määrittele toimiva tekoälystrategia
Yksi yritysjohdon tärkeimmistä tehtävistä on oikean tekoälystrategian määrittäminen. Ennen kuin yritykset lähtevät mukaan teknologiseen murrokseen, niiden on ensin arvioitava omat valmiutensa.
"Huolella tehty tekoälystrategia voi toimia innovoinnin ja kasvun katalysaattorina. Oikea hetki investoida tekoälyyn riippuu monista tekijöistä, joista keskeisimpiä ovat organisaation toiminnan kypsyys ja haasteiden luonne", sanoo LUT-kauppakorkeakoulun digitaalisen liiketoiminnan teollisuusprofessori Mika Ruokonen.
Ruokonen korostaa, ettei tekoälyn käyttöönottoa pidä nähdä yleispätevänä ratkaisuna tai ”hopealuotina”, vaan sen tulisi olla linjassa yrityksen pitkän aikavälin vision kanssa.
"Tekoäly voi olla tehokas väline yrityksille, jotka vielä hiovat ydintoimintojaan ja haluavat lisätä tehokkuuttaan sekä optimoida prosessejaan. Sen integrointi on kuitenkin tehtävä harkitusti – ei erillisenä teknologiana, vaan osana laajempaa muutosstrategiaa. Yritykset, jotka eivät ole vielä valmistautuneet teknologiseen muutokseen tai kamppailevat tietojen laadun kanssa, voivat kohdata enemmän haasteita kuin hyötyjä", hän avaa.
Tekoäly voi olla tehokas väline yrityksille, jotka vielä hiovat ydintoimintojaan ja haluavat lisätä tehokkuuttaan sekä optimoida prosessejaan.
Tekoälyn käyttöönoton alkuvaiheessa olevien yritysten kannattaa keskittyä pieniin, hallittavissa oleviin käyttökohteisiin. Tekoälyä voidaan hyödyntää esimerkiksi toistuvissa, datapainotteisissa tehtävissä, joissa sen tuottama lisäarvo näkyy heti. Yritysten kannattaa kuitenkin varoa investoimasta tekoälyyn liian aikaisin, sillä tämä voi johtaa hukattuihin resursseihin, jos organisaatio ei ole vielä kypsä tekoälyn käyttöön.
"Alussa yrityksillä saattaa olla epärealistisiakin odotuksia tekoälyn mahdollisuuksista, mikä johtaa helposti pettymyksiin. Ajan myötä tekoäly voi kuitenkin tuottaa merkittäviä tuloksia. Aloittamalla pienestä organisaatiot voivat oppia varhaisista kokemuksista ja skaalata tekoälyn käyttöä sitä mukaa, kun sekä tekninen infrastruktuuri että organisaation valmiudet tekoälyn käyttöönottoon on saatu rakennettua", Ruokonen lisää.
2. Tuo yhteen tekoälyagentit ja ihmisten luovuus
Kun tekoälystä tulee yhä keskeisempi osa liiketoimintaa, sitä hyödyntävien yritysten on suunniteltava, miten työtä organisoidaan ja hallitaan. Tässä kohtaa mukaan tulevat tekoälyagentit eli autonomiset järjestelmät, jotka pystyvät suorittamaan pitkiä tehtäväsarjoja ja tekemään päätöksiä. Tämä vapauttaa työntekijöiden aikaa vaativampaan päätöksentekoon sekä luovaan ongelmanratkaisuun.
Esimerkiksi myyntityössä tekoäly voi automatisoida tehtäväkokonaisuuksia, kuten asiakastietojen syöttämistä ja analysointia, jolloin myyntitiimi voi keskittyä asiakkaiden palvelemiseen.
"Tekoälyagenttien käyttöönotto ei välttämättä tarkoita automaattisesti ihmisten korvaamista. Pikemminkin se johtaa niin sanottuihin hybridiälytiimeihin (hybrid intelligence teams) , joissa yhdistyvät ihmisälyn vahvuudet ja tekoälyjärjestelmien ominaisuudet", toteaa Markus Mäkelä, LUTin tekoälystä vastaava johtaja, joka on toiminut aiemmin urallaan myös professorina ja yritysjohtajana.
Hybridiälytiimien yleistyessä yritysten tulee paitsi digitalisoida toimintojaan myös kouluttaa työntekijöitään hyödyntämään tekoälyä oikealla tavalla.
"Tekoälyn kokonaisvaltainen integrointi edellyttää usein strategian, prosessien, tekoälyteknologian ja rakenteiden sovittamista yhteen ihmisten vahvuuksien kanssa. Tällainen älykäs sopivuus – organisaation syvä täydentävyys – on vielä melko harvinaista liike-elämässä. Taitavasti ja ketterästi toteutettuna siitä syntyvä synergia voi kuitenkin tuottaa yritykselle kestävää kilpailuetua", Mäkelä lisää.
Tehokas mutta joustava tekoälyintegraatio auttaa yritystä rakentamaan yhtenäisen ja strategisesti johdonmukaisen liiketoimintamallin, jossa teknologia palvelee aidosti yrityksen tavoitteita ja toimintaa. Tekoälyyn liittyvät suunnitteluvalinnat voivat kuitenkin helposti mennä – ja usein menevätkin – pieleen. Käyttäjillä on esimerkiksi yleinen taipumus luottaa liikaa uuteen tekoälykumppaniinsa ja kohdella sitä kuin ihmistä.
"Jos tekoälytyökalut on kehitetty reagoimaan ihmisten tavoin, työntekijät alkavat usein pitää niitä inhimillisinä toimijoina ymmärtämättä täysin niiden toimintaperiaatteita. Ymmärryksen puute voi johtaa siihen, ettei tekoälyn tuottaman aineiston paikkansapitävyyttä tarkisteta riittävästi eikä suurten kielimallien taipumusta hallusinoida aina tunnisteta”, huomauttaa LUTin järjestelmien ja palvelujen kehittämisen apulaisprofessori Dominik Siemon.
Tilaa Curious People -uutiskirje
3. Ideoi uusia kasvumahdollisuuksia LUT-yliopiston kanssa
Tekoäly ei tuo mukanaan ainoastaan tehokkaampia prosesseja, vaan se tarjoaa myös ratkaisuja monimutkaisiin teollisuuden ja yhteiskunnan haasteisiin. LUT-yliopistossa teoreettisia tekoälykonsepteja sovelletaan koneoppimisen avulla käytännön työkaluiksi. Hyödyntämällä uusimpia tutkimustuloksia sekä eri tahojen kanssa tehtävää yhteistyötä yritykset voivat avata uusia innovaatio- ja kasvumahdollisuuksia tekoälyn avulla.
"Tärkeintä on sovittaa tekoälyvalmiudet yhteen sellaisten erityishaasteiden kanssa, joista on saatavissa asianmukaisesti perusteltuja hyötyjä. Näin varmistetaan ratkaisut, jotka ovat sekä tehokkaita että kestäviä”, LUTin konenäön ja data-analyysin professori Lasse Lensu tiivistää.
LUTin laskennallisen tekniikan osasto on tehnyt uraauurtavaa tutkimusta siitä, miten teollisia prosesseja voidaan optimoida konenäön ja matemaattisen mallintamisen avulla. Digitaalista kuvantamista ja tekoälyä sovelletaan esimerkiksi puuteollisuudessa, jossa tukkien laatua arvioidaan ennen sahausta, jotta lopputuotteiden tuotto ja laatu voidaan optimoida. Samoja tekniikoita voidaan soveltaa myös teollisuus- ja laboratorioprosessien tehokkuuden ja laadunvalvonnan parantamiseksi.
Tärkeintä on sovittaa tekoälyvalmiudet yhteen sellaisten erityishaasteiden kanssa, joista on saatavissa asianmukaisesti perusteltuja hyötyjä.
Lensun mukaan tekoälyn käyttö on kehittynyt merkittävästi myös terveydenhuollossa ja tieliikenteessä.
"Olemme esimerkiksi kehittäneet silmäsairauksien, kuten diabeettisen retinopatian, automaattisen luokittelun, jonka merkitys on ratkaiseva taudin etenemisen seurannassa ja näön menetyksen ehkäisemisessä. Vastaavasti tekoälyä on sovellettu liikenteen seurantaan ja tieinfrastruktuurin kunnon arviointiin, minkä ansiosta kunnossapito voidaan ajoittaa oikein edistäen näin liikenneturvallisuutta", hän kertoo.
Teollisuuden ja terveydenhuollon lisäksi LUTin tutkimustyö ulottuu myös ympäristön seurantaan ja suojeluun. Tekoälykäyttöiset kuvantamisjärjestelmät auttavat esimerkiksi analysoimaan planktonpopulaatioiden määrää ja tarjoavat ajantasaista tietoa erilaisiin ympäristötutkimuksiin. Tutkijat ovat myös pystyneet tunnistamaan tekoälyn avulla uhanalaisia saimaannorppia, mikä on elintärkeä askel tämän ainutlaatuisen suomalaisluonnon alkuperäislajin suojelemiseksi.
Lisätietoja:
Mika Ruokonen
Dominik Siemon
Lasse Lensu
