Johtaville yrityksille tekoäly ei ole enää vaihtoehto vaan välttämättömyys. Kuten minkä tahansa työkalu, tekoäly on tehokas vain, jos sen mahdollisuudet ymmärretään ja niitä sovelletaan keskeisiin liiketoiminnan tarpeisiin. Esimerkiksi työtä voidaan organisoida uudelleen ihmisen ja tekoälyagenttien yhteistyöksi, jotta työtehtäviä pystytään suorittamaan entistä ketterämmin ja luovemmin.
1. Määrittele tekoälystrategia
Yksi yritysjohdon tärkeimmistä tehtävistä on oikean tekoälystrategian määrittäminen. Ennen kuin yritykset lähtevät mukaan teknologiseen murrokseen, niiden kannattaa ensin arvioida omat valmiutensa.
"Huolella tehty tekoälystrategia voi toimia innovoinnin ja kasvun mahdollistajana. Oikea hetki investoida tekoälyyn riippuu monista tekijöistä, kuten organisaation toiminnan kypsyysasteesta sekä käsillä olevien haasteiden luonteesta", 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 haluavat parantaa ydintoimintojaan, lisätä tehokkuuttaan ja optimoida prosessejaan. Se voi myös tarjota hienoja mahdollisuuksia parantaa yrityksen tuotteita, palveluita ja liiketoimintamalleja. Tekoälyn integrointi on kuitenkin tehtävä harkitusti – ei erillisenä teknologiana, vaan osana laajempaa muutosstrategiaa niin, että yrityksen osaamiset, prosessit ja työtavat otetaan huomioon. Yritykset, jotka eivät ole vielä riittävästi valmistautuneet teknologiseen muutokseen tai joilla on haasteita datan laadun kanssa, voivat kohdata tekoälyn kanssa aluksi enemmän haasteita kuin hyötyjä", hän avaa.
Tekoäly voi olla tehokas väline yrityksille, jotka hiovat ydintoimintojaan ja haluavat lisätä tehokkuuttaan sekä optimoida prosessejaan.
Tekoälyn käyttöönoton alkuvaiheessa olevien yritysten kannattaa keskittyä pieniin ja hallittavissa oleviin käyttötapauksiin. Tekoälyä voidaan hyödyntää esimerkiksi toistuvissa, paljon dataa sisältävissä tehtävissä, joissa uutta arvoa on mahdollista luoda melko nopeasti. Yritysten kannattaa kuitenkin varoa liiallista tai liian aikaista tekoälyyn investoimista. Jos organisaatio ei ole valmis tekoälyn käyttöön, saatetaan resursseja hukata turhaan.
"Yrityksillä saattaa olla epärealistisiakin odotuksia tekoälyn tarjoamista mahdollisuuksista, mikä saattaa varsinkin aluksi johtaa helposti pettymyksiin. Ajan myötä tekoäly voi kuitenkin tuottaa merkittäviä tuloksia. Organisaatioiden kannattaa aloittaa ja oppia ensin pienistä kokeiluista. Sen jälkeen ne voivat lisätä tekoälyn käyttöä sitä mukaa, kun tekninen infrastruktuuri, kyvykkyydet ja 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
