Tapaan usein yritysjohtajia, jotka ovat eri vaiheissa matkallaan kohti tekoälyn käyttöä: torjunta; ”emme tarvitse sitä”, välttely; ”nyt ei ole oikea aika”, pelko; ”se on liian vaikeaa” ja lopuksi hyväksyntä; ”meidän on tehtävä se nyt”.
Ensimmäinen vaihe menee yleensä nopeasti ohi, kun käy selväksi, mitä hyötyä tekoälystä voi olla yrityksille sekä niiden työntekijöille ja asiakkaille. Tekoälyn avulla saadaan tiedoista irti täysin uudenlaista lisäarvoa ennustamalla ja muokkaamalla tulevia tuloksia, optimoimalla henkilöstöä arvokkaampaan työhön, automatisoimalla päätöksentekoa, prosesseja ja kokemuksia älykkäästi sekä luomalla täysin uusia liiketoimintamalleja.
Seuraavat kaksi vaihetta, välttely ja pelko, ovat suoraan yhteydessä toisiinsa sen ajatuksen osalta, että tekoälyn käyttöönotto liiketoiminnassa olisi liian vaikeaa, häiritsevää tai kallista. Totuus kuitenkin on, että vaikka tekoäly perustuu edistyneisiin ratkaisuihin, se on käytännössä vain liiketoimintaan yhdistettyä tietokonetiedettä.
Välttelyn ja pelon läpäisy kohti käyttöönottoa edellyttää ohjail, jotta muutoksesta voidaan saavuttaa parhaat mahdolliset hyödyt. Tässä kaikki alkaa datasta ja myös päättyy siihen.
Onnistuneen tekoälyn pohjana on yksinkertainen periaate: Tekoälyä ei ole ilman informaatioarkkitehtuuria. Tutkimusten mukaan suuri enemmistö yrityksistä pitää tekoälyä nykyään strategisena mahdollisuutena datassa piilevän liiketoiminnallisen arvon avaamiseen. Sama enemmistö ei kuitenkaan ymmärrä, mitä informaation käsittely edellyttää.
Olemme pyrkineet auttamaan asiakkaita laatimalla ennakoivan lähestymistavan, joka koostuu viidestä ydinvaiheesta, jota olemme alkaneet kutsua tekoälyn portaiksi.
Vaihe 1: Modernisoi kaikki tietovarannot monipilviympäristössä
Datan modernisointi tarkoittaa yksinkertaisesti sellaisen informaatioarkkitehtuurin rakentamista tekoälyä varten, joka antaa valinnan mahdollisuuksia ja joustoa kaikkialla yrityksessä. Uudistettaessa dataa tekoälyn ja monipilviympäristön tarpeita varten huomataan, että tekoälyn vaikutukset organisaatiossa laajenevat yhä pienemmin ponnistuksin.
Vaihe 2: Kerää dataa helppokäyttöisyyttä ja saatavuutta varten
Muodosta vahva perusta datalle helppoa ja varmaa saatavuutta varten riippumatta tietojen sijainnista. Tekoälyssä käytettävä data on usein hyvin dynaamista, joustavaa ja peräisin yhä useammista lähteistä, joten tietojen virtualisointi on olennaisen tärkeää.
Vaihe 3: Järjestele dataa liiketoiminnan luomiseksi – valmis analytiikkaperusta
Luo liiketoimintaan valmis analytiikkaperusta, joka on suunniteltu varmistamaan datan sopivuus tekoälyyn. Huonolaatuinen data lamauttaa tekoälyn, joten dataa täytyy integroida, puhdistaa, luetteloida ja hallinnoida koko sen elinkaaren ajan.
Vaihe 4: Analysoi – skaalaa tekoälyä kaikkialla luotettavasti ja avoimesti
Kun data on saatavilla ja valmiina tekoälyn käyttöä varten, ovat valmiudet myös kehittyneet edistyneen analytiikan ja tekoälymallien soveltamiseen. Analysointi ja skaalaus tuovat liiketoiminta- ja suunnitteluanalytiikkaan toimintoja, jotka ovat olennaisen tärkeitä tekoälyn onnistuneen käytön kannalta. Ne mahdollistavat myös tekoälymallien luonnin, toteutuksen ja hallinnan integroidussa teknologiaportfoliossa.
Vaihe 5: Sisällytä – laita tekoäly töihin kaikkialla yrityksessä
Tekoälyä tulee sisällyttää luotettavuuden ja avoimuuden luomiseksi mallin suosittelemiin päätöksiin, niiden selitettävyyteen, poikkeamien tunnistukseen ja päätösten tarkistukseen. Yleisissä käyttötilanteissa sisällytysvaihe tuo käyttöön tekoälyn käyttötapauksia, joihin liittyy ennalta määritettyjä sovelluspalveluita, mikä nopeuttaa tuoton saavuttamista.
Tekoäly kuuluu jo monien ihmisten päivittäiseen elämään. Sitä on niin hakukoneissa, suoratoistopalvelun musiikkiehdotuksissa kuin verkkokaupan kohdennetuissa mainoksissa. Tekoäly muuttaa työskentelyämme ja liiketoimintaa. Se auttaa parantamaan taito- ja osaamistasoamme sekä tekemään asioita entistä paremmin, nopeammin ja tehokkaammin. Tämä voi koskea työtä, kotielämää tai jopa globaaleja haasteita, joita nyt joudumme kohtaamaan COVID-19 koronaviruksen muodossa.
Voit seurata IBM:n asiakkaiden matkaa kohti tekoälyn käyttöä uudessa asiakasgalleriassamme. Katso miten muut ovat nousseet ”portaat”.
Jos haluat vauhdittaa omaa siirtymistäsi tekoälyyn ennakoivan lähestymistavan avulla, lue avoin dokumentti aiheesta ”Unleash data and AI for competitive advantage” ja tutustu siihen, miten IBM:n portaat tekoälyyn auttavat modernisoimaan, keräämään, analysoimaan ja sisällyttämään kaiken datan.
Riku Ahlroth
Country Sales Leader, FinlandCloud, Data and AI Software
e-mail: riku.ahlroth@fi.ibm.com
mobile: +358 (0) 40 8382351
