Tekoäly ei muuta yritystäsi yhdessä yössä
Ennen uusien tekoälyratkaisujen käyttöönottoa organisaation kannattaa pysähtyä arvioimaan rehellisesti omaa lähtötilannettaan. Kyse ei ole pelkästään teknologiasta tai uusista lisensseistä. Yhtä tärkeää on ymmärtää, miten organisaation toimintamallit, yrityskulttuuri ja ihmiset ovat valmiita omaksumaan uusia tapoja tehdä työtä.
Me Gappsilla tarkastelemme tekoälyn hyödyntämistä viiden eri vaiheen kautta:
- Aware: Tekoälyn mahdollisuudet tunnistetaan, mutta se ei vielä näy osana päivittäistä työtä tai prosesseja.
- Pilot / PoC: Organisaatiossa pilotoidaan yksittäisiä käyttötapauksia ja testataan erilaisia ratkaisuja rajatuissa ympäristöissä.
- Active Use: Tekoälyä hyödynnetään jo osana tiettyjä työtehtäviä ja prosesseja, ja ensimmäisiä konkreettisia hyötyjä alkaa näkyä arjessa.
- Systematic: Tekoäly alkaa ohjata laajemmin toimintamalleja, alustavalintoja ja liiketoiminnan kehittämistä.
- Transformed: Tekoäly on aidosti osa organisaation päivittäistä toimintaa, päätöksentekoa ja strategiaa läpi koko organisaation.
Moni organisaatio on tällä hetkellä siirtymässä aktiiviseen käyttöön, eli ns. “Active Use” -vaiheeseen. Yksi yleisimmistä virheistä on kuitenkin edetä liian nopeasti tilanteessa, jossa henkilöstö opettelee vielä perusteita.
IT-tiimille pieni ominaisuuspäivitys voi tuntua vähäiseltä muutokselta, mutta toiselle tiimille sama asia voi tarkoittaa kokonaan uudenlaista tapaa tehdä työtä. Huonosti suunniteltu muutos aiheuttaa helposti kitkaa arkeen, vaikka tarkoitus olisi helpottaa työtä.
Kolme yleistä syytä, miksi tekoälyhankkeet eivät etene
Monessa organisaatiossa törmätään samoihin haasteisiin tekoälyn käyttöönotossa. Vaikka tavoitteet ovat kunnianhimoisia, käytännön arjessa eteneminen hidastuu usein yllättävän tuttuihin ongelmiin.
1. Huono data heikentää tekoälyn hyötyä
Tekoäly on vain niin hyvä kuin data, jota sille syötetään. Jos tieto on hajallaan, vanhentunutta tai epäluotettavaa, myös tekoälyn tuottamat vastaukset ja analyysit jäävät epävarmoiksi. Tällöin organisaatio joutuu lisäämään manuaalisia tarkistusvaiheita ja ylimääräisiä hyväksyntäkierroksia. Sen sijaan että työ helpottuisi, prosesseihin syntyy lisää hallinnollista työtä ja turhaa kitkaa.
2. Tekoälyä kehitetään ilman yhteistä suuntaa
Usein eri tiimit lähtevät kokeilemaan tekoälyä omista tarpeistaan käsin ilman yhteistä kokonaiskuvaa. Riskinä on, että organisaatioon syntyy päällekkäisiä ratkaisuja, erillisiä datasiiloja ja kasvavia lisenssikustannuksia. Jos tiedonkulkua, järjestelmiä ja tiimien välisiä riippuvuuksia ei tarkastella yhdessä, suuri osa tekoälyn potentiaalista jää helposti hyödyntämättä.
3. Kaikki ongelmat eivät vaadi tekoälyä
Yksi tärkeimmistä kysymyksistä on myös yksinkertaisin: tarvitaanko tähän oikeasti tekoälyä? Monessa tilanteessa selkeämmät toimintamallit, toimivat työnkulut ja hyvin rakennetut automaatiot ratkaisevat ongelman jo sellaisenaan. Kaikkea ei tarvitse ratkaista kehittyneimmällä teknologialla.
Tiedonkulun kartoittaminen auttaa tunnistamaan suurimmat pullonkaulat
Onnistunut tekoälystrategia alkaa hyvästä suunnittelusta. Mitä paremmin organisaation nykyiset prosessit ja tiedonkulku tunnetaan, sitä helpompi tekoälyä on hyödyntää järkevästi.
Toimivaa kokonaisuutta rakennettaessa kannattaa tarkastella ainakin kolmea asiaa:
- Kuinka kriittinen ja toistuva prosessi on päivittäisessä työssä?
- Miten eri tiimit ja järjestelmät liittyvät toisiinsa?
- Korjataanko rikkinäistä prosessia vai kehitetäänkö jo toimivaa kokonaisuutta?
Yksi hyödyllisimmistä vaiheista on tiedonkulun kartoittaminen. Käytännössä tämä tarkoittaa sitä, että organisaatio tunnistaa, miten tieto liikkuu järjestelmästä, tiimistä ja työvaiheesta toiseen sekä missä liiketoiminnan tärkein data oikeasti sijaitsee.
Usein tässä vaiheessa löydetään päällekkäisiä työkaluja. Kun siiloja puretaan ja dataa yhdistetään järkevämmin, voidaan vähentää lisenssikustannuksia, selkeyttää toimintaa ja parantaa samalla myös tekoälyn käyttämän datan laatua.
Projektinhallintatyökalusta koko organisaation AI Work Platformiksi
Aikaisemmin monday.com nähtiin ennen kaikkea projektinhallintatyökaluna. Nykyään sen rooli on paljon laajempi. monday.com toimii työn, tiedonkulun ja prosessien yhteisenä alustana eli käytännössä operatiivisen arjen digitaalisena keskuksena. Se yhdistää liiketoimintakriittiset järjestelmät ja ihmisten päivittäisen työn sujuvammin. Taustalla voivat olla esimerkiksi ERP-järjestelmät, laskutusohjelmistot tai muut organisaation keskeiset työkalut, mutta työn tekeminen tapahtuu yhdessä paikassa.
Hyvä esimerkki tästä on uuden työntekijän onboarding. Prosessi ei koske vain HR:ää, vaan mukana ovat usein myös IT, esihenkilöt ja useat muut tiimit. IT huolehtii käyttöoikeuksista ja laitteista, esihenkilö perehdytyksestä ja muut tiimit omista vastuistaan. AI Work Platform auttaa kokoamaan nämä vaiheet yhteen niin, että tieto liikkuu sujuvasti eikä tekeminen jää irrallisiksi vaiheiksi eri järjestelmien ja tiimien välillä.
monday.com hyödyntää tekoälyä tällä hetkellä erityisesti neljän eri kokonaisuuden kautta:
|
Tekoäly-ominaisuudet |
Mikä se on? |
Vaikutukset käytännön työssä |
|
AI Blocks |
Työnkulkuihin upotetut kontekstia ymmärtävät tekoälyominaisuudet. |
Hakee tietoa laskuista ja tiketeistä automaattisesti, luo yhteenvetoja ja priorisoi tehtäviä aiemman datan perusteella |
|
Sidekick |
monday.comin oma tekoälyavustaja |
Rakentaa työnkulkuja, luo projektirakenteita ja tekee analyyseja raakadatasta |
|
Smart Agents |
Organisaation tarpeisiin räätälöidyt älykkäät assistentit |
Sääntöpohjaiset virtuaaliset assistentit, jotka hoitavat organisaation taustaprosesseja ja compliance-tarkistuksia automaattisesti. |
|
Vibe Coding |
Sovellusten rakentaminen ilman koodausta |
Mahdollistaa omien sisäisten sovellusten rakentamisen ilman ohjelmointiosaamista kuvailemalla tekoälylle, mitä tarvitaan. |
Vähemmän turhaa raportointia, enemmän aikaa oikealle työlle
Näiden ominaisuuksien tärkein hyöty on lopulta hyvin yksinkertainen: ihmisille jää enemmän aikaa olennaiseen työhön. Kun esimerkiksi AI Blocks ja Sidekick hoitavat tiedon keräämistä, yhteenvetojen rakentamista ja raportointia automaattisesti, aikaa ei enää kulu datan manuaaliseen siirtelyyn tai raporttien koostamiseen vain siksi, että ne pitää toimittaa eteenpäin.
Sen sijaan ihmiset voivat keskittyä siihen, mikä tuo organisaatiolle oikeasti arvoa: analysointiin, päätöksentekoon, kehittämiseen ja strategiseen ajatteluun.
Muutos ei tapahdu kerralla
Toimintatapojen uudistaminen tapahtuu vaiheittain. Kaikkea ei tarvitse rakentaa yhdellä kertaa valmiiksi, vaan tärkeintä on tunnistaa ne prosessit, joissa tekoälystä saadaan ensimmäisenä aitoa hyötyä.
Me Gappsilla autamme organisaatioita rakentamaan digitaalisia toimintaympäristöjä, jotka tukevat kasvua ja helpottavat arkea ilman, että ihmiset unohtuvat teknologian keskellä.
