Tekoälyä hyödyntävä liiketoiminta: 5 askelta miten valjastaa data kilpailueduksi

Näin muunnat datan liiketoiminta-arvoksi: 5 askelta tekoälyn hyödyntämiseen

Moni organisaatio pyrkii hyödyntämään tekoälyä laajasti, mutta tie tavoitteisiin tyssää usein datan rakenteellisiin haasteisiin. Tekoälykokeilut jäävät helposti irrallisiksi, eivätkä johda konkreettisiin liiketoimintahyötyihin ilman yhtenäistä datanhallintaa. Avain piilee datan ja tekoälyn kytkemisessä toimivaksi, skaalautuvaksi kokonaisuudeksi, joka tehostaa toimintaa, parantaa tuloksia ja luo kilpailuetua.

Google Cloudin uusi opas “An Executive’s Guide to Delivering Value from Data and AI” kokoaa yhteen opit sadoista asiakasprojekteista. Opas esittelee viisi selkeää askelta, joiden avulla organisaatio voi rakentaa kestävän datastrategian ja ottaa tekoälyn käyttöön tavalla, joka tuottaa todellista liiketointa-arvoa. Tässä blogissa käymme läpi oppaan keskeiset opit ja kerromme, miksi datan ja tekoälyn yhdistäminen kannattaa aloittaa juuri nyt. 

Älä jätä tekoälyn hyödyntämistä kokeilutasolle

Vaikka generatiivinen tekoäly lupaa huimia tuottavuushyötyjä, useimmat organisaatiot jumittuvat kokeiluvaiheeseen. Google Cloudin oman tutkimuksen mukaan jopa 70 % generatiivista tekoälyä hyödyntävistä yrityksistä kohtaa haasteita datan hallinnassa, integraatioissa ja datan valmiudessa.

Googlen An Executive’s Guide to Delivering Value from Data and AI -oppaassa korostetaan selkeästi, että jokaisen tekoälyhankkeen onnistuminen alkaa datasta ja päättyy dataan. Se tarjoaa vinkit siihen, miten ottaa tekoäly laajalti käyttöön ja saada siitä todellista liiketoimintahyötyä.

Lataa opas täältä >

Tekoälyn hyödyntäminen alkaa datan omistajuudesta ja kulttuurista

Monessa organisaatiossa ajatellaan, että oikeat työkalut tai alustat ratkaisevat datan ja tekoälyn hyödyntämisen haasteet. Todellisuudessa teknologia on vasta puolet kokonaisuudesta, sillä ilman toimivaa datakulttuuria edes parhaat ratkaisut eivät tuota toivottua arvoa. 

Monesti myös unohdetaan, että data ei ole vain IT-tiimin vastuulla vaan se kuuluu jokaisen työntekijän rooliin. Jotta tekoälyä voidaan hyödyntää oikein, tarvitaan yhteinen ymmärrys siitä, miten dataa käytetään, omistetaan ja jalostetaan eri tiimeissä. Myös markkinoinnin, tuotekehityksen ja asiakaspalvelun on saatava työkalut ja taidot, joiden avulla he voivat työskennellä datan kanssa luontevasti ja itsevarmasti. Jo pelkkä omistajuuden selkeyttäminen voi muuttaa koko toiminnan suunnan. Hyvä esimerkki tästä on eräs yritys, joka nimitti liiketoimintakohtaiset datatuoteomistajat ja yhtäkkiä data ei enää näyttäytynyt sekavana sivutuotteena, vaan arvokkaana sisäisenä resurssina. Samalla paranivat yhteistyö, datan laatu, luotettavuus ja uudelleenkäytettävyys.

Tekoälyä hyödyntävä työkulttuuri ei siis synny pelkillä säännöillä ja ohjeilla. Se rakentuu luottamuksesta, yhteisestä suunnasta ja siitä, että työntekijöillä on varmuus käyttää dataa osana arjen päätöksentekoa. Ja juuri tässä kohtaa alkaa usein todellinen muutos.

Strukturoimaton data on yrityksesi suurin käyttämätön resurssi 

Yksi tekoälyn hyödyntämisen suurimmista esteistä on usein näkymättömissä. Arvioiden mukaan jopa 80 prosenttia organisaation datasta jää kokonaan hyödyntämättä. Kyse on strukturoimattomasta datasta, kuten asiakaspuheluiden litteroinneista, käyttöohjeista, kuvista, PDF-tiedostoista ja käsinkirjoitetuista muistiinpanoista. Näissä lähteissä piilee usein syvällisin asiakasymmärrys, mutta niiden hyödyntäminen on teknisesti haastavaa.

Oppaassa tarkastellaan, miten yritykset voivat ottaa tämän piilevän tiedon tehokkaasti käyttöön hyödyntämällä niin kutsuttuja multimodaalisia tekoälyratkaisuja. Lähestymistapa muuttuu: kaikenlainen data on arvokasta riippumatta siitä, onko se taulukkomuotoista vai vapaamuotoista. Molemmat ansaitsevat saman huomion ja panostuksen.

Kun strukturoimaton data muunnetaan tekoälyn käsiteltävään muotoon, esimerkiksi vektoriedustuksiksi, käyttöön avautuu täysin uudenlaisia mahdollisuuksia. Tässä muutamia esimerkkejä:

• Asiakaspalveluyritys hyödynsi chat-keskustelujen lokitietoja mallin koulutuksessa ja pystyy nyt ennustamaan asiakaspoistumaa merkittävällä tarkkuudella.
• Teollisuusyritys indeksoi vuosikymmenten huoltolokit ja rakensi niiden avulla ennakoivan kunnossapidon ratkaisun, joka kattaa kaikki tuotantolaitokset.
• Vähittäiskauppa yhdisti tuotekuvat ja asiakasarviot parantaakseen hakukokemusta ja lisätäkseen myyntiä.

5 askelta tekoälyn hyödyntämiseen

Tekoälyhankkeet eivät käynnisty itsestään. Ne vaativat selkeän suunnan ja toimivan perustan. Tässä oppaassa käydään läpi viisi keskeistä askelta, joiden avulla saat datasta ja tekoälystä enemmän irti. Tässä pieni ennakkokurkistus:

1. Aloita data- ja tekoälystrategialla, joka kestää aikaa
Unohda hajanaiset järjestelmät ja yksittäiset projektit. Rakenna strategia, jossa data on aidosti osa liiketoiminnan ydintä ja sidottu selkeästi organisaation tavoitteisiin,  olipa kyse asiakaskokemuksesta, tehokkuudesta tai kasvusta.

2. Tuo data yhteen näkymään
Dataa on monessa muodossa: rakenteellisena, puolistrukturoituna ja strukturoimattomana. Kun eri tietolähteet yhdistetään saumattomasti yhdeksi kokonaisuudeksi, syntyy luotettava ja selkeä näkymä, jonka avulla tekoäly voi toimia älykkäästi ja reaaliaikaisesti.

3. Ota tekoäly mukaan arjen tekemiseen
Tekoäly ei ole vain erillinen työkalu, vaan olennainen osa päivittäistä työtä. Kun tiimeillä on käytössään esimerkiksi luonnollista kieltä ymmärtäviä hakutoimintoja tai älykkäitä ehdotuksia, päätöksenteko nopeutuu ja työn laatu paranee.

4. Pidä hallinta ja tietoturva kunnossa ilman ylimääräisiä jarruja
Tekoälyn hyödyntäminen edellyttää selkeitä pelisääntöjä. Hyvin rakennettu hallintamalli ja ajan tasalla oleva tietoturva mahdollistavat kehityksen turvallisesti ja sääntelyn mukaisesti ilman tarpeetonta hidastelua.

5. Skaalaa järkevästi ja kustannustehokkaasti
Moderni data-arkkitehtuuri vähentää turhaa hallinnollista työtä ja karsii ylimääräisiä kustannuksia. Palvelupohjaiset ratkaisut mukautuvat tarpeidesi mukaan ilman raskaita alkuinvestointeja.

Näin yritykset tekevät datasta kilpailuedun

Organisaatiot, jotka ovat lähteneet kehittämään data- ja tekoälyvalmiuksiaan suunnitelmallisesti, näkevät jo nyt konkreettisia tuloksia. Tässä muutamia esimerkkejä siitä, mitä on mahdollista saavuttaa, kun perusta on kunnossa:

• Kansainvälinen valmistaja yhdisti datan sadoista eri lähteistä ja puolitti kyselyiden vasteajan. Tuloksena tuotekehitystiimit saavat oivalluksia nopeammin ja pystyvät reagoimaan markkinamuutoksiin ketterämmin.
• Suuri vähittäiskauppa otti käyttöön tekoälyagentteja eri toiminnoissa. Nyt tiimit voivat mukauttaa varastotilanteen ja asiakastarjoukset reaaliaikaisesti kysynnän mukaan.
• Digitaalinen palvelualusta yhdisti miljoonia asiakasvuorovaikutuksia tekoälymalleihin. Tämä nopeutti uusien ominaisuuksien testaamista ja teki käyttökokemuksesta entistä osuvamman.

Miksi Google Cloud?

Tekoälyn ja datan hyödyntäminen vaatii vahvan ja joustavan alustan, joka tukee sekä kasvua että monipuolista kehitystä. Google Cloud on tässä yhä suunnannäyttäjä, tarjoten modernin, skaalautuvan ja luotettavan ympäristön, jossa innovaatio pääsee kukoistamaan.
Forresterin Wave for Data Management for Analytics 2025 -raportti nimitti Google Cloudin alan johtajaksi. Tämä tunnustus perustuu Google Cloudin yhtenäiseen dataympäristöön, syvään tekoälyintegraatioon sekä erinomaiseen skaalautuvuuteen ja automaatioon. Työkalut kuten BigQuery, AlloyDB ja Vertex AI muodostavat yhdessä tehokkaan ja luotettavan alustan, jonka toimivuudesta on jo selkeitä näyttöjä. 

Google Cloud tarjoaa modernille organisaatiolle kattavat integraatiot ja avoimen alustan, jotka tukevat niin hallintamallien rakentamista, reaaliaikaista datan striimausta kuin generatiivisen tekoälyn kehittämistä, aina hybridi- ja monipilviympäristöissä asti.

Lataa opas: Näin saat datasta ja tekoälystä oikeaa liiketoimintahyötyä

Olitpa sitten juuri aloittamassa tekoälymatkaa tai laajentamassa jo käynnissä olevia hankkeita, tämä opas auttaa sinua keskittymään olennaiseen: dataan. Oppaasta löydät käytännön vinkit, kuinka:

• rakennat skaalautuvan ja tekoälyvalmiin datastrategian
• yhdistät eri lähteistä tuleva data saumattomasti
• otat tekoälyn osaksi arjen työprosesseja
• varmistat hallinnan ja tietoturvan
• skaalaat toiminnan tehokkaasti ja kustannustehokkaasti