Monet ajattelevat, että uusin ja tehokkain malli muuttaa liiketoiminnan lähes itsestään. Todellisuudessa tekoäly ei ole valmis ratkaisu, mikä korjaa prosessit tai korvaa strategian sellaisenaan. Kun pilotti ei etene tuotantoon, taustalla on harvoin teknologia. Useimmiten kyse on siitä, miten käyttöönottoa on viety eteenpäin. Toisin sanoen ongelma ei ole malli, vaan menetelmä.
Tuore esimerkki tästä on Cloudflaren maailmanlaajuinen häiriö, jonka taustalla arvioidaan olleen koneoppimispohjainen mallin käsittelemä tiedosto, mikä kasvoi liian suureksi liian nopeasti. Ongelma ei ollut tekoäly, vaan sen toteutustapa.
Yksi yleisimmistä virheistä on, että uusi työkalu otetaan käyttöön ennen kuin tiedetään, mihin sitä tarvitaan. Innostus uutta teknologiaa kohtaan johtaa helposti siihen, että tekoälyä yritetään sovittaa joka paikkaan ennen kuin ongelmaa on edes määritelty. Taustalla on usein kiire sekä pelko siitä, että muut menevät ohi.
Tie onnistumiseen alkaa aina ongelman tunnistamisesta ja määrittelystä. Vasta kun ymmärrät mitä haluat muuttaa ja miksi, voit valita oikean teknologian. Tarvitaan selkeä käyttökohde, tarkoitus ja tavoiteltu lopputulos.
Tämä on myös kaiken toimintamme perusta Gappsilla: autamme asiakkaitamme valitsemaan työkalut tarpeen mukaan, ei ikinä toisin päin.
Aloita siis kartoittamalla työnkulun todelliset ongelmakohdat. Tarvitsetko lisää nopeutta, kapasiteettia tai laatua? Jos prosessi toimii jo erinomaisesti, monimutkaisen mallin tuominen marginaalisella hyödyllä on harvoin järkevää, ja pahimmillaan se voi jopa heikentää toimintaa.
Tämä ilmiö nähtiin aikanaan pilvipalveluissa: yritykset hankkivat palveluja varmuuden vuoksi ja käyttivät lopulta vain murto-osan niistä. Tekoälyn kanssa ei kannata toistaa tätä virhettä, vaan selvittää mitä, miten ja miksi.
Toinen ratkaiseva tekijä on tieto ja sen hallinta, joka sisältää sekä datan että siihen liittyvän ymmärryksen. Jos tiedonhallinta ei ole kunnossa, prosessit ovat epäselviä tai kokonaisuus ei ole ajan tasalla, projekti ei onnistu, vaikka teknologia olisi kuinka edistynyttä.
Yleinen harhaluulo on, ettei datan laadusta tarvitse huolehtia, sillä tekoälyagentit korjaavat sen. Näin ei kuitenkaan ole, sillä tekoäly ei ymmärrä liiketoimintasi nyansseja eikä sitä, miten yksittäinen virhe vaikuttaa asiakkaisiin tai päätöksentekoon. Vanha totuus pätee edelleen: huono data tuottaa huonoja tuloksia. Vastuu datan laadusta, yhtenäisyydestä ja hallinnasta on organisaatiolla.
Myös järjestelmäarkkitehtuuri vaikuttaa ratkaisevasti. Järjestelmien tulee keskustella keskenään ja integraatioiden toimia, jotta monimutkaiset tekoälyratkaisut toimivat.
Eräs yritys korvasi täysin toimivan data-alustan, joka käsitteli monimutkaisia ja sekavia Excel-hintalistoja tekoälyratkaisulla, joka ei kyennytkään lukemaan aineistoa. Lopputuloksena oli kaksi rinnakkaista järjestelmää, enemmän kustannuksia ja vähemmän liiketoiminta-arvoa. Kyse ei ollut teknologiasta vaan siitä, ettei prosesseja ja tietorakenteita ymmärretty. Jotta tämä vältettäisiin, prosessien tulee olla läpinäkyviä, ymmärtää datan käsittely ja määritellä itse toteutusmenetelmä huolella.
Tekoälyn käyttöönotossa kriittisin osa on ihmiset ja kyky johtaa muutosta. Uusi teknologia ei tuo tuloksia pelkästään sillä, että se otetaan käyttöön. Tarvitaan koko organisaation muutosohjelma, joka muuttaa toimintatapoja ja rakentaa uudenlaista tapaa tuoda liiketoiminnalle merkittävää arvoa.
Työroolien kehittyessä muutoksen täytyy lähteä johtamisesta. Tekoälyn käyttöönotto ei ole vain IT-osaston yksittäinen hanke. Onnistuakseen johdon tulisi kuunnella data-asiantuntijoita ja kehittäjiä päätöksenteossa ja ymmärtää käyttöönoton vaikutukset ja kokonaiskuva. Pelkkä “tässä on uusi työkalu” ei ole riittävää johtamista. Muutoksen onnistuminen syntyy siitä, että ihmisten odotuksia johdetaan ja heille annetaan tukea ja selkeyttä matkan varrella.
Erään yrityksen, jossa IT-osasto pyrki pienentämään työvoimakustannuksia tekoälyn avulla. Teknologia otettiin käyttöön, mutta kulut kasvoivatkin: ensin rekrytoitiin uusi CIO ja pian tämän jälkeen kolme asiantuntijaa lisää ratkomaan esiin nousseita haasteita. Koska työnkuvia ei suunniteltu uudelleen ennen käyttöönottoa, lopputulos oli täysin päinvastainen kuin oli tarkoitus ja kustannukset nousivat säästöjen sijaan.
Totesimme alkuun, että jopa 50% tekoälyhankkeista eivät etene prototyypistä tuotantoon asti. Miten siis päästä eteenpäin ja saavuttaa todellista liiketoiminta-arvoa?
Jotta tekoälyhankkeet tuottaisivat todellista arvoa, on tärkeää ensin hidastaa vauhtia ja keskittyä perusasioihin. Suunnittele huolellisesti, valitse suunta ja rakenna selkeä strategia ennen työkalujen valintaa.
Älä anna eri teknologiavaihtoehtojen määrän hämätä vaan keskity sen sijaan näihin seikkoihin:
Ilman selkeää ja ihmislähtöistä menetelmää parhaatkaan mallit eivät tuota arvoa. Me Gappsilla rakennamme älykkäitä, sujuvia ja turvallisia ympäristöjä, joissa strategia, laatu ja ihmiset ovat etusijalla. Kyse ei ole trendien seuraamisesta vaan siitä, vaan oikean menetelmän löytämisestä teidän käyttötarpesiinne.
Lakkaa siis sokeasti investoimasta malleihin ja aloita investoimalla menetelmiin, jotka saavat ne toimimaan.