Tekoäly on muuttanut radikaalisti organisaatioiden tapaa käsitellä dataa ja hyödyntää sitä liiketoiminnassaan. Vaikka tekoäly tarjoaa valtavia mahdollisuuksia, ei ole aina suoraviivaista, kuinka se tuottaa arvoa liiketoiminnalle. Gartner on listannut neljä haastetta arvontuottamisessa tekoälyn avulla:
1. Liiketoimintahyötyjen saavuttaminen
Tekoälyn liiketoimintahyödyt jäävät usein saavuttamatta, jos henkilöstö ei sitoudu sen hyödyntämiseen.
2. Kustannusten hallinta
Tekoälyhankkeet voivat muodostua kalliiksi, erityisesti jos käytetään tarpeettoman edistyneitä kielimalleja. Riittävän hyvä malli riittää moniin käyttötapauksiin, mikä auttaa kustannusten hallinnassa.
3. Datan hallinta
Kun data ja tekoäly leviävät ympäri organisaatiota, syntyy uusia riskejä datan hallintaan liittyen. Organisaation täytyy samaan aikaan hallita riskejä sekä mahdollistaa datan tehokas hyödyntäminen liiketoiminnassa.
4. Muutoksen johtaminen
Tekoälyn tuoma muutos vaikuttaa sekä positiivisesti että negatiivisesti työntekijöiden suorituksiin ja hyvinvointiin. On tärkeää, että muutosta hallitaan johdonmukaisesti ja saadaan käyttäjät hyödyntämään palveluita, jotta liiketoiminnallinen hyöty konkretisoituu.
Mitä sitten tarvitaan, jotta tekoälystä saadaan arvoa liiketoiminnalle? Kokemuksemme mukaan kolme peruspilaria pitää olla kunnossa:
1. Oikea data
- Data pitää olla saatavilla liiketoimintakäyttäjille, jotta he pystyvät saamaan arvoa siitä.
2. Oikeat ihmiset
- Ihmisillä pitää olla kyky tunnistaa käyttötapaukset, joissa dataa ja tekoälyä voidaan hyödyntää. Tällä tavalla pystytään parhaiten tuottamaan arvoa omaan liiketoimintaan.
- Liiketoimintoihin tarvitaan roolit, jotka pystyvät auttamaan liiketoimintapäättäjiä hyödyntämään dataa.
- Lisäksi pitää olla oikeanlainen ajattelutapa ja kulttuuri, jossa viedään datan ja tekoälyn hyödyntämistä eteenpäin organisaatiossa sekä löydetään uusia tapoja tuottaa arvoa ja tehostaa työntekoa tekoälyn avulla.
3. Oikeat menetelmät
- Systemaattiset toimintatavat ja johdon tuki ovat olennaisia tekoälyhankkeiden onnistumisessa. Organisaatioiden on kyettävä viemään suunnitelmat käytäntöön määrätietoisesti.
Tekoälyn tueksi organisaatioissa tarvitaan moderneja teknologioita, jotka tarjoavat skaalautuvuutta, joustavuutta ja tietoa saataville nopeasti. Tekoälyn ja datan täysimittaiset hyödyt voidaan kuitenkin saavuttaa vasta, kun teknologian, datan laadun ja ihmisten osaamisen välinen yhteys on saumaton.
Seuraavaksi pureudumme siihen, miten uudet data-alustat, analytiikan työkalut ja inhimilliset tekijät mahdollistavat tehokkaamman päätöksenteon ja liiketoimintahyödyt.
Tehokasta tiedolla johtamista uusilla työkaluilla
Teknologian kehitys tarjoaa uusia mahdollisuuksia tekoälyn ja datan hyödyntämiseen. Siirtyminen konesaleista pilviympäristöihin 2010-luvulla toi skaalautuvuutta, ja modernit data-alustat ovat vieneet kehityksen seuraavalle tasolle.
Nykyiset data-alustat mahdollistavat irrotettavan arkkitehtuurin, jossa järjestelmän osat voivat toimia itsenäisesti ja kommunikoida rajapintojen kautta. Tämä lisää joustavuutta ja skaalautuvuutta sekä helpottaa ylläpitoa. Alustat tukevat myös eri työkuormia ja mahdollistavat tehokkaamman vuorovaikutuksen eri tekijöiden välillä.
Yhtenäisempi analytiikka ja raportointi
Perinteisesti analytiikka ja raportointi on tehty erillisissä ympäristöissä, mutta pilvipalvelut mahdollistavat näiden tekemisen rinnakkain. Esimerkiksi suuri osa yrityksistä on ottanut PowerBI:n käyttöön itsepalveluanalytiikkatyökaluna. Näin ollen datan analysointi ei ole pelkästään data-analyytikoiden vastuulla, vaan business-käyttäjät pääsevät helposti analysoimaan dataa. Datan analysoinnissa Copilot tarjoaa tekoälyominaisuuksia, jotka helpottavat raportointia ja analyysiä.
Kevyempien interaktiivisten tekoälysovellusten rakentaminen suoraan datan päälle mahdollistaa käyttäjien kysymyksien ratkaisemisen nopeasti. Tämä vähentää välikäsiä ja nopeuttaa tiedonsaantia.
Helppokäyttöisyys tukee liiketoimintaa
Uudet työkalut mahdollistavat siis käytännössä sen, että myös vähemmän tekniset käyttäjät pystyvät helposti ratkomaan haasteita lähellä liiketoimintaa. Tämä vähentää tiedonkulussa tapahtuvia väärinkäsityksiä ja nopeuttaa päätöksentekoa.
Kuinka saada laadukasta dataa ja organisoitua sen ympärille?
Vaikka moderni data-arkkitehtuuri on teknisesti ratkaistavissa, laadukkaan datan hankinta on monimutkaisempaa. Merkittävimmät datan laatuun vaikuttavat tekijät ulottuvat teknisten ratkaisujen ulkopuolelle ja liittyvät organisaation hallintaan, omistajuuteen ja yhteistyöhön.
Liiketoiminnan ja IT:n välinen yhteistyö on avainasemassa. Liiketoimintatiimeillä on yhä enemmän teknologista osaamista, ja IT:n rooli on tarjota heille oikeat työkalut ja roolit. On tärkeää varmistaa, että rooleja ja työkaluja tuetaan selkeillä koulutuksilla.
Monissa organisaatioissa mietitään tällä hetkellä liiketoiminnan datatiimien perustamista. Näiden tiimien onnistuminen edellyttää huolellista operatiivisen mallin suunnittelua sekä teknologian ja inhimillisen näkökulman huomioimista data governancessa: miten datatiimit pystytetään, miten ne saadaan sitoutettua, miten datan omistajuus määritellään jne.? IT:n ja liiketoiminnan yhteistyön tulee olla saumatonta.
Miten tekoälyhankkeet saadaan vietyä tuotantoon mahdollisimman tehokkaasti?
Oleellinen asia projektien maaliin asti saamisessa on, että ensimmäisestä päivästä lähtien tuotantoon vieminen on tavoitteena kaikessa tekemisessä. Tämä tarkoittaa, että arkkitehtuuri, data-alusta ja analytiikka suunnitellaan tuotantokäyttöä ajatellen.
Käytännön kokemuksemme mukaan yksi suurimmista haasteista kaikissa teknologisissa ratkaisuissa – ei pelkästään tekoälyssä – on tunnistaa oikeat käyttötapaukset organisaatiosta. On tärkeää määritellä, missä tekoäly tuo suurimmat liiketoimintahyödyt tai parannukset henkilöstön tuottavuuteen ennen hankkeen aloittamista.
Toki tärkeässä roolissa ovat myös laadukas data ja toimiva alusta-arkkitehtuuri, jonka kautta sitä voidaan hyödyntää sujuvasti liiketoiminnan tarpeisiin.
Kun nämä ovat kunnossa, projektien toteutus helpottuu huomattavasti.
Tekoälyn käyttöönottaminen vaatii muutosjohtamista
Tekoäly on jo merkittävästi muuttanut työelämää ja työn tekemistä, ja sen vaikutus kasvaa edelleen. Jotta tekoälyn tarjoamat mahdollisuudet voidaan hyödyntää täysimääräisesti, on varmistettava, että työntekijät omaksuvat uudet työkalut osaksi päivittäistä työtään.
Vaikka organisaatiolla olisi käytössään kehittyneimmät MLOps-putket ja laadukkaat tekoälymallit integroituna raportteihin, todellinen hyöty jää saavuttamatta, jos loppukäyttäjät eivät ymmärrä tai luota mallien tuloksiin. Jotta tekoälystä saadaan hyötyä, työntekijöiden on koettava, että uudet työkalut tuovat konkreettista lisäarvoa. Historiassa esimerkiksi taloushallinnon ammattilaisen siirtyminen Excelistä PowerBI:hin vaati tukea ja koulutusta. Nyt tekoälymurroksessa kaikkien työtekijöiden työtavat tulevat muuttumaan ja se vaatii systemaattista muutosjohtamista organisaatiosta.
Tekoälyn päätavoitteena on prosessien tehostaminen. Tämä vaatii kuitenkin muutosjohtajuutta organisaation kaikilla tasoilla, jotta tekoälyn käyttö ei tuntuisi pelottavalta tai liian haastavalta. Selkeä viestintä, koulutus ja käyttäjien tukeminen ovat avainasemassa, jotta tekoälystä tulee luonnollinen osa arjen työskentelyä.
Kiinnostaako tekoälyn hyödyntäminen liiketoiminnassa?
Ota yhteyttä ja räätälöidään juuri teille sopiva ratkaisu!
