Kymmenen askelta yrityksesi tekoälystrategian onnistumiselle
Tässä artikkelissa pureudumme tekoälyprojektien käytännön kokemusten kautta siihen, miten voit rakentaa yrityksellesi sopivan tekoälystrategian. Tarkastelemme, miten asettaa tavoitteita, mitkä ovat strategian keskeiset elementit ja kuinka varmistaa, että tekoäly tukee yrityksen pitkän tähtäimen päämääriä.
Näin luot yrityksellesi tekoälystrategian:
- Aseta tavoitteet ja mittarit
- Varmista osaaminen ja asiantuntemus
- Tunnista ja priorisoi tekoälyn käyttötapaukset
- Varmista datan hallinta
- Valitse yrityksellesi sopiva tekoälyteknologia
- Kehitä ohjeet tekoälyn vastuulliseen ja eettiseen käyttöön
- Suunnittele tekoälyprojektin toteutus
- Kartoita tekoälyn riskit
- Seuraa ja arvioi suorituskykyä
- Varmista skaalautuvuus ja kestävyys
Näkemyksemme tekoälystrategian suunnitteluun perustuu vankkaan kokemukseen:
- Olemme toteuttaneet jo yli 60 tekoälyprojektia Suomessa, mikä on syventänyt ymmärrystämme tekoälyn soveltamisesta eri toimialoilla.
- Tiimimme koostuu tekoälyn asiantuntijoista, jotka ovat omistautuneet tutkimaan ja hyödyntämään uusimpia teknologioita.
- Kehittämämme sovellus twoday AI Agent, joka tukee useita kielimalleja, kuten OpenAI:n GPT, Llama ja SiloAI:n Poro, on esimerkki teknologisesta osaamistamme.
Haluatko varmistaa, että olet valmis hyödyntämään tekoälyä liiketoiminnassasi? Voit napata mukaan asiantuntijoidemme laatiman tarkistuslistan tehokkaan tekoälystrategian luomista varten: Tekoälystrategian tarkistuslista ✅
1. Aseta tekoälyprojekteille tavoitteet ja mittarit
Selkeiden, mitattavien tavoitteiden asettaminen tekoälyprojekteille tarkoittaa organisaatiosi haluamisten tulosten määrittelyä. Tällaisia tavoitteita voivat olla esimerkiksi tehokkuuden parantaminen tai prosessien automatisointi.
Aseta tavoitteille myös selkeät mittarit, kuten asiakastyytyväisyyden parantuminen tai prosessien nopeutuminen. Pidä tavoitteet joustavina ja päivitä niitä vastaamaan muuttuvia liiketoimintaolosuhteita ja teknologian kehitystä.
Tämä sisältää säännölliset tarkistukset ja tarvittaessa tavoitteiden ja mittareiden päivityksen, jotta ne pysyvät relevantteina ja saavutettavina.
Tekoälyprojektin menestyksen mittareita
- Asiakastyytyväisyyden muutos: vertaile palautekyselyiden tuloksia ennen ja jälkeen projektin.
- Vasteajan lyhentyminen: vertaile esimerkiksi asiakaspalvelukysymyksiin vastaamisen nopeutta ennen ja jälkeen tekoälyn käyttöönottoa.
- Automaation asteen kasvu: arvioi prosessien automatisoitumisen määrää tekoälyn avulla.
- Käsittelymäärien kasvu: mittaa asiakaspalvelun käsittelymäärän muutosta ilman lisäresursseja.
- Kampanjoiden suorituskyvyn parannus: mittaa markkinointikampanjoiden tuottaman liidien tai myyntien määrän kasvua tekoälyn käytön ansiosta.
- Kustannussäästöt (eri liiketoiminta-alueilla): vertaile projektin tuomia kustannussäästöjä vanhaan toimintamalliin.
- Asiakaspoistuman väheneminen: seuraa asiakkaiden säilymisen parantumista tekoälyn avulla.
- Työntekijöiden tyytyväisyyden parantuminen: arvioi työntekijöiden työn laadun parantumista tekoälyn ansiosta.
- Markkinaosuuden kasvu: mittaa yrityksen markkinaosuuden kasvua tekoälyprojektin seurauksena.
- Uusien asiakkaiden hankinta: seuraa uusien asiakkaiden määrän kasvua projektin myötä.
2. Varmista osaaminen ja asiantuntemus
Jotta tekoälyn käyttöönotto yrityksessäsi onnistuu sujuvasti, on ensiarvoisen tärkeää tunnistaa projektin vaatimat taidot ja roolit. On myös varmistettava, että organisaatiossasi on saatavilla tarvittava asiantuntemus.
Laaja-alainen asiantuntijatiimi edistää tekoälyn tuoman arvon maksimointia ja sujuvaa siirtymää tekoälyyn perustuviin prosesseihin.
Keskeisiä osaamisalueita ovat esimerkiksi:
- prompt engineering, joka tarkoittaa tekoälyn kanssa kommunikoivien ohjeiden eli "promptien" suunnittelua ja optimointia
- datan hallinta
- muutosjohtaminen
- projektinhallinta
- tietoturvan asiantuntemus
- asiantuntijayhteistyö
Näiden osa-alueiden hallinta ei ainoastaan takaa teknisten vaatimusten täyttymistä, vaan myös varmistaa, että tekoälyratkaisut integroituvat saumattomasti yrityksesi päivittäisiin toimintoihin. Tämä mahdollistaa tekoälyn tuoman arvon maksimoinnin ja edistää sujuvaa siirtymää tekoälyyn perustuviin prosesseihin.
3. Tunnista ja priorisoi tekoälyn käyttötapaukset
Olipa kyseessä asiakaspalvelun automatisointi, sisällöntuotannon nopeuttaminen tai jokin muu prosessi, tekoälykäyttötapausten tunnistaminen ja niiden priorisointi on tekoälystrategiasi kulmakivi. Tärkeää on määritellä kullekin käyttötapausten tavoitteet ja mittarit, jotka ohjaavat toimintaa kohti konkreettisia tuloksia.
Analysoi, kuinka erilaiset tekoälysovellukset voivat tukea ja tehostaa liiketoiminta-alueitasi. Aseta selkeät, mitattavissa olevat tavoitteet ja seuraa niiden toteutumista esimerkiksi asiakastyytyväisyyden, työntekijöiden tyytyväisyyden, kustannussäästöjen tai suorityskyvyn paranemisen kautta. Tämä varmistaa, että tekoälyn käyttöönotto tuottaa todellista arvoa ja edistää organisaatiosi tavoitteita.
Yrityksille kiinnostavia tekoälyn käyttökohteita voivat olla:
- Asiakaspalvelun tehostaminen ja automatisointi.
- Henkilökohtaisten ostokokemusten luominen verkkokaupassa.
- Tuotantoprosessien optimointi teollisuudessa.
- Energiankulutuksen ennustaminen ja optimointi.
- Liikennevirtojen analysointi ja optimointi kaupungeissa.
- Rahoitussektorin petosten havaitseminen ja riskienhallinta.
- Henkilöstöresurssien hallinta ja optimointi.
- Markkinatrendien ennustaminen ja analysointi.
- Terveystiedon analysointi ja henkilökohtaisten hoitosuositusten antaminen.
- Datan analysointi markkinointistrategioiden kehittämiseksi ja optimoimiseksi.
4. Varmista datan hallinta ja jatkuva laadun varmistaminen
Datan hallinta on perusta, jolle tekoälymallien tehokas käyttö rakentuu. Rakenna siis tekoälymallien tehokasta käyttöä varten järjestelmät, jotka mahdollistavat tiedon keräämisen, tallentamisen, käsittelyn ja laadukkaan datan ylläpidon, mikä on välttämätöntä tekoälymallien tarkkuuden ja luotettavuuden kannalta.
Tämän toteuttamiseksi organisaatiosi tulee investoida datainfrastruktuuriin, joka tukee suurten datamäärien keräämistä ja analysointia reaaliajassa, sekä varmistaa, että datan hallinnointi ja suojaus ovat GDPR:n ja muiden tietosuojaa koskevien säädösten mukaisia.
Datan laadun jatkuva varmistaminen ja sen säännöllinen päivitys ovat myös kriittisiä tekijöitä. Kehittämällä ja ylläpitämällä prosesseja, jotka takaavat datan laadun ja ajantasaisuuden, voit maksimoida tekoälymalliesi tehokkuuden. Tämä sisältää menetelmiä virheellisen tai puuttuvan datan korjaamiseksi, datan rikastamiseksi ja sen varmistamiseksi, että käytössäsi on monipuolinen ja kattava kokoelma dataa, joka edustaa erilaisia skenaarioita ja tilanteita.
5. Valitse yrityksellesi sopiva tekoälyteknologia
Yrityksen kilpailukyvyn kannalta on ratkaisevan tärkeää valita tekoälyteknologiat ja -alustat, jotka vastaavat parhaiten organisaation tarpeita ja tavoitteita.
Huomioi ainakin nämä, kun valitset tekoälyratkaisua:
- Ratkaisun tekninen laatu ja kyvykkyydet
- Käytön turvallisuus
- Ratkaisun yhteensopivuus nykyisen järjestelmäympäristön kanssa
- Ratkaisun yhteensopivuus pitkän aikavälin strategian kanssa
- Kustannustehokkuus
- Teknologian skaalautuvuus
- Teknologian päivitettävyys
- Koulutus ja tuen tarve
Teknistä laatua ja kyvykkyyksiä tarkasteltaessa on selvitettävä, tarjoaako ratkaisu tarvittavat ominaisuudet ja suorituskyvyn yrityksesi erityistarpeisiin. Teknologian pitää olla riittävän joustavaa käsittelemään nykyisiä ja tulevia tehtäviä sekä tarpeeksi vahvaa tukemaan monimutkaisia analytiikka- ja datanhallintaprosesseja.
Käytön turvallisuus on myös kriittinen tekijä. On varmistettava, että teknologia noudattaa alan turvallisuusstandardeja ja lainsäädäntöä, erityisesti jos käsitellään arkaluonteista tai henkilökohtaista dataa. Tämä kattaa sekä fyysisen että digitaalisen turvallisuuden, mukaan lukien datan salauksen ja käyttöoikeuksien hallinnan.
Teknologian yhteensopivuus nykyisen järjestelmäympäristön kanssa on myös tärkeää. Tehokas integraatio olemassa oleviin järjestelmiin ja ohjelmistoihin vähentää implementoinnin monimutkaisuutta ja kustannuksia. Lisäksi se mahdollistaa sujuvamman siirtymän uusiin teknologioihin, vähentäen käyttökatkoksia ja parantaen työntekijöiden omaksumista.
Liiketoimintaprosessien integraatio ja teknologian tuki pitkän aikavälin liiketoimintastrategialle ovat olennaisia tekijöitä, jotka tulee ottaa huomioon. Arvioi, miten valittu tekoälyteknologia integroituu olemassa oleviin liiketoimintaprosesseihin ja tukee pitkän aikavälin liiketoimintastrategiaa. Lisäksi on tärkeää varmistaa, että käyttäjille on tarjolla tarvittava koulutus ja tuki teknologian tehokkaaseen hyödyntämiseen.
Lopuksi kustannusten, resurssien, skaalautuvuuden ja päivitettävyyden arviointi on keskeistä. Teknologian tulisi olla kustannustehokasta suhteessa sen tuomaan arvoon, ja sen pitäisi kasvaa ja kehittyä yrityksesi mukana. Skaalautuvuus varmistaa, että teknologia pystyy käsittelemään liiketoiminnan laajentuessa syntyviä kasvavia datamääriä ja käyttäjäkertoja, kun taas päivitettävyys takaa, että pysyt ajan tasalla uusimpien teknologisten innovaatioiden kanssa.
6. Kehitä ohjeet tekoälyn vastuulliseen ja eettiseen käyttöön
Kehitä selkeät ohjeet, kuinka tekoälyä käytetään organisaatiossasi vastuullisesti ja eettisesti. Näiden ohjeiden tulee kattaa eettiset näkökulmat, kuten datan käsittely, vinoumien hallinta, käyttäjien yksityisyys ja tietoturva.
Käytännössä tämä tarkoittaa konkreettisten toimintaperiaatteiden luomista ja niiden dokumentointia. Varmista ohjeiden tehokas soveltaminen järjestämällä henkilöstölle säännöllisiä koulutuksia, jotta he ymmärtävät nämä periaatteet ja osaavat soveltaa niitä päivittäisessä työssään.
Avuksi voit myös käyttää esimerkiksi Euroopan komission vastuullisen tekoälyn periaatteita, eli seitsemää avainaluetta, jotka auttavat organisaatioita tunnistamaan ja lieventämään tekoälyn käytön riskejä.
Noudatimme tuoreessa asiakaspalveluprojektissamme vastuullisen tekoälyn periaatteita. Hankkeessa keskityimme parantamaan suuren asiakaspalvelukeskuksen tehokkuutta käyttämällä twoday AI Agent -tekoälysovellusta asiakaskysymysten nopeampaan ja tarkempaan käsittelyyn.
Lue blogi: Vastuullinen tekoäly käytännössä - asiantuntijat avainroolissa
7. Suunnittele tekoälyn toteutus
Tekoälyprojektien toteutuksen tiekartan luominen on keskeinen osa projektinhallintaa ja tekoälystrategian onnistumista. Tämä tiekartta kattaa koko projektin elinkaaren alkaen alkuvaiheen suunnittelusta ja prototyyppien kehittämisestä aina lopulliseen käyttöönottoon ja jatkuvan parantamisen prosesseihin.
Tärkeitä elementtejä ovat aikataulujen suunnittelu, resurssien kohdentaminen ja integrointi olemassa oleviin järjestelmiin sekä tarvittavan osaamisen suunnittelu ja puutteiden tunnistaminen.
Tiekartan tulisi sisältää joustavuutta muuttuviin olosuhteisiin ja teknologian kehitykseen, sisältäen säännölliset tarkistuspisteet ja arviointimenetelmät. Näiden toimien avulla varmistetaan, että projektit pysyvät aikataulussa ja budjetin puitteissa sekä saavuttavat asetetut tavoitteet tehokkaasti.
8. Kartoita tekoälyn riskit
Tekoälyprojekteihin liittyvien potentiaalisten riskien tunnistamiseksi on tärkeää tehdä kattava riskianalyysi, joka käsittää:
- Tekniset riskit, kuten järjestelmän toimintahäiriöt tai tietoturvaongelmat
- Operatiiviset riskit, kuten prosessien tehottomuus tai virheelliset päätökset
- Maineeseen liittyvät riskit, kuten asiakasluottamuksen menetys.
- Eettiset riskit, kuten tekoälyn päätöksenteon läpinäkyvyyden puute ja mahdolliset vääristymät.
- Lailliset riskit, kuten ainsäädännön noudattamatta jättäminen ja mahdolliset oikeudelliset seuraamukset.
- Taloudelliset riskit, kuten odottamattomat kustannukset ja investointien tuoton puute.
Tee tämän analyysin pohjalta konkreettisia strategioita näiden riskien hallitsemiseksi ja minimoimiseksi. Riskienhallintastrategiat voivat sisältää koulutusohjelmia, teknologian päivityksiä, varmuuskopiointi- ja palautussuunnitelmia sekä sidosryhmien säännöllistä informointia.
💡 Riskianalyysin avuksi voit käyttää julkisia tietokantoja, kuten Partnership on AI:n tapaustietokantaa, jossa voit lukea aiemmista tekoälyn ongelmatapauksista. Tämä auttaa tunnistamaan mahdolliset riskit ennakolta. Esimerkiksi Partnership on AI:n AI Incident Database kokoaa yli 1200 raporttia tekoälyjärjestelmien aiheuttamista ongelmista.
Mitkä ovat tekoälyn hyödyntämisen yleisimmät kompastuskivet?
Lue lisää blogistamme: Mihin tekoälyprojektit kaatuvat ja miten varmistat, ettei tekoälysi puhu hölynpölyä?
9. Seuraa ja arvioi suorituskykyä asiantuntijan avustuksella
On tärkeää määrittää mittarit ja prosessit tekoälyratkaisujen tehokkuuden ja asetettujen tavoitteiden seurantaan sekä säätöjen tekemiseen. Luo järjestelmät palautteen keräämiselle ja tarkastuspisteet, jotka mahdollistavat tekoälyratkaisujen reaaliaikaisen seurannan ja nopeat toimenpiteet mahdollisissa suunniteltujen tulosten poikkeamissa.
Asiantuntijoiden rooli tässä prosessissa on korvaamaton. Heidän asiantuntemuksensa auttaa tulkitsemaan dataa syvällisemmin, tunnistamaan piilotettuja suorituskyvyn haasteita ja ehdottamaan tehokkaita säätöjä.
Lisäksi heidän osaamisensa auttaa varmistamaan, että palautteen kerääminen ja tarkastuspisteet tukevat paitsi tekoälyratkaisujen reaaliaikaista seurantaa, myös pitkän aikavälin kehitystä ja oppimista. Tämä varmistaa, että tekoälyratkaisut pysyvät paitsi ajantasaisina, myös kehittyvät jatkuvasti vastaamaan liiketoiminnan muuttuviin vaatimuksiin ja mahdollisuuksiin.
Asiantuntijan mukanaolo prosessissa takaa, että tekoälyratkaisujesi seuranta ja arviointi on kohdennettua, tarkkaa ja antaa oikea-aikaista tietoa päätöksenteon tueksi.
10. Varmista skaalautuvuus ja kestävyys
Olennainen osa tekoälystartegiaa on tekoälyratkaisujen pitkän aikavälin skaalautuvuuden ja kestävyyden suunnittelu varmistaen, että ne voivat kehittyä muuttuvien liiketoimintatarpeiden ja teknologian edistymisen mukana.
Tämän suunnittelun tulee sisältää modulaarisia ja joustavia arkkitehtuureja, jotka mahdollistavat tekoälyjärjestelmien helpon päivittämisen ja laajentamisen ilman merkittäviä häiriöitä niiden toiminnassa. Olennaista on myös resurssien ja infrastruktuurin suunnittelu niin, että tekoälyratkaisut voivat skaalautua tehokkaasti organisaation kasvaessa ja markkinoiden muuttuessa.
Noudattamalla tekoälystrategiaa voit paremmin hyödyntää tekoälyä tehokkaasti ja vastuullisesti, maksimoida sen hyödyt ja samalla minimoida riskit ja haasteet.
Kirjoittajasta: Pekka Sipola
Pekka Sipola on työskennellyt yli 20 vuotta liiketoiminnan kehittämisen, myynnin ja markkinoinnin parissa. Tämän lisäksi hänellä on yli 15 vuoden kokemus tuotekehityksestä ja hän on ollut mm. Piilaaksossa kehittämässä AI-teknologia startup yritystä, jossa hän vastasi tuotteen suunnittelusta, toteutuksesta ja kaupallistamisesta.
Pekka työskentelee VP Business Development roolissa twoday Biitillä.
