Miten ottaa tekoäly käyttöön nyt
Kirjoittaja: Jani Nevalainen
Käytännön vaiheet organisaatioille, jotka haluavat ottaa tekoälyn käyttöön Azuren avulla.
Tekoälystä puhutaan nyt enemmän kuin koskaan. ChatGPT käynnisti aallon, ja sen jälkeen markkina on täyttynyt Copiloteista, assistenteista ja “valmiista” AI-ominaisuuksista. Azure tekee kokeilujen käynnistämisestä helpompaa, mutta onnistuminen vaatii silti rajauksia ja pelisäännöt. Monelle kysymys ei ole enää “kannattaako”, vaan: miten otamme tekoälyn käyttöön hallitusti ja niin, että se tuottaa arvoa jo tänä vuonna?
Tekoälystä on jo nähty vaikuttavia esimerkkejä, kuten halvaantuneen naisen puheen palauttaminen tai Virgin Voyagesin Jen AI. Nämä ovat kuitenkin isoja investointeja tekoälymatkan alkuun.
Keskustelua käydään siitä, pitäisikö keskittyä nopeasti saataviin hyötyihin vai tekoälyn suuriin strategisiin sovelluksiin. Mielestämme paras tapa on aloittaa pienestä, mutta pitää iso kuva mukana. Chatbotiin investoiminen ei tarkoita, ettei samalla pitäisi miettiä, miten tekoäly voi uudistaa esimerkiksi tuotanto- ja toimitusprosesseja.
Työkalut kehittäjille
Kehittäjille on tarjolla työkaluja, jotka nopeuttavat päivittäistä työtä merkittävästi. ChatGPT:llä voi kysyä koodausvinkkejä, mutta tuotoksiin pitää suhtautua kriittisesti: malli voi ehdottaa vääriä API-kutsuja tai muuten käyttökelvotonta koodia. Olemme havainneet GitHub Copilotin hyödylliseksi. Sen tuottama koodi osuu usein hyvin ongelmaan, jota ratkaiset. Koodi pitää silti aina tarkistaa loogisten virheiden ja tietoturvariskien varalta ennen tuotantoon vientiä.
Käytännön ohje: jos työskentelet asiakas- tai tuotantodatan kanssa, sovitte ennen kokeiluja mitä tietoa saa syöttää malleille, miten lokitusta käsitellään ja kuka hyväksyy muutokset. Tekninen nopeus ei auta, jos luottamus murenee.
Älykäs automaatio
Pääliiketoiminnassa kannattaa suunnata katse älykkääseen automaatioon, johon investoidaan nyt paljon. Ihmiset eivät pysty yhtä nopeasti optimoimaan resursseja reaaliaikaisen seurannan perusteella tai tunnistamaan poikkeamia koneanturidatasta.
Tekoälyn avulla voidaan optimoida raaka-aineiden, työn ja prosessien ohjausta useiden tietolähteiden perusteella. Tämän kokonaisuuden käsittely on ihmiselle usein vaikeaa. Yrityksestä löytyy yleensä kymmeniä tai satoja tehtäviä, joissa tekoälyautomaatio nopeuttaa toimintaa ja tehostaa prosesseja.
Sentimenttianalyysi
Sentimenttianalyysi on yksi helpoimmin käyttöönotettavista tekoälyn sovellusalueista. Sen avulla voidaan tunnistaa ja analysoida esimerkiksi asiakaspalautteesta ja arvosteluista niihin sisältyvää tunnetta ja asennetta. Tuloksia voidaan hyödyntää tuotteiden ja palvelujen kehittämisessä sekä asiakastyytyväisyyden parantamisessa.
Muita suhteellisen helposti toteutettavia käyttökohteita ovat dokumenttien luokittelu, konekäännökset ja kuvantunnistus. Näitä voidaan toteuttaa Microsoftin Cognitive Services -palveluilla, joiden käyttöönotto on varsin suoraviivaista.
Älä rakenna taloasi hiekalle
Tekoäly perustuu aina dataan. Suuri datamäärä ei yksin riitä, jos data ei ole laadukasta. Jos käytät tekoälyä liiketoiminnassa, sen on perustuttava luotettavaan tietoon, muuten hallusinaatiot voivat tehdä ratkaisusta käyttökelvottoman. Siksi yksi tärkeimmistä perusinvestoinneista tekoälymatkalla on kypsä datastrategia ja data-alusta. Dataan investoiminen ei auta vain tekoälyhankkeissa, vaan se luo myös yhteiset standardit tiedon keruulle, valmistelulle ja hallinnalle.
