Tekoäly esitetään usein taikavoimana
Tekoäly esitetään usein taikavoimana, joka ratkaisee yrityksen ongelmat hetkessä. Otat ChatGPT:n käyttöön, kysyt siltä ja teet niin kuin malli sanoo. Helppoa, eikö? Todellisuudessa kestävää liiketoimintaa tukevan teknologiaekosysteemin rakentaminen on kaikkea muuta kuin yksinkertaista myös tekoälyn aikakaudella.
Se vaatii ymmärrystä sekä perinteisistä ohjelmistoteknologioista että tekoälyteknologioista, ja ennen kaikkea oman yrityksen aidoista tarpeista. Ilman niitä tekoäly jää kokeiluksi, joka ei kerry arvoksi arjessa.
Koodin ehdoilta arvon ehdoille
Olemme siirtymässä koodin ja ominaisuuksien toimittamisesta arvon toimittamisen aikakaudelle. Enää kehittäjät eivät voi piiloutua teknisen monimutkaisuuden taakse ja myydä samaa huonosti sopivaa ratkaisua suurelle joukolle yrityksiä. Ratkaisujen täytyy aidosti, suunnitellusti ja mitattavasti edistää yrityksen liiketoimintaa.
Tämä on tekoälymurroksen ydin: meidän ei tarvitse enää puhua liiketoiminnan kehittämisestä koodin ehdoilla. Koodin arvo on käytännössä korkeintaan sen tuottamiseen kuluneen laskentakapasiteetin arvo. Koodin generointi on nykyään suoraviivaista ja toimivaa, ja se paranee jokaisen mallipäivityksen myötä.
Käytännössä on jo toimitettu ratkaisuja, joiden laatu ja toimintakyky on merkittävästi parempi kuin vanhoilla tekniikoilla tuotettuna, matalammilla kustannuksilla ja nopeammin. Karkeasti arvioiden asiakkaan suuntaan näkyvä työkyky voi olla noin 3–4-kertainen vanhoihin tekniikoihin verrattuna, ja se paranee jatkuvasti. Onnistumista kannattaa silti mitata todellisen arvon, ei toimitettujen koodirivien tai ominaisuuksien määrän kautta.
Oikea malli oikeaan tehtävään
Tekoälyratkaisut kehittyvät nopeasti, ja jo nyt on selvää, että erilaiset tilanteet vaativat erilaisia malleja ja erilaisia lähestymistapoja sen mukaan, millaista ongelmaa ratkaistaan. Vastaus ei ole katsoa, mikä malli on mittareilla älykkäin, ja mennä sillä kaikkeen.
Ensinnäkin älykkäimmätkään mallit eivät ole parhaita kaikessa. Toisekseen uusimmat mallit ovat usein myös kalleimpia sekä hinnaltaan että kulutukseltaan. Yksinkertaistaen: kiväärillä ei kannata ampua kärpästä, eikä kärpäslätkällä kaadeta hirveä.
Mistä liikkeelle?
Missä yritykselle tärkeä data sijaitsee? Miten sitä käytetään, ja miten sitä voitaisiin käyttää?
Miten ratkaisu edistää konkreettisesti liiketoimintaa? Lisääkö se myyntiä, säästääkö kustannuksia, tehostaako prosesseja ja vapauttaako ihmisten aikaa heille sopivampiin töihin?
Mikä nykyisissä ratkaisuissa ketuttaa? Eivätkö järjestelmät keskustele keskenään? Onko hinnoittelu kohtuuton? Oletteko jääneet ylläpitoansaan?
Mikä on se unelmaprosessi, jolla tylsän, itseään toistavan työtehtävän voisi hoitaa kokonaan tai osittain automaattisesti?
Mitä arvoa yrityksen datassa tiedetään olevan, mutta jota ei ole voitu hyödyntää, koska ohjelmistotekniset ratkaisut ovat olleet liian kalliita tai mystisiä?
Aloita käyttämällä malleja itse
Suosittelen lämpimästi kokeilemaan ChatGPT:tä, Geminiä tai Claudea, jotta saat perustuntuman siihen, miten mallit käyttäytyvät. Olemme puhuneet usean yritysjohtajan kanssa, jotka olivat muodostaneet täysin järkevän kuvan tekoälyn kyvyistä ilman teknologista taustaa. He tekivät sen yksinkertaisesti käyttämällä tekoälyä: kyselemällä siltä asioita, testaamalla mitä sillä voi tehdä ja peilaamalla tuloksia oman yrityksensä toimintaan.
Lähde liikkeelle datasta
Mistä yritykselle tärkeä data syntyy, mihin se tallennetaan, miten sitä käytetään ja miten sitä voitaisiin käyttää? Jos näihin kysymyksiin on edes jonkinlaisia vastauksia, on hyvin todennäköistä, että tekoäly pystyy auttamaan. Jokainen tietoekosysteemi tarvitsee keskeisen, hyvin suunnitellun ja turvallisen tietokannan, sellaisen, jonka yritys oikeasti omistaa itse ja jonka päälle voidaan rakentaa työkaluja nopeasti ja vaivattomasti.
Realismia: missä mennään vaarallisille vesille
Avoimuuden nimissä on sanottava myös tämä: vaarallisille vesille päädytään, jos teknologista osaamista ei ole, mutta silti rakennetaan avoimeen verkkoon palveluita tai sivustoja ilman ymmärrystä tietoturvasta, ylläpitotaakasta, skaalautuvuudesta, valvottavuudesta ja toimintavarmuudesta. Tekoäly madaltaa kynnystä tehdä asioita itse, mutta se ei poista vastuuta siitä, että tehty toimii myös tuotannossa.
Riskit eivät ole pelkästään kustannustekijöitä. Mallien suuren kyvykkyyden vuoksi virheitä voidaan nyt tehdä paljon laajemmalla skaalalla. Yrityksen imago, asiakkaiden käyttökokemus, datan käsittelyn turvallisuus ja tarkoituksenmukaisuus ovat vain muutamia asioita, joihin sisältyy aina riskejä kun tietoa käsitellään tekoälyllä.
Näin me teemme tämän Mahtilla
Näitä ratkaisuja rakennamme Mahtilla yhdessä yritysten johdon kanssa. Kehittäjät eivät istu takahuoneessa, vaan ovat pöydässä mukana keskustelemassa siitä, miten liiketoimintaa parannetaan. Kannamme vastuun tuottamastamme teknologiasta, pidämme kustannukset läpinäkyvinä ja kohtuullisina ja kerromme asiat niin kuin ne ovat, ilman kuorrutusta suuntaan tai toiseen.
Jos tekoäly kiinnostaa ja mietit, mitä se voisi juuri sinun yrityksellesi tarkoittaa, käydään keskustelu. Lähdetään datasta ja todellisista tarpeista, ei hypestä.
Haluatko keskustella omasta tilanteestasi?
Voit varata lyhyen keskustelun, jossa käydään läpi oman yrityksesi data, arjen pullonkaulat ja se, mistä tekoäly voisi tuottaa mitattavaa arvoa ilman turhaa hypeä.
Katso miten Mahti auttaa