Y4 Works

Tekoälystä puhutaan yleensä sen kautta, mikä halpenee. Liiketoiminnan kannalta yhtä kiinnostavaa on, mikä samalla muuttuu arvokkaammaksi. Kun jonkin tekeminen muuttuu lähes ilmaiseksi, raha siirtyy siihen, mitä sen rinnalle tarvitaan ja mitä ei saa yhtä helposti. Kuvassa on kuusi tällaista paria. Ohjelmistoja saa nyt tehtyä nopeammin ja halvemmalla kuin koskaan. Kalliiksi jää se, että ohjelmisto toimii vielä kolmen vuoden päästä ja joku vastaa siitä. Sama pätee sisältöön: kun tekstiä ja kuvia on rajattomasti, arvo siirtyy siihen, minkä alkuperään voi luottaa. Yritysjohdolle käytännöllisimpiä ovat ne kaksi riviä, jotka koskevat yrityksen omaa tietoa. Ensimmäinen on liiketoimintadata. Julkisen tiedon tekoäly osaa jo, ja sama tieto on kilpailijankin käytössä. Eroa syntyy siitä, mitä vain teillä on: asiakashistoria, toteutuneet katteet, hävityt tarjoukset, reklamaatiot ja niiden syyt. Jos tämä tieto on hajallaan Excel-tiedostoissa ja ihmisten muistissa, tekoäly ei pääse siihen käsiksi ja tuottaa teille samaa kuin kilpailijallenne. Toinen on agenttien tekemät hankinnat. Kun asiakkaan hankintoja alkaa valmistella tekoälyagentti, se vertailee toimittajia sen perusteella, mitä se löytää verkosta ja ymmärtää. Jos tuotetiedot, hinnat ja toimitusajat ovat vain PDF-esitteessä tai myyjän päässä, yritys ei päädy vertailuun lainkaan. Hyväkään myyjä ei auta, jos agentti ei koskaan soita. Ennen seuraavaa tekoälypilottia johtoryhmän kannattaa kysyä yksi asia: mikä meidän tekemisestämme jää niukaksi, kun muu halpenee? Siihen kannattaa panostaa, ja siitä asiakas on jatkossakin valmis maksamaan. Mitä lisäisit listaan?

Joko olette luoneet tekoälyn käytön pelisäännöt ja käyttötapaukset liiketoimintanne tehostamiseksi? Me autamme asiantuntijatoimistoja, jotta te saatte tekoälystä tehoa arjen tekemiseen. Varaa maksuton kartoitus niin katsotaan yhdessä, miten hyötyisitte tekoälystä parhaiten.

Tekoälyn hyödyntäminen on johtamiskysymys. Aloitamme liiketoiminnan tavoitteista, emme työkaluista: ensin johdon kanssa suunta ja pelisäännöt, sitten agentit teidän omiin työnkulkuihinne, teidän dokumenteillanne ja tarkistusrutiinillanne. Varaa maksuton 30 minuutin kartoitus. Kerromme suoraan, miten kannattaa aloittaa.

OpenAI perustajiin kuuluvan Andrej Karpathyn mukaan valtaosa käyttää tekoälyä väärin. Hänen arvionsa mukaan 1–2 miljardia ihmistä käyttää tekoälyä satunnaisesti, lähinnä hieman parempana Google-hakukoneena. Loput 6 miljardia ei käytä lainkaan. Toisessa ääripäässä ovat huippuasiantuntijat, jotka hyödyntää uusimpia malleja. Vielä hetki sitten työtä tehtiin käsin, yksi merkki kerrallaan. Nyt tekoälyagentit toteuttaa viikkojen työprojekteja yhdestä pyynnöstä. Monelle ammattilaiselle tekoälyn tuoma hyöty on edelleen pieni "ei se tunnu vaikuttavan meidän bisnekseen mitenkään." Ihmiset elää samassa hetkessä täysin eri todellisuuksissa. Tässä on mielestäni jotain todella hämmentävää. Tyypillisesti uusi teknologia leviää vähitellen. Osa ottaa sen käyttöön aiemmin, osa myöhemmin, mutta ihmisillä on yleensä edes jonkinlainen yhteinen käsitys siitä, mihin teknologia pystyy. Tekoälyn kohdalla kuilu tuntuu kasvavan niin nopeasti, että suuri osa ihmisistä ei edes tiedä, mistä on jäämässä paitsi.

Tiesitkö, että EU:n tekoälyasetus asettaa vaatimuksia kaikille yrityksille, jotka käyttävät tekoälyä? Kaikkien yritysten (siis myös pk-yritysten) on tehtävä toimenpiteitä, joilla edistetään henkilöstön tekoälylukutaitoa. Lisäksi, jos tekoälyä käytetään avuksi esimerkiksi rekrytoinneissa, ollaan helposti "korkean riskin alueella" ja avainhenkilöiden kouluttaminen on pakollista. Paljon juttelen yritysten kanssa tekoälystä enkä ole kuullut kenenkään vielä mainitsevan tätä – tuntuu että tätä ei ole suomalaisissa yrityksissä sisäistetty! Myöskään media ei mielestäni ole tätä tarpeeksi nostanut esiin. En ainakaan ole huomannut uutisia aiheesta suomalaisissa lehdissä.

Älä mikromanageeraa agentteja! Et varmaan antaisi terävälle työkaverille tehtävää muodossa "1. Avaa Word 2. Tallenna tiedosto 3. Lähetä sähköposti". Silti näen edelleen yrityksiä, joissa tietotyötä automatisoidaan tekoälyllä juuri näin: pitkinä ketjuina, joissa vaihe A johtaa aina vaiheeseen B. Se toimii, kun tehtävä on täysin samanlainen joka kerta. Tietotyössä se on harvoin totta. Kun prosessi muuttuu hiukan tai syöte näyttää erilaiselta, ketju menee rikki, ja samalla estetään mallia tekemästä sitä, missä se on jo hyvä: soveltamasta ohjetta tilanteeseen. Itse teen nykyään toisin. Kirjoitan tekoälylle prosessiohjeet ja annan sille kaiken tarvittavan kontekstin, sitten annan selkeän tehtävän ja vapauden toteuttaa se parhaaksi katsomallaan tavalla. Tarvittaessa se jakaa työn itse aliagenteille. Tässä on vielä yksi etu: aina kun seuraava mallisukupolvi tulee, se saattaa keksiä fiksumman tavan hoitaa saman tehtävän!