Tekoälyyn liittyy paljon korkeita odotuksia. Todellisuudessa monet AI-hankkeet eivät kuitenkaan saavuta täyttä potentiaaliaan. Ongelmana ei useinkaan ole itse teknologia, vaan se, miten dataan liittyviä haasteita lähestytään, kuinka tavoitteet asetetaan ja miten kokonaisuuden vaikutusta mitataan. Tässä artikkelissa käymme läpi tekoälyn hyödyntämisen kompastuskivet – ja kuinka ne välttämällä päästään kohti aitoa liiketoimintahyötyä.
Liian usein tekoälyhanke alkaa halusta kokeilla jotain tiettyä teknologiaa sen sijaan, että lähtökohtana olisi jokin ratkaisua vaativa haaste. Ilman selkeää tavoitetta tai laadukasta dataa tehokkaimmatkin työkalut jäävät helposti näyttäviksi demoiksi vailla todellista vaikutusta.
Näin onnistut: Aloita datasta. Kartoita, mitä ja minkä laatuista dataa on olemassa nyt. Seuraava askel on määritellä tarkasti liiketomintatavoitteisiin liittyvä kysymys, johon etsit vastausta. Kun ratkaistava ongelma on selkeä, on myös teknologiavalinta helpompi tehdä oikein.
Omissa projekteissamme lähdemme aina liikkeelle datavalmiuskartoituksesta. Kartoitus takaa paremman ymmärryksen siitä, mikä on mahdollista tässä hetkessä ja mitkä osa-alueet vaativat jatkokehitystä.
Monilla yrityksillä ongelma ei ole niinkään datan määrässä, vaan siinä että se on levällään siellä sun täällä. Usein CRM:n, taulukoiden ja tuotantojärjestelmien välillä ei ole suoraa yhteyttä, eivätkä AI-sovellukset kykene tällaisessa tilanteessa ihmeisiin. Jos järjestelmät eivät kommunikoi keskenään, myös oivallukset jäävät hatariksi.
Näin onnistut: Varmista, että sinulla on hyvä tilannekuva nykyisestä datakokonaisuudesta. Listaa tärkeimmät datalähteet, yhdistä ne ja harmonisoi datan muoto. Heti kun datalähteesi puhuvat keskenään "samaa kieltä", kokonaisuuden käsittely muuttuu suoraviivaisemmaksi.
"Kokeillaanpa mihin kaikkeen tekoäly taipuu" kuulostaa paperilla jännittävältä suunnitelmalta, mutta on lähes takuuvarma tapa haaskata aikaa. Ilman konkreettista käyttötapausta projektit muuttuvat helposti haahuiluksi. Tekoäly loistaa työkaluna silloin, kun sitä käytetään mitattavien tulosten saavuttamiseen: ajan säästämiseen, virheiden välttämiseen ja asiakastyytyväisyyden kasvattamiseen.
Näin onnistut: Valitse yksi selkeä käyttötapaus, jonka onnistuminen voidaan mitata. Tällainen voi olla esimerkiksi kysynnän ennustaminen, raporttien automatisointi tai tukipalveluiden vastausajan lyhentäminen. Todenna ratkaisun tuottama arvo ja ryhdy skaalaamaan sitä, mikäli tulokset ovat lupaavia. Onnistuneimmat AI-projektit alkavat pienestä ja tarkasti rajatusta haasteesta. Selkeästi osoitettavissa olevat, pienet voitot rakentavat luottamusta ja puskevat kehitystä oikeaan suuntaan..
Parhaitenkin suunnitellut projektit jäävät pyörimään paikoilleen, mikäli niillä ei ole selkeää omistajaa. Kun vastuualueet ovat epäselviä, putoaa pallo helposti.
Näin onnistut: Nimeä projektiomistajat heti hankkeen alussa niin, että roolit kattavat sekä teknisen että liiketoimintanäkökulman. Luo raamit sille, kuka päättää siitä mitä rakennetaan, miten kokonaisuutta ylläpidetään ja miten onnistuminen arvioidaan.
Onnistuneissa projekteissa omistajuus jakautuu selkeästi eri osaamisalueiden välillä. Näin varmistetaan se, että ratkaisut rakentuvat vakaalle pohjalle niin liiketoimintamielessä kuin itse toteutuksenkin suhteen.
Yllättävän monet tekoälyprojektit päätyvät siihen, ettei kukaan osaa sanoa mitä hyötyä niistä lopulta oli. Ilman selkeitä mittareita tuloksia arvioidaan fiilispohjalta, mikä ei ole hyvä lähtökohta jatkoinvestointien arvioimiselle.
Näin onnistut: Määrittele onnistumisen kriteerit varhaisessa vaiheessa. Pyritäänkö ratkaisulla säästämään aikaa, vähentämään kuluja vai parantamaan laatua? Mittaa tuloksia jatkuvalla sykkeellä ja jaa kehityskulku mahdollisimman avoimesti. Numeraalinen data kasvattaa luottamusta ja perustelee investoinnin.
Taisteella aloitamme usein projektit työpajalla, jossa määritellään ratkaisun toivottu vaikutus. Tämä auttaa koko tiimiä pysymään samalla viivalla sen suhteen, mitä projektissa onnistuminen tarkoittaa ja miten se suhteutuu ylätason tavoitteisiin.
Kun tekoälyratkaisuista halutaan hypen sijaan aitoja tuloksia, kannatta mielessä pitää erityisesti seuraavat asiat:
-Aloita datasta
-Harmonisoi data huolella
-Valitse yksi selkeä käyttökohde
-Määrittele vastuualueet
-Mittaa tulokset
Mikäli kaikki edellä olevat toteutuvat, on tekoälyprojektisi hyvässä vauhdissa kohti aitoja ja mitattavia hyötyjä liiketoiminnalle.
Pohditko tapoja hyödyntää tekoälyä yrityksessäsi? Ota yhteyttä – kartoitamme mielellämme kanssasi juuri sinulle sopivia vaihtoehtoja. Lue lisää Taisteen palveluista AI - ja dataratkaisut -palvelusivulla.
