Erilaiset tekoälyteknologiat ja niiden sovellukset etenevät kovaa vauhtia ja kaiken hypetyksen keskellä voi olla vaikea saada kiinni siitä, mitä ne käytännössä tarkoittavat. Tekoälystä kiinnostuneet asiakkaamme usein kysyvät, miten päästä liikkeelle tekoälyprojektin kanssa. Tässä muutamia perusasioita ja vinkkejä, jotka on hyvä ymmärtää alkuun pääsemiseksi.

1.Mitä ja miksi?

Kaiken lähtökohta on oma liiketoimintasi, jota haluat tekoälyn avulla kehittää. Haluatko tehostaa toimintaa vai tarjota parempia tai aivan uusia palveluita tai tuotteita?

Sinulla saattaa olla jo valmis idea siitä, miten tekoälyä voisi hyödyntää, mutta mikäli konkreettiset ideat puuttuvat, on hyvä ottaa keskusteluun mukaan osaaja, joka ymmärtää käytettävät teknologiat, niiden mahdollisuudet sekä rajoitteet. Tekoälyn rakentajia on markkinoilla paljon! Varmista, että valitsemallasi konsultilla on kokemusta ja ymmärrystä oman alasi liiketoiminnasta.

Kun osaaminen on olemassa, voit alkaa ideoimaan sovelluksia. Priorisoi ideat niiden toteuttamisen vaikeuden ja liiketoiminnallisen vaikuttavuuden perusteella. Kannattaa aloittaa helpoimmasta päästä tai pilkkoa isompi projekti pienempiin osiin, jotta kehityssykli pysyy lyhyenä ja pääset nopeasti näkemään synnyttääkö lähestymistapa tuloksia.

2. Ole valmis muutokseen

Onko organisaatiosi valmis tekoälyn hyödyntämisen vaatimiin muutoksiin? Onko teillä tarvittava osaaminen tekoälytyökalujen ymmärtämiseen ja hyödyntämiseen? Mikäli lähtötasonne on matala, voitte kehittää osaamistanne koulutuksilla sekä ostamalla ulkopuolista osaamista. Näitäkin on monipuolisesti tarjolla. Varmista, että johto tukee muutosta, ja olet osallistanut hankkeeseen kaikki, joiden työhön tekoäly vaikuttaa.

Liittyykö valitsemaasi tekoälyn sovellukseen eettisiä kysymyksiä? Pohdi näitä ajoissa koko tiimisi kesken. Laadi organisaatiosi kanssa periaatteet tekoälyn eettiselle käytölle, ja varmista, että tekoälyä hyödyntävä henkilöstö on sisäistänyt ne.

3. Hanki riittävä osaaminen

Onnistuneeseen tekoälyprojektiin tarvitset hyvin monipuolista osaamista. Siihen tarvitaan ymmärrystä liiketoiminnasta, AI-teknologia- ja devausosaamista ohjelmistokehitykseen sekä datatieteilijöitä datan keräämiseen ja jalostamiseen. Näiden lisäksi välttämätöntä on riittävä osaaminen tietojenkäsittely-ympäristöjen, jotka ovat tyypillisesti pilvialustoja, rakentamiseen ja hallintaan.

4. Varmista datan määrä ja laatu

Tekoäly toimii jalostamalla datasta tietoa, jota hyödynnetään eri tavoin liiketoimintaprosesseissa, esimerkiksi automatisoimalla päätöksentekoa. Pohjimmiltaan kyse on tilastotieteestä, joten datatieteilijän ydinosaamista ovatkin tilastotieteen menetelmät.

Käytössäsi on oltava riittävästi dataa ja sen on oltava laadukasta. Mikäli tarkoitukseen soveltuvaa dataa ei vielä ole, sinun on varauduttava siihen, että sen kerääminen ja jalostaminen vie aikaa. Data on myös saatava tekoälyn käyttöön, jolloin sinun on huomioitava sopimukselliset ja juridiset rajoitukset, joita datasi säilytykselle ja käsittelylle saattaa olla. Virheet saattavat pahimmilllaan kaataa yrityksesi esimerkiksi tietovuodon aiheuttamien mainehaittojen seurauksena.

5. Älä maalaa itseäsi nurkkaan

Varmista, että et sido itseäsi alkuvaiheessa teknisiin valintoihin, joista tulee myöhemmin esteitä tekoälyn hyödyntämiseen. Näihin vaikuttavat mm. valittava järjestelmäarkkitehtuuri sekä käytetyt tietojenkäsittelyalustat ja työkalut. Esteeksi voivat muodostua esimerkiksi ympäristön riittämätön joustavuus kapasiteetin suhteen tai tietojenkäsittelyn aiheuttamat liialliset kustannukset.

Tekoälyn toteutus etenee usein siten, että kerätyllä datalla koulutetaan tekoälymalli. Myöhemmässä vaiheessa koulutettua mallia hyödynnetään esimerkiksi päätöksenteossa. Erityisesti koulutusvaihe edellyttää massiivisen määrän tietojenkäsittelykapasiteettia, jota voi olla rajallisesti saatavilla tai se tulee liian kalliiksi. Myös datan tallennus sekä siirto aiheuttavat merkittäviä ja usein vaikeasti ennustettavia kustannuksia. Arkkitehtuuri-, alusta- ja työkaluvalinnat vaikuttavat siihen, miten näitä kuluja voi ennakoida ja hallita. Tee valintoja, jotka jättävät vaihtoehtoja tulevaisuuden ratkaisujen suhteen.

6. Huolehdi, että tekoälystäsi huolehditaan

Tekoälyssä tekeminen ei pääty sovelluksen käyttöönottoon, vaan ratkaisua on ylläpidettävä koko sen elinkaaren ajan. Tarvitset riittävän osaamisen ja oikeat työkalut rakennetun teknologiapinon jatkuvaan ylläpitoon. Huomioi kokonaisuuden ylläpidettävyys jo suunnitteluvaiheessa.

Tekoälymallin toiminta tyypillisesti heikkenee ajan myötä maailman muuttuessa, joten varaudu siihen, että mallia pitää hienosäätää ja kouluttaa uudella datalla. Joskus malli on rakennettava alusta asti uudestaan.

7. Pelko pois

Toivottavasti näistä ajatuksistani oli jotain apua sinulle! Älä epäröi kokeilemista, usein erilaisten ratkaisujen kokeileminen on helpompaa kuin luulet. Nopeasti toteutettavat käytännön kokeilut antavat näkemystä eri työkalujen ja lähestymistapojen mahdollisuuksista, jolloin vaativimpien hankkeiden käynnistäminen helpottuu.

Olemme tarvittaessa apuna!