Tekoäly tulee arkeen kolmella tavalla: näin espoolaisyritykset voivat hyödyntää muutoksen

Tekoäly on siirtynyt nopeasti kokeiluista yritysten arkeen. Samalla yritykset kohtaavat uusia kysymyksiä: miten hyödyntää kasvavaa datamäärää, miten ohjata henkilöstön AI-työkalujen käyttöä ja millaisiin ratkaisuihin kannattaa oikeasti investoida. Kokosimme kolme kehityssuuntaa, jotka vaikuttavat juuri nyt espoolaistenkin yritysten tekoälyn hyödyntämiseen, sekä käytännön askelia, joilla yritys voi lähteä liikkeelle. 

Tekoäly ei ole enää vain suurten teknologiayritysten tai tutkimuslaboratorioiden asia. Viimeisen vuoden aikana siitä on tullut yhä useamman pk-yrityksen arkipäiväinen työkalu niin markkinoinnissa, ohjelmistokehityksessä, asiakaspalvelussa kuin analytiikassakin.

Espoossa toimii runsaasti teknologiayrityksiä, kasvuyrityksiä ja tutkimusorganisaatioita, jotka kehittävät uusia ratkaisuja. Yhä useampi yritys pohtii samaa kysymystä: miten tekoälyä kannattaisi hyödyntää omassa liiketoiminnassa järkevästi ja hallitusti? Yritysyhteistyössämme nousee esiin kolme keskeistä kehityssuuntaa, jotka vaikuttavat tekoälyn käyttöönottoon. Näiden kehityssuuntien tunnistaminen voi merkittävästi tehostaa tekoälyn hyödyntämistä liiketoiminnassa.

Yritykset keräävät valtavia määriä dataa verkkopalveluista, tuotantolaitteista, asiakasjärjestelmistä ja analytiikkatyökaluista. Tekoäly lupaa hyödyntää tätä dataa tehokkaasti, mutta käytännössä ensimmäinen haaste on usein datan laatu ja hajautuneisuus. Monessa organisaatiossa data on hajallaan eri järjestelmissä, sitä on luokiteltu eri tavoin tai sen alkuperä ei ole täysin selvä.

Yritys voi esimerkiksi seurata asiakaspalvelun laatua kolmessa eri kanavassa: sähköpostissa, chatissa ja puhelimessa. Jokainen järjestelmä luokittelee yhteydenotot hieman eri tavalla, joten kun data yhdistetään tekoälypohjaiseen analyysiin, tulokset vääristyvät, koska järjestelmät tarkoittavat eri asioita samoilla käsitteillä.

Usein tehokkainta on datan perusasioiden kuntoon laittaminen:

• kartoita, mistä data syntyy ja miten sitä kerätään
• yhtenäistä keskeiset termit ja luokitukset
• tunnista tärkeimmät datalähteet
• aloita tekoälyratkaisut pienellä mutta laadukkaalla datasetillä

Kun datan syntypolku on selkeä, tekoälyratkaisujen hyödyntäminen muuttuu huomattavasti helpommaksi. Lue lisää dataan liittyvistä asioista.(ulkoinen linkki, avautuu uuteen ikkunaan)

Markkinointi, ohjelmistokehitys ja asiantuntijatyö ovat aloja, joissa generatiivisia AI-työkaluja käytetään päivittäin. Usein tämä tapahtuu kuitenkin ilman yhteisiä pelisääntöjä, sillä tekoäly on tullut työpaikalle työntekijöiden kautta.

Yrityksen markkinointitiimi saattaa esimerkiksi hyödyntää tekoälyä tekstien luonnosteluun ja ideointiin. Samalla työkaluun syötetään asiakasryhmiä koskevia tietoja, kampanjasuunnitelmia ja sisäisiä dokumentteja, vaikka käyttäjät eivät tiedä, miten palvelu käsittelee tai tallentaa näitä tietoja.

Yrityksen kannattaa ohjata tekoälyn käyttöä selkeillä pelisäännöillä:

• laadi yksinkertaiset tekoälyn käyttöohjeet
• määrittele kolme tasoa: sallitut työkalut, varoitusalue ja kielletyt työkalut
• tarjoa henkilöstölle organisaation hyväksymä AI-työkalu
• järjestä lyhyt tekoälylukutaito-koulutus

Usein jo yhden tunnin koulutus vähentää merkittävästi väärinkäytöksiä ja tietoturvariskejä. Lue lisää tekoälyn käytöstä.(ulkoinen linkki, avautuu uuteen ikkunaan)

Pienet, erikoistuneet tekoälyratkaisut saattavat hyvinkin olla Suomen vahvuus. Julkinen keskustelu tekoälystä kuitenkin keskittyy usein suuriin kielimalleihin, vaikka käytännön sovelluksissa ratkaisu on pieni tekoälymalli, joka ratkaisee yhden ongelman hyvin. Tämä sopii erinomaisesti Espoon yrityskenttään, jossa on vahvaa osaamista ohjelmistokehityksessä, elektroniikassa, teollisuudessa ja tutkimusyhteistyössä.

Yritys saattaa esimerkiksi haluta ennustaa huoltotarpeita suurelle laitekannalle. Yleiskäyttöinen kielimalli on tähän tarpeeseen raskas ja kallis, mutta sen sijaan pieni, tarkoitukseen koulutettu malli voi ennustaa huoltotarpeen tarkasti rajatusta datasta.

Hyvä tekoälyprojekti alkaa usein yhdestä selkeästä käyttötapauksesta:

• valitse yksi ongelma, jossa tekoäly voi auttaa ennustamaan tai luokittelemaan
• kerää laadukas datasetti juuri tätä tehtävää varten
• kokeile kevyttä mallia, joka voidaan ajaa yrityksen omassa ympäristössä
• dokumentoi tulokset ja opit

Usein ensimmäinen onnistunut pilotti luo pohjan laajemmalle tekoälyn hyödyntämiselle. Lue lisää pilotoinnista.(ulkoinen linkki, avautuu uuteen ikkunaan)

Tekoälyn käyttöönoton ei tarvitse olla suuri projekti. Monelle yritykselle hyvä alku voi olla kolme yksinkertaista askelta:

Ymmärrä oma data.
Selvitä, mistä data tulee ja miten sitä käytetään päätöksenteossa.

Luo pelisäännöt tekoälyn käytölle.
Ohjaa työntekijöitä käyttämään tekoälyä turvallisesti ja tehokkaasti.

Aloita pienellä pilotilla.
Valitse yksi rajattu käyttötapaus ja kokeile tekoälyratkaisua käytännössä.

Espoolaisilla yrityksillä on poikkeuksellisen hyvä mahdollisuus hyödyntää tekoälyä. Kaupungissa toimii vahva tutkimus- ja innovaatioekosysteemi, ja yrityksille on tarjolla myös käytännön tukea uusien ratkaisujen kokeilemiseen.

Yksi mahdollisuus on FAIR EDIH (Finnish AI Region European Digital Innovation Hub). Se tarjoaa pk-yrityksille ja julkisille organisaatioille tukea tekoälyn, data-analytiikan, suurteholaskennan, kyberturvallisuuden ja XR-teknologioiden hyödyntämiseen.

Yrityksille tämä voi tarkoittaa esimerkiksi:

• tekoälyn hyödyntämismahdollisuuksien kartoitusta
• taustatutkimusta ja ratkaisuvaihtoehtojen arviointia
• proof-of-concept -kokeiluja tutkimusorganisaatioiden kanssa
• mahdollisuutta testata ratkaisuja aidossa käyttöympäristössä

Monille yrityksille tärkeintä on, ettei kaikkea tarvitse ratkaista yksin. Kun ensimmäinen pilotti saadaan käyntiin, seuraavat askeleet ovat usein jo paljon selkeämpiä.

Lisätietoa ja haku palveluihin.(ulkoinen linkki, avautuu uuteen ikkunaan)

Jenni Selosmaa, erityissuunnittelija, FAIR EDIH

Elinkeinoyksikkö, Espoon kaupunki

jenni.selosmaa@espoo.fi