Miksi AI:n tuotto riippuu datan hyvinvoinnista ja ihmisten luottamuksesta

Tekoälyintegrointi on nykyisen ja tulevaisuuden liiketoimintastrategian keskipiste. Ongelma on, että monet organisaatiot käsittelevät tekoälyä edelleen teknologian käyttöönottona, kun se on itse asiassa operatiivinen ja inhimillinen.

Tämä kuilu alkaa näkyä luvuissa. MIT:n viimeisin tekoälyliiketoiminnan tutkimus osoittaa, että 95 % yrityksistä sanoo, että heidän tekoälyprojektinsa eivät ole saavuttaneet odotuksia. Deloitten 2026 yritysten tekoälyraportti osoittaa samanlaista kuviota: organisaatiot sanovat, että heidän strategiansa on tekoälyvalmis, mutta he eivät ole yhtä varmoja infrastruktuurista, datasta, riskeistä ja osaamisesta. Toisin sanoen, tekoälyjärjestelmien kehittämiseen ja laajentamiseen liittyvä tavoite on olemassa, mutta usein puuttuu operatiivinen perusta, jotta se voidaan toteuttaa.

Monet organisaatiot eivät vieläkään ymmärrä, että tekoälytuotto riippuu “datan hyvinvoinnista” ja ihmisten luottamuksesta.

Datan hyvinvointi on tekoälyluottamuksen perusta

Datan hyvinvointi tarkoittaa enemmän kuin vain puhdas data. Todellinen datan hyvinvointi on, kun data on määritelty johdonmukaisesti, omistajuus on selkeä, hallinto on huolellinen ja data ymmärretään niiden ihmisten toimesta, jotka odotetaan työskentelevän sen kanssa. Monissa yrityksissä tämä ei ole vielä todellisuutta. Liikevaihtodata tarkoittaa yhtä asiaa myyntitiimille, toista rahoitukselle ja jotain muuta toimitukselle. Asiakkaan terveydentila seurataan useissa järjestelmissä. Raportointimenetelmät ja luvut vaihtelevat tiimien välillä. Sitten tekoälykerros lisätään päälle, ja johtajat ovat yllättyneitä, kun työntekijät kyseenalaistavat tulokset.

Tuo epäily ei ole vastarintaa. Se on järkevä reaktio järjestelmiin, jotka eivät ole ansainneet luottamusta.

IBM Institute for Business Value -raportti osoittaa, että 43 % toimintojohtajista pitää laadun tärkeimpänä dataprioriteettina, ja yli neljännes organisaatioista arvioi menettävänsä yli 5 miljoonaa dollaria vuodessa heikkolaatuisen datan vuoksi. IBM on myös huomauttanut, että duplikaatit, redundanssit ja epäjohdonmukaiset tiedot lisäävät tallennuskustannuksia, aiheuttavat sekaannusta ja heikentävät suorituskykyä. Asia on yksinkertainen: jos datasi on terveetön ennen tekoälyn käyttöönottoa, tekoäly ei korjaa sitä. Se vain vahvistaa sen.

jos organisaatiolla on vahva ydinliiketoimintaprosessi, selkeä hallinto ja terve viestintä toimintojen välillä, tekoäly voi tehdä näistä vahvuuksista näkyvämmät ja arvokkaammat. Ennustava ennustaminen tulee terävämmäksi. Asiakastarinat näkevät mallit aikaisemmin. Chatbotit ja tukityökalut tulevat johdonmukaisemmiksi, koska ne poimivat järjestelmistä, jotka heijastavat todellisuutta. Mutta kun nämä perusolosuhteet ovat heikot, tekoäly skaalaa kitkaa. Tiimit viettävät enemmän aikaa tarkistamalla tulokset, sovittamalla lukuja ja korjaamalla samoja prosessiaukkoja, jotka olivat olemassa ennen käyttöönottoa.

Tämä on syynä, miksi niin monet tekoälykeskustelut edelleen ovat väärässä. Ne keskittyvät malliin. Todellinen ongelma on toteutus ja data, jota se perustuu.

Johtajuus asettaa standardin käyttöönotolle

On myös johtamiseen liittyvä kysymys, jota ei huomata. Ennen kuin tekoäly voidaan ottaa käyttöön operatiivisesti, johtajuuden on tehtävä päätös sisäisestä kertomuksesta. Onko tekoälyä esitetty automatisoimaan ihmistyötä pois, vai lisäämään ihmisten tuomion ja kykyä? Nämä eivät ole sama asia, ja työntekijät tietävät eron välittömästi.

Jos viesti on epäselvä, ihmiset täyttävät itse tyhjät. Siinä kohtaa käyttöönotto hidastuu. Työntekijät tulevat varovaisiksi. Johtajat epäröivät luottaa tuloksiin. Tiimit alkavat käyttää työkaluja epäjohdonmukaisesti tai välttää niitä kokonaan. Deloitten ihmispääoman tutkimus on osoittanut, että johtajat, jotka viestivät tekoälyn roolin työn muutoksessa, urakehityksessä ja työ-elämän tasapainossa, voivat auttaa luomaan työvoiman luottamusta. Deloitte on myös väittänyt, että organisaatioiden on oltava selkeä siinä, miten tekoäly vaikuttaa työhön ja luo arvoa ihmisille ihmisinä.

Tämä on tärkeää, koska luottamus on suoraan sidoksissa suorituskykyyn.

Jos työntekijät luottavat dataan ja ymmärtävät tekoälyn roolin, käyttöönotto ja skaalaus ovat merkittävästi onnistuneempia. Jos he eivät, jopa parhaimmin suunnitellut työkalut kamppailevat siirtymisen pilotointivaiheesta. Tämä on erityisen tärkeää ammattipalveluissa ja B2B-ympäristöissä, joissa päätökset riippuvat jaettujen määritelmiä, ristifunktionaalista koordinointia ja todellista luottamusta järjestelmiin, jotka niiden alla toimivat. Et voi rakentaa luotettavaa ennustemallia, jos rahoitus, myynti ja toimitus katsovat eri versioita totuudesta. Et voi odottaa, että asiakaspalvelun tekoälyjärjestelmä toimii hyvin, jos sen ruokkiva data on vanhentunutta, eristettyä tai epätäydellistä.

Siksi kypsiä organisaatioita ei pelkästään sijoiteta malleihin. Ne sijoittavat myös orkestraattoreihin. Ne varmistavat, että joku omistaa datan ja että data on puhdas ja terve. Ne kohdistavat järjestelmiä ennen kuin skaalautuvat automaatioon. Ne määrittävät, mitä menestys tarkoittaa operatiivisissa termeissä, ei pelkästään teknisissä.

IBM:n CDO-tutkimus tarjoaa toisen näkökulman: organisaatiot, jotka saavat enemmän arvoa tekoälystä, eivät välttämättä ole niitä, joilla on enemmän dataa käytettävissä. Ne ovat niitä, jotka käyttävät arvokkainta dataa ajamaan tiettyjä tuloksia. Se on kurinalaisuus, jota yrityksillä tarvitaan enemmän. Se tarkoittaa tietämistä, mitä on tärkeää, kohdistamista tiimejä jaettuihin määritelmiin ja datan soveltamista tarkoituksella. Se on asenne, jota yrityksillä tarvitaan, jos he haluavat tekoälyn tuottavan todellisia liiketoimintatuloksia.

Teckoälyn menestys riippuu ihmisistä

Teckoälyn seuraava sukupolvi ei tule olemaan täysin autonomisten järjestelmien ansiosta. Emme ole siellä vielä. Tekoäly tarvitsee edelleen hallintaa, valvontaa ja ihmisten tuomioita. Se tarvitsee edelleen ihmisiä, jotka ymmärtävät liiketoimintaa, ymmärtävät dataa ja voivat erottaa teknisesti oikean tuloksen ja operatiivisesti hyödyllisen tuloksen.

Se pitäisi olla hyviä uutisia johtajille, jotka ovat huolissaan pitkän aikavälin osaamisesta. Tulevaisuus ei ole pelkästään mallipohjainen. Se on ihmisten ja järjestelmien yhdistelmä. Yritykset, jotka ottaa datan hyvinvoinnin tosissaan ja rakentavat täydentämisen ensisijaisen strategian, luo itselleen paremman tekoälytuoton ja rakentaa organisaatioita, joissa ihmiset voivat tehdä parempaa työtä vahvempien järjestelmien tukemana.

Jos yritykset haluavat enemmän kuin koepiloteja, heidän on lopetettava kysyminen vain siitä, onko malli tarpeeksi voimakas. Heidän on kysyttävä, onko data terveetön, onko hallinto selkeä ja ymmärtävätkö ihmiset, jotka käyttävät järjestelmää, sen olemassaolon syyn. Se on se, mikä siirtää tekoälyn kokeilusta todelliseksi liiketoimintavaralliseksi, joka osoittaa arvoa.