Tekoälyn Vauhti: Seuraava Vaihe Innovoinnissa

ChatGPT:n ilmestymisen jälkeen maailma on siirtynyt tekoälyn kasvuvaiheeseen. Mutta useimmat ihmiset eivät tajua, että tekoäly ei ole uusi asia — se on ollut olemassa jo pitkään. Jo Googlen varhaisissa, laajasti käytetyissä hakukoneissa automaatio oli sydämessä hakutuloksissa. Nyt maailma alkaa herätä ja ymmärtää, kuinka paljon tekoäly on jo sisäänrakennettu arkisiin elämään ja kuinka paljon sitä on vielä käyttämättömänä.

Tekoälyn omaksumisen ja innovaation vauhti etenee niin nopeasti — lähestyen 1 biljoonan dollarin kulutuksen — että moni ihminen ihmettelee, voimmeko me todella ennustaa tulevien mallien laajentumista edes kahden vuoden päähän. Tämä on vielä enemmän vauhdissa, kun teknologiayritykset kuten Meta, Alphabet, Microsoft, Oracle ja OpenAI julkaisevat yhden toisensa perään uusia tekoälykeksintöjä ja malleja, jotta ne voivat pysyä mukana alan kysynnässä. Tekoälypiirien valmistaja Nvidia kasvaa niin nopeasti, että sen liiketoimintaa ei voida edes arvioida oikein.

Mitä tiedämme tekoälyn vauhdista, on se, että mitä enemmän dataa on käytettävissä ja mitä parempaa data on, sitä paremmin tekoäly pystyy ajamaan innovaatioita liiketoiminnan toimintoja, sovelluksia ja prosesseja kaikilla aloilla. Jotta voimme arvioida, mihin tekoäly on muutaman vuoden kuluttua, meidän on ensin ymmärrettävä, että tekoälyn soveltamisalat ovat kaksinkertaiset. Ensimmäinen on, että se on teknologia mahdollistaja, joka parantaa olemassa olevia ratkaisuja tehokkaammaksi, tarkemmaksi ja vaikuttavammaksi. Toinen on, että tekoälyllä on potentiaalia olla teknologia innovaattori tekemällä uskomattomia edistysaskelia tai ratkaisuja toteuttamiskelpoisiksi.

Tekoälyn Vauhdin Uudelleenarviointi Historian Kannalta

Vaikka tekoälyn kuohu tuntuu alkaneen, kun OpenAI julkaisi ChatGPT:n vuonna 2022, tekoälyn ja luonnollisen kielen prosessoinnin (NLP) alkuperä ulottuu vuosikymmeniin. Algoritmit, jotka ovat tekoälyn perusta, keksittiin ensimmäisen kerran 1940-luvulla, luoden perustan konemelle ja data-analyysiin. Tekoälyn varhaiset sovellukset aloilla kuten toimitusketjun hallinta (SCM) ovat peräisin 1950-luvulta, jolloin automaatioa käytettiin ongelmien ratkaisemiseen logistiikassa ja varastohallinnassa. 1990-luvulla dataohjautuvat lähestymistavat ja konemeli olivat jo yleisiä liiketoiminnassa. 2000-luvun edetessä teknologiat kuten robottiin perustuva prosessiautomaatio (RPA) suoristivat byrokratiaa useilla monimutkaisilla ja hallinnollisilla liiketoimintafunktioilla.

Sitten tuli ChatGPT. On selvää, että tekoälyn käsitys on muuttunut genetiivisen tekoälyn ansiosta. Ennen GenAI:n syntymää kuluttajat eivät ymmärtäneet automaation mekaniikkaa, saati sitten sen voimaa liiketoiminnassa. Tekoäly on perustana monissa nykyaikaisissa teknologioissa, kuten Googlen hakukoneessa. Useimmat kuluttajat luottavat Googleen, jotta se toimittaa tarkat vastaukset lukemattomiin kysymyksiin, he harvoin miettivät monimutkaisia prosesseja ja algoritmeja, jotka ovat taustalla, kun nämä tulokset näkyvät heidän tietokoneen ruudulla. Mutta näkeminen on uskominen — ChatGPT:n myötä maailma alkoi nähdä todellisia sovelluksia. Silti on väärinkäsitys siitä, kuinka syvällisesti tekoäly on sisäänrakennettu arkisiin elämään — myös liiketoiminnassa. Kuten mainittiin aiemmin, tekoäly mahdollistaa olemassa olevan teknologian olemassaolon ja parantaa sitä, ja samoin kuin Intelin mikropiirit, tekoäly on taustalla teknologioissa, joita käytämme joka päivä.

Jos johtajat eivät voi ymmärtää tekoälyn mittaa, miten he voivat odottaa onnistuvansa tekoälyn omaksumisessa ja sen sisällyttämisessä päivittäisiin liiketoimintaprosesseihin? Se on juuri ongelma.

Omaksumisen ja Kasvun Haasteet

Jos joku kysyisi GPT-työkalulta, “mitä hankinta- ja toimitusketjun ammattilaiset todennäköisesti sanovat tekoälystä”, se korostaisi tietämyksen aukkoja tekoälyn omaksumiseen liittyen. Maailmanlaajuisesti tekoälyn omaksuminen kasvoi eksponentiaalisesti edellisen vuoden aikana, kun taas aiemmin kasvu oli rajallista. Viimeisen kuuden vuoden aikana vain 50 % liiketoimintajohtajista ilmoitti investoivansa tekoälytekniikkaan toimintansa kaikilla osa-alueilla. Vuonna 2024 omaksumisprosentti hyppäsi 72 prosenttiin, osoittaen, että liiketoimintajohtajat ovat vasta heräämässä tekoälyn potentiaaliin parantaa organisaatiotaan kaikilla liiketoimintalinjoilla.

Tekoälyn täydellisen arvon toteuttaminen vaatii enemmän kuin vain ääriviivaisia ratkaisujen käyttöönotto. Se edellyttää pääsyä oikeaan dataan — dataan, joka tarjoaa rikkaan kontekstin todellisista liiketoimintakuluista, toimittajien suorituskyvystä, markkinadynamiikasta ja todellisista rajoituksista. Riittämätön pääsy dataan merkitsee elämän ja kuoleman tekoälyn innovaatiolle yrityksissä. Vähintään 30 % kaikista GenAI-projekteista odotetaan hylätyn vuonna 2025, muun muassa heikkoon data-laatuun liittyvien haasteiden vuoksi, kuten riittämättömiin riskienhallintaa, kohoaviin kustannuksiin tai epäselviin liiketoimintavoittoihin. Mutta on monia muita haasteita, joita yritykset kohtaavat tekoälyn omaksumisessa ja sen skaalauttamisessa.

Isossa organisaatiossa on valitettavasti yleistä, että siellä on erillisiä osia, jotka voivat altistaa yrityksiä suurille riskeille. Otetaan esimerkiksi toimitusketju. Toimitusketju on kriittinen osa liiketoimintastrategiaa, ja suurten, kansainvälisten organisaatioiden osalta alan mittakaava on melkein käsittämätön. Jos yksi liiketoiminnan osa toimii erillään, se voi asettaa koko organisaation suurelle vaaralle. Jos toimitusketjun tiimit eivät viestile toimittajilleen muutoksista kysynnässä, miten johtajat voivat odottaa luovan tarkan ennusteen? Jos myyntitiimi ei viestile päivitettyjä ennusteitaan hankintaan, he saattavat tehdä pitkäaikaisia sopimuksia vanhentuneen tiedon perusteella, joka ei välttämättä vastaa nykyistä asiakaskysyntää.

On sijaitsi se organisaatiotasolla tai tietotasolla, viestintäpuute voi johtaa asiakaspalvelun heikentymiseen, luoda tehokkuutta ja pysäyttää innovaation. Tekoäly voi osoittaa arvonsa näiden silojen ratkaisemisessa: jos teknologia on tehokkaasti kytketty, niin työntekijät ja toimittajat voivat olla yhteydessä toisiinsa.

Liiketoimintajohtajat panostavat aktiivisesti tekoälypohjaisiin ratkaisuihin prosessiautomaation, strategisen hankinnan kykyjen, kuluraportoinnin ja -hallinnan sekä yleisen kannattavuuden parantamiseksi. Jotta yritykset voivat löytää menestystä näiden tekoälyominaisuuksien kanssa ja saavuttaa kokonaisen kulunhallintatavoitteensa, yritysten on työskenneltävä yhdessä luodakseen avoimuutta ja työskenneltäväksi yhteisen tavoitteen saavuttamiseksi.

Tekoälyn Seuraava Evoluutio

Tällä hetkellä tekoälyn parhaiten soveltuvat tapaukset, jotka ajavat liiketoiminnan tehokkuutta ja kasvua, ovat yksinkertaisten, hallinnollisten tehtävien automaatio. Olipa kyse työnkulkuprosessien tehokkuudesta, data-analyysistä, varastohallinnasta tai ennakkoilmoituksista, johtajat ymmärtävät, että tekoäly voi nopeuttaa monimutkaisia, aikaa vieviä tehtäviä ennennäkemättömällä nopeudella ja tarkkuudella. Vaikka se näyttää yksinkertaiselta, kun sitä sovelletaan aloilla kuten toimitusketju ja hankinta, tämänkaltaiset sovellukset voivat säästää yrityksille lukemattomia tunteja ja miljardeja dollareita.

Olemme keskustelleet tekoälystä teknologiana, joka mahdollistaa olemassa olevan teknologian — mutta on vielä käyttämätöntä potentiaalia tekoälylle kehittyä teknologiaksi, joka innovoi. Koska olemme uuden vuoden kynnyksellä, on monia tekoälykehityksiä, joita liiketoimintajohtajien tulisi seurata horisontissa.

Toimitusketjun hallinnan ja hankinnan osalta yksi näistä edistysaskelista on itsenäisen hankinnan parantaminen. Käyttämällä tekoälyä ja muita edistyneitä teknologioita yritykset voivat automatisoida tehtäviä, jotka perinteisesti ovat riippuvaisia ihmisistä, kuten hankintaa ja sopimusta, jotta ne voivat ajaa tehokkuutta ja vapauttaa resursseja sallimalla tekoälylle analysoida valtavia määriä dataa, tunnistaa trendejä ja tehdä perusteltuja hankintapäätöksiä reaaliajassa. Täysin itsenäinen hankinta tarjoaa ennennäkemättömiä kustannussäästöjä säästämällä työaikaa, edistämällä tehokkuutta ja vähentämällä virheitä, ja se voi myös vähentää petoksen ja väärennysten riskiä varmistamalla jatkuvasti, että toiminta on eettistä ja kestävää.

Ennen itsenäisen hankinnan käyttöönottoa yritysten tulisi kuitenkin keskittyä tarjoamaan käyttökokemuksen (UX), joka on helppokäyttöinen, tehokas ja helppo navigoida sekä hankintatiimille että toimittajille. Kun hyperhenkilökohtainen käyttökokemus on luotu, yritykset voivat toteuttaa yhtenäiset itsenäiset ratkaisut.

Tekoälyn lopputulos ei ole ainoastaan parantaa yritysten tuottavuutta, vaan myös parantaa päätöksentekoa, ennustaa tulevia malleja ja rakentaa kestävyyttä. C-tason johtajat eri aloilla katsovat tekoälytekniikoiden omaksumista välttämättömäksi muuttaa ja tulevaisuudensuojella toimintojaan automaation kautta. Ajan myötä, kuten kaikki muukin teknologia ennen sitä, tekoäly tulee olemaan yhä edullisempaa, kun taas sen tuotoksen arvo tulee kasvamaan. Tämä antaa meille runsaasti syitä olla optimistisia tekoälyn tulevaisuudesta ja tasapainotetusta roolista, jonka se tulee pelaamaan elämässämme — sekä liiketoiminnassa että henkilökohtaisessa elämässä.