Viisi suurinta virhettä, joita yritykset tekevät käyttäessään tekoälytyökaluja ja miten niitä voidaan välttää

Vuonna 2026 Meta aloittaa työntekijöidensä arvioinnin heidän tekoälytaitojensa perusteella. Tämä ei ole ensimmäinen ja varmasti ei viimeinen työnantaja, joka odottaa ja mitää työntekijöidensä tekoälytaitoja, kun yritykset ympäri maailmaa ottavat tekoälytekniikkaa käyttöön liiketoimintaprosesseissaan.

Viimeaikaisen tutkimuksen mukaan 71 %:lla organisaatioista käytetään generatiivista tekoälyä jossain liiketoimintafunktiossa, mutta vain noin 1 %:lla niistä on tekoälyn käyttöönoton “kypsynyt” tila, koska useimmat kamppailevat edelleen tekoälytyökalujen integroimisessa tapahtumaan, joka tuottaa todellista liiketoimintaa.

Havaitsemme, että monet yritykset aliarvioivat edelleen tekoälyn käyttöönoton haasteita. Tämän seurauksena he usein kohtaavat samat ongelmat, jotka hidastavat etenemistä ja estävät tekoälytyökalujen tuottamasta todellista liiketoimintaa.

Tässä ovat viisi suurinta virhettä, joita yritykset tekevät tekoälyn käyttöönotossa ja miten niitä voidaan välttää.

Virhe 1. Selkeän ongelman puute

91 %:lla globaaleista johtajista on meneillään tekoälyohjelmien laajentamista, paljastaa G-P:n toinen vuosittainen Tekoäly työssä -raportti. Yritykset kiirehtivät tekoälyn integroimiseen liiketoimintaprosesseihin, jotta ne eivät jääisi jälkeen. Ongelmana on, että pelko jäämisestä jälkeen usein muuttuu tekoälyn käyttöönoton pääasialliseksi ajureksi. Mutta tekoäly ilman selkeää tarkoitusta harvoin yksinkertaistaa toimintoja ja voi johtaa tarpeettomaan kulutukseen.

CIO:n mukaan noin 88 %:lla tekoälykokeiluista ei koskaan pääse tuotantoon, pääasiallisesti määrittelemättömien liiketoimintatavoitteiden ja mittaamattomien tulosten vuoksi. Tämä koskee sekä sisäisiä malleja että SaaS-ratkaisuja. Välttyäkseen epäonnistumiselta hanke tulisi aloittaa määrittelemällä tietty liiketoimintamittari, kuten liikevaihto, kustannussäästöt tai päätöksenteon nopeus, ja määrittelemällä vastuullinen omistaja tuloksille.

Instinctools toimi juuri näin, kun se auttoi teollisuuslaitteiden valmistajaa ottamaan käyttöön tekoälyavustajan. Asiakas oli valmis ottamaan tekoälyn käyttöön prosesseissaan, joten *instinctools-tiimi analysoi yrityksen toimintaa ja tunnisti avainhaasteen: uusien työntekijöiden perehdyttämisen. Yritys kamppaili jatkuvan koulutuksen ja tuen tarjoamisessa uusille palkkalistoille. Ratkaisuksi keksittiin tekoälyavustaja, joka auttaa kouluttamaan insinöörejä tuotetuntemuksessa ja antaa myynti- ja tuotetiimille lisäkanavan viestintään kenttäinsinöörien kanssa.

Ongelma-ensin-kehys

Virhe 2. Puutteellinen datan laatu ja hallinta

Tekoälyavustajat vaativat jatkuvaa pääsyä tietoihin. Tiedon laatu, täydellisyys ja johdonmukaisuus määräävät, miten hyvin malli suoriutuu. Datatietojen laatuongelmat ja puutteellinen datan hallinta ovat yksiä tärkeimmistä esteistä tekoälyn käyttöönotossa, kuten DataCentre Solutions toteaa. Tutkimuksessa, joka toteutettiin yhteistyössä Drexelin yliopiston LeBow College of Businessin soveltavan tekoälyn ja liiketoimintatutkimuksen keskuksen kanssa, 62 %:lla osallistujayrityksistä ilmoitettiin, että datatietojen ongelmat olivat merkittävä este.

Vaikka 60 %:lla organisaatioista sanotaan, että tekoäly on tärkeä osa heidän dataprojektejaan, vain 12 %:lla heistä on datan laatu ja saatavuus riittävän hyvää tekoälyn käyttöönottoa varten.

Yritykset, jotka onnistuvat tekoälyn integroimisessa liiketoimintaprosesseihin, aloittavat lähes aina datan valmistelulla: puhdistamalla tietojoukkoja, määrittelemällä määritelmät osastojen välillä, määrittelemällä datan omistajuuden roolit ja toteuttamalla laadunvalvontaprosessit. Tämä perustava työ, joka usein vie jopa 80 %:ia hankkeen aikataulusta, on edellytys tarkkojen, puolueettomien ja tuotantovalmiiden tekoälyjärjestelmien rakentamiselle.

Virhe 3. Työntekijät eivät ole valmiit käyttämään tekoälyä tehokkaasti

Toinen yleinen haaste, jota yritykset kohtaavat, on taitopuute työntekijöillä.

“Vaikka organisaatiot ovat innostuneita hyödyntämään tekoälyn ominaisuuksia, taitopuutos estää tekoälyn käyttöönoton”, sanoi Murugan Anandarajan, PhD, professori ja akateeminen johtaja Drexelin yliopiston LeBow College of Businessin soveltavan tekoälyn ja liiketoimintatutkimuksen keskuksessa. “Tutkimustuloksemme korostavat tätä kuilua, kun 60 %:lla vastaajista mainitaan tekoälytaidoissa ja koulutuksessa oleva puute merkittävänä haasteena tekoälyohjelmien käynnistämisessä – se on merkki liiketoimintajohtajille, että uudelleenkoulutus on strateginen imperatiivi.”

Tekoälyprojektit usein epäonnistuvat, koska työntekijät eivät ymmärrä, miten työkaluja käytetään tai miten prosesseja voidaan optimoida. Ilman rakenteista koulutusta, joka sisältää konkreettisia vaiheita tekoälyn integroimiseksi työnkulkuun, työntekijät usein turvautuvat tuttuihin menetelmiin.

Virhe 4. Puutteellinen riskien hallinta

Ernst & Youngin maailmanlaajuisen tutkimuksen mukaan lähes kaikki suuret yritykset, jotka ottavat tekoälyn käyttöön, ovat kokeneet taloudellisia tappioita mallivirheiden, vaatimustenmukaisuusloukkauksien tai hallitsemattomien riskien vuoksi, jotka ovat olleet noin 4,4 miljoonaa dollaria. Yritykset usein laiminlyövät riskien ennakoinnin, käytännön määrittämisen, laadunvalvontaprosessien toteuttamisen ja virheiden käsittelysuunnitelman laatimisen tarpeen.

Tutkimuksen mukaan yritykset kohtaavat usein riskejä, kuten tekoälysääntelyn noudattamattomuutta, jossa tekoälyjärjestelmät havaitaan rikkovan lakeja tai sisäisiä yrityksen käytäntöjä, ja tekoälyn taipumusta tehdä puolueellisia päätöksiä.

Tekoäly voi sekä auttaa kasvattamaan liiketoimintaa että parantamaan prosesseja, mutta se voi myös muuttua ansaksi, joka johtaa vakaviin ongelmiin yritykselle. Organisaatioiden on aina oltava riskienhallintasuunnitelma käytössä sekä noudatettava paikallisia lakeja ja vakiintuneita standardeja. EU:n tekoälylakia vaaditaan algoritmisen läpinäkyvyyttä, vastuullisuutta ja pakollista ihmisen valvontaa. NISTin tekoälyriskien hallintakehys tarjoaa ohjeita tekoälyriskejä hallitsemaan, joita voidaan soveltaa mihin tahansa organisaatioon, aloittelijoista suuriin yrityksiin, ja eri aloilla. On myös kansainvälisiä ISO/IEC-standardeja, jotka tarjoavat johdonmukaiset kriteerit laadulle, turvallisuudelle ja hallitsemiselle.

Näiden standardien noudattaminen ja riskien hallinta on kriittinen tekoälyn onnistuneelle käyttöönotolle.

Virhe 5. Ei skaalautumissuunnitelmaa

Jälleen kerran monivaiheinen suunnitelma on välttämätön. Tekoälyn integrointi on pitkäaikainen prosessi, joka vaatii jatkuvia päivityksiä ja säätöjä. Yritysten on harkittava, miten ratkaisu integroidaan IT-infrastruktuuriin, kuka ylläpitää mallia, miten datavirheiden seuranta toteutetaan ja miten roolit ja vastuut jaetaan osastojen välillä. Tämä vaatii jatkuvaa rahoitusta ja resursseja.

Onnistuakseen organisaation on luotava yhtenäinen ympäristö, jossa kaikki tekoälymallit, tietojoukot ja liittyvät työkalut tallennetaan, hallitaan ja käytetään, luotava infrastruktuuri, joka takaa tekoälyjärjestelmien toimivuuden luotettavasti mittakaavassa, selkeät päivityspolitiikat siitä, milloin ja miten malleja uudelleen koulutetaan, validoidaan ja uudelleen käyttöönotetaan, ja vakiintuneet seurantaprosessit.