Miksi yritysten kannattaa validoida tekoälyn käyttötapaukset ennen kehitysinvestointeja

Tekoälystä on tulossa osa yritysten päivittäistä suunnittelua. Yritykset etsivät keinoja automatisoida toistuvia tehtäviä, parantaa asiakaspalvelua, analysoida tietoa ja vähentää toimintakustannuksia.

Kiinnostavan tekoälyidean keksiminen ja sellaisen ongelman tunnistaminen, jonka tekoäly pystyy todella ratkaisemaan, ovat kuitenkin kaksi eri asiaa.

Monet yritykset alkavat keskustella kehitystyöstä ennen kuin ne ymmärtävät täysin, mitä haluavat parantaa. Ne valitsevat teknologian, arvioivat budjetin ja alkavat rakentaa ratkaisua tarkistamatta, onko idea liiketoiminnallisesti järkevä.

Tämä voi johtaa kalliisiin hankkeisiin, jotka toimivat teknisesti mutta tuottavat vain vähän käytännön hyötyä.

Ennen kuin yritykset käyttävät rahaa tekoälyn kehittämiseen, niiden on selvitettävä, ratkaiseeko ehdotettu käyttötapaus todellisen ongelman, onko käytettävissä sopivaa dataa ja voidaanko sillä saavuttaa mitattavia tuloksia.

Näihin kysymyksiin vastaamiseen käytetty aika voi ehkäistä tarpeettomia kustannuksia ja auttaa yrityksiä keskittymään mahdollisuuksiin, joiden kehittäminen kannattaa.

Aloita selvittämällä todellinen liiketoimintaongelma

Jokaisen hyödyllisen tekoälyhankkeen lähtökohtana tulisi olla ongelma, jonka työntekijät tai asiakkaat jo kohtaavat.

Yritys saattaa sanoa haluavansa tekoälychatbotin, koska kilpailijatkin käyttävät sellaista. Tämä ei kuitenkaan kerro, mitä chatbotin pitäisi saada aikaan.

Joutuvatko asiakkaat odottamaan vastauksia liian pitkään? Käsittelevätkö asiakastuen työntekijät toistuvasti samoja kysymyksiä? Jääkö tärkeitä pyyntöjä huomaamatta aukioloaikojen ulkopuolella?

Jokainen ongelma vaatii erilaisen lähestymistavan.

Jos asiakkaat eivät esimerkiksi löydä tilaustensa perustietoja, ongelma saattaa ratketa parantamalla nykyistä asiakasportaalia ilman tekoälyavustajan kehittämistä.

Jos taas asiakastuen työntekijät käyttävät useita tunteja erilaisten kysymysten vastaamiseen useissa järjestelmissä, tekoälyratkaisun mahdollisuuksia voi olla syytä selvittää.

Ensimmäiseksi on ymmärrettävä nykyinen prosessi, tunnistettava sen ongelmakohdat ja selvitettävä, mistä ne johtuvat.

Ilman tätä ymmärrystä yritykset ovat vaarassa investoida teknologiaan, joka ei ratkaise alkuperäistä ongelmaa.

Tunnista tehtävät, joissa tekoälystä voi olla käytännön hyötyä

Kaikki liiketoiminnan tehtävät eivät tarvitse tekoälyä.

Jotkin tehtävät noudattavat yksinkertaisia sääntöjä, ja ne voidaan hoitaa perinteisellä ohjelmistoautomaatiolla. Toiset taas edellyttävät asiakirjojen ymmärtämistä, mallien tunnistamista tai suurten tietomäärien käsittelyä.

Tällä erolla on merkitystä investointikohteita valittaessa.

Ajatellaan esimerkiksi talousosastoa, joka vastaanottaa satoja laskuja viikossa.

Jos työntekijät vain kopioivat tietoja kahden yhteensopivan järjestelmän välillä, tavallinen integraatio voi riittää.

Jos laskut kuitenkin saapuvat eri muodoissa ja työntekijöiden on luettava, luokiteltava ja poimittava niistä tietoja ennen niiden syöttämistä taloushallinnon ohjelmistoon, tekoälypohjainen asiakirjojen käsittely voi tuottaa enemmän hyötyä.

Yrityksen tulisi selvittää, kuinka usein tehtävä toistuu, kuinka paljon aikaa siihen kuluu ja millaisia vaikeuksia työntekijät kohtaavat.

Hyviä mahdollisuuksia löytyy usein prosesseista, joihin liittyy toistuvaa manuaalista tarkistamista, suuria asiakirjamääriä tai tietoja, joiden järjestämiseen kuluu liikaa aikaa.

Tavoitteena ei ole ottaa tekoälyä käyttöön kaikkialla, vaan löytää tilanteita, joissa sen ominaisuuksista on merkittävää hyötyä.

Arvioi, onko ongelma riittävän tärkeä ratkaistavaksi

Ongelma voi olla turhauttava olematta kuitenkaan niin kallis tai tärkeä, että uuden tekoälyratkaisun kehittäminen olisi perusteltua.

Työntekijät saattavat esimerkiksi käyttää kymmenen minuuttia viikossa pienen raportin laatimiseen. Tehtävän automatisointi voisi säästää aikaa, mutta kehitys- ja ylläpitokustannukset saattavat ylittää siitä saatavan hyödyn.

Vertaa tätä logistiikkayritykseen, jonka työntekijät käyttävät päivittäin useita tunteja lähetysasiakirjojen tarkistamiseen.

Prosessin viivästykset voivat vaikuttaa asiakasviestintään, laskutukseen ja toimitusaikatauluihin.

Työnkulun parantamiselle voi olla vahvemmat liiketoiminnalliset perusteet.

Yritysten tulisi pohtia, kuinka usein ongelma toistuu, kuinka moneen ihmiseen se vaikuttaa ja mitä tapahtuu, jos prosessi viivästyy tai se toteutetaan virheellisesti.

Niiden tulisi myös selvittää, vaikuttaako ongelma liikevaihtoon, toimintakustannuksiin, asiakastyytyväisyyteen tai vaatimustenmukaisuuteen.

Hyödyllisen tekoälyn käyttötapauksen tulisi ratkaista liiketoiminnan tuloksellisuuteen vaikuttava ongelma, ei vain poistaa teknologian avulla haittaa, joka ei ole merkittävä.

Tarkista datan saatavuus ennen kehityssuunnitelmien tekemistä

Tekoälyratkaisu ei voi toimia luotettavasti ilman pääsyä tarkoituksenmukaiseen tietoon.

Yritykset olettavat toisinaan, että niiden data soveltuu tekoälyn kehittämiseen, koska niillä on vuosien ajalta asiakastietoja, laskuja tai toiminnan raportteja.

Näin ei kuitenkaan aina ole.

Tietoja voidaan säilyttää useissa eri sovelluksissa, niistä voi puuttua kenttiä tai niiden tallennusmuodot voivat olla epäyhtenäisiä.

Esimerkiksi tekoälypohjaista myynnin ennustamisjärjestelmää suunnitteleva yritys voi huomata, että asiakastiedot ovat puutteellisia ja myyntiraportteja päivitetään eri osastoilla eri tavoin.

Nämä ongelmat voivat heikentää ennusteiden laatua, vaikka taustalla oleva teknologia toimisi oikein.

Ennen kehitystyön hyväksymistä tiimien on varmistettava, missä tarvittavat tiedot ovat, ovatko ne paikkansapitäviä ja miten niihin pääsee käsiksi.

Niiden on myös selvitettävä, rajoittavatko yksityisyyteen tai tietoturvaan liittyvät vaatimukset tietojen käyttöä.

Joskus tärkein ensimmäinen askel on parantaa datan laatua. Kehitystyön aloittaminen ennen tämän työn valmistumista voi aiheuttaa viivästyksiä ja lisäkustannuksia.

Selvitä, miten tekoäly sopii nykyisiin työnkulkuihin

Lupaavaa käyttötapausta voi silti olla vaikea toteuttaa, jos se ei sovi yrityksen nykyiseen toimintaan.

Yritykset käyttävät ERP-alustoja, CRM-työkaluja, kirjanpitojärjestelmiä ja muita sovelluksia, joita työntekijät hyödyntävät päivittäin.

Tekoälyn käyttöönotto edellyttää usein näiden järjestelmien yhdistämistä ja sitä, että tietojen kulkua tiimien välillä muutetaan.

Kuvitellaan yritys, joka kehittää tekoälytyökalua ostotilausten käsittelyyn.

Työkalu voi poimia tilaustiedot onnistuneesti, mutta työntekijöiden on silti voitava tarkistaa poikkeustapaukset, hyväksyä tapahtumat ja päivittää ERP-järjestelmä.

Jos näitä vaiheita ei suunnitella, ratkaisu voi synnyttää uuden, muusta toiminnasta irrallisen prosessin.

Ennen kehitystyöhön sitoutumista yritysten kannattaa selvittää, mitä järjestelmiä tekoälyn on käytettävä, mitä tietoja sen on vaihdettava ja missä vaiheissa tarvitaan työntekijän hyväksyntä.

Käyttötapaus on toteuttamiskelpoisempi, kun koko työnkulku tunnetaan eikä keskitytä vain yksittäiseen tekoälytehtävään.

Arvioi liiketoimintahyödyt ennen rahankäyttöä

Tekoälyn kehittäminen vaatii muutakin kuin alkuvaiheen ohjelmistobudjetin.

Yritysten on ehkä maksettava integraatioista, datan valmistelusta, testauksesta, työntekijöiden koulutuksesta, tietoturva-arvioinneista ja jatkuvasta ylläpidosta.

Näitä kustannuksia tulee verrata realistisiin liiketoimintahyötyihin.

Oletetaan esimerkiksi, että tiimi käyttää asiakirjojen tarkistamiseen 200 tuntia kuukaudessa. Jos tekoälyratkaisu voisi vähentää manuaalista työmäärää 80 tunnilla, yritys voi arvioida tämän ajan arvon.

Säästyneet tunnit eivät kuitenkaan automaattisesti tarkoita rahallisia säästöjä. Yrityksen on arvioitava, voivatko työntekijät käyttää ajan muuhun hyödylliseen työhön vai vähenevätkö kustannukset todella.

On myös tärkeää ottaa huomioon aika, jonka työntekijät käyttävät virheellisten tulosten tarkistamiseen ja poikkeustapausten käsittelyyn.

Laajempaa käyttöönottoa suunnittelevat yritykset voivat hyödyntää yritystason tekoälyn tiekarttaa, joka keskittyy käyttötapauksiin ja sijoitetun pääoman tuottoon (ROI) ymmärtääkseen, miten liiketoimintahyödyt, toteutusvalmius ja riskit voivat ohjata investointipäätöksiä.

Realistinen liiketoimintaperustelu auttaa päättäjiä vertailemaan mahdollisuuksia sen sijaan, että hankkeita hyväksyttäisiin oletusten perusteella.

Testaa ideaa pienimuotoisella pilottihankkeella

Yksi tehokkaimmista tavoista arvioida tekoälyn käyttötapauksen toimivuutta on testata sitä ennen sitoutumista täysimittaiseen kehitystyöhön.

Pilotissa yritys voi selvittää, pystyykö ehdotettu ratkaisu hoitamaan todellisia tehtäviä rajallisella datamäärällä ja hallitussa työnkulussa.

Esimerkiksi tekoälypohjaista asiakirjojen käsittelyjärjestelmää suunnitteleva yritys voi aloittaa yhden laskutyypin käsittelystä pienen toimittajaryhmän laskuilla.

Tiimi voi mitata tietojen poiminnan tarkkuutta, käsittelyaikaa ja niiden asiakirjojen määrää, jotka vaativat manuaalista korjausta.

Näin saadaan käytännön näyttöä siitä, mikä toimii ja mitä on parannettava.

Pilotissa kannattaa testata myös haastavia tilanteita, kuten puutteellisia asiakirjoja, poikkeavia muotoiluja ja puuttuvia tietoja.

Tavoitteena ei ole luoda täydellistä esittelyä, vaan selvittää, pystyykö ratkaisu toimimaan luotettavasti tavanomaisissa liiketoimintaolosuhteissa.

Jos pilotti paljastaa vakavia ongelmia, yritys voi muuttaa lähestymistapaansa ennen lisärahan käyttämistä.

Arvioi riskit ennen päätöksenteon automatisointia

Jotkin tekoälysovellukset tukevat työntekijöitä kokoamalla tietoja tai ehdottamalla toimenpiteitä. Toiset voivat vaikuttaa asiakkaisiin, talouteen tai arkaluonteisiin tietoihin liittyviin päätöksiin.

Nämä käyttötapaukset edellyttävät eritasoista valvontaa.

Esimerkiksi tekoälyn käyttäminen sisäisten kokousmuistiinpanojen tiivistämiseen sisältää erilaisia riskejä kuin sen käyttäminen maksutapahtumien hyväksymiseen.

Ennen kehitystyön aloittamista yritysten kannattaa arvioida, mitä voi tapahtua, jos järjestelmä antaa virheellisen tuloksen.

Voiko siitä aiheutua taloudellisia tappioita? Voivatko asiakkaat saada harhaanjohtavaa tietoa? Voivatko luottamukselliset tiedot paljastua?

Tiimien kannattaa päättää, missä tilanteissa tarvitaan ihmisen tekemää tarkistusta ja miten virheet korjataan.

Niiden kannattaa myös varmistaa, kuka vastaa järjestelmän seurannasta käyttöönoton jälkeen.

Riskien tunnistaminen varhaisessa vaiheessa helpottaa asianmukaisten suojatoimien suunnittelua sen sijaan, että ne lisättäisiin vasta ongelmien ilmettyä.

Vertailkaa useita käyttötapauksia sen sijaan, että valitsisitte ensimmäisen idean

Yrityksillä on usein useita mahdollisia tekoälyn hyödyntämiskohteita myynnissä, taloushallinnossa, operatiivisessa toiminnassa ja asiakastuessa.

Ensimmäisen kokouksessa esiin tulleen idean valitseminen voi johtaa siihen, että yksinkertaisempi ja potentiaalisesti hyödyllisempi hanke jää huomaamatta.

Parempi tapa on vertailla mahdollisuuksia samojen kriteerien perusteella.

Jokaista ehdotettua käyttötapausta voidaan arvioida viiden käytännön kysymyksen avulla:

1. Liiketoiminta-arvo: Parantaako käyttötapaus tärkeää prosessia tai tulosta?
2. Datavalmius: Ovatko tarvittavat tiedot saatavilla ja luotettavia?
3. Tekninen toteutettavuus: Voiko ratkaisu toimia nykyisten järjestelmien kanssa?
4. Toteutuksen vaatima työ: Kuinka paljon aikaa, budjettia ja organisaation sisäistä tukea se edellyttää?
5. Operatiiviset riskit: Mikä voi mennä pieleen, ja voidaanko näitä riskejä hallita?

Tällainen vertailu auttaa yrityksiä tunnistamaan mahdollisuuksia, joista on hyötyä ilman tarpeetonta monimutkaisuutta.

Pienempi hanke, jossa tiedot ovat luotettavia ja tulokset selkeitä, voi olla parempi lähtökohta kuin laaja, useita osastoja koskeva kokonaisuus.

Paras käyttötapaus ei aina ole kunnianhimoisin. Se on sellainen, jonka organisaatio pystyy realistisesti toteuttamaan, hallinnoimaan ja kehittämään.

Tiedä, milloin tekoälyidea kannattaa siirtää myöhemmäksi tai hylätä

Käyttötapauksen arviointi ei aina johda sen hyväksymiseen.

Joskus oikea ratkaisu on lykätä kehitystyötä, kunnes yrityksellä on parempaa dataa, toimivampia prosesseja tai selkeämmät tavoitteet.

Joissakin tilanteissa perinteinen ohjelmisto voi ratkaista ongelman edullisemmin.

Tekoälyidean hylkääminen ei tarkoita, että yritys jäisi jälkeen.

Se tarkoittaa, että organisaatio tekee päätöksen liiketoiminnan tarpeiden perusteella sen sijaan, että se mukautuisi paineeseen ottaa käyttöön uutta teknologiaa.

Hyvän arviointiprosessin pitäisi antaa tiimeille mahdollisuus edetä, muokata ideaa, siirtää sitä myöhemmäksi tai luopua siitä kokonaan.

Tämä joustavuus suojaa resursseja ja jättää tilaa lupaavammille mahdollisuuksille.

Yhteenveto

Tekoäly voi auttaa yrityksiä vähentämään toistuvaa työtä, parantamaan tiedonsaantia ja tukemaan parempia päätöksiä. Näitä hyötyjä ei kuitenkaan voi pitää itsestäänselvyytenä vain siksi, että yritys investoi kehitystyöhön.

Tulokset riippuvat pitkälti siitä, valitaanko ratkaistavaksi oikea ongelma.

Ennen tekoälyhankkeen hyväksymistä yritysten kannattaa perehtyä nykyiseen työnkulkuun, tarkistaa datan valmius, arvioida mahdollinen arvo, selvittää toteutuksen haasteet ja testata keskeiset oletukset.

Niiden kannattaa myös olla valmiita selvittämään yksinkertaisempia vaihtoehtoja, jos tekoälyä ei tarvita.

Tekoälyn käyttötapausten arvioinnin tarkoituksena ei ole hidastaa innovointia. Tavoitteena on varmistaa, että aikaa, rahaa ja vaivaa käytetään ratkaisuihin, jotka tuottavat todellista liiketoiminta-arvoa.

Yritykset, jotka tekevät nämä päätökset varhaisessa vaiheessa, ovat paremmassa asemassa kehittämään käytännöllisiä tekoälyratkaisuja, joita työntekijät voivat käyttää ja joita yritys pystyy ylläpitämään.