‹ Blogit

25.5.2021 11.25

Tekoäly vai tekoääliö, ohjaaja ratkaisee

  • Asiakasdata ja CRM
  • Data-alustat ja raportointi
  • Datan hallinta ja laatu

Tekoäly on armoton. Se ei ehdota luovia muutoksia, vaan se haluaa tehdä, kuten sen käsittelemän datan perusteella pitäisi toimia.

Tämän vuoksi tekoälylle annettava data pitäisi päättää asetettavien tavoitteiden perusteella. Tavoite voi sitten olla, että mikään ei muutu tai, että jokin muuttuu. Data valitaan sitten tämän tavoitteen mukaan.

Kun tavoite on selvillä ja data valittu, tekoälyn käyttöönoton pitäisi alkaa katsomalla peruutuspeiliin. Mitä tekoälyn mielestä data menneestä kertoo organisaatiosta?

Vain menneisyyttä ja nykyisyyttä oikein ymmärtävä tekoäly voi nähdä tulevaisuuteen

Seuraavaksi on syytä pohtia, miksi jokin asia tapahtui menneisyydessä. Osaako tekoäly tulkita käytettävissä olevasta datasta, miksi jokin asia tapahtui? Mitä muuttujia tekoäly ei ymmärrä? Esimerkiksi harvan yrityksen datasta tekoäly voi ymmärtää, että vuoden 2020 suuret muutokset ovat koronan vaikutusta. Ihmiselle tämä on itsestään selvää. Tekoäly näkee koronavuoden vain aiempien vuosien jatkumona, ellei sille erikseen määritellä, että tämä ei ole yksi tavanomainen vuosi muiden joukossa.

Kun tekoälyn ohjaaja saa tekoälyn kertomaan mitä tapahtui ja miksi tapahtui, on aika selvittää, mitä tapahtuu juuri nyt. Tämä on jälleen vaativampaa kuin aiemmat askeleet. Jotta siis edes pääsemme ihmiselle melko alkeelliseen nykytilanteen tulkintaan, täytyy tehdä pitkä ja vaativa matka. Monessa organisaatiossa tämä matka jätetään väliin. Ja juuri siksi seuraava harppaus, tulevaisuuden tulkinta epäonnistuu.

Seuraava askel on organisaatioille kaikkien kiinnostavin: kuinka voimme vaikuttaa siihen, että jokin sen tavoittelema asia voisi tapahtua tulevaisuudessa. Tässä palataan jälleen nykyhetken ennustamiseen, jos tekoäly osaa ennustaa onnistuneesti nykyhetkeä, on sen avulla mahdollista etsiä tapoja muutokseen.

Tekoäly tarvitsee tavoitteita vastaavaa dataa ja jatkuvaa ohjausta

Vielä tässäkin vaiheessa tekoälystä tulee helposti tekoääliö. Jos tekoälyllä yritetään vaikuttaa tulevaisuuteen ja datassa on puutteita, peli on heti menetetty. Tekoäly tulkitsee tulevaisuuden tapahtumia vain saamansa datan perusteella ja näyttää jokaisen vinouman, eikä pehmentele tulkintaansa.

Tekoäly vaatii myös uudenlaisen mallin työntekoon. Kun organisaatiossa aloittaa uusi työntekijä, hän kykenee työskentelemään itsenäisesti pian perehdytyksen jälkeen. Tekoäly ei sen sijaan ole koskaan itsenäinen. Sen käytettävissä oleva data ei voi koskaan heijastaa pysyvästi näkemystä organisaation tulevaisuudesta, joten se vaatii jatkuvaa kalibrointia, ohjausta ja uutta suuntaa.

AIGA, (Artificial Intelligence Governance and Auditing)

Tämä kirjoitus liittyy AIGA-hankkeeseen (Artificial Intelligence Governance and Auditing). AIGA-hankkeen tarkoituksena on lisätä suomalaisten yritysten kansainvälistä kilpailukykyä ja osaamista keinoälyn luotettavassa ja hallitussa skaalamisessa ja organisaation laajuisessa hyödyntämisessä.

AIGA-hankkeessa tutkitaan ja kehitetään tutkimus- ja yritysyhteistyössä tekoälyn hallintamalleja ja -mekanismeja sekä näiden kaupallistamista ja viemistä kansainvälisille markkinoille. Kaksivuotisen hankkeen päärahoittaja on Business Finland.


Kirjoittaja on Talent Base Oy:n johtava konsultti ja datan hyödyntämisen moniottelija. Mistä hän puhuu, sitä hän myös tekee: liiketoimintatarpeiden kartoituksesta erilaisten data-alustojen määrittelyyn sekä läpivientiin. Hän puhuu sekä liiketoimintaa että atk:ta, joten parhaimmillaan hän on roolissa, jossa toimii näiden kahden maailman välisenä tulkkina.

Katso profiilini

Pidätkö lukemastasi? Tilaa blogitekstimme meiliisi.