Tekoäly lupaa mullistaa yritysten liiketoimintaprosesseja. Erilaisia generatiiviseen tekoälyyn pohjautuvia ratkaisuja on varmasti yhtä monta kuin niiden tarjoajia ja käyttötarpeita tai -kohteita yhtä monta kuin niiden käyttöönottoa pohtivia organisaatioita. Tässä artikkelissa kerromme muutamia ajatuksia tekoälyratkaisun käyttöönoton suunnittelemiseen ja siitä mitä organisaation itse tuottamaan dataan perustuvan tekoälyratkaisun käyttöönottaminen vaatii.
Ennen kuin organisaatiossa otetaan käyttöön tekoälyyn perustuvaa ratkaisua, on tärkeää huomioida muutamia tekijöitä, että varmistetaan teknologian hyödyntämisen tehokkuus, turvallisuus ja eettisyys. Tässä on muutamia keskeisiä asioita, jotka jokaisen organisaation tulisi ottaa huomioon:
Strateginen tavoite ja tarve: Mihin liiketoiminnalliseen tarpeeseen tekoäly vastaa? Tukeeko tekoälyn käyttöönotto yrityksen strategisia tavoitteita ja tuoko se oikeasti lisäarvoa?
Tietosuoja ja tietoturva: Tekoälyn kehittämiseen ja käyttöön liittyy merkittäviä tietosuoja- ja tietoturvariskejä. Mihin tiedot tallennetaan ja osallistuuko organisaatio kielimallin kehittämiseen omalla tiedollaan?
Osaaminen ja resurssit: Yrityksellä on oltava riittävä osaaminen tai kumppani tekoälyteknologian kehittämiseen, käyttöönottoon ja hallintaan.
Teknologian luotettavuus ja oikeellisuus: On varmistettava, että järjestelmä toimii luotettavasti ja tuottaa oikeita tuloksia. Tämä edellyttää kattavaa testausta ja validointia.
Skaalautuvuus ja ylläpito: Onko valittu ratkaisu skaalautuva, jotta se voi kehittyä organisaation mukana tulevaisuuden tarpeiden mukaan? Onko ratkaisu ylläpidettävissä itse vai annetaanko ylläpito kumppanille?
Lainsäädäntö ja sääntely: Noudattaako ratkaisu lainsäädäntöä tai alan muuta regulaatiota?
Kustannukset ja ROI: On tärkeää arvioida kustannukset ja ennustaa mahdollinen tuotto (ROI) ennen päätöksentekoa.
Kulttuuri ja muutosjohtaminen: AI käyttöönotto voi vaatia merkittäviä muutoksia yrityksen toimintakulttuurissa ja prosesseissa. On suunniteltava miten varmistetaan, että kaikki sitoutuvat muutokseen ja että henkilöstöä tuetaan ja koulutetaan uuden teknologian käyttöönotossa.
Yhteistyökumppanit ja ekosysteemi: Usein AI käyttöönotto vaatii yhteistyötä ulkopuolisten toimijoiden kanssa. On huolehdittava, että valitut kumppanit tukevat organisaation tavoitteita ja investoivat riittävästi kehittämiseen.
Oman datan käyttäminen tekoälyn kanssa
Yksi tehokkaimmista tavoista hyödyntää tekoälyä on rakentaa ratkaisu, joka perustuu yrityksen omaan dataan. Tällainen lähestymistapa voi tuoda merkittävää kilpailuetua, mutta sen onnistunut käyttöönotto vaatii suunnittelua, aikaa ja resursseja. Mikään tekoälyratkaisu ei ole suoraan täysin valmis käytettäväksi yrityksen omiin tietoihin perustuvasti ilman jonkinlaista kustomointia, kouluttamista, hienosäätöä tai valmistelutyötä. Tarvittavan työn laajuus riippuu organisaation tarpeista, käytettävästä tekoälyratkaisusta ja datan monimutkaisuudesta.
Koulutusdatan keruu ja hallinta
Tekoälyratkaisun perusta on data. Ilman laadukasta, ajantasaista ja relevanttia dataa tekoäly ei pysty tuottamaan tarkkoja ja luotettavia tuloksia. Ensimmäinen askel on varmistaa, että käytössä on riittävä määrä laadukasta dataa.
Datan laatu: Jotta tekoäly pystyy savuttamaan oikean lopputuloksen, lähtödatan täytyy olla puhdasta, eli virheetöntä ja ristiriidatonta. Tämä voi vaatia merkittävää esikäsittelyä, kuten puuttuvien arvojen täydentämistä, virheellisten tietojen korjaamista ja duplikaattien poistamista.
Datan monimuotoisuus: Laadukkaan datan lisäksi on tärkeää, että data kattaa monipuolisesti kaikki ne liiketoiminnan osa-alueet, joita tekoälyratkaisu tulee tukemaan.
Datan hallinta: Data on tallennettava turvallisesti ja sen on oltava helposti saatavilla. Tämä edellyttää hyvin suunniteltuja tietovarastoja, joissa data on järjestetty loogisesti ja josta se on helposti haettavissa analysointia varten.
Tekoälymallien valinta ja kehittäminen
Kun data on kunnossa, seuraava vaihe on tekoälymallien valinta ja kehittäminen. On tärkeää määritellä selkeästi, mitä ongelmaa tekoälyratkaisu on ratkaisemassa ja millaisia tuloksia siltä odotetaan. Tämä auttaa ohjaamaan mallien kehitystä oikeaan suuntaan. Tekoälymallin valinta riippuu suuresti ratkaistavasta ongelmasta. Esimerkiksi ennustavia malleja voidaan käyttää vaikkapa myynnin ennustamiseen, kun taas luokittelumallit voivat auttaa asiakaskokemuksen parantamisessa. Valittu malli täytyy kouluttaa yrityksen datalla. Tämä prosessi voi olla iteratiivinen ja vaatia useita kokeiluja ja hienosäätöjä, ennen kuin malli saavuttaa riittävän tarkkuuden.
Tekoälyratkaisujen käyttöönotto vaatii myös oikeanlaisen infrastruktuurin. Tämä voi tarkoittaa sekä fyysisiä laitteita että pilvipohjaisia palveluita. Tekoälymallien kouluttaminen ja käyttö vaatii huomattavaa laskentatehoa. Tämä voidaan toteuttaa joko yrityksen omilla palvelimilla tai hyödyntämällä pilvipalveluita. Data-alustat tai pilvipohjaiset tietovarastot, ovat olennaisia suurten tietomäärien käsittelyssä ja analysoinnissa. Tekoälyratkaisut käsittelevät usein arkaluonteista dataa, joten tietoturva on kriittinen osa infrastruktuuria.
Osaaminen ja tiimi
Tekoälyratkaisun kehittäminen ja käyttöönotto vaatii monialaista osaamista ja tiivistä yhteistyötä eri tiimien välillä.
Data-analyytikot vastaavat datan käsittelystä ja analysoinnista sekä tekoälymallien kehittämisestä ja kouluttamisesta.
IT-tiimi varmistaa, että tekninen infrastruktuuri on kunnossa ja tukee tekoälyratkaisun käyttöönottoa ja ylläpitoa.
Liiketoiminnan asiantuntijat varmistavat, että tekoälyratkaisu vastaa yrityksen liiketoiminnan tarpeita ja että sen tuottamia tuloksia voidaan hyödyntää tehokkaasti.
Käyttöönotto ja integrointi liiketoimintaan
Kehittämisen jälkeen ratkaisu integroidaan osaksi yrityksen liiketoimintaprosesseja. Ennen laajamittaista käyttöönottoa on suositeltavaa pilotoida tekoälyratkaisua pienemmässä mittakaavassa, jotta mahdolliset ongelmat tunnistetaan. Käyttäjät, jotka tulevat työskentelemään tekoälyratkaisun kanssa, täytyy kouluttaa sen käyttöön. Tämä varmistaa, että ratkaisu otetaan käyttöön tehokkaasti ja tuloksellisesti. Omaan dataan perustuvan tekoälyratkaisun käyttöönotto ei ole kertaluonteinen projekti, vaan se vaatii jatkuvaa seurantaa, ylläpitoa ja optimointia, jotta se pysyy ajan tasalla ja tuottaa jatkuvasti arvoa.
Eettiset ja juridiset näkökohdat
Tekoälyratkaisun käyttöönotossa on huomioitava myös eettiset ja juridiset näkökohdat. Tekoälyn päätöksenteon täytyy olla läpinäkyvää ja oikeudenmukaista. Tämä tarkoittaa esimerkiksi sitä, että tekoälyratkaisun tuottaman materiaalin on oltava oikein, perusteltua ja selitettävissä. Tekoälyratkaisun käsittelemän datan ja käsittelytavan on täytettävä myös tietosuojalainsäädännön vaatimukset. On tärkeää määritellä selkeästi, miten tekoälyn tuottamaa materiaalia käytetään ja kuka on vastuussa sen soveltamisesta.
Omaan dataan perustuva tekoälyratkaisu vaatii sitoutumista kehittämiseen
Yrityksen omaan dataan perustuvan tekoälyratkaisun käyttöönotto on monivaiheinen prosessi, joka vaatii tarkkaa suunnittelua, oikeanlaista teknologiaa, osaavaa henkilöstöä tai kumppania ja ennen kaikkea sitoutumista jatkuvaan kehitykseen. Parhaimmillaan omaan dataan perustuva ratkaisu voi kuitenkin tarjota merkittävää kilpailuetua ja avata uusia mahdollisuuksia liiketoiminnan kehittämiseen.
CVG Legal Tech ICT-palvelut ja tekoäly
CVG Convergensin Legal Tech ICT-palveluissa olemme valinneet NetDocumentsin dokumenttienhallinta ja tekoälyteknologiapartneriksemme, koska he ovat suunnitelleet järjestelmänsä asianajotoimistojen ja muiden lakialan toimijoiden näkökulmasta ja koska näemme, että he oikeasti panostavat alustansa ja ratkaisujensa jatkuvaan kehittämiseen. Lue tästä miten 24 alan vaikuttajaa arvelee AI vaikuttavan alaan lähitulevaisuudessa. Lue NetDocumentsista lisää täällä.
Comments