Tekoälyhypestä operatiivisiin saavutuksiin

SHIFT Business Festivalin perjantaissa kuultiin, mitä tekoälyn pitää pystyä tekemään ollakseen hypen sijaan hyödyllistä. Teema huipentui tämän vuoden festivaalin viimeisessä lavaohjelmassa, jossa kuultiin “syväoppimisen isää”, Yoshua Bengiota videoyhteyden välityksellä. Puheensa jälkeen Bengio keskusteli Peltarionin Luka Crnkovic-Friisin, Tieton Christian Guttmannin ja Silo.AI:n Peter Sarlinin kanssa.

Tekoälystä voidaan liiketoiminnassa oikein käytettynä saada huomattavia operatiivisia hyötyjä: se voi tunnistaa aiemmin tuntemattomia säännönmukaisuuksia ja poikkeamia tai ennustaa todennäköisiä vaikutuksia ja seurauksia. Se voi myös auttaa luomaan kokonaan uutta liiketoimintaa ja tehostaa olemassa olevien tuotteiden ja palveluiden tuotanto- ja toimitusketjuja. Tämä kaikki on kuitenkin mahdollista vain siinä tapauksessa, että käyttökohde, työkalut ja käyttäjien osaaminen kohtaavat.

“Monet yritykset, jotka ovat huumaantuneet tekoälyhypestä, eivät onnistu hyödyntämään tutkimusympäristössä luotuja innovaatioita käytännössä”, Oliver Molander Peltarionilta kuvailee. “Ollakseen hyödyksi yritysten operatiivisessa toiminnassa tekoälyn on kyettävä ratkaisemaan todellisen maailman ongelmia. Lisäksi sen pitää olla riittävän edullista ja helppokäyttöistä, sillä teknisiä asiantuntijoita ei riitä läheskään kaikkiin yrityksiin.”

Bengion mukaan tekoälyn koko potentiaalin valjastamiseksi on vielä ratkaistava käyttöönottoon liittyviä haasteita. “Suurimmat hidasteet ovat henkilökunnan kouluttaminen ja sopivan datan puute tai riittämättömyys”, Bengio sanoo ja neuvoo yrityksiä toimimaan osaamisprofiilin nostamiseksi ja datan keräämiseksi. “Käyttäjien täytyy omaksua perustietoa tekoälystä. Tekoäly ei myöskään ratkaise kaikkea”, Molander puolestaan ohjeistaa. Yritysten tulee osata tunnistaa ja valita käyttökohteet todellisen tarpeen mukaan, työkalut projektin mukaan.

Bengio rohkaisee samoin lisäämään osaamista ja kehottaa hyödyntämään tässä myös kumppanuuksia: “Esteet voidaan selättää kouluttamalla omaa henkilökuntaa ja luomalla uusia kumppanuuksia yliopistoihin ja startup-yrityksiin, jotka pystyvät auttamaan sopivan datan keräämisessä, keräämisen suunnittelussa ja koneoppimisen hyödyntämisessä.”

Perjantai-iltapäivän paneeli pureutui keskeisiin käytännön haasteisiin ja ratkaisuihin: Tekoäly ei tosiaan ratkaise kaikkea, ja tällä hetkellä käyttöönottovaiheen haasteet eivät useinkaan liity algoritmeihin itseensä vaan Bengion ja Molanderin aiemmin mainitsemiin datan saatavuuteen ja työkalujen soveltuvuuteen. Tekoäly ei myöskään hyödytä kaikkia samalla tavalla, ja yritysten täytyy tunnistaa omat tarpeensa ja käyttökohteensa: ovatko tekoäly ja koneoppiminen yrityksen ydintoimintoja vai tukitoimintoja?

Yksi SHIFTin keskeisiä tehtäviä on tarjota yrityksille korkeatasoista koulutusta ja auttaa löytämään yhteistyökumppaneita, jotka voivat täydentää osaamista silloin, kun omaa henkilökuntaa ei ole kannattavaa kouluttaa. Kaikuja tästä saattoi kuulla myös paneelikeskustelussa: voittoa ja uutta osaamista tavoittelevan ei pitäisi yrittää keksiä pyörää uudelleen vaan pyrkiä hyödyntämään olemassa olevia resursseja– ja kumppanuuksia.

Lisätietoja

Miia-Tatjaana Salakka

[email protected]

(+358)503754141