Uusi Whitepaper: "The Critical Role of Traceability Standards in Modern Supply Chains"

Tekoälyn hyödyntäminen liiketoiminnassa – miten päästä alkuun?

14/09/2021 by Rami Juhela

Tekoäly muuttaa bisnesmaailman perinteisiä toimintamalleja kovaa vauhtia ja avaa yrityksille uudenlaisia mahdollisuuksia automaattiseen lisäarvon tuottamiseen – mutta miten päästä alkuun? Kaksiosaisen blogimme ensimmäinen puolisko käsittelee tekoälyn hyödyntämien perusasioita ja toimii loistavan johdantona aiheesta kiinnostuneille.

Tekoäly muovaa bisnesmaailman perustuksia uuteen uskoon

Nykypäivänä kukaan meistä ei voi välttyä tekoälyltä päivittäisessä tekemisessämme. Vaikka tekoälyn toimintaa on usein vaikeaa nähdä ulospäin, se vaikuttaa jatkuvasti moniin asioihin sekä yksityis- että työelämässä.

Vaikka yleisimmät kokemukset tekoälyn käytöstä tulevat kuluttajapuolelta, on kuitenkin helppo ymmärtää, mitä tällä voidaan saavuttaa myös esimerkiksi logistiikassa, tuotantoprosessien ohjaamisessa tai asiakaspalvelussa. Jokaisen B2B-yrityksen tulisikin arvioida huolellisesti, miten tekoäly voi auttaa…

  1. Tarjoamaan parempaa palvelua
  2. Tuottamaan parempia tuotteita
  3. Tehostamaan prosesseja

Usein luonnonlakeina pidettyjä rajoitteita yrityksen kasvun ja tehokkuuden osalta voidaan poistaa kokonaan tekoälyn avulla. Jäykkien prosessien ja niitä vaihe vaiheelta suorittavien työntekijöiden ja heitä valvovien esihenkilöiden tai asiakaspalvelijoiden sijaan, asiat voidaan hoitaa "älykkäillä" algoritmeilla. Tuottavuus voi nousta merkittävästi yli sen, mitä nyt pidetään mahdollisena. Pähkinänkuoressa, asiaa voi kuvata näin:

Prosessien ja päätösten automatisointi + älykkäät algoritmit = automaattinen arvonluonti

Kun vakiona pidetystä yhtälöstä poistetaan perinteisen prosessiveivauksen rajoitteet, tekeminen nopeutuu ja totutut rajoitteet, kuten resurssit ja aika menettävät merkitystään.

Esimerkiksi valmistavassa teollisuudessa tekoälyn ja koneoppimisen hyödyntäminen ovat tuoneet mittavia parannuksia mm. toimitusketjujen hallintaan, varastonhallintaan ja huoltoprosesseihin. Kun esimerkiksi tuotantolaitteiden vikoja voidaan ennustaa hyvissä ajoin etukäteen tekoälyn avulla, voidaan huoltotoimenpiteitä suunnitella ja suorittaa ennaltaehkäisevästi. Tämä parantaa laitteiden tehokkuutta, pidentää niiden elinkaarta ja ehkäisee tuotannon seisauttavia konerikkoja, joista aiheutuu nopeasti mittavia tappioita.

Tekoälyn hyödyntämisessä menestymisen kannalta on elintärkeää ymmärtää, että tekoäly tulee muuttamaan yritysten toimintaa merkittävästi sekä operatiivisella että strategisella tasolla. Loppupeleissä tämä kaikki tulee vaikuttamaan suurella painoarvolla siihen, miten kilpailutilanne yritysten välillä muotoutuu. Toisien sanoen, ketkä säilyvät markkinoilla ja ketkä jäävät jalkoihin.

Kuinka älykästä tekoäly todellisuudessa on?

Tekoäly ja AI ovat hypetermejä, jotka ovat omiaan luomaan kuvaa ihmisaivoja korvaavasta itsenäisestä älystä. Tämä voidaan kuitenkin sivuuttaa science fictionina – olemme vielä kaukana Skynetistä ja koneiden kapinasta. Tässä asiayhteydessä puhutaan paljon yksinkertaisemmista asioista, jolle on olemassa oma terminsä: Weak AI tai Narrow AI.

Maailmanvalloitusta ja ihmisrodun tuhoa juonivan tekoälyn sijaan, kyse on oikeasti suppeaan alueeseen soveltuvista algoritmeista, joita yhdistämällä esimerkiksi töiden järjestely, jakelun optimointi tai tuotteiden hinnoittelu voidaan nostaa täysin uudelle tasolle.

Tyypillisesti kyseessä ovat jo vuosikymmeniä tunnetut menetelmät ja algoritmit yhdistettynä valtavasti kasvaneeseen tiedonkäsittelykapasiteettiin. Narrow AI:ssa "tekoäly" reagoi ja tekee päätöksiä ennalta syötettyjen tilannekuvien ja pohjatietojen perusteella. Google ja Spotify ovat tästä yksinkertaisia esimerkkejä. Sirit, Alexat ja esim. tekstin tunnistaminen asiakirjoista (OCR) edustavat myös vastaavia ratkaisuja. Näissä ei ole mukana aitoa älyä, vaan ennalta opetetut algoritmit saavat asiat näyttämään älykkäiltä.

Liike-elämässä vastaavanlaisia ratkaisuja voidaan hyödyntää monin tavoin. Toimitusaikoja voidaan ennakoida tarkasti, hinnat päivittyvät automaattisesti, kuluttajat saavat "räätälöityjä" tarjouksia jne. Varsinkin tilanteissa, joissa päätöksien tekemiseen (esim. toimitusajan ennakointiin) voi vaikuttaa kymmeniä eri osatekijöitä, ihmisen päättelykyky ei yksinkertaisesti riitä käsittelemään valtavaa tietomäärää tarpeeksi tehokkaasti.

Kiteytettynä, perinteiseen toimintamalliin nojaavat yritykset eivät mitenkään pysty jatkossa kilpailemaan niiden yritysten kanssa, jotka osaavat hyödyntää edellä mainittuja työkaluja koko arvoketjussaan.

Ajatuksista konkretiaan

AI-blogisarjamme ensimmäinen osa alkaa olla paketissa – toivon mukaan olen onnistunut herättämään uusia ajatuksia ja ideoita aiheeseen liittyen!

Pian ilmestyvässä toisessa osassa tulemme siirtymään ajatuksista käytännön tasolle. Luvassa on konkreettisia vinkkejä siitä, miten sinunkin yrityksessäsi voidaan aloittaa tekoälyn suuren potentiaalin hyödyntäminen liiketoiminnan päivittäisissä prosesseissa. Stay tuned!

Seuraavaa blogia odotellessa, voit lukea muutamia aiheeseen liittyviä mielenkiintoisia artikkeleita:

Rethinking Weak vs. Strong AI (Forbes)

Satya Nadella, CEO of Microsoft: ”AI is going to shape all of what we do” (AI Business)

Jos et malta odottaa seuraavaa kirjoitusta ja tarve AI-pohjaiselle ratkaisulle on akuutti, voit jättää meille yhteystietosi täällä – olemme teihin yhteydessä mahdollisimman pian.

Rami Juhela

CEO, Co-Founder

rami.juhela@bluugo.fi

Kirjoittaja

Rami Juhela

CEO, Co-Founder

I'm helping our customers to unlock the benefits of digitalization and Internet of Things. Througout my career, I've been at the intersections of technology and its relationship to people and business.

Lue lisää:

By continuing to use our website, you consent to our Privacy Policy

Accept Cookies