Kärsimmekö jo tekoälykrapulaa?

Vapaa-ajattelijan päiväkirjasta, osa 29

Generatiivisen tekoälyn hype on ollut vertaansa vaille. En muista nähneeni vastaavaa hypekäyrän nousua koskaan ennen. Aihe herätti huomioita ja hämmästystä laajasti myös it-kuplan ulkopuolella. Mutta mitä kovempi hype, sitä kovempi krapula. Monella oli aiheesta mielipide, mutta aika harva oli tekoälyä kokeillut. Eikä ainakaan miettinyt sen hyötyjä liiketoiminnassa.

Etenkin chatti ja kuvia tuottava tekoäly saivat paljon huomioita ja odotukset olivat epärealistisen korkealla.

Tämä on nähty ennenkin. Olipa teknologia miten hyvää ja kehittynyttä tahansa, se jää aika arvottomaksi, jos todellisia hyötyjä ei tule. Tässä vaiheessa konkreettisia hyötyjä pitäisi jo näkyä varsinkin, kun tekoälyn tuottaminen on suhteellisen kallista ja vie resursseja.

Miten mitattavaa hyötyä sitten voisi saavuttaa?

Ensin pitää tuntea oma liiketoiminta ja tunnistaa, millä alueella AI:sta on olemassa jo käyttökelpoisia tai tarpeeseen muokattavia sovelluksia.

1. ”Alhaalla roikkuvia hedelmiä” ovat erilaiset chat- ja tukipalvelut, joiden olemassa olevat Q&A-tietokannat voi suhteellisen pienellä työllä yhdistää AI-chattibottiin.
2. Toinen mielenkiintoinen alue voisi RPA (robotic process automation), jonka voi yhdistää tekoälyyn.
3. Kolmas melko valmis kokonaisuus on Office 365:n Copilot, joka kehittyy tällä hetkellä todella nopeasti. Copilot on liitetty myös muihin Microsoftin tuotteisiin kuten Azureen ja Microsoft Sustainability Manageriin.

Millä alueella tekoälystä olisi todellista hyötyä liiketoiminnalle?

Helpoin ja turvallisin tapa lähestyä tekoälyn maailmaa on järjestää it-kumppanin kanssa työpaja, jossa käydään läpi yrityksen toimintaa ja mietitään yhdessä mistä löytyisi niitä prosesseja, joihin AI:n työkalupakista löytyisi jo suhteellisen valmis pohja.

AI-visio- ja strategiatyöpajan tuloksen syntyy toimintojen läpi kulkeva näkemys tekoälyn mahdollisuuksista. Samalla se luon tiekarttaa tulevaisuuden automatisoinneille ja/tai tekoälytyksille. Työpajan jälkeen kannattaa ylläpitää ja kehittää AI:n tuomien mahdollisuuksien ymmärrystä ja ajantasaista tietoa eri mahdollisuuksista, jotta mahdollisesti myöhemmin voidaan laajentaa käyttöä.

AI:n kehittäminen ei kuitenkaan saa vaatia liikaa opiskelua tai työtapojen muutoksia, vaan uusien kykyjen pitää täydentää nykyisiä toimintamalleja. Osaamisen tosin pitää olla sellaisella tasolla, että tekoälyä voidaan hyödyntää. Tämä on erityisen tärkeää ryhmätyösovelluksissa. Tekoälyn käyttö ja käytettävyys pitää ”leipoa” sisään erilaisiin työryhmä- ja datajakelun käytäntöjä. Tällöin työryhmän jäsenet oppivat käyttämään uusia työkaluja työn ohessa.

Auttaako tekoäly tekemään asioita ihmisen puolesta? Ei.

Generatiiviselta tekoälyltä pitää osata kysyä oikea kysymys ja vielä tarkentaa sitä, jotta on mahdollista saada hyödyllinen vastaus.

Tekoäly onkin hyvä tekemään bulkkitehtäviä, automaatiota ja avustamaan. Mutta asiantuntemusta se ei korvaa, koska se on mestari luomaan myös hyvin uskottavan näköisiä vääriä vastauksia (= AI hallusinoi).

Kuitenkin jos lähtötiedot ovat hyvät ja tulosten iterointi on hyvin tehty, niin tekoälyn avulla voi säästää merkittävästi aikaa. Pitää kuitenkin ymmärtää mitä hyötyä se tuo, muuten elämme pian maailmassa, joissa AI botit pitävät kokouksia ja lähettävät viestejä keskenään. Silloin voimme jo laajemmin miettiä, mikä on tekoälyn tarkoitus. Auttaako se työssä ja säästää aikaa vai saako se kaikki näyttämään ”kiireisiltä”, mutta tuloksena on geneeristä puppua AI botilta toiselle botille?

Jatkossa tekoäly toimii ”piilossa” taustalla, kun se sulautetaan ohjelmistoihin ja fyysisen maailman sovelluksiin ja. Esimerkkejä tästä ovat autonomiset autot ja droonit sekä varasto- ja tehdasrobotit.

Olemme paljon suuremman muutoksen aallonharjalla, kuin mitä internetin laaja käyttöönotto oli. Samalla kohtaamme suuria haasteita lainsäädännön ja eettisten ohjeiden alueilla. Tällä hetkellä kehitys menee niin nopeasti eteenpäin, että yhteiskunta ja päättäjät eivät pysy perässä.

En kuitenkaan pidä EU:n mallia hyvänä vaihtoehtona. Kun pyrimme varmuuden vuoksi tekemään rajoituksia, voimme jäädä tekoälyn kehittämisessä vielä enemmän USA:n ja Kiinan taakse.