Suunnistusohjeita tekoälyn ryteikköihin

Sain viisitoista vuotta sitten armeijan suunnistuskilpailussa tärkeän opetuksen. Suunnistuskartan vihreä täplä ei ole pelkkä mieltä piristävä väriläiskä, vaan läpipääsemätön tiheikkö. Näppärästä oikoreitistä tuli melkoinen tuskien taival ja haaveet maineesta sekä kunniasta vaihtuivat kartalta ulos juoksemiseen. Suunnistusmuistoni pieleen menneestä oikotiestä palaavat toisinaan mieleen työelämässä tekoälyn parissa.

Tekoälyratkaisut ovat näppäriä tietotyön tehostajia. Ne ohjaavat työpyyntöjä parhaalle asiantuntijalle, ennustavat petosriskiä tai tekevät vaikkapa myynnin suosituksia.

AI-malli kaipaa hellää hoivaa

AI-ratkaisun kehitys käynnistyy yleensä liiketoimintajärjestelmän pistemäisestä raportista, jonka pohjalta datatieteilijä luo paikallisen tekoälymallin. Kerran koulutettu malli halutaan turhan usein paketoida sellaisenaan tuotantoon ja jättää ahertamaan ilman sen kummempaa seurantaa tai jatkokoulutusta.

Jos tyydymme ensimmäiseen toimivaan ratkaisuun, luomme vaivihkaa automaatioryteikköä, jossa navigointi hidastaa kehitystä yhä enemmän. Ilman hoivaa jätetty AI-malli rapautuu hiljalleen ja sen osumatarkkuus heikkenee.

Pilottihengessä tuotantoon viedyt tekoälyratkaisut ovat yleensä heikosti dokumentoituja, jolloin vain alkuperäinen tekijä osaa tehdä niihin jatkokehitystä. Jos ainoan tekoälyryteikössä suunnistamaan pystyvä kehittäjä sairastuu tai vaihtaa työpaikkaa, olemme pulassa.

Kevyestä pilotoinnista sujuvasti vakaaseen tuotantomalliin

Tekoälylle kannattaa luoda palautesilmukka, jonka pohjalta se oppii käsittelemään uudenlaista syötettä.

Esimerkiksi myynnin on helppo seurata tekoälyn antamien tarjousten klikkauksia tai kauppojen syntymistä. Kun malli saa onnistuneista ja pieleen menneistä suosituksista palautetta, se löytää yhä uusia tapoja parempien ehdotusten antamiseen.

Ajan hammasta paremmin kestävien tekoälyratkaisujen kehittäminen vaatii kuitenkin enemmän integraatio-osaamista ja ratkaistavan ongelman tarkempaa määrittelyä. Hyvän tekoälykehittäjän erottaa erinomaisesta juuri hänen kykynsä siirtyä sujuvasti kevyestä pilotoinnista vakaan tuotantomallin rakentamiseen.

Harkintakyky puuttuu

Parhaimmillaan paljon puhuttu generatiivinen tekoäly tarjoaa ohituskaistan, joka kahlaa työlään tekstimassan läpi.

ChatGPT, LLaMA ja muut luonnollista kieltä ymmärtävät tekoälyavustajat ovat avanneet aivan uuden maailman, mutta niiden lainalaisuudet ja rajoitteet pitää ymmärtää. Sujuvasta ulosannista huolimatta tekoäly ei käytä ihmisharkintaa, joten kaikki koulutusaineiston ristiriitaisuus periytyy sille suoraan alenevassa polvessa.

Suoraviivaista asiakasneuvontaa tekoäly tekee sujuvasti, kunhan virtuaalisella apurilla on käytettävissään kunnolliset reittiohjeet.

Kaikkein eniten uudesta teknologiasta saa irti organisaatio, jonka tukiohjeet ovat kattavat ja ajantasaiset. Laiskasti ajatteleva kehittäjä syöttää bottiraukalle terakaupalla sekalaista dataa ja pettyy tuloksiin karvaasti. Huippuunsa trimmattu kilpasuunnistajakin eksyy, jos Jukolan viestiin annetaan avuksi rekkalastillinen nuhjuisia tiekarttoja 1980-luvun Skånesta.

Ulos ryteiköistä uudelle reitille

Tekoälypöhinän keskellä tärkeintä on pysyä uteliaana ja lähteä rohkeasti testaamaan uutta teknologiaa omassa toiminnassa. Työkalut kehittyvät valtavaa vauhtia ja pian markkinoille tulee jälleen uusi uskomaton sovellus, joka saa edelliset näyttämään kivikautisilta.

Epävarmuuden keskellä kannattaa tehdä rohkeita päätöksiä, jotta oman organisaation oppiminen saadaan käyntiin.

Allekirjoittanut entinen varusmieskin suhtautuu nykyään suunnistusmerkkeihin uteliaasti. Aina voi kääntyä pari metriä ryteikössä polkemisen jälkeen, ja kokeilla uutta reittiä kohti rastilla odottavaa palkintoa.

• Mistä pääset liikkeelle? Mainio tapa lähteä suunnistamaan tekoälyn maailmassa on tutustua Fujitsun datan ja tiedolla johtamisen ratkaisuihin. Hajallaan lojuvien tiedon sirpaleiden yhdistäminen samalle alustalle tarjoaa uutta ymmärrystä organisaation nykytilasta ja työkaluja tulevan kehitystyön pohjaksi. Samalla luot vankan pohjan vaikuttavien tekoälyratkaisujen kehittämiseen.