Artikkelit ja webinaarit

I've run quite a few AI use case discovery workshops with customers, and one pattern keeps appearing. Most of the use cases people come up with focus on cost savings. The problem is that this rarely creates a significant competitive advantage.

Humans are surprisingly good at working in imperfect environments. We adapt to broken processes, missing documentation, unclear requirements, and that one spreadsheet everyone is afraid to touch. We know when to make an educated guess and when to ask for clarification. Most importantly, we usually understand our own limitations. AI does not work like that.

While many companies are still trying to get employees to use more AI, some are already starting to see surprisingly large monthly AI bills. Funny how quickly “innovation” becomes “please explain this invoice.” The biggest problem is that most companies still do not actually know what kind of value they are getting from AI. They track utilization percentages and know how people use the tools, but rarely calculate how much business value they get for every dollar spent. That is where the discussion often goes off track.

Kuluuko asiantuntijoidenne aika loputtomiin pikkuaskareisiin ja tehtävien välillä poukkoiluun? Valuuko yrityksen hiljainen tieto tekijöiden mukana kilpailijoille tai eläkelaitumille? Onko nykyinen AI-avustaja käytännön työssä kuitenkin hieman avuton ja epäkäytännöllinen? Tässä blogissa kerromme, miten yritykselle räätälöidyt, kokonaisvaltaisemmat AI-agentit parantavat organisaation toimintakykyä ja tukevat laajentumista.

Tekoälyä hyödynnetään tänä päivänä ohjelmistokehityksessä hyvin laajasti. Käytännössä "tekoälytehostettu kehitys" tarkoittaa kuitenkin eri yrityksissä ja palveluntarjoajilla hyvin erilaisia asioita – toisilla se tarkoittaa erilaisia työkaluja kehittäjien arjessa, toisilla se on joukko erillisiä kokeiluja. Tässä blogissa kerromme, millaista on tekoälypohjainen kehitys, kun se on strateginen osa koko toimintamallia.

Yrityksissä on yleistä, että osa rakennetuista ohjelmistoista on saattanut jäädä jälkeen niissä hyödynnettyjen teknologioiden kehityksestä. Esimerkiksi Reactiin tai Djangoon pohjautuvat sovellukset voivat olla toiminnallisesti kunnossa, mutta käyttää vanhentuneita versioita näistä teknologioista.Tämän kaltainen tekninen velka ei yleensä vaadi kokonaan uuden järjestelmän rakentamista, mutta se kasvattaa riskejä ja vaikeuttaa kehitystyötä. Tässä kohtaa legacy-järjestelmien modernisoinnin periaatteita voidaan hyödyntää tehokkaasti myös pelkkiin versiopäivityksiin – ja tuoda organisaatioille merkittävää arvoa. Fluentialla tähän hyödynnetään tekoälypohjaista modernisointimallia.