Gartner ennustaa, että 50 prosenttia yrityksistä ei vuoteen 2028 mennessä saa tekoälystä mitattavaa liiketoiminta-arvoa, koska niiden toimintamalleja ei ole suunniteltu tekoälytehosteiseen toteutukseen. Samalla tekoälyn hyödyntämisestä on tulossa yhä selvemmin myös niin johtamis- kuin henkilöstö- ja osaamiskysymys. Gartnerin mukaan 51 prosenttia CIO:ista pitää muuttuvien AI-osaamistarpeiden ja käytettävissä olevan osaamisen välistä kuilua suurimpana esteenään, mutta vain 40 prosentilla organisaatioista on strategia osaamisen rapautumisen ehkäisemiseksi.
Luvut nostavat esiin olennaisen ongelman: tekoälyn hyödyntämistä ei ratkaista vain hankkimalla lisää teknologiaa. Tarvitaan uudenlaisia toimintamalleja, osaamista sekä tapoja organisoida ihmisten ja tekoälyn yhteistyötä.
AI first ei tarkoita vain nykyisten prosessien automatisointia
AI first -kehityksen lähtökohta on määritellä, mitä tekoälyllä halutaan saavuttaa. Tavoitellaanko ensisijaisesti tehokkuutta vai rakennetaanko sen avulla kilpailuetua?
Jos nykyiset prosessit otetaan annettuina ja pyritään pitämään mahdollisimman ennallaan, tekoälyn rooliksi jää helposti yksittäisten työvaiheiden nopeuttaminen. AI first -mallissa tarkastelu siirtyy yksittäisistä tehtävistä kokonaisiin prosesseihin ja siihen, miten työ kannattaa jakaa ihmisten, tekoälyn ja järjestelmien kesken.
Kolme maturiteettivaihetta siirryttäessä AI-assisted-mallista AI first -liiketoimintaan
1. AI-assisted business
Ihmiset tekevät työn ja AI auttaa siinä. Tekoäly voi esimerkiksi tuottaa luonnoksia, tiivistää aineistoa, hakea tietoa tai nopeuttaa yksittäisiä tehtäviä. Perusprosessi ja työnjako säilyvät kuitenkin pitkälti ennallaan.
2. AI-enabled business
Tekoäly alkaa automatisoida kokonaisia työvaiheita ja prosessin osia. AI ei enää ainoastaan auta ihmistä tekemään tehtävää nopeammin, vaan osa työstä voidaan antaa järjestelmien hoidettavaksi.
3. AI-first business
Prosessit, järjestelmät, roolit ja mahdollisesti myös liiketoimintamalli suunnitellaan lähtökohtaisesti ihmisten ja tekoälyn yhteistoiminnalle. AI ei ole olemassa olevan toimintamallin päälle lisätty työkalu, vaan yksi sen suunnitteluperiaatteista.
Tarjousprosessi konkretisoi hyvin, miten AI first -ajattelu eroaa yksittäisten työvaiheiden tehostamisesta tekoälyllä. Perinteisessä lähestymistavassa voidaan kysyä, voisiko AI kirjoittaa tarjouksen. Tällöin tekoäly nopeuttaa yhtä olemassa olevan prosessin vaihetta, mutta itse prosessi säilyy pitkälti ennallaan. AI first -näkökulmasta kysymys on laajempi: miten koko tarjousprosessi kannattaisi järjestää uudelleen? AI voisi esimerkiksi koota asiakkaaseen liittyvän tiedon, analysoida tarpeen, hakea sopivat referenssit ja aiemman tietämyksen, muodostaa alustavan ratkaisuehdotuksen sekä valmistella tarjousaineiston. Asiantuntijan työ kohdistuu niihin vaiheisiin, joissa tarvitaan liiketoiminnallista harkintaa, asiakkaan tilanteen syvempää ymmärtämistä tai varsinaista päätöksentekoa. Merkittävin hyöty ei tällöin synny yhden tehtävän nopeuttamisesta, vaan työnjaon ja koko prosessin muuttamisesta.
Lähtökohtana ovat liiketoiminnan tavoitteet ja se, miten työ kannattaa niiden saavuttamiseksi järjestää. Tekoäly laajentaa tapoja, joilla tavoitteisiin voidaan päästä. Tiedon hakua, riskien tunnistamista, analysointia, toiminnan optimointia, päätöksenteon valmistelua ja jopa kokonaisia työvaiheita voidaan siirtää tekoälyn hoidettavaksi tavalla, joka ei aiemmin ollut kustannusten, kapasiteetin tai käytännön toteutuksen vuoksi mahdollista. Samalla yritys voi saada käyttöönsä sellaista kapasiteettia ja osaamista, johon olisi aiemmin tarvittu lisää henkilöstöä tai ulkopuolisia palveluja. Tämä voi vähentää liiketoiminnan kasvun suoraa riippuvuutta henkilöstömäärän kasvusta ja mahdollistaa aiempaa suuremman liikevaihdon työntekijää kohden.
Yrityksen oma data ja konteksti ratkaisevat AI:n arvon
Yleiskäyttöinen tekoäly on helposti kaikkien saatavilla. Vaikeammin kopioitava kilpailuetu syntyy, kun tekoäly yhdistetään organisaation omaan kontekstiin.
Jotta AI-agentit voivat aidosti tehdä työtä organisaation puolesta, niiden on pystyttävä hyödyntämään esimerkiksi asiakasdataa, dokumentaatiota, yrityksen järjestelmiä, liiketoimintasääntöjä, historiatietoa ja päätöksentekoperiaatteita.
Keskeinen kysymys ei siksi ole vain se, kuinka paljon dataa organisaatiolla on. AI first -mallissa ratkaisevaa on tiedon monipuolisuus ja käytettävyys: mistä lähteistä tarvittava konteksti muodostuu, missä tieto sijaitsee ja miten tekoäly pääsee hyödyntämään sitä hallitusti osana prosessia.
Kun AI saa enemmän vastuuta, myös tietoturvan vaatimukset kasvavat
AI first -mallissa tekoäly ei enää ole erillinen työkalu, jonka tuottaman vastauksen ihminen aina tarkistaa ennen toimenpiteitä. Mitä suurempi osa prosesseista, tiedonkäsittelystä ja järjestelmissä tehtävistä toimista siirtyy tekoälyn hoidettavaksi, sitä vakavampia seurauksia virheillä, väärillä käyttöoikeuksilla tai puutteellisesti määritellyillä toimintarajoilla voi olla.
Mitä enemmän vastuuta tekoälylle annetaan, sitä tarkemmin sen toimintarajat on määriteltävä. Organisaation on määriteltävä, mihin tietoihin ja järjestelmiin AI pääsee käsiksi, mitä se saa tehdä itsenäisesti ja missä vaiheissa tarvitaan ihmisen hyväksyntä. Samalla on hallittava luottamuksellisen tiedon käsittely ja pystyttävä jäljittämään tekoälyn tekemät toimenpiteet. Kyse ei siis ole vain yksittäisen tekoälyratkaisun tietoturvasta, vaan siitä, millaiset oikeudet ja toimintamahdollisuudet tekoälylle annetaan osana yrityksen IT-ympäristöä ja liiketoimintaprosesseja.
Riskejä syntyy myös riippuvuuksista. Jos keskeinen prosessi rakentuu tekoälyn varaan, organisaation on tiedettävä, mitä tapahtuu silloin, kun ratkaisu ei toimi odotetusti, sen käyttämä tieto on puutteellista tai järjestelmien välisissä yhteyksissä on häiriöitä. AI first -toimintamalliin on siksi rakennettava myös selkeät rajat, kontrollit ja vaihtoehtoiset toimintatavat, ei vain mahdollisimman pitkälle vietyä automaatiota.
Tämä asettaa uusia vaatimuksia organisaation IT-kumppanille. Kumppanin on ymmärrettävä paitsi AI-ratkaisuja myös niiden vaikutus käyttöoikeuksiin, integraatioihin, tiedonhallintaan ja koko IT-ympäristön tietoturvaan. Pelkkä AI-ratkaisun tekninen toteutus ei siis riitä, vaan sen rooli on pystyttävä suunnittelemaan osaksi laajempaa IT-ympäristöä ja sen hallintaa.
AI first -muutos tarvitsee hallintamallin
AI first -organisaatioksi ei siirrytä yhdellä teknologiahankkeella. Muutos rakentuu useista toisiinsa liittyvistä osa-alueista: tekoälyn pelisäännöistä, nykyisten prosessien ja käyttökohteiden kartoittamisesta, datan hallinnasta, konkreettisista AI-ratkaisuista sekä henkilöstön osaamisen kehittämisestä.
Me voimme tukea organisaatiotasi kehityksen eri vaiheissa AI Policyn laatimisesta ja tekoälykartoituksesta datan hallintaan, AI-ratkaisujen toteutukseen ja räätälöityihin tekoälykoulutuksiin. Tavoitteena ei ole tuoda organisaatioon vain uusia työkaluja, vaan auttaa rakentamaan edellytyksiä sille, että tekoälyn roolia voidaan kasvattaa hallitusti osana liiketoimintaa.
AI first -kehityksen ydin ei siis ole uusien ratkaisujen käyttöönotossa, vaan siinä, miten organisaation toimintamalli rakennetaan niiden ympärille. Jos tekoälyä käytetään vain nopeuttamaan nykyisiä toimintatapoja, saavutetaan lähinnä tehokkuushyötyjä. AI first -mallin varsinainen potentiaali on siinä, että prosessit, kyvykkyydet ja jopa liiketoimintamalli voidaan suunnitella uudelleen ihmisten ja tekoälyn yhteistoiminnan lähtökohdista.
Haluatko selvittää, missä vaiheessa organisaatiosi on AI-assisted–AI first -kehityksessä? AI-kartoituksessa tunnistamme prosessit, joissa tekoälyllä voidaan saada suurin liiketoimintahyöty, sekä edellytykset niiden toteuttamiselle. Ota yhteyttä!
