Tekoälyllä kasvua ja kilpailuetua – Tero Ojanperä

Artikkeli on tiivistys Tero Ojanperän keynote-puheenvuorosta Pinja Operational Excellence Days -tapahtuman yhteydessä. Puheenvuorossaan Ojanperä käsitteli tekoälyn hyödyntämistä valmistavassa teollisuudessa, sen tuomaa murrosta työntekoon sekä sitä, miten yritys voi halutessaan tehdä tekoälystä arvokkaan kilpailuedun.

Mitä oppia menneisyydestä?

Kun katsomme nykyhetkeä 20 vuoden päästä, elämme todennäköisesti sellaisten palveluiden ja toimintatapojen keskellä, joita emme tällä hetkellä edes osaa kuvitella. Historia tarjoaa liudan varoittavia esimerkkejä: matkapuhelinjätti Nokia ei kyennyt reagoimaan ajoissa Androidin ja iPhonen tuloon, vaikka mahdollisuus varmasti oli. Tekoälyn kohdalla tilanne todennäköisesti on hyvin samankaltainen; mukaan kehitykseen kannattaa hypätä juuri nyt!

Mistä hypessä pohjimmiltaan on kyse?

Ymmärtääksemme nykyistä tekoälykehitystä on tärkeää katsoa hetki taaksepäin. Perinteisesti tekoäly on liitetty analyyttiseen tekoälyyn, joka perustuu vahvasti kone- ja syväoppimiseen. Näissä menetelmissä tekoäly oppii sille syötetystä datasta, jota se käyttää luokitteluun ja ennustamiseen. Tämä perusteknologia on edelleen keskeistä, mutta rinnalle on noussut generatiivinen tekoäly, joka on laajemman kiinnostuksen taustalla. Generatiivinen tekoäly, kuten monille tuttu ChatGPT, hyödyntää laajoja kielimalleja (LLM), jotka toimivat ikään kuin tekoälyn moottorina. Näiden mallien avulla on luotu kyky tuottaa tekstejä ja kuvia erilaisin tavoin.

Kun tähtäimessä on parempi tuottavuus, kaikkea ei kannata tai tarvitse keksiä itse, sillä tarjolla on useita valmiita älykkäitä kielimalleja.

Generatiivisen tekoälyn myötä tekoälyn hyödyntäminen on muuttunut helpommaksi ja saavutettavammaksi. Yrityksille uutinen on hyvä. Uusi teknologia on tuonut tekoälyn jokaisen ulottuville, ja liikkeelle voi lähteä nopeasti ja verrattain pienillä investoinneilla. Tämä tarjoaa valtavia mahdollisuuksia innovaatioille ja kilpailuedun saavuttamiselle.

Esimerkkejä siitä, miten tekoäly muuttaa työntekoa

• Kielimallien integroituminen konekantaan
  Esimerkiksi koneen lokitietojen analysointi on mahdollista sille annetun kielimallin avulla. Tekoäly tuottaa lokitietojen pohjalta selkokieliset toimenpiteet koneen käyttäjälle. Koneoppimismalli lukee konetta entistä tehokkaammin ja ennustaa vikaantumista.

• Erilaisten tehdasrobottien toiminnan muutokset
  Tehtaissa robotti osaa toimia uudessa tilanteessa erilaisten variaatioiden ja poikkeamien pohjalta, sen sijaan että se joutuisi ongelmiin poikkeamien edessä. Koneoppimismalli siis oppii samankaltaisista tehtävistä, kunhan se on nähnyt vastaavan toiminnon esimerkiksi videon avulla.

• Luovan suunnittelun laajentuminen tekstisyötöillä
  Tekoäly tuo suunnitteluun uusia ideoita ja tuottaa niitä nopeammin kuin ihminen. Voit syöttää ohjelmaan idean suunnittelun aloittamisesta ja jatkokehittää suunnitelmaa erilaisilla prompteilla. Esimerkiksi tuolin suunnitteluun tehty ohjelma on koulutettu CAD-kuvilla. Suunnittelun tehostaminen auttaa huipputekijää saamaan enemmän aikaan ja perustason osaajaa laajentaa osaamistaan.

• Tekoäly neuvottelee toimitussopimukset
  Tekoäly on koulutettu sopimuksiin liittyvällä datalla. Onko esimerkiksi tulevaisuudessa perussopimukset mahdollista neuvotella kahden tekoälyn kesken?

Miten rakentaa kilpailuetua tekoälyn avulla?

Vastaus on helppo, mutta varsin arvattava. Parhaat tulokset saavutetaan sovittamalla tekoälyratkaisuja yrityksen tarpeisiin sopiviksi. Tämä mahdollistaa kilpailuetujen synnyttämisen entistä monipuolisemmin.

Tekoäly tuo mahdollisuuksia asioiden tekemiseen nopeammin ja paremmin, erityisesti kun vapautuva aika kytketään samalla uudenlaisiin työprosesseihin. Se, miten yritykset voivat kehittää tuotteitaan ja palveluitaan tekoälymuutostenkehityksen mukana, synnyttää täysin uusia mahdollisuuksia erottautua markkinoilla.

Kun tähtäimessä on parempi tuottavuus, kaikkea ei kannata tai tarvitse keksiä itse, sillä tarjolla on useita valmiita älykkäitä kielimalleja. Käyttöönotossa ei kannata kuitenkaan jumittua kokeilutasolle – tekoälyn käyttö tulee ottaa tosissaan ja valjastaa toiminnan pitkäjänteisen kehittämisen tueksi. Tärkeä avain erottautumiseen on myös tekoälyn kehittäminen omatoimisesti, ei ainoastaan valmiita työkaluja hyödyntäen. Asiantunteva kumppani voi auttaa löytämään parhaat keinot lähteä liikkeelle tai valitsemaan yritykselle sopivia ratkaisuja.

Loppuun vielä kolme suositusta tekoälyn tehokkaaseen hyödyntämiseen:

1. Kouluta koko organisaatiota, ja lisää ymmärrystä työntekijöiden ja asiakkaiden parissa.
2. Varmista, että käytössä olevat järjestelmät tukevat jatkuvaa oppimista ja datan hallintaa.
3. Muista mitata, miten tekoälyprojektit onnistuvat. Moni unohtaa mittauksen ja keskittyy ainoastaan projektien kehittämiseen, jolloin tekoälyn hyödyt jäävät piiloon.

Tekoälymurros ei tule nopeasti, vaan hiipien – yritetään kaikki olla siinä mukana.

Lue lisää

Katso tallenne puheenvuorosta
Pinjan tekoäly- ja koneoppiminen
Microsoft 365 Copilotin ja tekoälyn käyttö – mitä tulee huomioida?
Tekoäly tehostaa tuotannonsuunnittelua – mitä huomioida kysynnän ennustamisessa ja varaston optimoinnissa