Kolme asiaa, jotka kannattaa muistaa:
-
Laadun ja hallinnan välinen kompromissi kertoo usein siitä, että käyttötapausta ei vielä täysin tunneta.
-
Kehittyneimmät tekoälymallit tuottavat suurimman arvon testaus- ja kehitysvaiheessa, kun tavoitteena on oppia nopeasti ja toistaa tehtävää.
- Kun työnkulut ymmärretään ja määritellään paremmin, voi pienempi avoin malli riittää. Tämä mahdollistaa täyden hallinnan pienemmillä kustannuksilla.
Virheellinen vastakkainasettelu
Markkinoiden kyvykkäimmät tekoälymallit toimivat usein pilviympäristöissä, jotka ovat muiden maiden lainsäädännön piirissä. Esimerkiksi Yhdysvaltalainen Cloud Act antaa Yhdysvaltain viranomaisille oikeuden vaatia yhdysvaltalaisilta teknologiayrityksiltä dataa riippumatta siitä, missä data fyysisesti sijaitsee. Samaan aikaan tietohallinnon vastuulla on varmistaa, että liiketoiminnan dataa käsitellään turvallisesti ja hallitusti.
Kun nämä näkökulmat asetetaan vastakkain, tekoälyn käyttöönotto voi näyttäytyä vaikeana valintana. Se voi myös johtaa tilanteeseen, jossa yksittäiset työntekijät ottavat käyttöön oman organisaation hallinnan ulkopuolisia tekoälytyökaluja. Tätä ilmiöitä kutsutaan varjotekoälyksi. Vastakkainasettelu perustuu virheelliseen oletukseen, että mallin on pysyttävä samana koko hankkeen ajan. Tuotantovaiheessa ei välttämättä tarvita yhtä kyvykästä mallia kuin alussa, sillä vaatimukset tarkentuvat organisaation ymmärryksen kasvaessa.
Ymmärrys siirtää älykkyyttä mallista ratkaisuun
Tekoälyhankkeen alkuvaiheessa moni asia on vielä avoin. Mitä käyttäjät todella tarvitsevat? Mitä tietoa ratkaisun tulee hyödyntää? Millaisia sääntöjä, poikkeuksia ja rajauksia prosessiin liittyy?
Tässä vaiheessa kehittyneet tekoälymallit ovat arvokkaita työkaluja. Ne auttavat tutkimaan vaihtoehtoja, testaamaan ideoita ja tunnistamaan nopeasti, mikä tuo arvoa liiketoiminnalle. Jokainen kehityskierros lisää ymmärrystä. Tietolähteet tarkentuvat. Ohjeistukset selkeytyvät. Prosessit dokumentoidaan. Integraatiot ympäröiviin järjestelmiin määritellään tarkemmin. Samalla älykkyys siirtyy vähitellen mallista itse ratkaisuun. Organisaation oppima tieto rakennetaan osaksi prosessia, sen sijaan, että malli joutuisi improvisoimaan sen joka kerta uudelleen.
Kun ratkaisu etenee tuotantokäyttöön, mallin ei enää tarvitse tehdä yhtä paljon tulkintaa. Tästä syystä pienempi malli pystyy usein tuottamaan saman laatutason kuin huomattavasti suurempi vaihtoehto. Laatu perustuu silloin ennen kaikkea hyvin suunniteltuun ratkaisuun, ei pelkästään mallin kokoon.
Kartoita prosessi ja tunnista toistuva työ
Sama periaate pätee myös organisaatiotasolla. Organisaatiot, jotka ymmärtävät liiketoimintaprosessinsa, pystyvät tunnistamaan ne kohdat, joissa tekoäly tuo suurimman lisäarvon. Hyvin usein kyse on toistuvasta työstä: samantyyppisistä tapauksista, yhteenvedoista tai tarkistuksista, joita tehdään uudelleen ja uudelleen.
Kun nämä prosessit tunnistetaan, ne voidaan pilkkoa selkeisiin ja rajattuihin tehtäviin, joissa oikean kokoiset tekoälymallit toimivat tehokkaasti. Rajattuja tehtäviä on myös helpompi hallita. Niiden laatua voidaan mitata tarkemmin, päätöksiä voidaan jäljittää luotettavammin ja ratkaisut voidaan toteuttaa ympäristöissä, joissa liiketoiminta säilyttää täyden kontrollin dataan ja infrastruktuuriin. Tuloksena vastakkainasettelu katoaa, ja saat sekä korkean laadun että vahvan hallinnan. Samalla tekoälyn kokonaiskustannukset pysyvät paremmin ennustettavina.
Kohti hallittua ja kustannustehokasta tekoälyä
Tie ulos näennäisestä kompromissista on ymmärrys. Käytä kehittyneitä malleja oppimiseen, kokeiluun ja ratkaisujen kehittämiseen. Rakenna opit osaksi prosesseja, tietolähteitä ja toimintamalleja. Kun käyttötapaus kypsyy, tuotantoratkaisu voidaan usein toteuttaa pienemmällä ja avoimemmalla mallilla ilman, että laadusta tarvitsee tinkiä.
Tekoälyn käyttöönotossa tärkein kilpailuetu ei ole suurin mahdollinen malli. Se on ymmärrys omista prosesseista, datasta ja liiketoiminnan tarpeista.
