Tekoäly yskii ilman kunnon dataa

Tekoäly ja data: Laadukas datanhallinta on avain tehokkaaseen tekoälyn käyttöön.

Ilmaiset tai erittäin edulliset kielimalleihin perustuvat tekoälytyökalut saavat nyt paljon palstatilaa ja innostavat ihmisiä kokeilemaan tekoälyä työssään. Varsinaiset liiketoimintahyödyt syntyvät kuitenkin sellaisista tekoälytyökaluista, jotka on integroitu yrityksen tai organisaation järjestelmiin. Tällöin tekoäly voi auttaa ihmisiä ja organisaatioita paljon isommissa asioissa kuin kielen kääntämisessä.

Tekoäly ei ole taikasauva, jota heilauttamalla saadaan asiat kuntoon ja tehdään kilpailukykyloikka, jos organisaatio ei ole tehnyt pohjatöitä kunnolla. Tekoäly tekee työnsä olemassa olevan datan pohjalta: se ei keksi asioita tyhjästä itse vaan hakee riippuvuussuhteita. Jos tekoälyllä on käsissään huonoa dataa, on jälkikin huonoa.

Datan laatu on ratkaisevan tärkeä asia tekoälyn kehityksessä ja käytössä. Kun tekoäly pohjautuu suurien tietomäärien analysointiin, sen mahdollisuudet tehdä työnsä hyvin riippuvat paljolti siitä, miten laadukasta dataa sille syötetään.

Datan laadun merkitys korostuu entisestään tekoälyn sovelluksissa, kuten päätöksenteon tukeen ja ennustemalleihin liittyvissä sovelluksissa. Huono datan laatu voi johtaa virheellisiin päätelmiin ja ennusteisiin, mikä puolestaan saattaa vaarantaa liiketoiminnan tehokkuuden ja maineen.

Laadukas data mahdollistaa tekoälyn käyttämisen prosessien analysoinnissa ja optimoinnissa, minkä ansiosta voidaan säästää kustannuksista, pystytään kiihdyttämään innovointia, tehostamaan omaa toimintaa sekä tuomaan markkinoille aiempaa parempia tuotteita ja palveluita.

Vaikka dataohjautuvuudesta on puhuttu jo vuosia, monilla suomalaisyrityksillä on valitettavasti vielä paljon puuhaa data-asioissa ennen kuin tekoälyn hyödyistä kannattaa haaveilla. Dataa tulisikin ajatella yrityksen liiketoiminnan perustana samaan tapaan kuin tuotantolaitosta tai jakelukeskusta. Jos perusta on huono, on sille paha rakentaa. Kyseessä on todennäköisesti jopa vuosien työ, ja jos dataan ei panosteta nyt, menee tekoälyjunakin kovaa ohi.

Suomalaisyritysten kannattaisikin hakea mallia maailmalta esimerkiksi Volvon ja Netflixin tyyppisistä yrityksistä, joissa on ymmärretty datan merkitys. Mitä sitten on hyvä data? Datan pitää olla oikeaa, ajan tasalla ja relevanttia. Epätarkat tai puutteelliset tiedot voivat vääristää tekoälyn tuottamia tuloksia.

Datan pitää olla myös yhtenäistä. Yrityksissä voi olla monenlaisia tietolähteitä ja -muotoja, ja ilman yhdessä sovittua lähestymistapaa datan hallintaan syntyy helposti epäjohdonmukaisuuksia. Tekoäly on looginen, eikä se ymmärrä epäloogisuuksia.

Datan hallintaa ja laatua on mahdollista parantaa strategisesti: kartoitetaan datan nykytila, standardoidaan tiedonhallintakäytännöt, sovitaan ja jalkautetaan toimintamallit koko organisaatioon sekä panostetaan koulutukseen ja kehittämiseen.

On ensiarvoisen tärkeää, että yritykset asettavat datan laadun keskiöön tekoälystrategiassaan ja sitoutuvat jatkuvaan parantamiseen. Tämä ei ainoastaan varmista tehokasta tekoälyn käyttöä vaan myös edistää vastuullista datanhallintaa organisaatiossa.

Datan laadun näkökulmasta on myös varmistettava, että käytetyt tiedot on kerätty laillisesti ja eettisesti. Tämä kattaa myös sen, miten henkilötietoja käsitellään ja suojellaan. Laadukkaassa datanhallinnassa korostuvat vastuullisuus ja avoimuus.

Data on kuin öljy, joka antaa puhtia tekoälylle ja mahdollistaa etumatkan kirimisen. Jos säiliössä on huonoa öljyä, kone yskii ja pahimmillaan leikkaa kiinni kokonaan. Etumatkan sijaan organisaatiolla onkin edessä varikkokäynti. Vaikka tekoäly aiheuttaa monissa organisaatioissa nyt vauhdin huumaa, jokaisen organisaation tulisi kurkistaa pellin alle ja huolehtia siitä, että kone on kunnossa. Vasta sen jälkeen kannattaa painaa kaasua.