ARTIKKELI

10 vinkkiä tekoälyn hyödyntämiseen automaatiossa: Näin vältät tyypilliset sudenkuopat tekoälyprojekteissa

14.1.2025 | Noin 3 minuutin lukuaika

Kirjoittaja

PAIJU KOIVULA

Jaa

Tekoälyn hyödyntäminen on monen yrityksen strategiassa, mutta käytännön toteutukset tai kokemukset puuttuvat vielä useimmilta. Tässä artikkelissa jaamme vinkkejä tekoälyn hyödyntämiseen automaatioprojekteissa sekä miten välttää tyypilliset virheet tekoälytoteutuksissa.

Ennen kuin aloitat: Mitä kannattaa huomioida tekoälytoteutusten kehittämisessä?

Jos automatisoitavaa prosessia varten ei ole valmista tekoälypohjaa, niin tekoälyn koulutusta varten on varattava kattava määrä materiaalia. Esimerkiksi UiPathin Document Understanding työkalua varten 30 esimerkkitapausta on minimi, ja Communications Mining työkalussa taas tapauksia tulee olla minimissään 100. Riittämätön koulutusmateriaali tekee opetuksesta huomattavasti haastavampaa.

Tekoälymalleissa tulee myös huomioida, että liiketoiminnalliset muutokset vaikuttavat mallin suoriutumiseen. Esimerkiksi Communications Mining -tekoälymallissa suoriutumisen laatu voi lähteä ajansaatossa huononemaan, jos julkaistaan uusi tuote, joka vaikuttaa viestinnän sisältöön, jota ei ole huomioitu koulutusmateriaalissa. Tällaisissa tapauksissa mallia tulee uudelleen kouluttaa. Toisin sanoen tekoälymalli vaatii ylläpitoa ja sen käytössä tulee olla tarkka. Tekoälyn uudelleen kouluttamisessa ei saa tehdä mitään, mikä on alkuperäisen toteutuksen kanssa ristiriidassa.

Jotkut tekoälymallit ovat ‘mustia laatikoita’, minkä takia parametrien muuttaminen tietyn tuloksen saavuttamiseksi voi olla haastavaa. Jos koulutus ei tuota odotettuja tuloksia, tavoitteen muuttaminen myöhemmin voi vaatia paljon lisätyötä ja tulla kalliiksi. Siksi on tärkeää olla alusta alkaen tietoinen siitä, mitä syötedatalla voidaan saavuttaa. Heikkolaatuisesta datasta ei voi odottaa korkealaatuisia tuloksia. Koulutusmateriaaliin tulee siis kiinnittää huomioita etukäteen ja sen on oltava hyvälaatuista, jotta se vastaa mallin haluttua lopputulosta.

10 vinkkiä tekoälyn soveltamiseen automaatiossa:

Ymmärrä ongelmasi hyvin: Projektin alussa on tärkeää käyttää aikaa ongelman tarkkaan määrittelyyn. Selvitä, mitä haluat ratkaista, ja varmista, että tekoäly on todella paras ratkaisu juuri tähän tarpeeseen. Selkeät tavoitteet alusta alkaen ohjaavat kehitystä oikeaan suuntaan.
Laadukas data on kaiken A ja O: Datan laatu on ratkaisevan tärkeää. Jos data on huonoa tai ei vastaa todellisuutta hyvin, malli ei toimi kunnolla. Siksi on tärkeää käyttää aikaa hyvän datan hankkimiseen.
Iteroi ja mukauta tarpeen mukaan: Ei kannata tyytyä mallin ensimmäiseen versioon. Testaa mallia, arvioi sen suorituskykyä ja säädä sitä tarpeen mukaan.
Testaa hallitussa ympäristössä ennen lanseerausta: Ennen mallin käyttöönottoa sitä kannattaa testata valvotussa ympäristössä. Kun testausympäristö on hallittu, voidaan analysoida tekoälymallin suorituskykyä, havaita mahdolliset virheet ja välttää ikävät yllätykset.
Ymmärrys rakentaa luottamusta: Mallien monimutkaistuessa on tärkeää, että kaikki osapuolet ymmärtävät, ainakin yleisellä tasolla, kuinka malli tekee päätöksiä. Tämä auttaa rakentamaan luottamusta.
Mallin valinnan tulee perustua siihen, millainen suoritettava tehtävä on: Esimerkiksi LLM-malli on hyödyllinen lähinnä tekstin käsittelyssä, joten tehtävän tulee sisältää tekstin käsittely tai luomista.
Hyödynnä avoimen lähdekoodin malleja: Voit tallentaa avoimen lähdekoodien malleista (esim https://huggingface.co/) kopioita ja muokata niitä. Nämä mallit ovat yleensä “esikoulutettuja” jotain tehtävää varten, mutta niitä voi hienosäätää mallin alkuperäistä koulutusta ja erikoistumista suppeampaan tehtävään. Esimerkiksi malli, joka on koulutettu tunnistamaan kuvassa olevia kohteita, voidaan säätää erikoistumaan tietyn kohteen tai objektijoukon tunnistamiseen.
Mallin ajaminen voi vaatia merkittäviä resursseja, varsinkin jos siinä on paljon parametreja. Jos yrityksellänne ei ole tarpeeksi tehokasta järjestelmää ajamaan mallin käyttöä, voit käyttää remote hosting -palveluja tai pilvialustaa, kuten Google Colabia, mallin ajamiseen.
Mallin suorintaympäristön tai kontekstin tulee vastata sitä kontekstia, jossa se on koulutettu: Malli, joka on koulutettu käsittelemään sopimuksia, ei todennäköisesti osaa käsitellä kirjallisia tekstejä.
Tekoälymallin käyttö voi olla hyödyllistä tarkkoihin tehtäviin, joissa syötteet ovat epäsäännöllisiä: Esimerkiksi dokumenttien käsittelyssä, joissa teksti ei noudata standardimuotoa ja sisältää tietoja eri järjestyksessä tai rakenteessa.

Millaiset käyttökohteet eivät sovellu tekoälylle?

Tekoäly ei ole aina oikea ratkaisu. Esimerkiksi prosessit, joissa työntekijöiden täytyy tarkistaa lopputulos useassa vaiheessa, eivät ole optimaalisia tekoälyn kannalta. Sama pätee prosesseihin, joissa täytyy tehdä kriittisiä päätöksiä kuten hoitosuosituksia terveydenhuollossa tai päätökset prosesseissa, jossa käsitellään suuria määriä rahaa. Tekoälyä voidaan käyttää suosittelemaan toimia, mutta lopullisen suosituksen tulee tulla pätevältä henkilökunnalta.

Tekoäly ei aina ole myöskään tehokkain vaihtoehto. Jos prosessissa on erittäin selkeät säännöt ja rajoitettu data, perinteinen automaatio on todennäköisesti tehokkaampi ratkaisu. Esimerkiksi nopeisiin ja tarkkoihin vastauksiin yksinkertaiset menetelmät voivat olla tehokkaampia. Tai jos sinun on ymmärrettävä jokainen järjestelmän tekemä päätös, tekoäly voi monimutkaistaa asioita, koska mallin toimintalogiikkaa ei ole aina helppo selittää.

Kielimalleja (LLM) ei kannata käyttää tarkkaa matemaattista laskentaa vaativiin tehtäviin, koska ne saattavat antaa epätarkkoja vastauksia tai hämmentyä monimutkaisista laskelmista. Jos ongelma voidaan ratkaista deterministisin eli täysin ennustettavin menetelmin, nämä ovat usein parempi valinta – erityisesti silloin, kun prosessi on yksinkertainen ja selkeä.

Toisaalta, jos ongelma on hyvin monimutkainen, tekoäly voi toimia oikoreittinä ongelman ratkaisemiseksi, mutta on tärkeää muistaa, että tekoäly ei koskaan takaa sataprosenttista onnistumista.

Miten välttää sudenkuopat tekoäly projekteissa?

Laadukas data on kaikki kaikessa

Laadukkaan datan saaminen on kriittistä tekoälymallin asianmukaisen toiminnan kannalta. Jos data on huonolaatuisia tai ei vastaa tarkasti todellisuutta, tulokset voivat olla epäluotettavia. Tämä koskee sekä koulutusta että mallin käyttöä. Koulutuksessa datan tulee olla tarkkaa ja edustaa tilannetta tai kontekstia, jossa teknologiaa käytetään; muuten malli voi toimia huonosti todellisen maailman skenaarion kanssa. Mallia käytettäessä syötteiden tulee olla laadukkaita, jotta ne voidaan käsitellä oikein, ja niillä on oltava samat ominaisuudet kuin koulutusdatassa (konteksti, kuvan selkeys, tekstin luettavuus, tekstin kieli jne).

Tekoälymalli saattaa mukautua liikaa koulutusdataan, joka on riittämätöntä

Näin saattaa käydä, kun malli toimii erittäin hyvin koulutusdatan kanssa, mutta sen onnistumisprosentti laskee merkittävästi uusien syötteiden myötä. Tämä voi johtua siitä, että koulutusdata on liian pieni, mallia on koulutettu liian pitkään samalla datalla, tai koulutusdatassa on paljon epärelevanttia tietoa eli ”noisea”.

Tekoälymalleissa on aina pieni virhemarginaali

Tekoälymalleilta ei kannata odottaa täydellistä suoriutumista. 100% onnistuminen tosielämässä voi olla haastavaa, ja mallit saattavat toisinaan antaa vääriä tietoja.

Tekoälymallien tehokas hyödyntäminen vaatii ymmärrystä niistä

Tekoälymallien päätöksiä voi olla vaikea selittää ja ymmärtää, minkä vuoksi tarvitaan asiantuntemusta tekoälymallin toiminnasta. Ymmärrys mallin toiminnasta auttaa hyödyntämään sen mahdollisuuksia ja tunnistamaan sen rajoitukset. Jos mallin toimintalogiikka jää epäselväksi, käyttäjien luottamus voi heikentyä. Tämä voi puolestaan hidastaa tai jopa estää tekoälyn hyväksymisen osaksi prosesseja.