- Artikkeli
- – AI
- –
Miksi yritykset epäonnistuvat tekoälyn käytössä ja mikä varmistaa tekoälyn luotettavan skaalaamisen?
David Navarrete
Suurille yrityksille tekoälyn hyödyntämisessä ei ole kyse enää siitä, otetaanko sitä käyttöön, vaan kyse on siitä, että käyttäytyykö se luotettavasti.
Pilotit, PoC-projektit ja yksittäiset käyttötapaukset pyörivät jo taloushallinnossa, operaatioissa ja IT:ssä.
Mutta monelle johtajalle tekoälyarki näyttää hyvin erilaiselta kuin lupaukset:
- Taloustiimit joutuvat tekemään edelleen jatkuvasti manuaalisia tarkistuksia “tekoälypohjaisista” prosesseista huolimatta
- Operaatiot toimivat eri tavalla eri maissa ja liiketoimintayksiköissä
- IT kamppailee hallitakseen kasvavaa joukkoa tekoälytyökaluja ja automaatioita
- Johto näkee paljon toimintaa – mutta ei ennustettavia, skaalautuvia tuloksia
“Yleensä emme näe puutetta tekoälykyvykkyydessä. Puute on siinä, miten tekoälyn käyttöä prosesseissa hallitaan,” selittää Sisua Digitalin AI engineer David Navarrete.
Ongelma ei ole kunnianhimo eikä teknologia. Tekoälyä otetaan käyttöön ilman samaa kurinalaisuutta, jota yritykset soveltavat kaikkiin muihin ydinprosesseihinsa.
Riittävä älykkyys ei ole se puuttuva palanen
Kun tekoälyn tulokset ovat epäjohdonmukaisia, ensimmäinen reaktio voi olla hankkia älykkäämpi malli, parempi prompt tai uusi työkalu. Mutta se on väärä tie. Tuotannossa ilmenevät epäonnistumiset eivät ole älykkyysongelmia. Ne ovat konteksti- ja hallintaongelmia.
Tekoälyjärjestelmä, jolla ei ole yhtenäistä näkemystä hyväksytyistä tiedoista, liiketoimintasäännöistä ja rajoituksista, käyttäytyy kuin nopea ja itsevarma uusi työntekijä, jota ei koskaan perehdytetty siihen, miten yritys oikeasti toimii. Se toimii päättäväisesti ja tuottaa jonkin tuloksen – mutta onko tulos oikea, toistettava ja puolustettavissa auditoinneissa, on eri asia.
Siksi niin monet hankkeet vaikuttavat vaikuttavilta pilottivaiheessa ja jumiutuvat sen jälkeen. Sama tekoälypohjainen prosessi tuottaa eri tuloksia eri alueilla, käyttäytyy eri tavalla eri järjestelmissä ja vaatii ihmisen tarkistamaan lopputuloksen.
“Niin monet hankkeet jumiutuvat heti pilottivaiheen jälkeen. Niitä ei koskaan suunniteltu toimimaan osana end-to-end -yritysprosessia,” sanoo Navarrete.
Älykkäämpi malli ei korjaa tätä. Se vain tekee huonosti hallitusta prosessista väärän nopeammin ja vakuuttavammin.
Mikä oikeasti korjaa huonosti toimivan tekoälyn: mallin ympärille rakennettu kerros
Luotettava yritystason tekoäly riippuu vähemmän itse mallista ja enemmän kolmesta sen ympärille rakennetusta asiasta.
Ensimmäinen on hallittu konteksti: yhteinen, hyväksytty ymmärrys tiedoista, määritelmistä ja säännöistä, joiden perusteella tekoäly saa toimia – jotta se ei hiljaisesti kehitä omaa versiotaan jokaisessa järjestelmässä.
Toinen on standardoitu tapa yhdistää tekoäly näihin järjestelmiin. Sen sijaan että jokainen agentti kytketään jokaiseen työkaluun räätälöidyillä integraatioilla, yhteinen kerros mahdollistaa tekoälyn pääsyn hyväksyttyihin tietoihin ja toimintoihin samalla tavalla kaikkialla. Model Context Protocol (MCP) on tämän ajatuksen nykyinen esimerkki: avoin standardi mallien yhdistämiseksi työkaluihin ja dataan. On kuitenkin tärkeää olla tarkka siitä, mitä se on ja mitä ei. Tämä yhteinen standardi on kuin putkisto, ei sääntömoottori. Se tekee johdonmukaisesta käyttäytymisestä saavutettavaa, mutta ei yksin valvo liiketoimintalogiikkaasi.
Kolmas palanen on orkestrointi. Tässä tapahtuu todellinen hallinta: selkeät siirtymät vaiheiden välillä, näkyvyys siihen, missä tekoäly sijaitsee prosessissa, ohjeet sille, mitä se voi ja ei voi tehdä, sekä kyky mitata poikkeuksia ja parantaa toimintaa. Tekoälyn oikeanlainen yhdistäminen vie tekoälyn oikeaan dataan. Orkestrointi päättää, mitä tekoäly saa tehdä yhteyden avulla.
Yhdessä nämä ratkaisevat ne ongelmat, joiden kanssa yritykset kamppailevat ottaessaan tekoälyn käyttöön. Taloustiimeille tulee vähemmän virheitä korjattavakseen ja selkeämmät auditointiketjut. Operaatiotiimeille saadaan prosessit, jotka toimivat samalla tavalla eri alueilla sen sijaan, että ne eroavat maakohtaisesti. IT saa keskitetyn hallinnan tekoälyn toiminnasta sen sijaan, että työkalut lisääntyvät nopeammin kuin kukaan pystyy hallinnoimaan niitä.
“Yritystason tekoälyn vaikein osa ei ole koskaan ollut älykkyys. Se on se, että tekoäly käyttäytyy samalla tavalla huomenna, toisessa maassa, kymmenkertaisella volyymilla. Se tulee mallin ympärillä olevasta kontekstista ja orkestroinnista – ei itse mallista,” sanoo Navarrete.
Miltä tekoäly näyttää, kun se toimii
Organisaatiot, jotka menestyvät tekoälyn hyödyntämisessä laajassa mittakaavassa, tekevät sen harkitusti. Sen sijaan että jahdattaisiin uusinta mallia, ne kohtelevat tekoälyä kuten mitä tahansa kriittistä kyvykkyyttä: selkeällä omistajuudella, standardoinnilla, auditoitavuudella ja mitattavilla tuloksilla.
Muutos on hajanaisista kokeiluista hallittuun kyvykkyyteen: älykkyydestä luotettavuuteen. Yritystason tekoälyn tulevaisuus ei ole siinä, että järjestelmistä tehdään älykkäämpiä. Se on siinä, että niistä tehdään johdonmukaisia, hallittuja, ennustettavia ja skaalautuvia.
Tekoälystä tulee muutosvoimainen vasta kun se käyttäytyy kuin luotettu osa liiketoimintaa – ei sen rinnalla pyörivänä kokeena. Ja se alkaa kontekstista, hallinnasta ja orkestroinnista.
Keskeiset ajatukset
- Yritystason tekoäly epäonnistuu ilman hallintaa, kontekstia ja orkestrointia
- Epäjohdonmukaiset tulokset johtuvat heikosta kontekstista, ei malleista
- MCP standardoi tekoälyyhteydet; orkestrointi valvoo liiketoimintalogiikkaa
- Luotettava tekoäly vaatii omistajuutta, auditoitavuutta ja toistettavaa suoritusta
Varaa ilmainen konsultaatio
Haluatko tietää, millaista hyötyä AI-pohjainen automaatio voisi luoda yrityksellesi? Kerro meille automaatiotarpeistasi, ja löydetään yhdessä oikea ratkaisu yrityksellesi.
