Suuret kielimallit (LLM) yrityskäytössä – missä ne tuovat eniten arvoa

Suuret kielimallit, eli large language modelit (LLM), ovat viime vuosina nousseet keskiöön tekoälykeskustelussa. Erityisesti ChatGPT:n kaltaiset palvelut ovat tehneet kielimalleista helposti lähestyttäviä, ja monessa organisaatiossa niitä on jo kokeiltu tekstien kirjoittamiseen, ideointiin tai tiedonhakuun.

Yrityskäytön näkökulmasta tämä on vasta pintaraapaisu. Kielimallit eivät ole vain työkaluja sisällöntuotantoon, vaan teknologia, joka muuttaa tapaa, jolla ihmiset ovat vuorovaikutuksessa järjestelmien, datan ja prosessien kanssa. Kun LLM kytketään osaksi liiketoiminnan ydintoimintoja, se toimii tulkkina ihmisen ja monimutkaisen järjestelmäkokonaisuuden välillä.

Yrityksille tekoälyssä olennaista ei ole se, osaako malli kirjoittaa hyvää tekstiä, vaan se, miten se auttaa tekemään työtä nopeammin, vähentämään manuaalista kuormaa ja parantamaan päätöksentekoa.

Mitä suuret kielimallit ovat?

Laaja kielimalli (large language model, LLM) on tekoälymalli, joka on koulutettu valtavilla tekstiaineistoilla ymmärtämään ja tuottamaan luonnollista kieltä. Mallit oppivat kielen rakenteita, merkityksiä ja asiayhteyksiä tilastollisten yhteyksien avulla, eivät sääntöjen tai käsin määriteltyjen logiikoiden kautta.

Tämän ansiosta LLM-mallit pystyvät käsittelemään kieltä joustavasti ja sopeutumaan erilaisiin tilanteisiin. Yrityskäytössä tämä näkyy siinä, että sama malli voi toimia raportoinnin tukena, asiakaspalvelussa ja järjestelmien käyttöliittymänä.

Käytännössä LLM:t soveltuvat erityisesti tehtäviin, joissa:

• tieto on tekstimuotoista tai puolistrukturoitua
• sisältöä syntyy paljon ja nopeasti
• ihmisen aikaa kuluu tiedon etsimiseen ja tulkintaan

Mallien kyvykkyys perustuu siihen, miten hyvin ne saavat käyttöönsä oikean kontekstin ja rajaukset.

LLM ei ole sama asia kuin ChatGPT

Monessa organisaatiossa suuret kielimallit mielletään edelleen yksittäisiksi työkaluiksi, kuten ChatGPT:ksi. Tämä johtuu pitkälti siitä, että ChatGPT on ollut monelle ensimmäinen kosketus LLM-teknologiaan.

Yrityskäytössä ChatGPT on kuitenkin vain käyttöliittymä kielimalliin. Todellinen hyöty syntyy vasta silloin, kun malli ei ole irrallinen keskustelukumppani, vaan osa järjestelmäkokonaisuutta.

Yritysympäristössä LLM kytketään tyypillisesti:

• yrityksen omaan dataan
• taustajärjestelmiin ja rajapintoihin
• liiketoimintaprosesseihin
• käyttöoikeuksiin ja sääntöihin

Tällöin kielimalli voi hakea tietoa, yhdistää lähteitä, tehdä rajattuja päivityksiä ja tuottaa päätöksenteon tueksi tarkoitettuja yhteenvetoja. Tämä erottaa tuotantokäytön kokeiluista.

Lue myös: Tekoälyllä tehostettu järjestelmäuudistus tuo nopeutta ja kustannustehokkuutta

Miksi LLM:t kiinnostavat yrityksiä juuri nyt?

Yritysten toimintaympäristö on viime vuosina muuttunut merkittävästi. Järjestelmiä on enemmän, dataa kertyy jatkuvasti ja päätöksenteko nojaa yhä vahvemmin ajantasaiseen tietoon. Samalla monessa organisaatiossa tieto on hajallaan eri järjestelmissä, dokumenteissa ja viestikanavissa.

Suuret kielimallit tarjoavat tähän tilanteeseen uudenlaisen ratkaisun. Ne mahdollistavat luonnollisen kielen käyttämisen käyttöliittymänä monimutkaiseen tietoon. Käyttäjän ei tarvitse tietää, missä järjestelmässä tieto sijaitsee tai millä tavalla se on tallennettu.

LLM voi toimia kerroksena, joka:

• kokoaa tiedon useista lähteistä
• tiivistää olennaisen
• esittää vastauksen ymmärrettävässä muodossa

Kielimallien kyvykkyys muuttaa järjestelmien käytettävyyttä merkittävästi ja madaltaa kynnystä hyödyntää olemassa olevaa dataa.

Missä suuret kielimallit toimivat yrityskäytössä parhaiten?

Kokemuksemme mukaan LLM:t tuottavat eniten arvoa tilanteissa, joissa työ on jo valmiiksi tietointensiivistä ja manuaalista. Kyse ei ole yksittäisistä automaatioista, vaan kokonaisuuksista, joissa tieto liikkuu hitaasti tai vaatii paljon tulkintaa.

Erityisen hyvin LLM:t soveltuvat tilanteisiin, joissa:

• käsitellään paljon tekstiä tai puolistrukturoitua dataa
• tieto on hajallaan useissa lähteissä
• asiantuntijatyötä kuluu rutiinien hoitamiseen
• päätöksenteko vaatii tiedon yhdistelyä

Tyypillisiä yrityskäytön kohteita ovat esimerkiksi asiakaspalvelu, ERP- ja CRM-järjestelmät, raportointi sekä dokumenttien käsittely. Näissä tilanteissa kielimalli toimii yhteistyössä ihmisen kanssa ja tukee häntä tekemällä raskaan pohjatyön.

Lue myös: Miten Odoo ERP:stä saadaan enemmän irti tekoälyn avulla?

LLM + agentit – kielimallit osana toimintaa

Yrityskäytössä kielimallit toimivat harvoin yksin. Ne ovat osa laajempaa agenttiarkkitehtuuria, jossa kielimalli yhdistyy sääntöihin, integraatioihin ja käyttöliittymiin.

AI-agentti on käytännössä ohjelmallinen kokonaisuus, joka käyttää kielimallia ajattelukerroksena. Agentti tekee päätöksiä ennalta määritellyn prosessin mukaisesti.

Agentti voi esimerkiksi:

• lukea sähköposteja
• tunnistaa olennaisen tiedon
• päivittää ERP- tai CRM-järjestelmää
• muodostaa raportteja
• ehdottaa jatkotoimenpiteitä

Kielimalli tuo joustavuutta ja ymmärrystä prosessiin, mutta varsinainen toiminta pysyy hallittuna.

Konteksti ratkaisee, siksi pelkkä kielimalli ei riitä

Yksi yleisimmistä syistä epäonnistuneisiin LLM-kokeiluihin on kontekstin puute. Ilman oikeaa taustatietoa kielimalli tuottaa kyllä vastauksia, mutta ne jäävät helposti yleiselle tasolle.

Yrityskäytössä tämä ratkaistaan context engineering -ajattelulla. Käytännössä tämä tarkoittaa, että kielimallille määritellään tarkasti:

• mitä se saa tehdä
• mihin dataan se pääsee käsiksi
• millaisia vastauksia odotetaan
• missä rajoissa se toimii

Kun konteksti on kunnossa, kielimallin tuottama sisältö muuttuu olennaisesti hyödyllisemmäksi.

AI Sandbox tekee kielimallien mahdollisuudet näkyviksi

Monelle organisaatiolle suurin haaste ei ole tekninen toteutus, vaan hahmottaminen. Mitä tekoäly voisi tehdä juuri meidän ympäristössämme?

Tätä varten Hurjalla on käytössä AI Sandbox -demoympäristö, jossa esitellään konkreettisia, todellisiin liiketoimintahaasteisiin perustuvia ratkaisuja.

AI Sandboxin demot sisältävät muun muassa:

• Tilauskäsittelijän, joka automatisoi sähköpostitilaukset ERP-järjestelmään
• Kysy dokumentista -ratkaisun, jossa kielimalli hakee vastauksia suoraan teknisistä ohjeista tai sopimuksista
• Puheentunnistuksen, joka muuntaa kokoustallenteet ja huoltoraportit tekstiksi
• AI-kouluttajan, joka tukee perehdytystä ja koulutusta
• Trendianalyysin, joka tunnistaa kehityssuuntia liiketoimintadatasta

Demojen tarkoitus on auttaa hahmottamaan, miten kielimallit toimivat osana todellisia liiketoimintaprosesseja.

Varaa demojen esittely

Tietoturva ja vastuullisuus LLM:ien yrityskäytössä

Yrityskäytössä suurten kielimallien hyödyntäminen edellyttää huolellista suhtautumista tietoturvaan, vastuullisuuteen ja sääntelyyn. Käsiteltävä tieto on usein liiketoiminnan kannalta kriittistä ja voi sisältää henkilötietoja, sopimuksia tai muuta arkaluontoista aineistoa.

Tämän vuoksi kielimalleja käytetään tuotantoympäristöissä vain selkeästi rajatuilla ja valvotuilla tavoilla. Tuotantokäyttöön soveltuvat LLM-ratkaisut rakennetaan hallittuihin kokonaisuuksiin, joissa tiedonkäsittely on läpinäkyvää ja ennakoitavaa. Keskeisiä periaatteita ovat:

• Suljetut ympäristöt, joissa yrityksen data ei siirry mallien koulutusaineistoksi eikä ole ulkopuolisten toimijoiden käytettävissä
• RAG-rakenteet (retrieval augmented generation), joissa kielimalli hakee vastauksensa yrityksen omista, rajatuista ja ajantasaisista tietolähteistä
• Käyttöoikeusmallit, joilla varmistetaan, että käyttäjät pääsevät käsiksi vain heille kuuluvaan tietoon
• Lokitus ja valvonta, joiden avulla kielimallien käyttö on jäljitettävää ja poikkeamiin voidaan puuttua ajoissa

Näiden ratkaisujen avulla parannetaan vastausten luotettavuutta, vähennetään virheiden ja hallusinaatioiden riskiä sekä varmistetaan, että tekoälyä hyödynnetään yrityksen toimintamallien mukaisesti.

Tietoturva ja vastuullinen toteutus ovat myös keskeisiä vaatimuksia EU:n tekoälysääntelyssä. EU:n AI Act edellyttää, että tekoälyjärjestelmien käyttö on läpinäkyvää, hallittua ja riskit tunnistavaa erityisesti yritysympäristöissä, joissa tekoälyllä on vaikutusta päätöksentekoon tai henkilötietoihin.

Huolellisesti suunniteltu LLM-ratkaisu tukee yrityksiä vastaamaan näihin vaatimuksiin ja rakentamaan luottamusta tekoälyn pitkäjänteiseen käyttöön osana arjen toimintaa.

Miten yrityksen kannattaa lähteä liikkeelle?

Yrityksen kannattaa lähteä liikkeelle tunnistamalla liiketoiminnan todelliset tarpeet ja keskeiset kehityskohteet. Suurten kielimallien hyödyntäminen onnistuu parhaiten silloin, kun ymmärretään, missä prosesseissa syntyy eniten manuaalista työtä, missä tieto on vaikeasti hyödynnettävissä ja missä päätöksenteko hidastuu tiedon hajanaisuuden vuoksi.

Näistä havainnoista muodostuvat käyttötapaukset, joissa kielimallit voivat tuoda aitoa ja mitattavaa hyötyä. Suuret kielimallit ovat loistava tapa käyttää järjestelmiä ja dataa osana arjen toimintaa. Yrityskäytössä niiden arvo syntyy, kun ne kytketään hallitusti osaksi prosesseja, järjestelmiä ja päätöksentekoa.

Kun konteksti on määritelty huolellisesti, käyttötapaukset rajattu selkeästi ja tietoturva huomioitu alusta alkaen, kielimallit tukevat liiketoimintaa tehokkaasti ja pitkäjänteisesti.

Tätä kehitystä tukee esimerkiksi Hurjan AI Sprint, joka tarjoaa tiiviin ja käytännönläheisen tavan tunnistaa sopivat käyttökohteet ja rakentaa realistinen etenemissuunnitelma. Näin tekoälyn hyödyntäminen muodostuu luontevaksi osaksi yrityksen kehittämistä ja kilpailukyvyn vahvistamista.

Lataa AI-ratkaisun ostajan opas