Tekoäly yrityksille – mitä se on ja miten siitä saa hyötyä

Tekoäly on noussut nopeasti yritysten arkeen. Monessa organisaatiossa kysymys on silti edelleen sama: mistä kannattaa aloittaa, jotta tekoälystä syntyy oikeaa hyötyä?

Yrityksille tekoäly tarkoittaa käytännössä ohjelmistoja, järjestelmiä ja toimintatapoja, joiden avulla tietoa voidaan käsitellä nopeammin, manuaalista työtä vähentää ja päätöksiä tehdä paremmalla pohjalla. Parhaimmillaan se kytkeytyy suoraan yrityksen prosesseihin, järjestelmiin ja liiketoiminnan tavoitteisiin.

Tässä artikkelissa käymme läpi, mitä tekoäly yrityksille käytännössä tarkoittaa, miten se toimii, mihin sitä käytetään ja miten ensimmäinen hyödyllinen tekoälyratkaisu kannattaa valita.

Mitä tekoäly on?

Tekoäly tarkoittaa ohjelmistoja ja järjestelmiä, jotka pystyvät suorittamaan tehtäviä, joihin on aiemmin tarvittu ihmisen päättelyä, tunnistamista, oppimista tai kielen ymmärtämistä. Tekoäly osaa esimerkiksi analysoida dataa, tunnistaa kuvia ja puhetta, tuottaa tekstiä, tehdä ennusteita, antaa suosituksia ja auttaa käyttäjää löytämään oikean tiedon nopeammin.

Yrityskäytössä tekoäly perustuu usein koneoppimiseen, suuriin kielimalleihin (LLM), automaatioihin ja järjestelmäintegraatioihin. Käytännössä tekoäly liitetään osaksi työnkulkuja, kuten tilauskäsittelyä, asiakaspalvelua, raportointia, sisäistä tiedonhakua, ohjelmistokehitystä tai päätöksenteon tukea.

Hyvä tekoälyratkaisu alkaa liiketoiminnan tarpeesta. Ensin tunnistetaan ongelma, johon tekoäly tuo hyötyä. Sen jälkeen arvioidaan data, järjestelmät, käyttäjät, tietoturva ja se, miten ratkaisun onnistumista mitataan.

Generatiivisen tekoälyn mahdollisuudet yrityksille

Erityisesti generatiivinen tekoäly, osa-alue, joka keskittyy uuden, alkuperäisen sisällön luomiseen, on mullistanut tapamme ajatella luovuutta ja automaatiota. Tekoäly mahdollistaa yrityksille esimerkiksi monimutkaisten prosessien automatisoinnin, päätöksenteon parantamisen ja erittäin henkilökohtaisten asiakaskokemusten luomisen.

Generatiivinen tekoäly luo myös uusia innovaatioita ja tarjoaa keinoja erottautua kilpailijoista, synnyttäen uudenlaisia tuotteita ja palveluita, kuten automaattisesti tuotettua sisältöä, personoituja kokemuksia ja ennennäkemättömiä interaktioita.

Tekoäly yrityksille: miksi se on ajankohtaista juuri nyt?

Tekoälyn käyttö yrityksissä kasvaa nopeasti. Tilastokeskuksen mukaan 38 prosenttia suomalaisyrityksistä käytti tekoälyteknologioita keväällä 2025, ja osuus kasvoi vuodessa 14 prosenttiyksikköä. Tekoälyä käytettiin erityisen paljon informaation ja viestinnän toimialalla sekä vähintään 100 henkilöä työllistävissä yrityksissä.

Suomi on myös Euroopan kärkimaita tekoälyn hyödyntämisessä. Eurostatin mukaan vuonna 2025 tekoälyä käytti 37,8 prosenttia suomalaisista yrityksistä. Suomen edellä oli EU-maista vain Tanska.

Kasvu ei tarkoita, että tekoälyn hyödyntäminen olisi yrityksissä jo valmista tai vakiintunutta. Monessa organisaatiossa käyttö on vielä yksittäisiä kokeiluja, valmiiden työkalujen testaamista tai yksittäisten työntekijöiden omaa arjen tehostamista. Pk-yrityksissä etenemistä hidastavat usein tiedon ja osaamisen puute, epäselvät käyttökohteet sekä vaikeus arvioida, mistä syntyy mitattavaa hyötyä. Tätä taustaa avaa tarkemmin Pk-yritysbarometri 2025.

Tässä on yrityksille merkittävä mahdollisuus. Kun tekoälyn käyttö yleistyy, pelkkä kokeilu ei enää riitä erottamaan yritystä kilpailijoista. Hyöty syntyy siitä, että tekoäly valjastetaan ratkaisemaan todellisia liiketoiminnan ongelmia.

Miten tekoäly toimii?

Tekoäly toimii datan, mallien ja tavoitteiden varassa. Yksinkertaistettuna prosessi etenee näin.
Järjestelmälle annetaan dataa tai tietopohja.

• Malli tunnistaa aineistosta rakenteita, yhteyksiä ja toistuvia malleja.
• Tekoäly tuottaa vastauksen, ennusteen, luokittelun, suosituksen tai muun lopputuloksen.
• Yrityskäytössä lopputulos yhdistetään usein järjestelmään, sääntöihin, käyttöliittymään tai ihmisen tarkistukseen.

Perinteisessä ohjelmistokehityksessä suuri osa toiminnasta määritellään tarkkoina sääntöinä. Jos tapahtuu tämä, tee näin. Tekoäly tuo rinnalle mallin, joka pystyy käsittelemään epäselvempää tietoa, kuten vapaamuotoista tekstiä, puhetta, kuvia, asiakasviestejä tai monimutkaisia datamassoja.

Tämä tekee tekoälystä hyödyllisen monessa yrityksen arjen tilanteessa. Suuri osa työstä sisältää tietoa, jota on vaikea pakottaa valmiisiin lomakekenttiin tai yksinkertaisiin sääntöihin. Tekoäly auttaa tulkitsemaan, jäsentämään ja hyödyntämään tällaista tietoa.

Tekoälyn keskeiset tyypit yrityskäytössä

Tekoäly kattaa useita menetelmiä ja ratkaisuja, joilla on erilaisia käyttötarkoituksia yritysten arjessa. Alla on tärkeimpiä tekoälyn muotoja yrityskäytön kannalta.

Koneoppiminen

Koneoppiminen on tekoälyn perusta. Siinä järjestelmä oppii datasta ja tunnistaa malleja ilman, että jokaista sääntöä ohjelmoidaan erikseen käsin. Koneoppimista käytetään esimerkiksi ennustamiseen, luokitteluun, poikkeamien tunnistamiseen ja suositusten tekemiseen.
Yrityksessä koneoppiminen voi auttaa esimerkiksi ennakoimaan kysyntää, tunnistamaan asiakaspoistuman riskejä, havaitsemaan virheitä tuotannossa tai arvioimaan huollon tarvetta.

Generatiivinen tekoäly

Generatiivinen tekoäly tuottaa uutta sisältöä. Se voi kirjoittaa tekstiä, tehdä yhteenvetoja, tuottaa kuvia, luoda koodia, luonnostella käyttöliittymiä tai auttaa ideoimaan ratkaisuja. Aihetta avataan tarkemmin artikkelissa generatiivinen tekoäly (GenAI) liiketoiminnassa.

Yrityksissä generatiivista tekoälyä käytetään esimerkiksi sisällöntuotannon tukena, asiakaspalvelussa, dokumentaation laatimisessa, ohjelmistokehityksessä, koulutusmateriaalien valmistelussa ja tiedon tiivistämisessä.

Suuret kielimallit

Suuret kielimallit eli LLM:t ymmärtävät ja tuottavat luonnollista kieltä. Ne ovat monien nykyisten tekoälypalveluiden taustalla. Kielimallien avulla käyttäjä voi kysyä, ohjeistaa ja käsitellä tietoa omin sanoin. Tarkemman katsauksen löydät artikkelista suuret kielimallit (LLM) yrityskäytössä.

Yrityskäytössä kielimalli on hyödyllisimmillään silloin, kun se liitetään yrityksen omaan tietoon ja järjestelmiin. Silloin se auttaa käsittelemään organisaation omia dokumentteja, asiakasviestejä, ohjeita, raportteja ja järjestelmädataa. Oikean kontekstin merkitystä käsittelee artikkeli context engineering ohjaa LLM:n tuottamaan liiketoimintahyötyä.

RAG eli hakuun perustuva tekstintuotanto

RAG tulee sanoista retrieval augmented generation. Käytännössä se tarkoittaa ratkaisua, jossa kielimalli yhdistetään yrityksen omaan tietohakuun. Kun käyttäjä kysyy jotakin, järjestelmä hakee ensin vastaukseen liittyvän tiedon valituista lähteistä ja muodostaa vastauksen niiden perusteella.

RAG sopii hyvin tilanteisiin, joissa yrityksellä on paljon dokumentaatiota, ohjeita, verkkosivusisältöä, asiakastietoa tai sisäistä asiantuntijatietoa. Hyvä RAG-ratkaisu näyttää myös lähteet, joihin vastaus perustuu. Tämä vähentää virheellisten vastausten riskiä ja tekee tiedosta helpommin tarkistettavaa. Lue, miten RAG-tekoälybotti tekee omasta tiedosta kilpailuedun.

Tekoälyagentit

Tekoälyagentti on järjestelmä, joka suorittaa tehtäviä määritettyjen tavoitteiden ja sääntöjen mukaan. Agentti voi esimerkiksi lukea sähköposteja, poimia tilausrivejä, tarkistaa tietoja ERP-järjestelmästä, muodostaa yhteenvedon ja lähettää tiedot eteenpäin käyttäjän tarkistettavaksi.

Yrityksissä agentit sopivat erityisesti toistuviin työnkulkuihin, joissa tieto kulkee useiden järjestelmien välillä ja ihmisen aikaa kuluu paljon tiedon etsimiseen, kopiointiin tai tarkistamiseen. Käytännön näkökulmia löydät artikkelista tekoälyagentti osaksi prosesseja, miten lähteä liikkeelle.

Toiminnallinen tekoäly

Toiminnallinen tekoäly tarkoittaa tekoälyä, joka on kytketty osaksi konkreettista liiketoimintaprosessia. Se tulkitsee tietoa, ehdottaa seuraavaa askelta ja käynnistää toimintoja järjestelmissä.

Toiminnallinen tekoäly voi esimerkiksi nopeuttaa tilauskäsittelyä, vähentää manuaalista raportointia, ohjata asiakaspalvelua tai auttaa päätöksenteossa. Arvo syntyy siitä, että tekoäly vaikuttaa suoraan työn sujuvuuteen, kuten tekoälyllä tehostetussa järjestelmäuudistuksessa.

Mitä hyötyä tekoälystä on yritykselle?

Tekoäly tuottaa yritykselle hyötyä silloin, kun se ratkaisee oikean ongelman. Se auttaa erityisesti tilanteissa, joissa työ on toistuvaa, tieto on hajallaan, päätöksiä tehdään puutteellisen tiedon varassa tai asiantuntijoiden aika kuluu rutiineihin. Tekoäly voi tuoda yritykselle hyötyä esimerkiksi näillä tavoilla.

Käyttökohde	Esimerkki	Liiketoimintahyöty
Tiedonhaku	AI-chatbot hakee vastauksia verkkosivuilta, ohjeista tai dokumentaatiosta	Asiakas tai työntekijä löytää tiedon nopeammin
Tilauskäsittely	Tekoäly lukee sähköpostin liitteitä ja poimii tilausrivit ERP-järjestelmään	Manuaalinen syöttötyö vähenee
Asiakaspalvelu	Tekoäly vastaa yleisiin kysymyksiin ja ohjaa vaikeammat tapaukset ihmiselle	Palvelu nopeutuu ja asiantuntijoiden aika säästyy
Raportointi	Tekoäly kokoaa yhteenvedon datasta, palavereista tai järjestelmälokeista	Päätöksenteko saa paremman pohjan
Myynti ja markkinointi	Tekoäly auttaa tunnistamaan ostosignaaleja ja tuottamaan sisältöä	Viestintä tarkentuu ja työ nopeutuu
Ohjelmistokehitys	Tekoäly tukee koodin kirjoittamista, ohjelmistotestausta ja dokumentointia	Kehitystyö nopeutuu ja laatu paranee
Tietoturva	AI-agentti seuraa haavoittuvuuksia ja kokoaa olennaiset muutokset	Asiantuntijat saavat tilannekuvan nopeammin
Tuotanto ja huolto	Tekoäly tunnistaa poikkeamia ja ennakoi huoltotarpeita	Katkokset ja turha työ vähenevät

Hyvä ensimmäinen tekoälyratkaisu poistaa selkeän pullonkaulan arjen työstä. Näyttävin idea tuottaa harvoin nopeinta tai mitattavinta hyötyä.

Tekoäly yrityksille: käyttökohteet eri toimialoilla

Tekoäly mukautuu eri toimialojen tarpeisiin. Käyttökohteet vaihtelevat, mutta peruslogiikka on sama. Tekoäly auttaa käsittelemään tietoa, tunnistamaan toistuvia ilmiöitä ja tekemään työtä nopeammin.

Teollisuus

Teollisuudessa tekoälyä käytetään esimerkiksi tuotannon optimointiin, laadunvalvontaan, ennakoivaan huoltoon, tilauskäsittelyyn ja dokumenttien tulkintaan. Tekoäly auttaa tunnistamaan poikkeamia, arvioimaan toimitusaikoja ja vähentämään käsin tehtävää selvitystyötä. Lisää aiheesta artikkelissa tekoälyn mahdollisuudet teollisuudelle.

Erityisen hyödyllistä tekoäly on silloin, kun tieto kulkee sähköposteissa, PDF-dokumenteissa, Excel-tiedostoissa, ERP-järjestelmissä ja tuotannon omissa järjestelmissä. Tekoäly voi auttaa kokoamaan tästä hajanaisesta tiedosta käyttökelpoisen kokonaisuuden.

Kauppa ja palvelut

Kaupan alalla tekoälyä käytetään asiakaskäyttäytymisen analysointiin, kysynnän ennustamiseen, tuotesuosituksiin, hinnoittelun tukeen ja varastonhallintaan. Asiakaspalvelussa tekoäly auttaa vastaamaan toistuviin kysymyksiin ja ohjaamaan asiakasta oikeaan suuntaan.

Verkkokaupassa tekoäly voi parantaa ostokokemusta esimerkiksi hakutoimintojen, suosittelun ja asiakasviestinnän avulla. Kun asiakas löytää oikean tuotteen nopeammin, myös konversio paranee.

Asiantuntijapalvelut

Asiantuntijaorganisaatioissa tekoäly auttaa tiedonhaussa, dokumenttien analysoinnissa, muistioiden tekemisessä, sopimusten läpikäynnissä, raportoinnissa ja asiantuntijatyön valmistelussa.

Monessa asiantuntijaorganisaatiossa tieto on hajallaan Teamsissä, intrassa, dokumenttipankeissa, sähköposteissa ja asiakasjärjestelmissä. RAG-pohjainen tekoälyratkaisu auttaa kokoamaan tiedon yhteen käyttöliittymään ja tekee siitä kysyttävää luonnollisella kielellä.

Koulutus ja julkinen sektori

Koulutuksessa tekoälyä voidaan hyödyntää oppimateriaalien tuottamisessa, palautteen antamisessa, oppimisen seurannassa ja hallinnollisten rutiinien keventämisessä. Julkisella sektorilla tekoäly auttaa esimerkiksi tiedon luokittelussa, palveluohjauksessa, dokumenttien käsittelyssä ja asiakasneuvonnan tukena.

Näissä ympäristöissä korostuvat erityisesti tietoturva, saavutettavuus, läpinäkyvyys ja vastuu. Tekoälyn pitää tukea ihmisen työtä hallitusti ja ymmärrettävästi.

Ohjelmistokehitys

Ohjelmistokehityksessä tekoäly tukee ideointia, prototypointia, koodin kirjoittamista, testien suunnittelua, virheiden selvittämistä ja dokumentaation tuottamista. Tekoäly nopeuttaa rutiineja ja auttaa kehittäjiä keskittymään arkkitehtuuriin, käyttäjäkokemukseen ja liiketoiminnan kannalta tärkeisiin ratkaisuihin.

Tekoälystä on hyötyä myös ohjelmistoprojektin alkuvaiheessa. Sen avulla ideasta voidaan rakentaa nopeasti prototyyppi, jota voidaan näyttää, testata ja kehittää ennen varsinaista toteutusta. Aihetta käsittelee artikkeli prototypointi ja tekoäly vie ideasta interaktiiviseksi prototyypiksi hetkessä.

Miten tekoälyn käyttökohde kannattaa valita?

Tekoälyn käyttöönotto kannattaa aloittaa liiketoiminnan tarpeesta. Teknologia tulee vasta sen jälkeen. Selkeä vaatimusmäärittely auttaa hahmottamaan, mihin tekoäly kannattaa kohdistaa. Hyvä käyttökohde löytyy usein kysymällä seuraavaa.

• Missä työvaiheessa syntyy eniten manuaalista työtä?
• Missä tieto on hajallaan tai vaikeasti löydettävissä?
• Missä asiantuntijan aika kuluu toistuvaan tarkistamiseen?
• Missä virheet aiheuttavat kustannuksia tai viivettä?
• Missä päätöksiä tehdään vajavaisen tiedon perusteella?
• Missä asiakas joutuu odottamaan vastausta liian kauan?

OpenAI jäsentää tekoälyn käyttökohteiden tunnistamista kolmella askeleella. Tunnistetaan tekoälylle sopivat mahdollisuudet, opetetaan organisaatiolle tekoälyn peruskäyttötapaukset ja priorisoidaan ideat vaikutuksen sekä toteutuksen vaivan perusteella. OpenAI nostaa yleisiksi käyttötapauksiksi muun muassa sisällöntuotannon, tutkimuksen, ohjelmointitehtävät, data-analyysin, ideoinnin ja automaatiot. Samoja teemoja avaa artikkeli 6 voittavaa tekoälyn käyttötapausta.

Käytännössä ensimmäiseksi pilotiksi kannattaa valita rajattu käyttökohde, jossa hyöty voidaan havaita nopeasti. Sellainen voi olla esimerkiksi jokin näistä.

• tarjouspyyntöjen luokittelu
• tilausten lukeminen sähköposteista
• sisäisen ohjeistuksen hakubotti
• asiakaspalvelun tukityökalu
• raporttien automaattinen yhteenveto
• dokumenttien esikäsittely
• tuotetietojen rikastaminen
• ohjelmistotestauksen tuki

Liian laaja aloitus tekee tekoälystä helposti raskaan hankkeen. Rajattu pilotti auttaa testaamaan hyötyä, riskejä, dataa ja käyttäjäkokemusta ennen laajempaa toteutusta.

Tekoälyn käyttöönoton tasot yrityksessä

Yritykset ovat hyvin eri vaiheissa tekoälyn hyödyntämisessä. Siksi tekoälyä kannattaa tarkastella kypsyystason kautta. Voit arvioida oman organisaatiosi tason tekoälymaturiteettitestillä.

Millä tasolla organisaatiosi on tekoälyn hyödyntämisessä?

• Tekoälyn kokeiluvaihe:
  • Tekoälyn käyttö on satunnaista. Yksittäiset työntekijät käyttävät esimerkiksi ChatGPT:tä ideointiin, tekstien muokkaamiseen tai tiedon tiivistämiseen. Organisaatiolla ei vielä ole yhteisiä pelisääntöjä, tavoitteita tai mittareita. Tärkein seuraava askel on luoda perustason ohjeistus ja tunnistaa muutama arjen käyttökohde.
• Tekoälyn peruskäyttö:
  • Tekoälyä käytetään jo tietyissä tehtävissä, kuten sisällöntuotannossa, analyysissä, asiakaspalvelun tukena tai ohjelmistokehityksessä. Käyttö on kuitenkin vielä pitkälti yksittäisten työkalujen varassa. Seuraava askel on arvioida, missä tekoäly kannattaa kytkeä osaksi järjestelmiä ja prosesseja.
• Tekoälyn kehittynyt käyttö:
  • Tekoäly toimii osana arjen työnkulkuja. Se hakee tietoa, tulkitsee dokumentteja, muodostaa yhteenvetoja, ehdottaa seuraavia toimia tai siirtää tietoa järjestelmien välillä. Tässä vaiheessa tekoäly alkaa tuottaa mitattavaa liiketoimintahyötyä. Keskeistä on varmistaa tietoturva, laadunvalvonta, käyttäjien koulutus ja vaikutusten mittaaminen.
• Tekoälyn edistyksellinen käyttö:
  • Tekoäly on osa yrityksen palveluita, tuotteita tai ydintoimintoja. Se voi luoda uusia liiketoimintamalleja, parantaa kilpailukykyä tai muuttaa tapaa, jolla yritys palvelee asiakkaitaan. Tässä vaiheessa tekoäly on osa yrityksen digitaalista kilpailuetua.

Näin tunnistat yrityksellesi arvokkaimmat tekoälyn käyttökohteet

Kun yrityksessä mietitään, mihin tekoälyä kannattaa hyödyntää, ensimmäinen askel on pysähtyä ratkaisun vaatimusmäärittelyyn. Käyttötapauksien kuvaaminen tarkasti tässä vaiheessa auttaa hahmottamaan, missä prosesseissa tai toiminnoissa tekoäly voi tuottaa eniten arvoa – olipa kyse asiakaspalvelusta, tuotannon optimoinnista tai huoltotyön tehostamisesta. OpenAI:n opas Identifying and Scaling AI Use Cases tarjoaa kolmiportaisen mallin tekoälyn käyttötapausten tunnistamiseen.

Kuusi peruskäyttötapausta ovat hyviä lähtöpisteitä tekoälyratkaisun ideoinnille

OpenAI:n mukaan suurin osa tekoälyn hyödyistä keskittyy kuuteen ydinalueeseen:

• Sisällöntuotanto – raportit, ohjeet ja markkinointimateriaalit
• Automaatiot – toistuvien tehtävien ja prosessien automatisointi
• Tutkimus ja analyysi – datan tiivistäminen, jäsentäminen ja havainnointi
• Ohjelmointitehtävät – koodin luominen, testaus ja optimointi
• Data-analyysi – trendien tunnistus ja päätöksenteon tukeminen
• Ideointi ja strategiatyö – uusien konseptien ja liiketoimintaskenaarioiden kehittäminen

Nämä kuusi aluetta tarjoavat hyvän lähtökohdan, kun halutaan tunnistaa tekoälyn todelliset arvonluontikohdat käytännössä.

Käytännön esimerkkejä tekoälyratkaisuista

Miltä tekoäly yrityksille näyttää käytännössä? Parhaiten sen arvo näkyy konkreettisissa toteutuksissa. Tässä muutama esimerkki siitä, miten tekoälyä voidaan käyttää yrityksen arjessa.

Case 1: Odoo AI -tilauskäsittelijä – AI-tilauskäsittelijä vie tiedot sähköpostista ERP-järjestelmään

Monessa yrityksessä tilaukset saapuvat edelleen sähköpostitse eri muodoissa. Mukana voi olla PDF-tiedostoja, Excel-liitteitä, vapaamuotoisia viestejä ja tuotekohtaisia lisätietoja. Tietojen tulkinta, tarkistaminen ja syöttäminen ERP-järjestelmään vie aikaa ja altistaa virheille.

AI-tilauskäsittelijä lukee saapuvat viestit ja liitteet, tunnistaa olennaiset tilaustiedot ja muuntaa ne rakenteiseen muotoon. Käyttäjä tarkistaa tiedot ennen tallennusta, minkä jälkeen ne siirtyvät esimerkiksi

Odoo ERP -järjestelmään myyntitilauksiksi. Tekoäly tulkitsee vapaamuotoista sisältöä, ja liiketoimintasäännöt, validoinnit ja järjestelmäintegraatiot rakennetaan hallitusti ohjelmistotasolla.

Case 2: RAG-pohjainen AI-chatbot verkkosivuille – AI-chatbot parantaa verkkosivujen palvelukokemusta

Verkkosivuilla on usein paljon hyödyllistä sisältöä, kuten palvelukuvauksia, asiakastarinoita, blogeja, oppaita ja yhteystietoja. Silti kävijä ei aina löydä tarvitsemaansa nopeasti.

RAG-pohjainen AI-chatbot ratkaisee tämän yhdistämällä kielimallin sivuston omaan sisältöön. Kävijä voi kysyä asiasta omin sanoin ja saada vastauksen, joka perustuu verkkosivujen sisältöön. Hyvä botti ohjaa myös alkuperäisen lähteen äärelle ja tunnistaa tilanteet, joissa vastausta ei löydy. Sama ratkaisutapa sopii verkkosivujen lisäksi sisäiseen tiedonhakuun, tuotedokumentaatioon, käyttöohjeisiin, asiakaspalveluun ja myynnin tueksi.

Case 2: Spoken – Puheentunnistus nopeuttaa litterointia ja tekstitystä

Puheaineiston käsittely on perinteisesti ollut hidasta käsityötä. Tekoälypohjainen puheentunnistus muuntaa puheen raakatekstiksi ja tunnistaa esimerkiksi puhujan vaihtumisia. Ihminen viimeistelee lopputuloksen, mutta raskas perusvaihe nopeutuu merkittävästi. Tämä on hyvä esimerkki tekoälyn järkevästä roolista, jossa kone tekee suuren määrän toistuvaa työtä nopeasti ja ihminen varmistaa lopullisen laadun

Case: AI-tietoturva-agentti – AI-tietoturva-agentti kokoaa olennaiset havainnot

Tietoturvaan liittyvää tietoa syntyy jatkuvasti eri lähteistä. Uusien haavoittuvuuksien, päivitysten ja riskien seuraaminen vie asiantuntijoilta aikaa. AI-agentti voi lukea valittuja lähteitä, tunnistaa merkitykselliset muutokset ja muodostaa niistä selkeitä yhteenvetoja esimerkiksi Slackiin. Tällainen ratkaisu auttaa asiantuntijaa kohdistamaan huomion olennaiseen ja vähentää jatkuvaa manuaalista seurantaa. Lopulliset päätökset säilyvät ihmisellä

Tekoälyn riskit, tietoturva ja vastuut

Tekoälyn hyödyntämisessä pitää huomioida tietoturva, yksityisyys, laatu ja vastuut. Erityisen tärkeää tämä on silloin, kun tekoäly käsittelee asiakastietoja, henkilötietoja, liikesalaisuuksia, sopimuksia tai muuta luottamuksellista aineistoa. Yrityksen kannattaa määrittää vähintään seuraavat.

• mitä tietoa tekoäly saa käsitellä
• missä tieto sijaitsee
• kuka pääsee käyttämään ratkaisua
• miten vastaukset tarkistetaan
• mitä lokitetaan
• kuka vastaa virheistä
• miten ratkaisu päivitetään ja testataan
• milloin ihmisen hyväksyntä tarvitaan

Tekoälyyn liittyvä sääntely kehittyy samaan aikaan nopeasti. EU:n AI Act tuli voimaan 1.8.2024, ja sen tavoitteena on tukea vastuullista tekoälyn kehittämistä ja käyttöönottoa EU:ssa. Lisää aiheesta artikkelissa AI Act, tekoälysäädös määrittää pelisäännöt tekoälyn käytölle.

Kaikki tekoälyratkaisut eivät kuulu raskaasti säänneltyihin korkean riskin käyttötapauksiin, mutta jokaisen yrityksen kannattaa ottaa perusasiat vakavasti. Hallittu tekoälyn käyttö lisää luottamusta sekä organisaation sisällä että asiakkaiden suuntaan.

Milloin tekoäly ei ole oikea ratkaisu?

Kaikkiin ongelmiin tekoäly ei ole paras tai kustannustehokkain ratkaisu. Jos tehtävä perustuu selkeisiin sääntöihin ja tarkasti määriteltyihin vaiheisiin, tavallinen automaatio tai järjestelmien integraatio voi riittää paremmin. Tekoälyä kannattaa käyttää silloin, kun se tuo selvän hyödyn verrattuna muihin ratkaisuihin.

Tekoäly sopii huonosti tilanteisiin, joissa esiintyy jokin näistä.

• dataa on liian vähän tai sen laatu on heikko
• päätöksen pitää olla täysin sääntöpohjainen ja jäljitettävä
• käyttäjät eivät luota ratkaisuun
• hyötyä ei pystytä mittaamaan
• tehtävä ratkeaa yksinkertaisemmalla automaatiolla
• riski on liian suuri suhteessa saavutettavaan hyötyyn

Hyvä tekoälyprojekti alkaa siis myös siitä, että tunnistetaan tilanteet, joissa tekoäly ei tuo riittävää lisäarvoa.

Miten yritys pääsee alkuun tekoälyn hyödyntämisessä?

Tekoälyn kanssa kannattaa aloittaa rajatusti. Paras etenemistapa on liiketoimintalähtöinen pilotti, jossa testataan yhtä selkeää käyttökohdetta oikeassa ympäristössä. Käytännön vinkkejä pilotin valintaan löydät artikkelista tökkiikö yrityksen tekoälyn hyödyntäminen, rohkeasti liikkeelle ja pilotoimaan. Käytännössä eteneminen voi näyttää tältä.

Tekoälyllä saa nopeasti hyötyjä, kun:

• Tunnistetaan prosessit, joissa syntyy paljon manuaalista työtä, viivettä tai virheitä.
• Valitaan muutama mahdollinen tekoälyn käyttökohde.
• Arvioidaan vaikutus, toteutuksen vaiva, data, tietoturva ja käyttäjät.
• Valitaan ensimmäinen pilotti.
• Rakennetaan kevyt mutta toimiva ratkaisu.
• Testataan ratkaisu oikeilla käyttäjillä ja oikealla aineistolla.
• Mitataan vaikutus ja päätetään jatkosta.

Tärkeintä on saada tekoäly nopeasti kiinni todelliseen työhön. Silloin nähdään, mikä toimii, mitä pitää muuttaa ja kannattaako ratkaisua laajentaa.

AI Sprint auttaa löytämään oikean ensimmäisen pilotin

Jos yrityksessä on kiinnostusta tekoälyyn, mutta aloitus tuntuu epäselvältä, hyvä seuraava askel on AI Sprint. Se on tiivis ja käytännönläheinen prosessi, jossa tunnistetaan yrityksen lupaavimmat tekoälyn käyttökohteet, arvioidaan niiden toteutettavuutta ja valitaan ensimmäinen pilottikohde. Lopputuloksena syntyy konkreettinen suunnitelma siitä, mitä kannattaa tehdä seuraavaksi. AI Sprint auttaa vastaamaan esimerkiksi näihin kysymyksiin.

• Missä tekoälystä olisi eniten hyötyä juuri meidän liiketoiminnassa?
• Mikä käyttökohde kannattaa pilotoida ensin?
• Mitä dataa ja järjestelmiä ratkaisu tarvitsee?
• Millainen toteutus olisi realistinen?
• Miten hyötyä mitataan?
• Mitä ensimmäinen vaihe maksaisi ja kuinka kauan se veisi?

Kun ensimmäinen pilotti on valittu perustellusti, tekoälyn hyödyntäminen etenee yleisestä keskustelusta konkreettiseen tekemiseen. tenee yleisestä keskustelusta konkreettiseen tekemiseen. Epävarmuus vaihtuu selkeään suuntaan, ja jo ensimmäisistä askelista alkaa syntyä mitattavaa hyötyä. Sen jälkeen on helpompi arvioida, mihin tekoälyä kannattaa laajentaa seuraavaksi.

Haluatko löytää yrityksellesi sopivan tekoälyratkaisun?

Tekoäly yrityksille: paras hyöty syntyy, kun käyttökohde on selkeä, ratkaisu istuu arjen työhön ja vaikutusta mitataan. Ensimmäisen askeleen ei tarvitse olla suuri. Usein paras alku on rajattu pilotti, jossa tekoäly ratkaisee yhden konkreettisen ongelman. Autamme tunnistamaan yrityksellesi sopivat tekoälyn käyttökohteet ja viemään ne käytäntöön ohjelmistokehityksen, integraatioiden ja käyttäjäkokemuksen näkökulmasta.