Tekoäly, data & analytiikka

Demo automatisoi sähköpostitse saapuvat tilaukset suoraan ERP-järjestelmään, kuten Odooseen. Se tunnistaa tilauksen eri muodoissa – oli kyseessä PDF, Excel, kuva tai pelkkä sähköpostiteksti – ja muuntaa datan yhtenäiseen muotoon ennen kuin syöttää sen järjestelmään. Tämä tarkoittaa, että manuaalisesta syötöstä ja sen mukanaan tuomista virheistä päästään eroon.

Hyödyt näkyvät välittömästi: tilausprosessi nopeutuu useista minuuteista sekunneiksi, virheiden määrä vähenee ja työntekijöiden aikaa vapautuu muihin tehtäviin. Ratkaisu toimii yhtä hyvin pienillä kuin suurilla tilausvolyymeilla, joten se skaalautuu yrityksen kasvun mukana ja parantaa asiakaskokemusta, kun tilaukset etenevät nopeammin ja virheettömämmin.

Demo hyödyntää tekoälyä opetus- ja koulutusmateriaalien käsittelyssä. Materiaalit, kuten ohjeistukset, perehdytysdokumentit tai laajat tekniset manuaalit, voidaan ladata järjestelmään, jonka jälkeen niiden sisällöstä voi keskustella tekoälyn kanssa.

Tämä tekee raskaista aineistoista helposti lähestyttäviä ja tuo koulutukseen vuorovaikutteisuuden, joka nopeuttaa oppimista.

Teollisuusyrityksissä AI-kouluttajaa voidaan käyttää esimerkiksi henkilöstön perehdytyksessä, työturvallisuusohjeiden sisäistämisessä tai koneiden käyttöohjeiden opettamisessa. Palveluliiketoiminnassa se tukee jatkuvaa oppimista ja auttaa pitämään osaamisen ajan tasalla.

Hyötynä on nopeampi perehdytys, vähemmän väärinymmärryksiä ja tasalaatuisempi osaaminen koko organisaatiossa.

Mahdollistaa tiedon hakemisen ja kysymisen suoraan laajoista dokumenteista, kuten huolto-ohjeista, teknisistä manuaaleista tai sopimuksista. Käyttäjä voi kysyä luonnollisella kielellä: ”Mitä tämä huoltomanuaali sanoo osan X turvallisuustarkastuksesta?” Tekoäly hakee oikean kohdan dokumentista ja tuottaa vastauksen.

Tämä nopeuttaa tiedonhakua, vähentää virheitä ja tukee päätöksentekoa erityisesti ympäristöissä, joissa tieto on hajallaan ja kriittistä.

Demo muuntaa kokoustallenteet tai kenttätyön raportit tekstiksi OpenAI Whisper -mallilla. Teollisuudessa tämä nopeuttaa huoltotöiden dokumentointia, kun asentajan ei tarvitse kirjoittaa raporttia käsin. Palveluliiketoiminnassa se säästää aikaa esimerkiksi asiakaspalvelupuheluiden litteroinnissa ja analysoinnissa.

Hyödyt näkyvät työn nopeutumisena, manuaalisen kirjaamisen vähenemisenä ja tarkempana datana, jota voidaan hyödyntää myöhemmin analytiikassa.

Demo lukee tekstiä kuvista ja skannatuista dokumenteista. Teollisuudessa tämä tarkoittaa esimerkiksi käsinkirjoitettujen huoltoraporttien, vanhojen piirustusten tai paperilla liikkuvien lomakkeiden digitointia. Muualla OCR nopeuttaa esimerkiksi sopimusten ja laskujen käsittelyä.

Ratkaisun etuna on, että manuaalinen tiedonsyöttö vähenee, virheiden määrä pienenee ja arkistoidusta materiaalista saadaan helposti hakukelpoista ja käytettävää dataa.

Demo tiivistää asiakaspalautteet tai pitkät raportit selkeiksi yhteenvedoiksi. Teollisuudessa se tuo nopeasti esiin esimerkiksi toimitusketjun raporttien keskeiset havainnot tai tuotannon laadun kehityskohdat. Palveluliiketoiminnassa sitä voi hyödyntää esimerkiksi asiakaskyselyjen käsittelyyn.

Hyödyt näkyvät päätöksenteon nopeutumisena, kun laajoja aineistoja ei tarvitse lukea läpi kokonaisuudessaan, vaan tärkeimmät kohdat nousevat esiin heti.

Trendianalyysidemo ennustaa myyntidatan kehitystä ja näyttää visuaalisesti tulevat trendit. Teollisuudessa se auttaa kysynnän ennakoinnissa, resurssitarpeiden suunnittelussa ja seisokkien vähentämisessä. Palveluliiketoiminnassa sitä voidaan käyttää esimerkiksi markkinointikampanjoiden tulosten arviointiin.

Hyödyt syntyvät paremmasta ennakoinnista ja resurssien tehokkaammasta käytöstä – oikeita päätöksiä voidaan tehdä ajoissa, eikä vasta jälkikäteen.

Asiakasanalyysidemo käy läpi potentiaalisen asiakkaan verkkosivut ja tuottaa niiden pohjalta personoitua lähestymismateriaalia. Tämä on erityisen hyödyllinen B2B-myyntiorganisaatioille, jotka haluavat valmistautua tarjouskilpailuihin tai myyntitapaamisiin tehokkaammin. Teollisuusyritykselle se tarkoittaa, että myyntitiimi saa käyttöönsä valmiiksi analysoidun taustatiedon asiakkaan tilanteesta.

Hyödyt näkyvät nopeampana valmistautumisena, personoidumpana myyntiviestintänä ja korkeampina osumaprosentteina myyntiprosessissa.

Demo analysoi tilinpäätöksiä ja KPTS-dokumentteja tekoälyn avulla. Vaikka se on rakennettu kiinteistöpuolelle, sama toimintamalli toimii myös teollisuuden talousraporttien tai muiden laajojen dokumenttien analysoinnissa. Botti nostaa esiin keskeiset luvut ja riskikohdat, jolloin raporttien käsittely nopeutuu ja päätöksenteko perustuu selkeään ja vertailukelpoiseen dataan.

Hyödyt näkyvät läpinäkyvämpänä tiedonhallintana ja nopeampina taloudellisina päätöksinä.

Demo näyttää, miten tekoäly voi ohjata järjestelmiä luonnollisella kielellä. Käyttäjä antaa komennon – esimerkiksi “Haravoi Kuopion tori droonit 1–5” – ja tekoäly tulkitsee käskyn, jakaa sen drooneille ja simuloi niiden toimintaa kartalla.

Ratkaisu havainnollistaa, miten kielimalli voi toimia käyttöliittymänä monimutkaisille prosesseille. Sama periaate voidaan soveltaa esimerkiksi varastorobottien, tuotantolinjojen tai logistiikkaketjujen ohjaukseen. Hyödyt näkyvät käytön helppoutena, nopeampana päätöksentekona ja inhimillisten virheiden vähenemisenä.

Monet arjen liiketoimintaprosessit sisältävät manuaalisia ja aikaa vieviä vaiheita, jotka hidastavat tekemistä ja lisäävät virheiden riskiä. Tekoälyä voidaan hyödyntää keventämään näitä prosesseja ja varmistamaan, että tieto liikkuu järjestelmissä nopeammin ja luotettavammin.

Esimerkiksi toteuttamamme tilauskäsittelijä automatisoi sähköpostitse saapuvat tilaukset. Se tunnistaa liitteet ja tekstisisällöt eri muodoissa – PDF, Excel, kuva tai suora viesti – muuntaa datan yhtenäiseen muotoon ja syöttää sen suoraan ERP-järjestelmään, kuten Odooseen. Näin prosessi, joka aiemmin vei useita minuutteja ja altisti virheille, hoituu nyt sekunneissa ja luotettavasti.

Tekoäly nopeuttaa tiedonhakua yhdistämällä RAG-teknologian ja luonnollisen kielen kyselyt. RAG hakee täsmällistä sisältöä yrityksesi dokumenteista ja tietokannoista, ja kielimalli muuntaa kysymyksen oikeaan muotoon – ilman tarvetta tuntea SQL:ää.

Esimerkiksi rakentamamme Kysy dokumentista -demo näyttää tämän käytännössä. Käyttäjä voi kysyä: “Mitä tämä huoltomanuaali sanoo osan X turvallisuustarkastuksesta?” ja tekoäly poimii vastauksen suoraan oikeasta kohdasta. Näin tieto löytyy sekunneissa, virheet vähenevät ja päätöksenteko nopeutuu.

Yrityksissä kertyy valtavia määriä dataa, mutta ilman selkeää esitystapaa sen hyödyntäminen on hankalaa. Visualisointi muuttaa numerot ja taulukot helposti hahmotettaviksi näkymiksi, jotka tukevat päätöksentekoa.

Esimerkiksi Excel-pohjaisista taulukoista voidaan rakentaa dashboard, joka kokoaa yhteen tuotannon keskeiset mittarit. Näkymässä voidaan seurata tuotantomääriä suhteessa tavoitteisiin, seisokkien syitä ja kestoja, virheellisten tuotteiden osuutta sekä koneiden käyttöastetta.

Tekoäly ei ainoastaan analysoi dataa, vaan voi myös toimia aktiivisesti osana prosesseja. OpenAI:n Function Calling -toiminnallisuus laajentaa mahdollisuuksia yhdistämällä tekoälyn suoraan eri järjestelmiin ja automatisoituihin tehtäviin.

Käytännössä tämä voi tarkoittaa esimerkiksi sitä, että tekoäly hakee tietoa useista järjestelmistä, käsittelee syötteitä ja suorittaa määriteltyjä toimintoja osana automaatiota. Työnkulkuja voidaan näin nopeuttaa ja yksinkertaistaa: esimerkiksi varastotilanteen tarkistus, huoltotarpeen kirjaaminen ja raportin luonti voidaan hoitaa yhdellä komennolla tekoälyn kautta.