Käytännössä tekoälyä parhaiten kuvaamaan voidaan valita termit autonomisuus ja adaptiivisuus – siis kyky tehdä itsenäisiä päätöksiä ja kyky parantaa suoritustaan oppimansa mukaan.

Oikeastaan tekoälyä voisi siis verrata vaikka siihen kuuluisaan ”ihanne tyyppiin”, jota työpaikkailmoituksissa peräänkuulutetaan. Hyväkään tekoäly tai työntekijä ei kuitenkaan ratkaise oikeita ongelmia, ennenkuin se saa pureskeltavakseen oikeanlaista dataa.

Miten sinun liiketoimintasi hyötyy tekoälystä?

Mitä tekoälystä pitää tietää?

Tekoäly pitää itsessään sisällään eri osa-alueita, jotka nekin jakautuvat vielä tarkempiin osa-alueisiin. Esimerkiksi koneoppiminen on yksi tekoälyn osa-alue, siinä missä syväoppiminen on koneoppimisen osa-alue. Datatiede ja robottiikka yhdistetään nekin usein tekoälyyn, mutta todellisuudessa antavat katon kuitenkin vain joillekin tekoälyn osa-alueille. Datatieteestä puhuessa voidaan viitata yhtä hyvin koneoppimiseen kuin palveluhallintaan ja sovelluskehitykseenkin. Robotiikassa taas puhutaan sellaisten laitteiden rakentamisesta ja ohjelmoinnista, jotka pystyvät operoimaan reaalimaailmassa.

Neljä faktaa tekoälystä

  1. Tekoälyä tulee kouluttaa
  2. Tekoäly tarvitsee oikeanlaista aineistoa
  3. Tekoäly ei väsy loogiseen päättelyyn
  4. Tekoäly ei vie työtä, vaan vapauttaa resursseja parempaan käyttöön

Tekoäly liittyy olennaisesti vallitsevaan työn murrokseen ja työskentelytapojen uudistamiseen. mutta sen ympärillä pyörii myös paljon väärinymmärrystä. Parhaimmillaan tekoäly on kun se ratkaisee tehtäviä, jotka vapauttavat ihmisten aikaa johonkin hyödyllisempään, mutta eivät kuitenkaan eriytä ihmisen ja tekoälyn työtä täysin toisistaan.

Pitääkö kaikki käsitteet osata ennenkuin voi miettiä tekoälyprojektin aloittamista? Ei, onneksi on olemassa eri osa-alueiden asiantuntijoita, joita hyödyntää tekoälyprojektia miettiessä.

Katso alta millä osa-alueilla me voimme auttaa!

Data Science – datatiede

Data Science eli datatiede pitää sisällään koneoppimista, tilastotiedettä, algoritmejä, tiedonhallintaa ja sovelluskehitystä. Datatiede liittyy oleellisesti siis tekoälyyn, mutta myös moneen muuhun.

”Käytännössä datatiede on suurien aineistojen analysointia tukeva tieteenala ja niinpä esimerkiksi trendikkäät termit, kuten big data tai data mining eli datalouhinta liittyvät siihen oleellisesti. ”

Tänä päivänä lähes jokaisella yrityksellä on käytössään suuria määriä dataa erilaista dataa. Harva kuitenkaan vielä osaa hyödyntää tätä dataa selkeällä tavoitteella siten, että se tukee liiketoimintastrategiasta löytyviä tavoitteita. Yrityksen olemassa olevien tavoitteiden tulisi myös tekoälyprojektissa ohjata sitä, minkälaista dataa kerätään ja minkälaisin keinoin kerättyä dataa on järkevää käsitellä.

Tiedätkö jo mitä liiketoiminnan tavoitteitasi haluat datan ja tekoälyn avulla tukea ja edistää?

Tilaa uutiskirjeemme!

Hyötyä tekoälystä? Näin voimme auttaa!

1

Datastrategia

Kuinka tekoälyn kanssa päästään alkuun? Missä kunnossa yrityksen data on tällä hetkellä?

Ensimmäinen askel minkä tahansa tekoälyä hyödyntävän projektin pariin, tulisi olla datan auditointi. Mitä dataa on jo, mitä dataa halutaan ja mitä ongelmaa ratkaistaan. Tämän jälkeen voidaan tehdä suunnitelma:

  • miten dataa kerätään lisää
  • mistä kanavista kerätään
  • miten dataa käsitellään
  • 2

    Tiedonkeruu

    Organisoitu ja mietitty tiedonkeruu voi säästää suurelta työmäärältä ja ongelmilta, jotka voivat tulla vastaan data-analyysia tehdessä. Siksi sekä tiedonkeruu, että data-analyysi on hyvä tehdä yhdessä asiantuntijan kanssa.

    Huonosti rakennetun datan ongelmia voivat aiheuttaa:

  • huonojen datarakenteiden yhdistely
  • suuri datan siivoustarve
  • huomiotta jätettyjen tietojen täydentäminen
  • 3

    Analytiikka

    Hyvä analytiikka lähtee oikeista kysymyksistä, joiden perusteella tutkitaan yritykselle hyödyllisiä näkökulmia ja tuloksia.

    Analytiikka voidaan jakaa yhteensä nejään eri tasoon.

  • kuvaileva analytiikka
  • diagnosoiva analytiikka
  • ennustava analytiikka
  • ohjaileva analytiikka
  • 4

    Koneoppiminen

    Koneoppimista hyödyntävät järjetelmät, parantavat suorityskykyä tietyssä tehtävässä sitä mukaa kun kokemusta & dataa kertyy. Koneoppiminen edellyttää siis lähes aina myös tilastollista päättelyä. Koneoppiminen vaatii suurta datamäärää, eikä se siksi ole aina hyödynnettävissä heti.

    Koneoppimista hyödyntäviä teknologioita:

  • hakukoneet (esim. Google)
  • suositusalgoritmit (esim. Spotify)
  • roskasuodattimet (esim. sähköposti)
  • Tekoäly-asiantuntijuus Ambientialla

     

    Miten tekoäly hyödyttää sinun liiketoimintaasi? Pyydä konsultaatio!

    Blogissa:

    Näin tekoäly (AI) mullistaa arkemme – Osa 1: Terveydenhuolto

    11.09.2019

    On jo pitkään povattu, että tekoäly tulee vaikuttamaan aivan jokaiseen toimialaan. Mutta miten tekoäly muuttaa arkeamme käytännössä? Eri alojen tulevaisuudennäkymiin liittyy uhkia, mutta ennen…

    Lue lisää

    ”AI vie työpaikkasi” – ja neljä muuta myyttiä tekoälystä

    12.08.2019

    Tekoälystä on tullut muotisana, jota viljellään paljon, vaikkei edes tiedettäisi, mistä puhutaan. Siksi tekoälyyn liittyy monenlaista virheellisiä luuloja, spekulointeja ja turhia pelkoja. Tässä siis…

    Lue lisää

    Kerää dataa, automatisoi rutiinit – ja anna sitten tekoälyn mennä tunteisiin

    22.05.2019

    Service Deskien arvostus on varsinkin viimeisen viiden vuoden aikana kivunnut lähemmäs sitä, mikä sen asiakaspalvelun ammattilaisen silmin katsottuna olisi aina pitänytkin olla. Asiakaskokemuksen otettua…

    Lue lisää

    Ota yhteyttä ja kysy lisää

    Jan Valkonen

    Jan Valkonen