Mitä AI mahdollistaa yrityksille datan hyödyntämisessä ja ennen kaikkea miten?
Tämä kysymys on monien yrityspäättäjien pöydällä juuri nyt. Tavoite on selkeä: tekoälyn tulee auttaa hyödyntämään dataa prosessien kehittämisessä ja paremman päätöksenteon tukena. Polku tähän tavoitteeseen on kuitenkin monille vielä sumun peitossa. AI ja data tuovat arvoa vasta, kun ne sidotaan oikeisiin liiketoiminnan kysymyksiin.
Tekoäly tuo täysin uusia mahdollisuuksia datan ja analytiikan hyödyntämiseen liiketoiminnassa. Sen avulla datan jalostaminen tehostuu, ja tiedon hyödyntäminen esimerkiksi myynnin, tuotannon, talouden ja HR-toimintojen kehittämiseen on mahdollista aivan eri tavoin kuin aiemmin. Tapauskohtaiset mallit voivat ratkaista tarkasti rajattuja haasteita, kun taas teknologiaan integroitu tekoäly mahdollistaa laaja-alaisen hyödyntämisen eri tehtävissä.
“Pengonilla olemme nähneet, kuinka monissa yrityksissä on tehty jo isojakin hankkeita tekoälyn hyödyntämiseksi liiketoiminnassa ja sen eri osa-alueilla. Trendi on selkeä ja AI-ratkaisut tulevat olemaan yhä vahvempi osa yritysten toimintoja. Samaan aikaan olemme kuitenkin törmänneet myös suureen epätietoisuuteen, ja monissa yrityksissä koetaan, että aloittaminen ja selkeän suunnan löytäminen on haastavaa”, Pengonin MS Solution Engineer Tatu Rintamäki nostaa esille.
Usein vaikeaksi osoittautuu sen tunnistaminen, mitä tarkoitusta tekoälyn tulisi palvella, mitä sen keinoin halutaan ratkaista ja mitä tapoja toteuttamiseen on? Paine löytää ratkaisuja on kova – tekoälyä tulisi pystyä hyödyntämään aiempaa monipuolisemmin tiedon jalostamisessa, jotta yrityksissä voidaan hyödyntää liiketoimintakriittistä dataa päätöksenteossa ja operatiivisessa toiminnassa.
Usein datan määrä itsessään ei ole haaste – dataa on, mutta se on hajallaan eri järjestelmissä, sen laatu voi vaihdella ja prosessit luotettavan sekä helposti hyödynnettävän tiedon saamiseksi ovat puutteelliset. Myöskään sen hyödyntämisen polku ei ole piirtynyt selkeäksi.
Modernit AI-ratkaisut tuovat konkreettisia hyötyjä, mutta niiden saavuttaminen edellyttää riittävää, oikeaa ja laadukasta dataa.
Jotta analytiikassa voidaan käyttää tekoälyä datan jalostamiseen ja liiketoiminnan kannalta kriittisen tiedon tuottamiseen, tarvitaan ennen kaikkea selkeä liiketoimintakysymys ja siihen liittyvää, tarkoituksenmukaista dataa. Olennaista ei ole datan määrä vaan sen relevanssi, laatu ja yhtenäisyys: tiedon tulee olla mahdollisimman eheää, ajantasaista ja johdonmukaista.
”Tärkeä osa prosessia on myös ymmärtää liiketoiminnallisen tarpeen, käytettävissä olevan datan ja lopputuloksen väliset suhteet. Se data, jota halutaan käyttää, ei välttämättä suoraan ratkaise ydinongelmaa, vaan ratkaisu pitää löytää muuta reittiä pitkin”, Rintamäki toteaa.
Kun yrityksessä on määritelty, mitä ongelmaa halutaan ratkaista AI:n avulla, tulee katsoa yrityksen tarvetta monesta eri näkökulmasta ja tunnistaa, mihin dataan vastauksen tulee perustua. Vasta silloin tekoälyllä voidaan luoda toimivia ratkaisuja.
Usein tarvitaan riittävän pitkä historiallinen aikajänne, jotta mallit pystyvät tunnistamaan trendejä ja vaihteluita, ja parhaat tulokset syntyvät yhdistämällä eri lähteistä tulevaa dataa. Tyypillinen haaste ei ole datan puute, vaan sen hajanaisuus eri järjestelmissä, mikä edellyttää toimivaa tiedonhallintaa ennen tekoälyn laajempaa käyttöönottoa.
Yrityksen eri toiminnoissa data ja sen laajamittainen hyödyntäminen ovat merkittävässä roolissa kehittämisen, resurssien optimoinnin ja tuloksellisuuden vahvistamisen näkökulmasta. Kun tekoäly on integroituna data-analytiikan työkaluissa, saadaan tekoälystä helposti hyödynnettävä arjen työn tuki.
Esimerkiksi myynnin analytiikka auttaa parantamaan myynnin tuloksia, kun selkeän kokonaiskuvan ja kehityskohteiden näkemisen myötä toimet voidaan suunnata oikein ja tehostaa päätöksentekoa. Edistyksellinen myynnin analytiikka ratkaisee myös tuotannon ja varaston optimoinnin haasteita, joiden ratkomisessa esimerkiksi ennustemalleilla voi olla tärkeä rooli.
AI auttaa priorisoimaan päätöksentekoa ja antaa vastauksia siihen, mihin aikaa kannattaa käyttää, missä on riskejä tai kasvupotentiaalia ja mitä kannattaa tarjota seuraavaksi.
AI:n avulla dataa voidaan hyödyntää mm.
HR-analytiikka puolestaan koostaa eri järjestelmissä sijaitsevan datan selkeäksi ja hyödynnettäväksi tiedoksi, joka tukee päätöksentekoa, resurssien viisaampaa käyttöä ja henkilöstön työhyvinvointia. Tekoälyn avulla datasta saadaan enemmän irti esimerkiksi ennakoimalla henkilöstöriskejä, tukemalla rekrytointeja sekä tunnistamalla varhain sitoutumisen ja hyvinvoinnin muutossignaaleja.
Databricks-alusta on helposti eri tarpeisiin skaalautuva ja kustannustehokas teknologia, jossa tekoäly on automaattisesti mukana eri toiminnoissa. Se mahdollistaa niin tietoturvallisen keskustelun yrityksen oman datan kanssa ja nopean raportoinnin kuin omien AI-agenttien rakentamisen.
Databricksin käyttöönotto tuo yritykselle lisää resursseja ja mahdollistaa ketterän tekoälyn käyttöönoton ilman, että kaikkea jo olemassa olevaa teknologiaa tarvitsee uudistaa alusta asti.
“Yksi konkreettinen esimerkki datan ja tekoälyn hyödyntämisestä on myynnin ja varaston yhteisen ennustemallin rakentaminen. Sen avulla voidaan arvioida, miten eri tuotteiden myynti kehittyy eri ajanjaksoina ja kuinka paljon varastoon tarvitaan tavaraa. Ennustemallin opettamiseen hyödynnetään yrityksen olemassa olevaa myynti- ja varastodataa”, Rintamäki kuvailee.
Kun varastosaldoja voidaan optimoida tehokkaasti ennakkoon, vältetään rahan kiinnittäminen liian isoihin varastoihin tai tilanteita, joissa kysyntää olisi enemmän kuin mitä voidaan toimittaa. Tämä on yksi tulokulma – arjessa ennusteita voidaan hyödyntää laajasti erilaisten kehityssuuntien näkemiseen ja vaihtoehtojen kartoittamiseen.
Pengon Foresight on palvelu, jonka avulla koneoppiminen ja generatiivinen tekoäly valjastetaan tuottamaan ennusteita ja skenaarioita, jotka antavat selkeää suuntaa tulevaisuutta koskeville päätöksille. Palvelussa hyödynnetään Databricks-alustaa, joka laajentaa tekoälyn käyttömahdollisuuksia ja nopeuttaa sen käyttöönottoa. Foresight on kevyt ratkaisu ennusteiden luomiseen – prosessi on valmiiksi mietitty ja ennusteiden luomisen malleja on määritelty valmiiksi.
Pengon auttaa löytämään askeleet ja suunnan AI:n ja datan hyödyntämiseksi liiketoiminnassa. Autamme näkemään, kuinka yksinkertaisillakin ratkaisuilla saadaan merkittäviä hyötyjä liiketoimintaan. AI- käyttötapausten määrä ja mahdollisuudet ovat valtaisat, mutta sen hyötyjä voidaan realisoida vaihe vaiheelta, jotta hankkeissa säilytetään kustannustehokkuus ja käytännönläheisyys.
Nivomme yhteen datan, tekoälyn ja liiketoiminnallisen ymmärryksen, mikä tukee toiminnan kriittisimpien haasteiden ratkaisua ja vahvistaa nykyisten toimien kehittämistä sekä yrityksen kasvua.