Miten tekoälyä kannattaa hyödyntää liiketoiminnassa datan ja analytiikan näkökulmasta – ja etenkin: mitä uutta agentit tuovat tähän kokonaisuuteen? AI on jo muuttanut tapaa, jolla dataa analysoidaan ja hyödynnetään työn tukena sekä päätöksenteossa. Tekoälyagentit laajentavat datan hyödyntämisen ja prosessien tehostamisen mahdollisuuksia entisestään: ne eivät ainoastaan tuota vastauksia, vaan myös toimivat, automatisoivat ja kehittävät prosesseja itsenäisesti.
Yrityksille tämä tarkoittaa siirtymää perinteisestä datan hyödyntämisestä ja analytiikasta kohti aidosti älykästä ja proaktiivista toimintaa. Kehitystä voidaan hahmottaa vaiheittain:
“Keskeistä on ymmärtää keskustelupohjaisten tekoälyavustajien ero agentteihin: siinä missä chat-pohjainen AI-työkalujen käyttö auttaa käyttäjää tiedon tuottamisessa, agentti voi toimia tämän tiedon pohjalta ja käyttää sovelluksia itsenäisesti kuten ihminen”, Pengonin MS Solution Engineer Tatu Rintamäki taustoittaa.
Käytännössä agentti voi hakea ja yhdistää dataa eri järjestelmistä, tunnistaa poikkeamia ja reagoida niihin sekä ehdottaa tai käynnistää toimenpiteitä. Tämä muuttaa analytiikan roolia passiivisesta raportoinnista aktiiviseksi tekemisen tueksi.
Liiketoiminnan kehittämisen ja johtamisen näkökulmasta agenttien merkittävä hyöty saadaankin prosessien automatisoinnin kautta. Tämä mahdollistaa resurssien järkevämmän hyödyntämisen ja kustannussäästöt, kun manuaalisten työvaiheiden vaatima aika voidaan käyttää tuottavampaan tekemiseen. Tästä hyvänä esimerkkinä on dokumentointi, kuten Rintamäki havainnollistaa:
“Tietovirtojen ja analytiikkaratkaisujen dokumentointi on perinteisesti ollut aika hidas ja työläs vaihe, mutta agenttien myötä sitä voidaan automatisoida ihan eri tavalla. Samalla sen merkitys on kasvanut – dokumentaatiota ei tehdä enää pelkästään ihmisille, vaan yhä enemmän myös agentteja varten. Agenttien tehokas hyödyntäminen datan analysoinnissa edellyttää, että agenteille on kuvattu käytetyt tietolähteet sekä datamallit.”
Dokumentoinnin tarkoitus on tehdä ymmärrettäväksi, mistä tieto tulee ja mitä se tarkoittaa. Se on datan jalostamisen prosessissa vaihe, jotka ei itsessään suoraan tuota liiketoiminta-arvoa, mutta on silti välttämätön luotettavuuden ja läpinäkyvyyden näkökulmasta. Agentit helpottavat kokonaisuuden hahmottamista – niiden avulla voidaan nopeasti tarkistaa, mistä tietty luku on muodostunut tai mitä datapolkuja pitkin tieto kulkee.
“Yksi selkeä ja havainnollistava esimerkki perinteisen AI:n ja agenttien hyödyntämisen eroista on liiketoiminnan mittareiden suunnittelu. Tekoälyltä voidaan kysyä, mitkä ovat liiketoiminnan kannalta relevantteja mittareita. Agentti menee askeleen pidemmälle; se voi itsenäisesti käydä läpi yrityksen dataa ja arvioida, onko mittareihin tarvittavaa dataa saatavilla tai mitä mittareita nykyisestä datasta voidaan muodostaa. Agentti osaa myös ehdottaa, miten datapuutteita voidaan ratkaista”, Rintamäki kertoo.
Mittarit ovat keskeinen osa johtamista, koska ne tekevät liiketoiminnasta näkyvää ja ohjattavaa. Ne auttavat ymmärtämään, missä mennään suhteessa tavoitteisiin, mihin suuntaan kehitytään ja mihin toimenpiteet kannattaa kohdistaa.
Mikäli mittareiden data on puutteellista, menetetään kriittistä tietoa, mikä vaikuttaa sekä akuuttien toimenpiteiden toteuttamiseen että ennakoivaan johtamiseen. Kun agentti selvittää, mitä dataa on käytettävissä ja mikä on sen laatu, voidaan liiketoiminnan mittareita suunnitella realistisemmin ja lopputulos on laadukkaampi.
Vaikka agenttien mahdollisuudet ovat lähes rajattomat, käyttöönotossa korostuu hallittu eteneminen.
“Pienet kokeilut ovat helppo tapa lähteä liikkeelle, mutta isompia kokonaisuuksia kannattaa rakentaa harkiten ja vaiheittain. Muuten riskinä on, että ratkaisuista tulee liian monimutkaisia – pahimmillaan sellaisia, joita vain agentti itse osaa käyttää. Hallittavuuden pitää säilyä aina ihmisellä”, Rintamäki painottaa ja jatkaa:
“Tulee myös tunnistaa, mitä prosesseja agentti data-analytiikassa palvelee ja miten, sekä miten prosesseja voidaan agenttien myötä muuttaa. Tämä vaatii strategista ajattelua – ja tässä me voimme asiakkaitamme auttaa. Jos data-analytiikan mahdollisuudet ja prosessit eivät ole syvintä osaamista, voi olla vaikea tunnistaa niitä kohtia, missä agentit saadaan tuottamaan liiketoiminnallista hyötyä.”
Hallittavuuden näkökulmasta AI-ratkaisujen ja agenttien hyödyntäminen data-analytiikassa edellyttää myös yhteisiä toimintasääntöjä. Jotta agentit saadaan osaksi yrityksen infraa, tulee pitää huoli riittävästä suunnittelusta, yhtenäisyydestä ja agentin autonomian määrittelystä.
“Ohjeet eivät ole vain ihmisille, vaan myös agentit pitää ohjeistaa oikealla tavalla”, Rintamäki korostaa.
Tämä on äärimmäisen tärkeä vaihe agenttien käyttöönotossa, jotta vältetään liiketoiminta- ja tietoturvariskit. Agenttien käyttöoikeudet, rajat ja vastuut on määriteltävä tarkasti. Lisäksi agenttien käyttö edellyttää valvontaa.
Data-analytiikassa agentit eivät korvaa asiantuntijoita, mutta ne muuttavat työn luonnetta. Kun rutiinit automatisoituvat, asiantuntijoiden rooli siirtyy enemmän kehittämiseen ja päätöksenteon tukemiseen. Samalla prosessit nopeutuvat ja data-analytiikan tuomat liiketoimintahyödyt realisoituvat aiemmin:
“Hyvä esimerkki agenttien tuomasta nopeudesta on erilaiset vikatilanteet. Jos rajapinnasta tuleva data ei esimerkiksi lataudu ja siitä syntyy hälytys, agentti on usein jo ehtinyt selvittää tilannetta ennen ihmistä. Se voi tunnistaa syyn ja antaa valmiin ratkaisuehdotuksen, jota lähdetään viemään eteenpäin”, Rintamäki kuvailee.
Parhaat tulokset syntyvät, kun kokenut data-analytiikko ja hyvin suunniteltu agentti toimivat työparina, kuten Rintamäki on konkreettisesti nähnyt oman työnsä kautta: “Kokenut data-analyytikko ja agentti on yhdistelmä, jolla voidaan toteuttaa jo paljon – enää ei tarvita huippukoodaria, että prosesseja saadaan toteutukseen.”
Teknologinen kehitys on tehnyt agenttien hyödyntämisestä huomattavasti aiempaa helpompaa. Esimerkiksi MCP (Model Context Protocol) mahdollistaa tekoälyn kytkemisen eri järjestelmiin standardoidulla tavalla. Käytännössä tämä tarkoittaa, että dataa voidaan yhdistää eri lähteistä ilman monimutkaisten integraatioiden rakentamista.
Moderneissa data-alustoissa tekoäly ja agentit on kytketty osaksi kokonaisuutta, jolloin niiden hyödyntäminen on huomattavasti suoraviivaisempaa. Sen sijaan, että yrityksessä on erikseen datalle ja analytiikalle omat järjestelmänsä sekä erilliset integraatiot AI-työkalujen kanssa, riittää yksi alusta.
Databricks on älykäs data-alusta ja esimerkki teknologiasta, joka mahdollistaa muiden edistyksellisten toiminnallisuuksien lisäksi myös agenttien
AI ja agentit tuovat dataan perustuvaan johtamiseen lisää vaikuttavuutta. Ne tuovat mukanaan nopeutta, ennakoivuutta ja läpinäkyvyyttä, mutta ennen kaikkea ne mahdollistavat siirtymän reaktiivisesta toiminnasta kohti jatkuvasti kehittyvää ja ennakoivaa liiketoimintaa.
Tästä yhdistelmästä syntyy vaikuttavuutta, joka parhaimmillaan näkyy kasvavana myyntinä, parempana asiakaskokemuksena ja resurssien tuottavuuden kehittymisenä.
“Agentit data-analytiikkatyökaluissa on vielä varsin uusi ja tuore juttu, juuri nyt on oikea hetki rakentaa osaamista niiden hyödyntämiseen”, Rintamäki huomauttaa. Yritykset, jotka tarttuvat mahdollisuuteen aikaisessa vaiheessa, vahvistavat kilpailukykyään etulinjassa suhteessa muihin.