Tekoäly käyttöön kustannustehokkaasti

Tekoälykeskustelussa termit sekoittuvat usein iloisesti keskenään ja aihealue kuulostaa vaikeammalta kuin se oikeasti onkaan. Usein tekoälystä puhuttaessa on kyse suhteellisen helposti datan avulla toteutettavista asioista, kuten vaikkapa kaupan tarjonnan parantamisesta.

Data avaa niin uusia mahdollisuuksia kuin vaatimuksiakin

Kun puhutaan tekoälystä, puhutaan yleensä datan automatisoinnista ja koneoppimisesta. Tekoäly on ennen kaikkea erittäin tehokas algoritmi, joka laskee ja automatisoi sille syötettyä dataa. Data antaa arvokasta tietoa bisneksen erityispiirteistä, ja siksi dataan pureutumalla voidaan löytää niin uusia liiketoiminnan kasvunpaikkoja kuin säästökohteitakin.

Tekoäly tarvitsee polttoaineekseen suuret määrät dataa. Datan määrä ei yleensä ole ongelma, sillä yrityksissä kertyy automaattisesti valtavan paljon erilaista dataa koko ajan. Yleisiä ongelmia ovat sen sijaan väärä sijainti, huono laatu tai se, ettei kertyvää dataa osata hyödyntää. Monet projektit jäävät yksittäisten, pistemäisten toteutusten asteelle koko hankintaketjuun vaikuttamisen sijasta.

Datan hyödyntämisen tasossa on lisäksi suuria alakohtaisia eroja. Hyvä esimerkki datan avulla tehdystä käyttöasteen optimoinnista on lentokone, joka on niin älykäs, että se osaa tilata itselleen uuden varaosan rikkoutuneen tilalle.

Moni ala ja yritys on vielä kaukana datan hyödyntämisestä tällä asteella, mutta valmistautuminen kannattaa aloittaa jo nyt. Dataohjatussa tulevaisuudessa tuotoille halutaan maksimaalinen hyötysuhde, mikä tarkoittaa myös tuotteiden käyttöasteen hiomista huippuunsa.

Mikä estää keräämästä ja hyödyntämästä dataa?

Dataa on nykyisin valtava määrä, ja lisäksi se on myös paremmin saavutettavissa, muun muassa GDPR:n ansiosta. Eniten datan hyödyntämistä estää kuitenkin se, että sitä ei kerätä koherentissa muodossa, tai sitä ei voida tai haluta liittää yhteen eri lähteistä.

Juuri datan siiloutuminen on yksi pahimmasta esteistä datan täysimittaiselle hyödyntämiselle. Esimerkiksi käy sähköyhtiö, joka kerää tietoa muun muassa käyttöpaikoista, mutta tätä dataa hyödynnetään vain laskutuksessa. Todellisuudessa tämä data kertoo paljon enemmän, kuten milloin kotitaloudessa käydään saunassa. Tällaisen sähkönkulutuspiikin havaitsemisen jälkeen koneen voi opettaa vaikka napsauttamaan kyseisen kotitalouden saunan automaattisesti päälle oikeaan aikaan.

Moni myös luulee, että data on samanlaista eri paikoissa, mutta niin ei suinkaan ole. Datan välistä puuttuu usein yhteinen nimittäjä: esimerkiksi verkkosivun kävijöitä ei saada yhdistettyä verkkokaupan kävijöihin. Etenkin Euroopassa kiristetty yksityisyydensuoja estää keräämästä näitä yhteisiä datanimittäjiä.

Tehokkuutta pilven ja avoimen lähdekoodin avulla

Tekoäly tulee avuksi silloin, kun yrityksellä on olemassa suuri määrä dataa, mutta ei oikein ajatusta siitä, mitä sillä voisi tehdä.

Kun eri osastojen datat kytketään yhteen, ja niitä katsotaan kokonaisuutena, voidaan selvittää, mitä datasta voisi saada aikaiseksi liiketoiminnan kasvua tukemaan. Mikäli omat resurssit eivät riitä tämän potentiaalin kartoittamiseen, kannattaa kääntyä kumppanin puoleen.

Datan keruun ja yhdistämisen lisäksi on hyvä huomioida, että automaattisesti käsitelty data vie valtavasti tilaa. Suosittelemme julkisiin pilvipalveluihin tehtyjä toteutuksia, joissa laajoja datamassoja voidaan tallentaa ja käsitellä kustannustehokkaasti.

Julkisista pilvistä löytyy myös valmiita ja valmiiksi opetettuja rajapintoja suosituimpien tekoälyratkaisujen, kuten äänen- tai kuvantunnistuksen, toteutukseen.

Vaihtoehtoisesti voidaan hyödyntää avoimen lähdekoodin työkaluja, joilla saadaan skaalautuvia alustoja tai valmiita kirjastoja räätälöidympien toteutusten tekemiseen. Myös tässä asiassa kumppani voi olla tarpeen.

Isojen pilvipalvelujen AWS:n, Googlen ja Azuren kaupallisia tekoälypalveluita voi myös käyttää, jos projektin kustannukset sallivat. Kustannustehokkaampi vaihtoehto on kuitenkin rakentaa pilveen oma tekoäly, jonka voi räätälöidä omaan tarpeeseen sopivaksi. Sopivan kumppanin avulla voi ripeästikin luoda omiin tuotantojärjestelmiin kytkettävän alustan, jonka avulla päästään heti keräämään ja analysoimaan dataa. Tämän datan pohjalta voidaan kehittää kokonaan uusia tuotteita tai palveluja.

Tämän päivän data voi johtaa huomisen ratkaisuihin

Pilven ja avoimen lähdekoodin työkalujen ansiosta tekoälyprojektit eivät ole niin kalliita ja monimutkaisia toteuttaa kuin usein kuvitellaan. Tärkeintä on ymmärtää relevantin ja laadukkaan datan keruun merkitys. Yritysten kannattaakin kerätä dataa ennakkoluulottomasti jo nyt, vaikka sitä voitaisiin soveltaa vasta tulevaisuuden markkinoilla. Paras keino turvata digitaalinen kasvu tulevaisuudessa on ottaa oma data haltuun jo tänään.

Ota meihin yhteyttä, kun haluat selvittää, mitä datallasi voidaan tehdä.

Lue lisää: Älykkäät palvelut tekevät digikokemuksesta sujuvan

Ajatuksiaan jakoi