Tekoäly on monessa organisaatiossa korkealla agendalla. Siltä odotetaan parempaa tuottavuutta, älykkäämpää automaatiota, nopeampaa tiedon löytämistä ja parempaa päätöksentekoa. Silti monessa yrityksessä tekoälyhankkeet jäävät lupaavista demoista huolimatta kauas todellisesta liiketoiminta-arvosta.
Syy on usein hyvin käytännöllinen: tekoäly on vain niin hyvä kuin data, jota se pystyy hyödyntämään ja ymmärtämään.
Jos yrityksen data on hajanaista, epäyhtenäistä, vanhentunutta, päällekkäistä tai vaikeasti saavutettavaa, edes kehittyneet tekoälyratkaisut eivät pysty tuottamaan luotettavia tuloksia. Ja jos tekoälyn ohjausmallit, vastuut ja pelisäännöt ovat epäselviä, siitä tulee nopeasti vaikeasti hallittava, vaikeasti skaalautuva ja vaikeasti luotettava.
Siksi data foundation ja AI governance eivät ole sivuteemoja. Ne ovat onnistuneen yritystason tekoälyn perusta.
Useimmilla organisaatioilla on jo valtavasti dataa. Ongelma ei yleensä ole datan puute, vaan se, että data on hajallaan SAP- ja non-SAP-järjestelmissä, dokumenteissa, integraatioissa, prosesseissa ja erilaisissa liiketoimintasovelluksissa.
Toisin sanoen data on olemassa, mutta se ei vielä ole "AI-ready".
Ilman oikeaa perustaa tekoäly voi hakea tietoa vääristä lähteistä, käyttää heikkolaatuista dataa tai tuottaa vastauksia ilman liiketoimintakontekstia. Tämä näkyy nopeasti siinä, että lopputulokset eivät ole riittävän tarkkoja, hyödyllisiä tai luotettavia käytännön työssä.
Samalla myös AI governance on noussut yhä tärkeämmäksi. Kun tekoäly siirtyy kokeiluista osaksi päivittäistä toimintaa, organisaatioiden täytyy pystyä vastaamaan käytännön kysymyksiin:
Yritystason tekoäly ei siis ala pelkästään teknologiasta. Se alkaa datasta ja hallintamalleista, jotka tekevät teknologiasta käyttökelpoista.
Vahva data foundation ja käytännöllinen AI governance eivät ole vain teknisiä kehitystoimia. Niillä on suora vaikutus siihen, kuinka paljon liiketoimintahyötyä tekoälystä voidaan saada.
Parempi data tuottaa parempaa tekoälyä. Kun data on laadukkaampaa, yhtenäisempää ja sidottu oikeaan liiketoimintakontekstiin, myös tekoälyn tuottamat vastaukset ja ehdotukset ovat tarkempia ja hyödyllisempiä.
Kun datalähteet, omistajuudet ja pelisäännöt ovat selkeämmät, tekoälyhankkeita on helpompi viedä keskusteluista pilotointiin ja tuotantokäyttöön.
AI governance auttaa määrittämään vastuut, käyttöoikeudet, valvontapisteet ja hyväksyttävät toimintamallit. Tämä vähentää epävarmuutta ja helpottaa tekoälyn käyttöönottoa hallitusti.
Kun lähtökohtana ovat prosessit, liiketoiminnan pullonkaulat ja aidot kehityskohteet, tekoälyä ei rakenneta vain teknologian vuoksi, vaan ratkaisemaan oikeita ongelmia.
Kun tekoäly rakennetaan vahvemman perustan päälle, pilotit ovat todennäköisemmin skaalattavissa ja niistä syntyy pitkäjänteistä liiketoimintahyötyä.
Vahva data foundation tarkoittaa sitä, että organisaation data saadaan sellaiseen kuntoon, että tekoäly voi käyttää sitä tarkoituksenmukaisesti, turvallisesti ja liiketoimintaa tukevalla tavalla.
Käytännössä tämä tarkoittaa muun muassa sitä, että:
Tämä on erityisen tärkeää yritysympäristöissä, joissa tekoälyn täytyy toimia eri toimintojen, prosessien ja järjestelmien yli — ei vain yksittäisen datalähteen varassa.
Käytännössä tämä tarkoittaa muun muassa sitä, että:
Tämä on erityisen tärkeää yritysympäristöissä, joissa tekoälyn täytyy toimia eri toimintojen, prosessien ja järjestelmien yli — ei vain yksittäisen datalähteen varassa.
AI governance kannattaa nähdä mahdollistajana, ei jarruna.
Sen tavoitteena on tehdä tekoälyn käytöstä hallittua, vastuullista ja liiketoiminnan näkökulmasta kestävää. Käytännössä tämä voi tarkoittaa esimerkiksi:
Tavoitteena ei ole rakentaa raskasta byrokratiaa, vaan varmistaa, että tekoälyä voidaan käyttää luottamuksella myös silloin, kun sen rooli kasvaa.
Neomore auttaa organisaatioita rakentamaan perustan, jonka päälle yritystason tekoäly voi oikeasti onnistua.
Tarjoomamme yhdistää data managementin, enterprise architecture -osaamisen, AI advisoryn ja käytännön pilotoinnin yhdeksi kokonaisuudeksi, joka auttaa siirtymään tekoälyambitiosta todellisiin tuloksiin.
Tähän kuuluu esimerkiksi:
Käytännössä tämä tarkoittaa sitä, että autamme asiakkaita vastaamaan kysymyksiin, jotka usein hidastavat tekoälyn etenemistä:
Yritystason tekoäly tarvitsee muutakin kuin kiinnostuksen uusia teknologioita kohtaan. Se tarvitsee ymmärrystä prosesseista, arkkitehtuurista, datasta ja käytännön toteutuksesta.
Siinä Neomoren vahvuus näkyy.
Yhdistämme syvän SAP-osaamisen laajempaan data-, analytiikka- ja tekoälyosaamiseen. Ymmärrämme, että tekoäly ei tuota arvoa irrallaan, vaan vasta silloin, kun se kytkeytyy oikeisiin liiketoimintaprosesseihin, luotettavaan dataan ja käytännölliseen delivery-malliin.
Miksi tämä on asiakkaille relevanttia:
Kun tavoitteena on rakentaa tekoälyä, joka toimii oikeassa yritysympäristössä, tällä yhdistelmällä on merkitystä.
Jos tekoäly on organisaatiossanne ajankohtainen teema, kannattaa pysähtyä yhden peruskysymyksen äärelle:
Onko dataperusta valmis siihen, että tekoäly voi tuottaa oikeaa liiketoiminta-arvoa?
Jos vastaus ei ole vielä selvä, oikea seuraava askel ei välttämättä ole uusi demo tai uusi käyttötapauslista. Se voi olla data foundationin ja AI governancen laittaminen kuntoon.
Haluatko keskustella siitä, miltä AI:lle valmis data ja käytännöllinen AI governance voisivat näyttää teidän ympäristössänne? Ota yhteyttä Neomoreen.