Datamaturiteetin paradoksi: data vaatii käyttäjiä, käyttäjät vaativat dataa
Datamaturiteetin kehän purkaminen tekoälyssä
Olin viime viikolla AI & Business Strategies 2025 -tapahtumassa. Useampi puhuja korosti datamaturiteetin merkitystä tekoälyn onnistuneelle käyttöönotolle. Samalla todettiin, että käyttäjien varhainen osallistuminen on kriittistä maturiteetin kehittämiselle.
Tässä piilee kiinnostava kehämäinen ongelma: datamaturiteetti vaatii käyttäjiä, käyttäjät vaativat toimivia ratkaisuja, toimivat ratkaisut vaativat datamaturiteettia.
Kolme havaintoa tämän kehän purkamisesta:
1. Maturiteetti ei tarkoita täydellisyyttä. Yksi puhuja totesi osuvasti: "Älä odota täydellistä dataa, se tulee aina olemaan rajoittunut." Data-maturiteetti ei ole binäärinen tila vaan jatkumo. Organisaatiot voivat aloittaa rajatulla, epätäydellisellä datalla ja kasvattaa datan maturiteettia samalla kun saavat kokemusta datan todellisesta käytöstä. Kriittistä on tunnistaa se, milloin data on riittävän hyvää oppimisen mahdollistamiseksi.
2. Kontekstin saatavuus ratkaisee enemmän kuin datan määrä. Toistuvasti kuulin: "AI lacks context – the better data context you can provide, the better results you get." Organisaatio voi olla datakypsä teknisesti, mutta jos relevantti konteksti – liiketoimintasäännöt, asiakashistoria, toimialan erityispiirteet – ei ole tekoälyn saatavilla, tulokset jäävät pinnallisiksi. Context engineering eli laajemman asiayhteyden ja rakenteen tarjoaminen tekoälylle nousee ratkaisevaksi.
3. Iteraationopeus on tärkeämpää kuin täydellisyys. Kun iteraationopeus kasvaa, organisaatiot voivat testata ja oppia nopeasti ilman että kaikkien datan pitää olla ensin täydellisen valmiina. Tämä mahdollistaa varhaisen käyttäjäosallistumisen ja maturiteetin kasvattamisen käytännön kautta teorian sijaan. Yksi puhuja vertasi: "Miten otat hyvän valokuvan? Ota 100 kuvaa, poista 99 huonointa. Sinulla on yksi hyvä kuva." Sama logiikka pätee tekoälyprojekteihin – maturiteetti syntyy tekemisestä, ei suunnittelusta.
Kiinnostavaa kyllä, teknologian omaksumisen klassinen Gaussin käyrä pätee myös tekoälyyn: kriittisin vaihe on ensimmäisten 16% (innovaattorit ja varhaiset omaksujat) saaminen mukaan. Tämä vaatii esteiden poistamista ja kannustamista – ei täydellistä datamaturiteettia. Kun varhainen massa saadaan liikkeelle, maturiteetti kehittyy orgaanisesti heidän kokemustensa kautta.
Menestyneet organisaatiot eivät ratkaise tätä kehää odottamalla täydellistä datamaturiteettia. Ne tunnustavat maturiteetin puutteet, aloittavat rajatulla datalla ja kasvattavat maturiteettia systemaattisesti käytännön oppien kautta. "Garbage in, garbage out" -periaate pätee edelleen, mutta "riittävän hyvä sisään" voi mahdollistaa nopeamman hyötyjen saavuttamisen ja tuottaa arvokasta oppimista.
Ehkä kysymys ei olekaan "milloin olemme tarpeeksi kypsä aloittamaan" vaan "miten kasvatamme maturiteettia samalla kun aloitamme"?
Miten teidän organisaatiossanne puretaan datamaturiteetin ja käyttöönoton välistä kehää?
#TekoälyStrategia #DataMaturiteetti #IteratiivinenKehitys #AINordic
Marko Paananen
Strateginen tekoälykonsultti ja digitaalisen liiketoiminnan kehittämisen asiantuntija yli 20 vuoden kokemuksella. Auttaa yrityksiä muuttamaan tekoälyn mahdollisuudet mitattavaksi liiketoiminta-arvoksi.
Seuraa LinkedInissä →Aiheeseen liittyvät ajatukset
Rakennettu sopeutumaan: Mitä jalkapallo opettaa meille tekoälyn muutoksesta
Tekoäly muuttaa liiketoiminnan sääntöjä pelin ollessa käynnissä. Ei uusi työkalu vaan perustavanlaatuinen muutos. Menestyvät organisaatiot eivät ole niitä, joilla on tekoälystrategia, vaan ne, jotka on rakennettu sopeutumaan kun kilpailudynamiikka muuttuu niiden jalkojen alla.
Varjo-tekoäly: Kolme kriittistä riskiä yrityksille
Työntekijät jakavat yhä enemmän arkaluonteista dataa tekoälytyökaluille henkilökohtaisilla tileillä IT-valvonnan ulkopuolella.
Autonomiset tekoälyagentit: Hyödyt ja piilevät riskit
Autonomiset tekoälyagentit siirtävät työn painopisteen iteroinnista tavoitteiden määrittelyyn ja arviointiin. Riskinä on pinnallinen mutta uskottavalta näyttävä sisältö.
Kiinnostuitko aiheesta?
Ota yhteyttä keskustellaksesi yrityksesi tekoälystrategiasta.