Kolme tasoa yrityksen tekoälykäytössä
Kolme tasoa yrityksen tekoälykäytössä
OpenAI julkaisi joulukuussa ensimmäisen "State of Enterprise AI" -raporttinsa, jossa analysoitiin miljoonan yritysasiakkaan käyttödataa. Raportti paljastaa, miten tekoälyn käyttöönotto jakautuu - ja miksi erot ovat niin suuria.
Keskivertokäyttäjä säästää 40-60 minuuttia päivässä. Huippukäyttäjät yli 10 tuntia viikossa, eli käytännössä yli työpäivän viikossa. Mistä ero syntyy?
1. Työkalut: Ad hoc -käyttö ilman integraatioita
Tekoälyn käyttö yksittäisenä työkaluna on kaikille tuttua. Tekoälyn avulla kirjoitetaan luonnoksia ja haetaan tietoa. ROI syntyy nopeasti - usein viikoissa.
Mutta tähän moni jää. OpenAI:n raportin mukaan 19 % enterprise-käyttäjistä ei ole koskaan kokeillut data-analyysiä, 14 % päättelykykyisiä malleja (reasoning) ja 12 % hakutoimintoa. Työkalu on käytössä, mutta vain pieni osa sen kyvykkyydestä hyödynnetään.
Tämä on aloitustaso ja arvokas oppimiselle, mutta harvoin riittävä kilpailuedun rakentamiseen.
2. Automaatio: Prosessiin integroitu älykkyys
Seuraavalla tasolla tekoäly liitetään osaksi työnkulkuja. Esimerkiksi liidit kvalifioidaan automaattisesti, dokumentaatio päivittyy projektin mukana ja asiakasviestit luokitellaan ilman manuaalista työtä. ROI siirtyy muutaman kuukauden aikajänteelle.
Tässä kohtaa OpenAI:n datassa näkyy selvä ero: edelläkävijäyritykset lähettävät noin 7× enemmän GPT-viestejä per käyttäjä kuin mediaaniyritykset. He hyödyntävät GPT-teknologiaa huomattavasti laajemmin - esimerkiksi kustomoitujen työkalujen (Custom GPT:t, Projektit) kautta osana vakiintuneita työnkulkuja. He ovat standardoineet AI:n prosesseihin, eivät satunnaiseksi työkaluksi.
Tällä tasolla tekoäly voi jo tuottaa kilpailuetua, jos se kytketään yrityksen uniikkeihin prosesseihin.
3. Agentit: Autonominen toiminta ja päätöksenteko
Kolmannella tasolla tekoäly ei enää vain suorita tehtäviä - vaan päättää, miten tehtävä suoritetaan, tulkitsee tilanteita ja koordinoi tehtäviä järjestelmien välillä. Agentit voivat hoitaa itsenäisesti monivaiheisia prosesseja, kuten prospektointia tai sisäistä analytiikkaa. ROI-aikajänne kasvaa, koska kyse on prosessien uudelleenajattelusta.
OpenAI:n data osoittaa siirtymän: päättelykykyisten kielimallien käyttö on kasvanut 320-kertaiseksi vuodessa. Organisaatiot eivät enää vain kysy tekoälyltä - ne rakentavat järjestelmiä, jotka ajattelevat enemmän.
Tällä tasolla potentiaali kilpailuedun rakentamiseen on suurin: tekoäly mahdollistaa toimintamalleja, joita ei ilman sitä voi toteuttaa.
Organisaation kehityspolku kulkee luontevimmin taso kerrallaan: ensin opitaan työkalujen käyttö, sitten rakennetaan tekoälyä hyödyntäviä automaatioita, ja sen jälkeen otetaan käyttöön agentteja - kun perusta on kunnossa.
Millä tasolla teidän organisaationne toimii - ja mikä estää siirtymistä seuraavalle?
#TekoälyStrategia #EnterpriseAI #DigitaalinenMuutos #HavuAI
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.
Datamaturiteetin paradoksi: data vaatii käyttäjiä, käyttäjät vaativat dataa
Datamaturiteetti vaatii käyttäjiä, käyttäjät toimivia ratkaisuja, ratkaisut datamaturiteettia. Miten purkaa tämä kehä?
Varjo-tekoäly: Kolme kriittistä riskiä yrityksille
Työntekijät jakavat yhä enemmän arkaluonteista dataa tekoälytyökaluille henkilökohtaisilla tileillä IT-valvonnan ulkopuolella.
Kiinnostuitko aiheesta?
Ota yhteyttä keskustellaksesi yrityksesi tekoälystrategiasta.