Tekoälyagentit käytännössä: Esimerkkejä ja mitattavia liiketoimintahyötyjä

Tämä artikkeli on osa tekoälyagenttien liiketoimintasovelluksia käsittelevää sarjaa, jossa tarkastelemme tekoälyagenttien ominaisuuksia, käyttökohteita ja strategista hyödyntämistä organisaatioissa.

Edellisessä artikkelissa "Tekoälyagentit liiketoiminnassa: Mikä erottaa ne muista teknologioista?" pohditaan tekoälyagenttien perusominaisuuksia ja sitä, miten ne eroavat muista teknologioista. Lyhyesti kertauksena: tekoälyagentit ovat järjestelmiä, jotka pystyvät toimimaan autonomisesti omassa ympäristössään, tekemään itsenäisiä päätöksiä, suorittamaan toimenpiteitä ja oppimaan kokemuksistaan — erotuksena passiivisiin tekoälytyökaluihin, jotka vain reagoivat käyttäjän pyyntöihin.

Tässä artikkelissa käymme läpi liiketoiminta-alueita, joissa tekoälyagentit ovat osoittautuneet arvokkaiksi. Tavoitteena on tarjota konkreettisia ajatuksia siitä, miten organisaatiot eri aloilla hyödyntävät tätä teknologiaa jo nyt ja millaisia mitattavia tuloksia he ovat saavuttaneet.

Tekoälyagenttien sovellukset liiketoiminnassa

Tekoälyagentit tarjoavat merkittäviä mahdollisuuksia prosessien automatisointiin eri liiketoiminnan osa-alueilla. Tekoälyagenttiteknologia on vielä kehityskaarensa alkuvaiheessa ja nykyiset sovellukset sijoittuvat usein jatkumolle, jossa täysin autonomisia agentteja ei vielä ole, vaan järjestelmät vaativat ihmisen valvontaa tai ohjausta tietyissä vaiheissa.

Seuraavat esimerkit edustavat ratkaisuja, jotka hyödyntävät tekoälyagenteille tyypillisiä ominaisuuksia: autonomista päätöksentekoa, proaktiivista toimintaa ja oppimiskykyä. Esimerkit ovat suurista organisaatioista, joilla on mittavat resurssit tekoälyagenttien käyttöönottoon. On kuitenkin tärkeää huomata, että tekoälyagenttien tarjoamat hyödyt ovat skaalautuvia ja sovellettavissa myös pienemmissä organisaatioissa. Tutustuessasi näihin esimerkkeihin kannattaakin pohtia:

1. Mitkä nykyiset prosessit omassa organisaatiossasi voisivat hyötyä samankaltaisesta automaatiosta?
2. Onko organisaatiossasi tarvittavaa datainfrastruktuuria ja integraatiokyvykkyyksiä?
3. Millaisia mitattavia hyötyjä voisit tavoitella tekoälyagenttien avulla?

1. Asiakaspalvelu ja käyttäjäkokemus

Pikaruokaliiketoiminnassa jokainen palveluketjun sekunti on mitattavissa ja vaikuttaa suoraan kannattavuuteen. Tehokas ja nopea palvelu on kriittinen kilpailutekijä, ja asiakasvirtaa hidastavat pullonkaulat, erityisesti drive-through-kaistoilla, voivat merkittävästi vaikuttaa liikevaihtoon.

Esimerkki: Wendy's FreshAI

Wendy's, yli 7 000 ravintolaa maailmanlaajuisesti operoiva pikaruokaketju, on ottanut käyttöön FreshAI-järjestelmän, joka toimii tekoälyagenttina drive-through-tilausten käsittelyssä nopeamman, tarkemman ja johdonmukaisemman asiakaskokemuksen luomiseksi.

Tekoälyagentin ominaisuuksia:

• Autonominen toiminta: Järjestelmä käsittelee tilaukset itsenäisesti, tehden päätöksiä tilauksen etenemisestä ilman jatkuvaa ihmisohjausta
• Luonnollisen kielen ymmärrys: Agentti tunnistaa puhekieltä, slangia ja alueellisia ilmauksia (esim. "chocolate shake" → "chocolate Frosty")
• Monikielinen vuorovaikutus: Järjestelmä tukee sekä englannin- että espanjankielisiä tilauksia ja vaihtaa kieltä yksinkertaisella komennolla
• Reaaliaikainen sopeutuminen: Agentti mukautuu dynaamisesti erilaisiin tilaustilanteisiin ja oppii jatkuvasti parantaakseen suorituskykyään
• Visuaalinen tukitoiminto: Asiakkaat näkevät tilauksensa reaaliaikaisesti digitaalisella näytöllä, mikä lisää luottamusta tilausten tarkkuuteen

Mitattavia tuloksia ja liiketoimintahyötyjä:

• 86% tilauksista käsitellään täysin ilman henkilökunnan väliintuloa
• Lähes 99% onnistumisaste, kun huomioidaan tilanteet, joissa henkilökunta korjasi virheitä
• 22 sekuntia nopeampi palveluaika verrattuna alueen keskiarvoon
• Henkilökunnan vapautuminen ruoanvalmistukseen ja suoraan asiakaspalveluun, mikä parantaa sekä operatiivista tehokkuutta että asiakastyytyväisyyttä
• Laajentuminen noin 100 ravintolasta (alkuvuosi 2025) 500–600 ravintolaan vuoden 2025 loppuun mennessä

Wendy's FreshAI osoittaa, kuinka generatiivinen tekoäly voi onnistuneesti muuntaa asiakaskokemuksesta pikaruoka-alalla. Wendy's näkee FreshAI -alustan laajentuvan tulevaisuudessa myös muihin kanaviin, kuten mobiilisovelluksiin, itsepalvelukioskeihin ja älykotilaitteisiin. Tapaus korostaa, että tekoälyhankkeet kannattaa linjata strategisesti liiketoimintatavoitteisiin eikä toteuttaa innovoinnin itsensä vuoksi. Wendy's CIO Matt Spessard painottaa, että FreshAI "toimii apuvälineenä, ei korvaajana", mikä kuvastaa yrityksen näkemystä tekoälyn roolista henkilökunnan tukijana.

2. Taloushallinto

Asuntolainamarkkinoilla kilpailuetu syntyy nopeudesta, tarkkuudesta ja palvelun laadusta. Lainahakemusten käsittely on perinteisesti ollut työläs ja aikaa vievä prosessi, jossa käsittelijät joutuvat käymään läpi lukuisia dokumentteja. Kyky automatisoida tätä prosessia vaikuttaa suoraan yrityksen kilpailukykyyn markkinoilla.

Esimerkki: United Wholesale Mortgage

United Wholesale Mortgage (UWM), Yhdysvaltojen suurin asuntolainojen myöntäjä, käsittelee kuukausittain kymmeniätuhansia lainahakemuksia. UWM on tehnyt strategisen kumppanuuden Google Cloudin kanssa huhtikuussa 2025 ottaakseen käyttöön tekoälyagentteja, jotka tehostavat merkittävästi asuntolainojen käsittelyä.

Tekoälyagentin ominaisuuksia:

• Älykkäät arviointikyvyt: Tekoälyagentit analysoivat lainahakemuksia kokonaisvaltaisesti ja tukevat käsittelijöitä päätöksenteossa
• Autonominen dokumenttien prosessointi: Agentit poimivat itsenäisesti kriittisiä tietoja asiakirjoista, vertaavat niitä rinnakkain ja esittävät ne käsittelijöille selkeässä muodossa
• Viestinnän automatisointi: Agentit käsittelevät rutiininomaista viestintää ja luokittelevat saapuvia viestejä prioriteetin mukaan
• Reaaliaikainen tuki asiantuntijoille: Tekoälyagentit tarjoavat välitöntä tietoa lainatuotteista ja -palkkioista, mahdollistaen kattavan dokumenttianalyysin
• Datapohjainen personointi: Agentit hyödyntävät analytiikkaa täsmällisempien lainasuositusten tarjoamiseen asiakkaille

Mitattavia tuloksia ja liiketoimintahyötyjä:

• Tuottavuuden kasvu: Lainakäsittelijöiden kapasiteetti on kasvanut kuudesta lainasta neljääntoista päivässä, mikä tarkoittaa yli 130% parannusta
• Ajansäästö dokumenttien käsittelyssä: Laskutietojen käsittelyaika on lyhentynyt kolmesta minuutista 30 sekuntiin lainaa kohden
• Työtaakan keventyminen: Sähköpostien käsittelytyö on vähentynyt 20%, poistaen yli 50 000 työtehtävää työntekijöiden jonosta
• Laajempi palvelukyky: Järjestelmä palvelee 50 000 mortgage brokers and their clients

Nämä älykkäät agentit ovat muuttaneet UWM:n toimintatapaa perusteellisesti. Mittakaavasta kertoo, että järjestelmä palvelee 50 000 asuntolainavälittäjää ja heidän asiakkaitaan. Tekoälyagenttien strateginen käyttöönotto on antanut UWM:lle merkittävän kilpailuedun markkinoilla, jossa nopeus ja tarkkuus määrittävät onnistumisen.

Tapaus osoittaa, kuinka tekoälyagentit voivat muuntaa koko liiketoimintamallin finanssialalla: käsittelijät on vapautettu mekaanisista tehtävistä asiantuntijatyöhön, asiakkaat saavat palvelua nopeammin, ja organisaatio pystyy skaalaamaan toimintaansa ilman vastaavaa kasvua henkilöstöresursseissa. UWM:n kokemus vahvistaa, että tekoälyagenttien todellinen arvo ei ole vain operatiivisessa tehokkuudessa, vaan kyvyssä kasvattaa liiketoimintaa ja parantaa asiakaskokemusta samanaikaisesti.

3. Reaaliaikainen päätöksenteko ja riskinhallinta

Teleoperaattorialalla kilpailu asiakkaista on kovaa ja asiakkaiden vaihtuvuus korkeaa. Toimialalla on jopa 27–30% vuosittainen vaihtuvuusaste, mikä tarkoittaa, että lähes kolmannes asiakkaista vaihtaa palveluntarjoajaa vuoden aikana. Tässä kilpaillulla markkinalla asiakaskokemus on keskeisessä roolissa pyrittäessä vähentämään asiakaspoistumaa. Samalla operaattoreilla on haasteena hyödyntää valtavia datamääriä, joita kertyy asiakkaista eri kanavissa ja järjestelmissä.

Esimerkki: Vodafone

Vodafone, yksi maailman suurimmista telekommunikaatioyhtiöistä, toimii useissa maissa ja palvelee yli 340 miljoonaa asiakasta, joista jokainen jättää jälkeensä digitaalisen jalanjäljen. Vodafone on ottanut käyttöön Quantexan Decision Intelligence -alustalla toteutetun tekoälyagenttipohjaisen järjestelmän, joka tarjoaa kokonaisvaltaisen näkymän asiakkaisiin ja tukee reaaliaikaista päätöksentekoa asiakaspalvelussa. Järjestelmä yhdistää eri tietolähteitä ja auttaa Vodafonea tarjoamaan asiakkailleen relevantteja palveluja ja parantamaan palvelun laatua.

Tekoälyagentin ominaisuuksia:

• 360-asteen asiakasnäkymä: Tekoälyavusteinen järjestelmä kokoaa ja analysoi asiakastietoja useista lähteistä ja rakentaa kontekstuaalisen kokonaiskuvan asiakkaasta ja tämän ostamista palveluista
• Reaaliaikainen analytiikka: Älykäs analytiikkamoottori mahdollistaa kattavamman ja ajantasaisemman tiedon hyödyntämisen asiakaskohtaamisissa
• Dataohjattu päätöksenteon tuki: Järjestelmä tarjoaa asiakaspalvelijoille luotettavaa tietoa, mikä tehostaa päätöksentekoa ja mahdollistaa kohdennetumman asiakasviestinnän
• Kontekstuaalinen tiedonhallinta: Järjestelmä yhdistää erillisiä tietolähteitä merkitykselliseksi kokonaisuudeksi tietojen kontekstualisoinnin avulla
• Insight Engine: Tekoälyagentti, joka analysoi suorituskykymetriikoita ja muuntaa luonnollisen kielen kyselyt datahauiksi, mikä tukee dynaamista ja dataohjattua päätöksentekoa
• Enigma: Tekoälyagentti, joka mahdollistaa tehokkaan pääsyn tuhansiin teknisiin dokumentteihin ja resursseihin, mikä nopeuttaa tiedon hakua ja käyttöä

Mitattavia tuloksia ja liiketoimintahyötyjä:

• Tehostunut analytiikka: Järjestelmä tuottaa jopa 90% tarkempia analyysejä verrattuna perinteisiin lähestymistapoihin
• Nopeampi data-analyysi: Analyyttisten mallien ratkaisuaika on jopa 60 kertaa nopeampi kuin perinteisillä menetelmillä
• Parempi asiakaskokemus: Järjestelmä mahdollistaa kohdennetumman ja relevantimman asiakasviestinnän
• Tehostunut myynti: Järjestelmä tukee myyntitiimejä tarjoamalla oikea-aikaisia asiakasymmärryksiä ja kehotteita asiakaskontaktointiin
• Tietojen parempi hyödynnettävyys: Hajautettujen tietolähteiden yhtenäistäminen parantaa organisaation sisäistä datan käytettävyyttä

"On elintärkeää varmistaa, että meillä on järjestelmät, työkalut ja data, jotka yhdessä auttavat yhdistämään pisteet ja varmistavat, että saamme täyden kontekstuaalisen kuvan asiakkaistamme. Tekoälyn käyttö on keskeinen muutos asiakkaidemme ymmärtämisessä ja avainasemassa strategisessa painopisteessämme tarjota parasta asiakaskokemusta," kertoo Miryem Salah, Vodafone UK, Chief Data Officer ja Head of Digital & Transformation.

Aluksi pk-yrityksille suunnattu ratkaisu on skaalautuvissa koskemaan eri asiakassegmenttejä, mikä laajentaa tekoälyagenttien hyödyntämismahdollisuuksia entisestään.

Avainasemassa Vodafonen ratkaisussa on tiedon kontekstualisointi - yksittäisten tietopisteiden sijaan järjestelmä rakentaa merkityksellisiä yhteyksiä tietoelementtien välille, mikä tekee tiedosta käyttökelpoisempaa ja arvokkaampaa liiketoiminnan päätöksenteossa.

4. Järjestelmien valvonta ja vianselvitys

Energiatoimialalla sähköverkon luotettavuus on kriittistä, ja häiriöt verkossa voivat aiheuttaa merkittäviä taloudellisia menetyksiä ja turvallisuusriskejä. Ilmastonmuutoksen myötä lisääntyneet äärisääilmiöt, kuten myrskyt ja metsäpalot, asettavat uusia haasteita infrastruktuurin kestävyydelle.

Esimerkki: Southern California Edison

Southern California Edison (SCE), Etelä-Kalifornian alueen suurin sähköyhtiö, palvelee yli 15 miljoonaa ihmistä 50 000 neliömailin alueella. SCE hyödyntää useita rinnakkaisia tekoälyagenttiratkaisuja sähköverkkonsa ja infrastruktuurinsa valvonnassa ja suunnittelussa.

SCE:n tekoälyagenttien ominaisuuksia:

• Jatkuva valvonta: Agentit seuraavat sähköverkon toimintaa ja infrastruktuurin kuntoa reaaliajassa, mikä mahdollistaa nopean reagoinnin poikkeamiin
• Ennustava analytiikka: Järjestelmä analysoi dataa tunnistaakseen mahdollisia ongelmia ennen niiden ilmenemistä, vähentäen suunnittelemattomia keskeytyksiä
• Päätöksenteon tuki: Agentit analysoivat monimutkaista verkkodataa ja tukevat operaattoreiden päätöksentekoa verkon kuormituksen hallinnassa, tavoitteena kehittää yhä autonomisempia toimintoja vuosikymmenen loppuun mennessä
• Paikkatietoihin perustuva optimointi: Järjestelmä käyttää sijaintitietoja resurssien kohdentamiseen ja infrastruktuurin suunnitteluun, priorisoiden kriittisimmät alueet
• Ilmastoriskien hallinta: Agentit analysoivat säädataa ja ympäristötietoja tunnistaakseen ja ennustaakseen riskikohteita, mikä parantaa ennakoivaa kunnossapitoa
• Reaaliaikainen tilannekuva: 50 000 neliömailia kattava digitaalinen kaksonen, sekä yli 100 000 verkkolaitteeseen ja sisäisiin dokumentaatioihin kytketty chatbot parantavat reaaliaikaista tilannekuvaa ja nopeuttavat reagointia muuttuviin olosuhteisiin

Mitattavia tuloksia ja liiketoimintahyötyjä:

• 50% nopeampi kasvuston raivaus korkean paloriskialueiden tunnistamisen ja priorisoinnin ansiosta
• Vähentyneet seisokit ja häiriöt 100 000 verkkolaitteen datan ennakoivan analyysin ansiosta
• Tehostunut riskikohteiden tunnistaminen digitaalisen kaksosen avulla, mikä vähentää valvonnan katvealueita
• Ennakoiva vianhallinta trendien tunnistamisella ennen varsinaisia häiriöitä

SCE:n tekoälyinvestoinnit ovat osa yhtiön laajempaa strategiaa parantaa sähköverkon kykyä kestää äärimmäisiä sääilmiöitä ja ilmastonmuutoksen aiheuttamia haasteita. Yhtiö on ilmoittanut vahvistavansa riskimallinnustaan ja lisäävänsä ilmastoprojektioita tulevissa suunnitelmissaan. SCE:n visioksi on asetettu AI-ohjattu "self-healing grid" eli itseään korjaava sähköverkko kuluvan vuosikymmenen loppuun mennessä, jossa miljoonien sensorien tuottamaa dataa hyödynnetään lähes reaaliaikaiseen viankorjaukseen.

5. Terveydenhuolto

Terveydenhuollossa potilastietojen tehokas välittäminen hoitohenkilökunnan välillä on kriittistä hoidon jatkuvuuden ja potilasturvallisuuden kannalta. Vuoronvaihdot ovat erityisen riskialttiita hetkiä, jolloin tärkeää tietoa voi jäädä välittämättä. Hoitajien hallinnollinen kuorma on merkittävä, mikä vie aikaa varsinaiselta potilastyöltä ja aiheuttaa työtyytyväisyyden laskua kansallisen hoitajapulan keskellä.

Esimerkki: HCA Healthcare

HCA Healthcare, yli 180 sairaalaa ja noin 2 300 hoitoyksikköä Yhdysvalloissa ja Isossa-Britanniassa operoiva terveydenhuoltoketju, on kehittänyt Cati-nimisen virtuaalisen tekoälyhoitaja-agentin. Agentti on parhaillaan pilottikäytössä useissa HCA sairaaloissa.

Tekoälyagentin ominaisuuksia:

• Tiedon koostaminen ja jäsentäminen: Agentti kokoaa potilaan kriittiset tiedot, viimeisimmät laboratoriotulokset ja lääkitysmuutokset tiiviiseen muotoon, mikä varmistaa hoidon jatkuvuuden vuoronvaihdon yhteydessä
• Vuorovaikutteinen tiedonhaku: Hoitajat voivat tehdä luonnollisen kielen kyselyitä potilaan tiedoista (esim. "viimeisin kreatiniiniarvo?") ja saada välittömästi vastauksia
• Potilaskommunikaation tuki: Järjestelmä auttaa tuottamaan selkokielisiä yhteenvetoja potilaille ja omaisille kotiuttamisen yhteydessä
• Kliininen dokumentaation automatisointi: Järjestelmä tuottaa automaattisesti strukturoituja raportteja, joiden ansiosta hoitajille jää enemmän aikaa välittömään potilastyöhön
• Tietojen integrointi eri lähteistä: Agentti yhdistää potilastietoja eri järjestelmistä ja esittää ne selkeästi käytettävässä muodossa
• Etäavustustoiminnot: Mahdollistaa etähoitajien tehokkaan työskentelyn videoyhteyden välityksellä

Mitattavia tuloksia ja liiketoimintahyötyjä:

1. Merkittävä ajansäästö: Cati-raporttien tuottamiseen kuluu merkittävästi vähemmän aikaa kuin perinteisiin dokumentteihin verrattuna. Pilottihankkeissa hoitajat ovat raportoineet tehostuneen työnkulun ja aikasäästöjen.
2. Erinomainen potilastyytyväisyys: HCA Florida University Hospitalissa potilaspalaute virtuaalisesta hoitokokemuksesta oli 100% positiivista, ja Mission Hospitalissa Ashevillessa positiivinen potilastyytyväisyys oli 88%
3. Hoitajaresurssien optimointi: Virtuaalihoitajamallia hyödyntävissä yksiköissä, kuten TriStar Skyline Medical Centerissä, vuorokuorma tasapainottuu ja hoitajat voivat keskittyä enemmän välittömään potilastyöhön
4. Uudet työmahdollisuudet: Järjestelmä tarjoaa työmahdollisuuksia kokeneille hoitajille, jotka harkitsevat eläköitymistä tai joilla on työkyvyn rajoitteita
5. Skaalautuva automaatio: HCA Healthcare tavoittelee pitkällä tähtäimellä 75-80% automaatioastetta kliinisessä dokumentaatiossa, mikä vapauttaisi merkittävästi hoitajien aikaa välittömään potilastyöhön.

Cati-agentti on esimerkki siitä, miten tekoälyä voidaan hyödyntää terveydenhuollon työnkulkujen tehostamisessa tavalla, joka parantaa sekä hoitohenkilökunnan työtyytyväisyyttä että potilaskokemusta. Sen hyödyt liittyvät HCA:n liiketoiminnan kannalta tärkeisiin tehokkuus- ja laatumittareihin.

6. Ohjelmistokehitys ja DevOps

Verkkokauppaliiketoiminnassa teknologia on liiketoiminnan ydintä, ja ohjelmistokehittäjien tuottavuus määrittää yrityksen kyvyn innovoida ja reagoida markkinamuutoksiin. Teknologinen ketteryys on alalla keskeinen kilpailutekijä.

Esimerkki: Wayfair

Wayfair on yksi maailman suurimmista verkkohuonekalukauppiaista yli 22 miljoonalla asiakkaalla. Yrityksen teknologiatiimit hallinnoivat satoja mikropalveluja ja miljoonia koodirivejä, ja ohjelmistokehittäjien tehokkuus on suoraan yhteydessä liiketoiminnan menestymiseen. Wayfair on implementoinut kahdenlaisia tekoälyagentteja parantaakseen sekä kehittäjätuottavuutta että asiakaspalvelua: Gemini Code Assist -kehittäjäagentteja ja Agent Co-pilot -myynnintukiagentteja. Nämä agentit toimivat reaaliajassa käyttäjien tukena, auttaen kehittäjiä tuottamaan laadukkaampaa koodia nopeammin ja myyntiedustajia palvelemaan asiakkaita tehokkaammin.

Tekoälyagenttien ominaisuuksia:

Gemini Code Assist -kehittäjäagentit:

• Toimivat ohjelmistokehittäjän työparina, tukien työn eri vaiheissa
• Antavat ehdotuksia, miten olemassa olevaa koodia voi kehittää ja parantaa
• Tunnistavat toistuvia tehtäviä koko ohjelmistokehitysprojektissa ja automatisoivat ne
• Luovat automaattisesti ohjelmiston laadunvarmistukseen tarvittavia testejä
• Integroituvat saumattomasti kehittäjien päivittäisiin työkaluihin
• Keskustelevat kehittäjien kanssa luonnollisella kielellä, mikä tekee käytöstä helppoa

Agent Co-pilot -myynnintukiagentit:

• Analysoivat asiakastilanteita reaaliajassa ja tarjoavat sopivia vastausvaihtoehtoja
• Keräävät ja yhdistelevät tietoa useista lähteistä (tuotteet, ohjeistukset, aiemmat asiakaskeskustelut)
• Ymmärtävät asiakaskeskustelun kontekstin ja historian
• Antavat myyntiedustajille mahdollisuuden muokata ja personoida ehdotettuja vastauksia
• Arvioivat automaattisesti vastausten laadun ennen niiden lähettämistä asiakkaalle

Mitattavia tuloksia ja liiketoimintahyötyjä:

Gemini Code Assist -kehittäjäagenttien tuloksia:

• Ohjelmistokehitystyön aloitusaika puolittunut (55% nopeampi)
• Ohjelmiston laadunvarmistuksen kattavuus parantunut 48%
• Ohjelmiston suorituskyky parantunut 48%
• Yli puolet kehittäjistä (60%) raportoi voivansa keskittyä mielekkäämpiin työtehtäviin
• Merkittävä kehittäjätyytyväisyyden parantuminen

Agent Co-pilot -myynnintukiagenttien tuloksia:

• 10% lyhyemmät käsittelyajat asiakaspalvelutilanteissa
• Asiakaspalvelun kokonaistehokkuus parantunut samalla kun palvelun laatu pysyi korkeana
• Parempi kyky havaita mahdollisuuksia palvelun ja tuotteiden kehittämiseen asiakkailta saadun palautteen perusteella
• Parempi asiakastyytyväisyys

Wayfairin teknologiajohtaja Fiona Tanin mukaan tekoälyagenttien käyttöönotto nopeuttaa huomattavasti uusien tuotteiden ja palveluiden kehittämisprosessia sekä auttaa yhtenäistämään työskentelytapoja koko yrityksessä. Yhtiö suunnittelee laajentavansa Code Assist -työkalun käyttöä kaikille ohjelmistokehitystiimeilleen ja hyödyntävänsä tekoälyagentteja myös tietoturvan valvonnassa sekä tuotantoprosessien hallinnassa.

Myyntitukijärjestelmän kehityksessä Wayfair aikoo integroida edistyneen hakuteknologian, joka mahdollistaa agenttien pääsyn reaaliaikaisiin tietoihin, kuten tuotevalikoimaan, asiakaspalautteisiin ja asiakkaiden ostomieltymyksiin. Tavoitteena on myös kehittää tekoälyagentteja mallintamaan parhaiten suoriutuvien myyntiedustajien asiakaspalvelutyylejä, jotta nämä parhaat käytännöt voidaan jakaa koko myyntitiimille.

Yhteiset menestystekijät tekoälyagenttien implementoinnissa

Artikkelissa mainitut yritysnimet, numerot ja tulokset perustuvat kyseisten organisaatioiden julkisiin dokumentteihin ja lehdistötiedotteisiin. Analyysit edustavat kirjoittajan omia havaintoja julkisesti saatavilla olevasta materiaalista.

Seuraavat menestystekijät vaikuttavat yhdistävän eri toimialoilla onnistuneita tekoälyagenttien käyttöönottoja:

1. Selkeästi määritelty käyttötapaus ja tavoitteet

Kaikissa menestyneissä implementoinneissa organisaatiot ovat aloittaneet selkeästi rajatusta ongelmasta, jonka ratkaisemisesta on konkreettista liiketoiminta-arvoa. Esimerkiksi Wendy'sin kohdalla tavoitteena oli vapauttaa työntekijät asiakaspalveluun, mikä on selkeä ja mitattava tavoite.

2. Riittävä datainfrastruktuuri ja integraatiokyvykkyydet

Tekoälyagentit tarvitsevat pääsyn relevanttiin dataan ja järjestelmiin voidakseen toimia tehokkaasti. Vodafonen 360-asteen asiakasnäkymä edellytti vahvaa dataintegraatiota.

3.Asteittainen autonomian lisääminen

Onnistuneet implementoinnit ovat tyypillisesti alkaneet yksinkertaisemmista toiminnoista ja laajentuneet vähitellen monimutkaisempiin toimintoihin. Wayfairin Code Assist -pilotti osoittaa asteittaisen käyttöönoton hyödyt, kun kehittäjät oppivat ensin luottamaan ja hyödyntämään agenttia yksinkertaisemmissa tehtävissä ennen siirtymistä vaativampiin käyttötapauksiin.

4. Selkeät toimintavaltuudet ja rajat

Onnistuneissa implementoinneissa tekoälyagenteille on määritelty selkeät toimintavaltuudet — mitä ne voivat tehdä itsenäisesti ja milloin niiden tulisi eskaloida tilanne ihmiselle. HCA Healthcaren Cati-avustajalla on selkeät määritellyt toimintarajat, jotka varmistavat potilasturvallisuuden säilymisen.

5. Jatkuva oppiminen ja kehittäminen

Tehokkaat tekoälyagentit eivät ole staattisia järjestelmiä, vaan ne oppivat ja paranevat käytön myötä. Southern California Edison jatkuvasti kehittää geospatiaalisia tekoälymallejaan verkkonsa luotettavuuden parantamiseksi muuttuvissa ilmasto-olosuhteissa.

Yhteenveto

Nämä esimerkit osoittavat, että tekoälyagentit tuottavat jo nyt merkittäviä hyötyjä eri toimialoilla. Pikaruokaravintolat, asuntolainayhtiöt, teleoperaattorit, energiayhtiöt, verkkokaupat ja terveydenhuolto-organisaatiot ovat osoittaneet, että oikein implementoituina tekoälyagentit automatisoivat monimutkaisia prosesseja ja tuottavat mitattavia tuloksia:

• Asiakastyytyväisyyden paraneminen
• Kustannussäästöt automaation kautta
• Virheiden väheneminen ja tarkkuuden paraneminen
• Resurssien vapautuminen arvoa tuottavampiin tehtäviin
• Ennakoivampi ja proaktiivisempi toiminta

Nämä onnistuneet implementoinnit eivät ole syntyneet sattumalta. Menestyneille tekoälyagenttien käyttöönotoille on tunnistettavissa yhteisiä tekijöitä: selkeästi määritellyt käyttötapaukset ja tavoitteet, riittävä datainfrastruktuuri, asteittainen autonomian lisääminen, selkeät toimintavaltuudet sekä jatkuva oppiminen ja kehittäminen.

Vaikka esimerkit ovat suurista organisaatioista, tekoälyagenttien hyödyt eivät ole sidottuja yrityksen kokoon. Pienemmät ja keskisuuret organisaatiot voivat saavuttaa suhteellisesti yhtä merkittäviä hyötyjä ketterämmän päätöksenteon, kohdennettujen ratkaisujen ja valmiiden alustojen avulla. Pienemmissä yrityksissä jo yhden tai kahden prosessin tehostaminen voi näkyä merkittävänä parannuksena kokonaistehokkuudessa.

Tekoälyagenttien käyttöönotto kannattaakin nähdä skaalautuvana mahdollisuutena, josta hyötyvät kaikenkokoiset organisaatiot omiin tarpeisiinsa mukautetulla tavalla. Aloittaminen voi tapahtua yksittäisestä, selkeästi rajatusta käyttötapauksesta.

Pohdittavaksi organisaatiollesi:

1. Mitkä nykyiset prosessit organisaatiossasi voisivat hyötyä autonomisista, proaktiivisista tekoälyagenteista?
2. Onko organisaatiollasi tarvittavat dataresurssit ja integraatiokyvykkyydet tekoälyagenttien käyttöönottoon?
3. Millaisia mitattavia hyötyjä tavoittelisit ensisijaisesti tekoälyagenttien avulla?
4. Millä alueella olisi matalin kynnys aloittaa tekoälyagenttien pilotointi?
5. Minkä pilottiprojektin aloittaisit ensimmäiseksi, jos tekoälyagentit otettaisiin käyttöön organisaatiossasi huomenna?

Seuraavassa artikkelissa syvennymme siihen, mihin suuntaan tekoälyagenttien kehitys on tulevaisuudessa menossa, miten organisaatiot voivat strategisesti ottaa niitä käyttöön ja millaisin käytännön askelin käyttöönottoon kannattaa edetä.

Lähteet

Artikkelissa esitetyt tulokset ja sitaatit perustuvat seuraaviin julkisiin lähteisiin:

Wendy's FreshAI

• Wendy's virallinen blogi (2025): "Transforming the Ordering Experience"
• Forbes (2025): "Wendy's Serves Up Generative AI"
• Food & Wine (2024): "Wendy's Drive-Thru AI Language Support"

United Wholesale Mortgage

• UWM-Google Cloud kumppanuusilmoitus (April 2025, BusinessWire)
• UiPath case study: "UWM Accelerates Loan Processing"

Vodafone

• Vodafone virallinen lehdistötiedote (2022): "Quantexa partnership"
• LangChain Blog (2025): "Vodafone transforms data operations"

Southern California Edison

• Neara virallinen case study: "Wildfire Risk Mitigation"
• WWT case study: "GenAI Chatbot at SCE"

HCA Healthcare

• HCA Healthcare Today (2024): "Virtual nursing transformations"
• MedCity News (2023): "HCA generative AI integration"

Wayfair

• Google Cloud Blog (2024): "Latest Gemini models in retail"
• Wayfair Tech Blog (2023): "Google Cloud Next insights"

Lisäksi artikkelissa hyödynnetty tietoa McKinsey & Company, MIT Sloan Management Review ja alan vuosikertomuksista.