🎧 Kuuntele kirjoitus alta! Tekoälyfoorumi julkaisee kaikki jutut myös audiona. Kuuntele milloin vain, missä vain – vaikka puhelimen näyttö lukittuna.
"Yritysten kilpailukyky ei synny pelkästä tekoälyteknologiasta, vaan siitä, kuinka hyvin ne yhdistävät oman datansa tekoälyyn – ja kuinka luotettavasti ja hallitusti tämä yhdistelmä toimii.", kirjoittaa Emma Hertzberg.
Datatuotteen määritelmä 🥜
Tekoälyä hypetetään valtavasti, ja hyvästä syystä – se mullistaa tapamme työskennellä, tehdä päätöksiä ja automatisoida prosesseja. Monet yritykset ovat jo investoineet tekoälyratkaisuihin: ne rakentavat tekoälyavusteisia järjestelmiä, kokeilevat generatiivista tekoälyä ja ottavat käyttöön koneoppimismalleja – ja investoinnit tulevat kasvamaan.
Odotuksia on paljon. Usein tuntuu, että jotain jää puuttumaan. Miksi tekoäly ei vielä lunasta lupauksiaan? Miksi monet tekoälyhankkeet jäävät kokeiluasteelle eivätkä skaalaudu aidoksi kilpailueduksi?
Yksi iso tekijä on data.
Tietovarasto ei riitä – tekoäly hyötyy hallituista datatuotteista
Liian usein tekoälyratkaisuja kehitetään ilman, että niiden käyttämä data on helposti saatavilla, ymmärrettävässä muodossa tai edes kunnolla hallittua. Tässä kohtaa peliin astuvat datatuotteet ja datatuotejohtaminen. Datatuotteet ja datatuotejohtaminen eivät ehkä kuulosta kaikkein trendikkäimmältä aiheelta, mutta ne ovat avain tekoälyn skaalautumiseen – ja mitä syvemmälle tätä aihetta menee, sitä kiehtovammaksi se muuttuu!
Datatuotteet eivät ole vain uusi tietovarasto tai yksi järjestelmähanke muiden joukossa. Ne ovat tapa järjestää ja tuotteistaa data niin, että se tukee liiketoimintaa ja mahdollistaa tekoälyn tehokkaan hyödyntämisen. Hyvin määritellyt datatuotteet tekevät datasta löydettävää, yhdistettävää ja hallittua – ne eivät ole vain raakaa informaatiota tietokannoissa, vaan selkeitä kokonaisuuksia, joilla on omistajuus, hallintamalli ja selkeä käyttötarkoitus.
Tätä teemaa ei kuitenkaan käsitellä riittävästi liiketoiminnan tasolla. Kun puhutaan tekoälystä, keskustelu pyörii usein mallien tarkkuuden, uusien tekoälyominaisuuksien ja teknisten toteutusten ympärillä, vaikka todellinen haaste on useimmiten pohjalla olevassa datassa. Jos tekoälyn pitäisi löytää ja yhdistää tietoa nopeasti, mutta data on hajallaan ja huonolaatuista, tekoäly ei voi tuottaa arvoa. McKinseyn tutkimusten mukaan datan laatuongelmat voivat lisätä jopa 20–30 prosenttia ylimääräisiä kustannuksia datavetoisessa päätöksenteossa, koska aikaa kuluu tiedon etsimiseen, korjaamiseen ja yhdistämiseen (McKinsey, 2022).
Gartnerin mukaan jopa 30 prosenttia generatiivisen tekoälyn projekteista saatetaan hylätä vuoteen 2025 mennessä. Syinä ovat huonon datan laatu, riittämättömät riskienhallintakontrollit, nousevat kustannukset ja epäselvä liiketoiminta-arvo (Gartner, 2024). Tämä alleviivaa sitä, että vaikka tekoälyratkaisuihin investoidaan massiivisesti, niiden onnistuminen ei ole itsestäänselvyys. Ilman hallittua dataa tekoälyratkaisut voivat jäädä pelkästään kiinnostaviksi kokeiluiksi, jotka eivät tuota liiketoimintahyötyä.
Miten tekoälyn hyödyntämiseen liittyvät haasteet ratkeavat datatuotteilla?
Datatuoteajattelu ja datatuotejohtaminen vastaavat suoraan moniin tekoälyn skaalautumiseen liittyviin haasteisiin.
Kun yritys haluaa rakentaa liiketoimintahyötyä tuottavan tekoälystrategian, sen kannattaa lähestyä asiaa datatuotteiden kautta.
Datatuotteet tekevät datasta käyttökelpoista tekoälylle – hyvin määritellyt datatuotteet varmistavat, että tekoäly saa oikean, eheän ja laadukkaan datan, eikä päätöksiä tehdä sattumanvaraisista tietokannoista.
Datatuotejohtaminen tukee horisontaalista teknologiapinoa – tekoälylle omistettu teknologiapino edellyttää, että sen käytössä on hyvin hallittu datainfrastruktuuri, joka yhdistää eri järjestelmät ja prosessit.
Datatuotteet helpottavat tekoälyn integraatiota liiketoimintaan – tekoäly ei saa jäädä erilliseksi kokeiluksi, vaan sen täytyy toimia saumattomasti liiketoimintaprosesseissa.
Tekoälyn "observability" perustuu hallittuihin datatuotteisiin – tekoäly ei saa olla musta laatikko, vaan sen päätöksiä pitää voida seurata ja selittää.
Datatuotteiden hallinta vähentää tekoälyn operointikustannuksia – Boston Consulting Groupin tutkimuksen mukaan tekoälyratkaisujen käyttöönoton ja niiden tuottaman arvon välillä on keskimäärin 6–12 kuukauden viive, koska yritykset joutuvat ensin ratkaisemaan datan laadun ja hallinnan ongelmat. Kun datatuotepohjainen malli otetaan käyttöön, tämä viive voi lyhentyä jopa puoleen (BCG, 2024).
On kuitenkin tärkeä tunnistaa, että datatuotteet eivät ole kaiken alku, vaan ne tulevat oikea-aikaisesti mukaan sen jälkeen, kun suunta ja tarve on selvillä.
Datatuotteet eivät ole vain IT:n vastuulla – ne ovat liiketoiminnan kilpailukykytekijä
Yritysten kilpailukyky ei synny pelkästä tekoälyteknologiasta, vaan siitä, kuinka hyvin ne yhdistävät oman datansa tekoälyyn – ja kuinka luotettavasti ja hallitusti tämä yhdistelmä toimii.
Tämän takia datatuotteista ja niiden johtamisesta pitäisi puhua enemmän liiketoiminnan tasolla. Tekoälyratkaisujen onnistuminen ei ole vain IT:n vastuulla – se on strateginen kysymys, joka vaatii organisaatiolta uudenlaista ajattelua datan hallinnasta ja sen hyödyntämisestä tekoälyssä.
Miten teillä varmistetaan, että tekoäly pohjautuu luotettavaan, hallittuun dataan?
Artikkelin linkit ja lähteet
Tietoa kirjoittajasta
Jatka keskustelua kirjoittajan kanssa
Piditkö tästä artikkelista? Tilaa ilmoitukset uusista Tekoälyfoorumin julkaisuista suoraan sähköpostiisi. Arvostamme myös valtavasti, mikäli jätät meille arvostelun Googlessa. Kiitos. 💙
Comments