Tekoäly lupaa paljon, mutta toimittaa vain, jos datasi on kunnossa

Tilanne on yksinkertainen: tekoäly toimii vain niin laadukkaasti, kuin sen pohjalla oleva data mahdollistaa. Jos raportointi on hidasta, hajanaista tai epäluotettavaa, tekoäly ei korjaa ongelmaa, se vain tekee siitä suuremman. Siksi jokaisen organisaation, joka haluaa olla valmis tekoälylle, tulee valaa sille tukeva pohja panostamalla laadukkaaseen dataan ja tehokkaaseen raportointiin.

Tekoälyhypen ja todellisuuden ero

Tekoälyyn liittyvä hype luo ihmisille kiireen tuntua. Johtajat näkevät kilpailijoiden kokeilevan ennustavia malleja tai generatiivisia työkaluja ja pelkäävät jäävänsä asemalle muiden puksuttaessa kovaa vauhtia eteenpäin.

Todellisuus näyttää monessa organisaatiossa kuitenkin toisenlaiselta: data on hajallaan eri järjestelmissä, talousraportteja koostetaan manuaalisesti Excelissä ja KPI-mittarit vaihtelevat sen mukaan, keneltä kysytään.

Kun tällaiseen tilanteeseen lisätään tekoälyä ihmettä toivoen, lopputulos on usein pettymys; talousjohtajan uusi upea tekoälypohjainen ennustemalli osoittautuu epäluotettavaksi huonolaatuisen datan takia tai HR-johtajan koneoppiva henkilöstöanalytiikkaprojekti tuottaakin tulokseksi arvauksia, ei tietoa.

Lue lisää: HR-data on alihyödynnetty voimavara liiketoiminnan kehittämisessä

Tekoäly ei korjaa huonoa raportointia, vaan se moninkertaistaa sen vaikutukset.

Roskaa sisään, roskaa ulos – miksi tehoton data estää tekoälyn hyödyntämisen?

Ennen kuin tekoäly voi tuottaa arvoa, perusasioiden on oltava kunnossa. Jos data on sekavaa ja raportointi rikki, syntyy näkymättömiä esteitä, joita edes etevin algoritmi ei voi ylittää:

• Hajautuneisuus: Data on levällään useissa eri järjestelmissä - ERP, CRM, palkanlaskenta, Excel... tietojen yhdistely on manuaalista ja virhealtista.
• Manuaalinen raportointi: Tiimit käyttävät enemmän aikaa datan siivoamiseen kuin sen analysointiin.
• Luottamuksen puute: Johto epäilee raportteja, koska KPI-määritelmät ovat sekavia tai raportit tuotetaan myöhässä ja / tai puutteellisina.

Näissä olosuhteissa tekoälyn hyödyntäminen jää kaukaiseksi haaveeksi. Tekoälymalli, joka opetetaan epäjohdonmukaisella tai keskeneräisellä datalla, tuottaa väistämättä epäluotettavia tuloksia. Ja huonojen päätösten kustannukset kasvavat nopeasti suuremmiksi kuin tekoälyn tuoma tehokkuus.

Sen sijaan toimiva tiedonhallinta konkretisoi tekoälyhypen. Kun luotettava data virtaa sujuvasti järjestelmien välillä, tekoäly muuttuu leikkikalusta aidoksi liiketoiminnan kasvun vauhdittajaksi.

Mitä tämä tarkoittaa käytännössä?

Tehokas data ja raportointi eivät ole utopiaa. Kun pohja on kunnossa, konkreettiset hyödyt ovat saavutettavissa. Tästä muutamana esimerkkinä mm:

• Prosessilouhinta paljastaa piilevät pullonkaulat
  
  Kun A. Ahlström hyödynsi prosessilouhintaa talousprosesseissaan, esiin nousi hitaita vaiheita ja turhaa manuaalityötä, jotka eivät nousseet esiin perinteisessä raportoinnissa. Prosesseja virtaviivaistamalla säästettiin aikaa ja vapautettiin resursseja, ja samalla avattiin ovi automaatiolle ja tekoälylle.
  
• Automatisoitu konsolidointi mahdollistaa reaaliaikaisen ennustamisen
  
  Pääomasijoitusyhtiö CapMan kamppaili manuaalisen raportoinnin kanssa, joka vei valtavasti aikaa eri rahastojen välillä. Konsolidoinnin ja raportoinnin automatisoinnilla säästettiin satoja tunteja käsityötä. Samalla avattiin polku ennakoivalle analytiikalle, jossa tekoäly tukee ennustamista luotettavasti.
  
• Interim-asiantuntijat rakentavat perustan valmiiksi nopeasti
  
  

  Kaikilla organisaatioilla ei ole sisäisesti kyvykkyyttä datan puhdistamiseen, BI-putkien rakentamiseen tai KPI-määrittelyihin. Tällöin apuun tulevat interim-palvelut: väliaikainen CIO tai data-analyytikko voi nopeasti rakentaa raportoinnin perustan, ottaa käyttöön Power BI:n tai BI Bookin ja varmistaa skaalautuvan pohjan tekoälyn hyödyntämiselle.

Miksi ja miten tekoälyvalmius rakennetaan?

Toimitusjohtajille, talousjohtajille ja operatiivisille johtajille kysymys ei ole enää muuttaako tekoäly liiketoimintaa - vaan onko organisaatiosi valmis käyttämään sitä tehokkaasti.

Ilman kunnollista dataa tekoäly tuhlaa resursseja, tuottaa epäjohdonmukaisia tuloksia ja hidastaa päätöksentekoa.

Sen sijaan hyvin rakennettu data-alusta tekee tekoälystä todellisen lisäarvon lähteen. Tekoäly voi simuloida tulevaisuuden skenaarioita, optimoida resurssien käyttöä ja jopa ehdottaa prosessien parantamista.

Lue lisää: Prosessilouhinnan konkreettisia käyttötapauksia

Tämä ei kuitenkaan tapahdu sattumalta. Jokainen tekoälymatka alkaa samoista askelista:

1. Auditoi nykytilanteesi
   Missä datasi sijaitsee nykyisin? Kuinka kauan raportointiin kuluu? Missä kohdin prosessit tökkivät? Prosessilouhinta tarjoaa sinulle nopean kokonaiskuvan nykytilanteestasi.
2. Rakenna johdonmukaisuutta ja luottamusta
   Määrittele KPI:t, automatisoi tietojen yhdistely ja vamista, että johdolla on käytössään ajantasaiset dashboardit. BI Book tekee tästä konkreettista ja helppoa.
3. Skaalaa oikeanlaisen osaamisen avulla
   Jos sisäiset resurssisi eivät riitä, hyödynnä interim-rooleja. Se on nopeampaa (ja turvallisempaa) kuin oppia itse virheiden kautta.

Tekoäly ei ole taikaa, eikä sen hyödyt tule esiin nappia painamalla. Se ei siivoa dataasi sataprosenttisesti, korjaa rikkinäisiä prosessejasi tai rakenna luottamusta raportointiin. Mutta jos saat nuo asiat kuntoon, tekoäly voi todellakin mullistaa liiketoimintasi.