Tuottavuuden kasvattamisesta on tullut tekoälykeskustelun suosituimpia lupauksia. Mutta jos yritys ei osaa hyödyntää syntyvää tehokkuutta, näyttävät prosenttiluvut voivat jäädä melko tyhjiksi saavutuksiksi.
Kuvitellaan asiantuntijatiimi, joka ottaa tekoälyn avulla käyttöön uuden toimintatavan. Aiemmin tietyn analyysin tekemiseen kului kuusi tuntia, mutta nyt sama työ valmistuu kahdessa tunnissa. Tehokkuus on tässä yksittäisessä tehtävässä kolminkertaistunut, ja tulos näyttää erinomaiselta. Koulutusten vaikuttavuutta voidaan perustella numeroilla ja johto saa vahvistuksen sille, että teknologiaan tehty investointi oli järkevä.
Mutta mitä tapahtuu niille neljälle tunnille, jotka työstä vapautuivat?
Jos ihmiset käyttävät ajan odottamalla seuraavaa tehtävää, liiketoiminnallinen hyöty jää pieneksi. Jos työaika täytetään ylimääräisellä raportoinnilla tai tarpeettomilla kokouksilla, tehokkuusparannus katoaa nopeasti organisaation sisälle. Toisaalta jos vapautunut kapasiteetti mahdollistaa useamman asiakkaan palvelemisen, laadukkaamman lopputuloksen tai kokonaan uuden palvelun kehittämisen, vaikutus voi olla huomattava. Sama teknologinen onnistuminen voi siis johtaa hyvin erilaisiin liiketoiminnallisiin lopputuloksiin.
Tämän vuoksi olen alkanut suhtautua aika kriittisesti yksittäisiin tekoälyn tuottavuusmittareihin. Säästettyjen työtuntien laskeminen on toki hyödyllistä, mutta se kertoo vasta osan tarinasta. Yrityksen pitäisi pystyä arvioimaan myös työn laatua, asiakkaan saamaa hyötyä, kapasiteetin käyttöä ja sitä, syntyykö tehokkuuden kasvusta uusia mahdollisuuksia. Muuten olemme vaarassa mitata vain sitä, kuinka nopeasti ihmiset suorittavat yksittäisiä tehtäviä.
Johtamisen kannalta kysymys on vielä monimutkaisempi. Kun tehtävien tekemiseen tarvittava aika vähenee, pitäisi myös työn organisointia alkaa tarkastella uudelleen. Tarvitaanko edelleen samat hyväksymiskierrokset, raportointikäytännöt ja vastuunjaot? Voisiko työ muuttua kokonaan toisenlaiseksi, jos sitä ei enää tarvitsisi rakentaa vanhojen aikarajoitteiden ympärille? Tällainen ajattelu vaatii huomattavasti enemmän kuin uusien tekoälytyökalujen käyttöönotto.
Tekoäly voi myös paljastaa, kuinka paljon organisaatiossa tehdään työtä, jonka arvoa ei ole koskaan kunnolla kyseenalaistettu. Kun raportin tekeminen kestää tunnin sijaan muutaman minuutin, voi olla houkuttelevaa tuottaa raportteja entistä enemmän. Mutta olisiko järkevämpää kysyä, tarvitseeko kukaan niitä kaikkia? Teknologian mahdollistama nopeus ei tee tarpeettomasta työstä yhtään tarpeellisempaa.
Minusta yritysjohdon pitäisi asettaa tekoälyhankkeille nykyistä kunnianhimoisempia tavoitteita. Pelkän ajansäästön sijaan voitaisiin tavoitella parempaa asiakaskokemusta, nopeampaa päätöksentekoa, korkeampaa laatua tai uusia liiketoimintamahdollisuuksia. Silloin myös ihmisten tekemä työ alkaisi kehittyä kohti asioita, joista syntyy enemmän arvoa.
Kolminkertainen tehokkuus kuulostaa hienolta. Mutta jos sen vaikutus ei näy missään muualla kuin työvaiheen kestossa, yritys on vasta aloittanut mahdollisuuksien hyödyntämisen.
Tehokkuudesta tulee liiketoiminnallinen saavutus vasta silloin, kun osaamme päättää, mitä sillä tehdään.