Maailman kehittyneinkään tekoälymalli ei välttämättä osaa vastata yrityksesi kaikkein yksinkertaisimpiin kysymyksiin.
Se voi selittää monimutkaisia tieteellisiä ilmiöitä, kirjoittaa ohjelmistokoodia ja analysoida valtavia määriä tekstiä. Mutta kun kysyt siltä, mitä yrityksessänne on sovittu tietyn asiakkaan kanssa tai miten teidän reklamaatioprosessinne toimii, vastaus saattaa jäädä hyvin yleiselle tasolle. Ongelma ei välttämättä ole mallin älykkyydessä. Se ei yksinkertaisesti tunne yrityksesi toimintaa, ellei tarvittavaa tietoa ole tuotu sen käyttöön.
Yritysten arki perustuu valtavaan määrään tietoa, jota on vuosien varrella kertynyt dokumentteihin, sähköposteihin, asiakkuudenhallintaan ja ihmisten omiin muistiinpanoihin. Osa tästä tiedosta on järjestelmällisesti tallennettua ja helposti löydettävää, mutta suuri osa elää hajallaan eri paikoissa. Lisäksi merkittävä määrä yrityksen tärkeästä osaamisesta on edelleen ihmisten päissä. Tiedämme esimerkiksi, miten tietyn asiakkaan kanssa kannattaa toimia, mutta emme ole koskaan kirjoittaneet asiasta kunnollista ohjetta.
Tässä kohtaa tekoälyn käyttöönotto paljastaa usein ongelman, joka on ollut organisaatiossa olemassa jo pitkään. Yrityksen oma tieto ei ole riittävän helposti löydettävissä tai hyödynnettävissä. Jos ihminen joutuu kysymään saman asian aina kokeneelta kollegalta, tekoäly tuskin pystyy ratkaisemaan sitä ilman, että tarvittava tieto tuodaan sen ulottuville.
Yksi tapa ratkaista ongelmaa on yhdistää tekoäly yrityksen omiin tietolähteisiin. Tästä puhutaan usein RAG-ratkaisuna, jossa tekoäly hakee kysymyksen kannalta olennaista tietoa esimerkiksi dokumenteista ja muodostaa vastauksensa sen perusteella. Käytännössä ihminen voisi kysyä yrityksen toimintatavoista tavallisella kielellä ja saada vastauksen, joka perustuu yrityksen omiin ohjeisiin ja tietoihin. Hyvin toteutettuna järjestelmä pystyy myös näyttämään, mistä tieto on peräisin.
Kuulostaa hyvältä, mutta toteutuksessa on muutama aika olennainen mutka. Jos tietolähteet ovat vanhentuneita, ristiriitaisia tai huonosti ylläpidettyjä, tekoäly ei pysty taikomaan niistä luotettavaa kokonaisuutta. Lisäksi pitää huolehtia käyttöoikeuksista. Kaikki yrityksen tieto ei kuulu kaikkien työntekijöiden nähtäväksi, eikä tekoälyn pitäisi päästä kiertämään samoja rajoituksia, joita ihmisiltäkin edellytetään.
Minusta yritysten kannattaa suhtautua tähän myös mahdollisuutena laittaa oma tietopääomansa parempaan järjestykseen. Tekoälyn käyttöönotto voi pakottaa miettimään, mistä löytyy voimassa oleva ohje, kuka vastaa sen ajantasaisuudesta ja miten tärkeä tieto saadaan kaikkien sitä tarvitsevien käyttöön. Tämä hyödyttää organisaatiota silloinkin, kun tekoäly ei ole mukana.
Tekoälyn seuraava merkittävä kilpailuetu ei välttämättä synny siitä, kenellä on käytössään uusin malli. Huomattavasti kiinnostavampaa on, kuinka hyvin yritys pystyy yhdistämään kehittyneen teknologian omaan osaamiseensa, tietoonsa ja tapaansa tehdä liiketoimintaa.
Tekoäly voi tietää paljon maailmasta. Mutta yritykselle sen arvo alkaa kasvaa kunnolla vasta silloin, kun se oppii toimimaan myös yrityksen omassa todellisuudessa.