Tämä blogikirjoitus julkaistiin alun perin Visman norjalaisessa blogissa. Voit lukea alkuperäisen postauksen täältä.
Haluatko tutkia tekoälyn toteuttamiseen liittyviä rajattomia mahdollisuuksia? Ensimmäinen askel on luonnollisesti vankan tekoälystrategian kehittäminen. Opastamme sinua viidestä asiasta, jotka sinun tulisi ottaa huomioon, ennen kuin otat tekoälyn käyttöön yrityksessäsi:
1. Osaaminen
Tekoälyn käyttöönotto vaatii asiantuntemusta. Sinun on arvioitava, haluatko ostaa tai palkata sellaista osaamista yritykseesi. Työtehtävä, Data Scientist, on äänestetty yhdeksi 2000-luvun halutuimmista työtehtävistä. Oikean Data Scientist -tiimin kokoaminen voi olla haastavaa, sillä heidän osaamiselleen on kova kysyntä. Tekoäly ei elä omaa elämäänsä, vaan se on otettava tuotantoon ennen kuin tuloksia voidaan nähdä. Samalla voi olla haasteellista integroida ratkaisu sisäisiin järjestelmiin.
2. Tietojen kerääminen
Jos haluat ottaa tekoälyn käyttöön, sinulla on oltava käytettävissäsi tietoja, joista järjestelmäsi voivat oppia. Usein tietojen laatu on odotettua heikompi ja joissakin tapauksissa niin huono, ettei tekoälyä voida käyttää kunnolla.
Tiedot on hankittava siten, että järjestelmä voi oppia niistä myöhemmin. Monissa tapauksissa liiketoimintaprosesseja on muutettava, jotta tietoja voidaan jäsentää paremmin. Liiketoimintaprosessien muuttaminen tietojen hankinnan yhteydessä voi kuitenkin olla pitkä prosessi. Siksi se on otettava huomioon harkittaessa, pitäisikö asiantuntemuksen olla sisäistä vai ulkoista.
3. Yksityisyys ja turvallisuus
Monet tekoälypalvelut solutions on suunniteltu tekemään päätöksiä, jotka koskevat viime kädessä ihmisiä. Tästä seuraa, että oppimiseen käytettävien tietojen on oltava GDPR:n mukaisia ja että hanketta arvioidaan jatkuvasti. Tietojen käytölle on oltava selkeä oikeusperusta.
Riskejä voidaan pienentää esimerkiksi anonymisoimalla tietokokonaisuus. On kuitenkin otettava huomioon, että myös tämä prosessi katsotaan tietojenkäsittelyksi, joten se on hyväksyttävä ja sen vaikutukset on analysoitava. Tietoturva sisältää muutakin kuin yksityisyyden suojan, joten mahdollisimman harvoilla henkilöillä tulisi olla pääsy tietoihin ja palvelimelle.
4. Etiikka
Eettisessä tekoälyssä on kyse siitä, että tekoäly tekee valintoja, jotka me ihmiset olisimme tehneet itse. Jos et ole tietoinen näistä ehdoista, saatat päätyä rakentamaan malleja, jotka tahattomasti syrjivät ihmisiä automaattisessa päätöksentekoprosessissa. Jos esimerkiksi tietokokonaisuuksissa on ristiriitaisia ehtoja, saatat päätyä tilanteeseen, jossa digitaaliset pankkineuvojasi hylkäävät kaikki maahanmuuttajien lainahakemukset maksukyvystä riippumatta.
Tämän lisäksi on tärkeää miettiä, halutaanko tekoälyn olevan selitettävissä ja todennettavissa. Tekeekö järjestelmäsi aina saman päätöksen samoilla syötetiedoilla?
Lopuksi on tärkeää pohtia, mihin tekoälyä tarkalleen ottaen käytetään. Korvaako tekoäly osan ihmistyön tehtävistä? Jos näin on, millaisia muita tehtäviä niiden sijasta pitäisi ottaa hoitaakseen? Ehkä tekoälyä pitäisi käyttää voittojen kasvattamiseen sen sijaan, että se alentaisi kustannuksia ja siten säilyttäisi työpaikkojen määrän.
5. Ratkaisu ongelmaan
Ennen kuin tekoälystrategian toteuttaminen on järkevää, ongelman on oltava olemassa. Ei välttämättä riitä, että sinulla on riittävästi dataa, jolla haluat "tehdä jotain siistiä" arvon luomiseksi. Katso yrityksen sisälle ja etsi ongelma, joka on ratkaistava. Onnistuneen tekoälyn käyttöönoton perusta on järkevä liiketoiminta-asiakirja.
