What are the five things every AI strategy should address?

The post identifies: competencies (whether to hire or buy AI expertise), data capture (ensuring you have clean, structured data for the AI to learn from), privacy and security (GDPR compliance and legal basis for using personal data), integration with existing internal systems, and a phased implementation plan. Skipping any of these creates implementation risk.

Do we need to hire a data scientist to implement AI in our company?

Not always, but you do need to decide whether AI competency will be internal or external before starting. Data Scientist is one of the most in-demand roles of the 21st century, which makes hiring challenging. Many companies use external providers or buy AI-embedded software instead of building a team from scratch.

What data quality issues typically block AI implementation?

Data quality is frequently lower than anticipated, and in some cases poor enough that AI simply cannot function properly. The root cause is often that business processes were designed without structured data capture in mind. Fixing this sometimes requires changing how data is collected, which is a process change project before it becomes an AI project.

How does GDPR affect AI projects in finance or HR?

Many AI systems in finance and HR make decisions about people, which requires a clear legal basis for using their data. The AI must comply with the GDPR, and the project must be continuously assessed as it evolves. Anonymizing data sets can reduce risk, but this process must be handled carefully as anonymization can also reduce the usefulness of the data.

5 asiaa, jotka sinun tulisi sisällyttää tekoälystrategiaasi

Tämä blogikirjoitus julkaistiin alun perin Visman norjalaisessa blogissa. Voit lukea alkuperäisen viestin täältä.

TL;DRUskottavan tekoälystrategian laatiminen edellyttää viiden perusalan huomioimista ennen minkään teknologian käyttöönottoa: osaamiskysymys siitä, pitäisikö data science -osaamista kehittää itse vai hankkia ulkopuolelta, tietojen laatu ja keräämisen järjestelmällisyys, GDPR-asetuksen ja tietosuojavaatimusten noudattaminen, integrointi olemassa oleviin järjestelmiin sekä selkeä liiketoimintaperuste jokaiselle käyttötapaukselle. Alun perin Visman norjalaisessa blogissa julkaistu tämä kirjoitus käsittelee tekoälyn käyttöönottoa organisaation kykyjen kehittämishankkeena, ei pelkästään teknologian hankintana.

Haluatko tutustua tekoälyn käyttöönoton tarjoamiin rajattomiin mahdollisuuksiin? Ensimmäinen askel on luonnollisesti vankan tekoälystrategian laatiminen. Esittelemme sinulle viisi seikkaa, jotka sinun tulisi ottaa huomioon ennen tekoälyn käyttöönottoa yrityksessäsi:

1. Osaamisalueet

Tekoälyn käyttöönotto vaatii asiantuntemusta. Sinun on arvioitava, haluatko hankkia tämän osaamisen ulkopuolelta vai rekrytoida sen yritykseesi. Data Scientist -ammattinimike on äänestetty yhdeksi 21. vuosisadan halutuimmista ammateista. Oikean Data Scientist -tiimin kokoaminen voi olla haastavaa, sillä heidän osaamisestaan on suuri kysyntä. Tekoäly ei toimi itsestään, vaan se on otettava tuotantokäyttöön, ennen kuin tuloksia voidaan nähdä. Samalla ratkaisun integroiminen sisäisiin järjestelmiin voi olla haastavaa.

2. Tietojen kerääminen

Jos haluat ottaa tekoälyn käyttöön, sinulla on oltava käytettävissä dataa, josta järjestelmäsi voivat oppia. Usein datan laatu on odotettua heikompi, ja joissakin tapauksissa se on niin huono, ettei tekoälyä ole mahdollista hyödyntää asianmukaisesti.

Tiedot on hankittava siten, että järjestelmä voi myöhemmin oppia niistä. Monissa tapauksissa liiketoimintaprosesseja on muutettava, jotta tiedot voidaan jäsentää paremmin. Liiketoimintaprosessien muuttaminen tietojen hankinnan yhteydessä voi kuitenkin olla pitkä prosessi. Siksi tämä on otettava huomioon pohdittaessa, pitäisikö asiantuntemus hankkia sisäisesti vai ulkoisesti.

3. Tietosuoja ja tietoturva

Monet tekoälyratkaisut on suunniteltu tekemään päätöksiä, jotka koskevat viime kädessä ihmisiä. Tästä seuraa, että oppimiseen käytettävien tietojen on oltava GDPR ja että hanketta arvioidaan jatkuvasti. Tietojen käyttämiselle on oltava selkeä oikeusperusta.

Riskejä voidaan vähentää esimerkiksi anonymisoimalla aineisto. On kuitenkin syytä muistaa, että myös tätä prosessia pidetään tietojen käsittelynä, joten sille on hankittava hyväksyntä ja sen vaikutukset on analysoitava. Turvallisuus kattaa muutakin kuin pelkän tietosuojan, joten mahdollisimman harvoilla henkilöillä tulisi olla pääsy tietoihin ja palvelimeen.

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 automatisoidussa päätöksentekoprosessissa. Jos esimerkiksi aineistoissa on keskenään ristiriitaisia ehtoja, saatat joutua tilanteeseen, jossa digitaaliset pankkineuvojasi hylkäävät kaikki maahanmuuttajien lainahakemukset maksukyvystä riippumatta.

Tämän lisäksi on tärkeää pohtia, haluatko tekoälyn olevan selitettävissä ja todennettavissa. Tekeekö järjestelmäsi aina saman päätöksen samoilla syöttötiedoilla?

Lopuksi on tärkeää pohtia tarkasti, mihin tekoälyä tullaan käyttämään. Korvaako tekoäly osan ihmisten suorittamista tehtävistä? Jos näin on, mitä muita tehtäviä ihmisten tulisi sen sijaan hoitaa? Ehkä tekoälyä tulisi käyttää voittojen kasvattamiseen kustannusten alentamisen sijaan, jotta työpaikkojen määrä säilyisi ennallaan.

5. Ongelman ratkaisu

Ennen kuin tekoälystrategian käyttöönotto on järkevää, ongelman on oltava olemassa. Pelkkä se, että käytettävissä on riittävästi dataa, jolla haluat ”tehdä jotain hienoa”, ei välttämättä riitä arvon luomiseen. Tutki yrityksen sisäisiä asioita ja etsi ratkaistava ongelma. Menestyksekkään tekoälyn käyttöönoton perustana on järkevä liiketoimintamalli.

Usein kysyttyjä kysymyksiä

Mitkä ovat ne viisi asiaa, jotka jokaisen tekoälystrategian tulisi ottaa huomioon?

Artikkelissa mainitaan seuraavat seikat: osaaminen (pitäisikö palkata vai hankkia tekoälyosaamista), tietojen kerääminen (sen varmistaminen, että käytettävissä on puhdasta, jäsenneltyä dataa, josta tekoäly voi oppia), tietosuoja ja tietoturva (GDPR-vaatimusten noudattaminen ja henkilötietojen käytön oikeusperusta), integrointi olemassa oleviin sisäisiin järjestelmiin sekä vaiheittainen käyttöönottosuunnitelma. Minkä tahansa näistä seikoista jättäminen aiheuttaa käyttöönottoriskin.

Pitääkö meidän palkata data-analyytikko, jotta voimme ottaa tekoälyn käyttöön yrityksessämme?

Ei aina, mutta ennen aloittamista on päätettävä, hankitaanko tekoälyosaaminen sisäisesti vai ulkoisesti. Data scientist on yksi 2000-luvun kysytyimmistä ammateista, mikä tekee rekrytoinnista haastavaa. Monet yritykset käyttävät ulkoisia palveluntarjoajia tai ostavat tekoälyyn perustuvia ohjelmistoja sen sijaan, että rakentaisivat tiimin alusta alkaen.

Mitkä tietojen laatuun liittyvät ongelmat estävät tyypillisesti tekoälyn käyttöönoton?

Tietojen laatu on usein odotettua heikompi, ja joissakin tapauksissa niin huono, että tekoäly ei yksinkertaisesti voi toimia kunnolla. Perimmäinen syy on usein se, että liiketoimintaprosessit on suunniteltu ottamatta huomioon jäsenneltyä tiedonkeruuta. Tämän korjaaminen edellyttää toisinaan muutosta tiedonkeruumenetelmiin, mikä on prosessimuutosprojekti ennen kuin siitä tulee tekoälyprojekti.

Miten GDPR vaikuttaa tekoälyhankkeisiin rahoitus- tai henkilöstöhallinnon alalla?

Monet rahoitus- ja henkilöstöhallinnon tekoälyjärjestelmät tekevät ihmisiä koskevia päätöksiä, mikä edellyttää selkeää oikeusperustaa niiden tietojen käytölle. Tekoälyn on noudatettava GDPR-asetusta, ja hanketta on arvioitava jatkuvasti sen edetessä. Tietojoukkojen anonymisointi voi vähentää riskejä, mutta tätä prosessia on hoidettava huolellisesti, sillä anonymisointi voi myös heikentää tietojen käyttökelpoisuutta.