Tikissä

Tekoäly (artificial intelligence, AI) voi olla tukena, kun yritys haluaa parantaa tehokkuutta, vähentää kustannuksia tai kehittää asiakaskokemusta, tuotteita ja palveluja. Tämä blogikirjoitus esittelee tekoälyn soveltamismahdollisuuksia erityisesti pienten ja keskisuurten yritysten yleisten tarpeiden näkökulmasta. Yrityksillä on luonnollisesti myös varsinaiseen liiketoimintaan liittyviä vaatimuksia, joita pitää käsitellä sekä yritys- että toimialakohtaisesti. Tekoälyn tehokkuus on yksi sen arvostetuimmista ja pelätyimmistä puolista. On tärkeää, että yritykset arvioivat huolellisesti tekoälyn mahdolliset hyödyt ja haitat ennen sen käyttöönottoa. Yritykset voivat vähentää mahdollisia haittoja hyvällä suunnittelulla ja toteutuksella. Tekoälyn hyödyt ja haitat yritystoiminnassa Tekoäly on väsymätön toimija siinä ympäristössä, johon se on opetettu. Koneen herpaantumaton tarkkaavaisuus voi ehkäistä ihmisen väsymyksestä johtuvia inhimillisiä virheitä. Usein tekoälyjärjestelmiä otetaan käyttöön rutiininomaisten tai työläiden tehtävien automatisoimiseksi. Tällä tavoitellaan kustannussäästöjä, jota perustellaan esimerkiksi siten, että työntekijöiden aikaa vapautuu tuottavampiin tehtäviin tai luovempiin töihin. Automatisointi näkyy esimerkiksi asiakaspalvelun tehostamisessa. Tekoäly jaksaa toistaa samaa tehtävää eli tarjota tietoa ja tukea asiakkaille ympäri vuorokauden. Se tunnistaa ja ratkaisee asiakaspalvelutarpeita sekä osaa yksilöidä asiakaskokemusta. Uusien tuotteiden ja palveluiden kehittämiseksi tekoälyjärjestelmää voidaan käyttää tukena esimerkiksi uusien markkinoiden tunnistamiseen, asiakaskäyttäytymisen analysointiin sekä uusien ominaisuuksien kehittämiseen. Tehokkuuden kääntöpuolena on mahdollista, että tekoälyjärjestelmiä voidaan käyttää korvaamaan ihmisten työtä. Tämä voi johtaa työpaikkojen menetykseen, erityisesti niissä toiminnoissa, jotka ovat toistuvia ja rutiininomaisia. Yritysten on ratkaistava, mihin suuntaan ne haluavat viedä kehitystä. Järjestelmiä voidaan käyttää myös keräämään ja analysoimaan henkilökohtaisia tietoja. Jos näitä tietoja ei käytetä asianmukaisesti, se voi johtaa yksityisyyden loukkaamiseen. On mahdollista, että tekoälyjärjestelmiä kehitetään ja käytetään tavalla, joka voi johtaa tasa-arvoisuuden heikkenemiseen. Esimerkiksi käyttämällä huonosti suunniteltua aineistoa tekoälyjärjestelmien opettamiseen voidaan aiheuttaa syrjintää työmarkkinoilla tai sosiaalisesti. Tekoäly henkilöstöhallinnon tukena Tekoälyllä on potentiaalia parantaa merkittävästi henkilöstöhallinnon tehokkuutta ja tarkkuutta. Se voi myös auttaa yrityksiä säästämään rahaa ja tarjoamaan paremman työntekijäkokemuksen. Tekoälyä voidaan käyttää henkilöstöhallinnossa esimerkiksi seuraavasti: Rekrytointiprosessi: Hakemusten käsittelyn automatisointi, ansioluetteloiden analysointi ja haastatteluihin kutsuttavien henkilöiden valikoiminen. Se voi myös parantaa rekrytointiprosessin osuvuutta. Perehdytys ja koulutus: Erilaisten perehdytys- ja koulutusaineistojen tuottaminen tai työntekijöiltä edellytettyjen perehdytysten tai koulutusten suoritusten valvonta. Työntekijän suorituskyvyn arviointi: henkilöstön lisäkoulutus- tai kehitysmahdollisuuksien tunnistaminen. Palkkauksen ja etujen hallinta: palkka- ja etujärjestelmien kilpailukyvyn tai yrityksen etujen mukaisuuden varmistaminen. Työsuhdehallinto: automatisoitu lomien ja sairasvapaiden hallinnointi, työsopimusten laatiminen ja työsuhteiden päättyminen. Tekoäly voi tukea yrityksiä myös, kun ne haluavat varmistaa työsopimustensa vastaavan alan työsopimusehtoja. Tekoäly toiminnanohjauksen apuna Tekoälyllä on potentiaalia parantaa merkittävästi toiminnaohjauksen tehokkuutta ja tarkkuutta. Tekoälyä voidaan käyttää resurssienhallinnassa työntekijöiden, laitteiden ja materiaalien tehokkaaseen hallintaan. Tämä voi auttaa yrityksiä varmistamaan, että heidän resurssinsa ovat käytettävissä oikeaan aikaan oikeassa paikassa. Tuotannon hallinnassa tekoäly tukee tuotannon prosessien optimointia, esimerkiksi tuotannonlinjojen nopeuttamisessa ja virheiden vähentämisessä. Tämä voi auttaa yrityksiä parantamaan tuotantokapasiteettiaan ja vähentämään kustannuksia. Tekoälyä voidaan käyttää kustannusten seurantaan ja analysointiin, esimerkiksi materiaali-, työvoima- ja energiakustannusten seuraamiseen. Tämä voi auttaa yrityksiä tunnistamaan kustannuksia, joissa voidaan säästää. Laadunhallinnassa tekoäly voi tukea esimerkiksi tuotteiden ja palveluiden laadun mittaamisessa ja parantamisessa. Tämä voi auttaa yrityksiä kehittämään asiakastyytyväisyyttä ja vähentämään tuotepalautuksia. Logistiikan hallinnassa tekoälyä voidaan käyttää prosessien optimointiin, esimerkiksi toimitusten seuraamiseen, varastotilan hallintaan ja kuljetusten suunnitteluun. Tämä voi auttaa yrityksiä parantamaan toimitusvarmuutta ja vähentämään kustannuksia. Toimitusketjun hallintaa tekoälyn avulla Valmistavassa tuotannossa toimitusketju on keskeisessä roolissa. Tekoälyn hyödyntäminen eri toiminnoissa voi auttaa yrityksiä parantamaan toimitusvarmuutta, ennakoitavuutta ja asiakaspalvelua sekä vähentämään kustannuksia. Toiminnoittain sitä voidaan lähestyä seuraavasti: Varastonhallinta: tuotteiden ja materiaalien varastotilan hallinnan, tilausten ennakoinnin sekä toimitusaikojen optimointi. Kuljetusten hallinta: suunnittelun, aikataulujen seurannan ja jäljittämisen optimointi. Tilausten käsittely: tilausten automatisointi, vastaanotto, maksujen käsittely ja toimitusten suunnittelu. Riskien hallinta: toimitusketjun häiriöiden tunnistaminen ja ennustaminen. Tietojen analysointi: toimitusketjun tietojen analysointi, esimerkiksi kysynnän ennustaminen, tehokkuuden mittaaminen ja suorituskyvyn parantaminen. Tekoälyllä on potentiaalia parantaa toimitusketjujen tehokkuutta, tarkkuutta ja joustavuutta. Tämä voi auttaa yrityksiä tekemään parempia päätöksiä toimitusketjun hallinnassa. Maksuliikenteen hallinta tekoälyn avustamana Tekoälyä voidaan käyttää osto- ja myyntireskontran hallintaan monin tavoin. Tekoälyllä on potentiaalia parantaa merkittävästi yritysten osto- ja myyntireskontran toiminnan tehokkuutta, tarkkuutta ja joustavuutta. Tekoäly tukee taloushallintoa esimerkiksi seuraavasti: Laskujen käsittelyn automatisointi, tietojen tarkistaminen ja maksaminen. Maksujen hallinta, käsittely, seuranta ja viivästymisvaroitusten lähettäminen. Tämä voi auttaa yrityksiä varmistamaan, että heidän laskunsa maksetaan ajallaan. Riskien hallinnan parantaminen, esimerkiksi maksuhäiriöiden tunnistaminen ja ennustaminen. Tietojen analysointi, esimerkiksi osto- ja myyntidata, trendien tunnistaminen ja ennusteet. Tekoälyn tarjoama tuki voi auttaa yrityksiä tekemään parempia päätöksiä osto- ja myyntitoiminnan hallinnassa. Myynti ja markkinointi tekoälyn tuella Tekoälyä voidaan käyttää myynnin ja markkinoinnin parantamiseen monin tavoin, esimerkiksi prospektointiin eli potentiaalisten asiakkaiden löytämiseen ja heidän kontaktitietojensa keräämiseen. Lisäksi tekoälyä voidaan käyttää kohdennettuun mainontaan, esimerkiksi mainosten näyttämiseen toimijoille, jotka ovat todennäköisemmin kiinnostuneita tarjottavista tuotteista tai palveluista. Asiakaspalvelussa tekoälyä voidaan käyttää esimerkiksi asiakkaiden kysymyksiin vastaamiseen, ongelmien ratkaisemiseen ja palautteen keräämiseen. Tekoälyä voidaan käyttää esimerkiksi myyntidatan analysointiin, trendien tunnistamiseen ja ennusteisiin. Nämä voivat auttaa yrityksiä tekemään parempia päätöksiä myynnissä ja markkinoinnissa. Jääkö ihmisen tehtäväksi vain arvioida tekoälyn käytön hyödyllisyyttä? Tekoäly tukiälynä tarjoaa pk-yrityksille mahdollisuuksia omien tukitoimintojen optimointiin ja automatisointiin. Edellä on esitetty potentiaalisia sovellusalueita perusteluineen. Käyttöönottoa harkittaessa kannattaa kuitenkin punnita huolellisesti mahdolliset hyödyt ja haitat. Mukaan pitää joka tapauksessa lähteä, ainakin selvittämään nykytilaa, oletettua tulevaisuutta ja sopivuutta omiin toimintoihin. Nämä ovat parhaiten saavutettavissa yhteistyökumppanien kanssa, jolloin myös erilaisten vertaisarviointien tekeminen on helpompaa ja joustavampaa. Metropolia-vetoisessa Yritysten vihreä siirtymä, muutoskyvykkyys ja digitalisaatio (REACT, Etelä-Suomi) -hankkeessa tuotettavissa mikro-opintokokonaisuuksissa ja osassa järjestettäviä työpajoja on ollut mukana myös tekoälyä hyödyntäviä osuuksia. Niistä saatuja kokemuksia ja laajojen kielimallien palveluja on hyödynnetty tässä tekstissä. Kirjoittaja Aarne Klemetti (DI) on tutkijaopettaja Metropolia Ammattikorkeakoulun ICT ja tuotantotalous -osaamisalueella. Hän toimii tekoälyasiantuntijana Yritysten vihreä siirtymä, muutoskyvykkyys ja digitalisaatio (REACT, Etelä-Suomi) -hankkeessa. Lisälukemista Tekoäly (wikipedia.org) Tekoäly 4.o raportti: Suomella mahdollisuus olla eettisen, digitaalisen ja vihreän siirtymän edelläkävijä (valtioneuvosto.fi) Artificial Intelligence pros and cons (rockcontent.com)