Tietojen voiman vapauttaminen tekoälyllä: Mullistava liiketoimintaäly
Forbesin artikkelin mukaan yli 60 % yritysten omistajista luottaa tekoälyyn, koska se lisää tuottavuutta. Lisäksi 64 prosenttia sanoi, että tekoäly parantaisi liiketoiminnan tuottavuutta, ja 42 prosenttia uskoo, että se auttaa nykyaikaistamaan työprosesseja. Olemme neljännen teollisen vallankumouksen eli teollisuus 4.0:n kynnyksellä, jossa tekoälyllä ja ML:llä on ratkaiseva rooli.
Lähes 35 % organisaatioista hyödyntää tekoälyä, ja 42 % yrityksistä tutkii tekoälyn käyttöönottoa tulevaisuudessa TechJuryn artikkelin mukaan. Lisäksi 91,5 % johtavista yrityksistä investoi tekoälyyn jatkuvasti. Gartner on myös korostanut, että asiakastyytyväisyyden odotetaan kasvavan 25 % vuoteen 2023 mennessä tekoälyorganisaatioissa. McKinseyn raportin mukaan tekoälyn käyttöönotto voi edistää jopa 13 biljoonaa dollaria maailmantalouteen vuoteen 2030 mennessä.
Sekä tekoälystä että ML:stä on tulossa perusta nykypäivän liiketoiminnalle. Niillä on ollut ratkaiseva rooli data-analytiikan mullistamisessa. Tekoälyteknologiat auttavat yrityksiä poimimaan käyttökelpoisia oivalluksia valtavista tietojoukoista, automatisoimaan prosesseja ja tekemään tarkkoja ennusteita. Olemme jo nähneet ML:n ja tekoälyn vaikutuksen kuvioiden ja poikkeavuuksien tunnistamiseen, räätälöityihin suosituksiin ja asiakaspalveluun.
AI- ja ML-algoritmit ovat erinomaisia käsittelemään valtavaa datamäärää nopeasti ja tarkasti. Näiden tekniikoiden avulla organisaatiot voivat saada tietokaivoistaan käyttökelpoisia oivalluksia, mikä mahdollistaa tietoisen ja tietoon perustuvan päätöksenteon. ML-algoritmit voivat auttaa tunnistamaan trendejä, malleja ja linkkejä tiedoissa ja antaa organisaatioille valtuudet saada syvällinen käsitys liiketoiminnastaan, asiakkaiden näkökulmista ja toimialasta.
Yksi menneisyyden kipupisteistä oli se, että jopa ne, jotka ymmärsivät tiedon arvon, tarvitsivat toisinaan opastusta merkityksellisten tietojen tallentamiseen tai poimimiseen esimerkiksi asiakirjoista, kuvista, sähköposteista, sosiaalisessa mediassa tai muista jäsentämättömistä tietolähteistä. Tekoäly- ja ML-algoritmit ovat tulleet apuun tarjoamalla automaattisia tiedonkeruuominaisuuksia, jotka virtaviivaistavat datapisteiden poistamista jopa erilaisista, jäsentämättömistä tietolähteistä. Se syötetään sitten malleihin trendien tunnistamiseksi, olennaisten tietojen saamiseksi ja tietovarojen luokittelemiseksi. Tämä automaatio tehostaa tietojen kartoitusprosessia, parantaa tarkkuutta ja varmistaa, että tärkeät tiedot kerätään ja tuodaan oikeiden ihmisten saataville.
Liiketoiminnan ongelmat liittyvät tyypillisesti tiettyjen tavoitteiden maksimointiin (kuten tuotto tai voitto tai molemmat, tuotanto) tai tiettyjen tavoitteiden (kuten kustannusten) minimoiminen rajoitusten (kuten saatavuus, kapasiteetti ja aika) vallitessa. Tämän aikakauden Data Analytics -algoritmit auttavat yrityksiä juuri siinä. Varaston optimointi on loistava käyttötapa, jota useimmat yritykset, kuten online- ja offline-kaupat, etsivät. Energia-alalla tekoälymalleja käytetään optimoimaan energiantuotantoa ja auttamaan hallituksia ja yrityksiä ennakoimalla kysyntää, hallitsemalla uusiutuvia energialähteitä ja parantamalla energianjakeluverkkojen tehokkuutta. Kuljetusalalla optimoi liikenteen sujuvuus ja ennakoi ajoneuvojen huoltotarpeita.
Olemme jo nähneet generatiivisen tekoälyn vaikutuksen tietokonegrafiikkaan, sisällönhallintaan, digitaaliseen markkinointiin ja verkkokauppaan realistisempien, uskottavampien hahmojen ja ympäristöjen luomiseksi. Generatiivinen tekoäly voi muuttaa realistisia ja tarkkoja simulaatioita sellaisilla aloilla kuin arkkitehtuuri, kaupunkisuunnittelu ja suunnittelu. Se olisi yksi suosituimmista teknologioista, olipa kyseessä itseajavat autot, edistynyt robotiikka valmistukseen ja varastointiin sekä parannettu sato ja tarkkuusmaatalous.
Yritykset integroivat uudempia teknologioita, kuten IoT:tä (esineiden internet), kehittyneitä antureita, automaatiota, robotteja ja pilvilaskentaa koko toimintansa aikana. Tämä johtaa siihen, että kerätään paljon tietoa ja mahdollisesti luodaan myös valtavia tietosiiloja. ML- ja AI-mallit auttavat kokoamaan ja analysoimaan tätä laajaa dataa. Suurin arvo voidaan luoda, jos tuotantoketjujen tiedot voidaan yhdistää muuhun dataan, kuten asiakaspalveluun, toimitusketjuihin tai toiminnanohjausjärjestelmiin. Entä automaattiset prosessien parannukset, ennakoiva ylläpito ja liiketoiminnan seisokkien minimoiminen? Muita sovelluksia ovat – Computer Vision -pohjaiset tekoälymallit, jotka auttavat havaitsemaan välittömästi tuotantoketjujen ongelmat. Näillä käsitteillä on valtavia sovelluksia eri toimialoilla.
Tekoäly ja ML mahdollistavat ennakoivan analytiikan, jolloin organisaatiot voivat ennustaa tulevaisuuden trendejä ja tehdä käytännön päätöksiä. Tutkimalla historiallisia tietoja ja etsimällä malleja ML-algoritmit voivat tunnistaa datapuutteita, tunnistaa nousevia trendejä ja ennustaa tietovarojen merkityksen ja vaikutuksen. Tämä antaa organisaatioille mahdollisuuden synkronoida tietämyksenhallintataktiikansa tulevien tarpeiden kanssa, mikä johtaa innovaatioihin.
Tekoäly ja ML tarjoavat valtavia mahdollisuuksia tiedonhallintaan, mutta haasteisiin ja eettisiin näkökohtiin vastaaminen on tärkeää. Organisaatioiden on varmistettava tietojen laatu, yksityisyys ja turvallisuus ottaessaan käyttöön tekoälyä ja ML:ää tiedonhallintaprosesseissaan. Lisäksi algoritmisen päätöksenteon eettisiä näkökohtia, kuten puolueellisuutta ja avoimuutta, tulee arvioida huolellisesti luottamuksen lisäämiseksi ja riskien vähentämiseksi.
Tekoäly- ja ML-tekniikat muuttavat tiedonhallintaa hyödyntämällä datan tehoa ja muuttamalla organisaatioiden toimintaa. Eteenpäin edetessä on kuitenkin tärkeää ohjata haasteita ja eettisiä näkökohtia hyödyntääksesi AI- ja ML-teknologiaa yrityksissä täysimääräisesti. Näitä teknologioita soveltamalla yritykset voivat avata uusia näkymiä ja pysyä kehityksen kärjessä nopeasti kehittyvässä digitaalisessa ekosysteemissä.
