Kolme tyypillistä virhettä, joita näemme joka viikko AI-ratkaisuiden rakentamisessa.
Nykyisillä AI-työkaluilla kaikki vaikuttaa todella helpolta. Kun ennen ostettiin valmiita SaaS-palveluita, nyt oman sovelluksen voi rakentaa tunnissa. Aiemmin konsulteilta ostettiin viikkojen tai kuukausien projekteja kilpailijakartoituksiin ja strategioihin, nyt nämä syntyvät viidessä minuutissa yhdellä AI-chatbotin promptilla. Kun aiemmin palkattiin AI-konsultti suunnittelemaan ratkaisuita, nyt parilla promptilla saa aikaiseksi omalle yritykselle AI-strategian, data- ja AI-arkkitehtuurin, ja valmiin projektisuunnitelman niiden toteuttamiseen.
Onko AI-muuttanut markkinan nopeasti suuntaan, missä ulkoistaminen ei enää kannata, vaan kaikki on nopeampaa ja halvempaa tehdä itse AI-avusteisesti?
Ehkä ei kuitenkaan. Näemme viikoittain ongelmia, joita nopeasti AI:lla tekeminen aiheuttaa. Seuraavassa kolme yleistä virhettä, jotka toistuvat useissa eri yrityksissä.
Virhe 1: Tekstikone ei ole ajattelukone
AI tuottaa nopeasti paljon vakuuttavan oloista tekstiä, halusit sitten tehdä kilpailijakartoituksia, sisältöä someen, tai uuden strategian. On kuitenkin hyvä muistaa, että AI:n tuottamassa teksipaljoudessa on hyvin vähän mitään oikeaa oivallusta ja viisautta.
Kaikki asiat, jotka AI tuottaa sinulle, ovat yhtä helposti kilpailijoiden saatavilla. Asiat, joiden tekeminen on helppoa ja nopeaa, ovat hyvin harvoin arvokkaita. Jokainen kilpailijasi pystyy tekemään ne yhtä helposti ja nopeasti.
AI:n luoma arvo ei synny suuresta sen tuottamasta tekstimäärästä, vaikka se saattaisi kuulostaa erittäin vakuuttavalta. Todellinen arvo on kokemuksessa, syvällisessä asioiden ymmärtämisessä, ja ennen kaikkea niiden toteuttamisessa.
Ihmiset osaavat kokemuksensa perusteella arvioida AI:ta paremmin, miten asiat viedään käytäntöön ja mikä toimii tietyssä yrityksessä ja sen toimintaympäristössä.
Virhe 2: Illuusio rakentamisen helppoudesta
AI on muuttanut “Buy vs. Build” keskustelua monelta osin. Uusien AI-työvälineiden myötä build-vaihtoehto, asioiden rakentaminen itse, vaikuttaa helpommalta ja nopeammalta kuin koskaan aiemmin.
Moni saattaa miettiä, miksi maksaisin kymmeniä tuhansia jollekin SaaS-toimittajalle, kun Lovablella saa tehtyä vastaavan sovelluksen itse parissa tunnissa? Varsinkin, kun nämä SaaS-sovellukset eivät oikein vastaa ikinä meidän yrityksemme erikoistarpeita.
Yritykset kuitenkin lähes aina aliarvioivat rankasti, miten paljon aikaa ja rahaa itse tehdyn ratkaisun ylläpito vaatii. Siinäkin tapauksessa, että siinä hyödynnetään laajasti AI:ta.
Helposti ja nopeasti tehty, alkuun hyvältä vaikuttanut ratkaisu on vuoden sisällä raskasta teknistä velkaa. Viimeistään siinä vaiheessa ollaan ongelmissa, kun ratkaisun rakentanut Pekka IT-tuesta vaihtaa työpaikkaa.
Virhe 3: Kyvykkyys ei takaa tuloksia
Uusia AI-ratkaisuita markkinoidaan hienoilla kyvykkyyksillä. AI pystyy analysoimaan hetkessä kaiken datan ja tuottamaan hienot raportit. AI tekee palavereista yhteenvedot ja toimittaa ne oikeille henkilöille. AI koodaa automaattisesti uudet ohjelmistot.
Kuitenkaan se, että työkalu osaa, ei tarkoita, että organisaatio tekee.
Uusi hieno myynnin AI järjestelmä ei tuo mitään hyötyä, jos ihmiset eivät ota sitä päivittäiseen käyttöön. AI:n generoimat raportit ova turhia, jos ihmiset eivät ylläpidä oikeaa ja ajankohtaista dataa. Hienoimmatkin autonomiset AI-agenttiarmeijat tarvitsevat ihmisiä valvomaan ja ohjaamaan toimintaa.
AI:n onnistumisen edellytyksenä ei ole vain hieno uusi teknologia. Onnistuminen riippuu lähes kokonaan siitä, miten organisaation muutosta johdetaan. Keskeistä on ratkaista, miten ihmiset saadaan toimimaan uudella tavalla, yhteistyössä AI:n kanssa.
Kalliit AI-investoinnit valuvat hukkaan, jos ihmisten toimintatapojen muutosta ei johdeta systemaattisesti.
Mitä sitten pitäisi tehdä?
Toimiva AI-ratkaisu syntyy meidän kokemuksemme mukaan seuraavasti:
- AI:ta kannattaa käyttää laajasti apuna, mutta sille ei voi ulkoistaa ajattelua. Kilpailuetu syntyy asioista, joita kilpailijasi eivät promptaa viidessä minuutissa.
- Data on eräs keskeisimmistä kilpailueduista AI:n kehittämisessä. Mieti, mitä sellaista dataa sinulla on, mitä kilpailijoillasi ei ole? Esimerkiksi asiakkaiden yhteydenotot, laitteiden huoltohistoria, sisäiset raportit, tai tuotteiden myyntiluvut. Suunnittele arkkitehtuuri, miten tämä data saadaan helposti kaikkien AI-työkalujen käyttöön, tietoturva huomioiden.
- AI:n suunnittelussa ja käyttöönotossa teknologian pitäisi olla viimeinen vaihe, ei ensimmäinen. Mieti ensin, mikä meidän tavoitteemme on? Mitä ongelmaa olemme tarkalleen ottaen ratkaisemassa? Onko tämä ongelma tärkeä, miten se vaikuttaa yrityksen tavoitteisiin ja tulokseen? Siirry teknologiaan vasta, kun ymmärrät ongelman.
- Mieti tarkasti, mitä tehdään itse, ja mitä ostetaan valmiina. Oli kyse sitten ohjelmistoista tai asiantuntijapalveluista. Yleensä itse tekeminen kannattaa rajoittaa vain muutamiin ydinasioihin, joista oikeasti syntyy pitkäaikaista kilpailuetua yritykselle. Itse tekeminen on harvoin pitkällä aikavälillä kustannussäästö, mutta se voi olla kannattava investointi.
- Muista, että suurin työ on aina ihmisten toiminnan muuttamisessa. AI:n hyödyntämisessä yleensä 20 prosenttia on teknologiaa, ja 80 prosenttia ihmisten jokapäiväisen työskentelyn muutosjohtamista.
Lopulta ratkaisevaa AI:ssa ei ole malli, toimittaja eikä prompti, vaan se, miten AI kytketään osaksi organisaation oikeaa tekemistä.
Haluatko keskustella mikä olisi paras tapa edistää AI:n käyttöä yrityksessäsi? Teemme veloituksetta tehokkaan tarvekartoituksen. Ota yhteyttä jussi.ahtikari@arked.fi niin jutellaan lisää.
