AI ja koneoppiminen ovat kaikkien huulilla. Tekoälysovelluksia kehitettäessä unohtuu kuitenkin usein onnistuneen ja lainmukaisen tekoälyratkaisun tärkein kulmakivi eli data. Ratkaisun lopputulos heijastaa suoraan käytössä olevaa dataa, ja sitä, miten dataa on jalostettu ratkaisua kehitettäessä. 

Kaikki tekoälyratkaisun tuotokset– niin toivotut kuin ei-toivotutkin - ovat sisäänrakennettuina dataan, jota käytetään tekoälyratkaisun pohjana. Tämän takia on tarpeellista tarkastella, mitä dataa milloinkin tarvitaan, ja miten tarvittavan datan kelvollisuutta, eli käytännössä käyttökelpoisuutta ja laatua, arvioidaan. 

Tekoälyn ottaminen mukaan organisaation toimintaan ei ole kertaluonteinen prosessi, vaan tekoälyteknologian hyödyntäminen vaatii kokonaisvaltaista muutosprosessia, jossa tiedonhallinta, organisaation kulttuuri ja strategiset tavoitteet toimivat yhdessä. Pienet kokeilut voivat tarjota arvokkaita oppimiskokemuksia, jotka auttavat kehittämään laajempia ratkaisuja. On tärkeää investoida datan infrastruktuuriin, osaamiseen ja teknologisiin ratkaisuihin, jotta datasta saadaan paras mahdollinen hyöty.

Tässä alla on muutamia keskeisiä tiedonhallintaan liittyviä näkökulmia ja toimia, joiden avulla tekoälyä voi tehokkaasti hyödyntää.

• Tiedon arvon tunnistaminen: Organisaation johdon on ymmärrettävä, että data on yksi sen tärkeimmistä resursseista. Organisaation strategiassa tulisi linjata, miten dataa kerätään ja hallitaan sekä miten sitä käytetään palvelutuotannon tukena. Kun johto ymmärtää tiedon merkityksen, pystytään tekoälyä hyödyntämään tehokkaammin palvelujen tuottamisessa, mikä antaa mahdollisuuden tehdä parempia päätöksiä, lisätä työn tuottavuutta ja saavuttaa säästöjä.

• Tiedon jakaminen ja yhteistyö: Organisaatiossa tulisi kannustaa avoimeen viestintään ja datan jakamiseen eri palvelukokonaisuuksien välillä.

• Datainfrastruktuurin rakentaminen: On tärkeää panostaa kattavaan ja laadukkaaseen datainfrastruktuuriin, joka mahdollistaa relevantin tiedon keräämisen ja tallentamisen.

• Koulutus ja osaamisen kehittäminen: Organisaation työntekijöitä tulee kouluttaa datan analysointiin ja tekoälyn hyödyntämiseen.

• Selkeät tavoitteet ja mittarit: Johdon tulisi määrittää, mitä hyötyjä tekoälyn käyttämisellä haetaan ja miten dataa hyödynnetään. Mittareiden asettaminen auttaa seuraamaan edistymistä.

Koulutuksesta saat

• ymmärryksen siitä, millainen rooli organisaation eri henkilöillä on AI:n kehityksessä ja hyödyntämisessä

• etenemismallin ja tarkistuslistan tiedon käytettävyyden lisäämiseen

• edellytykset eettisten ja ajassa kehittyvien tekoälyratkaisujen tekemiselle