Tekoäly liiketoiminnan moottorina – Kuinka johtaa tekoälyn ja datan hyödyntämistä?

Tekoäly liiketoiminnan moottorina – Kuinka johtaa tekoälyn ja datan hyödyntämistä?

Boardman Grow kasvuyrittäjäverkoston jäsenet kokoontuivat inspiroivaan aamukahvitilaisuuteen, jossa pääaiheena oli tekoälyn hyödyntäminen liiketoiminnassa.

Tilaisuuden alustajana toimi DAIN Studiosin perustajajäsen, toimitusjohtaja ja Boardman Grown hallituksen jäsen Ulla Kruhse-Lehtonen.

 

Tilaisuus tarjosi syvällistä tietoa datan ja tekoälyn merkityksestä nykypäivän liiketoiminnassa sekä antoisia näkökulmia tulevaisuuden mahdollisuuksista sekä vilkasta keskustelua ja jäsenten välistä sparrausta.

DAIN Studios: Datasta liiketoimintahyötyä

Kruhse-Lehtonen esitteli DAIN Studiosin toimintaa, joka kattaa toimipisteet Helsingissä, Berliinissä, Münchenissä ja Wienissä. DAIN Studiosin kolme perustajaa, Dirk, Saara ja Ulla, ovat luoneet yrityksen, joka keskittyy datan ja tekoälyn strategiseen hyödyntämiseen.

Heidän lähestymistapansa korostaa liiketoimintalähtöisyyttä ja kuinka saada valtavasta datamäärästä konkreettista liiketoimintahyötyä.

Datan voima tekoälyssä

Kruhse-Lehtonen syvensi osallistujien ymmärrystä datan ja tekoälyn suhteesta. Data science, laajemmin datatieteen ala, kattaa tekoälyn ja sen eri alalajit, kuten koneoppimisen ja syväoppimisen.

Hän huomioi, että erityisesti viime vuosina datan määrä on räjähtänyt, ja tämä johtuu osittain kasvaneesta laskentatehosta, kuten CPU- ja GPU-resurssien lisääntymisestä.

Syväoppimisen alueella on tapahtunut paljon edistystä, ja pilvipalvelut ovat mahdollistaneet entistä tehokkaamman datan käsittelyn.

Tekoäly kolmessa ulottuvuudessa

Tekoäly voidaan Kruhse-Lehtosen mukaan jakaa kolmeen eri ulottuvuuteen:

  • Artifical Narrow Intelligence (ANI): Rajoittunut tekoäly keskittyy tiettyihin ennalta määriteltyihin tehtäviin ympäristössään ilman laajempaa hyödyllisyyttä. Tämän tason tekoäly on nykyhetkellä vallitseva.
  • Artifical General Intelligence (AGI): Yleistetty tekoäly omaa ihmismäisen älykkyyden, pystyen sopeutumaan uusiin tilanteisiin, oppimaan ja päättelemään alkuperäistä koulutusta laajemmin.
  • Artifical Superintelligence (ASI): Ylivoimainen tekoäly on ihmistä huomattavasti edistyneempi kaikilla osa-alueilla, omien kykyjensä ylittäessä ihmisen käsityskyvyn.

Tekoälyllä merkittävää potentiaalia liiketoiminnassa

Kruhse-Lehtonen korosti tekoälyn potentiaalia liiketoiminnassa. Hän viittasi tutkimuksiin, joiden mukaan generatiivisen tekoälyn avulla bruttokansantuote saattaa kasvaa jopa 7 prosenttia seuraavan vuosikymmenen aikana.

Generatiivisen tekoälyn soveltamisalueet ovat laajat, ja esimerkkeinä mainittiin tiedon tiivistäminen suuresta dokumenttimäärästä, tietojen hakeminen, tulosten esittäminen eri muodoissa, uuden sisällön luominen syötetiedosta ja vuorovaikutus käyttäjän kanssa esimerkiksi chat-rajapinnan kautta.

Haasteet ja huomioitavat asiat

Tilaisuudessa käsiteltiin myös tekoälyn käyttöön liittyviä haasteita ja huomioitavia seikkoja, jotka on hyvä ottaa huomioon tekoälyn integroimisessa osaksi liiketoimintaa:

  • Tietosuoja: Tekoälymallit voivat sisältää internetistä skannattua tietoa ja mahdollisia ennakkoluuloja. Pyrkimyksenä on vähentää ennakkoluulojen vaikutusta lopputuloksiin.
  • Tietoturva: Tekoälymallien käyttäminen voi liittyä tietojen tallentamiseen ja käyttämiseen mallien kouluttamisessa. Luottamuksellisia tietoja ei tulisi kopioda sellaisenaan.
  • Oikeudelliset kysymykset: Voiko tekoälymalleja käyttää liiketoimintakontekstissa? Kenen omistuksessa ovat mallien tuottamat tulokset?
  • Harhakuvitelmat: Generatiiviset tekoälymallit voivat keksiä vastauksia, jotka kuulostavat uskottavilta mutta eivät välttämättä ole totta.

Mistä aloittaa tekoälyn hyödyntäminen?

Kruhse-Lehtonen kuvasi neljä vaihetta tekoälyn hyödyntämisessä yrityksen liiketoiminnassa:

  • Tiedostaminen: Ymmärtäminen siitä, millaista potentiaalia data ja tekoäly voivat tuoda organisaatiolle.
  • Tavoitteiden asettaminen: Strategian muodostaminen ja matka kohti datavetoista toimintaa.
  • Kiihdyttäminen: Fokus datan ja tekoälyn mahdollistajien vahvistamisessa samalla kun aletaan luoda konkreettista arvoa.
  • Johtaminen: Tekoälyn ja datan teknologian johtaminen sekä niiden vaikutusten muokkaaminen omaan toimialaan.

Aamukahvitilaisuus tarjosi syvällistä tietoa tekoälyn hyödyntämisestä liiketoiminnassa. Kruhse-Lehtonen ja DAIN Studiosin toiminta osoittavat, kuinka datan ja tekoälyn strateginen käyttö voi tuottaa merkittävää arvoa. Kiitos Ulla Kruhse-Lehtonen ja DAIN Studios!

Tule mukaan Boadman Grow-kasvuyrittäjäverkostoon!

Boardman Grow on kasvuyrityksistä ja -yrittäjyydestä kiinnostuneiden verkosto, joka edistää kasvun kulttuuria ja osaamista Suomessa.

Tarjoamme inspiraatiota, verkostoa ja tukea kasvupolun haasteisiin. Olemme jäsenperusteinen foorumi keskinäiseen tiedon ja osaamisen vaihtoon, verkostoitumiseen sekä suhteiden luomiseen.

Boardman Grow -verkostossa autamme toisiamme kasvun ja kansainvälistymisen haasteissa. Järjestämme erilaisia verkostoitumistilaisuuksia ja tapahtumia osaamisen kehittämiseksi kasvuyrittäjyyteen, kasvun johtamiseen, rahoitukseen ja kansainvälistymiseen liittyen.

Lue lisää jäsenyydestä ja liity mukaan!