Tekoäly vaatii tekoja. Nyt heti.

Antti Merilehdon mukaan tekoäly ei välttämättä mullista jokaista toimialaa vielä tänä vuonna. Yritykset, jotka siirtävät tekoälykokeilujaan ensi vuoteen, tekevät kuitenkin ison virheen.

Tekoäly on tällä hetkellä todella kuuma puheenaihe. Sen huomaa esimerkiksi kirjan Tekoäly – matkaopas johtajalle myyntiluvuista. 

Menestyskirjailija, mainonnan optimointia tekevän Finch Finlandin maajohtaja Antti Merilehto ei kuitenkaan hykertele tyytyväisyydestä. Päinvastoin – hän ärjyy.

”Liian monissa suomalaisyrityksissä ei vieläkään ymmärretä, mistä tekoälyssä on kyse. Ajatellaan, että se on vain big datan kaltainen iskusana tai ohimenevä trendi. Ei ole! Tekoäly muuttaa liiketoiminnan perusteita liki kaikilla toimialoilla. Siksi päätin irrottaa elämästäni seitsemän kuukautta kertoakseni, missä tekoälyn kanssa mennään juuri nyt.”

Merilehto kuvailee, mitä tekoälystä keskusteltaessa yleensä tapahtuu: johtaja painaa äänensä oktaavia alemmaksi ja sanoo ”Tämä on todella tärkeää”. Eikä tee sen jälkeen mitään.

”Johtoryhmässä päätetään katsoa ensin rauhassa, mitä kilpailijat tekevät. Tai odottaa, että tekoälyn lastentaudit ehtivät karsiutua. Tai mietitään, onko tätä kokeiltu Ruotsissa. Se on sama kuin jos sprintteri jäisi lähtötelineisiin tarkkailemaan, kun muut juoksevat karkuun. Jos asian kanssa vetkutellaan ensi vuoteen, kilpailijoita ei saa enää kiinni. Mitalit on jo jaettu.”

Paljon muutakin kuin robotteja

Merilehto korostaa, että tekoälyn hyödyntäminen alkaa perusteiden ymmärtämisestä. Mistä siis oikein puhumme, kun puhumme tekoälystä?

”Lyhyesti sanottuna: tekoäly on sellaista koneen tekemää toimintaa, joka ihmisen tekemänä olisi älykästä. Otetaan esimerkkinä vaikka Tikkurilan maalitehdas. Jos kone vain laittaa siellä kansia maalipurkkeihin, se on automaatiota. Tekoälyksi se muuttuu, jos tuotantolinjaan on yhdistetty kamera, viivakoodinlukija ja ohjelma, joka osaa pysäyttää maalarinvalkoisen sävyn tuotannon, kun värivaihtelu ei pysy sallituissa rajoissa.”

Tekoäly toimii siis samoin kuin fiksu ihminen – jos se huomaa jonkin olevan vialla, se tekee jotain tilanteen korjaamiseksi.

Arkipuheessa tekoäly tarkoittaa usein samaa kuin koneoppiminen. Jälkimmäisen Merilehto kuvaa seuraavasti: mikäli kone tehdessään tiettyä tehtävää tulee siinä ajan kuluessa paremmaksi tietyillä annetuilla mittareilla, kyseessä on koneoppiva järjestelmä.

”Syväoppiminen puolestaan on astetta edistyksellisempi taso, ja sen teknologiat menevät tällä hetkellä kaikkein vauhdikkaimmin eteenpäin. Syväoppimisjärjestelmät muodostuvat monikerroksisista neuroverkoista, joiden eri tasot oppivat toisiltaan itsenäisesti ja valtavalla nopeudella.”

Tällä hetkellä yrityksille tärkeintä on kuitenkin koneoppiminen. Toisin kuin mediakirjoittelun perusteella voisi luulla, se ei näy arjessa robotteina. Käytännössä se on dataa, jota jalostetaan tiettyjen sovittujen mallien kautta. Lopputuloksena syntyy esimerkiksi kustannussäästöjä, kasvua ja parempia päätöksiä.

”Koneoppimisen maailma koostuu pelkästään niistä ohjeistuksista ja säännöistä, joita sille on annettu. Sen suurinta antia on löytää valtavista datamassoista ja asiakastiedoista malleja ja toistuvuuksia, joita ihmiset eivät todennäköisesti huomaisi tai jaksaisi laskea.”

Merilehdon mukaan robotitkin yleistyvät, mutta arkea ne eivät ole vielä vuosiin.

”En usko, että tekoäly syö lähiaikoina valtaosan työpaikoista. Seuraavina vuosina se toimii pikemminkin apuälynä esimerkiksi asiakastyössä ja johtamisessa. Pidemmän aikavälin kehityksestä on vaikea sanoa mitään, asiat menevät nyt niin nopeasti eteenpäin. Jos käsittelet arkityössäsi dataa tavalla tai toisella, saat varmasti tehdä töitä tekoälyn kanssa. Hierojan työtä tekoäly ei sen sijaan juuri hetkauta.”

Menestysresepti: dataa, osaamista ja kokeilukulttuuria

Tekoälyn ottaminen osaksi arkea vaatii yritykseltä kolme asiaa: dataa, osaamista ja aikaa kokeiluille.

”Osaamista saa lisää rekrytoimalla, kouluttamalla tai ostamalla. Dataa yrityksillä todennäköisesti jo on, vaikkakin se saattaa vaatia jalostamista. Tyypillisessä koneoppimiskokeilussa 80 pinnaa ajasta menee datan putsaamiseen ja vain 20 prosenttia itse koneoppimismallin virittämiseen.”

Merilehto vaatii suomalaisyrityksiin lisää kokeilemisen kulttuuria.

”Jos on mahdollisuus aloittaa tekoälykokeilut heti, tee niin. Jahkailu tappaa. Kokeilut tulisi aloittaa jo ennen kuin tänä vuonna poltetaan kokkoja, ja ensimmäisten tulosten pitää näkyä ennen pikkujouluja”, Merilehto jyrähtää.

”On aika lailla sama, käytättekö koneoppimisen alustana Azurea, Googlea tai jotain muuta. Suurimpaan osaan bisneksistä löytyy valmiita oppimismalleja. Kustannuskaan ei voi olla ylivoimainen este, jos johto kerran on todennut asian tärkeäksi. Alle 50 tonnilla pääsee jo liikkeelle.”

On myös tärkeää ottaa käyttöön kulttuurin muutosta tukevia mittareita. Perinteisesti yksiköitä ja johtoryhmän jäseniä mitataan ja palkitaan vain lyhyen tähtäimen onnistumisista, ei kokeiluista.

”Oikeastaan ymmärrän johtajia hyvin. Samassa tilanteessa panostaisin varmaan itsekin kvartaalitason onnistumisiin, en kokeiluihin – vaikka ne auttaisivatkin yksikköäni tekemään jatkossa parempaa tulosta. Jos elämään kuuluu firman Mercedes, asuntolaina Westendissä ja perhe, jolla on kalliita harrastuksia, en lähtisi herkästi riskeeraamaan mitään. Sijoittajana olisin kuitenkin kovin huolissani, jos omistamani yritys kuhnailee tekoälykokeilujen kanssa.”

Mitkä toimialat ovat tällä hetkellä koneoppimisessa parhaita?

”Alat, joilla ei ole suoraa ihmis- tai kivijalkakontaktia. Spotify tekee kaiken datan pohjalta. Siksi sen tarjoamat soittolistat ovat käyttäjän kannalta erittäin osuvia – täyttä magiaa. Myös verkkokauppa käyttää ja jalostaa koneoppimisen malleja. Mitä enemmän ja monipuolisempaa dataa on käytössä, sitä enemmän voidaan tehdä osuvia suositteluja ja yksilöllisiä tarjouksia.”

Merilehto nostaa esimerkiksi myös prosessiteollisuuden, jossa koneoppimisinvestointien takaisinmaksuajat voivat olla hämmästyttävän lyhyitä. Koneoppimisen ratkaisut auttavat varmistamaan, että tuotanto rullaa normaalisti ja laatu on priimaa.

Kaikkien ei tarvitse koodata

Merilehdon mielestä tekoälyn ja koneoppimisen esiinmarssi ei tarkoita, että nyt kaikkien työntekijöiden pitää opetella koodaamaan.

”Koneiden tehdessä yhä suuremman osan rutiineista ihmisten vahvuuksina korostuvat verbaaliset ja fyysiset viestintätaidot, ihmistuntemus sekä ryhmätyö. Empatia on tärkein työelämätaito jatkossa, koska se on niin leimallisesti inhimillistä osaamista.”

Hän uskoo, että myös johtajuus muuttuu samaan suuntaan. Kun koneoppimisen mallit voivat käydä luvut läpi, tarkistaa faktat, laskea skenaarioita ja luoda ennusteita, johtajan työ on entistä enemmän ihmisten kohtaamista, vuorovaikutusta ja viestintää.

”Silti jokaisen yrityspäättäjän on ymmärrettävä tekoälyä ainakin siltä osin, miten se vaikuttaa oman toimialan tulevaisuuteen – ja miten minun yritykseni pitäisi varautua siihen jo tänään.”