”Teknologiahuumassa voi syntyä palveluita, joita kukaan ei halua”

Käyttäjien tarpeet tulevat ensin, teknisen ratkaisun suunnittelu vasta sitten. Näin kirjoittaa asiakaskokemuksen ja designin lähettiläs Susanna Lähteenmäki blogissaan. Hän kokosi yhteen tärkeimmät oivalluksensa siitä, mitä palveluiden suunnittelijoiden tulisi huomioida generatiivisen tekoälyn käytöstä.

Generatiivinen tekoäly on lyönyt itsensä nopeasti läpi teknologiana, joka parantaa käyttäjäkokemusta ja luo uutta liiketoimintaa. Elämme kuitenkin murrosvaihetta, jossa uusi teknologia on osin raakile, ja käyttäjätkin vasta opettelevat sen käyttöä.

Teimme Telialla kokeilun siitä, millä tavoin tekoälyä voi hyödyntää asiakaskokemuksen kehittämisessä ja muotoilussa. Kävimme läpi kaikki suunnittelutyön vaiheet ja annoimme tekoälylle tehtäviä ratkottavaksi. Kokeilu vahvisti monia aiemmin tekemiämme havaintoja, ja joiltain osin se oli silmiä avaava. Listasin alle muutamia havaintoja siitä, mitä palveluiden suunnittelijoiden tulisi huomioida.

1. Kaikki lähtee käyttäjien tarpeista

Tekoälyn luomassa teknologiahuumassa voi käydä helposti niin, että ratkaisuun lähdetään rynnimään suin päin tekniikka edellä.

Jos asiakkaiden ja käyttäjien tarpeet sekä toiveet sivuutetaan, voi syntyä palveluita, joita kukaan ei halua tai tarvitse. Tai sitten palvelu toimii tavalla, josta käyttäjät eivät tykkää. Asian voi kiteyttää näin: ihminen tulee ensin, liiketoiminnan tavoitteet sitten ja tekoäly vasta viimeisenä.

Vaikka tekoäly ei tarjoa oikotietä onneen, se kannattaa valjastaa käyttöön heti uuden palvelun suunnittelun alkumetreillä. Kokeilumme osoitti esimerkiksi sen, että tekoäly voi auttaa tutkimuksen suunnittelussa, käyttäjähaastatteluiden valmistelussa ja vastausten analysoinnissa. Tähän kaikkeen soveltuu esimerkiksi Copilot for Microsoft 365, joka on Microsoftin kehittämä tekoälyyn perustuva avustaja. Se tarjoaa apua Microsoft 365 -sovellusten käytössä sekä auttaa esimerkiksi tiedon etsimisessä.

Veimme kokeilun vielä astetta pidemmälle ja testasimme, voisimmeko haastatella asiakkaiden sijaan tekoälyä. Epäilymme vahvistuivat jo alkumetreillä: netin syövereistä kaivettu ja yhdistelty tieto voi tuottaa yleistyksiä tai virheellisiä ja jopa koomisia vastauksia. Tekoäly ei tunnista omia virheitään, joten sen vastauksia ei voi käyttää sellaisenaan. Saimme kuitenkin koottua vastausten pohjalta teemoja, joita hyödynsimme ihmisille tekemissämme haastattelukysymyksissä.

2. Sopiva työkalu löytyy kokeilemalla – tai rakentamalla itse

Ohjenuoranamme Telialla on ollut, että parhaat työkalut löytyvät vain kokeilemalla. Ensin pitää hahmottaa, mitä halutaan saada aikaiseksi ja mitkä ovat käyttäjien tarpeet. Sitten kartoitetaan, mitä työkaluja tähän tarkoitukseen on saatavilla. Lopuksi kääritään hihat, testataan ja vertaillaan – tai rakennetaan palvelu itse.

Omassa kokeilussamme teimme perusteellisen kartoituksen ja valitsimme testattavaksi vähän liikaakin palveluita. Toisaalta saimme paljon arvokasta tietoa siitä, mistä ohjelmista on eniten iloa suunnittelutyössä. Tehokas apuri suunnittelutyöhön on Copilot for Microsoft 365, joka taipuu alkuvaiheen tutkimuksesta myöhempien vaiheiden ideointiin, konseptointiin ja prototyypin testaamisen suunnitteluun.

Jos sopivaa palvelua ei löydy valmiina, se on rakennettava itse. Tästä on kirjoittanut Telian generatiivisen tekoälyn teknisestä kehityksestä vastaava Iikka Luoma-aho. Hän kertoo tekoälysovelluksista, jotka on tehty helpottamaan telialaisten päivittäistä työtä ja parantamaan asiakaspalvelua. Näiden palveluiden rakentaminen alkoi suoraan käyttäjien tarpeista.

Kannattaa myös selvittää, onko jo käytössä olevissa palveluissa sisäänrakennettuja tekoälyominaisuuksia. Niiden käyttöönotto voi sujua nopeammin ja helpommin kuin vihkiytyminen kokonaan uusiin tekoälytyökaluihin.

3. Testaaminen varmistaa käytettävyyden

Tekoälysovellusten käytettävyyden varmistaminen ja testaaminen ovat kriittisen tärkeät vaiheet. Käytettävyystestaus paljastaa, vastaako palvelu ihmisten tarpeisiin ja toimiiko se tavalla, josta he pitävät. Tässä testausvaiheessa käyttäjät pääsevät kokeilemaan palvelun prototyyppiä tai beta-versiota. He antavat kokemuksistaan palautetta, joiden pohjalta palvelun kehittäjät voivat tehdä parannuksia.

Testaus on tärkeää siksi, että se auttaa tunnistamaan ja korjaamaan mahdolliset ongelmat ennen palvelun laajempaa käyttöönottoa. Kannustan testaamiseen mahdollisimman varhaisessa vaiheessa, jos mielii välttää kalliit virheet ja turhat kehityskulut.

Käyttökokemuksen suunnittelussa voit ottaa avuksi Microsoftin Human-AI-Interaction toolkitin. Työkalupakki ohjaa ihmisen ja tekoälyn välisen vuorovaikutuksen suunnittelussa.

4. Olemme nähneet vasta jäävuoren huipun

On aivan selvää, että tekoäly on teknologiana vasta alkutekijöissään. Olemme nähneet todennäköisesti vasta jäävuorenhuipun siitä, mikä tulevaisuudessa on mahdollista.

Tämän vuoksi meidän on oltava jatkuvasti hereillä ja seurattava aktiivisesti teknologioiden kehitystä.

Omassa kokeilussamme tekoäly suoriutui melko huonosti esimerkiksi pdf-dokumenttien analysoinnista ja antoi jopa virheellistä tietoa. Samoin prototyypin eli mallikappaleen rakentamisessa tekoälyllä oli suuria haasteita. Nyt – reilu vuosi pilottikokeilun jälkeen – analysointi sujuu jo mallikkaammin ja prototyypin rakentaminen on parantunut huimasti.

Kehitysvauhti on henkeäsalpaava. Pidetään siis hatuista kiinni, pysytään uteliaina ja nautitaan matkasta. Ja lähdetään aina liikenteeseen käyttäjien tarpeista.