Tekoäly liiketoimintasi tukena

Tekoäly eli artificial intelligence (AI) on yhdistelmä dataa, algoritmejä ja tietokoneiden laskentatehoa, joka kykenee suorittamaan älykkäinä pidettäviä toimintoja. Tämä voi sisältää esimerkiksi kielen ymmärtämistä, hahmontunnistusta tai päätöksentekoa.​

Tekoälyä on perinteisesti käytetty luokittelemaan, ennustamaan ja suosittelemaan. Esimerkkeinä reittisuositukset, musiikki- ja videopalveluiden suositukset tai huoltotarpeen ennustaminen. Teknisesti puhutaan yleensä koneoppimisesta, joka perustuu datan analysointiin ja mallien oppimiseen.​

Generatiivinen tekoäly luo tekstiä, kuvia ja videoita suurten kielimallien avulla. Se muuttaa työtehtäviä tehden tekoälystä työkaverin, uuden supervoiman.​

Tekoälyn ennustetaan vaikuttavan merkittävästi työelämään ja talouteen. Sen avulla voidaan hyödyntää uusia datanlähteitä, luoda yksilöity palvelukokemus tai synnyttää uudenlaista liiketoimintaa.

Asiantuntijamme ovat apunasi tekoälyn hyödyntämisessä liiketoimintaasi parhaiten sopivalla tavalla. Saat meiltä saman katon alta laadukkaat ja tietoturvalliset ratkaisut sekä internetyhteydet vaativimpiinkin tarpeisiin.

Tarjoamme muun muassa Copilot for Microsoft 365 -lisenssejä ja -ympäristöjen hallintaa kokonaisvaltaisena Managed 365 -palveluna. Telia Helsinki Data Centeristä puolestaan löytyy huipputurvallista, laadukasta ja ympäristöystävällistä konesalitilaa yrityksesi kriittiselle datalle ja kasvaville tekoälykuormille.

Jätä yhteydenottopyyntö, niin löydetään yhdessä yrityksesi tarpeisiin sopivin ratkaisu.

Tietoturvallinen tekoälyn käyttö edellyttää kokonaisvaltaista lähestymistapaa. Tähän sisältyy muun muassa tekoälyratkaisun hyödyntämä datan laatu, yksityisyyteen ja eettisiin näkökulmiin liittyvät tekijät, jatkuva valvonta sekä henkilöstön koulutus.

Tekoälyratkaisujen on oltava selitettäviä ja ymmärrettäviä. On kyettävä ymmärtämään, miten tekoäly tekee päätöksiä. Laadukas ja monipuolinen data ovat välttämätöntä, jotta tekoälymallit toimivat oikein ja luotettavasti. Lisäksi on noudatettava tietosuojaan ja yksityisyyden suojaan liittyviä lakeja.

Tekoälyratkaisujen toimintaa on seurattava jatkuvasti. Ajantasaiset päivitykset ovat tarpeen, jotta tekoälyratkaisu pysyy turvallisena ja tehokkaana.

Henkilöstön koulutus tekoälyn hyödyntämiseen on myös tärkeää. Organisaation henkilöstön on ymmärrettävä tekoälyn toimintaa ja sen vaikutuksia. 

Tekoäly tarjoaa monipuolisia mahdollisuuksia eri toimialoille ja organisaatioille. Tekoälyä voidaan hyödyntää muun muassa kehitystyössä, asiakaspalvelussa, teollisuuden prosesseissa, kunnossapito- ja huoltotarpeiden ennakoinnissa, väärinkäytösten havaitsemisessa ja uusien liiketoimintamallien suunnittelussa.

Tekoäly tarvitsee eettisiä sääntöjä, koska sen käyttöön liittyy monia eettisiä kysymyksiä. Eettiset säännöt ovat välttämättömiä, jotta tekoälyä voidaan käyttää vastuullisesti ja yhteiskunnan parhaaksi.

Tekoäly voi käyttää tietolähteenä yrityksen omaa, laadultaan varmistettua dataa. Sen voi valjastaa avuksi muun muassa myynnin ja kustannusten kehityksen ennustamiseen tai verkkokaupan suositteluiden esittämiseen.

Yrityksen on tärkeää määritellä tavoitteet ja kysymykset selkeästi, jotta tekoäly voi hyödyntää tietoja tehokkaasti ja vastuullisesti.

Tekoälysovellusten kirjo on laaja. Tekoälysovelluksia on tarjolla muun muassa sisällöntuotannon ja tiedonhaun tueksi. Tekoäly voi myös piirtää ja luoda grafiikkaa.

Tekoäly tarjoaa valtavasti potentiaalia sovelluskehitykseen, ja sen käyttöön liittyy jatkuvasti uusia innovaatioita ja mahdollisuuksia.

Tekoälysovellusten kehittäminen ja käyttö vaatii harkittua lähestymistapaa. Tekoälyratkaisujen kehittämisessä tulisi selvittää muun muassa haluttu tahtotila ja tavoitteet, saatavilla oleva datan laatu ja sen riittävyys sekä näkemys siitä, miten tekoälyratkaisu voisi parhaiten hyödyttää organisaatiota ja yksittäistä käyttäjää.

Tekoälysovelluksia voi hyödyntää monin tavoin, mutta on sen rajoitukset ja faktojen oikeellisuus ovat tärkeä ymmärtää. Esimerkiksi tekoälyn tuottamaan sisältöön tulee suhtautua kriittisesti ja harkiten. Tekoälysovellusten hyödyntämisessä huolellinen suunnittelu ja jatkuva arviointi ovat avainasemassa.

Tekoälyn kanssa työskenteleminen vaatii monipuolista osaamista ja jatkuvaa yhteistyötä organisaation eri sidosryhmien välillä.

Huomioitavia tekijöitä ovat muun muassa tekoälyteknologian toimintaperiaatteiden ymmärtäminen, organisaatiossa määriteltävät roolit ja resurssit tekoälyn hyödyntämiseen, eettinen toiminta, vastuullisuus, turvallisuus ja lainsäädäntö.

Tekoälyn kielimallit ovat suuria koneoppimismalleja, jotka on koulutettu käsittämään ja tuottamaan ihmismäistä tekstiä. Näiden mallien avulla voidaan luoda lauseita, keskustella ja tuottaa monipuolista kirjoitettua sisältöä.

Esimerkkejä tällaisista kielimalleista ovat Chat GPT, Google Bard ja DeepL. Ne perustuvat massiiviseen harjoitusdataan ja algoritmeihin, jotka mahdollistavat tekstianalyysin ja -tuotannon.

Tekoäly voi lisätä työskentelyn tuottavuutta monin tavoin. Sen avulla voidaan esimerkiksi automatisoida rutiininomaisia tehtäviä ja analysoida tietoa.

Tekoälyn vaikutuksia voi olla vaikea mitata suoraan, mutta sen käyttö voi johtaa parempaan tehokkuuteen, nopeampaan päätöksentekoon ja laadukkaampaan lopputulokseen. Kustannussäästöt, työajan vapautuminen sekä työn laadun parantuminen voivat olla mittareita tekoälyn tuottavuusvaikutuksista.

Tietyillä aloilla, kuten tuotannossa tai logistiikassa, voidaan mitata tekoälyn vaikutuksia tehokkuusmittareilla, kuten tuotantolinjan nopeudella tai toimitusaikojen lyhentymisellä.

Tekoälyn käyttöä työn tukena on tärkeää seurata, jotta sen vaikutuksia voidaan ymmärtää ja optimoida.

Generatiivinen tekoäly – kykyä luoda uutta sisältöä, kuten ChatGPT ja tekoälytaide. Perustuu opittuun tietoon ja luovuuteen.​

Koneoppiminen – koneoppiminen on tekoälyn osa-alue, jossa tietokoneet oppivat automaattisesti datan perusteella ja parantavat suorituskykyään tehtävissä.​

Syväoppiminen – koneoppimisen alalaji, joka perustuu tekoälyjen ja algoritmien käyttämiseen monimutkaisten tehtävien, kuten kuvantunnistuksen, luonnollisen kielen käsittelyn ja äänentunnistuksen suorittamiseksi.​

Neuroverkko – neuroverkot ovat matemaattisia malleja, jotka jäljittelevät aivojen toimintaa. Neuroverkot ovat keskeisiä koneoppimisessa, erityisesti syväoppimisessa.​

Suuri kielimalli (LLM) – kehittyneitä tekoälyjärjestelmä, joka hyödyntää valtavia tietomääriä ja kehittyneitä algoritmeja ihmisten kielen ymmärtämiseen, tulkitsemiseen ja luomiseen.​

Kuvantunnistus – mahdollistaa ihmissilmän havaitsemien ilmiöiden kuten ihmisten, ajoneuvojen, laatuvirheiden tai varastohyllyn täyttöasteen tunnistamisen kuvasta tai videosta.​

Puheentunnistus – prosessi, jossa tietokonejärjestelmä analysoi äänisignaaleja ja tunnistaa niistä puheen, muuntaen sen tekstiksi tai komentosarjoiksi.