AI-hypetermia – Mitä teknologiahypen taakse vuonna 2019 kätkeytyy?
Taloushallinnon ja yleisesti tietotyön automaation kehitys on tällä hetkellä erittäin nopeaa. AI-hypen takana on todellisia kehitysaskelia, etenkin työvälineissä ja teknologioissa. Nykyisin käytössä olevilla välineillä pystymme automatisoimaan tehtäviä, joiden automaatiota ei edes osattu tavoitella kymmenen vuotta sitten.
On ollut mukavaa havaita, että taloushallinto on ollut monessa organisaatiossa eturintamassa uusien teknologioiden, kuten robotiikan ja tekoälyn hyödyntäjänä. Se osoittaa, että talousosastoilta löytyy kehityshalukkuutta ja muutostahtoa. Syitä tähän on useita. Taloushallinnossa on jo ollut paljon digitaalista dataa ja säännönmukaisia prosesseja, jotka ovat hyviä lähtökohtia automaatiolle. Taloushallintoon myös kohdistuu paineita tuottaa parempaa palvelua alhaisemmilla kustannuksilla. Raportoinnin osalta odotus on se, että pystymme tuottamaan reaaliaikaisesti paljon enemmän tietoa kuin aikaisemmin, sekä taloudesta että operatiivisista mittareista. Tämä ei ole mahdollista manuaalisilla prosesseilla.
Mitä robotiikan ja tekoälyn hyödyntäminen käytännössä tarkoittaa ja miten näihin kannattaa suhtautua? Avaan tässä kirjoituksessani asiaa kuuden näkökulman kautta. Näistä aiheista olemme kertoneet kollegani Tero Salmisen kanssa myös uusimmassa kirjassamme, joka ilmestyi viime lokakuussa.
1. Ohjelmistorobotiikka on tullut jäädäkseen
Ohjelmistorobotiikka (RPA) on jo lyönyt itsensä läpi toimistojen yleisohjelmistona. Taloushallinnossa robotit tekevät jo muun muassa ostolaskujen tarkastuksia, reskontrien täsmäytyksiä ja tositteiden syöttöä. Ohjelmistorobotiikkaan liittyvä markkina on kypsynyt; Ohjelmistojen hinnat ovat alhaiset, käyttäjiä sekä osaajia on paljon ja käyttökokemukset ovat hyviä. Ennusteemme on, että 10 vuoden kuluessa Suomessa kaikissa keskisuurissa ja suurissa organisaatioissa on käytössä ohjelmistorobotteja.
Entä tuleeko tekoäly syrjäyttämään ”tyhmät” ohjelmistorobotit? Ei tule, vaan molemmilla näillä on omat roolinsa ja parhaimmillaan ne tukevat toinen toistaan. Ohjelmistorobotti tekee väsymättömästi rutiininomaisia tehtäviä sille koulutettujen sääntöjen mukaan käsitellen rakenteisessa muodossa olevaa digitaalista dataa. Tekoäly taas hyödyntää monennäköistä dataa muodostaen siitä sääntöjä ja luokitteluja, joita säännönmukainen automaatio voi hyödyntää. Se myös muokkaa dataa robotin ja perusjärjestelmien ymmärtämään muotoon. Jos vielä pohdit kannattaako robotiikkaan lähteä, siirry jo suunnittelemaan, milloin siihen lähdet!
2. Vuorovaikutus koneiden kanssa muuttuu
Tekoälyn alle luokiteltavissa olevat uudenlaiset käyttöliittymät muuttavat yhteydenpitoa järjestelmien kanssa. Kuluttajina olemme jo jonkin aikaa voineet ohjata kännykässä olevia sovelluksia puheella. Työntekijät vaativat yrityksen sisäisiltä toiminnoilta samanlaista käytettävyyttä kuin mihin he ovat tottuneet kuluttajina.
Yrityssovelluksiin ollaankin myös saamassa digiassistentteja ja chatboteja. Näiden avulla etenkin loppukäyttäjät voivat olla yrityssovellusten kanssa yhteydessä ihmismäisemmin tavoin helppokäyttöisellä käyttöliittymällä. Sen sijaan, että pitäisi kirjautua järjestelmään ja tehdä hakuja asiakkaan maksutilanteen selvittämiseksi, saman tiedon voi kysyä digiassistentilta chatilla.
Loppukäyttäjän mahdollisuudet itsepalveluun lisääntyvät, ja palvelua saa ajasta ja paikasta riippumatta. Myös taloushallintoon ulkoa tulevat rutiininomaiset tietopyynnöt ja yhteydenotot hoituvat jatkossa chatbotin toimesta. Vasteajat nopeutuvat, ja taloushallinnossa voidaan keskittyä enemmän asiantuntemusta vaativiin tehtäviin.
3. Liiketoiminnan digitalisoituminen automatisoi samalla sisäisiä prosesseja
Liiketoiminta digitalisoituminen sekä mahdollistaa että vaatii myös yrityksen sisäisten prosessien uudistamista ja automatisoimista. Kun liiketoiminnan tapahtumat syntyvät reaaliaikaisesti esimerkiksi asiakkaan asioidessa Amazonin automaattisessa kivijalkakaupassa, tai vaikka maksutapahtuman syntyessä Uberin kyydin päätyttyä, data on reaaliaikaisesti myös taloushallinnon käytettävissä esimerkiksi liikevaihdon, varastosaldojen ja maksutapahtumien synnyttämiseksi. Sisäiset prosessit ja raportointi voidaan automatisoida tämän datan pohjalta. Toisaalta kun liiketoiminta on digitaalista, taloushallinnolta ei myöskään hyväksytä vanhakantaisia prosesseja, joissa kuukauden liikevaihto olisi raportoitavissa vasta seuraavan kuun puolivälissä.
Samalla kun liiketoiminnassa investoidaan tekoälyyn, se on hyödynnettävissä myös sisäisten prosessien parantamiseen. Asiakasrajapinnassa saatava hyöty on lähes aina paljon suurempi kuin sisäisten prosessien tehostaminen, ja sieltä löytyy helpommin maksaja uusien teknologioiden käyttöönottoon. Jotta taloushallinto hyötyisi liiketoiminnan digitalisoitumisesta ja pystyisi tukemaan sitä, taloushallinnon on osallistuttava hyvin tiiviisti liiketoiminnan kehitykseen. Hyötyä on myös siitä, että organisaatiokulttuuri tukee digitalisaatiota.
4. Data on uusi valuutta
Data mahdollistaa toiminnan ohjaamisen tiedolla sekä prosessien automatisoinnin. Ne yritykset menestyvät, jotka osaavat hyödyntää dataansa toiminnan optimointiin ja jopa uuden liiketoiminnan synnyttämiseen. Mikäli data on rikkinäistä, se johtaa rikkinäisiin prosesseihin ja virheelliseen tietoon.
Datan hyödyntäminen automaatiossa ja uudenlaisessa raportoinnissa usein nostaa esille datan ongelmat, mutta tämä myös mahdollistaa ongelmien korjaamisen. Datan keräämiseen ja parantamiseen pitää panostaa eri tavalla kuin nyt. Eri datatyypeille tulee tunnistaa omistajat, jotka vastaavat sen laadusta ja ylläpidon prosesseista.
5. Teknologiaan ei kannata lukittautua
Mikään yksittäinen teknologia ei ole itseisarvo. Tavoitteen tulisi olla laajempi, kuten parempi raportointi, lisääntynyt automaatio, sujuvammat prosessit tai helpompi käyttö. Panostus kannattaa ohjata yleisesti automaatioon ja älyyn – ei tiettyyn teknologiaan.
Itseään ei kannata kahlita yhteen teknologiaan pitkäksi aikaa, koska teknologioita on paljon, teknologiat ovat uusia ja ne kehittyvät nopeasti. Kehittyvällä markkinalla on vaikea veikata voittajaa viiden vuoden päähän.
6. Kokeile ketterästi
Uuden teknologian käyttöönotossa eivät päde samanlaiset lainalaisuudet kuin vakiintuneissa teknologioissa. Oppia ei voida saada vain projektin jälkeisenä ”lessons learned” -sessiona, vuosi aloituksen jälkeen. Sen sijaan kannattaa tehdä kokeiluja eri teknologioilla ja palveluilla pienillä investoinneilla. Pilvi mahdollistaa tämän, ja ylipäätään hinnat tulevat nopeasti alaspäin. Netistä löytyy ilmaisia palveluita tekoälykokeiluihin ja kustannus syntyykin yleensä pääosin työstä.
Kehitys tapahtuu iteratiivisesti, nopeina kehityssykleinä. Uuden teknologian hyödyntäminen vaatii tekemällä oppimista, tiedon jakamista ja yhteistyötä yli organisaatioiden. Joukkoistamisen (crowdsourcing) avulla voi jopa hyödyntää globaalia asiantuntijajoukkoa oman ongelman ratkaisemiseen kustannustehokkaasti. Kehittyminen tapahtuu jatkuvana toimintona, ja samalla organisaation toiminnan evoluutiona.
Uusien teknologioiden avulla on siis saavutettavissa suuria asioita: parempaa tuottavuutta, helpompia työtapoja, vähemmän puuduttavia rutiineja, lisääntynyttä tietoa ja inhimillisempää työelämää. Tämä onnistuu pitämällä tavoitteet korkealla ja mieli avoinna sekä kokeilemalla rohkeasti uutta. Toivottavasti olet yhtä innostunut tulevaisuuden näkymistä kuin minäkin!
Lisätietoja
Tagit
Erikoisosaaminen
Ohjelmistorobotiikka | |
Tekoäly (AI) ja koneoppiminen |
Omat tagit
Efima - Asiantuntijat ja yhteyshenkilöt
Efima - Muita referenssejä
Efima - Muita bloggauksia
It- ja ohjelmistoalan työpaikat
- Innofactor Oyj - Sales Manager (Data & Analytics)
- Laura - Mobiilikehittäjä, Android
- Laura - Ohjelmistoarkkitehti, Tampere/Oulu
- Laura - Development Team Manager, Sports Games
- Taito United Oy - Senior Full Stack -kehittäjä
- Webscale Oy - Head of Sales, Cloud Services
- Laura - Hankinta-asiantuntija, tietohallinto
Premium-asiakkaiden viimeisimmät referenssit
- Digiteam Oy - Verkkokaupan toteutus Apollokaihdin.fi
- Digiteam Oy - Kattokeskuksen sivut ykköseksi Googlessa
- Digiteam Oy - Kokonaisvaltainen digimarkkinoinnin kumppanuus – Case Tradehit
- SD Worx - Kehitystyö SD Worxin kanssa takaa Clas Ohlsonille parhaat palkanmaksun prosessit kasvun tiellä
- Digiteam Oy - Case Esperi Care Oy: Ketterä kumppanuus vei Esperin verkkosivu-uudistuksen maaliin sujuvasti ja aikataulussa
- Kisko Labs Oy - Howspace Hub - Mukautuva oppimisen hallintajärjestelmä kasvaviin oppimisalustavaatimuksiin
- Kisko Labs Oy - Sanoma Pro: Multimediasisältöjen hallinnan uudistaminen
Tapahtumat & webinaarit
- 27.11.2024 - Green ICT -ekosysteemitapaaminen III: Ohjelmistojärjestelmien virrankulutuksen mittaaminen ja kasvihuonepäästöjen arviointi
- 27.11.2024 - Digitaalisen asiakaskokemuksen uusi aikakausi
- 28.11.2024 - Webinaari: Keskity myyntityön laatuun!
- 28.11.2024 - Copilot-webinaari – Mielekkäämpää tietotyötä turvallisesti
- 04.12.2024 - Kuinka oikea matka- ja kululaskujärjestelmä tehostaa prosesseja?
- 05.12.2024 - Green ICT VICTIS -hankkeen kick off -tilaisuus
- 15.01.2025 - Datavastuullisuuden valmennus: hanki valmiudet vastuulliseen datan ja tekoälyn hyödyntämiseen
Premium-asiakkaiden viimeisimmät bloggaukset
- Ready Solutions Oy - Mitä tarkoittaa sovellusten suorituskyvyn mittaaminen Azuressa?
- Enter SystemSolutions Oy - Enter Arkistointi
- Digiteam Oy - WordPressin kehitys ja viimeisimmät uudistukset
- Kisko Labs Oy - Heroku: Millaisiin projekteihin se sopii ja mitkä ovat sen todelliset hyödyt ja haitat?
- Zimple Oy - Pipedrive vai Hubspot? Kumpi kannattaa valita?
- SC Software Oy - Jatkuvat palvelut – asiakaslähtöistä kumppanuutta projekteista ylläpitoon
- Timeless Technology - Ohjelmoitavat logiikat (PLC): Ratkaisevat työkalut automaatioon ControlByWebiltä.
Digitalisaatio & innovaatiot blogimediaBlogimediamme käsittelee tulevaisuuden liiketoimintaa, digitaalisia innovaatioita ja internet-ajan ilmiöitä |