Tekoälyn käyttöönoton haasteet

Tekoälyn käyttöönoton haasteet

Kuten meillä ajatellaan, niin datatiede ei ole vain mukava innovaatio. Se on pakollinen kaikille, jotka haluavat pysyä kilpailukykyisinä seuraavien viiden vuoden aikana. Jos yritykset eivät vielä ole tähän heränneet, niin nyt olisi korkea aika ravistaa hihasta hieman aikaa ja resursseja ja selvittää, mihin oma data taipuu ja mitä sillä voidaan saavuttaa.

Useimmat yritykset, jopa pienet, tuottavat valtavia määriä dataa. Kuvittele nyt, että istut printattujen paperikasojen päällä, siis kaikki sinun yrityksesi data yksinkertaisesti printattuna papereille... Ja istut niiden päälle. Mikä on ensimmäinen päätöksesi, mitä haluat tehdä datallasi?

Meillä on kaksi tapaa lähestyä asiakasta tekoälyasioissa - data edellä tai liiketoiminta edellä. Kumpikin näistä on hyvä ja tehokas tapa selvittää, mitä halutaan tai kuinka se saavutetaan. Tärkeimpänä ominaisuutena molemmissa kuitenkin näen, että asiakas saa tarkan kustannusarvion tulevalle projektille tai vähintään rehellisen selvityksen siitä, missä tilassa yrityksen data on ja miten alkaa hyödyntämään sitä.

Pureudutaan seuraavaksi hiukan näihin kahteen lähestymistapaan.

1. Data edellä

Autamme yrityksiä saamaan selkeän kuvan omasta datavalmiudesta ja annamme liiketoiminnallisia ehdotuksia datan hyödyntämistä varten. Lähtökohtana on tutustua yritykseen:

Mitä dataa on käytettävissä
Mistä dataa on mahdollista saada lisää
Tutustutaan yrityksen tavoitteisiin ja tarpeisiin
Miten dataa voidaan hyödyntää tavoitteisiin pääsemisessä

2. Liiketoiminta edellä

Lähtökohta on lähestulkoon sama kuin data edellä, mutta asiakkaalla on jo käsitys siitä, mikä ongelma halutaan ratkaista. Vaikka ratkaisuja on yksi, sen liiketoiminnallinen valuaatio on hyvä selvittää ja tästä syystä lähdemmekin ratkaisemaan asiaa toiselta kannalta. Kun ongelma / tahtotila on selvillä, käymme läpi yrityksen datan ja kerromme mitä pitää tehdä, jotta tavoite saavutetaan.

Kummassakin tapauksessa prosessi käydään erittäin tiiviissä yhteistyössä asiakkaan kanssa, jotta saamme parhaan mahdollisen käsityksen mitä kannattaa ensitöikseen kehittää ja keskustella data-roadmapin rakentamista. Tällä tavoin yritys saa selkeän läpileikkauksen datasta sekä AI-kehitysaskeleistaan.

Autamme asiakkaitamme tunnistamaan piilevät mahdollisuudet, piloteista tuotantoon ja kävelemme heidän kanssaan koko matkan.

Ota yhteyttä: Jan Valkonen, jan.valkonen@hiq.fi, Business Manager, AI, HiQ Finland Oy

Hae it-yrityksiä
osaamisalueittain:

Tekoälyn käyttöönoton haasteet