Tekoälyn vauhdin kiihtyessä yhä useammat yritykset pyrkivät hyödyntämään tätä kehitystä ja muuttamaan sen konkreettiseksi arvoksi. Tällä hetkellä näemme laajaa käyttöönottoa yksittäisten työntekijöiden tasolla kokeilujen muodossa, ja monet asiakkaat etsivät seuraavaa askelta prosessiensa ja osaamisen johtamisen uudistamiseksi. Aikana, jolloin osaamisen kehittäminen, jatkuva oppiminen ja työntekijöiden hyvinvointi ovat organisaation menestyksen keskiössä, tekoälyn integrointi päivittäisiin työnkulkuihin ja osaamisen johtamiseen tarjoaa yrityksille entistä enemmän mahdollisuuksia menestyä.
Kuten mainitsin Forbesille kirjoittamassani artikkelissa, tekoälyn käyttöönotossa on eri vaiheita:
- Vaihe 0: Opitaan ja kokeillaan yksilötason tehokkuuden ja vaikutusten tunnistamiseksi.
- Vaihe 1: Otetaan käyttöön työkaluja koko organisaatiossa tehokkuuden parantamiseksi; useimmat näistä ovat valmiita ratkaisuja. Ne keskittyvät yksilön tuottavuuteen, eivät tiimitason työkaluihin.
- Vaihe 2: Arvioidaan liiketoimintaprosesseja, työnkulkuja ja käyttötapauksia sen määrittämiseksi, mitkä laajemmat työkalukokonaisuudet sopivat tiimitason tehokkuuteen.
- Vaihe 3: Integroidaan generatiivinen tekoäly ja muut työkalut osaksi teknologia-arkkitehtuuria organisaatiotason tehokkuuden lisäämiseksi.
- Vaihe 4: Luodaan innovaatioita, viedään niitä markkinoille ja myydään asiakkaille.
Ensimmäinen kysymys onkin, pyrittekö siirtymään vaiheesta nollasta vaiheeseen yksi vai vaiheesta yksi vaiheeseen kaksi. Miten vastaus vaihtelee sen mukaan, missä tehtävissä tai toiminnoissa olette jo hyödyntäneet tekoälyratkaisuja? Tässä kohtaa monet jäävät paikalleen pohtiessaan seuraavaa järkevää askelta, vaikka tiedostavat tarpeen skaalata.
Miten SAP vaikuttaa liiketoimintaprosesseihin tekoälyn avulla
SAP käyttää termiä Business AI viitatakseen teknologiansa eri osa-alueisiin, olipa kyse generatiivisesta tekoälytyökalusta Joule tai muista järjestelmään jo pitkään sisältyneistä toiminnoista. Koska käsite on laaja, se tarjoaa viitekehyksen keskustelulle koneoppimisesta ja ennakoivasta analytiikasta generatiiviseen tekoälyyn ja perusmalleihin. Se auttaa jäsentämään laajaa kokonaisuutta ja soveltamaan olemassa olevaa osaamista uusiin alueisiin. Jos esimerkiksi tavoitteena on kasvattaa liikevaihtoa, kannattavuutta ja henkilöstön osaamista, on helpompi tunnistaa ne kohdat, joissa tehokkuutta ja skaalautuvuutta tulee lisätä sekä joissa inhimillistä kokemusta voidaan parantaa.
Tekoälyn tulevaisuus ohjelmistoissa tulee muuttamaan liiketoimintaprosesseja monin keskeisin tavoin. SAP:lle tekoäly on keskeinen osa strategiaa, jolla tuetaan asiakkaita. Se ei kuitenkaan ole erillinen ratkaisu, vaan integroituu koko SAP-portfolion läpi ja tukee ydinprosesseja yhdistäen talouden, toimitusketjun, hankinnan, myynnin, markkinoinnin, henkilöstöhallinnon ja IT:n.
Seuraavassa muutamia esimerkkejä siitä, mikä on jo nyt mahdollista:
1. Nopeampi pääsy liiketoimintakohtaiseen dataan
Sekä Gartner että IDC ovat julkaisseet tutkimuksia, joissa korostetaan tiedon etsimisen aiheuttamaa tehottomuutta. Gartnerin mukaan 47 prosenttia työntekijöistä kokee vaikeuksia löytää työnsä kannalta oikeaa dataa, ja IDC:n mukaan digitaalinen työntekijä käyttää noin 2,5 tuntia päivässä tiedon etsimiseen. Ajattele nyt tehokkuushyötyjä tekoälyä hyödyntävässä SAP-ympäristössä, jossa työntekijät saavat vastaukset kysymyksiinsä työkalusta, joka on koulutettu yrityksenne oman datan ja prosessien kontekstissa. Tehokkuuden lisäksi tieto on todennäköisemmin tarkkaa eikä julkisesti saatavilla olevan tekoälytyökalun geneeristä tuotosta. Tehokkuuden lisäksi tästä syntyy hyötyä kahdella tavalla. Ensinnäkin työntekijöillä on parempi työskentelykokemus ja mahdollisuus tehdä merkityksellisempiä panoksia, mikä tukee sitoutumista ja kehittymistä. Toiseksi ihmisten ja teknologian yhdistelmä auttaa luomaan parempia asiakaskokemuksia.
Jos aiomme hyödyntää tekoälyä täysimääräisesti, teknologisiin investointeihin on liityttävä vahva ihmislähtöinen ja tarkoitukseen perustuva näkökulma, jotta liiketoimintaa johdetaan huolellisesti perustasta lähtien.
2. Valtuuttaminen parantaa tuloksia
Onnistuneet tulokset koostuvat monista tekijöistä, mutta yksi keskeinen osa on työntekijöiden valtuuttaminen oikeilla työkaluilla ja asianmukaisella riskienhallinnalla. SAP Business AI mahdollistaa sovellusten itseoppimisen sekä liiketoimintatulosten parantamisen ja optimoinnin roolipohjaisen käyttöoikeushallinnan puitteissa, joka suojaa arkaluonteista dataa. Samalla työntekijät voivat esittää selkokielisiä kysymyksiä ja tuottaa tarvitsemansa raportit ja analyysit ilman syvällistä ymmärrystä datan rakenteesta tai liiketoimintaprosesseista.
Nämä työkalut auttavat johtoa rakentamaan kulttuurin, jossa valtuutetut työntekijät ratkaisevat todellisia ongelmia ja löytävät parannus- ja innovaatiomahdollisuuksia, joita ei ehkä johdon näkökulmasta olisi havaittu. Lyhyesti sanottuna poistatte esteitä ja annatte ihmisille mahdollisuuden hoitaa tehtäviä, joihin aiemmin ei koettu olevan budjettia tai resursseja kustannuspaineiden vuoksi.
3. Tekoälyn hyödyntäminen ilman inhimillisen arvon heikentämistä
Tekoälyä hyödyntävistä työkaluista huolimatta ihmisillä on edelleen keskeinen rooli päätöksenteossa ja kasvun luomisessa. Tämä ei muutu, vaikka päivittäiset tehtävät muuttuvat. Teknologian tarkoitus on palvella ihmisiä, jotta he voivat keskittyä asioihin, jotka tuottavat arvoa liiketoiminnalle. Yleisimmät esteet lisäarvon tuottamiselle liittyvät dataan ja skaalautuviin prosesseihin. Kun säästätte aikaa ja rahaa yhdellä alueella, voitte kohdentaa resurssit sinne, missä arvoa tarvitaan eniten. Olipa kyse laskujen täsmäytyksen automatisoinnista tai asiakkaillenne tarjottavien palveluiden kehittämisestä, ihmiset ja teknologia yhdessä vievät organisaatiota eteenpäin. Ihmiset rakentavat asiakassuhteet, jotka lopulta ohjaavat liiketoimintaa, erityisesti kilpailuympäristössä, jossa tuotteiden ja palveluiden yhdenmukaistuminen on yleistä.
4. Miltä tämä näyttää käytännössä?
SAP:ssa on laaja kirjo käyttötapauksia, kuten kysymys–vastaus-toiminnallisuudet, tekstin generointi, luokittelu ja tiivistäminen sekä koodin generointi. Esimerkkejä eri toiminnallisilta alueilta:
- Talous: Myyntisaamisten käsittely automatisoidaan koneoppimisen avulla.
- Myynti: Myyntitilausten luonti automatisoidaan skannaamalla saapuvat ostotilaukset ja täyttämällä tilauspyynnön kentät automaattisesti.
- Hankinta: Toimittajalaskut käsitellään automaattisesti dokumenttitiedon poimintapalvelun avulla.
- Palvelut: Älykkäät resurssienhallintaratkaisut löytävät oikean resurssin osaamisen ja saatavuuden perusteella.
Vaikutus työntekijöiden sitoutumiseen ja liiketoimintaan
Tekoälyn muuttaessa tapaamme elää ja johtaa liiketoimintaa meillä on ainutlaatuinen mahdollisuus edistää työntekijöiden hyvinvointia pelkkää osaamisen kehittämistä laajemmin. Ennakoivan analytiikan avulla ja tarkastelemalla esimerkiksi työkuormaa, sitoutumista ja työtyytyväisyyttä voimme toteuttaa ennakoivia toimenpiteitä työpaikkakulttuurin parantamiseksi. Tämä auttaa ylläpitämään työntekijöiden yhteistyön ja innovoinnin jatkuvuutta.
Tulevaisuus on lupaava. Sinne ei kuitenkaan päästä yhdellä askeleella, ja kehityksen on oltava linjassa organisaation tarkoituksen ja kokonaisvaltaisen kasvustrategian kanssa. Kun palataan edellä kuvattuihin tekoälyn käyttöönoton vaiheisiin, vaihe yksi on käännekohta, jossa tekoälystrategia tulee linjata organisaation tarkoituksen kanssa. Kun aikaa vapautuu rutiininomaisista, toistuvista tai vähäarvoisista tehtävistä, työntekijät voivat käyttää enemmän aikaa arvoa tuottaviin ja asiakkaiden ostamiin asioihin. Heidän kykynsä tehdä tätä vahvistuu sitä mukaa, kun panostamme heidän kehitykseensä ja hyvinvointiinsa – tarjoamalla uramahdollisuuksia ja ehkäisemällä uupumusta. Oikeassa ympäristössä he luovat enemmän uusia mahdollisuuksia organisaation uudistumiselle ja merkityksellisyydelle kuin johto yksin koskaan voisi.
