Tekoäly (AI) ja koneoppiminen (ML) ovat nyt tehokkaampia ja helpommin hyödynnettäviä kuin koskaan. Niiden käyttö laajenee niin kuluttajien kuin yritystenkin keskuudessa. Generatiivinen tekoäly auttaa jo suunnittelemaan matkoja, kirjoittamaan koodia ja tehostamaan päätöksentekoa, ja sen taloudellinen potentiaali on valtava. Vaikka tekoälyyn liittyy yhä tietosuoja- ja turvallisuushuolia, sen käyttö kasvaa nopeasti – jo yli puolet organisaatioista hyödyntää sitä. Pitkän aikavälin mahdollisuudet ovat merkittävät, ja nyt on oikea hetki ymmärtää tekoälyn vaikutukset, riskit ja mahdollisuudet.
Tässä artikkelissa käsittelemme yleisiä myyttejä tekoälystä ja koneoppimisesta, korostaen niiden nykyisiä kykyjä, rajoituksia ja mahdollisia hyötyjä yrityksille.
Myytti 1: Tekoäly, koneoppiminen ja generatiivinen tekoäly ovat kaikki sama asia
Tekoäly on synnyttänyt kultaryntäyksen eri toimialoilla, mutta samalla sen merkitys on hämärtynyt. Tekoäly voidaan jakaa kahteen pääluokkaan:
- Kapea-alainen tekoäly (ANI), joka suorittaa tiettyjä ennalta määriteltyjä tehtäviä.
- Yleinen tekoäly (GAI), joka pyrkii ajattelemaan ja oppimaan itsenäisesti ihmisen tavoin – tosin tämä on vielä pääosin tutkimusvaiheessa.
Koneoppiminen (ML) on ANI:n osa-alue, jossa tietokoneet analysoivat dataa ja oppivat siitä ilman suoraa ohjelmointia. Sen edistyneempi muoto, syväoppiminen (DL), hyödyntää hermoverkkoja monimutkaisten tehtävien, kuten kuvantunnistuksen tai autonomisen ajamisen, ratkaisemiseen.
Generatiivinen tekoäly (GenAI) on koneoppimisen alalaji, joka tuottaa uutta sisältöä, kuten tekstiä, kuvia tai ääntä. Sen läpimurto alkoi vuonna 2014 generatiivisten adversaaristen verkkojen (GAN) myötä. Tunnettuja esimerkkejä ovat ChatGPT ja DALL-E.
Tekoälyn ja koneoppimisen kehitys etenee nopeasti, mutta niiden hyödyntämisessä olennaista on ymmärtää, miten ne voivat ratkaista liiketoiminnan haasteita oikean datan avulla.
Myytti 2: Tekoäly on taikasauva
Vaikka tekoälyllä varustettu hiustenkuivaaja ja älykkäät joogahousut kuulostavat kiehtovilta (kyllä, ne ovat oikeita tuotteita), tekoälylle on omat sopivat käyttökohteensa – ainakin nykyisessä kehitysvaiheessa.
Tekoälyn onnistunut hyödyntäminen perustuu laadukkaaseen dataan. Ilman oikeaa koulutusta AI-mallit eivät ole hyödyllisiä. Tekoäly ei ole taikakytkin, joka lisää älykkyyttä mihin tahansa teknologiaan, vaan se tarvitsee tarkasti valittua ja huolellisesti syötettyä dataa toimiakseen oikein. Väärä tai huonolaatuinen data voi johtaa virheellisiin päätelmiin, olivatpa kyseessä roskapostisuodattimet, tehdasautomaation ennusteet tai tietoturvajärjestelmät.
Siksi ihmisten rooli on edelleen keskeinen: heidän on määriteltävä ongelmat, koulutettava mallit ja valvottava tuloksia. Tekoäly on tehokas työkalu, mutta se vaatii jatkuvaa ohjausta ja oppimista toimiakseen luotettavasti.
Myytti 3: Tarvitset tohtoritutkinnon hyötyäksesi tekoälystä
Tekoälyteknologiat ovat monimutkaisia, ja niiden kehittäminen vaatii usein asiantuntijatiimiä ja syvällistä osaamista. Kuitenkin sisäänrakennettu tekoäly helpottaa sen hyödyntämistä myös ilman erikoisosaamista, tarjoten keinoja tehostaa työtä ilman, että tarvitsee kehittää omia malleja alusta asti.
Esimerkiksi Microsoft Copilot, Google-työkalut ja ChatGPT eivät vaadi käyttäjältä datatieteen asiantuntemusta. Jos kuitenkin haluat esimerkiksi optimoida tuotantoprosessisi tai parantaa kyberturvallisuutta, kehittyneemmät AI-ratkaisut voivat vaatia syvällisempää osaamista.
Vaikka tekoälyjärjestelmät eivät ole vielä täysin ”plug-and-play”-tasolla, ne ovat nyt helpommin saatavilla kaikille oppimishaluisille.
Myytti 4: Tekoäly ja koneoppiminen korvaavat ihmistyövoiman
Monet pelkäävät, että tekoäly vie heidän työpaikkansa. McKinseyn raportin mukaan vuoteen 2030 mennessä jopa 12 miljoonaa ihmistä voi joutua vaihtamaan ammattia, kun koneet ottavat haltuunsa aiemmin ihmisten suorittamia tehtäviä.
Tämä ei kuitenkaan tarkoita, että tekoäly poistaisi työpaikkoja – ne muuttuvat. Tekoäly ei voi toimia itsenäisesti, vaan se vaatii ihmisiä kehittämään, käyttämään ja ylläpitämään sitä. Mitä monimutkaisemmaksi ongelmat käyvät, sitä suurempi on ihmisten merkitys.
Lisäksi tekoäly ei ole erehtymätön. Se voi tehdä vakavia virheitä, ja silloin tarvitaan ihmistä, jolla on intuitiota, kokemusta ja kykyä reagoida nopeasti.
Myytti 5: Tekoälyn hyödyntämiseksi täytyy omistaa valtavat määrät dataa
Vaikka tekoäly hyötyy suuresta määrästä laadukasta dataa, yritykselläsi ei tarvitse olla kaikkea tietoa valmiina. Pienikin parannus avainliiketoiminnan osa-alueella voi tuottaa merkittävän vaikutuksen. Haasteena on tunnistaa nämä mahdollisuudet.
Nykyään on saatavilla monia valmiita tekoälyratkaisuja, joita voidaan räätälöidä yrityksen tarpeisiin. Yritykset voivat hyödyntää ulkoisia tietolähteitä ja tekoälyä ilman, että niiden täytyy rakentaa omia malleja alusta asti.
Yhteenveto
- Tekoäly ei ole taikasauva – Se vaatii laadukasta dataa ja ihmisen valvontaa ollakseen tehokas.
- Tohtorintutkinto ei ole välttämätön – Monet tekoälytyökalut ovat helppokäyttöisiä myös ei-asiantuntijoille.
- Tekoäly ei poista työpaikkoja, vaan muuttaa niitä – Ihmisiä tarvitaan edelleen kehittämään, käyttämään ja ylläpitämään tekoälyä.
- Tekoäly kukoistaa laadukkaalla datalla – Mutta yritysten ei tarvitse omistaa kaikkea dataa itse hyötyäkseen siitä.
- Tekoäly on tullut jäädäkseen – Sen käyttö laajenee jatkuvasti eri toimialoilla.
Jos yrityksenne tarvitsee digitalisaation asiantuntijapalveluita, niin autamme mielellämme.
