Käytätte tekoälyä – mutta hoitaako se todella tehtävänsä? 

Ei pelkästään vastaamalla kysymyksiin, vaan ymmärtämällä eri lähteistä saatavaa tietoa, analysoimalla tilannetta, suosittelemalla seuraavaa vaihetta ja – tarvittaessa – viemällä työtä eteenpäin. 

Apua tarjoavasta tekoälystä tekoälyyn, joka todella auttaa työssä. 

Tekoäly pystyy muuhunkin kuin yhteenvetojen laatimiseen ja tiedonhakuun

Kuvittele, että saapuu uusi asiakaskysely. Tekoälyavustaja voi auttaa myyjää tiivistämään kyselyn tai muotoilemaan vastauksen. Mutta entä jos tekoäly pystyisi sen sijaan sijoittamaan kyselyn laajempaan kontekstiin? 

Se pystyy ymmärtämään asiakkaan tarpeet, hyödyntämään asiaankuuluvaa tietoa CRM-järjestelmästä, aiemmista keskusteluista, sopimuksista ja muista sallituista tietolähteistä sekä analysoimaan, mikä on tärkeää juuri tässä kaupassa. 

Tuloksen ei siis tarvitse olla pelkästään kerättyä tietoa. Se voi olla strategisesti perusteltu pohja, joka sisältää suosituksia siitä, miten myyjän tulisi viedä kauppa eteenpäin. Siinä vaiheessa tekoäly alkaa täyttää aivan uudenlaisen roolin liiketoiminnassa.

Sovellus, agentti tai digitaalinen työntekijä

Tekoälyn ja työntekijän välinen vuorovaikutus voi olla hyvin monenlaista. Se voi olla yksinkertainen sovellus, johon sopimus ladataan ja jossa tekoäly analysoi sisällön, tunnistaa riskit ja nostaa esiin asiat, joihin on kiinnitettävä huomiota. 

Se voi olla edustaja, joka auttaa myyjää analysoimaan liiketoimintamahdollisuutta ja suosittelee seuraavaa askelta. 

Tai digitaalinen työntekijä, joka toimii taustalla, seuraa prosessia ja valmistelee asiakastapauksen seuraavaa vaihetta. 

Tärkeintä ei siis ole muoto. Tärkeääon se, millainen rooli tekoälyllä on työssä.

Tekoäly ymmärtää – automaatio saa asiat tapahtumaan

Tässä on myös tärkeä ero tekoälyn ja perinteisen automaation välillä. 

Tapauksen luominen lomakkeen lähettämisen yhteydessä ei välttämättä vaadi tekoälyä. Eikä myöskään tietojen siirtäminen järjestelmästä toiseen tai ennalta määritetyn toiminnon käynnistäminen. Tavalliset integraatiot ja automaatiot pystyvät jo hoitamaan nämä tehtävät erittäin hyvin. Tekoälystä tulee kiinnostavaa, kun työ vaatii ymmärrystä ja arviointia. 

Esimerkiksi silloin, kun sopimusta on tulkittava riskien tunnistamiseksi. Silloin, kun useista lähteistä saatua tietoa on analysoitava seuraavan vaiheen suosittelemiseksi. Tai silloin, kun asiakastapaus on ensin ymmärrettävä, ennen kuin oikea prosessi voidaan valita. 

Tällöin tekoäly voi huolehtia tulkinnasta , ymmärtämisestä , analysoinnista ja suosituksista.Automaatiot ja integraatiot voivat sen jälkeen välittää tiedon eteenpäin ja suorittaa ennalta määritellyt vaiheet. 

Juuri tämä yhdistelmä mahdollistaa sellaisten työprosessien automatisoinnin, joita on aiemmin ollut vaikea automatisoida. Ja hyöty ei rajoitu pelkästään ajan säästöön. Kun tekoäly pystyy ymmärtämään ja analysoimaan tietoa sen kontekstissa, se voi tarjota paremman perustan päätöksenteolle, lyhentää läpimenoaikoja ja varmistaa tasaisemman työn laadun. Se voi myös vähentää henkilökohtaista riippuvuutta, sillä prosessissa on saatavilla asiaankuuluvaa tietoa ja osaamista – riippumatta siitä, kuka työn suorittaa.

Mitä se voisi tarkoittaa teidän toiminnassanne?

Myynnissä myynnissä AI voi analysoida myyntimahdollisuutta asiakashistorian, aiempien keskustelujen ja muun asiaankuuluvan tiedon perusteella ja tarjota myyjälle paremmat lähtökohdat seuraavaa vaihetta varten. 

Talouden taloudessa AI voi tarkistaa asiakirjat, ymmärtää niiden sisällön, havaita poikkeamat ja arvioida, mitä asioita on syytä tarkastella tarkemmin ennen kuin asia etenee eteenpäin. 

Alalla HR:ssä -alalla tekoäly voi esimerkiksi analysoida tietoja rekrytointia tai perehdyttämistä varten, tunnistaa puutteet ja suositella tarvittavia toimenpiteitä. 

Ja asiakaspalvelussa AI pystyy ymmärtämään, mistä asiassa on kyse, ottamaan huomioon asiakkaan historiatiedot ja sopimukset sekä auttamaan sen määrittämisessä, miten asia tulisi käsitellä. Joissakin prosesseissa tekoälylle voidaan antaa laaja päätösvalta. Toisissa sitä käytetään analysointiin ja suositusten antamiseen, kun taas ihminen tekee lopullisen päätöksen. 

Tarkoitus ei ole poistaa ihmistä. Tarkoitus on antaa tekoälyn auttaa siellä, missä sen kyvyt todella vaikuttavat. 

Kun tekoäly tulee osaksi prosessia, vaatimuksetkin kasvavat

Kun tekoäly muuttuu yksittäisen työntekijän työkalusta osaksi organisaation työprosesseja, sen ympärillä on oltava useampia toimivia tekijöitä. 

Yksi asiakaspalvelija saattaa tarvita CRM-järjestelmän tietoja. Toinen taas joutuu käsittelemään asiakirjoja Microsoft 365:ssä. Kolmas puolestaan joutuu yhdistämään useista liiketoimintajärjestelmistä peräisin olevia tietoja ja pystymään käynnistämään seuraavan vaiheen. 

Tällöin toiminnan on kyettävä vastaamaan muun muassa seuraaviin kysymyksiin: 

• Mitä tietoja tekoäly saa käyttää?  

• Mihin järjestelmiin sillä on pääsy?  

• Mitä se saa tehdä itse?  

• Milloin tarvitaan ihmisen hyväksyntä?  

• Miten voimme tarkistaa, mitä agentti on tehnyt?  

• Miten identiteettejä ja käyttöoikeuksia hallitaan?  

• Kuka vastaa ratkaisuista, kun ne ovat käytössä?  

Tämä asia kasvaa nopeasti suuremmaksi kuin se, mitä tekoälymallia tai avustajaa yritys käyttää. 

Vältä uusien tekoälysaarien syntymistä

Kun yhä useammat organisaation osat huomaavat tekoälyn tarjoamat mahdollisuudet, syntyy myös yhä enemmän ideoita. Myyntiosasto näkee yhden sovelluskohteen. Talousosasto toisen. Henkilöstöosasto kolmannen. Asiakaspalvelu neljännen. 

Jos jokainen hanke rakennetaan erikseen, organisaatiolle kertyy pian useita ratkaisuja, joilla on omat integraatiot, käyttöoikeudet, tunnistautumiset, lokitiedot ja tekniset komponentit. Se, minkä pitäisi yksinkertaistaa toimintaa, uhkaa silloin luoda vielä yhden teknisen ympäristön, jota on vaikea hallita. Siksi tarvitaan yhteinen perusta. 

Jos organisaatio on jo luonut turvallisen yhteyden liiketoimintajärjestelmään, sen tulisi olla mahdollista käyttää uudelleen. Sama pätee tunnistetietoihin, käyttöoikeuksiin, lokitietoihin ja muihin yhteisiin komponentteihin. 

Silloin seuraava tekoälyratkaisu voi perustua jo olemassa olevaan ratkaisuun. 

Tekoälytyökaluista tekoälyosaamiseen

On ero tekoälytyökalun käyttämisen ja organisaation kyvyn kehittämisen välillä työskennellä tekoälyn avulla. Tekoälyavustajat ovat edelleen arvokkaita. Ne auttavat yksittäisiä työntekijöitä kirjoittamaan, etsimään tietoa, tekemään yhteenvetoja, analysoimaan ja työskentelemään tehokkaammin. 

Seuraava askel on kuitenkin myös antaa tekoälyn osallistua työprosesseihin. 

Sen ei tarvitse tarkoittaa, että kaikki pitäisi automatisoida kerralla. Aloita alueesta, jolla tekoälyn kyky ymmärtää, analysoida tai antaa suosituksia voi todella muuttaa työnteon tapoja. Kun ratkaisu toimii, on olemassa perusta, jolle voi jatkaa rakentamista. 

Se on täällä Upheads ADA tulee mukaan

Juuri tämän kehityksen vuoksi me Upheadsissa kehitämme ADA:ta. 

Upheads ADAon hallinnoitu alustamme, joka on tarkoitettu tekoälyn hyödyntämiseen liiketoiminnassa. Täällä tekoälysovellukset , agentit, taustatoiminnot ja automaatiot voivat toimia yhdessä liiketoiminnan tietojen, järjestelmien ja prosessien kanssa. 

Tekoälyä voidaan käyttää tiedon ymmärtämiseen, yhteyksien analysointiin ja toimintasuositusten antamiseen. Agentit ja automaatiot voivat sitten auttaa viemään työtä eteenpäin siellä, missä se on tarkoituksenmukaista. 

Samalla ratkaisujen taustalla on yhteinen tekninen perusta, johon kuuluvat muun muassa integraatiot, tunnistautuminen ja käyttöoikeudet, lokit, valvonta sekä hallittu käyttöönotto. 

Tämä tarkoittaa, että jokainen uusi käyttöalue ei tule olemaan erillinen tekoälyprojekti. Voitte aloittaa yhdestä prosessista, hyödyntää uudelleen rakentamaanne ja vaiheittain laajentaa tekoälyn osuutta liiketoiminnassanne. 

Mistä aloitetaan?

Älä aloita kysymyksellä: 

”Minkälaisen tekoälyagentin pitäisikö meidän kehittää?” 

Aloita toiminta. 

Missä päätöksissä tarvitaan tietoa useista lähteistä? Missä työntekijöiden on analysoitava suuria tietomääriä ennen kuin he voivat edetä asiassa? Missä hyvä päätös perustuu kokemukseen, asiayhteyteen ja arviointiin? Ja missä parempi päätöksentekopohja, lyhyemmät käsittelyajat tai henkilöstä riippuvuuden vähentäminen voisivat tuoda todellista muutosta? 

Siellä on joitakin tekoälyn mielenkiintoisimmista mahdollisuuksista.