Tekoälyn viemillä työpaikoilla pelottelu on turhaa – työn tehostaminen on kestävän kehityksen elinehto.
Tekoälyratkaisujen toimittajana tiedän, että työn vähentämisen sijaan tekoäly pikemminkin antaa meille mahdollisuuden keskittyä entistä enemmän tuottavaan ja arvoa luovaan työhön. Toki välillä toimitamme ratkaisuja, joiden tavoitteena on saada sama työ tehtyä vähemmällä työvoimalla esimerkiksi luppoaikaa tai paikasta toiseen liikkumista vähentämällä. Kuitenkin paljon useammin näemme toteutuksia, joissa tekoäly pikemminkin parantaa työn laatua, tekee työstä mielekkäämpää ja tuottavampaa. Tavoite on vain harvoin työntekijöiden korvaaminen teknologiaratkaisulla.
Meillä twodaylla ratkaistaan asiakkaiden ongelmia. Yhteistyö lähtee usein liikkeelle asiakkaan tunteesta, että omista data-aineistoista on irrotettavissa paljon enemmän arvoa. Yleisiä ongelmatyyppejä ovat tiedolla johtamisen parantaminen, työajan kohdentaminen tehokkaammin ja logistiikan tehostaminen. Näihin kaikkiin matemaattisella mallintamisella ja tekoälyllä sen osana on paljon annettavaa. Esimerkiksi ennusteiden laatiminen tuo asiakkaalle monenlaisia hyötyjä. Paremmat ennusteet mahdollistavat monia asioita kuten paremman valmistautumisen, varaston mitoittamisen ja tuotannon kohdentamisen kysyntää vastaavaksi.
Yhteispeli käytännössä
Tekoälyn ja ihmisen yhteispeli on kaiken avain. Tekoälyn avulla laadimme työntekijän avuksi työkaluja, joilla hän voi tehdä työnsä entistä paremmin. Esimerkiksi reittien laatiminen kuljetuksille on aikaa vievää ja vaihtoehtojen lukumäärä on valtava. Tehokkaalla reittioptimoinnilla suunnittelija laatii reittipohjat muutamassa sekunnissa, minkä jälkeen hän voi tehdä niihin näkemyksiensä mukaisia muutoksia. Riittävän pitkälle vietynä suunnittelijan voisi teoriassa korvata, mutta siihen ei riitä enää pelkkä reittioptimointi. Kuka vastaa puhelimeen kun tulee muutostarve? Entä kun ajoneuvon kuljettaja pitäisi mielellään lounastauon ensi tiistaina kotona, kun keittiöremontin tekijä on tulossa arviointikäynnille? Järjestelmän kanssa työskenneltäessä ihmisen ongelmanratkaisu- ja neuvottelukyky on keskeisessä osassa.
Hintaoptimoinnissa tulee vastaan samankaltaisia haasteita. Tekoälyratkaisumme antaa myyjälle arvion tuotteen myyntitodennäköisyydelle annetulla hinnalla. Hänen asiakkaallaan saattaa kuitenkin olla erityistarpeita. Hän on voinut mainita aiemmin, että budjetti tulisi käyttää tämän vuoden puolella, mutta hinta jäisi tällöin muutaman prosentin tekoälyn ehdottamasta optimista. Miten myyjän kannattaa toimia? Tässä tapauksessa vastaus on selvä – kauppa sisään asiakkaan indikoimalla hinnalla ja seuraavan myynticasen pariin.
Kustannustehokasta mallinnusta
Mallien kehityksessä tekoälyn ja ihmisen yhteispeli on tärkeä miettiä. Periaatteessa kaikki erityistapaukset voidaan ottaa huomioon. Malleja voidaan parametrisoida hyvinkin räätälöidysti. Tuhannen taalan kysymys kuuluu – onko siinä järkeä? Jossain pisteessä marginaalihyöty mallin jatkokehityksestä on pieni. Tällöin parempi ratkaisu on antaa ihmisen toimia suodattimena mallitodellisuuden ja reaalimaailman välillä.