Tekoälyn hyödyntäminen on liiketoiminnassa edelleen yhä ajankohtaisempaa kuin koskaan. Yksi parhaista tavoista selvittää tekoälyhankkeen todellinen arvo (organisaatiolle), on toteuttaa PoC (Proof of Concept), eli kokeiluhanke, jonka avulla testataan idean toteutettavuutta, hyötyjä ja riskejä pienessä mittakaavassa ennen laajempaa käyttöönottoa. Mutta mitä tarvitaan, jotta tällainen kokeilu onnistuisi? Vastaus löytyy kolmesta keskeisestä näkökulmasta: teknisestä, operatiivisesta ja taloudellisesta.
Onnistuneen AI PoC:n tekninen perusta rakentuu kolmelle kulmakivelle: laadukkaalle datalle, tarkoituksenmukaisille työkaluille ja osaavalle tiimille. Ensimmäiseksi on varmistettava, että organisaatiolla on käytettävissään riittävän laadukasta ja kattavaa (tehtävään soveltuvaa) dataa, joka vastaa PoC:n tavoitteisiin. Data ei saa olla liian hajanaista, virheellistä tai puutteellista, sillä huono data johtaa aina huonoihin tuloksiin (garbage in garbage out), riippumatta käytetyistä teknologioista tai algoritmeista.
Lisäksi tekninen ympäristö, kuten pilvipalvelut, ohjelmointikirjastot ja prosessointikyky, on valittava niin, että ne tukevat PoC:n nopeaa ja kustannustehokasta toteuttamista. AI PoC -hankkeissa ketteryys on valttia. On pystyttävä nopeasti iteroimaan ja tarvittaessa mukauttamaan mallia vastaamaan projektin oppien pohjalta kehittyviä tarpeita. Tässä vaiheessa on hyvä välttää isoja infrastruktuuri-investointeja ja suosia skaalautuvia, modulaarisia ratkaisuja, jotka mahdollistavat kustannusten ja resurssien hallinnan.
Lopulta tärkein tekninen elementti on osaaminen. Tiimissä tarvitaan datatieteilijöitä, jotka ymmärtävät algoritmien rakentamisen ja datan analysoinnin, mutta myös teknisiä asiantuntijoita, jotka hallitsevat integraatiot organisaation nykyisiin järjestelmiin. Hyvin usein AI PoC -hankkeet epäonnistuvat siksi, että tekninen osaaminen on liian kapea-alaista tai liian eristäytynyttä liiketoiminnan tarpeista. Näiden kahden maailman yhdistäminen on ehdottoman tärkeää.
PoC-projektin operatiivinen menestys vaatii selkeän ja yhteisesti ymmärretyn vision. Ennen teknistä kehitystyötä on tärkeää määrittää, mikä on PoC:n tavoite ja miten sitä mitataan. Tekoäly voi avata ovia moniin suuntiin, mutta ilman tarkkaan määriteltyä kysymystä riski on suuri sille, että projekti hajaantuu monimutkaisten yksityiskohtien ihmettelyyn tai tuottaa tuloksia, joilla ei ole konkreettista arvoa. Onko tavoitteena esimerkiksi automatisoida manuaalisia prosesseja, parantaa asiakaskokemusta vai löytää uusia liiketoimintamahdollisuuksia? Jokaisessa tapauksessa tavoitteiden on oltava mitattavia, konkreettisia ja sidoksissa liiketoiminnan tarpeisiin.
Toinen kriittinen operatiivinen elementti on yhteistyö. AI PoC:t eivät ole pelkästään tekninen projekti, vaan monialainen hanke, joka yhdistää liiketoiminnan, IT:n ja usein myös ulkoisia kumppaneita (yrityksen sisäiset kumppanit). Toimiva vuorovaikutus näiden ryhmien välillä on välttämätöntä, sillä jokainen tuo hankkeeseen oman näkökulmansa ja asiantuntemuksensa. PoC-projektit, joissa liiketoiminta ja teknologia toimivat saumattomasti yhdessä, onnistuvat useammin kuin ne, joissa nämä osa-alueet toimivat erillään.
Lisäksi operatiivinen taso vaatii hallittua aikataulutusta ja selkeitä vaiheita. PoC:n tarkoitus ei ole ratkaista kaikkea kerralla, vaan testata tiettyjä hypoteeseja nopeasti ja tehokkaasti. Liian laajat tai kunnianhimoiset tavoitteet voivat kasvattaa hankkeen riskejä ja siksi rajauksen merkitystä ei voi liikaa korostaa.
Tekoälyn mahdollisuudet voivat olla houkuttelevia, mutta ilman vahvaa liiketoiminnallista perustelua PoC-hanke jää usein pelkäksi kokeiluksi, jonka hyödyt eivät konkretisoidu. Taloudellisesta näkökulmasta on kriittistä, että PoC:lle on olemassa selkeä business case, joka vastaa kysymykseen: “Miten tämä tuo arvoa organisaatiollemme?” Tämä arvo voi ilmetä esimerkiksi kustannussäästöinä, lisääntyneenä tuottavuutena, parempana asiakaskokemuksena tai uusina tuloina.
On tärkeää, että PoC:lle asetetaan realistiset ja mitattavat liiketoimintatavoitteet sekä ROI-laskelmat. Jos esimerkiksi projektin tavoitteena on automatisoida tietty prosessi, PoC:n aikana tulisi pystyä osoittamaan, kuinka paljon aikaa ja rahaa automatisointi säästää. Tämä ei aina ole yksinkertaista, sillä PoC:n vaikutukset voivat olla epäsuoria, kuten parantunut asiakastyytyväisyys tai työntekijöiden vapautuminen strategisempaan työhön. Siksi on tärkeää määritellä taloudelliset mittarit, jotka huomioivat sekä suorat että välilliset hyödyt.
Lisäksi taloudelliset puitteet on pidettävä hallinnassa. PoC ei ole oikea hetki ylittää budjettia tai investoida massiivisesti uusiin järjestelmiin. Toisaalta liian pieni budjetti voi johtaa siihen, että hankkeesta ei saada riittävästi dataa tai tuloksia päätöksenteon tueksi. Budjetoinnin tulee tasapainotella näiden kahden välillä ja perustua tarkasti suunniteltuun resurssienhallintaan.
Onnistuneen AI PoC:n toteutus vaatii teknologian, operatiivisen toiminnan ja liiketoiminnan tasapainoista yhdistämistä. Laadukas data, oikeat työkalut ja asiantunteva tiimi luovat perustan, mutta ne eivät yksin riitä. Tarvitaan myös selkeät tavoitteet, toimiva yhteistyö ja tarkkaan rajatut puitteet, jotka varmistavat operatiivisen sujuvuuden. Lopulta projektin onnistuminen punnitaan taloudellisesta näkökulmasta: onnistuuko PoC osoittamaan tekoälyn tuoman lisäarvon ja avaamaan tien laajemmalle käyttöönotolle?
Tekoälyn Proof of Concept-hankkeet ovat parhaimmillaan organisaation innovaatioiden moottori, joka tuo yhteen teknologian ja liiketoiminnan potentiaalit. Kun tekniset, operatiiviset ja taloudelliset näkökulmat yhdistyvät, PoC ei ole vain testi vaan strateginen työkalu, jolla voi edesauttaa organisaation innovaatiota ja tulevaisuuden liiketoiminnan kehitystä.
Tutustu Digian AI PoC -palveluun ja lue lisää ketterän prossin vaiheista ja hyödyistä.