AI-tuotteet ja -projektit – miten ne eroavat muista? | AI liiketoiminnassa #49

Johdanto tekoälytuotteiden hallintaan

Tekoälytuotteet vaativat jatkuvaa kehittämistä ja mukauttamista, mikä poikkeaa perinteisistä teknologiaratkaisuista.

• Tekoäly, tekoäly – yleinen nimitys koneiden kyvylle suorittaa tehtäviä, jotka jäljittelevät ihmisen järjen ja luovuuden toimintaa, kuten kuvien tunnistamista, kirjoitetun ja puhutun kielen ymmärtämistä tai päätöksentekoa saatavilla olevan tiedon perusteella,
• Koneoppiminen, koneoppiminen – tekoälyn aladisipliini, joka kattaa prosessit, joissa koneet oppivat tiedoista ja kokemuksesta, miten suorittaa tehtäviä paremmin. Koneoppimiseen (ML) perustuvien tuotteiden ainutlaatuisuus johtuu siitä, että niitä ei ole esiohjelmoitu, vaan ne on varustettu oppimis- ja mukautumiskyvyillä. Teollisuudenaloilla, kuten terveydenhuollossa, tekoäly edistää tarkempia diagnostiikoja, kun taas rahoituksessa se mahdollistaa monimutkaisempia riskianalyysejä,
• Generatiivinen tekoäly, generatiivinen tekoäly – uusi koneoppimisen alue, joka sisältää järjestelmiä, jotka voivat luoda uutta sisältöä, kuten tekstiä, kuvia, videoita, 3D-malleja tai musiikkia, käyttäjän keksinnön tai käyttäjän määrittelemän tarkoituksen ja syöttötietojen, kuten avainsanojen, kyselyjen tai kehotteiden, tai luonnosten tai valokuvien perusteella.

Tekoälytuotteen suunnittelu – ideasta toteutukseen

Tekoälytuotteen suunnittelu vaatii avainkysymyksen esittämistä alussa: Hyötyykö tämä tuote tekoälykykyjen lisäämisestä?

Tekoälytuotteen toteuttaminen on riskialtista ja kallista, ja siksi on hyvä idea aloittaa määrittelemällä ongelma, joka tekoälyn toteutuksen avulla ratkaistaan, ja sitten yrittää ratkaista se optimaalisesti. Ehkä käyttämällä aivoriihiä ChatGPT:n tai Google Bardin kanssa, jotka voivat yllättävän hyvin neuvoa optimaalista tuotekehityspolkua – ei välttämättä tekoälyn perusteella.

Kuitenkin, jos päätämme lisätä tekoälyä yrityksen tarjontaan, meidän on otettava huomioon tekoälyprojektin elinkaaren erityispiirteet. Loppujen lopuksi Gartnerin tiedot osoittavat, että vain 54 % tekoälyprojekteista etenee pilottivaiheesta tuotantoon.

Tämä johtuu usein erittäin lupaavista prototyypeistä, joita voidaan luoda nykyisin saatavilla olevilla tekoälytyökaluilla. Toisaalta on erittäin vaikeaa saavuttaa “tuotantolaatu” ja sidosryhmien vaatimukset tulosten toistettavuudelle ja relevanssille.

Tekoälytuotteen elinkaari poikkeaa muista kuitenkin myös siinä, että se ylittää konseptivaiheen hieman harvemmin. Kun perinteisten tuotteiden elinkaari suuntautuu vähitellen kiinnostuksen laskuun myynnin huipun jälkeen, tekoälytuotteet kokevat niin sanotun “flywheel-efektin.” Tämä on ilmiö, jossa koneoppimiseen perustuva tuote paranee käytön myötä ja käyttäjiltä kerätään uutta tietoa. Mitä parempi tuote on, sitä enemmän käyttäjiä valitsee sen, mikä puolestaan tuottaa lisää tietoa algoritmin parantamiseksi. Tämä efekti luo palautesilmukan, joka mahdollistaa jatkuvan parantamisen ja tekoälyratkaisujen skaalaamisen.

Lähde: DALL-E 3, kehotus: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Tämä tekee niistä tuotteita, joilla on uusiutuva elinkaari. Toisin sanoen tekoälyn flywheel-efekti tarkoittaa, että jatkuvat parannukset johtavat vähittäisiin parannuksiin tuotteen suorituskyvyssä. Esimerkiksi:

• Tekoälymallien iteratiivinen koulutus – esimerkiksi myyntiennustemalli saattaa vaatia toistuvaa koulutusta optimaalisen tarkkuuden saavuttamiseksi, mutta se tulee yhä täydellisemmäksi ajan myötä,
• Tietovaraston hallinta – sisällön personointisovelluksille käyttäjätietojen kerääminen ja analysointi voi olla prioriteetti, mikä johtaa vähitellen yhä relevantimpiin tuloksiin.

Yhteenvetona voidaan todeta, että tekoälyprojektinhallinta vaatii joustavuutta ja valmiutta jatkuvaan parantamiseen. Siksi tekoälyprojektipäälliköiden on oltava valmiita vastaamaan muuttuviin vaatimuksiin ja jatkuvasti säätämään strategioita.

Tietojen ymmärtäminen ja niiden rooli tekoälytuotteen kehittämisessä

Tietojen rooli tekoälytuotteen kehittämisessä on ratkaiseva. McKinsey arvioi, että generatiiviset tekoälymallit voisivat tuottaa taloudellisia hyötyjä jopa 4,4 biljoonaa dollaria vuodessa. Kuitenkin osan siitä piirakasta saavuttaminen vaatii laadukasta tietohallintoa.

Esimerkiksi, jotta verkkokaupan tuotesuositusjärjestelmä toimisi hyvin, asiakaskäyttäytymisen tietojen laatu on ratkaisevaa. Tarvitset paitsi oikean määrän tietoa, myös sen asianmukaista segmentointia ja päivittämistä, ja mikä tärkeintä, taitavaa johtopäätösten tekemistä kerätystä tiedosta.

Tietoon perustuvan tekoälytuotteen luomisessa on yhtä tärkeää ylläpitää puolueettomuutta tiedoissa. Esimerkiksi rekrytoinnissa tai vakuutuksessa käytettävissä tekoälyalgoritmeissa tietojen ei tule sisältää implisiittisiä ennakkoluuloja – sukupuolen tai sijainnin perusteella – jotka voisivat johtaa syrjintään.

On syytä huomata, että asianmukainen tietohallinta vaatii paitsi teknistä asiantuntemusta myös tietoisuutta sen vaikutuksesta tekoälytuotteiden suorituskykyyn.

Yleisimmät ongelmat tekoälypohjaisten tuotteiden hallinnassa

Tekoälytuotteiden hallinta sisältää haasteita, jotka vaativat erityisiä taitoja ja eettistä tietoisuutta. Merkittävimmistä ongelmista voidaan mainita:

• Tekoälytaidon kehittäminen – esimerkiksi tekoälyalan tuotejohtajan on ymmärrettävä koneoppimisen perusteet, jotta hän voi työskennellä tehokkaasti teknisen tiimin kanssa,
• ajankohtainen suuntautuminen lainsäädännöllisiin vaatimuksiin – sääntely tekoälytuotteista on vasta kehittymässä, joten sinun on oltava suuntautunut säätämään yrityksesi käytäntöjä ja sääntöjä tekoälytuotteen käytön osalta jatkuvasti,
• Tekoälyn integroiminen olemassa oleviin järjestelmiin – kehittyneen tekoälyn integroiminen olemassa oleviin IT-järjestelmiin voi aiheuttaa teknologisia ja organisatorisia haasteita,
• Tekoälyratkaisujen skaalaaminen – teknologiastartupeille tekoälyprototyypin kehittäminen täysimittaiseksi tuotteeksi vaatii resursseja, aikaa ja asiantuntemusta, mikä voi myös olla ongelma suhteellisen alhaisen tarjonnan ja korkean kysynnän vuoksi asiantuntijoista,
• Käyttäjien sitouttaminen – sovelluksessa, joka käyttää tekoälyä sisällön personointiin, käyttäjien muuttuvien mieltymysten jatkuva mukauttaminen on avain heidän sitouttamiseensa,
• Eettisten dilemmojen käsittely – esimerkiksi tekoälysovelluksessa terveyden seurannassa käyttäjätietojen yksityisyys ja turvallisuus ovat etusijalla.

Tekoälytuotteet – yhteenveto

Yhteenvetona voidaan todeta, että tekoälyprojektien ja -tuotteiden hallinta vaatii ymmärrystä teknologian tuomista ainutlaatuisista haasteista ja mahdollisuuksista. Tietojen roolin ymmärtäminen, kyky hallita tiimejä ja projekteja sekä eettisten näkökohtien huomioiminen ovat olennaisia. Tekoälytuotteet avaavat uusia horisontteja liiketoiminnalle, mutta ne vaativat oikean lähestymistavan ja taitoja.

Startupeille on tärkeää keskittyä ongelman selkeään määrittelyyn, jonka tekoälytuote on tarkoitettu ratkaisemaan, ja rakentaa tiimi, jolla on oikeaa tietoa ja kokemusta tekoälystä. On myös syytä keskittyä eettisten ja läpinäkyvien tekoälyjärjestelmien rakentamiseen, jotka täyttävät käyttäjien odotukset ja sääntelyvaatimukset.

Jos pidät sisällöstämme, liity vilkkaaseen mehiläisyhteisöömme Facebookissa, Twitterissä, LinkedInissä, Instagramissa, YouTubessa, Pinterestissä, TikTokissa.