Onko aina kannattavaa lisätä tekoälyä tuotekehitysprosessiin? | Tekoäly liiketoiminnassa #55

Tekoälyn rooli tuotekehitysprosessissa

Tekoäly voi tukea monia uusia tuotteiden suunnittelu- ja toteutusprosessin osa-alueita. Usein on hyvä idea, ja keskeisiä etuja ovat:

• Markkinatutkimus – tutkimuksen nopeuttaminen tai sen toteuttaminen laajemmassa mittakaavassa on mahdollista automatisoimalla toistuvia tehtäviä, kuten kyselyanalyysi tai haastattelujen litterointi. Tämä mahdollistaa tiimin keskittymisen tuotekehityksen luovempiin ja haastavampiin osa-alueisiin,
• Uusi inspiraatio – helpotettu pääsy laajempaan ideoiden kirjoon on yksi generatiivisen tekoälyn pääeduista. Tekoälyalgoritmit voivat etsiä valtavista tietokannoista tuntemattomia malleja ja käsitteitä, jotka ylittävät suunnittelijoiden aiemman ajattelun,
• Syvällinen datan analysointi – parempi ymmärrys kohdeasiakkaiden tarpeista käsittelemällä tietoja heidän käyttäytymisestään, mieltymyksistään ja ostopäätöksistään.

Mutta milloin on hyvä idea miettiä toista kertaa ennen tekoälyn hyödyntämistä?

Läheltä: Tekoälyn toteuttamisen piilotetut haasteet

Vaikka tekoäly tuotekehitysprosessissa tuo mukanaan monia uusia mahdollisuuksia, sen toteuttaminen ei ole ilman haasteita. Tärkeimmät niistä ovat:

• tarve kouluttaa tuotiimejä perusteellisesti ja mukauttaa olemassa olevia työprosesseja tekoälyjärjestelmien integroimiseksi. Tämä voi olla vaikeaa suurissa, hierarkkisissa organisaatioissa, joissa on asiantuntijoita, jotka ovat sidoksissa perinteisiin työskentelytapoihin,
• huolet asiakastietojen turvallisuudesta, jotka kouluttavat tekoälyalgoritmeja. Lisäturvaominaisuuksien hyödyntämiseksi yritysten on usein hankittava yrityslisenssisopimuksia, jotka voivat ylittää pienten organisaatioiden budjetin. Siksi pienemmät yritykset valitsevat joskus pienimuotoisen avoimen pääsyn mallien, kuten Llama 2, Vicuna tai Alpaca, käyttöönoton. On myönnettävä, että ne vaativat yritykseltä tehokkaampaa laitteistoa, mutta ne tarjoavat tietoturvaa. Tämä johtuu siitä, että koneoppimismallit perustuvat arkaluontoisiin henkilötietoihin. Jos turvallisuutta ei ole asetettu oikein, niiden vuotaminen voisi aiheuttaa katastrofaalisia seurauksia yrityksen imagolle,
• kasvava monimutkaisuus ja vastuun hajoaminen keskeisistä liiketoimintapäätöksistä, jotka liittyvät tekoälyjärjestelmiin. Kuka kantaa taloudellisen ja maineen vastuun näiden järjestelmien mahdollisista virheistä? Miten varmistaa valvonta tekoälyn “mustissa laatikoissa”?

Mustan laatikon ansa. Läpinäkyvyyden puute tekoälyn päätöksissä

Yksi edistyneiden koneoppimistekniikoiden, kuten neuroverkkojen, peruspuutteista on päätösten läpinäkyvyyden puute. Nämä järjestelmät toimivat kuin “mustat laatikot”, muuttaen syötteet halutuiksi tuloksiksi ilman, että niiden taustalla olevaa logiikkaa voidaan ymmärtää.

Tämä tekee käyttäjäluottamuksen varmistamisesta tekoälyn tuottamien suositusten osalta vakavasti vaikeaa. Jos emme ymmärrä, miksi järjestelmä ehdotti tiettyä tuotevarianttia tai käsitettä, on vaikeaa arvioida ehdotuksen järkevyyttä. Tämä voi johtaa epäluottamukseen teknologiaa kohtaan kokonaisuudessaan.

Tekoälyä tuotekehityksessä käyttävien yritysten on oltava tietoisia “mustan laatikon” ongelmasta ja ryhdyttävä toimiin ratkaisujensa läpinäkyvyyden lisäämiseksi. Esimerkkejä ratkaisuista ovat:

• neuroverkkojen datavirran visualisoinnit, tai
• lisäalgoritmien tuottamat tekstimuotoiset selitykset tehdyistä päätöksistä.

Tekoäly ja etiikka. Miten välttää syrjintää ja puolueellisuutta?

Toinen tärkeä kysymys on tekoälyyn liittyvät mahdolliset eettiset ongelmat. Koneoppimisjärjestelmät perustuvat usein tietoon, joka on altis erilaisille puolueellisuuksille ja edustavuuden puutteelle. Tämä voi johtaa syrjiviin tai epäoikeudenmukaisiin liiketoimintapäätöksiin.

Esimerkiksi Amazonin rekrytointialgoritmi näytti suosivan miehiä yrityksen historiallisten palkkauskäytäntöjen perusteella. Vastaavia tilanteita voi esiintyä koneoppimista hyödyntävien sovellusten kehittämisessä:

• Asiakaspalvelun prioriteettien asettaminen,
• Mainontatavoitteet,
• Erikoistuneiden ehdottaminen välittömässä ympäristössä, tai
• Tuotesuositusten personointi.

Välttääkseen tällaisia ongelmia yritysten on analysoitava huolellisesti käyttämänsä tietoaineistot eri väestöryhmien riittävän edustavuuden varmistamiseksi ja seurattava säännöllisesti tekoälyjärjestelmiä syrjinnän tai epäoikeudenmukaisuuden merkkien varalta.

Algoritmien rajat. Tekoäly prosessissa

Tekoäly voi tukea luovaa prosessia, etsiä ideoita ja optimoida ratkaisuja. Kuitenkin vain harvat yritykset valitsevat luottaa täysin tekoälyyn. Tekoälyn hyödyntäminen sisällöntuotantoprosessissa tarjoaa uskomattomia mahdollisuuksia, mutta lopulliset päätökset julkaisemisesta tai luotettavuuden tarkistamisesta generoituissa materiaaleissa on tehtävä ihmisen panoksella.

Siksi suunnittelijoiden ja tuotejohtajien on oltava tietoisia tekoälyteknologian rajoituksista ja kohdeltava sitä tukena sen sijaan, että se olisi automaattinen valmisratkaisujen lähde. Keskeiset suunnittelu- ja liiketoimintapäätökset vaativat edelleen luovuutta, intuitiota ja syvällistä asiakasymmärrystä, jota algoritmit yksin eivät voi tarjota.

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

Varmista valvonta ja lainsäädännön noudattaminen

Minimoidakseen tekoälyn riskit yritysten on toteutettava asianmukaiset valvonta- ja kontrollimekanismit näille järjestelmille. Tämä sisältää, mutta ei rajoitu:

• Tekoälymallien tuottamien tietojen oikeellisuuden ja lähteiden tarkistaminen ennen niiden käytännön käyttöä,
• Koneoppimisalgoritmien tarkastukset puolueellisuuden, ennusteen epävarmuuden ja päätösten läpinäkyvyyden osalta,
• Erikois- tai eettisen komitean perustaminen valvomaan tekoälyjärjestelmien suunnittelua, testausta ja käyttöä yrityksessä,
• Selkeiden ohjeiden kehittäminen hyväksyttävistä tekoälykäytännöistä ja näiden järjestelmien liiketoimintaprosesseihin ja suunnittelupäätöksiin puuttumisen rajoista,
• Suunnittelijoiden kouluttaminen olemaan tietoisia rajoituksista ja ansaista, jotta vältetään liian kritiikitön luottaminen sen suosituksiin.

Yhteenveto

Yhteenvetona voidaan todeta, että tekoäly avaa epäilemättä jännittäviä näkymiä uusien tuotteiden suunnittelun ja toteutuksen optimointiin ja nopeuttamiseen. Kuitenkin sen integroiminen perinteisiin järjestelmiin ja käytäntöihin ei ole ilman haasteita, joista osa on perustavanlaatuisia – kuten epävarmuus ja ennustavan läpinäkyvyyden puute.

Jotta yritykset voivat hyödyntää tekoälyn potentiaalia täysimääräisesti, niiden on kohdeltava sitä asianmukaisella varovaisuudella ja kriittisyydellä, ymmärtäen teknologian rajoitukset. On myös ratkaisevan tärkeää kehittää eettisiä kehyksiä ja valvontakäytäntöjä, jotka minimoivat edistyneiden algoritmien toteuttamiseen liittyvät riskit todellisissa liiketoimintaprosesseissa. Vain silloin tekoäly voi tulla arvokkaaksi ja turvalliseksi lisäykseksi ihmisen luovuuteen ja intuitioon.

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