Image for post: Kuinka tekoälyprojekti toteutetaan menestyksekkäästi?

Kuinka tekoälyprojekti toteutetaan menestyksekkäästi?

Onnistunut tekoälyratkaisu ei ole käsien heiluttelua ja suuria lupauksia vaan jalat maassa tehtyä sovelluskehitystä

Onnistuneiden AI-toteutusten takana on laaja teknologiaosaaminen ja oikeiden työkalujen valitseminen asiakkaan tarpeeseen sopivaksi. Tähän on tärkeää panostaa kaikissa projekteissa. Olemme heikoilla jäillä, jos ratkaisut ovat yhden teknologian varassa.

Oleellisen fokuksen löytäminen on perusedellytys hyvälle tekoälyratkaisulle

Yhteistyö ja hyvä kommunikaatio luo perustan tekoälyprojektille. Asiakkaan kanssa tapahtuvaan vuoropuheluun on käytettävä kunnolla aikaa, jotta projektille löytyy oikea fokus ja epärealistiset odotukset saadaan hiottua pois. On tärkeää osata sanoa myös ei oikeassa kohdassa, jotta projektin tavoitteet pysyvät realistisina. Yliampuvia odotuksia tulee luonnollisesti vastaan, koska tekoälyn hahmottaminen vaihtelee suuresti. Syitä voivat olla paisutellut mainospuheet mediassa ja toisaalta teknologian tuntemattomuus. Tavoite yhteistyölle ja kommunikaatiolle on se, että saadaan perusta kuntoon ja löydetään oikeat kysymykset datalle.

Onnistuneessa tekoälyprojektissa fokus ja teknologia sovitetaan onnistuneesti toisiinsa. Näiden yhdistäminen vaatii vankkaa kokemuspohjaa ja asiantuntijatiimejä, joissa on edustettuina laaja kirjo teknologiatuntemusta.

Ei yhden mallin ratkaisuja

Tekoälyä ei voida sovittaa yhden ratkaisumallin alle. Laajan asiakaskunnan myötä olen havainnut, että toimintaympäristö ja saatavilla oleva data määrittävät ratkaisun suunnan, mutta sen lisäksi projekteissa on yleensä yksilöllisiä nyansseja, jotka vaativat oman työprosessin oikean algoritmin löytämiselle. Useissa projekteissa joudutaan testaamaan ja verifioimaan monta erilaista algoritmia, ennen kuin löydetään paras ratkaisu.

Esimerkkinä voisi toimia tilanne, jossa alkutilanteessa testataan ohjaamattoman tekoälyoppimisen kyvykkyys luokittelemattomalle datalle. Toimiessaan hyvin, se poistaisi tarpeen datan manuaaliselle luokittelulle. Tämän jälkeen voidaan kuitenkin joutua etenemään osittain ohjattuun tai täysin ohjattuun tekoälymallin opettamiseen, missä data pitää itse luokitella. Syynä voi olla ohjaamattoman mallin tendenssi löytää epärelevantteja ilmiöitä tai löydettyjen ilmiöiden mittaluokka on väärä. Lopulta askel askeleelta päästään optimaaliseen ratkaisuun, joka osaa vastata haluamaamme kysymykseen oikein. Yhden ihmeen ratkaisut eivät tähän prosessiin kykene.

Mikä on onnistumisen salaisuus?

Fokus: Datan sisältö pitää ymmärtää ja datalta pitää osata kysyä oikeat kysymykset.
Asiantuntijuus: Oikea työkalu oikeassa paikassa. “One size does not fit all.”

Menestyksekäs tekoälyn soveltaminen yrityksissä vaatii ennen kaikkea visiota ratkaisun markkina-arvolle ja rohkeutta sen tavoittelemiseen. Yhden metodin ihmeet eivät riitä moniulotteisen tekoälyprojektin toteuttamiseen vaan taustalle tarvitaan hyvä toimija, jolla on laaja teknologiaosaaminen ja kyky käyttää tekoälyn resursseja tarpeen mukaan. Tarvittaessa yritystä myös autetaan alkuun pääsemisessä nostamalla tekoälyn hyödyntämisvalmiuksia monipuolisilla workshopeilla ja datakonsultointipaketeilla.

Lataa maksuton esite, joka tarkastelee IoT-ratkaisujen hyötyjä ja käy läpi erilaisia tapoja, joilla yritykset voivat aloittaa oman IoT-strategiansa kehittämisen.

Lataa esite


tekoäly

Kirjoittaja

Tommy Löwendahl

Image of post author Tommy Löwendahl