10 vinkkiä tekoälysovellusten suunnitteluun

1) Tutustu asiakkaan ongelmaan ennen kuin harkitset tekoälyratkaisuja.

Aloita ymmärtämällä, mitä asiakkaat todella yrittävät saavuttaa ja missä tilanteissa, ennen kuin päätät, miten tekoäly voisi auttaa. Nämä asiakkaan ongelmat ovat olemassa riippumatta siitä, miten ne tällä hetkellä ratkaistaan. Ymmärtäminen, mikä on todellinen asiakkaan ongelma ja mikä on ratkaisu, on menestyksen perusta, olitpa sitten rakentamassa tekoälysovelluksia tai perinteisempiä ohjelmistoja.

Monet tekoälysovellukset epäonnistuvat, koska ne ratkaisevat väärän ongelman tai käsittelevät vain oireita eivätkä syitä. Tutkimukset vahvistavat tämän: 65 kokeneen tekoälyn ammattilaisen tutkimuksessa 84 % haastatelluista mainitsi johtamiseen liittyvistä epäonnistumissista, joissa organisaatiot ratkaisevat väärän ongelman, olevan tärkein syy tekoälyprojektien epäonnistumiseen.

Älä esimerkiksi aloita sanomalla ”rakennamme tekoälypohjaisen chatbotin asiakaspalvelua varten”. Sen sijaan tutki, mitä asiakaspalvelutiimit todella yrittävät tehdä ja missä nykyiset ratkaisut ovat puutteellisia. Käyttävätkö he liikaa aikaa tiedon etsimiseen? Onko heidän vaikea eskaloida monimutkaisia ongelmia asianmukaisesti? Näiden todellisten tilanteiden ja ongelmien ymmärtäminen auttaa sinua määrittämään, onko tekoäly edes oikea ratkaisu.

2) Vahvista asiakkaan ongelmat konkreettisilla esimerkeillä ennen mallien kouluttamista

Käytä konkreettisia, todellisia asiakastilanteita testataksesi ymmärrystäsi asiakkaan ongelmasta, jonka haluat ratkaista. Yleiset ongelmankuvaukset johtavat yleisiin tekoälyratkaisuihin, jotka tuottavat vain vähän arvoa.

Sen sijaan, että sanot ”myyntitiimit tarvitsevat parempaa liidien luokittelua”, dokumentoi konkreettisia skenaarioita todellisilla esimerkeillä. ”Sarah saa viikoittain 50 uutta liidiä. Hän viettää 10 tuntia tutkimalla manuaalisesti kunkin yrityksen koon, viimeaikaisen rahoituksen ja teknologiapinojen sopivuuden määrittämiseksi. Tämä tutkimus noudattaa samaa kaavaa, mutta vaihtelee toimialoittain.” Lisää 10 edustavaa esimerkkiä liideistä, lähdetiedoista ja analyysituloksista. Nämä konkreettiset yksityiskohdat paljastavat, mitä tekoäly voisi todella automatisoida ja mikä vaatisi ihmisen näkemystä.

Tällainen ongelmanmäärittelyn yksityiskohtaisuus noudattaa samoja periaatteita, jotka ajavat läpimurtoisia B2B-tuotteita kaikilla aloilla.

Kuten RAND Corporation totesi raportissaan, ”AI-projektit epäonnistuvat usein, kun ne keskittyvät käytettävään teknologiaan sen sijaan, että keskittyisivät ratkaisemaan todellisia ongelmia niiden lopullisille käyttäjille.”⁵

Älä jätä väliin ongelman ymmärtämisen vahvistamista – muuten kylvät epäonnistumisen siemenet jo alussa.

3) Tunnista, mitä ihmisten on päätettävä ja mitä koneet voivat automatisoida

Kun olet löytänyt ja vahvistanut ongelmat, tunnista, mitkä päätökset vaativat ihmisen arviointia ja mitkä voidaan automatisoida ja delegoida tekoälylle. Erota toistettavia malleja noudattavat asiat niistä, jotka vaativat arvostelukykyä. Älä yritä automatisoida päätöksentekoa, jossa ihmisen arvostelukyky on välttämätöntä. Arvostelukykyä ei voi eikä pidä delegoida koneille.

Käytä tällaisissa tapauksissa tekoälyä keräämään ja käsittelemään tietoja, joita ihmiset tarvitsevat hyvien päätösten tekemiseen. Arvo syntyy siitä, että tekoäly käsittelee suuria määriä tietoa useista lähteistä, joita ihmisten olisi mahdotonta käsitellä manuaalisesti.

Nämä voidaan automatisoida: yritystietojen poimiminen verkkosivustoilta, tukipyyntöjen luokittelu aiheiden mukaan, kokousten aikatauluttaminen saatavuuden perusteella.

Vaatii todennäköisesti ihmisen arvostelukykyä: päätös alennuksen tarjoamisesta kaupan pelastamiseksi, päätös asiakkaan valituksen eskaloinnista johdolle, strategisten tavoitteiden perusteella priorisoitavien tuoteominaisuuksien valinta.

Keskeinen ero on, että tekoäly on erinomainen kuvioiden tunnistamisessa ja tietojen käsittelyssä, mutta ihmisten on tehtävä päätöksiä, jotka liittyvät yrityksen arvoihin, asiakassuhteisiin ja strategisiin kompromisseihin.

4) Arvioi olemassa olevia ratkaisuja parannusmahdollisuuksien löytämiseksi

Arvioi, kuinka hyvin olemassa olevat (ei-tekoälypohjaiset) ratkaisut ratkaisevat havaitsemasi asiakasongelmat. Tämä edellyttää ratkaisujen kahden näkökohdan analysointia:

1. Ratkaisujen avulla asiakkaiden saavuttamien tulosten arvo
2. Näiden tulosten saavuttamiseksi tarvittavan prosessin tehokkuus

Etsi molempia löytääksesi mahdollisuuksia luoda enemmän arvoa:

A) Paranna asiakkaiden saavutettavissa olevia tuloksia

Sovelluksen arvo ei ole sen ominaisuuksissa, vaan sen avulla saavutettavissa olevissa tuloksissa. Tekoälyjärjestelmät voivat usein tuottaa parempia tuloksia, koska ne voivat käsitellä paljon suurempia tietojoukkoja kuin ihmiset.

Esimerkki: Hankintatiimi arvioi tällä hetkellä 3–4 toimittajan tarjousta manuaalisesti. Tekoäly voisi analysoida yli 50 vaihtoehtoa kriteereidesi perusteella ja löytää mahdollisesti parempia vaihtoehtoja, jotka nykyisin jäävät huomiotta.

B) Tee tulosten saavuttamisprosessista tehokkaampi

Automatisoi manuaaliset vaiheet ja vähennä tulosten saavuttamiseen tarvittavaa toistuvaa työtä. Kysy: Voiko ohjelmisto määrittää oikean seuraavan askeleen kohti optimaalista tulosta, vai onko ihmisellä tietämystä, johon koneella ei ole pääsyä?

Kiinnitä erityistä huomiota nykyisten ratkaisujen kontekstin muistinmenetykseen. Monissa nykyisissä sovelluksissa ihmisten on toistuvasti annettava samat tiedot, koska järjestelmä unohtaa aiemmat vuorovaikutukset. Usein asiakkaat joutuvat toimimaan omina muistijärjestelminään. Nämä ovat erinomaisia mahdollisuuksia tekoälylle ylläpitää tilaa ja jatkuvuutta.

Esimerkki: Sen sijaan, että kokousmuistiinpanot syötetään manuaalisesti CRM-järjestelmään, kopioidaan toimet tehtävälistoihin ja päivitetään projektin tila, tekoäly voisi poimia ja jakaa nämä tiedot automaattisesti, mikä säästää 15 minuuttia hallinnollista työtä kokousta kohti.

Kun tekoälysovellukset ovat erinomaisia sekä tulosten parantamisessa että prosessien virtaviivaistamisessa, ne luovat vahvan ongelmanratkaisun, joka ajaa kestävää kilpailuetua ja tuotteen ja markkinoiden yhteensopivuutta.

5) Suunnittele koko työnkulku, älä erillisiä tehtäviä

Kun olet tunnistanut, missä tekoäly voi parantaa tuloksia tai tehokkuutta, ota askel taaksepäin ja tarkastele, miten nämä parannukset sopivat asiakkaan koko työnkulkuun. ”Liian usein koulutetut tekoälymallit[...] eivät sovi yleiseen liiketoiminnan työnkulkuun ja kontekstiin”, RAND totesi.⁶

Katso yksittäisten tehtävien ulkopuolelle ymmärtääksesi laajemman kontekstin ja työn koko sekvenssin saavuttaaksesi suuremman tuloksen, kuten viikkoja tai kuukausia kestävän projektin loppuun saattamisen. Jokainen ongelma on osa suurempaa työnkulkua, jossa on riippuvuuksia ja yhteyksiä.

Kartoita, mitä tapahtuu ennen ja jälkeen AI-ratkaisun käyttöä: mistä syöttötiedot tulevat ja miten AI-tulokset muuttuvat seuraavien työnkulkujen syötteiksi? Huono integraatio automaattisten ja manuaalisten vaiheiden välillä tuhoaa helposti AI:n luoman arvon.

AI:n tulisi muistaa aiemmat vuorovaikutukset ja rakentaa kontekstia ajan myötä, eikä aloittaa joka kerta alusta.⁷ Keskity ongelmiin, joissa kertynyt ymmärrys luo merkittävää arvoa.

Esimerkki: Sähköpostinhallintatyökalut käsittelevät yleensä jokaista sähköpostia ikään kuin se olisi erillinen tehtävä, ja tarjoavat korkeintaan ketjutettuja näkymiä keskusteluista. Ihmiset kuitenkin hallinnoivat käynnissä olevia projekteja, suhteita ja sitoumuksia viikkojen tai kuukausien ajan. AI-sähköpostiapulaisen pitäisi ymmärtää, että kun vastaat Johnin ehdotukseen, asiaankuuluva konteksti sisältää aikaisemmat kokousmuistiinpanot ja sähköpostit. Jos lykkäät vastaamista Sallyn pitkään sähköpostiin, haluat muistutuksen ennen seuraavaa tapaamistasi hänen kanssaan, ei vain yleistä ”seuranta”-ilmoitusta.

Parhaat tekoälytuotteet ratkaisevat kohdemarkkinoidensa asiakkaiden ongelmat kokonaisuudessaan, eivät vain niitä osia, joita tekoäly hallitsee hyvin. Sen sijaan, että lisäisit uuden yksittäisen ratkaisun, joka lisää asiakkaan työkalupaketin monimutkaisuutta, suunnittele tekoälysi korvaamaan olemassa olevat työkalut ja yksinkertaistamaan kokonaisvaltaista ratkaisua.

6) Aloita yksinkertaisimmalla lähestymistavalla, joka ratkaisee ongelman

Vastusta kiusausta käyttää kehittyneitä tekoälytekniikoita, kun yksinkertaisemmat lähestymistavat tuottavat parempia asiakastuloksia vähemmällä monimutkaisuudella. ”Joissakin tapauksissa johtajat ymmärtävät tekoälyn vain muotisanana eivätkä he ymmärrä, että saatavilla on yksinkertaisempia ja halvempia ratkaisuja”, RAND totesi.⁸

Älä anna kehittyneiden työkalujen saatavuuden ohjata ratkaisusi suunnittelua. Muista, että miehelle, jolla on vasara, kaikki ongelmat näyttävät nauloilta. Älä esimerkiksi rakenna monimutkaista koneoppimismallia tukipyyntöjen luokittelemiseksi, jos yksinkertainen avainsanojen hakujärjestelmä saavuttaa 90 %:n tarkkuuden. Aloita sääntöpohjaisella logiikalla ja lisää tekoälyn monimutkaisuutta vain silloin, kun se parantaa tuloksia selvästi. Datasarjan mallit, joissa on muutama hallitseva ominaisuus, voidaan nopeasti havaita muutamalla yksinkertaisella if-then-säännöllä.

Kysy itseltäsi, oikeuttaako tarkkuuden lisääminen 90 prosentista 95 prosenttiin lisäkompleksisuuden ja kehitystyön. Se voi olla perusteltua, jos sääntöpohjainen logiikka on monimutkaista ja vaikea ylläpitää ja olet kehittämässä skaalautuvaa tuotetta, jotta suuri asiakaskunta voi hyötyä paremmasta tarkkuudesta ja helpommasta ylläpidosta.

Usein suurimmat voitot saadaan automatisoimalla tiedonkeruu ja muotoilu, ei kehittyneillä algoritmeilla.

7) Investoi korkealaatuiseen, aluekohtaiseen koulutustietoon

Kun koulutat omia mallejasi tai luot kehotteita, investoi voimakkaasti tietojen valmisteluun ja kuratointiin. Huono tietojen laatu on toiseksi yleisin syy siihen, että koneoppimissovellukset eivät tuota odotettuja tuloksia.⁹ LLM-pohjaiset sovellukset tarvitsevat myös korkealaatuisia esimerkkejä kehotteissaan, jotta ne tuottavat hyviä tuloksia.

Jos esimerkiksi rakennat myynti-AI:ta, älä kouluta kaikkia kauppoja tasapuolisesti. Keskity korkealaatuisiin esimerkkeihin: onnistuneisiin kauppoihin, joissa myyntiprosessi on dokumentoitu hyvin, tulokset ovat selvästi positiivisia ja kaupan ominaisuudet edustavat kohdemarkkinaasi. 100 erinomaista esimerkkiä on parempi kuin 1 000 keskinkertaista.

8) Rakenna käyttäjien luottamusta läpinäkyvyyden ja hallinnan avulla

Pyri läpinäkyvyyteen tekoälyn tuotoksissa, vaikka täydellinen selitettävyys voi olla teknisesti haastavaa. Keskity tarjoamaan käyttäjille toimivia konteksteja tekoälyn ehdotuksista ja hallintaa tärkeistä tuloksista. Läpinäkyvyys on välttämätöntä luottamuksen rakentamiseksi.⁹

Näytä luottamustasot: ”85 % luottamus, että tämä liidi täyttää vaatimukset yrityksen koon ja toimialan perusteella, samanlainen kuin 47 aiemmin onnistunutta konversiota”

Anna perustelut: ”Luokiteltu kiireelliseksi, koska siinä mainitaan ’määräaika’ ja ’toimitusjohtajan hyväksyntä vaaditaan’, samoin kuin 23 aiemmassa eskalointitapauksessa.”

Mahdollista helpot korjaukset: Rakenna korjausmekanismit suoraan käyttöliittymään. Jos tekoäly luokittelee asiakirjan väärin, anna käyttäjien korjata se yhdellä napsautuksella, ei erillisen palautelomakkeen kautta.

Anna käyttäjille keinoja säätää tekoälyn autonomiaa. Jotkut käyttäjät haluavat vahvistuksen jokaiselle toiminnolle, etenkin alussa, kun taas toiset antavat tekoälyn toimia itsenäisesti rutiinitehtävissä. Suunnittele hallintalaitteet, joiden avulla käyttäjät voivat asettaa mukavuustasonsa.

9) Rakenna palautesilmukoita, jotka vahvistavat luottamusta ajan myötä

Kerää käyttäjien korjaukset ja vuorovaikutusmallit tekoälyn suorituskyvyn jatkuvaksi parantamiseksi. Tavoitteena on oppia jokaisesta vuorovaikutuksesta, ei vain säännöllisistä uudelleenkoulutusjaksoista.

Seuraa korjausmalleja tulevien päätösten parantamiseksi. Jos käyttäjät ohittavat jatkuvasti AI:n luokitukset tietyistä verkkotunnuksista tulevista ”kiireellisistä” sähköposteista, säädä näitä luokituksia automaattisesti. Kun käyttäjät hyväksyvät AI:n ehdotukset ilman muutoksia, lisää luottamusta samanlaisiin tulevaisuuden skenaarioihin.

Kun AI osoittautuu luotettavaksi läpinäkyvän toiminnan ja jatkuvan parantamisen kautta, käyttäjät delegoivat luonnollisesti enemmän vastuuta. Seuraa tätä kehitystä. Menestyksekkäät AI-sovellukset tulevat ajan myötä autonomisemmiksi, kun ne ansaitsevat käyttäjien luottamuksen johdonmukaisen suorituskyvyn kautta.

10) Mittaa ja validoi liiketoiminnallinen vaikutus ennen ja jälkeen toteutuksen

Määritä ja kvantifioi tekoälyratkaisusi odotettu liiketoiminnallinen arvo ennen kehitystyön aloittamista ja seuraa sitten todellisia tuloksia käyttöönoton jälkeen. Tämä validointitapa soveltuu riippumatta siitä, rakennatko tekoälyominaisuuksia vai validoitko täysin uusia tuotemahdollisuuksia. Monet tiimit keskittyvät teknisiin mittareihin, kuten tarkkuuteen ja nopeuteen, ja jättävät huomiotta liiketoiminnalliset tulokset, jotka ovat tärkeitä sidosryhmille.

Ennen käyttöönottoa: Arvioi AI:n luoma erityinen arvo. Jos automatisoit liidien luokittelua, älä arvioi vain ”nopeampaa käsittelyä”. Määritä: ”Sarah käyttää tällä hetkellä noin 10 tuntia viikossa 50 liidin tutkimiseen. Koska noin 80–90 % hänen toimistaan on toistuvia, tekoälyn automatisointi voisi vähentää tämän ajan 2 tuntiin, jolloin 8 tuntia vapautuisi varsinaiseen myyntityöhön. Hänen 150 000 euron myyntikiintiöllään tämä tarkoittaa 40 000 euron lisätulopotentiaalia vuosittain.”

Määritä liiketoiminnan menestysmittarit teknisen suorituskyvyn lisäksi:

• Tekniset mittarit: Luokittelun tarkkuus (tavoite 95 %), vasteaika (tavoite 5 sekuntia)
• Liiketoiminnan mittarit: Ajan lyheneminen pätevöitymiseen (tavoite 80 %), lisäys pätevöityneissä liideissä edustajaa kohti (tavoite 50 %), parannus konversioasteissa (tavoite 15 %)

Käyttöönoton jälkeen: Seuraa sekä teknistä suorituskykyä että liiketoiminnan tuloksia. Tekoäly, joka saavuttaa 98 %:n tarkkuuden, mutta ei paranna liiketoiminnan tuloksia, on epäonnistunut teknisestä menestyksestä huolimatta. Sitä vastoin tekoäly, jonka tarkkuus on 85 % ja joka kaksinkertaistaa tuottavuuden, on onnistunut epätäydellisestä teknisestä suorituskyvystä huolimatta.

Esimerkki: Asiakaspalvelun tekoälyllä voi olla vain 85 %:n tarkkuus tikettien reitityksessä, mutta jos se lyhentää keskimääräisen ratkaisuaikaa 4 tunnista 1 tuntiin ja nostaa asiakastyytyväisyyttä 20 %, liiketoiminnallinen vaikutus on paljon suurempi kuin tekniset rajoitukset. Tämä mittaustapa varmistaa, että rakennat tekoälyä, joka luo todellista arvoa, ei vain vaikuttavia esittelyjä. Se tarjoaa myös konkreettista dataa, jolla perustella jatkuvat investoinnit ja ohjata tulevia parannuksia.