Jokin aika sitten huomioni kiinnittyi Helsingin Sanomissa ollut artikkeli eri maiden kansantalouksien tehokkuudesta ja kyvystä tuottaa arvoa kansantalouteen. Artikkeli osoitti, että Suomen kyky tehostaa ja kasvattaa kansantaloutta on ollut hukassa yli 10 vuotta. Fakta pysäyttää, ainakin minut.

En ole kansantaloustieteen asiantuntija. Yksinkertaistettuna ajattelen asiasta niin, että tuottavuus nousee, kun pystytään tuottamaan sama tuotos vähemmässä ajassa tai tuottamiseen tarvittavia materiaaleja/kustannuksia pystytään leikkaamaan alas. Eli enemmän vähemmällä.

Suutari pysykööt lestissään, sanotaan. Mitä siis ICT / tietohallinto voisi tehdä tehokkuuden parantamiseksi?

On ilo esitellä Workato Genie! Tämä tekoälyyn perustuva automaatiotyökalu mullistaa tavan, jolla yritykset integroivat sovelluksiaan. Ratkaisemalla monimutkaisia integraatiohaasteita ja automatisoimalla toistuvia tehtäviä Workato Genie antaa tiimeille mahdollisuuden toimia tehokkaammin ja tarkemmin. Reaaliaikaisten tilannekuvien ja virtaviivaistetun yhteistyön ansiosta organisaatiot voivat skaalata toimintaansa vaivattomasti ja säästää kustannuksia.

Tästä artikkelista löydät tiedon mitä Workato Genie on, sen ratkaisemista liiketoiminnan haasteista, sen tarjoamista eduista toimintaan sekä muutama käytännön esimerkki alueista, joissa organisaatiot voivat hyödyntää Workato Geniä.

Workato Genie hyödyntää tekoälyä, jonka avulla voidaan tuottaa älykkäitä automaatioratkaisuja ja yhdistää eri sovellukset saumattomasti. Se antaa yrityksille mahdollisuuden luoda automatisoituja työnkulkuja ilman laajaa koodaustietoa, jolloin se on eri teknisten tasojen käyttäjien käytettävissä.

Workato Genie auttaa liike- ja palvelutoimintaa ratkaisemaan seuraavia haasteita:

1. Monimutkaiset integraatiotarpeet: Monet organisaatiot kamppailevat useiden sovellusten ja järjestelmien monimutkaisen integroinnin kanssa. Workato Genie yksinkertaistaa tätä prosessia ja mahdollistaa vaivattoman integroinnin.

2. Aikaa vievät manuaaliset tehtävät: Toistuvat tehtävät tyypillisesti kuluttavat organisaation resursseja ja laskevat organisaation tuottavuutta. Workato Genie automatisoi nämä tehtävät vähentäen mm manuaaliseen tiedon syöttämiseen kuluvaa aikaa.

3. Reaaliaikaisten näkymien puute: Yritykset jäävät usein paitsi arvokkaasta oivalluksesta sovellusten välisten tiivistettyjen tietojen vuoksi. Workato Genie helpottaa reaaliaikaista tiedonkulkua, mikä mahdollistaa paremman päätöksenteon.

4. Rajoitettu tekninen asiantuntemus: Yrityksiltä saattaa puuttua teknistä henkilökuntaa integraatioiden hallintaan. Workato Genien avulla ei-tekniset käyttäjät voivat automatisoida prosesseja ja demokratisoida automaatiotyökalujen käyttöä ja tiedon hyödyntämistä.

Tarkasteltaessa Workato Genien käyttöönottamia organisaatioita, voidaan todeta seuraavia etuja realisoituneen:

1. Lisääntynyt tehokkuus: Automatisoimalla työnkulkuja yritykset voivat virtaviivaistaa prosesseja, mikä nopeuttaa toimintaa ja parantaa tuottavuutta.

2. Kustannussäästöt: Automaatio vähentää manuaalisen työn tarvetta ja auttaa organisaatioita alentamaan toimintakustannuksia.

3. Parannettu yhteistyö: Työkalujen saumattoman integroinnin ansiosta tiimit voivat tehdä yhteistyötä tehokkaammin ja saada jaettua tietoa ja oivalluksia reaaliajassa.

4. Skaalautuvuus: Workato Genie voi skaalata helposti organisaation kasvun mukana ja mukautua muuttuviin automaatiotarpeisiin ilman merkittäviä investointeja uuteen teknologiaan.

5. Parannettu tietojen tarkkuus: Automatisointi minimoi inhimilliset virheet, mikä johtaa tarkempaan tietojen käsittelyyn ja raportointiin.

Lopuksi muutama esimerkki Workato Genien toteutuksista eri toimialueista, joissa Workato Genie on osoittautunut hyödylliseksi organisaatiolle.

1.      Verkkokauppa:

Toteutus: Integroi alustat, kuten Shopify tai WooCommerce, varastonhallintajärjestelmiin (esim. TradeGecko) ja maksuprosessoreihin (esim. Stripe) tilausten käsittelyn, varastopäivityksen ja asiakasviestinnän automatisoimiseksi.

2.      Markkinoinnin automatisointi:

Toteutus: Yhdistää markkinointityökalut, kuten HubSpot tai Marketo, CRM-järjestelmiin (esim. Salesforce) ja automatisoi liidien hoitoa, kampanjoiden seurantaa ja asiakkaiden seurantaan. Lopputuloksena varmistaa saumattoman kokemuksen markkinoinnista myyntiin.

3.      Henkilöresurssit:

Toteutus: Automatisoi perehdytysprosessin integroimalla HR-ohjelmistot (esim. Workday) viestintätyökaluihin (esim. Slack) ja asiakirjanhallintajärjestelmiin (esim. DocuSign) paperityön. Lopputuloksena prosessissa uusien työntekijöiden päivitysten tehostuminen ja asiakaskokemuksen paraneminen.

4.      Rahoitus ja kirjanpito:

Toteutus: Integroi kirjanpito-ohjelmisto (esim. QuickBooks) kulujenhallintatyökaluihin (esim. Expensify) ja palkkajärjestelmiin (esim. Gusto). Lopputuloksena kuluraportoinnin, laskutuksen ja palkanlaskennan parempi automatisointi ja tehokkaampi prosessi.

5.      Asiakastuki:

Toteutus: Yhdistää asiakastukialustat (esim. Zendesk) taustajärjestelmiin (esim. CRM- tai ERP-ratkaisut) asiakastikettien  reitityksen, asiakastietojen päivityksen ja seurantailmoitusten automatisoimiseksi. Lopputuloksena asiakastuen prosessien tehostuminen ja asiakaskokemuksen paraneminen.

6.      Terveydenhuolto:

Toteutus: Integroi sähköiset terveystiedot (EHR) sekä ajanvaraustyökalut ja laskutusohjelmistot potilasviestintään , tapaamisten muistutusten ja maksujen käsittelyn automatisoimiseksi. Lopputuloksena tehokkaampi prosessi.

7.      Projektinhallinta:

Toteutus: Automatisoi päivitykset ja tehtävämääritykset integroimalla projektinhallintatyökalut (esim. Asana tai Trello) viestintäalustoihin (esim. Microsoft Teams). Lopputuloksena parempi tilannekuva tiiminjäsenille ja tilannetieto tiimin jäsenten kesken.

Workato Genie on hyödyllinen useilla eri toimialoilla, se helpottaa sovellusten integrointia ja automatisoi työnkulkuja, jotka muuten olisivat aikaa vieviä ja virhealttiita. Workato Genien käyttöönoton avulla organisaatiot voivat parantaa tuottavuutta, vähentää toiminnallista taakkaa ja varmistaa paremman tiedonkulun järjestelmien välillä. Workato Genie demokratisoi organisaation toimintaa hyödyntämällä tehokkaasti koko organisaation osaamista. Jokainen toteutus voidaan räätälöidä vastaamaan organisaation tai funktion erityistarpeita ja tavoitteita.

Jos artikkeli herätti mielenkiintosi tai kysymyksiä, ota yhteyttä, niin keskustellaan aiheesta lisää. Laitetaan yhdessä Suomi nousuun,  organisaatio kerrallaan.

Jari Jokimäki

Liitos Solutions Oy

jari.jokimaki@liitos.io

mob: 050 336  5453

Analyytikoiden näkemys hyperautomaatiosta

Hyperautomaatio on ollut vahvasti esillä monien analyytikkotalojen, kuten Gartnerin ja Forresterin, raporteissa. Gartnerin osalta hyperautomaatio on ollut esillä heidän trendeissään ja raporteissaan erityisesti liiketoiminnan transformaation yhteydessä, ja se on jo pitkään nähty keskeisenä osana tulevaisuuden teknologista infrastruktuuria.

Gartnerin näkemys hyperautomaation tulevaisuudesta:

• Hyperautomaation merkitys: Gartner on ennustanut, että hyperautomaatio tulee olemaan yksi avaintrendeistä seuraavien vuosien aikana, koska organisaatiot haluavat vähentää manuaalista työtä ja lisätä operatiivista tehokkuutta. Hyperautomaatio tarjoaa mahdollisuuden skaalata automaatiota koko organisaation tasolla, mikä nopeuttaa digitaalista transformaatiota.
• 2024 ja 2025 trendit: Gartner arvioi, että vuoteen 2025 mennessä 20 % kaikesta työnteosta suurissa yrityksissä tullaan automatisoimaan, ja hyperautomaatio nousee keskeiseksi ajuriksi liiketoimintojen optimoinnissa. Tämä viittaa siihen, että hyperautomaatio on tulevaisuudessa entistä tärkeämpi sekä operatiivisessa tehokkuudessa että strategisessa päätöksenteossa.

Gartnerin Magic Quadrant ja hyperautomaatio:

Vaikka hyperautomaatio itsessään ei ole vielä oma kategorioitu alue Magic Quadrantissa, monet siihen liittyvät teknologiat ja työkalut ovat mukana. Esimerkiksi Robotic Process Automation (RPA) ja intelligent business process management suites (iBPMS) -työkalut kuuluvat Gartnerin Magic Quadrant -raportteihin, ja niitä pidetään keskeisinä osina hyperautomaatioekosysteemiä.

Esimerkkejä Gartnerin Magic Quadrant -raporteista:

1. RPA (Robotic Process Automation): Gartner julkaisee vuosittain Magic Quadrant -raportin RPA-ratkaisuista. Markkinoiden johtajat, kuten UiPath, Automation Anywhere, ja Blue Prism, ovat vahvasti mukana. Nämä työkalut ovat usein keskeisessä roolissa hyperautomaatio-implementoinneissa, ja niitä yhdistetään tekoälyyn ja koneoppimiseen laajentamaan automaation mahdollisuuksia.
2. Intelligent Business Process Management Suites (iBPMS): Gartnerin mukaan iBPMS-ratkaisut, kuten Pega, Appian, ja IBM, ovat merkittäviä työkaluja liiketoimintaprosessien automaatiossa. Nämä työkalut tukevat hyperautomaatiota tarjoamalla kyvykkyyksiä työnkulkujen hallintaan, analytiikkaan ja tekoälypohjaiseen päätöksentekoon.

Forresterin ja muiden analyytikkojen näkemykset:

• Forrester: Forrester on myös korostanut hyperautomaation merkitystä digitaalisen liiketoiminnan nopeuttamisessa. Forresterin mukaan yritykset, jotka ottavat käyttöön hyperautomaatioratkaisuja, voivat saavuttaa merkittäviä etuja kustannusten säästöissä, asiakaskokemuksessa ja liiketoiminnan joustavuudessa.
• IDC: IDC on raportoinut, että hyperautomaatio tulee olemaan yksi kriittisimmistä teknologioista yrityksille, jotka pyrkivät saavuttamaan digitaalisen transformaation täyden potentiaalin vuoteen 2025 mennessä.

Tulevaisuuden näkymät:

Analyytikot näkevät hyperautomaation tulevaisuuden positiivisena ja kasvavana alueena, joka kattaa yhä enemmän liiketoiminnan osa-alueita. Suurimmat kehitystrendit tulevat olemaan seuraavat:

1. Älykkyyden lisääminen automaatioon: Hyperautomaation tulevaisuus on läheisesti sidoksissa tekoälyn ja koneoppimisen kyvykkyyksien laajenemiseen, erityisesti päätöksenteon automatisoinnissa.
2. Automaation skaalautuminen: Organisaatiot haluavat skaalata automaatiota yli yksittäisten prosessien, ja hyperautomaatio mahdollistaa tämän tarjoamalla kattavat integraatiot eri teknologioiden välillä.
3. Käyttäjäystävällisyys ja no-code/low-code ratkaisut: Tulevaisuudessa hyperautomaatio tulee olemaan helpommin saatavilla ja hallittavissa myös ei-teknisille käyttäjille, no-code/low-code alustoilla.

Hyperautomaation merkitys kasvaa voimakkaasti, ja analyytikot odottavat sen integroimisen monimutkaisempiin prosesseihin jatkuvasti kehittyvän uusien teknologioiden myötä.

Preiskari Solutions ja Liitos Solutions yhdessä suunnittelevat, toteuttavat ja jatkokehittävät Hyperautomaation vaatimia ja käyttämiä teknologioita.

Tarjonnastamme löytyy Workaton teknologiat, jotka ovat ydinteknologiaa Hyperautomaatiossa.

Workato on erittäin suosittu hyperautomaatioalusta, ja sen ratkaisut kattavat useita kriittisiä liiketoiminta-alueita, joissa automaatiolla pyritään parantamaan tehokkuutta ja integroitumaan eri järjestelmiin. Workato keskittyy erityisesti työnkulkujen automatisointiin ja eri järjestelmien välisiin integraatioihin. Tässä ovat tärkeimmät osa-alueet, joissa Workaton ratkaisuja hyödynnetään hyperautomaation yhteydessä:

1. Liiketoimintaprosessien automatisointi

• Esimerkki: Workato voi automatisoida monimutkaisia työnkulkuja, kuten tilauksen käsittelyn, varastojen hallinnan ja laskutuksen, yhdistämällä eri liiketoimintajärjestelmät kuten ERP-, CRM- ja kirjanpitojärjestelmät.
• Hyödyt: Tämä vähentää manuaalisia prosesseja, nopeuttaa toimintaa ja poistaa virheitä. Hyperautomaation avulla nämä prosessit voivat kehittyä oppiviksi ja mukautuviksi tekoälyn kautta.

2. Asiakaspalvelun automatisointi

• Esimerkki: Workaton avulla voi automatisoida asiakaspalvelun työnkulkuja yhdistämällä tukipyyntöjärjestelmiä, chatbotteja ja CRM-järjestelmiä. Chatbotit voivat käsitellä yleisiä kyselyitä, kun taas monimutkaisemmat kyselyt ohjataan asiakaspalvelijoille.
• Hyödyt: Asiakaspalvelupyyntöjen käsittely nopeutuu, ja samalla asiakaspalvelijat voivat keskittyä monimutkaisempiin tehtäviin.

3. HR-prosessien automatisointi

• Esimerkki: Workato tarjoaa työkaluja HR-prosessien, kuten rekrytoinnin, työntekijöiden palkkaamisen ja perehdyttämisen automatisointiin. Esimerkiksi hakemukset voidaan integroida automaattisesti eri järjestelmiin, ja perehdyttämisprosessit voidaan käynnistää automaattisesti valinnan jälkeen.
• Hyödyt: Tämä parantaa työntekijöiden kokemusta ja säästää HR-tiimiltä aikaa.

4. Markkinoinnin ja myynnin automaatio

• Esimerkki: Workato voi integroida CRM-järjestelmän (kuten Salesforce) markkinoinnin automaatiotyökaluihin (kuten Marketo tai HubSpot), mikä mahdollistaa reaaliaikaisen tiedon jakamisen ja kampanjoiden optimoinnin.
• Hyödyt: Markkinointi- ja myyntitiimit voivat reagoida nopeammin asiakaskäyttäytymisen muutoksiin ja johtaa potentiaalisten asiakkaiden parempaan hoitoon ja myynnin kasvuun.

5. Talouden ja kirjanpidon automaatio

• Esimerkki: Workato voi automatisoida taloushallinnon prosesseja, kuten laskujen käsittelyn ja tulojen tunnistamisen, integroimalla kirjanpitojärjestelmiä (kuten QuickBooks tai NetSuite) muihin liiketoiminnan järjestelmiin.
• Hyödyt: Talousraporttien laatu paranee, ja samalla manuaalinen syöttötyö ja siihen liittyvät virheet vähenevät.

6. IT-prosessien automatisointi

• Esimerkki: Workaton avulla IT-osastot voivat automatisoida prosesseja, kuten ohjelmistojen käyttöönottoa, laitehallintaa ja työntekijöiden pääsynhallintaa järjestelmiin. Se voi esimerkiksi synkronoida käyttäjähallintaa eri järjestelmissä automaattisesti uuden työntekijän liittyessä organisaatioon.
• Hyödyt: IT-osastojen kuormitus kevenee ja työntekijöille voidaan tarjota nopeampi ja sujuvampi käyttökokemus.

7. Pilvipalveluiden ja SaaS-järjestelmien integraatio

• Esimerkki: Workato toimii keskeisessä roolissa pilvipohjaisten SaaS-palveluiden integroinnissa. Se mahdollistaa eri SaaS-palveluiden, kuten Google Workspace, Slack ja Microsoft Teams, yhdistämisen saumattomasti eri liiketoimintajärjestelmiin.
• Hyödyt: Tämä mahdollistaa nopean käyttöönoton ja sen, että organisaatiot voivat helposti skaalata toimintojaan pilvessä.

8. Analytiikan ja raportoinnin automatisointi

• Esimerkki: Workato voi automatisoida tietojen keräämisen ja raporttien luomisen eri lähteistä, yhdistäen analytiikkatyökalut (kuten Tableau tai Power BI) liiketoimintajärjestelmiin. Tiedot kerätään ja analysoidaan automaattisesti, minkä perusteella yritykset voivat tehdä parempia päätöksiä.
• Hyödyt: Tämä vähentää manuaalista raportointia ja varmistaa, että päätöksentekoon perustuva data on aina ajan tasalla.

Miksi Workato on keskeinen hyperautomaation kannalta?

Workato keskittyy vahvasti low-code/no-code-alustoihin, jotka mahdollistavat monimutkaisten työnkulkujen ja automaatioiden rakentamisen ilman syvällistä ohjelmointitaitoa. Tämä tekee hyperautomaatiosta saavutettavampaa koko organisaatiolle, eikä vain IT-osastoille. Lisäksi sen laajat integraatiokyvyt eri järjestelmien ja SaaS-ratkaisujen välillä tekevät siitä ihanteellisen alustan hyperautomaation skaalautuvuuden ja joustavuuden kannalta.

Workato siis auttaa yrityksiä integroimaan ja automatisoimaan työnkulkuja laajasti eri toiminta-alueilla, ja se on keskeinen työkalu hyperautomaation ekosysteemissä.

Hyperautomaation kiinnostaessa, otathan meihin yhteyttä, rakennetaan yhdessä teidän polku Hyperautomaation toteuttamiseen ja kehittämiseen.

Jari Jokimäki

Liitos Solutions Oy

jari.jokimaki@liitos.io

mob: 050 336  5453

Tiedonhaun kehittäminen tekoälyn avulla on mielenkiintoinen ja ajankohtainen aihe. Tässä artikkelissa jaamme löydettyjä keskeisiä havaittuja, raportoituja ongelmia ja haasteita.

AIn käyttö tiedonhaussa avaa myös suuria mahdollisuuksia. Artikkelin lopussa on listattuna joitakin sovellusalueita, joissa AIn käyttöä tiedonhaussa sovelletaan jo tällä hetkellä.

Ohessa yleisimmät raportoidut ongelmat ja haasteet AI:n käytöstä tiedonhakuun.

1. Luotettavuus ja tarkkuus

Tekoälyn tuottamat tulokset tiedonhaussa eivät aina ole luotettavia. Algoritmit voivat antaa virheellistä tai harhaanjohtavaa tietoa, erityisesti jos koulutusdata on puutteellista tai vinoutunutta. Systeemit voivat myös johtaa virheellisiin johtopäätöksiin, jos ne eivät kykene ymmärtämään kontekstia asianmukaisesti.

Tarvitaan kriittinen suhtautuminen, osaaminen ja prosessit lopputulosten analysointiin.

2. Tiedon laatu

Tekoälyn toimintaa rajoittaa erityisesti saatavilla olevan tiedon laatu ja monimuotoisuus. Huono laatu tai toistuvat tiedot voivat vaikuttaa haku- ja analysointituloksiin negatiivisesti.

3. Bias ja vinoumat

Tekoälyjärjestelmät voivat heijastaa koulutusdatansa ongelmia, kuten vinoumia tai epäoikeudenmukaisuuksia, mikä voi johtaa epätasa-arvoisiin tai epäoikeudenmukaisiin tuloksiin.

4. Tulosten tulkinta

Vaikka tekoäly voi tuottaa tuloksia, niiden oikea tulkitseminen ja soveltaminen vaatii edelleen asiantuntemusta ja kriittistä ajattelua.

5. Tietosuoja ja eettiset kysymykset

Tiedonhaussa käytettävä tieto voi sisältää henkilökohtaisia tietoja, mikä nostaa esiin tietosuojaan liittyviä kysymyksiä. Samoin tekoälyn käyttö voi herättää eettisiä huolia tiedon käytöstä ja sen vaikutuksista.

Ratkaisuja edellä listattuihin haasteisiin

Tiedonlaadun parantaminen ja kontrollointi tiedonhaun yhteydessä voidaan toteuttaa useilla keinoilla, erityisesti tekoälyn (AI) avulla. Tässä muutamia yleisiä strategioita ja menetelmiä:

1. Datan esikäsittely: Tekoäly voi auttaa puhdistamaan ja esikäsittelemään tietoa ennen sen analysointia. Datan normalisointi, puuttuvien arvojen käsittely ja virheellisten tietojen poistaminen ovat tärkeitä vaiheita laadukkaan tiedon varmistamiseksi.
2. Kontekstuaalinen analyysi: Tekoäly voi analysoida datan kontekstia ja merkitystä. Tämä voi auttaa arvioimaan, onko tieto luotettavaa ja relevanttia tietyn kysymyksen tai tarpeen kannalta.
3. Luokittelu ja merkintä: Konesovelluksia, kuten luonnollisen kielen käsittelyä (NLP), voidaan käyttää tiedon luokitteluun ja merkintään, mikä parantaa tiedonhaun tarkkuutta. Esimerkiksi asiakirjojen tai tietokantojen automaattinen luokittelu voi auttaa käyttäjiä löytämään tarvitsemansa tiedon helpommin.
4. Käyttäjätiedon hyödyntäminen: AI voi analysoida käyttäjien aikaisempia hakuja ja valintoja parantaakseen tulevia hakutuloksia. Aluminaaliset suositusjärjestelmät voivat ehdottaa relevanssia parantavia tietoja ja lähteitä.
5. Laadun mittaaminen ja arviointi: Tekoäly voi auttaa kehittämään mittareita tiedon laadun arvioimiseksi. Erilaiset algoritmit voivat arvioida, kuinka luotettavaa, ajankohtaista ja relevanttia tieto on.
6. Automatisoitu arviointi ja korjaus: AI-järjestelmät voivat automaattisesti havaita ja korjata tietovirheitä tai epäjohdonmukaisuuksia, mikä parantaa tiedon luotettavuutta.
7. Verkostoanalyysi: Sosiaalisen ja muiden verkostojen analysointi voi tarjota lisätietoa tiedon lähteiden luotettavuudesta. Esimerkiksi tietyn tiedon jakamisesta vastuussa olevat henkilöt tai organisaatiot voivat vaikuttaa sen laatuun.
8. Palautteen kerääminen: Käyttäjiltä saatu palaute voi olla arvokasta tiedon laadun parantamisessa. AI voi analysoida käyttäjäpalautetta ja soveltaa sitä hakutulosten parantamiseen.

Käyttämällä näitä lähestymistapoja ja tekoälyteknologioita voidaan parantaa tiedon laatua ja tehokkuutta tiedonhaussa olennaisesti.

Käytetyn AI ratkaisun vaikutus tiedon oikeellisuuteen – Ilmaiset vs lisensoitavat ratkaisut

Tarkasteltaessa tiedonhakua sekä markkinoilla olevia AI ratkaisuja (ilmaiset vs lisenssoitavat) käytettynä, löytyy eroavaisuuksia, kun tarkastellaan tiedonhaun oikeellisuutta. Alla listattuna muutamia huomioita:

1. Oikeellisuus: Ilmaiset palvelut: Ilmaiset tekoälypalvelut saattavat olla rajallisia siinä mielessä, että niiden datalähteet eivät välttämättä ole yhtä luotettavia tai laadukkaita kuin maksullisten palveluiden. Ilmaisissa palveluissa voi myös olla enemmän rajoituksia, joka voi vaikuttaa niiden kykyyn käsitellä tai tuottaa ajankohtaista tietoa. Lisensoitavat palvelut: Nämä palvelut, erityisesti jos ne ovat tunnetuilta ja luotettavilta tarjoajilta, yleensä tarjoavat tarkempia ja ajantasaisempia tietoja. Ne saattavat käyttää laadukkaampaa dataa ja niillä on mahdollisesti parempia algoritmeja, jotka parantavat tiedon tarkkuutta.
2. Relevanssi: Ilmaiset palvelut: Relevanssi voi vaihdella suuresti ilmaisissa palveluissa, sillä ne saattavat käyttää yleisiä tai laajoja datalähteitä, jotka eivät aina ole yhteydessä käyttäjän spesifisiin tarpeisiin. Lisensoitavat palvelut: Nämä voivat tarjota enemmän mahdollisuuksia räätälöityyn informaationhakuun ja tarjota relevantimpaa tietoa käyttäjän määrittelemiin konteksteihin. Ne voivat myös sisältää käyttäjäpalautetta tai muita parannuksia, jotka lisäävät relevanssia.
3. Päivitys ja hallinta: Maksulliset palvelut saattavat myös tarjota säännöllisiä päivityksiä ja paremmin hallittua sisältöä, mikä voi parantaa sekä oikeellisuutta että relevanssia.
4. Asiantuntemus ja tuki: Lisensoitavat palvelut tarjoavat usein asiakastukea ja asiantuntevaa palvelua, mikä voi auttaa käyttäjää ymmärtämään ja tulkitsemaan tietoa paremmin.

Yhteenvetona voidaan todeta, että vaikka ilmaiset tekoälypalvelut voivat olla hyödyllisiä tietyissä konteksteissa, lisensoitavat palvelut tarjoavat usein tarkempaa, ajankohtaista ja relevanttia tietoa, mikä voi olla kriittistä erityisesti ammatillisen tai liiketoiminnallisen käytön kannalta.

Dokumentoituja mahdollisuuksia ja hyötyjä AI:n käytöstä tiedonhaussa

1. Tehokkuus ja nopeus

Raportoitujen analyysien pohjalta voidaan todeta, että tekoäly voi parantaa tiedonhakua merkittävästi nopeuttamalla prosesseja ja mahdollistamalla suurten tietomäärien analysoinnin lyhyessä ajassa.

2. Personalisointi

Tekoäly voi muokata tiedonhakua käyttäjän mieltymysten ja käyttäytymisen mukaan, jolloin käyttäjät saavat entistä relevantimpaa tietoa.

3. Kontekstin ymmärtäminen

Kehittyneimmät tekoälymallit, kuten luonnollisen kielen prosessointi (NLP), voivat paremmin ymmärtää ja analysoida kysymyksien kontekstia, mikä parantaa hakutulosten laatua ja lisää sovellusalueita.

4. Monimuotoisuus ja kattavuus

Analyysit ovat osoittaneet, että tekoäly voi auttaa yhdistämään tietoa eri lähteistä, mikä voi johtaa kattavampiin ja monipuolisempiin näkemyksiin aiheesta.

5. Ennakoivuus

Tekoäly voi analysoida trendejä ja ennakoida käyttäjien tiedonhakutarpeita, mikä voi parantaa tiedon saatavuutta ja käyttöä.

Esimerkkinä muutama listattu käytännön hyöty ja sovellus tiedonhausta AIn avulla

Tässä muutamia esimerkkejä nykyisistä käytännöistä tai sovelluksista, joissa tekoälyä hyödynnetään tiedonhaussa:

1. Hakukoneet: Google ja muut hakukoneet käyttävät tekoälyä parantaakseen hakutulosten relevanssia. Esimerkiksi Googlen BERT-malli (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ymmärtää paremmin hakusanojen merkitykset ja kontekstin, mikä johtaa tarkempiin hakutuloksiin.
2. Älykäs asiakaspalvelu: Monet yritykset käyttävät chatboteja, jotka hyödyntävät luonnollista kielenkäsittelyä (NLP) etsiäkseen ja tarjoamalla tietoa asiakkaille nopeasti. Nämä botit voivat tulkita kysymyksiä ja etsiä tietoja laajoista tietokannoista.
3. Tiedonhaun optimointi tieteellisessä tutkimuksessa: Tekoälyä käytetään tutkimusartikkeleiden ja -julkaisujen hakemiseen ja analysoimiseen. Esimerkiksi PubMed ja muut tieteelliset tietokannat voivat käyttää koneoppimismalleja analysoidakseen ja suositellakseen relevantteja tutkimuksia käyttäjän sisäänkirjautumisen perusteella.
4. Suositusjärjestelmät: Palvelut kuten Netflix ja Spotify käyttävät tekoälyä analysoidakseen käyttäjätietoja ja suositellakseen käyttäjille heidän mieltymyksiinsä perustuvaa sisältöä. Tämä perustuu datan analysointiin ja käyttäjäkäyttäytymisen ennakoimiseen.
5. Yritysdata-analyysi: Monet liiketoimintatiedon analytiikkaratkaisut, kuten Tableau ja Power BI, tekevät tiedonhausta helpompaa käyttäen tekoälyä datan tulkintaan ja visuaaliseen esittämiseen, jolloin käyttäjät voivat löytää tietoa ja oivalluksia nopeammin.
6. Medialukutaito ja fact-checking: Tekoäly on alkanut löytää sovelluksia myös uutisten ja tietojen tarkistamista varten. Esimerkiksi automaattiset fact-checking-työkalut voivat analysoida uutislähteitä ja verrata niitä luotettaviin tietolähteisiin.
7. Tekoälyn ohjaama F-16 hävittäjä: Yhdysvaltain ilmavoimat on päästänyt median seuraamaan tekoälyn ohjaaman F16 hävittäjän ilmataisteluharjoitusta ihmisen ohjaamaa hävittäjää vastaan. Yhdysvaltain ilmavoimien mukaan tekoäly kehittyy harjoituksissa niin nopeasti, että se alkaa jo voittamaan ihmisen ohjaaman hävittäjän.

Nämä esimerkit havainnollistavat, kuinka laajasti tekoälyä voidaan hyödyntää tiedonhaussa eri aloilla ja sovelluksissa.

Tiedonhaku AIta hyväksi käyttäen mahdollista ja avaa uusia mahdollisuuksia. Tarkasteltaessa ensimmäisiä palautteita, tarvitaan kriittistä analyysiä ja ymmärrystä taustajärjestelmistä ja prosesseista lopputulosten oikeellisuuden ja relevanttisuuden ymmärtämiseksi.

Hyödyt ja sovellusalueet luovat uusia mahdollisuuksia, joita uskoaksemme tulemme näkemään yhä enemmän. Yritysten ja tietohallinnon on hyvä määritellä, tarkastella ja päivittää kohdalleen politiikat ja käytänteet asiassa.

Preiskari Advisor ja Liitos Solutions yhdessä varmistavat asiakkailleen oikean tiedon saatavuuden modernien integraatioratkaisujen ja palveluiden avulla. Autamme asiakkaitamme kehittämään tiedosta aitoa, mitattavaa arvoa tuottavia ratkaisuja ja tietoa liiketoimintaan ja palveluihin.

Jos artikkeli herätti kysymyksiä tai haluat keskustella aiheesta lisää, ota yhteyttä.

Jari Jokimäki

Liitos Solutions Oy

jari.jokimaki@liitos.io

mob: 050 336  5453

Preiskari Solutions ja Liitos Solutions tarjoavat asiakkaan integraatioratkaisujen nykytilanteen analysoinnin, suunnittelun, tarjonnan, toteuttamisen, tukemisen ja edelleen kehittämisen asiakkaan kanssa sovituilla tavoilla ja metodologioilla. Meihin saat yhteyden yritysten verkkosivujen tai Linkedin kautta tai soittamalla suoraan puhelimeen.

Jari Jokimäki

Liitos Solutions Oy

jari.jokimaki@liitos.io

mob: 050 336  5453

Oma ensimmäinen kokemukseni pilviteknologiasta / teknologiaa palveluna juontaa aikaan, jolloin olin ulkoistusliiketoimintayksikössä kehitystehtävissä. Ensimmäiset pilviajattelua tukevat materiaalit ja julkaisut löytyvät v 2006 – v 2010 esitys ATK- päiviltä löytyy verkosta Slide 1 (atk-paivat.fi).

Vaikka tuosta ajasta jo kulunut melkein jo yhden sukupolven verran, kun katson viestin sisältöä löytyy siitä paljon relevanttia asiaa vielä tähän päivään. Pilvi ei ole vain teknologinen transformaatio vaan myös / ja ennen kaikkea uusi taloudellinen ja operatiivinen tapa tuottaa tietoteknisiä palveluita. Itse näen asioiden pilvistymisen evoluutiona, en revoluutiona.

Eräs tapahtuma noista ajoista  suomalaisen yrityksen tietohallintojohtajan kanssa jäi mieleen. Syystä, että se opetti ainakin minulle ajattelemaan pilveä holistisempana asiana kuin vain teknologia tai palvelut. Tietohallintojohtajan ja hänen edustamansa yrityksen kanssa olimme sopineet koko X86 pohjaisten, sovelluksille dedikoitujen järjestelmien siirtämisestä kapasiteettipohjaisiin pilvipalveluihin. Transformaatio meni hienosti, ratkaisu toimi kuten pitikin, kunnes sain puhelun muutaman kuukauden kuluttua.

Tietohallintojohtaja oli saanut laskun, joka oli loppusummaltaan huomattavasti korkeampi kuin mitä alkutilanne oli ollut. Osana projektia hänelle oli myyty kustannustehokkuutta mutta nyt näytti, että kustannukset olivat karkaamassa yli budjetin – tämä ei tietenkään ollut kummankaan osapuolen tarkoitus.

Kun aloimme tutkia, mistä tilanne johtui, selvisi syy. Transformaation jälkeen yrityksen liiketoimintayksiköt, jotka omistivat sovellus- ja prosessikerrokset, olivat huomanneet kuinka helppoa ja nopeaa uusi pilvipohjainen palveluarkkitehtuurin käyttöönotto oli. Aikaisemmin liiketoiminta sai infraa 6-10 viikon kuluessa tilauksesta, nyt nopeimmillaan heti – SLO kriittisille palveluille oli max 2 tuntia tilauksesta tuotantoon. Uuden palvelun helppous ja nopeus oli avannut tulpan saada uusia sovelluksia nopeammin  käyttöön – tämä kumuloi yrityksen käyttämän infrapalveluiden kokonaisvoluumin kasvun ja samalla laskutuksen kasvun.

ICT liiketoiminnan pilvistyminen on tänään mainstream ratkaisu – jopa niin että osissa yrityksissä on käytössä Cloud First ajattelu. Jos sovellukselle halutaan rakentaa dedikoitu infra ympäristö, täytyy sen saamiseksi tuotantoon käydä poikkeusprosessi.

Forrester raportti helmikuu 2024  alkaa otsikolla – Pilvikustannukset ovat karanneet käsistä. Alla lyhyesti taustaa, muutama avainajatus ja luku mihin raportti viittaa ja lopuksi ehdotusta ratkaisusta tilanteeseen.

• Tutkimuksista selvisi, että pilvikustannukset jatkavat nousua huolimatta siitä, että yritykset ovat ottaneet käyttöön pilven kustannuksia monitoroivia ja optimoivia  työkaluja, esim CCMO ( Cloud Cost Managament and Optimization) . Forresterin tutkimuksiin osallistuneista 72% ilmoitti pilvikustannusten nousseen yli budjetoidun.
• Kun kustannuksia nostavia asioita selvitettiin, nousi seuraavat 4 kustannuselementit esille tärkeimpinä: tallennusratkaisut, integraatio strategian puute, verkkokapasiteetin ylikäyttö sekä pilviarkkitehtuurin valinnat.
• Näistä integraatio strategian puute ja pilviarkkituurin tehdyt valinnat nostetaan Forresterin raportissa tärkeimmiksi asioiksi tutkia ja korjata.
• Ratkaisuksi Forrester esittää iPaaS integraatio ratkaisujen käyttöä sekä modernisointi hankkeita. Tässä muutama avain nosto ratkaisuista ja miksi Forrester on päätynyt kantaansa.
• CCMO ei huomioi pilvikustannuksia ensimmäisissä vaiheessa prosessia. Tämän vuoksi tarvitaan ratkaisuja, jotka auttavat ennakoivasti hallitsemaan pilven kustannuksia myös aiemmin kehitysprosessissa.
• CCMO ratkaisuista puuttuu Forresterin mukaan kyvykkyys puuttua proaktiivisesti kulujen optimointiin pilven arkkitehtuuri tasolla. Samalla rajoitetaan FinOps parhaiden käytäntöjen käytön mahdollisuuksia optimoida ja kontrolloida kuluja
• iPaaS ratkaisut tarjoavat Forresterin mukaan tehokkaan tavan pilven integrointiin ja modernisointiin yhdistämällä sovellukset, ihmiset ja datan.
• Pilvi arkkitehtuurin integrointi ja modernisointi hankkeet johtavat tehokkaampaan kommunikointiin tiimien välillä, parempaan FinOps hyödyntämiseen ja mahdollisuuteen siirtää resursseja enemmän kehitykseen ja innovointiin hyödyntäen esimerkiksi AI tai koneoppimisen ratkaisuja.

Preiskari Solutions (www.preiskari.fi) ja Liitos Solutions (liitos.io) toimittavat integrointiratkaisuja Workato teknologialla. Mahdollistamme palveluilla ja teknologialla oikean tiedon olemassaolon oikeassa paikassa oikeaan aikaan. Ratkaisumme mahdollistavat yhdistää eri järjestelmät ja sovellukset siten, että niiden välillä voidaan vaihtaa tietoja automaattisesti ja tehokkaasti. Ratkaisumme ovat iPaas ratkaisuja.

Jos jokin artikkelin teema herätti kiinnostuksesi tai kysymyksiä, mielellämme keskustelemme aiheesta lisää.

Jari Jokimäki

Liitos Solutions Oy

jari.jokimaki@liitos.io

mob: 050 336 5453

Tieto on valtaa ja oikein käytettynä se auttaa innovoimaan, kehittämään ja valloittamaan uusia markkinoita ja asiakkuuksia. Ongelmaksi asiassa muodostuu tavat ja historia, jolla olemme rakentaneet ja suunnitelleet IT järjestelmät ja teknologiat- ne kun on suunniteltu ja rakennettu perinteisesti omiksi järjestelmä/sovellus/tietosiiloiksi ja saarekkeiksi.

Ratkaisuja ongelman ratkaisemiseen löytyy. Se, mistä tässä artikkelissa puhumme ja jota edustamme Preiskari Solutions Oy:ssä ja Liitos Solutions Oyssä, on pilvinatiivit, low-code, Platform as a service (PaaS) integraatiojärjestelmät.

Ratkaisumme purkaa tiedon siiloja ja saarekkeita. Se mahdollistaa korkeamman automaatioasteen prosessien työnkululle ja mahdollistaa reaaliaikaisen saatavuuden oikealle, ajantasaiselle tiedolle eri sovellusten välille. Ratkaisumme avaa mahdollisuudet parempaan tiedonhallintaan ja tiedonjalostamiseen esimerkiksi analytiikan ja keinoälyn avulla.

Kun pystymme tuottamaan pidemmälle kehittyneet integraatioratkaisut, mahdollistavat ne puolestaan tehokkaamman operaation IT toiminteissa. Puhumme asioiden ja tekemisen demokratisoimisesta. Käytännössä asioiden kehittämiseen ja tukemiseen voidaan ottaa paremmin mukaan myös ei-IT taustaiset henkilöt. Tämä puolestaan nostaa organisaation tuottavuutta, yksinkertaistaa toimintaa ja keventää kehittämiskustannuksia.

Jokainen asiakkuus ja implementaatio on uniikkitapaus. Kirjallisuudessa dokumentoituna ja kolmannen osapuolen verifioimia asiakastapauksia hyötyineen on jo löydettävissä.

 

Toimintamallimme asiakkuuksissa edellä mainittujen asioiden kartoittamiseksi, realisoimiseksi ja sopivan ratkaisun löytämiseksi on seuraavanlainen.

1)  Asiakkaan kanssa käydään konsultatiivinen keskustelu, jossa kartoitetaan tunnistetut haasteet

2)  Tunnistettuihin haasteisiin rakennetaan suunnitelma. Vaiheesta muodostuu To-Be arkkitehtuuri. Osana keskustelua valitaan työkalu asiakkaan tarpeiden mukaan.

3) Tehdään Integraation / Automatisoinnin pilotointi. Valitaan yhteinen osa-alue, jota koe-ponnistetaan yrityksen aidolla datalla.

4) Suoritetaan Integraation / Automaation toteutus ja testaus. Vaihe sisältää arkkitehtityö, kehitystyö ja tarvittaessa projektityön, ylläpito ja valvonta.

Keskustelemme, autamme ja toimitamme mielellään asiassa lisää. Toimitamme asiakkaillemme Workato integraatioratkaisuja. Keskustelun kanssamme voit/voitte avata alta löytyvistä yhteystiedoista.

 

 

Jari Jokimäki

Liitos Solutions Oy

jari.jokimaki@liitos.io

mob: 050 336  5453