Tekoälyratkaisut ovat kaikkialla, ja käytät niitä huomaamattasi joka päivä. Itseoppivien koneoppimisalgoritmien ansiosta sosiaalisessa mediassa näytöllesi ilmestyvä sisältö on suodatettu sopivaksi juuri sinulle eikä sähköpostilaatikkoihinkaan päädy enää yhtä paljon roskapostia kuin ennen.
Tekoäly (AI, Artificial Intelligence) on laaja käsite, joka ei tarkoita pelkästään mediahuomiota saavia itseohjautuvia autoja tai edistyneitä syväoppimisratkaisuja (deep neural networks). Koneoppiminen on yksi tekoälyn osa-alueista, jonka olennainen osa on koneoppimismallin mahdollisuus kehittyä ajan myötä, toisin sanoen oppia saamastaan datasta.
Koneoppimisella ratkaistaan yritysten arjen haasteita. Asiakkaiden poistuminen asiakaskunnasta lienee yksi hankalammista haasteista ennustaa. Tämän kaltainen tieto on tärkeää esimerkiksi tele- ja internetoperaattoreille sekä kuntosaliketjuille. Asiakkaille, jotka ovat aikeissa vaihtaa kilpailijalle, voidaan tarjota esimerkiksi houkuttelevia kampanjoita, joilla asiakas saadaan jäämään.
Tekoälyn hyödyntämisen potentiaali Suomessa
Hiljattain julkistetun PwC:n toteuttaman selvityksen, "Uncovering AI in Finland", mukaan tekoälyä hyödyntämällä Suomen bruttokansantuotteella arvioidaan olevan 20 miljardin euron kasvupotentiaali vuoteen 2023 mennessä. Suuret suomalaiset yritykset kokeilevatkin jatkuvasti uusia alueita, joissa tekoälyä voisi hyödyntää: jo yli puolella selvityksessä mukana olleista 20 suuresta suomalaisyhtiöstä oli käytössään jo jokin tekoälyä hyödyntävä sovellus. Toisaalta valtaosalla pienemmistä yrityksistä ei tekoälyn hyödyntämistä ole ehditty edes ajatella saati suunnitella. Selvityksen mukaan suurimmat haasteet tekoälyn hyödyntämisessä liittyvät datan laatuun, teknologiaan ja omaan osaamiseen.
Tekoälyn hyödyntäminen – mistä liikkeelle?
Selvitykseen vastanneiden edelläkävijäyritysten neuvo tekoälyn hyödyntämiseen on pienten kokeilujen aloittaminen välittömästi. Koneoppimisella voidaan saavuttaa hyviä tuloksia pienelläkin panostuksella ja koneoppimiskokeilut sopivatkin mainioksi ensiaskeleeksi tekoälyn hyödyntämiseen. Konkreettisilla kokeiluilla opitaan käytännön kautta, minkälaisiin haasteisiin koneoppimisella voidaan tarttua ja minkälaista dataa ratkaisut vaativat. Voi olla, että toimivan ratkaisun toteuttamista vaativaa dataa ei tällä hetkellä edes kerätä. Mitä nopeammin kokeilut aloitetaan, sitä nopeammin varmistetaan hyvien perusteiden olemassaolo tekoälyratkaisujen mahdollistamiseksi.
Kiinnostuitko? Tarjoamme kesäkuun ajan koneoppimisen pikaselvitystä, jolla tekoälyn hyödyntämisen ensiaskeleet saadaan otettua helposti ja edullisesti:
Innofactorin koneoppimisen pikaselvitys – nopeasti liikkeelle ilman raskasta jättiprojektia
- Selvitetään, onko yrityksen ongelma ratkaistavissa koneoppimisen menetelmin
- Toteutetaan koneoppimismalli Azure Machine Learning –palvelussa
- Havainnollistetaan tulokset ja niiden tulkinta. Arvioidaan toisiko koneoppimismallin hyödyntäminen lisäarvoa nykytilanteeseen verrattuna
- Esitellään jatkokehitysideat ja tuotantokäyttöön viemisen arvioidut kustannukset
