Hei,
Kirjoitan tällä viikolla Arin sijaan aiheesta, josta olemme järjestäneet viime aikoina useita asiakaskohtaisia koulutuksia, eli AI:n vaikutuksesta liiketoimintaan.
Gartnerin Hype Cycle on erinomainen tapa kuvata uusien teknologioiden kehitystä syntymästään ylisuurten odotusten ja siitä seuraavien pettymysten kautta kohti vakaata kasvua.
Tällä käyrällä ”AI is off the charts” kuten kouluttajamme Stephen Brobst sanoi. Alallamme jossa hype-termi seuraa toistaan, kohina AI:n ympärillä on silti jopa ennen kokematonta.
Onko AI vain muotitermi?
AI on sitäkin, mutta paljon, paljon enemmän kuin pelkkä muotitermi.
AI:ta on kehitetty viitisenkymmentä vuotta. Tämän hetken kuumin AI-menetelmä Deep Learning on sekin ollut olemassa jo kolmekymmentä vuotta.
Ainoastaan yksi asia on uutta, ja sen mukana kaikki.
AI toimii nyt käytännössä. Viitisen vuotta sitten Deep Learning voitti perinteiset menetelmät mm. konenäössä ja puheentunnistuksessa akateemisissa tutkimuksissa. Vasta noin kaksi vuotta menetelmät ovat olleet yleisesti saatavilla yrityksille ja jo siinä ajassa on tapahtunut valtavasti.
Konenäkö ja puheentunnistus ei kiinnosta muuta kuin kourallista ihmisiä. Miksi tästä pitäisi olla innoissaan – tai huolissaan?
Deep Learning perustuu geneerisiin algoritmeihin. Samat menetelmät, jotka tunnistavat valokuvista kissoja, tunnistavat myös geenikartoista tauteja, logitiedoista tulevia laiterikkoja, asiakaskannasta kannattavimpia asiakkaita, tai sensoriverkon tiedoista maanjäristyksiä tai liikenteen häiriöitä.
Ennen sovellusalueen ammattilaisten piti kehittää menetelmät jokaiselle sovellusalueelle erikseen, jopa niin että kuvantunnistuksessa oli erilliset menetelmät eri kuvakulmille, sivuposeerauksille ja etuposeerauksille. Nyt sama menetelmä toimii paitsi eri kuvakulmille, myös täysin eri sovellusalueille täysin eri liiketoiminnoissa.
Pitäisikö tästä olla innoissaan? Kyllä. Osaavien ihmisten käsissä AI avaa ennennäkemättömiä mahdollisuuksia palvelujen parantamisessa ja tehokkuudessa.
Pitäisikö tästä olla huolissaan? Ehdottomasti. Seuraavan 10 vuoden aikana monen toimialan pelisäännöt tulevat muuttumaan perusteellisesti. AI on ollut yritysten ulottuvilla käytännössä kaksi vuotta ja sinä aikana on tapahtunut valtavasti. Olemme nähneet vasta pienen häivähdyksen siitä mitä se mahdollistaa.
Kaikki hype-käyrällä ylös ampaisseet termit ovat tulleet rytinällä myös alas. Näin tulee käymään myös AI:lle. Tällöin on helppo huokaista helpotuksesta, jos se toinenkaan kauppaketju (tai energiayhtiö, tai pankki…) ei ole tehnyt mitään mullistavaa AI:n kanssa.
Jos AI ei näy lähivuosina teidän markkinassanne, seuraatte vääriä markkinoita.
Amerikkalaiset ja kiinalaiset yhtiöt satsaavat AI-kehitykseen valtavia summia. Nämä eivät välttämättä näy Suomessa vielä lähivuosina, mutta tulevaisuudessa varmasti. Jos ette siis näe lähivuosina muutosta omassa markkinassanne, olette todennäköisesti menettämässä pelin kilpailijoille, joita ette vielä tunne. Ette vain vielä tiedä sitä.
Datan hallintaan AI on tuonut sen haasteen, että AI:n myötä mikä hyvänsä data on potentiaalisesti relevanttia.
Esimerkiksi kaikki mahdollinen ja mahdoton data pitäisi pystyä yhdistämään asiakkaaseen jokaisessa asiakkaan kohtaamispisteessä. Tällaista holistista tiedonmallinnusta ja -hallintaa on tehty ainoastaan EDW- ja Enterprise Architecture -hankkeiden yhteydessä.
Näiden hankkeiden kellotaajuus vaan on yleensä liiketoimintajohdolle liian hidas. Meillä onkin viime kuukausina ollut paljon kysyntää sille, miten sovellamme ketterää Hovi Data Frameworkiä näiden kiivaampitahtisten hankkeiden tiedonhallintaan.
Olemme viime kuukausina kouluttaneet ja konsultoineet useiden suuryritysten liiketoimintajohtoa ja asiantuntijoita aiheesta. Jos aihe kiinnostaa, ota yhteyttä.
Ystävällisin terveisin,
Hannu Järvi
Kuten Hannu kirjoituksessa mainitsi, nyt pitää tehdä ketterästi ja siten, että tuloksia tulee nopeasti. Mikä muu onkaan parempi tapa siihen, kun Agile-menetelmien soveltaminen data-projekteissa. Agile-guru Scott Ambler tulee nyt Helsinkiin vetämään kurssin:
Disciplined Agile Data Warehousing (DW)/Business Intelligence (BI) Workshop, 04.12.2017 – 05.12.2017
”Disciplined Agile (DA) is unlike any other framework, because it’s based on empiricism, industry data and adoption of proven practices. The result is a huge wealth of structured information that allows you to map your challenges into a tree structure of proven strategies that other people have found to work in practice. In effect you can apply the DA framework to identify process improvements that reflect the actual situations faced by your teams.”
– Scott Ambler, founder of the Agile Modeling (AM), Agile Data (AD), Disciplined Agile (DA), and Enterprise Unified Process (EUP) methodologies.
Lisätiedot kurssista tästä.
