Monessa yrityksessä ongelmiin reagoidaan vasta siinä vaiheessa, kun ne ovat jo näkyvissä. Tuotanto pysähtyy, asiakas reklamoi, järjestelmä kaatuu tai talousraportissa huomataan odottamaton poikkeama. Usein jälkikäteen huomataan, että ensimmäiset merkit ongelmasta olivat olemassa jo paljon aiemmin – niitä ei vain tunnistettu ajoissa.
Tässä tekoäly tuo yrityksille aivan uudenlaisen mahdollisuuden. Sen sijaan, että järjestelmät vain raportoivat tapahtuneista virheistä, ne voivat tunnistaa pieniä muutoksia normaalissa toiminnassa ja varoittaa niistä jo ennen kuin ne ehtivät vaikuttaa liiketoimintaan.
Kyse ei ole ennustamisesta taikakeinoin, vaan datan jatkuvasta analysoinnista ja normaalista poikkeavien ilmiöiden havaitsemisesta.
Kaikki alkaa normaalin toiminnan ymmärtämisestä
Jotta tekoäly pystyy tunnistamaan poikkeamia, sen täytyy ensin oppia, miltä normaali toiminta näyttää.
Yrityksissä syntyy valtava määrä dataa lähes jokaisesta työvaiheesta. Järjestelmät tallentavat esimerkiksi tilausten määriä, tuotannon nopeutta, työaikoja, asiakaspalvelun vasteaikoja, laitteiden mittaustietoja, verkkoliikennettä ja taloushallinnon tapahtumia.
Kun tekoäly analysoi tätä historiatietoa riittävän pitkältä ajalta, se alkaa muodostaa kokonaiskuvaa siitä, millainen toiminta on tavallista.
Sen jälkeen pienetkin muutokset alkavat erottua.
Usein juuri nämä pienet muutokset ovat ensimmäisiä merkkejä siitä, että jokin prosessi ei enää toimi normaalisti.
Poikkeama ei aina tarkoita virhettä
On tärkeää ymmärtää, ettei jokainen poikkeama ole ongelma.
Esimerkiksi verkkokaupan myynti voi kasvaa äkillisesti onnistuneen markkinointikampanjan seurauksena. Myös sesongit, kampanjat tai organisaation muutokset voivat näkyä datassa täysin luonnollisina vaihteluina.
Tekoälyn tehtävä ei ole tehdä lopullisia johtopäätöksiä, vaan nostaa esiin tilanteet, jotka poikkeavat aiemmasta käyttäytymisestä.
Ihminen arvioi edelleen, mistä muutos johtuu ja vaatiiko se toimenpiteitä.
Parhaimmillaan tekoäly toimii jatkuvasti valppaana analyytikkona, joka huomaa sellaisia asioita, joita ihminen ei suuren tietomäärän keskeltä pystyisi havaitsemaan.
Ennakointi vähentää turhia keskeytyksiä
Yksi tunnetuimmista käyttökohteista on ennakoiva kunnossapito.
Teollisuudessa koneisiin asennetut anturit mittaavat esimerkiksi lämpötilaa, tärinää, energiankulutusta ja käyttöastetta. Kun mittaustulokset alkavat poiketa normaalista, tekoäly voi tunnistaa muutoksen jo viikkoja ennen varsinaista laitevikaa.
Huoltotoimenpiteet voidaan tehdä suunnitellusti silloin, kun ne aiheuttavat mahdollisimman vähän häiriötä tuotannolle.
Tämä vähentää odottamattomia käyttökatkoja, pienentää huoltokustannuksia ja pidentää laitteiden käyttöikää.
Sama ajattelutapa toimii myös monilla muilla toimialoilla.
Poikkeamia voidaan tunnistaa lähes kaikissa liiketoimintaprosesseissa
Tekoälyä ei hyödynnetä ainoastaan teollisuudessa.
Myynnissä järjestelmä voi havaita, että tarjousmäärät ovat laskeneet poikkeuksellisen nopeasti tietyllä alueella.
Taloushallinnossa voidaan tunnistaa epätavallisia maksutapahtumia tai kustannusten äkillisiä muutoksia.
Henkilöstöhallinnossa voidaan huomata kasvava sairauspoissaolojen määrä tietyssä yksikössä jo ennen kuin tilanteesta muodostuu laajempi ongelma.
Asiakaspalvelussa tekoäly voi havaita, että tietystä tuotteesta tulee normaalia enemmän yhteydenottoja, vaikka reklamaatioiden määrä ei vielä näyttäisi poikkeukselliselta.
Yksittäinen havainto ei välttämättä kerro vielä mitään. Kun useita pieniä signaaleja tarkastellaan yhdessä, alkaa kokonaiskuva kuitenkin muuttua.
Kyberturvallisuudessa sekunneilla voi olla merkitystä
Tietoturva on yksi niistä alueista, joissa poikkeamien tunnistaminen on jo arkipäivää.
Yrityksen verkossa tapahtuu jatkuvasti tuhansia tai jopa miljoonia tapahtumia vuorokaudessa. Ihmisen on mahdotonta seurata kaikkea tätä liikennettä.
Tekoäly pystyy tunnistamaan esimerkiksi tilanteen, jossa käyttäjä kirjautuu normaalista poikkeavasta sijainnista, siirtää epätavallisen suuria tietomääriä tai käyttää järjestelmiä tavalla, joka ei vastaa hänen normaalia toimintaansa.
Tällaisissa tilanteissa järjestelmä voi lähettää hälytyksen, pyytää lisätunnistautumista tai estää toiminnon kokonaan ennen kuin mahdollinen tietomurto ehtii aiheuttaa vahinkoa.
Taloushallinnossa pienetkin poikkeamat voivat olla merkittäviä
Myös taloushallinnossa tekoäly löytää helposti sellaisia ilmiöitä, jotka jäisivät muuten huomaamatta.
Se voi tunnistaa esimerkiksi tavallista suuremmat ostolaskut, epätavalliset maksuaikataulut, kaksinkertaiset laskutukset tai poikkeavan kulurakenteen.
Mitä aikaisemmin tällaiset muutokset havaitaan, sitä helpompaa niihin on puuttua.
Samalla raportoinnista tulee luotettavampaa ja päätöksenteko perustuu ajantasaiseen tietoon.
Tekoäly auttaa keskittymään olennaiseen
Yksi tekoälyn suurimmista eduista on sen kyky käsitellä jatkuvasti valtavia tietomääriä ilman väsymistä.
Ihminen puolestaan on parhaimmillaan arvioimaan tilanteita, tekemään päätöksiä ja huomioimaan liiketoiminnan kokonaisuuden.
Kun nämä kaksi yhdistetään, syntyy tehokas tapa johtaa toimintaa.
Tekoäly nostaa esiin ne asiat, jotka vaativat huomiota. Ihmiset ratkaisevat, mitä niiden perusteella tehdään.
Tulevaisuuden yritykset eivät odota ongelmia – ne tunnistavat ne ajoissa
Yrityksissä kerätään jo nyt enemmän dataa kuin koskaan aikaisemmin. Haaste ei enää ole tiedon puute, vaan kyky löytää siitä oikeat havainnot oikeaan aikaan.
Poikkeamien tunnistaminen on yksi tekoälyn käytännöllisimmistä hyödyntämiskohteista juuri siksi, että sen vaikutukset näkyvät nopeasti. Kun ongelmat havaitaan ennen niiden kasvamista, voidaan välttää käyttökatkoja, pienentää kustannuksia, parantaa asiakaskokemusta ja tehdä päätöksiä luotettavamman tiedon pohjalta.
Omassa työelämässäni olen huomannut, että suurimmat ongelmat eivät useinkaan synny yhdestä suuresta virheestä. Ne rakentuvat vähitellen pienistä muutoksista, jotka jäävät kiireessä huomaamatta. Juuri näiden heikkojen signaalien tunnistamisessa tekoäly voi tarjota yrityksille merkittävää lisäarvoa. Se ei korvaa asiantuntijan kokemusta, mutta toimii jatkuvasti taustalla tarkkailemassa toimintaa ja nostaa esiin tilanteet, joihin kannattaa kiinnittää huomiota ennen kuin niistä muodostuu todellisia ongelmia.
