Mitä lisäarvoa tekoälystä saadaan turvallisuuden, laadun ja osaamisen hallintaan?

Moniin käyttöyhteyksiin rantautuneet tekoälyratkaisut ovat Qreformilla jatkuvassa seurannassa ja arvioinnissa. Kielimallien ja työkalujen kehitys on nyt huiman nopeaa – ja samaan aikaan turvallisuuden, laadun ja osaamisen hallinta asettavat toimialana omat rajoitteensa uusien teknologioiden ripeälle ja ketterälle käyttöönotolle.

Jututimme asiassa Qreformin toimitusjohtaja Timo Raaskaa, teknologiajohtaja Pasi Selkamaa ja tuotepäällikkö Jani Ahoa. Kysyimme heiltä, mitä he ajattelevat tekoälystä ja sen mahdollisuuksista juuri nyt, ja millaisena he näkevät tekoälyn hyödyntämisen mahdollisuudet sekä omassa työssään että Qreformin Rego– ja Laatuportti-järjestelmissä.

Mikä tekoälyn kehityksessä ja soveltamisessa on mielestänne kiinnostavaa juuri nyt?

Jani: Oma kiinnostukseni kohdistuu tällä hetkellä AI-agentteihin – on jännää seurata, millaisia agentteja syntyy ja oikeasti omaksutaan laajempaan käyttöön. Erityisesti kiinnostavat agentit, joilla voidaan työstää monivaiheisia prosesseja – eli pystytään määrittämään prosessit ja niille reunaehdot, ja sitten tekoäly toimii automaattisesti näiden ja annetun inputin pohjalta tavoitteenaan tietty päämäärä. Kun tekoäly toimii autonomisesti, päästään esimerkiksi chatboteja pidemmälle. Meidän tapauksessamme siitä voisi olla hyötyä vaikkapa ilmoittamisessa, jossa AI havainnoi ympäristöä ilmoittajan puolesta, suunnittelee toimenpiteitä, tekee ehdotuksia, ja lopulta vielä oppii tästä kaikesta ja tekee sen paremmin seuraavalla kerralla.

”Kun tekoäly toimii autonomisesti, päästään esimerkiksi chatboteja pidemmälle. Meidän tapauksessamme siitä voisi olla hyötyä vaikkapa ilmoittamisessa.”

Pasi: Asiakkaille tarjoamiimme palveluihin voisi löytyä kiinnostavaa potentiaalia myös kuvantunnistuksesta. Vaikkapa vaaratilanneilmoituksen yhteydessä tekoäly voisi ottaa kuvan ilmoittajan puolesta ja sitten tunnistaa ja sanoittaa ilmoitettavan asian kuvasta käyttäjän puolesta.

Timo: Kuvantunnistusta olen itsekin jo vähän testaillut. Otin kotona remontista valokuvan ja pyysin tekoälyä kertomaan, mitä turvallisuusriskejä se kuvassa havaitsee. Sain ihan hyvää analyysia siitä, että portaista poistettu etulevy voi heikentää portaiden kantavuutta. Lisäksi se kommentoi portaille ja kulkureiteille jääneistä työkaluista, mikä aiheuttaa kompastumis- ja liukastumisvaaran. Purkujätteet ja pöly voivat aiheuttaa hengityshaittoja, huono työskentelyasento voi aiheuttaa putoamisvaaran ja niin edelleen.

Pasi: Tässä on tosiaan hyviä mahdollisuuksia. Tällä hetkellä haasteena on vielä se, miten tekoälyn tekstimuotoinen prompti muokataan formaaliksi luokitteluksi. Muutama välivaihe siis vielä tarvitaan toteutukseen, mutta mahdollistahan se totta kai on.

Timo: Kyllä. Tässä on valtavasti mahdollisuuksia.

Missä näette Qreformin asiakkaille eniten tekoälyn hyödyntämisen mahdollisuuksia?

Timo: Yksi selkeä kokonaisuus on nähdäkseni tiedon analysointi. Ison tietomäärän yhteydessä voisi pyytää tekoälyä esimerkiksi analysoimaan, mitkä asiat tulevat aiheuttamaan organisaatiolle eniten turvallisuusriskejä seuraavan kahdeksan kuukauden aikana. Eli pehmeän, älykkään raportin tuottaminen. Tällä hetkellähän tuotetaan paljon numeerista dataa, mutta tulkinta jää ihmiselle ja vaatii ison datamäärän läpikäyntiä.

Toinen kohde voisi olla työnkulkujen helpottaminen, esimerkiksi vaaratilanneilmoituksen yhteydessä perustietojen automaattinen kirjaus ja tyypitys.

Kolmanneksi tulee mieleen laadullinen parantaminen, jossa tekoäly ohjaa käyttäjää syöttämään ja käsittelemään tietoja oikein. AI toimisi tällöin käyttäjälle ikään kuin tukihenkilönä ja samalla kouluttajana.

Neljäs selkeä kohde voisivat olla tuottamamme verkkokoulutusmateriaalit. Niissä tekoälyn hyödyntäminen on itse asiassa verrattain helppoa: sitä voidaan hyödyntää niin raakatuotantoon kuin myös stilisointiin, äänensävyn muuttamiseen ja niin edelleen.

”Kiinnostavia mahdollisuuksia aukeaa järjestelmän ja sen käytön mukauttamisesta ja personoinnista entistä enemmän yksittäisille käyttäjille tekoälyagenttien avulla.”

Jani: Lisäksi kiinnostavia mahdollisuuksia aukeaa järjestelmän ja sen käytön mukauttamisesta ja personoinnista entistä enemmän yksittäisille käyttäjille tekoälyagenttien avulla. Esimerkiksi raporttien mukauttaminen juuri kyseiseen toimintaympäristöön tai työnkulun mukauttaminen asiakkaan omaan toimintamalliin. Uskon, että tulemme näkemään tässä tekoälyn myötä merkittävän parannuksen nykytyökaluihin verrattuna.

Tekoäly sparraa, ideoi, analysoi, tiivistää – ja tunnistaa riskejä

Kaikki kolme haastateltavaa kertovat, että myös heidän omissa työnkuvissaan alkaa olla monenlaista kosketuspintaa tekoälyyn. Teknologiselta kantilta he tutkivat ja arvioivat saatavilla olevia palveluja ja työkaluja, ja omia työtehtäviään he nopeuttavat ja selkeyttävät hyödyntämällä tekoälyä sparrauskumppanina.

Tekoäly toimii muun muassa hakukoneena, ideoijana, ajatusten jäsentelijänä, dokumenttien muokkaajana, tiivistäjänä, ristiin tarkistajana, valmistautumisapuna keskusteluihin sekä sopimustekstien esilukijana, analysoijana ja riskikohtien tunnistajana. AI auttaa toisinaan myös pienimuotoisessa ohjelmoinnissa ja Excel-makrojen rakentelussa.

Käyttötarkoituksesta riippuen tekoälyn tuotokset ovat osoittautuneet joskus käyttökelpoisiksi lähes sellaisenaan, toisinaan taas on tarpeen tarkistaa tuotokset hyvinkin tiheällä kammalla ja tehdä isoja muokkauksia. Kolmikko on myös huomannut oman henkilö- ja kokemushistorian vaikuttavan siihen, miten tekoälyä osaa hyödyntää ja millä varmuudella tuotosten laatua ja oikeellisuutta pystyy verifioimaan. Tärkeintä on kyetä tunnistamaan, milloin oma osaaminen päättyy ja on syytä hyödyntää asiaa syvällisemmin tuntevaa, oikeaa inhimillistä asiantuntijaa.