Miksi tekoälypohjaiset pilottiprojektit eivät laajene ja miten yritykset voivat korjata tilanteen

Johdanto

Tekoälyprojekti voi näyttää onnistuneelta testausvaiheessa, mutta silti kohdata vakavia ongelmia, kun yritys alkaa käyttää sitä päivittäisessä toiminnassaan.

Pieni pilottiprojekti saattaa käsitellä laskuja tarkasti, vastata asiakkaiden kysymyksiin tai auttaa työntekijöitä suorittamaan tehtäviä nopeammin. Tulokset näyttävät lupaavilta, ja johto päättää ottaa järjestelmän käyttöön koko yrityksessä.

Mutta kun yhä useammat ihmiset alkavat käyttää sitä, ongelmia alkaa ilmetä.

Tekoäly ei selviydy odottamattomista pyynnöistä. Jotkut liiketoimintajärjestelmät eivät pysty vaihtamaan tietoja oikein. Työntekijät huomaavat, että työkalu vaatii odotettua enemmän manuaalista tukea. Myös käyttökustannukset alkavat nousta.

Tämä ei aina tarkoita, että alkuperäinen tekoälyprojekti olisi toteutettu huonosti.

Ongelmana on, että onnistunut pilottiprojekti ja luotettava tuotantojärjestelmä ovat kaksi eri asiaa.

Tekoälyn siirtäminen tuotantokäyttöön vaatii muutakin kuin hyviä testituloksia. Yritysten on varauduttava todellisiin tietoihin, suurempiin työmääriin, järjestelmähäiriöihin, tietoturvaongelmiin ja jatkuvaan tukeen.

Näiden haasteiden ymmärtäminen ennen käyttöönottoa voi estää lupaavan tekoälyprojektin muuttumisen kalliiksi operatiiviseksi ongelmaksi.

1. Onnistunut pilottiprojekti ei takaa tuotantovalmiutta

Tekoälyn pilottiprojektit kehitetään yleensä hallitussa ympäristössä.

Kehitystiimi tietää, minkä ongelman järjestelmän on ratkaistava. Testidata valmistellaan usein etukäteen, ja sovellusta käyttää vain pieni joukko työntekijöitä.

Nämä olosuhteet helpottavat teknologian kykyjen esittelyä.

Päivittäinen liiketoiminta on kuitenkin harvoin näin ennustettavaa.

Otetaan esimerkiksi yritys, joka testaa tekoälyä laskujen käsittelyssä.

Pilottivaiheen aikana tiimi toimittaa 100 laskua, joiden muoto on luettavissa ja joissa on täydelliset toimittajatiedot. Järjestelmä poimii tarvittavat tiedot tarkasti ja tuottaa hyödyllisiä tuloksia.

Käyttöönoton jälkeen se vastaanottaa laskuja sadoilta toimittajilta.

Jotkut asiakirjat on skannattu huonosti. Toisissa on eri valuuttoja, puuttuvia tilausnumeroita tai vieraita asetteluja.

Tekoäly saattaa nyt vaatia odotettua enemmän manuaalisia korjauksia.

Alkuperäinen testi osoitti, että tekniikka pystyi suorittamaan tietyn tehtävän. Se ei kuitenkaan todistanut, että järjestelmä pystyisi käsittelemään kaikkia tilanteita, joihin yritys joutuu.

Ennen laajentamista yritysten tulisi tunnistaa ne olosuhteet, jotka auttoivat pilottihanketta onnistumaan, ja selvittää, pysyvätkö nämä olosuhteet samoina tuotantokäytössä.

2. Todelliset liiketoimintatiedot aiheuttavat odottamattomia ongelmia

Tietojen laatu on yksi yleisimmistä syistä, miksi tekoälyjärjestelmät kohtaavat vaikeuksia käyttöönoton jälkeen.

Testauksen aikana tiimit työskentelevät usein valikoidun tiedon parissa, joka on tarkkaa, järjestettyä ja helppoa käsitellä.

Tuotantokäytössä järjestelmien on käsiteltävä päivittäisen liiketoiminnan yhteydessä kerättyä tietoa.

Nämä tiedot voivat sisältää päällekkäisiä tietueita, vanhentuneita yksityiskohtia, puuttuvia kenttiä ja epäjohdonmukaisia muotoja.

Esimerkiksi tekoälypohjainen asiakaspalveluavustaja saattaa toimia hyvin vastatessaan kysymyksiin hyväksytystä tietokannasta.

Yritys saattaa kuitenkin myöhemmin yhdistää sen tuotetietoihin, asiakastileihin ja tukidokumentteihin.

Jos näissä lähteissä on ristiriitaista tietoa, avustaja saattaa antaa virheellisiä vastauksia.

Tuote saattaa näkyä saatavana yhdessä järjestelmässä, kun taas toisessa järjestelmässä se näkyy loppuneena.

Tekoäly ei pysty luotettavasti ratkaisemaan kaikkia ristiriitoja ilman selkeitä liiketoimintasääntöjä.

Yritysten tulisi siksi testata tekoälyä realistisilla tiedoilla ennen sen käyttöönottoa.

Niillä on myös oltava henkilöt, jotka vastaavat tietojen laadun ylläpidosta ja ongelmien korjaamisesta niiden ilmetessä.

Huolellisesti valmistelluista tiedoista saadut hyvät tulokset ovat hyödyllisiä, mutta ne eivät riitä todistamaan, että järjestelmä on valmis päivittäiseen käyttöön.

3. Nykyiset liiketoimintajärjestelmät eivät välttämättä toimi saumattomasti yhdessä

Monet tekoälyn pilottiprojektit toimivat riippumattomasti yrityksen päivittäin käyttämästä ohjelmistosta.

Kehittäjät voivat ladata esimerkkitiedostoja manuaalisesti tai liittää tekoälyn väliaikaiseen tietokantaan.

Tämä on hyväksyttävää varhaisessa testausvaiheessa, koska pääasiallisena tavoitteena on selvittää, toimiiko idea.

Tuotantokäyttö vaatii jotain luotettavampaa.

Tekoälyn on ehkä vaihdettava tietoja CRM-ohjelmistojen, ERP-alustojen, taloushallinnon sovellusten, asiakastukityökalujen ja sisäisten tietokantojen kanssa.

Nämä yhteydet tuovat mukanaan uusia haasteita.

Tekoälypohjainen myyntiassistentti saattaa tunnistaa lupaavan liidin, mutta epäonnistua yrittäessään päivittää CRM-järjestelmää.

Laskunkäsittelytyökalu saattaa poimia oikean summan, mutta lähettää tiedot muodossa, jota kirjanpitojärjestelmä ei voi hyväksyä.

Molemmissa tapauksissa tekoäly suorittaa sille annetun tehtävän, mutta laajempi liiketoimintaprosessi jää kesken.

Ennen käyttöönottoa tiimien tulisi testata koko työnkulku, mukaan lukien se, mitä tapahtuu, jos jokin järjestelmä ei ole käytettävissä.

Hyödyllinen apuväline on tämä opas tekoälypilottien siirtämisestä tuotantokäyttöön, jossa selitetään, miten yritykset voivat arvioida tietojen valmiutta, järjestelmän luotettavuutta, tietoturvaa ja toiminnallisia vaatimuksia ennen tekoälyn laajentamista.

Tavoitteena tulisi olla tekoälyn luotettava toiminta olemassa olevien liiketoimintaprosessien puitteissa, ei pelkästään uuden sovelluksen liittäminen järjestelmään.

4. Tuotantotestauksen on katettava muutakin kuin tarkkuus

Pilottivaiheessa keskitytään usein siihen, tuottaako tekoäly oikean vastauksen tai suorittaako se odotetun tehtävän.

Tarkkuus on tärkeää, mutta se on vain yksi osa tuotantotestausta.

Yritysten on myös ymmärrettävä, miten järjestelmä toimii, kun useat käyttäjät käyttävät sitä samanaikaisesti, kun tietoja puuttuu tai kun ilmenee odottamaton pyyntö.

Oletetaan, että tekoälyavustaja käsittelee testauksen aikana 20 asiakaskeskustelua.

Se saattaa vastata nopeasti ja tarkasti.

Mutta mitä tapahtuu, kun 500 asiakasta yrittää käyttää sitä ruuhka-aikana?

Vastausajat saattavat pidentyä. Jotkut pyynnöt saattavat epäonnistua, ja kunkin keskustelun käsittelykustannukset voivat nousta.

Tuotantotestaussuunnitelmassa tulisi tarkastella useita alueita:

• Tarkkuus todellisissa olosuhteissa: Pystyykö järjestelmä käsittelemään puutteellista, epätavallista tai huonosti muotoiltua tietoa?
• Suorituskyky: Reagoiko järjestelmä luotettavasti, kun käyttö lisääntyy?
• Integrointi: Pystyykö se vaihtamaan tietoja oikein yhdistettyjen liiketoimintasovellusten kanssa?
• Turvallisuus: Suojaako se arkaluonteisia tietoja ja noudattaako se käyttörajoituksia?
• Vikojen käsittely: Mitä tapahtuu, kun tekoälymalli tai jokin muu palvelu ei ole käytettävissä?
• Ihmisen suorittama tarkistus: Voivatko työntekijät korjata virheitä ja ottaa hoitaakseen monimutkaiset tapaukset?

Näiden testien tulisi kuvastaa sitä, miten yritys tosiasiassa käyttää järjestelmää.

Yrityksen tulisi myös sopia hyväksyttävästä suorituskyvystä ennen käyttöönottoa.

Esimerkiksi johto voi asettaa tavoitteet tehtävien onnistuneelle suorittamiselle, käsittelyajalle ja manuaalista tarkastelua vaativien tapausten määrälle.

Ilman sovittuja tavoitteita tiimeillä voi olla vaikeuksia päättää, onko järjestelmä valmis.

5. Turvallisuusriskit kasvavat, kun yhä useammat ihmiset käyttävät tekoälyä

Pieni tekoälyn pilottiprojekti saattaa olla käytettävissä vain muutamalle työntekijälle, jotka käsittelevät rajoitettua tietomäärää.

Kun sama järjestelmä otetaan käyttöön koko yrityksessä, se voi käsitellä asiakastietoja, talousasiakirjoja, työntekijöiden henkilötietoja ja luottamuksellisia liiketoimintatietoja.

Tämä luo uusia tietoturvavastuita.

Yritysten on ymmärrettävä, mitkä työntekijät pääsevät käyttämään tekoälysovellusta ja mitä tietoja se voi hakea.

Esimerkiksi asiakaspalvelun työntekijälle ei pitäisi automaattisesti myöntää pääsyä luottamuksellisiin talousasiakirjoihin pelkästään siksi, että molemmat osastot käyttävät samaa tekoälyalustaa.

Yritysten tulisi myös tarkistaa, miten tiedot liikkuvat järjestelmien välillä ja käsittelevätkö tai säilyttävätkö ulkoiset palveluntarjoajat yritystietoja.

Käyttöoikeuksien hallinta, toimintalokit, suojatut yhteydet ja selkeät tietojenkäsittelysäännöt tulisi ottaa käyttöön ennen laajempaa käyttöönottoa.

Turvallisuustarkastuksia tulisi jatkaa myös käyttöönoton jälkeen, erityisesti kun uusia osastoja tai tietolähteitä liitetään järjestelmään.

Tekoälyn laajentaminen ilman näiden hallintatoimenpiteiden tarkistamista voi paljastaa tietoja, joita ei ole koskaan tarkoitettu jaettavaksi.

6. Epäselvä omistajuus vaikeuttaa tuotantongelmien ratkaisemista

Pilottivaiheessa kehittäjät seuraavat järjestelmää usein tarkasti.

Jos jokin menee pieleen, projektitiimi voi tutkia ja korjata ongelman.

Tämä järjestely vaikeutuu, kun tekoäly alkaa tukea päivittäistä liiketoimintaa.

Kuka reagoi, jos järjestelmä lakkaa toimimasta työajan ulkopuolella?

Kuka päättää, onko virheellinen suositus riittävän vakava syy automaation keskeyttämiseen?

Kuka päivittää liiketoimintatiedot, kun yrityksen käytännöt muuttuvat?

Näihin kysymyksiin on löydettävä vastaukset ennen käyttöönottoa.

Tuotantokäytössä olevalla tekoälyjärjestelmällä tulisi olla selkeät vastuualueet sekä teknisissä että liiketoimintatiimeissä.

Kehittäjät voivat hoitaa ohjelmisto-ongelmia, kun taas osastopäälliköt arvioivat, tuottaako tekoäly hyödyllisiä liiketoiminnallisia tuloksia.

Operatiiviset tiimit voivat valvoa järjestelmän käytettävyyttä, ja työntekijät voivat hoitaa tapauksia, jotka vaativat ihmisen harkintaa.

Ilman tällaista rakennetta ongelmat voivat jäädä ratkaisematta, kun tiimit ovat erimielisiä siitä, kenen vastuulla asia on.

Selkeä vastuunjako helpottaa suorituskyvyn ylläpitämistä ja nopeaa reagointia, kun jokin menee pieleen.

7. Kustannukset voivat nousta nopeasti käyttöönoton jälkeen

Tekoälyn pilottiprojekteissa käyttö on yleensä rajallista, minkä ansiosta kustannuksia on helpompi hallita.

Tuotantokäytössä tilanne voi olla erilainen.

Käyttäjämäärän kasvu voi tarkoittaa lisää mallipyyntöjä, korkeampia pilvipalvelukustannuksia, suurempaa tietovarastointitarvetta ja laajempia seurantavaatimuksia.

Jotkin tekoälyn työnkulut saattavat myös edellyttää, että työntekijät tarkistavat tai korjaavat tuloksia säännöllisesti.

Esimerkiksi automatisoitu asiakirjojen käsittelyjärjestelmä saattaa lyhentää tietojen syöttämiseen kuluvaa aikaa, mutta vaatii silti taloushallinnon henkilöstöä tarkistamaan monia poikkeustapauksia.

Jos yritys mittaa vain käsittelynopeutta, se saattaa jättää huomiotta tämän ylimääräisen työn kustannukset.

Yritysten tulisi arvioida kokonaiskäyttökustannukset ennen laajentamista.

Tähän sisältyvät infrastruktuuri, ohjelmistojen käyttö, integraatioiden ylläpito, tekninen tuki ja työntekijöiden osallistuminen.

Yritysten tulisi myös verrata näitä kustannuksia järjestelmän tuottamaan arvoon.

Edullisempi tekoälymalli ei välttämättä ole parempi vaihtoehto, jos työntekijät joutuvat käyttämään huomattavasti enemmän aikaa sen virheiden korjaamiseen.

Menestyksen todellinen mittari ei ole se, kuinka edullisesti tekoäly tuottaa tuloksia, vaan se, kuinka tehokkaasti se auttaa yritystä suorittamaan hyödyllisen tehtävän.

8. Asteittainen käyttöönotto vähentää tuotantoriskejä

Yksi suurimmista virheistä, joita yritykset voivat tehdä, on tekoälyn käyttöönotto kaikissa osastoissa heti onnistuneen pilottivaiheen jälkeen.

Täysimittainen käyttöönotto voi vaikeuttaa ongelmien tunnistamista, koska monet käyttäjät ja järjestelmät alkavat luottaa teknologiaan samanaikaisesti.

Vaiheittainen lähestymistapa tarjoaa paremman hallinnan.

Yritykset voivat aloittaa käyttämällä tekoälyä nykyisen prosessin rinnalla ilman, että se saa tehdä muutoksia tuotantoympäristössä.

Tämä antaa työntekijöille mahdollisuuden verrata tekoälyn tuloksia tavallisiin liiketoimintapäätöksiin ja tunnistaa virheet.

Seuraava vaihe voisi olla järjestelmän käyttöönotto yhdessä osastossa tai pienessä käyttäjäryhmässä.

Tässä vaiheessa yrityksen tulisi seurata vasteaikoja, tarkkuutta, järjestelmähäiriöitä, työntekijöiden palautetta ja käyttökustannuksia.

Kun suorituskyky on vakiintunut, yritys voi laajentaa tekoälyn käyttöä.

Esimerkiksi tekoälypohjaisen laskunkäsittelyn käyttöönottoa aloittava yritys voi aloittaa yhdellä toimittajaryhmällä.

Kun on varmistettu, että asiakirjojen tiedonpoiminta, hyväksymissäännöt ja ERP-yhteydet toimivat oikein, voidaan ottaa mukaan lisää toimittajia.

Jos ongelmia ilmenee, yritys voi korjata ne ennen kuin järjestelmä vaikuttaa huomattavasti suurempaan transaktiomäärään.

Jokaisessa käyttöönottosuunnitelmassa tulisi myös selostaa, miten palataan edelliseen prosessiin, jos jokin menee pieleen.

Työntekijät tarvitsevat luotettavan vaihtoehdon, jos automatisoitu järjestelmä ei ole käytettävissä.

Näin estetään se, että tekninen vika pysäyttäisi kokonaan tärkeän liiketoiminnan.

9. Tekoälyä on seurattava käyttöönoton jälkeen

Tekoälyjärjestelmän käyttöönotto ei tarkoita, että kehitys ja testaus olisivat päättyneet.

Liiketoimintatiedot muuttuvat. Asiakkaat esittävät uusia kysymyksiä, työntekijät noudattavat päivitettyjä menettelytapoja ja liitetyt ohjelmistot saavat päivityksiä.

Nämä muutokset voivat vaikuttaa tekoälyn suorituskykyyn.

Järjestelmä, joka toimii hyvin tänään, saattaa tuottaa vähemmän luotettavia tuloksia muutaman kuukauden kuluttua.

Yritysten tulisi säännöllisesti tarkistaa tarkkuus, vasteajat, epäonnistuneet pyynnöt, työntekijöiden tekemät korjaukset ja käyttökustannukset.

Niiden tulisi myös kerätä palautetta järjestelmän käyttäjiltä.

Jos työntekijät korjaavat toistuvasti samanlaisia virheitä, yrityksen on selvitettävä syy siihen.

Ongelma voi liittyä vanhentuneisiin tietoihin, virheelliseen liiketoimintasääntöön tai integraatioon, joka ei enää toimi oikein.

Säännöllinen seuranta auttaa tiimejä tunnistamaan nämä ongelmat varhaisessa vaiheessa.

Se tarjoaa myös perusteluja päätöksille siitä, milloin järjestelmää on parannettava tai onko se valmis tukemaan uusia osastoja.

Lopuksi

Onnistuneet tekoälyn pilottiprojektit ovat tärkeä ensimmäinen askel, mutta ne eivät takaa menestystä päivittäisessä liiketoiminnassa.

Haasteet ilmenevät usein silloin, kun tekoälyn on käsiteltävä todellista tietoa, yhdistyttävä olemassa oleviin järjestelmiin, tuettava useampia käyttäjiä ja toimittava ilman jatkuvaa kehittäjien apua.

Yritykset voivat vähentää näitä ongelmia testaamalla realistisia tilanteita, tarkistamalla tietoturvan, määrittelemällä selkeät vastuut ja suunnittelemalla tuotantokustannukset ennen käyttöönottoa.

Vaiheittainen käyttöönotto antaa tiimeille myös aikaa tunnistaa ongelmia ja parantaa suorituskykyä ennen laajentamista.

Tekoälyprojekteja ei pitäisi arvioida pelkästään sen perusteella, kuinka hyvin ne toimivat esittelyn aikana.

Todellinen testi alkaa, kun tekniikka tulee osaksi päivittäistä liiketoimintaa ja sen on tuotettava luotettavia tuloksia aiheuttamatta lisäongelmia.