Siirry sisältöön

Kaikki vuoden 2025 koulutukset -25 %! Alennus lasketaan kassalla. Katso ehdot

5 asiaa tekoälystä, jotka jokaisen asiantuntijan tulisi tietää

  • Asiantuntijablogi
  • Julkaistu:

Generatiivinen tekoäly on mullistanut monien alojen prosesseja ja käytäntöjä tarjoten erityisesti eri alojen asiantuntijoille uudenlaisia työkaluja ja mahdollisuuksia.

Tämä nopeasti kehittyvä teknologia luo uusia tapoja parantaa sisällöntuotantoa, tiedolla johtamista, yhteistyötä ja jatkuvaa oppimista. Jotta laadunhallinnan ammattilaiset voivat hyödyntää generatiivista tekoälyä täysimääräisesti, tutustu näihin 5 asiaan, jotka jokaisen asiantuntijan tulisi tietää tekoälystä. 

1. Generatiivisen tekoälyn hyödyntäminen laadunhallinnassa

Erilaiset generatiiviset kielimallit, kuten ChatGPT ja sen uudempi versio GPT-4, pystyvät tuottamaan yllättävänkin sujuvaa ja luonnollisen kuuloista tekstisisältöä. Tämä avaa aivan uusia mahdollisuuksia laadunhallinnan dokumentaatiolle ja raportoinnille. Esimerkiksi Microsoft 365 Copilot hyödyntää GPT-4:ää tuottaakseen luovia ehdotuksia ja ideoita suoraan Officen käyttöliittymässä. Generatiiviset visuaaliset mallit kuten DALL-E ja Stable Diffusion puolestaan sallivat laadukkaan grafiikan ja kuvituksen tuottamisen nopeasti., mahdollistaen oikein käytettyinä yrityksen sisäisten kuvapankkien kasvattamisen omilla materiaaleilla sekä brändin yhteneväisen ilmeen varmistamisen. 

2. Tiedolla johtamisen tehostaminen

Generatiiviset tekoälymallit, kuten GPT-4, ovat erityisen tehokkaita yhdistämään ja jalostamaan organisaation sisäistä tietoa. Nämä mallit pystyvät analysoimaan valtavia määriä yritysdataa, kuten raportteja, asiakaspalautteita, prosessikuvauksia ja historiallisia päätöksiä tavalla, joka ylittää inhimilliset kyvyt. 

Esimerkiksi Microsoft 365 Copilot hyödyntää GPT-4:ää purkaakseen auki yrityksen sisäisiä tietokantoja ja dokumentaatiota. Se pystyy tunnistamaan olennaisia yhteyksiä, trendejä ja mahdollisuuksia, joita on haastavaa hahmottaa manuaalisesti suurista tietomääristä. Tässäkin tapauksessa on käyttäjän vastuulla hyödyntää tietoja oikealla tavalla ja tietoturvallisesti.  

Tämä mahdollistaa laadunhallinnan asiantuntijoille aivan uudenlaisia tiedolla johtamisen työkaluja. He voivat pyytää Copilottia esimerkiksi analysoimaan viime vuoden reklamaatiotietoja ja laatimaan tiivistelmän yleisimmistä syistä sekä ehdotuksia prosessien parantamiseksi. Tai vaikkapa generoimaan riskianalyyseja aiempien projektien onnistumisten ja haasteiden pohjalta. Täytyy kuitenkin muistaa että, tekoälytyökalujen valintaan vaikuttaa myös niiden tietoturva ja minkä tasoista tietoa niissä voi jakaa. Copilot tarjoaa Microsoft Teamsin tasoista turvaa, kun taas ilmaisversiolle ChatGPT:stä ei kannata jakaa mitään salassa pidettävää tai arkaluontoista dataa. 

Oikeita työkaluja käyttämällä sekä ymmärtämällä minkälaista tietoa eri tekoälymalleille voi jakaa, yrityksen sekä asiakkaiden historia dataa päästään hyödyntämään. Samalla Tämä tukee paremmin perusteltuja ja kauaskantoisia päätöksiä laadunhallinnan alueella. Asiantuntijat voivat hyödyntää tekoälyn analyysejä esimerkiksi tuotekehityksessä, prosessien optimoinnissa ja riskienhallinnassa. 

 3. Yhteistyön parantaminen

Generatiivinen tekoäly voi avustaa viestintää ja yhteistyötä laadunhallinnan ammattilaisten välillä monin tavoin. Tekoäly tarjoaa uudenlaisia mahdollisuuksia ideointiin ja päätöksenteon tehostamiseen. Kun koko tiimi pääsee käsiksi tarpeellisiin tietoihin sujuvasti ja vaivatta, tehostaa se yhteistyötä myös merkittävästi. 

Kielimallit kuten ChatGPT pystyvät tuottamaan automaattisia käännöksiä, tiivistelmiä ja yhteenvetoja, jotka varmistavat, että kaikki osapuolet pysyvät ajan tasalla ja vältämme väärinkäsityksiä, kun keskustelemme esimerkiksi asiakkaan tai IT-osaston kanssa. Työkalut kuten Copilot tarjoavat näitä ominaisuuksia myös suoraan työkaluihin istutettuina mahdollistaen mm. Teams-kokousten kertauksen myöhään osallistuneille, tai tiivistelmiä kollegan kanssa käydyistä Teams-keskusteluista. 

Lisäksi nämä mallit omaavat korkean kielellisen kontekstin ymmärryksen, joka auttaa mukauttamaan viestintää tarpeen mukaan. Ne osaavat esimerkiksi vaihtaa kirjoitustyyliä tai lisätä selventävää kontekstia tarpeen mukaan. Tämä helpottaa huomattavasti monikulttuuristen ja maantieteellisesti hajautuneiden tiimien yhteistyötä. 

4. Jatkuva oppiminen ja kehittyminen

Generatiiviset tekoälymallit voivat toimia tehokkaasti myös opettajina ja mentoreina laadunhallinnan ammattilaisille. Ne pystyvät tarjoamaan yksityiskohtaisia ohjeita, harjoituksia ja esimerkkejä eri työkalujen ja metodien käyttöön, kunhan kerrot niille tarpeeksi tarkat ohjeet, kuinka haluat mallin käyttäytyvän. 

Generatiivinen tekoäly voi generoida yksityiskohtaisia ohjeita, harjoituksia ja esimerkkejä, jotka helpottavat uusien taitojen ja työkalujen omaksumista. Tämä tehostaa huomattavasti esimerkiksi uusien osaajien integrointia organisaatioon. Asiantuntijat voivat jopa luoda perehdytysohjelma botin, joka helpottaa uusien työntekijöiden perehdyttämistä. 

Lisäksi generatiiviset mallit voivat auttaa asiantuntijoita jatkuvasti kehittämään omaa osaamistaan tarjoamalla räätälöityä palautetta ja uusia näkökulmia. 

 5. Eettiset näkökulmat

Generatiivisen tekoälyn käyttöön liittyy monia eettisiä kysymyksiä, jotka on huomioitava. Näihin kuuluvat esimerkiksi tekijänoikeudet, yksityisyys, läpinäkyvyys ja jopa datan ja mallien puolueellisuus. Kenen mielipiteitä tekoäly toistaa ja kuka on vastuussa sen oikeellisuudesta. 

Asiantuntijoiden on oltava tietoisia generatiivisen tekoälyn rajoituksista ja varmistettava, että teknologiaa käytetään vastuullisesti. Esimerkiksi GPT-mallilla luotua sisältöä ei tule esittää alkuperäisenä tutkimuksena tai asiantuntija-analyysina. Sen sijaan sitä tulisi käyttää apuvälineenä, joka tukee ja tehostaa asiantuntijoiden omaa työtä. 

Tekoälystä kiinnostuneet eri alojen ammattilaiset ja asiantuntijat ovat avainasemassa huolehtimassa siitä, että generatiivista tekoälyä hyödynnetään organisaatioissa eettisesti ja läpinäkyvästi. Tämä edellyttää syvällistä ymmärrystä teknologian mahdollisuuksista ja rajoitteista. 

 

Ymmärtämällä nämä viisi osa-aluetta, laadunhallinnan ammattilaiset voivat hyödyntää generatiivista tekoälyä tehokkaasti ja vastuullisesti parantaakseen organisaationsa kilpailukykyä, laatua ja jatkuvaa kehittymistä. Nämä työkalut auttavat asiantuntijoita luomaan korkealaatuista sisältöä kustannustehokkaasti ja nopeasti hyödyntäen aiempaa tietoa ja kontekstia. Oikea työkalu oikeaan tehtävään parantaa prosessien ja projektien lopputuloksia sekä tehostaa omaa toimintaa, mutta tarpeettomalla työkalulla voi myös olla negatiivinen vaikutus oman työn tehokkuuteen. 

Vain yrityskohtainen toteutus
Luova tekoäly käyttöön tänään

Ei tulevia koulutuksia

Tutustu

Kirjoittaja

Joop Tenhunen

Digitaalisten työkalujen asiantuntija ja kouluttaja