Tekoäly monistaa huonon datan ongelmat
Tekoälyyn liitetään usein odotus nopeammista päätöksistä ja paremmasta tehokkuudesta. Samalla ohitetaan helposti yksi perusasia: tekoäly ei tee omia havaintojaan, vaan toimii aina sen datan varassa, joka sille annetaan. Jos lähtötiedot ovat epäselviä tai ristiriitaisia, tekoäly ei korjaa tilannetta. Se vain tekee ongelmista näkyvämpiä ja vaikutuksista laajempia. Siksi data on tärkeämpää kuin yksikään AI-työkalu.
Tässä artikkelissa saat selville:
miksi tekoäly vahvistaa datan heikkouksia sen sijaan että se poistaisi ne
millaiset datan laatuun liittyvät ongelmat näkyvät ensimmäisinä tekoälyn käytössä
miksi datan selkeys ja käyttökelpoisuus ovat tärkeämpiä kuin yksikään AI-työkalu
Mitä huono data tarkoittaa käytännössä
Huono data ei useimmiten tarkoita teknisiä virheitä tai rikkinäisiä järjestelmiä. Se näkyy arkisina mutta toistuvina ilmiöinä. Sama tieto löytyy useasta paikasta hieman eri muodossa, raportit antavat eri vastauksia samaan kysymykseen ja päätöksenteko vaatii jatkuvaa selittelyä ennen kuin itse asiasta päästään keskustelemaan.
Ihminen pystyy usein paikkaamaan tätä kokemuksella ja tulkinnalla. Tekoäly ei. Se ei osaa epäillä lukua, joka näyttää loogiselta mutta on väärä. Se vain käyttää sitä.
Miksi ongelmat näkyvät vasta tekoälyn kanssa
Ilman tekoälyä huono data näkyy epäröintinä. Päätöksiä siirretään, raportteja tarkastellaan uudelleen ja lopulta ratkaisu tehdään vaiston varassa. Tämä on tehotonta, mutta vielä hallittavaa.
Kun tekoäly tuodaan mukaan, epäselvät lähtötiedot alkavat ohjata automaattisia ehdotuksia ja ennusteita. Tällöin ongelma muuttuu laadullisesta määrälliseksi.
vääriä kohderyhmiä priorisoidaan tehokkaasti
automaatio nopeuttaa vääriä valintoja
suositukset näyttävät vakuuttavilta mutta ohjaavat harhaan
Tekoäly ei tee virhettä. Se toteuttaa sille annetun lähtökohdan.
Miksi lisää dataa ei ratkaise ongelmaa
Usein ajatellaan, että ongelma ratkeaa keräämällä enemmän dataa. Lisää mittareita, lisää tapahtumia, lisää raportteja. Käytännössä tämä harvoin auttaa.
Jos data on epäselvää, määrän kasvattaminen tekee kokonaisuudesta vain raskaamman. Ristiriidat eivät katoa, vaan piiloutuvat suurempaan massaan. Tekoäly saa enemmän syötettä, mutta ei parempaa ymmärrystä.
Oleellista ei ole se, kuinka paljon dataa on käytössä, vaan ymmärretäänkö mitä data kuvaa ja mihin sitä käytetään.
Selkeys on tärkeämpää kuin täydellisyys
Tekoäly ei vaadi täydellistä dataa toimiakseen järkevästi. Se vaatii riittävän selkeän lähtökohdan. Kun tiedetään:
mitkä luvut ohjaavat päätöksiä
mihin kysymyksiin datan pitäisi vastata
mitkä tiedot ovat riittävän luotettavia käytettäväksi
tekoäly alkaa toimia apuvälineenä eikä arvauskoneena.
Tekoäly on vahvistin
Tekoäly ei ole oikotie parempaan päätöksentekoon. Se on vahvistin. Se vahvistaa sen, mikä on jo olemassa.
Selkeä ja käyttökelpoinen data muuttuu tekoälyn avulla tehokkaammaksi toiminnaksi. Epäselvä ja ristiriitainen data muuttuu suuremmiksi ja nopeammiksi ongelmiksi.
Siksi tekoälyn hyödyntäminen ei ala mallin valinnasta tai työkalusta, vaan siitä että ymmärretään, mitä data kertoo ja mitä sen halutaan kertovan. Yritykset, jotka saavat ensin datan järjestykseen, saavat tekoälystä kilpailuedun. Ne, jotka uskovat teknologian korjaavan kaaoksen, saavat kalliita virheitä nopeammin.