Miten tunnistat tekoälylle sopivan työnkulun?

Hyvin tekoälyn automatisoitavaksi sopivat työt tunnistat usein siitä, että ihmiset kokevat ne puuduttaviksi, eivätkä jää ikävöimään automatisoituja tehtäviä.

Generatiivinen tekoäly on kehittynyt nopeasti tasolle, joka mahdollistaa merkittäviä, strategisia parannuksia yritysten tarjoamaan ja toimintatapoihin. Tästä huolimatta tekoälyn hyödyntäminen on vielä rajallista yritysten arjessa ja monessa yrityksessä tunnutaan tuskailevan runsaudenpulassa: Mihin kohdistaa kehitystyö, kun uusia eritasoisia mahdollisuuksia ja ideoita syntyy jatkuvasti?

Suositukseni on aloittaa tunnistamalla parhaiten tekoälyn avulla automatisoitaviksi sopivat oman yrityksen toistuvat työnkulut. Niitä tehostamalla saavutatte konkreettisia, mitattavia parannuksia nopeasti ja kustannustehokkaasti.

Mistä tietää, mikä työnkulku sopii parhaiten tekoälyn automatisoitavaksi?

Hyvin tekoälyn automatisoitavaksi sopivat työt tunnistat usein siitä, että ihmiset kokevat ne puuduttaviksi, eivätkä jää ikävöimään automatisoituja tehtäviä.

Nämä työtehtävät toistuvat päivästä toiseen, vievät aikaa ja vaativat keskittymistä, mutta eivät juuri tarjoa mielekkyyttä. Tämän takia niissä tapahtuu usein myös virheitä. Perinteinen RPA (robotic process automation) ei ole kuitenkaan riittänyt tehtävien automatisointiin, sillä niissä tarvitaan joustavaa päättelykykyä ja kontekstin ymmärtämistä.

Arvioin itse potentiaalisia tekoälylle sopivia työnkulkuja kolmesta näkökulmasta:

1. Työnkulun nopeus ja laatu vaikuttavat asiakaskokemukseen

Kun työnkulun nopeus tai laatu vaikuttaa suoraan asiakkaan kokemukseen esimerkiksi nopeamman vasteajan, parantuneen toimitusvarmuuden tai selkeämmän viestinnän kautta, tekoäly voi tuoda merkittävää lisäarvoa.

Generatiivinen tekoäly voi tulkita ja tuottaa asiakasviestejä, analysoida laajoja sisältöjä ja ehdottaa ratkaisuja sekunneissa, mikä parantaa asiakastyytyväisyyttä ja vapauttaa asiantuntijat keskittymään vaativampiin tehtäviin.

2. Toistuvuus ja rutiininomaisuus

Tekoäly loistaa tehtävissä, jotka toistuvat samankaltaisina kymmeniä tai satoja kertoja joka kuukausi. Kun työnkulku on vakioitu ja sisältää selkeitä vaiheita, generatiivinen tekoäly voidaan ohjeistaa tuottamaan johdonmukaisia ja laadukkaita tuloksia.

Esimerkiksi asiakasviestin sisällön tulkinta ja luokittelu, yrityksen tuote- ja tuotantotietojen käyttö, hinnoittelun tai asiakaskohtaisen toimenpide-ehdotuksen tekeminen ja määrämuotoisen informaation kirjaaminen järjestelmiin ovat tehtäviä, joissa tekoäly voi korvata toistuvan manuaalisen työn lähes kokonaan.

3. Monivaiheisuus ja järjestelmien välinen tiedonhaku

Työnkulut, jotka vaativat useiden ihmisten osallistumista, eri järjestelmien käyttöä ja tiedon etsimistä hajanaisista lähteistä, ovat erityisen hyviä ehdokkaita automatisoitavaksi niiden suuren tehostamispotentiaalin vuoksi.

Tekoäly voi yhdistää tietoa eri lähteistä, ehdottaa seuraavia toimenpiteitä ja jopa hoitaa osan viestinnästä automaattisesti. Tämä vähentää virheitä, nopeuttaa prosessia ja parantaa kokonaisuuden hallintaa.

Tekoäly loistaa tehtävissä, jotka toistuvat samankaltaisina kymmeniä tai satoja kertoja joka kuukausi.

 

Askeleet kohti tekoälyavusteista tehokkuutta

Tekoälylle sopivan työnkulun tunnistaminen ei vaadi teknistä osaamista. Se vaatii ymmärrystä siitä, missä työ on tylsää, toistuvaa ja altista virheille. Kun tunnistat työnkulun, jossa automatisointi parantaa asiakaskokemusta, vähentää manuaalista työtä ja parantaa työnkulun laatua, olet jo ottanut ensimmäiset askeleet kohti tekoälyavusteista tehokkuutta.

Hyviä esimerkkejä tekoälylle hyvin soveltuvista työnkuluista löydät artikkelistamme Tekoälyapurit käytännössä: Kolme yleistä työnkulkua. Siinä avataan, miten tekoälyä voidaan hyödyntää eri liiketoimintaprosesseissa konkreettisesti ja tuloksellisesti.

Me Ainesilla toteutamme asiakkaillemme työpajoja, joissa tarkasti mietityn fasilitoinnin avulla saamme parissa tunnissa tunnistettua ja priorisoitua potentiaalisimmat automatisoitavissa olevat toistuvat työnkulut. Ole epäröimättä yhteydessä, jos kiinnostuit!

—Markus