Hukan metsästäjä kohtaa tekoälyn

Myönnän, että näin kuusvitosena ei hirmuisen paljon ole tekoälykeskustelu vielä avannut silmiäni. Myönnän myös, että minä siinä taidan suurin hidaste olla. Siksipä olkaa armollisia, kun ääneen itselleni ihmettelen tekoälyilmiöitä. Ajattelin kuitenkin muutamista teemoista laatia kirjoituksen, teemat esittelen tässä kirjoituksessa. Mielelläni otan myös vastaan jatkovinkkejä, linkkejä, neuvoja kritiikkiä ja kommentteja – yhteystietoni ovat yllä.

Aloitin työurani elektronikkateollisuudessa tuotantopäällikönä – sadan päämiehenä – osastollani oli120 työntekijää. Silloin1990-luvulla kysyin tuotantopäällikkönä: Missä syntyy hukkaa? Miksi tämä vaihe kestää näin kauan? Miksi läpimenoaika venyy?  Vastauksia ja ratkaisuja haettiin kellottamalla, siirryttiin JOT-malliin, TQM-malliin ja moduloitiin tuotetta ja tuotantoa.

2000-luvulla controllerina ja prosessien kehittäjänä kysymykset olivat edelleen kutakuinkin samoja, mutta tietoa alkoi olla helpommin saatavissa järjestelmistä. Haasteena oli se, että järjestelmään tuottivat tietoa eri funktiot ja kukin omaan tarpeiseensa. Tuotanto tuotantoa varten, myynti myyntiä varten ja talousosasto kirjanpitoa varten. Tietojen yhteismitallistaminen ja kokoaminen ja lopulta analysointi sekä johdon raportointi olivat aluksi Lotus-hommia ja sittemmin Excel-avusteisia.  Semmoista ”hukan metsästystähän se on tämä minun työurani ollut”.

Nyt on sitten vissiin niin, että tekoäly ja agentit voivat hoitaa suuren osan siitä tiedon keräämisestä ja yhdistelystä, jonka jouduin itse tekemään käsin; kun vaan dataa on ja se on laadukasta. Siitäpä päästään ensimmäisen teeman ja otsikon kimppuun eli ”Roskaa sisään – roskaa ulos”.  Olisikohan niin, että erityisesti omistajajohtoisissa mikro- ja pk-yrityksissä ensihomma olisi alkaa tuottaa tietoa ja kerätä sitä. Näppituntumatietoon tai kollektiiviseen kokemustietoon ei agentin kynnet pysty. Käy nimittäin niin, että huonosta ja vähästä tiedosta tämä miellyttämään pyrkivä laiska agentti koittaa luoda edes jotain sinnepäin ikäänkuin totena. Jos et ole itse tietoinen tiedon oikeellisuudesta niin nopeasti kun agentti sinulle vastaukset laatii, niin niitä on helppo uskoa. 

Pitäisi osata olla kriittisempi ja tästä päästään toiseen teemaan ”Luova AI ja Opponoiva AI tiiminä”. Eikö se olisi hyvä, jos yhden agentin sijaan laittaakin samaan kyytiin toisen. Toinen on ”kaikki kelpaa ja kohta tehdään raportti” ja toinen on ”ootko varma, katsoitko ihan joka paikasta, tuota ei pidä uskoa” -agentti. Keskenään nämä voisi olla hyvä parivaljakko. 

Voisiko sitten myös olla niin, että kun hyvä parivaljakko on olemassa, niin ei sitä pelkästään hukan ja hävikin metsästykseen kannata käyttää – eivätkö ne voisi lyödä päänsä yhteen ja alkaa suunnittelemaan koko toimintaa uudelleen: ”Business Process Re-Engineering” voisi olla kolmas teema. Jokainen prosessi on aikansa lapsi ja rakennettu siihen ympäristöön silloisilla ”palikoilla”. Siinä, missä perinteinen automaatio ja tekoäly tällä hetkellä ajateltuna tyytyy vain nopeuttamaan/optimoimaan nykyisiä työvaiheita, voisi jatkossa olla hyvä ajatella tekoälyä laajemmassa käytössä. Tekoälyn avustuksella pystyy jo nykyisin suunnittelemaan prosessin uusiksi viikossa, suurin este on kuitenkin meissä ihmisissä. Radikaali re-engineering muuttaa rooleja, budjetteja, vastuualueita ja herättää muutosvastarintaa tai huolta työpaikoista.

Siinäpä olivat lyhyesti kolme teemaa, joista ajattelin kirjoitukset laatia – miten on, tuutko seuraamaan? <

Vieraskynä: Kirjoittaja on pitkän linjan yrityskehittäjä ja muutosjohtamisen ammattilainen, joka tarkastelee tekoälyn mahdollisuuksia toiminnan tehostamisessa.