Tekoäly on tehnyt tuloaan jo kauan. Sen ydintehtävä on ennustaa tulevia tapahtumia tai tunnistaa poikkeamia, ja tuottaa ehdotuksia relevanteista toimenpiteistä.
Sanasta tekoäly on tullut muotitermi, joka melko laajalti hyväksytyn määritelmän mukaan tarkoittaa koneen kykyä jäljitellä inhimillistä ajattelua. Toteutuksena se merkitsee edistynyttä, koneoppimiseen perustuvaa analytiikkaa yhdistettynä automaatioon.
Tekoäly on tehnyt tuloaan jo kauan.
Pikkuhiljaa se on ujuttautunut mukaan arkeemme ja tänä päivänä se ohjaakin jo pitkälti esimerkiksi meille jokaiselle kohdistuvaa markkinointia. Jos käyt nettiautossa katsomassa uutta mersua, voit olla varma, että kohtaat Mercedeksen mainoksia jatkossa pitkin verkkoa.
Tekoäly-termiä käytetään nykyisin sokerikuorrutteena monelle tavanomaisellekin asialle.
Selkein keino erottaa todellinen tekoälyratkaisu markkinointipuheista on siinä käytetty teknologia.
Me Admicomilla perustimme uuden AI-työryhmän kehittämään tekoälyratkaisuja uusimmilla välineillä, siinä missä olemassa olevilla työkaluilla edistämme Adminetin automatiikkaa sen rinnalla.
Tekoälyn ydintehtävä on ennustaa tulevia tapahtumia tai tunnistaa poikkeamia, ja tuottaa ehdotuksia relevanteista toimenpiteistä.
Siinä, missä automatiikka hoitaa tehtäviä käyttäjän puolesta tämän määrittelemillä säännöillä, kykenee tekoäly tulkitsemaan laajempaa tietokokonaisuutta ja tekemään toimenpiteitä tulkitsemiensa tietojen perusteella. Tästä lehdestä löydät litteraohjausten muodossa esimerkin automatiikasta, joka hoitaa tehtäviä sille asetettujen sääntöjen perusteella. Tekoälyä Adminet puolestaan hyödyntää jatkossa kehittymällä asentajien digitaaliseksi sihteeriksi, joka tarjoilee työpäivän päätteeksi näkemyksensä päivän tehdyistä töistä, ylityökorvauksista sekä tietenkin matka- ja päivärahoista.
Pohjimmiltaan automatisoinnissa ja koneoppimisessa on kyse käyttäjän työn tehostamisesta.
Jos niillä saadaan puolikin tuntia työpäivän rutiinitöistä vähemmäksi, tarkoittaa se sataa työtuntia vuositasolla.
Kun säästetty aika hyödynnetään tuottavaan tekemiseen, luulisi sen näkyvän tilinpäätöksen viimeisellä rivillä.
Myös yrityksen tunnuslukujen seuranta helpottuu koneoppimisen myötä, kun järjestelmä oppii itse paikallistamaan poikkeamia esimerkiksi projektiraporteissa. Adminetin nostaessa esille löytämiään virheitä, on epäkohtiin ja poikkeamiin puuttuminen jatkossa nopeampaa – ja näin ollen myös taloudellisesti kannattavampaa.
Kun tekoälyn, koneoppimisen ja automatiikan kautta nostat kustannustehokkuutesi lisäksi myös laatua, ei lopputulos varmastikaan jää epäselväksi.