AI-avusteinen työkalu yritykselle

Rakennamme yrityksellenne oman AI-avusteisen työkalun, joka tuntee toimintatapojanne, hyödyntää yrityksenne tietoa ja auttaa tekemään toistuvia työtehtäviä nopeammin.

Dokumentit

Työkalu voi hyödyntää yrityksen omia dokumentteja ja tietolähteitä sekä auttaa löytämään ja käsittelemään tietoa nopeammin.
+
Yrityksen omista aineistoista hakeminen
+
Dokumenttien analysointi ja tiivistäminen
+
Teknisten aineistojen käsittely ja rikastaminen

Laskenta

AI-avusteinen työkalu voi tehdä tarjousprosessin aikaa vievän pohjatyön ennen kuin asiantuntija ottaa työn käsittelyyn.
+
Tarjouspyyntöjen ja liitteiden käsittely
+
Tietojen kokoaminen tarjouslaskentaan
+
Laskennan avustaminen yrityksen omalla logiikalla

Omat prosessit

Työkalu voidaan rakentaa tuntemaan yrityksen toimintatavat ja yhdistää tarvittaessa nykyisiin järjestelmiin.
+
Toistuvien työvaiheiden automatisointi
+
Tietojen tarkistaminen ja rikastaminen
+
Tietojen vieminen esimerkiksi ERP-järjestelmään tai muihin järjestelmiin

Mitä yrityksen oma AI-työkalu voi tehdä?

Yrityksen oma AI-avusteinen työkalu rakennetaan tiettyä työtehtävää tai prosessia varten. Lähtökohtana on nykyinen tapa tehdä työtä: mistä tarvittava tieto tulee, miten sitä käsitellään, mitä järjestelmiä käytetään ja missä vaiheessa tarvitaan ihmisen päätös.

Näiden pohjalta työkalu voidaan rakentaa hyödyntämään yrityksen nykyistä tietoa ja toimintatapoja. Tavoitteena ei ole muuttaa prosessia tekoälyn ehdoilla, vaan käyttää tekoälyä ja automaatioita niissä kohdissa, joissa ne nopeuttavat tai helpottavat työtä.

Ratkaisussa voidaan hyödyntää yrityksen omia:
+
Dokumentteja ja tietolähteitä
+
Prosesseja ja liiketoimintalogiikkaa
+
Järjestelmiä ja integraatioita
+
Ohjeita ja toimintatapoja

Esimerkkejä AI-avusteisista työkaluista

Ostolaskujen käsittelyssä voidaan automatisoida vaiheita, joissa työntekijä etsii ja täydentää samoja tietoja käsin.
Toteuttamassamme ratkaisussa laskuttaja tunnistetaan, tarvittavia tietoja haetaan sovitun logiikan perusteella ja ostolaskua rikastetaan ennen tietojen viemistä ERP-järjestelmään.

Ihmisen aikaa ei käytetä enää saman tiedon etsimiseen ja siirtämiseen kerta toisensa jälkeen.

Tarjouspyynnöstä kerätään sähköpostin lisäksi liitteissä olevat määrät, tuotetiedot ja tekniset vaatimukset. AI-avusteinen työkalu käy aineiston läpi, tunnistaa tarvittavat tiedot ja muodostaa niistä valmiin pohjan tarjouslaskentaan. Tarvittaessa myös laskentaa automatisoidaan osittain. Human-in-the-loop-mallissa asiantuntija tarkistaa kriittiset tiedot ja hyväksyy lopputuloksen.

Kaikkea työkalun toimintaa ei tarvitse toteuttaa tekoälyllä.

Jos tietty vaihe voidaan ratkaista luotettavasti tavallisella ohjelmointilogiikalla tai automaatiolla, se on usein parempi vaihtoehto.

Tekoäly otetaan mukaan esimerkiksi silloin, kun pitää:

  • Tulkita tekstiä tai dokumentteja
  • Tunnistaa olennaista tietoa
  • Luokitella sisältöä
  • Muodostaa yhteenvetoja tai ehdotuksia
  • Käsitellä vaihtelevaa luonnollista kieltä

Näin tekoälyä ei lisätä ratkaisuun koristeeksi, vaan sitä käytetään niissä kohdissa, joissa siitä syntyy todellista hyötyä.

Toistuvat aikataulu- ja tilausdokumentit tulevat PDF:nä, ja joku poimii niistä tiedot käsin taulukkoon rivi riviltä.
Toteuttamassamme ratkaisussa dokumentti luetaan automaattisesti, kentät tunnistetaan ja tiedot siirretään sovittuun taulukkomuotoon valmiina käytettäväksi.

Aikaa ei kulu näpyttelyyn, eikä virheitä synny väsymyksestä kolmannellakymmenennellä rivillä.

Tarjouspyynnön liitteissä vaatimukset ovat hajallaan eri asiakirjoissa, ja niiden kokoaminen yhdeksi tarkistuslistaksi vie päivän ennen kuin varsinainen työ alkaa. Toteuttamassamme ratkaisussa vaatimukset poimitaan asiakirjoista taulukoksi, ryhmitellään ja verrataan aiempaan omaan aineistoon: mihin on jo vastattu, mikä on uutta.

Asiantuntija aloittaa työnsä siitä kohdasta, jossa tarvitaan harkintaa.

Tiedot tulevat useasta järjestelmästä eri muodoissa, ja niiden yhdistäminen yhdeksi seurattavaksi kokonaisuudeksi on käsityötä joka kuukausi. Toteuttamassamme ratkaisussa aineistot poimitaan lähteistä, muunnetaan yhteiseen rakenteeseen ja kootaan yhdeksi näkymäksi. Ihminen katsoo lukuja ja tekee päätöksiä sen sijaan, että kokoaisi niitä.

Reklamaatio saapuu vapaamuotoisena viestinä, ja siitä kirjataan käsin poikkeama, luokitellaan syy ja etsitään aiemmat vastaavat tapaukset. Toteuttamassamme ratkaisussa viestistä tunnistetaan tuote, asiakas ja tapahtuma, kirjaus muodostetaan valmiiksi ja aiemmat samankaltaiset tapaukset nostetaan rinnalle.

Ihmisen työksi jää arvio siitä, mitä asialle tehdään.

Hiljainen tieto on ihmisten päässä, ja ohjeen kirjoittaminen jää tekemättä, koska se vie tunteja jotka ovat pois tuotannosta. Toteuttamassamme ratkaisussa nauhoitettu selostus muunnetaan vakiomuotoiseksi työohjeeksi, jossa vaiheet, työkalut ja tarkistuspisteet ovat omilla paikoillaan. Kokenut tekijä puhuu 15 minuuttia ja tarkistaa lopputuloksen — ei kirjoita sitä.

Palaverissa sovitaan asioita, mutta kirjaukset jäävät puolitiehen ja tehtävät löytyvät kolmesta eri paikasta.
Toteuttamassamme ratkaisussa muistiinpanoista erotellaan päätökset, avoimet kysymykset ja tehtävät, ja tehtävät viedään vastuutettuina siihen järjestelmään jota organisaatio jo käyttää.

Seuraavassa palaverissa ei aloiteta siitä, mitä viimeksi sovittiin.

Sopimukset, ohjeet ja aiemmat tarjoukset ovat olemassa, mutta oikean kohdan löytäminen vaatii sen tietämistä, kuka teki ja milloin.
Toteuttamassamme ratkaisussa aineistoon voi esittää kysymyksen tavallisella kielellä, ja vastaus tulee lähdeviitteineen niin että sen voi tarkistaa. Tieto on sen ulottuvilla, joka sitä tarvitsee, eikä vain sen joka sattuu muistamaan missä se on.


Tekoäly tekee työn, jossa sitä oikeasti tarvitaan. Yhdessäkään näistä tekoäly ei tee koko työtä. Se tekee sen osan, jossa ihmisen aika kuluu tiedon etsimiseen, siirtämiseen ja samaan muotoon puristamiseen. Päätökset, arviot ja vastuu jäävät sinne, minne ne kuuluvat. Emme myy näitä valmiina tuotteina - jokainen on rakennettu asiakkaan omaan prosessiin ja järjestelmiin.

Oma AI-työkalu voi olla yllättävän kevyt toteuttaa

Yrityksen oma AI-avusteinen työkalu ei välttämättä tarkoita suurta ohjelmistohanketta.

Ensimmäinen versio voidaan rakentaa rajatun käyttökohteen ympärille ja yhdistää yrityksen nykyisiin järjestelmiin. Taustalla voidaan käyttää esimerkiksi Pythonilla rakennettua logiikkaa, n8n-automaatioita, rajapintoja ja tarkoitukseen sopivaa kielimallia.

Tärkeintä on aloittaa riittävän pienestä ongelmasta, jonka hyöty voidaan osoittaa käytännössä.

Kun ratkaisu toimii, sitä voidaan kehittää edelleen.

Tekoälymalli voidaan vaihtaa teknologian kehittyessä

Yrityksen omaa AI-työkalua ei kannata rakentaa riippuvaiseksi yhdestä tekoälymallista.

Ratkaisun taustalla voidaan käyttää esimerkiksi OpenAI:n, Anthropicin tai muiden palveluntarjoajien tarkoitukseen sopivia kielimalleja.

Yrityksen prosessi, käyttöliittymä, integraatiot ja toimintalogiikka säilyvät. Tekoälykerros voi kehittyä niiden mukana.

Miten yrityksen oma AI-työkalu rakennetaan?

1. Valitaan oikea käyttökohde

Tunnistetaan työ, jossa kuluu paljon aikaa tiedon etsimiseen, käsittelyyn, siirtämiseen tai päätösten valmisteluun.

2. Rakennetaan ensimmäinen toimiva versio

Ratkaisu rajataan niin, että sitä voidaan testata oikeassa työssä ilman raskasta ohjelmistoprojektia.

3. Ihminen pidetään mukana siellä, missä sitä tarvitaan

Kriittisiä päätöksiä ei tarvitse luovuttaa tekoälylle. human-in-the-loop-mallissa työkalu tekee pohjatyön ja asiantuntija tarkistaa tai hyväksyy lopputuloksen.

4. Kehitetään toimivaa ratkaisua

Kun ajansäästö ja muut hyödyt on todettu käytännössä, työkalua voidaan laajentaa uusiin toimintoihin, tietolähteisiin ja käyttäjäryhmiin.

Mitä omasta AI-työkalusta kannattaa tietää?

Mitä yrityksen oma AI-avusteinen työkalu tarkoittaa?

Se on tiettyä yrityksen työtehtävää tai prosessia varten rakennettu ratkaisu, joka voi hyödyntää tekoälyä, yrityksen omaa tietoa, automaatioita ja nykyisiä järjestelmiä.

Miten oma AI-työkalu eroaa ChatGPT:stä tai Copilotista?

Yleiskäyttöinen AI-työkalu on suunniteltu palvelemaan monenlaisia käyttäjiä ja tehtäviä. Yrityksen oma ratkaisu voidaan rakentaa tuntemaan juuri yrityksen käyttämä tieto, toimintalogiikka ja prosessi.

Onko oman AI-työkalun rakentaminen kallista?

Ei välttämättä. Rajattu ensimmäinen versio voidaan usein toteuttaa huomattavasti perinteistä ohjelmistohanketta kevyemmin hyödyntämällä valmiita kielimalleja, rajapintoja ja automaatioita.

Voiko yrityksen nykyisiä järjestelmiä hyödyntää?

Usein kyllä. Työkalu voidaan yhdistää esimerkiksi ERP-, CRM- ja muihin järjestelmiin, jos niiden integraatiomahdollisuudet sen sallivat.

Mitä tapahtuu, kun tekoälymallit kehittyvät?

Hyvin suunnitellussa ratkaisussa kielimalli on vain yksi osa kokonaisuutta. Taustalla käytettävä malli voidaan tarvittaessa vaihtaa tai päivittää ilman, että koko yrityksen työkalu rakennetaan uudelleen.

Voiko AI-työkalu tehdä päätöksiä itsenäisesti?

Voi joissakin käyttökohteissa, mutta sen ei tarvitse. Liiketoimintakriittisissä tehtävissä voidaan käyttää human in the loop -mallia, jossa tekoäly valmistelee työn ja ihminen tarkistaa tai hyväksyy lopputuloksen.

Voisiko yrityksenne hyötyä omasta AI-työkalusta?

Kaikki yritykset eivät tarvitse räätälöityä ratkaisua. Joissakin tilanteissa valmiit työkalut riittävät hyvin.

Keskustellaan yhdessä nykyisestä tilanteestanne ja arvioidaan, missä kohtaa AI-avusteinen työkalu voisi tuottaa eniten arvoa.
Varaa keskusteluaika
Arttu
chevron-down-circle linkedin facebook pinterest youtube rss twitter instagram facebook-blank rss-blank linkedin-blank pinterest youtube twitter instagram