Ymmärrys tekoälystä kuuluu johtajan perusoppimäärään
Lisää aiheesta
Dataa pitää ymmärtää, jotta sitä voi hyödyntää, muistuttaa Aaltoyliopiston apulaisprofessori Jukka Luoma.
Aalto-yliopiston strategisen johtamisen apulaisprofessori Jukka Luoma tutkii omassa työssään datan ja analytiikan käyttämistä organisaatioissa. Tässä hänen neuvonsa nykyisille ja tuleville johtajille:
Miksi jokaisen johtajan kannattaisi kiinnostua datasta, analytiikasta ja tekoälystä?
Jokaisen yrityksen on syytä ymmärtää strategisella tasolla teknologiaa, joka muovaa koko toimialaa.
Datamassat ovat kasvaneet digitalisaation myötä, ja tästä syystä datan hyödyntäminen tarjoaa enemmän mahdollisuuksia kuin koskaan aikaisemmin. Data myös auttaa ymmärtämään mihin toimiala on menossa. Vaikka yrityksellä ei vielä olisikaan käyttökelpoista dataa omassa organisaatiossaan, kilpailijalla voi sitä jo olla.
Mitä enemmän sisällytämme dataa ja algoritmejä yrityksen toimintoihin ja päätöksentekoon, sitä enemmän tekoäly tulee muokkaamaan sitä, miten organisaatioita pitää johtaa. Muutos tulee vähä vähältä, mutta ihmisten työ muuttuu joka tapauksessa. Johtajan täytyy ymmärtää, miten ihmisten osaamista pitää päivittää.
Mikä on vähimmäistaso joka pitää hallita?
On hyvä ymmärtää, mitä potentiaalisia käyttötarkoituksia datalla ja tekoälyllä voi olla päätöksenteossa tai toiminnan ohjaamisessa. Tällä hetkellä on tärkeintä ymmärtää perusasiat tekoälystä. Lähes aina kyseessä on ohjattu oppiminen eli supervised learning. Jos ymmärtää, mitä sillä voi saada aikaan, pääsee jo aika pitkälle ja voi ymmärtää murrosta, joka on meneillään.
Millainen rooli johdolla pitäisi olla kehityshankkeissa?
Vastaus liittyy isompaan kysymykseen eli siihen, kuinka organisoimme datatekemisen. Miltä näyttää organisaatio, joka haluaa hyödyntää dataa? Tähän ei ole vielä yksiselitteistä vastausta, sillä yritykset vasta etsivät ja harjoittelevat toimivia organisointimalleja.
Johdon pitää pystyä tukemaan organisaation toimintaa niin, että on mahdollista tehdä isompia irtiottoja, jos data mahdollistaa esimerkiksi bisnesmallin muokkaamisen. Datan avulla saattaa tulla mahdolliseksi myös kokonaan uusi liiketoimintamalli. Silloin ollaan aika nopeasti ylimmän johdon asialistalla, sillä isoja strategisia valintoja ei voi ulkoistaa datatiimille.
Miten tärkeää on se, että johto osaa nähdä data ja analytiikkahankkeet business caseina?
Data ei tule kello kaulassa. Joissain tapauksissa on vaikea laskea business casen arvo etukäteen. Usein ei tiedetä, mitä datasta voi löytyä.
Dataa pitää usein pöyhiä moniammatillisessa tiimissä, ja organisaation pitää itse keksiä ongelmat, joihin data on ratkaisu. Usein yrityksellä on alihyödynnetty datamassa, josta saattaa paljastua mahdollisuuksia. Datan arvokkaat osat pitää osata seuloa esiin.
Mitä hyvin dataa ymmärtävä johto voi parhaimmillaan saavuttaa?
Uudenlaiset tuotteet, palvelut ja bisnesmallit tulevat mahdollisiksi. Joskus data vaikuttaa strategian ytimeen eli siihen, millä toimialalla ollaan. Kaikki bisnekset eivät kuitenkaan tule mullistumaan. Liiketoimintamalli voi säilyä, mutta datan avulla pystytään optimoimaan liiketoiminnan eri komponenttien toimintaa.
Entä miltä tulevaisuus näyttää – kasvaako datan merkitys entisestään?
Yritykset panostavat dataan niin paljon, että tulemme varmasti saamaan enemmän ja parempaa dataa. Toistaiseksi data science on käsityötä. Nyt kehitetään teknologioita datan käsittelyn automatisointiin. Käyttäjän näkökulmasta katsottuna työ yksinkertaistuu.
Jos pitäisi lukea yksi kirja datan hyödyntämisestä, mikä se olisi?
PredictionMachines:The Simple Economics of Artificial Intelligence. Lukemalla sen pääsee tekoälyn maailmaan erittäin pienellä investoinnilla!