Keskeinen toimintaympäristön muutos, joka mahdollisti suurten tekoälyä hyödyntävien alustatalouden yritysten menestymisen, on ollut jatkuvasti lisääntyvä erilaisten sensorien ja datalähteiden määrä.
Alustatalouden yritysten sijainti käyttäjien välissä ja käyttäjien toimien pohjana antaa niille ensisijaisen pääsyn heidän dataansa. Erityisesti edellisen viiden vuoden aikana näiden datalähteiden lisääntyvä määrä on taannut, että alustatalouden yritys on kyennyt jatkuvasti parantamaan analytiikkakykyjään. Taustatekijänä on ollut koneoppimisen kehittyminen siten, että lisääntyvä datamäärä jatkuvasti parantaa alustatalouden yritysten analytiikkakyvykkyyksiä. Parempien analytiikkakyvykkyyksien avulla alusta pystyy parantamaan tarjontaansa muun muassa personoinnin ja paremman asiakaskokemuksen avulla. Silloin se tietysti saa sekä uusia käyttäjiä että pystyy tarjoamaan uusia datalähteitä, eli älykkäitä leivänpaahtimia, autonlämmittimiä ja parturikäyntejä olemassa oleville käyttäjille.
Alustatalouden keskeiset kolme pilaria ovat yhä useammin 1) data, 2) koneoppiminen ja 3) digitaalinen alusta.
Liiketoimintamallin suojaaminen ei ole mahdollista digitaalisen alustan avulla. Esimerkiksi AirBnB:n verkkosivun osalta on mahdollista löytää kymmeniä täsmälleen samannäköisiä klooneja. Saksalainen Rocket Internet on jopa tehnyt yhdysvaltalaisten alustatalouden kasvuyritysten kloonaamisesta menestyvän bisneksen.
Myöskään koneoppimiskyvykkyyksien suojaaminen ei pääosin onnistu. Läpimurron toistaminen on merkittävästi helpompaa kuin läpimurron tekeminen. Tästä syystä esimerkiksi Google, Facebook ja Baidu julkaisevat suosiolla koneoppimiseen liittyvät läpimurtonsa tyypillisesti tieteellisissä artikkeleissa. Tämä tulos on harmillinen monien tekoälyä ja koneoppimista kehittävien pienten yritysten kannalta, sillä liiketoiminnan suojaaminen tällä tavoin on niille elinehto.
Datan merkitys liiketoiminnan suojaamisessa on siis keskeinen. Data on niin arvokasta, että esimerkiksi Baidun tekoälyjohtaja Andrew Ng kertoo suurten yritysten julkaisevan dataa kerääviä tuotteita tällä hetkellä alle niiden tuotantohinnan. Tällainen tuote on esimerkiksi Amazon Echo, joka on Amazonin kehittämä puheohjauksella toimiva kaiutin.
Liiketoiminnan suojaaminen perustuu siis alustatalousyritysten voittavaan kehään, jossa paremman datan avulla saatavat kehittyneemmät tekoälykyvyt mahdollistavat, että digitaalista alustaa voidaan tarjota yhä laajemmalle joukolle yhä kattavammin. Tästä syystä muutamat dataintensiiviset yritykset, kuten Amazon, Baidu, Google, Tencent ja Facebook, ovat tällä hetkellä ylivoimaisia.
Miten suomalainen yritys voi ikinä kilpailla näitä mörssäreitä vastaan?
Datan arvo voi laskea
Datan arvo saattaa lähitulevaisuudessa laskea. Datan arvon mahdollinen lasku johtuu kahdesta syystä. Koneoppimisen saralla orastaa uudenlainen läpimurto, semi-supervised learning. Sen avulla voidaan tehdä yhä useampia analyyseja kohtuullisen kokoisilla data-aineistoilla yhtä pätevästi kuin valtavien datamassojen avulla. Samaan aikaan paine julkishallinnon datan vapauttamiseksi sekä toisaalta paine ihmisten kontrollin lisäämiseksi heidän omaan dataansa lisääntyvät jatkuvasti. EU on tässä kehityksessä eturintamassa. Pankkialaa mullistava PSD2-direktiivi on osa tätä kehitystä, kuten myös paljon keskustelua herättänyt GRPR-sääntely. Tämä kehitys on EU:n ja jäsenvaltioiden kannalta suotavaa, sillä täältä ei ole ponnistanut kuin muutama alustatalousyritys.
Jos datan arvo laskee, mihin liiketoiminnan suojaaminen perustuu? Jotain osviittaa voi saada tarkastelemalla, mikä kuluttajan kannalta itse asiassa on arvokasta. Joskus aiemmin ajateltiin, että arvo kuluttajalle syntyy datalähteistä (1), kuten terveysrannekkeesta. Sitten puhuttiin siitä, kuinka arvo onkin oikeastaan datassa (2). Arvokasta oli tietää, kuinka monta askelta on ottanut. Nyt on ymmärretty, että oikeastaan data on itsessään arvotonta: arvokasta on analyysi (3) eli esimerkkiä seuraten, millaisia terveysvaikutuksia erilaisilla askelmäärillä on.
Sekään ei kuitenkaan pidä paikkaansa. Vasta analyysin perusteella havaitut näkemykset (4) ovat hyödyllisiä: “Kävele enemmän niin tulet terveemmäksi”. Eikä tämäkään riitä, oikeastaan arvoa syntyy vasta silloin, kun terveysrannekkeen käyttäjä todella kävelee enemmän. Toiminta (5) on arvokasta. Ja vielä, todella terveyttä – siis rannekkeella luvattua arvoa – syntyy vasta sitten kun tästä toiminnasta syntyy terveellistä elämäntapaa edistävä, miellyttävä rutiini (6).
Perinteiset yritykset myyvät tuotteita eli ovat arvon ymmärtämisessä tasolla 1. Suuret alustatalousyritykset ovat nyt tasolla 3. Meillä on siten vielä monta askelta otettavana arvon ymmärtämisessä. Kun arvo ymmärretään syvällisemmin, voidaan alkaa pohtia uudenlaisia liiketoimintamalleja. Mitä jos terveysrannekkeita myytäisiinkin todennettujen terveysvaikutusten perusteella? Ehkä maksaja voisikin silloin olla valtio tai vakuutusyhtiö, eikä käyttäjä?
Ajatushautomo Demos Helsingissä työskentelevän Johannes Koposen ydinosaaminen on strateginen tulevaisuudentutkimus ja liiketoimintamallien kehittäminen skenaarioiden ja muiden tulevaisuudentutkimuksen menetelmien avulla. Demos Helsingissä hän on vastannut laaja-alaisista tulevaisuusselvityksistä muun muassa työhön, terveyteen ja hyperkytkeytyvään yhteiskuntaan liittyen. Aiemmin Koponen on muun muassa perustanut Scoopinion-startupin, joka voitti Helsingin Sanomien Uutisraivaaja-palkinnon vuonna 2011, ja tehnyt lasten kuulontutkimuksen pelillistävän laitteen sairaaloihin.