Kuulen asiakkaiden suusta yhä useammin saman kysymyksen, eli miten muut hyödyntävät tekoälyä ja miksi meillä ei onnistu? Vastaus on lähes aina sama. Ongelma ei ole tekoäly. Ongelma on data.
BCG:n tutkimus (The Widening AI Value Gap, syyskuu 2025) osoittaa tilanteen yksiselitteisesti. Vain viisi prosenttia yrityksistä saa tekoälystä mitattavaa, skaalautuvaa tuottoa. 60 prosenttia ei saa käytännössä mitään, vaikka investoinnit ovat merkittäviä. Loput saavat pilottiprojekteja.
Dataa ei ole kerätty johtamista varten
Useimmissa organisaatioissa dataa on paljon. Se sijaitsee ERP-järjestelmässä, CRM-ssä, tuotannonohjausjärjestelmässä, Excelissä ja sähköpostissa. Sitä kerätään säännöllisesti. Sitä raportoidaan.
Mutta sitä ei ole rakennettu niin, että se tukisi päätöksentekoa. Raportit kertovat mitä on tapahtunut. Ne eivät kerro miksi, eivätkä mitä pitäisi tehdä seuraavaksi. Kun resursseja kuluu pelkkään vanhan tiedon pyörittämiseen ja järjestelmien pystyssä pitämiseen, varsinaiselle kehitykselle jää liian vähän tilaa. Tämä näkyy laajemminkin IT-arjessa, sillä tyypillisesti jopa 70 prosenttia IT-ajasta kuluu ylläpitoon.
Kun johtoryhmä kokoontuu ja katsoo dashboardeja, he näkevät lukuja. He eivät näe päätöksiä. Silloin tuntuma täyttää sen tilan, jonka datan pitäisi täyttää.
Tekoäly ei ratkaise datakaaosta
Tekoäly on vahvistaja. Se vahvistaa sen, mitä sille syötetään. Jos data on epäjohdonmukaista, puutteellista tai rakennettu väärää tarkoitusta varten, tekoäly tuottaa epäjohdonmukaisia, puutteellisia tuloksia nopeammin kuin aiemmin.
Siksi tekoälyn käyttöönotto ilman datan kuntoon laittamista ei tuota tuloksia. Se tuottaa visuaalisesti näyttäviä dashboardeja, joihin kukaan ei luota riittävästi tehdäkseen niiden perusteella päätöksiä. Tämä selittää sen, miksi pilotit onnistuvat ja skaalaamisessa epäonnistutaan. Pilotissa data on rajattu ja kontrolloitu. Tuotannossa se ei enää ole.
Jotta tekoälystä saadaan todellinen työkalu liiketoimintaan, tarvitaan hallittu ja turvallinen Sofor AI -ympäristö, joka kykenee hyödyntämään organisaation omia tietomassoja luotettavasti.
Tiedolla johtaminen alkaa rakenteesta
Salon seudun koulutuskuntayhtymä rakensi tekoälyvalmiudet vaiheessa, jossa ensin varmistettiin datan laatu ja rakenne. Tekoäly tuli mukaan sen jälkeen, kun data oli kunnossa. Lopputulos oli järjestelmä, joka tuki opettajien arjen päätöksentekoa eikä lisännyt hallinnollista kuormaa.
Tämä on järjestys, jota kannattaa seurata. Ei tekoäly ensin ja data sitten. Ensin data, sitten tekoäly. Modernit tiedolla johtamisen palvelut rakennetaankin aina vankan tietoperustan päälle.
Kun johtoryhmä lakkaa arvuuttelemasta
Kun data on kunnossa ja se on rakennettu päätöksentekoa varten, johtoryhmä lakkaa arvuuttelemasta. He näkevät, mikä toimii. He näkevät, mikä ei toimi. He pystyvät tekemään päätöksiä nopeammin ja luottavaisemmin.
Tämä ei tapahdu yhdessä projektissa. Se on jatkuva prosessi, jossa data, prosessit ja organisaation osaaminen kehittyvät yhdessä.
Viisi prosenttia saa tekoälystä tuottoa. Erottava tekijä ei ole teknologia. Se on päätös laittaa data kuntoon ensin.
Vastaa