Suomi nousuun – kikyllä vai tekoälyllä?

Kiky on irtisanottu mm. useammalla Teollisuusliiton sopimusalalla ja hyvä niin. En nimittäin usko, että kilpailukykymme nousee pysyvästi noilla tunneilla, vaan siihen vaaditaan aidosti aiempaa fiksummat toimintatavat.

Otetaanpa esimerkki: Erkki on vastannut logistiikkayrityksen tuotannosta jo reilut 25 vuotta. Erkki tuntee tuotteet, kalustot, varastot, kuljettajat – sekä omasta mielestään myös keliolosuhteet ja kulloisenkin liikennetilanteen. Logistiikkaketjun alkupää ei ole hänen vastuullaan, joten miksi sillä suotta päätään vaivaamaan. 

Lyödäänpä Erkille 24 tuntia lisää vuosityöaikaa, kyllähän sillä tuotanto sen pari prosenttia tehostuu! Viimeistään Erkin perkeleiden ja hallituksen arvostelun laannuttua todetaan kuitenkin, ettei näin lopulta käynytkään. 

Mikä neuvoksi, jos ja kun kikyn muskelit eivät riitäkään nostamaan Suomea nousuun? Itse uskon, että tekoälyllä on tällä(kin) saralla paljon annettavaa.

Analytiikka on vietävä sinne, missä se ehtii vaikuttaa jo ennen vahinkoa

Tietoa tulee koko ajan valtavasti lisää. Lisäksi aiempaa useampi asia liittyy toisiinsa ja asioiden välisten suhteiden ymmärtäminen vaikeutuu kaiken aikaa. 

Usein kuulee ratkaisuksi tarjottavan entistä reaaliaikaisemman datan tuontia dashboardeille päätöksen teon tueksi. Fakta on kuitenkin se, että sekään ei auta, jos emme osaa hahmottaa päätöstemme vaikutusta tulevaisuuteen. Ja tiedon määrän kasvaessa, ihmisaivot (Erkinkin) kohtaavat vääjäämättä rajansa.

Ei sillä, kyllä dashboardeillekin on paikkansa, ja usein asioiden väliset korrelaatiot voivat löytyä niitä tutkimalla. Reaaliaikainen data on myös toki parempaa kuin viikon vanha data. Faktaa se ei kuitenkaan poista – jotta korrelaatio löytyy, vahinko on usein jo tapahtunut

Jotta vahinko ei tapahdu uudelleen, analytiikka kannattaa viedä sinne missä se ehtii vaikuttaa jo ennen vahinkoa – eli itse liiketoiminnan prosessiin. Hieman kärjistetysti – mitä pirun iloa on jälkikäteen tietää, että 4% kuljetuksista oli viime kuussa myöhässä, jos myöhästymiset tai niiden vaikutukset olisi voitu estää ennalta.

Tilanne vaatii entistä automatisoidumpaa päätöksentekoa

Mietitäänpä aihetta esimerkiksi paikallisen sähköyhtiön näkökulmasta. Matka kohti uusia digitaalisia palveluita tarkoittaa lukuisia uusia tietolähteitä – IoT-sensoreita, mittaridataa, latausasemia, aurinkopaneeleita jne. Näistä saatava data voi olla staattista tai reaaliaikaista, pysyvää tai hetkellistä, rakenteellista tai sitten jotain ihan muuta. 

Joka tapauksessa dataa on aiempaa haastavampaa hallita, monimutkaisempaa analysoida ja siksi se on myös vaikeammin ennustettavaa. Kun tähän yhdistetään markkinamurroksen tuomat uudet liiketoiminta- ja hinnoittelumallit, ollaan jo inhimillisen kapasiteetin rajojen ulkopuolella.

Ihan vastaavalla tavalla vakuutusyhtiöiden riskienhallinnassa datan moniulotteisuus ja reaaliaikavaatimukset edellyttävät entistä automatisoidumpaa päätöksentekoa. Tilanteet (esimerkiksi sääolosuhteet) muuttuvat jatkuvasti, eivätkä asiakkaat halua enää odottaa. Enää ei yksinkertaisesti ole aikaa eikä varaa manuaalisiin prosesseihin, joissa inhimillisen riskin vaara piilee koko ajan.

🎥 Katso video aiheesta: Ennakoivan analytiikan hyödyt

Automaatio on kaikin puolin fiksumpi tapa lisätä kilpailukykyä

Tuomalla edistynyt analytiikka, koneoppiminen ja tekoäly kiinteäksi osaksi operatiivisia liiketoimintaprosesseja: 

  • Pienennetään riskejä 
  • nopeutetaan päätöksentekoa
  • ja vältytään intuitioon perustuvalta päätöksenteolta.

Tämä kaikki siksi, että päätös perustuu aiempaa syvällisempään datan analysointiin.

On hämmentävää huomata, miten vähän edellä kuvattuja ratkaisuja hyödynnetään etenkin matalan kannattavuuden aloilla, kuten logistiikassa. Kuljetusmuotojen saumakohdat, osapuolten määrä, kuljetusten yhdistely ja varastojen joustavuus – monimutkainen toimitusketju on haasteellinen ja vaatii aiempaa parempaa ymmärrystä siitä, mitä tulee tapahtumaan, jotta rajalliset resurssit osataan kohdistaa oikein ja kaluston käyttöastetta tehostettua. 

Alan ratkaisut eivät silti ole juuri muuttunut pariin kymmeneen vuoteen. Onko analytiikalla liian kallis maine vai pelätäänkö historian IT-projektien aiheuttamia peikkoja? Vai onko kyse siitä, että haetaan edelleen liian täydellistä ratkaisua – ja kun sellaista ei löydy, ei tehdä mitään, vaikka ”riittävän hyvä” toisi jo valtaosan hyödyistä?  

Paljon on todisteltu kikyn hyötyjä, mutta itse uskon, että automaation tuoma fiksumpi tapa työskennellä lisää kilpailukykyämme enemmän kuin työtuntien lisääminen. Insinöörikansana meillä on kaikki mahdollisuudet nostaa tuottavuutemme ohi kilpailijamaiden, jos vain tehostamme operatiivista toimintaa – on se sitten ennakoivaa virheiden välttämistä, tehokkaampaa kaluston käyttöä tai parempaa kysynnän ja tarjonnan linkittämistä. 

Kone tekee parempia päätöksiä kuin sinä

Olisiko aika myöntää, että nykymaailma on liian monimutkainen ja Erkiltä loppuu kapasiteetti kesken? Karua, mutta totta: kone yksinkertaisesti tekee parempia päätöksiä kuin hän (tai sinä). Tulevaisuudessa ei pärjää pelkillä perinteisillä päätöksenteon tukijärjestelmillä, vaan kilpailuedun vaatimuksena on kyvykkyys viedä automaattista päätöksentekoa liiketoiminnan prosesseihin.

Nyt kysytään vain uskallusta haastaa vanhat tavat toimia. Tässä CDO:illa ja vahvasti liiketoimintalähtöisillä tietohallintojohtajilla on avainasema – eikä nyt puhuta miljoonien investoinneista, vaan usein jo nopeilla kokeiluilla saadaan merkittäviä säästöjä, ketterästi ja paloittain.

Jos asia aihepiirinä kiinnostaa, mutta konkreettinen etenemistapa on vielä haussa, ota yhteyttä niin pohditaan yhdessä paras ratkaisu! 

Ota meihin yhteyttä

Avainsanat: Tekoäly, Edistynyt analytiikka

TILAA TUOREET ARTIKKELIT

Opi rakentamaan epäreilua kilpailuetua tiedolla johtamisella ja sijaintitiedolla.

Uudet blogiartikkelit sähköpostiisi heti julkaisupäivänä:

Ratkaisut

Valikoituja näytteitä tiedoistamme ja taidoistamme