Tekoälyn normitetusta implementoinnista Suomessa toimivissa yrityksissä

Abstract

Tutkielma käsittelee Suomessa toimivien yritysten tavoitteita ja edellytyksiä tekoälyn normitetussa implementoinnissa. Keskiössä ovat yritysten hyödyntämät strategiat sekä haasteet, jotka jarruttavat tekoälyyn pohjautuvien työkalujen laajaa ja yhdenmukaista operatiivista hyödyntämistä.

Tutkielman teoreettinen kehys huomioi keskeisinä elementteinä yrityksen aineelliset ja aineettomat resurssit, organisaatiokulttuurin, tekoälylle ominaiset epävarmuustekijät sekä ulkoiset muuttujat. Kehys on ottanut vaikutteita RBV-mallista, Kotterin kahdeksankohtaisesta muutosjohtamisen mallista, XAI-mallista ja PESTEL-analyysistä.

Tutkimusta varten on haastateltu neljää Suomessa toimivan organisaation edustajaa. Yksi organisaatio on tekoälyä hyödyntävä monialayritys, loput IT-konsultoinnin ja ohjelmistokehityksen toimijoita. Aineisto kerättiin puolistrukturoidusti teemahaastatteluina, ja analyysikeinot vastaavat laadullisen tutkimuksen periaatteita.

Tutkielman mukaan asenteet ja käytännöt tekoälyn implementoinnissa vaihtelevat suuresti organisaation rakenteesta riippuen, eikä tekoälysovelluksien tehokas käyttöönotto onnistu ilman olemassa olevien toimintatapojen syvällistä tuntemusta. Hierarkkisissa organisaatioissa normittaminen on jo tavallista, siinä missä ei-hierarkkiset organisaatiot ylläpitävät vapaamuotoisen kokeilun ja avoimen tiedonjaon periaatteita.Tekoälyn nopea kehitystahti vaikuttaa implementointiin siten, että organisaatioilta vaaditaan aktiivista seurantaa sekä kykyä päivittää toimintaansa joustavasti.

Erityisesti geneerisen generatiivisen tekoälyn sovelluksiin kytkeytyvä mustan laatikon ongelma aiheuttaa huolta tietoturvakysymyksissä, mihin organisaatiot vastaavat esimerkiksi investoimalla lisensseihin ja anonymisoimalla sensitiivisiä tietoja. Generoitujen aineistojen vertailukelpoisuutta pyritään parantamaan integroimalla tekoäly osaksi standardisoituja prosesseja. Lainsäädännöllä on keskeinen rooli siinä, miten yritykset suunnittelevat ja täyteenpanevat tekoälystrategioita, ja Euroopan unionin merkityksen katsotaan vahvistuvat entisestään.

Vaikka tekoälyn potentiaali tunnistetaan, liittyy varhaisen kehitysvaiheen teknologiaan paljon epävarmuustekijöitä. Tekoälyinvestointien kannattavuuden mittaaminen on vaikeaa, ja toisinaan kustannukset ovat hyvin korkeat. Niinpä tekoälyn implementointi ja normittamisen taso riippuvat useista dynaamisista osatekijöistä.