.jpg?width=960&height=640&name=Loihde_some%20(69).jpg)
Generatiivinen tekoäly (GenAI) on nopeasti kehittyvä ala, joka on muuttamassa liiketoimintamaailmaa ennennäkemättömällä tavalla, tarjoten yrityksille mahdollisuuden innovoida, tehostaa toimintojaan ja saavuttaa kilpailuetua. Tämä tekoälyn muoto ei ole enää vain "kiva lisä" vaan elintärkeä väline yrityksille, jotka haluavat pysyä kilpailukykyisinä nopeasti muuttuvilla markkinoilla. Generatiivinen tekoäly mahdollistaa monimutkaisten datamäärien analysoinnin ja hyödyntämisen, minkä avulla yritykset voivat parantaa päätöksentekoa, optimoida asiakaskokemusta ja hallita riskejä tehokkaammin. Niille yrityksille, jotka jättävät nämä teknologiat huomiotta, voi koitua vakavia seurauksia, kuten kilpailukyvyn menetys ja alttius operatiivisille riskeille. Tässä blogissa tarkastelemme, miksi generatiivinen tekoäly on liiketoiminnalle välttämätön, ja esittelemme joitakin viimeisimpiä trendejä tällä jännittävällä teknologian alueella ja sitä, miten ne muokkaavat liiketoiminnan tulevaisuutta.
Generatiivisen tekoälyn 5 tärkeintä trendiä
1. Generatiivinen suunnittelu
GenAI mullistaa tuotesuunnittelun ja -kehityksen. Sen avulla suunnittelijat voivat luoda lukuisia prototyyppejä ja muunnelmia murto-osassa ajasta, joka kuluisi perinteisillä menetelmillä. Tämä nopea iterointiprosessi paljastaa innovatiivisia ratkaisuja, optimoi mallit erityisvaatimuksiin ja löytää jopa uusia lähestymistapoja. Generatiivinen suunnittelu on tehokas työkalu, joka voi johtaa innovatiivisiin muotoiluihin, joiden toteuttaminen perinteisillä suunnittelumenetelmillä vaatisi enemmän työtä. Lisäksi sen kyky luoda ja arvioida nopeasti useita suunnitteluvaihtoehtoja tekee siitä ihanteellisen työkalun suunnittelijoille, insinööreille ja valmistajille, jotka haluavat optimoida suunnittelunsa tiettyjen suorituskykyperusteiden ja rajoitusten mukaisesti.
2. Generatiivinen video
GenAI-työkalujen avulla käyttäjät voivat luoda ammattimaisen näköisiä videoita ilman laajaa teknistä asiantuntemusta tai kalliita laitteita. Nämä työkalut tarjoavat laajan valikoiman malleja, tehosteita ja muokkausominaisuuksia eri tarkoituksiin ja yleisöihin. Näistä ensimmäisenä otsikoihin nousi OpenAI:n tekstisyötteestä korkealaatuisia videoita generoiva Sora-kielimalli. Muut toimijat eivät ole jääneet lepäämään laakereillaan ja Google onkin julkaissut oman videopoet-metodinsa, jossa mikä tahansa autoregressiivinen kielimalli voidaan valjastaa tuottamaan korkealaatuista videota.
3. Suuret kielimallit (LLM)
Parempien LLM: ien kehittämiseen pyritään jatkuvasti. Nämä mallit vaativat paljon laskentatehoa suurten tietomäärien ja parametrien käsittelemiseksi. Sekä OpenAi:n GPT, että Googlen Gemini ja Anthropicin Claude ovat esimerkkejä suljetuista kielimalleista, joiden lähdekoodi ei ole avointa. Samalla Meta eli entinen Facebook kehittää avoimella lähdekoodilla omaa erittäin kyvykästä Llama kielimalliaan ja myös pienemmät toimijat kuten ranskalainen Mistral AI ovat onnistuneet kehittämään erittäin tehokkaita avoimen lähdekoodin kielimalleja.
4. Laskentatehon niukkuus
Suure kielimallit (LLM) ja muut GenAI-mallit vaativat paljon laskentatehoa suurten tietomäärien ja parametrien käsittelemiseksi. Nykyinen prosessorien teho ja laskentatehokapasiteetti rajoittaa generatiivisen tekoälyn kehitystä. Suuret yritykset kuten esim. Microsoft ja Google panostavat uusien ”tekoälyyn soveltuvien” tietokeskusten ja tietokoneiden kehitykseen. Erityisesti suurten kielimallien hyödyntämiseen suunnatut ”AI-siruja” kehitetään monien tahojen toimesta. Nvidia, Microsoft, Google, Dell ja monta muuta. Koska suuret kielimallit käyttävät grafiikkasuorittimia eli tietokoneen näytönohjaimen laskentakapasiteettia on Nvidia markkinajohtaja tällä alalla ja tuottaa erittäin tehokkaita, yleiskäyttöisiä tekoälypiirejä ja tarjoaa rinnakkaislaskenta-alustaansa CUDAa (ja sen johdannaisia) erityisesti ML-koulutukseen.
5. Orkestrointikerros
Tekoälykehittäjät kiinnittävät enemmän huomiota LLM: n yläpuolelle sijoitetun teknologiatason parantamiseen. Tämä "orkestrointikerros" auttaa yksinkertaistamaan ja virtaviivaistamaan GenAI-sovellusten kehittämistä ja käyttöönottoa mahdollistaen samalla yhteistoimivuuden ja modulaarisuuden eri kielimallien ja tietolähteiden välillä. Esimerkkejä tällaista teknologioista ovat niin kutsutut agentit. Agentit ovat ohjeiden noudattamiseen ja tiettyihin tehtäviin erikoistuneita generatiivista tekoälyä hyödyntäviä tietokoneohjelmia. Tällaisia ovat mm. LangChain, Autogen ja Crewai, joita hyödynnetään laajalti suuria kielimallien ympärillä olevassa ohjelmistokehityksessä. Voit lukea lisää aiheesta aikaisemmasta blogistani.
Generatiivinen tekoäly ja liiketoiminnan kehittäminen
Generatiivinen tekoäly tarjoaa mullistavan ratkaisun liiketoiminnan kehittämiseen tehostamalla toimintaa ja edistämällä innovointia ennennäkemättömällä vauhdilla. Seuraavassa on joitain tapoja, joilla GenAI voi vaikuttaa yrityksiin.
1. Tuottavuuden parantaminen
Automatisoimalla rutiinitehtäviä ja luomalla uusia ideoita, tuotteita ja prosesseja GenAI voi parantaa tuottavuutta merkittävästi, jolloin yritykset voivat saavuttaa enemmän pienemmillä resursseilla.
2. Toimitusketjun häiriönsietokyky
GenAI:lla voi olla keskeinen rooli toimitusketjujen vahvistamisessa, sillä se tekee niistä kestävämpiä erilaisille häiriöille. Parantamalla kysynnän ennustamista, toimitusketjun hallintaa ja logistiikkaa GenAI antaa yrityksille mahdollisuuden sovittaa tarjonta ja kysyntä paremmin.
3. Työvoiman kehittäminen
GenAI: n potentiaali parantaa tuottavuutta tulee entistä tärkeämmäksi pandemian jälkeisillä työmarkkinoilla, joille on ominaista työvoiman hamstraus. Teknologia automatisoi rutiinitehtäviä ja vapauttaa siten henkilöresursseja monimutkaisempiin ja innovatiivisempiin prosesseihin. Jotta yritykset voisivat maksimoida LLM:n potentiaalin, niiden tulisi tarjota työntekijöilleen kattavia koulutusohjelmia. Tähän sisältyy teknistä koulutusta elinikäisen oppimisen mallien käytöstä ja yhteistyöstä niiden kanssa sekä kriittisen ajattelun ja ongelmanratkaisutaitojen kehittämisestä, joita tarvitaan näiden mallien rinnalla työskentelyyn. Samalla on tärkeää edistää sopeutumiskyvyn kulttuuria vaalimalla kulttuuria, joka hyväksyy muutoksen ja kannustaa työntekijöitä sopeutumaan ja oppimaan uusia taitoja. Kasvumielisyyden edistäminen ja jatkuvan oppimisen ja ammatillisen kehittymisen mahdollisuuksien tarjoaminen antavat työntekijöille mahdollisuuden menestyä LLM-vetoisessa työympäristössä. On myös erittäin tärkeää käsitellä eettisiä näkökohtia laatimalla eettiset suuntaviivat elinikäisen oppimisen käyttöä varten, jotta varmistetaan vastuulliset ja vastuulliset käytännöt. Tähän sisältyy puolueellisuuteen, avoimuuteen ja yksityisyyteen liittyvien kysymysten käsittely elinikäisen oppimisen järjestelmiä kehitettäessä ja otettaessa käyttöön.
4. Liiketoimintastrategia
Koko liiketoimintastrategian uudelleenarviointi GenAI: n avulla on välttämätöntä, koska se määrittelee täysin uudelleen, miten liiketoimintaa tehdään. Se tarjoaa ennennäkemättömän edun alalla, kilpailuympäristössä, tulo- ja kasvumallissa, asiakaskokemuksessa ja lahjakkuuspääomassa. Loihde tarjoaa tähän yrityksellesi palveluna data & AI strategian, jonka avulla yrityksesi saa kattavan vision ja toimivan perustan sille, miten dataa hyödynnetään kilpailussa ja innovoinnissa. Data ja AI strategia sovitetaan yhteen organisaation liiketoimintastrategian/strategioiden kanssa sen varmistamiseksi, että data- ja osaamiskapasiteetit ovat valmiina tukemaan organisaatiota sen tavoitteiden saavuttamisessa.
5. Liiketoimintatiedon hallinta
GenAI-kehitys antaa yrityksille kilpailuetua Business Intelligencen ja raportoinnin kehityksessä käyttöönotossa. Yritykset voivat sopeutua nopeasti muuttuviin markkinaolosuhteisiin ja tehdä päätöksiä reaaliaikaisten oivallusten perusteella pysyen kilpailijoidensa edellä. Tähän asiaan löytyy Loihteelta yrityksellenne kiinnostava GDA-palvelu (Loihteen generatiivinen data agentti), joka mahdollistaa datan hallinnan suomen kielellä omassa tietovarastossasi.
Yhteenveto
Yhteenvetona voidaan todeta, että GenAI ei ole vain koneiden kehittämistä tai tehtävien automatisointia. Kyse on syvällisestä muutoksesta siinä, miten olemme vuorovaikutuksessa teknologian kanssa, miten teollisuudenalat toimivat ja miten navigoimme jokapäiväisessä elämässämme. Se on ammatillisen ja liiketoiminnan kehittämisen moottori, joka vaikuttaa jo nyt tapaamme työskennellä ja elää. Jokaisen yrityksen tulisi pohtia riittääkö oma osaaminen kattamaan kaiken tämän vai tarvitsenko kumppania auttamaan liiketoiminnan tavoitteiden ja tekoälyn tuomien mahdollisuuksien yhteensovittamisessa?
Miten Loihde liittyy kuvaan?
Tässä kohtaa Loihde astuu kuvaan tärkeänä kumppanina, joka kykenee palvelemaan asiakkaitaan konsultoinnista aina käytännön IT-infrastruktuuriratkaisuihin. Kaikilla tässä artikkelissa mainituilla osa-alueilla – olipa kyse datan varastoinnista, data-arkkitehtuurista tai raportoinnista – Loihde tarjoaa asiantuntemusta, joka auttaa yrityksiä hyödyntämään tekoälyä ja koneoppimista parhaalla mahdollisella tavalla. Yhdistämällä teknologista osaamista ja liiketoiminnan ymmärrystä, Loihde luo kestäviä ratkaisuja, jotka auttavat yrityksiä saavuttamaan ja ylittämään tavoitteensa tietojohtoisessa maailmassa.
Loihde tukee asiakkaitaan ymmärtämällä heidän ainutlaatuisia haasteitaan ja tavoitteitaan, tarjoten mukautettuja ratkaisuja, jotka ovat linjassa yrityksen strategisten päämäärien kanssa. Olipa kyseessä datan kerääminen, analysointi tai sen turvallisuus, Loihde tuo pöytään alan parhaat käytännöt ja uusimmat innovaatiot. Loihde yhdistää asiantuntijuuden ja teknologian varmistaakseen, että asiakkaiden data ei ole pelkästään turvallista ja hyvin hallittua, vaan että se myös työskentelee heidän hyväkseen, paljastaen piilotettuja oivalluksia ja luoden uusia liiketoimintamahdollisuuksia.
Blogin kirjoittaja
