Heti aluksi on mainittava, että tämä blogi on kohdistettu pääasiassa henkilöille, joilla on liittymäpintaa Business Intelligence ratkaisuihin ja nyt niiden parantaminen tekoälyn avulla on alkanut kiinnostaa.
Tekoälyyn liittyvissä esityksissä käytetään usein seuravaanlaista esitystapaa, kun halutaan kuvata mihin tekoäly asemoituu datan hyödyntämisessä.
Kuvan alkupää lähtee perusraportoinnista (mitä tapahtui) ja etenee kohti edistyneempää analytiikkaa (ennustamista) – samalla kun vaikeusaste ja ratkaisun arvo kasvaa. Loppupäässä on luonnollisesti kyse nykytermein tekoälystä tai AI:sta.
Pitäisikö kuvaa tulkita niin, että tekoäly on kehittyneempää Business Intelligenceä?
Yllättävän usein olen törmännyt eri yrityksissä ajatteluun, jossa tekoälyn kehittäminen on sidottu Business Intelligence järjestelmien kehittämiseen. Ajatuksena se, että kun kerätään dataa ja tehdään raportteja, niin sen jälkeen ollaan kypsiä hyödyntämään koneoppimista (tekoälyä) samassa aihepiirissä.
Eli tekoälyprojektien aloittamista saatetaan (turhaan) viivytellä, jos “perusraportointi ei ole kunnossa”.
Kynttilöistä ei kehittynyt hehkulamppuja
Jos katsotaan reaalimaailman tekoälysovelluksia, niin vain melko harvassa niistä on havaittavissa em. kehityskulku raportoinnista tekoälyyn. Seuraavissa tapauksissa ko. esitystapa ei oikein edes toimi. Eikä varmaan ole tarkoituskaan.
- Kuvantunnistus ja konenäkö
- Tekstianalytiikka ja luonnollisen kielen tunnistus
- Ennakoiva huolto reaaliaikaisella IoT datalla
- Anomalioiden löytäminen Big Datasta
- Musiikin tai kuvien tuottaminen tekoälyn avulla
Eli tekoälyratkaisuja syntyy paljon alueille, joissa perinteisellä Business Intelligencellä ei ole roolia.
Toisaalta, tekoälyratkaisuja voidaan usein kehittää ilman taustalla olevaa BI ratkaisua vaikka se toisikin lisäarvoa tai asioiden välillä näyttäisi olevan luonnollinen jatkumo.
Otetaan esimerkki asiakasanalytiikasta, vaikka asiakaspoistuma. Jos BI:n ja AI:n sitoo toisiinsa, niin on luonnollista rakentaa ensiksi BI-järjestelmä, jossa asiakastiedot ovat tietovarastossa, josta tehdään nippu raportointia, esim. “kuinka monta % asiakkaista poistuu vuosittain”. Ja kun tämä on valmiina, niin hyödynnetään tekoälyä ennustamaan, että ketkä ovat seuraavat kytkimen nostajat.
Näin voi toimia, mutta käytännön elämässä on toimittu myös käänteisesti.
Kuvassa on esitetty erään oikean tekoälyprojektin vaiheet. Siinä aloitettiin keräämällä asiakastietoja monista eri lähteistä, vain ennustamista varten. Kun myöhemmin ennustemallit huomattiin toimiviksi (olivat jo tuotannossa), niin ko. tietoja alettiin tuoda BI-järjestelmään.
Kuulin joskus hauskan vertauksen, jossa todettiin ettei kynttilöistä kehittynyt hehkulamppuja. Siinä oli kyse disruptiivista keksinnöistä, hehkulamppu ei ollut vain parempi kynttilä. Mielestäni sama analogia toimii myös aika hyvin BI:n ja AI:n välillä.
Eri tarkoitus, eri kehityspolut
Business Intelligence -ratkaisut ovat nyt ja jatkossa kivijalka yritysten raportoinnille ja analytiikalle, jota ilman ei tule toimeen. Omenakauppiaan tulee tietää monta omenaa meni kaupaksi eilen, viime viikolla ja joulumyynnissä.
Tekoälyratkaisut eivät auta omenakauppiasta vain ennustamaan omenoiden menekkiä, vaan myös tulkkaamaan kiinalaisten turistien omenatiedustelut ja automatisoimaan kirjanpidon.
BI ja AI ratkaisuilla on yleensä eri tavoitteet, mutta myös itse projektit saattavat erota kuin yö ja päivä toisistaan. Näistä syistä en sitoisi niiden kehittämissuunnitelmia liian tiukasti toisistaan riippuvaiseksi.
