Moniko meistä ennusti viisi vuotta sitten, että tekoäly muovaa ohjelmistokehitysprosessia kokonaan uusiksi tai että tekoälyratkaisut ovat arkipäivää lähes kaikessa asiantuntijatyössä? Uusia työkaluja tipahtaa markkinoille viikoittain ja ratkaisut vanhenevat ennätysvauhtia. Siksi monessa organisaatiossa pohditaan nyt, minkä junan kyytiin kannattaisi hypätä, ja miten varmistaa, että pysymme mukana myös huomenna.
Nopeasti muuttuvassa ympäristössä ennustamiseen perustuva johtaminen ei riitä. Kun toimintaympäristö muuttuu nopeammin kuin suunnitelmat, ratkaisevaa ei ole ennustamisen tarkkuus, vaan kyky reagoida muutokseen.
Kysymme usein väärän kysymyksen
Kun organisaatiot harkitsevat uusia teknologia- tai tekoälyratkaisuja, keskustelu ajautuu nopeasti yksityiskohtiin: Minkä alustan valitsemme? Mitä työkaluja otamme käyttöön? Miltä näyttää täydellinen käyttötapaus?
Kaikki näistä ovat perusteltuja kysymyksiä. Kuka haluaisi tuhlata aikaa ja rahaa ratkaisuun, joka ei lopulta vastaa asetettuihin liiketoimintatavoitteisiin? Samalla lähtökohta on kuitenkin usein väärä
Jos tavoitteena on tehdä “pitkälle tulevaisuuteen kestävä investointi”, tuloksena on usein hidas ja jähmeä päätöksenteko. Samalla teknologian päälle ladotaan epärealistisia odotuksia. Oletetaan, että kunhan tämä ratkaisu saadaan käyttöön niin se korjaa kaikki prosessin viat, tai tuottaa automaattisesti merkittävän tuottavuusloikan.
Todellisuudessa paras vaste investoiduille euroille syntyy harvoin yksittäisestä työkalusta. Se syntyy ympäristöstä, joka mahdollistaa nopeat kokeilut ja jatkuvan oppimisen. Siksi oikea kysymys ei ole, mikä ratkaisu valitaan, vaan millaiset valmiudet rakennamme valintojen ympärille.
Mitä jos nostamme oppimisen keskiöön
Sen hyväksyminen, että olemme huonoja ennakoimaan teknologian kehittymistä, on lopulta vapauttavaa. Tavoitteisiin päästäksemme meidän ei ole ratkaisevan tärkeää olla oikeassa tänään, vaan olennaisempaa on oppimisen nopeus.
Kun nostamme oppimisen nopeuden keskiöön, voimme tarkastella teknologiaprosessia uudessa valossa. Tuovatko vuosiksi eteenpäin piirretyt teknologia-roadmapit arvoa? Tarvitsemmeko projektin alussa pitkää palvelumuotoilurupeamaa, vai voisimmeko lomittaa muotoilun osaksi jatkuvaa tekemistä?
Todelliset opit eivät synny suunnittelupöydällä. Oppiminen alkaa tekemisestä. Syvimmät oivallukset syntyvät vasta silloin, kun ratkaisu tuodaan oikeaan käyttöön ja nähdään, miten se istuu ihmisten arkeen
Keskeinen kysymys onkin: mitä voimme tehdä oppiaksemme nopeammin, ja miten rakennamme tämän kyvykkyyden kestävästi organisaatiotasolla?
Kehittyminen on sarja kokeiluja
Tehokas oppimisprosessi ei ole yksi suuri hanke, vaan sarja kokeiluja. Osa ratkaisuista jää pysyviksi, osa korvataan paremmilla, ja osa päätyy romukoppaan. Jokainen kokeilu kuitenkin tekee näkyväksi ne esteet, jotka ovat todellista lisäarvoa tuottavien ratkaisujen tiellä.
Onko data riittävän korkealaatuista suunniteltuihin tehtäviin? Onko datan hallintamalli kunnossa, vai pääseekö järjestelmiin sinne kuulumatonta tietoa? Tukevatko nykyiset toimintamallit AI-natiiveja ratkaisuja, vai pitäisikö niitä täydentää tai järjestää uudelleen?
Kun organisaatiolla on kyky oppia systemaattiseti, kokeilut eivät mene hukkaan. Jokainen kierros kasvattaa osaamista, ja tarjoaa mahdollisuuden päivittää suuntaa.
Toimintamallit ja kulttuuri kehittyvät teknologiaa hitaammin. Avain onnistuneisiin investointeihin on sopiva yhdistelmä perustuksiin panostamista ja rohkeaa kokeilemista. Painotus riippuu siitä, kuinka nopeasti halutaan edetä ja kuinka paljon riskiä ollaan valmiita kantamaan.
Mitä tämä tarkoittaa arjessa?
Kohti fiksumpia ratkaisuja voidaan edetä pienin askelin:
- Rakenna ympäristö, jossa kokeilu on helppoa ja turvallista
- Hyväksy, että ensimmäinen versio ei ole täydellinen
- Panosta oppien kierrättämiseen, ei yksittäisiin pilotteihin
- Huolehdi datasta, vastuista ja luottamuksesta
Tekoälyn aikakausi ei palkitse parhaita ennustajia eikä täydellisiä valintoja. Kilpailuetu syntyy siitä, että rakennamme valmiudet oppia, mukautua ja omaksua uutta nopeammin kuin ympäristö muuttuu.
