Lyhyen tähtäimen riskit liittyvät oikeiden tavoitteiden määrittelyyn, osaavien tekijöiden löytämiseen ja datan laatuun. Hallitset niitä parhaiten noudattamalla yllä olevia neuvoja.
Tulevaisuutta ei kannata ainakaan pelätä. Tekoäly muuttaa maailmaa mutta ei yhdessä yössä. Keskitytään konkreettiseen tekemiseen pieni pala kerrallaan.
Suosittelemme käyttämään jonkin verran aikaa ja vaivaa perusasioiden ymmärtämiseen. Olennaista on tietää, mihin tekoäly sopii ja mihin ei. Algoritmien nimet tai hyperparametrit eivät ole tärkeitä.
Kiinnitä huomiota siihen, kuinka kumppanisi osaa kertoa tekoälystä. Jos et ymmärrä mitään, käänny seuraavan ehdokkaan puoleen. Kaikki tietävät, että kohta autot ajavat itsestään ja robotit hoitavat kaikkien työt,
Näihin kysymyksiin löydät vastauksia, kun tiedät, mikä on tekoälysovelluksen liiketoiminnallinen tavoite. Joskus tarvittava data on valmiina, useimmiten sitä pitää muokata oikeaan muotoon,
Tekoälyn käyttö muuttuu koko ajan helpommaksi, kun valmisohjelmat kehittyvät ja kansalaisdatatiede (citizen data science) etenee. Tässä piilee kuitenkin riskejä. Jonkun täytyy tietää,
Hyvä että dataa on, mutta ensin on mietittävä, mitä kautta se hyödyttäisi bisnestänne. Vasta sen jälkeen data muuttuu arvokkaaksi.
Tutustu tekoälyn perusasioihin. Oman liiketoimintasi tunnet jo hyvin. Yhdistämällä nämä kaksi voit löytää mahdollisuuksia, joissa datasta ja tekoälystä voisi olla hyötyä.
Useimmiten asiakkaan liiketoiminnan kannalta ei ole järkevää panostaa oman henkilökunnan tekoälyosaamiseen. Jonkinlainen yleissivistys tekoälystä on kuitenkin tarpeen jokaiselle. Fonzit voi auttaa sekä perusteiden koulutuksessa että vaativassa teknisessä osaamisessa.