Teknologia kehittyy nopeasti, mutta sen todellinen arvo syntyy vasta, kun se ratkaisee aitoja ongelmia ihmisten arjessa. Visma Aquilan Chief Technology Officer Henri Lehtonen kertoo, miten tekoäly voi tukea julkisen sektorin organisaatioiden kasvua kohti tehokkaampaa ja inhimillisempää hyvinvointiyhteiskuntaa.
Suomalainen julkinen sektori on murroksessa. Kustannuspaineet kasvavat, työvoima vähenee ikääntymisen myötä ja samaan aikaan julkisen sektorin tulisi pystyä täyttämään hyvinvointiyhteiskunnan velvollisuus ja tarjota suomalaisille arjessa laadukkaita palveluita. Kun nämä realiteetit ottaa huomioon, teknologialla ja erityisesti tekoälyllä on merkittävä rooli tulevaisuuden ratkaisuissa.
Automaatiosta ja tekoälystä on puhuttu jo pitkään, joten miksi juuri nyt on oikea hetki lähteä hakemaan kasvua teknologian avulla? Siksi, että viime vuosina generatiivisessa tekoälyssä tehdyt harppaukset tuovat merkittävästi uusia mahdollisuuksia. Myös ominaisuuksien hyödyntäminen on paljon helpompaa kuin aiemmin, ja kustannushyöty-balanssi alkaa olla todella mielenkiintoinen.
Tekoäly ei ole ratkaisu kaikkeen, mutta oikein käytettynä se voi olla merkittävä kumppani rakentamassa kestävämpää, inhimillisempää ja tehokkaampaa hyvinvointiyhteiskuntaa. Julkisen sektorin arjessa on mielestäni tärkeää muistaa yksi keskeinen ajatus: ihmiset keskittyvät niihin tehtäviin, joissa heitä oikeasti tarvitaan, ja tekoäly auttaa taustalla vapauttamaan aikaa näihin asioihin.
Esimerkiksi sosiaali- ja terveysalalla tämä tarkoittaa sitä, että hoitohenkilöstö voi keskittyä mahdollisimman paljon asiakkaan ja potilaan hoitamiseen ja mahdollisimman vähän hallinnolliseen työhön. Olipa kyse työajan kirjaamisesta, työvuorosuunnittelusta tai dokumentoinnista – mitä enemmän pystymme automatisoimaan näitä tehtäviä, sitä parempi.
Generatiivinen tekoäly soveltuu parhaiten juuri kirjallisiin ja rutiininomaisiin tehtäviin, joissa ei tarvita ihmisten välistä kanssakäymistä eikä fyysisessä maailmassa toimimista. Kun pääsemme vähitellen ulkoistamaan näitä tehtäviä tekoälylle, uskon, että se on parempi sekä ihmisille, jotka työtä tekevät, että niille, jotka tarvitsevat palvelua.
Nostan esimerkin, joka ei varmastikaan ole kenenkään mielitehtävä. En tunne yhtään ihmistä, joka varsinaisesti pitäisi matka- ja kululaskujen käsittelystä ja tarkastamisesta. Se on organisaatiolle työtä, joka ei tuota lisäarvoa, mutta pitää tehdä, ja prosessi vaatii manuaalisia toimenpiteitä. Tavoitteena kuitenkin tulisi olla, että se toimisi mahdollisimman automaattisesti eikä vaatisi ihmistyötä, jolloin aikaa vapautuisi muuhun.
Meillä on jo tuotantokäytössä M2:n tekoälypohjainen tarkastusautomaatio matkalaskuille. Aiemmin tarkastaja on joutunut manuaalisesti käymään läpi kululaskun vapaan tekstikentän ja arvioimaan, onko kulu matkustussääntöjen mukainen. Nyt olemme vieneet matkustussäännöt tekoälylle, joka tarkistaa merkinnät automaattisesti ja palauttaa laskun tarvittaessa. Tämä pienentää merkittävästi ylimääräisten tarkastusten määrää.
Vaikka vastaavan toiminnallisuuden olisi voinut tehdä jo aiemminkin, se olisi ollut huomattavasti haastavampaa. Nyt generatiivinen tekoäly osaa päätellä kontekstin perusteella, mikä sääntö koskee mitäkin tapausta, oli kyse sitten liiketoimintalounaasta tai kilometrikorvauksista. Monipuolista, geneeristä tarkastusmoottoria voi jatkossa hyödyntää myös muissa tilanteissa.
Vastaavaa teknologiaa voidaan soveltaa laajemmin: automaattiseen raportointiin, anomalioiden nostamiseen esiin datasta tai palkka-aineiston virheiden tunnistamiseen. Työvoiman suunnittelussa tekoäly voi auttaa ennustamaan kysyntää, optimoimaan työvuoroja ja saamaan oikean osaamisen oikeaan paikkaan oikeaan aikaan. Kaikki tämä vapauttaa aikaa sille työlle, jossa ihminen on korvaamaton.
Tekoälyn käytössä vastuullisuus on erityisen tärkeää meille järjestelmätoimittajana. Lähestyn tätä ESG-viitekehyksen kautta.
Ympäristövastuu (Environment): On totta, että tekoälyn kielimallit kuluttavat paljon energiaa, mutta niissä on myös merkittäviä eroja. Meillä järjestelmätoimittajana on vastuu valita toimija, joka ottaa ympäristövastuun vakavasti, sekä kuhunkin tarkoitukseen sopiva kielimalli, joka kuluttaa mahdollisimman vähän energiaa ongelman ratkaisemiseen. Jos tehtävä on yksinkertainen, emme tarvitse uusinta, tehokkainta ja monipuolisinta mallia, vaan voimme käyttää pienempää, edullisempaa ja vähemmän energiaa kuluttavaa vaihtoehtoa. Kun huomioimme käyttökontekstin, saamme myös ympäristönäkökulmasta järkevän ratkaisun.
Sosiaalinen vastuu (Social): Kun ottaa huomioon Suomen taloustilanteen, maantieteellisen rakenteen ja ikärakenteen muutokset, pidän vastuullisena jo sitä, että pyrimme hyödyntämään Solveonin modernia teknologiaa suomalaisen hyvinvointivaltion tarpeisiin. En tiedä, onko se edes mahdollista tulevaisuudessa ilman teknologiaa, mutta ainakin on vastuullista yrittää aktiivisesti edistää sen käyttöä julkisella sektorilla.
Meillä Visma Aquilalla on vastuu tarjota moderneja ratkaisuja asiakkaille, jotta Suomen kilpailukyky säilyy järkevällä ja kestävällä tasolla. Me teemme tämän työn Suomessa suomalaisille – jos emme tekisi, ulkomaiset toimijat tekisivät sen mahdollisesti hyvin erilaisella arvopohjalla.
Hyvä hallintotapa (Governance): Meidän velvollisuutemme on seurata lainsäädännön kehitystä, mutta emme saa vain mennä sen mukana. Meidän on oltava aktiivinen osapuoli varmistamassa, että pystymme hyödyntämään teknologiaa eettisesti ja tasa-arvoisesti.
Keinoja tähän on läpinäkyvyys: kerromme, mitä kielimalleja ja teknologiaa käytämme, teemme työtä yhdessä asiakkaidemme kanssa ja validoimme tuotoksia yhdessä. Meillä on myös ulkopuolisia auditointeja, kuten ISO 27001 -sertifikaatti tietoturvaan liittyen. Lisäksi Visma Group ottaa vastuullisuusasiat erittäin vakavasti, mikä tukee meitä tässä työssä.
Minua henkilökohtaisesti innostaa nimenomaan se, miten nopeasti teknologia kehittyy ja miten moneen eri käyttötarkoitukseen sitä voidaan oikeasti hyödyntää. Tällä hetkellä tekoälystä puhutaan paljon, se on mukana joissakin caseissa ja hyödynnämme sitä myös tuotekehityksessä, mutta teknologia on vielä niin tuore ja nuori, että se on vähän jäsentymätön. Haluan olla vaikuttamassa, tekemässä ja hyödyntämässä teknologiaa yhteiseksi hyväksi – ratkaisemaan asiakkaiden aitoja ongelmia.
Tekoälyratkaisumme syntyvät Suomessa suomalaisia tarpeita varten. Ymmärrämme paikallisen toimintaympäristön ja lainsäädännön. Toivon, että Visma Aquilan ja julkisen sektorin asiakkaidemme yhteinen matka tekoälyn parissa on kumppanuuteen perustuvaa yhdessä kehittämistä. Tunnistamme kipupisteet yhdessä sekä suunnittelemme yhdessä, mitä kannattaa lähteä ratkaisemaan ja mikä tuottaa eniten arvoa asiakkaille. Kumppanuus ei tarkoita sitä, että toinen sanelee ja toinen tekee, vaan se on vuorovaikutteista keskustelua, jossa mietimme yhdessä, mikä on kokonaisuuden kannalta paras ratkaisu. Tämä edellyttää meiltä läpinäkyvyyttä tekemiseen pitkällä aikajänteellä, jotta asiakkaamme pystyvät kalibroimaan omia tavoitteitaan suhteessa meidän suunnitelmiimme.
SaaS-ekosysteemin hyöty on juuri siinä, että kun rakennamme ratkaisun yhden asiakkaan kanssa, se hyödyttää myös muita. Meidän tehtävämme on olla aktiivinen osapuoli sekä kehittämässä että kertomassa, mitä meiltä on tulossa. Tämä on odotusten hallintaa ja mahdollistaa parhaat päätökset kaikille.
Jos organisaatio haluaa lähteä tekoälyn kasvupolulle, tarvitaan ennen kaikkea pioneerihenkeä ja rohkeutta uudistua. On lähdettävä liikkeelle, jotta ymmärtää paremmin, missä ja miten teknologia voi auttaa. Tärkeintä on lähteä yhdessä miettimään, miten asiat voidaan tehdä ja mitä se vaatii. Meiltä voi saada monenlaista tukea – paitsi tuotteen ja sen ominaisuudet, myös laaja-alaista suunnitteluosaamista.
Uskon vahvasti "show, don't tell" -ajatteluun. Ei tarvitse olla kaikkea etukäteen määritettynä kolmeksi vuodeksi eteenpäin, vaan voimme luoda rakenteita, jotka mahdollistavat ketterämmän toiminnan ja yhteiskehittämisen nopeammalla aikavälillä. On paljon pieniä asioita, joista pienellä työmäärällä voi tulla suuri hyöty.
Ei siis kannata yrittää ottaa kaikkea haltuun kerralla. Jos asiaa yrittää liian vaikeasti tai liian isosti, se ei välttämättä etene. Sen sijaan, kun löydämme pieniä kipupisteitä, niihin voi yhtäkkiä löytyä hyvin suoraviivaisia ratkaisuja.