Tekoäly vaatii yritykseltä ymmärrettävää mallia optimointiin
Tekoäly ei voi tehokkaasti optimoida yritystä ilman syvällistä ymmärrystä sen toiminnasta, prosesseista ja riippuvuuksista. Tarvitaan yrityksen sisäinen malli, joka ylittää pelkän kontekstin antamisen.
Tekoälyn kyky optimoida yritystoimintaa riippuu sen syvällisestä ymmärryksestä yrityksen rakenteesta ja toimintatavoista, kirjoittaa Fast Company. Pelkkä kontekstin tarjoaminen tekoälylle ei riitä, vaan tarvitaan kattava malli yrityksen dynamiikasta.
Tekoäly tarvitsee ymmärtääkseen, mitä yrityksessä halutaan optimoida. Vaikka suuret kielimallit ovat tietäviä yleisistä liiketoiminta-alueista, ne eivät tunne yrityksen omia asiakkaita, sisäisiä prosesseja, riskinsietokykyä tai muutosten vaikutuksia. Näiden keskinäisten riippuvuuksien ymmärtäminen vaatii enemmän kuin pelkkää muistia; se edellyttää muodollista datamallia, joka kuvaa identiteettejä, suhteita ja rajoitteita.
Yritykset pyrkivät ratkaisemaan tätä epäkohtaa antamalla tekoälylle enemmän kontekstitietoa, mutta tämä ei vastaa kysymykseen organisaation toimintatavoista. Ratkaisuna esitetään ontologian, eli yrityksen "substantiivien", "verbien" ja sääntöjen määrittelyä. Tämä rakentaa pohjan yrityksen sisäiselle mallille, joka toimii eräänlaisena digitaalisena kaksosena.
Ontologian jälkeen seuraava askel on "maailman malli", joka oppii yrityksen dynamiikkaa ja ennustaa tulevia tapahtumia. Tämä mahdollistaa syy-seuraussuhteiden ymmärtämisen, mikä on olennaista luotettavalle algoritmiselle päätöksenteolle. Yritykset voivat parantaa tätä mallia jatkuvasti syöttämällä siihen tietoa tehdyistä päätöksistä ja niiden seurauksista, jolloin yritys alkaa omistaa oman oppimisensa.
Lopputavoitteena on siirtyä kohti "ymmärrettävää yritystä" ennen kuin siitä voi tulla aidosti optimoitava. Yritysten digitalisoinnin seuraava vaihe on mallintaa niitä niin, että tekoäly voi ymmärtää toimintansa merkityksen, rakentaen omistamiensa representaatioiden varaan, jotka ovat arvokkaampia kuin itse tekoälymalli.