Yritysten tekoälyn on opittava kokemuksesta
Yritysten tekoälyjärjestelmät keräävät dataa, mutta eivät välttämättä opi siitä, toisin kuin yrityksen kokeneet työntekijät. Uudet järjestelmät voivat muuttua vain, jos ne oppivat toimintansa seurauksista.
Yrityksissä yleistyvien tekoälyjärjestelmien yksi keskeinen haaste on kyvyttömyys oppia päivittäisestä toiminnasta. Vaikka tekoäly voi kerätä tietoa ja muistaa aiempia vuorovaikutuksia, tämä ei itsessään tarkoita, että se parantaisi päätöksentekoaan tai toimintaansa ajan myötä. Toisin kuin ihminen, joka kehittyy kokemustensa kautta, moni nykyinen tekoälyjärjestelmä säilyttää samat kyvyt, jotka sillä oli käyttöönottohetkellä.
Satya Nadella on korostanut eroa korvattavien yleismallien ja pysyvän, yrityksen sisäisen asiantuntemuksen välillä. Yritysten kokema tieto – asiakaspalautteet, onnistuneet ja epäonnistuneet myyntikampanjat, toimitusketjun ongelmat tai asiakaspalvelun ratkaisut – on arvokasta. Näiden konkreettisten tapahtumien ja niiden seurausten analysointi voi tehdä tulevaisuuden tekoälystä paremman. Pelkkä tiedon kerääminen ilman oppimisprosessia ei johda parannukseen, mikä tekee jatkuvasta oppimisesta keskeisen tavoitteen tekoälyn kehityksessä.
Kilpailuetu ei enää perustu pelkästään uusimpien tekoälymallien käyttöön, sillä kilpailijat voivat hankkia samoja työkaluja. Todellinen etu syntyy siitä, mitä yritys on oppinut omasta historiastaan: asiakkaistaan, tekemistään päätöksistä, kampanjoistaan ja korjausliikkeistään. Satya Nadellan ehdottama "yrityksen veteraanitesti" mittaa, säilyykö organisaation keräämä asiantuntemus, vaikka malli vaihdettaisiin. Tavoitteena tulisi olla oppimissilmukan rakentaminen, jossa inhimillinen ja tekoälypääoma kasvavat yhdessä.
Skaalan tulisi tehdä yrityksestä älykkäämpi, ei vain suurempi. Kun perinteinen ohjelmisto pystyy käsittelemään miljoonia tapahtumia kymmenien tuhansien sijaan, älykkään järjestelmän tulisi parantaa toimintaansa jokaisen uuden vuorovaikutuksen myötä. YouTube, Spotify ja Amazon ovat jo pitkään hyödyntäneet käyttäjien käyttäytymisvirtoja ja palautetta parantaakseen suosituksiaan. Yritysten tulisi vaatia samaa oppimiskykyä myös omilta tekoälyjärjestelmiltään, jotta ne kehittyvät yrityksen kokemuksen pohjalta.