Avainjärjestelmät ja tekoälyn mahdollisuudet

Kaikki järjestelmät eivät ole samanarvoisia. Jokaisella organisaatiolla on muutama järjestelmä, joiden varaan koko toiminta rakentuu. Kutsumme näitä avainjärjestelmiksi. Kun avainjärjestelmää uudistetaan tai vaihdetaan, tekoälyn huomioiminen ei ole enää valinnainen lisä vaan välttämättömyys. Päätökset, jotka tehdään nyt, määrittävät sen, miten hyvin organisaatio pystyy hyödyntämään tekoälyä ydintoiminnassaan seuraavien vuosien aikana.

Tässä artikkelissa käymme ensin läpi, mikä tekee järjestelmästä avainjärjestelmän ja annamme toimialakohtaisia esimerkkejä. Sen jälkeen syvennymme siihen, miten tekoäly pitäisi huomioida avainjärjestelmän valinnassa ja uudistamisessa.

Tämän artikkelin tarjoaa Triari osana Kokonaisketterä-toimintamallia. Kiinnostuitko aiheesta? Sovi sinulle sopiva keskusteluaika Triarin kanssa.

Mikä on avainjärjestelmä?

Avainjärjestelmä on organisaation toiminnalle niin keskeinen järjestelmä, että sen puuttuminen tai vakava häiriö pysäyttää ydintoiminnan. Se ei ole mikä tahansa sovellus, joka sattuu olemaan käytössä. Avainjärjestelmän tunnistaa seuraavista piirteistä.

1. Se on suoraan kiinni ydintoiminnassa

Avainjärjestelmä ei ole tukitoiminto vaan osa sitä tekemistä, jolla organisaatio tuottaa arvoa. Sairaala hoitaa potilaita potilastietojärjestelmän avulla. Verkkokauppa myy tuotteitaan verkkokauppa-alustan kautta. Jos ydintoiminta pysähtyy ilman järjestelmää, kyseessä on avainjärjestelmä.

2. Sen kautta kulkee merkittävä osa toiminnan volyymista

Avainjärjestelmässä liikkuu iso osa organisaation suoritteista, tapahtumista tai kassavirrasta. Verkkokaupan myynti, tehtaan tilaukset, pankin maksutapahtumat. Mitä suurempi osuus toiminnan volyymista kulkee järjestelmän läpi, sitä vahvemmin se on avainjärjestelmä.

3. Ihmiset ja järjestelmä ovat kietoutuneet yhteen

Avainjärjestelmää käyttää merkittävä osa henkilöstöstä päivittäin, ja sen ympärille on muodostunut vakiintuneita toimintatapoja. Järjestelmää ja ihmisten työtä on vaikea erottaa toisistaan. Tämä tekee muutoksista vaikeita mutta myös onnistumisista vaikuttavia.

4. Se kaataa arjen kaatuessaan

Kun avainjärjestelmä ei toimi, seuraukset tuntuvat minuuteissa. Potilastyö hidastuu, tilauksia ei voida käsitellä, tuotanto seisahtuu. Avainjärjestelmän kohdalla varajärjestelyjä tarvitaan heti, ei huomenna.

5. Se on organisaation tietovirtojen solmukohta

Avainjärjestelmä vastaanottaa tietoa muilta järjestelmiltä, jalostaa sitä ja välittää eteenpäin. Se on solmukohta, jonka kautta kulkee organisaation keskeinen tieto. Tämä tekee siitä vaikean korvata ja kriittisen tiedon eheyden kannalta.

6. Se sisältää organisaation toimintalogiikan

Avainjärjestelmä ei ole pelkkä tekninen ratkaisu vaan organisaation toimintamallin ilmentymä. Se sisältää prosessisääntöjä, rooleja ja työnkulkuja, jotka heijastavat sitä, miten organisaatio on päättänyt toimia. Tämän vuoksi avainjärjestelmän vaihtaminen on aina myös toimintatapojen muutos.

Avainjärjestelmiä on tyypillisesti vain muutama, ehkä kahdesta viiteen. Jos listallesi kertyy

kymmeniä järjestelmiä, kaikki eivät voi olla avainasemassa. Silloin on aika priorisoida uudelleen.

Esimerkkejä eri toimialoilta

Sosiaali- ja terveysala: potilastietojärjestelmä

Hoitajan ja lääkärin päivittäinen työväline, joka kulkee mukana jokaisessa potilaskohtaamisessa. Potilastiedot, lähetteet, laboratoriotulokset ja lääkemääräykset elävät kaikki täällä. Kun järjestelmä kaatuu, vastaanottoja joudutaan perumaan ja hoitopäätöksiä tekemään vajain tiedoin. Järjestelmä myös yhdistää eri ammattiryhmien työn: lääkäri, hoitaja, laboratorio ja fysioterapeutti katsovat samaa potilasta saman järjestelmän kautta.

Valmistava teollisuus: ERP-järjestelmä

Tehtaan selkäranka, joka hallitsee tilauksia, materiaalihankintoja, tuotannonsuunnittelua ja toimituksia. ERP kytkee yhteen myynnin, tuotannon, hankinnan ja logistiikan niin, että tieto kulkee tilauksesta toimitukseen. Kun ERP ei toimi, tehdas ei tiedä mitä pitäisi valmistaa, millä materiaaleilla ja mihin aikatauluun.

Verkkokauppa: verkkokauppa-alusta

Paikka, jossa asiakaskohtaaminen ja myynti tapahtuvat. Tuotevalikoima, hinnoittelu, kampanjat ja tilausten käsittely pyörivät kaikki alustan kautta. Tunnin katkos näkyy suoraan myyntiluvuissa ja asiakaskokemuksessa.

Asiantuntijapalvelut: CRM-järjestelmä

Asiakassuhteiden muisti. Tieto asiakashistoriasta, käynnissä olevista projekteista ja yhteyshenkilöistä. Ilman CRM:ää organisaatio menettää yhteisen näkymän asiakkuuksiinsa ja myyjä ei tiedä, mitä kollega on asiakkaalle luvannut.

Logistiikka: kuljetustenhallintajärjestelmä (TMS)

Ohjaa koko operaatiota: optimoi reittejä, seuraa kuljetuksia reaaliaikaisesti ja hallitsee aikatauluja. Kun TMS ei toimi, kuormat eivät lähde oikeaan aikaan oikeaan paikkaan.

Koulutus: oppimisympäristö (LMS)

Tila, jossa opetus tapahtuu. Kurssisisällöt, tehtävät, palautteet ja arvioinnit kulkevat oppimisympäristön kautta. Opiskelijat ja opettajat ovat järjestelmässä päivittäin.

Rahoitusala: pankkijärjestelmä (core banking)

Perusta, jonka päällä kaikki pankkipalvelut toimivat. Tilit, maksut, lainat ja korot pyörivät tämän kautta. Käsittelee ihmisten rahaa, joten toimintahäiriöiden toleranssi on käytännössä nolla.

Tekoäly ja avainjärjestelmän valinta

Avainjärjestelmän uudistaminen on päätös, jonka kanssa eletään vuosia. Tekoälyn kehitys on juuri nyt niin nopeaa, että järjestelmävalinnassa tehdyt ratkaisut määrittävät pitkälti sen, miten hyvin organisaatio pystyy hyödyntämään tekoälyä ydintoiminnassaan tulevina vuosina.

Ongelma on tuttu: jos valitset järjestelmän, joka on tekoälyn näkökulmasta umpinainen, olet lukinnut organisaatiosi tilanteeseen, jossa tekoälyhyödyt jäävät irrallisiksi kokeiluiksi ydintoiminnan ulkopuolella. Jos taas osaat arvioida tekoälynäkökulman oikein, saat kilpailuedun, joka kertautuu vuosien varrella.

CIO:n kannattaa arvioida jokaista avainjärjestelmävaihtoehtoa vähintään seuraavista viidestä näkökulmasta.

1. Järjestelmän omat tekoälytoiminnallisuudet

Kaikki suuret järjestelmätoimittajat rakentavat tekoälyä tuotteisiinsa kovaa vauhtia. SAP tuo ennakoivaa analytiikkaa, Salesforce automatisoi myyntiprosesseja, Epic ehdottaa diagnooseja. Valintavaiheessa kannattaa arvioida kolmea asiaa: mitä tekoälytoiminnallisuuksia järjestelmässä on jo nyt, mitä toimittajan tiekartalla on seuraavien vuosien aikana ja miten nämä toiminnallisuudet istuvat organisaation omiin tarpeisiin.

Oleellista on myös ymmärtää, ovatko tekoälyominaisuudet osa peruslisenssiä vai edellyttävätkö ne erillisiä investointeja. Parhaimmillaan toimittajan sisäänrakennettu tekoäly tuo hyötyä ilman erillistä kehitysprojektia. Kannattaa kuitenkin olla kriittinen sen suhteen, kuinka hyvin yleiset ratkaisut vastaavat juuri oman organisaation tarpeisiin.

Käytännön esimerkki. Hyvinvointialue valitsee uutta potilastietojärjestelmää. Toimittaja A tarjoaa tekoälypohjaista lääkeinteraktioiden tarkistusta osana perusjärjestelmää. Toimittaja B:llä vastaava ominaisuus on erillinen lisämoduuli, joka edellyttää omaa käyttöönottoprojektiaan. Molemmissa on tekoälyä, mutta hyödyntämisen kynnys on hyvin erilainen.

2. Avoimuus ulkoiselle tekoälylle

Yksikään järjestelmätoimittaja ei pysty tarjoamaan kaikkea. Siksi on ratkaisevaa, miten hyvin järjestelmä avautuu ulkoisille tekoälyratkaisuille. Käytännössä tämä tarkoittaa hyviä rajapintoja, joiden kautta organisaation omia tai kolmannen osapuolen tekoälymalleja voi kytkeä avainjärjestelmän dataan ja prosesseihin.

Tämä on ehkä tärkein yksittäinen tekninen valintakriteeri, koska se määrittää liikkumavaran tulevaisuudessa. Järjestelmä, joka on suljettu ulkoiselta tekoälyltä, lukitsee organisaation yhden toimittajan tiekarttaan. Avoin järjestelmä antaa vapauden kokeilla, vaihtaa ja kehittää omia ratkaisuja sitä mukaa kun tekoälykenttä kehittyy.

Valintavaiheessa kannattaa konkreettisesti testata, miten helposti järjestelmästä saa dataa ulos ja prosesseja käyntiin rajapintojen kautta. Sana "avoin rajapinta" myyntiesityksessä ei riitä. Pitää nähdä miten se oikeasti toimii.

Käytännön esimerkki. Logistiikkayritys haluaa rakentaa oman tekoälymallin, joka ennustaa toimitusviiveitä sääolosuhteiden ja liikennetietojen perusteella. Jos kuljetustenhallintajärjestelmä tarjoaa hyvät rajapinnat, malli voidaan kytkeä suoraan osaksi reititystä. Jos rajapinnat puuttuvat, sama tieto pitää kaivaa raporteista käsin ja ennuste jää irralliseksi.

3. Datan laatu ja hyödynnettävyys

Avainjärjestelmä on organisaation rikkain tietolähde. Potilastiedot, tilaushistoria, asiakaskontaktit, tuotantodata. Tekoälyn hyöty on suoraan verrannollinen tämän datan laatuun ja saatavuuteen.

Valintavaiheessa pitää arvioida, miten järjestelmä rakentaa ja ylläpitää dataa. Tukeeko se yhtenäisiä luokitteluja ja rakenteita? Onko vapaamuotoinen teksti, kuten hoitokertomukset tai asiakasmuistiinpanot, helposti tekoälyn käytettävissä? Onko historiadataa mahdollista siirtää mukana niin, että tekoälymalleja voi kouluttaa kattavalla aineistolla?

Huono datarakenne uudessa järjestelmässä tarkoittaa, että tekoälyhyödyt jäävät vuosiksi haaveeksi. Tämä on yksi niistä asioista, joita on erittäin vaikea korjata jälkikäteen.

Käytännön esimerkki. Teollinen valmistaja ottaa käyttöön uuden ERP-järjestelmän. Vanha järjestelmä sisältää kymmenen vuoden tilaus- ja tuotantohistorian, mutta tieto on tallennettu epäyhtenäisesti: samaa asiakasta on kirjattu kolmella eri nimellä, tuotekoodeja on vaihdettu ja mittayksiköt vaihtelevat. Jos uusi järjestelmä ei tue datan puhdistamista ja yhtenäistämistä siirtovaiheessa, tekoälypohjainen kysynnän ennustaminen lähtee liikkeelle käytännössä tyhjästä.

4. Käyttökokemuksen muutos

Tekoäly muuttaa perustavanlaatuisesti tapaa, jolla ihmiset käyttävät avainjärjestelmää. Perinteisesti käyttäjä navigoi valikoissa ja täyttää lomakkeita. Tekoälyn avulla käyttäjä voi keskustella järjestelmän kanssa luonnollisella kielellä, saada ennakoivia ehdotuksia tai antaa tekoälyn hoitaa rutiinivaiheet kokonaan.

Avainjärjestelmissä tämä on erityisen merkittävää, koska käyttäjiä on paljon ja pienikin parannus kertautuu sadoissa tai tuhansissa työpäivissä. Valintavaiheessa kannattaa arvioida, miten järjestelmä tukee tekoälyavusteista käyttöliittymää. Pystyykö käyttäjä hakemaan tietoa kysymällä valikkojen selaamisen sijaan? Ehdottaako järjestelmä seuraavaa toimenpidettä aiemman käyttäytymisen perusteella?

Kannattaa myös miettiä, miten tämä muutos vaikuttaa käyttöönoton onnistumiseen, kun satoja tai tuhansia ihmisiä pitäisi saada toimimaan uudella tavalla. Tekoälyavusteinen käyttöliittymä voi itse asiassa helpottaa käyttöönottoa, koska järjestelmä opastaa käyttäjää sen sijaan, että käyttäjän pitäisi opetella monimutkaista valikkorakennetta.

Käytännön esimerkki. Asiantuntijaorganisaatio ottaa käyttöön uuden CRM-järjestelmän. Vanhassa järjestelmässä myyjä kirjasi asiakastapaamisen muistiinpanot manuaalisesti neljään eri kenttään. Uudessa järjestelmässä myyjä kertoo vapaasti tapaamisen keskeiset asiat, ja tekoäly jäsentää tiedon oikeisiin kenttiin, ehdottaa seuraavia toimenpiteitä ja merkitsee tarjoukseen liittyvät asiat automaattisesti myyntiputkeen. Kynnys kirjata tietoa laskee merkittävästi.

5. Tietoturva, yksityisyys ja hallinta

Avainjärjestelmässä on organisaation kriittisintä dataa. Potilastietoja, taloustietoja, asiakastietoja. Kun tekoäly pääsee käsiksi tähän dataan, tietoturvan, tietosuojan ja hallinnan vaatimukset nousevat aivan eri tasolle kuin perus toimistotyökalujen yhteydessä.

Valintavaiheessa pitää selvittää konkreettisesti: missä tekoälymallit prosessoivat dataa? Lähteekö data Suomesta tai EU:sta? Miten käyttöoikeudet ja roolit toimivat, kun tekoäly tekee hakuja ja ehdotuksia käyttäjän puolesta? Miten tekoälyn tekemät päätökset ja ehdotukset voidaan jäljittää ja auditoida?

Erityisesti säännellyillä toimialoilla nämä kysymykset voivat olla järjestelmävalinnan kovimpia karsintakriteerejä. EU:n tekoälyasetus tuo tähän omat vaatimuksensa, jotka koskevat erityisesti korkean riskin sovelluksia. Potilastietojärjestelmä, jossa tekoäly ehdottaa diagnooseja, on tästä hyvä esimerkki.

Käytännön esimerkki. Pankki uudistaa ydinjärjestelmäänsä. Toimittaja tarjoaa tekoälypohjaista rahanpesun tunnistusta, joka analysoi maksutapahtumia reaaliaikaisesti. Pankki selvittää, että malli prosessoi dataa Yhdysvalloissa sijaitsevassa pilvipalvelussa. Tämä ei sovi yhteen sääntelyvaatimusten kanssa. Toinen toimittaja tarjoaa vastaavan ominaisuuden EU-pohjaisella infrastruktuurilla ja läpinäkyvällä auditoinnilla. Ominaisuus on teknisesti samankaltainen, mutta vain jälkimmäinen läpäisee vaatimukset.

Yhteenveto: viisi kysymystä AI:n huomioimiseksi avainjärjestelmämuutoksessa 

Kun arvioit avainjärjestelmävaihtoehtoja, käy läpi nämä kysymykset:

1. Mitä tekoälyä järjestelmässä on jo valmiina ja mitä toimittajan tiekartalla on tulossa? Onko se osa peruslisenssiä?

2. Miten avoimesti järjestelmä päästää ulkoisen tekoälyn käsiksi dataansa ja prosesseihinsa? Onko tämä testattu käytännössä?

3. Miten järjestelmä varmistaa datan laadun ja yhtenäisyyden niin, että tekoäly pystyy hyödyntämään sitä tehokkaasti?

4. Miten tekoäly muuttaa käyttökokemusta ja miten tämä vaikuttaa käyttöönoton onnistumiseen?

5. Miten tietoturva, tietosuoja ja auditointi on toteutettu tekoälytoiminnallisuuksien osalta?

Nämä eivät ole teknisiä yksityiskohtia, jotka voi jättää asiantuntijoiden selvitettäväksi myöhemmin. Ne ovat strategisia valintoja, jotka määrittävät organisaation tekoälykyvykkyyden vuosiksi eteenpäin.

Avainjärjestelmän uudistaminen on harvinainen tilaisuus. Se ei tule eteen joka päivä. Tee tekoälystä osa valintakriteerejä nyt, niin et joudu paikkaaman puutteita jälkikäteen.