Avustavan tekoälyn hyödyt pilvipohjaisten liiketoimintajärjestelmien datan hyödyntämisessä

Abstract

Tekoäly on viime vuosien yksi merkittävimmistä trendeistä, ja samalla se on kasvattanut merkitystään yrityksissä. Tekoäly on tullut osaksi myös yritysten liiketoimintajärjestelmiä, kuten toiminnanohjausjärjestelmiä ja asiakkuudenhallintajärjestelmiä. Tämän ovat mahdollistaneet pilvipohjaisten liiketoimintajärjestelmien yleistyminen ja tekoälyn merkittävä kehitys generatiivisen tekoälyn myötä. Liiketoimintajärjestelmien tekoälyssä erityisesti tekoälyn avustava rooli on tärkeässä osassa, ja siksi tutkimuksessa keskitytään avustavaan tekoälyyn. Avustavalla tekoälyllä tutkimuksessa viitataan englanninkielisiin käsitteisiin Augmented Intelligence ja Human-AI collaboration. Avustavassa tekoälyssä liiketoimintajärjestelmissä on tärkeänä osana generatiivinen tekoäly. Tutkimus on rajattu koskemaan vain pilvipohjaisia liiketoimintajärjestelmiä. Liiketoimintajärjestelmien osalta tutkimus rajautuu toiminnanohjausjärjestelmiin ja asiakkuudenhallintajärjestelmiin. Tutkimuksessa on tavoitteena selvittää, miten avustavaa tekoälyä voidaan hyödyntää liiketoimintajärjestelmien datan hyödyntämisessä. Tutkimukselle asetettiin kolme alatutkimuskysymystä tutkimuksen tavoitteen saavuttamiseksi. Tutkimuksessa pyrittiin selvittämään minkälaisia odotuksia ja riskejä organisaatioilla on avustavan tekoälyn hyödyntämiseen liiketoimintajärjestelmien datan hyödyntämisessä ja analysoimisessa. Lisäksi tutkimuksessa pyrittiin selvittämään minkälaista arvoa avustava tekoäly tuo organisaatioille liiketoimintajärjestelmien datan hyödyntämiseen. Näiden lisäksi tutkimuksessa pyrittiin selvittämään, miten organisaatioiden odotukset vertautuvat nykyisiin avustavan tekoälyn teknologisiin rajoitteisiin liiketoimintajärjestelmissä. Tutkimus toteutettiin laadullisena tapaustutkimuksena, joka muodostui puolistrukturoiduista haastatteluista. Haastattelut tehtiin tutkimuksen case-organisaation asiakasorganisaatioille. Tutkimusaineisto muodostui kahdeksasta haastattelusta. Tutkimuksen tutkimusympäristönä oli Microsoft Dynamics 365 liiketoimintajärjestelmät ja niiden avustava tekoäly Microsoft Dynamics 365 Copilot. Tutkimuksessa muodostettiin viitekehys tutkimuksen tavoitteiden selvittämiseksi. Viitekehyksessä hyödynnettiin Expectation-Confirmation teoriaa, johon yhdistettiin teknologian affordanssit. Tutkimuksen viitekehys muodostui tunnistetusta suorituskyvystä, odotuksista ja tunnistetuista riskeistä, joita vertailemalla toteutettiin uskomusten vahvistaminen ja tyytyväisyyden arviointi. Tutkimuksen tuloksena havaittiin, että odotukset ja tunnistettu suorituskyky olivat linjassa toistensa kanssa. Avustavan tekoälyn nähtiin tuovan organisaatioille arvoa tarjoamalla organisaatioiden odotuksia vastaavia käyttökohteita. Aineistosta nousseet riskit ja riskienhallintakeinot nähtiin olevan tärkeä huomioida avustavan tekoälyn hyödyntämisessä liiketoimintajärjestelmien datan hyödyntämiseen. Tutkimuksessa tunnistettiin, että avustavaa tekoälyä voidaan hyödyntää liiketoimintajärjestelmien datan hyödyntämisessä analytiikkaan, tiedon muokkaamiseen, personoitujen suosituksien ja kokemuksien luomiseen, ennustamiseen, optimointiin, oivalluksien luomiseen ja riskientunnistukseen sekä chatboteissa ja virtuaaliassistenteissa. Lisäksi havaittiin, että avustavaa tekoälyä voidaan hyödyntää ihmisen työn ja liiketoimintajärjestelmien käytön helpottamiseen.