Kohti tehokkaampaa tiedonhakua
Teknisen dokumentaation etsiminen työpaikoilla on usein hidasta ja työlästä. Teollisessa ympäristössä dokumentaatiota on monenlaista, ja niiden hallintaan käytetään työkaluja kuten M-Files, joissa tiedostoja voidaan luoda, tallentaa ja kategorisoida metatietojen avulla. Metatiedot eivät kuitenkaan aina kerro koko totuutta: käyttäjän on silti avattava tiedosto nähdäkseen sen varsinaisen sisällön. Kun tiimit tuottavat suuria määriä uutta materiaalia päivittäin ja läpikäytäviä tiedostoja on satoja, oikean tiedon löytäminen muuttuu hitaaksi ja työlääksi.
Generatiivinen tekoäly tarjoaa tähän ratkaisun. Sen avulla voidaan kehittää automaattisia työkaluja, jotka tulkitsevat, tiivistävät ja arvioivat dokumenttien sisältöä ilman, että käyttäjän tarvitsee avata jokaista tiedostoa erikseen. Tämä nopeuttaa olennaisen tiedon löytymistä ja helpottaa niin uusien kuin kokeneidenkin asiantuntijoiden työtä.
Kehotteiden laatu ratkaisee lopputuloksen
Kun kehitetään tekoälyyn perustuvia dokumenttianalyysin sovelluksia, ohjeistuksen eli ns. promptien laatu on keskeisessä roolissa. Hyvin määritellyt ohjeet auttavat tekoälyä keskittymään olennaisiin tietoihin ja vähentävät hallusinaatioita tai virheitä. Kehittäjän on tunnettava analysoitava dokumentaatio syvällisesti, jotta hän osaa ohjata tekoälyä etsimään oikeita asioita ja esittämään ne halutussa muodossa.
Tulosten luotettavuutta voidaan parantaa tarjoamalla tekoälylle valmiita vaihtoehtoja silloin, kun vastauksen tulisi olla tietystä joukosta valittava arvo. Esimerkiksi moottorin vikaraportteja tulkittaessa tekoälylle voidaan antaa lista mahdollisista vioista ja pyytää sitä valitsemaan niistä sopivin dokumentin sisällön perusteella. Tämä vähentää tulkinnanvaraisuutta ja parantaa analyysin laatua. Analyysin tuloksia voidaan jatkokäsitellä ja visualisoida esimerkiksi PowerBI:ssä tai Excelissä, jolloin dokumenttimassasta saadaan selkeä kokonaiskuva.
Ajansäästöä ja tehokkuutta
Tekoälyn suurimmat hyödyt dokumenttien käsittelyssä liittyvät ajansäästöön ja tehokkuuden kasvuun. Laajoista kansioista etsiminen voi viedä paljon aikaa, erityisesti jos ei ole täysin varma siitä, mitä on etsimässä.
Tekoälyn tarjoamat tiivistelmät auttavat ymmärtämään dokumentin sisällön ilman, että koko tiedostoa tarvitsee ladata ja avata. Tämä säästää aikaa, vähentää turhaa tiedonsiirtoa ja nopeuttaa päätöksentekoa. Lisäksi tekoäly voi tunnistaa toistuvia kaavoja ja samankaltaisia ongelmia eri dokumenttien välillä: yhteyksiä, joita ihminen ei välttämättä huomaisi suuria tietomääriä käsitellessään.
Tietoturva ja riskien hallinta
Tekoälyn hyödyntämiseen liittyy myös riskejä, joista merkittävin on tietoturva. Luottamuksellisten dokumenttien käsitteleminen ulkoisella palvelimella voi altistaa yrityksen tietovuodoille. Myös jotkin julkiset tekoälypalvelut, kuten ChatGPT, voivat tallentaa käyttäjän syöttämää dataa malliensa kouluttamista varten, mikä on ongelmallista yrityksen sisäisten materiaalien kohdalla.
Toinen riski liittyy tekoälyn tuottamien vastausten luotettavuuteen. Tekoäly saattaa hallusinoida eli keksiä tietoa tai antaa eri vastauksen samaan kysymykseen toistuvilla kerroilla. Siksi käyttäjän on aina tärkeää tarkistaa vastaukset ja arvioida kriittisesti niiden laadun perusteita.
Katse tulevaisuuteen
Uskomme, että tulevaisuudessa yhä suurempi osa dokumentaatiosta syötetään automaattisesti tekoälyn analysoitavaksi. Näitä analyyseja tullaan myös hyödyntämään yritysten päätöksenteossa ja kehitystyössä. Tekoäly muuttaa jo nyt tiedonhakua, esimerkiksi hakukoneetkin tarjoavat yhä useammin valmiita tiivistelmiä pelkkien linkkien sijaan. Teknologian kehittyessä luottamus tekoälyn tuottamaan tietoon kasvaa, ja sen rooli osana päivittäistä asiantuntijatyötä vahvistuu entisestään.
