Tekoäly ei luota brändeihin – se luottaa dataan

S-ryhmä kertoi hiljattain kehittävänsä omaa tekoälyään, joka oppii asiakkaan ostokäyttäytymisestä ja auttaa löytämään juuri hänelle sopivia tuotteita. Tulevaisuudessa ostoslistan kokoaminen voi onnistua nappia painamalla, ja tekoäly osaa ehdottaa tuotteita asiakkaan aiempien valintojen perusteella.

Kyse ei ole enää kaukaisesta tulevaisuudesta. Tekoäly on siirtymässä vaiheeseen, jossa se ei pelkästään vastaa kysymyksiin vaan auttaa tekemään päätöksiä. Se etsii tuotetietoa, vertailee vaihtoehtoja ja suosittelee tuotteita. Monissa tilanteissa se voi jopa tehdä valinnan käyttäjän puolesta.

Tämä herättää mielenkiintoisen kysymyksen: mistä tekoäly tietää, mitä tuotetta sen pitäisi suositella?

Verkkokaupassa luotettava tuotetieto ratkaisee

Kuvitellaan tilanne, jossa kuluttaja huomaa kahvin olevan loppumassa ja pyytää tekoälyavustajaansa tilaamaan saman tuotteen uudelleen. Tehtävä kuulostaa yksinkertaiselta, mutta taustalla tapahtuu paljon. Tekoälyn täytyy tunnistaa oikea tuote, erottaa se samankaltaisista vaihtoehdoista, tarkistaa tiedot ja tehdä tilaus. Jos kaikki tarvittava tieto löytyy luotettavasti, oikea tuote päätyy ostoskoriin. Jos ei, tekoäly voi päätyä ehdottamaan samankaltaista vaihtoehtoa. Tällöin alkuperäinen brändi ei välttämättä edes tiedä menettäneensä asiakasta.

Ratkaiseva tekijä ei ole tekoäly. Ratkaiseva tekijä on luotettava data.

Yritykset ovat vuosien ajan panostaneet siihen, että ihmiset valitsevat niiden tuotteet mielikuvien perusteella. On rakennettu verkkosivuja, verkkokauppoja ja markkinointikampanjoita. Tekoäly toimii kuitenkin eri tavalla kuin ihminen. Se ei tee päätöksiä mainosten perusteella. Se etsii rakenteista tietoa, vertailee lähteitä ja arvioi tuotteita löytämänsä tiedon perusteella. Se tarvitsee yksiselitteisen tavan tunnistaa, mistä tuotteesta on kyse. Se tarvitsee tietoa muodossa, jota kone osaa lukea ja ymmärtää.

Jos luotettavaa tietoa ei ole saatavilla, tekoäly käyttää sitä tietoa, jonka se löytää. Silloin yritys ei enää hallitse oman tuotteensa tarinaa.

Tulevaisuudessa tärkeä kilpailukysymys ei ole vain se, löytyykö tuotteesi verkosta. Yhä tärkeämpää on, löytyykö siitä luotettavaa dataa, johon tekoäly voi luottaa. Silloin myös kuluttajalle päätyvä tuote vastaa odotuksia – ei mielikuvien, vaan todellisten ominaisuuksiensa perusteella.

Tekoäly tarvitsee yhteisen kielen

Tässä kohtaa standardien merkitys korostuu. Tekoäly ei tunne tuotteita samalla tavalla kuin ihmiset. Se tarvitsee yhteisen kielen, jonka avulla eri järjestelmät, organisaatiot ja palvelut ymmärtävät puhuvansa samasta asiasta.

GS1-standardit on alun perin kehitetty mahdollistamaan tehokas tiedonvaihto yritysten välillä. Nyt niiden merkitys laajenee myös tekoälyn maailmaan. Esimerkiksi GTIN-koodi mahdollistaa tuotteen yksiselitteisen tunnistamisen. GS1 Digital Link -standardi yhdistää tuotteen sitä koskevaan tietoon. Rakenteiset tietomallit auttavat tekoälyä ymmärtämään tiedon merkityksen. Ja koodirekisterit puolestaan auttavat varmistamaan tiedon alkuperän ja luotettavuuden.

Yksittäinen standardi ei ratkaise kaikkea, mutta ilman yhteisiä standardeja tekoälyn on vaikea tunnistaa, mistä tuotteesta on kyse ja mikä tieto siihen luotettavasti liittyy.

Saman tiedon pitää toimia erilaisissa tilanteissa

Tekoälyn hyödyntäminen ei rajoitu verkkokauppaan tai ostosuosituksiin. Kun tieto tuotetaan rakenteisesti ja yhteisesti sovitulla tavalla, sitä voidaan hyödyntää moniin eri käyttötarkoituksiin. Juuri tästä syntyy tehokkuutta.

Kuvitellaan jälleen, että kuluttaja vertailee televisioita ja kysyy tekoälyltä tuotteen alkuperästä, korjattavuudesta ja ympäristövaikutuksista. Jos valmistaja on julkaissut tiedot rakenteisessa muodossa, tekoäly voi hyödyntää niitä suoraan. Samoja tietoja voidaan käyttää myös esimerkiksi digitaalisen tuotepassin toteuttamiseen tai vastuullisuusvaatimusten täyttämiseen.

Tai entä, kun henkilö hakee apteekista uuden lääkkeen. Hän tarvitsee luotettavat käyttöohjeet ja tiedon mahdollisista takaisinvedoista. Samalla samoja tuotetietoja voidaan hyödyntää toimitusketjussa, viranomaisvalvonnassa ja potilasturvallisuuden varmistamisessa.

Samat periaatteet toimivat myös tullauksessa, vastuullisuusraportoinnissa, viranomaistoiminnassa ja kuluttajaviestinnässä. Kaikissa näissä tilanteissa tarvitaan luotettavaa, yhteentoimivaa ja helposti hyödynnettävää tietoa. Mitä useampaan tarkoitukseen samaa luotettavaa tietoa voidaan hyödyntää, sitä vähemmän syntyy päällekkäistä työtä, erillisiä tietovarantoja ja tiedon ylläpitoa.

Tekoälyn aikakauden kilpailuetu syntyy luottamuksesta dataan

S-ryhmän esimerkki osoittaa, että tekoälyn kehitys etenee nopeasti myös Suomessa.

Haluan kuitenkin vielä kerran korostaa, että lopulta tekoäly on vain niin hyvä kuin sen käytössä oleva tieto. Jos data on hajanaista, epäyhtenäistä tai vaikeasti löydettävää, myös tekoälyn tekemät päätökset ovat huteria. Jos taas tieto on rakenteista, luotettavaa ja yhteisesti ymmärrettävää, tekoäly pystyy hyödyntämään sitä tehokkaasti.

Siksi tekoälyn aikakauden tärkein kysymys ei ehkä ole se, kuinka älykäs tekoäly on. Tärkeämpi kysymys on, kuinka luotettavaa dataa sillä on käytettävissään. Ja juuri siksi avoimien standardien ja yhteentoimivan tiedon merkitys kasvaa tulevina vuosina enemmän kuin koskaan aikaisemmin. 

Jos tuotteen data ei ole tekoälyn löydettävissä ja hyödynnettävissä, joku muu kertoo sen tarinan.