Mitä ovat tekoälyagentit?

Tekoälyn ympärillä käydyssä keskustelussa viimeisen vuoden aikana yleistynyt puhe agenteista. Yleisesti on näkemys, että tekoälyagentit ovat melkein jokaisen liiketoiminnan ytimessä. Mutta samalla monella tuntuu olevan epäselvää, mitä nämä agentit oikeastaan ovat. Mitä tarkoittaa autonominen agentti? Yritän tässä antaa mahdollisimman selkeän vastauksen, jotta keskustelua agenteista voitaisiin käydä yhteisen ymmärryksen pohjalta.

Yksinkertaistaen, tekoälyagentti on ohjelmisto, joka pystyy tekemään itsenäisiä päätöksiä ja toimimaan niiden pohjalta ilman jatkuvaa ihmisen ohjausta. Toisin kuin perinteiset ohjelmat, jotka seuraavat ennalta määrättyjä sääntöjä, tekoälyagentti hyödyntää kehittyneitä tekoälymalleja (kuten laajoja kielimalleja) ja koneoppimista päätösten tekemisessä. Tekoälyagentti havainnoi ympäristöään, päättelee tilanteen ja ryhtyy toimeen saavuttaakseen sille asetetut tavoitteet.

Käytännössä tekoälyagentin voi ajatella ikään kuin digitaalisena työkaverina, joka kykenee automaattisesti hoitamaan tehtäviä, tekemään tilannekohtaisia päätöksiä, viestimään ihmisten tai toisten järjestelmien kanssa sekä parantamaan suorituskykyään oppimalla kokemuksistaan. Tekoälyagentti on enemmän kuin pelkkä staattinen ohjelma: se on joustava ja oppiva ohjelmisto-”agentti”, joka toimii organisaation puolesta.

Miten tekoälyagentit toimivat?

Tekoälyagentti hoitaa tehtävän alusta loppuun: se vastaanottaa tavoitteen, suunnittelee toimintansa, hakee tarvittavat tiedot ja suorittaa tehtävän – usein jopa sekunneissa. Tarvittaessa se tekee yhteistyötä ihmisten kanssa.

Esimerkiksi tekoälyagentti voi toimia asiakaspalvelun tukena tai jopa vastata itsenäisesti asiakkaiden kysymyksiin. Agentti kykenee ymmärtämään asiakkaan monimutkaisiakin kysymyksiä, hakee tarvittavat tiedot useista eri järjestelmistä ja tarjoaa vastauksen sekunneissa.

Dataan ja analytiikkaan erikoistunut Dun & Bradstreetin tekoälyagentit avustavat asiakkaita hakemaan tietoa yrityksen laajasta tietokannasta (yli 500 miljoonan yrityksen tiedot). Agentit varmistavat, että asiakas saa juuri oikean tiedon samannimisten yritysten joukosta. Asiakkaat saavat luotettavia vastauksia nopeasti.

Henkilöstöhallinnossa agentit voivat vastata työntekijöiden yleisiin kysymyksiin ja hoitaa rutiinitehtäviä. Esimerkiksi sisäinen HR-agentti voi kertoa työntekijälle, montako lomapäivää hänellä on jäljellä, etsiä lomakalenterista sopivat ajankohdat ja jopa täyttää lomahakemuksen automaattisesti hyväksyttäväksi. Tämä vähentää hallinnollista työtä sekä työntekijältä että esimieheltä.

Tekoälyagenttien eri tyypit

Tekoälyagentit ovat hyvin monimuotoinen joukko erilaisia järjestelmiä. Ne voidaan luokitella toimintojen ja autonomisuuden perusteella seuraaviin kategorioihin.

Yksinkertaiset refleksiagentit. Nämä tekoälyagenttien perustasoa. Ne tekevät päätöksiä ainoastaan kulloisten havaintojen perusteella ilman muistia tai kontekstia. Niiden autonomisuus rajoittuu ennalta ohjelmoitujen seuraamiseen, kun tietyt ehdot täyttyvät. Esimerkki yksinkertaisesta refleksiagentista on esimerkiksi automaattiovi, joka avautuu havaitessaan liikettä.

Mallipohjaiset refleksiagentit. Kehittyneempiä versioita refleksiagenteista. Ne ylläpitävät sisäistä mallia maailmasta, mahdollistaen päätökset osittain havaittavissa ympäristöissä ja tilan päivittämisen uuden tiedon perusteella. Ne kuitenkin toimivat sääntöjen mukaan eivätkä opi itsenäisesti. Esimerkki mallipohjaisesta refleksiagentista on robotti-imuri, joka on kartoittanut huoneen ja muistaa esteet.

Tavoitepohjaiset agentit. Nämä agentit kykenevät vertailemaan eri lähestymistapoja halutun lopputuloksen saavuttamiseksi ja valitsemaan tehokkaimman tavan. Tämä toiminto edellyttää korkeampaa autonomisuutta suunnitelussa ja päätöksenteossa. Tällainen agentti voisi olla vaikka älykäs matkajärjestelijä, joka suunnittelee matkareitin, joka minimoi kustannukset ja matka-ajan, mutta samalla maksimoi matkustajan mukavuuden.

Hyötypohjaiset agentit. Tällaiset agentit pyrkivät maksimoimaan hyödyn punnitsemalla eri lopputulosten toivottavuutta ja tekemällä kompromisseja. Ne toimivat joustavammin valitsemalla tekoja, jotka maksimoivat kokonaisvaltaisen tyytyväisyyden tavoitteen täyttämisen sijaan. Itseajava auto olisi tällainen agentti, kun se säätää ajotyyliä matkustajan mukavuuden, turvallisuuden ja tiellä olevien olosuhteiden mukaisesti. Myös monet suositellujärjestelmät ova tällaisia agentteja: ne oppivat käyttäjän mieltymyksiä ajan myötä ja ehdottavat niiden mukaisia sisältöjä.

Oppivat agentit. Näillä agenteilla on kyky oppia itsenäisesti uusista kokemuksista, mikä parantaa niiden toimintakykyä tuntemattomissa ympäristöissä. Nämä agentit käyttävät palautetta parantaakseen tietämystään ja mukautuvat toimintaansa ajan kuluessa. Oppivat agentit edustavat merkittävää askelta kohti adaptiivisempia ja autonomisempia järjestelmiä. Asiakkaiden kysymyksistä oppiva chatbot on hyvä esimerkki oppivasta agentista. Sitä ei ole ohjelmoitu ennalta kaikkia tilanteita varten, vaan agentti kehittää osaamistaan kokemuksesta, asiakkaiden palautteesta ja uusista tiedoista. Se ei vain toimi sääntöjen tai tavoitteiden mukaan, vaan parantaa itseään ajan myötä.

Moniagenttijärjestelmät (MAS). Nämä järjestelmät muodostuvat useista agenteista, jotka vuorovaikuttavat ja tekevät yhteistyötä yhteisessä ympäristössä saavuttaakseen yhteisen tavoitteen tai suorittaakseen monimutkaisia tehtäviä, joihin yksi agentti ei kykenisi. Jokainen agentti toimii itsenäisesti, viestii, jakaa tietoa ja neuvottelee, korostaen hajautetun autonomisuutta ja koordinaatiota. Esimerkkinä moniagenttijärjestelmästä voidaan mainita älykäs liikenteenohjausjärjestelmä, jossa liikennevalot, sensorit ja itseohjautuvat ajoneuvot toimivat yhdessä.

Hierarkkiset agentit. Näillä järjestelmillä on kerroksittainen rakenne. Ylemmän tason agentit käsittelevät strategisia kokonaisuuksia ja alemman tason agentit taas keskittyvät operatiivisiin tehtäviin. Tämä rakenne mahdollistaa monimutkaisten tehtävien jakamisen hallittaviin osatehtäviin. Se tarjoaa tehokkaan ja skaalautuvan ratkaisun ongelmanratkaisemiseen hajautetun hallinnan ja autonomisuuden avulla. Esimerkki hierarkkisista agenteista on teollisuusrobotti, jossa eri kerrokset vastaavat suunnittelusta, tehtävien purkamisesta ja yksittäisten liikkeiden hallinnasta.

Tekoälyagentteja määritteleviä keskeisiä periaatteita ovat järkiperäisyys, jossa päätökset perustuvat havaintoihin ja dataan optimaalisten tulosten saavuttamiseksi. Ne havainnoivat ympäristöään käyttöliittymien kautta, analysoivat dataa ennustaakseen tapahtumia ja suunnittelevat seuraavat toimet. Autonomisuus on olennainen osa tätä havaintojen, päätöksenteon ja toiminnan sykliä. Toiminto, joka kuvaa kuinka kerätty data muutetaan toiminnaksi agentin tavoitetta tukien, on sen itsenäisen toiminnan ydin. Tekoälyagentit hankkivat tietoa monista lähteistä, mukaan lukien internetistä ja muilta agenteilta, suorittaakseen tehtäviä autonomisesti, arvioiden edistymistään ja mukautuen tarvittaessa.

Ei ole siis jotain yhtä tekoälyagenttia, vaan ne muodostavat moniin tarkoituksiin tehtyjä järjestelmiä, joilla on eriasteisia autonomisia piirteitä. Meitä ympäröi jo nyt lukematon määrä erilaisia ja eriasteisia agentteja ostoskeskuksen automaattiovista Netflixin suosittelujärjestelmiin. Agenttien määrän on kasvussa jo ylittää varmaan ihmisten määrän tässä lähivuosina.

Agenttien ongelmat

Yksi keskeisistä ongelmista tekoälyagenttien ja laajemminkin tekoälysovellusten kohdalla on pitkän aikavälin suunnittelun vaikeus. Monet agentit eivät selviä hyvin monivaiheisista, strategista suunnittelua vaativista tehtävistä. Samoin autonomiset agentit vaativat paljon laskentatehoa, joka taas nostaa resurssikustannuksia. Tällä hetkellä tekoälyagentit eivät ole se kaikkein ekologisin liiketoiminnan osa-alue.

Kaikkeen tekoäkyyn liittyvään liiketoimeen kuuluu olennaisena osana eettiset ja yksityisyyteen liittyvät huolenaiheet. Monissa tehtävissä autonomiset agentit herättävät kysymyksiä tietosuojaan ja itsemääräämisoikeuteen liittyen. Etenkin terveydenhuollon alueella autonomiset agentit voivat toimia suurena apuna, mutta väärin toimiessaan en voivat tuottaa paljon turhaa inhimillistä kärsimystä.

Jos tekoälyagentteja ei jatkuvasti tarkisteta ja paranneta, niin ne voivat jäädä pyörimään toistamaan jotain tarkoituksetonta toimea eikä edisty sille asetetussa tehtävässä. Myös tahattomien loputtomien palautesilmukoiden vaara kasvaa autonomisten agenttien myötä. Oppivat ja mukautuva agentit saattavat johtaa ei-toivottuihin lopputuloksiin, jos niitä ei valvota asianmukaisesti.

Tekoälyagentit liiketoiminnan muutoksen ajureina

Tekoälyagenttien yleistymisellä on potentiaalisesti mullistava vaikutus organisaatioiden toimintaan. Ne eivät ole vain uusi tekninen työkalu, vaan mahdollistavat uudenlaisia toimintatapoja. Niiden kautta tehokkuus ja prosessien automatisointi astuu kokonaan uudelle tasolle. Tekoälyagenttien avulla yritykset voivat automatisoida entistä monimutkaisempia tehtäviä ja pyörittää niitä ympärivuorokautisesti. Rutiinitehtävät hoituvat nopeammin, virheet vähenevät ja ihmisresursseja vapautuu tuottavampaan työhön. Agentit myös oppivat jatkuvasti, mikä tarkoittaa, että prosessit hioutuvat koko ajan tehokkaammiksi kokemuksen karttuessa.

Prosessien tehostumisen lisäksi tekoälyagenttien hyödyntäminen avaa ovia uusille palveluille ja toimintamalleille. Koska agentit voivat työskennellä tauotta ja käsitellä valtavia tietomääriä, yritykset kykenevät tarjoamaan asiakkaillensa palveluja, jotka ennen olivat mahdottomia toteuttaa tai kannattamattomia. Esimerkiksi Ernst & Young hyödyntää tekoälyagentteja kolmannen osapuolen riskien hallinnassa: aikaisemmin asiantuntijat käyttivät kymmeniä tunteja toimittajariskien arviointiin sopimuksia ja asiakirjoja lukemalla. Nyt agentit kokoavat raportit minuuteissa, jonka ihmiset viimeistelevät.

Ernst & Young kykenee tarjoamaan reaaliaikaista riskienvalvontaa, jota aikaisemmin oli mahdotonta toteuttaa kustannustehokkaasti. Tekoälyagenttien avulla ei saavuteta hyötyä ainoastaan kustannustehokkuudella, vaan liikevaihtoa voidaan kasvattaa teknologiaa hyödyntämällä. Yritykset, jotka ottavat agentteja varhain käyttöön, voivatkin saada etulyöntiaseman luomalla palveluita, joihin kilpailijoilla ei ole heti kykyä vastata.

Myynnissä agentit voivat auttaa liidien generoinnissa ja asiakaskontaktien hallinnassa. Esimerkiksi markkinoinnissa tekoälyagentit voivat personoida viestintää: ne käyvät läpi asiakasdataa ja laatii jokaiselle asiakkaalle räätälöidyn sähköpostin tai kampanjatarjouksen. Lisäksi agentti voi seurata markkinatrendejä ja säätää markkinointikampanjaa lennossa tilanteen mukaan. Verkkokauppayritys voi hyödyntää tekoälyagenttia liidien hankinnassa siten, että agentti tunnistaa potentiaaliset asiakkaat monista datalähteistä ja ottaa heihin yhteyttä personoidulla viestillä.

Tekoälyn hyödyntäminen liiketoiminnassa muuttaa myös työrooleja, jotka mukautuvat uuteen yhteistyöhön tekoälyn kanssa. Ihmisten rooli korostuu strategisessa ajattelussa, luovuudessa ja valvonnassa. Käytännössä työntekijöistä tulee eräänlaisia ohjaajia tai opettajia: he määrittävät tekoälyagenttien tavoitteet, antavat niille tarvittavat säännöt (esim. mitä bisnestavoitteita ja sääntöjä on noudatettava) ja valvovat, että agenttien toiminta on asianmukaista.

Esimerkiksi yrityksessä, jossa asiakaspalveluagentti hoitaa valtaosan asiakasviestinnästä, asiakaspalveluhenkilöstö voi keskittyä erityistapauksiin ja agentin suorittaman työn laadun seurantaan. Tällainen työnjako voi nostaa työn mielekkyyttä – työntekijät pääsevät käsiksi haastavampiin ongelmiin, kun “digityökaveri” hoitaa rutiinit. Organisaatiolle muutos vaatii myös koulutusta ja muutosjohtamista: henkilöstön on omaksuttava uusia taitoja, kuten miten kommunikoida ja hallita AI-avustajia.

Lopuksi

Tekoälyagentit ovat tulleet liiketoimintaan tarjoamaan aivan uuden tason automaatiota ja älykkyyttä prosesseihin. Ne eroavat perinteisistä automaatiotyökaluista kykynsä ansiosta oppia ja sopeutua – ikään kuin digitaaliset työntekijät, jotka pystyvät itsenäisesti suorittamaan tehtäviä ja tekemään päätöksiä organisaation tavoitteiden mukaisesti.

Liiketoiminnan päättäjälle viesti on selvä: tekoälyagentit kannattaa ottaa strategiseen harkintaan. Ne voivat tuoda kilpailuetua tehostamalla toimintaa ja mahdollistamalla innovaatioita, mutta niiden käyttöönotto vaatii myös huomiota tietoturvaan, eettisiin pelisääntöihin ja henkilöstön kouluttamiseen. Päätöksentekijän ei tarvitse ymmärtää tekoälyagenttien teknisiä yksityiskohtia syvällisesti, mutta on tärkeää tunnistaa niiden potentiaali ja rajat: agentti on tehokas apuri, muttei erehtymätön, ja ihmisen asiantuntemusta tarvitaan yhä oikeaan ohjaukseen ja valvontaan.