‹ Blogi

Tekoäly ei ole taikakalu – sen arvo syntyy laadukkaasta datasta

13.06.2025

Tekoälyn kykyjen taustalla ovat laajat tietokannat, joita hyödynnetään tekoälyn opettamisessa. Nykyiset yleiset jokaisen saatavilla olevat LLM-palvelut perustuvat vahvasti laajoihin julkisesti saatavilla oleviin ja yleisesti laadukkaiksi arvioituihin datalähteisiin.

Jotta organisaatiot saavat tekoälystä merkittävää lisähyötyä omaan toimintaansa, niiden tulee kehittää tekoälypalveluita tiiviisti tukemaan heidän omia palveluprosessejaan. Tällaiset tekoälyratkaisut vaativatkin lähes poikkeuksetta organisaation hallussa olevaa dataa, jonka avulla rikastetaan yleisiä LLM-palveluita. Virheellisillä tiedoilla vahvistettu tekoäly tuottaa huonoa palvelua käyttäjille ja on käytännössä hyödytön.

Datan laatu onkin erittäin merkittävä tekijä projektien onnistumisessa. Ilman laajaa sekä laadukasta dataa tekoälyn hyödyntäminen yleensä epäonnistuu. Tekoälyn koulutus ja toiminnan tukeminen rikastetulla datalla (kuten erilaisella dokumentaatiolla) ei onnistu, mikäli datan laadunhallintaan ei ole panostettu. Datan heikko laatu onkin yksi merkittävimmistä syistä projektien epäonnistumiselle.

Datan laatu lähtee tiedon tuotannosta ja sen prosesseista

Datan laadunhallinnan voi nähdä teknisenä toimintana. Se on toki sitäkin, mutta siihen liittyy myös paljon toiminnan tavoitteisiin ja toimintaprosesseihin liittyviä tekijöitä. On hyvä muistaa, että dataan liittyy paljon erilaisia toiminnallisia tavoitteita ja datan kanssa toimii paljon erilaisia ihmisiä. Tiedon syöttäjät, käsittelijät, hallinnoijat, omistajat sekä hyödyntäjät antavat kukin oman panostuksensa datan laadun hallintaan.

Datan laadun parantamisessa kannattaa lähteä tunnistamaan sen hyödyntämiseen liittyvät tavoitteet, keinot arvioida sen laatua sekä korjaukseen soveltuvat metodologiat. Datan laadun parantaminen vaatii yleensä oman kehitysprojektin, joka kattaa sekä toiminnallisen että teknisen näkökulman. Tällainen kehitysprojekti yleensä vie paljon aikaa ja vaatii merkittäviä kustannuksia.

Tekoäly itse voi olla myös oiva työkalu datan laadun kehittämiseen. Tekoälyn avulla voidaan ohjata tiedonkeruuta ja validoida järjestelmiin kerättävää dataa. Yksi mielenkiintoinen näkökulma tiedon tuotannon kehittämiseen on siihen osallistuvien ihmisten kouluttaminen ja palautteenanto tekoälyn avulla. Uudet tekoälyteknologiat ovat mahdollistaneet digitaalisen kouluttamisen räätälöinnin ja personoinnin selkeästi uudella tapaa. Tekoälyltä voikin saada henkilökohtaista palautetta ja ehdotuksia korjaaviin toimenpiteisiin sekä oman osaamisen kehittämiseen.

Järjestelmissä olevaa dataa voidaan myös arvioida ja kehittää erilaisten julkisesti saatavilla olevien algoritmien ja tekoälypalvelujen avulla. Tekoäly voi tällöin tutkia datan sisältöä ja jopa korjata virheellistä sekä puuttuvaa dataa. Toki tässä on hyvä evaluoida käsiteltävää dataa ja tekoälyn kykyjä korjata sitä. Tekoäly on taipuvainen erilaisiin vinoumiin, ja jossain tilanteissa sen kyvyt eivät ole riittäviä tekemään sekä arviointia että tulkintaa. Tässä pitääkin käyttää merkittävää harkintaa ja olla hyvin varovainen, kun lähtee tekoälyn avulla korjaamaan järjestelmissä olevaa dataa.

Tekoälyn avulla voidaan myös seurata tiedon tuotannon lopputulosten hyödyntämistä. Tekoäly voi tukea käyttäjää tiedon pohjalta tehtävien toimenpiteiden toteuttamisessa ja lisätä näin ollen datatuotteiden tuomaa lisäarvoa tiedon hyödyntäjälle. Tekoälyn avulla voidaan myös tutkia tiedon hyödyntämisen tapoja ja kerätä palautetta datatuotteiden käyttämisestä.

Tekoälyn käyttötapausten arvioinnin yhteydessä kannattaa evaluoida datan laatua

Vaikka tekoälyprojekteissa päästäänkin monesti liikkeelle hyödyntämällä yleisesti saatavilla olevia LLM-palveluita, niin käytännössä kuitenkin operatiivisesti vaikuttavan tekoälyn käyttöön tarvitaan organisaation omaa dataa.

Oman datan laatu vaikuttaakin merkittävästi organisaatiossa kehitettävän tekoälypalvelun hyödyllisyyteen. Eri organisaatioiden tekoälykehitysprojekteissa tuleekin usein pettymyksiä, kun datan tuotannon prosesseihin ja siihen liittyvän datan laadunhallinnan toimintoihin ei olla panostettu riittävästi.

Organisaation kannattaakin satsata datan laadun kehittämiseen. Panostamalla datan tuotannon laadun hallintaan organisaatio tekee itselleen merkittävän palveluksen - näin se saa itselleen sekä parempaa tietoa että tekoälyn käyttöön toiminnan tueksi.