Hae it-yrityksiä
osaamisalueittain:

Tekoälyn käyttöönoton haasteet

Bloggaus

Tekoälyn käyttöönoton haasteet

Kuten meillä ajatellaan, niin datatiede ei ole vain mukava innovaatio. ​Se on pakollinen kaikille, jotka haluavat pysyä kilpailukykyisinä seuraavien viiden vuoden aikana. Jos yritykset eivät vielä ole tähän heränneet, niin nyt olisi korkea aika ravistaa hihasta hieman aikaa ja resursseja ja selvittää, mihin oma data taipuu ja mitä sillä voidaan saavuttaa.

Useimmat yritykset, jopa pienet, tuottavat valtavia määriä dataa. Kuvittele nyt, että istut printattujen paperikasojen päällä, siis kaikki sinun yrityksesi data yksinkertaisesti printattuna papereille... Ja istut niiden päälle. Mikä on ensimmäinen päätöksesi, mitä haluat tehdä datallasi?

Meillä on kaksi tapaa lähestyä asiakasta tekoälyasioissa - data edellä tai liiketoiminta edellä. Kumpikin näistä on hyvä ja tehokas tapa selvittää, mitä halutaan tai kuinka se saavutetaan. Tärkeimpänä ominaisuutena molemmissa kuitenkin näen, että asiakas saa tarkan kustannusarvion tulevalle projektille tai vähintään rehellisen selvityksen siitä, missä tilassa yrityksen data on ja miten alkaa hyödyntämään sitä.

Tekoälyn käyttöönoton haasteet hiq artikkeli

Pureudutaan seuraavaksi hiukan näihin kahteen lähestymistapaan.

1. Data edellä

Autamme yrityksiä saamaan selkeän kuvan omasta datavalmiudesta ja annamme liiketoiminnallisia ehdotuksia datan hyödyntämistä varten. Lähtökohtana on tutustua yritykseen:

  • Mitä dataa on käytettävissä
  • Mistä dataa on mahdollista saada lisää 
  • Tutustutaan yrityksen tavoitteisiin ja tarpeisiin  
  • Miten dataa voidaan hyödyntää tavoitteisiin pääsemisessä

2. Liiketoiminta edellä

Lähtökohta on lähestulkoon sama kuin data edellä, mutta asiakkaalla on jo käsitys siitä, mikä ongelma halutaan ratkaista. Vaikka ratkaisuja on yksi, sen liiketoiminnallinen valuaatio on hyvä selvittää ja tästä syystä lähdemmekin ratkaisemaan asiaa toiselta kannalta. Kun ongelma / tahtotila on selvillä, käymme läpi yrityksen datan ja kerromme mitä pitää tehdä, jotta tavoite saavutetaan.

Kummassakin tapauksessa prosessi käydään erittäin tiiviissä yhteistyössä asiakkaan kanssa, jotta saamme parhaan mahdollisen käsityksen mitä kannattaa ensitöikseen kehittää ja keskustella data-roadmapin rakentamista. Tällä tavoin yritys saa selkeän läpileikkauksen datasta sekä AI-kehitysaskeleistaan.

Autamme asiakkaitamme tunnistamaan piilevät mahdollisuudet, piloteista tuotantoon ja kävelemme heidän kanssaan koko matkan.

Ota yhteyttä: Jan Valkonen, jan.valkonen@hiq.fi, Business Manager, AI, HiQ Finland Oy

Pinterest
HiQ Finland Oy

Lisätietoja

Yritysprofiili HiQ Finland kotisivut

Tagit

Jos tarjontatagi on sininen, pääset klikkaamalla sen kuvaukseen

Liiketoimintaprosessi

Tietohallinto

Erikoisosaaminen

Tekoäly (AI) ja koneoppiminen

Tarjonnan tyyppi

Konsultointi

Siirry yrityksen profiiliin HiQ Finland kotisivut Yrityshaku Referenssihaku Julkaisuhaku

HiQ Finland - Asiantuntijat ja yhteyshenkilöt

HiQ Finland - Muita referenssejä

HiQ Finland - Muita bloggauksia

Digitalisaatio & innovaatiot blogimedia

Blogimediamme käsittelee tulevaisuuden liiketoimintaa, digitaalisia innovaatioita ja internet-ajan ilmiöitä

Kaikki koodaa -uutuuskirja opastaa digitaitoihin – “Tällaisen kirjan olisimme itse halunneet lukea oman matkamme alussa”
Helsinki on maailman toiseksi älykkäin kaupunki - älykaupunkivertailun TOP3 kärjessä Singapore, Helsinki ja Zürich
Tutkimus: julkisen pilven suurimmat tietoturvahaasteet 2020

Etusivu Yrityshaku Pikahaku Referenssihaku Julkaisuhaku Blogimedia