Ensin prosessit kuntoon, sitten tekoäly peliin

Tekoäly ei korjaa huonoa prosessia. Parhaimmillaan se kuitenkin auttaa kohdistamaan huomion oikeisiin asioihin, tukee ihmistä kriittisissä työvaiheissa ja vahvistaa organisaation kykyä oppia, kehittää ja luoda arvoa.

Tekoälyn nopea kehitys kasvattaa organisaatioissa painetta uudistaa toimintaa. Monessa paikassa ensimmäinen kysymys on: mitä nykyisestä työstä voidaan automatisoida? Kysymys on ymmärrettävä, mutta yksinään liian kapea. Kustannuksia voidaan ehkä pienentää korvaamalla ihmistyötä tekoälyllä, mutta se ei vielä takaa, että investointi maksaa itsensä takaisin. Me haluamme automatisoinnin sijaan painottaa arvonluontia asiakkaille. No Value, No Business.

Siksi lähtökohtamme on toinen: ensin on ymmärrettävä, miten arvo syntyy asiakkaan prosessissa, millaisia prosesseja arvon luomiseen tarvitaan ja mitkä työvaiheet ovat tulosten kannalta kriittisiä. Vasta tämän jälkeen voidaan ratkaista, missä tekoälystä on eniten hyötyä.

Parempia tuloksia prosessien avulla kehityksen vaiheet:

1. Mihin arvonluonti perustuu?

Aluksi kannattaa perehtyä prosessiajatteluun ja sen hyödyntämiseen johtamisessa. Prosessijohtaminen ei ole vain tekninen kysymys. Business Process Managementissa (BPM) korostuu usein tietojärjestelmistä ja ohjelmistokehityksestä tuttu tekninen näkökulma. Organisaatio ei kuitenkaan ole kone, eikä liiketoiminta ole pelkästään tietojärjestelmien käyttöä.

Asiakkaalle arvo syntyy asiakkaan prosessissa vuorovaikutuksessa toimittajan kanssa, ”Moment of Truth”. Johtaminen ja toiminta organisaatiossa aktivoituvat tilanteissa, joita parhaimmillaan luonnehtivat luova yhteistyö, arvostava palaute ja kokonaisvaltainen harkinta. Näitä inhimillisiä tekijöitä ei pidä sivuuttaa silloin, kun tekoälyä tuodaan osaksi työtä ja päätöksentekoa.

Liiketoimintaprosessit, kuten tuotteiden ja palveluiden kehittäminen, markkinointi, myynti, toimitus ja asiakastuki, koostuvat monista vaiheista. Kaikki vaiheet eivät vaikuta tuloksiin samalla tavalla. Organisaation kannattaa siksi kysyä:

• Missä prosessin vaiheissa asiakkaalle syntyy eniten arvoa?
• Mitkä vaiheet ratkaisevat prosessin onnistumisen?
• Mihin johtaminen, kehittäminen ja tekoälyn käyttö kannattaa ensisijaisesti kohdistaa?

Kun huomio kohdistetaan paljon arvoa luoviin kriittisiin vaiheisiin, myös tekoälyn käytöstä voidaan saada enemmän hyötyä.

2. Millaisia prosesseja tarvitsemme arvon luomiseen?

Prosessien tunnistamisen tarkoitus on kuvata organisaation ansaintalogiikkaa. Pelkkä prosessiluettelo tai joukko prosessinuolia ei vielä muodosta toimivaa esitystä siitä, miten liiketoiminta tuottaa arvoa.

Kun organisaatiossa tunnistetaan keskeiset prosessit, nimetään niille omistajat ja sovitaan yhteisestä kuvaustavasta, syntyy uudenlainen johtamisen arkkitehtuuri. Prosessijohtamisen tavoite on liiketoiminnan parantaminen: enemmän arvoa asiakkaalle, lisää tuottavuutta, parempaa suorituskykyä ja kasvua.

Ainoa pysyvä kilpailuetu on kyky oppia, kehittää ja innovoida kilpailijoita nopeammin. Tekoäly lisää tätä kehittämispainetta entisestään. Siksi järjestys on tärkeä: ensin prosessit kuntoon, sitten tekoäly.

3. Mikä toiminnassa on kriittistä arvonluonnin kannalta?

Prosessityö on monessa suuressa organisaatiossa ymmärretty massiiviseksi kuvausurakaksi. Tämä lähestymistapa ei mielestämme tarjoa hyvää perustaa johtamiselle ja asiakkaalle arvon luontiin. Satojen tai jopa tuhansien prosessien viidakossa metsä häviää helposti puilta. Kokonaisuus pirstaloituu. Kuvaamisen jälkeen hiet pois otsalta ja entinen meno jatkuu.

Minä tykkään seuraavasta tarinasta: Organisaation tehtävä on avata kulkureitti viidakkoon. Johtaja kiipeää vuorelle ja huutaa joukoilleen: ”Väärä viidakko!” Alhaalla viidakossa muut vastaavat hikisinä: ”Hiljaa siellä, me edistymme.” Hmm….?.

Käytämme prosessien kuvaamiseen mallia, joka yhdistää:

• asiakkaalle syntyvän arvon ymmärtämisen (Value Co-creation)
• keskeiset suorituskykytavoitteet (Performance Management, Strategy Alignment)
• prosessin lähtö- ja lopputiedot (Data Management)
• prosessin vaiheet ja niiden väliset yhteydet (Value Creation System View)
• roolit ja vastuut (People Management)

Kun prosessi kuvataan rooleittain uimaratoina, rakenne tarjoaa selkeän lähtökohdan myös tekoälylle. Tärkeimmille rooleille voidaan rakentaa tekoälyagentteja, jotka sparraavat ja avustavat tehtävissä. Jos prosessi on muotoiltu hyvin, tekoälyn käyttö kohdistuu ensisijaisesti arvoa luoviin kriittisiin vaiheisiin ja tukee niissä toimivaa ihmistä. Johtamisen tehtävä on onnistumisen organisointi.

Esimerkki: tekoäly tuotannonsuunnittelijan tukena

Tuotannonsuunnittelijan tavoitteena on laatia tuotantosuunnitelma, jolla asiakkaiden tilaukset voidaan toteuttaa. Hyvä suunnitelma edellyttää ajantasaista tietoa esimerkiksi raaka-aineista, komponenteista, varastosta, toimituksista ja tuotantokapasiteetista.

Tekoäly voi kerätä tarvittavan tiedon nopeasti ja ehdottaa mahdollista tuotantosuunnitelmaa. Se voi myös tuottaa vaihtoehtoisia simulointeja sekä tunnistaa riskejä ja pullonkauloja. Kokemukseen perustuva kokonaisvaltainen harkinta jää silti ihmiselle.

Sama periaate koskee muitakin prosesseja. Lähes kaikkiin prosesseihin sisältyy suunnittelua. Keskeinen kysymys on, näkyykö suunnittelutyö prosessikuvauksissa riittävän selvästi, jotta myös tekoälyn rooli voidaan määritellä tarkoituksenmukaisesti.

4. Miten arjessa edetään kohti parempaa arvonluontia?

Lähes kaikki konsultoimamme organisaatiot tunnistavat haasteita prosessien käytännön toteutuksessa. Tekoälyn hyödyntämismahdollisuudet riippuvat työn luonteesta. Rutiinityötä automatisoidaan jo laajasti ja myös osia ajattelutyöstä, kuten ohjelmointia tai testausta, voidaan nopeuttaa automaatiolla.

Tekoälyn ylivoimainen nopeus voi lisätä tuottavuutta merkittävästi, jos sitä käytetään hyödyllisellä tavalla. Samalla on muistettava, että ihminen vastaa edelleen kokonaisvaltaisesta harkinnasta.

Arjen toinen keskeinen näkökulma on jatkuva parantaminen. Ihmisen kannalta on luonnollista ja järkevää toimia tavalla, jolla hän on aikaisemmin pärjännyt hyvin. Tekoäly voi tukea luovien ratkaisujen kehittämistä ja tuoda keskusteluun vaihtoehtoja, joita organisaatiossa ei ehkä muuten huomattaisi. Tekoälyn hyödyntämisessä pulmaksi muodostuu sitoutuminen. Sitoutumista ei synny (tekoäly) ratkaisuja esittämällä. Huomaa, että tämä blogi ei ole tekoälyn kirjoittama, käytin tukena kuitenkin.

Muutokseen sitoutuminen on viime kädessä oppimisprosessi. Prosessien, datan, tavoitteiden ja johtamisen on tuettava tätä oppimista organisaation sosiaalisessa todellisuudessa. Parempien tulosten avain on arvostava, luova yhteistyö. Maailmalta on kuulunut viestejä ehkä sinullekin koulumaailmasta, että jos tekoälyä käytetään tavalla, joka ohittaa ihmisen ajattelun ja yhteisen oppimisen, tekoälyn käyttö usein heikentää oppimista.

5. Miten parannamme suorituskykyämme?

Kun tekoälyllä on pääsy riittävän eheään organisaation dataan, sitä voidaan hyödyntää prosessilouhinnassa. Tekoäly mallintaa toiminnan niin, kuin se näyttäytyy tietojärjestelmissä. Tekoäly voi auttaa tunnistamaan pullonkauloja, tuottamaan suosituksia, simuloimaan muutoksia ja ennustamaan niiden vaikutuksia.

Jos prosessissa on paljon hallitsematonta vaihtelua, tekoälyn suositusten laatu jää helposti heikoksi. Prosessia on ensin vakioitava tarkoituksenmukaiselle tasolle. Sen jälkeen suorituskykyä voidaan parantaa esimerkiksi tilastollisten menetelmien ja tekoälyn avulla.

Johtamisen kannalta on tärkeää hyvien, haastavien tavoitteiden asettaminen. Juuri tällä hetkellä julkisuudessa käydään kiivasta keskustelua kasvusta ja erityisesti sen puutteesta Suomessa. Taloudelliset tunnusluvut tekevät kustannustavoitteiden määrittämisestä helppoa, mutta kustannusten leikkaaminen ei lisää asiakkaalle syntyvää arvoa tai hyvinvointia organisaatiossa.

Talouden lisäksi tarvitsemme arvon luonnin tueksi tietoa myös esimerkiksi:

• asiakkaiden kokemuksista
• asiakkaan tyytyväisyydestä
• asiakassuhteiden lujuudesta
• asiakkaiden halusta suositella tai kehua organisaation palveluita.

Tekoälyavusteinen laajojen tietoaineistojen analyysi voi auttaa tunnistamaan näissä tekijöissä kehityssuuntia ja heikkoja signaaleja.

Arviointi edeltää parantamista

Parantamista edeltää aina arviointi. Kun katsot oman organisaatiosi prosessikuvauksia, miten kuvauksissa arvioidaan prosessin suorituskykyä ja sen vaikutusta tuloksiin. Jos esimerkiksi toimitusprosessin läpimenoaika puolitetaan, mitä vaikutuksia sillä on asiakastyytyväisyyteen, kustannuksiin ja myyntiin?

Jokaiselle keskeiselle prosessille kannattaa luoda säännöllinen arviointikäytäntö ja selkeät kriteerit. Arvioinnin tulee kohdistua erityisesti kriittisiin vaiheisiin ja suorituskykyyn. Tekoäly voi kerätä dataa, havaita poikkeamia ja ehdottaa kehityskohteita. Päätökset tekee kuitenkin aina ihminen. Kaikki merkittävät tulokset ovat luovan yhteistyön tuloksia.

Tekoälyn arvo ratkaistaan prosesseissa

Tekoälyä ei kannata tuoda organisaatioon irrallisena teknologiana. Sen arvo syntyy vasta, kun se liitetään liiketoiminnan logiikkaan, asiakkaalle arvoa luoviin prosesseihin ja ihmisten käytännön työhön.

Käytännössä tämä tarkoittaa viittä asiaa:

• ymmärrä, mihin arvonluonti perustuu
• tunnista arvonluonnin kannalta tarvittavat prosessit
• kohdista huomio prosessien kriittisiin vaiheisiin
• tue tekoälyllä arjen työtä, oppimista ja jatkuvaa parantamista
• arvioi suorituskykyä ja sen vaikutuksia strategisiin tuloksiin

Kun nämä perusasiat ovat kunnossa, tekoäly voi nopeuttaa tiedon hankintaa, tukea suunnittelua, tunnistaa riskejä ja pullonkauloja sekä auttaa kehittämään parempia ratkaisuja. Ilman hyvin muotoiltuja prosesseja vaarana on, että organisaatio automatisoi arvoa tuhoavia käytäntöjä.

Ensin prosessit kuntoon. Sitten tekoäly peliin.

Autamme organisaatioita muotoilemaan, johtamaan ja kehittämään prosesseja niin, että ne tukevat asiakkaalle syntyvää arvoa, ihmisten sujuvaa työtä ja kestävää suorituskykyä. Tekoälyn hyödyntämisessä lähdemme liikkeelle liiketoiminnan tarpeesta ja prosessien todellisuudesta, emme teknologiasta itsestään.

Oletko tunnistanut, missä vaiheessa prosesseissanne syntyy eniten arvoa asiakkaalle?