Datan määrä ja sen käyttö ovat kasvaneet huimasti viime vuosikymmeninä. Kun Aalto-yliopiston professori Pauliina Ilmonen aikanaan harkitsi tulevaisuuden alaansa, oli matematiikka aina listan kärjessä. Vasta myöhemmin hän ymmärsi, kuinka tärkeää matematiikka todella onkaan – ja miten monella tavalla sitä voidaan käyttää hyvään.
Minusta olisi äärimmäisen tärkeää, että kaikki osaisivat lukea tilastoja, eivät ainoastaan datatutkijat ja matemaatikot."
Nyt Ilmonen tutkii Aallossa tilastoja, syöpägenetiikkaa ja kehittää menetelmiä, kuten esimerkiksi ääriarvoteoriaa. Hänen dataa ja analytiikkaa käsittelevät luentonsa Aalto EE:ssä pyrkivät valottamaan data-analytiikan ja tekoälyn tärkeyttä yrityksille.
”Minusta olisi äärimmäisen tärkeää, että kaikki osaisivat lukea tilastoja, eivät ainoastaan datatutkijat ja matemaatikot”, Ilmonen sanoo.
Tilastojen tärkeys
Ilmonen uskoo, että kyky hyödyntää dataa on yrityksille kilpailuetu – kaikki lähtee datasta. Vuosia sitten pelkkä taskulaskin oli ihme. ”Tätä tekoäly usein on: päällekkäisiksi kerroksiksi rakennettuja laskelmia.”
Elämme maailmassa, jossa käden ulottuvilla on loputtomasti tietoa. Keräämme dataa ja mallinnamme oppiaksemme maailmastamme, historiastamme ja jopa ennustaaksemme tulevaisuutta. Yritysten kyky säilöä ja tallentaa dataa on muuttunut perustavanlaatuisella tavalla.
Datasta tulee hyödyllistä vasta silloin, kun käytämme ja analysoimme sitä."
”Dataa pystytään säilömään valtavia määriä, mutta tietokannassa lojuessaan se muuttuu täysin hyödyttömäksi. Datasta tulee hyödyllistä vasta silloin, kun käytämme ja analysoimme sitä”, Ilmonen sanoo.
Kilpailuetua datalla
Yritysten tulisi tutkia dataa kysymyksillä mitä, missä ja kuka. Toisin sanoen on mietittävä, minkälaista dataa yrityksellä on, missä se on ja kuka sitä käyttää.
Vasta tämän jälkeen on mahdollista kysyä oikeat kysymykset siitä, miten datan ja tekoälyn soveltamista voidaan hyödyntää liiketoiminnassa. Pitäisikö esimerkiksi tuotantolinja optimoida? Voisiko maksamista automatisoida?
”Vuoropuhelun luominen on avainasemassa”, Ilmonen toteaa. Tämä tarkoittaa vuoropuhelua dataa analysoivien henkilöiden ja muun yrityksen välillä, osastojen välillä sekä erityisesti dataa ja/tai tekoälyä hyödyntävien sovellusten asiantuntijoiden kanssa.
Tulevaisuuden ennustaminen
Sen lisäksi, että tilastot ovat tärkeitä menneisyyden ymmärtämiseksi ja nykyhetken optimoimiseksi, datatutkijat ovat jo vuosia ennustaneet tulevaisuutta. ”He tulkitsevat kristallipalloa työkseen.”
Tämä on yhteydessä riippuvuusrakenteisiin. Voidaan sanoa, että aiemmin A on johtanut B:hen ja tämä toistuu yhä uudestaan. Vaikka virhemarginaali on aina olemassa, ennustaminen on nyt paljon helpompaa. Pystymme tallentamaan enemmän dataa kuin koskaan aikaisemmin, ja ohjelmistokapasiteettimme on kehittynyt valtavasti. Taskulaskinten ja helmitaulujen ajoista on päästy pitkälle.
Tekoälystä on valtava apu esimerkiksi lääketieteellisissä sovelluksissa."
”Meillä on mahdollisuudet mahtaviin paradigmoihin tulevaisuuden ennustamiseksi.”
Tekoälyn potentiaali on huomattava monilla aloilla. ”Tekoälystä on valtava apu esimerkiksi lääketieteellisissä sovelluksissa. Uskon, että sen merkitys vielä kasvaa tulevaisuudessa”, Ilmonen sanoo.
Ihmiset avainasemassa
Ihmiset pystyvät käyttämään modernia teknologiaa liiketoiminnan optimointiin ja maailman parantamiseen. Päätöksentekoa ei siis voida jättää teknologian varaan. ”Ihmiset ovat aina lopulta vastuussa data-analytiikasta ja tekoälystä. Se on asia, mitä ei pitäisi koskaan unohtaa”, Ilmonen sanoo.
Datakriittisyys on meidän vastuullamme. Esimerkiksi rekrytointiprosessit hyödyntävät jo tekoälyä hakemusten läpikäymiseksi ja hakijoiden valitsemiseksi. Nämä mekanismit heijastavat kuitenkin ihmisen itse kehittämiä prosesseja. Jos sovelletaan syrjiviä prosesseja, ne siirtyvät myös automatisoituihin prosesseihin.
”Meidän on suhtauduttava kriittisesti käyttämiimme tietokantoihin”, Ilmonen sanoo. Tämä tarkoittaa esimerkiksi juuri sen tunnistamista, milloin tilastoja käytetään tekoälyn manipulointiin.
Kriittisyyden lisäämisellä pystytään myös tunnistamaan ja kehittämään ihmisen luomia menetelmiä.
Mahdollisuudet riskejä suuremmat
Ilmonen itse näkee dataintensiivisen maailman enemmän mahdollisuuksien kuin uhkien kautta. Hän uskoo, että maailmasta on jo tullut parempi paikka.
Tällä hetkellä tekoälyä hyödynnetään esimerkiksi konfliktitilanteiden helpottamiseen, ihmisten liikkeiden seuraamiseen eri tarkoituksia varten sekä sosiaalisessa mediassa vaikuttamiseen – niin hyvässä kuin pahassa. On asioita, joita Ilmonen ei kuitenkaan luottaisi tekoälylle. ”En kaihda riskejä, mutta kaikella on rajansa. En esimerkiksi luovuttaisi sijoitussalkkuni kohtaloa tekoälyn käsiin.”
Datatutkijoilla on valta ja vastuu tehdä suuria asioita."
Tekoälyyn ja dataan liittyvien riskien osalta kyse ei ole ainoastaan lainsäädännöstä vaan myös moraalista.
”Datatutkijat ovat sekä aikamme supersankareita että superroistoja. Heillä on valta ja vastuu tehdä suuria asioita.” Vähintä mitä voimme tehdä, on tietää miten keskustella heidän kanssaan.
Pauliina Ilmonen on Aalto-yliopiston perustieteiden korkeakoulun professori. Hän kouluttaa Aalto EE:n ja Aalto PRO:n data-aiheisissa koulutusohjelmissa. Uusi johtajille suunnattu datakoulutus Certificate in Data and Analytics alkaa maaliskuussa 2022. Lue lisää
