AI-transformaatio - 8 osainen verkkokurssi johdolle ja vastuunkantajille

Tällä aloitusluennolla esitellään koulutuksen kokonaisuus ja taustat. Luento johdattaa siihen, mitä tekoälyyn liittyvä transformaatio käytännössä tarkoittaa ja miksi se poikkeaa perinteisestä ohjelmistokehityksestä. Käydään läpi, millaisia kehittämisen vaiheita AI-hankkeisiin liittyy, miten muutosta johdetaan ja millaisiin asioihin organisaatioiden tulisi varautua tekoälyn nopean kehityksen myötä.

Lisäksi luennolla tuodaan esiin kouluttajan omaa taustaa ja kokemusta tekoälyn parissa, tarjoten näkemyksiä sekä tutkimus- että käytännön kehitystyöstä, jota on tehty vuodesta 2018 lähtien GPT-mallien kehittymisen rinnalla.

Tällä luennolla hahmotetaan, mitä tekoälyn mahdollistama transformaatio tarkoittaa organaatioiden näkökulmasta – ei vain teknisesti, vaan kokonaisvaltaisesti. Luennossa käydään läpi AI-kehityksen erityispiirteitä ja sitä, miten tekoälyhankkeet eroavat perinteisestä IT-kehittämisestä niin tavoitteiden, suunnittelun kuin johtamisenkin osalta.

Sisältö auttaa ymmärtämään tekoälyn vaikutuksia organisaation toimintaan, ja herättää ajatuksia siitä, mitä pitää ottaa huomioon tänään – ja mihin on varauduttava tulevaisuudessa. Samalla avataan muutamia keskeisiä käsitteitä, joita koulutuksessa myöhemmin syvennetään.

Tämä ei ole tekninen syväluotaus, vaan suunnattu kaikille, jotka haluavat saada otteen AI:n isosta kuvasta ja valmistautua johtamaan muutosta fiksummin.

Katso luento

Tässä osiossa sukelletaan tekoälystrategian ytimeen. Opit, kuinka tekoäly kytketään liiketoimintastrategiaan ja organisaation tavoitteisiin niin, että tekoäly ei ole irrallinen teknologiapilotti, vaan keskeinen osa strategista kehitystä ja kilpailuedun rakentamista.

Kurssiosiossa käsitellään muun muassa:

• Kilpailukyvyn ja kilpailuedun ero: Onko tekoäly tehostamista vai aidosti uudenlaista arvonluontia?

• Tekoälyn arvolupaukset: Miten tekoäly voi parantaa tuottavuutta, skaalata toimintaa, synnyttää uusia liiketoimintamalleja ja kehittää asiakaskokemusta?

• Datasta kilpailuetuun: Miten oma data – erityisesti uniikki ja suljettu data – voi muodostaa kestävän strategisen pohjan?

• Toteutusmallit: Omien ratkaisujen rakentaminen vs. valmisratkaisujen hyödyntäminen – missä kulkee erikoistumisen ja skaalaamisen raja?

Luennon aikana pääset arvioimaan oman organisaatiosi nykytilaa tekoälyn hyödyntämisessä ja tunnistamaan strategisia kehityskohteita, erityisesti datan, osaamisen ja liiketoimintaprosessien näkökulmasta. Lisäksi alat hahmottaa, millainen kilpailuetu tekoälyyn pohjautuen voisi toimialallasi olla mahdollinen – ja millä edellytyksillä.

Katso luento

Tällä luennolla syvennymme tekoälytransformaation vaikutuksiin organisaation johtamisessa. Kurssin aiemmissa osissa on käsitelty tekoälyn perusteita ja strategista näkökulmaa – nyt tarkastelemme, miten tekoälyn läpimurto muuttaa johtamista, organisaatiorakenteita, osaamisvaatimuksia ja tavoitteenasettelua.

Luennon keskeiset teemat:

• Johtaminen tekoälymurroksessa

• OKR-malli (Objectives and Key Results) tekoälyn johtamisessa

• Tekoälyn roolit organisaatiossa

• Johtamisen käytännön haasteet

• Kokeilukulttuurin rakentaminen

• Ajatusjohtajuus ja markkinointi kehityksen ytimessä

Lopputulemana saat selkeän mallin ja työkalut siihen, miten johtaa organisaation tekoälykyvykkyyden rakentamista tavoitteellisesti, liiketoimintalähtöisesti ja kulttuurillisesti kestävästi.

Katso luento

Tällä luennolla sukellamme AI-kehityksen kriittisimpään vaiheeseen: oikean ongelman löytämiseen ja määrittelyyn. Käymme läpi, miksi ongelman tunnistaminen on tärkeämpää kuin teknologian valinta – sillä väärin määritelty ongelma johtaa helposti hukkaan heitettyihin resursseihin ja epäonnistuneisiin projekteihin.

Luennolla tarkastelemme Double Diamond -mallia, jossa pureudumme kahteen vaiheeseen:

1. Laaja ongelmien kartoittaminen – Ideointi, käyttäjäymmärryksen rakentaminen, data-analyysi ja haastattelut.

2. Ongelman fokusoitu määrittely ja priorisointi – Valitaan vaikuttavin ja toteuttamiskelpoisin kehityskohde.

Käymme käytännön esimerkkien kautta läpi, miten tekoälyn kehitystyö aloitetaan ongelmasta käsin. Opit hyödyntämään työkaluja kuten Value Proposition Canvas, priorisointimatriiseja sekä tekoälyavusteisia haastatteluanalyysejä. Tarkastelemme, kuinka asiakashaasteita ja datalähteitä hyödynnetään aidon ongelman kirkastamisessa ennen ratkaisujen suunnittelua.

Lopputuloksena määritetään selkeä, perusteltu ongelma, johon tekoälyratkaisuja voidaan lähteä kehittämään seuraavassa osiossa. Tavoitteena ei ole hypätä ratkaisuihin – vaan rakastua ensin ongelmaan.

Katso luento

Ongelman kirkastamisen jälkeen on aika siirtyä ideoinnista tekoihin. AI-kehittämisen erityispiirteisiin sopii erinomaisesti yhteiskehittäminen (co-creation), jossa asiakkaat ja tiimi jalostavat ratkaisua tiiviissä vuorovaikutuksessa. Tämän vaiheen keskiössä on Design Sprint – ketterä menetelmä, jonka avulla päästään nopeasti ensimmäiseen prototyyppiin ja asiakasvalidointiin.

Osiossa tarkastellaan käytännön esimerkin kautta, miten eri sidosryhmien (esim. myynti, tuki, koulutus) kanssa rakennetaan klikattava prototyyppi, validoidaan se oikeilla käyttäjillä ja kehitetään siitä MVP (Minimum Viable Product).

Samalla tarkastellaan, miten ennakkolanseeraus, asiakaspilotit ja proof of concept (POC) tukevat AI-ratkaisujen onnistumista. Käsittelemme myös, miten palautetta kerätään systemaattisesti ja hyödynnetään tekoälyä palautteen analysointiin.

Luento antaa sinulle konkreettiset työkalut ja prosessit AI-ratkaisun jalostamiseen ideasta toteutukseen – yhdessä asiakkaiden kanssa.

Tässä luennossa sukelletaan tekoälyn tärkeimpään raaka-aineeseen: dataan. Käsittelyssä ovat datan strateginen merkitys, hyödyntämisen mahdollisuudet ja eettiset sekä juridiset reunaehdot. Kurssiosio auttaa ymmärtämään, miten data voi luoda kasvua, tehokkuutta ja asiakaskokemuksen parantumista – mutta vain, jos sen hallinta ja käyttö ovat kunnossa.

Osiossa käydään läpi keskeiset kysymykset, kuten:

• Minkälaista dataa organisaatiolla on – ja mitä puuttuu?

• Miten data kytketään liiketoimintatavoitteisiin ja tekoälyn hyödyntämiseen?

• Miten rakennetaan datastrategia, joka tukee tekoälyratkaisuja ja tuo kilpailuetua?

Luento kattaa myös datastrategian kulmakivet: datan omistajuus, laatu, tekninen arkkitehtuuri, tietosuoja (esim. GDPR), riskienhallinta ja eettiset näkökulmat, kuten vinoumien ehkäisy ja läpinäkyvä päätöksenteko. Pääset kartoittamaan oman organisaatiosi datavarantoja ja yhdistämään niitä konkreettisesti strategisiin tavoitteisiin.

Ymmärtämällä datan nykytilan ja kehittämällä sen hallintaa systemaattisesti, luodaan vankka pohja tekoälykehitykselle – ja mahdollistetaan aidosti dataohjautuva toimintakulttuuri.

Katso luento

Tekoäly kehittyy kiihtyvää vauhtia – mutta mihin suuntaan olemme menossa seuraavien 2–5 vuoden aikana? Viimeisellä luennolla kurkistetaan AI-transformaation tulevaisuuteen ja pureudutaan seuraaviin kehitysharppauksiin, jotka organisaatioiden ja ammattilaisten on syytä ymmärtää jo tänään.

Osion keskeiset teemat:

• Generatiivisen tekoälyn uudet suunnat: Mikä on seuraava askel nykyisten mallien jälkeen? Miksi multimodaalisuus (kuva, ääni, teksti, data) tulee muuttamaan käyttökokemusta ja sovelluksia?

• Tekoälyagentit ja autonomiset järjestelmät: Miten tekoälyagentit alkavat toteuttaa työtehtäviä ilman jatkuvaa ihmisen ohjausta – ja miksi agentti-agentti-kommunikaatio mullistaa järjestelmien suunnittelun?

• AGI – Yleinen tekoäly: Mitä tarkoittaa ihmismäinen laaja-alainen älykkyys ja millaisia vaikutuksia sillä on liiketoimintaprosesseihin, asiantuntijatyöhön ja päätöksentekoon?

• Tulevaisuuden osaaminen ja roolit: Miksi tämän päivän AI-taidot voivat olla vanhentuneita jo muutamassa vuodessa? Mikä on promptauksen merkitys nyt ja tulevaisuudessa?

• Datan uusi rooli: Miksi alkuperäinen ja laadukas data on nousemassa strategiseksi voimavaraksi tekoälyn kehityksessä?

• Organisaation muutosvalmius: Kuinka rakentaa strategia, arkkitehtuuri ja kulttuuri, joka kestää jatkuvan teknologisen murroksen?

Katso luento