Keskeinen muutos: generatiivisen AI:n kyvykkyys kehittyy nopeammin kuin sen heikkouksien aiheuttamat haasteet. Käytännössä yrityskäytössä parhaita tuloksia antava käytäntö on tehdä ne asiat, joihin GenAI soveltuu hyvin nyt, ja hyväksyä lieveilmiöt, koska tiedämme, että muutaman kuukauden välein tapahtuvat versiopäivitykset muuttavat hyöty–lieveilmiö-tasapainoa AI:n eduksi koko ajan.
Aloitin vuonna 2023 kirjoittamaan vuosittaista yhteenvetoa AI:sta. Trendi on mielenkiintoinen.
Vuonna 2023 generatiivisen AI:n tuoma hyöty oli yksinomaan yksinkertaisessa ja hupikäyttöön tarkoitetussa informaation yhteenvedossa, kuvien luonnissa ja Googlen korvikkeena toimivassa asiahaussa.
Vuonna 2024 osa asiantuntijatyöskentelijöistä oli juonut samaa glögiä ja päätynyt ottamaan GenAI-välineet osaksi päivittäistä työskentelyä.
Vuoden 2025 aikana suurin osa asiantuntijatyöskentelijöistä on valinnut omat AI-avusteiset ratkaisunsa osaksi arkeaan. Ohjelmistoalalla enää harva valikoituu Pauligin Juhla Mokka -kahvimainosten tapaiseksi artesaaniksi, joka rakentaa ratkaisut aina pitkästä puusta – rakkaudella, kahvilla ja ammattitaidolla.
Oma henkilökohtainen ”miksi tämä muuttaa kaiken” -havaintoni on syntynyt vuoden 2025 aikana siinä, miten GenAI yhdistyy perinteisempiin ohjelmistoratkaisuihin työvälineiden kautta. Paretolla olemme rakentaneet Microsoftin pilvipalveluympäristöön AI Foundation -ratkaisun, joka yhdistää kyvyn käsitellä tietokantojen tietoja luotettavasti ja tarkasti samalla, kun mahdollistetaan GenAI:n verbaalinen artikulointi ja visualisointi ihmiselle.
Näiden yhdistelmä on, yhtään liioittelematta, maaginen. Haluatko aidosti jutella datasi kanssa? Tietää tuoteportfoliosi roolin tuloksentekemisessä? Tarkastella henkilöstön palkkatasapainoa vapaasti valittavien parametrien valossa? Luoda juuri sinun tarkastelukulmaasi sopiva käyttöliittymä sekunneissa?
Pareton AI Foundation järjestelmän luoma näkymä käyttäjän pyytämästä tietokantatiedosta.
Perinteiset raportit, joiden luonti on useiden tuntien (tai päivien) takana, tuntuvat yksinkertaisesti samalta vertailulta kuin perinteisen hevosvoiman ja nykypäivän auton välillä.
Mikäli arvostaa elämystä, hevosella ratsastamiselle löytyy erinomainen paikka. Jos kuitenkin tavoitteena on päästä pisteestä A pisteeseen B, valinta on selvä.
Isossa kuvassa GenAI:n hyödyntämisen nykyinen suunta valjastaa kunkin teknologian vahvuudet. GenAI:n todennäköisyyksiin pohjautuvan laskennan vahvuus on tekstin ja koodin generointi, kun taas tarkkuutta vaativa logiikka joka suodattaa ja yhdistelee dataa tulee tehdä luotettaviksi ja oikeiksi havaituilla menetelmillä. Pareton tietokantaoperaatioiden esimerkissä käytetään SQL-kantaoperaatioita, jotka ovat monella mittarilla (1970-luvulta lähtien) maailman stressitestatuinta teknologiaa.
Oma ennustukseni onkin, että vuoden 2026 pullonkaulat ovat hyvin erilaisia eivätkä enää keskity GenAI:n kyvykkyyteen.
Pullonkaula 1:
Halutun tiedon laadun varmistaminen ja sen saattaminen AI:n käytettäväksi.
Pullonkaula 2:
Jokaisen asiantuntijan pitäisi osata käyttää mahdollisuutta: ”kun sinä voit kysyä yrityksen ERP-/CRM-/HR-/taloustiedoista mitä tahansa ja voit analysoida sen millä tavoin haluat – mitä sinä tarkalleen ottaen haluaisit tietää…”
