Tekoäly on alkanut hiipiä sovelluksiin vähän samaan tapaan kuin dark mode – ensin se oli harvinaisuus, nyt sitä odottaa löytyvän joka paikasta. Usein emme edes huomaa sen olemassaoloa: suosittelut, chatit, automaattiset vastaukset – kaikki nämä toimii taustalla tekoälyn avustamana.

Mutta mitä tekoäly oikeastaan tekee sovelluksissa? Onko se vain näppärä apuväline, vai jotain, joka voi aidosti muuttaa käyttökokemusta tai jopa koko liiketoimintamallia?

Tässä blogissa käydään läpi, miten tekoäly näkyy tämän päivän sovelluksissa, mitä mahdollisuuksia se tuo mukanaan – ja toisaalta, millaisia riskejä tai sudenkuoppia siihen liittyy. Ja jos jossain vaiheessa pohdit sovelluksen kehittämistä, käsittelemme myös sitä, milloin tekoälyä oikeasti kannattaa harkita mukaan – ja milloin se voi olla turha lisä.
‍

Miten tekoäly näkyy jo nyt sovelluksissa?

Tekoäly on jo nyt monessa sovelluksessa osa arkea – usein ilman, että käyttäjä edes tiedostaa sitä. Moni yhdistää vielä tekoälyn yhä huipputeknologisiin kokeiluihin tai futuristisiin puheavustajiin, mutta todellisuudessa se pyörittää tänä päivänä hyvin arkisia toimintoja sovellusten taustalla.

Yksi näkyvimmistä esimerkeistä on sisällön suosittelu. Kun YouTube ehdottaa sinulle juuri sitä videota, jota “et tiennyt tarvitsevasi”, kyseessä on tekoälypohjainen algoritmi, joka analysoi katseluhistoriaasi, käyttäytymistäsi ja muiden samankaltaisten käyttäjien valintoja. Sama logiikka toimii Spotifyssa, TikTokissa, verkkokaupoissa ja uutissovelluksissa.

Toinen yleinen paikka, jossa tekoäly tekee työtään kulisseissa, on asiakaspalvelu. Monet sovelluksissa näkyvät chatbotit tai automaattiset asiakaspalveluvastaukset hyödyntävät luonnollisen kielen käsittelyä (NLP) ja koneoppimista vastatakseen kysymyksiin ilman ihmisen apua – usein yllättävänkin sujuvasti.

Yksi konkreettinen esimerkki on Grammarly, kirjoittamisen apuväline, joka käyttää tekoälyä kielivirheiden tunnistamiseen, sävyehdotuksiin ja jopa tekstin uudelleenmuotoiluun. Se ei ainoastaan tarkista pilkkuja, vaan pyrkii ymmärtämään, mitä käyttäjä yrittää sanoa – ja ehdottaa selkeämpää tapaa ilmaista se.

Näitä ei aina mainosteta “tekoälyominaisuuksina”, mutta ilman koneoppimista ja älykkäitä algoritmeja moni tuttu toiminto tuntuisi tänään kömpelöltä – tai puuttuisi kokonaan. Tosin osa sovelluksista, kuten äsken mainittu Grammarly, tekee tekoälyn läsnäolon hyvinkin näkyväksi. Grammarly esiintyykin Googlen hakutuloksissa kuvauksella “Free AI Writing Assistance”, mikä kertoo siitä, että tekoäly on ainakin yksi sen keskeisistä myyntivaltteista.

Mitä uutta tekoäly mahdollistaa?

Personointi on yksi tekoälyn näkyvimmistä käyttötavoista – ja siitä oli jo aiemmin puhetta. Mutta se ansaitsee silti hetken lisähuomiota, koska kyse ei ole vain siitä, että käyttäjälle ehdotetaan seuraavaa videota, elokuvaa tai tuotetta. Parhaimmillaan tekoäly osaa mukauttaa koko sovelluskokemuksen yksittäisen käyttäjän tarpeisiin: valikot, näkymät ja toiminnot voivat järjestyä sen mukaan, miten juuri sinä toimit.

Ajatellaan esimerkiksi oppimissovelluksia, kuten Duolingo, joka mukauttaa harjoituksia käyttäjän vahvuuksien ja heikkouksien mukaan. Tekoäly pyrkii rakentamaan polun, joka pitää käyttäjän motivoituneena ja oikealla tasolla. Tällainen personointi ei olisi mahdollista manuaalisesti – ei ainakaan skaalautuvasti.

Mutta tekoäly ei rajoitu pelkkään personointiin. Se voi myös tehdä sellaista työtä, joka ennen vaati ihmisen panosta. Puheen ja kuvan tunnistus ovat tästä hyvä esimerkki. Sovellukset voivat nykyään ymmärtää luonnollista kieltä tai lukea dokumentteja kameran kautta – ja vieläpä tehdä niillä jotain järkevää. Otter.ai muuttaa puheen automaattisesti tekstiksi, poimii keskustelusta avainkohdat ja tuottaa siitä yhteenvetoja.

Toinen konkreettinen esimerkki löytyy asiakirjojen käsittelystä. Tekoäly voi lukea laskun, poimia siitä tarvittavat tiedot ja syöttää ne järjestelmään – ilman manuaalista näppäilyä. Tällaisia ratkaisuja käytetään jo laajasti esimerkiksi taloushallinnossa ja vakuutusalalla, missä automaatio tuo sekä nopeutta että virheettömyyttä.

Lisäksi tekoäly mahdollistaa ennakoivia toimintoja: sovellus voi huomata poikkeamia datassa ja ehdottaa toimenpiteitä ennen kuin käyttäjä edes tietää, että jotain on tapahtumassa. Esimerkiksi huoltosovellus voi ehdottaa laitteelle huoltoa sen sijaan, että jäädään odottamaan vikaa.

Kyse ei siis ole siitä, että tekoäly olisi vain käyttöliittymän koriste. Parhaimmillaan se toimii moottorina, joka analysoi taustalla valtavaa määrää tietoa, tekee päätelmiä ja automatisoi monimutkaisia prosesseja tavalla, johon sovellusten perinteinen logiikka ei yksinkertaisesti taivu.

Tekoäly sovelluksen käyttäjän näkökulmasta

Tekoäly saattaa kuulostaa hienolta järjestelmän tasolla, mutta loppukädessä käyttäjää kiinnostaa vain yksi asia: auttaako tämä minua? Ja nimenomaan minua.

Käyttäjän näkökulmasta tekoälyn pitäisi tuntua enemmän taustalla toimivalta avustajalta kuin päälle liimatulta ominaisuudelta. Hyvä tekoälyratkaisu ei huuda olemassaoloaan (Paitsi jos siitä on hyötyä markkinoinnissa) – se vain tekee asioista sujuvampia, nopeampia tai fiksumpia ilman, että käyttäjän tarvitsee miettiä, miten tai miksi.

Mutta kun tekoäly ei toimi, sen huomaa heti. Kukapa ei olisi joskus kiroillut chatbotin kanssa, joka ymmärtää joka toisen viestin väärin tai tarjoaa kolmea täysin epäolennaista vastausta kysymykseen, joka olisi ihmiselle itsestäänselvyys…

Tai mietitään tekoälyavusteisia suositteluja: jos käyttäjä saa jatkuvasti ehdotuksia, jotka eivät liity hänen tarpeisiinsa, koko järjestelmän uskottavuus alkaa murentua nopeasti. Yksi huonosti ehdotettu ostos, ja luottamus tekoälyyn on menetetty – ainakin hetkeksi.

Siksi tekoälyn suurin palvelus käyttäjälle onkin usein se, ettei käyttäjä edes huomaa sen olemassaoloa – paitsi silloin kun jokin toimii yllättävän hyvin. Kun kaikki tuntuu helpolta ja loogiselta, tekoäly on tehnyt tehtävänsä oikein.

Toisaalta, jos sovellusta markkinoidaan näyttävästi tekoälysovelluksena, käyttäjä odottaa näkevänsä tekoälyn toiminnassa myös jotain näkyvää ja konkreettista. Pelkkä lupaus "AI-powered experience" ei riitä, jos lopputulos tuntuu tavalliselta kaavakkeelta eri muodossa.

Riskit ja haasteet? – Mihin kannattaa kiinnittää huomiota

Tekoälyn kanssa edetään helposti liian nopeasti: mahdollisuudet näyttävät loputtomilta, ja lupaukset ovat suuria. Eikä yhtään helpota, että joka kanavassa hypetetään tekoälyn uusimpia mahdollisuuksia. Mutta jokaisen hienon AI-idean kyljessä kulkee myös joukko haasteita, jotka kannattaa huomioida jo ennen kuin ensimmäinen rivi koodia on kirjoitettu.

Yksi haaste liittyy siihen, että osa ihmisistä on alkanut suorastaan kyllästyä tekoälyyn. Tekoäly tuntuu olevan kaikkialla – somefiidit täyttyvät AI:n tekemistä kuvista ja teksteistä, ja osa ihmisistä ei osaa erottaa, mikä on aitoa ja mikä koneen generoimaa. Kun tekoäly suoltaa maailmaan kuvia “Rooman keisarien selfievideoista” tai “Pingviineistä joita on havaittu italian rannikolla”, ja niitä jaetaan tosissaan, monilla menee lopullisesti maku koko ilmiöstä.

Tämä näkyy myös sovelluksissa. Jos käyttäjä näkee heti alussa, että sovellus mainostaa itseään “tekoälypohjaisena”, osa porukasta saattaa kääntyä kannoillaan – varsinkin jos he ovat törmänneet aiemmin huonoihin tekoälykokemuksiin. Ironista kyllä, nämä samat käyttäjät eivät välttämättä huomaa mitään, jos tekoäly toimii taustalla huomaamattomasti ja hyvin. Näkyvä tekoäly voi siis herättää ärsytystä, vaikka näkymätön tekoäly kelpaa oikein hyvin – kunhan se tekee työnsä.

Riskit
Yksi iso – ja usein aliarvioitu – riski liittyy datan laatuun. Tekoäly ei ole taikuri. Se ei keksi vastauksia tyhjästä, vaan toimii sen tiedon pohjalta, mitä sille annetaan. Jos data on sekavaa, puolueellista tai vajavaista, tekoälyn tuottama lopputuloskin on parhaimmillaan epätarkka – ja pahimmillaan täysin pielessä.

Tätä ei aina tule ajateltua, varsinkaan silloin kun AI-ominaisuus halutaan nopeasti osaksi sovellusta. Jos vaikkapa suosittelualgoritmi perustuu käyttäjien aikaisempaan toimintaan, mutta dataa on liian vähän tai se on vääristynyttä, tekoäly ei pysty tekemään järkeviä ehdotuksia. Lopputuloksena käyttäjälle tarjotaan sisältöä, joka ei liity mihinkään – ja koko “älykkyys” menettää uskottavuutensa.

Lisäksi tekoäly voi vahvistaa olemassa olevia vinoumia, jos data heijastaa niitä. Jos koulutusdata on esimerkiksi kerätty vain yhdestä käyttäjäryhmästä tai tietystä kontekstista, tekoäly alkaa helposti olettaa, että kaikkien pitäisi käyttäytyä samalla tavalla. Se taas voi johtaa huonoihin käyttökokemuksiin tai jopa syrjiviin lopputuloksiin – vaikka tarkoitus olisi ollut täysin viaton.