Automaatiot, tekoälypohjaiset työnkulut ja tekoälyagentit – milloin kannattaa käyttää mitäkin?

Blogi on käännetty tekoälyn avulla ja tarkistettu ihmisen toimesta. Alkuperäinen versio on Englanniksi. 

Kolme älykkään automaation tasoa: säännöistä järkeilyyn

Yritykset miettivät yhä useammin tekoälyä automatisointikeinona, mutta tekoäly ei ole ihanteellinen ratkaisu jokaiseen prosessiin, saati täysin autonominen tekoälyagentti. Ennen kuin otat tekoälyn käyttöön, on tärkeää ymmärtää erot perinteisen automaation, tekoälypohjaisten työnkulkujen ja AI-agenttien välillä. Jokaisella on omat vahvuutensa, heikkoutensa ja parhaat käyttötapauksensa. Tässä artikkelissa tutustutaan näihin kaikkiin.

Vuonna 2025 kaikki puhuvat AI-agenteista. Ennen kuin syvennymme automatisointiin, tarkastellaan ensin ylätason vertailua näiden konseptien välillä.

Mitkä ovat näiden erot?

• Automaatio suorittaa ennalta määriteltyjä, sääntöihin perustuvia tehtäviä automaattisesti
• Tekoälytyönkulut ovat automaatioita, joissa käytetään kielimalleja (kuten ChatGPT:tä) osana prosessia
• AI-agentit ovat ohjelmia, jotka suorittavat ei-deterministisiä tehtäviä itsenäisesti.
  

Millaisiin tehtäviin mikin sopii parhaiten?

• Automaatio loistaa ennalta määrätyissä, deterministisissä tehtävissä
• Tekoälytyönkulut ovat hyviä, kun tarvitaan hieman joustavuutta määrätyissä tehtävissä
• AI-agentit sopivat muuttuviin, ei-deterministisiin tehtäviin.

Mitkä ovat näiden vahvuudet?

• Automaatio: luotettavat lopputulokset ja nopea suoritus
• Tekoälytyönkulut: hyvä kaavantunnistus ja monimutkaisten sääntöjen käsittely
• AI-agentit: parhaimmillaan, kun odotetaan uusia muuttujia ja skenaarioita.

Mitkä ovat näiden heikkoudet?

• Automaatio: ei pysty mukautumaan, rajoittuu ohjelmoituihin tehtäviin
• Tekoälytyönkulut: vaativat dataa ja voivat olla vaikeita debugata
• AI-agentit: epäluotettavampia, voivat tuottaa arvaamattomia tuloksia.

Automaation kolme tasoa

1. Perinteinen automaatio: ennustettava, sääntöpohjainen suoritus

Automaatiolla tarkoitetaan ennalta määriteltyjen, sääntöihin perustuvien tehtävien suorittamista automaattisesti ilman tekoälyä. Nämä järjestelmät noudattavat tarkkaa logiikkaa ja työnkulkuja poikkeamatta niistä. Esimerkkinä voidaan mainita robottiprosessiautomaatio (RPA), jossa ohjelmisto jäljittelee ihmisen toimintaa rakenteisissa tehtävissä, kuten tietojen syöttämisessä tai raporttien luomisessa.

Useimmat teollisuusorganisaatiot pyrkivät optimoimaan prosessejaan niin, että ne voivat iteratiivisesti kehittää ja tuottaa mekaanisia ratkaisuja nopeammin kuin kilpailijansa. Tähän vaikuttaa erityisesti seuraava ajattelumalli:

• Johdon autonominen ajattelu, joka tähtää prosessin osittaiseen uudelleenmuotoiluun
• Prosessien yhdistäminen "koneeksi, joka rakentaa koneen"

Nämä ovat yleensä prosesseja, jotka voidaan suorittaa asynkronisesti ja itsenäisesti vain yksinkertaisen luovutusprosessin kautta.

Edellytykset: Keskitetty tarkastus, jolla varmistetaan, että kaikki vaatimukset automaation suorittamiseen ovat kunnossa.

Automaation tärkeimmät ominaisuudet:

• Ennalta määritetyt säännöt: toimii valmiiden triggereiden ja toimintojen pohjalta
• Lineaarinen eteneminen: suorittaa tehtävät vaiheittain
• Rajoitettu joustavuus: ei kykene mukautumaan odottamattomiin muutoksiin
• Hyvä integroitavuus: mahdollista liittää useisiin alustoihin ja työkaluihin
  
  

Käytännön esimerkkejä automaatiosta:

1. Sähköpostimarkkinointikampanjat: tervetuloviestien automaattinen lähetys uusille tilaajille
2. Muistutukset: myöhästyneiden tehtävien muistuttaminen projektinhallintatyökaluissa
3. Laskujen käsittely: laskujen luominen ja lähettäminen ilman manuaalista työtä

2. Tekoälytyönkulut: älykäs automaatio

Tekoälytyönkulut tuovat tekoälymalleja. kuten suuria kielimalleja (LLM), osaksi automatisoituja prosesseja. Sen sijaan, että nämä työnkulut noudattaisivat jäykkää logiikkaa, ne kykenevät tunnistamaan kaavoja, käsittelemään jäsentymätöntä dataa ja tekemään monimutkaisia päätöksiä rakenteellisessa kehyksessä. Esimerkiksi asiakaspalveluchatbot voi vastata ennalta määriteltyjen päätöspuiden perusteella, mutta hyödyntää suurta kielimallia avoimiin kysymyksiin.

Yleisesti ottaen työnkulut koostuvat rajatusta määrästä automaatioita, joita ohjaa "ydinmoottori". Vuosien 2017–2019 aikana rakensin oman NLP-moottorini (natural language processing), joka perustui sen ajan teknologisiin ratkaisuihin, kuten Word2Vectoriin. Hyödynsin juuri tätä lähestymistapaa: keskusmoottori, joka järjestää erilaisia työnkulun pisteitä muodostaakseen dynaamisia keskusteluja, pysyen kuitenkin edelleen ennalta määriteltyjen työnkulkujen rajoissa.

Modernien työnkulkujen komponentteja ovat esimerkiksi:

1. Promptin muutos

2. Reititys

3. Rinnakkaistaminen

4. Orkestroija-työntekijä -malli

5. Arvioija

Vaatimukset: Ennalta määritelty joukko työnkulkuja, joista tekoälylogiikka voi valita vapaasti.

Tärkeimmät ominaisuudet:

• Dynaaminen päätöksenteko: mukauttaa prosesseja datakaavan perusteella
• Useita integraatioita: yhdistää useita työkaluja ja alustoja
• Tietopohjainen toiminta ja jatkuva oppiminen: hyödyntää historiallista takaa toiminnan parantamiseksi
• Skaalautuvuus: käsittelee helposti kasvavia data- ja prosessivaatimuksia
  
  

Esimerkkejä:

• Asiakastuen tikettien reititys kiireellisyyden ja tyypin perusteella
• Liidien priorisointi konversiotodennäköisyyden perusteella
• Petosten havaitseminen epäilyttävien tapahtumien perusteella ja hälytykset näistä tapahtumista

3. Tekoälyagentit: autonominen ja mukautuva päätöksenteko

Tekoälyagentit menevät automaatiota ja työnkulkuja pidemmälle tekemällä päättelyä, suunnittelua ja toimimalla itsenäisesti. Toisin kuin ennalta määritellyissä poluissa etenevät työnkulut, agentit pystyvät mukautumaan uuteen tietoon, luomaan omia strategioitaan ja suorittamaan monimutkaisia tehtäviä ihmisen minimaalisella syötteellä. Esimerkiksi tekoälyyn pohjautuva tutkimusapuri, joka kerää tietoa, arvioi lähteitä ja tarkentaa vastauksiaan iteratiivisesti.

Keskeinen komponentti on toiminta–palaute-silmukka, joka jatkuu, kunnes kaikki testit on suoritettu hyväksytysti. Olennaista on määritellä, mitä testejä tarvitaan ja miten ne suoritetaan, jotta järjestelmä voi pyörittää autonomista silmukkaa.

Vaatimukset: Testitapaukset, joiden perusteella autonomista silmukkaa ajetaan.

Keskeiset ominaisuudet:

• Autonominen toiminta: ei vaadi jatkuvaa syötettä ihmiseltä
• Koneoppiminen: jatkuva oppiminen ja kehittyminen toiminnan tehostamiseksi
• Keskustelullinen tekoäly: käyttää NLP:tä viestintään
• Reaaliaikainen mukautuminen: mukauttaa toimintaa uuden datan pohjalta
  
  

Esimerkkejä:

• Chatbotit: asiakaspalvelu ja kysymyksiin vastaaminen
• Virtuaaliassistentit: aikataulutuksen hallinta ja muistutukset
• Tekoälyasiakaspalvelija: reaaliaikainen asiakaspalvelu puhelin- ja chat-kanavissa

Milloin kannattaa käyttää mitäkin?

• Jos tehtävä on toistuva, sääntöpohjainen eikä vaadi tekoälyä: käytä perinteistä automaatiota. Se on nopeaa, luotettavaa ja helppoa ylläpitää
• Jos tarvitaan jonkin verran joustavuutta, mutta prosessi pysyy rakenteellisena: hyödynnä tekoälypohjaisia työnkulkuja tuomaan mukaan kaavan- ja mallintunnistusta sekä älykästä päätöksentekoa
• Jos tehtävä on monimutkainen, muuttuva ja vaatii sopeutumista: harkitse ai-agenttien käyttöä, mutta varaudu ennakoimattomuuteen ja jatkuvaan kehittämiseen.

Erityisesti AI-agenttien arvioinnissa kannattaa huomioida:

1. Tekeekö se päätöksiä itsenäisesti, vai rajoittuuko toiminta ennalta määriteltyjen sääntöjen seuraamiseen?
2. Pystyykö se sopeutumaan uusiin tai odottamattomiin tilanteisiin?
3. Kykeneekö se yhdistämään taitojaan dynaamisesti monimutkaisten, useampivaiheisten tehtävien suorittamiseksi?
4. Onko sillä kykyä oppia ja kehittyä vuorovaikutuksen kautta?

AI-agenttien hypetys vs. todellisuus

Kaikki haluavat nyt AI-agentteja, ja kun mietit, pitäisikö sinun rakentaa sellainen, vastaus on yksinkertaisesti kyllä! Maailma liikkuu nopeasti kohti agenttipohjaisia ratkaisuja, ja hyvin toimiva autonominen työnkulku voi pelastaa tilanteissa, joissa keskeytykset jatkuvasti rikkovat flowta ja keskittymistä. Sen tuomat hyödyt voivat vaikuttaa merkittävästi liiketoimintaasi.

Niiden toteuttaminen ei kuitenkaan ole aivan helppoa, ja se vaatii todennäköisesti ylimääräistä työtä toteutustiimiltä.

Me Recordlylla uskomme oikean teknologian hyödyntämiseen oikeaan tarpeeseen.
Olipa kyseessä yksinkertainen automaatio, tekoälyllä tehostettu työnkulku tai huippuluokan AI-agentti, tavoite on aina sama: älykkäämmät ja tehokkaammat prosessit, jotka tuottavat liiketoiminnalle lisäarvoa. Ja mikä parasta: me voimme auttaa sinua löytämään juuri sinulle sopivan ratkaisun.

Lähteet: 

• https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents. 
• https://skphd.medium.com/automation-ai-workflow-and-ai-agents-understanding-the-differences-and-their-role-in-modern-7a7227d94bf0. 
• https://www.linkedin.com/pulse/automations-vs-ai-workflows-agents-understanding-key-tyler-mcgregory-w1c8e/. 
• https://medium.com/@falkgottlob/many-ai-agents-are-actually-ai-workflows-or-automations-in-disguise-7e377017df98.