Tekoälyn omaksuminen ja onnistunut käyttöönotto valmistavassa teollisuudessa

Abstract

Tekoäly on saanut paljon huomioita viime vuosina, kun laskentatehot ovat kasvaneet ja big dataa on yhä enemmän saatavilla. Tekoäly ja erityisesti koneoppiminen voivat tarjota ratkaisuja valmistavan teollisuuden kohtaamiin vanhoihin ja uusiin haasteisiin. Ilman onnistunutta käyttöönottoa tekoälyn käytön hyötyjä ei voida kuitenkaan saavuttaa.

Yritykset ottavat yhä enemmän tekoälyä käyttöönsä, mutta samaan aikaan kohtaavat haasteita onnistuneessa tekoälyn käyttöönotossa. Yritysten on arvioitava, ovatko heidän voimavaransa, kykynsä ja sitoutumisensa valmiita tekoälyn käyttöönottoa varten. Tämä tutkimus täyttää kirjallisuuden aukkoa tunnistamalla ja arvioimalla kokonaisvaltaisesti tekijöitä, jotka vaikuttavat tekoälyn onnistuneeseen käyttöönottoon. Aiempi tutkimus on ottanut kantaa tähän, mutta tutkimus on edelleen puutteellista. Tutkimuskysymys on: Mitkä tekijät vaikuttavat onnistuneeseen tekoälyn omaksumiseen ja käyttöönottoon valmistavassa teollisuudessa?

Tutkimuksessa tarkastellaan tekoälyä valmistavassa teollisuudessa, sen käyttöönottoprosessia ja IT-innovaatioiden omaksumisen teorioita. TOE-mallia ja sen laajennuksia on yleisesti hyödynnetty tutkittaessa tekoälyyn liittyvää omaksumispäätöstä. Tämä tutkimus keskittyy ymmärtämään tekoälyn omaksumispäätöksen jälkeistä tekoälyn käyttöönottoa organisatoristen, teknologisten ja ympäristöön liittyvien tekijöiden avulla.

Tutkimuskysymykseen vastataan hyödyntämällä tutkimusstrategiana ekstensiivisen tapaustutkimuksen mallia. Laadullisen lähestymistavan tarkoituksena on kuvailla tutkittavaa ilmiötä sen todellisessa kontekstissa sekä tunnistaa samankaltaisuuksia useamman tapauksen välillä. Aineisto kerättiin haastattelemalla kolmea tekoälykonsulttia, yhtä tekoälyjärjestelmän myyjää ja kolmea teollisuusyritystä puolistrukturoitujen haastattelujen avulla. Haastattelut analysoitiin soveltamalla Gioia-metodologian mukaista aineiston koodausta.

Tutkimuksessa tunnistetut onnistuneeseen käyttöönottoon vaikuttavat tekijät sekä käyttöönottoprosessi olivat pääsääntöisesti yhteneviä aihepiirin aikaisemman tutkimuksen kanssa. Onnistumisen tekijöissä korostui osaaminen – sekä yrityksen alan että teknologian osaaminen. Kaikki tutkimuksen teollisuusyritykset ovat käyttöönottaneet tekoälyratkaisuja tekoälykumppanin kanssa, mikä tunnistettiin välttämättömyydeksi. Kuitenkin yrityksen oman liiketoiminnan ja prosessien asiantuntijuus ohjaavat tekoälyn käyttötapausten tunnistamista ja todellisten tekoälyn hyötyjen saavuttamista merkittävästi. Johdon tuen, datan hallinnan ja olemassa olevan sopivan IT-infrastruktuurin tunnistettiin olevan ensiarvoisen tärkeää, mikä on yhtenäistä aiemman tutkimuksen kanssa. Sen sijaan etiikan ei huomattu vaikuttavan onnistuneeseen tekoälyn käyttöönottoon. Valmistavan teollisuuden tekoälyn sovelluskohteiden tunnistettiin olevan sellaisia, joissa eettiset kysymykset eivät ainakaan vielä ole läsnä.

Käytännön kontribuutiona tämä tutkimus tarjoaa yritysten johdolle tietoisuutta tekoälyn käyttöönottoprosessista ja opastaa suuntaamaan huomiota ja resursseja vaadittaviin toimenpiteisiin. Tieteellisenä kontribuutiona tutkimus täydentää olemassa olevaa kirjallisuutta IT-innovaatioiden omaksumisesta ja tekoälyn valmiustekijöistä sekä kokoaa tilannekatsauksen tekoälyn käytön aihepiiristä toimitusketjujen alan kirjallisuudessa valmistavan teollisuuden näkökulmasta.