ENSaaS-palvelut keräävät valtavia määriä tietoa. ERP, HRM, CRM, taloushallinto, tuntikirjaus ja monet muut järjestelmät täyttyvät datasta, joka jää usein vain arkistoksi. Todellinen arvo syntyy kuitenkin vasta silloin, kun tieto jalostetaan oivalluksiksi, konkreettisiksi suosituksiksi ja lopulta toimenpiteiksi. Vanha viisaus kuuluukin: ”Jos tiedolla ei tee mitään, ei sillä tee mitään.”
AtoZ GPT:n kehityksessä olemme keskittyneet juuri tähän. Tavoitteemme on, että SaaS-järjestelmissä oleva tieto muuttuu ymmärrettäväksi ja käyttökelpoiseksi. Toiminnaksi. Tekoälyn avulla datasta voidaan tuottaa raportteja, tehdä johtopäätöksiä ja parhaimmillaan keskustella tiedoista kuin hyvän dataan perehtyneen asiantuntijan kanssa. Tekoälyn avulla, SaaS-palvelusta voidaan tehdä palvelun käyttäjän henkilökohtainen tiedolla johtamisen konsultti.
Näin se tapahtuu
Ennen kuin tekoäly voi hyödyntää dataa, se täytyy valmistella oikein. Tämä tarkoittaa datan esikäsittelyä: pilkkomista, vektorointia ja indeksointia. Samalla huomioidaan tietoturva ja GDPR-vaatimukset sekä valitaan käytettävät tekoälymallit. Joissain tapauksissa osa ratkaisuista kannattaa ajaa paikallisesti asiakkaan omassa ympäristössä. Kun tämä pohjatyö on tehty, järjestelmän tieto muuttuu eläväksi ja käyttökelpoiseksi. Ihan kaikkia niksejä emme tässä paljasta, mutta myynnin hihaa nykäisemällä kerromme toki lisää.
Käytännön esimerkki
Omakehittämämme tuntikirjausjärjestelmä Rapsa näyttää käytännössä, mitä tämä tarkoittaa. Sen sisältämästä datasta AtoZ GPT tuottaa kuukausittain executive summaryn yrityksen toimitusjohtajalle ja HR:lle. Raportti nostaa esiin poikkeamat, ehdottaa toimenpiteitä ja auttaa ennakoimaan tulevaa. Esimerkiksi heinäkuussa 2025 raportti osoitti, että laskutettavat tunnit nousivat jyrkästi samalla kun sisäiset tunnit romahtivat ja lomat vähenivät. Näiden havaintojen pohjalta voitiin jo arvioida, mitä vaikutuksia syksylle on odotettavissa.
Tulevaisuuden mahdollisuudet
Todellinen seuraavan askeleen potentiaali syntyy, kun järjestelmän oma data yhdistetään ulkopuolisiin lähteisiin. Tämä rikastaa analyysiä ja syventää toimenpidesuosituksia. Esimerkiksi taloushallinnon järjestelmissä voidaan hyödyntää asiakasyritysten julkista talousdataa tai yleistä markkinadataa. Toisissa järjestelmissä hyödyllistä voi olla vaikkapa säädata, jos sillä on vaikutusta toimintaan. Joissain tapauksissa merkityksellistä voi olla toimialakohtainen tilastodata, asiakaspalautteet tai jopa viranomaisaineistot.
Mahdollisuudet ovat lähes rajattomat. Kun järjestelmän sisäinen tieto rikastetaan ulkoisilla lähteillä, voidaan tunnistaa riskejä ja mahdollisuuksia aivan uudella tarkkuudella ja tehdä päätöksiä, jotka perustuvat laajempaan kontekstiin.
Miksi tämä on tärkeää
Perinteisesti tällaisen analyysin tekeminen on vienyt paljon aikaa ja resursseja, ja silti lopputulos on helposti jäänyt pintapuoliseksi. Kun tekoäly hyödyntää sekä järjestelmän sisäistä dataa että ulkoisia lähteitä, se pystyy nostamaan esiin juuri ne asiat, jotka todella vaikuttavat liiketoimintaan. Näin SaaS-palveluista tulee asiakkaille entistä arvokkaampia ja palveluntarjoajille kilpailuetu markkinoilla.
Tämä on vasta alku. Haluatko nähdä, mitä sinun järjestelmäsi voisivat kertoa sinulle ja asiakkaillesi, kun ne saavat tekoälyn tuekseen? Ota yhteyttä, niin näytämme, miten voimme rakentaa tekoälypohjaisen raportoinnin ja keskustelun järjestelmääsi.
