Asiantuntijatyön jatkuva tehostaminen on vastuullista

Kuvittele maailma, jossa päätökset tehtäisiin aina tuoreimman datan perusteella, eli tuorein tieto olisi aina saatavilla ja heti käyttövalmiina kun sitä tarvitaan. Tässä maailmassa asiantuntijat saisivat jalostetun tiedon käyttöön heti, analysoitu tieto voitaisiin julkaista välittömästi ja esimerkiksi johtoryhmän raportit, kuntien ja toimialojen tilannekuvat, talousanalyysit ja maaraportit valmistuisivat hetkessä. Eli tieto olisi erittäin tehokkaasti valjastettu päätöksenteon ja informaatioviestinnän tueksi.

Näin tehokas yhteiskunta vaatisi asiantuntijoilta kellon ympäri tapahtuvaa työtä, eikä asiantuntijoiden kustannuksella tapahtuva tehostaminen kuulosta kovinkaan vastuulliselta.

Tai, mitä jos dataan liittyvät työt tekisikin robotti? Jos tietokone osaa tehdä jopa miljardeja laskutoimituksia sekunnissa, voidaan todeta että se on ihmistä verrattain tehokkaampi tietynlaisissa tehtävissä. Robotit ovat auttaneet ihmistä suoriutumaan tehokkaammin työstään jo vuosikymmeniä ja asiantuntijatyössäkin koneet tekevät jo paljon puolestamme aivan rutiinitason asioissa. Asiantuntijatyön dataprosessien automatisointi laadukkaasti alusta loppuun, eli datakäsittelystä julkaisuun, ei kuitenkaan onnistu kovinkaan helposti. Kokemuksemme mukaan, tietotyön tehostamisen varaa on edelleen mittavia määriä — mitä jos tietokone onnistuisi tekemään kaikki asiantuntijatyöhön liittyvät rutiininomaiset tehtävät?

Itse asiassa, me elämme maailmassa, jossa tämä idea on jo olemassa ja tapahtumassa. Robonomist on perustettu sille ajatukselle, että asiantuntijoiden työn tehostamisen tulee tapahtua ennen kaikkea rutiinitehtävien karsimisen kautta. Meillä on vuosien kokemus asiantuntijatyön tietohaasteista ja tietotyön tehostamisesta asiantuntijoita kunnioittaen. Tuotamme kuviot, julkaisut, raakadatan ja tiedon analysoinnin palveluna, jossa suunnittelutyö tapahtuu yhteistyössä asiakkaidemme kanssa.

Robottien hyödyntäminen ei ainoastaan vapauta asiantuntijoita keskittymään korkeamman tason tehtäviin, vaan se myös vähentää inhimillisen virheen mahdollisuutta. Robotit eivät korvaa asiantuntijaa, vaan parantavat asiantuntijan työn luonnetta. Myös konkreettisesti, mitä nopeammin dataa pyöritetään, sitä vähemmän aikaa tarvitsee istua tietokoneella pakollisten rutiinitehtävien parissa.

Olemme säästäneet tuhansia tunteja työtä asiakkaidemme tietointensiivisestä työstä ohjaamalla robotit tekemään työtä siellä, missä tehostamisen varaa on. Ja tulevaisuudessa tulemme säästämään työtunteja entistä enemmän, kun tekoälyn merkitys asiantuntijatyön tehostamisessa tulee kasvamaan. Tekoälyn potentiaalin valjastaminen entistä laajemman joukon rutiinitöiden automatisoinnissa on jo käsin koskeltavissa uusimpien tekoälyteknologioiden avulla, ja pidämme hyvin mahdollisena, että saavutamme yhä merkittävimpiä parannuksia työn tehostamisessa lähivuosien aikana.

Jos työn tehostamisen kustannukset kantavat ihmisten sijasta tietokoneet, voi tehostaminen johtaa mielekkäämpiin työtehtäviin, laadukkaampiin päätöksiin, kestävämpään työkulttuuriin ja parempaan työhyvinvointiin. Eikö näin voisi todeta, että asiantuntijatyön jatkuva tehostaminen on vastuullista?