Siirry sisältöön
Tekoäly
Leveämmät hartiat jättiläisille

Oikein suunniteltuna ja hyödynnettynä tekoäly tulee olemaan samanlainen hyppäys asiantuntijatyössä kuin taskulaskimet aikoinaan olivat insinöörityössä.

Kirjoittajat:

Altti Lagstedt

yliopettaja
Haaga-Helia ammattikorkeakoulu

Julkaistu : 07.03.2023

Digitalisaatio, jonka piti olla aikamme siunaus, on osoittautunut kiroukseksi monelle asiantuntijatyössä olevalle. Esimerkiksi voisi kuvitella, että kallispalkkaisen lääkärin aika kannattaisi suunnata potilasvuorovaikutukseen, ei tietojärjestelmien kanssa taistelemiseen.

Hyvässä vuorovaikutuksessa potilaan vaiva saataisiin diagnosoitua nopeammin ja luotettavammin. Lääkäri ehtisi tutkia useamman potilaan kiireettömään tahtiin, ja ehkä vähän pohtiakin potilaiden välissä. Ikävä kyllä usein asia on juuri päinvastoin, vastaanottoajasta kuluu helposti suurempi osa katsellen tietokoneen näyttöä kuin asiakasta.

Monessa muussakin ammatissa asiantuntijan työajasta kuluu luvattoman suuri osuus asiantuntemuksen kannalta toisarvoiseen työhön. Esimerkiksi yliopistomaailmassa luennoitsijan oppimateriaalit, joiden editoinnin ja julkaisun hoiti ennen opintosihteeri, hoitaa luennoitsija alusta loppuun itse. Puhumattakaan arvosanarekisteröinneistä ja muista rutiinitöistä.

Tutkijan työssä puolestaan merkittävä osa ajasta menee erilaisten hakemusehtojen läpikäymiseen, rahoitusinstrumentteihin tutustumiseen, sähköpostitulvaan, hakemusten kirjoittamiseen ja raportointiin. Itse tutkimukseen aikaa ja energiaa jää surullisen vähän.

Tätäkö tutkimuksen rahoittajat/veronmaksajat oikeasti halusivat?

Jättiläisten harteilla on jo tunkua

Tähän tilanteeseen on päästy hyvin pitkälti siksi, että ennen niin yleisistä avustavista työntekijöistä on luovuttu ja heidät on ikään kuin korvattu tietojärjestelmillä. Korvaaminen on jäänyt sikäli puolitiehen, että sen mitä järjestelmä ei osaa, tekeekin nyt assistentin sijaan kallispalkkainen asiantuntija. Sopivasti pyöritellen asia saadaan excelissä näkymään säästönä, mutta tutkimusorganisaation maineessa se voi näkyä hitaampana edistymisenä, huonompilaatuisena työnä ja epämääräisempinä julkaisuina.

Samaan aikaan asiantuntijan työ muuttuu koko ajan haastavammaksi. Jos ennen oman alan tieteellisiä julkaisukanavia oli muutama, ja julkaisut pystyi hyvin silmäilemään työn ohessa, on niitä tänä päivänä kymmeniä tai jopa satoja. Kaikkien julkaisuiden lukemiseen ei riitä yhdenkään tutkijan aika.

Sähköinen julkaiseminen on helppoa ja tutkijoille asetetaan yhä kunnianhimoisempia julkaisumäärätavoitteita. Kun tieteellisen tiedon pitäisi olla kumuloituvaa, ts. edetä siitä mihin aiemmat tutkimukset ovat päässeet, on riski, että tieteeseenkin syntyy rinnakkaisia todellisuuksia. Aiempien tutkimusten tuloksia ei huomioida, koska niitä ei tunneta. Tiedeyhteisö pirstaloituu ja samat löydökset löydetään useampaan kertaan. Tutkijat puhuvat toistensa ohi.

Isaac Newton totesi ”Jos olen nähnyt muita kauemmas, se johtuu siitä, että olen seissyt jättiläisten harteilla.” Tänä päivänä jättiläisten harteilla on tunkua, ja näköalat alkavat olla sen mukaisia.

Tekoälystä osa asiantuntijoiden osaamista

Onkin aiheellista kysyä voiko teknologia pelastaa meidät pulasta, jonka teknologia on aiheuttanut? Vai onko ratkaisun etsiminen teknologiasta vain uponneiden kustannusten harha? Kun jotakin on kehitetty näin pitkälle, enää ei voida perääntyä, ja niin edetään vielä syvemmälle suohon.

Voisiko tekoälystä tulla asiantuntijan osaamisen laajennus? Ehkä tekoäly voisikin hoitaa sekä asiantuntijaa rasittavat rutiinityöt ja toisaalta seurata jatkuvasti alan julkaisuja, ja tehdä niistä selkokielisiä koosteita ja nostaa esiin keskeisiä edistysaskeleita. Voisiko tekoälyn avulla kasvattaa jättiläisille isommat hartiat?

Periaatteessa kyllä. Taskulaskimet antoivat insinööreille aivan uudenlaisia mahdollisuuksia tehostaa työtään. Erilaiset mallinnus ja simulointiohjelmat (esim. CAD, FEM/FEA ohjelmistot) nostivat ja opastivat asiantuntijoiden osaamisen uudelle tasolle (vrt. Vygotski 1931). Ohjelmistoista tuli osa asiantuntijoiden osaamista ja älykkyyttä, eikä paluuta menneeseen ole.

Oikein suunniteltuna ja hyödynnettynä tekoäly tulee olemaan samanlainen hyppäys asiantuntijatyössä kuin edellä mainitut sovellukset. Poistamalla tai vähentämällä merkittävästi asiantuntijan rutiinitöihin kuluvaa aikaa ja energiaa ja tehostamalla tiedon koostamista ja analyysiä asiantuntijoille tarjoutuu mahdollisuus päästä korkeammille luovuuden tasoille (ks. esim. Kaufman and Beghetto 2009).

Kirjoittajan samaan aiheeseen liittyvät blogikirjoitukset Vapise insinööri! ja Mitä tänään koulussa opit?

Mainitut lähteet

Kaufman, J. C. and Beghetto, R. A. 2009. Beyond Big and Little: The Four C Model of Creativity. Review of General Psychology, 13(1), pp. 1–12.

Vygotski, L. 1931. Ajattelu ja kieli. Espoo. Weilin+Göös.

Kuva: www.shutterstock.com