Tämä blogipostaus on osa QlikWorld 2023:sta kertovaa blogisarjaa, jossa Cubiqin lead konsultti Fuki analysoi tapahtuman pääteemoja ja Qlikin markkina-asemaa. Sarjan muihin postauksiin pääset tekstin lopussa olevista linkeistä.

MITEN TEKOÄLY MUUTTAA ANALYTIIKKAA?

ChatGPT:tä ei voine enää sivuuttaa missään IT-alan tapahtumassa. Product keynotessa puhujat varoittelivat kuitenkin tietosuojasta, joten he eivät halunneet demossaan lähettää mitään dataa ChatGPT:lle vaan esittelivät tekoälyn mahdollisuuksia kehittäjän apuvälineenä esim. laskentakaavojen kirjoittamisessa copilotin tapaan. Nämä vaikuttivat kuitenkin lähinnä alkuvaiheen kokeiluilta. Todennäköisesti tekniikka kehittyy niin nopeasti, että lopullinen arkkitehtuuri ja lopputulos hakee vielä muotoaan.

Aiemmin suomen kieli tuntui isolta muurilta tekoälyn soveltamiselle, mutta ChatGPT on kertaheitolla murtanut tuonkin muurin: sillä on valtava potentiaali kaikenlaisen ei-rakenteellisen tiedon käsittelyssä esim. automaattisten yhteenvetojen ja luokittelujen tekemisessä. Tietosuojakysymykset ovat todennäköisesti ratkaistavissa niin, että lähivuosina kaikilla isoilla yrityksillä on oma, avoimeen lähdekoodiin pohjautuva mutta omalla aineistolla jatkokoulutettu oma kielimalli tai vähintäänkin omalla palvelimella pyörivä sellainen.

Vaikka self-servicestä on viime vuosina paljon puhuttu, ja tekoälyllä on paljon tarjottavaa sillä saralla (esim. parantaa insight advisoria huomattavasti), visaisimmat pulmat analytiikassa liittyvät monimutkaisten dataputkien hallintaan ja läpinäkyvyyteen sekä datan laatuun. Monimutkaisen kontekstin ymmärrystä ja hiljaista tietoa vaativat kysymykset jäävät todennäköisesti lyhyellä tähtäimellä edelleen liian haastavaksi kielimalleille, joten en näe niiden vielä mullistavan data-arkkitehtuuria ja monimutkaisten Qlik-sovellusten kehittämistä, vaikka ne voivatkin nopeasti korvata excelissä tehtävät analyysit.
 


Tekoäly avaa lähes yhtä huikeita näkymiä kuin Grand Canyon, jota pääsimme ihastelemaan konferenssin jälkeen!

QLIK ON OIKEILLA JÄLJILLÄ PAINOTTAESSAAN ARTIFICIAL INTELLIGENCEN SIJAAN AUGMENTED INTELLIGENCEÄ ELI IHMISEN JA TEKOÄLYN YHTEISTYÖTÄ

Kielimallien taipumus liialliseen itsevarmuuteen edellyttää myös, että niiden generoimat vastaukset ovat helposti tarkistettavissa ja päättelyketjut jäljitettävissä, joten analytiikkaa tullaan lähivuosinakin kehittämään osaavien kehittäjien tiukassa ohjauksessa. Qlik on oikeilla jäljillä painottaessaan artificial intelligencen sijaan augmented intelligenceä eli ihmisen ja tekoälyn yhteistyötä, josta AutoML on hyvä esimerkki: koneoppimismallien kehittäminen on iteratiivinen prosessi, jossa olennaista on iteraatiosyklin nopeus ja ihmisen liiketoimintaymmärryksen yhdistely tekoälyn algoritmiosaamiseen.

Product keynotessa nähtiinkin hieno AutoML-demo, joka vakuutti yhden arvostamani suomalaisen asiakkaan, jolla oli paljon käytännön kokemusta koneoppimisprojekteista – niissä kun yleensä tajuaa, ettei koneoppimisessa useinkaan ole kyse parhaista algoritmeista vaan siitä, kuinka nopeasti saat luotua algoritmeille sopivimmat datasetit, kysymysasettelun, tuotannollistamisen ja sitä kautta uuden oppimissyklin aloittamisen. Niissä taas Qlik on aina ollut vahvoilla, business discoveryn kruunaamattomana kuninkaana.

Myös kehittäjänä odotan innolla kielimallien voittokulkua: niillä on mahdollista pienentää tiimien kokoa sekä parantaa dokumentaation laatua ja erilaisten integraatioiden ja yksittäisten algoritmien toteuttamisen nopeutta. Esimerkiksi ChatGPT:n integraatiot muihin järjestelmiin ovat jo nyt toteutettavissa niin, että yksinkertaisesti näytät ensin ChatGPT:lle API-rajapinnan dokumentaation ja kuvailet sitten ihan selkokielellä, miten haluat integraation toimivan.

Koneoppimisen huiman potentiaalin hyödyntämisessä ollaan vasta ottamassa ensiaskelia, mutta paraskaan algoritmi ei tuota järkeviä tuloksia, jos datalaadussa on ongelmia. Onneksi niiden korjaamisessa Qlik + Talend on loistava yhdistelmä, joten uskon, että ensi vuoden QlikWorldissa kuullaan tästä vielä paljon lisää!
 

Tämä blogi on osa Cubiqin QlikWorld 2023 -blogisarjaa, jonka muihin osiin pääset alla olevista linkeistä:

1. Kolme kovaa: alusta (platform), integraatiot ja tekoäly (johdanto, tämä postaus)

2. Miksi Qlik osti Talendin?

3. Mitä uusia mahdollisuuksia Qlikin integraatiot tarjoavat?

4. Miten tekoäly muuttaa analytiikkaa?

5. Markkinakatsaus ja loppupäätelmät