Tekoäly on kätevä kumppani asiakaspersoonien muotoilemisessa

Tässä blogissaan Gesund Partnersin analyytikko Waltteri Lemola pohtii generatiivisen tekoälyn tarjoamia mahdollisuuksia sote-ammattilaisen näkökulmasta ja erityisesti asiakaskokemuksen kehittämiseen keskittyen.

Tekoälyn maihinnousu tapahtui lopulta rytinällä ja ChatGPT:n vauhdittamana

Nykyisessä tekoälyn sävyttämässä toimintaympäristössä voidaan todeta, että organisaatioiden tekemä innovaatiotyö, toimialasta ja sektorista riippumatta tulee kiihtyvällä tahdilla muuttumaan generatiivisen tekoälyn kehittymisen myötä. Kyse on sekä luovuus- että tehokkuusloikasta.

Generatiivinen tekoäly yhdistää koneoppimisen, syväoppimisen ja tekoälyn tehon, pystyen analysoimaan valtavia tietomääriä. Sen avulla voi luoda esimerkiksi tekstiä, videoita, ääntä, koodia tai kuvia varsin vaivattomasti. ChatGPT on tunnetuin esimerkki generatiivisesta tekoälystä. Sosiaali- ja terveysalalla generatiivista tekoälyä voidaan käyttää työkaluna sekä hoitomenetelmien ja diagnostiikan että myös asiakaskokemuksen kehittämisessä.

Tekoälyn voi valjastaa asiakaskokemuksen kehittämiseen myös sote-palveluissa

Mitä sitten ovat generatiivisen tekoälyn mahdollisuudet asiakaskokemuksen kehittämisessä sote-kontekstissa? Asiakaspersoonat ovat mielestäni yksi mielenkiintoisemmista palvelumuotoilun menetelmistä, jossa luotu asiakaspersoona edustaa yhtä valittua asiakasryhmää tarinallisessa muodossa. Persoonien kautta kykenemme entistä paremmin ymmärtämään asiakkaita ja heidän erilaisia tarpeitaan, mikä auttaa kohdentamaan asiakaskokemuksen kehittämistä tarkemmin ja yksilöllisemmin.

Asiakaspersoonien muotoilu tehdään usein moniammatillisesti yhteiskehittäen ja ihmisten tietoa sekä kokemuksia yhdistäen. Generatiivinen tekoäly ei korvaa yhteiskehittämistä, mutta yhdistämällä ihmisten tiedot ja osaamisen sekä tekoälyn ja sen analysoiman datan voidaan saavuttaa entistä syvällisempiä sekä tarkempia havaintoja. Tekoäly on siten asiakaskokemuksen kehittäjiä voimaannuttava ja täydentävä kumppani.

Datan avulla voidaan myös ennakoida asiakastarpeiden muutoksia

Hyvin pitkälle ja yksityiskohtaiselle tasolle vietyjen asiakaspersoonien luominen mahdollistuu yhdistämällä generatiivinen tekoäly synteettisen datan kanssa. Synteettistä dataa voidaan kuvailla keinotekoiseksi tietoaineistoksi, joka noudattaa alkuperäisen datan ominaisuuksia vaarantamatta kuitenkaan esimerkiksi ihmisten yksityisyyttä.

Synteettisen datan avulla muodostettujen asiakaspersoonien kautta on siten mahdollista luoda ja simuloida vaikka erilaisten toimenpiteiden tai interventioiden vaikutuksia väestössä, erilaisia palveluverkkoskenaarioita sekä niiden relevanssia väestörakenteen ja asiakkaiden tarpeiden tai mieltymysten muuttuessa.  Tämä tarkoittaa sitä, että jo syntyneiden ongelmien lisäksi generatiivista tekoälyä voitaisiin hyödyntää myös erilaisten ennaltaehkäisevien toimenpiteiden simuloinnissa. Tämä on esimerkiksi kustannushillinnän näkökulmasta erittäin kriittistä nykyisessä sote-toimintaympäristössämme.

Nyt ja tulevaisuudessa avain onkin ymmärtää generatiivisen tekoälyn vahvuudet ja heikkoudet sekä soveltaa sitä vastuullisella eli asiakkaita ja yhteiskuntaa hyödyttävällä tavalla. Tekoälyn potentiaaliin tarttuminen tulee vaatimaan avoimuutta, rohkeutta sekä yhteiskehittämistä – eli yhteisvastuuta tulevaisuudesta, niin mahdollisuuksien tarttumisen kuin riskien ehkäisyn muodossa. Mutta onnistuessamme tekoälyn kehitys avaa ovia kohti inhimillisempää ja tehokkaampaa tulevaisuutta - niin sote- kuin muillakin aloilla.

Mukavaa alkavaa syksyä kaikille!

Waltteri Lemola