Tekoäly tutuksi – Tekoälyagentit

Tämä artikkeli on viides osa blogisarjassa “Tekoäly tutuksi”. Löydät kaikki osat alta.

1. Generatiivinen tekoäly käyttöön
2. Promptauksen perusteet
3. Promptaustekniikat
4. Generatiivisen tekoälyn soveltaminen omiin töihin
5. Tekoälyagentit

Sisällysluettelo

Jos olet kokeillut generatiivista tekoälyä olet huomannut, miten se pääpiirteittäin toimii ja minkälaisissa tehtävissä se voi sinua auttaa. Omalla kohdallani useimmat käyttötapaukset ovat olleet tehtävän yksittäisen osan ratkaisua. Voit katsoa esimerkkejä käyttötapauksista tästä artikkelista.

Oikein promptattuna chat-tyyppinen tekoäly on oiva apu useisiin yksittäisiin tehtävän palasiin, mutta koko tehtävän suorittamiseksi laadukkaasti ihmisen täytyy usein olla pallottelemassa tekoälyn kanssa. Lisäksi monivaiheisissa tehtävissä, kuten Nesteen uudessa kampanjassa tarvitaan useita eri ohjelmistoja ja ihmisen täytyy olla ideoiden ja sisällön hiomisen lisäksi siirtämässä dataa järjestelmästä toiseen. Tiivistettynä et voi kuitenkaan antaa tekoälylle laajaa tehtävää ja pyytää valmista lopputulosta.

Mikä on tekoälychatin ja tekoälyagentin ero

Isoimpana erona chatbotteihin onkin, että agenttimalliselle ratkaisulle voidaan antaa korkeampi ylätason tavoite yksittäisen tehtävän osan sijaan. Tekoälyagentin missio on joko poistaa tai vähentää välivaiheita, joissa ihmisen täytyy olla ohjaamassa prosessia. Se pyrkii saavuttamaan tavoitteen usein itsenäisesti miettimällä työvaiheita ja tekemällä itselleen työlistan.

Tämän jälkeen se lähtee tekemään työlistan tehtäviä ja valvomaan tavoitteeseen pääsyään. Kuten yleensä ihmisenkin työtehtävissä eivät asiat usein suju suoraviivaisesti. Hyvin toimiva agentti kuitenkin pystyy ratkaisemaan matkan varrella tulevia ongelmia, tai neuvomaan käyttäjää ratkaisemaan ne.

Fyysisen maailman esimerkkinä voisi ajatella tekoälychatin olevan staattisesti paikallaan oleva älykäs robotti, kun taas tekoälyagentti voi ottaa jalat alleen ja lähteä suorittamaan tehtäviä.

Onko ChatGPT tekoälyagentti?

Nykymuodossaan ChatGPT pystyy esimerkiksi selaamaan verkkoa ja tekemään kevyttä tutkimusta. Lisäksi olen huomannut sen välillä ilman edistyneempää promptaustakin, miettivän miten saavuttaisi tavoitteen ja tekemällä lyhyen suunnitelman tavoitteen saavuttamiseksi.

Tämänkaltainen itsenäinen käytös onkin lähellä agenttimallia, ja jossain kohtaa chatbottien ja agenttien ero varmaan hämärtyykin. Mielestäni agentti kuitenkin eroaa pelkästä chatbotista siinä, että se pystyy viemään suunnitelmallisuuden, toiminnot ja valmiit ratkaisut paljon pidemmälle.

Lisäksi olen huomannut, että yksi ChatGPT:n ja muiden tämän tyyppisten tekoälyjen ongelmista on, etteivät ne kritisoi omia vastauksiaan. Ne antavat sinulle vastauksensa totisella naamalla vaikka vastaus olisi täysin väärässä. Hyvin rakennettu agentti on kuitenkin kriittinen omille vastauksilleen, ja voi tarkastaa vastauksensa laatua esimerkiksi Googlettamalla tietoa vastaustensa varmistukseksi.

Tekoälyagenttiryhmät

Kehittyneimmät tekoälyagentit ovat tekoälyagenttiryhmiä. Tälläisessä järjestelmässä on useita agentteja, joilla on omat roolinsa. Kaikkia agentteja voi mahdollisesti ohjata yksi tekoäly, joka johtaa koko ongelmanratkaisua ja määrittää mitä muita eri agentteja tavoitteen saavuttamiseen tarvitaan.

Moniagenttiryhmissä esimerkiksi yhden agentin rooli voi olla kuvitteellinen toimitusjohtaja, joka antaa muulle tekoälyjoukolle tehtävän tehdä esimerkiksi selaimessa toimiva softa. Toinen tekoäly on tekninen johtaja, kolmas koodari, neljäs tarkastaa koodin toimivuuden ja viides luo dokumentaation softasta. Jokainen tekoäly on muokattu keskittymään omaan rooliinsa  ja keskustelemaan tietyssä hierarkiassa muiden bottien välillä ja yhdessä ne pyrkivät rakentamaan toimivan softan.

Paras vertauskuva tälläiseen tekoälyryhmään on tiimi tai yritys, jolla on tietty yhteinen tehtävä, mutta eri roolit. Tässä artikkelissa, emme kuitenkaan perehdy ryhmiin, vaan katsomme miten yksinkertaisemman tekoälyagentin saisi käyttöön omaan työhön. Jos moniagenttiryhmät kuitenkin kiinnostavat kannattaa tutustua Autogen Studioon.

Mikä on tekoälyagenttien nykytila

Tekoälyagenttien potentiaali on syystäkin nostanut runsaasti kiinnostusta tekoälypiireissä, mutta suuremman yleisön tietoisuuteen ne eivät vielä ole kantauntuneet laajalti.

Syitä on oletettavasti ainakin kaksi.

1. Tekoälyagentteihin ei ole ollut olemassa ChatGPT:n tyyppistä helposti lähestyttävää ratkaisua. Lähimpänä helppoutta on vastikään julkaistu ChatGPT:n GPT-store, josta voi ladata muiden tekemiä botteja, joissa osassa on agenttityyppisiä ominaisuuksia.

2. Tekoäly ei yleisesti vielä ole sillä tasolla, että se pystyisi hoitamaan kaikkia tarvittavia tehtävän vaiheita, joita tehtävän suorittamiseen vaadittaisiin, vaikka niiden vaikeusaste ei ihmisen näkökulmasta arvioituna olisi erityisen vaikea. Hyvin tätä kuvaa alla oleva kaavio.

Kaaviossa katkoviivojen ja rastien on tarkoitus kuvata, tehtävien vaativuutta ihmisille. Ihmisen taitotaso on hyvin yleinen ja laaja (kaareva katkoviiva) ja ihminen pystyy suorittamaan kaikki tehtäviä merkkaavat rastit.

Sininen viiva näyttää että tekoälyn kyvykkyydet eivät ole linjassa ihmisen kyvykkyyksien kanssa. Se saattaa olla esimerkiksi todella hyvä monimutkaisen koodin lukemisessa ja korjaamisessa, mutta ei välttämättä osaa yksinkertaista maalaisjärjellistä päättelyä.

Kaaviosta näkee, että keltaisen ruksin tehtävä onnistuu helposti tekoälyltä, punaista se ei pysty suorittamaan ollenkaan ja vihreä onnistuu nipinnapin.

Graafin lähde.

Kun yhden laajemman tehtävän ratkaisemiseen vaadittaisiin vaikkapa nämä kolmen ruksin tehtävän osat ei agentti saisi suoritettua itsenäisesti tehtävää loppuun, koska sen kyvykkyydet eivät olisi vielä vaadittavalla tasolla.

Tämä on tärkeää ymmärtää myös perinteisempää tekoälyä käytettäessä, että vaikka se loistaa oikein käytettynä osassa tehtävissä ei se sovellu kaikenlaisiin tehtäviin. Tekoälyn kyvykkyydet kuitenkin laajentuvat jatkuvasti ja tämän vuoksi useat asiantuntijat ennustavat, että tulevaisuudessa tekoäly pystyy hoitamaan kaikkia samoja tehtäviä, mitä ihminen voisi tehdä. Tällöin puhutaan niinsanotusta yleisestä tekoälystä (AGI).

Nykytilassa ollaankin murroksen äärellä, jossa tekoälyllä ja agenteilla voidaan hoitaa osa tehtävistä hyvin, mutta tiettyjä tehtäviä ei ollenkaan. Vaikka et olisikaan uusien teknologioiden varhainen omaksuja, on kuitenkin hyvä olla tietoinen agenttien mahdollisuuksista.

Näin olet valmiimpi ottamaan ne käyttöön, kun ne pystyvät suorittamaan tehtäviä, joita haluat suorittaa, ja käyttöliittymä on sopivan helppokäyttöinen.

Jos tekoälyagenttien aihe kiinnostaa laajemmin yhteiskunnalliselta kannalta, niin voit lukea vaikkapa tämän Bill Gatesin artikkelin. Hän on puhunut tekoälyagenteista jo vuodesta 1995. Artikkelissa hän antaa myös hyviä esimerkkejä, mikä on botin ja agentin ero.

Vaativan tehtävän nopeutus itse, tekoälyllä ja agentilla

Otetaan kuviteltu esimerkki, jossa tehdään sama tehtävä perinteisesti manuaalisesti, tekoälyn avustuksella ja tekoälyagentilla.

Kuvitellaan että tehtäväsi on tutkia digimarkkinoinnin trendejä vuodelle 2024. Tämän jälkeen sinun tulisi luoda tutkimuksen pohjalta esitys ja esittää se markkinointitiimillesi, jossa on vahva hakukoneoptimoinnin painotus. Aikaa pystyt varaamaan tähän neljä tuntia.

Tehtävän teko perinteisin menetelmin

Voit jakaa tämän tehtävän eri palasiin:

1. Katso videoita ja lue artikkeleita aiheesta.
2. Kerää tietoja tekstidokumenttiin ja tiivistä niitä
3. Luo Powerpoint -esitys.
4. Katso tiimisi kalenterit, varaa kaikille sopiva aika, ja laita viesti kaikille varmistaen, että kalenterit ovat ajan tasalla.
5. Esitä esitys.

Jos tämän tehtävään tekemiseen olisi aikaa neljä tuntia saattaa se hyvinkin onnistua, mutta se saattaa olla stressaavaa tai lopputuotos saattaa olla keskinkertainen, koska mihinkään vaiheeseen ei ollut kunnolla aikaa.

Tehtävän teko tekoälyn avustuksella

Ylläolevassa työssä tekoälyä voisi käyttää ensimmäiseen neljään vaiheeseen esimerkiksi seuraavasti:

1. Kysyä ChatGPT:tä tutkimaan aihetta verkkoselailulla ja luomaan tekstisisällöstä tiivistyksiä. Kysyä Googlen Bardia löytämään videoita aiheesta, katsomaan ne läpi ja tiivistämään niiden sisällön.
2. Liittää Bardin tiivistyksen videoista ChatGPT:n keskusteluun. Tehdä ChatGPT:llä suunnitelma tiedon jaoksi eri kalvoille yhtenäiseksi esitykseksi. 
3. Käyttää tekoälyohjelmistoa kuten Google Slidesissa toimiva Slides AI:ta tai Powerpointtiin liitettävä Beautiful.ai:ta nopeuttamaan dekin luontia. Mahdollisesti käyttää kuvituskuviin kuvia generoivaa tekoälyä kuten Leonardoa tai Dall-E:ta.
4. Käyttää tekoälyyn perustuvaa ohjelmistoa kuten Reclaimia tai Motionia, varaamaan kaikille sopivat kalenteriajat.
   

Kuten ylläolevasta suunnitelmasta huomataan voi neljää ensimmäistä vaihetta nopeuttaa tekoälyn keinoin ja samalla käsiteltävän sisällön määrää laajentaa. Kuitenkin jokaisessa vaiheessa sinun täytyy olla päätekijänä ja miettimässä miten saat halutun tuloksen. Lisäksi jokainen vaihe vaatii aina uuden ohjelmiston käyttöä ja tiedon siirtoa sinne.

Kokenut tekoälyn käyttäjä saattaisi tehdä työn 2 – 3 tunnissa, olettaen että manuaaliseen laadun tarkastamiseen ja sisältöjen muokkaukseen tekoälyn avustuksella menisi jonkin verran aikaa. Samalla aihepiiriä olisi tutkittu enemmän kuin ihminen olisi ehtinyt tekemään, joten tulos on laadukkaampi.

Ehkäpä voisit käyttää tämän säästetyn ajan esityksen nyanssien hiomiseen mitä tekoäly ei välttämättä pysty vielä tekemään.

Lisäksi voisit varata aikaa esityksen sisäistämiseen, niin että voit esittää sen tiimillesi luonnollisesti ilman, että luet esityksen sana sanalta kalvoilta – ja mahdollisesti loppuaikana voisit käydä kävelyllä selvittelemässä ajatuksia.

Tekoälyn käyttöönotto säästää aikaa ja mahdollistaa yksittäisen työntekijän tekemään enemmän tehtäviä ja yrityksen pitävän vähemmän henkilöstöä.

Kuitenkin pitkäjänteisesti ja ihmislähtöisesti ajattelevat yritykset, voivat vaalia kilpailuetua myös muulla kuin kustannustehokkuudella tai kasvaneella volyymilla. Tekoälyllä voidaan tiettyjen työvaihdeiden nopeutuksella myös huomattavasti parantaa tuloksien laatua ja työntekijän jaksamista nykyajan usein hektisessä ja vaativassa työpaikkakulttuurissa.

Laatuaspekti tuli hyvin ilmi tutkimuksessa, jonka graafin näet alta. Tutkimukseen otti osaa 758 konsulttia, ja tutkimuksessa käytettiin maksullisen ChatGPT:nkin takana toimivaa GPT-4 tekoälymoottoria. Kaikille konsulteille annettiin ryhmä tehtäviä tehtäväksi ja verrattiin heidän tuloksiaan.

Sinisellä ovat ne, jotka eivät käyttäneet tekoälyä ja vihreällä ne, jotka käyttivät. Lisäksi punaisella ovat ne, jotka käyttivät tekoälyä ja saivat opastusta sen käyttöön.

Konsultit jotka käyttivät tekoälyä saivat tehtyä 12% enemmän tehtäviä, tekivät tehtävät 25% nopeammin ja tuottivat 40% paremman laatuisia tuloksia.

Vaikka tehtäviä saatiin enemmän aikaiseksi ja nopeammin, oli isoin hyppäys laadussa.

Graafin lähde.

Tehtävän teko tekoälyagentin avustuksella

Samankaltaista testiä ei ole tehty tekoälyagenteilla, mutta kuilu tekoälyä käyttävien ja ei käyttävien osalta olisi tällä teknologialla oletettavasti vielä isompi.

Kuvitellaan että käytössäsi olisi tekoälyagentti, jolla olisi kyvykkyydet ratkaista tehtävän eri osa-alueet itsenäisesti yhdellä komennolla. Voisit antaa sille komennon:

“Tee Powerpoint esitys aiheesta Digimarkkinoinnin trendit 2024. Ota huomioon erityisesti hakukoneoptimoinnin kulma, mutta käsittele myös muita näkökulmia. Tämän jälkeen varaa kaikkien tiimin jäsenteni kalentereista 30 minuutin aika sen esittämiseen”.

Sen sijaan että listaisit kaikki tarkemmat vaiheet miten työ saadaan tehdyksi, tekoälyagentti miettii itse miten saisi tehtyä tehtävän, ja se alkaisi tekemään tehtävää itsenäisesti. Agentti on kuin kollega, jolle antaisit tehtävän, ja jäisit odottamaan valmista työtä tai tarkentavaa kysymystä.

Tuntien sijasta kaikki tekoälyn tekemä voi olla valmista vaikkapa vartissa kalenterivarauksineen ja viesteineen. Kun käytät itse kolme varttia laadun tarkastamiseen ja pallotteluun agentin kanssa mahdollisista muutoksista. Kokonaisuudessaan tehtävän suorittamiseen menisi 1 tunti.

Näissä kuvitteellisessa aikaesimerkeissä näemme, että teknologian kehittyessä aika vähentyy askel askeleelta samalla kun laatu paranee. Nyt voisit lisäksi käyttää runsaasti aikaa asian sisäistämiseen ja olla rennompi esittäessäsi aihetta.

Yksinkertaisempia töitä alkuun

Tekoälyjen kehittyessä ja niiden oppiessa navigoimaan eri järjestelmiä, hoituvat tekoälyagentilta yhä vaativammat ja ihmisenkaltaiset tehtävät. Nyt  jo on esimerkkejä ratkaisuista, jossa tekoälyä pyydetään autonomisesti hankkimaan hakukoneoptimointiin vaikuttavia backlinkkejä sivustolle,  antamaan käyttöoikeuksia Google cloudiin tai tilaamaan ruuat toimistolle.

Ylläolevan kaltainen neljän tunnin monivaiheinen työ laajan tiedon jalostamista relevantiksi tietylle yleisölle ja siistiin muotoon esitykseksi on haastava kokonaistehtävä. Pyrkimällä automatisoimaan työ täysin tekoälylle, voidaan oman kokemuksen mukaan ainakin kohtuullisella vaivalla saada vielä keskinkertaista tulosta. Monivaiheisissa tehtävissä agentin työtä täytyy valvoa ja sen suuntaa ohjailla, ja automatisoinnin hyödyt alkavat valua hukkaan.

Työpöydällä on kuitenkin jo nyt paljon tehtäviä, joissa vaaditaan vähän, jos ollenkaan syvällisempää pohdintaa ja laadun hiomista, mutta jotka kumuloituna vievät työviikosta aikaa ja aivotyötä. Esimerkiksi näissä alla olevissa tehtävissä voi assistentti auttaa olla markkinoijan viikossa, vaikka jokaisessa vaaditaan silti ihmissilmää valvomaan lopullista laatua:

• Sähköpostien läpikäynti, järjestely ja tärkeimpien viestien korostus ja valmis esikirjoitettu vastaus
• Alan uutisten seuraaminen ja tärkeimpien tietojen tiivistys
• Tutkimustiedon koonti ja tiivistys
• Toistuvat analyysit
• Palaverien varaamiset ja palaverimuistioiden teko
• Artikkelien, tuotekuvausten tai muiden tekstien luonnin avustaminen toistuvalla prosessilla
• Postaukset Someen, sivustolle tai muihin alustoihin

Miten pääset alkuun tekoälyagenttien kanssa

Kuten artikkelissa onkin mainittu, sekä tekoäly agentin taustalla, kuin myös agenttisovellukset ovat kummatkin pioneeritasolla. On hyvä laittaa odotukset oikealle tasolle, kun lähtee kokeilemaan eri tapoja hyödyntää teknologiaa.

Agenttiteknologiaan voi tutustua ainakin neljällä tapaa, joista neljättä käsittelemme alla enemmän.

1. Kokeilemalla valmiita tekoälyassintentteja, kuten yleispätevä Hyperwrite Assistant, tai markkinoinnin tekijöille suunnattu Crew. Lisäksi oman laitteen vaativa Rabbit, on tutustumisen arvoinen ratkaisu. Nämä ratkaisut on suhteellisen helppo ottaa käyttöön, mutta käyttöönotossa on hyvä tutkia assistenttien tietosuojaa, koska niiden onnistunut käyttö vaatii niiden päästämiseen useisiin sovelluksiin, ja jopa koko tietokoneen käyttöön.
2. Kokeilemalla omalle koneelle asennettavia malleja kuten Autogen Studio, tai  Self Operating Computer. Nämä mallit vaativat hieman kehittyneempää teknistä ymmärrystä asennukseen ja konfigurointiin, mutta ohjevideoilla saat asennukset aikaiseksi.
3. Kokeilemalla tekoälysovelluksia, jotka käyttytyvät henkilökohtaisen assistentin tavoin, ja tekevät tietyn osan työstä. Nämä voivat olla esimerkiksi kalenterin hallinnan sovelluksia tai tekoälyllä toimivia sähköpostia hallinnoivia sovelluksia.
4. Käyttämällä ChatGPT:stä löytyvää Custom GPT ominaisuutta. Tällä ominaisuudella luotavat Chatbotit ovat agenttimaisia, ja ne perustuvat tiettyyn tarkempaan käyttöön. Tämän vuoksi kannattaakin luoda useita botteja kohdistaen yksi botti yhteen tarkoitukseen. Huom! Tämä ominaisuus vaatii maksullisen Plus-version tilauksen.

Custom GPT

Mahdollisesti helpoin ja monille vähiten uuden opettelua vaativa tapa lähteä kehittämään omaan käyttötapaukseen sopivia kevyitä agentteja. Voit myös hakea muiden kehittämiä botteja GPT kaupasta.

Ohjeet oman GPT:n luomiseen löytyvät esimerkiksi tästä tutoriaalivideosta.

Oma data

Voit syöttää Custom GPT:lle esimerkiksi omaa dataasi, jolloin se voi käyttää esimerkiksi vastauksissaan tietoja yrityksenne tuotteista tai palveluista. Oman datan käytössä on tärkeää huomioida, että olet estänyt koulutuskäytön, tai datasi ei sisällä mitään yrityksellenne tärkeää yksityistä tietoa.

Oman datan käyttökohteet ovat todella laajat. Itse olen syöttänyt botille omia kirjoituksiani, ja pyytänyt käyttämään kirjoituksia uusien tekstien äänensävynä. Näin tekstistä tulee vähemmän geneeristä.

Toiminnot

Voit asettaa Custom GPT:lle esimerkiksi Zapierin kautta yhteyden yli 6000 ohjelmaan, jolloin saat luotua automatisoituja toimintoketjuja, lähes mihin tahansa alustaan vaikkapa julkaisemaan blogit tai Some-postaukset. Oman ja muiden kokemuksen mukaan tämä ominaisuus on tällä hetkellä vielä buginen, mutta saat tehtyä ainakin prototyyppejä, kunnes Zapierin kautta oleva yhteys toimii vakaammin.

Työprosessit

Työprosessit eivät ole sinällään sisäänrakennettu toiminto, mutta voit rakentaa niitä ja botti seuraa niitä suhteellisen hyvin. Voit esimerkiksi luoda askeleittain toimivan prosessin, jossa tietyn vaiheen jälkeen botti tekee aina seuraavan vaiheen. Tämä on erittäin hyödyllistä, kun tehdään jotain toistettavaa asiaa ja loppukäyttäjä ei halua miettiä työprosessia.

Olen itse kokeillut työprosesseja esimerkiksi tuotetekstien muutoksiin, niin että että käyttäjän tarvitsee vain syöttää tuoteteksti. Tämän jälkeen botti tietää ohjeiden perusteella, että teksti pitää uudelleenkirjoittaa. Lisäksi botti voi automaattisesti kirjoittamisen jälkeen tarkastaa tuotetekstin laadun vertaamalla uutta kirjoitusta alkuperäiseen, jotta varmistetaan ettei mitään tuotteen faktoista ole unohdettu mainita.

Vinkkejä Custom GPT botteihin

• Työprosessit kannattaa kirjoittaa botin “Instructions” kohtaan.
• Käytä numeroita eri työvaiheisiin esimerkiksi: Vaihe 1, Vaihe 2…
• Viittaa erillisiin oman datan dokumentteihin selkeästi.
• Pyri tekemään mahdollisimman selkeitä ohjeita. Voit käyttää oppaana esim ChatGPT:n tekijöiden omaa promptiohjeistusta. Tärkeämmät ohjeet voit laittaa vaikkapa ‘’’kolmen heittomerkin sisään’’’.
• Jos botti ei toimi halutulla tavalla, testaa ja iteroi pienillä muutoksilla.
• Uudelleenjärjestele ohjeet ja trimmaa niitä  jos tarpeellista. Monimutkaisempien bottien teossa ohjeiden määrä ja monimutkaisuus saattaa karata käsistä, jolloin botti saattaa hämmentyä prosessin seuraamisesta.
• Jos et halua ylimääräisiä tekoälyn kommentteja, tai tekstin olevan muotoiltu tietyllä tavalla kerro ne botille.
  

Alla on esimerkkiotos yhden tekemäni botin ohjeistuksesta.

Lopuksi

Tekoälyagentit ovat vielä kehityskäyrän alussa, mutta niiden potentiaali sekä henkilökohtaisina avustajina, kuin töiden autonomisina tekijöinä on valtava. Saatat saada mielenkiintoisia ja hyviä kokemuksia, jos haluat lähteä kokeilemaan mihin nämä assistentit ja agentit tällä hetkellä pystyvät. Toinen hyvä vaihtoehto on myös odotella muutamia kuukausia ja katsoa mihin tekoälymoottorit ja nämä agenttisovellukset kehittyvät.

Suosittelen pitämään teknologiaa silmällä ja kokeilemaan ainakin ChatGPT:n Custom GPT ominaisuuksia tai ottamaan yhteyttä, jos haluat että rakentaisimme teille sopivan botin sen avulla. Omien kokemuksien mukaan Custom GPT:stä saa jo tällä hetkellä kevyempiin töihin hyviä ratkaisuita.

Kuukausittainen “Tekoäly tutuksi” -blogisarja päättyy tähän blogiin. Mahdollisesti 2024 aikana tulee yksi tekoälyartikkeli aiheesta AGI (Artificial General Intelligence). Jos haluat saada tekoälyä mukaan yrityksenne markkinointiin koulutusten, bottien tai muun muodossa niin ota toki yhteyttä, ja katsotaan miten voimme auttaa.

Herokuvan lähde.