Tekoäly ei korvaa asiantuntijaa, mutta asiantuntija ilman tekoälyä jää jälkeen

Moni kysyy tällä hetkellä, korvaako tekoäly asiantuntijatyön. Kysymys on ymmärrettävä, koska

teknologia tekee jo nyt asioita, jotka vielä hetki sitten näyttivät turvallisesti ihmisen tontilta. Se kirjoittaa, tiivistää, laskee, vertailee, luokittelee ja ehdottaa. Välillä jopa hämmentävän hyvin.

Mutta ehkä kysymys on asetettu hieman väärin.

Todennäköisempi kehitys ei ole se, että tekoäly korvaa asiantuntijan. Todennäköisempi kehitys on, että tekoälyä hyvin käyttävä asiantuntija menee ohi sellaisesta asiantuntijasta, joka ei sitä käytä. Se on paljon olennaisempi ero. Ja rehellisesti sanottuna hieman epämukavampi, koska silloin keskustelu ei jää teknologian uhkakuvaksi. Se muuttuu kysymykseksi omasta työskentelytavasta.

Asiantuntemus ei ole pelkkää tietoa

Tekoäly pystyy käsittelemään valtavan määrän tietoa nopeasti. Se voi tehdä ensimmäisen

version raportista, etsiä poikkeamia datasta, vertailla vaihtoehtoja ja muotoilla vastauksen

asiakkaalle. Se voi olla erinomainen apuri, eikä tätä kannata vähätellä. Jos työ sisältää paljon

tiedon kokoamista, luonnostelua tai toistuvia vaiheita, muutos on iso.

Silti asiantuntemus ei katoa siihen, että kone osaa tuottaa tekstiä.

Asiakas ei yleensä maksa pelkästä tiedosta. Hän maksaa tulkinnasta. Siitä, että joku ymmärtää

tilanteen, tunnistaa olennaisen, huomaa riskit ja osaa sanoa, mikä vaihtoehto on järkevä juuri

tässä tapauksessa. Hyvä asiantuntija ei vain vastaa kysymykseen, vaan usein myös korjaa

kysymyksen paremmaksi.

Tekoäly voi ehdottaa ratkaisuja, mutta se ei kanna vastuuta. Se ei tunne asiakkaan

kokonaistilannetta samalla tavalla kuin asiakasta pitkään palvellut ihminen. Se ei tiedä, milloin

kannattaa painaa kaasua, milloin jarruttaa ja milloin todeta, että paperilla hyvältä näyttävä idea ei sovi kyseisen omistajan riskinsietoon lainkaan.

Kiinteistöalalla tämä korostuu, koska päätökset eivät yleensä ole irrallisia Excel-harjoituksia.

Vuokrankorotus, peruskorjauksen ajoitus, rahoituksen rakenne tai myyntipäätös vaikuttavat

omistajan kokonaisuuteen pitkällä aikavälillä. Tekoäly voi auttaa laskemaan vaihtoehtoja, mutta joku joutuu edelleen kysymään, mikä vaihtoehto on omistajan tavoitteiden kannalta järkevä.

Siksi asiantuntijan arvo ei poistu. Se siirtyy. Ennen arvo oli enemmän tiedon hallinnassa.

Jatkossa arvo on yhä enemmän tiedon soveltamisessa, päätösten kehystämisessä ja siinä, että asiakas saa käyttöönsä parempaa ajattelua, ei vain nopeampaa tuotantoa.

Rutiini nopeutuu, ajattelu paljastuu

Tekoäly tekee näkyväksi yhden kiusallisen asian: moni asiantuntijatyön vaihe on ollut hidasta,

koska työkalut ovat olleet hitaita. Ei siksi, että jokainen vaihe olisi vaatinut syvää ajattelua.

Ensimmäisen luonnoksen tekeminen, aineiston tiivistäminen, markkinadatan läpikäynti,

raporttirungon rakentaminen, sähköpostin muotoilu ja erilaisten skenaarioiden vertailu voivat

nopeutua merkittävästi. Ei ehkä aina täydellisiksi yhdellä napinpainalluksella, vaikka LinkedInin tekoälyprofeetat muuta vihjailisivat. Mutta riittävän hyviksi, jotta ihminen pääsee nopeammin siihen kohtaan, jossa hänen arvonsa oikeasti alkaa.

Tämä muuttaa työn painopistettä. Jos asiantuntija käyttää tuntikausia siihen, että hän kokoaa

pohjamateriaalin käsin, hänellä on vähemmän aikaa miettiä, mitä aineisto tarkoittaa. Jos taas

kone tekee ensimmäisen karkean työn, asiantuntijan energia vapautuu tarkistamiseen,

tulkintaan ja keskusteluun asiakkaan kanssa.

Kiinteistöliiketoiminnassa tämä voi tarkoittaa hyvin arkisia asioita. Raportointia, vuokratasojen

vertailua, kulukehityksen seurantaa, kokousmuistioiden tiivistämistä, markkinahavaintojen

jäsentelyä ja asiakasviestinnän valmistelua. Nämä eivät välttämättä kuulosta sankarillisilta

tehtäviltä, mutta juuri niihin valuu helposti yllättävän paljon asiantuntijan päivää. Ja jos päivä

valuu niihin, sitä ei käytetä omistajan parempaan palvelemiseen.

Tässä on myös pieni ansa. Tekoäly ei tee keskinkertaisesta ajattelusta erinomaista. Se voi jopa

nopeuttaa keskinkertaisuuden tuotantoa. Jos käyttäjä ei osaa arvioida lopputulosta, virheet

voivat näyttää uskottavilta. Siksi tekoäly ei vähennä asiantuntijuuden tarvetta. Se nostaa rimaa sille, kuka osaa erottaa käyttökelpoisen vastauksen kauniisti muotoillusta hölynpölystä.

Johtajan kysymys muuttuu

Johtajan tehtävä ei ole enää kysyä, voiko tekoälyä käyttää. Toki voi. Kyllä vasaraakin voi käyttää, jos seinässä on naula.

Parempi kysymys on: missä ihmisemme käyttävät edelleen tunteja sellaiseen työhön, jonka

tekoäly voisi tehdä minuuteissa, ja mitä arvokkaampaa sillä ajalla pitäisi saada aikaan?

Tämä on kilpailukykykysymys, ei pelkkä teknologiahanke. Jos yksi yritys tuottaa saman raportin kolmessa päivässä ja toinen yhdessä iltapäivässä, asiakas ei välttämättä näe kaikkea taustalla tapahtunutta. Hän näkee nopeamman reagoinnin, paremman keskustelun ja ehkä tarkemman päätöksenteon. Pidemmällä aikavälillä ero alkaa näkyä myös hinnoittelussa, kannattavuudessa ja siinä, millaista palvelutasoa asiakkaat pitävät normaalina.

Tekoälyn käyttöönotto ei kuitenkaan tarkoita sitä, että kaikki automatisoidaan sokkona. Juuri

johtajan vastuulla on erottaa, missä tarvitaan tehokkuutta ja missä tarvitaan harkintaa. Kaikkea ei pidä nopeuttaa. Osa työstä on hidasta hyvästä syystä. Mutta jos organisaatio ei edes tunnista toistuvia, kevyesti automatisoitavia vaiheita, se maksaa ajan myötä turhaa kitkaveroa. Ei valtiolle, vaan omalle kilpailukyvylleen.

Kiinteistöjohtamisessa data ei ole ongelma, tulkinta on

Trecon kaltaisessa kiinteistöjohtamisen ympäristössä tekoälyn merkitys on erityisen

kiinnostava, koska dataa riittää. Vuokria, käyttöasteita, kustannuksia, korjaustarpeita,

markkinahavaintoja, asiakasviestintää ja sijoittajakohtaisia tavoitteita kertyy jatkuvasti.

Haaste ei useinkaan ole se, ettei tietoa olisi. Haaste on se, että tieto on hajallaan, eri muodoissa ja kiireen keskellä vaikeasti tulkittavaa. Yksi havainto löytyy vuokraraportista, toinen huoltokirjasta, kolmas sähköpostiketjusta ja neljäs omistajan strategiasta. Ihminen kyllä pystyy yhdistämään nämä, mutta se vie aikaa. Ja aika on asiantuntijatyössä melko kallis raaka-aine.

Tekoäly voi auttaa käsittelemään tätä kokonaisuutta nopeammin. Se voi nostaa esiin

poikkeamia, tiivistää pitkän materiaalin, auttaa vertailemaan vaihtoehtoja ja rakentaa

päätöksenteon tueksi selkeämpiä näkymiä. Vuokrahallinnan asiakaspalvelussa se voi myös

auttaa tunnistamaan toistuvia kysymyksiä, valmistelemaan vastauksia ja varmistamaan, ettei

olennainen viesti katoa sähköpostitulvaan. Käytännössä se voi vapauttaa asiantuntijan aikaa

siihen, mikä on vaikeampaa: omistajan tilanteen ymmärtämiseen ja vuokralaisen kohtaamiseen ihmisenä.

Koska kiinteistövarallisuus ei ole kaikille sama asia. Yhdelle omistajalle tärkeintä on kassavirran vakaus. Toiselle arvonnousun mahdollisuus. Kolmas haluaa vähentää omaa ajankäyttöään, vaikka tuotto hieman kärsisi. Neljäs kestää riskiä paperilla, mutta ei käytännössä nuku, jos käyttöaste notkahtaa. Näitä asioita tekoäly ei päätä asiakkaan puolesta.

Hyvä asiantuntija voi kuitenkin käyttää tekoälyä niin, että hän näkee enemmän, reagoi

nopeammin ja ehtii ajatella pidemmälle. Teknologia ei korvaa luottamusta, vastuuta eikä

tilannetajua. Se vahvistaa niitä silloin, kun ihminen osaa käyttää sitä oikein.

Uusi perustaito

Tekoäly muistuttaa tässä mielessä internetiä 1990-luvulla tai pilvipalveluita 2010-luvulla. Aluksi

se näyttää erilliseltä ilmiöltä, josta voidaan pitää seminaareja ja tehdä strategiapapereita.

Hetken päästä se on vain tapa tehdä työtä. Silloin kysymys ei enää ole, tuleeko tekoäly muuttamaan asiantuntijatyötä. Se on jo muuttamassa sitä.

Oleellisempi kysymys on, kuka oppii käyttämään sitä niin, että asiakkaan kokemus paranee. Ei vain nopeammin tuotettua tekstiä. Ei vain tehokkuutta tehokkuuden vuoksi. Vaan parempaa tulkintaa, parempia päätöksiä ja vähemmän hukattua aikaa.

Tekoäly ei vie asiantuntijalta arvoa. Se vie tekosyyn tehdä arvokasta työtä vanhan hitauden

ehdoilla.