Blog

<h2>Introduction to AI in Finland</h2>
<p>Finland has positioned itself as a significant player in the global artificial intelligence (AI) landscape. With a strong focus on research, development, and innovation, Finland is shaping global trends in AI technology. This small but technologically advanced nation is leveraging its expertise to drive forward-thinking solutions that resonate worldwide.</p>
<figure id="figure-3d4nne81bm6nb5bqp"><img id="3d4nne81bm6nb5bqp" src="https://media.gettyimages.com/id/1248165883/photo/map-of-finland-with-regions-on-blue-background.jpg?b=1&s=2048x2048&w=0&k=20&c=by77yWq22QesVwRCwG8KDzhK2SeOgg4JV2gYHfiTb-I=" alt="finland ai technology" class="object-cover bg-gray-100" style="aspect-ratio: 16/9"></figure>

<h3>The Role of Education and Research</h3>
<p>One of the cornerstones of Finland's success in AI is its robust education system and commitment to research. Finnish universities are at the forefront of AI research, contributing groundbreaking studies that propel the technology forward. These institutions collaborate closely with industry leaders, ensuring that academic insights translate into practical applications.</p>
<p>Moreover, Finland's government supports numerous initiatives aimed at fostering AI talent. Programs designed to upskill professionals and integrate AI into various sectors are pivotal in maintaining the country's competitive edge.</p>

<h3>Innovative Startups Leading the Charge</h3>
<p>Finland is home to a vibrant startup ecosystem that serves as a hotbed for AI innovation. These startups are not just following trends—they are setting them. Companies such as Reaktor and Silo AI have gained international recognition for their pioneering work in AI applications, ranging from healthcare to autonomous vehicles.</p>
<figure id="figure-kpffv9o4xm6nb5bqp"><img id="kpffv9o4xm6nb5bqp" src="https://media.gettyimages.com/id/641290732/photo/helsinki-office-business-building.jpg?b=1&s=2048x2048&w=0&k=20&c=ev1oGDao6oDysl6rxN-8CefOnSd6Q7XtZhSjAYG0bW0=" alt="finland startups" class="object-cover bg-gray-100" style="aspect-ratio: 16/9"></figure>

<p>The collaborative culture in Finland allows startups to partner with larger corporations, creating a symbiotic environment where ideas flourish. This synergy accelerates the development of AI solutions that meet global demands.</p>

<h3>AI Applications Across Industries</h3>
<p>AI in Finland extends across numerous industries, including healthcare, manufacturing, and transportation. Finnish companies are leveraging AI to enhance operational efficiency, improve customer experiences, and create sustainable solutions. In healthcare, for instance, AI-driven diagnostics tools are revolutionizing patient care by providing more accurate and timely results.</p>
<p>In manufacturing, AI systems streamline processes, optimize supply chains, and reduce waste. These advancements are not only beneficial for the Finnish economy but also serve as a model for other countries aiming to integrate AI into traditional industries.</p>
<figure id="figure-b4vpc8uettm6nb5bqp"><img id="b4vpc8uettm6nb5bqp" src="https://media.gettyimages.com/id/1689739923/photo/artificial-intelligence-machine-learning-natural-language-processing-data-technology.jpg?b=1&s=2048x2048&w=0&k=20&c=wX5kZ9omYxEP8p9R6VhnF7Hq9Zy9BfiW7BFzcp5Te9I=" alt="ai industry" class="object-cover bg-gray-100" style="aspect-ratio: 16/9"></figure>

<h3>Government Support and Policy Framework</h3>
<p>The Finnish government plays an integral role in supporting AI development through strategic policies and funding. By setting clear guidelines and promoting ethical AI practices, the government ensures the responsible growth of this technology. Initiatives such as the National AI Strategy provide a roadmap for integrating AI into public services and enhancing digital infrastructure.</p>
<p>This proactive approach fosters an environment where innovation can thrive while addressing societal challenges associated with AI adoption.</p>

<h3>Global Influence and Future Prospects</h3>
<p>Finland's advancements in AI are not confined within its borders. The country's innovations have a ripple effect on global trends, with other nations looking to Finland as a leader in ethical AI development and deployment. Finnish expertise is sought after in international collaborations, further solidifying its position on the world stage.</p>
<figure id="figure-3ordk8ttufim6nb5bqp"><img id="3ordk8ttufim6nb5bqp" src="https://media.gettyimages.com/id/1472124992/photo/digital-abstract-technological-environment.jpg?b=1&s=2048x2048&w=0&k=20&c=3Xu2WSWexl5dt_bR8VshRqGn4xxzkgNUajT3UkyOPso=" alt="global impact ai" class="object-cover bg-gray-100" style="aspect-ratio: 16/9"></figure>

<p>As AI continues to evolve, Finland's role in shaping its trajectory will likely expand. With ongoing investments in research, education, and industry partnerships, Finland is poised to remain at the forefront of global AI trends.</p>

<h2>Conclusion</h2>
<p>In conclusion, Finland's contributions to the field of artificial intelligence are both significant and influential. Through a combination of educational excellence, innovative startups, supportive government policies, and cross-industry applications, Finland is shaping the future of AI on a global scale. As this technology continues to develop, the world will undoubtedly look to Finland for inspiration and leadership.</p>

AI in Finland: How Local Innovations Are Shaping Global Trends

<p><br></p><p>ByteDance on julkaissut uuden avoimen lähdekoodin videomallin, OmniHuman-1, joka pystyy luomaan hämmästyttävän realistisia hashtag#deepfake-videoita. Kehitys on ollut huimaa – vielä muutamia vuosia sitten tekoälymallit tuottivat vain epämääräisiä harmaita läiskiä, mutta nyt OmniHuman-1 voi luoda videoita, joita on vaikea erottaa oikeasta kuvamateriaalista.</p><p>👉 Koko kehon liikkeet, ei vain kasvoanimaatioita<br>OmniHuman-1 erottautuu muista AI-videotyökaluista tuottamalla luonnollisia liikkeitä koko vartalolle. Se voi luoda videoita yhdestä kuvasta ja liittää siihen liiketiedot äänestä, toisesta videosta tai molemmista. Kehittynyt kehon mittasuhteiden ja kuvasuhteiden hallinta tekee siitä yhden realistisimmista ihmisanimaatiomalleista tähän mennessä.</p><p>👉 Mullistavia mahdollisuuksia – ja eettisiä kysymyksiä<br>Tämä teknologia voi muuttaa digitaalisen sisällön tuotantoa merkittävästi, esimerkiksi viihteessä, opetuksessa ja virtuaalitodellisuudessa. Samalla se herättää vakavia kysymyksiä väärinkäytön mahdollisuuksista, kuten identiteettivarkauksista ja disinformaation levittämisestä.</p>

ByteDance hämärtää todellisuuden ja tekoälyn rajaa uudella AI-videomallillaan

<h2>Understanding the Importance of AI Consulting Services</h2>
<p>In today's data-driven world, businesses are increasingly turning to analytics to gain a competitive edge. As a result, choosing the right analytics partner has become crucial. AI consulting services offer valuable expertise in harnessing the power of artificial intelligence and data analytics to drive business growth. This guide will help you navigate the complexities of selecting an analytics partner that aligns with your business goals.</p>

<p>AI consulting services provide businesses with tailored solutions that address specific challenges. Whether it's improving operational efficiency, enhancing customer experience, or driving innovation, a reliable partner can help you leverage AI technologies effectively. However, with numerous options available, it's essential to make an informed decision.</p>

<figure id="figure-jy0vwu1fjm665ruj4"><img id="jy0vwu1fjm665ruj4" src="https://media.gettyimages.com/id/1147184161/photo/artificial-intelligence.jpg?b=1&s=2048x2048&w=0&k=20&c=-y5tVFhGAfrRtwaPP0hiFUfaLN4J535QYkgbNINOaW4=" alt="ai consulting" class="object-cover bg-gray-100" style="aspect-ratio: 16/9"></figure>

<h2>Key Considerations When Selecting an Analytics Partner</h2>
<h3>Industry Expertise</h3>
<p>One of the first factors to consider is the prospective partner's industry expertise. A firm with experience in your industry will have a deeper understanding of the unique challenges and opportunities you face. They can offer insights and solutions that are specifically tailored to your business needs.</p>

<h3>Technical Proficiency</h3>
<p>Another critical aspect is the technical proficiency of the consulting service. Evaluate their capabilities in various AI technologies, such as machine learning, natural language processing, and predictive analytics. A technically skilled partner can implement advanced solutions that provide insightful data analysis and support informed decision-making.</p>

<figure id="figure-ciifgo76y4m665ruj4"><img id="ciifgo76y4m665ruj4" src="https://media.gettyimages.com/id/2157709105/photo/data-fabric-ai-artificial-intelligence-powered-analytics-data-data-verse-big-data-data.jpg?b=1&s=2048x2048&w=0&k=20&c=gYImeeQslIntNzWrO8iIyRALiovJOudFMtQ4GEeUQm8=" alt="ai technology" class="object-cover bg-gray-100" style="aspect-ratio: 16/9"></figure>

<h2>Evaluating the Partnership Potential</h2>
<h3>Cultural Fit and Communication</h3>
<p>Cultural fit is an often-overlooked but essential component of a successful partnership. Ensure that the partner you choose shares your company's values and work culture. Clear communication channels are vital for collaboration, so assess their responsiveness and willingness to work closely with your team.</p>

<h3>Scalability and Flexibility</h3>
<p>Your analytics needs may evolve over time, so selecting a partner that offers scalability and flexibility is crucial. A versatile partner can adapt their services to accommodate new requirements and help your business grow. Look for firms that provide scalable solutions without compromising on quality.</p>

<figure id="figure-ilcj4fwxkgm665ruj4"><img id="ilcj4fwxkgm665ruj4" src="https://media.gettyimages.com/id/1887449067/photo/confident-businessman-in-modern-office.jpg?b=1&s=2048x2048&w=0&k=20&c=t7lPpv8khkhF5ZXW1w5wQLekaIqG_8Tb_LJ87_mFLz0=" alt="business growth" class="object-cover bg-gray-100" style="aspect-ratio: 16/9"></figure>

<h2>Making the Final Decision</h2>
<p>Before making your final decision, consider conducting a trial project with your shortlisted partners. This allows you to evaluate their performance, approach, and alignment with your goals. It also provides an opportunity to assess how well they integrate with your existing systems and processes.</p>

<p>Don't hesitate to ask for references or case studies from previous clients. This can provide valuable insights into their track record and success in delivering results. A strong portfolio of past work is often indicative of a partner's ability to meet your expectations.</p>

<h2>Conclusion: Building a Successful AI Partnership</h2>
<p>Choosing the right analytics partner is a strategic decision that can significantly impact your business's success. By considering factors such as industry expertise, technical proficiency, cultural fit, scalability, and flexibility, you can make an informed choice that aligns with your long-term objectives.</p>

<p>Ultimately, a successful partnership with an AI consulting service should empower your business to harness the full potential of data analytics and artificial intelligence, driving innovation and growth in an ever-evolving market landscape.</p>

Choosing the Right Analytics Partner: A Guide to AI Consulting Services

<p>Trump aloittaa ja heti tapahtuu #AI -kaksintaistelussa USA-Kiina.</p><p>OpenAI:n toimitusjohtaja Sam Altmanilla on suljettu kokous Yhdysvaltain hallituksen virkamiesten kanssa Washingtonissa tammikuun 30. päivänä. Kokouksessa on tarkoitus keskustella uudesta teknologiasta, joka saattaa liittyä "tohtoritasoisiin super-agentteihin", jotka pystyvät suorittamaan monimutkaisia tehtäväkokonaisuuksia.</p><p>Super-agentti on tekoälytyökalu, joka on suunniteltu ratkaisemaan monimutkaisia, tosielämän ongelmia, joita ihmismielillä on vaikeuksia järjestää ja ratkaista. Super-agentti ei vain vastaa yksittäiseen komentoon, vaan se pyrkii toteuttamaan sovitun tavoitteen. Se syntetisoi valtavia tietomääriä, analysoi vaihtoehtoja ja tekee itsenäisiä päätöksiä.</p><p>Esimerkkejä super-agentin mahdollisuuksista:<br>• Uuden rakentaminen tyhjästä: Kuvittele antavasi super-agentille tehtävän "rakenna minulle uusi maksujärjestelmä". Se voisi hoitaa suunnittelun, testaamisen ja jopa toimivan tuotteen luomisen.<br>• Kaaoksen jäsentäminen: Se voisi tehdä investointianalyysin seulomalla tuhansia lähteitä, arvioimalla riskejä ja kokoamalla näkemyksiä nopeammin ja paremmin kuin ihmisryhmä.<br>• Logistiikan hallinta: Super-agentti voisi hoitaa esimerkiksi työpaikan ulkopuolisen virkistyspäivän aikataulutuksen, matkajärjestelyt, viestinnän ja jopa varata illallisen ravintolasta lähellä tapahtumapaikkaa.</p><p>Super-agenttien odotetaan nostavan tekoälyn hauskan ja tavoitteellisen työkalun tasolta todelliseksi ihmisen työn korvaajaksi.</p><p>Otetaan vielä esimerkki sääennustushankkeesta. Kuvitellaan, että super-agentti on saanut tehtäväkseen kehittää uudenlaisen sääennustusmallin. Agentti voi jakaa tehtävän pienempiin osiin:<br>1. Historiallisten säätietojen tuominen<br>2. Asiantuntija (ihminen) varmentaa käytettävät analyysiolettamukset<br>3. Kausittaisen ennustusmallin rakentaminen<br>4. Raportin luominen tuloksista</p><p>Jos agentti huomaa, ettei se pysty tunnistamaan kausittaisia malleja nykyisillä työkaluillaan, se tunnistaa puutteen ja alkaa suunnitella uutta työkalua sen korjaamiseksi.</p><p>Uuden työkalun kehittäminen tapahtuu testiohjatun kehityksen (TDD) periaatteilla:<br>1. Ensin agentti kirjoittaa testejä, jotka määrittelevät, mitä työkalun tulisi tehdä.<br>2. Tämän jälkeen agentti toteuttaa työkalun, suorittaa sen eristetyssä testiympäristössä (SANDBOX) ja korjaa työkalua, kunnes kaikki testit menevät läpi.</p><p>Agentit, jotka luovat omat työkalunsa, muuttavat merkittävästi toimintaympäristöämme ja työnkuvaamme. Sen sijaan, että asiantuntijat käyttäisivät aikaa perusvälineiden kehittämiseen, he voivat keskittyä strategiseen valvontaan ja suunnan määrittämiseen.</p>

Super-agentit tulevat?

Businessman using for digital chatbot, robot application, conversation assistant, AI Artificial Intelligence concept, digital chatbot on virtual screen.

<p>GraphRAG on kehittyneempi versio tavallisesta RAG-mallista, jossa LLM voi keskustella ulkoisten dokumenttiesi kanssa. Tavallisessa RAG:ssa käytetään vektoritietokantoja, mutta GraphRAG:ssa käytetään tietämysgrafiikoita.</p><p>Toisin kuin perinteinen RAG, joka hakee erillisiä tekstiosioita, GraphRAG tutkii tiedon osien välisiä yhteyksiä tarjoten tarkempia ja merkityksellisempiä vastauksia. Se on erityisen hyvä vastaamaan monimutkaisiin kysymyksiin ymmärtämällä, miten eri tiedon osat liittyvät toisiinsa, ja tarjoaa näin kattavamman vastauksen.</p><h3>Erot tavallisen RAG-ratkaisun ja GraphRAG-ratkaisun välillä</h3><p><strong>1. Perinteinen RAG (Retrieval Augmented Generation)</strong><br>RAG käyttää vektorihakua ja tekstin upotuksia (embeddings) tietojen hakemiseen tietokannoista. Se vastaa käyttäjän kysymyksiin hakemalla merkityksellisiä tekstiosioita ja yhdistämällä ne kysymykseen tuottaakseen vastauksen. Tämä toimii hyvin, kun kysymykset ovat tarkkoja ja liittyvät yksittäiseen asiayhteyteen.&nbsp;<br>RAG voi tuottaa epätäydellisiä vastauksia, jos kysymys vaatii tiedon yhdistämistä useista eri lähteistä tai jos kysymys on laaja ja aggregatiivinen (esim. "Mitkä ovat tärkeimmät syyt ilmastonmuutokseen viimeisen vuosikymmenen aikana?").</p><p><strong>2. GraphRAG (Graph Retrieval Augmented Generation)</strong><br>GraphRAG lisää tiedonhakuprosessiin tietograafit (knowledge graphs), jotka esittävät tietojen välisiä suhteita ja yhteyksiä. Sen sijaan, että tietoa haettaisiin vain yksittäisistä asiayhteyksistä (kuten RAG tekee), GraphRAG hyödyntää tietograafia yhdistääkseen tietoa eri lähteistä ja ymmärtääkseen, miten ne liittyvät toisiinsa.</p><p>GraphRAG kykenee vastaamaan laajoihin ja yhdistäviin kysymyksiin hyödyntämällä graafin tarjoamaa asiayhteyksien ja suhteiden karttaa.</p><p><strong>Käytännön esimerkki:</strong></p><p>Kuvitellaan tietokanta, joka sisältää artikkeleita ja raportteja Nobel-palkinnon voittajista.</p><p>Perinteinen RAG<br><strong>Kysymys: "Kuka voitti Nobelin rauhanpalkinnon vuonna 2023?"</strong></p><p>- RAG hakee tekstiosioita tietokannasta, joissa mainitaan vuosi 2023 ja rauhanpalkinto, ja tuottaa vastauksen suoraan tekstistä:<br>&nbsp; - Vastaus: "Vuonna 2023 Nobelin rauhanpalkinnon voitti N.N."</p><p>Tämä on yksinkertainen, paikallinen kysymys, jonka RAG ratkaisee tehokkaasti.</p><p><strong>Kysymys: *"Mitkä ovat kolme merkittävintä aihetta, joita viime vuosikymmenen Nobelin rauhanpalkinnon voittajat ovat edustaneet?"*</strong></p><p>- RAG etsii tekstiosioita, joissa mainitaan "aihe" tai "Nobel-palkinto", mutta koska tämä vaatii tiedon yhdistämistä useista dokumenteista, RAG todennäköisesti epäonnistuu tai antaa vain osittaisen vastauksen. Se ei osaa yhdistää eri vuosien voittajia ja heidän edustamiaan aiheita.</p><p>GraphRAG:<br>Tietokanta sisältää samat tiedot, mutta ne on esitetty tietograafina, jossa on solmuja (esim. "Nobel-voittaja", "vuosi", "edustettu aihe") ja reunoja, jotka osoittavat näiden tietojen väliset suhteet (esim. "voitti vuonna", "edusti aihetta").</p><p>Kysymys: "Mitkä ovat kolme merkittävintä aihetta, joita viime vuosikymmenen Nobelin rauhanpalkinnon voittajat ovat edustaneet?"</p><p>- GraphRAG seuraa graafista rakennetta:<br>&nbsp; 1. Hakee kaikki viimeisen 10 vuoden voittajat.<br>&nbsp; 2. Tarkistaa heidän "edustamansa aiheet".<br>&nbsp; 3. Laskee, mitkä aiheet esiintyvät useimmiten.<br>&nbsp; 4. Muodostaa yhteenvedon vastaukseksi.</p><p>- Vastaus: "Kolme merkittävintä aihetta ovat: ilmastonmuutoksen torjunta, ihmisoikeuksien puolustaminen ja rauhan edistäminen Lähi-idässä."</p><p>GraphRAG pystyy vastaamaan, koska se käyttää graafin kautta tietojen välisiä suhteita ja tekee aggregatiivista päättelyä.</p><h3>Yhteenveto</h3><p>- RAG: Nopea ja tehokas yksittäisiin, paikallisiin kysymyksiin. &nbsp;<br>- GraphRAG: Parempi laajoihin, yhdistäviin ja aggregatiivisiin kysymyksiin, koska se hyödyntää tietojen välisiä suhteita ja mahdollistaa monimutkaisen päättelyn.</p><p><br data-mce-bogus="1"></p>

Mikä on GraphRAG?

AI chatbot conversation using artificial intelligence technology smart robot AI, Generative AI, Answer, Businessman using AI to generate something, Customer support, laptop, assistant, Chat interface.

<p><strong>Retrieval Augmented Generation (RAG) </strong>on hybridi lähestymistapa, joka yhdistää generatiiviset kielimallit tiedonhakujärjestelmiin. </p><h3>RAG on periaatteessa "tekoälyä hyödyntävä hakupalvelu".&nbsp;</h3><p>Perinteiset hakukoneet perustuvat avainsanoihin, mutta ne eivät välttämättä ymmärrä käyttäjän todellista tarkoitusta. RAG sen sijaan laajentaa avainsanojen viitekehystä ja ymmärtää kysymysten vivahteet. Se ei pelkästään etsi ("search") mekaanisesti vastaavaa tietoa – se ymmärtää kysymykset ja tarjoaa asiayhteyteen sopivia vastauksia.</p><h3>Kuvittele, että voisit tehostaa tekoälymallin vastauksia hyödyntämällä omia PDF-aineistoja tai jopa reaaliaikaisia tietokantoja.&nbsp;</h3><p>Alla yksinkertaistettu malli, miten RAG toimii. Tässä "Opetusmateriaali" sisältää mm. käyttöohjeet, miten sisäisiä järjestelmiä käytetään. Tämä aineisto on "syötetty" RAG-ratkaisuun, jossa materiaali pilkotaan ja siitä muodostetaan ns. vektoritietokanta. Käyttöliittymäsovelluksen kautta käyttäjä voi sen jälkeen tehdä tarkkoja kysymyksiä aineistoon pohjautuen, josta vastauksena muodostetaan luonnollisella kielellä soveltuva vastaus.</p><figure id="figure-1isx6n2r5m3mw75rd"><img id="1isx6n2r5m3mw75rd" src="https://cdn.durable.co/blocks/215Xub4yL6LftJPNwqDuf5dm8VnuxrlWGaFbgtHYHrmNM1v56meyiLABcY3YlKhB.png" alt="Voting Button On Clothing" title="Voting Button On Clothing" class="object-cover bg-gray-100 " style="aspect-ratio: 16/9; object-position: 45% 45%;" data-corners="default" data-aspect="16:9" data-caption="" data-positionX="45%" data-positionY="45%" data-fullWidth="false"/></figure><p><br></p><h3>RAG (Retrieval-Augmented Generation) -mallia voidaan hyödyntää&nbsp; yrityksen sisäisen materiaalin käsittelyssä, jotta AI-agentit voivat tarjota tarkempia, tiedolla tuettuja vastauksia ja päätöksiä yrityksen johdolle tai asiakkaille.</h3><p> </p><p>Alla esimerkki terveydenhuollon puolelta.</p><figure id="figure-ydcondxt8om3o8aabq"><img id="ydcondxt8om3o8aabq" src="https://cdn.durable.co/blocks/267vTM59NPwTeKzCOZSGL2BC26gNjzjoXXMkcC2GJWQYpARgACoRwigmXyzVWTmK.png" alt="" title="" class="object-cover bg-gray-100 " style="aspect-ratio: 16/9; object-position: center center;" data-corners="default" data-aspect="16:9" data-caption="" data-positionx="undefined" data-positiony="undefined" data-fullwidth="false" data-mce-src="https://cdn.durable.co/blocks/267vTM59NPwTeKzCOZSGL2BC26gNjzjoXXMkcC2GJWQYpARgACoRwigmXyzVWTmK.png" data-mce-style="aspect-ratio: 16/9; object-position: center center;"></figure><p>Tässä on muutamia käyttötapauksia, miten sisäistä materiaalia voidaan hyödyntää RAG-pohjaisesti eri johtajien rooleissa:</p><p><strong>1. Toimitusjohtaja (CEO)</strong><br>Strategian tukeminen sisäisten raporttien perusteella<br>- RAG-malli yhdistää sisäiset raportit ja päätöksenteon: Toimitusjohtajan päätöksenteon tueksi AI-agentti voi hakea tietoa yrityksen sisäisistä strategiaraporteista, talousennusteista ja markkina-analyyseista. Esimerkiksi, kun toimitusjohtaja kysyy AI-agentilta tulevaisuuden kasvustrategioista, agentti voi hakea olemassa olevia liiketoimintaraportteja ja yhdistää ne ajankohtaisiin trendeihin.<br>- Riskienhallinta: Agentti voi käyttää aiempia riskianalyysejä ja vertailla niitä nykytilanteeseen. Jos yrityksellä on aiempia dokumentteja markkinoiden kehityksestä tai poliittisista riskeistä, agentti voi tuoda ne päätöksenteon tueksi analysoimalla dataa reaaliajassa.</p><p><strong>2. Talousjohtaja (CFO)</strong><br>Taloudellisen raportoinnin analyysien parantaminen sisäisten tietojen avulla<br>- Historian vertailu reaaliaikaiseen dataan: AI-agentti voi käyttää RAG-mallia hakeakseen talousjohtajan tarvitsemia aiempia budjetteja ja taloussuunnitelmia. Se voi yhdistää nämä tiedot ajankohtaisiin taloudellisiin tuloksiin ja luoda tarkempia ennusteita.<br>- Sääntöjen ja lakien seuranta: Sisäisiä compliance-raportteja ja aiempia auditointidokumentteja voidaan käyttää agentin avulla, jotta talousjohtaja pysyy ajan tasalla uusien säädösten vaikutuksista. Tämä tekee sääntelyn noudattamisesta helpompaa ilman tarvetta käsin selata vanhoja asiakirjoja.</p><p><strong>3. Myyntijohtaja (CSO)</strong><br>Myynnin tehostaminen aiempien kampanjoiden perusteella<br>- Kampanja-analyysit ja asiakassegmentoinnit: Myyntijohtajan käytössä oleva AI-agentti voi hyödyntää yrityksen aiempia kampanjadataa ja myyntituloksia ennustaakseen, mikä asiakassegmentti todennäköisesti vastaa uusiin tarjouksiin. Agentti voi hakea vanhoista kampanjoista parhaat käytännöt ja tarjota ehdotuksia niiden perusteella.<br>- Dynaaminen hinnoittelu sisäisten myyntiraporttien perusteella: Agentti voi yhdistää sisäisiä hinnoittelustrategiaraportteja ja nykyisen kilpailutilanteen tietoja ehdottaakseen reaaliaikaisesti hintoja tai tarjouksia, jotka maksimoivat kannattavuuden.</p><h3>RAG-mallin hyödyt sisäisen materiaalin käsittelyssä</h3><p><br><strong>1. Tiedon tarkkuus:</strong> RAG-malli mahdollistaa AI-agentin antamien vastausten täsmällisyyden, koska se hyödyntää yrityksen omia luotettavia lähteitä.<br><strong>2.</strong> <strong>Nopea tiedonhaku</strong>: AI-agentti voi tuoda relevantteja tietoja heti käyttöön, mikä vähentää manuaalista työtä ja nopeuttaa päätöksentekoa.<br><strong>3.</strong> <strong>Parempi päätöksenteon tuki</strong>: Sisäisten dokumenttien, kuten talousraporttien tai strategiasuunnitelmien, yhdistäminen reaaliaikaisiin ulkoisiin tietoihin (markkinatrendit, kilpailijoiden analyysit) mahdollistaa monipuolisten ja luotettavien päätösten tekemisen.<br><strong>4. Monikielisyys</strong>: AI-agentti tarjoaa automaattisesti mahdollisuuden hyödyntää palvelua usealla kielellä - ilman erillisien kieliversioiden toteutusta.</p><p><strong>Yhteenveto</strong><br>RAG-pohjainen AI-agentti voi hyödyntää yrityksen sisäistä dataa, kuten raportteja, talouslukuja ja analyysidokumentteja, auttaakseen johtajia tekemään perusteltuja päätöksiä nopeammin ja tarkemmin. Tämä tekee agentista älykkään kumppanin, joka yhdistää sisäistä ja ulkoista tietoa automaattisesti.</p><p><a title="Generatiivinen tekoäly käytännössä" href="https://youtu.be/PKLsK9U7hxY" target="_blank" data-mce-href="https://youtu.be/PKLsK9U7hxY" rel="noopener">Katso video-blogimme aiheesta!</a></p>

Blogi

AI in Finland: How Local Innovations Are Shaping Global T...

ByteDance hämärtää todellisuuden ja tekoälyn rajaa uudell...

Choosing the Right Analytics Partner: A Guide to AI Consu...

Super-agentit tulevat?

Mikä on GraphRAG?

Mikä on RAG?