Alex Hormozi varoittaa tekoälyn väärästä käytöstä: vaikeinta ajattelua ei pidä ulkoistaa AI:lle

Tekoäly voi nopeuttaa työtä, mutta väärään ongelmaan rakennettu kallis AI-järjestelmä ei tee yrityksestä parempaa. Yrittäjä ja sijoittaja Alex Hormozi varoittaa erityisesti oman ajattelun ja päätöksenteon luovuttamisesta kielimalleille. Hänen mukaansa tekoälyn yleistyessä arvokkaiksi jäävät ihmisen harkinta, todellinen näyttö, vastuun kantaminen ja vuosien aikana rakennettu luottamus.

Tekoälystä on tullut monelle yrittäjälle niin hallitseva puheenaihe, että työkalun käyttämisestä on vaarassa tulla tärkeämpää kuin siitä, mitä sillä saadaan aikaan. Alex Hormozin mukaan juuri tässä piilee AI-huuman suurin ansa: yritys voi tehdä vaikuttavan määrän uusia asioita nopeammin, vaikka yksikään niistä ei ratkaisisi sen todellista ongelmaa.

Hormozi ei vastusta tekoälyä. Päinvastoin hän kuvailee itseään AI:n vahvaksi kannattajaksi. Hänen varoituksensa kohdistuu siihen, missä ja miksi teknologiaa käytetään sekä siihen, jääkö lopullinen harkinta edelleen ihmiselle.

Yrittäjä avasi näkemyksiään Steven Bartlettin haastattelussa The Diary Of A CEO -podcastissa. Keskustelussa tekoäly yhdistyi liiketoiminnan lisäksi sisältötulvaan, ihmisen vastuuseen, kriittisen ajattelun säilyttämiseen ja siihen, millainen tekeminen voi säilyttää arvonsa maailmassa, jossa älykäs digitaalinen apu on kaikkien saatavilla.

Ensimmäinen kysymys on hämmentävän yksinkertainen

Hormozin mielestä AI:ta innokkaasti käyttöön ottavan yrityksen pitäisi aloittaa yhdestä suorasta kysymyksestä: tuottaako muutos enemmän rahaa tai muuta selvästi mitattavaa hyötyä? Uuden teknologian kokeileminen voi olla perusteltua, mutta työkalujen määrä, käytetyt tokenit tai näyttävä automaatio eivät vielä kerro liiketoiminnan paranemisesta.

Kysymyksen voi laajentaa myös muuhun kuin välittömään liikevaihtoon. AI voi olla hyödyllinen, jos se vähentää virheitä, vapauttaa henkilöstön aikaa arvokkaampaan työhön, nopeuttaa asiakaspalvelua tai tekee aikaisemmin mahdottomasta tehtävästä toteuttamiskelpoisen. Hyöty pitäisi kuitenkin pystyä nimeämään ennen kuin ratkaisusta tehdään kallis hanke.

Pelkkä mahdollisuus automatisoida jotakin ei tarkoita, että juuri se kannattaa automatisoida ensimmäisenä. Yrityksessä voi olla kymmeniä hitaita tai ärsyttäviä työvaiheita, mutta niistä vain harva on kasvun todellinen pullonkaula.

350 000 dollarin AI-järjestelmä ratkaisi väärää ongelmaa

Hormozi kertoo haastattelussa tarkastelemastaan yrityksestä, jossa 11 virtuaaliassistenttia teki datan puhdistamiseen liittynyttä työtä. Työ maksoi hänen mukaansa yhteensä noin 11 000 dollaria kuukaudessa, ja järjestely toimi hyvin.

Yritys käytti silti noin 350 000 dollaria AI-järjestelmään, jonka tarkoituksena oli korvata assistenttien työ. Hormozin esittämillä luvuilla investointi vastasi lähes 32 kuukauden aikaisempia palkkakuluja jo ennen uuden järjestelmän ylläpitoa, korjauksia ja jatkokehitystä.

Vielä olennaisempaa oli se, ettei kyseinen työvaihe rajoittanut yrityksen kasvua. Varsinainen ongelma oli Hormozin mukaan liian vähäinen kysyntä. Yritys siis käytti suuren summan olemassa olevan prosessin tehostamiseen, vaikka se tarvitsi ennen kaikkea lisää asiakkaita.

Esimerkki on Hormozin haastattelussa kertoma tapaus, ei ulkopuolisesti tarkastettu tutkimustulos. Sen periaate on silti käyttökelpoinen: hyväkin automaatio voi olla heikko investointi, jos se kohdistuu väärään kohtaan.

Kun teknologiahanke alkaa työkalusta, huomio kiinnittyy helposti siihen, mitä AI pystyy tekemään. Kun hanke alkaa liiketoiminnan pullonkaulasta, kysymys muuttuu: mikä estää yritystä palvelemasta useampia asiakkaita, ansaitsemasta paremmin tai tuottamasta luotettavampaa laatua?

AI-yrityksen sijasta voi olla järkevämpää rakentaa hyvä yritys

Hormozi tekee eron kahden asian välille. Yritys voi yrittää olla AI-yritys, tai se voi käyttää tekoälyä oman toimintansa parantamiseen. Jälkimmäinen vaihtoehto on usein asiakkaalle paljon olennaisempi.

Asiakas ei yleensä etsi tekoälyä vaan ratkaisua. Hän haluaa nopeamman toimituksen, paremman tuotteen, pienemmän hinnan, helpomman palvelun tai ongelman, joka katoaa. Jos AI auttaa tämän lopputuloksen tuottamisessa, se voi olla erinomainen työkalu ilman, että siitä tehdään tuotteen näkyvintä myyntiväitettä.

Teknologiasta innostunut tekijä voi helposti olettaa asiakkaan olevan yhtä innoissaan. Näin ei välttämättä ole. Osa ihmisistä suhtautuu tekoälyyn epäillen, osa ei välitä tuotantotavasta lainkaan ja osa haluaa ennen kaikkea tietää, kuka vastaa virheestä.

AI-sanan lisääminen tuotteen nimeen ei siksi automaattisesti kasvata sen arvoa. Pahimmillaan se siirtää huomion asiakkaan hyödystä tekniseen toteutukseen ja herättää uusia kysymyksiä luottamuksesta, tietosuojasta tai laadusta.

Hormozi ei myöskään väitä, ettei tekoälyn ympärille voisi rakentaa kannattavaa liiketoimintaa. Hän toteaa haastattelussa, että pienyritysten automatisoinnissa voi olla paljon mahdollisuuksia. Varoitus koskee AI:n valitsemista lähtökohdaksi ilman todellista kysyntää ja puolustettavaa etua.

Vaikeimman ajattelun ulkoistaminen voi heikentää omaa harkintaa

Haastattelun terävin väite koskee ajattelua. Hormozin mukaan kaikkein vaikeinta ajattelutyötä ja päätöksentekoa ei pitäisi luovuttaa tekoälylle, koska ihminen voi samalla lakata harjoittamasta tärkeintä työkaluaan.

Ajattelun ulkoistaminen ei tarkoita samaa kuin AI-avun käyttäminen. Tekoälyltä voi pyytää vaihtoehtoja, tiivistyksiä, vastaväitteitä, laskelmia ja kysymyksiä. Ratkaiseva ero syntyy siinä, käyttääkö ihminen vastauksia oman ajattelunsa raaka-aineena vai hyväksyykö hän koneen johtopäätöksen siksi, että se kuulostaa vakuuttavalta.

Kielimalli tuottaa vastauksen sille annettujen tietojen ja ohjeiden perusteella. Se ei elä päätöksen seurauksia, tunne kaikkea hiljaista tietoa eikä automaattisesti tiedä, mikä käyttäjän tavoitteista on todella tärkein. Sujuva sanamuoto voi silti antaa keskeneräisellekin analyysille valmiin vaikutelman.

Hormozi kertoo testanneensa samoja päätöskysymyksiä useilla malleilla ja saaneensa toisistaan poikkeavia vastauksia. Hän kiinnittää huomiota myös siihen, että mallin voi saada myötäilemään hyvin erilaisia näkemyksiä. Hänen johtopäätöksensä on palata omaan harkintaan silloin, kun panokset ovat korkeat.

Tekoälyn käyttö voi parhaimmillaan terävöittää ajattelua, jos sitä pyydetään etsimään suunnitelman heikkouksia, rakentamaan vastakkaista näkemystä tai osoittamaan puuttuvia tietoja. Jos tehtäväksi annetaan vain päätöksen tekeminen käyttäjän puolesta, sama työkalu voi kaventaa ajattelua.

Suosituksen voi automatisoida, vastuun kantamista ei

Hormozin mukaan tekoäly voi antaa loputtomasti suosituksia, mutta jonkun on omistettava päätös. Yrityksessä ihmisen tai organisaation täytyy hyväksyä riski, käyttää rahat, vastata asiakkaalle ja kantaa seuraukset, jos ratkaisu epäonnistuu.

Tämä tekee ihmisen harkinnasta taloudellisesti arvokasta myös silloin, kun kone pystyy analysoimaan vaihtoehdot nopeammin. Päätös ei ole vain paras arvaus tulevasta, vaan samalla sitoumus toimia tietyn vaihtoehdon mukaan ja vastata sen tuloksista.

Mitä suuremmat seuraukset päätöksellä on, sitä tärkeämpää on tietää, mihin tiedot perustuvat ja kuka on valmis seisomaan niiden takana. Mainoslauseen muotoilu ja sopimusriski eivät ole sama asia, vaikka sama malli voisi auttaa kummassakin.

AI:n rooli kannattaa siksi määritellä päätösprosessissa täsmällisesti. Se voi olla tiedonhakija, luonnostelija, analyysin haastaja tai vaihtoehtojen tuottaja. Päätöksen omistajan pitäisi silti pystyä selittämään ratkaisu ilman vetoamista siihen, että tekoäly suositteli sitä.

Ihmiset välittävät siitä, ovatko panokset todellisia

Hormozi laajentaa vastuun ajatuksen mediaan ja viihteeseen. Hänen mukaansa yleisö ei seuraa vain teknisesti taitavaa suoritusta, vaan myös todellista ihmistä, jonka maine, työ, tunteet tai rahat ovat pelissä.

Esimerkiksi tietokone voi pelata shakkia ihmistä paremmin, mutta ihmisten väliset ottelut kiinnostavat edelleen. Formula 1:n viehätys ei synny vain auton kierrosajasta, vaan myös kuljettajista, kilpailusta ja todellisesta riskistä. Suuren verkkovideon miljoonapalkinto puolestaan menettäisi osan merkityksestään, jos katsoja tietäisi kaiken olevan vailla todellisia tapahtumia ja seurauksia.

Tällä ei tarkoiteta, ettei fiktiivinen tai AI:lla tuotettu viihde voisi kiinnostaa. Fiktio on aina rakentanut vaikutuksensa kuviteltujen tapahtumien varaan. Hormozin erottelu koskee erityisesti sisältöä, jonka vetovoima perustuu väitteeseen todellisuudesta, saavutuksesta, asiantuntemuksesta tai riskistä.

Mitä helpommaksi näyttävän sisällön valmistaminen muuttuu, sitä arvokkaammaksi voi nousta tieto siitä, että jokin tapahtui oikeasti. Todellisuus ei takaa hyvää sisältöä, mutta sitä ei voi valmistaa pelkällä kehotteella.

Geneerisen AI-sisällön tulvassa todellinen näyttö erottaa

Tekoäly voi jo nyt tuottaa suuria määriä tekstiä, kuvia, videoita ja somejulkaisujen luonnoksia. Kun tuotannon kustannus laskee, verkkoon tulee väistämättä enemmän keskenään samankaltaisia vinkkejä, mielipiteitä ja yhteenvetoja.

Hormozin mukaan tällaisessa ympäristössä todellisuus muodostaa suojan, jota kilpailija ei voi kopioida hetkessä. Vuosien työhistoria, asiakkaiden tulokset, oma kokemus, dokumentoidut kokeilut ja ansaittu maine antavat sisällölle perustan, jota pelkkä sujuva esitystapa ei korvaa.

Ajatus näkyy erityisen selvästi neuvontasisällössä. Jos aiheena on sijoittaminen, yrityksen johtaminen tai muu korkean riskin päätös, yleisö haluaa tietää, millaiseen kokemukseen neuvo perustuu. Mitä suurempi vahinko väärästä ohjeesta voi syntyä, sitä enemmän lähteen uskottavuus merkitsee.

Kevyessä viihteessä tai matalan riskin vinkissä alkuperällä voi olla vähemmän merkitystä, jos sisältö toimii. Sen sijaan terveyttä, rahaa, lakia tai liiketoimintaa koskevissa neuvoissa anonyymi ja kokemukseton sisältö joutuu paljon vaikeampaan asemaan.

Tämä on hyödyllinen muistutus myös sisällöntuottajalle. Tekoäly voi auttaa tekstin rakenteessa ja tuotannossa, mutta kestävin lisäarvo syntyy havainnoista, pääsystä, kokemuksesta ja työstä, joita muilla ei ole.

Kannattaa tehdä enemmän sellaista, jonka vain itse voi tehdä

Hormozi kertoo muuttaneensa omaa sisältöstrategiaansa niin, että hän keskittyy asioihin, joita useimmat muut eivät voi toteuttaa. Hän voi esimerkiksi tuoda samaan tilaan suuren joukon kokeneita yrittäjiä ja käsitellä heidän todellisia liiketoimintaongelmiaan vuorovaikutteisesti.

Oleellista ei ole kopioida juuri tätä formaattia. Ajatus on tunnistaa omasta tekemisestä aineisto, johon liittyy jotakin vaikeasti monistettavaa: oma pääsy tietoon, pitkä kokemus, paikallinen tuntemus, luottamuksellinen verkosto, harvinainen taito tai dokumentoitu työprosessi.

Aloittavalla tekijällä ei vielä ole pitkää tuloshistoriaa. Hormozi erottaa silloin toisistaan lopputuloksen näytön ja tekemisen näytön. Jos suuria saavutuksia ei vielä ole, voi osoittaa käyttämänsä ajan, tehdyt kokeet, työmäärän, kehityksen ja sen, mitä matkan aikana todella oppi.

AI voi jäljitellä valmiin neuvon muotoa, mutta se ei voi jälkikäteen rakentaa ihmiselle vuosien aitoa tekemistä. Siksi prosessin rehellinen dokumentointi voi olla tulevaisuudessa arvokkaampaa kuin täydelliseltä kuulostava geneerinen asiantuntijateksti.

Maine, luottamus ja jakelu eivät katoa superälyn myötä

The Diary Of A CEO -haastattelun lopussa Hormozilta kysytään, mitä hän tekisi, jos ihmistä kyvykkäämpi superäly olisi vain muutaman vuoden päässä. Liiketoiminnan näkökulmasta hänen vastauksensa on rakentaa mahdollisimman paljon todellista näyttöä ja tuloshistoriaa asiakkaiden kanssa.

Hän panostaisi brändiin, luottamukseen ja jakeluun. Perustelu on, että vaikka kaikilla olisi käytössään sama erittäin älykäs teknologia, ihmiset joutuisivat edelleen valitsemaan, kenen kanssa he tekevät kauppaa ja kenen lupauksiin he uskovat.

Kun tekninen kyvykkyys muuttuu yleiseksi, siitä voi kadota osa kilpailuedusta. Jos jokainen yritys saa samanlaisen analyysin ja pystyy tuottamaan nopeasti kelvollisen verkkosivun, erot syntyvät helpommin maineesta, asiakassuhteista, toteutuksen luotettavuudesta ja kyvystä tavoittaa oikea yleisö.

Brändi ei tässä tarkoita vain nimeä, logoa tai näkyvyyttä. Se on kertynyt odotus siitä, mitä yritys tekee, miten se toimii vaikeassa tilanteessa ja pitääkö se lupauksensa. Tällainen luottamus syntyy hitaasti, mikä tekee siitä vaikeammin kopioitavan kuin teknisestä ominaisuudesta.

Pitkäjänteisyys voi olla AI-ajan todellinen kilpailuetu

Hormozi yhdistää tekoälykeskustelun myös pidempään aikahorisonttiin. Jos yritystä rakennetaan viideksi kuukaudeksi, sen perustukset näyttävät erilaisilta kuin silloin, kun tavoitteena on vuosikymmeniä kestävä toiminta.

Hän havainnollistaa asiaa palikkatornilla. Viidessä sekunnissa rakennettu torni nousee nopeasti mutta jää matalaksi ja epävakaaksi. Kun aikaa ja palikoita on enemmän, rakentaja joutuu käyttämään alussa enemmän aikaa perustuksiin, vaikka korkeus kasvaisi ensimmäisinä hetkinä hitaammin.

Sama ristiriita näkyy AI-hankkeissa. Nopeasti koottu automaatio voi antaa näyttävän tuloksen, mutta pitkäikäinen järjestelmä tarvitsee laadukasta dataa, selkeitä vastuita, mittareita, valvontaa ja suunnitelman virhetilanteisiin.

Hormozin mielestä keskittyminen ja kärsivällisyys ovat kestäviä kilpailuetuja juuri siksi, että ne tuntuvat ihmisestä vaikeilta. Uusi työkalu tarjoaa jatkuvasti syyn vaihtaa suuntaa, vaikka vanhan suunnitelman johdonmukainen parantaminen voisi tuottaa paremman tuloksen.

AI:n nopeus ei poista pitkäjänteisyyden tarvetta. Se voi jopa korostaa sitä: kun kaikki pystyvät tekemään ensimmäisen version nopeasti, etu siirtyy sille, joka jaksaa testata, korjata, oppia asiakkaista ja rakentaa luotettavan kokonaisuuden.

Työntekijät eivät ota AI:ta käyttöön pelkällä käskyllä

Haastattelussa sivutaan myös organisaatioiden AI-muutosta. Hormozin mukaan ihmiset toimivat olemassa olevien kannustimien sisällä. Johtaja voi käskeä kaikkia käyttämään tekoälyä, mutta työntekijän varsinainen tavoite on edelleen selvitä työstään, täyttää mittarit ja välttää tarpeettomia riskejä.

Jos uuden työkalun opettelu vie aikaa mutta siitä saatua hyötyä ei tunnisteta, käyttöönotto jää helposti pinnalliseksi. Sama tapahtuu, jos työntekijä pelkää automaation tekevän omasta osaamisestaan tarpeetonta tai jos virheen vastuu jää hänelle mutta onnistumisesta ei palkita.

Toimiva käyttöönotto tarvitsee siksi enemmän kuin lisenssin. Organisaation on määriteltävä, mihin AI:ta käytetään, mitä sillä ei tehdä, miten tuloksia tarkistetaan ja millä perusteella työkalun hyötyä arvioidaan.

Käytännössä pienestä, selvästi rajatusta kokeesta voi oppia enemmän kuin koko yrityksen kattavasta AI-ohjelmasta. Kun yksi todellinen prosessi, lähtötaso ja tavoiteltu hyöty tunnetaan, tulosta voidaan verrata aikaisempaan työtapaan.

Näillä kysymyksillä AI-hankkeen järkevyyttä voi arvioida

Hormozin ajatuksista voi johtaa käytännöllisen tarkistuslistan ennen uuden tekoälyratkaisun hankkimista tai rakentamista:

1. Mikä on varsinainen ongelma? Onko kyse kysynnästä, laadusta, kapasiteetista, kustannuksesta vai liian hitaasta työvaiheesta?
2. Onko juuri tämä yrityksen pullonkaula? Mitä tapahtuisi kasvulle, jos prosessi nopeutuisi huomenna?
3. Mikä on nykyisen tavan todellinen kustannus? Laske mukaan työaika, virheet, viiveet ja vaihtoehtoiskustannus.
4. Mitä AI-ratkaisu maksaa koko elinkaarensa aikana? Hankintahinnan lisäksi tarvitaan ylläpitoa, valvontaa, koulutusta ja korjauksia.
5. Miten hyöty mitataan? Sovi etukäteen lähtötaso, tavoite ja ajankohta, jolloin tulos arvioidaan.
6. Kuka tarkistaa tuotoksen? Mitä suurempi vahinko virheestä voi seurata, sitä vahvempi ihmisen valvonta tarvitaan.
7. Kuka omistaa päätöksen? Vastuuhenkilön täytyy ymmärtää perusteet eikä vain hyväksyä mallin vastausta.
8. Ostaako asiakas AI:ta vai lopputulosta? Teknologia ei korvaa selkeää arvolupausta.
9. Rakentaako ratkaisu pysyvää etua? Vai voiko kilpailija saada saman ominaisuuden seuraavalla ohjelmistopäivityksellä?
10. Mitä ihmiselle jää tehtäväksi? Vapautuuko aikaa arvokkaampaan työhön vai syntyykö vain uusi valvottava järjestelmä?

Lista ei johda automaattisesti kielteiseen päätökseen. Sen tarkoitus on erottaa hyödyllinen automaatio hankkeesta, joka on käynnistetty lähinnä siksi, ettei yritys halua näyttää jäävänsä kehityksestä jälkeen.

Hormozin näkemys on puheenvuoro, ei yleispätevä tutkimustulos

Haastattelua on tärkeää lukea kokeneen yrittäjän näkemyksenä. Hormozi perustelee ajatuksiaan omilla kokemuksillaan, tarkastelemillaan yrityksillä ja liiketoiminnan perusperiaatteilla, mutta keskustelu ei ole tieteellinen tutkimus AI:n vaikutuksesta ihmisen ajattelukykyyn.

Myös yritysten tilanteet eroavat toisistaan. Kallis automaatio voi olla järkevä, vaikka sen suora takaisinmaksuaika olisi pitkä, jos se ratkaisee vakavan laatu-, turvallisuus- tai skaalautuvuusongelman. Toisessa yrityksessä sama hanke voi olla puhdasta teknologiaharrastusta.

Tekoälyn käytön ja ajattelun ulkoistamisen väliin ei myöskään pidä vetää automaattista yhtäläisyysmerkkiä. Laskin ei poistanut matemaattisen ymmärryksen tarvetta, eikä kielimalli yksin poista kirjoittamisen, analysoinnin tai päätöksenteon osaamista. Työkalun vaikutus riippuu siitä, mitä ihminen tekee ennen vastausta, sen aikana ja sen jälkeen.

Hormozin arvokkain huomio onkin teknologiaa laajempi. Jokaisen AI-hankkeen pitäisi alkaa ongelmasta, vastuusta ja mitattavasta hyödystä. Jos nämä puuttuvat, tekoäly voi auttaa tekemään väärää asiaa ennennäkemättömän tehokkaasti.

Tekoäly voi tehdä työstä nopeampaa, mutta ei valita tarkoitusta

AI-ajan olennainen kilpailu ei välttämättä ratkea sillä, kuka käyttää eniten työkaluja. Ratkaisevampaa voi olla se, kuka tunnistaa oikean ongelman, esittää parhaat kysymykset, tarkistaa vastaukset ja kantaa päätöksistään vastuun.

Rutiinin automatisointi voi vapauttaa ihmisen ajatteluun. Huonosti suunniteltuna sama automaatio voi vapauttaa ihmisen myös ajattelemasta. Ero näkyy siinä, säilyykö käyttäjällä kyky arvioida tuotosta ja toimia myös silloin, kun malli on väärässä.

Hormozin viesti ei ole pysähtyä odottamaan tekoälykehityksen loppua. Se on käyttää uutta teknologiaa siellä, missä se ratkaisee aidon ongelman, ja rakentaa samalla jotakin hitaampaa: osaamista, näyttöä, mainetta, asiakassuhteita ja omaa harkintakykyä.

Jos älykäs teknologia halpenee ja muuttuu kaikkien saataville, pelkkä pääsy siihen ei enää erottele. Arvo jää helpommin sille, joka tietää, mitä työkalulla kannattaa tehdä, miksi se tehdään ja milloin koneen suositukselle on uskallettava sanoa ei.