SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 18
Baixar para ler offline
RPA ja AI - Nykytila ja näkymiä - Esa Reilio, Provad TT2020 30-03-2017
Teknologia & Tunne 2020
RPA/AI nykytila ja näkymiä
Intro
Työhistoria
• Oy Alko AB (kesäjuomat koko suvulle) 1977-1980
• KONE Oyj 1981 – 2007 (R&D ym)
• Yrittäjä 2008-2017 (Aalto Yliopisto/MIND, Konenäkö-start-up)
• Provad Oy 2017
Ensikosketus tekoälyyn hisseissä jo 1980-luvulla
• Laitteistot, muistikapasiteetti, laskentateho
Oppivia algoritmeja ja konenäköä 2010-luvulla
• Open innovation
• Yliopistoyhteistyö, EU-hankkeet
Esa Reilio
Head of RPA
+358 40 502 6762
esa.reilio@provad.fi
Liiketoiminnan paradigmat 30 vuotta
Prosessi
(MRP)
Yritys
(ERP)
Arvoketju
(SCM)
Asiakkaat ja
kumppanit
(www)
Ihminen
(RPA/AI)
1985 1995 2005 2015 2025
RPA & AI
Käsitteet
RPA - Robotic Process Automation
Parantaa työn tuottavuutta
 automatisoidaan asiakaskokemuksen kannalta vähämerkitykselliset välivaiheet
Tekee parempaa laatua nopeammin:
 robotti tekee tärkeät asiat väsymättä ja toistuvasti oikein
Työtehtävä on altis robotisoitavaksi, jos
 se on työläs ja usein toistuva
 työtapa on tunnettu
 pelisäännöt tiedetään
 ratkaisu ei ”karkaa alta” eli ongelma ei muutu työn edetessä
AI - Artificial Intelligence (Tekoäly)
Kun dataa on tarpeeksi, AI:
 hallitsee nopeasti isot tietomäärät
 osaa tulkita myös vapaamuotoista dataa (tyypillistä ihmiseltä - ihmiselle kommunikaatiota)
 ei unohda (käskemättä)
 etsii asiayhteydet, joita ihminen ei helposti havaitse
 on tunteeton, ei ennakko-odotusta (confirmation bias), faktuaalinen
 oppii, kun on viisas opettaja (data ja ekspertti, Q&A)
 uusi data kasvattaa aiemman arvoa
AI on
 Väsymätön oppilas
 Nopea päättelijä
RPA tuottaa kun on paljon tapahtumia
AI auttaa kun on paljon dataa
Mikä muuttuu?
Työ muuttuu
5 työtä, joiden roolin robotit muuttavat
1. Keskijohto
2. Myyjä
3. Toimittaja
4. Kirjanpitäjä
5. Lääkäri
Lähde: Shelly Palmer, CEO at The Palmer Group @LinkedIn: ”The 5 Jobs Robots Will Take First”
https://www.linkedin.com/pulse/5-jobs-robots-take-first-shelly-palmer
Muutosnopeus: Mooren laki vuodesta 1965
Mitä seuraavaksi?
Mitä muutos on käytännössä
Dataräjähdys
– sähköiset transaktiot
– sosiaalinen media
– kuvat ja videot
– laiteanturit ja IoT
– henkilökohtaiset anturit, älyvaatteet
Nopea analytiikka (reaaliaikaisuus)
– määrämuotoisen ja vapaamuotoisen tiedon yhdisteet
– tietoon voidaan reagoida heti sen syntyhetkellä
– tapahtumien ja käyttäytymisen ennakointi ajoissa
Miksi muutos on mahdollinen vasta nyt
Esimerkkejä
• Laskentateho GPU vs. CPU, MythBusters –vertailu:
https://www.youtube.com/watch?v=-P28LKWTzrI
• Oppivat neuroverkot, esim. Googlen deepMind -neuroverkko oppi Atari-Breakout virtuoosiksi
https://youtu.be/V1eYniJ0Rnk?t=35s
• Ja kehitys kehittyy, vaikka aina ei päästä ihan Strömsöö’hön
https://creators.vice.com/en_us/article/meet-the-artist-using-ritual-magic-to-trap-self-driving-cars
• Eikä tässä vielä kaikki (kvanttitietokone)
https://dynamic.hs.fi/2017/gifs/QUBIT.gif
• Digitaaliset tunteet, empatia ja aivotutkimus
https://vimeo.com/207169520 (biosig)
Kotitehtävä illaksi
Build Neural Character Language Models with CNTK
This example demonstrates how to build a neural character language model with CNTK using regular
plaintext data fed in using the numpy interface.
A neural language model uses a recurrent neural network to predict words (or characters) with a richer
context than traditional n-gram models allow. In this implementation, a character is run through an LSTM
and the output is then put through a fully-connected layer to predict the next output character. The
model can learn to be extremely expressive as the context is progressively built-up with each letter run
through the RNN. For even more expressiveness, we allow a stack of LSTMs where the output of each layer
is put through the next layer as its input.
This example is inspired by Andrej Karpathy's blog post "The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks" at
http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/
Noh, ei vaan!
Antakaa meidän hoitaa detaljit, mietitään yhdessä lisäarvoa ja liiketoimintaa
Keskusteltavaa illaksi
Mistä saamme eniten arvoa TIEDOLLE/DATALLE?
1. Mistä pitäisi olla enemmän tietoa?
2. Mitä jos tietoa olisi rajattomasti heti eikä mikään
unohtuisi?
3. Mitä asiakkaan käyttäytymismallia on vaikea
ymmärtää, missä tulee yllätykset?
4. Mitä pitäisi osata tiedoista päätellä ja kertoa?
Kiitos! Jatketaan keskusteluja illalla!
Esa Reilio
Head of RPA
+358 40 502 6762
esa.reilio@provad.fi

Mais conteúdo relacionado

Destaque

Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Search Engine Journal
 
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summarySpeakerHub
 
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd Clark Boyd
 
Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Tessa Mero
 
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentGoogle's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentLily Ray
 
Time Management & Productivity - Best Practices
Time Management & Productivity -  Best PracticesTime Management & Productivity -  Best Practices
Time Management & Productivity - Best PracticesVit Horky
 
The six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementThe six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementMindGenius
 
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...RachelPearson36
 
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...Applitools
 
12 Ways to Increase Your Influence at Work
12 Ways to Increase Your Influence at Work12 Ways to Increase Your Influence at Work
12 Ways to Increase Your Influence at WorkGetSmarter
 
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...DevGAMM Conference
 
Barbie - Brand Strategy Presentation
Barbie - Brand Strategy PresentationBarbie - Brand Strategy Presentation
Barbie - Brand Strategy PresentationErica Santiago
 
Good Stuff Happens in 1:1 Meetings: Why you need them and how to do them well
Good Stuff Happens in 1:1 Meetings: Why you need them and how to do them wellGood Stuff Happens in 1:1 Meetings: Why you need them and how to do them well
Good Stuff Happens in 1:1 Meetings: Why you need them and how to do them wellSaba Software
 
Introduction to C Programming Language
Introduction to C Programming LanguageIntroduction to C Programming Language
Introduction to C Programming LanguageSimplilearn
 
The Pixar Way: 37 Quotes on Developing and Maintaining a Creative Company (fr...
The Pixar Way: 37 Quotes on Developing and Maintaining a Creative Company (fr...The Pixar Way: 37 Quotes on Developing and Maintaining a Creative Company (fr...
The Pixar Way: 37 Quotes on Developing and Maintaining a Creative Company (fr...Palo Alto Software
 
9 Tips for a Work-free Vacation
9 Tips for a Work-free Vacation9 Tips for a Work-free Vacation
9 Tips for a Work-free VacationWeekdone.com
 

Destaque (20)

Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
 
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
 
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
 
Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next
 
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentGoogle's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
 
How to have difficult conversations
How to have difficult conversations How to have difficult conversations
How to have difficult conversations
 
Introduction to Data Science
Introduction to Data ScienceIntroduction to Data Science
Introduction to Data Science
 
Time Management & Productivity - Best Practices
Time Management & Productivity -  Best PracticesTime Management & Productivity -  Best Practices
Time Management & Productivity - Best Practices
 
The six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementThe six step guide to practical project management
The six step guide to practical project management
 
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
 
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
 
12 Ways to Increase Your Influence at Work
12 Ways to Increase Your Influence at Work12 Ways to Increase Your Influence at Work
12 Ways to Increase Your Influence at Work
 
ChatGPT webinar slides
ChatGPT webinar slidesChatGPT webinar slides
ChatGPT webinar slides
 
More than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike Routes
More than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike RoutesMore than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike Routes
More than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike Routes
 
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...
 
Barbie - Brand Strategy Presentation
Barbie - Brand Strategy PresentationBarbie - Brand Strategy Presentation
Barbie - Brand Strategy Presentation
 
Good Stuff Happens in 1:1 Meetings: Why you need them and how to do them well
Good Stuff Happens in 1:1 Meetings: Why you need them and how to do them wellGood Stuff Happens in 1:1 Meetings: Why you need them and how to do them well
Good Stuff Happens in 1:1 Meetings: Why you need them and how to do them well
 
Introduction to C Programming Language
Introduction to C Programming LanguageIntroduction to C Programming Language
Introduction to C Programming Language
 
The Pixar Way: 37 Quotes on Developing and Maintaining a Creative Company (fr...
The Pixar Way: 37 Quotes on Developing and Maintaining a Creative Company (fr...The Pixar Way: 37 Quotes on Developing and Maintaining a Creative Company (fr...
The Pixar Way: 37 Quotes on Developing and Maintaining a Creative Company (fr...
 
9 Tips for a Work-free Vacation
9 Tips for a Work-free Vacation9 Tips for a Work-free Vacation
9 Tips for a Work-free Vacation
 

RPA ja AI - Nykytila ja näkymiä - Esa Reilio, Provad TT2020 30-03-2017

  • 2. Teknologia & Tunne 2020 RPA/AI nykytila ja näkymiä
  • 3. Intro Työhistoria • Oy Alko AB (kesäjuomat koko suvulle) 1977-1980 • KONE Oyj 1981 – 2007 (R&D ym) • Yrittäjä 2008-2017 (Aalto Yliopisto/MIND, Konenäkö-start-up) • Provad Oy 2017 Ensikosketus tekoälyyn hisseissä jo 1980-luvulla • Laitteistot, muistikapasiteetti, laskentateho Oppivia algoritmeja ja konenäköä 2010-luvulla • Open innovation • Yliopistoyhteistyö, EU-hankkeet Esa Reilio Head of RPA +358 40 502 6762 esa.reilio@provad.fi
  • 4. Liiketoiminnan paradigmat 30 vuotta Prosessi (MRP) Yritys (ERP) Arvoketju (SCM) Asiakkaat ja kumppanit (www) Ihminen (RPA/AI) 1985 1995 2005 2015 2025
  • 6. RPA - Robotic Process Automation Parantaa työn tuottavuutta  automatisoidaan asiakaskokemuksen kannalta vähämerkitykselliset välivaiheet Tekee parempaa laatua nopeammin:  robotti tekee tärkeät asiat väsymättä ja toistuvasti oikein Työtehtävä on altis robotisoitavaksi, jos  se on työläs ja usein toistuva  työtapa on tunnettu  pelisäännöt tiedetään  ratkaisu ei ”karkaa alta” eli ongelma ei muutu työn edetessä
  • 7. AI - Artificial Intelligence (Tekoäly) Kun dataa on tarpeeksi, AI:  hallitsee nopeasti isot tietomäärät  osaa tulkita myös vapaamuotoista dataa (tyypillistä ihmiseltä - ihmiselle kommunikaatiota)  ei unohda (käskemättä)  etsii asiayhteydet, joita ihminen ei helposti havaitse  on tunteeton, ei ennakko-odotusta (confirmation bias), faktuaalinen  oppii, kun on viisas opettaja (data ja ekspertti, Q&A)  uusi data kasvattaa aiemman arvoa AI on  Väsymätön oppilas  Nopea päättelijä
  • 8. RPA tuottaa kun on paljon tapahtumia AI auttaa kun on paljon dataa
  • 10. Työ muuttuu 5 työtä, joiden roolin robotit muuttavat 1. Keskijohto 2. Myyjä 3. Toimittaja 4. Kirjanpitäjä 5. Lääkäri Lähde: Shelly Palmer, CEO at The Palmer Group @LinkedIn: ”The 5 Jobs Robots Will Take First” https://www.linkedin.com/pulse/5-jobs-robots-take-first-shelly-palmer
  • 11. Muutosnopeus: Mooren laki vuodesta 1965
  • 13. Mitä muutos on käytännössä Dataräjähdys – sähköiset transaktiot – sosiaalinen media – kuvat ja videot – laiteanturit ja IoT – henkilökohtaiset anturit, älyvaatteet Nopea analytiikka (reaaliaikaisuus) – määrämuotoisen ja vapaamuotoisen tiedon yhdisteet – tietoon voidaan reagoida heti sen syntyhetkellä – tapahtumien ja käyttäytymisen ennakointi ajoissa
  • 14. Miksi muutos on mahdollinen vasta nyt Esimerkkejä • Laskentateho GPU vs. CPU, MythBusters –vertailu: https://www.youtube.com/watch?v=-P28LKWTzrI • Oppivat neuroverkot, esim. Googlen deepMind -neuroverkko oppi Atari-Breakout virtuoosiksi https://youtu.be/V1eYniJ0Rnk?t=35s • Ja kehitys kehittyy, vaikka aina ei päästä ihan Strömsöö’hön https://creators.vice.com/en_us/article/meet-the-artist-using-ritual-magic-to-trap-self-driving-cars • Eikä tässä vielä kaikki (kvanttitietokone) https://dynamic.hs.fi/2017/gifs/QUBIT.gif • Digitaaliset tunteet, empatia ja aivotutkimus https://vimeo.com/207169520 (biosig)
  • 15. Kotitehtävä illaksi Build Neural Character Language Models with CNTK This example demonstrates how to build a neural character language model with CNTK using regular plaintext data fed in using the numpy interface. A neural language model uses a recurrent neural network to predict words (or characters) with a richer context than traditional n-gram models allow. In this implementation, a character is run through an LSTM and the output is then put through a fully-connected layer to predict the next output character. The model can learn to be extremely expressive as the context is progressively built-up with each letter run through the RNN. For even more expressiveness, we allow a stack of LSTMs where the output of each layer is put through the next layer as its input. This example is inspired by Andrej Karpathy's blog post "The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks" at http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/
  • 16. Noh, ei vaan! Antakaa meidän hoitaa detaljit, mietitään yhdessä lisäarvoa ja liiketoimintaa
  • 17. Keskusteltavaa illaksi Mistä saamme eniten arvoa TIEDOLLE/DATALLE? 1. Mistä pitäisi olla enemmän tietoa? 2. Mitä jos tietoa olisi rajattomasti heti eikä mikään unohtuisi? 3. Mitä asiakkaan käyttäytymismallia on vaikea ymmärtää, missä tulee yllätykset? 4. Mitä pitäisi osata tiedoista päätellä ja kertoa?
  • 18. Kiitos! Jatketaan keskusteluja illalla! Esa Reilio Head of RPA +358 40 502 6762 esa.reilio@provad.fi