Haaga-Helia tuo tekoälyn ITSM:ään käytännönläheisellä, vaiheittaisella lähestymistavalla

Kun Haaga-Helia ammattikorkeakoulu otti tekoälyn käyttöön IT-palvelunhallinnassa, lähestymistapa oli selkeä: aloitetaan pienestä, pysytään käytännönläheisinä ja rakennetaan jotain toimivaa heti alusta alkaen. Täydellisen ratkaisun tavoittelun sijaan keskityttiin siihen, että tekoäly saadaan istumaan luontevasti olemassa olevaan ympäristöön – helppokäyttöisenä, hallittavana ja tulevaa kasvua tukevana.

Haaga-Helia tukee noin 11 000 opiskelijaa ja henkilöstön jäsentä useiden eri palveluiden kautta, ja Matrix42 toimii palvelutuotannon ytimenä. Kun tekoälyn merkitys IT-tuessa alkoi kasvaa, tiimi halusi selvittää, miten se voisi parantaa palvelukokemusta.

Yksi päätös ohjasi tekemistä alusta alkaen: tekoälyn ei pitänyt olla erillinen työkalu, vaan osa olemassa olevaa järjestelmää suoraan palveluportaalin sisään rakennettuna. Tähän pääseminen vaati valmistelua. Tietopankki ei ollut vielä valmis tekoälyn käyttöön. Ohjeita oli eri muodoissa, monet niistä kuvapohjaisia, ja suuri osa sisällöstä kaipasi päivitystä. Lisäksi suomen- ja englanninkielisten materiaalien yhtenäisyys piti varmistaa.

Tietoturva ja tietosuoja toivat kokonaisuuteen vielä lisää vaatimuksia. Sopimukset, käyttöoikeudet ja tiedon näkyvyys oli määriteltävä selkeästi ennen tuotantoon siirtymistä. Tämä vei aikaa, mutta oli välttämätöntä luottamuksen rakentamiseksi. Tiimi ymmärsi myös, että käyttöönotto tapahtuisi vähitellen. Tavoitteena ei ollut nopea tehokkuushyöty, vaan turvallinen ja hallittu tapa oppia.

Kun mahdollisuus osallistua Matrix42:n tekoälypilottiin avautui, Haaga-Helia tarttui siihen. Pian kävi selväksi, että projektin tärkein vaihe oli valmistelu. Tekoäly tuotiin suoraan palveluportaaliin, jotta käyttäjät pääsivät hyödyntämään sitä tutussa ympäristössä. Hallittavuuden vuoksi ensimmäinen vaihe rajattiin koskemaan vain henkilöstön IT-aiheisia kysymyksiä.

Suurin työ tehtiin tietopankin kehittämisessä. Kuvapainotteiset ohjeet kirjoitettiin tekstimuotoon, ja kaikki sisältö tuotettiin sekä suomeksi että englanniksi paremman tekoälyvastauksen takaamiseksi. Samalla käyttöön otettiin tiukat rajoitukset: tekoäly pääsi käsiksi vain valittuun sisältöön käyttäjäroolien perusteella. Näin varmistettiin, ettei arkaluontoista tai epäolennaista tietoa tullut näkyviin.

Luotettavuus oli toinen keskeinen painopiste. Täydellisten vastausten sijaan testattiin tekoälyn toimintaa haastavissa tilanteissa. Voiko sitä johdatella antamaan virheellisiä tai turvattomia vastauksia?

Tämä lähestymistapa auttoi rakentamaan luottamusta ratkaisuun jo varhaisessa vaiheessa.

Samaan aikaan tukitiimi alkoi muuttaa omaa toimintatapaansa. Pelkkien pyyntöjen ratkaisemisen sijaan huomio siirtyi yhä enemmän sen tiedon kehittämiseen, jota tekoäly hyödyntää. Muutos on yhä käynnissä, mutta se on keskeinen osa tekoälyn pitkäaikaista onnistumista.

Pilotti osoitti, että huolellinen ja rakenteellinen lähestymistapa toimii. Vaikka käyttötapaus oli rajattu, tekoäly osoittautui vakaaksi ja ennustettavaksi. Se käsitteli poikkeustilanteita hyvin eikä tuottanut odottamattomia tai riskialttiita vastauksia. Merkittäviä ongelmia tai negatiivista käyttäjäpalautetta ei ole ilmennyt.

Käyttöaste kasvaa vähitellen. Noin 700 henkilöstön jäsentä on pääsyn piirissä, mutta aktiivisia käyttäjiä on toistaiseksi vähemmän – mikä on tässä vaiheessa odotettavaa. Tiimi näkee vaiheen ennen kaikkea perustan rakentamisena, ei volyymiin perustuvana menestyksen mittarina.

Valmistelutyö toi myös selkeitä lisähyötyjä. Tietopankki on nyt rakenteellisempi, helpompi ylläpitää ja hyödynnettävissä kaikissa tukikanavissa. Ennen kaikkea tiimillä on luottamus ratkaisuun. Tekoäly ei ole enää kokeilu.

Seuraavaksi Haaga-Helia valmistautuu laajentamaan tekoälyn käyttöä. Palvelu avataan suuremmalle käyttäjäkunnalle, erityisesti opiskelijoille. Tämä lisää käyttöä ja luo uusia mahdollisuuksia yleisimpien pyyntöjen automaatioon. Pitkän aikavälin tavoite on selkeä: tekoälyn tulisi olla ensisijainen kontaktipiste käyttäjille, jotka eivät tarvitse välitöntä henkilökohtaista tukea.

Tiimi tutkii myös, miten tekoäly voi tukea palveluagentteja. Mahdollisuuksia ovat esimerkiksi ratkaisuehdotukset aiempien tapausten perusteella, tikettien tiivistäminen ja rutiinitehtävien automatisointi. Tavoitteena ei ole korvata ihmisiä, vaan vähentää toistuvaa työtä ja vapauttaa aikaa vaativampiin tehtäviin.

Haaga-Helian kokemus nostaa esiin muutamia käytännön oppeja: