Asiakkaitamme
Haluatko sinäkin liittyä tekoälyn soveltamisen edelläkävijöiden joukkoon?
TYÖNKULUT TÄHÄN PÄIVÄÄN
PROSESSIKEHITYS
Prosessien kehittäminen tekoälyllä: tutkimukset ja kokemuksemme osoittavat, että tekoälystä saadaan mitattavia hyötyjä vasta silloin, kun prosessit on suunniteltu tekoälyn potentiaali ja riskit huomioiden.
Astu Labsin prosessikehitys-palvelut on suomalaisille pk- ja suurille organisaatioille suunnattu palvelu, jossa työnkulut suunnitellaan uudelleen tekoälyn ehdoilla – ei niin, että tekoäly liimataan vanhan prosessin päälle. Käymme läpi nykyiset prosessinne, tunnistamme automaatiopotentiaalin, autamme määrittelemään ihmisen ja tekoälyagentin vastuunjaon sekä tuemme käyttöönotossa. Tyypillisesti työ alkaa kiinteähintaisella määrittelyvaiheella (3 900 € + alv), joka tuottaa kolme toteutusvalmiiksi määriteltyä käyttötapausta.
Olemme teknologiariippumaton kumppani: emme myy ohjelmistoja emmekä lisenssejä, vaan osaamista. Näkemyksemme mukaan parhaat tulokset saavutetaan silloin kun jokainen työntekijä voi osallistua ja vaikuttaa organisaation kehittämiseen. Siksi työ tehdään työpajoissa teidän ihmistenne kanssa.
Tekoälylähtöinen prosessien kehittäminen
Kun tekoälyagentti ja ihminen tekevät työtä rinta rinnan, ratkaisevat kysymykset eivät ole teknisiä. Ne ovat johtamiskysymyksiä: kuka tekee mitä, miten poikkeamat havaitaan, ja kenen vastuulla laatu on? Tekoälylähtöinen prosessikehitys tarkoittaa juuri näihin vastaamista.
Työssä hyödynnämme mm. seuraavia viitekehyksiä ja osaamisalueita: vaatimusmäärittely, automaatio, PDCA, Lean
Työssä hyödynnämme mm. seuraavia viitekehyksiä ja osaamisalueita: vaatimusmäärittely, automaatio, PDCA, Lean
Te tunnette työnne, me tekoälyn tuomat mahdollisuudet. Käymme läpi nykyiset prosessinne, tunnistamme automaatiopotentiaalin, määrittelemme ihmisen ja agentin vastuunjaon, ja varmistamme, että ratkaisut sopivat kulttuuriinne, työnteon tapoihinne ja liiketoimintatavoitteisiinne.
Tärkeintä ei ole automatisoida kaikkea mahdollista – vaan automatisoida oikeat asiat optimaalisella tavalla ja varmistaa, että uusi toimintamalli on johdettavissa ja kehitettävissä.
Tarvitsemme teiltä tietoa siitä, miten työtä tehdään tänään, ketkä prosesseja toteuttavat ja mitkä ovat tavoitteet.
Parhaaseen lopputulokseen päästään, kun:
- prosessinomistajat tai työn arjessa mukana olevat henkilöt osallistuvat lyhyisiin työpajoihin
- käytettävissä on esimerkkejä nykyisistä työnkuluista (esim. dokumentit, kuvaukset, arjen kuvaukset)
- organisaatio on valmis tarkastelemaan tekemistä uudella tavalla.
Muutoin kaikki tarvittava osaaminen ja menetelmät tulevat meiltä.
1. Nykytilan kartoitus
Yhteisissä työpajoissa käymme läpi prosessikuvaukset, kipukohdat ja pullonkaulat, ja tunnistamme yhdessä kanssanne automaatiopotentiaalin.
2. Suunnittelu
Jatkamme yhdessä tekemistä suunnittelemalla muutokset prosesseihin kanssanne ja tarvittaessa testaamme niitä simulaatioilla. Tunnistamme työvaiheet, jotka on mahdollista automatisoida tekoälyllä tai perinteisemmillä automaation keinoilla.
3. Priorisointi ja päätöksenteko
Tuotetaan ehdotus muutoksista ja projektista muutosten läpiviennille päätöksentekoa varten.
4. Käyttöönotto
Tuemme uusien prosessien mukaisen työskentelyn käynnistämisessä esihenkilöitä ja prosessinomistajia tarpeen mukaan.
5. Tulosten varmistus
Arvioimme muutoksen vaikutukset, tuomme ulkopuolista näkökulmaa ja oppeja, sekä autamme varmistamme, että uusi toimintamalli jää pysyväksi osaksi arkea.
Teknologia työnkulkujen sujuvoittajana
Oikeat työkalut oikeisiin työvaiheisiin.
Työkalupakissamme mm. Copilot Studio, Power Platform, Fabric, Claude ja n8n – valinta tehdään aina tarpeen, ei toimittajasuhteen perusteella.
Työkalupakissamme mm. Copilot Studio, Power Platform, Fabric, Claude ja n8n – valinta tehdään aina tarpeen, ei toimittajasuhteen perusteella.
Teknologian rajapinnat järjestelmien, ihmisten ja agenttien välillä muuttuvat kriittisiksi. Tiedon pitää kulkea oikeaan paikkaan, oikeaan aikaan, oikeassa muodossa. Se ei tapahdu itsestään.
Teknologia tässä kontekstissa tarkoittaa, että valitsemme oikeat työkalut prosessin oikeisiin kohtiin ja rakennamme niistä toimivan kokonaisuuden – niin automaatioiden, agenttien kuin ihmisten kannalta. Emme rakenna teknologiaa teknologian vuoksi, vaan tuottavuutta ja selkeyttä arjen toimintaan.
Jotta teknologiapohjaiset työnkulut voidaan rakentaa sujuvasti, tarvitsemme sinulta:
- ymmärryksen nykyisistä työvaiheista (kuka tekee, mitä ja missä järjestyksessä)
- pääsyn olemassa oleviin järjestelmiin ja käytössä oleviin työkaluihin
- tiedon mahdollisista rajoitteista (esim. tietoturva, käyttöoikeudet, integraatiot)
- lyhyet työpajat avainhenkilöiden kanssa
1. Työnkulkujen läpikäynti
Keräämme tiedot nykyisistä työvaiheista, manuaalisista tehtävistä ja työkalujen käytöstä.
2. Teknologiakartta ja automaatiopotentiaali
Arvioimme, mikä työkalu olisi missäkin kohdin oikea – aina tarve ei edes ole tekoälylle, vaan perinteisempikin automaatio on toimiva ratkaisu, mutta toisaalta tekoälyn avulla on mahdollista tehdä vaikuttavia, pistemäisiä parannuksia vanhempiinkin järjestelmiin.
3. Ratkaisun hankkiminen
Emme ole ohjelmistotalo, emmekä myy toisten tekemiäkään ohjelmistoja. Olemme puolueeton neuvonantaja ja sellaisena voimme tehdä vaatimusmäärittelyn ja avustaa työkalujen hankinnassa – on kyse sitten yleisesti saatavista ”hyllytuotteista” tai erikseen koodattavista ratkaisuista.
4. Käyttöönotto ja tuki
Tuemme kouluttamalla tiimejä, tukemalla uusien työkalujen siirtymistä osaksi arkea.
5. Tulosten varmistus
Seuraamme vaikutuksia ja optimoimme ratkaisua todellisen käytön perusteella.
Prosessijohtaminen ja jatkuva parantaminen
Prosessilähtöisen kehittämisen kulmakivenä on onnistunut päivittäisjohtaminen.
Avainsanoja: KPIt, ydinprosessien määrittely, prosessiarkkitehtuuri, vakiointi, Lean, Kaizen, PDCA
Avainsanoja: KPIt, ydinprosessien määrittely, prosessiarkkitehtuuri, vakiointi, Lean, Kaizen, PDCA
Tekoälyn käyttöönotto ei poista prosessijohtamisen tarvetta – se kasvattaa sitä. Kun osa tietotyöstä siirtyy agentille, johtajan täytyy nähdä yhä selkeämmin, mitä organisaatiossa oikeasti tapahtuu: missä syntyy arvoa, missä hukkaa, missä agentti toimii odotetusti ja missä ei.
Prosessijohtaminen ja jatkuva parantaminen tarkoittavat, että organisaation tekeminen perustuu selkeisiin prosesseihin ja niiden systemaattiseen mittaamiseen – riippumatta siitä, tekikö vaiheen ihminen vai kone. Jatkuva parantaminen ei ole irrallinen projekti vaan tapa johtaa arkea: pieniä, toistuvia parannuksia, jotka kumuloituvat merkittäviksi tuloksiksi.
Tämä luo perustan datavetoiselle päätöksenteolle sekä kestävälle Lean- ja Kaizen-tyyppiselle toimintakulttuurille – myös tekoälyagentteja sisältävissä prosesseissa.
Jotta prosessijohtaminen ja jatkuva parantaminen voidaan rakentaa toimivaksi malliksi, tarvitsemme sinulta:
- kuvauksen ydinprosesseista tai niistä työvaiheista, joiden parantamiseen tähtäätte
- nykyiset mittarit (tai tiedon siitä, mitä mitataan ja miksi)
- prosessinomistajat tai avainhenkilöt lyhyisiin työpajoihin
- mahdolliset tavoitteet: nopeus, laatu, yhdenmukaisuus, asiakaskokemus tai kustannustehokkuus
Me tuomme menetelmät, mittarimallit, prosessiarkkitehtuurin, Lean/Kaizen‑periaatteet sekä tarvittavan fasilitoinnin jatkuvan parantamisen kulttuurin käynnistämiseen.
1. Prosessien mallinnus ja nykytilan arviointi
Kuvaamme työnkulut, tunnistamme pullonkaulat, vaihtelukohdat ja parantamismahdollisuudet työpajoissa asiantuntijoidesi kanssa.
2. Mittareiden määrittely ja PDCA‑malli
Valitsemme yhdessä kanssasi oikeat mittarit (KPIt, laatu‑/aikaperusteiset mittarit), luomme tavoitetasot ja rakennamme PDCA‑syklin käytännön toteutuksen.
3. Parannustoimenpiteiden suunnittelu
Määrittelemme konkreettiset toimenpiteet, vastuut ja aikataulut — fokus nopeissa voitoissa ja kestävässä muutoksessa.
4. Käyttöönotto ja arjen johtaminen
Tuemme tiimejä rutiineissa, palavereissa ja mittariseurannassa. Varmistamme, että prosessijohtaminen juurtuu normaaliksi toimintatavaksi.
5. Jatkuva optimointi
Seuraamme tuloksia ja autamme kehittämään prosesseja siten, että parannukset eivät jää yksittäisiksi ja irrallisiksi projekteiksi.
TYYPILLINEN LIIKKEELLELÄHTÖ
Kääritäänkö hihat ja ryhdytään hommiin?
Aloitamme työn tiiviillä määrittelyvaiheella, jossa tutustumme valittuihin nykyprosesseihin, teknologia‑ympäristöön ja dataan.
Tuotos:
Käymme läpi kolme valitsemaanne prosessia ja arvioimme ne tekoälyn tuomien riskien ja mahdollisuuksien näkökulmasta. Valitsemme yhdessä kolme ensivaiheen use casea, ja määrittelemme ne tarkkuudella, joka mahdollistaa suoran toteutuksen, hankinnan tai kilpailutuksen ilman lisämäärittelyä.
Kaikki use caset arvioidaan GDPR:n, tietoturvan ja AI Actin vaatimuksia vasten, jotta tekninen toteutus on lähtökohtaisesti compliantti.
FAQ - Usein kysyttyä
Prosessikehitys on oikea palvelu, kun vähintään yksi näistä pitää paikkansa:
- Tekoälytyökaluja on hankittu, mutta ne eivät näy tuloksessa – työ tehdään edelleen vanhalla tavalla.
- Yksittäiset ihmiset säästävät aikaa tekoälyllä, mutta hyöty ei skaalaudu tiimin tai organisaation tasolle.
- Haluatte ottaa tekoälyagentit käyttöön hallitusti, mutta vastuunjako ihmisen ja agentin välillä on epäselvä.
- Suunnittelette järjestelmähankintaa ja tarvitsette puolueettoman vaatimusmäärittelyn.
Näkemyksemme mukaan parhaat tulokset saavutetaan, kun jokainen työntekijä voi osallistua ja vaikuttaa organisaation kehittämiseen – siksi työ tehdään työpajoissa teidän ihmistenne kanssa, ei kalvoilla teidän puolestanne.
Työ alkaa kiinteähintaisella määrittelyvaiheella, joka maksaa 3 900 € + alv. Se tuottaa kolme toteutusvalmiiksi määriteltyä käyttötapausta, joiden pohjalta voitte toteuttaa muutokset kanssamme, itse tai kilpailuttaa työn vapaasti. Jatkototeutuksen hinta riippuu laajuudesta, ja saatte siitä aina kiinteän tarjouksen ennen sitoutumista.
Prosessista, ei työkalusta. Yleisin virhe on hankkia lisenssit ensin ja miettiä käyttöä jälkikäteen, jolloin tekoäly jää irralliseksi kokeiluksi vanhan työtavan päälle. Kannattaa aloittaa valitsemalla yksi tai kaksi prosessia, joissa on paljon toistuvaa tietotyötä, kuvata miten työ oikeasti tehdään tänään ja vasta sitten päättää, mikä työkalu sopii mihinkin vaiheeseen. Näin investointi kohdistuu sinne, missä hyöty on mitattavissa.
Vaatimustenmukaisuus rakennetaan suunnitteluvaiheessa, ei jälkikäteen. Jokainen määrittelemämme käyttötapaus arvioidaan GDPR:n, tietoturvan ja EU:n AI Actin vaatimuksia vasten ennen toteutuspäätöstä, jolloin tekninen ratkaisu on lähtökohtaisesti vaatimustenmukainen. Käytännössä tämä tarkoittaa henkilötietojen käsittelyn kartoitusta, riskiluokan arviointia ja dokumentointia, joka kelpaa myös auditointiin.
AI-natiivi prosessi tarkoittaa työnkulkua, joka on suunniteltu alusta alkaen sille oletukselle, että osan työvaiheista tekee tekoäly ja osan ihminen. Ero perinteiseen automatisointiin on periaatteellinen: automatisoinnissa vanhaan prosessiin lisätään työkalu, AI-natiivissa suunnittelussa kysytään, miltä prosessi näyttäisi, jos se suunniteltaisiin tänään nollista tekoälyn potentiaali ja riskit huomioiden.
Kun tekoälyagentti ja ihminen tekevät työtä rinta rinnan, ratkaisevat kysymykset eivät ole teknisiä vaan johtamiskysymyksiä: kuka tekee mitä, miten poikkeamat havaitaan, ja kenen vastuulla laatu on? Tekoälylähtöinen prosessikehitys tarkoittaa juuri näihin vastaamista.
Tutkimukset ja kokemuksemme osoittavat, että tekoälystä saadaan mitattavia hyötyjä vasta silloin, kun työnkulut on suunniteltu tekoälyn ehdoilla. Ilman prosessien uudistamista tekoälyn hyödyt jäävät marginaalisiksi.
Ihminen, ja se pitää määritellä ennen käyttöönottoa, ei ensimmäisen virheen jälkeen. Jokaiseen työnkulkuun, jossa agentti toimii, määrittelemme kolme asiaa: kuka omistaa agentin tuottaman lopputuloksen, miten poikkeamat havaitaan ja missä kohdissa ihminen tarkastaa työn. Kun vastuunjako on kirjattu prosessiin, agentin käyttö on turvallista ja skaalattavissa. Laajemmat pelisäännöt koko organisaation tasolla rakennetaan tekoälyn hallintamallilla
Ei tarvitse olla täydellisessä kunnossa, eikä kannata odottaa että olisi. Suurin osa tietotyön tekoälyhyödyistä syntyy dokumenttien, viestien ja tavallisten työvaiheiden ympärillä, joihin ei tarvita datavarastoprojektia. Määrittelyvaiheessa tunnistamme, mitkä käyttötapaukset toimivat nykyisellä datalla ja missä datan laatu oikeasti rajoittaa. Kerromme myös suoraan, jos jokin tavoite vaatii ensin perustyötä.
Voi, kunhan kolme asiaa on kunnossa: käsittelyperuste ja tietosuoja on arvioitu (GDPR), agentin pääsy tietoihin on rajattu vain tarpeelliseen, ja poikkeamien havaitseminen sekä ihmisen valvontavastuu on määritelty. Ilman näitä asiakastietojen käsittely agentilla on riski, jota ei kannata ottaa. Nämä pelisäännöt ovat tekoälyn hallintamallin ydintä, ja ne voidaan rakentaa kevyesti ilman raskasta byrokratiaa.
