Lisätietoa kehitystyöhön osallistuville asiantuntijoille
Mihin AI-Mentoria tarvitaan?
Kohderyhmä: Hämeen TE-toimiston, Hämeenlinnan seudun työllisyyden kuntakokeilun ja Lahden seudun työllisyyden kuntakokeilun Asikkalan tiimin ne asiakkaat, joiden työttömyys on määriteltyinä ajankohtina kestänyt 0 kk, 3 kk tai 12 kk.
Tavoite: Palvelun tavoitteena on tehostaa asiakkaille tapahtuvaa palveluiden suosittelua ja sitouttaa asiakas palvelun aktiiviseen käyttöön oman työllistymisensä nopeuttamiseksi
Palvelun määrä: Palvelua markkinoidaan aktiivisesti noin 8 000 asiakkaalle ja tavoitteena on, että vähintään 800 asiakasta ottaa palvelun tavalla tai toisella käyttöön.
Toteutusaika: Palvelua kehitetään, pilotoidaan ja kokeillaan 6.5.2024-15.11.2024, jona aikana kerätään dataa ja käyttäjäpalautetta asiakkailta sekä omavalmentajilta palvelun edelleen kehittämiseksi.
Omavalmentajan ja AnnaMentorin yhteistyö
Tekoäly tulee mukaan meidän kaikkien työhön monella tavalla - halusimmepa sitä tai emme. Kaikki työ mitä on totuttu tekemään tietokoneiden äärellä tulee tehostumaan tekoälyyn perustuvien työkalujen yleistyessä. Uusia AI-työkaluja tulee yksittäisiin työvaiheisiin, kuten työpaikkailmoitusten tekstien kirjoittamiseen, mutta suurimmat hyödyt saadaan, kun datatyökaluja ketjutetaan sarjatyöhön, kuten perinteisissä fyysisissä tehtaissakin.
Pientä esimakua ketjuttamisesta saadaan AnnaMentorin kanssa. Aluksi asiakkaita houkutellaan chattiin ja siitä eteenpäin omavalmentajan palveltavaksi valmennusta tai muuta toimenpidettä koskevassa päätöksessä.
Mitä valintoja on tehty ja mihin ne perustuvat?
AnnaMentori-palvelun vaiheet
Chat on "sisäänheittopalvelu", jonka tarkoituksena on herättää asiakkan kiinnostus ja antaa oikeaa tietoa 24/7 palveluna aihepiiriin liittyen. Jokaisen vastauksen lopussa chat kehottaa siirtymään seuraavaan "Kevyt ehdotus" -vaiheeseen.
Chat kerää tietokantaan kaikki esitetyt kysymykset, joita voidaan analysoida palvelun kehittämistä varten. Kysymyksiä ei pystytä yhdistämään käyttäjän henkilötietoihin, joten tässä tapauksessa kerättävä data ei ole henkilötietoa.
Kevyt ehdotus -vaiheessa tavoitteena on saada esimerkiksi kännykän pienellä ruudulla ja käyttöliittymässä käyttäjältä hieman tietoa hänen tilanteestaan ja kiinnostuksistaan henkilökohtaisten vaihtoehtojen luomiseksi.
Koska järjestelmän halutaan muistavan asiakkaan vastaukset, tämä vaatii sähköpostiosoitteen antamista ja samalla käyttäjätilin luomista. Tekoäly tekee itse monia oletuksia annettujen pohjatietojen perusteella.
Tavoite-ehdotus on syvemmälle menevä tekoälypalvelu, jonka tuottamiseen tarvitaan enemmän lähtötietoja käyttäjän tilanteesta, osaamisesta ja tavoitteista henkilökohtaisen valmennuspalveluja sisältävän tavoite-ehdotuksen luomiseksi.
Palvelu pyrkii "arvaamaan" ja ehdottamaan käyttäjän osaamisia (skills) tämän ammattien ja koulutuksen perusteella sekä koulutustarvetta tavoitteisiin liittyvien osaamisten perusteella. Tämä vaihe edellyttää käyttäjätilin luomista ja olemassaoloa.
Perustelut palveluvaiheille
Edellä mainitut kolme palveluvaihetta on valittu valtion käynnissä olevan JOD-hankkeen (Jatkuvan oppimisen digitaalinen palvelukokonaisuus) esiselvitysmateriaaleissa olevasta "Kiinnostuksen kartoituksen työkalut esiselvitysraportin" kuvailemista parhaista vaihtoehdoista.
Raportissa chat-palvelusta on tiivistetysti todettu, että "Tekoälyavusteinen chat-keskustelu" sopii sanavalmiille.
Haasteena on kirjattu, että "mikäli chat-keskustelun antamia vastauksia halutaan saada hallittaviksi ja oikeiksi, olisi mahdollista rakentaa oma chatbot- tai tekoälysovellus, jonka lähdedataksi valitaan ”auktorisoidut” tekstiaineistot". - Juuri näin olemme tehneet AnnaMentori-chatissa.
Raportin yhteenvedossa prioriteetti-1 (P1) merkinnällä olevat muut valitut vaihtoehdot, jotka sopivat parhaiten tähän projektiin:
Ennakoivat ehdotukset - sanavalmiille -> Kevyt ehdotus
Kiinnostusaiheiden kokeilu - pitkäjänteiselle -> Tavoite-ehdotus
AnnaMentorin chat vastaukset perustuvat tällä hetkellä 4,2 miljoonan sanan tietoihin 692 sivulla.
Palautetta, mielipiteitä, kommentteja?
Koska kyseessä on pilotointihanke, olemme erittäin kiinnostuneita kaikesta palautteesta AnnaMentoriin liittyen. Muistathan kuitenkin, että "Anna" saa uuden nimen viimeistään 15.7.2024, kun palvelu julkaistaan asiakkaille.
Palautetta voi antaa asiantuntijoiden etusivulla olevan lomakkeen kautta tai ottamalla yhteyttä suoraan Janne Kyllöseen, jonka yhteystiedot ovat alla.
Mitä tapahtuu "kulissien" takana? (Backend / Backstage)
Voidaan sanoa, että palvelukehityksessä kulissien takana tapahtuu paljon enemmän kuin mitä asiakkaille ja palvelun käyttäjille näkyy. Tämä siksi, että käyttäjäkokemuksesta tulisi mahdollisimman helppo ja intuitiivinen.
Tiivistelmä dataprosessista
Dataa eli tietoa tulee kolmesta pääsuunnasta: asiakkailta, Keha-keskuksen Valmennus-tietokannasta sekä markkinatietoa nettisivuilta ja dokumenteista. Lisäksi olemme luoneet mahdollisuuden syöttää satunnaisesti ostettuja valmennuksia järjestelmään manuaalisesti. Molempien datatyyppien käsittelyyn on useita työvaiheita, jotka automatisoidaan toimimaan yhdellä klikkauksella mahdollisimman nopeasti eli alle 1-3 sekunnissa.
Valmennustiedot
Kerran vuorokaudessa puolen yön paikkeilla käymme lukemassa uudet valmennustiedot Kehan tietokannasta ja siinä vaiheessa tehdään datan karkea jako 18 tietolajiin, jotka tallennetaan kehitysversioon, jota voimme ketterästi testata eri tekoälymalleilla ja kehotteilla, sekä tuotantotietokantaan (kts. oheinen kuva), josta saadaan asiakkaille näytettävät tulokset.
Asiakkaan tiedot
Asiakaskäyttäjältä kysytään ns. kevyessä tilannekartoituksessa vain pari lähtötietoa: ammatti tai koulutus ja harrastukset tai kiinnostuksen kohteet, joiden perusteella tekoäly tekee monenlaisia oletuksia ja ehdotuksia:
Lista suurimmista vahvuuksista.
Ehdotuksia miten asiakas voi hyödyntää vahvuuksia.
Näkemyksen asiakkaan työelämän haasteista.
Ehdotuksia miten asiakas voi voittaa haasteet.
Ehdotuksia henkilökohtaiselle urapolulle.
Palvelun kolmannessa vaiheessa asiakas voi täyttää omaan CV-profiiliin haluamansa määrän tietoa koulutuksesta, työhistoriasta, osaamisesta ja taidoista. Tätä on helpotettu niin, että palveluun voi lähettää (upload) CV:n, jonka tekoäly pyrkii lukemaan ja laittamaan kaikki siinä olevat tiedot omille paikoilleen tietokantaan omaan CV-profiiliin. Perustietojen, koulutuksen ja työhistorian osalta se toimii hyvin, mutta osaamisten ja erilaisten korttien tunnistamisessa sillä on vielä haasteita suomen kielellä.
Markkinatiedot
Palvelun ensimmäisen "Kysy mitä vain" -osan pohjatietoina on tällä hetkellä yli 700 dokumenttia tai nettisivua ja yli 6,2 miljoonaa sanaa sekä uusin ChatGPT-4o -kielimalli, joka muodostaa vastaukset em. tietojen pohjalta. Dataa lisätään jatkuvasti automaattisesti sekä manuaalisesti. Jos huomaat, että Mentori ei osaa vastata johonkin tärkeään kysymykseen, anna siitä palautetta ja tietolähde, johon kannattaisi viitata.
Tulevaisuuden AI-visioita
Digitaalisessa maailmassa vain mielikuvitus ja raha on rajana sille mitä voidaan toteuttaa. Esimerkiksi puheen tunnistuksella, äänellä ja videolla toimiva AI-Mentori on mahdollista toteuttaa ja on todellisuutta jo tällä hetkellä.
- Kysymys on oikeastaan vain rahasta. Videokuvan ja siihen liitetyn luotettavan tekstin tuottaminen tekoälyllä on vielä toistaiseksi melko kallista ja se vaatii paljon laskentatehoa.
- Toisaalta, jaksaako käyttäjä kuunnella tekoälyn jaarituksia puheena? 🙂
Reid Hoffman meets his AI twin
Agents Demo: Harvard College Student Advisor
