Erilaiset tekoälyä hyödyntävät työkalut ovat kehittyneet hurjaa vauhtia, ja niitä voi hyödyntää niin omassa työssä kuin arjessa entistä monipuolisemmin. Sinunkin kannattaa tutustua työhösi sopiviin AI-työkaluihin.
Fraktiolla olemme miettineet, miten näitä työkaluja voi hyödyntää palveluiden ja tuotteiden elinkaaren varrella. Tässä muutamia ideoita siihen, miten työkaluja voi hyödyntää ohjelmistoprojekteissa.
Ideoiden ja konseptien arviointi
Varsinaisessa ideoinnissa nykyiset AI-ratkaisut eivät ole parhaimmillaan, mutta sitäkin voi kokeilla. Kun ideoita on kerättynä, saat niihin nopeaa palautetta ja syventäviä näkökulmia.
Millaisia asioita tulisi huomioida keksimäni idean eteenpäin viemisessä? Miten tietyt käyttäjäryhmät reagoisivat palveluuni? Miten priorisoisin toteutettavia ominaisuuksia?
Tällaisiin kysymyksiin voi kerätä ideoita suurten kielimallien, kuten ChatGPT’n, Bingin ja Notion AI’n avulla. Lähiaikoina käytettäviin tulevat myös Microsoftin ja Googlen työkaluihin liitetyt ratkaisut.
Kerro mallille tarkasti yrityksesi visioista, esimerkiksi liiketoiminnan ja teknisen kestävyyden näkökulmista. Kontekstin luominen antaa usein parempia vastauksia. Mitä enemmän annat tietoa, sitä parempia ehdotuksia saat. Pidä kuitenkin mielessä, mitä asioita voit jakaa eteenpäin.
Suunnittelu ja prototyypit
Suunnittelun tueksi voit tuottaa kielimalleilla persoonia, ja ohjata niitä haluamaasi suuntaan nopeilla kommenteilla.
Palvelun visuaalisuuden ja prototyypin luomiseen soveltuvia työkaluja on puhtaan graafisia, kuten DALL-E, Midjourney ja Stable Diffusion sekä varsinaisen prototyypin luomiseen kykeneviä, kuten Microsoft Designer.
Luotua prototyyppiä voi testata erilaisilla työkaluilla. Esimerkiksi Zyro AI Heatmap -työkalulla saat tietoa siitä, mihin käyttäjän katse hakeutuisi. On mielenkiintoista nähdä, miten paljon eri vaiheita käyttäjän kokemuksesta saadaan jatkossa AI:n testattavaksi.
Kuva: Zyro AI Heatmap -analyysi Fraktion etusivusta
Koodaus ja palvelun rakentaminen
Prototyypistä toteutukseen siirtymiseen on ollut perinteisesti tarjolla työkaluja, jotka tuottavat koodia, mutta ne ovat olleet rajoittuneita omien käytäntöjensä mukaisen koodin tuottamiseen. Suurilla kielimalleilla sellaista koodia voi muovata enemmän omaan tyyliin sopivaksi tai luoda osioita koodista tietyillä ominaisuuksilla.
Itse koodausta nopeuttamaan löytyy tehokkaan GitHub Copilot -palvelun lisäksi muita muitakin vaihtoehtoja, kuten omalla koneella ajettavissa oleva Tabnine. Näitä palveluita käyttäessäsi kannattaa olla tarkkana siitä, mitä koodia on soveliasta lähettää pilvipalveluille tai sallia käytettäväksi mallien opettamiseen.
Älykkäät toiminnot tuotteeseen
Voit rakentaa tuotteeseesi monenlaisia älykkäitä toimintoja, kuten nykyisissä pilvipalveluissakin näkyy. Mahdollisuuksia on monia, yleisenä esimerkkinä erilaisten listojen täydentämisen ehdotukset.
On myös yksinkertaista rakentaa palvelun rajapinnat niin, että tekoälypalvelut voivat hyödyntää dataasi ja suositella palveluasi käyttäjilleen, esimerkiksi ChatGPT:n Plugin -toiminnolla.
Pidä mielessä työkaluja käyttäessäsi
- Älä usko tuloksiin sokeasti. Kielimallit tunnetusti hallusinoivat oikean kuuloisia vastauksia.
- AI:t antavat herkästi kaikkein todennäköisimmän, normaaleimman vastauksen. Esimerkiksi monipuolisimman käyttäjäymmärryksen saat keräämällä sitä oikeilta käyttäjiltä.
- Tieto voi olla vanhaa tai vanhanaikaista. AI-malleja on myös helppo vahingossakin ohjata olemaan huomioimatta erilaisia käyttäjiä.
Oletko miettinyt, miten AI-työkalut voivat auttaa sinua täyttämään liiketoimintasi tavoitteita tai kiinnostaisiko ChatGPT Plugarin kehitys dataanne hyödyntäen? Ota yhteyttä ja sparraillaan aiheesta!
