Tänä vuonna tekoäly on tuonut kaikkien ulottuville mahdollisuuden tuottaa tekstiä, kuvaa, ääntä, videota ja musiikkia nopeammin kuin ikinä aiemmin, jopa niin, ettei aiempaa kokemusta näiden tuottamisesta ole tarvinnut lainkaan.

Sosiaalisessa mediassa jaetaan jatkuvasti uhkausta, että jos et opettele käyttämään tekoälyavusteisia työkaluja, joku joka hallitsee ne vie seuraavaksi työpaikkasi.

Mutta kannattaako tekoälyn kautta opetella uusia taitoja, joista ei ole mitään aiempaa kokemusta?

Uuden oppimisessa kun ei ole kyse pelkästään promptien eli tekoälylle syötettävien kehotteiden opettelusta vaan myös kokonaan uuden osa-alueen hallinnasta. Ilman syvempää ymmärrystä jää puuttumaan tieto siitä, onko tekoälyn tekemä tuotos ylipäänsä hyvää vai huonoa.

Paljon puhutaan tekoälyn tuomasta tehostamisesta, mutta laatukeskustelu on jäänyt liian vähälle huomiolle. Olemme nähneet, miten ChatGPT:n puppatekstit ovat valloittaneet internetin ja sähköpostit, editoimattomat tekoälykuvat ovat vallanneet alaa mainoskuvissa ja Spotify on täyttynyt tekoälyn luomista ontoista kappaleista.

Markkinointikampanjoita on tehostettu antamalla sisällöntuotantotehtäviä tekoälyn työstettäväksi ilman markkinointialan tai design-osaston osaamista ja siihen vaadittavia iteraatioita. Ja se näkyy valitettavasti muualla kuin siellä kuuluisan viivan alla. Määrä on voittanut laadun.

Parhaimmillaan tekoälyä käytetään silloin, kun nopeutetaan, laajennetaan tai parannetaan nykyistä työnkulkua tai osaamista.

Ensimmäinen askel on ymmärtää, missä AI on hyvä ja missä ei. Paras lopputulos saadaan, kun muutetaan prosessia tai keinoja päästä lopputulokseen eikä sitä tehdä laadun tai osaamisen kustannuksella.

Päästäkseen ideaaliseen työsuhteeseen tekoälyn kanssa on opetteluun varattava paljon aikaa. Aina ei oma työnkulku edes tehostu, joskus lopputuotos vain muuttuu, usein paremmaksi, mutta ei aina. Ja silloin pitää olla rohkeutta heittää tuotos roskiin ja luottaa omaan osaamiseen tai ostaa sitä muualta.