Toimisto 2.0: miten teknologia muuttaa toimistoja

Uutishuone

Toimisto 2.0: miten teknologia muuttaa toimistoja

Technology is causing disruption on an unprecedented scale – not just to jobs but to work itself. Andre Sharpe, Chief Information Officer, speaks to Wired journalist Matt Burgess about how the world of remote working is becoming a reality

 

1. Rakennukset korjaavat itsensä

Valmistaudu hyvästelemään toimistorakennus sellaisena kuin sen tunnemme. Mikrosirujen miniatyrisointi ja alemmat kustannukset tarkoittavat, että esineiden ja tavaroiden yhdistäminen internetiin on nyt uskomattoman helppoa. Esineiden internetin rönsyilevä verkko sisältää kaikkea älyhammasharjoista etähallittaviin ovien lukkoihin.

Toimiston sisällä esineiden internet auttaa työntekijöitä tekemään tiloistaan omien vaatimustensa mukaiset: valaistuksesta lämpötilaan ja jopa ilmanlaatuun asti. Näitä elementtejä tukevat järjestelmät tulevat olemaan täysin automatisoituja seuraavien kolmen vuoden kuluessa. Yritykset voivat lisätä vanhoihin rakennuksiin mukautettavuuden mahdollistavia antureita. Tuloksena on merkittävä lasku energiankulutuksessa.

Tulevaisuudessa tilat ovat riittävän älykkäitä hallitakseen itseään: rakennukset pyytävät itse tarvittavan ylläpidon ja seuraavat omaa kuntoaan. Se on mahdollista esineiden internetiin yhdistetyillä antureilla, jotka upotetaan uusien rakennusten betoniseiniin.

2. Tekoäly vastaa kysymyksiisi

Tekoäly ja siihen läheisesti liittyvä koneoppiminen ovat kehittyneet vauhdilla viimeisten neljän vuoden aikana. Tietokoneet voivat nyt analysoida suuria data-, kuva- ja videomääriä tulkitakseen niiden sisältöä ja tehdäkseen johtopäätöksiä. Autonomisten ajoneuvojen ja Facebookin uutissyötteen lisäksi teknologiaa ollaan ottamassa käyttöön myös työpaikoilla.

Se tulee mullistamaan asiakastuen. Tällä hetkellä asiakkaat pyrkivät ratkomaan ongelmia asiakaspalveluedustajan kanssa, mutta pian se onnistuu automaattisesti tekoälyn ja koneoppimisen myötä. Perinteisille puhelinpalvelukeskuksille voidaan heittää hyvästit. (Katso Miten koneoppiminen muuttaa Reguksen puhelinpalvelukeskuksia alta.) Niiden tilalla käytetään integroituja tekoälyjärjestelmiä, jotka vastaavat asiakkaiden kyselyihin tehokkaasti ja nopeasti. Teknisen tuen palvelut seuraavat pian perästä.

Toimisto 2.0: miten teknologia muuttaa toimistoja

Andre Sharpe, Regus’s Chief Information Officer

 

3. Johtajat tyhjentävät pöytänsä

Tekoälyllä ja koneoppimisella on luultavasti suuri merkitys tehtävien automatisoinnissa, mikä tarkoittaa, että ihmisten tekemien töiden tyyppi tulee muuttumaan. Monet uskovat tekoälyn ja koneoppimisen korvaavaan itseään toistavat ja yksinkertaiset työt, mutta todellisuus on aivan toinen: ne korvaavat monia johtajia.

Ylimmät johtohenkilöt ovat hekin vain ihmisiä, joten näissäkin tehtävissä on riskinä luottaa rajalliseen määrään tietoa tai perustaa päätökset liikaa intuition tai mututuntuman varaan. Tämä tulee muuttumaan seuraavien neljän vuoden kuluessa. Automatisoinnin seuraavassa vaiheessa tekoälyä sovelletaan kaikkiin tuotannonalan tietoihin. Mallien avulla voidaan ennustaa tarvittavat toimenpiteet, joilla liiketoimintaa voidaan parantaa huomattavasti paremmin kuin mihin tuotepäälliköt, johtajat ja markkinoijat pystyvät.

4. Maailmasta tulee parannettu

Virtuaalitodellisuuden historia saa alkunsa vuodesta 1968 ja University of Utah’n akateemikon Ivan Sutherlandin rakentamista laseista. Tämän jälkeen on tapahtunut paljon edistystä, kuten Facebookin merkittävä kahden miljardin dollarin Oculus-yritysosto vuonna 2014. Nyt virtuaalilaseista on tullut suhteellisen edullisia, ja oikeaa maailmaa ja digitaalisen näyttöjen objekteja yhdistelevät lisätyn ja sekoitetun todellisuuden kaltaiset alat ovat saaneet syntynsä.

Lisätty todellisuus tulee olemaan virtuaalitodellisuutta enemmän käytössä. Viihdekäytön – pelien, musiikin ja elokuvien – lisäksi virtuaalitodellisuudella on liian rajallisesti tarjottavaa, ja se on liian työläs massakäyttöä varten. Lisätyn todellisuuden potentiaali on paljon suurempi: uusimmat iPhonen ja Androidin ohjelmistopaketit antavat sovellusten kehittäjille todella vapaat kädet lisätyn todellisuuden hyödyntämiseen. Ole valmiina Google Glassin tai vastaavan sovelluksen paluuta varten.

Teknologia mahdollistaa virtuaalikokoukset, virtuaalityöpöydät ja virtuaalikohtaamiset. Lisäksi näitä toimintoja voidaan lisätä mobiilisovelluksiin tai laseihin, jotka voivat esittää tietoja oikeassa maailmassa, mikä mahdollistaa useiden tehtävien tekemisen samanaikaisesti. Lisätty todellisuus on lähes kuin uusi työtila.

Toimisto 2.0: miten teknologia muuttaa toimistoja

Regus-toimistohotelli Alankomaiden Larenissa

 

5. Koneista tulee puheliaampia

Teknologia on muovannut maailmasta paljon vuorovaikutteisemman – ja tämä tarkoittaa muutakin kuin WhasAppin ja Facebook Messengerin kaltaista pikaviestinsovellusten yleistymistä. Chatbotit ja virtuaaliavustajat, kuten Amazonin Alexa, pystyvät auttamaan ihmisiä eri tehtävissä entistä paremmin. Se muuttaa tapaamme kommunikoida puhelintemme, tietokoneidemme ja käyttöliittymien kanssa. Ja kun puheeseen pohjautuvien rajapintojen kehittäminen helpottuu, se muuttaa tapojamme työskennellä.

Monimutkaisten, erilaisia lomakkeita, painikkeita ja käyttöliittymiä sisältävien sovellusten kehittämiselle ei ole tarvetta, mikäli asiat saa hoidettua kysymyksen esittämällä. Teknologisesta vuorovaikuttamisesta tuotteiden kanssa tulee yhä saumattomampaa, ja esimerkiksi kokouksen järjestäminen onnistuu yksinkertaisesti sanomalla ääniavustajalle ”Varaa minulle kokoustila”. Päiväkirjoista ja muista lähteistä saatujen tietojen pohjalta järjestelmä tietää, milloin kokous pidetään ja keitä siihen on kutsuttava.

6. Lohkoketjut kasvavat

Lohkoketju on monimutkainen järjestelmä – sarja lohkojen edustamia transaktioita, jotka ovat kaikkien nähtävissä. Satoshi Nakamoto kehitti lohkoketjun käsitteen vuonna 2008 samalla, kun hän kehitti kryptovaluutta Bitcoinin. Ja vaikka Nakamoton todellinen henkilöllisyys ei ole vieläkään tiedossa, lohkoketjun potentiaali aletaan ymmärtää.

Niin sanottu hajautettu tilikirja (distributed ledger) mahdollistaa läpinäkyvyyden melkein missä tahansa asiassa. Hajautetut tilikirjat ovat pohjimmiltaan usean osapuolen kesken jaettuja tietokantoja: jokainen voi nähdä tehdyt transaktiot paikasta riippumatta, ja transaktioiden historia säilytetään. Ja koska tilikirjoille ei ole keskusvalvojaa, pahantahtoiset toimijat eivät voi helposti manipuloida niitä. 

Pankit ottavat teknologian käyttöön ensimmäisinä, minkä jälkeen se laajentuu hiljalleen muille aloille. Lohkoketjulla on myös valtava potentiaali parantaa rakennuksiin liittyvää läpinäkyvyyttä ja vastuullisuutta. Sen avulla voidaan ratkaista kiinteistöjen ja kauppakirjojen omistusongelmia.

Koska lohkoketju toimii kryptograafisella todisteella – yksinkertaisimmillaan edistyneeseen matematiikkaan perustuen – se voi eliminoida tarpeen kolmannelle osapuolelle kiinteistökaupoissa, jolloin ostajat ja myyjät voivat suoraan tekemisissä toistensa kanssa. Deloitten tutkimuksen mukaan lohkoketjua voitaisiin käyttää kaupallisessa kiinteistönvuokrauksessa. Järjestelmä voisi luoda jaetun tietokannan vuokrakiinteistöistä, vahvistaa ostajien ja myyjien henkilöllisyydet ja avustaa älykkäiden, jäljitettävissä olevien sopimusten luonnissa.

Toimitilan suunnitteleminen 2,5 miljoonalle henkilölle

Uudet teknologiat johtavat parempiin työtiloihin

 

Miten koneoppiminen muuttaa Reguksen puhelinpalvelukeskuksia

Reguksen puhelinpalvelukeskukset vastaanottavat kymmeniä tuhansia puheluita kuukaudessa, tietohallintojohtaja Andre Sharpe kertoo. Perinteisesti näin suuren asiakasviestinnän hallitseminen on ollut yritykselle haastavaa, ja toisinaan määrä on ollut henkilökunnalle liikaa. Tämä on johtanut siihen, että toisinaan asiakkaat ja potentiaaliset asiakkaat eivät saa kaikkea ansaitsemaansa huomiota.

Tekoäly ja koneoppiminen tulevat lopettamaan tehottomuuden. Viimeisten kuuden kuukauden aikana Regus on alkanut analysoida puhelinkeskusteluiden tietoja. Sharpen mukaan aloituspisteenä oli asiakaskontaktien tason määrittäminen. ”Keskustelimmeko oikeastaan asiakkaidemme kanssa päivän loppupuolen 5 000 puhelun aikana?”, hän toteaa. ”Se on tärkeää siksi, että jos emme keskustelleet heidän kanssaan, haluamme voida palata asiaan myöhemmin.”

Soittotietojen avulla Regus pystyi kouluttamaan koneoppimisjärjestelmät tunnistamaan, milloin puhelinpalvelukeskuksen jäsen oli jutellut asiakkaan kanssa. Jos keksustelua ei oltu käyty, takaisinsoitto voitiin järjestää. ”Paransimme todennäköisesti asiakaskontaktiastetta, tavoitettavuutta ja ongelmien selvittämistä 20 prosenttia”, Sharpe toteaa. ”Nyt otamme heihin uudelleen yhteyttä 99 prosentissa tilanteista.”

Tämän jälkeen yrityksessä on otettu käyttöön kehittyneempiä analytiikkamenetelmiä. Tavoitteena ei ole selvittää vain se, onko asiakkaaseen saatu yhteys, vaan myös se, miltä tästä tuntuu. Sharpe kertoo: ”Siirryimme edistyksellisempään analytiikkaan: mitä tunteita keskustelu herätti?”

Sharpe uskoo, että selvittämällä, oliko asiakas tyytyväinen Regukselta saamaansa palveluun, yritys voi muuttaa lähestymistapojaan ja samalla myös palvella asiakkaitaan paremmin. ”Se alkaa näkyä selvästi myyntitasossamme ja asiakastyytyväisyydessä”, hän jatkaa.

Nyt Regus alkaa soveltaa koneoppimista myös muihin alueisiin, kuten asiakaspalveluun. ”Tavoitteenamme on automatisoida ongelmanratkaisu tietyissä asioissa, joihin liittyen asiakkaat ottavat meihin yhteyttä”, Sharpe päättää.

 


Matt Burgess on brittiläinen toimittaja ja kirjoittaja, joka työskentelee Wired-lehdelle Isossa-Britanniassa