RAG vai hienosäätö: mitä yrityksesi tarvitsee?
Valitse RAG tai hienosäätö yrityksen tehtävän perusteella, valmistele oikeat syötteet ja pyydä toimittajalta tarkistettava esittely.
AI
Tekoäly yrityksen prosesseihin — valmiista avustajista omaan LLM:ään
Aloitamme prosessista, emme mallista: ChatGPT, Copilot tai Gemini tiimisi käyttöön, tekoälyagentit osaksi työnkulkujanne tai avoimilla painoilla julkaistu malli, joka ajetaan ja koulutetaan omalla infrastruktuurillanne.
Kun tämä koskee sinua
Tiimi käyttää tunteja kopioimiseen ja liittämiseen: sähköpostit, dokumentit, raportit, tietojen syöttö.
Työntekijät käyttävät jo ChatGPT:tä omin päin — yrityksen datalla ja ilman sääntöjä.
Kokeilitte tekoälytyökalua, se antoi itsevarmoja mutta vääriä vastauksia, ja pilotti hiipui hiljaa.
Datanne ei saa poistua yrityksestä, joten pilvipohjainen tekoäly tuntuu olevan poissuljettu.
Mitä otamme käyttöön
Ensimmäinen askel
Prosessien tekoälyauditointi
Kartta siitä, missä tekoäly säästää tunteja ja missä se lisää riskiä: tehtävät, volyymit, data, vastuuhenkilöt.
ChatGPT · Copilot · Gemini · Claude
Valmis tekoäly tiimille
Yritystilaukset määritettyinä yrityksenne tarpeisiin: tilit, datasäännöt, käyttöpolitiikka, koulutus.
n8n · Make · APIs
Tekoälyagentit ja automaatio
Agentit, jotka lajittelevat yhteydenotot, luonnostelevat vastaukset, poimivat tiedot dokumenteista ja päivittävät CRM:n — ihminen hyväksyy siellä, missä sillä on merkitystä.
RAG
Tietämysavustaja
Sisäinen avustaja, joka vastaa sopimustenne, ohjekirjojenne ja wikinne pohjalta — linkki lähteeseen mukana.
Llama · Mistral · Qwen
Oman LLM:n käyttöönotto
Avoimilla painoilla julkaistu malli omilla palvelimillanne tai erillisessä EU-pilvessä: kehotteet ja dokumentit eivät koskaan poistu omasta ympäristöstänne.
LoRA · testijoukot
Hienosäätö ja arviointi
Mallin koulutus omilla esimerkeillänne sävyä, muotoa ja alan termejä varten — mitattuna testijoukolla ennen ja jälkeen.
Miten tekoälyn käyttöönotto etenee
Prosessin kartoitus
Mihin tunnit kuluvat tänään: tehtävät, volyymit, kuka tekee mitä ja millä datalla.
Käyttötapausten valinta
Järjestyksessä säästettyjen tuntien ja riskin mukaan; aloitamme siitä, joka maksaa itsensä nopeimmin takaisin ja on helpoin mitata.
Data ja vaatimustenmukaisuus
Mitä dataa tehtävä koskee, missä sitä saa käsitellä ja mitä GDPR ja EU:n tekoälysäädös (AI Act) edellyttävät.
Lähestymistavan valinta
Valmis työkalu, automaatio, RAG tai oma malli — alla olevan matriisin mukaan, kirjallisesti perusteltuna.
Pilotti oikealla työllä
Pieni ryhmä, oikeat tehtävät ja testijoukko omista esimerkeistänne, johon vastauksia verrataan.
Arviointi
Tarkkuus, säästetty aika ja virheet verrattuna manuaaliseen prosessiin — ei vaikutelmia.
Laajennus ja koulutus
Käyttöoikeudet, käyttösäännöt ja tiimin koulutus. Tekoäly ilman käyttösääntöjä on tietovuoto, joka odottaa tapahtumistaan.
Seuranta ja kehitys
Säännölliset laatutarkastukset, mallipäivitykset ja seuraavat käyttötapaukset.
Mikä lähestymistapa — rehellinen matriisi
Valmiista avustajasta omaan malliin — valitsemme tehtävän, datan ja volyymin mukaan, emme hypen perusteella:
| ✓ | ✕ | |
|---|---|---|
| Valmiit avustajat (ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude) | Nopea alku koko tiimille; vahvat mallit; hallintatyökalut ja yritysehdot datalle | Data käsitellään toimittajan pilvessä sopimuksen mukaisesti; integraation syvyys on rajallinen |
| Tekoäly nykyisissä työkaluissanne | CRM:issä, asiakaspalvelujärjestelmissä ja toimisto-ohjelmistoissa on jo tekoälyominaisuuksia — ei mitään uutta otettavaa käyttöön | Saat sen, minkä toimittaja on rakentanut, et sitä, mitä prosessisi tarvitsee |
| Automaatio + mallien API:t (n8n, Make, koodi) | Tekoäly tietyissä vaiheissa: sähköpostien lajittelu, vastausluonnokset, tietojen siirto dokumenteista CRM:ään | Vaatii seurantaa ja virheenkäsittelyä; ei korjaa rikkinäistä prosessia |
| RAG — vastaukset omista dokumenteistanne | Avustaja, joka viittaa omiin sopimuksiinne, ohjekirjoihinne ja wikiinne; tieto päivittyy ilman uudelleenkoulutusta | Vain niin hyvä kuin taustalla olevat dokumentit — sotkuinen arkisto antaa sotkuisia vastauksia |
| Oma LLM (avoimien painojen malli omilla palvelimillanne) | Data ei koskaan poistu ympäristöstänne; ennustettavat kulut suurilla volyymeilla; täysi hallinta versioista | Laitteisto tai GPU-pilvi ja joku ylläpitämään sitä; pienempiä malleja kuin pilven kärkimallit |
| Hienosäätö | Vakioitu sävy ja muoto, alan sanasto, pieni malli tekemässä yhtä kapeaa tehtävää hyvin | Ei keino opettaa faktoja — siihen on RAG; vaatii kattavan joukon hyviä esimerkkejä |
Periaatteemme: yksinkertaisin ratkaisu, joka täyttää datavaatimuksenne, voittaa. Oma malli silloin, kun data sitä vaatii — ei arvovallan vuoksi.
Rehelliset odotukset
- Kaikki tehtävät eivät tarvitse tekoälyä. Jos tarkistuslista tai yksinkertainen automaatio hoitaa asian, sanomme sen — ja rakennamme mieluummin sen.
- Tekoäly tekee virheitä. Kaikessa asiakkaille näkyvässä tai juridisesti sitovassa ihminen hyväksyy — suunnittelemme tämän vaiheen mukaan alusta asti.
- Mittaamme ennen käyttöönottoa: testijoukko oikeista esimerkeistänne ja selkeä mittari. ”Näyttää fiksulta” ei ole tulos.
- Teidän datanne, teidän omaisuutenne: kehotteet, tietopankit, hienosäädetyt mallit ja tilit kuuluvat yrityksellenne.
Suuntaa-antavat hinnat
Tekoälyn käyttöönoton hinta
Alla olevat hinnat ovat lähtöhintoja. Mallien lisenssit, GPU-pilvi tai laitteisto maksetaan erikseen — laskemme ne arvioon toteutuksen rinnalle.
-
Prosessien tekoälyauditointi
Kartta rutiinityöstä: missä tekoäly säästää tunteja, missä se lisää riskiä ja mistä käyttötapauksesta kannattaa aloittaa.
alkaen 400 € per projekti
-
Tekoälyagentit ja automaatio
Saapuvat yhteydenotot lajitellaan, vastaukset luonnostellaan ja tiedot poimitaan dokumenteista CRM:ään — ihminen hyväksyy siellä, missä sillä on merkitystä.
alkaen 2 850 € per projekti
-
Oma LLM
Avoimilla painoilla julkaistu malli omilla palvelimillanne tai erillisessä EU-pilvessä, yhdistettynä tietopankkiinne. Infrastruktuuri erikseen.
alkaen 4 900 € per projekti
Tarkan arvion saat briiffin ja projektiisi tutustumisen jälkeen — perusteltuna, ei lukua hatusta.
Tyypillisten projektien lähtöhinnat, alv 0 %. Mainosbudjetit, lisenssit, hosting ja kolmansien osapuolten palvelut maksetaan erikseen omakustannushintaan.
Ensimmäiset asiakastarinat ovat valmisteilla
Julkaisemme caseja vain asiakkaan suostumuksella ja varmennetuin luvuin. Siihen asti — menetelmämme ja tarkistuslistamme yllä ovat rehellisin asia, jonka voimme näyttää.
Blogista
Tekoäly antaa vääriä vastauksia? Löydä syy ja vähennä virheitä
Tekoäly antaa vääriä vastauksia asiakkaille tai henkilöstölle? Miksi yrityksen avustaja keksii asioita, miten testaat sen ja mitkä korjaukset auttavat ensin.
Tekoäly sähköpostiin: mitä antaa agentille, mitä pitää itsellä
Tekoäly sähköpostiin ilman sotkua: miksi automaatio menee pieleen, miten näet mitkä viestit agentti voi hoitaa ja missä järjestyksessä työ siirretään.
Usein kysyttyä
Mistä tekoälyn käyttöönotto yrityksessä kannattaa aloittaa?
Yhdestä prosessista, ei työkalusta. Auditointi näyttää, mihin tunnit kuluvat ja mitkä tehtävät tekoäly voi turvallisesti ottaa hoitaakseen; aloitamme käyttötapauksesta, joka maksaa itsensä nopeimmin takaisin ja on helpoin mitata.
Onko datamme turvassa ChatGPT:ssä, Copilotissa tai Geminissä?
Näiden avustajien yritysversioissa on sopimukseen perustuvat dataehdot ja hallintatyökalut, ja ehdot vaihtelevat toimittajittain. Riittävätkö ne, riippuu datastanne ja toimialastanne — tarkistamme ne vaatimuksianne vasten ennen käyttöönottoa.
Mikä on oma LLM eli paikallinen kielimalli, ja milloin sitä tarvitaan?
Avoimilla painoilla julkaistu kielimalli, joka toimii omilla palvelimillanne tai erillisessä pilvessä, joten kehotteet ja dokumentit eivät koskaan poistu ympäristöstänne. Se on järkevä valinta arkaluonteiselle datalle — terveys, juridiikka, talous, liikesalaisuudet — tiukkojen asiakassopimusten kanssa tai suurilla volyymeilla, joilla pyyntökohtainen hinnoittelu kasvaa suureksi.
Pitääkö mallia hienosäätää?
Yleensä ei aluksi. Useimmat liiketoiminnan tehtävät ratkeavat hyvällä mallilla, omilla dokumenteillanne (RAG) ja selkeillä ohjeilla. Hienosäätö kannattaa, kun tarvitsette vakioidun sävyn tai muodon, alan sanaston tai pienemmän ja edullisemman mallin yhteen kapeaan tehtävään — ja kun hyviä esimerkkejä on riittävästi.
Paljonko tekoälyn käyttöönotto maksaa?
Prosessien tekoälyauditointi alkaen 400 €, tekoälyagentit ja automaatio alkaen 2 850 € ja oma LLM alkaen 4 900 €, alv 0 %. Valmiissa työkaluissa kulut ovat pääosin lisenssejä ja käyttöönottoa; oma LLM tuo lisäksi laitteiston tai GPU-pilven ja ylläpidon. Tarkan arvion saat auditoinnin jälkeen — juoksevat kulut laskettuina, ei pelkkää toteutusta.
Entä GDPR ja EU:n tekoälysäädös (AI Act)?
Kartoitamme, mitkä säännöt koskevat käyttötapaustanne: asiakkaille kertominen, kun he asioivat tekoälyn kanssa, henkilötietojen käsittelysopimukset, missä dataa säilytetään ja kuinka kauan. Emme ole juristejanne, mutta rakennamme niin, että juristinne voivat hyväksyä ratkaisun.
Aloita tekoälyauditoinnilla
Kerro, mikä prosessi vie eniten tunteja — vastaamme käyttötapauksilla, jotka kannattaa pilotoida, ja sillä, mitä ne vaativat datastanne.
Laajuus ulottuu yhdestä tehtävästä koko osa-alueen hoitamiseen. Suuntaa-antavat hinnat ovat yllä; tarkan arvion saat briiffin ja projektiisi tutustumisen jälkeen.
Aiheeseen liittyvät palvelut:
Kiitos — näin etenemme
- Vastaamme yhden arkipäivän kuluessa.
- Lyhyt puhelu, jossa käymme tehtävän läpi.
- Ehdotamme aloituspistettä — yleensä auditointia.
Haluatko tarkemman arvion? Täytä briiffi — se tulee lisäyksenä yhteydenottoosi.
Täytä briiffi