Uuden työn aloittamiseen liittyy yleensä melkoinen määrä perehdytystä. Opetellaan organisaation toimintatapoja, tutustutaan ihmisiin, otetaan haltuun uusia järjestelmiä ja yritetään samalla muodostaa jonkinlainen käsitys siitä, mitä omassa roolissa oikeastaan pitäisi saada aikaan. Kaikki tämä on meille tuttua. Yksi perehdytettävä saattaa silti jäädä helposti vähemmälle huomiolle: oma tekoäly.
Tekoäly osaa paljon jo ennen kuin sille kertoo itsestään mitään. Se pystyy kirjoittamaan, tiivistämään, ideoimaan, analysoimaan ja käsittelemään tietoa. Se ei kuitenkaan vielä tiedä, mitä juuri sinä teet työssäsi, millaisia tavoitteita sinulla on tai millä tavalla haluat työskennellä. Ja juuri nämä asiat vaikuttavat siihen, millaista apua siitä lopulta saa.
Olen itse huomannut tämän nyt uudessa työssäni. Aiemman tekoälytyökaluni kanssa yhteistyötä oli ehtinyt kertyä pitkän ajan kuluessa. Se oli oppinut tuntemaan työskentelytapojani, mieltymyksiäni ja tapaani kirjoittaa. Se tiesi jo melko hyvin, millaista lopputulosta yleensä tavoittelen ja miten haluan asioita lähestyttävän. Uudessa työssä käytössäni on sama tekoälytyökalu, mutta uusilla tunnuksilla, joten yhteistyö alkoi jälleen aika lailla alusta.
Päätin tällä kertaa käyttää tekoälyn perehdyttämiseen tarkoituksella hetken aikaa. Pyysin Copilotia kysymään minulta viisi kysymystä, joiden avulla se voisi ymmärtää paremmin työtäni ja sitä, miten haluan käyttää tekoälyä. En siis aloittanut antamalla sille ensimmäistä työtehtävää, vaan annoin sen ensin tutustua minuun. Pyysin myös tallentamaan tiettyjä asioita muistiin.
Samalla keskustelu pakottaa vähän myös itseni pysähtymään oman työn äärelle. Mihin oikeastaan haluan aikani käyttää? Missä asioissa tekoälystä olisi minulle eniten hyötyä? Millaisen työparin tarvitsen?
Tekoälyn kanssa työskentelyssä puhutaan paljon hyvistä kehotteista eli prompteista. Minusta vähintään yhtä kiinnostavaa on kuitenkin se, millaista kontekstia tekoälylle annamme. Yksittäisen tehtävän hyvä prompti voi tuottaa hyvän vastauksen, mutta pidemmässä yhteistyössä tekoälyn on hyödyllistä ymmärtää myös tehtävän taustalla oleva maailma: kuka olen, mitä olen tekemässä ja miksi.
Tämä ei tarkoita sitä, että tekoälylle pitäisi kertoa itsestään kaikkea mahdollista. Päinvastoin. Työssä on tärkeää miettiä, mikä tieto on yhteistyön kannalta olennaista ja mitä tietoa tekoälyjärjestelmään ei pidä syöttää. Myös sitä kannattaa pohtia, mitä asioita on järkevää säilyttää myöhempää käyttöä varten eli tallettaa tekoälyn muistoihin. Hyvä tekoäly-yhteistyö ei synny siitä, että tekoäly tietää sinusta mahdollisimman paljon, vaan siitä, että se ymmärtää työn kannalta olennaisen kontekstin.
Jos tekoäly jää chatbotiksi, johon tipautetaan silloin tällöin yksittäisiä viestejä, sen käyttö voi tuntua vähän samalta kuin aloittaisi joka päivä uuden työkaverin kanssa. Kun sille sen sijaan rakentaa vähitellen käsitystä omasta työstään ja tavastaan tehdä asioita, yhteistyö voi alkaa muuttua sujuvammaksi ja hedelmällisemmäksi.
Työpaikan vaihtamisen yhteydessä kannattaa siis ehkä perehdyttää uuden työkaverin lisäksi myös oma AI-työkaveri. Ehkä hyvä ensimmäinen kysymys uudelle AI-työkaverille ei olekaan "Mitä osaat tehdä?" vaan "Mitä sinun pitäisi tietää minusta ja työstäni, jotta voisimme tehdä mahdollisimman hyvin töitä yhdessä?"
Tekoälyn ja arvioinnin yhdistelmä herättää helposti kaksi vastakkaista ajatusta. Ensimmäinen on, että tekoäly voisi vapauttaa opettajan arvioinnin rutiineista: pisteyttää tehtäviä, tarkistaa kielioppivirheitä ja antaa palautetta. Toinen on, että arviointi on niin olennainen osa opettajan työtä, ettei sitä voi antaa koneen tehtäväksi.
Kun luemme tekstiä, olemme tottuneet kysymään, kuka sen on kirjoittanut. Kuka väittää, kuka perustelee, kuka yrittää vaikuttaa minuun? Koulussa tätä opetellaan äidinkielen tunneilla, työelämässä sitä tehdään ehkä vähän huomaamatta. Luotamme siihen, että tekstin takana on joku ihminen, jolla on näkökulma, tavoite ja vastuu sanoistaan. Tekoälyn myötä...
Uuden työn aloittamiseen liittyy yleensä melkoinen määrä perehdytystä. Opetellaan organisaation toimintatapoja, tutustutaan ihmisiin, otetaan haltuun uusia järjestelmiä ja yritetään samalla muodostaa jonkinlainen käsitys siitä, mitä omassa roolissa oikeastaan pitäisi saada aikaan. Kaikki tämä on meille tuttua. Yksi perehdytettävä saattaa silti...