Näin Ramp rakensi tekoälykäyttöjärjestelmän skaalautuvaan työhön

Ben Levik tietää huonoimman strategian tekoälyn käyttöön työnteossa: jäädä odottamaan, että sen käyttö helpottuu.

Hän johtaa tällä hetkellä Rampilla operatiivista toimintaa ja tekoälytuotekehitystiimejä. He ovat käyttäneet viimeisen vuoden rakentaen koko yritykselle sitä, mitä hän kutsuu tekoälykäyttöjärjestelmäksi. Tavoite on kunnianhimoinen mutta silti yksinkertainen – tehdä Rampista maailman tuottavin yritys.

Hän on oppinut paljon seuratessaan sitä, miten eri tiimit reagoivat tekoälyn käyttöönottoon. Kuten Ben kertoi ”Make with Notion” -puheenvuorossaan, useimmat tiimit toistavat ennustettavia kaavoja – jäävät odottamaan, toivovat työkalujen ratkaisevan kaiken tai pelkäävät joutuvansa tekoälyn korvaamiksi.

Rampilla valittiin toisenlainen polku.

Tällä hetkellä on olemassa neljä perustyyppiä siitä, miten ihmiset suhtautuvat tekoälyyn.

Pessimistit uskovat, että tekoäly vie heidän työpaikkansa, joten miksi vaivautua yrittämään? Z-sukupolvi puolestaan suhtautuu toiveikkaasti uskoen, että muutaman kuukauden kuluttua tekoäly tekee painikkeen painalluksella kaiken heidän puolestaan. Vanhemmassa ikäluokassa taas ollaan varovaisen optimistisia ja aiotaan odottaa vuosi tai kaksi, kunnes joku keksii ”oikean” tavan käyttää tekoälyä.

Ja sitten on rakentajia – ihmisiä, jotka ymmärtävät, että työnteko on muuttumassa perustavanlaatuisesti ja näkevät tässä mahdollisuuden suunnitella uuden version työstään.

Rakentajat ovat niitä, joiden panoksella on todella vaikutusta. He tarttuvat ohjaksiin eivätkä jää odottamaan täydellistä tekoälytyökalua – he oppivat, harjoittelevat ja kehittävät parhaillaan ratkaisua, mikä toimii parhaiten heidän kannaltaan.

Rampin lähestymistapa rakentajaksi tulemiseen jakautuu kolmeen vaiheeseen: kehotteet, tiedot ja työnkulut. Kukin vaihe rakentuu edellisen päälle edeten kysymyksestä ”mitä haluan tekoälyn tekevän?” kysymykseen ”kuinka saan tämän toimimaan automaattisesti?”.

Vuosien ajan olemme oppineet siihen, että löydämme vastauksia kirjoittamalla muutaman sanan Googlen hakuun. Selaat, napsauttelet ja lopulta löydät tarvitsemasi. Ben kutsuu tätä ”epämääräisyyden epidemiaksi”, jossa kirjoitetaan summamutikassa pari sanaa hakuun ja saadaan vastauksia. Mutta tekoäly toimii päinvastaisesti – se tarvitsee tarkkuutta, kontekstia ja yksityiskohtia, jotta siitä saa parhaan hyödyn.

Ramp antoi työntekijöilleen laajan käyttöoikeuden tekoälytyökaluihin ja teki kehotteiden käytöstä osan päivittäistä työtä. Nyt noin 90 % heidän 1 200 työntekijästään käyttää Notion AI:ta kuukausittain. Pelkkä käyttöoikeus ei kuitenkaan riitä – todellinen hyöty tulee siitä, kun käytät tekoälyä tullaksesi paremmaksi tekoälyn käytössä.

Näin se toimii: Aloita jollakin epämääräisellä kehotteella, mutta älä vielä paina enteriä. Pyydä tekoälyä kysymään sinulta kysymyksiä, jotka auttavat sitä työskentelemään paremmin. Vastaa kysymyksiin, ja anna tekoälyn kirjoittaa kehotteesi uudelleen sen perusteella, mitä vastasit. Toista, kunnes lopputulos vastaa tarpeitasi.

Tämä yksinkertainen malli on Benin mukaan muuttanut täysin sen, miten ihmiset ovat vuorovaikutuksessa tekoälyn kanssa. Sen sijaan, että turhautuisit saamistasi keskinkertaisista vastauksista, opetat tekoälyä – ja itseäsi – toimimaan tarkemmin jokaisessa vuorovaikutustilanteessa.

Vaikuttaa siltä, että useimmat tiimit kohtaavat samanlaisen haasteen: heidän tietonsa ovat hajallaan monissa työkaluissa. Slack-keskusteluja siellä, Google Drive -asiakirjoja täällä, GitHub-keskusteluja jossain muualla. Kaikkia niitä ylläpitää puolen tusinaa eri tiimiä, eivätkä tiedot ole koskaan synkronoituja keskenään. Kun tähän kaikkeen yhdistetään tekoäly, sen tarjoama tieto on vanhentunutta.

Ben ratkaisi tämän keskittämällä tiedot yhteen luotettavaan lähteeseen Notionissa ja yhdistämällä sen muihin käytössä olleisiin työkaluihin. Mutta se, mikä teki tästä toimivan ratkaisun laajassa mittakaavassa, oli palauteketjujen rakentaminen tietojen pitämiseksi ajan tasalla.

Nyt kun Rampin tiimit käyttävät tietokantaansa, he merkitsevät saman tien, jos jotakin puuttuu tai on väärin. Tekoäly ehdottaa korjauksia, ja ihmiset hyväksyvät ne. Jos joku esimerkiksi kysyy Notion AI:lta johonkin käytäntöön liittyvän kysymyksen, mutta huomaa, että vastaus on vanhentunut, tällöin hän merkitsee sen palautetietokantaan, jossa mukautettu palvelija laatii korjauksen. Tietopäällikkö tarkistaa muutoksen ja julkaisee sen. Koko prosessi hoituu minuuteissa sen sijaan, että jumittaisi tikettijonossa viikkoja.

Hyvän kehotteen kirjoittaminen on oma taitonsa. Oikeiden syötteiden saaminen – keskustelut Slackista, tiedot Salesforcesta, yhteyksien luominen järjestelmien välille – on aiemmin vaatinut paljon teknistä osaamista. Nyt tekoälypalvelijoiden ja yhdistimien avulla on mahdollista skaalata työnkulkuja joko kokonaan ilman insinöörien apua tai sitä tarvitaan vain vähän.

Rampin lähestymistapa on suoraviivainen. Tietoa menee sisään, tekoäly tekee työt ja tulokset päätyvät johonkin hyödylliseen käyttöön. Tuotetiimit saavat viikoittaiset projektipäivitykset, jotka on koostettu automaattisesti viidestä eri lähteestä, ja jotka julkaistaan sitten Slackissa. Myyntitiimi käyttää työnkulkuja tutkiakseen syvällisesti potentiaalisia asiakkaita ja laatii sitten sähköposteja, jotka odottavat lähettämistä ja tarkistamista lähtevien sähköpostien kansiossa.

Tämä on muuttanut sitä, miten Rampin tiimit työskentelevät, koska monet heidän työnkuluistaan voivat nyt tapahtua rinnakkain muiden töiden kanssa. He pystyivät julkaisemaan 270 ominaisuutta vuoden 2025 ensimmäisellä puoliskolla, mikä oli enemmän kuin koko vuoden 2024 aikana yhteensä. Pullonkaulana ei ole enää toteutus, vaan sen päättäminen, mitä automatisoidaan seuraavaksi.

Kokonaisuus ei ole monimutkainen: tarkenna kehotteitasi, korjaa tietojärjestelmäsi ja rakenna sitten työnkulkuja, jotka tekevät kaikesta skaalautuvaa.

Mutta tärkein asia on ajoitus. Et voi jäädä odottamaan, että tekoälyn käytöstä tulee helpompaa. Työkalut eivät muutu yksinkertaisemmiksi itsestään, ja odottaminen tarkoittaa, että jäät jälkeen. Tiimit, jotka kehittävät osaamistaan nyt – harjoittelemalla, epäonnistumalla ja kehittämällä – ovat niitä, jotka ovat etulyöntiasemassa, kun tekoäly kehittyy jatkuvasti paremmaksi.

Työkalut ovat valmiina. Miten sinä aiot rakentaa tulevaisuutesi?

Oletko valmis aloittamaan rakennustyöt? Katso webinaarimme nähdäksesi, miten voit keskittää tiedot ja skaalautua tekoälyn avulla.