Esitelty tarina
Ramp hyödynsi Notionia tekoälypohjaisen käyttöjärjestelmän kehittämisessä
Tiivistelmä: Rampissa on siirrytty työskentelemään Notionissa. Tiimit löytävät nyt tarvitsemansa tiedot helposti, tuottavuustyökalujen kustannukset ovat alentuneet noin 70 prosenttia ja työt etenevät kolme kertaa aiempaa nopeammin. Kaikki tämä on tapahtunut alle vuodessa ensimmäisten valmistelutöiden aloittamisesta. Rampin työtila Notionissa ei ole pelkkä töiden säilytystila, vaan paikka, jossa työt todella etenevät palvelijoiden avustuksella.
Työn keskittäminen (jotta tekoälystä olisi oikeasti hyötyä)
Rampissa otettiin käyttöön vuoden 2024 puolivälissä selkeä sisäinen missio tulla maailman tuottavimmaksi yritykseksi. Oli tiedossa, että tämän tavoitteen saavuttamiseen tarvittaisiin tekoälyä, ja se olisi integroitava yrityksen kaikkiin toimintoihin.
Tuohon aikaan tätä ei kuitenkaan vielä ollut tehty. Työtä tehtiin aivan liian monilla samankaltaisilla ja vanhoilla työkaluilla useilla samaan aikaan auki olevilla välilehdillä. Se ei pelkästään hidastanut työntekoa, vaan aiheutti myös epätietoisuutta tietojen paikkansapitävyydestä.
Vastauksen löytäminen yksinkertaiseen kysymykseen ”Mikä on viimeisin käytäntö?” tai ”Kuka vastaa tästä?” saattoi edellyttää tiedon hakemista lukuisista tiedostoista, tukipyynnöistä ja keskusteluketjuista. Kun käytössä ei ole luotettavaa pääasiallista tietolähdettä, tekoäly ei voi tehdä paljon muuta kuin koota yhteen palasia sieltä ja täältä.
Rampin ratkaisu ongelmaan oli konseptiltaan yksinkertainen mutta toteutukseltaan haasteellisempi: tarkoituksena oli keskittää työt yhteen paikkaan ja tehdä järjestelmästä niin selkeä, että sekä ihmiset että tekoäly voisivat käyttää sitä luotettavana tietolähteenä.
Alla oleva kuva, joka on Rampin henkilöstötilaisuudessa näytetystä esityksestä vuodelta 2025, osoittaa, että alkuvaiheesta on edetty pitkälle. Merkittävien virstanpylväiden, kuten varainkeruuhankkeen, Super Bowl -mainoksen ja suurten tuotejulkistusten, lisäksi yhtenä merkkipaaluna näkyvissä on uuden työkalun – Notionin – täysimittainen käyttöönotto.
Kun työ on entistä keskitetympää, tiimien ei tarvitse käyttää enää niin paljon aikaa taustatietojen etsimiseen, vaan ne voivat panostaa päätösten tekemiseen. Ramp on onnistunut alentamaan tuottavuustyökalujen kustannuksia noin 70 prosenttia, ja työt etenevät kolme kertaa entistä nopeammin. Yhtiön arvo yli kolminkertaistui 32 miljardiin dollariin vuositason liikevaihdon ylittäessä 1 miljardin dollarin rajan – kaikki tämä yhdessä vuodessa, eli kasvu oli 10 kertaa nopeampaa kuin julkisesti noteeratuilla SaaS-yhtiöillä keskimäärin. Henkilöstömäärä kehittyi kuitenkin verkkaisemmin työntekijäkohtaisen tuottavuuden noustessa.
Kun valmistelutyöt tehtiin hyvin, Rampilla on nyt käytössään työkaluvalikoima, jolla saadaan aikaan tuloksia:
Notion on pääasiallinen tietolähde.
Tekoälymuistiinpanot ja hakutoiminto auttavat tietojen tallentamisessa ja hakemisessa.
Notion-palvelijat muuntavat vastaukset käytännön toimiksi.
Tavoitteena moninkertaistaa vaikutukset lisäämättä turhaa työtä
Vaikka työt oli saatu Rampissa keskitettyä Notioniin, kaikki ei kuitenkaan alkanut saman tien sujua kuin rasvattu. Kokoukset venyivät edelleen, tärkeitä tietoja oli yhä erillisissä työkaluissa ja uusi järjestelmä toimi vain, jos työntekijät omaksuivat uusia tapoja ja osasivat delegoida tehtäviä.
Niinpä yrityksen johto päätti: oli aika tarkastella tekoälyn käyttöä uudesta näkökulmasta, heittää menemään vanhat aikataulut ja organisaatiokaaviot ja kyseenalaistaa se, mitä oli aiemmin pidetty järkevänä. Tavoitteena ei ollut korvata ihmisiä, vaan moninkertaistaa heidän vaikutuksensa.
Rampissa tämän tavoitteen toteuttaminen annettiin sisäisestä tekoälystä ja toiminnoista vastaavan johtajan, Ben Levickin, vastuulle.
”Jokaisen vastuulla on nyt edistää tiimiensä tekoälyn käytön osaamista ja sen kanssa sinuiksi tulemista”, Ben sanoi.
Jokaisen vastuulla on nyt edistää tiimiensä tekoälyn käytön osaamista ja sen kanssa sinuiksi tulemista.
Tekoäly kaikkien käyttöön
Rampissa tekoälyä alettiin pitää yhtenä tiimin jäsenistä: se on aina käytettävissä oleva apuri, joka ottaa hoitaakseen tehtäviä ja lisää tiimien tuottavuutta. Ensin keskityttiin yksinkertaisiin käyttötapauksiin, joilla on kuitenkin paljon painoarvoa: kokouksiin, sillä niistä ovat peräisin sekä tärkeimmät tiedot että kalleimmiksi tulevat väärinkäsitykset.
Notionin tekoälymuistio muutti Rampin kokouskäytännöt. Keskustelujen pohjalta saadut tiedot ja syntyneet päätökset päätyvät nyt suoraan oikeisiin paikkoihin, ja niiden seuranta on myöhemmin helppoa. Puhumattakaan siitä, että kenenkään ei enää tarvitse kirjoittaa tietoja ylös manuaalisesti.
Rampissa järjestelmää laajennettiin tietojen tallentamisesta niiden löytämiseen ja vahvistamiseen. Tekoälypohjainen haku tehostui yhdistinten kehittyessä, ja Slackissa, GitHubissa ja Rampin omissa järjestelmissä edelleen olevien tietojen koostaminen selkeiksi ja tarkoiksi vastauksiksi tuli mahdolliseksi.
”Tekoälymme ei pelkästään tee hakuja avainsanojen perusteella”, IT-päällikkö Cameron Leavenworth kertoo. ”Se myös ymmärtää, millainen työtilamme rakenne on ja millaisia eri osioiden väliset suhteet ovat.”
Viimeisessä vaiheessa kaikille työntekijöille annettiin oma Notion-palvelija hoitamaan aikaa vievät manuaaliset tehtävät. Palvelija on kuin Notionin läpikotaisin tunteva henkilökohtainen assistentti. Se auttoi ihmisiä pääsemään alkuun, analysoimaan ja päivittämään tietokantoja sekä laatimaan työnkulkuja.
Näistä tekoälyavusteisista toiminnoista on tullut luotettavia apukeinoja, jotka vauhdittavat päivittäisiä töitä.
Tekoälymme ei pelkästään tee hakuja avainsanojen perusteella. Se myös ymmärtää, millainen työtilamme rakenne on ja millaisia eri osioiden väliset suhteet ovat.
Palvelijat poistavat toistuvien työnkulkujen tarpeen
Vuoden 2025 puolivälissä Rampissa aloitettiin kokeilut itsenäisillä Notion-palvelijoilla, ja asiat alkoivat edetä Benille mieleiseen suuntaan. ”Nyt tavoitteena on päästä eroon työnkuluista. Kun yksi palvelija pystyy hoitamaan tehtäväsi tuhansia kertoja, se on suoranaista tuottavuuden taikuutta”, hän sanoo.
Nykyisin töitä ei aloiteta puhtaalta pöydältä joka viikko. Riittää, että palvelijoiden tehtävät määritellään kerran, minkä jälkeen ne hoitavat jaettuja ja pysyviä työnkulkuja, joihin koko yrityksessä voidaan luottaa.
Käytössämme on yli 300 Notion-palvelijaa, jotka hoitavat tehtäviä päivittäin. Tässä joitakin tehokkaimmista:
Product Q&A Oracle on Slackiin yhdistetty palvelija, joka vastaa kulloiseenkin tilanteeseen liittyviin kysymyksiin Rampin tuotteista.
Sales Feedback Categorizer yhdistää myynniltä saadun palautteen roadmapiin ja ilmoittaa, kun uudet ominaisuudet on julkaistu.
Referral Bonus Roy tunnistaa asiakkaat, joiden tulisi saada suosittelubonus ja seuraa prosessia loppuun asti.
Enablement Eddie auttaa asiakasrajapinnassa työskenteleviä löytämään oikeat asiakkaille tarkoitetut materiaalit ja vastaamaan vaikeisiinkin kysymyksiin nopeasti.
Customer Advocacy Miner nostaa esiin tyytyväiset asiakkaat ja vakuuttavat käyttötapaukset eri lähteistä.
AI Compass opastaa työntekijöitä valitsemaan oikean tekoälytyökalun kuhunkin tehtävään.
RCARoundup muuntaa häiriötilanneketjut jäsennellyiksi yhteenvedoiksi Notion-tietokannassa.
The Underwriter on riskienarviointiin tarkoitettu kysymys–vastaus-palvelija, jonka toiminta perustuu yrityksen virallisiin käytäntöihin.
AI Inspector tiivistää tekoälyuutiset päivittäisiksi koosteiksi.
Creative Chris ohjaa luovat pyynnöt oikeaan paikkaan ja muistuttaa töiden etenemisestä.
Custom Agent Carrie auttaa tiimin jäseniä luomaan parempia palvelijoita sen perusteella, mitä Ramp on oppinut.
Ben tiivistää muutoksen seuraavasti: ”Palvelijat voidaan luoda kokousten välissä kolmessa minuutissa, ja ne vähentävät operatiivista työtä tuntikaupalla.”
Neuvona myös muille
Benin mukaan maailma tarvitsee enemmän rakentajia.
Hänen ohjenuoransa on yksinkertainen: jokainen voi olla rakentaja, jonka tarvitsee käyttää entistä vähemmän aikaa vähäpätöisiin ratkaisuihin, jolloin aikaa jää enemmän tärkeisiin päätöksiin. ”On tärkeää ajatella tuottavuutta niin nopeuden ja tehokkuuden kuin myös laadun ja lopputuloksen yhdistelmänä”, hän toteaa.
Tekoälyn käytön lisääntymisen myötä Rampissa on havaittu, että työntekijät eivät pelkästään ole tuottavampia, vaan myös innostuneempia työstään.
Ben kuvailee sitä näin: ”Matkan varrella on kaksi dopamiinipiikkiä. Ensimmäinen on se, kun onnistut ratkaisemaan ongelman ja automatisoimaan epämieluisan työn. Toinen kannustin on se, kun pystyt vähän hidastamaan tahtia ja saat päivääsi enemmän aikaa.”
Mitä Rampin kokemuksista kannattaa oppia?
Älä jää odottelemaan täydellistä ratkaisua. Käytä tekoälyä riittävästi, jotta opit, missä vaiheessa sen rajat tulevat vastaan.
Keskitä työt, jotta tekoälyllä on käytössään samat tiedot ja työnkulut kuin tiimilläsikin.
Aloita pienin askelin. Viimeistele tekoälyä hyödyntävät työvaiheet huolella ja automatisoi ne vasta sitten.
Anna työntekijöille mahdollisuus keskittyä harkintaa vaativiin päätöksiin.
Kun työntekijät saavat oikeat työkalut ja perusta on rakennettu huolella, yhä useammasta työntekijästä tulee rakentaja ja lopputuloksesta parempi, ei pelkästään nopeammin aikaansaatu.
On tärkeää ajatella tuottavuutta niin nopeuden ja tehokkuuden kuin myös laadun ja lopputuloksen yhdistelmänä.
