Proof of Concept vs. Proof of Value: Oikea lähestymistapa tekoälyprojektillesi

Miksi erottelu on ratkaisevaa

Olet tilanteessa, jossa pohdit, toimiiko tekoäly oikeasti yrityksessäsi. Teknologia on olemassa, lupaukset ovat suuria – mutta mistä tiedät, kannattaako investointi?

Tässä jyvät erotetaan akanoista. Monet yritykset aloittavat teknisellä Proof of Conceptilla (PoC), mutta unohtavat usein olennaisen: Toimii ei ole yhtä kuin kannattaa.

Proof of Concept näyttää, että jokin on teknisesti mahdollista. Proof of Value puolestaan osoittaa, miksi ratkaisu on liiketoiminnallisesti järkevä. Tämä ero määrittää, onko tekoälyprojektisi menestys vai pettymys.

Thomas konepajateollisuuden esimerkkimme tietää tämän: ”Testasimme kolmea eri chatbotia. Kaikki toimivat jollain lailla – mutta mikä niistä oikeasti säästää aikaa tarjouspyyntöjen laatimisessa?”

Vastaus löytyy menetelmästä. PoC:ssä testataan teknisiä rajoja, PoV:ssa mitataan liiketoiminnallisia tuloksia. Molempia lähestymistapoja tarvitaan – mutta oikeassa vaiheessa.

Miksi tämä on nyt erityisen tärkeää? Yritykset epäonnistuvat tekoälyhankkeissa usein teknologian sijaan liiketoimintahyötyjen puuttuvan validoinnin takia. Ratkaisu löytyy systemaattisesta etenemisestä.

Proof of Concept – Teknisen toteutettavuuden tarkastelu

Mikä on Proof of Concept?

Proof of Concept on kokeellinen lähestymistapa, jonka tavoitteena on osoittaa, onko idea toteutettavissa. Tekoälyn kontekstissa tämä tarkoittaa: Osaako suuri kielimalli, kuten GPT-4, Claude tai Gemini, ratkaista halutun tehtävän periaatteessa?

Ydinkysymys kuuluu: ”Onko tämä ylipäätään mahdollista?”

Katsotaan käytännön esimerkkiä HR-osastolta Annan johdolla. PoC automatisoiduista työpaikkailmoituksista testaisi, voiko tekoälymalli luoda valmiin työpaikkailmoituksen avainsanoista, kuten ”Senior Developer, Remote, JavaScript”.

Tyypillisiä PoC-piirteitä käytännössä

Klassinen tekoälyn Proof of Concept tunnistetaan seuraavista piirteistä:

• Rajoitettu datamäärä: Usein vain 50–100 esimerkkiä tuotantodatan sijaan
• Ihanteelliset olosuhteet: Siistiä, valmisteltua dataa ilman vanhoja tietomalliongelmia
• Tekninen painopiste: Tarkkuus, vasteaika ja tokenien kulutus etusijalla
• Lyhyt aikataulu: Tyypillisesti 2–4 viikkoa ensimmäisiin tuloksiin

Tässä ei ole mitään väärää – mutta yksinään se ei riitä investointipäätöksen tekemiseen.

PoC-lähestymistavan rajat

Tässä kohtaa ollaan kriittisen kysymyksen äärellä. PoC:t hämärtävät usein tuotantoympäristön todellisuutta. Miksi?

Ensinnäkin: Datan laatu. Teoriassa tekoälymalli toimii täydellisesti rakennetulla esimerkkiaineistolla. Käytännössä törmäät epäyhtenäisiin Excel-taulukoihin, puuttuviin tietoihin ja vanhoihin tiedostomuotoihin.

Toiseksi: Skaalautuvuus. PoC käsittelee 100 pyyntöä. Tuotannossa pitäisi käsitellä 10 000 pyyntöä päivässä – aivan eri suorituskykyvaatimuksin.

Kolmanneksi: Integraatio. PoC pyörii irrallaan. Tuotannossa ratkaisun täytyy toimia yhteen SAP:n, Salesforcen ja nykyisen sähköpostijärjestelmän kanssa.

Markus IT-osastolta kiteyttää hyvin: ”ChatGPT-PoC oli vaikuttava. Mutta kun piti ymmärtää 15 vuoden vanhoja projektidokumentteja, se oli jo eri peli.”

Proof of Value – Liiketoimintahyöty mittarina

Määritelmä ja ajattelutapa

Proof of Value kysyy olennaisen: Mikä on tämän tekoälyratkaisun mitattava liiketoiminnallinen hyöty todellisissa olosuhteissa?

Ero on sekä filosofinen että käytännöllinen. PoC kysyy ”Toimiiko tämä?”, PoV taas ”Kannattaako tämä?”

Tämä näkökulma muuttaa kaiken. Keskiössä ei enää ole teknologia, vaan hyöty ihmisille ja prosesseille.

Mitattavien KPI-luokkien näkökulma

Ammattilaistasoinen Proof of Value perustuu mitattaviin tunnuslukuihin neljästä luokasta:

Varo kuitenkin näennäistarkkuutta. Luotettava PoV esittää myös vaihteluvälit: ”Ajan säästö on 35–65 % riippuen dokumentin monimutkaisuudesta.”

Todellisuustesti

Aito Proof of Value tehdään tuotanto-olosuhteissa. Se tarkoittaa:

Oikeat käyttäjät: Ei IT-tiimi, vaan Anna HR:stä käyttää järjestelmää oikeassa työssään. Hänen palautteensa on ratkaisevaa.

Oikeat tiedot: Ei mallinnettuja esimerkkejä, vaan ne arjen sekavat Excel-listat ja PDF:t.

Oikeat työprosessit: Järjestelmän pitää kestää keskeytyksiä, multitaskausta ja toimistokaaoista arkea.

Tämä realismi tekee PoV:sta vaativamman – mutta myös ihanteellisempana investointipäätösten kannalta.

Menetelmälliset erot käytännössä

Suunnitteluvaihe: Tekniikka vs. liiketoiminta

Jo suunnitteluvaiheessa erot näkyvät merkittävästi.

PoC lähtee liikkeelle kysymyksestä: ”Mitkä tekoälymallit pystyvät teoreettisesti ratkaisemaan tämän tehtävän?” Tiimi tutkii GPT-4:ää, Claudetta, Geminia ja paikallisia vaihtoehtoja kuten Llamaa.

PoV lähestyy toisin: ”Mitä liiketoimintaongelmaa ratkomme ja miten mittaamme onnistumista?” Teknologiavalinta tulee vasta myöhemmin.

Esimerkki tarjoamisen laadinnasta: PoC testaa, luoko tekoäly tuotetietoihin perustuvia tarjouksia automaattisesti. PoV kysyy: ”Kuinka monta tuntia lyhennämme prosessia ja nouseeko hyväksymisprosentti?”

Datan käsittely: Ideaalinen vs. reaalinen

Tässä maailmat todella eroavat.

PoC-data on usein kuratoitua ja siivottua. Esimerkkiaineisto tuotekuvauksista sisältää täydelliset, yhdenmukaiset merkinnät ilman puutteita.

PoV-data kuvastaa yrityksen todellisuutta. Tuotedataa on kolmesta järjestelmästä, osittain suomeksi, osittain englanniksi, erilaisilla kategoriaoinneilla ja teknisten tietojen puutteilla.

Tämä ero selittää, miksi moni PoC näyttää toimivalta, mutta kaatuu tuotantoon siirtyessä.

Onnistumisen mittaaminen: Tekniikka vs. liiketoiminta

PoC mittaa teknisiä mittareita: tarkkuus 87 %, vasteaika alle 2 sekuntia, harhaluuloprosentti 3 %.

PoV mittaa liiketoimintatuloksia: tarjoamisen laatu 60 % nopeammin, asiakastyytyväisyys kasvaa 4,2:sta 4,6:een, ROI saavutettu 8 kuukaudessa.

Molemmat ovat tärkeitä – mutta eri päätöksiin. Tekninen mittaus auttaa järjestelmän optimoinnissa. Liiketoiminnallinen mittaus perustelee investoinnit.

Aikataulu ja resurssit

Tyypillinen PoC kestää 2–4 viikkoa pienellä kehittäjätiimillä. Kustannukset: 5 000–15 000 euroa.

Vahva PoV vaatii 6–12 viikkoa ja monialaisen tiimin IT:stä, liiketoiminnasta ja johdosta. Kustannukset: 20 000–50 000 euroa.

Ero on perusteltu tulosten vaikuttavuudella. PoC näyttää toteutettavuuden, PoV ennustaa liiketoimintavaikutuksen.

Päätöksentuki: Milloin mikäkin lähestymistapa?

PoC on oikea valinta, kun…

Kannattaa aloittaa Proof of Conceptilla, jos perustavaa laatua oleva tekninen epävarmuus on läsnä.

Uudet teknologia-alueet: Yrityksesi ei ole koskaan hyödyntänyt suuria kielimalleja ja haluatte ymmärtää, mitä on periaatteessa mahdollista.

Monimutkaiset liiketoimintavaatimukset: Kehitätte erityissovelluksia, joissa ei ole varmaa, riittääkö tekoälyn asiantuntemus. Esimerkki: Rakennuspiirustusten automaattinen tarkastus standardien mukaan.

Sääntelyepävarmuus: Voimakkaasti säädellyillä aloilla kuten lääkintäteknologia tai finanssi täytyy ensin tarkistaa, voiko tekoälytuotettua sisältöä lainkaan käyttää.

Rajoitetut budjetit: Jos pienellä budjetilla tarvitaan nopeasti suunta, PoC voi toimia porttina suurempiin investointeihin.

PoV on välttämätön, kun…

Proof of Value muuttuu pakolliseksi, kun edessä on konkreettisia liiketoimintapäätöksiä.

Investointien hyväksyntä: Tarvitset budjettia kehittäjille, ohjelmistolisensseihin tai laitteistoon. Kun projektisumma ylittää 50 000 euroa, PoV on välttämätön.

Skaalautumispäätökset: Tekoälyjärjestelmä aiotaan laajentaa kymmenestä sadalle käyttäjälle tai yhdestä kymmeneen käyttötilanteeseen.

Organisatoriset muutokset: Kun tarvitaan uusia rooleja, prosesseja tai koulutusta, on hyödyt pystyttävä kvantifioimaan.

Kilpailupaine: Kun kriittiset liiketoimintaprosessit vaikuttavat suoraan menestykseesi, ”voisi toimia” ei enää riitä.

Jaksottainen etenemistapa

Käytännössä menestyvät yritykset yhdistävät molemmat menetelmät strategisesti.

Vaihe 1 – PoC (4 viikkoa): Testataan teknistä toteutettavuutta, kehitetään prototyyppejä, tunnistetaan tekniset haasteet.

Vaihe 2 – PoV (8 viikkoa): Validoidaan liiketoimintacase, otetaan oikeat käyttäjäryhmät mukaan, laaditaan ROI-arviot.

Vaihe 3 – Pilottiprojekti (6 kuukautta): Tuotantokäyttö rajatussa laajuudessa, jatkuva optimointi, valmistaudutaan laajentamiseen.

Tämä kolmivaiheinen malli minimoi riskit ja maksimoi oppimisen. Jokainen vaihe rakentuu edellisen varaan – ja tarvittaessa tulokset voivat myös johtaa päätöksen keskeyttämään hankkeen.

Käytännön toteutus pk-yrityksille

Tiimi ja roolitus

Onnistuminen riippuu ennen kaikkea oikeasta projektitiimistä.

PoC:ssa: Yksi kokenut kehittäjä ja alan asiantuntija riittävät usein. Aikaa tarvitaan kummaltakin n. 20 % neljän viikon ajaksi.

PoV:ssa: Tarvitset monialaisen tiimin ja selkeät vastuut:

• Business Owner: Määrittelee onnistumiskriteerit ja priorisoi ominaisuudet
• Power User: Käyttää järjestelmää päivittäin ja antaa yksityiskohtaista palautetta
• Technical Lead: Vastaa integraatiosta ja datan laadusta
• Project Manager: Koordinoi tiimien välillä ja huolehtii aikatauluista

Ilman näitä rooleja hyväkin PoV jää helposti arjen muiden töiden jalkoihin.

Budjetointi ja kustannusrakenne

Läpinäkyvyys kustannuksissa luo luottamusta ja realistisia odotuksia.

PoC-budjetti (tyypillisesti 10 000–25 000 euroa):

• Kehitys: 60 % kustannuksista
• API-kustannukset (OpenAI, Anthropic): 15 %
• Datan esikäsittely: 15 %
• Dokumentointi: 10 %

PoV-budjetti (tyypillisesti 30 000–70 000 euroa):

• Kehitys ja integraatio: 45 %
• Liiketoiminta-analyysi ja testaus: 25 %
• Muutosjohtaminen: 15 %
• Infrastruktuuri ja työkalut: 15 %

Nämä luvut perustuvat ajankohtaisiin kokemuksiin pk-asiakkaiden kanssa ja toimivat hyvänä suuntaa-antavana mittarina.

Vältä yleisimmät sudenkuopat

Konsultoinnistamme tunnemme tyypillisimmät karikot – ja tiedämme, miten ne kierretään.

Sudenkuoppa 1 – Epärealistiset aikataulut: ”ChatGPT-demo kesti 30 minuuttia, kahdessa viikossa pitäisi olla valmista.” Todellisuus: Integraatio vie yleensä enemmän aikaa kuin itse kehitys.

Sudenkuoppa 2 – Datanhallinnan puute: ”Tiedot löytyvät kyllä jostain.” Ilman selkeää dataomistajuutta jopa 80 % tekoälyprojekteista kaatuu jo valmistelussa.

Sudenkuoppa 3 – Käyttäjien sitoutumattomuus: ”Tekniikka toimii, mutta kukaan ei käytä sitä.” PoV on onnistunut vain, kun loppukäyttäjät on otettu mukaan heti alusta.

Sudenkuoppa 4 – Scope creep: ”Voitaisiinko tehdä vielä tämäkin…” PoV tarvitsee selkeät rajat ja onnistumiskriteerit.

Hyvä uutinen: Kaikki nämä haasteet voidaan välttää määrätietoisella etenemisellä ja kokeneella tuella.

Yhteenveto: Polku kestävään tekoälymenestykseen

Valinta Proof of Conceptin ja Proof of Valuen välillä ei ole joko-tai, vaan strateginen jatkumo, joka ratkaisee tekoälyhankkeesi onnistumisen.

PoC tarjoaa selkeyttä tekniseen toteutettavuuteen. Se on oikea ensimmäinen askel tuntemattomalla teknologiasektorilla ja auttaa suunnistamaan tekoälyviidakossa.

PoV tuo selkeyttä liiketoimintahyötyihin. Se on välttämätön investointipäätöksiin ja menestyksekkään laajentamisen pohjana.

Thomasille, Annalle ja Markukselle tämä tarkoittaa käytännössä:

Thomas kannattaa aloittaa PoC:lla tarjousgeneroinnista, jotta saa ymmärryksen mahdollisuuksista. Seuraava PoV osoittaa, maksaisiko investointi itsensä kuudessa kuukaudessa takaisin.

Anna voi hypätä suoraan PoV-vaiheeseen HR-prosesseissa, sillä kielimallien tekninen kypsyys on jo todistettu. Hänen painopisteensä on mitattavassa tehokkuudessa.

Markuksen kohdalla, koska kyseessä on legacy-integraatio, tarvitaan ensin laajempi PoC, jonka jälkeen järjestelmällinen PoV tärkeimmille käyttötapauksille.

Ratkaisu löytyy rehellisestä lähtötilanteen arvioinnista ja määrätietoisesta keskittymisestä mitattaviin liiketoimintatuloksiin.

Lopulta ei ratkaise, tekeekö tekoäly vaikuttavia demoja. Olennaista on, parantaako se yrityksesi tulosta kestävästi.

Usein kysytyt kysymykset PoC vs. PoV