Tekoälyala mullistui jälleen hiljattain, kun OpenAI julkaisi Syvätutkimuksen.
Pian tämän jälkeen vastaavia ratkaisuja julkaisivat Perplexity, xAI, Manus ja muut toimijat. Syvätutkimus on pohjimmiltaan hakuagentti, joka voi käyttäjän kyselyn perusteella tehdä verkossa monimutkaista, monivaiheista tutkimusta jopa 30 minuutin ajan ja hyödyntää toisinaan yli sataa lähdettä. Se tuottaa kattavan tutkimusraportin muutamassa minuutissa, vaikka sama työ veisi tutkijalta yleensä useita tunteja.
Mielestämme se on yksi merkittävimmistä tekoälyjulkaisuista sitten GPT-3:n.
Tätä seuranneissa asiakaskeskusteluissa yksi kysymys on noussut ylitse muiden: ”Milloin voimme soveltaa tällaista syvätutkimusta omiin tietoihimme?”
Monet näistä asiakkaista ovat rakentaneet vuosien tai jopa vuosikymmenten ajan huolellisesti maailman suurimpiin kuuluvia omia tietovarantojaan. Nämä tiedot ovat korvaamattomia ja vahvistavat yritysten kilpailuetua omilla toimialoillaan.
Tunnistettuamme tämän tarpeen ryhdyimme kehittämään lähestymistapaa, jonka avulla jokainen yritys voi rakentaa omiin markkinoihinsa, tietoihinsa ja toimintaympäristöönsä mukautetut syvätutkimusominaisuudet.
Kutsumme tätä ratkaisua yritysten syvätutkimukseksi.
Yritysten syvätutkimuksessa hyödynnämme monia oppeja, joita käsittelimme RAG-lähestymistapoja koskevassa syventävässä artikkelissamme.
Käyttäjän kyselyn vaiheittainen parantaminen on syvätutkimustehtävissä vielä tärkeämpää kuin perinteisessä RAGissa
Kontekstin hallinta on yhä kaiken perusta. Tutkimusagentin on olennaisen tärkeää ymmärtää hyvin, mitä se on tähän mennessä tutkinut ja mitkä tutkimussuunnat ovat tuottaneet parhaat tulokset. Kun tätä tilaa hallitaan älykkäästi, mallin päättely toimii mahdollisimman tehokkaasti
Tutkimusagentti on yritysten syvätutkimuksen moottori.
Tutkimusagentti näkee käyttäjän kysymyksen, aiemmin suoritetut kyselyt ja niiden löytämät hyödylliset tiedot. Sitten se muuntaa päättelyn avulla valikoidun tietosyötteensä toimiksi.
Tutkimusagentti saa tavoitteensa saavuttamiseksi käyttöönsä monia työkaluja. Niihin voivat kuulua kuluttajille suunnatuista syvätutkimustyökaluista tutut verkkohaku- ja verkko-operaattorityökalut sekä työkalut, joilla agentti käyttää yrityksesi omia tietolähteitä ja päätepisteitä.
Tämä vastaa tavallista työkalupakkia: tutkimusagentin tarvitsee vain valita tehtävään sopiva työkalu. Joskus verkkohaku on hyödyllisin työkalu. Saatat esimerkiksi haluta tarkastella nopeasti tänään julkaistua tutkimusta, jota ei ole vielä lisätty yrityksesi tietämyskantaan.
Jos kuitenkin työskentelet esimerkiksi lääke-, rahoitus- tai oikeusalalla, työnkulkusi perustuu vahvasti sisäisiin tietämyskantoihin. Voimme hienosäätää tutkimusagentin näitä lähteitä varten päästä päähän toteutettavalla vahvistusoppimisella, jotta se pystyy liikkumaan mahdollisimman tehokkaasti yrityksesi omassa tietämyksessä. Juuri tässä yritysten syvätutkimuksemme näyttää vahvuutensa.
Tässä taika tapahtuu.
Vaikka internetissä on valtavasti tietoa, tekoälyjärjestelmät saavuttavat täyden potentiaalinsa vasta, kun niihin yhdistetään suoraan yrityksesi oma asiantuntemus. Uskomme, että tehokkaimmat ratkaisut syntyvät, kun ainutlaatuinen tietämyksenne ja kilpailuetunne yhdistetään prosessin jokaiseen vaiheeseen.
Kehitämme yhteistyössä organisaatioiden kanssa mukautettuja integraatioratkaisuja, jotka kokoavat eri lähteiden tiedot yhtenäiseksi ekosysteemiksi. Lähteitä voivat olla esimerkiksi rakenteiset tietokannat, kuten Neo4j, PostgreSQL ja Snowflake, sekä pilvitallennus- ja tiedostojärjestelmät, kuten S3 ja SharePoint. Integraatio auttaa varmistamaan, että yrityksesi omat tiedot ja sisäiset prosessit rikastavat järjestelmän kaikkia osa-alueita. Näin tutkimusagentti voi noudattaa samoja vaiheita kuin organisaationne omat analyytikot.
Datan tehokas hyödyntäminen herättää usein tärkeitä kysymyksiä käyttöoikeuksista ja valtuuksista. Tietojen omistajat ovat ymmärrettävästi huolissaan siitä, että vastauksissa saatetaan vahingossa paljastaa arkaluonteisia tietoja. Mielestämme tietosuoja ja tietoturva on sisällytettävä ratkaisuihin alusta alkaen. Sisäisiä tietoja indeksoitaessa on olennaista tallentaa tietojen omistajuus ja valvoa käyttöoikeuksia, jotta vain valtuutetut käyttäjät voivat käyttää tiettyjä tietoja. Lisäksi tehokkaat mekanismit tietojen poistamiseksi indeksistä GDPR:n ja muiden säädösten mukaisesti ovat välttämättömiä tietosuojan ja sääntelyn noudattamisen kannalta. Tämän tason hallinta ja turvallisuus erottavat lähestymistapamme julkisista, koko internetiä hyödyntävistä syvätutkimustyökaluista.
Verkkohaku on edelleen yritysten tutkimustyön kulmakivi. Perinteinen verkkoharavointi on jo pitkään ollut luotettava tapa kerätä rakenteista dataa verkkolähteistä. Nämä perinteiset menetelmät keräävät tehokkaasti suuria määriä julkista tietoa.
Viime aikoina haastavia tiedonhakutehtäviä verkossa hoitamaan on kehitetty Operaattori-agentteja. Näitä ovat OpenAI:n Operaattori, Anthropicin Claude ja Convergencen Proxy. Ne on suunniteltu liikkumaan monimutkaisissa verkkoympäristöissä, käsittelemään vivahteikkaita kyselyjä ja hakemaan tietoja, joihin tavanomaiset haravointimenetelmät eivät välttämättä yllä.
LLM:t eivät aina ole paras työkalu haettujen tietojen analysointiin. Voimme siksi antaa tutkimusagentin käyttöön erikoistuneempia työkaluja, kuten ohjelmointiympäristön tai jopa yrityksesi omia työkaluja, joilla analyysit voidaan tehdä loppuun. Tämä kerroksittainen lähestymistapa ulottuu perinteisestä haravoinnista edistyneisiin Operaattori-agentteihin ja erikoistyökaluihin. Se varmistaa, että yrityksesi tutkimus on perusteellista ja mukautuvaa tietoympäristön monimutkaisuudesta riippumatta.
Jokaisella yrityksellä on oma kulttuurinsa, toimialansa erityispiirteet ja vakiintuneet käytäntönsä, jotka vaikuttavat siihen, miten tietoa kannattaa hyödyntää ja soveltaa. Valmisratkaisut tuottavat usein kaikille samanlaisia vastauksia, jotka eivät välttämättä sovi yrityksesi ainutlaatuiseen toimintaympäristöön.
Mukautetussa syvätutkimusratkaisussa tutkimustulokset voidaan esittää juuri siellä ja siinä muodossa kuin niitä tarvitaan. Ne voidaan esimerkiksi integroida nykyisiin analyysityökaluihin tai niitä varten voidaan luoda oma työnkulku.
Kun tutkimustulokset mukautetaan yrityksesi omaan kieleen ja prosesseihin, ne ovat paitsi täsmällisiä myös saumaton osa nykyisiä päätöksentekomalleja.
Visiomme on tulevaisuus, jossa jokainen yritys hyötyy tärkeimpiä työnkulkujaan tehostavasta, juuri sille mukautetusta syvätutkimusratkaisusta.
Viimeaikaiset julkaisut osoittavat alan johtavien toimijoiden sitoutuneen kehittämään tekoälytyökaluja tällä alueella. Esimerkkejä ovat integroidun verkkohaun tarjoava OpenAI Responses API ja hiljattain esitelty Agent SDK agenttisten tekoälyjärjestelmien rakentamiseen. OpenAI:n Syvätutkimuksen kaltaiset julkiset työkalut vastaavat erinomaisesti yleisiin kysymyksiin, mutta kilpailuetua tavoittelevat yritykset hyötyvät räätälöidystä lähestymistavasta, joka hyödyntää täysin niiden omaa tietämystä ja ainutlaatuisia vahvuuksia.
Haluatko selvittää, miten tämä visio voisi toimia yrityksellesi? Ota meihin yhteyttä haluamallasi tavalla.