Datan haaliminen, hallusinaatioiden estäminen ja agenttien virittely tulevat olemaan lastenleikkiä verrattuna tekoälyn suurimpaan haasteeseen: päätöksenteon kriteerien määrittelyyn.

Suurinta osaa päätöksenteon kriteereistä ei nimittäin ole missään muualla kuin päätöksiä tekevien aivokopissa. Ei powerpointeissa, ei pilvessä eikä sähköposteissa.

Arvot ja tavoitteet ovat yleisimmät kriteerit, joilla organisaatioissa pitäisi päätöksiä tehdä. Niissä on useimmiten kuitenkin kaksi ongelmaa. Ne ovat liian yleisiä, jotta tekoäly voisi oikeasti tehdä hyödyllisiä päätöksiä niiden perusteella ja aika usein niitä ei toteuteta käytännössä.

Tavoiteltavaa tietysti olisi, että arvoja ja tavoitteita toteutetaan aina ja kaikkialla tilanteesta riippumatta.

Onneksi ja valitettavasti tilanteet ja ihmiset eivät ole koneita. Väittäisin, että jokaisessa organisaatiossa tehdään poikkeavia päätöksiä päivittäin - välillä vahingossa, välillä tahallaan.

Tekoäly ei näitä poikkeuksia kuitenkaan osaa opettamatta noudattaa. Meidän pitäisi siis ensin ymmärtää miten itse teemme päätöksiä sekä koska ja miksi poikkeamme niistä, jota voimme ymmärryksen myös tekoälylle välittää.

Toinen vaihtoehto on, että tekoäly tekee päätöksiä alkuperäisen opetusdatansa mukaisesti. Ehkä jopa täysin päinvastoin, kun mitä olisimme itse päättäneet.

Ratkaisuksi ehdotan, että arvolupauksia ruvetaan viljelemään rutkasti enemmän kun nykyisin. Määritellään arvolupaus koko organisaation lisäksi tuotteille ja palveluille, hankkeille ja projekteille, työkaluille ja teknologioille sekä nappuloille ja nippeleille.

Näin sekä tekoäly että ihmiset ymmärtävät mitä tavoitellaan ja päätöksiä voidaan tehdä sen mukaisesti.