Tekoälytyökalujen hyödyntäminen teollisuuden suunnittelu- ja konsultointiprojektien tarjousprosessissa
Year: 2025
Type: dissertation
Abstract: Projektiliiketoiminta on luonteeltaan epäjatkuvaa, joten projekteja toimittaville yrityksille myynti- ja markkinointityö on tärkeää liiketoiminnan jatkuvuuden turvaamiseksi. Keskeinen osa projektin myyntiä on tarjouksen laatiminen. Tarjouksessa projekteja toimittava yritys lupautuu toteuttamaan asiakkaan tarpeeseen tarjoamansa ratkaisun, tietyin teknisin ja kaupallisin ehdoin. Tarjouksen laatiminen ja tarjouskilpailuun osallistuminen vaatii yritykseltä paljon resursseja, mutta siitä ei välttämättä realisoidu toteutettavaa ja kannattavaa projektia. Tarjouksen laatimisen prosessiin kuuluu tyypillisesti paljon erilaisten tekstimuotoisten dokumenttien lukemista, tuottamista ja käsittelemistä. Tällaisten toimien toteuttaminen on ollut aiemmin haastavaa tekoälytyökaluilla, mutta 2020-luvulla läpimurron tehneet laajoihin kielimalleihin perustuvat työkalut (LLM-työkalut) soveltuvat niihin huomattavasti paremmin. Tarjousprosessiin liittyvää LLM-työkalujen hyödyntämistä on kuitenkin toistaiseksi tutkittu vain vähän akateemisessa kirjallisuudessa ja tutkimuksen kohdeyrityksessä. Tämän diplomityön tavoitteena oli lisätä ymmärrystä siitä, mihin toimiin ja miten LLM-työkaluja voidaan tarjousprosessissa hyödyntää. Tutkimus suoritettiin toimintatutkimuksena, jonka tarkastelun kohteena oli teollisuuden suunnittelu- ja konsultointiprojekteja toimittavan yrityksen tarjousprosessi. Ensimmäisessä vaiheessa kerättiin haastatteluilla ja havainnoinnilla aineistoa kohdeyrityksen tarjousprosessista ja tekoälykehityksen nykytilasta. Aineiston analyysin perusteella tunnistettiin keskeiset tarjousprosessin haasteet ja niihin liittyvät toimet, joita LLM-työkaluilla voitaisiin tukea. Toisessa vaiheessa kehitettiin viisi toteutusta, joilla tutkittiin, mitä näistä toimista voidaan LLM-työkaluilla tukea ja miten se voidaan toteuttaa. Toteutuksia kehitettiin ja testattiin aiempien tarjousprojektien materiaaleilla sekä pilotoitiin meneillään olevissa tarjousprojekteissa. Kohdeyrityksen tarjousprosessin haasteina oli tehottomat tarjouspalaverit sekä aikataulunhallinnan ja koordinoinnin kuormittavuus. Näihin liittyi useita toimia, joita onnistuttiin toteutuksilla tukemaan. Tulosten perusteella, LLM-työkaluilla voidaan tukea tarjousprosessissa ainakin tarjouspyynnön tietojen poimimista ja jäsentelyä, asiakkaan ja sen investointiprojektin analyysia, tarjousprojektin koordinointia, sekä tarjousmateriaalien vertailua. Näiden toimien tukeminen on mahdollista hyödyntämällä LLM-työkaluja käytettäessä riittävän selkeitä ja yksinkertaisia toimintaperiaatteita, rakenteellista ja kattavaa kehottamista, kontekstin ja tausta-aineiston sisällyttämistä, ihmisen valvontaa ja vuorovaikutusta sekä toiminnallisuuksiltaan sopivia LLM-työkaluja. Projektimarkkinoinnin osalta tulokset täydentävät projektien myynnissä käytettävien digitaalisten työkalujen ja integraatiokeinojen kirjoa, osoittaen useita LLM-työkaluilla tuettavia tarjousprosessin toimia ja tapoja niiden tukemiseksi. Tekoälyn soveltamisen näkökulmasta tulokset osoittavat, että yleiset LLM-työkalut soveltuvat yleisten toimien lisäksi myös yritys- ja toimialakohtaisiin toimiin, tarjoten uuden lähestymistavan perinteisiin tekoälyratkaisuihin ja räätälöityihin LLM-työkaluihin verrattuna.
Author: Heinola, Atte
Language: Finnish
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7133103510