Hackathon tekoälyn hyödyntämisen kehittämisessä : tavoitteena asiakastarpeiden tunnistaminen tekstidatasta

Abstract

Opinnäytetyön tarkoituksena oli tutkia teknologiapainotteista hackathonia kehittämisen välineenä sekä kehittää asiakaspalveluun kertyvän tiedon hyödyntämistä tekoälyn avulla toimeksiantajaorganisaatiossa. Tavoitteena oli tunnistaa hackathonin onnistumistekijöitä, kartoittaa tekoälymenetelmiä tekstidatan analysointiin ja löytää uusia näkökulmia asiakastarpeiden tunnistamiseen.

Opinnäytetyön tietoperusta pohjautuu asiakastiedon ja asiakastarpeiden tunnistamisen teorioihin sekä tekoälyn ja tekstianalytiikan käsitteisiin erityisesti asiakaspalvelun kontekstissa. Kehittämistyön lähestymistapa oli yhdistelmä tapaustutkimusta ja konstruktiivista tutkimusta. Kehittämismenetelminä käytettiin hackathonia sekä hackathonprosessia arvioivaa ryhmähaastattelua. Lisäksi aineistona hyödynnettiin konseptiehdotusten esittelytilaisuuksien tallenteita ja konseptidokumentteja.

Hackathonin lopputuloksena syntyi kaksi konseptiehdotusta asiakaspalvelun sähköpostidatan analysoimiseksi tekoälyn avulla. Ehdotukset perustuivat suurten kielimallien hyödyntämiseen, ja ne sisälsivät muun muassa avainsanojen tunnistamista, teemojen kategorisointia ja sentimenttianalyysiä. Ratkaisujen validointi ja käyttöönotto rajattiin työn ulkopuolelle, mutta tulosten perusteella käyttöönotto edellyttäisi datan huolellista esikäsittelyä, tietosuojakysymysten huomioimista sekä kehotteiden ja tekoälyn tuottamien vastausten testaamista yhdessä loppukäyttäjien kanssa.

Opinnäytetyössä havaittiin, että teknologiapainotteisen hackathonin onnistumista tukevat selkeä tavoite, datan ja teknologiaympäristön huolellinen valmistelu sekä tiimien roolituksen ja ideointivaiheen tukeminen. Työ antaa toimeksiantajaorganisaatiolle uusia ideoita asiakaspalveludatan hyödyntämiseen ja tarjoaa muille organisaatioille näkökulmia hackathonien järjestämiseen sekä tekoälyn käyttöön asiakasymmärryksen vahvistamisessa.

The purpose of this thesis was to examine tech-oriented hackathons as a development method and to enhance the utilization of customer service data through artificial intelligence in the commissioning organization. The aim was to identify success factors for hackathons, explore AI methods for text data analysis, and discover new perspectives for identifying customer needs.

The theoretical framework of the thesis is based on theories of customer data and customer need identification, as well as concepts of artificial intelligence and text analytics, particularly in the context of customer service. The development approach combined case study and constructive research methods. The development methods included a hackathon and a group interview evaluating the hackathon process. In addition, recordings from concept presentation sessions and concept documentation were used as research material.

The hackathon resulted in two concept proposals for analyzing customer service email data using AI. The proposals were based on leveraging large language models and included features such as keyword detection, thematic categorization, and sentiment analysis. Validation and implementation of the solutions were excluded from the scope of this thesis, but the findings suggest that implementation would require careful data preprocessing with attention to data protection, as well as testing of prompts and AI-generated responses together with end users.

The results indicate that the success of a tech-oriented hackathon is supported by clear objectives, well-prepared data and technical environments, and active support for team roles and ideation phase. This thesis gives the commissioning organization new ideas for utilizing customer service data. Simultaneously, it provides other organizations insights on organizing hackathons and using AI to enhance customer understanding.