Asiantuntijaksi kehittyminen teollisuuden digitalisaatiossa

Abstract

Opinnäytetyössä tarkasteltiin asiantuntijuuden kehittymistä teollisuuden digitalisaation kontekstissa datan käsittelyn, sidosryhmätyöskentelyn ja tekoälyn hyödyntämisen näkökulmista. Työssä hyödynnettiin päiväkirjamuotoista aineistoa työn aikana kertyneistä käytännön tehtävistä ja reflektioista. Tavoitteena oli kuvata osaamisen syvenemistä ja kehittymistä aloittelijatasolta kohti pätevää suorittajaa valituissa teemoissa.

Menetelmänä käytettiin systemaattista päiväkirjatyöskentelyä 12 viikon ajalta, viikkoyhteenvetoja ja teoreettista peilausta kirjallisuuteen, sekä osaamisen itsearviointia lähtö- ja lopputilanteessa. Työ eteni lähtötilanteen ja tavoitteiden määrittelystä viikoittaiseen tekemisen dokumentointiin, jota seurasivat tulosten koonti ja reflektiivinen pohdinta. Teoriapohjana toimivat muun muassa Dreyfusin osaamisen kehittymisen viitekehys, data-alustan ja Power BI:n versionhallinnan ja arkkitehtuurin käytännöt sekä sidosryhmätyöskentelyn periaatteet.

Tuloksena tekijän osaaminen laajeni data-analytiikan hallinnasta kohti data engineering -tehtäviä ja tietovarastointiprosessin tuntemus lisääntyi. Tiedon laadun merkitys sekä raportoinnin lähteenä että tekoälymallien pohjana selkiytyi. Generatiivista tekoälyä hyödynnettiin uusien asioiden oppimisen tukena, mikä nopeutti monimutkaisten asioiden omaksumista. Tekijä kehittyi myös huomaamaan, miten tärkeä tekijä luottamussuhde on asioiden etenemisen kannalta sidosryhmätyöskentelyssä. Päätelminä todettiin, että omaa työskentelytapaa kannattaa kehittää tekemällä tarkkoja muistiinpanoja suunnitelluista töistä sekä keskittymällä enemmän yhteen asiaan kerrallaan töiden jonoon keräämisen sijaan.