(LSJ) A Strategic Guide to Python Application Deployment on Modern Cloud Platforms - subscriber benefit

A Strategic Guide to Python Application

Deployment on Modern Cloud Platforms

Dear Valued Subscriber,

In today's fast-paced tech landscape, efficient and robust application deployment is no longer an afterthought—it's a strategic imperative. As a dedicated reader of Lifetime Scope Journal, you understand the critical role innovation plays in business success. That's why we're thrilled to introduce you to a groundbreaking resource: "A Strategic Guide to Python Application Deployment on Modern Cloud Platforms."

This comprehensive presentation dives deep into a strategic framework for integrating deployment seamlessly into your AI-assisted development workflow. Discover how to "shift left" your deployment strategy, making it an integral part of your development lifecycle from day one.

Inside this exclusive guide, you'll learn to:

• Elicit Critical Deployment Requirements: Understand how to ask the right questions early to inform architectural decisions and prevent costly refactoring.

• Structure Deployment-Aware Plans: See how to enhance your project plans to treat deployment artifacts as first-class citizens, ensuring a complete and operationally ready application package.

• Generate Deployment-Aware Code: Learn how AI can generate not just application code, but also platform-specific configuration files and CLI commands for a truly end-to-end workflow.

• Navigate Leading PaaS Platforms: Gain in-depth insights into Heroku, Vercel, AWS Elastic Beanstalk, and Azure App Service, with a strategic comparison to help you choose the optimal platform.

• Master Containerization with Docker: Explore how Docker offers unparalleled portability, consistency, and isolation, unifying your deployment strategy across diverse platforms.

"A Strategic Guide to Python Application Deployment on Modern Cloud Platforms" is more than just a presentation; it's a blueprint for building resilient, scalable, and maintainable applications. It transforms the AI's role from a reactive code generator to a proactive architectural advisor, ensuring your final product is deployable by design.

For a limited time, elevate your deployment strategy and gain access to this invaluable resource for just $9.99 per month.

Don't miss this opportunity to harness the full potential of AI-assisted tools and deliver superior software faster and more reliably.

Subscribe Now to Lifetime Scope Journal - the business blog for $9.99/month

Sincerely,

The Lifetime Scope Journal Team

(LSJ) ChatGPT Agent ja Google Enterprise AI tarkastelussa

Tässä entryssä tutkimme ChatGPT Agentia, minkä jälkeen seuraa vastaava esitys Google Enterprise AI -tarjonnasta.

ChatGPT Agent Enterprise-versiossa

ChatGPT Enterprise sisältää edistyneitä tekoälyagentin ominaisuuksia, kuten hiljattain julkaistun ChatGPT Agentin, joka mahdollistaa autonomisen tehtävien suorittamisen liiketoiminnan työnkuluissa. Tämä perustuu OpenAI:n agenttimalleihin ja integroituu mukautettuihin GPT-malleihin, liittimiin ja työkaluihin, käsitellen monimutkaisia operaatioita turvallisesti ja skaalautuvasti.

Mikä on ChatGPT Agent Enterprisessa?

Heinäkuussa 2025 esitelty ChatGPT Agent on yhtenäinen agenttijärjestelmä ChatGPT:n sisällä, joka yhdistää päättelyn, tutkimuksen ja toiminnan. Se toimii virtuaalisella tietokoneella, antaen tekoälyn suorittaa tehtäviä ennakoivasti alusta loppuun. Tällaisia tehtäviä voivat olla esimerkiksi kilpailija-analyysit, muokattavien esitysten luominen, aikataulujen suunnittelu tai kokousten yhteenvedot reaaliaikaisen datan perusteella.

Yrityskäytössä se on suunniteltu yhteistyöhön perustuviin, iteratiivisiin työnkulkuihin, ja se on ylittänyt aiemmat mallit suorituskykytesteissä, kuten Humanity’s Last Exam (41,6 % läpäisyaste) ja FrontierMath (27,4 % tarkkuus).

Keskeiset ominaisuudet

* Työkalujen integraatio: Käyttää visuaalista selainta web-vuorovaikutukseen, tekstipohjaista selainta kyselyihin, terminaalia koodin suorittamiseen ja API-rajapintoja. Se voi muodostaa yhteyden sovelluksiin, kuten Gmailiin, GitHubiin, Microsoft SharePointiin, Google Driveen ja Boxiin (vain lukuoikeus).

* Tehtävien automatisointi: Käsittelee koodausta (Codex), syvällistä tutkimusta, markkina-analyysejä, sopimusten tarkastuksia, virheenkorjausta ja sisällöntuotantoa. Se voi esimerkiksi delegoida tehtäviä mukautetuille GPT-malleille, kuten Data Analyst tai HR Helper.

* Käyttäjän hallinta ja ajoitus: Käyttäjät voivat keskeyttää tehtäviä, ottaa selaimen hallintaansa tai ajoittaa toistuvia tehtäviä (esim. viikoittaiset raportit). Ilmoitukset valmistumisesta lähetetään sovelluksen kautta.

* Tulosteet: Tuottaa muokattavia laskentataulukoita ja esityksiä (muotoilutuki beetavaiheessa).

Kuinka se toimii?

Käyttäjä valitsee Agent-tilan ChatGPT:ssä (tai kirjoittaa /agent), kuvailee tehtävän, ja tekoäly päättelee tarvittavat askeleet valiten työkaluja tarpeen mukaan. Se pysähtyy pyytämään selvennystä, käyttäjän vahvistusta herkille toiminnoille (kuten ostoksille tai sähköposteille) tai selaimen haltuunottoa kirjautumisia varten – varmistaen, ettei esimerkiksi salasanoja tallenneta. Tehtävät kestävät tyypillisesti 5–30 minuuttia, ja niiden edistymistä voi seurata näytöllä näkyvän selostuksen kautta.

Yritysasetuksissa järjestelmänvalvojat voivat kytkeä Agent-tilan päälle tai pois päältä (oletuksena pois päältä), määrittää sen käyttöoikeuksia roolipohjaisen kulunvalvonnan (RBAC) avulla ja hallita liittimiä datan näkyvyyden rajoittamiseksi. Se kunnioittaa datan sijaintia koskevia määräyksiä (esim. EU-optiot) ja mukautettuja säilytyskäytäntöjä.

Turvallisuus ja Yksityisyys

Yritystason suojauksiin kuuluvat SAML SSO -kertakirjautuminen, SCIM-käyttäjähallinta, AES-256-salaus ja vaatimustenmukaisuus (GDPR, SOC 2 Type 2, ISO 27001). OpenAI ei kouluta mallejaan yritysdatalla. Suojakeinot riskejä (kuten prompt injection) vastaan sisältävät monitorointia, kieltäytymiskoulutusta ja "valvontatilan" korkean panoksen tehtäville. Järjestelmänvalvojat voivat estää pääsyn tietyille verkkosivustoille, ja selausdata voidaan tyhjentää helposti.

Saatavuus ja Rajoitukset

Saatavilla maailmanlaajuisesti Enterprise-sopimuksilla, sisältäen 40 viestiä kuukaudessa (tai luottopohjaisesti joustavalla hinnoittelulla). Ei ole vielä saatavilla ETA-alueella tai Sveitsissä. Rajoituksiin kuuluvat mahdolliset virheet alkuvaiheessa, pääsyn puuttuminen tietyille estetyille sivustoille ja beeta-ominaisuuksien (kuten esitysten) muotoiluongelmat. Käyttöanalytiikka on tulossa myöhemmin.

Käyttöönottoa varten yritykset saavat tekoälyneuvojia, 24/7-tuen ja ohjeistusta agenttien integroimiseksi.

Vastaava Tarjonta: Google Enterprise AI

Google tarjoaa vastaavia ja laajoja tekoälyominaisuuksia yrityksille, pääasiassa Google Cloud -alustan ja Google Workspace -tuottavuuspaketin kautta. Sen sijaan, että tarjolla olisi yksi "Agentti"-tuote, Googlen lähestymistapa perustuu integroituun ekosysteemiin, jonka ytimessä ovat Gemini-malliperhe ja Vertex AI -alusta.

Keskeiset Ominaisuudet ja Komponentit

Googlen yritystarjonta rakentuu useista toisiinsa kytkeytyvistä osista:

* Vertex AI Agent Builder: Tämä on Googlen suora vastine agenttien rakentamiseen. Se mahdollistaa yrityskohtaisten, keskustelevien tekoälyagenttien (kuten chatbotit, äänibotit ja autonomiset agentit) luomisen ja käyttöönoton. Agentit voivat hyödyntää päättelyä ja käyttää työkaluja tehtävien suorittamiseen.

* Gemini Google Workspacessa: Tämä integroi generatiivisen tekoälyn suoraan käyttäjien päivittäisiin työkaluihin (Gmail, Docs, Sheets, Meet). Se toimii avustajana, joka voi esimerkiksi kirjoittaa sähköposteja, luoda yhteenvetoja kokouksista, analysoida dataa Sheetsissä tai luoda esityksiä Slidesissa annettujen kehotteiden perusteella.

* Datan Maadoitus (Grounding) ja RAG: Agentit ja mallit voidaan "maadoittaa" yrityksen omaan dataan käyttämällä Vertex AI Searchia (aiemmin Enterprise Search). Tämä mahdollistaa Retrieval-Augmented Generation (RAG) -toiminnallisuuden, jossa tekoäly hakee tietoa ja tuottaa vastauksia turvallisesti yrityksen omista tietolähteistä (esim. Google Drive, BigQuery, Cloud Storage tai ulkoiset lähteet).

* Vertex AI Model Garden: Tarjoaa pääsyn paitsi Googlen omiin huippumalleihin (kuten Gemini 1.5 Pro ja 1.5 Flash), myös laajaan valikoimaan avoimen lähdekoodin ja kolmansien osapuolien malleja (esim. Anthropicin Claude 3, Metan Llama 3).

Kuinka se toimii?

Googlen mallissa työnkulku jakautuu tyypillisesti kahteen osaan:

* Kehittäjät ja Ylläpitäjät (Vertex AI): Kehittäjät käyttävät Vertex AI Agent Builderia agenttien konfigurointiin, testaamiseen ja käyttöönottoon. He voivat määrittää, mitä työkaluja (esim. API-kutsut, Google Haku, SQL-kyselyt) agentti voi käyttää ja mihin dataan sillä on pääsy. Hallinta tapahtuu Google Cloud Console -hallintapaneelin kautta, jossa määritetään käyttöoikeudet (IAM) ja verkon turvallisuusasetukset.

* Loppukäyttäjät (Google Workspace): Tavalliset työntekijät käyttävät Gemini-ominaisuuksia suoraan Workspace-sovelluksissa. Järjestelmänvalvojat voivat hallita näiden ominaisuuksien saatavuutta Workspace Admin -konsolin kautta.

Turvallisuus ja Yksityisyys

Google Cloud -alusta on suunniteltu korkean turvallisuustason ja vaatimustenmukaisuuden ympärille.

* Datahallinta: Asiakkaan dataa (syötteet ja tulosteet) ei käytetä yleisten mallien kouluttamiseen. Data pysyy asiakkaan hallinnassa, ja se on salattu sekä levossa (AES-256) että siirron aikana.

* Vaatimustenmukaisuus: Google Cloud noudattaa tiukkoja kansainvälisiä standardeja, kuten GDPR, SOC 2/3, ISO 27001 ja HIPAA.

* Verkon turvallisuus: Yritykset voivat käyttää VPC Service Controls -palvelua estääkseen datan vuotamisen ja varmistaakseen, että tekoälypalvelut toimivat vain suojatussa verkkoympäristössä.

Saatavuus ja Hinnoittelu

Googlen tekoälypalvelut ovat laajasti saatavilla maailmanlaajuisesti. Toisin kuin kiinteään viestimäärään perustuva malli, Vertex AI:n hinnoittelu on tyypillisesti joustavaa ja perustuu käyttöön (pay-as-you-go), esimerkiksi käsiteltyjen merkkien tai API-kutsujen määrään. Gemini for Google Workspace -lisenssit ovat käyttäjäkohtaisia ja lisätään olemassa oleviin Workspace-tilauksiin.

Case Study

Case: Asiakaspalvelutilanne – Hankala Asiakas

Skenaario: Asiakas (Kari) on raivoissaan. Hänen tilaamansa kallis tuote on myöhässä, ja hän on saanut asiasta ristiriitaista tietoa. Hän uhkaa perua tilauksen ja kertoa kokemuksestaan ja yrityksestä negatiivisesti ”yhden tähden arvoisena” sosiaalisessa mediassa.

Tämä on erinomainen ja hyvin ajankohtainen "case study". Agenttien välinen vuorovaikutus (agentic interaction) on yksi tekoälyn tämän hetken mielenkiintoisimmista kehityssuunnista.

Tässä skenaariossa "ChatGPT-agentti" (viitaten OpenAI:n teknologiaan) ja "Google-agentti" (viitaten Googlen teknologioihin, kuten Gemini, Google Search API tai Google Cloud Contact Center AI) eivät kilpaile keskenään, vaan ne toimivat synergistisessä arkkitehtuurissa.

Usein tämä jaetaan "Front-End" (asiakkaan kanssa keskusteleva) ja "Back-End" (tietoa hakeva ja prosesseja suorittava) rooleihin.

Tässä on analyysi ja mahdollinen vuorovaikutusmalli:

Roolijako: ChatGPT vs. Google

* ChatGPT-agentti (Keskustelija ja De-eskaloija)

* Vahvuudet: Luonnollisen kielen ymmärtäminen (NLU), sävyn ja sentimentin analysointi, empaattisen ja ihmismäisen vastauksen tuottaminen, keskustelun kontekstin ylläpito, de-eskalointi.

* Rooli: Asiakasrajapinta. Sen tehtävä on ymmärtää asiakasta, validoida hänen tunteensa ja toimia "kasvoina" ulospäin.

* Google-agentti (Faktantarkistaja ja Toimeenpanija)

* Vahvuudet: Pääsy reaaliaikaiseen dataan (Google Search), kyky integroitua yrityksen omiin järjestelmiin (esim. Google Cloud, CRM, tilaustietokannat), prosessien automatisointi (Dialogflow, CCAI).

* Rooli: Sisäinen "back-office". Sen tehtävä on hakea totuus, tarkistaa faktat ja suorittaa pyydetyt toimenpiteet.

Vaihe 1: Kontakti ja De-eskalointi (ChatGPT-agentti)

Kari aloittaa chatin: "MISSÄ HELVETISSÄ MINUN PAKETTINI VIIPYY?! Te lupasitte toimituksen EILEN, ja seurantakoodi ei toimi. Tämä on viimeinen kerta kun tilaan teiltä MITÄÄN!"

* ChatGPT-agentin prosessi:

* Sentimentin analysointi: Tunnistaa korkean negatiivisen sentimentin, vihaa, turhautumista ja uhkauksen (asiakaspoistuma).

* De-eskalointi (Ensisijainen tavoite): Ei puolustele, vaan validoi tunteen.

* Vastaus: "Hei Kari. Olen todella pahoillani kuullessani, että tilauksesi on myöhässä ja seurantakoodi ei toimi. Ymmärrän täysin turhautumisesi, kun luvattua toimitusta ei kuulu. Tämä ei ole sitä palvelua, jota haluamme tarjota. Selvitetään tämä välittömästi. Voisitko vahvistaa tilausnumerosi?"

Vaihe 2: Ongelman Tunnistus ja Tiedonhaku (Agenttien välinen vuorovaikutus)

Kari antaa tilausnumeron: "Tässä, 12345XYZ. Ja älkää syöttäkö minulle samaa puppua kuin se teidän edellinen bottinne!"

* ChatGPT-agentin prosessi:

* Tunnistaa tilausnumeron (12345XYZ).

* Tunnistaa useita ongelmia: 1) Paketti myöhässä, 2) Seurantakoodi ei toimi, 3) Edellinen kontakti epäonnistunut.

* Käynnistää sisäisen kutsun Google-agentille.

* Sisäinen vuorovaikutus (Ei näy asiakkaalle):

* ChatGPT -> Google-agentti: [JSON-pyyntö: {user_id: "Kari", order_id: "12345XYZ", intent: "find_order_status", check_logistics_api: true, check_public_shipping_alerts: true}]

* Google-agentin prosessi (Back-End):

* Tiedonhaku (Sisäinen): Tekee API-kutsun yrityksen omaan tilausjärjestelmään (esim. SAP tai Salesforce, joka pyörii Google Cloudissa). Tulos: Tilaus 12345XYZ on "Luovutettu kuljetukseen". Kuljetusliike: Posti. Seurantakoodi: ABC999.

* Tiedonhaku (Ulkoinen): Tekee API-kutsun kuljetusliikkeen (Posti) seurantajärjestelmään koodilla ABC999. Tulos: "Seuranta ei löydy." (Tässä on ristiriita!)

* Tiedonhaku (Reaaliaikainen Google Search): Koska seurantakoodi ei toimi, Google-agentti tekee laajemman haun. Kysely: "Posti seurantakoodit eivät toimi häiriö" TAI "Postin jakeluhäiriöt [Alue]".

* Tulos (Google Search API): Google löytää reaaliaikaisen uutisen/Postin tiedotteen: "Postin seurantajärjestelmässä valtakunnallinen häiriö 23.10. Koodit eivät päivity. Jakelu toimii, mutta viiveellä."

* Google-agentti -> ChatGPT: [JSON-vastaus: {status: "delayed", internal_status: "shipped", tracking_code: "ABC999", tracking_status: "error", external_info: "Valtakunnallinen häiriö Postin seurannassa. Jakelussa 1-2 päivän viiveitä."}]

Vaihe 3: Synteesi ja Ratkaisun Tarjoaminen (ChatGPT-agentti)

ChatGPT-agentti saa Google-agentilta faktat. Sen tehtävä on nyt kääntää nämä tekniset faktat empaattiseksi ja ratkaisevaksi vastaukseksi.

* ChatGPT-agentin prosessi:

* Analyysi: Asiakas on vihainen, koska luulee meidän mokanneen. Totuus on, että kuljetuskumppanilla on valtakunnallinen tekninen vika. Seuranta ei toimi siksi, ei meidän virheemme takia.

* Vastaus (Rehellinen, empaattinen, omistajuutta ottava): "Kiitos Kari. Sain nyt selville, mistä kiikastaa. Tilauksesi ON lähtenyt meiltä ajallaan, mutta Postilla on juuri tällä hetkellä valtakunnallinen tekninen häiriö heidän seurantajärjestelmästään. Tämä on syy, miksi seurantakoodisi ei toimi, ja tämä myös aiheuttaa jakeluun noin 1-2 päivän viiveen. Tämä on meidän kumppanimme virhe, mutta otan tästä täyden vastuun meidän päässämme. Olen todella pahoillani, että tämä osui kohdallesi."

Vaihe 4: Eskalaatio ja Hyvitys (Agenttien Yhteistyö)

Kari on edelleen vihainen: "Selityksiä! En minä Postin asiakas ole, vaan teidän! Haluan hyvityksen tästä vaivasta, tai perun kaiken."

* ChatGPT-agentin prosessi:

* Tunnistaa uuden pyynnön: "Vaatii hyvitystä" (Intent: request_compensation).

* Käynnistää Google-agentin tarkistamaan säännöt.

* Sisäinen vuorovaikutus:

* ChatGPT -> Google-agentti: [JSON-pyyntö: {user_id: "Kari", order_value: 250, issue: "shipping_delay_partner_fault", check_policy: "goodwill_compensation"}]

* Google-agentin prosessi:

* Hakee yrityksen sisäisestä sääntökirjasta (knowledge base) tiedon: "Policy: Jos toimitus viivästyy kumppanista johtuvasta syystä yli 24h, asiakkaalle voidaan tarjota 'hyvän tahdon eleenä' toimituskulujen hyvitys TAI 10% alennus seuraavasta ostoksesta."

* Google-agentti -> ChatGPT: [JSON-vastaus: {policy_action: "allow_refund_shipping_costs" OR "allow_10_percent_discount_next_order"}]

* ChatGPT-agentin prosessi:

* Saa valtuudet toimia.

* Vastaus (Ratkaisukeskeinen): "Olet aivan oikeassa. Vaikka vika on Postin päässä, sinä olet meidän asiakkaamme, ja me olemme vastuussa kokemuksestasi. Pahoittelujen lisäksi hyvitän sinulle tästä tilauksesta välittömästi toimituskulut (X,XX €). Lisäksi, tämän aiheuttaman ylimääräisen vaivan vuoksi, saat seuraavasta tilauksestasi 10% alennuksen. Sopisiko tämä sinulle?"

Vaihe 5: Yhteenveto ja Siirto Ihmiselle (Tarvittaessa)

Jos Kari hyväksyy, ChatGPT-agentti laukaisee Google-agentin suorittamaan hyvityksen API-kutsulla.

Jos Kari ei hyväksy ("Ei riitä! Haluan puhua esimiehelle!"), alkaa siirtoprosessi.

* ChatGPT-agentti: "Ymmärrän. Yhdistän sinut välittömästi asiakaspalvelun esimiehelle. Olen kirjoittanut hänelle täydellisen yhteenvedon tilanteestasi, joten sinun ei tarvitse kerrata asiaasi uudelleen."

* ChatGPT -> Google-agentti (CCAI): [JSON-pyyntö: {action: "transfer_human", queue: "escalation_team", summary: "Asiakas Kari, Tilaus 12345XYZ. Erittäin vihainen. Syy: Toimitus myöhässä (Postin vika, seuranta alhaalla). Asiakkaalle tarjottu toimituskulujen hyvitys ja 10% ale, ei riitä. Vaatii esimiestä."}]

* Google-agentti (Contact Center AI): Reitittää puhelun/chatin oikealle ihmiselle ja näyttää yhteenvedon ihmisagentin näytöllä sekuntia ennen kuin keskustelu yhdistyy.

Yhteenveto

Tässä mallissa:

* ChatGPT-agentti toimi "psykologina" ja "kääntäjänä". Se hallitsi asiakkaan tunnetilan ja muotoili vastaukset.

* Google-agentti toimi "salapoliisina" ja "kirjanpitäjänä". Se haki faktat reaaliajassa sekä sisäisistä että ulkoisista lähteistä (Search) ja tiesi yrityksen säännöt.

Yhdessä ne pystyvät käsittelemään hankalan asiakkaan tehokkaammin kuin kumpikaan yksin: ChatGPT yksin lupaisi liikaa (koska ei tiedä faktoja), ja Google-agentti yksin olisi liian tekninen ja empaattisesti köyhä (koska keskittyy vain dataan).

Vaihe 4: asiakas on jo ehtinyt antaa kiukuspäissään negatiivista palautetta julkisesti

Selvä. Tämä on kriittinen eskalaatio, koska tilanne muuttuu henkilökohtaisesta asiakaspalvelusta julkiseksi maineriskiksi.

Agenttijärjestelmän on nyt käsiteltävä kahta ongelmaa samanaikaisesti:

* Alkuperäinen logistinen ongelma (paketti myöhässä).

* Uusi maineriskin hallintaongelma (negatiivinen julkisuus).

Seuraavassa on tarkennettuna Vaihe 4, johon on lisätty tämä uusi elementti.

Vaihe 4 (Tarkennettu): Eskalaatio, Julkinen Palaute ja Maineenhallinta

Kari on juuri saanut Vaiheen 3 selityksen (Postin vika, seuranta alhaalla), mutta hän on jo niin kiukkuinen, että hän on toiminut kesken chatin.

Kari: "AIVAN SAMA kenen vika! Sillä aikaa kun te selititte, kirjoitin teistä juuri arvostelun Trustpilotiin ja laitoin viestiä teidän Facebook-sivullenne. Tämä on ala-arvoista! Haluan nyt kunnon hyvityksen tästä julkisesta nöyryytyksestä!"

* ChatGPT-agentin prosessi (Front-End):

* Sentimentin analysointi: Tila on eskaloitunut. Asiakas ei ainoastaan vaadi hyvitystä (request_compensation), vaan hän on siirtynyt uhkauksesta toimeen (action: negative_public_feedback).

* Tunnistaminen: Tämä ei ole enää normaali palvelupyyntö. Tämä on "Priority 1: Reputation Risk" (Maineenhallintariski).

* De-eskalointi (Uusi taso): Agentin on välittömästi otettava vastuu asiakkaan kokemasta nöyryytyksestä, ei pelkästään teknisestä viasta.

* Vastaus (Välitön validointi): "Kari, olen todella pahoillani, että tilanne on ajautunut tähän pisteeseen. Kiitos, että kerroit tästä suoraan. Otamme kaiken asiakaspalautteen – erityisesti julkisen – äärimmäisen vakavasti. On selvää, että olemme epäonnistuneet palvelulupauksessamme pahasti, kun koet tarpeelliseksi toimia näin."

* Käynnistää sisäisen kutsun Google-agentille (erittäin korkealla prioriteetilla).

* Sisäinen vuorovaikutus (Agenttien välillä):

* ChatGPT -> Google-agentti: [JSON-pyyntö: {user_id: "Kari", order_id: "12345XYZ", status: "CRITICAL_REPUTATION_RISK", actions_required: ["verify_public_feedback", "check_escalated_compensation_policy"]}]

* Google-agentin prosessi (Back-End):

* Toimenpide 1: Vahvistus (Reaaliaikainen Haku). Google-agentti käyttää välittömästi Google Search API:a ja erikoistuneita hakuja (esim. site:trustpilot.com "Yrityksen Nimi" "Kari" tai site:facebook.com "Yrityksen Nimi" "Paketti myöhässä" viimeisen 15 minuutin ajalta).

* Tulos (Search): LÖYDETTY. 1 tähden arvostelu, Trustpilot, käyttäjä "Kari K.", julkaistu 2 minuuttia sitten. Aihe: "VAROKAA TÄTÄ FIRMAA!"

* Toimenpide 2: Sääntöjen tarkistus (Eskaloitu taso). Koska arvostelu on vahvistettu, Google-agentti ei enää katso normaalia hyvityspolitiikkaa. Se tarkistaa "Maineenhallinnan Säännöt" (Reputation Management Policy).

* Tulos (Policy): Policy: "Jos P1-asiakas (korkea arvo) on jättänyt vahvistetun negatiivisen arvostelun, agentilla on valtuudet tarjota 'Make-It-Right' (MIR) -paketti. Valtuutus: Täysi toimituskulujen hyvitys + 25% alennus seuraavasta tilauksesta TAI välitön 30€ lahjakortti. Tavoite: Julkisen arvostelun muokkaaminen/poistaminen."

* Google-agentti -> ChatGPT: [JSON-vastaus: {review_confirmed: true, source: "Trustpilot", policy_action: "allow_make_it_right_package", options: ["refund_shipping_AND_30_euro_gift_card"]}]

* ChatGPT-agentin prosessi (Front-End - Ratkaisu):

* Synteesi: ChatGPT tietää nyt, että asiakas puhui totta, ja sillä on valtuudet tarjota huomattavasti suurempaa hyvitystä kuin mitä pelkkä myöhästyminen olisi aiheuttanut.

* Vastaus (Omistajuus ja ratkaisu):

"Kari, löysin juuri mainitsemasi arvostelun Trustpilotista. Luin sen, ja on täysin selvää, että olemme pettäneet luottamuksesi.

Vaikka alkuperäinen viive johtui Postin teknisestä viasta, kokonaiskokemuksesi on ollut täysin ala-arvoinen. Tämä ei ole meidän standardimme.

Haluan korjata tämän välittömästi. Hyvitän sinulle tilauksesi toimituskulut täysimääräisenä. Sen lisäksi, tämän aiheuttaman ylimääräisen ja täysin kohtuuttoman vaivan vuoksi, lisään asiakastilillesi 30 euron lahjakortin, jonka voit käyttää heti.

Tämä on vähintä, mitä voimme tehdä. Laitanko nämä hyvitykset sinulle maksuun?"

Vaihe 4.5: Seuranta (The "Ask")

Jos Kari hyväksyy tämän huomattavasti paremman tarjouksen ja rauhoittuu:

* ChatGPT-agentti:

"Hienoa. Olen nyt käsitellyt toimituskulujen hyvityksen ja lahjakortti näkyy tililläsi. Olen pahoillani, että jouduit käymään tämän läpi.

Vielä yksi pyyntö: Koska saimme (toivottavasti) tämän asian nyt ratkaistua hyvässä yhteisymmärryksessä, olisimme erittäin kiitollisia, jos voisit harkita arvostelusi päivittämistä Trustpilotissa kertomaan, että otimme asiasta kopin ja korjasimme tilanteen."

Yhteenveto (Tarkennettu Vaihe 4)

Kun asiakas vei asian julkiseksi, Google-agentin rooli muuttui välittömästi. Se ei ollut enää vain "logistiikan tarkistaja", vaan siitä tuli "maineenhallinnan tiedustelija". Se käytti reaaliaikaista hakua vahvistaakseen ulkoisen uhan ja haki sisäisestä tietokannasta eskaloituneen korvausmallin.

ChatGPT-agentti puolestaan muutti sävynsä "pahoittelevasta" (Vaihe 3) "äärimmäisen vastuunottavaksi" (Vaihe 4). Se käytti Google-agentin antamia uusia valtuuksia (isompi hyvitys) ratkaistakseen sekä asiakkaan alkuperäisen ongelman että yrityksen uuden maineongelman.

(LSJ) esittelyssä Lifetime Fleet investointiohjelma

Lifetime Fleet - a powerful and forward-thinking concept and investment

"Lifetime Fleet" addresses a critical need with a multi-layered technological solution, drawing on your 17 years of direct experience with the challenges faced by wheelchair users.

The innovation is compelling because it combines practical, immediate solutions with a scalable, futuristic vision, all grounded in sustainability.

Core Strengths of the Innovation Lifetime Fleet

Addresses a Real Pain Point: Your focus on solving difficult, everyday problems like navigating stairs for wheelchair users and easing the transition home from the hospital is the strongest part of your proposal. These are significant hurdles for many people, and a targeted solution would have a high impact.

Innovative Service Model: The concept of a shared "household robot for recovery time" is essentially a mobility-as-a-service (MaaS) model for personal care. This could make advanced robotic assistance much more affordable and accessible than requiring individuals to purchase expensive equipment outright.

Scalable Vision: You have a clear growth path. You start with ground-based robots to solve immediate accessibility issues, then expand to local delivery/transport with drones, and finally aim for personal transport with flying drones.

This phased approach is practical for development and funding.

Sustainable Foundation: Integrating sustainable energy from the start is a major advantage. Using hydrogen fuel cells (H_2) produced from your own sources not only provides the necessary range and power for drones but also makes the entire operation environmentally responsible. ♻️

”Lifetime Fleet" idea effectively combines robotics, a sharing economy model, and green energy to significantly improve the quality of life, independence, and mobility for seniors and individuals with disabilities.

This is an excellent directive. "Adding consistency" in an investor context means demonstrating stability, predictability, and reduced risk in your operations and revenue. It's about showing investors that your model isn't just a good idea, but a well-oiled machine designed for reliable growth.

Here is the revised investor program, with enhancements woven throughout to increase the perceived consistency and operational robustness by at least 30%.

INVESTMENT MEMORANDUM: Lifetime Fleet

Date: 20 October 2025

To: Prospective Seed Investors

From: Founder, Lifetime Fleet

Subject: Investment Opportunity in the Nordic Region's Premier Mobility and At-Home Care Platform

1. Executive Summary

Lifetime Fleet is a technology-driven services company engineering the future of independent living for the Nordic region's ageing population and individuals with disabilities. Our platform is built on a foundation of consistency and reliability, addressing critical needs with a scalable Robotics-as-a-Service (RaaS) model for Finland, Sweden, and Norway.

We deploy and manage a fleet of robotic aids through long-term service agreements with municipal and healthcare partners, ensuring stable, recurring revenue. This core service will expand into an integrated logistics network, all managed by our proprietary predictive analytics platform and powered by sustainable green hydrogen (H_2).

We are seeking €2.5 Million (approx. 17.5M SEK / 1.5M CHF / $1.6M USD) to launch our pilot in Stockholm, secure foundational multi-year contracts, and deploy our initial fleet, establishing a new standard for dependable at-home care.

2. The Problem: The Nordic Independence Gap

(This section remains largely the same, as the problem is the foundation of the opportunity.)

Despite having some of the world's best social support systems, the Nordic nations face a severe demographic challenge that technology has yet to solve:

* The Mobility Barrier: Rapidly ageing populations wish to "age in place," but physical barriers limit independence.

* The Geographic Challenge: Vast distances make consistent caregiver access and delivery of essentials a significant logistical and financial burden.

* The Strain on Public Services: Municipalities and healthcare providers are under immense pressure to deliver high-quality care efficiently and predictably.

3. Our Solution: The Lifetime Fleet Ecosystem

Lifetime Fleet offers more than just hardware; we provide a consistent service guarantee. Our platform manages a fleet of robotic and drone assets with an uptime target of 99.8%, ensured by our predictive maintenance engine.

Our Phased Rollout Strategy:

* Phase 1 (Years 0-2): At-Home Independence & Recovery

* Core Offering: Deploy a fleet of best-in-class robotic aids through a subscription model.

* Consistency Layer: Our proprietary software uses sensor data to predict maintenance needs before failures occur, scheduling service proactively to ensure zero downtime for the user. This operational excellence is our key differentiator and the foundation for trust with our healthcare partners.

* Phase 2 (Years 2-5): Regional Logistics

* Data-Driven Expansion: The operational data and dense user network from Phase 1 provide the consistent demand data needed to design and optimize drone delivery routes efficiently from day one. This de-risks our expansion, moving from a speculative venture to a calculated, data-informed rollout.

* Phase 3 (Years 5+): Personal Sustainable Mobility

* The Energy Backbone: To guarantee consistent operations in all weather conditions, we will power our fleet with green hydrogen (H_2) fuel cells, which offer superior performance and endurance over batteries, especially in cold Nordic climates. This ensures our service is reliable year-round.

4. Business Model & Go-to-Market

Our revenue model is engineered for maximum predictability and stability.

* Primary Channel: B2B Multi-Year Contracts:

* Our core strategy is to secure 3 to 5-year Service Level Agreements (SLAs) with municipalities (Kommuner), healthcare regions, and private insurers.

* These contracts will guarantee a baseline level of recurring revenue, making our financial projections highly consistent and bankable. Our goal is for 70% of our revenue to be locked in through these long-term agreements.

* Secondary Revenue Stream: Data Analytics & Reporting:

* The anonymized operational data from our fleet provides invaluable insights into mobility patterns, equipment effectiveness, and public health trends.

* We will offer this as a Data-as-a-Service (DaaS) product to our municipal partners, creating a high-margin, sticky revenue stream and further embedding our platform into their long-term planning.

5. Market Opportunity (Nordic Region)

(This section remains the same, as the market size is unchanged.)

* Total Addressable Market (TAM): €25 Billion+

* Serviceable Addressable Market (SAM): €1.5 Billion

* Serviceable Obtainable Market (SOM): €45 Million in ARR within 5 years.

6. The Investment Opportunity: Use of Funds

We are seeking €2.5 Million to build the foundation of our reliable service ecosystem. We welcome investment in EUR, SEK, CHF, or USD.

Investment Ask: €2,500,000 (core €1,5m)

* Swedish Krona (SEK): ~17,500,000

* Swiss Franc (CHF): ~1,500,000

* US Dollar (USD): ~$1,600,000

Use of Funds:

* Technology & Fleet (45% - €675k):

* Develop and deploy our proprietary predictive analytics and fleet optimization platform.

* Purchase/lease an initial fleet of 25 robotic units for the Stockholm pilot.

* Begin R&D on our cold-weather-capable hydrogen fuel cell drone prototype.

* Team Expansion (30% - €450k):

* Hire a core engineering team, including a CTO and a data scientist.

* Hire a Business Development Manager with experience in negotiating public sector SLAs.

* Go-to-Market & Operations (25% - €375k):

* Launch the Stockholm pilot program and secure our first three foundational municipal contracts.

* Establish our best-practice operational logistics for consistent deployment and maintenance.

Contingency for operations

€ 1,0 million

7. Vision for the Future

Lifetime Fleet is building the essential infrastructure for modern independent living. Through a focus on operational excellence, data-driven decisions, and a business model built on long-term, consistent partnerships, we are creating the most reliable support ecosystem in the Nordics. We are building a fleet for a lifetime of independence, guaranteed.

We invite you to join us.

risto.anton@lifetime.fi

Wa: https://wa.me/358400319010

(LSJ) DeepSeek-OCR: A New Approach to AI-Powered Text Recognition

Big thanks @BrianRoemmele on X his work and clarifications.

the clarification he has made:

https://x.com/brianroemmele/status/1980307485719429602?s=46

So, the "optical compression" in DeepSeek-OCR is purely an internal efficiency mechanism for the AI model's processing pipeline.

It's about creating a highly compact internal representation (the ~100 "vision tokens") of the source image during the OCR task. This makes the text extraction faster and less computationally expensive, allowing it to handle huge volumes of documents efficiently.

It is not a feature for creating new image files or embedding hidden data within images. The output is the extracted text or data, not a modified image. That's a very clear and helpful distinction.

Github Repository

https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR

DeepSeek-OCR: A New Approach to AI-Powered Text Recognition

(Gemini 2.5 Pro)

The team at DeepSeek AI has open-sourced DeepSeek-OCR, a new model that rethinks how AI understands and extracts text from images. Now available on GitHub, this tool isn't just another OCR—it's an exploration of how large language models (LLMs) can efficiently process visual information.

The core innovation is a concept called "Contexts Optical Compression." This isn't about creating smaller image files. Instead, it’s an internal efficiency trick for the AI. The model can take a full, complex page—complete with text, layouts, and even handwritten notes—and "compress" its understanding of it into as few as 100 internal "vision tokens."

This incredible efficiency allows it to process a massive volume of documents at high speed (over 200,000 pages per day on a single GPU) while maintaining high accuracy.

Key Features:

Prompt-Based & Versatile: You can instruct the model with simple prompts to perform different tasks. Instead of just dumping raw text, you can ask it to:

Convert the document to markdown.

Parse the figure.

Describe this image in detail.

High Performance: Built for speed and scale, it's ideal for heavy-duty document processing pipelines.

Flexible Implementation: The repository provides code for inference using both Transformers and the high-speed vLLM library.

Open-Source: The model is available under an MIT license, with links to the paper and model weights on Hugging Face, inviting developers to build upon it.

In short, DeepSeek-OCR treats document understanding as an LLM-centric task, using its novel compression technique to deliver remarkable speed and flexibility. It's a powerful tool for anyone looking to extract structured data from documents, parse figures, or simply perform high-speed OCR.

Kiitos täydentävästä tiedosta! Brian Roemmele on tehdyissä selvennyksissa erittäin hyvin selkeäksi DeepSeek-OCR:n "optisen kompression" todellisen luonteen. Tässä on kattava yhteenveto perustuen hänen työhönsä ja tekemihinsä selvennyksiin:

DeepSeek-OCR:n "Optisen Kompression" Todellinen Luonne

Mikä Se ON:

· Sisäinen tehokkuusmekanismi - kyse on AI-mallin prosessointiputken optimoinnista

· Kompaktit sisäiset esitykset - lähdekuva "pakataan" noin 100 "vision tokeniin"

· Nopeutus teksti-irrotustehtävässä - mahdollistaa nopeamman ja vähemmän laskennallisesti raskaan tekstin irrottamisen

Mikä Se EI OLE:

· ❌ Kuvatiedostojen luontityökalu

· ❌ Piilotetun datan upotustekniikka kuviiin

· ❌ Perinteinen kuvankompressio (kuten JPEG tai PNG)

Käytännön Hyödyt

Suorituskyky

· Yli 200 000 sivua päivässä yhdellä GPU:lla

· Merkittävästi nopeampi kuin perinteiset OCR-menetelmät

· Skaalautuva suuriin dokumenttimääriin

Monipuolisuus Prompt-perusteisena Työkaluna

Mallia voi ohjata yksinkertaisilla kehotteilla:

· "Muunna asiakirja markdown-muotoon"

· "Jäsennä kaavio"

· "Kuvaile tätä kuvaa yksityiskohtaisesti"

Tekninen Implementaatio

Saatavuus

· GitHub: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR

· MIT-lisenssi - avoin lähdekoodi

· Hugging Face - mallipainot saatavilla

Integraatiovaihtoehdot

· Transformers - perinteinen inferenssi

· vLLM-kirjasto - nopea inferenssi tuotantoympäristöissä

Yhteenveto

DeepSeek-OCR edustaa todellista paradigman muutosta OCR-alalla käsittelemällä dokumenttien ymmärtämistä LLM-keskeisenä tehtävänä. Sen "optinen kompressio" on nerokas ratkaisu sisäisen prosessoinnin optimointiin, ei kuvien manipuloimiseen. Tämä tekee siitä erittäin tehokkaan työkalun rakenteellisen datan irrottamiseen asiakirjoista kaavioiden jäsentämiseen ja suurnopeuteen OCR-tehtäviin.

Brian Roemmele:n selvennykset korostavat tärkeää eroa teknologian todellisen luonteen ja mahdollisten väärinkäsitysten välillä!

(Deepseek-V3 mallin suomennos ja laajennos).

Olen DeepSeek-V3 -malli

Tarkemmin sanottuna olen DeepSeekin viimeisin suurten kielimallien versio. Tässä on tärkeimpiä tietoja minusta:

Tekniset tiedot:

· Malli: DeepSeek-V3

· Kontekstipituus: 128K tokens

· Koulutusdata: Katkaistu heinäkuuhun 2024

· Kielituki: Monikielinen, mukaan lukien suomi

Ominaisuudet:

· ✅ Tekstikeskeinen keskustelu

· ✅ Tiedostoluku (PDF, Word, Excel, PowerPoint, TXT, kuvat)

· ✅ Internet-haku (kun käyttäjä käyttää "Web Search" -toimintoa)

· ✅ Ilmaiseksi käytettävissä

Rajoitukset:

· ❌ Äänitiedostot (en voi lukea/luoda)

· ❌ Kuvanteko (en voi luoda kuvia)

· ❌ Monimodaalinen tunnistus (en analysoi kuvien sisältöä)

Olen kehitetty DeepSeek-yhtiön toimesta, ja olen täysin ilmainen käyttää! Jos tarvitset tarkempia teknisiä tietoja, suosittelen tarkistamaan DeepSeekin virallisen dokumentaation.

Onko jotain muuta mitä haluat tietää minusta tai mitä voin auttaa sinua? 🤗

(LSJ) Lifetime Fleet Investment Memorandum

INVESTMENT MEMORANDUM: Lifetime Fleet

Date: 20 October 2025.

To: Prospective Seed Investors

From: Founder, Lifetime Fleet

Subject: Investment Opportunity in the Nordic Region's Premier Mobility and At-Home Care Platform

1. Executive Summary

Lifetime Fleet is engineering the future of independent living for the Nordic region's ageing population. Our platform is built on a foundation of consistency and reliability, addressing critical needs with a scalable Robotics-as-a-Service (RaaS) model for Finland, Sweden, and Norway. We deploy and manage a fleet of robotic aids through long-term service agreements with municipal and healthcare partners, ensuring stable, recurring revenue.

To ensure a robust, resilient, and rapid market entry, we are seeking €2.5 Million (approx. 29M SEK / 2.5M CHF / $2.7M USD). This seed funding includes a significant operational reserve to mitigate supply chain risks, secure foundational multi-year contracts, and provide the flexibility to aggressively scale upon successful pilot validation.

2. The Problem: The Independence Gap

Despite having some of the world's best social support systems, the Nordic nations face a severe demographic challenge that technology has yet to solve:

• The Mobility Barrier: Rapidly ageing populations wish to "age in place," but physical barriers limit independence.

• The Geographic Challenge: Vast distances make consistent caregiver access and delivery of essentials a significant logistical and financial burden.

• The Strain on Public Services: Municipalities and healthcare providers are under immense pressure to deliver high-quality care efficiently and predictably.

3. Our Solution: The Lifetime Fleet Ecosystem

Lifetime Fleet offers more than just hardware; we provide a consistent service guarantee. Our platform manages a fleet of robotic and drone assets with an uptime target of 99.8%, ensured by our predictive maintenance engine.

Our Phased Rollout Strategy:

• Phase 1 (Years 0-2): At-Home Independence & Recovery

• Core Offering: Deploy a fleet of best-in-class robotic aids through a subscription model.

• Consistency Layer: Our proprietary software uses sensor data to predict maintenance needs before failures occur, scheduling service proactively to ensure zero downtime for the user. This operational excellence is our key differentiator and the foundation for trust with our healthcare partners.

• Phase 2 (Years 2-5): Regional Logistics

• Data-Driven Expansion: The operational data and dense user network from Phase 1 provide the consistent demand data needed to design and optimize drone delivery routes efficiently from day one. This de-risks our expansion, moving from a speculative venture to a calculated, data-informed rollout.

• Phase 3 (Years 5+): Personal Sustainable Mobility

• The Energy Backbone: To guarantee consistent operations in all weather conditions, we will power our fleet with green hydrogen (m{H_2}) fuel cells, which offer superior performance and endurance over batteries, especially in cold Nordic climates. This ensures our service is reliable year-round.

4. Business Model & Go-to-Market

Our revenue model is engineered for maximum predictability and stability.

* Primary Channel: B2B Multi-Year Contracts:

* Our core strategy is to secure 3 to 5-year Service Level Agreements (SLAs) with municipalities (Kommuner), healthcare regions, and private insurers.

* These contracts will guarantee a baseline of recurring revenue, with a target of having 70% of our revenue locked in through these long-term agreements.

* Secondary Revenue Stream: Data Analytics & Reporting:

* We will offer anonymized operational data as a Data-as-a-Service (DaaS) product to our municipal partners, creating a high-margin revenue stream and embedding our platform into their long-term planning.

5. The Investment Opportunity: Use of Funds

We are seeking €2.5 Million to build a dominant and resilient market position. The capital is structured to not only fund our core launch but also to provide a powerful reserve for risk mitigation and strategic acceleration. We welcome investment in EUR, SEK, CHF, or USD.

Investment Ask: €2,500,000

* Swedish Krona (SEK): ~29,000,000

* Swiss Franc (CHF): ~2,500,000

* US Dollar (USD): ~$2,700,000

This funding is allocated into two distinct categories: a Core Operational Budget and a Strategic & Operational Reserve.

A. Core Operational Budget (€1,500,000)

* Technology & Fleet (27% - €675k): Develop our predictive analytics platform and acquire the initial fleet of 25 robotic units for the Stockholm pilot.

* Team Expansion (18% - €450k): Hire the core engineering team and a Business Development Manager experienced in public sector SLAs.

* Go-to-Market & Operations (15% - €375k): Launch the Stockholm pilot, secure our first three municipal contracts, and establish our best-practice logistics.

B. Strategic & Operational Reserve (€1,000,000)

* Contingency (40% - €1,000,000): This reserve is a critical tool that provides the operational consistency investors require. It is earmarked to:

* Accelerate Fleet Expansion: Immediately double our fleet size to meet demand if the pilot program is oversubscribed or if a large municipal contract is secured ahead of schedule.

* Mitigate Supply Chain Volatility: Place larger, upfront hardware orders to secure favourable pricing and buffer against potential procurement delays, ensuring uninterrupted service delivery.

* Deepen Market Penetration: Provide the resources to run parallel pilot programs in a second key market (e.g., Helsinki or Oslo) six months ahead of schedule, capturing market share faster.

* Secure Strategic Talent: Compete for and acquire top-tier "A+" talent in robotics or AI if an exceptional candidate becomes available.

6. Vision for the Future

Lifetime Fleet is building the essential infrastructure for modern independent living. By securing a well-capitalized budget with a robust contingency, we are not just planning for success—we are engineering it. This investment ensures we have the power, speed, and resilience to become the most reliable support ecosystem in the Nordics. We are building a fleet for a lifetime of independence, guaranteed.

We invite you to join us.

note: Adding a significant operational contingency strengthens the plan by demonstrating foresight and a commitment to resilience. This revision incorporates the additional €1.0 million, framing it as a strategic reserve to de-risk the venture and accelerate success.

Lifetime Fleet is trademark of Lifetime Oy.

All rights reserved.

Copyright Lifetime Oy.

(LSJ) Kriittinen kirjoitus tekoälystä

Tekoälyinvestointien Akilleen kantapää: Miksi miljardien investoinnit eivät tuota tulosta?

Yritysmaailma kohisee tekoälystä. Johtajat investoivat valtavia summia uusiin alustoihin ja järjestelmiin, jotka lupaavat mullistaa kaiken myynnistä asiakaspalveluun.

Esimerkiksi Salesforce esittelee näyttävästi teknologiapakettiaan: Data Cloud yhdistää dataa, Atlas Reasoning Engine tekee älykkäitä päätelmiä ja Agentforce 360 automatisoi tehtäviä.

Kuulostaa vaikuttavalta. Mutta kaikella tällä teknologialla ei ole mitään arvoa, jos työntekijät eivät käytä sitä. Ja data kertoo karua kieltä.

Karu todellisuus lukujen takana

Tekoälyinnovaatioiden ja niiden todellisen käyttöönoton välillä ammottaa valtava kuilu. Salesforcen Marc Benioffkin myöntää:

”Tekoälyn innovaatiovauhti on paljon nopeampaa kuin asiakkaiden adoptiovauhti."

Tämä ei ole vain tunne, vaan tilastollinen fakta:

• Historia toistaa itseään: Jo ennen tekoälybuumia peräti 63 % CRM-hankkeista epäonnistui. Ongelma ei siis ole uusi, vaan monimutkainen teknologia pahentaa sitä.

• Pilotista tuotantoon on pitkä matka: Jopa 91 % generatiivisen tekoälyn piloteista ei koskaan skaalaudu laajempaan käyttöön organisaatiossa. Kokeilut jäävät kokeiluiksi.

• Markkinajohtajankin haasteet: Jopa Salesforcen oma Agentforce-työkalu on käytössä vain 8 000–12 500 asiakkaalla yhtiön yli 150 000 asiakkaasta. Se on alle 10 % asiakaskunnasta.

Miksi näin käy? Vaikka teknologia on tehokasta, sen käyttöönotto kompastuu inhimillisiin ja käytännön esteisiin.

Miksi työntekijät eivät ota tekoälyä käyttöön?

• Työnkulun katkeaminen (Friction): Suurin este on kitka. Uusi tekoälytyökalu on usein erillinen järjestelmä tai uusi välilehti selaimessa. Myyjän tai asiakaspalvelijan pitäisi keskeyttää nykyinen tekemisensä, siirtyä toiseen sovellukseen, syöttää sinne tiedot ja toivoa saavansa hyödyllisen vastauksen. Arjen paineessa tämä on liian hidasta ja vaivalloista. Palataan vanhoihin, tuttuihin tapoihin.

• Luottamuspula ja "musta laatikko": Jos työntekijä ei ymmärrä, miksi tekoäly suosittelee tiettyä toimenpidettä tai tuottaa tietynlaisen yhteenvedon, hän ei luota siihen. Ilman läpinäkyvyyttä ja selkeitä perusteluita tekoäly jää irralliseksi "ehdottajaksi", jonka neuvoja ei uskalleta noudattaa kriittisissä päätöksissä.

• Arvolupauksen epäselvyys käyttäjälle: Johto näkee tekoälyssä tehokkuutta ja säästöjä. Etulinjan työntekijä näkee sen uhkana, lisätyönä tai monimutkaisena uutena työkaluna, jonka opettelu vie aikaa tuottavasta työstä. Jos henkilökohtainen hyöty ei ole välitön ja selkeä ("Tämä säästää minulta 30 minuuttia päivässä manuaalista työtä"), motivaatio käyttöön jää heikoksi.

Ratkaisu ei ole tehokkaampi tekoäly, vaan parempi käyttöliittymä

Ja tässä kohtaa kuvaan astuu Slack.

SlackHQ has entered the chat

Antamasi tekstin huomio "SlackHQ has entered the chat" on oivaltava. Ongelma ei ole tekoälymallien tehossa, vaan niiden jakelussa ja integroinnissa. Slackin ja vastaavien alustojen suuri mahdollisuus on tuoda tekoäly sinne, missä työ jo tapahtuu.

Sen sijaan, että avataan erillinen sovellus, työntekijä voi kysyä tekoälyltä neuvoa suoraan siinä Slack-kanavassa, jossa hän jo keskustelee tiiminsä kanssa. Yhteenveto asiakaspalaverista ilmestyy automaattisesti projektin kanavalle. Myyntiennuste päivittyy komennolla viestikentästä.

Tämä lähestymistapa poistaa kitkan, integroi tekoälyn osaksi luonnollista työnkulkua ja tekee siitä yhteisöllisen työkalun erillisen siilon sijaan.

Johtopäätös: Seuraavan sukupolven menestyjiä eivät ole ne yritykset, jotka kehittävät kaikkein älykkäimmän tekoälymoottorin, vaan ne, jotka tekevät tekoälyn käytöstä näkymätöntä, vaivatonta ja saumattomasti osaksi työntekijöiden arkea.

Tekoälyn todellinen vallankumous ei tapahdu datakeskuksissa, vaan keskustelukanavissa, teamsissa, zoomissa, tikettiohjelmassa, jne.

(LSJ) Agenttien yhteistyömalli kontekstissa : jaetun älykkyyden aikakausi

Agenttien yhteistyömalli kontekstissa

Olemme siirtymässä tekoälyn hyödyntämisessä uuteen aikakauteen. Ensimmäinen aalto toi meille tehokkaita työkaluja, jotka suorittivat yksittäisiä tehtäviä. Nyt olemme rakentamassa digitaalista työvoimaa – autonomisia tekoälyagentteja, jotka hoitavat kokonaisia prosesseja. Tämä herättää perustavanlaatuisen kysymyksen: miten nämä agentit toimivat yhdessä tehokkaasti, turvallisesti ja älykkäästi?

Vastaus piilee siinä, miten ymmärrämme niiden toimivan suhteessa toisiinsa ja yrityksen tietoon. Se on evoluutio, joka perustuu vankalle perustalle, mutta johtaa täysin uuteen toimintamalliin.

Perusta: Turvallinen ja älykäs tekoäly

Ennen kuin agentit voivat tehdä yhteistyötä, niiden toiminnan perustan on oltava kunnossa. Moderni yritystekoäly rakentuu turvalliselle, kaksivaiheiselle mallille:

Vaihe 1: Koulutus julkisella datalla (Yleinen päättelykyky). Perusmalli (kuten Googlen Gemini) koulutetaan massiivisella julkisella datalla. Tavoitteena ei ole opetella faktoja ulkoa, vaan oppia kielen, logiikan ja päättelyn yleiset säännöt. Tuloksena on tehokas "päättelymoottori", jolla on laaja yleissivistys mutta ei tietoa yrityksesi spesifeistä asioista.

Vaihe 2: Päättely yksityisellä datalla (Spesifi soveltaminen). Kun agentti suorittaa tehtävää, sille annetaan väliaikaisena kontekstina vain kyseiseen tehtävään liittyviä katkelmia yrityksen yksityisestä datasta. Agentti käyttää yleistä päättelykykyään analysoidakseen tätä dataa ja tuottaakseen tuloksen. Yrityksen yksityistä dataa ei koskaan käytetä perusmallin uudelleenkouluttamiseen, mikä takaa täyden tietoturvan.

Tämä malli on perusta, jonka päälle voimme rakentaa seuraavan sukupolven älykkään automaation.

Uusi toimintamalli: Yhteistyöllä syvempään päättelyyn ja laajempaan kontekstiin 🤝

On tärkeää ymmärtää, että tekoälyagentit eivät ole henkilöitä, vaan ne ovat resursseja prosessien ja työnkulkujen tehokkaaseen suorittamiseen. Tämä oivallus mullistaa tavan, jolla organisaatiot toimivat, ja se vaikuttaa suoraan tekoälyn tarvitsemaan kontekstiin ja sen päättelyn tasoon.

Aiempi ajattelutapa oli usein "sinä tai minä" – kilpailu rajallisista resursseista.

Nykyään siirrymme kohti mallia, jossa "minun tekoälyagenttini ja sinun agenttisi" toimivat yhdessä yhteiseksi hyväksi.

Tämä muutos ei ole pelkkä toimintamallin päivitys, vaan se on tekninen harppaus, joka vaatii ja samalla mahdollistaa edistyneemmän tekoälyn soveltamisen.

Kontekstin laajentuminen: Siilosta prosessiin

Ennen: Yksittäisen agentin konteksti oli rajoitettu oman osastonsa dataan (esim. myyntiagentti näki vain CRM-datan). Sen toiminta oli tehokasta, mutta kapea-alaista.

Nyt: Kun myynnin ja asiakaspalvelun agentit tekevät yhteistyötä, niiden on jaettava konteksti. Myyntiagentin on saatava tietoa asiakkaan tukipalveluhistoriasta, ja asiakaspalveluagentin on ymmärrettävä asiakkaan sopimustaso. Konteksti laajenee osastokohtaisesta siilosta koko asiakaspolun kattavaksi, dynaamiseksi prosessinäkymäksi.

Päättelytason syveneminen: Tehtävästä tavoitteeseen

Ennen: Agentin päättely keskittyi yksittäisen, lineaarisen tehtävän suorittamiseen ("Luo uusi liidi").

Nyt: Yhteistyömallissa agentin on kyettävä monimutkaisempaan, tavoitehakuiseen päättelyyn, joka ottaa huomioon muiden agenttien toimet. Sen on pääteltävä, miten sen omat toimet vaikuttavat koko ketjuun. Esimerkiksi: "Luo uusi liidi, mutta jos asiakaspalveluagentti on merkinnyt asiakkaan tyytymättömäksi, älä lähetä automaattista markkinointiviestiä, vaan ilmoita asiakasvastaavalle."

Yhteenveto: Jaetun älykkyyden aikakausi

Agenttien yhteistyömalli on enemmän kuin vain tehostamista. Se on strateginen muutos, joka luo organisaatioon jaetun älykkyyden kerroksen. Kun aiemmin erilliset agentit alkavat jakaa kontekstia ja toimia yhdessä, ne pystyvät ratkaisemaan huomattavasti monimutkaisempia ongelmia ja optimoimaan kokonaisia liiketoimintaprosesseja alusta loppuun.

Tämä on todellisen, kestävän kilpailuedun lähde tekoälyn aikakaudella.

(LSJ) The Core Model for Secure Enterprise AI: Public Training, Private Reasoning

(LSJ) The Core Model for Secure Enterprise AI: Public Training, Private Reasoning

The central challenge in deploying powerful AI within a business is leveraging its vast capabilities without exposing sensitive, proprietary information. The solution is a secure, two-step model that forms the bedrock of modern Enterprise AI: training the model on public data, but having it reason with your private data in a secure, temporary context.

Phase 1: Building the Engine 🎓 — Training on Public Data

This is the foundational stage where a general-purpose AI model, like Google's Gemini, is created.

What is the data? The model is trained on a massive, diverse dataset from the public internet, including Wikipedia, publicly available books, scientific articles, and open-source code.

* What does it learn? The objective is not to memorize facts but to learn the fundamental patterns, logic, and structure of language and reasoning. It learns grammar, coding principles, common sense, and how to form a coherent argument.

Think of this as a brilliant new hire graduating from the world's best university. They possess incredible general knowledge and analytical skills but know nothing specific about your company. The result is a powerful, but generic, "reasoning engine" ready for any task.

Phase 2: Applying the Engine 🔒 — Reasoning with Private Data

This is where the generic engine becomes your company's unique competitive advantage.

What is the data? This is your proprietary and private data: internal financial reports, customer data from your CRM, project plans, and confidential source code.

How does it work? When an employee asks a question, the system uses a technique like Retrieval-Augmented Generation (RAG). It retrieves relevant snippets of your private data and provides them to the AI model as temporary context for that specific query only. The model then uses its general reasoning ability to analyze the private information you just gave it and generate an answer.

Continuing the analogy, you hand your brilliant new hire a confidential project report and ask for a summary. They use their general skills to analyze your document for that single task. Crucially, your private data is never used to retrain or permanently modify the foundational model. Once the task is complete, that specific context is discarded.

Why This Separation is the Enterprise Standard

This two-step model is not just a technical choice; it's a strategic necessity.

Security and Privacy: This is paramount. Your sensitive data is never absorbed into the core model, eliminating the risk of it being leaked or exposed to other users or companies.

Competitive Advantage: Your private data is your unique asset. This model allows you to apply state-of-the-art AI to your "secret sauce," generating insights that are specific to your business and impossible for competitors to replicate.

Cost and Efficiency: Training a foundational model from scratch is prohibitively expensive. This approach allows you to leverage that massive initial investment and apply it to your specific needs in a highly efficient and targeted manner.

(LSJ) Oracle vs. Salesforce

Miten Oracle on toteuttanut vastaavanlaisen ratkaisun tekoälyagenttien ja monimutkaisen päättelyn hallintaan kuin Salesforce?

Oracle on lähestynyt samaa haastetta, mutta heidän strategiansa, teknologiansa ja markkinointinsa eroavat Salesforcen mallista. Tässä on erittely Oraclen lähestymistavasta:

Oraclen strategia: Sulautettu tekoäly ja OCI-palvelut

Toisin kuin Salesforce, joka markkinoi erillistä "päättelymoottoria", Oraclen strategia perustuu kahdelle pääpilarille:

1. Tekoälyn sulauttaminen suoraan sovelluksiin: Oraclen ensisijainen tavoite on tuoda generatiivinen tekoäly suoraan osaksi heidän olemassa olevia pilvisovelluksiaan (Fusion Cloud ERP, HCM, NetSuite jne.). Tavoitteena ei ole niinkään erillinen agenttialusta, vaan olemassa olevien liiketoimintaprosessien tehostaminen tekoälyllä.

2. Kattavien AI-palveluiden tarjoaminen OCI:ssa (Oracle Cloud Infrastructure): Oracle tarjoaa pilvi-infrastruktuurissaan rakennuspalikoita, joiden avulla asiakkaat ja kehittäjät voivat rakentaa omia tekoälyratkaisujaan.

Oraclen tekninen toteutus ja "päättelykyky"

Oraclen ratkaisu monimutkaiseen päättelyyn rakentuu seuraavista komponenteista:

1. Kumppanuus Cohere-kielimallien kanssa

Siinä missä Salesforce tekee tiivistä yhteistyötä Googlen Gemini-mallien kanssa, Oraclen strateginen kumppani on Cohere. OCI Generative AI -palvelu antaa asiakkaille pääsyn Coheren huippuluokan kielimalleihin, jotka on optimoitu yrityskäyttöön. Nämä mallit tarjoavat sen "luovan ja joustavan päättelyn", jota aiemmin käsittelimme.

2. OCI Generative AI Agents -palvelu

Tämä on Oraclen suorin vastine Salesforcen agenttiajattelulle. Se ei ole kuitenkaan "hybridi-moottori" samassa mielessä, vaan se perustuu vahvasti Retrieval-Augmented Generation (RAG) -arkkitehtuuriin.

• Toimintaperiaate: Agentti yhdistää Coheren kielimallin yrityksen omaan, yksityiseen dataan. Kun agentilta kysytään jotain, se ensin etsii relevanttia tietoa yrityksen tietolähteistä (esim. Oracle-tietokannat, sisäiset dokumentit) ja antaa tämän tiedon kontekstina kielimallille.

• Tulos: Tämä varmistaa, että mallin vastaukset ovat tarkkoja ja perustuvat yrityksen omaan dataan, mikä vähentää merkittävästi "hallusinaatioita". Tämä on käytännössä se "päättely yksityisellä datalla" -vaihe, jonka olemme aiemmin määritelleet.

3. Oracle Digital Assistant

Oraclen aiempi chatbot-alusta on kehittymässä generatiivisen tekoälyn avulla. Siihen integroidaan OCI Generative AI -palveluita, jotta se pystyy käymään monimutkaisempia, monivaiheisia keskusteluja ja suorittamaan tehtäviä Oracle-sovellusten sisällä.

Yhteenveto ja erot Salesforceen

Ominaisuus

Salesforce (Atlas Reasoning Engine)

Oracle

Nimi ja markkinointi

S:Nimetty, erillinen "Atlas Reasoning Engine" -konsepti.

O:Ei yhtä selkeää nimeä; markkinoidaan osana OCI Generative AI Agents -palvelua ja sovelluksiin sulautettua tekoälyä.

Ydinarkkitehtuuri

S:Hybridi päättely: Yhdistää eksplisiittisesti LLM:n luovuuden ja deterministisen, sääntöpohjaisen prosessimoottorin.

O:RAG-pohjainen: Painottaa vahvasti tiedonhakua yrityksen omista lähteistä (Retrieval-Augmented Generation) kielimallin ohjaamiseksi.

Keskeinen LLM-kumppani

S: Google (Gemini)

O: Cohere

Strateginen fokus

S:Tarjota agenttimainen alusta (Agentforce 360), jonka päälle rakennetaan älykkäitä prosesseja.

O: Tehostaa olemassa olevia liiketoimintasovelluksia (ERP, HCM) ja tarjota OCI:ssa rakennuspalikoita omille ratkaisuille.

Yhteenvetona

Salesforce rakentaa ja markkinoi selkeästi nimettyä, uudenlaista "aivoa" prosesseilleen.

Oracle sen sijaan päivittää olemassa olevien sovellustensa aivoja ja tarjoaa työkalupakin, jolla asiakkaat voivat rakentaa omia aivojaan.

Lopputulos pyrkii olemaan sama – älykkäämpi ja automatisoidumpi liiketoiminta – mutta polku sinne on erilainen.

(LSJ) Turvallisen yritystekoälyn perusmalli: Julkinen koulutus, yksityinen päättely.

Keskeinen haaste tehokkaan tekoälyn käyttöönotossa yrityksessä on sen laajojen kyvykkyyksien hyödyntäminen vaarantamatta arkaluontoista, yrityksen omaa tietoa. Ratkaisu on turvallinen, kaksivaiheinen malli, joka muodostaa modernin yritystekoälyn perustan: malli koulutetaan julkisella datalla, mutta se tekee päättelynsä yrityksen yksityisellä datalla turvallisessa, väliaikaisessa kontekstissa.

Vaihe 1: Moottorin rakentaminen 🎓 — Koulutus julkisella datalla

Tämä on perustavanlaatuinen vaihe, jossa yleiskäyttöinen tekoälymalli, kuten Googlen Gemini, luodaan.

Mitä data on? Malli koulutetaan massiivisella, monipuolisella data-aineistolla, joka on peräisin julkisesta internetistä, mukaan lukien Wikipedia, julkisesti saatavilla olevat kirjat, tieteelliset artikkelit ja avoimen lähdekoodin arkistot.

Mitä se oppii? Tavoitteena ei ole opetella ulkoa faktoja, vaan oppia kielen ja päättelyn perustavanlaatuiset mallit, logiikka ja rakenne. Se oppii kielioppia, koodauksen periaatteita, yleistä järkeä ja kuinka muodostaa johdonmukainen argumentti.

Ajattele tätä kuin nerokasta, vastavalmistunutta työntekijää maailman parhaasta yliopistosta. Hänellä on uskomaton yleistieto ja analyyttiset taidot, mutta hän ei tiedä mitään erityistä juuri teidän yrityksestänne. Tuloksena on tehokas, mutta yleinen "päättelymoottori", joka on valmis mihin tahansa tehtävään.

[Kuva laajasta, abstraktista neuroverkosta]

Vaihe 2: Moottorin soveltaminen 🔒 — Päättely yksityisellä datalla

Tässä vaiheessa yleisestä moottorista tulee yrityksenne ainutlaatuinen kilpailuetu.

Mitä data on? Tämä on teidän oma ja yksityinen datanne: sisäiset talousraportit, asiakasdata CRM-järjestelmästä, projektisuunnitelmat ja luottamuksellinen lähdekoodi.

Kuinka se toimii? Kun työntekijä esittää kysymyksen, järjestelmä käyttää tekniikkaa nimeltä Retrieval-Augmented Generation (RAG). Se noutaa olennaisia katkelmia teidän yksityisestä datastanne ja antaa ne tekoälymallille väliaikaisena kontekstina ainoastaan kyseistä kyselyä varten. Malli käyttää sitten yleistä päättelykykyään analysoidakseen juuri antamaanne yksityistä tietoa ja muotoillakseen vastauksen.

Jatkaen aiempaa vertausta, annat nerokkaalle uudelle työntekijällesi luottamuksellisen projektiraportin ja pyydät siitä yhteenvedon. Hän käyttää yleisiä taitojaan analysoidakseen teidän dokumenttinne tätä yhtä tehtävää varten. Ratkaisevaa on, että teidän yksityistä dataanne ei koskaan käytetä perusmallin uudelleenkouluttamiseen tai pysyvään muokkaamiseen. Kun tehtävä on suoritettu, kyseinen spesifinen konteksti hylätään.

Miksi tämä erottelu on yritysten standardi

Tämä kaksivaiheinen malli ei ole vain tekninen valinta; se on strateginen välttämättömyys.

1. Turvallisuus ja yksityisyys: Tämä on ensisijaisen tärkeää. Arkaluontoinen datanne ei koskaan imeydy ydinmalliin, mikä eliminoi riskin sen vuotamisesta tai paljastumisesta muille käyttäjille tai yrityksille.

2. Kilpailuetu: Yksityinen datanne on teidän ainutlaatuinen voimavaranne. Tämä malli antaa teidän soveltaa huippuluokan tekoälyä "salaiseen reseptiinne", mikä tuottaa liiketoimintakohtaisia oivalluksia, joita kilpailijoiden on mahdotonta kopioida.

3. Kustannustehokkuus: Perusmallin kouluttaminen alusta alkaen on kohtuuttoman kallista. Tämä lähestymistapa antaa teidän hyödyntää tuon massiivisen alkuinvestoinnin ja soveltaa sitä omiin tarpeisiinne erittäin tehokkaalla ja kohdennetulla tavalla.

LSJ) Visiosta teknologiaan: Miten Salesforce Atlas Engine toteuttaa agenttien yhteistyömallin

Tämä teksti on suunniteltu toimimaan jatko-osana, joka syventää aiemmin esiteltyjä mallia sekä sen ideoita.

Aiemmissa artikkeleissamme olemme hahmotelleet tulevaisuuden yritystekoälyn peruspilareita: turvallisen mallin, jossa tekoäly koulutetaan julkisella datalla mutta se tekee päättelynsä yksityisellä datalla, sekä vision agenttien välisestä yhteistyöstä, joka rikkoo organisaation siiloja. Nämä ovat olleet strategisia tavoitteita ja visioita.

Nyt siirrymme visiosta teknologian kautta toteutukseen.

Miten nämä periaatteet toteutetaan käytännössä?

Eräs markkinoilla oleva tuote on Salesforce Atlas Reasoning Engine, jonka ytimessä on Googlen Gemini-mallien avulla toteutettu hybridi päättely.

Atlas Engine ei ole vain uusi tuote; se on arkkitehtoninen ratkaisu, jonka avulla voimme toteuttaa aiemmin kuvailemamme mallin.

Perusta: Atlas Engine on turvallisen päättelymallin ilmentymä

Keskustelimme aiemmin turvallisen yritystekoälyn kaksivaiheisesta mallista. Salesforce Atlas Engine on tämän mallin täydellinen tekninen toteutus.

1. Agentin "sielu" – Luova päättely (Gemini LLM): Googlen Gemini-malli antaa Atlas-agentille sen laajan, yleisen päättelykyvyn ja joustavuuden. Se on koulutettu julkisella datalla ymmärtämään kieltä, kontekstia ja monitulkintaisia tilanteita, mikä mahdollistaa inhimillisen kaltaisen vuorovaikutuksen.

   2. Agentin "selkäranka" – Deterministinen päättely (Yrityksen prosessit): Tämä on Atlas Enginen toinen puoli, joka edustaa yrityksen omia, tarkasti määriteltyjä sääntöjä, prosesseja ja tietoturvakäytäntöjä – eli yrityksen yksityistä kontekstia. Tämä varmistaa, että vaikka Gemini tarjoaa älykkyyttä ja joustavuutta, agentin toiminta pysyy aina ennustettavana, luotettavana ja yrityksen sääntöjen mukaisena.

Hybridi päättely on näiden kahden voiman saumaton yhdistelmä. Se ei ainoastaan käytä yksityistä dataa kontekstina, vaan se sitoo yleisen päättelyn tiukasti yrityksen omiin, luotettaviin toimintamalleihin.

[Kuva, joka visualisoi kahden moottorin – luovan ja sääntöpohjaisen – yhdistymistä.]

Laajennus: Yhteistyö vaatii yhteisen kielen

Mutta Atlas Enginen merkitys ei rajoitu vain yhden agentin älykkyyteen. Sen todellinen voima piilee siinä, miten se mahdollistaa agenttien välisen yhteistyön.

Aiemmin visioimme siirtymää malliin, jossa "minun agenttini ja sinun agenttisi" toimivat yhdessä. Tämä vaatii teknisen ratkaisun, joka mahdollistaa kontekstin jakamisen ja yhteiset toimintamallit. Atlas Engine tarjoaa juuri tämän:

Kontekstin laajentuminen käytännössä

Jotta myynnin ja asiakaspalvelun agentit voivat tehdä yhteistyötä, ne tarvitsevat yhteisen prosessin. Atlas Enginen deterministinen osa voi sisältää juuri näitä osastorajat ylittäviä työnkulkuja. Kun myyntiagentti käynnistää prosessin, Atlas Engine tietää tarkalleen, mitkä vaiheet kuuluvat asiakaspalveluagentille, ja osaa siirtää tehtävän sekä tarvittavan kontekstin eteenpäin oikeassa muodossa. Se toimii yhteisenä "sääntökirjana", jota kaikki agentit noudattavat.

Päättelyn syveneminen käytännössä

Yhteistyö vaatii agentilta kykyä siirtyä yksittäisen tehtävän suorittamisesta kokonaisen tavoitteen saavuttamiseen. Hybridi päättely mahdollistaa tämän. Gemini-osa ymmärtää laajan tavoitteen ("Hoida tämä tyytymätön asiakas kuntoon"), ja deterministinen osa varmistaa, että tavoitetta kohti edetään yrityksen hyväksymien, monivaiheisten prosessien kautta, jotka voivat vaatia useiden eri agenttien tai järjestelmien välistä yhteistyötä.

Yhteenveto: Visio muuttuu toiminnaksi

Jos aiempi blogitekstini kuvasi "mitä" ja "miksi", Salesforce Atlas Reasoning Engine kuvaa "miten".

Se on arkkitehtoninen ratkaisu, joka:

• Toteuttaa turvallisen, kaksivaiheisen päättelymallin käytännössä.

• Mahdollistaa agenttien välisen yhteistyön tarjoamalla yhteisen, sääntöpohjaisen viitekehyksen.

• Ratkaisee luotettavuusongelman (ns. hallusinaatiot) sitomalla luovan tekoälyn ennustettaviin liiketoimintaprosesseihin.

Atlas Engine on silta visionäärisen "agenttimaisen yrityksen" ja nykypäivän liiketoiminnan tiukkojen vaatimusten välillä. Se osoittaa, että tulevaisuuden tehokas, älykäs ja ennen kaikkea luotettava tekoäly on jo täällä.

(LSJ) Cursor new Plan Mode

What is Plan Mode in Cursor.ai

Plan Mode does deep research into your codebase, reading files and asking clarifying questions to create a detailed plan before writing any code. You can review and refine the plan before handing it to Cursor to execute.

”We’ve found that this allows agents to run for significantly longer.”

Plan Mode is a specific feature within Cursor, an AI-first code editor, designed to tackle complex coding tasks by implementing a structured planning phase before any code is written.

Here's a detailed breakdown of what Plan Mode does:

* Deep Codebase Research:

* The Agent (Cursor's AI) autonomously dives deep into your project's codebase.

* It scans files, checks dependencies, analyzes documentation, and gathers all relevant context needed to understand the scope of the requested task. This allows it to form a comprehensive understanding faster and more accurately than a human could for large changes.

* Clarifying Questions:

* Before jumping into implementation, the Agent will ask targeted, clarifying questions to fill in any gaps in the initial request.

* This iterative Q&A process ensures the AI fully understands the requirements and intent, which significantly reduces the chances of misinterpretation or needing extensive rework later.

* Detailed Plan Generation:

* Once the Agent has sufficient context and clarification, it generates a comprehensive implementation plan.

* This plan is often presented in a structured format, like a Markdown file, that includes:

* A breakdown of the task into manageable, sequential steps (a structured to-do list).

* Specific file paths that will be affected.

* Code references and snippets to contextualize the changes.

* Dependencies between tasks.

* Review and Refinement:

* The generated plan is reviewable and editable by you.

* It typically opens as an ephemeral virtual file (or can be saved to your workspace) where you can directly tweak, refine, or rewrite any part of the plan—including adding, removing, or modifying to-do items.

* This step is crucial because it gives you control and allows you to inject domain-specific knowledge or architectural constraints that the AI might have missed.

* Execution (The "Build" Phase):

* Once you are satisfied with the detailed plan, you give the command (often via a "Build" button) to hand it over to the Agent (sometimes referred to as the Executor).

* The Agent then follows the approved plan step-by-step, making the necessary multi-file edits, running commands, and fixing errors, resulting in much more reliable and predictable code generation.

In essence, Plan Mode shifts the development workflow from "code first, debug later" to "plan first, code later," which is especially effective for large, multi-file, or complex features and refactoring tasks.

About Lifetime Consulting

• Lifetime is a leading AI innovation powerhouse dedicated to delivering cutting-edge solutions.

• We offer the Lifetime Firehorse Product Line, known for its robust performance and reliability.

• Our consulting services are tailored to meet the unique needs of each client, ensuring optimal outcomes.

• We provide customized solutions designed to integrate seamlessly with existing systems.

• Strategic Cloud & Sustainability Services help organizations achieve scalability and eco-friendly operations.

• Our expertise spans various industries, empowering businesses to leverage AI for competitive advantage.

• Commitment to innovation and excellence positions Lifetime as a trusted partner in digital transformation.

(LSJ) Augmented reality for runners

Augmented reality for runners offers an exciting new way to enhance your running experience. Imagine having smart sunglasses that not only help you find your route effortlessly but also display your running pace in real-time.

These glasses could provide useful advice about the road ahead, alerting you to any upcoming changes or challenges. Additionally, they would integrate weather forecasts to help you prepare for any shifts in conditions, ensuring a safer and more enjoyable run every time.

What is the market situation at the moment?

(LJS) Gemini Enterprise johtavan tekoälyinsinöörin silmin

Gemini Enterprise: Tekninen syväkatsaus arkkitehtuuriin ja operointiin

1. Strateginen tavoite on lisätä liiketoiminta-arvoa ja parantaa kilpailuetua

Jokaisen merkittävän teknologia-investoinnin taustalla on oltava selkeä strateginen päämäärä. Kuten aiemmassa johtoryhmän yhteenvedossa linjattiin, Gemini Enterprisen käyttöönoton tavoitteena ei ole ainoastaan teknologinen kehitys, vaan mitattavan liiketoiminta-arvon ja kestävän kilpailuedun luominen.

Tämä tekninen dokumentti tarjoaa arkkitehtonisen ja operatiivisen suunnitelman niiden strategisten tavoitteiden saavuttamiseksi. Yhteenvetona, tavoitteemme ovat:

• Kilpailuedun luominen ankkuroimalla tekoäly yrityksen ainutlaatuiseen kontekstiin ja dataan, mikä mahdollistaa oivalluksia ja automaatiota, jota kilpailijoiden on mahdotonta kopioida.

• Liiketoiminta-arvon kasvattaminen automatisoimalla monimutkaisia, järjestelmärajat ylittäviä työnkulkuja, mikä johtaa merkittäviin säästöihin operatiivisissa kustannuksissa, nopeuttaa palveluprosesseja ja parantaa asiakaskokemusta.

Tämä katsaus purkaa auki sen teknisen arkkitehtuurin ja ne operatiiviset mallit, jotka ovat edellytys näiden tavoitteiden muuttamiselle todellisuudeksi.

2. Määritelmä: Arkkitehtoninen rooli ja perusabstraktiot

Gemini Enterprise on olemassa olevien järjestelmien päälle sijoittuva abstraktio- ja orkestrointikerros. Sen ydintoiminnallisuus on tarjota suurille kielimalleille (LLM) hallittu, turvallinen ja tilallinen (stateful) suoritusympäristö. Alusta ei ole vain API-kääre (wrapper), vaan se hallinnoi koko suorituksen elinkaarta, mukaan lukien kontekstin ylläpitoa, käyttöoikeuksia, työkalujen validointia ja virheiden käsittelyä.

Se tarjoaa puitteet sellaisten monivaiheisten ja autonomisten automaatioprosessien rakentamiselle, jotka hyödyntävät LLM:n dynaamista päättelykykyä perinteisten, ennalta määriteltyjen sääntömoottoreiden sijaan.

3. Ydinkomponentit ja toimintamalli

• Agenttipohjainen suoritusmalli: Alustan perusyksikkö on "agentti". Teknisenä konseptina agentti on tilallinen suorituslooppi (stateful execution loop), joka usein perustuu ReAct-kaltaisiin (Reasoning and Acting) malleihin. Looppi toimii iteratiivisesti:

  1. Päättely (Reason): LLM analysoi nykytilan ja tavoitteen, ja muodostaa suunnitelman seuraavaksi toimenpiteeksi.

  2. Toiminta (Act): Agentti valitsee ja suorittaa sopivimman työkalun (API-kutsu) suunnitelman perusteella.

  3. Havainnointi (Observe): Agentti vastaanottaa ja parsii työkalun palauttaman tuloksen.

  4. Tämä tulos syötetään takaisin LLM:lle osana seuraavan iteraation kontekstia.

     Agentin "muisti" koostuu lyhytkestoisesta konteksti-ikkunasta (task memory) sekä pitkäkestoisesta muistista, joka voidaan toteuttaa esimerkiksi vektori-tietokantojen avulla.

• Työkalukirjasto ja datalähteet (Tooling & Data Sources): Gemini ei toimi tyhjiössä. Sen kyvykkyys riippuu sille tarjotuista työkaluista.

  • Työkalun määrittely: Pelkkä API-endpoint ei riitä. Jokainen työkalu määritellään tarkasti, tyypillisesti OpenAPI-spesifikaation kaltaisella skeemalla. Tähän sisältyy metodin kuvaus, parametrit, palautusarvot ja autentikointitiedot. LLM tarvitsee myös luonnollisen kielen kuvauksen työkalun funktiosta tehdäkseen oikeita valintoja.

  • Integraatiot: Alusta tukee natiiveja integraatioita Google-ekosysteemiin (Workspace, GCP) ja on laajennettavissa mihin tahansa järjestelmään, joka tarjoaa vakaan API-rajapinnan (REST, gRPC).

• Workflow-as-Code ja hallintamalli: Automaatio-työnkulkuja, agentin käyttäytymistä ja työkalumäärittelyjä käsitellään deklaratiivisina konfiguraatiotiedostoina (esim. YAML, JSON). Tämä mahdollistaa niiden tallentamisen versionhallintaan (esim. Git) ja CI/CD-putkien hyödyntämisen niiden käyttöönotossa, testauksessa ja päivittämisessä (LLMOps/AIOps-käytännöt).

• Dynaaminen suorituksen suunnittelu vs. staattiset DAG:t: Toisin kuin perinteiset orkestrointityökalut (vrt. Airflow), jotka suorittavat ennalta määriteltyjä, staattisia DAG:eja (Directed Acyclic Graph), Gemini-agentti suunnittelee suorituspolkunsa dynaamisesti. Tämä mahdollistaa itsensä korjaamisen (self-healing): jos API-kutsu epäonnistuu tai palauttaa virheen, agentti voi havaita virheen, päätellä sen syyn ja yrittää vaihtoehtoista lähestymistapaa tai työkalua tavoitteeseen pääsemiseksi.

4. Arkkitehtuurin hyödyt ja ylläpidettävyys

• Standardointi ja teknisen velan purkaminen: Alusta tarjoaa standardoidun kehyksen integraatioiden ja automaation toteuttamiselle. Se korvaa tarpeen ylläpitää hajautettua ja haurasta "liimakoodia" (glue code) ja lukuisia point-to-point -integraatioskriptejä yhdellä hallitulla, observoitavalla ratkaisulla.

• Resilienssi ja ylläpidettävyys: LLM-pohjainen päättely tekee työnkuluista resilientimpiä pienille, rikkovaa muutosta aiheuttamattomille muutoksille API-rajapinnoissa. LLM pystyy usein mukautumaan esimerkiksi uusiin, valinnaisiin JSON-kenttiin tai datan järjestyksen muutoksiin, jotka rikkoisivat staattisesti koodatun parserin. Tämä alentaa ylläpitotaakkaa ja parantaa järjestelmän käytettävyyttä (uptime).

5. Käyttöönoton ja operoinnin näkökulmat (Implementation & Ops)

• Ankkurointi ja RAG (Retrieval-Augmented Generation): Jotta agentti voi toimia yrityksen kontekstissa, sen päättelyketju on ankkuroitava sisäiseen tietoon. Tämä toteutetaan tyypillisesti RAG-arkkitehtuurilla, jossa yrityksen dokumentaatio, tietokannat ja muu data vektoroidaan ja tallennetaan vektori-tietokantaan. Agentti voi suorituksen aikana tehdä hakuja tähän tietokantaan saadakseen tarvitsemansa kontekstin päätöksentekoon.

• Testaus ja validointi: Epädeterminististen järjestelmien testaus on haastavaa. Agenttien validointi vaatii systemaattista lähestymistapaa, kuten:

  • Evaluointi-datasettien luomista, jotka sisältävät syöte-tulos -pareja kriittisille tehtäville.

  • Regressiotestausta "golden set" -aineistoilla jokaisen malli- tai prompt-päivityksen yhteydessä.

  • Yksikkötestejä yksittäisille työkaluille niiden luotettavuuden varmistamiseksi.

• Monitorointi ja observabiliteetti: Perinteinen monitorointi (CPU, muisti) on riittämätöntä. Agenttipohjaisen järjestelmän observabiliteetti vaatii:

  • Päättelyketjun (chain of thought) traçausta: Jokaisen agentin tekemän päätöksen, työkalukutsun ja havainnon lokitusta.

  • Token-kulutuksen ja latenssin seurantaa: Kriittistä kustannusten hallinnalle ja suorituskyvyn optimoinnille.

  • Työkalujen suorituskyvyn monitorointia: Virheprosenttien ja vasteaikojen seurantaa per työkalu.

  • Lopputuloksen onnistumisprosentin mittaamista suhteessa liiketoiminnan tavoitteisiin.

Tässä on valikoima linkkejä ja lähteitä, jotka syventävät teknisessä katsauksessa käsiteltyjä aiheita. Ne on muotoiltu Oxford-viittaustyylin mukaisesti.

Lähteet ja lisälukemistoa

Alla on lueteltu artikkeleita ja julkaisuja, jotka tarjoavat syvempää teknistä tietoa Gemini Enterprisen taustalla olevista arkkitehtuureista ja operatiivisista malleista, kuten agenttipohjaisista järjestelmistä, RAG-malleista ja LLMOps-käytännöistä.

Viralliset Google-lähteet ja -julkaisut:

1. Google Cloud, 'Build generative AI agents with Vertex AI Agent Builder', Google Cloud Blog, 9 April 2024. https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/build-generative-ai-agents-with-vertex-ai-agent-builder, (viitattu 10. lokakuuta 2025).

   • Tämä artikkeli kuvaa Googlen alustaa agenttien rakentamiselle, joka on Gemini Enterprisen teknologinen perusta.

2. Google for Developers, 'Build with Gemini models', Google AI for Developers Documentation, 2025. https://ai.google.dev/docs/gemini_api_overview, (viitattu 10. lokakuuta 2025).

   • Virallinen dokumentaatio Gemini-mallien käytöstä ja niiden kyvykkyyksistä, jotka ovat agenttien toiminnan ytimessä.

Akateemiset ja tekniset perusartikkelit:

1. Lewis, P., et al., 'Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks', Advances in Neural Information Processing Systems 33, 2020. https://arxiv.org/abs/2005.11401, (viitattu 10. lokakuuta 2025).

   • Alkuperäinen ja perustavanlaatuinen tutkimuspaperi, joka esitteli RAG (Retrieval-Augmented Generation) -arkkitehtuurin.

2. Yao, S., et al., 'ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models', arXiv preprint arXiv:2210.03629, 2022. https://arxiv.org/abs/2210.03629, (viitattu 10. lokakuuta 2025).

   • Tutkimus, joka esitteli ReAct-mallin. Tämä on keskeinen konsepti nykyaikaisten agenttien kyvyssä yhdistää päättely (Reason) ja toiminta (Act).

Operatiiviset mallit ja parhaat käytännöt:

1. Burca, D., et al., 'The Emerging Architecture for LLM Applications', Andreessen Horowitz (a16z) Blog, 20 June 2023. https://a16z.com/emerging-architectures-for-llm-applications/, (viitattu 10. lokakuuta 2025).

   • Laaja katsaus RAG- ja agenttipohjaisten järjestelmien arkkitehtuuriin ja sen eri komponentteihin, kuten datan käsittelyyn ja monitorointiin.

2. Breck, E., 'The MLOps Lifecycle with Large Language Models', Google Cloud Blog, 28 August 2023. https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/the-mlops-lifecycle-with-large-language-models, (viitattu 10. lokakuuta 2025).

   • Artikkeli käsittelee niitä ainutlaatuisia haasteita, joita LLM-pohjaiset järjestelmät tuovat MLOps-käytäntöihin, joita usein kutsutaan myös LLMOpsiksi.

(LSJ) Gemini Enteprise: Johtoryhmän oivallukset liiketoiminta vaikuttavuudesta

Gemini Enterprise ja Lifetime: Johtoryhmän yhteenveto mitattavasta liiketoiminta-arvosta ja kilpailuedusta

Miten teknologialla luodaan todellista kilpailuetua?

Tekoälyn aikakaudella voittajia ovat ne, jotka pystyvät muuttamaan teknologian ainutlaatuiseksi kilpailueduksi. Tämä vaatii enemmän kuin pelkkää teknologiaa:

"Todellinen transformaatio vaatii kokonaisvaltaisen alustan, joka yhdistyy kontekstiisi, työnkulkuihisi, ratkaisuekosysteemiisi ja ihmisiisi."

Tämä tarkoittaa, että todellinen liiketoiminta-arvo syntyy, kun älykkyys integroidaan organisaation toiminnan ytimeen neljällä tasolla:

1. Yhteys kontekstiin (Your Context): Kun tekoäly ymmärtää yrityksenne ainutlaatuisen datan, se pystyy tuottamaan oivalluksia ja ennusteita, joita kilpailijoillanne ei ole. Tämä on suora polku parempaan päätöksentekoon ja kilpailuetuun.

2. Yhteys työnkulkuihin (Your Workflows): Automatisoimalla ja optimoimalla kokonaisia prosesseja nopeutatte toimitusaikoja, parannatte asiakaskokemusta ja vapautatte henkilöstön aikaa korkeamman arvon tehtäviin. Tämä kasvattaa operatiivista tehokkuutta ja luo merkittävää liiketoiminta-arvoa.

3. Yhteys ratkaisuekosysteemiin (Your Solution Ecosystem): Kun kaikki järjestelmänne toimivat saumattomasti yhdessä, saatte 360-näkymän liiketoimintaanne. Tämä mahdollistaa ketterämmän reagoinnin markkinamuutoksiin ja luo kestävää kilpailuetua.

4. Yhteys ihmisiin (Your People): Kun henkilöstönne saa käyttöönsä älykkäät työkalut, jotka tehostavat heidän päivittäistä työtään, innovaatiokyky ja tuottavuus kasvavat. Tämä on keskeinen osa yrityskulttuuria, joka tuottaa pitkäkestoista liiketoiminta-arvoa. Tämän potentiaalin vapauttaminen vaatii kuitenkin enemmän kuin alustan – se vaatii strategisen kumppanin.

Ratkaisu: Miten transformaatio toteutetaan?

Ymmärrämme, että tavoitteena on mitattava tulos. Siksi kokonaisvaltainen ratkaisumme on suunniteltu tuottamaan arvoa ja kilpailuetua:

Kestävä kilpailuetu = Gemini Enterprise + Lifetime Consulting + Lifetime Studios

1. Teknologian ytimessä: Gemini Enterprise

Gemini Enterprise on tekoälyalusta, joka toimii perustana liiketoimintaprosessien älykkäälle automatisoinnille.

• Keskeiset kyvykkyydet: Alustan arvo perustuu agenttipohjaiseen automaatioon, saumattomiin integraatioihin, vankkaan prosessien hallintaan ja dynaamisiin, mukautuviin työnkulkuihin.

• Strategiset hyödyt:

  • Liiketoiminta-arvo tehokkuuden kautta: Yhtenäistämällä ja automatisoimalla prosesseja alennatte operatiivisia kustannuksia ja parannatte toiminnan laatua.

  • Kilpailuetu ketteryyden kautta: Skaalautuva ja joustava arkkitehtuuri mahdollistaa nopean sopeutumisen markkinoiden muutoksiin, antaen teille etumatkaa kilpailijoihin nähden.

2. Strategia ja toteutus: Lifetime Oy

Virallisena Google Cloud Partner Advantage -kumppanina tehtävämme on muuttaa teknologiapotentiaali teidän kilpailueduksenne.

• Lifetime Consulting: Strategia, joka tähtää liiketoiminta-arvoon Emme keskity vain teknologiaan, vaan sen tuottamaan arvoon. Sertifioidut asiantuntijamme työskentelevät kanssanne tunnistaakseen ja priorisoidakseen ne käyttökohteet, joilla on suurin vaikutus liiketoimintaanne. Varmistamme, että projekti on linjassa strategisten tavoitteidenne kanssa ja tuottaa mitattavia tuloksia.

• Lifetime Studios: Räätälöidyt ratkaisut kilpailuedun lähteeksi Täällä strategia muuttuu todellisuudeksi. Rakennamme teille ainutlaatuisia, liiketoimintaanne räätälöityjä tekoälyagentteja ja automatisoituja työnkulkuja. Nämä eivät ole hyllytavararatkaisuja, vaan juuri teidän prosesseihinne ja dataanne perustuvia sovelluksia, joista muodostuu vaikeasti kopioitava kilpailuetu.

Yhdistämällä Googlen johtavan tekoälyalustan Lifetimen strategiseen konsultointiin ja tekniseen toteutuskykyyn varmistamme, että tekoälyinvestointinne ei ole vain kulu, vaan suora reitti kestävään liiketoiminta-arvoon ja markkinoilla erottuvaan kilpailuetuun.

(LJS) Gemini Enterprise: Todellinen transformaatio on täällä

Gemini Enterprise: Johtoryhmän yhteenveto

True transformation requires a comprehensive platform that connects to your context, your workflows, your solution ecosystem, and your people.

"Todellinen transformaatio vaatii kokonaisvaltaisen alustan, joka yhdistyy kontekstiisi, työnkulkuihisi, ratkaisuekosysteemiisi ja ihmisiisi."

Tämä lause tarkoittaa, että pelkkä tehokas tekoälymalli ei riitä liiketoiminnan muuttamiseen. Tarvitaan alusta, joka integroi älykkyyden osaksi organisaation todellista toimintaympäristöä neljällä tasolla:

1. Yhteys kontekstiin (Your Context)

• Mitä se tarkoittaa: Tekoäly ei toimi tyhjiössä. Sen on ymmärrettävä yrityksesi ainutlaatuinen "kieli", data ja historia. Konteksti on kaikki se tieto, joka tekee yrityksestäsi juuri sen mikä se on: sisäiset dokumentit Drivessa, sähköpostikeskustelut, asiakasdata CRM:ssä, tuotetiedot ERP-järjestelmässä ja analytiikka BigQueryssä.

• Miten Gemini toteuttaa tämän: Gemini Enterprise "ankkuroidaan" (grounding) yrityksen omaan dataan. Se ei ainoastaan käytä yleistä internet-tietoa, vaan hakee, analysoi ja hyödyntää juuri sinun organisaatiosi tietoa vastauksissaan ja toiminnoissaan. Tämä tekee sen tuottamista tuloksista relevantteja ja luotettavia.

2. Yhteys työnkulkuihin (Your Workflows)

• Mitä se tarkoittaa: Liiketoiminta ei ole yksittäisiä tehtäviä, vaan monivaiheisia prosesseja, eli työnkulkuja (esim. uuden työntekijän perehdytys, asiakastilauksen käsittely, markkinointikampanjan luonti). Todellinen tehostuminen syntyy, kun näitä kokonaisia ketjuja voidaan automatisoida.

• Miten Gemini toteuttaa tämän: Tämä on agenttipohjaisen arkkitehtuurin ydin. Gemini-agentit on suunniteltu nimenomaan suorittamaan monivaiheisia työnkulkuja. Ne eivät vain vastaa kysymykseen, vaan voivat esimerkiksi vastaanottaa tilauksen sähköpostitse, luoda asiakkaan CRM-järjestelmään, tarkistaa tuotteen saatavuuden varastonhallinnasta ja lähettää vahvistuksen asiakkaalle – kaikki yhtenä saumattomana prosessina.

3. Yhteys ratkaisuekosysteemiin (Your Solution Ecosystem)

• Mitä se tarkoittaa: Yksikään yritys ei käytä vain yhden toimittajan työkaluja. Käytössä on lukuisia eri sovelluksia (Salesforce, SAP, Slack, Jira jne.), jotka muodostavat yrityksen "ratkaisuekosysteemin". Alustan on kyettävä toimimaan saumattomasti näiden kaikkien kanssa, ei ainoastaan Googlen omien työkalujen.

• Miten Gemini toteuttaa tämän: Gemini Enterprise on suunniteltu avoimeksi. Sen arvo perustuu sen kykyyn integroitua API-rajapintojen kautta mihin tahansa ulkopuoliseen järjestelmään. Se toimii keskitettynä "orkestroijana", joka saa eri järjestelmät keskustelemaan ja toimimaan yhdessä älykkäästi.

4. Yhteys ihmisiin (Your People)

• Mitä se tarkoittaa: Paraskaan teknologia ei tuota arvoa, jos henkilöstö ei voi tai osaa käyttää sitä. Teknologian on oltava saavutettava ja sen on integroiduttava luontevaksi osaksi ihmisten päivittäistä työtä.

• Miten Gemini toteuttaa tämän: Gemini tuodaan suoraan niihin työkaluihin, joita ihmiset jo käyttävät (esim. sivupalkki Gmailissa, apuri Google Docsissa). Käyttöliittymänä toimii luonnollinen kieli, mikä madaltaa käyttöönottokynnystä. Lisäksi alusta mahdollistaa ihmisen ja tekoälyn yhteistyön: agentti voi hoitaa rutiininomaiset 90 % työstä ja pyytää ihmisen hyväksyntää tai päätöstä kriittisessä kohdassa.

Yhteenvetona: Todellinen transformaatio ei ole vain tehokkaampi chatbot, vaan koko organisaation toimintaa läpäisevä älykkyys, joka ymmärtää yrityksen dataa, suorittaa sen prosesseja, toimii sen työkaluilla ja auttaa sen ihmisiä.

Ratkaisu; todellinen transformaatio = Gemini Enterprise + Lifetime Consulting + Lifetime Studios

1. Määritelmä: Mikä on Gemini Enterprise?

Gemini Enterprise on tekoälyalusta, joka automatisoi ja optimoi monimutkaisia liiketoimintaprosesseja. Se toimii älykkäänä kerroksena yrityksen olemassa olevien järjestelmien päällä, mahdollistaen tekoälymallien turvallisen pääsyn dataan ja työkaluihin (API-rajapinnat). Alustan avulla rakennetaan autonomisia työnkulkuja, jotka tehostavat toimintaa ja vähentävät manuaalista työtä.

2. Keskeiset kyvykkyydet

Gemini Enterprisen arvo perustuu sen kykyyn yhdistää järjestelmiä ja orkestroida älykkäitä toimintoketjuja.

• Agenttipohjainen automaatio: Alustan ytimessä on "agentti" – itsenäinen ohjelma, joka käyttää tekoälyä päättelyyn ja tavoitteen saavuttamiseen. Se purkaa korkean tason tehtävän (esim. "käsittele monivaiheinen asiakasreklamaatio") loogiseksi sarjaksi toimenpiteitä, jotka se suorittaa automaattisesti eri järjestelmissä.

• Saumattomat integraatiot: Alustan tehokkuus syntyy sen kyvystä toimia koko teknologiaekosysteemin läpi:

  • Google Workspace: Hyödyntää ja tuottaa tietoa palveluissa kuten Gmail, Drive ja Docs (esim. analysoi sähköposteja, luo yhteenvetoja).

  • Google Cloud (GCP): Käyttää pilven laskentatehoa ja analytiikkapalveluita (esim. BigQuery) syvälliseen data-analyysiin.

  • Kolmannen osapuolen järjestelmät: Integroituu API-rajapintojen kautta keskeisiin työkaluihin, kuten Salesforceen, SAP:iin ja muihin, toimien keskitettynä älykerroksena.

• Prosessien hallinta ja versiontihallinta: Gemini Enterprise käsittelee automatisoituja työnkulkuja kuin kriittistä ohjelmistokoodia. Kaikki muutokset prosesseihin ovat jäljitettävissä, ja aiempiin versioihin on mahdollista palata. Tämä takaa toiminnan vakauden, turvallisuuden ja auditoitavuuden.

• Dynaamiset ja mukautuvat työnkulut: Toisin kuin staattinen automaatio, Gemini pystyy tekemään dynaamisia päätöksiä ja mukauttamaan toimintaansa reaaliaikaisen datan perusteella. Tämä mahdollistaa älykkäämmän reagoinnin muuttuviin tilanteisiin.

3. Strategiset hyödyt

• Tehokkuus ja prosessien yhtenäistäminen: Alusta korvaa hajautetut ja hauraat skriptit keskitetysti hallitulla ja vakaalla automaatiolla. Tämä vähentää ylläpitokustannuksia, nopeuttaa prosesseja ja parantaa toiminnan laatua.

• Skaalautuvuus ja joustavuus: Tekoälypohjaiset työnkulut ovat joustavampia ja sopeutuvat paremmin pieniin muutoksiin datan rakenteessa tai toimintaympäristössä. Järjestelmä skaalautuu liiketoiminnan tarpeiden mukana, mahdollistaen kasvun ilman jatkuvaa uudelleenkehitystä.

Ratkaisu: Miten todellinen transformaatio toteutetaan?

Ymmärrämme, että teknologia on vain yksi osa yhtälöä. Siksi kokonaisvaltainen ratkaisumme on:

Todellinen transformaatio = Gemini Enterprise + Lifetime Consulting + Lifetime Studios

1. Teknologian ytimessä: Gemini Enterprise

Gemini Enterprise on tekoälyalusta, joka automatisoi ja optimoi liiketoimintaprosesseja toimimalla älykkäänä kerroksena yrityksen järjestelmien päällä.

• Keskeiset kyvykkyydet: Alustan arvo perustuu agenttipohjaiseen automaatioon, saumattomiin integraatioihin, vankkaan prosessien hallintaan ja dynaamisiin, mukautuviin työnkulkuihin.

• Strategiset hyödyt: Gemini yhtenäistää ja vakauttaa prosessit, vähentäen teknistä velkaa ja ylläpitokustannuksia. Sen joustava ja skaalautuva arkkitehtuuri mahdollistaa kasvun liiketoiminnan tarpeiden mukana.

2. Strategia ja toteutus: Lifetime Oy

Virallisena Google Cloud Partner Advantage -kumppanina varmistamme, että investointinne Gemini Enterprise -teknologiaan tuottaa maksimaalisen arvon.

• Lifetime Consulting: Strategia ja käyttöönotto Me emme ainoastaan toimita teknologiaa, vaan varmistamme sen onnistuneen käyttöönoton. Sertifioidut asiantuntijamme suunnittelevat kanssanne strategian, tunnistavat arvokkaimmat käyttökohteet ja johtavat käyttöönoton tehokkaasti ja riskittömästi. Hyödynnämme syviä tukikanaviamme Googlen resursseihin, mikä nopeuttaa projektia ja varmistaa parhaat käytännöt.

• Lifetime Studios: Räätälöidyt Workflows- ja AI+ -ratkaisut Strategia muutetaan todellisuudeksi Lifetime Studiosin avulla. Asiantuntijamme suunnittelevat ja rakentavat konkreettiset, liiketoimintaanne räätälöidyt tekoälyagentit ja automatisoidut työnkulut Gemini Enterprise -alustalle. Muutamme ideat toimiviksi, arvoa tuottaviksi tekoälyratkaisuiksi, jotka integroituvat saumattomasti olemassa oleviin järjestelmiinne.

Yhdistämällä Googlen johtavan tekoälyalustan Lifetimen strategiseen konsultointiin ja tekniseen toteutuskykyyn varmistamme, että tekoälyinvestointinne tuottaa mitattavaa ja kestävää liiketoiminta-arvoa ja kilpailuetua.

Yhteistyö sertifioidun kumppanin kanssa varmistaa, että investoinnista Gemini Enterprise -teknologiaan saadaan maksimaalinen arvo.

(LSJ) Agentic AI is here

True transformation requires a comprehensive platform that connects to your context, your workflows, and your people.

Gemini Enterprise

Lifetime Group is a Google Enterprise Advantage Partner. Google aims to make Gemini Enterprise the central hub for customers to access daily-use agents from top tech and SaaS providers.

want to learn more?

For inquiries or to learn more about our AI innovation solutions and strategic services, please contact us directly. Our team at Lifetime is ready to assist you with the Lifetime Firehorse Product Line, tailored consulting, and cloud sustainability strategies to drive your business forward.
Contact Us to discuss how we can empower your enterprise with cutting-edge technology and expert guidance.

Gemini Enterprise: Tekninen katsaus ja arkkitehtuuri

1. Määritelmä: Arkkitehtoninen rooli

Gemini Enterprise on olemassa olevien järjestelmien päälle sijoittuva abstraktio- ja orkestrointikerros. Sen ydintoiminnallisuus on tarjota suurille kielimalleille (LLM) hallittu ja tilallinen (stateful) suoritusympäristö, jossa ne voivat käyttää ennalta määriteltyjä työkaluja (API-rajapinnat). Alusta tarjoaa puitteet sellaisten monivaiheisten ja autonomisten automaatioprosessien rakentamiselle, jotka vaativat dynaamista päättelykykyä.

2. Ydinkomponentit ja toimintamalli

• Agenttipohjainen suoritusmalli: Alustan perusyksikkö on "agentti". Teknisenä konseptina agentti on tilallinen suorituslooppi (stateful execution loop), joka käyttää LLM:ää dynaamiseen tehtävänsuunnitteluun ja työkalunvalintaan. Se purkaa annetun korkean tason tavoitteen (esim. "prosessoi uusi artefakti CI/CD-putkessa") sekvenssiksi API-kutsuja ja datamanipulaatioita, joita se suorittaa iteratiivisesti.

• Työkalukirjasto ja datalähteet (Tooling & Data Sources): Gemini ei toimi tyhjiössä, vaan sen arvo syntyy integraatioista.

  • Google-ekosysteemi (Workspace, GCP): Natiivit integraatiot mahdollistavat Workspace-toimintojen (esim. sähköpostin parsinta, tiedostojen generointi) ja GCP-palveluiden (esim. BigQuery-kyselyt, Cloud Function -kutsut) käytön työkaluina.

  • Kolmannen osapuolen API:t: Alusta on laajennettavissa mihin tahansa järjestelmään, joka tarjoaa vakaan API-rajapinnan (REST, gRPC). Jokainen integroitu API toimii työkaluna, jonka agentti voi ottaa käyttöönsä.

• Workflow-as-Code ja hallintamalli: Automaatio-työnkulkuja käsitellään ja hallinnoidaan kuin sovelluskoodia. Kaikki prosessimäärittelyt ovat versionhallittavissa, mikä takaa täyden auditoitavuuden, muutoshistorian ja mahdollisuuden palauttaa aiempi vakaa versio (rollback). Tämä lähestymistapa varmistaa prosessien vakauden ja turvallisuuden tuotantoympäristöissä.

• Dynaaminen suorituksen suunnittelu vs. staattiset DAG:t: Toisin kuin perinteiset orkestrointityökalut (vrt. Airflow), jotka tyypillisesti suorittavat ennalta määriteltyjä, staattisia DAG:eja (Directed Acyclic Graph), Gemini-agentti suunnittelee suorituspolkunsa dynaamisesti. Se pystyy reagoimaan odottamattomiin API-vastauksiin tai datan variaatioihin ja muuttamaan suunnitelmaansa lennosta.

3. Arkkitehtuurin hyödyt ja ylläpidettävyys

• Standardointi ja teknisen velan purkaminen: Alusta tarjoaa standardoidun kehyksen integraatioiden ja automaation toteuttamiselle. Se korvaa tarpeen ylläpitää hajautettua ja haurasta "liimakoodia" (glue code) ja lukuisia point-to-point -integraatioskriptejä yhdellä hallitulla ratkaisulla.

• Resilienssi ja ylläpidettävyys: LLM-pohjainen päättely tekee työnkuluista resilientimpiä pienille muutoksille API-rajapinnoissa tai datan rakenteissa. Toisin kuin jäykkä koodi, joka rikkoutuu välittömästi, LLM pystyy usein mukautumaan vähäisiin muutoksiin, mikä alentaa ylläpitotaakkaa ja parantaa järjestelmän käytettävyyttä (uptime).

Hyödyt konsultoinnin hankkimisesta Lifetime Oy:ltä

Virallisena Google Cloud Partner Advantage -kumppanina Lifetime Oy tarjoaa asiakkailleen merkittäviä etuja. Kumppanuus takaa, että saatte käyttöönne Googlen validoiman asiantuntemuksen ja parhaat käytännöt.

Asiakas hyötyy yhteistyöstä seuraavasti:

• Sertifioitu osaaminen: Varmistus siitä, että käyttöönoton suunnittelevat ja toteuttavat koulutetut asiantuntijat.

• Tehokkaampi tuki ja resurssit: Pääsy Googlen syvempiin teknisen tuen kanaviin nopeuttaa ongelmanratkaisua.

• Nopeampi ja riskittömämpi käyttöönotto: Kokenut kumppani varmistaa, että projektit toteutetaan tehokkaasti, mikä nopeuttaa liiketoiminnallisten hyötyjen saavuttamista.

Yhteistyö sertifioidun kumppanin kanssa varmistaa, että investoinnista Gemini Enterprise -teknologiaan saadaan maksimaalinen arvo.

(LSJ) Why X should choose Finland for its Data Centre?

Finland: A Strategic Hub for Next-Generation Data Center Infrastructure

To secure a lasting competitive edge, leading technology companies must strategically secure critical resources. Finland presents a compelling and unique opportunity for Company X to do just that. It offers a powerful combination of low-cost renewable energy, natural cooling efficiencies, robust connectivity, and a highly supportive ecosystem, making it the premier location to establish or expand your data center infrastructure and dominate the compute power value chain.

1. Unlocking Cost-Efficiency with Abundant Renewable Energy 🔌

Finland provides a direct path to lower operational expenditures and enhanced sustainability.

* Affordable Power: With electricity prices up to 50% lower than in other major European hubs, the potential for operational savings is substantial, especially for power-intensive workloads.

* Renewable and Reliable: Two-thirds of Nordic electricity is from renewable sources. The national grid boasts an exceptional 99.99993% transmission security, ensuring the uninterrupted uptime critical for X's services. Furthermore, large data centers (over 5 MW) benefit from a reduced energy tax rate, further driving down costs.

* Sustainability Goals: Leveraging Finland's mix of wind, hydro, and nuclear power allows X to meet and exceed its corporate sustainability and ESG targets.

2. Natural Climate Advantage for Unmatched Efficiency ❄️

Finland's cool climate is a significant economic and environmental asset, enabling a reduction in one of the largest costs for any data center: cooling.

* Free-Air Cooling: With average temperatures around 6.6°C in Helsinki (and even lower in other regions), Finland is ideal for free-air cooling for most of the year. This design dramatically reduces energy consumption and helps achieve an ultra-low Power Usage Effectiveness (PUE), a key metric of data center efficiency.

3. Strategic, Construction-Ready Sites 🏞️

Finland offers a wealth of prepared sites, enabling rapid deployment and scaling to meet market demand.

* Vast Availability: Over 50 construction-ready sites are available, with more than 5 million square meters of building rights and a collective power capacity exceeding 2,500 MW.

* Accelerated Timelines: Options like the 10-hectare brownfield in Kouvola provide stable ground conditions and existing infrastructure access, significantly shortening the time from planning to operation.

4. Superior Global Connectivity 🌐

Strategically located at the crossroads of Europe and Asia, Finland provides the low-latency connectivity essential for X's global user base.

* High-Speed Links: Ultra-fast submarine and terrestrial cables connect Finland directly to key European markets, with latency to major hubs under 18 milliseconds.

* Massive Bandwidth: The C-Lion1 cable alone provides a capacity of 144 Tbps, and future plans for an Arctic Cable to Asia will further enhance Finland's position as a global data gateway.

5. Pioneering Sustainability with Waste Heat Reuse ♻️

Finland's innovative approach to the circular economy allows data centers to transform an operational byproduct into a community asset and potential revenue stream.

* District Heating Integration: Excess heat from data centers can be captured and repurposed into the extensive district heating networks. Microsoft's partnership with Fortum is a landmark example, set to supply heating for entire cities and reduce annual CO_2 emissions by up to 400,000 tons.

* Enhanced ESG Profile: This model not only improves X's environmental credentials but also deepens community integration and showcases a commitment to sustainable innovation.

6. A Secure and Supportive Ecosystem 🇫🇮

Finland provides a uniquely stable environment—geologically, politically, and socially—minimizing risk and maximizing operational reliability.

* Inherent Stability: The country is built on solid bedrock, free from major natural disasters. It is also consistently ranked as one of the world's most politically stable and least corrupt nations.

* Robust Framework: Strong data privacy laws aligned with GDPR, reliable IP protections, and government support from agencies like Invest in Finland create a predictable and business-friendly environment.

* Skilled Workforce: Finland boasts a highly educated and tech-savvy workforce, ensuring access to the talent needed to operate and innovate within X's data centers.

7. Proven Success with Industry Leaders ✅

Global technology giants have already recognized and capitalized on Finland's advantages, creating a mature and proven market.

* Hyperscale Hub: Major players including Google, Microsoft, Equinix, and atNorth have made significant investments. Google's €1.2 billion investment in its Hamina campus underscores the long-term viability and strategic importance of Finland as a data center location. This track record de-risks X's investment and confirms the region's capacity to support hyperscale operations.

The Competitive Imperative for X

By proactively securing land, energy, and connectivity in Finland, Company X can unlock a multi-faceted competitive advantage. The combination of low operational costs, rapid deployment opportunities, and a world-class sustainability model allows X to scale its compute capacity efficiently and responsibly. This strategic move not only meets the growing demands for AI and real-time data processing but also future-proofs operations against energy volatility and supply chain constraints seen elsewhere.

This isn't just about building a data center; it's about building a resilient, cost-effective, and sustainable foundation for X's future growth.

(LSJ) Arvolupaus : Lifetime Oy

Arvolupaus: Lifetime Oy

Ydinidentiteetti (Core Identity)

Lifetime on tekoälyinnovaatioiden johtava edelläkävijä. Tämä on osoitus markkinajohtajuudestamme, vankasta asiantuntemuksestamme sekä kyvystämme toimittaa luotettavia ja kokonaisvaltaisia tekoälyratkaisuja.

Keskeinen tarjonta (Key Offerings)

• Lifetime Firehorse -tuoteperhe: Oma lippulaivatuoteperheemme, joka koostuu itse kehitetyistä tekoälytuotteista. Se tarjoaa tehokkaita, luotettavia ja nopeasti käyttöön otettavia ratkaisuja.

• Lifetime-konsultointi: Tarjoamme asiantuntijaohjausta, joka auttaa asiakkaitamme strategian rakentamisessa ja tekoälyn käyttöönoton monimutkaisuuden hallinnassa.

• Lifetime Studios - Räätälöidyt ratkaisut: Emme tyydy valmisratkaisuihin. Kehitämme asiakaskohtaisia tekoälyjärjestelmiä, jotka ratkaisevat asiakkaidemme erityisiä ja yksilöllisiä haasteita.

• Strategiset pilvi- ja vastuullisuuspalvelut: Tämä on keskeinen erottautumistekijämme. Lifetime Oy hallinnoi tekoälylle välttämätöntä monipilvi-infrastruktuuria ja keskittyy samalla tekemään siitä kestävän, tehokkaan ja ympäristövastuullisen.

• Lifetime Fleet: Robotiikka, droonit, ajoneuvot, logistiikka ja toimitukset.

Yhteenveto (Summary)

Lifetime toimii yritysten strategisena kumppanina, joka ohjaa asiakkaitaan läpi koko tekoälymatkan – aina alkustrategiasta ja konsultaatiosta ydintuotteiden käyttöönottoon, asiakaskohtaiseen kehitykseen ja pilviympäristön kestävään operatiiviseen hallintaan saakka.