Generatiivisen tekoälyn käyttö laadunhallinnassa

Abstract

Tämä kandidaatintyö tutkii generatiivisen tekoälyn, erityisesti OpenAI:n ChatGPT-kielimallin käyttöä laadunhallinnassa. Työn tavoitteena on arvioida tekoälyn kykyä ratkaista laadunhallinnan laskennallisia tehtäviä käyttäen Lean Six Sigma Green Belt -tason tilastollisia työkaluja sekä selvittää, voisiko tekoäly toimia laatuinsinöörin tehtävässä tai sen työn tukena. Tutkimus suoritettiin empiirisen kokeen avulla, jossa ChatGPT ratkaisi viisi laadunhallinnan laskennallista tehtävää, ja sen tuottamia vastauksia arvioitiin käytetyn menetelmän, tarkkuuden ja vastauksen laajuuden perusteella.

Tulokset osoittavat, että generatiivinen tekoäly suoriutuu erinomaisesti yksinkertaisista tehtävistä kuten suorituskykyindeksien laskemisesta ja valvontakorttien laatimisesta. ChatGPT onnistui tuottamaan tarkkoja vastauksia ja tehtävien ratkaisemiseksi se pystyi tuottamaan hyödyllistä ja laadukasta ohjelmointikoodia. Kuitenkin monimutkaisemmissa tehtävissä tekoälyllä oli vielä hieman puutteita, mikä osoittaa, että se ei vielä täysin kykene korvaamaan ihmisen tekemää tutkimusta.

Tutkimuksen perusteella generatiivinen tekoäly voi toimia hyödyllisenä työkaluna laatuinsinöörin apuna esimerkiksi ohjelmointikoodin luomisessa. Sen käyttö vaatii vielä kuitenkin asiantuntijan valvontaa ja kriittistä tarkastelua, sillä tekoäly voi tuottaa virheellisiä vastauksia hyvin vakuuttavasti. Teknologian ja tekoälyn nopea kehitys viittaavat siihen, että tekoälymallien vastauksien tarkkuus ja luotettavuus tulevat parantumaan nopeasti lähitulevaisuudessa, mikä voi hyvin nopeasti parantaa generatiivisen tekoälyn käyttömahdollisuuksia entisestään.