Tekoälyn sijoitetun pääoman tuotto: kuinka rakentaa tekoälyllä vahvistettu organisaatio

David Rice: Keskityt tällä hetkellä vahvasti tekoälyn sijoitetun pääoman tuottoon. Voitko kertoa tarkemmin, mitä näet makrotasolla?

Ravin Jesuthasan: Monet yritykset lähestyivät asiaa teknologia edellä: otetaan teknologia käyttöön, koulutetaan ihmisiä hieman ja parannetaan työvoiman tuottavuutta. Olemme nähneet, että yritykset ovat saaneet tekoälystä todellista tuottoa silloin, kun ne aloittavat työstä ja selvittävät sen jälkeen, kuinka erilaiset tekoälytyökalut voivat todella muuttaa työn tekemisen tapaa.

David Rice: Miksi uskot, että tämä irtikytkentä on olemassa, ja mitä riskejä tällaiseen johtamisen kuiluun liittyy?

Ravin Jesuthasan: Kyse ei ole teknologiasta, vaan ihmisistä. Johtajiemme on siirryttävä pelkästä digitaalisesta sujuvuudesta todelliseen tekoälyn hallintaan.

David Rice: Jos voisit suunnitella uudelleen sen, kuinka organisaatiot ottavat tekoälyn käyttöön alusta alkaen, miltä ensimmäiset 90 päivää näyttäisivät?

Ravin Jesuthasan: Meidän on määriteltävä suuntamme todella tarkasti ja selkeästi. Analysoitava työ ja selvitettävä, kuinka tekoälyä käytetään näiden tiettyjen ongelmien ratkaisemiseen. On ymmärrettävä kaikki muutosta mahdollistavat tekijät. Tämä haastaa työn rakenteen perusteellisesti.

David Rice: Tervetuloa People Managing People -podcastiin, ohjelmaan, jossa autamme johtajia pitämään työn inhimillisenä tekoälyn aikakaudella. Olen juontajanne David Rice. Tämän päivän jaksossa seurassamme on Ravin Jesuthasan. Hän on tulevaisuudentutkija, kirjailija ja yksi maailman johtavista työn muutosta käsittelevistä asiantuntijoista. Ravin kertoo, miksi useimmat yritykset eivät vieläkään saa tuottoa tekoälyinvestoinneilleen ja miksi teknologia edellä -ajattelutapa jarruttaa niiden kehitystä.

Hän kertoo, mitä tekoälyllä vahvistetun toimintamallin rakentaminen todella edellyttää, miksi perinteinen työtehtäviin perustuva identiteetti murenee ja kuinka johtajien on siirryttävä digitaalisesta sujuvuudesta todelliseen tekoälyn hallintaan, jos he haluavat näyttää esimerkkiä. Jos työskentelet henkilöstöhallinnon parissa, olet johtaja tai strategia, tai jos yksinkertaisesti pohdit, mitä älykkäiden järjestelmien aikakaudella johtaminen edellyttää, tämä jakso on sinulle. Aloitetaan.

Ravin, tervetuloa.

Ravin Jesuthasan: Kiitos, David. Hienoa olla täällä kanssasi.

David Rice: Ehdottomasti. Keskityt tällä hetkellä vahvasti tekoälyn sijoitetun pääoman tuottoon. Puhuimme siitä ennen tätä haastattelua, samoin kuin järjestelmätason heijastusvaikutuksista maailmantalouteen. Haluan aloittaa siitä. Voitko kertoa tarkemmin, mitä näet makrotasolla, erityisesti työvoiman kulutukseen ja muutokseen liittyen?

Ravin Jesuthasan: Tietenkin, David. Olemme viime vuosina, oikeastaan lähes kolmen vuoden ajan, olleet vahvasti keskittyneitä ensin generatiiviseen tekoälyyn ja siihen, mitä voisimme tehdä ChatGPT:n avulla, ja viime aikoina toimijaohjautuvaan tekoälyyn. Monet yritykset pyrkivätkin epäilemättä vahvistamaan markkina-arvoaan puhumalla siitä, kuinka ne ottavat tekoälyä käyttöön.

Uskon kuitenkin, että todellisuuden ja mielikuvien välillä on suuri kuilu. Olemme nähneet, että muutamaa organisaatiota lukuun ottamatta monet yritykset eivät ole saaneet tuottoa tekoälyinvestoinneilleen. Tähän on suurelta osin kaksi syytä. Ensinnäkin monet lähestyivät asiaa teknologia edellä. Ajateltiin, että otetaan teknologia, erityisesti generatiivinen tekoäly, käyttöön, sillä kuka tahansa meistä voi käyttää sitä puhelimella, kannettavalla tietokoneella, tabletilla ja niin edelleen.

Ajateltiin, että kunhan otamme sen käyttöön ja koulutamme ihmisiä hieman, he alkavat jotenkin taianomaisesti työskennellä paremmin ja olla tuottavampia. Tämä on perinteinen kokeillaan kaikkea ja toivotaan parasta -lähestymistapa. Olemme nähneet vastaavaa monien muiden muutosten yhteydessä aiemmin. Muutamaa organisaatiota lukuun ottamatta vain harvat ovat saaneet tuottoa. Yritykset ovat saaneet tekoälystä todellista hyötyä silloin, kun ne ovat toimineet päinvastoin kuin teknologia edellä -ajattelutapa edellyttää ja aloittaneet työstä.

Aloitetaan siis työstä ja selvitetään sen jälkeen, kuinka erilaiset tekoälytyökalut voivat todella muuttaa työn tekemisen tapaa. Mitä tehtäviä ne voivat korvata? Mitä ne voivat vahvistaa? Missä ne voivat todella muuttaa työtä? Tämä auttaa myös toisella tavalla. Ilmeisen sijoitetun pääoman tuoton lisäksi se nostaa kirkkaasti esiin työntekijöiltä tarvittavien taitojen muutoksen.

Missä heidän työnsä korvautuu ja heidän taitonsa muuttuvat siten tarpeettomiksi? Missä heidän työnsä muuttuu ja taitojen on muututtava sen mukana? Missä työtä vahvistetaan, jolloin tarvitsen nykyisten taitojeni lisäksi uusia taitoja teknologian kanssa työskentelyyn?

David Rice: Yksi suurista haasteista on mielestäni ihmisten liiallinen kiinnittyminen työhönsä.

Se on tavallaan ymmärrettävää. Perinteisesti ihmiset ovat voineet saada työmarkkinoilla arvoa hallitsemalla jatkuvasti tiettyjä tehtäviä. He ovat pyrkineet tekemään yhä arvokkaampia asioita, jotka johtavat parempaan palkkaan tai työpaikan säilymiseen. Tekoäly on kuitenkin tulossa joidenkin näiden työpaikkojen tilalle. Käynnissä on siis myös eräänlainen emotionaalinen muutos.

Kuinka johtajat voivat auttaa ihmisiä siirtämään identiteettinsä siitä, mitä teen, siihen, mitä minusta voi tulla?

Ravin Jesuthasan: Kyllä, David. Tämä on todella tärkeä näkökulma, koska 150 vuoden ajan työtehtävä on ollut työn keskeinen valuutta. Nyt näemme, kuinka työtehtäviä puretaan osiin.

Tekoäly korvaa joitakin tehtäviä, vahvistaa toisia ja muuttaa kolmansia. Tämä haastaa ihmisten identiteetin. Työvoiman kannalta meidän on siirryttävä siitä, mitä teen, kuten hienosti muotoilit, koska monille meistä se, mitä teen, on sama kuin se, kuka olen, kohti sitä, mitä minusta voi tulla. Miten siirryn pois siitä? En halua kuulostaa liian mahtipontiselta, mutta Descartes esitti aikanaan kuuluisan ajatuksen: ajattelen, siis olen. Hyvä ystäväni Sherry Turkle loi vuonna 2019 ilmaisun jaan, siis olen, joka heijastaa sosiaalisen median aikakautta. Uskon todella, että uuden identiteetin tulisi perustua ajatukseen: opin, siis olen.

Jokaisen meistä odotetaan jatkuvasti ja uudelleen keksivän itsensä. Työmme muuttuessa identiteetin on siirryttävä siitä, mitä teen, kuten sanoit, siihen, mitä minusta voi tulla. Mitä taitoja voin hankkia? Mitä taitoja voin lisätä? Kuinka voin pysyä merkityksellisenä muuttuvassa maailmassa ja jättää jatkuvasti vanhat toimintatapani taakseni?

Uskon, että eräs täydellinen sitaatti kuvaa tätä aikaa. Suuri tulevaisuudentutkija Alvin Toffler kirjoitti vuonna 1970 kirjassaan Future Shock, että 2000-luvun lukutaidottomia eivät ole ne, jotka eivät osaa lukea ja kirjoittaa. He ovat niitä, jotka eivät osaa oppia, poisoppia ja oppia uudelleen.

David Rice: On kiinnostavaa, koska olemme historiallisesti tarkastelleet oppimista hyvin suoraviivaisesti: opin saavuttaakseni jonkin lopputuloksen.

En opi oppiakseni tai siksi, että tämä auttaisi muokkaamaan jotakin. Ajattelu on ollut hyvin yksinkertaista: opit tämän saavuttaaksesi tuon. Tätä ajattelua meidän on muutettava. Kaiken kaikkiaan identiteetistä ja muutoksesta puhutaan tekoälykeskusteluissa usein liian vähän. Mietin, johtuuko se osittain siitä, kuinka näitä kertomuksia luodaan. Miten muotojen tai esitystapojen pitäisi kehittyä, jotta emme puhuisi vain työkaluista, vaan keskittyisimme edelleen ihmisiin ja tähän hyvin erityiseen haasteeseen?

Ravin Jesuthasan: Tämä on erittäin tärkeä asia, David. Me yritysjohtajat ja rehellisesti sanottuna myös lajina ihmiset pilkomme asioita liikaa. Luokittelemme tekoälyn yhdeksi asiaksi ja unohdamme kaikki yhteydet, joista juuri puhuimme: taidot, identiteetin ja niin edelleen.

Meidän on päästävä tämän yli. Kyse ei ole vain siitä, kuinka hienoja nämä työkalut ovat tai kuinka teknologiaa voidaan käyttää etusijalla. On kysyttävä, mitä työtä on tehtävä ja millainen ekosysteemi työn taustalla toimii. Teknologia on tietysti yksi osa sitä, mutta teknologia on vain työkalu.

Hyvä ystäväni Gary Bowles puhuu muutoksen yhteydessä usein ajattelutavasta, taitopohjasta ja työkalupakista. Meidän on pystyttävä käymään läpileikkaavaa keskustelua siitä, mitä tämä merkitsee työvoimalle ja kuinka tuemme työvoimaa muutoksessa. Kuten sinä ja minä tiedämme, David, planeettamme pyörii, koska olemme kuluttajayhteisö. Olemme kuluttajapohjainen maailmanlaajuinen yhteisö.

Heti kun kulutusvoima katoaa, koska ihmiset menettävät työnsä, suuri osa tästä alkaa romahtaa. Tekoälyn kohdalla meidän on siis pohdittava, mitä läpileikkaavia seurauksia sillä on. Kuinka parannamme ihmisten osaamista? Kuinka uudelleenkoulutamme heitä? Kuinka varmistamme, että jos haluamme maailmanlaajuisesti jatkaa kulutusvoimaan perustuvaa taloutta, ihmisillä on mahdollisuuksia ansaita tuloja tuottavasta työstä?

David Rice: Kysyn tätä usein, koska on epärealistista ajatella, että siirtyisimme maagisesti uuteen aikakauteen, jossa kulutus ei olisi ihmisen toiminnan keskeinen moottori. Yksi tämänhetkisistä suurista ongelmista on mielestäni se, että ylimmän johdon ihmisillä on taipumus tavoitella tehokkuutta syvällisemmän muutoksen kustannuksella.

Kaikki liittyy siihen, kuinka ihmisten tuottavuus voidaan kymmenkertaistaa. Mitä johtajien pitäisi mielestäsi mitata tai tavoitella sen sijaan, jos he haluavat luoda arvoa tekoälyn avulla muutenkin kuin kustannuksia leikkaamalla?

Ravin Jesuthasan: Tämä on erittäin hyvä kysymys, David. Usein keskitytään lyhytnäköisesti siihen, että nopein tapa kasvattaa ansioita on kustannusten vähentäminen. Siinä on varmuutta: tiedän, että voin poistaa kustannuksia. Jos taas investoin tänään huomisen kasvuun, siihen liittyy riskiä.

Pyrin yleensä saamaan asiakkaamme keskittymään kolmeen mittariin. Ensinnäkin tehokkuus on tärkeää, koska jokaisen organisaation on irrotettava tuleva kasvu perinteisesti resursseja kuluttavasta mallistaan. Resursseja voivat olla ihmiset, taloudellinen pääoma tai fyysinen pääoma.

Toiseksi on pohdittava, kuinka työvoiman tuottavuutta parannetaan. Olemme nähneet tilanteita, joissa teknologiaan on investoitu, mutta tuottavuus ei ole muuttunut. Teknologiaa ei voi vain ottaa käyttöön ja toivoa, että ihmisistä tulee jotenkin tuottavampia. Työ on siis suunniteltava tietoisesti uudelleen, jotta tuottavuus sisältyy työn todelliseen rakenteeseen.

Kolmas muuttuja, joka on mielestäni todella tärkeä, David, on ketteryys. Kun investoimme näihin teknologioihin, kuinka voimme siirtää resurssejamme alueilta, joilla työtä korvautuu, alueille, joilla on kasvumahdollisuuksia? Nämä kolme mittaria ovat erittäin tärkeitä, kun pohdimme, kuinka rakennamme liiketoimintamalleja, jotka on suunniteltu jatkuvaan uudistumiseen ja kasvuun.

Kasvu tapahtuu pienemmällä resurssi-intensiivisyydellä, mutta samalla hyödynnämme mahdollisimman hyvin osaamista, johon olemme usein investoineet vuosikymmenten ajan.

David Rice: Ehdottomasti. Olen keskustellut tästä johtajien kanssa ja pitänyt kiinnostavana sitä, että heidän oma kiireensä ottaa tekoäly käyttöön ei tunnu yhtä suurelta kuin kiire saada työntekijät käyttämään sitä.

Kun tekoäly nähdään strategisena työkaluna, voidaan tarkastella esimerkiksi sitä, mitä ChatGPT:n syvällisen tutkimuksen toiminnolla voi tehdä. Se kehittyy strategisena työkaluna ja alkaa muuttaa peliä. Miksi uskot, että tämä irtikytkentä on olemassa, ja mitä riskejä tällaiseen johtamisen kuiluun liittyy?

Ravin Jesuthasan: Se on erinomainen kysymys ja valtava riski, koska tekoäly ei ole teknologiakehityksen haaste. Monet ovat aivan oikein sanoneet, ettei kyse ole teknologiasta vaan ihmisistä. Se on muutosjohtamisen haaste. Se kyseenalaistaa kaiken, mitä olemme oppineet uskomaan ja rakentamaan liiketoimintamalleistamme, ihmisistä ja organisaatioista.

Kyse on siis perustavanlaatuisesta haasteesta. Olen jo jonkin aikaa sanonut, että johtajiemme on siirryttävä pelkästä digitaalisesta sujuvuudesta todelliseen tekoälyn hallintaan. Kerroin sinulle ehkä, että minulla oli tänä vuonna Davosissa etuoikeus toimia muutaman paneelin moderaattorina: toisessa oli joukko toimitusjohtajia ja toisessa joukko henkilöstöjohtajia.

Kysyin heiltä: kaikki te otatte tekoälyä käyttöön, se mainitaan tulosjulkistuksissanne ja saatte väistämättä muutaman prosenttiyksikön lisäyksen, kun puhutte tekoälystä. Kuinka moni teistä oikeasti käyttää näitä työkaluja? Molemmissa huoneissa vastaus oli enintään 10 prosenttia. Kysyin myös, kuinka he yrittävät saada ihmiset käyttämään näitä työkaluja, kun he itse haluavat niitä käytettävän.

Joku vastasi hieman nolostuneena, etteivät he oikeastaan käytä niitä, koska heillä on avustajia. He kertovat avustajille, mitä tehdä, ja avustajat tekevät sen. Tämä on mielestäni valtava irtikytkentä. Jos tekoälyä pitää vain suorittamiseen tarkoitettuna työkaluna, käytät tietenkin avustajaasi.

Jos taas näet tekoälyn strategisena työkaluna, se muuttaa liiketoimintasi jokaista osa-aluetta. Sinun on investoitava toimintatapojesi muuttamiseen, jotta tekoäly voi läpäistä kaiken tekemäsi työn. Kirjoititpa muistiota, työskentelitpä suorien alaisiesi kanssa tai aloititpa strategiaprosessin selvittämällä, mitä kilpailijasi tekevät, missä olemme epäonnistuneet suhteessa kolmeen edelliseen strategiasuunnitelmaamme ja mitkä ovat suurimmat puutteet.

Tekoäly voi vahvistaa johtajaa valtavasti. Kyse on kuitenkin jälleen suuresta käyttäytymisen muutoksesta. Kolmannessa kirjassani tarkastelimme John Boudreaux'n kanssa vuonna 2018, jolloin koneoppiminen ja syväoppiminen olivat ajankohtaisia, noin 135 organisaatiota ja tapausta.

Meihin teki suurimman vaikutuksen se, kuinka ajattelutavan, taitopohjan ja työkalupakin perintö muodostui muutoksen suurimmaksi esteeksi. Johtajien vanhat toimintatavat estivät heitä etenemästä jo silloin, vaikka käytössä olleilla työkaluilla ei ollut läheskään nykyisten työkalujen tehoa ja kyvykkyyttä.

David Rice: Haluan palata hetkeksi yhteen sanomaasi asiaan. Mainitsit siirtymisen kohti tekoälyn hallintaa. Kun ajattelemme johtajia, erityisesti ylimmän johdon jäseniä, miltä tekoälyn hallinta näyttää sinun näkökulmastasi? Mitä he tekevät sen avulla ja millaisiin haasteisiin he pyrkivät vastaamaan?

Ravin Jesuthasan: Se näyttää tältä, David. Puhun nyt hyvin käytännöllisesti: johtaja varaa joka päivä tietyn ajan työkalujen ymmärtämiseen, niiden muuttumisen seuraamiseen ja uusien työkalujen opetteluun. Hän antaa itselleen mahdollisuuden kokeilla ja käyttää näitä työkaluja.

Lakimiehet saattavat sanoa, että kaikki yksityiset tietomme on suojattava. Tietenkin. Mikään ei kuitenkaan estä sinua kokeilemasta itse ChatGPT:tä, Claudea tai mitä tahansa kehittyvää työkalua, esimerkiksi DeepSeekiä.

Kun sinä ja minä puhuimme viimeksi, en sano tätä mielistelläkseni, mutta oma esihenkilöni on todella hyvä esimerkki tästä. Jokainen keskustelu hänen kanssaan alkaa siitä, mitä hän on nähnyt tekoälyn avulla, mitä tietoja hän on louhinut liiketoiminnastamme sisäisesti ja mitä hän on nähnyt kilpailijoidemme tekevän. Hän käyttää tekoälyä jatkuvasti tehtävänsä jokaisella osa-alueella.

On ollut erittäin kiinnostavaa huomata, että koska hän toimii näin, minäkin toimin niin. Käytin tekoälyä jo jonkin verran, mutta hänen esimerkkinsä motivoi minua käyttämään sitä entistä enemmän. Seuraan muuta johtoryhmäämme ja näen tämän vaikutuksen leviävän. Erityisesti konsultoinnissa, joka käy läpi valtavaa muutosta, jokaisen työntekijämme on käytettävä tekoälyä, ja kohtaamme samat vastarinnan muodot kuin kaikki muutkin.

Se, että hän toimii näin näkyvästi noin 3 000 työntekijällemme, on ollut valtava pelinmuuttaja. Meidän on tietysti tuettava sitä tarjoamalla pääsy työkaluihin ja koulutusta sekä suunnittelemalla työtehtävät tietoisesti uudelleen. Esimerkillä johtaminen on kuitenkin erittäin tärkeää, ja hän on mielestäni tekoälyä hallitsevan johtajan täydellinen ilmentymä.

David Rice: On kiinnostavaa, että puhumme aina tietoaineistoista, siitä mitä voi tapahtua ja riskeistä. Sanon aina, että ChatGPT:n voi saada luomaan tietoaineiston. Jos haluat kokeilla työkalua, voit pyytää sitä simuloimaan jotakin. Se tekee sen, minkä jälkeen voit analysoida tulosta.

Olen tehnyt tätä muutamissa tapauksissa, joten työkalulla voi leikkiä monella eri tavalla. Kaiken markkinoilla näkemäsi perusteella: jos voisit suunnitella uudelleen sen, kuinka organisaatiot ottavat tekoälyn käyttöön alusta alkaen, mistä aloittaisit? Miltä ensimmäiset 90 päivää näyttäisivät ihanteellisessa käyttöönotossa?

Ravin Jesuthasan: Sanoisin, että jokaisen organisaation on tehtävä kolme asiaa. Ensinnäkin suunnan on oltava todella selkeä. Tämä ei ole kertaluonteinen hanke, vaan jotakin, jota kehitetään iteroiden. Mikä on meidän kompassimme? Mikä ankkuroi matkamme kohti tekoälyllä vahvistettua toimintamallia tai tekoälyllä vahvistettua käyttöjärjestelmää, kuten olemme sitä kutsuneet? Mikä on tuo kompassi?

Mitä tuottavuus-, tehokkuus- ja ketteryysparannuksia saavutamme kuuden kuukauden, yhdeksän kuukauden tai vuoden aikana? Miltä tämä näyttää organisaatiossa? Miltä se tuntuu johtajista, esihenkilöistä, työntekijöistä, osakkeenomistajista ja muista sidosryhmistä? Mitkä ovat keskeiset rakennuspalikat, jotka meidän on ehdottomasti saatava kuntoon?

Meidän on ehkä hankittava lisenssit tiettyyn teknologiaan tai rakennettava tietoaineistojamme. Mitä tahansa ne ovatkin, kompassi tulee ensin.

Toiseksi: kuinka rakennamme prototyyppejä ja kokeilemme tätä? Hyvin toteutettuna se tarkoittaa työn asettamista etusijalle, kuten sanoimme alussa. Millä alueilla voin analysoida työtä ja selvittää, kuinka otan tekoälyn käyttöön tiettyjen ongelmien ratkaisemiseksi? Silloin alamme nähdä, mikä työ korvautuu, mikä vahvistuu ja mikä muuttuu.

Alamme luoda näyttöä ja liiketoimintaperusteluja, jotka osoittavat tekoälyn voiman. Olen julkaissut useita artikkeleita esimerkiksi S Salon Management Review'ssa ja Harvard Business Review'ssa, joissa olemme esitelleet yritysten saamia sijoitetun pääoman tuottoja. Luvut ovat suuria: joissakin tapauksissa tuottavuus on kasvanut 45 prosenttia ja liiketoiminnan eri osissa kannattavuus 30 prosenttia.

Prototyyppien rakentaminen on siis tärkeää. Kolmanneksi tekoälyn vaikutus ei rajoitu tuottavuuden, ketteryyden ja tehokkuuden saavuttamiseen. Se muuttaa liiketoimintamallisi jokaista osa-aluetta. Meidän on ymmärrettävä kaikki muutosta mahdollistavat tekijät. Mitä tämä tarkoittaa budjetoinnin kannalta?

Mitä tämä tarkoittaa työn organisoinnin kannalta? Se haastaa organisaatiosi ja toimintojesi rakenteen, työn rakenteen ytimen. Se haastaa johtamistaitosi, kuten sinä ja minä juuri puhuimme. Kolmas osa liittyy siis kaikkien näiden muutosta mahdollistavien tekijöiden käsittelyyn.

Ne kulkevat tekoälyn rinnalla ja auttavat rakentamaan paitsi useita kokeiluja, myös aidosti tekoälyllä vahvistetun toimintamallin.

David Rice: Tämä oli hyvä keskustelu. Arvostan aikaasi. Kiitos, Ravin, että tulit ohjelmaan.

Ravin Jesuthasan: Ilo oli minun puolellani. Nautin keskustelusta todella paljon, David. Kiitos.

David Rice: Ennen kuin lopetamme, haluatko kertoa kaikille, missä sinuun voi olla yhteydessä, mistä tekemisistäsi voi lukea lisää ja mitä muuta haluat jakaa?

Ravin Jesuthasan: Tietenkin. Käykää mercer.com-verkkosivustolla, jossa on paljon työkalujamme, menetelmiämme, aineistojamme ja tutkimuksiamme.

Voitte myös vierailla verkkosivullani ravinjesuthasan.com. Seuratkaa minua LinkedInissä, Twitterissä, joka taitaa nykyään olla X, Threadsissa ja muilla sosiaalisen median alustoilla. Olen melko aktiivinen ja julkaisen säännöllisesti erilaisia tutkimuksia ja kirjoittamiani artikkeleita.

David Rice: Erinomaista. Kiitos vielä kerran, että liityit seuraamme. Ensi kertaan.

Ravin Jesuthasan: Selvä. Kiitos, David.