Jos organisaatio ei ole operoinut viimeisintä kahta vuotta huippusalaisen projektin parissa perunakellarissa ilman yhteyttä ulkomaailmaan, jonkin sortin tekoälyprojekti siellä on käynnissä.
Viime viikolla kirjoitin GEO:sta eli siitä, miten yritykset voivat vaikuttaa tekoälyn tarjoamiin hakutuloksiin vai voivatko mitenkään. Jos tuo aihe ei vielä uuvuttanut, tämänviikkoinen kirjoitus sen tekee - mutta tarkoituksella.
Nyt kun kokemusta tekoälykokeiluista on alkanut kertyä, on havaittu, että iso osa alkuvaiheen AI-hankkeista menee perseelleen - ainakin jos perseelleen menemistä tarkastellaan puhtaasti hyödyn näkökulmasta.
Miksi näin käy, siitä olen kirjoittanut useammankin kerran.
Totta on, että vaikka tekoäly kiistatta tehostaa työntekoa ja sen pitäisi vapauttaa ihmisiltä kaistaa johonkin “arvokkaampaan” - minkä määritelköön kukin tahollaan - voi helposti käydä päinvastoin, ja tekoäly itse asiassa lisää kuormaa ja uupumusriskiä. Lennokkaiden termien ihmemaassa, Ameriikan Yhdysvalloissa, tälle on annettu osuva nimi “AI brain fry”.
Boston Consulting Groupin ja UC Riverside -yliopiston tekemän tuoreen tutkimuksen mukaan (n=1500) 14 prosenttia vastaajista sanoi tekoälyn intensiivisen käytön aiheuttaneen kognitiivista uupumusta, ja joka kolmas vastaaja kertoi työmääränsä itse asiassa kasvaneen sen jälkeen, kun AI:ta alettiin toden teolla hyödyntää.
Mistä moinen? Jäljet johtavat ns. tehokkuusansaan. Se tarkoittaa, että kun tekoäly nopeuttaa jonkin tehtävän tekemistä, johto ei suinkaan anna vapautuneen ajan mennä palautumiseen tai syvempään ajatteluun tai kahvihuoneessa läppäilyyn, vaan rimaa eli tuottavuustavoitteita nostetaan sitä mukaa.
Projekteja pukkaa lisää, ja pian käy niin, että ihminen ei enää edes pystyisi selviytymään työtaakastaan ilman tekoälyä. No, onhan tämä toki yksi tapa saada tekoäly käyttöön läpi linjan, mutta ei ehkä se ideaalisin.
Voisi ajatella, että henkilöstö ei moista peliä purematta niele. Tekoälyuupumus kuitenkin harvoin johtaa kapinaan, se kun hiipii sisään sukkasillaan. Yksi selkeä oire tulevasta on se, että palavereissa puhutaan enemmän siitä, mitä työkalua käytetään, kuin siitä, mitä ongelmaa tekoälyn avulla itse asiassa ratkaistaan.
Osa porukasta alkaa sitten käyttää tekoälyä sen enempää asiaa pohtimatta, mikä taas johtaa helposti siihen, että tuotokset ovat geneeristä ja sielutonta AI-slopia.
On havaittu (mm. edellä viitattu tutkimus), että useampaa AI-työkalua samanaikaisesti käyttävillä tuottavuushyödyt itse asiassa laskivat, kun taas pienen mutta fokusoidun työkalupakin käyttäminen korreloi positiivisesti tuottavuuden kanssa.
Tämä käy järkeen: jos ei tiedä mitä rakentaa, tilanne ei siitä muuksi muutu, vaikka joka päivä kävisi Motonetistä lisää työkaluja.
Sitten hyvät uutiset! Tekoälyuupumus on hoidettavissa, eikä resepti ole erityisen monimutkainen. Näillä kolmella konstilla pääsee jo pitkälle:
Tämä on sisäisen viestinnän sääntö numero yksi, ja se kannattaa ottaa tässä kohtaa erityisen vakavasti. Toki jos johto ei tiedä, mitä porukalle sanoisi, kannattaa AI-roadmap levittää kulmahuoneen pöydälle vielä kerran.
Suomessa maaperä on valitettavan otollinen tekoälyuupumukselle. Ensinnäkin tekoälyyn suhtaudutaan skeptisesti: 84% suomalaisista konttorirotista kertoo olevansa huolissaan tekoälyn tuottaman tiedon paikkansapitävyydestä ja 81% tietoturvariskeistä.
Toiseksi Työterveyslaitoksen tuore tutkimus osoittaa työhyvinvoinnin olevan yleisesti laskussa, eivätkä maailmanpoliittinen tilanne ja tekoälyn aiheuttamista mullistuksista huutavat otsikot ole omiaan mieltä rauhoittamaan.
Siispä, arvoisat johtajat, ottakaa homma näppiin ja unohtakaa “näin teet tekoälyllä jäätelökioskille logon” -tyyliset koulutukset, tuuleen huutavat konsultit (paitsi minut) ja kokeilut, joita ei johda kukaan.
Sen sijaan rakentakaa konkreettinen ja matalan kynnyksen suunnitelma tekoälyn käyttöönotolle, ja rakentakaa se heti. Jos ette osaa, opetelkaa.
PS. Tsekkaa myös ladattavat oppaat: AI-assistentti 15 minuutissa ja Möykystä strategiaksi - Johdon AI-opas
Lähteet:
Viime viikolla kirjoitin tekoälyn viimeaikaisesta kehityskulusta, jossa vauhtii tuntuu vain kiihtyvän. Tällä kertaa askellan hieman teknisempään humppaan, koittakaa kestää. Aihe on myös ilmiötasolla hyvä esimerkki siitä, kuinka läpiluotaava on tekoälyn vaikutus.
Kävi nimittäin alkuviikosta niin, että asiakas laittoi sähköpostia. Olemme kyseisen yrityksen kanssa jumpanneet hakukonelöydettävyyttä kuntoon hyvällä menestyksellä, mutta nyt asiakas oli kysynyt omiin palveluihinsa liittyviä kysymyksiä Googlen tekoälyltä (Gemini).
Lopputulos oli se, että Gemini löysi ja suositteli kyllä kilpailijoita mutta ei vahingossakaan heitä. “Olisiko ao. asialle tehtävissä jotain?”, kysyi asiakas aiheellisesti - faktahan on, että yhä useampi etsii tietoa tekoälytyökaluilla perinteisen googlettamisen sijaan.
On tehtävissä, ja siitä seuraavassa.
Huom! En ole tämän aiheen syväasiantuntija, enkä yritä sellaista leikkiä, ja vaikka olen kollegallani Jonilla (joka sitten taas on) tämän kirjoituksen tarkistattanut, oikeus amatöörimäisiin asiavirheisiin pidätetään.
Tässäpä siis katsausta GEO:oon (aka Generative Engine Optimization) - ja kuten esimerkkimme osoitti, se että perinteinen SEO (aka Search Engine Optimization) on mintissä, ei suinkaan tarkoita, että tekoäly noteeraa teidät yhtä tehokkaasti.
Kehittämistoimenpiteitä ei ole helpottanut, että AI-löydettävyyteen on liittynyt paljon asioita, joita kukaan ei tarkkaan ottaen tiedä, mutta ymmärrys toki on matkan varrella kasvanut. Ja kyllähän näppylät niin ovat, että tämä puoli on otettava työn alle, etenkin jos SEO on ollut keskeinen osa markkinoinnin strategiaa.
Miten suuri osa hauista sitten tapahtuu ChatGPT:ssä, Geminissä, Claudessa, Copilotissa, Perplexityssä yms. Googlen sijaan? Kaivelin aiheesta tutkimuksia, mutta nopealla vilkaisulla vaikutti siltä, että ko. “tutkijoilla” oli vahvasti oma GEO-lehmä ojassa, joten katson viisaimmaksi kuitata asian toteamalla, että koko ajan enemmän.
Mikä minua viestintätaustaisena syvästi ilahduttaa on se, että hyvän sisällön merkitys näyttäisi olevan myös tekoälyaikakaudella keskeinen löydettävyyteen vaikuttava tekijä. "Hyvä" tosin joudutaan määrittelemään uudelleen.
Princetonin, Georgia Techin ja Allen Instituten tutkijat julkaisivat vuonna 2024 - iäisyys sitten siis, mutta myöhemmät tutkimukset tukevat väitteitä - vertaisarvioidun tutkimuksen GEO: Generative Engine Optimization siitä, mitkä sisällölliset tekijät parantavat näkyvyyttä tekoälyvastauksissa.
Tulos oli, että oikeilla sisältömuutoksilla näkyvyys voi parantua jopa 40 prosenttia.
Parhaiten toimivat kolme asiaa: konkreettiset luvut ja tilastot, viittaukset ulkopuolisiin luotettaviin lähteisiin ja asiantuntijoiden suorat sitaatit.
Mikä puolestaan ei toiminut lainkaan? Avainsanojen viljeleminen – mikä SEO:ssa on perinteisesti ollut tehokasta – ei GEO:ssa näyttäisi saavan viisareita värähtämään, mahdollisesti jopa päinvastoin. Toisin sanoen: kirjoita kuin toimittaja, ei kuin myyntimies.
No nyt minulla jo vierähti kyynel poskelle.
Vuonna 2025 julkaistu Toronton yliopiston preprint GEO: How to Dominate AI Search vahvisti tämän ja lisäsi soppaan havainnon, että tekoälyhaku suosii selvästi niin sanottua ansaittua mediaa brändin oman sisällön kustannuksella.
Käytännössä tämä tarkoittaa, että toimittajan kirjoittama juttu firmastasi painaa tekoälyn silmissä enemmän kuin oma nettisivusi, vaikka se olisi kuinka hyvin optimoitu. Tässä on iso ero perinteiseen SEO:hon.
Avoimuuden nimissä on mainittava, että tutkimusten valossa ei edelleenkään ole selvää, missä määrin GEO-toimenpiteet tuottavat mitattavaa kaupallista hyötyä (mm. Columbian ja MIT:n vuonna 2025 julkaistu E-GEO-tutkimus).
Suunta on kuitenkin selvä – ja varsinkin ansaitun median merkitys on sellainen asia, joka kannattaa pistää korvan taakse.
Tekoäly demokratisoi osaamista, mistä olen itsekin useita kertoja kirjoittanut, ja sama ilmiö on havaittavissa tässä: pienemmät sivustot hyötyvät GEO:sta suhteellisesti enemmän kuin vahvat toimijat. Googlen ykkönen menettää silmäpareja, kun taas sijoilla ynnä muuta roikkuva sivusto saattaa tekoälyn kautta löytyä aivan eri osumatarkkuudella.
Game is on!
On hyvä ymmärtää, että tekoäly ei lue sivustoa kuin ihminen. Se hakee sieltä paloja, jotka vastaavat käyttäjän kysymykseen mahdollisimman täsmällisesti. Tästä seuraa, että:
Näistä ei maallikon tarvitse ymmärtää enempää kuin siitä, miten joku voi syödä selleriä, mutta www-kumppanin kanssa GEO:sta kannattaa muutama sana vaihtaa.
Jos verkkohaut ovat keskeinen myynnin kanava, GEO:n on syytä olla asialistalla nyt eikä ensi kesän keskiviikkona. Nääs ne potentiaaliset asiakkaat, jotka käyttävät tekoälyä tiedonhakuun, huitelevat ostopolulla jo pitkällä ja ovat valmiita tekemään päätöksen. Usein käy sitten niin, että puulaaki, jota tekoäly suosittelee, poimii kaupan kotiin.
Hyvät uutiset: GEO-kilpailu on vasta alussa, ettekä ole menettäneet mitään. Kuten kaikessa tekoälyyn liittyvässä, kilpailijat/kollegat ovat todennäköisesti vielä enemmän unessa - mitä en kuitenkaan pitkän aikavälin strategiaksi voi suositella.
Ensi viikolla kirjoitan tekoälyuupumuksesta. Tällä tarkoitan, että ihmiset ovat korviaan myöten täynnä tekoälytohkeilua, mikä ei valitettavasti suinkaan tarkoita, että muutos hidastuu - päinvastoin, siksi siitä niin paljon kohkataan. Onko uupumukseen lääkettä, sitäpä pohdin ensi viikolla.
Tsemppiä viikkoon!
Lähteet:
GEO: Generative Engine Optimization (Princeton, Georgia Tech, Allen Institute – 2024) https://arxiv.org/abs/2311.09735
GEO: How to Dominate AI Search (Toronto – 2025) https://arxiv.org/abs/2509.08919
E-GEO: A Testbed for Generative Engine Optimization in E-Commerce (Columbia & MIT – 2025) https://arxiv.org/pdf/2511.20867
Viime viikolla kirjoitin ensimmäisistä AI:n piikkin julkisesti laitetuista irtisanomisista Suomessa, ja käsittelen tekoälyn viimeaikaista kehityskulkua. Kiirettä on nimittäin pitänyt.
Tapahtui niinä päivinä marraskuussa 2025, että AI-firma Anthropic julkaisi uuden version Claude Code -koodaustyökalustaan. Se oli yksi näistä hetkistä, kun jollain jossain menevät murot väärään kurkkuun ja tässä kohtaa joku jossain olivat Piilaaksoon koodarit.
Julkistuksen jälkeen oli nimittäin ilmeistä, että tekoäly tulisi ottamaan ihmisiltä koodaushommat huomattavan paljon aiemmin arvioitua nopeammin. Ei toki kaikkea, mutta ison siivun.
Jos et ole koodari, älä kuitenkaan lopeta lukemista. Koska…
…kyse ei suinkaan ole vain koodaustyökalujen kehityksestä. Tekoäly on viimeisen vuoden aikana ottanut valtaisan loikan kahdella eri rintamalla.
Ensinnäkin kielimallit – siis ne chatbotit kuten ChatGPT, Claude ja Gemini, joita käytät lähinnä Googlen korvaajana, mikä saa konsultti Käyhkön toisaalta kyyneliin mutta toisaalta pysymään leivässä ainakin vielä hetken - ovat siirtyneet tekstin tuottamisesta kohti itsenäistä ajattelijaa.
Uusimmat versiot nimittäin tekevät huomattavan paljon enemmän kuin ainoastaan vastaavat kysymyksiin. Käytännössä ne osaavat funtsia (reasoning/thinking) ja ratkoa hyvinkin monimutkaisia ongelmia ilman, että niitä pitää olla koko ajan käskyttämässä ja oikomassa.
Samoin agentti-ominaisuus - eli että AI hoitaa tehtäviä alusta loppuun itsenäisesti - kehittyy vauhdilla, mikä tuo taas aivan uuden ulottuvuuden siihen, mitä työkaluilla voi tehdä.
Siis sen hakutoiminnon lisäksi. Sori, nyt lopetan.
Sitten on edellä mainittu koodaus, jossa kehitys näkyy ehkä selkeimmin siitä yksinkertaisesta syystä, että se on helposti mitattavaa. Esimerkki: SWE-bench Verified on testi, jossa AI:lle annetaan oikeita ohjelmointivirheitä korjattavaksi. Vuosi sitten parhaat mallit saivat kyseisessä testissä fiksattua alle 50 prosenttia virheistä, mutta nyt luku oli yli 80 prosenttia.
Toisin sanoen neljä viidestä ohjelmointiongelmasta ratkesi AI:n avulla. Ja tämä kehityskulku yhdessä vuodessa.
Miksi ohjelmistopuolen AI-haipakkaa kannattaa muidenkin seurata, niin siksi, että softakehitys on tähän asti ollut yksi vaikeimmin automatisoitavista tietotyön muodoista. Se kun vaati loogista päättelyä, ongelmanratkaisua ja kontekstin ymmärtämistä.
Jos AI pystyy nyt hoitamaan senkin, lista asioista, joita se ei pysty hoitamaan lyhenee nopeasti. Koodauksessa tapahtunut muutos ei täten ole erillinen ilmiö, vaan merkki siitä, mitä tuleman pitää. Sama tahti on askelten pian kaikessa tietotyössä.
Jenkeissä esimerkiksi isoissa lakifirmoissa ja pankkeissa, joilla on ollut nappulaa kehitellä AI-työkaluja, tekoäly tekee jo nyt ison osan sopimusten ja säädösten läpikahlaamisesta, taloudellisesta mallintamisesta, raportoinnista yms. - kaikki hommia, joihin on aiemmin saattanut mennä ihmisiltä viikkoja.
Markkinoinnissa ja viestinnässä muutos lienee ollut vielä suurempi, näissä hommissa kun valmiit työkalut riittävät melkein aina hoitamaan homman. Niinpä jenkeissä yli 80 prosenttia markkinointijohtajista kertoo käyttävänsä AI:ta sisällöntuotantoon (mikä sai minut ensimmäisenä pohtimaan, että missä lienee se vajaa 20 prosenttia - käpylehmillä leikkimässä kenties).
Tämä tarkoittaa ihan suoraan, että luovia suunnittelijoita, copywritereita, graafikoita, analyytikkoja, projektipäälliköitä jne. ei tarvita enää yhtä paljon - jos lainkaan.
Seuraan työni puolesta AI-kenttää aktiivisesti, ja tällä hetkellä uutisoidaan harva se päivä aikamoisia madonlukuja. Yksi tuoreimmista ulostuloista oli Microsoftin AI-johtajan Mustafa Suleymanin kommentti, jossa hän arvioi, että olipa kyseessä lakimies, kirjanpitäjä, projektijohtaja tai markkinointipäällikkö, suurin osa heidän tehtävistään automatisoidaan AI:n toimesta 12–18 kuukauden sisällä.
Aikataulua soppii eppäillä, mutta lopputulema voi todellakin olla tuo - mikä on toki eri asia kuin että työpaikat katoavat samassa suhteessa. Joka tapauksessa kun muutos on tätä kaliiperia, vaikutukset ovat… No, merkittävät.
Sitten kun minäkin lähes päivittäin saan kuunnella “Meille kuule Arttu riittää ihan luomuäly” -kommentteja, niin kyllä siinä mieli tekee tarrata vastapuolta hellästi hartioista ja ravistella niin perkeleesti.
Onneksi ovat myös he, jotka yskän ainakin jollain tasolla ymmärtävät.
Ei yllä mainittu tietenkään tarkoita, että kaikki loppuu, mutta sitä se tarkoittaa, että kaikki muuttuu, ja muuttuu nopeasti.
Tietotyöläiselle ymmärrys tekoälystä ja kyky käyttää tekoälytyökaluja tulee olemaan aivan kriittinen työelämätaito, ja valitettavasti vielä toistaiseksi ko. taidon opettelu tuppaa olemaan jokaisen omalla kontolla.
Koodaritkaan eivät katoa, mutta heidän roolinsa muuttuu: vähemmän varsinaista koodin vääntämistä ja enemmän arkkitehtuuria ja laadunvalvontaa. Sama logiikka toistuu alasta riippumatta.
Isossa osassa tietotyötä lisäarvo tulee yhä enemmän strategisesta ajattelusta, asiakassuhteista ja kontekstin ymmärtämisestä – eikä sillä ole väliä, vaikka lopputuotos tulisikin AI-tuutista.
Sitten kun olet juuri valmistunut koulusta vuonna 2014 luodun opetussuunnitelman askelmerkkejä seuraten, niin tsemppiä työnhakuun!
Että miettiä näitä asioita kannattaa - yksin ja yhdessä.
Lähteet: Anthropic 2026 Agentic Coding Trends Report, McKinsey / CIO.com, SF Standard (19.2.2026), LogRocket AI Dev Tool Power Rankings (helmikuu 2026), CNBC (lokakuu 2025), Fortune / Financial Times (helmikuu 2026), Time Magazine (lokakuu 2025), SalesforceDevops.net
Kirjoitin jo ensimmäisessä uutiskirjeessäni, että AI:n aikaansaamia irtisanomisia nähdään Suomessakin pian - tai oltiin toki jo nähty, mutta turvat olivat pysyneet tukossa. No, enää eivät pysy.
Insinööritoimisto Etteplan ilmoitti viime viikolla aloittavansa muutosneuvottelut, joissa 40 työntekijää - eli useampi kuin joka kymmenes ko. palvelualueelta - saattaa menettää työpaikkansa ja 30 joutua lomautetuiksi tai osa-aikaistetuiksi. Syy?
Lainatkaamme yhtiön tiedotetta: "Tekoälyn tuomat alan rakenteelliset muutokset ovat vähentäneet kysyntää." Lisäksi Etteplan kertoi Helsingin Sanomille alkavansa kehittää tekoälyagenteista virtuaalisia kollegoita, jotka tuottavat sovelluskoodia.
Etteplan on ainakin minun kirjanpitoni mukaan Suomessa ensimmäinen yhtiö, joka sanoo asian ääneen: AI korvaa meillä ihmisiä ja näin on näppylät.
Monessa muussa firmassa sama asia piilotetaan "organisaation uudistamisen" tai "strategisten painopisteiden" tai muun mitään tarkoittamattoman lätinän taakse. Jenkeissä tälle on jo nimitys (kuinkas muutenkaan) eli "AI-washing" – mikä siis tarkoittaa sitä, että AI:ta käytetään tekosyynä irtisanomisille tai vaihtoehtoisesti aidot AI-irtisanomiset piilotetaan korporaatiobullshitin alle.
Etteplanin tapaus on toki vain pintaraapaisu sekä meillä että etenkin muualla. Suuntaa saa, kun pyörittää karttapalloa: pelkästään vuoden 2026 ensimmäisen puolentoista kuukauden aikana yksin teknologia-alalla on irtisanottu noin 40 000 ihmistä – yli 800 joka ikinen päivä (lähde: TrueUp).
Muutamia esimerkkejä: Salesforce vähensi helmikuun alussa noin tuhat työntekijää, Amazonilta on lähtenyt 30.000 ihmistä puolen vuoden sisällä, Pinterest näytti kengänkuvaa 15 prosentille väestään "AI-strategian" nimissä ja niin edespäin.
Seuraa se iso kysymys, jonka HS:n päätoimittaja Erja Yläjärvi tiivisti sunnuntain 15.2.2026 lehden pääkirjoituksessaan osuvasti: "Kun kone voi tehdä halvalla ja tehokkaasti koko ajan enemmän asioita, joita ihminen on tähän asti tehnyt – mitä me haluamme ihmisinä työpaikoilla tulevaisuudessa olla?"
Yläjärvi kysyy joukon muitakin hyviä kysymyksiä, kannattaa käydä lukaisemassa artikkeli.
Näissä kysymyksissä on koko AI-villakoiran ydin. Muutos tulee ja sitä pitää pystyä johtamaan. Juuri nyt tilanne on se, että puolet firmoista ihmettelee haavi auki maailman menoa ja toinen puoli hankkii henkensä hädässä lisenssejä Copilotteihin. Molempia leirejä yhdistää se, että kukaan ei ole pysähtynyt miettimään, mitä ollaan oikeasti tekemässä ja jättämässä tekemättä.
Etteplanin ulostulossa motiivit saattoivat olla muutakin kuin vilpitön avoimuus, mutta arvostaa pitää sitä, että asioista puhutaan ainakin sinnepäin oikeilla nimillä. Fakta nimittäin on, että koko joukko suomalaisia yrityksiä tulee tänä vuonna vähentämään väkeä tekoälystä johtuen ja mielenkiinnolla saamme seurata, millä nimillä ne näitä vähennyksiä kutsuvat.
Ensi viikolla kirjoitan siitä, että muutaman viime kuukauden aikana ollaan selvästikin ylitetty jokin raja AI:n kehityksessä - mikä valitettavasti vaikuttaa suoraan yllä kirjoitettuun.
Kaikesta huolimatta tsemppiä viikkoon!
Arttu
PS. Tämän linkin takana on uunituore Möykystä strategiaksi - Johdon AI-opas. Siinä on käyty läpi johdon näkökulmasta yksinkertainen tapa edetä tekoälyprojektien kanssa. Käy lataamassa, jos kuulut kohderyhmään - tai vaikka et kuuluisikaan. Uutta näkökulmaa saa jokainen, sen lupaan.
Tekoälyläppä vilisee agentteja, API-integraatioita, järjestelmähankkeita ynnä muuta kalliilta ja työläältä kuulostavaa konsulttijargoniaa. Niinpä strategiaksi valikoituu helposti odottelu hengitystä pidätellen, koska onhan asioilla tunnetusti taipumus järjestyä.
Tekoälyasiain kohdalla edellä mainittua asioiden järjestymistä kannattaa kuitenkin aktiivisesti edesauttaa, se kun on helpompaa kuin äkkiseltään luulisi. Ja vaara on ilmeinen myös sille, että odottelu se vasta kalliiksi tulee.
Jos suoristellaan hieman mutkia, tekoälyprojektit voidaan jakaa kolmeen kategoriaan:
1. Otetaan hyöty irti olemassa olevista kielimalleista.
2. Rakennetaan automaatioita ja agentteja, jotka noukkivat tietoa eri järjestelmistä ja suorittavat tehtäviä itsenäisesti.
3. Haetaan tehoja olemassa olevien järjestelmien sisään leivotuista AI-avustajista.
Usein käy niin, että johdon katse harhailee kategorioissa 2. ja 3., jotka joko vaativat jumppaa tai eivät ole omassa kontrollissa - ja samaan aikaan kategoriassa 1. olisi poikkeuksetta valtavasti otettavaa.
Sama hieman syvemmältä kouraisten:
Yksinkertaisin tapa aloittaa tekoälyn käyttö on etsiä henkilöstön arjesta työtehtäviä, joissa nykyiset kielimallit – ChatGPT, Gemini, Claude ja Copilot etunenässä – pystyvät tuomaan välitöntä hyötyä.
Käyttökohteita löytyy jo pintaraapaisulla tusinoittain, ja aikaa ja rahaa alkaa säästyä pieninä puroina sieltä sun täältä. Tämän tiedän faktana, kun olen näitä projekteja kymmeniä vetänyt.
Tämä lähestymistapa ei vaadi puolen vuoden jumppaa IT-osaston kanssa, ei hikisiä budjettineuvotteluja (paitsi jos toimarin hankintanatsat loppuvat 20 euroon), eikä käy myöskään niin, että puolet porukasta odottaa halvaantuneena, kunnes piipusta tuprahtaa valkoinen savu.
Hihasta ravistamalla nämäkään projektit eivät toki onnistu. Itse asiassa tutkimusten mukaan suurin osa AI-pilotoinneista menee panos-tuotto-suhteen näkökulmasta vihkoon.
Tähän on selkeä syy, ja se löytyy peilistä. Jos nimittäin pilotointi hoidetaan edes sinnepäin oikein, SE EI VOI EPÄONNISTUA. Ei ainakaan siinä mielessä, että “hyöty oli pyöreä nolla”, kuten moni puulaaki on ärräpäitä lasketellen raportoinut.
Teknologia toimii, se on fakta. Teknologiaa enemmän tässä on kuitenkin kyse uudesta tavasta tehdä töitä, ja jos hommassa meinaa onnistua, näin tekoälyä on lähestyttävä.
Kun pilotoinnit tehdään hyvin, ja toimivaksi todettuja käytäntöjä aletaan viedä organisaatiossa eteenpäin, alkaa löytyä myös niitä kohteita, joihin on perusteltua alkaa rakentaa agentteja.
Tässä vaiheessa ei tekoälyn hyödyistä tarvitse enää keskustella, niin ilmeisiä ne ovat. Eikä tämä roadmap mikään maailmanympärysmatka ole, suunnitelmallisuutta se lähinnä huutaa.
Järjestelmien sisäisestä AI:sta - joista Copilot lienee (surullisen) kuuluisin - vielä sen verran, että nämä työkalut on helppo ottaa käyttöön, mutta toisaalta niiden vaikuttavuus riippuu täysin siitä, kuinka hyvin kyseistä järjestelmää ylipäätään käytetään.
Siis ja täten: suurin virhe tekoälyprojekteissa on hypätä suoraan kohtaan 2 tai 3, kun kohta 1 on tekemättä. Jos porukka ei osaa käyttää ChatGPT:tä oman työnsä tehostamiseen, siinä ei auta salaisinkaan agentti.
Aloita siis olemassa olevilla työkaluilla ja keskity olemassa oleviin työtehtäviin. Ohjeet AI-assistenttien rakentamiseen löydät täältä.
Tsemppiä viikkoon!
Arttu
Tiedätkö tunteen sen, kun saat kollegan lähettämän sähköpostin, joka vaikuttaa melkein järkevältä, mutta lukusuorituksen jälkeen olet aivan yhtä kujalla kuin ennenkin?
On mahdollista - ja jopa todennäköistä - että kollega on rustaillut tuotoksensa tekoälyllä, eikä ole juuri vaivautunut lopputulosta hiomaan. Tälle tekoälyn myötävaikuttamalle laiskistumiselle on termikin: workslop.
"Slop" valittiin vuoden 2025 sanaksi sekä Merriam-Websterin että American Dialect Societyn toimesta, ja alun perin se on tarkoittanut muun muassa sotkua ja mössöä - mikä eittämättä osuvasti kuvaa myös tekoälyllä massatuotettua sisältöä, jossa on menty nopeus ja helppous edellä.
Koska on sinänsä inhimillistä haluta nopeutta ja helppoutta, workslop-ilmiö on vääjäämätön sivutuote tekoälyn käyttöön liittyen.
Valitettavasti workslop ei ole pelkästään ärsyttävää. Se on myös keskeinen syy siihen, että tekoälyinvestoinneille ei monessa tapauksessa tahdota saada toivottua vastinetta.
Workslop kun tuppaa siirtämään työtä, ei vähentämään sitä - kuten idea olisi.
Kun tekijä ulkoistaa ajattelunsa tyystiin tekoälylle, syntyy kyllä tavaraa ja tekeminen näyttää tehokkaalta. Pomo hieroo karvaisia/karvattomia (#sukupuolineutraalius) käsiään, että kylläpä kannatti Käyhkölle Copilot-lisenssi hommata!
Samaan aikaan toisaalla - vastaanottajan päässä siis - ei saada Käyhkön AI-oksennuksesta mitään tolkkua ja hieroglyfien tulkitsemiseen kuluu kaksinkertainen aika verrattuna wanhaan hyvään aikaan, kun Käyhkönkin oli pakko turvautua luomuälyyn - kaikkine rajoituksineen, mutta silti.
Joidenkin tutkimusten (virhemarginaali 120%, mutta otetaan suuntaa antavana) mukaan yksi workslop-tapaus maksaa vastaanottajalleen keskimäärin kaksi tuntia epäselvyyksien selvittelynä, virheiden korjaamisena ja tekoälyn hihastaan ravistamien faktojen tarkastamisena.
Sitten kun tämä tapahtuu 100 tai 1.000 tai 10.000 hengen organisaatiossa, alkavat panos-tuotto-laskelmat kääntyä päälaelleen. Eikä moinen toiminta worksloppaajan työyhteisön jäsenenä kokemalle arvostuksellekaan nannaa tee.
Workslop-termin syvin olemus lienee tässä vaiheessa tullut selväksi, ja kenties osa teistä tunnistaakin kollegoita, joihin workslop on jo ehtinyt pesiytyä.
Onneksi sinä ja minä olemme tämän yläpuolella, sillä workslop on yksi niitä tekijöitä, jotka uhkaavat jakaa tekoälyaikakauden osaajat kahteen kastiin:
Kuskin pukilla olevat käyttävät tekoälyä monipuolisesti sparrauskumppanina, ymmärtävät sen rajoitteet, ottavat vastuun lopputuloksesta eivätkä pommita kollegoitaan mössöllä.
Sitten ovat ne sivuvaunussa itikoita hampaidensa välistä kaivelevat vapaamatkustajat, jotka luulevat poimivansa tekoälystä rusinat pullasta, mutta tosiasiassa kusevat omiin muroihinsa, kun eivät kehitä osaamista, jolla olisi aidosti arvoa. Älä ole sinä se.
Ensi viikolla käyn läpi kolme erilaista lähestymistapaa tekoälyn käyttöönottoon liittyen, ja miksi johdolla jää monesti se helpoin tapa huomaamatta.
Tsemppiä viikkoon!
Arttu
PS. Huomaan olevani varsin hyvä työssäni, mikä etenkin näin yrittäjänä on mukava havaita. Jos siis tarvitsette näkemystä, kuinka teidän organisaatiossanne kannattaisi lähteä tekoälyn käyttöä tehostamaan, autan mielelläni. Voitte sitten ostaa palvelun halvemmalla jostain muualta. Suuttunutnaamahymiö.
Tuttu professori lähetti minulle Linkkarissa viestin, minkä myötä oli tämän uutiskirjeen aihe selvä.
Professori - joka ei halunnut nimeään julki, mutta joka ei ole tekoäly-ystäväni vaan ehtaa lihaa ja verta - oli huolissaan siitä, kuinka tekoäly tuottaa tieteentekijöille monenlaisia ongelmia.
Esimerkkinä hän kertoi jenkkikollegasta, joka oli lähettänyt tutulleni arvioitavaksi artikkelikäsikirjoituksen, jonka viitteissä oli useita kertoja viitattu tuttavani julkaisuihin.
Teksti näytti pätevältä. Ongelmana oli vain, että osa viittauksista oli tekaistuja, ja professorin nimiin oli laitettu artikkeleita, joita hän ei ole koskaan kirjoittanut. Jenkkiproffa olisi peer review -arvioitsijana ollut valmis päästämään käsikirjoituksen läpi.
Tämä ei luonnollisestikaan ole yksittäistapaus. Esimerkiksi kyseinen jenkkiprofessori oli kertonut, että hänen äskettäin arvioitaviksi saamistaan neljästä artikkelista kolmen kirjoittamisessa oli käytetty tekoälyä.
"Ei siinä mitään, jos se olisi jäänyt ideointiin ja tekstin muotoiluun, mutta jos alat kysymään lähteitä, tekoäly kyllä tuottaa niitä – oikeita ja tekaistuja", tuttuni kirjoitti.
“Tiede tuottaa tulkintoja, mutta tieteellisen tutkimuksen pitäisi kaikissa oloissa pohjautua faktoihin.”
Tekoälyn ongelma on, että kun se ei tiedä, sillä on paha tapa arvata - myös tutkimuskäytössä. Kun pyydät lähteitä, se generoi uskottavan näköisiä viitteitä oikeiden tutkijoiden nimillä, oikeilla lehtien nimillä ja uskottavilla otsikoilla. Vain itse artikkeli puuttuu.
Tutkijoille tämä on ymmärrettävästi kestämätön tilanne. Kuten professori asian kiteyttää: "Kyse on tieteellisestä vilpistä, josta tulee seuraamuksia. Yksikin huijauskerta voi olla liikaa."
Mustille listoille joutuneita tutkijoita, joiden tuotoksia ei enää julkaista, on kuulemma jo olemassa.
“Näin ollen asianomaisten tieteellinen ura saattaa loppua jo ennen kuin on edes päässyt alkamaan”, tuttuni totesi.
“Valelääkärien ja fake newsien rinnalle on nousemassa valetutkijoita.”
Jos työskentelet asiantuntijana, joka nojaa tutkimustietoon – oli kyse markkinoinnista, konsultoinnista tai mistä tahansa alasta – sinun täytyy olla todella hereillä. Mainehaitta on paska juttu, tekaistun tiedon pohjalta tehdyt päätökset mahdollisesti jotain paljon paskempaa.
Eikä se pahaa tee meille tavallisille tallaajillekaan opetella suhtautumaan kriittisesti - no, vähän kaikkeen - ja siinä sivussa pohtia, kuinka kirjoitettu, videoitu, äänitetty, savumerkitetty tieto ja sen lähteet varmistetaan.
Käytän itse jatkuvasti Geminin “Deep research” (syvätutkimus suomeksi) -työkalua, ja se on aivan huikea taustoittavan tiedon ja näkökulmien löytämiseen. Paino sanoilla “taustoittava tieto” ja “näkökulmat” - kaikki tarkat faktat, kuten luvut, on pakko käydä tarkastamassa erikseen. Ja kyllä esimerkiksi nämä artikkelit tuottaa oma kaksisormijärjestelmäni.
Kannattaa siis pitää antennit pystyssä eikä antaa oman ajattelun surkastua tekoälyn takia. Mistä päästäänkin näppärästi seuraavan viikon uutiskirjeen aiheeseeen: mitä tarkoittaa “work slop”.
Tsemppiä viikkoon!
Arttu
PS. Ohessa Tieteessä tapahtuu -lehden artikkelin, jossa puidaan samaa ilmiötä. Käykää lukemassa. https://www.tieteessatapahtuu.fi/numerot/5-2025/generatiivinen-tekoaly-haastaa-tiedejulkaisemisen-luotettavuuden
Viime viikolla kirjoitin AGI:sta eli yleisestä tekoälystä, ja miksi se on hyvä tuntea edes nimeltä. Nyt aion mennä tavoistani poiketen konkretiaan ja selostaa, mikä on AI-assistentti ja kuinka niitä rakennetaan. Se on nimittäin yllättävän simppeliä ja monessa organisaatiossa juuri nyt paras tapa saada AI-työkaluista tehot irti.
Lopusta löytyy linkki maksuttomaan oppaaseen, josta saat tarkat ohjeet ja esimerkkipromptin assistentin rakentamiseen. Mutta ensin hieman taustaa, jos sallitte.
Vaikka suurin osa yrityksistä sanoo käyttävänsä tekoälyä ainakin johonkin, kaksi kolmasosaa (McKinseyn tutkimus) on jumissa tilassa, jota Ameriikassa dramaattisesti termillä "Pilot Purgatory" - pilottikiirastuli - kutsutaan.
Käytännössä se tarkoittaa sitä, että joku kokeilee vaikkapa nyt ChatGPT:tä silloin tällöin, toinen ei ole avannut sitä kertaakaan ja kulmahuoneessa johto pohtii, millä ilmaveivillä putiikkiin saataisiin AI-strategia. Ja tätä sekamelskaa sitten pilotoinniksi kutsutaan.
Samaan aikaan toisaalla: yritykset, jotka ovat oikeasti saaneet AI:n rokkaamaan, raportoivat keskimäärin 10,3-kertaista tuottoa tekoälyinvestoinneilleen ensimmäisen 12 kuukauden aikana.
Ja nälkä kasvaa syödessä: 39 prosenttia tästä jengistä sanoo rakentaneensa yli 10 erillistä AI-agenttia eli kokonaisen tiimin eri tehtäviin erikoistuneita assistentteja.
Mikä on ihmettelijöiden kannalta pahinta: ero kasvaa päivä päivältä. Nämä työkalut kun nääs toimivat ja toimittavat - osaavissa käsissä that is.
Yleinen kielimalli (ChatGPT, Claude ja Gemini etunenässä) on erinomainen yleistietäjä, sisällöntuottaja, sparraaja ja paljon muuta. Mutta assarin hommissa se kärsii neljästä ongelmasta:
Kontekstin puute: Hyllystä otettu kielimalli ei tiedä yrityksen strategiaa, tuotevalikoimaa, asiakashistoriaa tai sisäisiä käytäntöjä.
Äänensävy: Ilman ohjausta tekoälyn tuottama sisältö on välillä liian rentoa, välillä liian akateemista ja välillä milloin mitäkin – mikä ei oikein käy pirtaan, kun brändiviestinnästä puhutaan.
Hallusinaatiot: Kun mallilta kysytään jotain, mitä se ei tiedä, se ei tästä suinkaan lannistu vaan saattaa vetäistä vastauksen hatusta.
Fokuksen puute: Geneerinen malli yrittää olla kaikkea kaikille, minkä johdosta se ei ole mitään kenellekään. Tämän totuuden me viestinnän ammattilaiset tiedämme tuskaisen hyvin.
Tarinan tässä vaiheessa kehään astuva AI-assistentit.
Spesifiin työtehtävään rakennettu AI-assistentti koostuu kahdesta osasta:
System Prompt on assistentin "persoona" ja käyttöohje. Se määrittelee roolin ("Olet yrityksemme virtuaalinen varatoimitusjohtaja"), tavoitteet, rajoitteet ja tyylin.
Tietopankki puolestaan antaa assistentille sen kipeästi tarvitseman taustatiedon. Assarille annettavia dokumentteja voivat olla esimerkiksi yritysprofiili (sellainen kannattaa ehdottomasti tehdä, pistä viestiä, niin lähetän valmiin pohjan), kohderyhmät, äänensävy (kts. ed.), budjetti, palvelu/tuotekategoria, strategia, Sitran megatrendit, Skodan huoltokirja, you name it.
Tällä kampataan kontekstin puute, mikä vähentää hallusinaatioita merkittävästi.
Hyvä nyrkkisääntö assistentin rakentamiseen on seuraava: valitse tehtävä, joka on toistuva (teet sitä viikoittain), aikaa vievä (yli 30 minuuttia kerrallaan), kaavamainen (noudattaa tiettyä rakennetta), tekstipohjainen (kirjoittamista, analysointia tai tiivistämistä) tai v*tuttaa muuten vaan.
Ei löydy sellaisia? Onnittelut, olet joko suuri johtaja tai vielä suurempi lusmu. Jatkakaa te muut lukemista.
Markkinoilla on kolme pääasiallista alustaa, joilla voit rakentaa räätälöityjä assistentteja ilman sen kummempia käden taitoja: OpenAI:n CustomGPT, Anthropicin Claude Projects ja Google Geminin Gems.
Näissä kaikissa on omat vahvuutensa, mutta peruskäyttäjälle mikä tahansa käy. Toimintalogiikka on kaikissa tismalleen sama.
Tylsää, tiedän, mutta AI-assistenttien käytöstä turvallisuusmielessä on hyvä tietää muutama asia (kun ei teitä näihin työnantajan puolesta kuitenkaan kouluteta):
Tietosuoja: Yritysversiot ja kuluttajaversiot ovat eri asia. Enterprise- ja Team-lisensseillä dataa ei käytetä mallien koulutukseen. Kuluttajaversioissa oletus on yleensä päinvastainen.
Hallusinaatiot: Vaikka tietopankki vähentää niitä, vielä niitä saattaa putkahdella. Opeta assistenttia myöntämään tietämättömyytensä sen sijaan, että se keksii vastauksen. Kriittisissä päätöksissä ihminen tarkistaa aina lopputuleman.
Shadow AI: Suurin tietoturvariski on se, kun työntekijät käyttävät omia, hyväksymättömiä AI-työkaluja työssään. Siksipä kannattaa pitää homma omissa näpeissä.
Kuten menin heikkona hetkenä lupaamaan, alla olevan linkin takana on opas, jossa näytän askel askeleelta, miten rakennat ensimmäisen toimivan AI-assistentin – tässä tapauksessa esimerkkinä on palaveriassistentti, mutta logiiikka pätee mihin tahansa työtehtävään.
Opas on maksuton ja löytyy täältä: https://kayhkoco.fi/ai-assistentti-opas/
Siinä on valmis prompt-pohja, jonka voit kopioida suoraan käyttöön sekä yksityiskohtaiset ohjeet ChatGPT:lle ja Claudelle. Sähköpostiosoitteen pyydän vaihtarina, ja saatan olla yhteydessä. Yleensä en jaksa, tiedä vaikka uusia asiakkaita saan riesakseni. Varaudu silti pahimpaan.
Tsemppiä viikkoon!
Arttu
Alkuun pieni harjoitus: pistä kieli kitalakeen ja läimäytä itseäsi kunnolla selkään. Juuri noin, kiitos! Tulit juuri lausuneeksi tekoälykeskustelun keskeisimmän termin: “AGI”.
AI-skenessä tohkeillaan milloin mistäkin, mutta AGI pysyy tohkeilun top 3:ssa kuukaudesta ja vuodesta toiseen - ja siihen on syynsä. AGI:n (Artificial General Intelligence) kehittäminen on nimittäin käytännössä jokaisella isolla AI-yhtiöllä tavoite numero yksi.
AGI on suomennettu “yleinen tekoäly”, ja vaikka termi lattea onkin, on se toisaalta myös hyvin kuvaava. Siitä siinä nimittäin on kyse.
Nykyinen tekoäly on kuin sydänkirurgi: se voi olla maailman paras sydänoperaatioissa, mutta jos kysymys liittyy karjalanpiirakoiden rypyttämiseen, se on aivan kujalla. Tätä kutsutaan kapeaksi tekoälyksi (Narrow AI).
Esimerkki on hieman harhaanjohtava, mutta halusin välttämättä piilomainostaa karjalanpiirakoita. Kyllähän nykyiset kielimallit taipuvat todella moneen, ja varsinkin reasoning-ominaisuuden myötä niiden kyky soveltaa tietoa on parantunut huomattavasti. Silti ne kaikki nojaavat dataan, joka on niille syötetty - ja tämä on se juttu.
AGI osaa lähtökohtaisesti kaiken sen, minkä ihminenkin plus oppii koko ajan uutta itsenäisesti. Tässä on kriittinen ero: nykyinen ChatGPT osaa koodata, koska se on nähnyt miljardeja rivejä koodia. Kyseessä ei siis ole varsinaisesti mallin älykkyys, vaan kyky soveltaa sille annettua tietoa erilaisiin käyttötapauksiin.
Todellinen tekoälykkyys - johon AGI tähtää - on kykyä ratkaista ongelmia, joita ei ole koskaan ennen tullut eteen. Yleinen tekoäly ei siis toista oppimaansa, vaan oppii lennosta ja soveltaa vanhaa tietoa täysin uusiin tilanteisiin. Kuten ihminenkin mutta hieman eri hevosvoimilla.
Miksi Artificial General Intelligence on niin iso juttu? Siksi, että ensimmäinen AGI:n kehittäjä saa käsiinsä koneen, joka mullistaa käytännössä kaiken. Sadan vuoden tutkimus puristetaan vuosikymmeneen. Yritykset skaalautuvat ilman rajoja, kun tekoäly hoitaa koodauksen, markkinoinnin ja asiakaspalvelun. Asiantuntijan vuosien kokemus menettää arvonsa, kun kone oppii saman tunnissa. Ja niin edelleen.
Tätä myötä geopolitiikassa kortit jaetaan uusiksi, ja siksi sekä USA:n että Kiinan tekoälylaboratoriot painavat juuri nyt kaasua seurauksista juurikaan piittaamatta.
Meille Jumalaa ja lähiesihenkilöä pelkääville konttorirotille AGI tarkoittaa, että se ei korvaa vain yksittäisiä tehtäviä, vaan kokonaisia ammatteja. Toki myös syntyy pestejä, joita ei vielä ole olemassakaan.
Jos AGI saavutetaan seuraavan 3–5 vuoden aikana – kuten vikkelimmät ennustavat – emme tiedä, miltä sinun tai minun duunit näyttävät vuonna 2030. Vai näyttävätkö yhtään miltään.
Sikäli kun ennustukset AGI:n kehitysvauhdista ja vaikutuksista pitävät kutinsa edes sinnepäin, työelämän suurin murros sitten teollisen vallankumouksen on kulman takana, ja tähänastinen AI-kehitys on ollut pelkkää hissuttelua (mikä on paljon sanottu, koska tekoäly tulee jo nykyisellään kääntämään työelämän päälaelleen muutamassa vuodessa). Siksipä tulen AGI:sta pitämään säännöllisesti ääntä myös näissä kirjeissä.
Ensi viikolla palaan arkiseen aherrukseen ja selostan, kuinka omaa työtä helpottamaan rakennetaan tiimillinen AI-assistentteja.
Tsemppiä viikkoon!
Arttu
Alkuun suuri kiitos kaikille teille kuluneesta vuodesta ❤️. Tämän uutiskirjeen tilasi syksyn aikana 1.191 ihmistä, mikä on sellainen määrä, että katson tarpeelliseksi jatkaa urakkaa.
Ja hei! Jos minä ja tiimini voimme auttaa AI-polulla alkuun tai ottamaan seuraavan stepin, olemme käytettävissä. Olemme hommassa onnistuneet useiden kymmenien organisaatioiden kanssa, joten tiedän, että sapluuna toimii. Alkuun pääsee puolen tunnin juttutuokiolla, eikä maksa mittään se.
Sitten päivän epistolaan. Ennen joulua kirjoitin isoimpien kielimallien eroista as we speak, ja nyt vuoden viimeisessä kirjeessä luon katsantoa vuoden 2026 kähinöihin, ja mitä tekoälyrintamalla on odotettavissa erityisesti käyttäjän - eli sinun ja työnantajasi - näkökulmasta.
Ja tapahtui niinä ensi vuoden päivinä seuraavaa:
Tekoäly tulee viemään työpaikkoja, ja se tulee viemään niitä paljon. Tämä on fakta. Nyt on olennaista yrittää ymmärtää, mitä se käytännössä tulee tarkoittamaan ja mitä asialle voi tehdä.
Käytännössä ainoa merkittävä lääke on se, että henkilöstöstä säästyneet roposet käytetään kasvuun ja innovaatioon, mikä ainakin teoriassa tarkoittaisi, että samalle porukalle riittäisi duunia silloinkin, kun tuottavuus per nenä nousee tekoälyn myötä merkittävästi.
Yksi suurimmista huolenaiheista työllisyyden ja työmarkkinoiden näkökulmasta ovat ns. entry-level-työt, joihin vastavalmistuneet ovat perinteisesti työllistyneet mutta jotka nyt ulkoistetaan tekoälylle. Jenkeissä tämä näkyy jo nyt selvästi, ja rapakon takana odotetaan pelonsekaisella jännityksellä, miten käy nyt keväällä valmistuville nuorille.
Tämä saattaa kuulostaa ennenaikaiselta ottaen huomioon, miten telineissä firmat ja sitä kautta henkilöstö yhä ovat tekoälyn käytössä, mutta yleisesti ennustetaan, että vuonna 2026 AI:n hyödyntäminen omissa työtehtävissä alkaa jo olla perustavanlaatuinen työelämätaito.
Kun firmat alkavat käyttää oikeasti euroja henkilöstön kouluttamiseen, se tarkoittaa, että myös uusien rekryjen kohdalla odotetaan, että tekoäly kuuluu työkalupakkiin. Tuon kouluttamisen voi tietysti tehdä hyvin tai huonosti, mutta kuulukaa te ensimmäiseen porukkaan.
Tämä on muuten samalla hyvä happotesti: jos olet johtavassa asemassa ja edelliset kaksi kappaletta kuulostivat vierailta tai jopa naurettavilta, huolestu välittömästi sekä itsesi että edustamasi kioskin puolesta.
Kun saman työn tekemiseen tarvitaan vähemmän porukkaa, organisaatiorakenteet muuttuvat väkisin. Tämä tarkoittaa paitsi kovempaa kilpailua paikasta auringossa, myös sitä, että yksin tai pienellä tiimillä voi saada ihmeitä aikaan - ainakin jos suoritetta verrataan aikaan ennen AI-työkaluja.
Kun idean jalostaminen myytäväksi tuotteeksi on helpompaa ja kevyempää kuin koskaan, tarkoittaa se myös, että yrittäjien määrä kasvaa vauhdilla. Minäkin tiedän omasta lähipiiristäni useita seppiä, jotka ovat jättäneet siistit sisätyöt ja hypänneet rakentamaan omaa juttuaan tekoälyn päälle.
Etenkin jos organisaation tekoälystrategia on edelleen lähinnä nenänkaivelua kulmahuoneessa, tämä jengi lähtee läppäsemään. Harmillisesti he ovat usein sieltä vihmerimmästä päästä, tohdin väittää.
Jos vuosi 2025 oli monessa firmassa "kokeillaan AI:ta" -vuosi, vuonna 2026 aletaan jo funtsia, miten tekoälyä voidaan aidosti integroida kaikkeen toimintaan, eikä ainoastaan yksittäisiin pilotteihin.
Kyllä. Tämä on kehityksen tahti ajan tasalla olevissa organisaatioissa, ja jos ette ole vielä kokeiluvaiheessa, nyt kannattaa pistää hippulat vinkumaan. Enkä tarkoita hippuloiden vinkumisella sitä, että perustetaan joku väsynyt työryhmä syömään kampaviinereitä ja reknailemaan, vaan sitä, että Q1:n aikana AI-pilotit ovat jo täydessä vauhdissa.
Tämä kuulostaa B-luokan scifi-rainalta, mutta se ei ole sitä. Vuonna 2026 nähdään yhä enemmän tilanteita, joissa yhden firman AI-agentti asioi toisen firman AI-agentin kanssa, eikä ihmistä tarvita väliin säätämään.
Käytännössä tämä tarkoittaa esimerkiksi sitä, että verkkosivustolla häärii ihmisen sijasta AI-agentti. Ja kun agentit saadaan todella rokkaamaan, se mullistaa täysin vaikkapa nyt myynnin, asiakaspalvelun ja markkinoinnin. Että sitä rataa.
Agenteista kirjoitin loppuvuodesta kaksikin artikkelia, löydät ne täältä ja täältä.
Kun tekoälyn vaikutukset muuttuvat konkreettisiksi kouluissa, työpaikoilla ja kodeissa, ja muutosten suuruusluokka alkaa pikkuhiljaa upota kaaliin, syntyy vääjäämättä vastareaktio. Vähimmillään se tarkoittaa, että aletaan laajemminkin kyseenalaistaa, onko kehityksen vauhti terve ja seuraamuksista lyhyellä aikajänteellä enemmän haittaa kuin hyötyä.
Millainen vaikutus tällä on, aika näyttää. Ainakin AI:n vastuullisesta hyödyntämisestä tullaan keskustelemaan enemmän ja kriittisemmin.
Kyynikko minussa pitää tässä kohtaa turpansa kiinni ja toivottaa kaikille hyvää uutta vuotta 🥳! Jatkan kirjoitustehtävien parissa taas loppiaisen jälkeen.
Arttu
PS. Olen käyttänyt tässä kirjoituksessa ensisijaisena lähteenä The Artificial Intelligence Show -podcastia, jota voin lämpimästi suositella kaikille.