Hae Tekoälyfoorumilta

🎧  Kuuntele kirjoitus alta! Tekoälyfoorumi julkaisee kaikki jutut myös audiona. Kuuntele milloin vain, missä vain – vaikka puhelimen näyttö lukittuna. Kirjoittaja: Kira Sjöberg, tekoälyvalmentaja ja yrittäjä "Käytännössä jokainen osallistuja tuo oman näkökulmansa tekoälyn hyödyntämiseen, mikä luo valtavan määrän erilaisia käyttötapauksia siitä, miten tekoälytyökaluja voi käyttää arjen tehostamiseen ja työn kehittämiseen", kirjoittaa Kira Sjöberg. Lue tiivistelmä Tekoälytalkoot-koulutusprojekti tähtää työntekijöiden valmentamiseen tekoälyn aktiivisiksi käyttäjiksi ilman raskaita IT-prosesseja. Jotpan rahoittamassa hankkeessa koulutetaan 3600 ammattilaista tekoälyn hyödyntämiseen. Koulutuksessa korostuu käytännönläheisyys – osallistujat tunnistavat oman työnsä kehityskohteita ja hyödyntävät tekoälyä niiden ratkaisemisessa huomioiden eettiset ja tietosuojakysymykset. Harjoitustöiden moninaisuus osoittaa generatiivisen tekoälyn sopeutuvan erilaisiin käyttötarpeisiin. Osallistujat oppivat tunnistamaan vinoumiaan ja kehittämään kriittistä ajatteluaan suhteessa tekoälyyn. Projekti ennakoi muutosta suomalaiseen johtamiskulttuuriin kohti "kansalaiskehittäjä"-mallia, jossa työntekijöille annetaan vapaus hyödyntää tekoälytyökaluja itsenäisesti innovointiin. Tekoälyn hyödyntämisellä voi olla merkittävä taloudellinen potentiaali – hypoteettisen esimerkin mukaan 100 hengen organisaatiossa innovaatioiden vuosittainen arvo voisi olla jopa 1,5 miljoonaa euroa. Kira Sjöberg on yksi GOODIN in perustajista ja dataan ja tekoälyyn erikoistunut valmentaja. Näin rakennetaan työelämän uudet pelisäännöt – vapaus kehittää, lupa kokeilla! Miltä kuulostais i, jos työpaikallasi jokainen voisi vapaasti hyödyntää tekoälyä oman työnsä kehittämiseen ja tehostamiseen ilman raskaita IT-prosesseja tai jatkuvaa johdon hyväksyntää? Kuvittele, että tekoäly olisi kuin työtoveri, jonka kanssa voit pallotella ideoita, ratkoa haasteita ja löytää aivan uudenlaisia ratkaisuja. Juuri tällaista tulevaisuutta rakennetaan parhaillaan Tekoälytalkoot-koulutusprojektissa. Koulutuskokonaisuus pyrkii muuttamaan työntekijät aktiivisiksi yrityksen liiketoiminnan kehittäjiksi tekoälyn avulla ja luo pohjan täysin uudenlaiselle työelämälle. Käynnissä oleva Tekoälytalkoot-koulutusprojekti on Jotpan (Jatkuvan oppimisen ja työllisyyden palvelukeskus) rahoittama hanke, jossa 3600 ammattilaista kouluttautuu tekoälyn hyödyntämisessä työn tehostamiseksi viidellä eri ammattialueella. Kyseessä on kattava koulutus, mikä tarjoaa osallistujille paitsi teoreettista tietoa myös käytännön harjoittelua, jossa tekoäly tuodaan osaksi omaa arkea ja työtehtäviä ja sparrikaveriksi. Eräs kursseista on "Tekoälytyökalut työn tehostamisessa", ja olennaista tässä koulutuksessa onkin käytännönläheisyys: osallistuja tunnistaa omaan työhön liittyvän ongelman tai kehityskohteen ja käyttää laajaa kielimallia eli LLM:ää sen ratkaisemiseen tai tehostamiseen. Tämä prosessi ei ole yksinomaan tekninen, vaan siihen sisältyy myös eettisten, tietosuojan, tekijänoikeuksien ja vinoumien huomioiminen, käyttökelpoisen ja tasavertaisen tuloksen saavuttamiseksi. Harjoitustyöt kuin ihmiset: jokainen omanlaisensa! Projektissa on tähän mennessä reilussa kolmessa kuukaudessa tuotettu kolmattasataa harjoitustyötä . Yksi mielenkiintoisimmista havainnoista on se, että yksikään harjoitustyö ei ole ollut samanlainen. Tämä moninaisuus kertoo siitä, kuinka erilaiset ihmiset ajattelevat ja kuinka heidän tarpeensa ja lähestymistapansa eroavat toisistaan ja miten generatiivinen tekoäly taipuu moneen toimien ikään kuin ihmisen jatkeena. Käytännössä jokainen osallistuja tuo oman näkökulmansa tekoälyn hyödyntämiseen, mikä luo valtavan määrän erilaisia käyttötapauksia siitä, miten tekoälytyökaluja voi käyttää arjen tehostamiseen ja työn kehittämiseen. Tämä moninaisuus on samalla erinomainen osoitus siitä, miten tekoälylukutaitoa voidaan parantaa parhaiten käytännön ja tekemisen kautta. Kun osallistujat oppivat iteratiivisesti työskentelemään kielimallin kanssa, he oppivat myös tunnistamaan omia vinoumiaan ja reflektoimaan omaa ajatteluaan. Tämä ei pelkästään paranna heidän kykyään hyödyntää tekoälyä, vaan myös kehittää omaa kriittistä ajatteluaan suhteessa tekoälyyn sekä tiedon käsittelytaitohin - asia mikä on kyseisen kurssin keskiössä . Tekoäly, erityisesti generatiivinen tekoäly ja sen piirissä kielimallit, ovat käytännössä käyttäjänsä peili. Tämä ajatus pitää olla selkeä, jotta ihmiset ymmärtävät input-output-säännön kun käyttävät eri tekoälytyökaluja. Samalla filttereitä ja sääntöjä rakentamalla, kielimallien laaja käyttäminen ja kouluttaminen (toivottavasti) mahdollistaa mallin rakentamisen yhdenvertaisempaan suuntaan. Esimerkkinä tästä on Tiede-lehdessä 2024 julkaistu artikkeli, jossa kerrottiin kokeilusta, jossa (vartioidut) kielimallit auttoivat muuttamaan salaliittoteoreettikkojen mielipiteitä kun ihmiset laitettiin promptaamaan kielimallilta tietoja ja kielimalli oli ohjattu vastaamaan objektiivisesti ja väsymättömästi. Tämä kuvastaa näiden teknologioiden positiivista potentiaalia. Onko Suomalaisen johtamisen kulttuurin muutos edessä? Tekoälytalkoot-koulutuksen kautta nähdään selkeästi, että suomalaisen johtamisen kulttuurimuutos on väistämätön. Ne yritykset, jotka uskaltavat lähteä tähän muutokseen, tulevat olemaan voittajia. Kyse ei ole pelkästään uusien työkalujen käyttöönotosta, vaan kokonaisvaltaisesta muutoksesta siinä, miten johtaminen ymmärretään ja toteutetaan. Perinteiset hierarkkiset johtamismallit, joissa tekoälytyökaluja hyödynnetään ainoastaan ylhäältä annettujen ohjeiden perusteella, eivät enää toimi tekoälyn nopealiikkeisessä maailmassa. Sen sijaan tarvitaan uutta ajattelutapaa, joka voidaan kuvata ‘kansalaiskehittäjä’ -ajatteluksi. Tämä tarkoittaa sitä, että organisaation ihmisille annetaan vapaus ja mahdollisuus hyödyntää tekoälytyökaluja työnsä tehostamiseen ja innovointiin itsenäisesti. Tämä muutosprosessi tullee olemaan haastava Suomen kaltaisessa turvallisuushakuisessa maassa. Konkreettinen esimerkki Citizen Developer -mallin arvopotentiaalista (Hypoteettinen laskelma) Seuraava esimerkki kuvaa kansalaiskehittäjä -mallin (Citizen Developer) mahdollista taloudellista arvoa ja potentiaalia, jota myös Tekoälytalkoot-koulutuksen kaltainen käytännönläheinen koulutus voi auttaa saavuttamaan. Vaikka kyseessä eivät ole suoraan koulutuksesta saadut tulokset, malli antaa konkreettisen benchmarkin yrityksille jotka haluavat lähteä citizen developer ajattelun tielle. Alla ihan hypoteettisiä lukuja antamaan pohjaa asian pohdiskelulle: 1000 ideaa vuodessa, joista: 1 idea (0,1 %) on ns. ”yksisarvinen”, ehdotettu lisäarvo 500 000 euroa vuodessa. 99 ideaa (9,9 %) tehostavat työtä skaalautuvasti, yhteisarvo 990 000 euroa vuodessa (99 ideaa x 10 000 euroa per idea). 450 ideaa (45 %) parantavat yksilötason työmotivaatiota ja tehokkuutta, arvioitu arvo 90 000 euroa vuodessa (450 ideaa x 200 hypoteettista euroa). Loput 450 ideaa (45 %) eivät tuota suoraa taloudellista hyötyä, mutta tarjoavat arvokasta oppia toimivuudella tai toimimattomuudella mutta eivät ainakaan tuota haittaa. Vaikka suuri osa ideoista ei tuota suoraa rahallista hyötyä, niiden avulla saavutettu työntekijöiden parempi työhyvinvointi ja motivaatio tuottavat todennäköisesti merkittävää epäsuoraa hyötyä. Toki organisaatio vaatii toimintamallin taustalle jonkinlaisen viitekehyksen eettisen ja tietoturvallisen tekoälyn käytölle, mutta sekään ei saisi olla liian tiukka vaan enemmän myös iteraatiolle avoin kokonaisuus muutosorientoituneessa prosessissa. Tutkimusten mukaan työhyvinvointiin investoiminen voi tuoda moninkertaisen taloudellisen hyödyn, ja motivoituneet työntekijät ovat tutkimusten mukaan keskimäärin 17 % tuottavampia (Gallup). Yllä esitetyillä hypoteettisilla euro-oletuksilla vuosittainen kokonaisarvo innovaatioista voisi olla jopa 1,5miljoonaa euroa 100 ihmisen organisaatiossa. Tekoälytalkoiden käytännönläheiset kurssit tarjoavat siis paitsi välttämättömiä käytännön taitoja tekoälyn hyödyntämiseen, myös avaa monipuolisia käyttöskenaarioita ja korostaa tarvetta johtamisen kehittymiselle kohti mallia, jossa työntekijöille annetaan enemmän vapautta ja mahdollisuuksia innovoida (Citizen Developer -ajattelu). Tulevaisuudessa tämän kaltaiset käytännönläheiset koulutukset ovat avainasemassa organisaatioiden kilpailukyvyn vahvistamisessa, tekoälylukutaidon parantamisessa ja uudenlaisen, mahdollistavan johtamisen rakentamisessa. Tekoälytyökalu tai tässä tapauksessa laaja kielimalli ei ole vain väline, vaan myös katalyytti uudenlaiselle työskentelylle ja ajattelutavoille. Toki tämä vaatii myös kaikilta ihmisiltä mindset muutosta, mikä ei ole välttämättä mahdollista tai ainakaan helppoa. High-agency-ominaisuus ihmisissä on nostettu viime aikoina esiin tulevaisuuden taitona tai ominaisuutena ja tarve coachaamiseen organisaatioissa tämän saavuttamiseksi on varmasti tarpeen johon mm. Leanista tutun Kaizen-menetelmän on ajateltu olevan toimiva. Tekoälytyökalut työn tehostajana -kurssin kautta osallistujista tulee aktiivisia tekoälyn hyödyntäjiä, jotka haastavat omaa ajatteluaan ja lähestyvät ongelmia uusilla tavoilla. Tämä ei ainoastaan paranna tekoälylukutaitoa, vaan luo myös pohjaa uudenlaiselle työelämälle, jossa jokaisella on mahdollisuus olla aktiivinen osa kehitystä ja tuottaa myös Suomelle uuden reitin innovaatiolähtöiseen tekemiseen liiketoiminnassa ja yhteiskunnassa laajemmin. Tietoa kirjoittajasta Kira Sjöberg ( LinkedIn ) on GOODINin yksi kolmesta perustajasta. GOODIN edistää organisaatioiden kehitystä datan ja tekoälyn mahdollistamisen kautta ihmislähtöisten strategioiden avulla. Kiran erityisosaaminen keskittyy generatiivisen tekoälyn hyödyntämiskysymyksiin, datalähtöisen organisaatiokulttuurin rakentamiseen sekä tekoälylukutaidon kehittämiseen ja ihmisen ja tekoälyn yhteistyöhön. Piditkö tästä artikkelista? Tilaa ilmoitukset uusista Tekoälyfoorumin julkaisuista suoraan sähköpostiisi. Arvostamme myös valtavasti, mikäli jätät meille arvostelun Googlessa . Kiitos. 💙

🎧  Kuuntele kirjoitus alta! Tekoälyfoorumi julkaisee kaikki jutut myös audiona. Kuuntele milloin vain, missä vain – vaikka puhelimen näyttö lukittuna. "Yritysten kilpailukyky ei synny pelkästä tekoälyteknologiasta, vaan siitä, kuinka hyvin ne yhdistävät oman datansa tekoälyyn – ja kuinka luotettavasti ja hallitusti tämä yhdistelmä toimii.", kirjoittaa Emma Hertzberg. Datatuotteen määritelmä 🥜 Datatuotteella ei ole (vielä) virallista määritelmää, mutta sitä voidaan kuvata seuraavalla tavalla. Datatuote on käytettävässä, ymmärrettävässä ja hallittavassa muodossa oleva tietokokonaisuus, jolla on selkeä käyttötarkoitus ja omistaja. Sen formaatti vaihtelee käyttötapauksen mukaan. Tekoälymallille se voi olla esimerkiksi dataputki (data pipeline) ja bisnespäättäjälle raportti. Emma Hertzberg on strateginen ja tuloshakuinen muotoilija, jolla on yli 10 vuoden kokemus palveluiden ja liiketoiminnan kehittämisestä. Hertzberg työskentelee vanhempana strategisena suunnittelijana Solitalla. Alkuperäinen kuva: Hannakaisa Pekkala . Tekoälyä hypetetään valtavasti , ja hyvästä syystä – se mullistaa tapamme työskennellä, tehdä päätöksiä ja automatisoida prosesseja. Monet yritykset ovat jo investoineet tekoälyratkaisuihin: ne rakentavat tekoälyavusteisia järjestelmiä, kokeilevat generatiivista tekoälyä ja ottavat käyttöön koneoppimismalleja – ja investoinnit tulevat kasvamaan. Odotuksia on paljon. Usein tuntuu, että jotain jää puuttumaan. Miksi tekoäly ei vielä lunasta lupauksiaan? Miksi monet tekoälyhankkeet jäävät kokeiluasteelle eivätkä skaalaudu aidoksi kilpailueduksi? Yksi iso tekijä on data.   Tietovarasto ei riitä – tekoäly hyötyy hallituista datatuotteista Liian usein tekoälyratkaisuja kehitetään ilman, että niiden käyttämä data on helposti saatavilla, ymmärrettävässä muodossa tai edes kunnolla hallittua. Tässä kohtaa peliin astuvat datatuotteet ja datatuotejohtaminen. Datatuotteet ja datatuotejohtaminen eivät ehkä kuulosta kaikkein trendikkäimmältä aiheelta, mutta ne ovat avain tekoälyn skaalautumiseen – ja mitä syvemmälle tätä aihetta menee, sitä kiehtovammaksi se muuttuu! Datatuotteet eivät ole vain uusi tietovarasto tai yksi järjestelmähanke muiden joukossa. Ne ovat tapa järjestää ja tuotteistaa data niin, että se tukee liiketoimintaa ja mahdollistaa tekoälyn tehokkaan hyödyntämisen. Hyvin määritellyt datatuotteet tekevät datasta löydettävää, yhdistettävää ja hallittua – ne eivät ole vain raakaa informaatiota tietokannoissa, vaan selkeitä kokonaisuuksia, joilla on omistajuus, hallintamalli ja selkeä käyttötarkoitus. Tätä teemaa ei kuitenkaan käsitellä riittävästi liiketoiminnan tasolla. Kun puhutaan tekoälystä, keskustelu pyörii usein mallien tarkkuuden, uusien tekoälyominaisuuksien ja teknisten toteutusten ympärillä, vaikka todellinen haaste on useimmiten pohjalla olevassa datassa. Jos tekoälyn pitäisi löytää ja yhdistää tietoa nopeasti, mutta data on hajallaan ja huonolaatuista, tekoäly ei voi tuottaa arvoa. McKinseyn tutkimusten mukaan datan laatuongelmat voivat lisätä jopa 20–30 prosenttia ylimääräisiä kustannuksia datavetoisessa päätöksenteossa, koska aikaa kuluu tiedon etsimiseen, korjaamiseen ja yhdistämiseen (McKinsey, 2022). Gartnerin mukaan jopa 30 prosenttia generatiivisen tekoälyn projekteista saatetaan hylätä vuoteen 2025 mennessä. Syinä ovat huonon datan laatu, riittämättömät riskienhallintakontrollit, nousevat kustannukset ja epäselvä liiketoiminta-arvo (Gartner, 2024). Tämä alleviivaa sitä, että vaikka tekoälyratkaisuihin investoidaan massiivisesti, niiden onnistuminen ei ole itsestäänselvyys. Ilman hallittua dataa tekoälyratkaisut voivat jäädä pelkästään kiinnostaviksi kokeiluiksi, jotka eivät tuota liiketoimintahyötyä.   Miten tekoälyn hyödyntämiseen liittyvät haasteet ratkeavat datatuotteilla? Datatuoteajattelu ja datatuotejohtaminen vastaavat suoraan moniin tekoälyn skaalautumiseen liittyviin haasteisiin. Kun yritys haluaa rakentaa liiketoimintahyötyä tuottavan tekoälystrategian, sen kannattaa lähestyä asiaa datatuotteiden kautta. Datatuotteet tekevät datasta käyttökelpoista tekoälylle  – hyvin määritellyt datatuotteet varmistavat, että tekoäly saa oikean, eheän ja laadukkaan datan, eikä päätöksiä tehdä sattumanvaraisista tietokannoista. Datatuotejohtaminen tukee horisontaalista teknologiapinoa – tekoälylle omistettu teknologiapino edellyttää, että sen käytössä on hyvin hallittu datainfrastruktuuri, joka yhdistää eri järjestelmät ja prosessit. Datatuotteet helpottavat tekoälyn integraatiota liiketoimintaan  – tekoäly ei saa jäädä erilliseksi kokeiluksi, vaan sen täytyy toimia saumattomasti liiketoimintaprosesseissa. Tekoälyn "observability" perustuu hallittuihin datatuotteisiin – tekoäly ei saa olla musta laatikko, vaan sen päätöksiä pitää voida seurata ja selittää. Datatuotteiden hallinta vähentää tekoälyn operointikustannuksia – Boston Consulting Groupin tutkimuksen mukaan tekoälyratkaisujen käyttöönoton ja niiden tuottaman arvon välillä on keskimäärin 6–12 kuukauden viive, koska yritykset joutuvat ensin ratkaisemaan datan laadun ja hallinnan ongelmat. Kun datatuotepohjainen malli otetaan käyttöön, tämä viive voi lyhentyä jopa puoleen (BCG, 2024).   On kuitenkin tärkeä tunnistaa, että datatuotteet eivät ole kaiken alku, vaan ne tulevat oikea-aikaisesti mukaan sen jälkeen, kun suunta ja tarve on selvillä. Datatuotteet eivät ole vain IT:n vastuulla – ne ovat liiketoiminnan kilpailukykytekijä Yritysten kilpailukyky ei synny pelkästä tekoälyteknologiasta, vaan siitä, kuinka hyvin ne yhdistävät oman datansa tekoälyyn – ja kuinka luotettavasti ja hallitusti tämä yhdistelmä toimii. Tämän takia datatuotteista ja niiden johtamisesta pitäisi puhua enemmän liiketoiminnan tasolla. Tekoälyratkaisujen onnistuminen ei ole vain IT:n vastuulla – se on strateginen kysymys, joka vaatii organisaatiolta uudenlaista ajattelua datan hallinnasta ja sen hyödyntämisestä tekoälyssä.   Miten teillä varmistetaan, että tekoäly pohjautuu luotettavaan, hallittuun dataan? Tietoa kirjoittajasta Emma Hertzberg ( LinkedIn ) on strateginen ja tuloshakuinen muotoilija, jolla on yli 10 vuoden kokemus palveluiden ja liiketoiminnan kehittämisestä. Hän on erikoistunut systeemisiin haasteisiin ja osaa muuntaa monimutkaiset tarpeet käytännöllisiksi ja vaikuttaviksi ratkaisuiksi – prosesseista ja liiketoimintasuunnitelmista tiekarttoihin, konsepteihin ja strategioihin. Hertzberg työskentelee Senior Strategisena Suunnittelijana Solitalla, missä yhdistyvät design-ajattelu, liiketoimintafokus ja huipputason teknologiaosaaminen. Hän on näkemyksellinen ja tulevaisuusorientoitunut konsultti, joka tutkii ja kokeilee tekoälyn, datan ja liiketoiminnan konvergenssia sekä näiden vaikutuksia organisaatioihin strategisella tasolla. Hän on ollut mukana perustamassa ja kehittämässä uusia liiketoimintamalleja sekä rakentamassa uutta eri toimialojen murroksessa – muun muassa juridiikan, muotoilun ja datavetoisen päätöksenteon parissa. Hertzberg on myös tutkinut datatieteen, designin ja liiketoiminnan rajapintoja maisterityössään, ja tuo tähän ajatteluun vahvan käytännön konsultointikokemuksen. Jatka keskustelua kirjoittajan kanssa Jatkan mielelläni keskustelua esimerkiksi seuraavista aiheista: ·      Miten yritykseni voi käytännössä aloittaa datatuoteajattelun? ·      Millaisia työkaluja ja teknologioita tarvitaan datatuotteiden hallintaan? ·      Mitkä yritykset ovat onnistuneet datatuotteiden hyödyntämisessä tekoälyn skaalaamiseen? Piditkö tästä artikkelista? Tilaa ilmoitukset uusista Tekoälyfoorumin julkaisuista suoraan sähköpostiisi. Arvostamme myös valtavasti, mikäli jätät meille arvostelun Googlessa . Kiitos. 💙

Kirjoittaja: Netta Heikkilä, toimitusjohtaja, muutosjohtamisen asiantuntija ja yrittäjä 🎧  Kuuntele kirjoitus alta! Tekoälyfoorumi julkaisee kaikki jutut myös audiona. Kuuntele milloin vain, missä vain – vaikka puhelimen näyttö lukittuna. Kirjoittaja Netta Heikkilä toimii Legitin toimitusjohtajana ja tunnetaan tekoälyn ja teknologisen muutoksen asiantuntijana sekä aktiivisena keskustelijana. Hän työskentelee muutosjohtamisen ja tekoälyn käyttöönoton parissa konsulttina ja kouluttajana. Lisäksi hän kirjoittaa ja luennoi teknologian herättämistä yhteiskunnallisista kysymyksistä sekä muutoksesta käytännönläheisesti. Miksi pelkäämme teknologiaa? Psykologisesti ihminen pelkää eniten sitä, mikä haastaa hänen perustavia käsityksiään itsestään ja ihmisyydestä. 1970-luvulla keskustelu koeputkihedelmöityksestä ja alkiotutkimuksesta osui herkkään kohtaan: käsitykseemme ihmisen kyvystä luoda elämää. Samoin tekoäly koskettaa tänä päivänä käsitystämme omasta ihmisyydestämme ja arvostamme: se haastaa paitsi ammatti-identiteettimme ja tapamme toimia, myös ajatuksemme ihmisen ainutlaatuisuudesta ja älykkyydestä. Verity Harding käsittelee tekoälyn ja koeputkihedelmöityksen välistä analogiaa kirjassaan "AI Needs You: How We Can Change AI's Future and Save Our Own". Teoksessa kuvataan, kuinka teknologisten vallankumousten, kuten IVF:n, sääntelystä voidaan ottaa oppia tekoälyn hallintaan. Ja toden totta, analogia koeputkihedelmöitys- ja tekoälyteknologian välillä ei ole kaukaa haettu – myöskään uhkakuvien osalta. "Ihminen ei saa leikkiä jumalaa" Kun koeputkihedelmöitys (IVF) otettiin käyttöön 1970-luvun lopulla, Iso-Britanniassa kohistiin. Teknologian pelättiin rikkovan perustavanlaatuisia moraalisia ja luonnollisia rajoja. Tieteelliset innovaatiot kohtaavat usein vastustusta, joka juontaa juurensa kulttuurisiin kertomuksiin ja myytteihin. Myös IVF-teknologian tapauksessa science fiction -tarinat vaikuttivat ihmisten käsityksiin biotieteistä: IVF nähtiin askelena kohti "Frankensteinin lapsia". Nähtiin ettei ihmisen tulisi yrittää luoda elämää teknologian avulla ja näin leikkiä jumalaa. Jopa kuuluisat tieteilijät, kuten DNA:n rakenteen löytänyt James Watson, vastustivat koeputkihedelmöitystä äänekkäästi ja pitivät sitä epäeettisenä. "Kone ei saa leikkiä ihmistä" Myös tämän päivän tieteilijät keskustelevat tekoälyteknologian eettisistä kysymyksistä. On erilaisia huolia liittyen AGI:iin ja itseohjautuviin agentteihin. Me tavan tallaajat kuitenkin pelkäämme epämääräisemmin: elokuvista tuttua yliälyä, joka ottaa vallan ihmisistä peruuttamattomin seurauksin. Juuri kuten Frankenstein-ilmiötä pelättiin. Tekoälykuvitus (ChatGPT:n kuvageneraattori). Tekoäly herättää alkukantaista ahdistusta, koska se osuu suoraan siihen epävarmuuteen, jonka moni meistä tuntee jo valmiiksi – pelkoon siitä, että olemme korvattavissa, että meidän tekemällämme työllä tai ajatuksillamme ei olekaan merkitystä. Tekoälyn kohdalla pelko kohdistuu ihmisyyden ja ihmisen olemassaolon lisäksi toiseen perustavanlaatuiseen ominaisuuteen: älykkyytemme ainutlaatuisuuteen. Tekoäly herättää alkukantaista ahdistusta, koska se osuu suoraan siihen epävarmuuteen, jonka moni meistä tuntee jo valmiiksi – pelkoon siitä, että olemme korvattavissa, että meidän tekemällämme työllä tai ajatuksillamme ei olekaan merkitystä. Kun teknologia näyttää kykenevän samaan tai jopa parempaan kuin me itse, se horjuttaa minäkuvaamme ja syventää pelkoamme siitä, että emme olekaan ainutlaatuisia tai arvokkaita. Onko älyni, luovuuteni ja ajatteluni – kaikki se, mitä pidän itseni ytimenä – sittenkin vain algoritmeja, jotka kone voi jäljitellä? Elkäät peljätkö, säännelkää T Margaret IVF:ään liittyvät pelot voitettiin eivätkä uhkakuvat käyneet toteen, kiitos järkevän sääntelyn. Kattavan sääntelykehikon ansiosta IVF-teknologia valjastettiin turvalliseksi innovaatioksi, joka on tuonut onnea miljoonille ihmisille. Ratkaisevassa roolissa oli Margaret Thatcherin hallinnon perustama Warnock-komitea , joka 1980-luvun alussa loi maailman johtavan sääntelykehikon IVF:n ympärille. Komitea kuunteli asiantuntijoiden lisäksi myös tavallisia kansalaisia ja tunnisti, että teknologian pelkoihin voidaan vastata vain avoimuudella ja selkeillä rajoilla. Sääntely ei tukahduttanut innovaatiota, vaan päinvastoin vapautti sen kukoistamaan, koska sekä tutkijat että yhteiskunta tunsivat pelisäännöt. Tänä päivänä koeputkihedelmöitysteknologian avulla on saatettu maailmaan arviolta jopa 13-17 miljoonaa lasta – miljoonia tarinoita onnesta, jotka eivät olisi koskaan olleet mahdollisia, jos pelot olisivat saaneet vallan. Pelko itsessään ei ole vihollinen, vaan arvokas viesti siitä, että tarvitsemme selkeät ja turvalliset pelisäännöt kohdataksemme epävarmuuden rakentavasti. Tekoälyn sääntely Warnock-hengessä Pelko itsessään ei ole vihollinen, vaan arvokas viesti siitä, että tarvitsemme selkeät ja turvalliset pelisäännöt voidaksemme kohdata epävarmuuden rakentavasti. Parhaassa tapauksessa EU:n tekoälysääntelyn ympärille kehittyy oma maailmanlaajuinen Warnock-komitea, joka kuuntelee tavallisten kansalaisia ja varmistaa, että voimme hyödyntää tekoälyn mahdollisuudet ilman pelkoja. Koeputkihedelmöityksen historia tarjoaa lohdullisen esimerkin: kun sääntely tehdään oikein, se ei tukahduta teknologiaa. Se vapauttaa ja mahdollistaa – joillekin jopa sen kaikkein hartaimman toiveen toteutumisen. EU:n tekoälysäädös (AI Act) pyrkii varmistamaan tekoälyn turvallisen ja eettisen käytön Euroopassa. Sen keskeisenä tavoitteena on suojella kansalaisten oikeuksia ja turvallisuutta sekä luoda selkeät pelisäännöt tekoälyn kehitykselle ja käytölle. Käytännössä säädös määrittelee tekoälyjärjestelmien riskiluokat ja niihin liittyvät vaatimukset sekä edistää läpinäkyvyyttä ja vastuullisuutta. Säädös astui voimaan 1. elokuuta 2024. Sen ensimmäiset vaatimukset astuivat voimaan helmikuussa 2025, ja täysi soveltaminen alkaa elokuussa 2026. Piditkö tästä jutusta? Tilaa ilmoitukset uusista Tekoälyfoorumin julkaisuista suoraan sähköpostiisi. Arvostamme myös valtavasti, mikäli jätät meille arvostelun Googlessa . Kiitos. 💙

Kirjoittaja: Antti Innanen, juristi ja yrittäjä 🎧  Kuuntele kirjoitus Spotifysta alta! Tekoälyfoorumi julkaisee kaikki jutut myös audiona. Kuuntele milloin vain, missä vain – vaikka puhelimen näyttö lukittuna. Mikäli sinulla ei ole Spotifyta käytössä, löydät jakson myös Applen Podcastit-palvelusta . "Hypen eräitä keskeisiä tunnusmerkkejä on se, että se esittää varmaksi jonkun tulevaisuudessa tapahtuvan asian", kirjoittaa Antti Innanen. Antti Innanen tuntee tekoälyhypen. Hänen kirjansa "PROMPTED - How to Create and Communicate with AI" julkaistaan kesällä 2025, kustantajana Routledge Taylor & Francis Group. Hypen anatomia Sanan hype alkuperä on amerikkalainen slangisana, joka syntyi 1900-luvun alkupuolella lyhenteenä sanasta hyperbole (kreikasta ”hyperbolē”, joka tarkoittaa liioittelua tai ylilyöntiä). Termiä käytti ensimmäisen kerran aktiivisesti amerikkalainen journalisti ja kriitikko Douglas Gilbert vuonna 1925. Hän kuvasi termillä markkinointia, joka tarkoituksellisesti liioittelee tai vääristelee faktoja myynnin edistämiseksi. Alun perin sanan käyttö yleistyi etenkin viihdeteollisuuden ja mainosalan yhteydessä 1900-luvun puolivälissä. Suomeksi hype voi tarkoittaa esimerkiksi liioittelua, paisuttelua, innostusta, ylimainontaa tai hehkutusta. Hypettäminen sisältää usein keinotekoista innostuksen nostatusta, joka ylittää todellisen arvon tai merkityksen. Tekoäly on joka puolella. Siitä julkaistaan tietoa jatkuvasti. Se innostaa ihmisten mielikuvitusta ja houkuttelee sijoittajien kiinnostusta. Vaikka tekoälyn tulisi olla lähtökohtaisesti tieteellinen ala, monet tekoälyjärjestelmiin liittyvät kuvaukset ja lupaukset eivät silti perustu empiiriseen näyttöön tai selkeään käsitteelliseen perustaan . Tekoäly ei kehity tyhjiössä. Sen ympärillä pyörivät teknologinen kehitys, mediahuomio, julkinen mielikuva ja sääntely muodostavat yhdessä kollektiivisen käsityksen siitä, mihin tekoäly pystyy – ja mihin ei. Kun näitä kykyjä liioitellaan, seurauksena voi olla vahingollista teknologiaa , harhaanjohtavaa politiikkaa  ja tutkimuksen vääristymiä . Mutta miten tunnistaa hype? Ja miten hype eroaa esimerkiksi perustelluista tulevaisuuden skenaarioista? Kun Anthropicin toimitusjohtaja Dario Amodei sanoo, että "seuraavien 3–6 kuukauden aikana tekoäly kirjoittaa 90 % ohjelmakoodista, ja 12 kuukauden päästä lähes kaikki koodi saattaa olla tekoälyn tuottamaa", onko kyse hypestä ? Hypekäyrällä Ehkä tunnetuin esimerkki hypen tutkimuksesta on Gartner-tutkimusyhtiön kehittämä hypekäyrä , joka kuvaa teknologioiden elinkaarta: alkuinnostus, pettymyksen vaihe ja lopulta realistinen käyttöönotto. Kyseessä on visuaalinen työkalu, jonka tarkoitus on hahmottaa uusien teknologioiden elinkaarta – ja etenkin siihen liittyviä odotusten vaihteluita. Hypekäyrä voi auttaa meitä ymmärtämään , missä kohtaa teknologinen kehitys liikkuu suhteessa odotuksiin, ja milloin on aika olla kriittinen sen sijaan, että antautuu hypen viemäksi. Silti käyrässä on myös puutteensa. Gartnerin hypekäyrä ei ole tieteellinen malli, vaan pikemminkin heuristiikkaa. Se perustuu Gartnerin asiantuntijoiden näkemyksiin, markkinaseurantaan ja kvalitatiiviseen arvioon siitä, missä teknologiat milloinkin sijaitsevat "käyrällä". Onko hypekäyrä myös hypeä? Se tarjoaa yksinkertaisen ja visuaalisesti houkuttelevan tavan selittää monimutkaisia teknologisia ilmiöitä. Se antaa vaikutelman järjestyksestä ja ennustettavuudesta tilanteissa, joissa niitä ei useinkaan ole. Sitä ei ole johdettu empiirisestä tutkimuksesta eikä sen vaiheita ole validoitu systemaattisesti tilastollisilla menetelmillä. Ja missä kohdassa hypekäyrää itse hypekäyrä on? Onko sekin nyt omassa pettymysten notkossaan ? Meta! Miten tunnistaa tekoäly hype? Hypen tunnistamisessa avuksi voidaan tuoda tieteenfilosofi Karl Popper . Popperin mukaan tiede ei perustu todistamiseen vaan falsifiointiin : väitteen pitää olla periaatteessa osoitettavissa vääräksi , jotta se voidaan ylipäänsä laskea tieteelliseksi. Popperin mukaan tieteellisen väitteen pitää altistaa itsensä kritiikille. Hypetetyissä tekoälyväitteissä – kuten "tekoäly tulee korvaamaan kaikki juristit kahden vuoden kuluessa" – ongelmana ei ole "liioittelu" vaan se, että väite on usein epämääräinen, epätarkka tai ei-falsifioitavissa . Jos ei voida määrittää tarkasti mitä korvaaminen tarkoittaa , missä kontekstissa , ja millä todennettavalla tavalla , väite ei ole falsifioitavissa, eikä siis Popperin mukaan kuulu tieteeseen vaan pseudotieteen piiriin. Kaikki puhe tekoälystä ei tietenkään ole edes tarkoitettu tieteelliseksi. Joskus tarkoituksena voi olla retorinen vaikuttaminen, keskustelun herättäminen tai puhdas ränttääminen. Joskus myös tila loppuu kesken: on vaikea saada mahdutettua perusteellista argumentointia ja näyttöä rajoitettuun merkkimäärään. Mutta tämä perusperiaate kannattaa muistaa, ja kysyä: mihin tämä perustuu? Mitkä tutkimukset viittaavat tähän suuntaan? Voiko tämän väitteen osoittaa vääräksi? Negatiivinen hype Kaikki hype ei ole positiivista liioittelua. Vaikka hype yhdistetään yleensä yliampuviin lupauksiin ja innostukseen, sen vastakohta – kutsuttakoon sitä tässä negatiiviseksi hypeksi – voi olla aivan yhtä harhaanjohtavaa. Negatiivinen hype mielletään usein aikuismaiseksi, asiantuntevaksi ja järkeväksi. Mutta jos negatiiviset väitteet ovat vailla empiiristä näyttöä, ne ovat samalla tavalla hypeä kuin positiivisetkin. Negatiivinen hype kytkeytyy läheisesti varovaisuusperiaatteeseen ( the precautionary principle ), jonka mukaan uusia teknologioita tulisi vältellä, ellei voida varmasti todistaa, etteivät ne aiheuta haittaa. Periaate on houkutteleva. Kuka nyt haluaisi ottaa tarpeetonta riskiä? Varovaisuusperiaate kuitenkin johtaa helposti sokeaan pessimismiin , jossa kaikki uusi tulkitaan lähtökohtaisesti vaaralliseksi. Ikään kuin tietäisimme, että mitään pahaa ei nykyisestä maailmasta voi seurata, mutta kaikki uusi on uhka. Popperilaisittain katsottuna negatiivinen hype ei ole sen "aikuismaisempi" kuin positiivinenkaan: se on väite ilman falsifioitavuutta , ilman näyttöä. Yksinkertainen testi negatiivisen hypen tunnistamiseen on seuraava: käännä väite toisin päin. Jos vastakkaista väitettä pitäisi perustella, mutta alkuperäistä ei, olet luultavasti tekemisissä negatiivisen hypen kanssa. Esimerkiksi: "Tekoäly ei tule koskaan viemään työpaikkoja." . Kuulostaa järkevältä, mutta vaatisi todellisuudessa näyttöä lähes kaikista tulevaisuuden skenaarioista. Vastaava käänteinen väite "Tekoäly vie kaikki työpaikat" vaatisi perusteluja – miksei myös tämä? "Kukaan ei enää luota tekoälyyn vuoden kuluttua." Yhtä paljon näyttöä kuin väitteessä "Kaikki käyttävät tekoälyä ensi vuonna." Hypen eräitä keskeisiä tunnusmerkkejä on se, että se esittää varmaksi jonkun tulevaisuudessa tapahtuvan asian. Sinänsä sokean optimistiset ja sokean pessimistiset teoriat ovatkin ihan samanlaisia (kiitos David Deutch): ne molemmat ennustavat asioita, ilman että väitteitä on riittävästi perusteltu. Palataan vielä hetkeksi Dario Amodein lausahdukseen "seuraavien 3–6 kuukauden aikana tekoäly kirjoittaa 90 % koodista, ja 12 kuukauden päästä lähes kaikki koodi saattaa olla tekoälyn tuottamaa". Mitkä tutkimukset viittaavat tähän suuntaan? Voiko tämän väitteen osoittaa vääräksi? Sanooko lause jotakin "varmaksi" tulevaisuudessa, ilman riittäviä perusteita? Mitä jos käännämme lauseen ympäri? "Tekoäly ei tuota laisinkaan koodia 12 kuukauden päästä"? Mihin tämä perustuu? Haisee tekoälyhypeltä, Dario! Piditkö tästä jutusta? Tilaa ilmoitukset uusista Tekoälyfoorumin julkaisuista suoraan sähköpostiisi. Arvostamme myös valtavasti, mikäli jätät meille arvostelun Googlessa . Kiitos. 💙

🎧  Kuuntele kirjoitus alta! Tekoälyfoorumi julkaisee kaikki jutut myös audiona. Kuuntele milloin vain, missä vain – vaikka puhelimen näyttö lukittuna. Kirjoittaja: Kimmo Rousku "Vaikka tekoäly puhuttaa meitä nyt paljon, se on vain osa tulevaisuuttamme", kirjoittaa digi- ja kyberturvallisuuden erityisasiantuntija Kimmo Rousku. Kirjoittaja Kimmo Rousku tunnetaan tietoturvan suunnannäyttäjä ja alansa aktiivisena vaikuttajana. Rousku toimii vapaa-ajallaan Tietoturva ry:n hallituksen varapuheenjohtajana, tietokirjailijana sekä luennoitsijana. Tällä hetkellä hän vastaa VAHTI-verkoston johtamisesta Digi- ja väestötietovirastossa. Juhlistan tänä vuonna 40-vuotista uraani , eli sitä, kun aloin puhumaan, kirjoittamaan ja kouluttamaan aluksi ATK:sta, sen jälkeen yleisesti tietotekniikasta, sitten tietoturvallisuudesta, ICT:stä, digitalisaatiosta ja nyt myös uudemmista teknologioista, kuten tekoälystä. Olen viimeiset 30 vuotta toiminut valtionhallinnossa mielenkiintoisissa asiantuntija- ja johtotehtävissä. Tällä hetkellä vastaan VAHTI-verkoston johtamisesta Digi- ja väestötietovirastossa. Tekoäly on hiipinyt laitteisiimme, mutta nyt se tulee kaikkialle! Kaikki netin käyttäjät ovat hyödyntäneet tekoälyä, koneoppimista tai muita vastaavia teknologioita joko suoraan tai epäsuorasti jopa 1990-luvulta saakka. Esimerkkejä tästä ovat roskapostisuodattimet sekä erityisesti suoratoisto- ja verkkokauppapalveluiden suositustoiminnot. Useimmat ovat varmasti testanneet jossain vaiheessa Applen Siriä, Google Assistantia tai Microsoftin Cortanaa – eli ensimmäisen sukupolven älylaitteiden puhuvia botteja. Eräs hienoimpia sovellutuksia on GPS-navigointi, itse käytän paljon Google Mapsia. Kiitos ”tekoälyn”, kuinka harvoin se erehtyykään edes muutamalla minuutilla arvioidessaan pitemmänkin matkan päässä olevaan kohteeseen saapumisaikaa, tai osaa ehdottaa nopeampaa reittiä, kun jotain yllättävää oletusreitillä tapahtuu. Jokainen nettiin kytketty laite saa tekoälyn – kuten ennen sai sähkön Kaikki muuttui syksyllä 2022, kun OpenAI julkaisi ensimmäisen laajempaan levitykseen tarkoitetun ChatGPT-ohjelman. Se, mikä itseäni on hämmästyttänyt eniten, on se, että tekoälyn kehityksen vauhti ei ole vain kasvanut, vaan kasvanut oletettuakin nopeammin. Samalla kasvava markkina on tuonut mukanaan valtavan määrän miljardiluokan yrityksiä sekä pienempiä startupeja. Jos internetistä on tullut digipalveluiden ja -laitteiden elinehto, tulee jatkossa tekoälykytkentä olemaan keskeinen osa tätä kokonaisuutta. Tekoäly on loistava mahdollisuus – valitettavasti myös rikollisille Kuten tiedämme, kaikkiin teknologisiin mahdollisuuksiin liittyy kääntöpuoli: se, millaisia uhkia ja riskejä uusi teknologia tuo mukanaan. Tekoäly ei tee poikkeusta. Ihmettelenkin, kun saan edelleen vapaa-ajan sähköpostiini todella huonosti muotoiltuja verkkorikollisten huijausviestejä. Eivät vaan osaa. Eniten huolestuttaa kuitenkin puhuvalla tekoälyllä varustetut ”puhelinhuijarit” sekä syväväärennetyt videohahmot, joiden erottaminen aidoista tulee olemaan entistä vaikeampaa. Tästä syystä suosittelenkin, että jokaisessa perheessä sovitaan koodisana, jolla voidaan varmistaa henkilön aitous tilanteissa, joissa sukulaisen käytös alkaa tuntua oudolta (esim. "Isä, tarvitsen nyt 300 euroa uuteen puhelimeen"). Toisaalta olen lähettänyt lukuisia nettisivuja ja kalasteluviestejä AI-Kimmolle, vapaa-ajan puhelimessani asuvalle ChatGPT-digikaksoselleni, ja hän on erinomaisesti tunnistanut ja vinkannut, mikä viestissä on pielessä. Ohessa esimerkki Facebookista bongaamastani Bauhausin nimissä tehdystä digihuijauskampanjasta ja siitä, miten #AI-Kimmo tunnistaa sen ja varoittaa siitä. Syötin kuvan AI-Kimmolle – tässä sen analyysi huijauksesta. Tällainen kyvykkyys pitää saada sisäänrakennettua laitteisiin ja palveluihin! Tekoälystä tuli tutkimusavustaja, jonka avulla kuka tahansa pystyy ratkaisemaan vaativiakin tehtäviä Alkuvuodesta kaikki keskeiset laajojen kielimallien valmistajat ovat tuoneet markkinoille entistä kehittyneempiä versioita, jotka kykenevät syvällisiin analyyseihin. Esimerkiksi itse olen testannut seuraavia malleja: xAI Grok 3 Beta DeepSearch ja Think, ChatGPT 4.5 Syvätutkimus ja Google Gemini Deep Research. Näiden avulla olen voinut opiskella ja selvittää asioita tasolla, joka olisi muuten ollut hyvin aikaa vievää tai vaikeasti tehtävissä, myös täysin oman osaamiseni ulkopuolella. Samalla kannattaa muistaa, että nämä ovat vasta ensimmäisen sukupolven versioita tästä edistyneestä teknologiasta. Mitä onkaan odotettavissa seuraavien 2,5 vuoden aikana? Muistetaan: tekoäly tekee edelleen virheitä Tekoäly tarjoaa monissa tehtävissä valtavan hyötysuhteen verrattuna ihmiseen. Kun hyödynnetään tarkistettua opetusdataa ja ollaan muuten huolellisia, voidaan hallusinaatioita ehkäistä. Jokaisessa koulutuksessani näytän esimerkkejä tekoälyn virheistä: väärin tuotetuista tiedoista, kuvista ja syväväärennetyistä videoista. Musiikkikappaleissa virheiden tunnistaminen on hieman vaikeampaa. Kun käytössä on useampia tekoälypalveluita, voidaan niiden avulla tehdä ristiintarkistusta, erityisesti silloin kun on kyse kriittisestä tiedosta. Hallusinointi on ikävä tekoälyn rasite, joka vähentää tietyissä tehtävissä merkittävästi sen tehokkuutta ja luotettavuutta. No, kyllähän me ihmiset teemme myös inhimillisiä erehdyksiä! Tekoäly on vain osa suurempaa, kriittistä kehityskulkua Vaikka tekoälypalveluiden kehitys on nyt esillä kaikkialla, on syytä muistaa, että samanaikaisesti kehittyvät muutkin teknologiat. Metaversumi on tulossa uudeksi etätyö- ja viihdeympäristöksi, kvanttitietokoneet tuovat mahdollisuuksia ratkaista (ja aiheuttaa salausteknologian osalta) merkittäviä ihmiskunnan ongelmia ja humanoidirobotit helpottavat arkeamme, mutta muuttavat meidän ihmisten työnteon roolia peruuttamattomasti. 6G verkot tarjoavat näiden uusien teknologioiden hyödyntämisessä tarvittavia supernopeita, vähälatenssisia tietoliikenneyhteyksiä. Avaruudesta tulee osa meidän kyberavaruutta. Humanoidirobotit – ihmiskunnan globaalisti suurin uhka ja mahdollisuus Eräs merkittävä tutkimuksen kohde ovat (humanoidi)robotit. Perinteisten, jo nyt teollisuudessa käytössä olevien teollisuusrobottien lisäksi vielä suuremmaksi markkina-alueeksi tulevat muodostumaan aikanaan palvelurobotit, joita tullaan hyödyntämään laajasti yhteiskunnassa, yrityksissä ja kodeissa. NVIDIA julkaisi 18.3.2025 GR00Tin, joka on merkittävä edistysaskel humanoidirobottien kehityksessä. Malli on suunniteltu yleiskäyttöisten humanoidirobottien päättely- ja taitotoimintojen kehittämiseen. Se hyödyntää monimuotoista syötettä, kuten kieltä ja kuvia, suorittaakseen manipulaatiotehtäviä erilaisissa ympäristöissä. Voit lukea aiheesta lisää täältä: NVIDIA Announces Project GR00T Foundation Model for Humanoid Robots and Major Isaac Robotics Platform Update | NVIDIA Newsroom . Jos olen nyt saanut seurata teknologian kehitystä 40 vuotta aitiopaikalta, uskallan veikata, että seuraavan 10 vuoden aikana tapahtuu ympäristössämme vastaavan suuruusluokan muutos kuin viimeisten 40 vuoden aikana yhteensä. Kaikki, mitä teemme tänään, voi vuonna 2035 tuntua jo hieman "höyrykoneajalta". Lisätään tähän vielä viisi vuotta ja katsotaan, missä olemme vuonna 2040. Miten sinä näet tulevaisuuden? Osallistu kirjoittajan gallup-kyselyn kautta keskusteluun: LinkedIn: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7309684721771339779/   X: https://x.com/kimmorousku/status/1903921405625868432 Tietoa kirjoittajasta Kimmo Rousku toimii vapaa-ajallaan Tietoturva ry:n hallituksen varapuheenjohtajana, tietokirjailijana sekä luennoitsijana. Palaute: kimmo.rousku@tietoturva.fi – muista linkittyä: https://www.linkedin.com/in/kimmorousku Piditkö tästä artikkelista? Tilaa ilmoitukset uusista Tekoälyfoorumin julkaisuista suoraan sähköpostiisi. Arvostamme myös valtavasti, mikäli jätät meille arvostelun Googlessa . Kiitos. 💙

Kirjoittaja: Aku Nikkola, päätoimittaja, Tekoälyfoorumi 🎧  Kuuntele kirjoitus alta! Tekoälyfoorumi julkaisee kaikki jutut myös audiona. Kuuntele milloin vain, missä vain – vaikka puhelimen näyttö lukittuna. Lue tiivistelmä Google DeepMind on kehittänyt AI Co-Scientist -järjestelmän, joka toimii kuin rinnakkainen tiedetiimi tutkijan apuna, koostuen useista eri tehtäviin erikoistuneista tekoälyagenteista. Järjestelmä tuottaa ja jalostaa tutkimushypoteeseja iteratiivisen prosessin kautta, jossa eri agentit ideoivat, kritisoivat ja jalostavat ehdotuksia kuin tieteellinen asiantuntijaryhmä. Testiesimerkissä tekoälyjärjestelmä ratkaisi geneettisten elementtien leviämiseen liittyvän tutkimusongelman kahdessa päivässä, vaikka tutkijaryhmältä oli kulunut samaan kymmenen vuotta. Tekoäly ei vain toistanut olemassa olevaa löydöstä vaan tuotti myös uusia tutkimussuuntia, mikä osoittaa sen kyvykkyyden tieteellisen työn edistämisessä. Järjestelmä voi merkittävästi nopeuttaa tieteellistä työtä, mutta herättää myös kysymyksiä tutkimuslöydösten omistajuudesta ja ihmistutkijoiden roolista erityisesti eettisessä harkinnassa. Kirjoitukseen liittyvät tutkimukset löydät täältä (AI co-scientist pape, Gene transfer discovery paper ja Transfer re-discovery paper) Googlen AI Co-Scientist -työkalun toimintalogiikka Google DeepMind on julkaissut AI Co-Scientist –nimisen moniagenttisen tekoälyjärjestelmän, joka on suunniteltu toimimaan kuin rinnakkainen “tiedetiimi” tutkijan rinnalla. Käytetään tekoälyjärjestelmästä tässä kirjoituksessa nimeä Tekoälytutkija . Tekoälytutkijan prosessi muistuttaa vertaisarviointia, jossa parhaan perustelun saanut hypoteesi päätyy “kärkihypoteesiksi”. Olennaista on, että järjestelmä käy läpi iteratiivisen syklin: se parantaa jatkuvasti ehdotuksiaan, kunnes syntyy riittävän selkeä, testattavissa oleva tutkimusidea. Se ei toisin sanottuna tyydy vastauksissaan kertaratkaisuun, vaan sen tehtävänä on jalostaa useita hypoteeseja vaiheittaisen toimintalogiikan avulla. Tämä tarkoittaa käytännössä sitä, että Tekoälytutkija koostuu useista agenteista, jotka vastaavan tutkimusprosessiin liittyvistä kriittisistä tehtävistä, esimerkiksi: Ideoija  generoi tutkimusaiheita tai -kysymyksiä. Kriittinen arvioija  seuloo ja parantelee näitä ehdotuksia tieteellisellä “debattimenetelmällä”. Ranking-agentti  vertailee kaikkia syntyneitä ideoita niin kutsutuissa “turnajaisissa”, valiten parhaiten perustelluimmat jatkoon. Kehittäjä  jalostaa voittajiksi nousseita hypoteeseja entistä pitemmälle, hyödyntäen esimerkiksi uutta kirjallisuushakua. Katso Googlen video: "AI co-scientist overview": Nämä tekoälyagentit keskustelevat ja kilpailevat keskenään kuin tieteellinen asiantuntijaryhmä. Googlen mukaan työkalun ensisijaisena tavoitteena on nopeuttaa tai tehostaa tutkimusta: tekoäly voi löytää potentiaalisia ratkaisuja ja uusia kysymyksiä huomattavasti nopeammin kuin pelkästään ihmistutkijat. Tekoälytutkijan rinnalla ihmistutkijoiden rooli on erityisesti koetulosten validoinnissa, testaamisessa ja esimerkiksi eettisessä harkinnassa – nämä ovat sellaisia ulottuvuuksia, joihin järjestelmä ei autonomisesti pysty. Ainakaan vielä. Googlen visualisointi Tekoälytutkijan (AI co-scientist) moniosaisen järjestelmän eri komponenteista ja vuorovaikutusmallista järjestelmän ja tutkijan välillä. Tekoälytutkijaa testattiin laaja-alaisesti äärimmäisen moniulotteisen ja haastavan tutkimuksen ytimessä, jossa Google Researchin ja Imperial College Londonin tutkijat antoivat Tekoälytutkijalle ratkaistavasti geneettisten elementtien leviämiseen eri bakteerilajien välillä liittyvän tutkimuskysymyksen ratkaistavaksi. Seuraavassa tutkimuksen lopputulokset ja huomiot. Tekoäly onnistui kahdessa päivässä siinä, mihin tutkijaryhmältä oli kulunut 10 vuotta Tutkijaryhmän päänvaivana oli jo vuosikymmenen ajan ollut cf-PICI-nimisten geneettisten elementtien kyky siirtyä lajista toiseen ja vasta työläät laboratoriokokeet paljastivat, kuinka elementit onnistuvat ”siep­paamaan” bakteerivirukselta hännän ja hyödyntämään sitä uusien isäntäsolujen valloituksessa. Tutkimusryhmän tekemä merkittävä havainto pidettiin kuitenkin Tekoälytutkijalta salassa, sillä testauksessa haluttiin selvittää, mihin lopputulokseen Googlen kehittämä järjestelmä päätyisi pelkästään julkisesti saatavilla olevan tiedon perusteella. Aikajana, joka kuvaa Tekoälytutkijan tutkimuslöytöä. Sininen : Kokeellisen tutkimuksen etenemisaikajana cf-PICI-elementtien mobilisaation löytämisessä. Punainen : Tekoälytutkijan kehitys ja kokeellisen tutkimuksen löydösten toistaminen ilman ennakkotietoa tuloksista. Testauksen lopputulosta voidaan pitää vähintäänkin merkittävänä osoituksena tekoälyn kyvykkyydestä tutkimustyössä. Tekoälytutkija ratkaisi nimittäin saman ongelman julkisista lähteistä hankitulla tiedolla kahdessa päivässä. Ehkä vielä merkittävämpää on, etteivät Tekoälytutkijan tuottamat hypoteesit rajoittuneet pelkästään olemassa olevan löydöksen toistamiseen – vaikka tämäkin olisi ollut itsessään merkittävä lopputulos ottaen huomioon, ettei löydös ollut sen tiedossa. Osa ehdotuksista avasi tutkijoiden mukaan kokonaan uudenlaisia tutkimussuuntia: järjestelmä esimerkiksi vihjasi, että cf-PICI-elementtejä voisi mahdollisesti siirtyä myös konjugatiivisten prosessien kautta. Tätä ei ole toistaiseksi kokeellisesti vahvistettu, mutta tutkijat pitävät ideaa riittävän lupaavana jatkotutkimukselle. Tekoäly tutkimuksessa – kuinka merkittävä läpimurto tieteelle Googlen AI Co-Scientist järjestelmä voi olla? Googlen Tekoälytutkijan julkaisuun liittyvässä Bloombergin haastattelussa nostettiin esiin, ettei tekoälyllä tekeminen ole enää pelkkää perinteisten tietomassojen seulontaa. Se pyrkii aktiivisesti tuottamaan ja hiomaan hypoteeseja kuin kokenut tutkija. Monien asiantuntijoiden mukaan tämä kehitys voi mullistaa tutkijoiden työn, nopeuttaa löytöjä ja avata uusia ideoita, joita ihmiset eivät olisi yksin keksineet. Samalla herää kysymyksiä omistajuudesta: kuka saa kunnian, jos tekoäly muodostaa lopullisen läpimurron tuoneen teorian? Entä voiko tekoäly neuvoa harhapoluille, jos sen arviointiprosessi heikkenee? Työryhmä korostaa, että ihmistutkijoilla on edelleen viimeinen sana – niin eettisissä kuin tieteellisissäkin rajoissa. Joka tapauksessa tutkijat näkevät tekoälyavusteisen tutkimuksen tulevaisuuden valoisana – tekoälyllä on merkittävä rooli tutkimuksessa. Mikäli AI Co-Scientist -konsepti yleistyy, se voi heidän mukaansa säästää valtavasti resursseja ja tuoda tieteeseen “massiivisen harppauksen” – juuri kuten edellä esitetty cf-PICI-elementtien mysteerin kymmenvuotisen työn ratkaisu kahdessa päivässä osoittaa. Artikkelin linkit ja lähteet https://research.google/blog/accelerating-scientific-breakthroughs-with-an-ai-co-scientist/ https://storage.googleapis.com/coscientist_paper/ai_coscientist.pdf https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.02.11.637232v1 https://storage.googleapis.com/coscientist_paper/penades2025ai.pdf https://youtu.be/y3X2qGg2D1M?si=UBeYKhKDpT6afMFC Piditkö tästä jutusta? Tilaa ilmoitukset uusista Tekoälyfoorumin julkaisuista suoraan sähköpostiisi. Arvostamme myös valtavasti, mikäli jätät meille arvostelun Googlessa . Kiitos. 💙

🎧  Kuuntele kirjoitus alta! Tekoälyfoorumi julkaisee kaikki jutut myös audiona. Kuuntele milloin vain, missä vain – vaikka puhelimen näyttö lukittuna. Tutkimus on julkaistu 2.3.2025 – pääset lataamaan sen alta. Tekoälyn kehitys näkyy voimakkaasti juridiikan alalla Erityisesti uusimmat generatiiviset kielimallit ja niihin liittyvät teknologiat – kuten monimutkaisia oikeudellisia kysymyksiä ratkaisevat “reasoning”-mallit sekä oikeudellisia lähdeaineistoja hyödyntävät Retrieval-Augmented Generation (RAG) -työkalut – voivat muuttavat, jolla juristit ja oikeustieteen opiskelijat tekevät työtään. Mutta millaisia konkreettisia tuloksia uusimpia tekoälymalleja käyttämällä voi odottaa? Tätä kysymystä tutkittiin tuoreessa ja kattavassa kokeellisessa tutkimuksessa, jossa tekoälyteknologioiden todellista hyötyä arvioitiin oikeudellisissa työtehtävissä. Tutkimuksen tausta ja toteutus Tutkimuksessa oli mukana 127 oikeustieteen opiskelijaa kahdesta yhdysvaltalaisesta huippuyliopistosta. Heille annettiin kuusi monipuolista ja realistista lakitehtävää, joiden tyyppi vaihtelee lyhyestä asiakasviestinnästä ja muistioista aina vaativampiin sopimus- ja riidanratkaisutehtäviin. Kaikissa tehtävissä piti soveltaa asiaankuuluvaa oikeudellista aineistoa ja perustella omat johtopäätökset selkeästi. Opiskelijat jaettiin satunnaisesti kolmeen ryhmään: Yksi ryhmä suoritti tehtävät kokonaan ilman tekoälytyökaluja. Toinen ryhmä käytti OpenAI:n kehittämää reasoning-mallia (nimeltään “o1-preview”). Kolmas ryhmä käytti Vincent AI -järjestelmää, joka yhdistelee RAG-teknologiaa sekä automatisoituja “prompting”-toimintoja. Toisin sanoen Vincent AI pyrki hakemaan ja upottamaan oikeustapauksia, säädöksiä ja muuta juridiikan lähdeaineistoa tekoälyn tuottamaan tekstiin, jotta väärien lähteiden tai “hallusinaatioiden” riski vähenisi. Jokainen opiskelija suoritti kaikkiaan kuusi tehtävää: kaksi ilman tekoälyä, kaksi reasoning-mallin avustamana ja kaksi RAG-pohjaisen Vincent AI:n avulla. Kaikki tuotokset arvioitiin sokkoutetusti: arvostelijat eivät tienneet, ketkä olivat käyttäneet tekoälyä ja ketkä eivät, tai missä määrin he olivat näin tehneet. Arvioinnissa huomioitiin muun muassa sisällön laatu, juridinen analyysi, argumentaation syvyys ja kirjoituksen selkeys. Tutkimuksen tulokset: Tekoälymallit nostavat juristien työn laatua Laadun parantuminen Molemmat tekoälytyökalut nostivat merkittävästi työn laatua neljässä tehtävässä kuudesta, kun mittarina oli selkeys, järjestelmällisyys ja yleinen ammattimaisuus. Osallistujat, joilla oli tekoäly apuna, kirjoittivat selkeämpiä ja jäsennellympiä vastauksia. Huomionarvoista on, että reasoning-malli (o1-preview) toi parempaa tulosta erityisesti juridisen analyysin syvyydessä: se auttoi opiskelijoita hahmottamaan ongelmien loogisia ja oikeudellisia taustoja tavallista tarkemmin. Kuvakaappaus tutkimuksen tuloksista. Nopeus ja tuottavuus Molemmat tekoälyjärjestelmät vähensivät merkittävästi tehtävien suorittamiseen kulunutta aikaa – parhaimmillaan jopa 20–30 prosenttia. Kun laatua ja aikaa tarkasteltiin yhdessä, eli mitattiin “tuottavuutta” (pisteitä per käytetty minuutti), parannukset olivat sitäkin suuremmat. Etenkin aikaa vievissä ja monimutkaisissa oikeudellisissa tehtävissä (kuten kattavan muistion kirjoittamisessa tai kanteen analysoinnissa) tulokset osoittivat selkeää tuottavuusloikkaa. Hallusinaatiot vs. lähdetarkkuus Aiemmissa kokeissa on ollut huolena niin sanotut “hallusinaatiot”, joissa tekoäly keksii lähdeviitteitä tai faktoja, joita ei oikeasti ole olemassa. Nyt tehdyssä tutkimuksessa Vincent AI -työkalulla (joka perustuu RAG-tekniikkaan) oli vähemmän hallusinaatioita kuin aiemmin testatuilla yleistyökaluilla, kuten GPT-4:llä. Vieläkin vähemmän “keksittyjä lähteitä” esiintyi kuitenkin osallistujilla, jotka eivät käyttäneet tekoälyä ollenkaan – mikä tarkoittaa, että täysin erehtymättömäksi tekoälyä ei voi sanoa. Tässä mielessä RAG näyttää tuovan vakautta, mutta korostaa myös tarvetta huolelliseen, ihmisen tekemään tarkistukseen. Tehtävä- ja osaamiskohtaiset erot Tutkimuksessa huomattiin, että tietyt tehtävät hyötyivät tekoälystä selvästi enemmän kuin toiset. Prosessuaaliset, kirjoittamiseen ja argumentaation rakenteeseen liittyvät tehtävät tuntuivat helpottuvan eniten, kun taas puhtaasti sopimuspohjaisessa (NDA, Non-Disclosure Agreement) tehtävässä tekoälyn käyttö ei aina johtanut merkittävästi parempaan lopputulokseen tai nopeuteen. Lisäksi alempiarvoisilla GPA:lla (opintomenestyksellä) olevat opiskelijat hyötyivät keskimäärin enemmän tekoälyn tuomasta tuesta kuin ne, joilla oli jo entuudestaan korkea taitotaso. Mitä tutkimus tarkoittaa käytännössä? Käytännön apua juristin työhön Tulokset osoittavat, että kehittyneet tekoälymallit eivät ainoastaan nopeuta rutiinitehtäviä, tekoälymallit nostavat juristien työn laatua. Tämä on merkittävää, sillä aikaisemmat tutkimukset ovat antaneet viitteitä lähinnä nopeuden kasvusta, laadun jäädessä vaihtelevaksi. Tarve yhdistää eri tekoälytekniikoita Vincent AI:n (RAG + automatisoidut “prompt”-rakenteet) ja reasoning-mallien (kuten o1-preview) käyttötavat osoittivat, että näissä kahdessa teknologiassa on keskenään täydentäviä vahvuuksia. RAG-työkaluilla on etulyöntiasema lähteiden etsimisessä ja “lattiatason” siivoamisessa (vähemmän “keksittyjä” viitteitä), kun taas advanced reasoning -mallit loistavat vaikeiden, monivaiheisten oikeudellisten ongelmien ratkomisessa. Kun molempien teknologioiden parhaat puolet yhdistetään, tuottavuus voi nousta vieläkin enemmän. Koulutuksen ja osaamisen merkitys Ihmisen rooli säilyy edelleen tärkeänä. Kriittinen ajattelu, oikeudellinen harkinta ja tapauskohtainen mukauttaminen ovat yhä juristin ydinosaamista. Uusimmat tekoälymallit voivat tukea tätä prosessia tarjoamalla luonnoksia, linkkejä lähteisiin tai selkeämpiä tekstirunkoja, mutta ihmisen on edelleen varmistettava lähteiden oikeellisuus ja lopputuloksen laatu. Samoin tutkimuksessa huomattiin, että harjoittelun ja laadukkaan ohjauksen myötä osallistujat oppivat käyttämään tekoälyä tehokkaammin – ja saivat sitä kautta yhä parempia tuloksia. Ennakoi uusia työskentelytapoja Monissa työpaikoissa harkitaan parhaillaan tekoälyn käyttöönottoa, joko räätälöidyillä ratkaisuilla tai julkisilla kielimalleilla. Tämä tutkimus osoittaa, että uuden sukupolven tekoälymalleissa (oikeuspohjainen RAG sekä reasoning-mallit) on todellista potentiaalia muuttaa juristin työn vaikuttavuutta ja tehokkuutta. Loppupohdinta Tutkimuksen mukaan uudet tekoälyteknologiat voivat korvata aiemmat yleiskäyttöiset kielimallit oikeudellisen työn tukena, koska ne tarjoavat aiempaa parempaa tehokkuutta ja laatua. Sitä mukaa kun sekä RAG että reasoning-mallit kehittyvät – ja integroituvat toisiinsa – niiden vaikutus oikeudelliseen analyysiin, tekstintuotantoon ja koko asianajoprosessiin voi olla todella merkittävä. Vaikka monella lakialan toimijalla on vielä opettelua ja varauksia tekoälyn suhteen, tutkimusviesti on varsin selvä: kun tekoälyn käytön oppii yhdistämään täsmälliseen oikeudelliseen ajatteluun ja asiaankuuluvien lähteiden tarkistamiseen, tekoäly voi todella laajentaa juristin ja lakitiimien suorituskykyä – ja tätä kautta parantaa oikeuden saatavuutta, asiakaspalvelua sekä työn laatua. Tulevaisuuden työntekö tulee olemaan yhä enemmän ihmisen ja tekoälyn yhteispeliä, jossa tekoäly loistaa nopeudessa ja järjestelmällisyydessä, ja ihminen tuo arvokkaimman panoksensa strategisessa harkinnassa, luovuudessa ja eettisessä vastuussa. Piditkö tästä artikkelista? Tilaa ilmoitukset uusista Tekoälyfoorumin julkaisuista suoraan sähköpostiisi. Arvostamme myös valtavasti, mikäli jätät meille arvostelun Googlessa . Kiitos. 💙

🎧  Kuuntele kirjoitus alta! Tekoälyfoorumi julkaisee kaikki jutut myös audiona. Kuuntele milloin vain, missä vain – vaikka puhelimen näyttö lukittuna. Lue tiivistelmä Suomalaiset mediatalot käyttävät tekoälyä monipuolisesti: Viestimedian Renki tehostaa toimitustyötä 20%, Alma Medialla on käytössä lähes 20 tekoälytyökalua ja Ylen YleGPT toimii toimittajien henkilökohtaisena assistenttina. Tekoäly on haastanut vanhoja käsityksiä: Iltalehden tunneanalyysityökalu on osoittanut, että positiiviset ja hyödylliset sisällöt tuovat enemmän tilauksia kuin negatiiviset uutiset. Kansainvälistyminen helpottuu tekoälyn avulla: A-lehdet kääntää sisältöään englanniksi ja Yle palvelee vieraskielisiä uutisilla useilla kielillä. Lukijapalvelut ovat monipuolistuneet: TM Tuuma antaa lukijoille vastauksia, uutistiivistelmät tarjoavat nopeasti tietoa ja tekoäly lukee radiouutisia Bauer Median kanavilla. Tekoäly toimii työkaluna, joka tehostaa journalistista työtä, mutta lopullinen vastuu sisällöstä säilyy ihmisellä – lähes kaikissa sovelluksissa korostetaan ihmisen ja koneen yhteistyötä. Suomen Lehdistö julkaisi 13.3.2025 kattavan selvityksen "Listasimme suomalaisten toimitusten kiinnostavimmat tekoälyratkaisut" , jossa kartoitettiin tekoälyn käyttöä suomalaisissa toimituksissa. Tekoälyfoorumille koostetussa yhteenvedossa tarkastelemme, miten suomalaiset mediatalot hyödyntävät tekoälyä journalistisessa työssä ja lukijakokemuksen parantamisessa. Tekoäly toimitustyön tehostajana Erityisen pitkälle tekoälykehityksessä on edennyt Viestimedia , jonka Renki-työkalu sisältää jo 25 eri toimintoa. Viestimedian arvion mukaan työkalu on tehostanut toimitustyötä 20 prosenttia ajassa mitattuna. Renki auttaa oikoluvussa, somepostauksien luonnostelussa, juttujen ideoinnissa ja jopa analysoi jutun tilauspotentiaalia. Seuraavaksi työkalun kehitysputkessa on myös ominaisuus, joka kertoo, kannattaako juttu laittaa maksumuurin taakse vai ei. Viestimedian Renki-työkalu. Kuva: Suomen Lehdistö Alma Median toimituksissa on taas käytössä lähes 20 tekoälytyökalua. Suosituimpia ovat otsikointityökalu, litteroiva äänikaveri ja oikolukeva kielikaveri. Iltalehdessä ja Kauppalehdessä käytettävä otsikkotyökalu luo ensin 20 juttuun sopivaa otsikkovaihtoehtoa, joista toimittaja voi valita parhaimman. Alman toimituksen työkaluja. Kuva: Suomen Lehdistö Yleisradion YleGPT on jokaisen yleläisen henkilökohtainen tekoälyassistentti. Hieman alle puolet Ylen journalisteista käyttää työkalua viikoittain. Suosituin YleGPT:n apuri on Kapulakielipoliisi, toiseksi suosituin otsikoiden generointi ja kolmanneksi suosituin Korttijuttuvelho, joka auttaa tarinankerronnassa. Näkymä YleGPT:stä. Kuva: Suomen Lehdistö Tunneanalyysista automatisaatioon Yksi kiinnostavimmista sovelluksista on Iltalehden Tunnetyökalu , joka analysoi juttujen otsikoiden ja alaotsikoiden perusteella, millaisen tunnetilan juttu todennäköisesti herättää lukijassa. Iltalehden keräämän datan mukaan inspiroivat artikkelit sitouttavat tilaajia parhaiten – näistä artikkeleista tilaajiksi tulleiden lukijoiden joukosta vain puolet perui tilauksensa seuraavan kuuden kuukauden aikana. Lisäksi hyödylliset ja rakentavat jutut osoittautuivat tehokkaimmiksi uusien tilausten hankinnassa suhteessa niiden lukijamääriin. Nämä havainnot ovat auttaneet kyseenalaistamaan alan perinteistä käsitystä siitä, että ainoastaan negatiiviset uutiset myyvät. Sanoman uutismedioissa tekoäly on valjastettu niin kutsutuksi "Vahtikoiraksi", joka seuraa eri lähteitä, kuten kunnallisen päätöksenteon asiakirjoja, ja nostaa mahdollisesti uutisarvoisia asioita toimituksille tiedoksi. Vahtikoira-työkalu on löytänyt uutisia, jotka olisivat muuten jääneet huomaamatta. Bauer Medialla on taas keskitytty radiouutissisältöjen automaatioon tekoälyn avulla. Bauer Media on STT:n kanssa muun muassa kloonannut innovaatiojohtajansa äänen radiouutisiin. STT tuottaa helposti ääneen luettavia sähkeitä, jotka tekoäly lukee Bauer Median 11 radiokanavalle. Yleisötutkimuksen mukaan yli 80 prosenttia kuulijoista pitää tekoälyääntä uutisiin sopivana ja uskottavana. Kansainvälistyminen ja kielirajat ylittävä journalismi A-lehdet on hyödyntänyt tekoälyä kansainvälistymisessään. Englanniksi käännetty Kotona.com-sivusto on avaus uudelle markkina-alueelle. Tekoäly ei vain käännä tekstiä suomesta englanniksi, vaan myös stilisoi tekstin englannin kielelle sopivaksi muuttaen esimerkiksi välimerkit kielen konventioiden mukaisiksi. A-Lehtien kääntäjätyökalu. Kuva: Suomen Lehdistö YLE puolestaan palvelee Suomessa asuvia vieraskielisiä Tekstittelijä- ja Kääntelijä-työkaluilla. Työkalujen avulla suomenkielisiä uutisvideoita voidaan tekstittää esimerkiksi ukrainaksi ja artikkeleita kääntää eri kielille. Lukijaa palvelevat tekoälysovellukset Tekoälyä käytetään myös suoraan lukijoita palvelevissa sovelluksissa. Tekniikan Maailman TM Tuuma vastaa lukijan kysymyksiin sen perusteella, mitä lehdessä on kirjoitettu viimeksi kuluneiden noin 7 vuoden aikana. Palvelu pystyy esimerkiksi taulukoimaan kahden automallin ominaisuuksia vertailua varten. TM Tuuma -työkalu. Kuva: Suomen Lehdistö Tekoäly on osoittautunut tehokkaaksi myös uutissisältöjen tiivistämisessä. Sanoman uutismedioissa tekoäly luo juttujen pääpointeista tiivistelmiä, joiden pohjalta Helsingin Sanomat on alkanut julkaista päivittyvää audiokoostetta. Tietyille lukijaryhmille mahdollisuus saada tiedot nopeasti on erityisen arvokasta. Tekoälyfoorumi inspiroitui uutissisältöjen tiivistämisestä siinä määrin, että mekin julkaisimme tämän jutun alussa kätevän tiivistelmän, joka on Clauden tekemä. Alma Mediassa on kehitetty tietovisatyökalu, jolla voi luoda visailuja artikkelien pohjalta. Toimittaja voi syöttää artikkelin työkaluun, joka luo tietovisan, tai luoda uutisvisan valitun Alman brändin sisällöistä rajatulla aikajaksolla ja teemalla. Tekoäly sisällöntuottajana – kokeilusta valtavirtaan Tekniikka&Talous-lehti on kahden vuoden ajan julkaissut eri kielimallien kirjoittamia kolumneja, joissa tekoäly saa pohdiskella aiheita itsenäisesti toimittajan antamien kevyiden ohjeiden pohjalta. Googlen Gemini-mallin tekstejä julkaistaan jopa täysin editoimattomina. Nämä tekoälykolumnit keräävät yllättäen suunnilleen saman verran lukijoita kuin ihmisten kirjoittamat, vaikka lukijamäärät ovat molemmissa melko pieniä ja riippuvat eniten aiheen kiinnostavuudesta. Tämä paikallinen kokeilu on osa laajempaa kehitystä. Teknologia-asiantuntija Alasaarelan mukaan vuonna 2024 yli puolet verkkoisisällöstä oli tekoälyn tuottamaa, ja kuluvana vuonna ennuste on jopa 90 prosenttia. Mediayhtiöiden suurimpana haasteena onkin nyt erottautua massasta laadukkaalla sisällöllä – olipa sen takana ihminen, tekoäly tai näiden harkittu yhteistyö. Yhteenveto: tekoäly on jo vakiintunut osaksi toimitustyötä Suomalaisten mediatalojen kokemukset tekoälystä ovat pääosin positiivisia. Tekoäly on nähty työkaluna, joka tehostaa ja monipuolistaa journalistista työtä, ei uhkana, joka korvaisi toimittajat. Lähes kaikissa tekoälysovelluksissa korostetaan ihmisen ja koneen yhteistyötä: tekoäly tuottaa pohjan, jota ihminen jalostaa ja valvoo. Merkittävää on myös se, että tekoäly on auttanut haastamaan vanhoja käsityksiä journalismista. Iltalehden tunneanalyysityökalu on esimerkiksi osoittanut, että positiiviset ja hyödylliset sisällöt voivat olla liiketoiminnallisesti kannattavampia kuin negatiiviset uutiset. Suomen lehdistön tekemä selvitys osoittaa, että tekoäly on suomalaisissa toimituksissa integroitu laaja-alaisesti ja monin osin onnistuneesti toimitusprosesseihin – litteroinnista ja oikoluvusta aina juttujen ideointiin ja jakeluun. Vaikka kehitys on ollut nopeaa, puhumme vasta tekoälyn käytön alkuvaiheista suomalaisessa journalismissa. Tulevaisuudessa tullaan näkemään yhä personoidumpia, adaptiivisempia ja monipuolisempia tekoälyratkaisuja mediayhtiöiden ja yleisön hyödyksi. Artikkelin linkit ja lähteet https://suomenlehdisto.fi/listasimme-suomalaisten-toimitusten-kiinnostavimmat-tekoalyratkaisut-apurit-tunnistavat-tunteita-vahtivat-uutisia-ja-haistavat-pian-myos-tilauspotentiaalin/ Piditkö tästä jutusta? Tilaa ilmoitukset uusista Tekoälyfoorumin julkaisuista suoraan sähköpostiisi. Arvostamme myös valtavasti, mikäli jätät meille arvostelun Googlessa . Kiitos. 💙

🎧  Kuuntele kirjoitus alta! Tekoälyfoorumi julkaisee kaikki jutut myös audiona. Kuuntele milloin vain, missä vain – vaikka puhelimen näyttö lukittuna. "Nykyisiä tekoälymalleja ei enää kannata nähdä vain sanoja ennustavina koneina." kirjoittaa tietokirjailija Antti Innanen Vielä jokin aika sitten korostimme koulutuksissamme usein, että tekoäly ei ymmärrä asioita, vaan ainoastaan ennustaa seuraavaa sanaa tai lausetta. ”Vaikka vaikuttaakin siltä, että tekoäly pyrkii ratkaisemaan ongelman, niin oikeasti kyseessä on vain kehittynyt sananarvauskone!” Tämä tuntui jollakin tapaa vastuulliselta. Halusimme korostaa tekoälyn rajallisuutta ja sitä, että se ei oikeasti ajattele mitään. Tämä käsitys tekoälystä on vanhentunut. Me emme käytä sitä.  Nykyisellään uudet tekoälymallit tekevät paljon enemmän kuin ennustavat sanoja tai lauseita. Ne osaavat: Pilkkoa monimutkaisia ongelmia selkeisiin vaiheisiin Arvioida ja kehittää omia vastauksiaan Säilyttää johdonmukaisuuden pitkissäkin teksteissä Tasapainottaa useita tavoitteita yhtä aikaa Tekoäly ei ymmärrä asioita samalla tavalla kuin ihmiset ymmärtävät. Eikä tekoäly edelleenkään ajattele samalla tavalla kuin ihminen. Moderni tekoäly kuitenkin käsittelee tietoa tavalla, joka muistuttaa  ajattelua paljon enemmän kuin pelkkä tilastollinen ennustaminen. Käytännön esimerkki: yrityksen perustaminen Kuvitellaan tekoälylle annettava yksinkertainen tehtävä: ”Kirjoita vaiheittainen suunnitelma pienen yrityksen perustamiseksi.” Vanhempi tekoälymalli voisi vastata näin: ”Vaihe 1: Aloita yritys. Vaihe 2: Tee suunnitelma. Vaihe 3: Hanki rahoitusta...” Tämä on pelkkää tilastollista sanojen ketjutusta, perustuen tekoälyn koulutusmateriaaliin. Moderni tekoäly taas lähestyy tehtävää eri tavalla. Se tunnistaa yrityksen perustamisen tärkeimmät vaiheet (esimerkiksi markkinatutkimus, juridiset vaatimukset, rahoitus ja käytännön toimet) ja käsittelee jokaista vaihetta johdonmukaisesti. Lopputulos on lähellä huolellisesti mietittyä liiketoimintasuunnitelmaa. Käytännön esimerkki: juridiikka ja sosiaalisen median käyttöehdot Jos tekoälyltä pyydettäisiin sosiaalisen median käyttöehtoja, vanhemmat mallit tarjoaisivat todennäköisesti yleisiä ja tuttuja juridisia fraaseja: ”Käyttäjä käyttää palvelua omalla vastuullaan. Yhtiö pidättää oikeuden lopettaa käyttöoikeuden milloin tahansa...” Nämä sanat esiintyvät tekoälyn koulutusmateriaalissa, ja siksi ne tulevat tilastollisesti usein perättäin. Moderni tekoälymalli sen sijaan ymmärtäisi kokonaisuuden eri näkökulmista (käyttäjän oikeudet, sisällön omistus, vastuunrajoitukset) ja kykenisi ajattelemaan ongelmaa syvemmin. Se voisi tunnistaa, että pitkiä käyttöehtoja ei lueta, ja pyrkisi ratkaisemaan tämän ongelman laatimalla tiivistelmän jokaisesta kappaleesta. Tämä on itselleni ollut käänteentekevä huomio: modernit tekoälyt todella pyrkivät ratkomaan käyttäjän ongelmia. Lisäksi ne tekevät sitä ihmisille tutuilla keinoilla: sisäisellä monologilla, testauksella, kritiikillä ja uusilla versioilla. Mikä mahdollisti kyseisen muutoksen? Kehityksen taustalla on kolme tärkeää teknologista askelta: Mittakaava:  Suuremmat tekoälymallit mahdollistivat uusia kykyjä, joita ei ollut eksplisiittisesti ohjelmoitu. Arkkitehtuuri:  Transformer-rakenteet ja huomiomekanismit tekevät tekstintuotosta johdonmukaisempaa ja kontekstiherkempää. Koulutusmenetelmät:  Ihmispalautteeseen perustuva vahvistusoppiminen (RLHF) ohjaa malleja tuottamaan vastauksia, joita ihmiset pitävät hyödyllisinä.  Käsitys tekoälystä on muuttunut – miten meidän pitäisi puhua siitä? Nykyisiä tekoälymalleja ei enää kannata nähdä vain sanoja ennustavina koneina. Ne eivät ehkä ymmärrä maailmaa ihmisten tavoin, mutta ne simuloivat päättelyä ja suunnittelua tavoilla, jotka ylittävät selvästi pelkän sanojen ennustamisen. On vaikea kiteyttää tätä kehitystä yhdellä termillä. Ehkä lähimmäksi pääsee ”todennäköisyyksiin perustuva simulaatio”. Sanoilla ja ajattelumalleilla on suuri merkitys sille, miten tekoälyä hyödynnämme. Tekoälyn inhimillistäminen voi johtaa meitä harhaan. Toisaalta tekoälyn kuvaaminen pelkkänä ”sanakoneena” jättää huomiotta sen, miten koneiden ”ajattelu” on kehittynyt. Tarvitsemme uusia analogioita ja tarkempia ajatusmalleja, jotka kuvaavat paremmin sitä, miten tekoäly oikeasti toimii. Jos keksit paremman kuvauksen, kerro meille! Piditkö tästä artikkelista? Tilaa ilmoitukset uusista Tekoälyfoorumin julkaisuista suoraan sähköpostiisi. Arvostamme myös valtavasti, mikäli jätät meille arvostelun Googlessa . Kiitos. 💙

🎧  Kuuntele kirjoitus alta! Tekoälyfoorumi julkaisee kaikki jutut myös audiona. Kuuntele milloin vain, missä vain – vaikka puhelimen näyttö lukittuna. " Tulevaisuus kuuluu niille, jotka osaavat hyödyntää teknologiaa menettämättä inhimillistä otettaan." kirjoittaa viestintäpäällikkö Anni Lehti . Kirjoittaja Anni Lehti on kokenut viestinnän ammattilainen, jolla on lähes 20 vuoden kokemus media-alalta, kansainvälisistä pörssiyhtiöistä sekä startup-maailmasta. Tällä hetkellä hän toimii hoivayhtiö Attendon viestintäpäällikkönä. Tekoäly on jo nyt mullistanut viestinnän kenttää valtavasti. Generatiivinen tekoäly pystyy tuottamaan sisältöä ennennäkemättömällä tehokkuudella. Helsingin Sanomissa (HS viikko 11/2025) julkaistussa haastattelussa   teknologia-asiantuntija  Mikko Alasaarela  arvioi, että jo vuoden 2024 alussa yli puolet verkon sisällöistä oli tekoälyn luomia. Alasaarela ennustaa kehityksen kiihtyvän entisestään ja uskoo, että kuluvan vuoden loppuun mennessä jopa 90 prosenttia internetin sisällöistä syntyy tekoälyn avulla.    Vaikka tekoäly tarjoaa valtavia mahdollisuuksia, viestinnän ydinkysymykset eivät katoa minnekään: miten puhutella ihmisiä aidosti ja inhimillisesti? Entä miten säilyttää luottamus ja uskottavuus?    Tekoäly viestijän kumppanina Viestinnän ammattilaiset ovat ottaneet laajasti tekoälyn käyttöön kuluneen vuoden aikana. ProComin johtavien viestijöiden verkkopaneelin mukaan   vuonna 2024 yli 80 prosenttia vastaajista kertoi hyödyntävänsä tekoälyä työssään.   Viestinnän ammattilaisille tekoälyn hallitseminen on merkittävä kilpailuetu tai jopa edellytys työmarkkinoilla. Generatiivisten työkalujen avulla erilaiset tekstisisällöt, kuvat ja videot voidaan tuottaa nopeasti, tarkasti kohdennettuna sekä halutulla äänensävyllä. Tämä tehokkuus herättää kuitenkin myös vastareaktioita, sillä paras viestintä koetaan usein ihmisten väliseksi aidoksi vuorovaikutukseksi.  Viestintä onkin ennen kaikkea vuorovaikutusta, tunteita ja tarinoita, joihin ihmiset voivat samaistua. Tekoälyllä on rajansa: se voi simuloida tunteellista kirjoitustyyliä, mutta se ei koe tunteita. Aidosti koskettava ja ymmärtävä viestintä vaatii ihmistä. Generatiivinen tekoäly tuottaa helposti geneeristä ja persoonatonta sisältöä, joka ei erotu tai sitouta yleisöä. Autenttisuus ja persoonallisuus vaatii – ainakin vielä – ihmistä. Lisäksi on eettiset kysymykset ja luotettavuus. Viestinnän uskottavuus perustuu luottamukseen ja luottamus syntyy avoimuudesta ja rehellisyydestä, joita tekoäly ei itsessään takaa. Ihmistä tarvitaan tähänkin. Tässä mielessä voi jo arvioida, että viestinnän ammattilaisia tarvitaan myös tulevaisuudessa, vaikka työnkuvat saattavat muuttua.  Tekoäly persoonien teatterina   Tulevaisuudentutkija ja teknologiavaikuttaja  Risto Linturi  on kuvaillut osuvasti tekoälymalleja massiivisena teatterina , jossa käyttäjän tulee löytää oikea hahmo vastaamaan tarpeisiinsa. Ihmisen tärkeäksi tehtäväksi muodostuu ymmärtää, milloin ja miten hyödyntää tekoälyä ja missä tilanteessa inhimillinen kosketus on korvaamaton.   Tekoäly ei ole viestinnän tuhoaja vaan tehokas liittolainen. Uskon, että menestyvät organisaatiot tulevat olemaan niitä, jotka onnistuvat yhdistämään ihmisen luovuuden ja empatian tekoälyn mahdollisuuksiin. Tulevaisuus kuuluu niille, jotka osaavat hyödyntää teknologiaa menettämättä inhimillistä otettaan.  Artikkelin linkit ja lähteet https://www.hs.fi/visio/art-2000011016643.html https://www.procom.fi/uutiset/tekoalyosaaminen-on-jo-rekrytointikriteeri-viestinnan-tehtaviin/ https://www.hs.fi/visio/art-2000011079703.html Tietoa kirjoittajasta Kirjoittaja Anni Lehti  ( LinkedIn ) on kokenut viestinnän ammattilainen, jolla on lähes 20 vuoden kokemus media-alalta, kansainvälisistä pörssiyhtiöistä sekä startup-maailmasta. Tällä hetkellä hän toimii hoivayhtiö Attendon viestintäpäällikkönä. Lehti suhtautuu intohimoisesti tekoälyn tarjoamiin mahdollisuuksiin viestinnän kehittämisessä ja panostaa aktiivisesti oman tekoälyosaamisensa vahvistamiseen.  Piditkö tästä artikkelista? Tilaa ilmoitukset uusista Tekoälyfoorumin julkaisuista suoraan sähköpostiisi. Arvostamme myös valtavasti, mikäli jätät meille arvostelun Googlessa . Kiitos. 💙

🎧  Kuuntele kirjoitus alta! Tekoälyfoorumi julkaisee kaikki jutut myös audiona. Kuuntele milloin vain, missä vain – vaikka puhelimen näyttö lukittuna. Kirjoittaja: Aku Nikkola, päätoimittaja, OTM Euroopan unionin tekoälysäädöksen ensimmäiset viisi artiklaa astui voimaan 2. helmikuuta: artikla: "Kohde" artikla: "Soveltamisala" artikla: "Määritelmät" artikla: "Tekoälylukutaito" artikla: "Kielletyt tekoälyyn liittyvät käytännöt". Tekoälysäädöksen 4. artiklan mukaisesti 2.2.2025 alkaen tekoälyjärjestelmien tarjoajien sekä käyttäjien on huolehdittava siitä, että heidän henkilöstöllään on riittävä tekoälylukutaito. Käytännössä tämä tarkoittaa sitä, että työntekijöiden on tunnettava tekoälyn toimintaperiaatteet, sen vaikutus päätöksentekoon sekä siihen liittyvät mahdolliset riskit. Katso halutessasi koko artikla tästä Tekoälyasetus, 4 artikla, Tekoälylukutaito: Tekoälyjärjestelmien tarjoajien ja käyttöönottajien on parhaansa mukaan toteutettava toimenpiteitä, joilla ne varmistavat henkilöstönsä ja muiden niiden puolesta tekoälyjärjestelmien toiminnasta ja käytöstä vastaavien henkilöiden riittävän tekoälylukutaidon, minkä yhteydessä otetaan huomioon heidän tekninen tietämyksensä, kokemuksensa, koulutuksensa ja tekoälyjärjestelmien käyttöyhteys sekä henkilöt tai henkilöryhmät, joihin tekoälyjärjestelmiä on määrä käyttää. Suomessa on kuitenkin parhaillaan käynnissä odottava aika, kun viranomaisten tarkentavia ohjeita artiklojen soveltamisesta odotetaan. Samaan aikaan organisaatioiden velvollisuudet tiivistyvät horisontissa ja toimenpiteisiin pitäisi ryhtyä. Hollannin tietosuojaviranomaisen (Autoriteit Persoonsgegevens, tässä kirjoituksessa "AP") tammikuun 2025 lopussa julkaisema ohjeistus tekoälylukutaidosta (artikla 4) toimii tässä yhteydessä hyvänä ensimmäisenä reittikarttana. On vaikea nähdä, että Suomen viranomaisen tulkinta eroaisi hollantilaisten kollegoiden näkökulmasta. Näin ollen koin tarpeelliseksi suomentaa AP:n nelisivuisen alkuperäisen asiakirjan, sillä se oli saatavilla ainoastaan hollanniksi. Pääset lataamaan suomennetun version tämän kirjoituksen lopusta. Seuraavassa lisäksi lyhyt yhteenveto AP:n ohjeistuksen tärkeimmistä nostoista. Miksi tekoälylukutaito on niin tärkeää? "Yhteiskunta joutuu yhä useammin tekoälyn ja algoritmien vaikutuksen alaiseksi. Tämä koskee erilaisia rooleja, esimerkiksi kansalaisena, työntekijänä, opiskelijana tai (media)kuluttajana. Tekoälylukutaito on olennaisen tärkeää, jotta yhteiskunnan sietokykyä käsitellä algoritmeja ja tekoälyä voidaan vahvistaa. Tekoälylukutaito antaa kansalaisille mahdollisuuden löytää edelleen tiensä yhteiskunnassa – itsevarmasti ja kriittisesti." – Ohjeistuksen alustus (suomennettu) Tekoäly ei ole enää vain teknologinen työkalu, vaan strateginen ulottuvuus, joka ulottuu yritysten prosesseihin, työntekijöiden arkeen ja asiakkaiden kokemuksiin. Tekoälylukutaidon näkökulmasta tärkeintä on varmistaa, että koko organisaatio – ei pelkästään IT-osasto tai juristit – ymmärtää tekoälyn riskit, mahdollisuudet sekä juridiset velvoitteet. Tämä ei kuitenkaan tarkoita sitä, että kaikilla pitäisi olla samat tiedot – tai esimerkiksi osallistua samoihin koulutuksiin. One size fit all -ratkaisua ei ole olemassa. Olennaista sen sijaan AP:n mukaan on, että henkilöstö osaa tulkita tekoälyjärjestelmien tuottamia tuloksia ja ymmärtää, miten tekoälyn avulla tehdyt päätökset vaikuttavat niihin henkilöihin, joita päätökset koskevat. Nelivaiheinen toimintasuunnitelma  AP tarjoaa suoraviivaisen ja käytännönläheisen tavan lähestyä tekoälylukutaitoa: Kartoita & tunnista: Aloita sillä, että selvität, missä ja miten tekoälyä käytetään organisaatiossasi. Kartoita kaikki järjestelmät ja sovellukset, jotka hyödyntävät algoritmeja tai automaattista päätöksentekoa. Näin riskit ja mahdollisuudet tulevat näkyviksi. Määritä tavoitteet: Aseta kirkkaat tavoitteet sille, miten organisaation tekoälyosaamista ja -osa-alueita halutaan kehittää. Priorisoi toimenpiteet riskitasojen mukaan. Näin varmistat, että investoinnit kohdistuvat oikein ja että eettiset ja lainsäädännölliset vaatimukset tulevat täytetyiksi. Toteuta strategiat ja toimenpiteet: Tee suunnitelmasta konkreettinen. Järjestä koulutuksia, valmenna johtoa ja henkilöstöä sekä luo selkeitä toimintaohjeita arjen tilanteisiin. Huolehdi, että jokainen ymmärtää, mistä tekoälylukutaidossa on kyse – eikä jätä sitä vain asiantuntijoiden vastuulle. Arvioi & kehitä jatkuvasti: Tekoäly kehittyy nopeasti, samoin tekevät standardit ja regulaatio. Siksi teknologian hyödyntäminen vaatii jatkuvaa seurantaa ja päivittämistä. Tee säännöllisiä arviointeja, joissa päivität osaamistarpeet ja ohjeistukset ajantasaisiksi. Tekoälyasetus – suomalaisten organisaatioiden mahdollisuus Organisaatioiden tulisi ymmärtää, että tekoälylukutaitoon panostaminen ei ole ainoastaan juridinen suojaverkko, vaan myös aito kilpailuetu. Helmikuun lopussa julkaistun Kasvuriihi-hankkeen loppuraportin mukaan "Osaaminen ja osaajat on tekoälyn käyttöönottoon liittyen keskeinen pullonkaula" . Yksi Kasvuriihi-hankkeen loppuraportin sisältämistä ehdotuksista kuuluu seuraavasti: Tekoälystä saatavan hyödyn maksimoimiseksi raportti ehdottaa kattavaa koulutusohjelmaa, joka parantaisi työikäisen väestön tekoälytaitoja sekä yksityisellä että julkisella sektorilla. Esimerkkinä mainitaan Tanskan malli, jossa miljoona kansalaista koulutetaan tekoälyn perusteisiin. (Ehdotus 3.16) Kun organisaatio panostaa systemaattisesti tekoälylukutaitoon ja varmistaa teknisen sekä eettisen perustan vahvuuden, se voi aidosti erottautua markkinoilla tarjoamalla kestäviä ja innovatiivisia tekoälyratkaisuja. Tämä tukee myös yllä mainitun Kasvuriihi-hankkeen suositusta, jossa korostetaan sekä yksityisen että julkisen sektorin yhteistyötä tekoälyosaamisen edistämisessä. Vahva tekoälykypsyys luo näin kilpailuetua ja lisää luottamusta sidosryhmien välillä, kun datan hyödyntäminen, riskienhallinta ja eettiset periaatteet kulkevat käsi kädessä – hyödyttäen sekä organisaatioita että koko yhteiskuntaa. Lataa suomennettu opas alta: Piditkö tästä jutusta? Tilaa ilmoitukset uusista Tekoälyfoorumin julkaisuista suoraan sähköpostiisi. Arvostamme myös valtavasti, mikäli jätät meille arvostelun Googlessa . Kiitos. 💙

🎧  Kuuntele kirjoitus alta! Tekoälyfoorumi julkaisee kaikki jutut myös audiona. Kuuntele milloin vain, missä vain – vaikka puhelimen näyttö lukittuna. "Tekoälyn ansiosta markkinoijat voivat siirtyä subjektiivisista valinnoista datavetoiseen strategiaan, jossa vaikuttajayhteistyö perustuu todellisiin suorituskykymittareihin ja yleisöanalytiikkaan.", kirjoittaa vaikuttajamarkkinoinnin asiantuntija Janika Tommila . Kirjoittaja Janika Tommila ( LinkedIn) on tekoälypohjaisen vaikuttajamarkkinointitoimisto Luota Agencyn perustaja. Löydät kirjoittajasta ja Luota Agencysta halutessasi lisätietoa tämän kirjoituksen lopusta. Tekoäly vaikuttajamarkkinoinnissa – uusia mahdollisuuksia kasvavalle alalle Vaikuttajamarkkinointi on vakiinnuttanut asemansa keskeisenä osana yritysten markkinointistrategioita, ja alan investoinnit kasvavat vuosittain.   IAB:n vuosittaisten selvitysten  mukaan vaikuttajamarkkinoinnin arvo on kasvanut Suomessa noin 28,3 miljoonaa euroa vuosina 2020–2023, tarkoittaen alan noin kaksinkertaista kasvua 2020-luvulla. Influencer Marketing Hubin vuoden 2025 raportin  mukaan vaikuttajamarkkinoinnin globaalin markkina-arvon ennustetaan taas saavuttavan 32,55 miljardia Yhdysvaltain dollaria vuonna 2025. Kasvun hidastumisesta ei siis ole merkkejä, ja esimerkiksi maailman 200. suurimman yrityksen joukkoon kuuluva   Unilever ilmoitti   maaliskuun 2025 alussa kasvattavansa vaikutusmarkkinoinnin investointejaan 30 prosentista 50 prosenttiin yhtiön kokonaismainosbudjetista. Tekoälyn kehittyminen tuo kasvavan vaikuttajamarkkinoinnin alalle uusia mahdollisuuksia, jotka nopeuttavat päätöksentekoa, parantavat kohdennusta ja lisäävät kampanjoiden läpinäkyvyyttä. Tekoälyn ansiosta markkinoijat voivat siirtyä subjektiivisista valinnoista datavetoiseen strategiaan, jossa vaikuttajayhteistyö perustuu todellisiin suorituskykymittareihin ja yleisöanalytiikkaan. Tässä artikkelissa käsittelen vaikuttajamarkkinointia omien kokemusteni pohjalta vaikuttajamarkkinoinnin asiantuntijana, keskittyen erityisesti tekoälyn mukanaan tuomiin mahdollisuuksiin ja muutoksiin alalla. Kirjoituksen lopussa jaan kolme konkreettista vinkkiä jokaiselle markkinoijalle.   Tekoäly avuksi vaikuttajavalintoihin Perinteisesti vaikuttajien valinta on perustunut manuaalisiin toimenpiteisiin, henkilökohtaisiin suhteisiin ja subjektiivisiin mieltymyksiin, jotka voi tahtomattaan olla jopa syrjiviä. Tämä on tehnyt vaikuttajavalinnoista puolueellisia ja altistaa inhimillisille virheille. Tekoäly, kuten Luota AI, mahdollistaa objektiivisen vaikuttajavalinnan brändeille, jolloin vaikuttajavalinnat perustuvat dataan, arvojen yhteensopivuuteen sekä sisältöhistoriaan.  Tekoälyn avulla voidaan vertailla sopivuutta brändin arvoihin, kohderyhmään ja aiempiin kampanjatuloksiin. Tämä varmistaa, että markkinointibudjetti kohdennetaan tehokkaasti ja viestit tavoittavat oikean yleisön. Lisäksi tekoäly pystyy ennustamaan vaikuttajien tulevaa suorituskykyä analysoimalla heidän aiempaa sisältöään, sitoutumistasoja ja seuraajakunnan kasvutrendejä. Toinen merkittävä etu on kyky tunnistaa feikkiseuraajat ja epäaktiiviset tilit, joita   voi olla jopa 20–30 %  joidenkin vaikuttajien seuraajakunnasta. Kun yhteistyö kohdistetaan todellisiin ja aktiivisiin seuraajiin, brändien orgaaninen   tavoittavuus voi kasvaa jopa 25–50 %  verrattuna perinteiseen vaikuttajavalintaan.  Miltä vaikuttajamarkkinointi näyttää tulevaisuudessa? ​Tekoälyllä on potentiaalia muuttaa vaikuttajamarkkinoinnin toimintatapoja merkittävästi. Sen avulla brändit pystyvät löytämään sopivia vaikuttajakumppaneita hyödyntämällä dataa ja tunnistamalla ne, joiden yleisö vastaa tarkasti kohderyhmää. Lisäksi tekoäly mahdollistaa sisällön personoinnin eri yleisösegmenteille, mikä voi parantaa kampanjoiden tehokkuutta. ​ Tekoäly mahdollistaa myös reaaliaikaiset mukautukset, mikä tekee vaikuttajamarkkinoinnista dynaamisempaa ja mukautuvampaa. Kampanjoiden edetessä tekoäly voi säätää strategioita lennossa vaikutuksen maksimoimiseksi. Tämä mukautuvuus varmistaa, että kampanjat ovat myös tehokkaita merkityksellisten yhteyksien rakentamisessa. ​ Brändit, jotka ottavat tekoälyn osaksi vaikuttajamarkkinointiaan pystyvät saamaan kilpailuetua. Tekoälyn mahdollistamat analyysit ja ennusteet mahdollistavat johdonmukaisemmat, kohdennetummat ja tehokkaammat kampanjat, jotka voivat tuottaa parempia tuloksia pienemmillä resursseilla. On kuitenkin tärkeää huomioida, että tekoälyä käyttäessä datan oikeellisuudesta ja ajantasaisuudesta tulee olla äärimmäisen tarkka, koska tekoäly voi tehdä virheitä.   Asiantuntijan kolme konkreettista vinkkiä jokaiselle markkinoijalle   1. Hyödynnä tekoälyä sisältöstrategian optimointiin Tekoäly analysoi aiempia menestyneitä kampanjoita ja ennustaa, millainen sisältö resonoi parhaiten yleisön kanssa. Tekoälypohjaisia työkaluja, kuten ChatGPT, Copy.ai tai Persado, voidaan käyttää sisällön optimointiin, tehokkaampien kuvatekstien kirjoittamiseen ja viraalipotentiaalisten avainsanojen valintaan. Mikäli sinulla on käytössäsi ChatGPT:n maksullinen versio, voit esimerkiksi pyytää Deep Research -mallia tekemään kattavan ja yksityiskohtaisen avainsana-analyysin ( lue Tekoälyfoorumin julkaisu Deep Research -mallista täältä ). 2. Ennusta viraalipotentiaali ennen julkaisua Tekoäly voi analysoida aiempia julkaisuja ja ennustaa, mitkä kuvat, tekstitykset ja hashtagit todennäköisesti saavat eniten näkyvyyttä ja sitoutumista. Testaa sisältöä etukäteen Predict AI -työkaluilla tai käytä Sprinklr AI:ta analysoimaan ja suosittelemaan parhaita julkaisuajankohtia sekä sisältömuotoja. 3. Hyödynnä tekoälyä dynaamisiin ja personoituihin mainoksiin Tekoäly pystyy luomaan personoituja mainoksia ja räätälöityjä viestejä eri kohderyhmille, mikä parantaa tehokkuutta ja sitoutumista. Käytä työkaluja kuten Meta AI Ads, Adzooma tai Smartly.io optimoimaan maksettuja vaikuttajayhteistöitä ja kohdistamaan viestit tarkasti oikeille yleisöille. On hyvä huomioida, että tekoälyn rooli vaikuttajamarkkinoinnissa ei korvaa luovaa ja inhimillistä puolta, vaan se tekee prosesseista tarkempia, tehokkaampia ja mitattavampia. Kun päätökset perustuvat dataan ja analytiikkaan, brändit voivat kohdentaa markkinointibudjettinsa vaikuttajiin, jotka aidosti resonoivat heidän kohderyhmänsä kanssa. Tämä lisää kampanjoiden vaikuttavuutta ja sitoutuneisuutta sekä parantaa investoinnin tuottoa. Artikkelin linkit ja lähteet https://www.influencer-hero.com/blogs/fake-followers-and-their-impact-on-roi https://www.statista.com/statistics/1250681/share-of-instagram-influencers-involved-in-fraud-worldwide/ https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2022/09/09/new-study-one-in-four-influencers-bought-fake-followers/ https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2022/09/09/new-study-one-in-four-influencers-bought-fake-followers/ https://www.ft.com/content/0f1e12d8-62c7-4f76-898d-61aa431e0b2e?utm_source=chatgpt.com https://influencermarketinghub.com/influencer-marketing-benchmark-report/ https://www.iab.fi/tagihaku.html?tagged=vaikuttajamarkkinointi Tietoa kirjoittajasta ja Luota AI:sta Kirjoittaja Janika Tommila (LinkedIn) on Suomen ensimmäisen ja ainoan tekoälypohjaisen vaikuttajamarkkinointitoimisto Luota Agencyn perustaja ja markkinointijohtaja. Luota Agency kehittää ja omistaa Luota AI -ohjelmistoa, joka analysoi valtavan määrän dataa eri tietolähteistä tunnistaakseen yrityksille objektiivisesti parhaat mahdolliset vaikuttajat eri tilanteisiin. Tämän lisäksi ohjelmistoa koulutetaan vaikuttajamarkkinoinnin trendien mukaan. Piditkö tästä artikkelista? Tilaa ilmoitukset uusista Tekoälyfoorumin julkaisuista suoraan sähköpostiisi. Arvostamme myös valtavasti, mikäli jätät meille arvostelun Googlessa . Kiitos. 💙