Generatiiviset tekoälyt 2026: substanssista algoritmien johtamiseen

AI-yhteenveto

Dokumentti käsittelee generatiivisen tekoälyn (GenAI) aiheuttamaa suurinta murrosta tietotyössä ja siirtymistä "tekoälykkääseen" aikaan.

Yksilötasolla menestys rakentuu kolmelle osa-alueelle:

1. Syvä substanssiosaaminen: Kriittistä laadunvarmistukselle ja tekoälyn tuotosten arvioinnille.

2. Tekninen ymmärrys: Kyky keskustella algoritmien kanssa ja hallita promptausta (syötesuunnittelua).

3. Strateginen itseohjautuvuus: Kyky nähdä, missä kohdin tekoäly tuottaa aitoa lisäarvoa.

Organisaatiotasolla tekoälyhyödyt ulosmitataan muutosjohtamisen kautta. Onnistuminen vaatii:

• Johdon esimerkkiä ja systemaattisuutta.

• Läpinäkyvää viestintää tekoälyn käytöstä.

• Ymmärrystä, että tekoäly ensisijaisesti lisää kyvykkyyksiä, ei korvaa ihmisiä.

Nitro AIM on apuna sekä yksilöiden osaamisen päivittämisessä että tekoälystrategian ja implementoinnin tukemisessa organisaatioissa. Oleellista on, että pelkkä tekninen työkalu ei riitä, vaan menestys edellyttää substanssia, teknistä ymmärrystä ja strategista ajattelua.

---

Kun ChatGPT julkaistiin loppuvuodesta 2022 ja käynnisti generatiivisten tekoälyjen (GenAI, myöhemmin tekstissä pelkkä AI) vyöryn, moni näki sen pitkään vain hiukan kielellisesti kömpelönä tekstigeneraattorina. Nyt tiedostetaan jo laajasti, että AI:ssa kyse on tietotyötä eniten koskaan muuttavasta teknologiasta: käsillä on siirtymä tekoälyttömästä tietotyöstä tekoälykkääseen aikaan. Erilaisia ennusteita muutoksen magnituudista on tarjolla enemmän kuin aikaa lukea niitä. Vakavasti otettaville näkemyksille yhteistä alkaa olla se, että hyötyjen ulosmittaamisessa pelkkä AI-työkalun käyttöönotto ei tuota kaksista impaktia organisaatiossa. Sen sijaan yksilön menestys rakentuu syvän substanssiosaamisen, teknisen ymmärryksen ja strategisen käytön päälle. Organisaatiotasolla vastaavasti korostuvat johdon esimerkki, empatia, systemaattisuus ja implementoinnin sitominen liiketoimintamittareihin. Tässä blogissa kerromme miten yksilöt ja organisaatiot voivat Nitro AIM:in avulla päivittää itsensä tekoälykkääseen aikaan.

Kolme tärkeää osaamisen areenaa AI:n aikana

Tekoälykäs tietotyöläinen – eli työssään AI:ta käyttävä asiantuntija – ei ole vain AI-työkaluosaaja, vaan hän hallitsee kolme toisiinsa kytkeytyvää osa-aluetta: teknisen ymmärryksen, substanssinsa (esim. vaikuttavuus markkinoinnilla tai viestinnällä) tuntemuksen ja tuloshakuisen (lue: strategisen) itseohjautuvuuden.

Substanssiosaaminen, eli oman ammattialan syvä tuntemus, on tekoälykkäässä työssä entistä kriittisempää. Kun AI pystyy tuottamaan valtavia määriä dataa sekunneissa, asiantuntijan rooli siirtyy datan tuottajasta informaation kuratoijaksi ja sen sisällön laadunvarmistajaksi. Ilman vankkaa tietopohjaa asiantuntija ei kykene tunnistamaan AI:n mahdollisia hallusinaatioita ja arvioimaan tuotetun tiedon eettisyyttä / tarkkuutta. Substanssi sekä tehostaa että varmistaa outputin laadun, kun teknologia augmentoi tekemistä tai hoitaa rutiinit. Tietotyön laadun näkökulmasta yhtälön vaarallisin muuttuja on usein joko kokematon promptaaja tai asiantuntija, joka hyödyntää tekoälyä ilman riittävää harkintaa ja ammatillista vastuuta. Ilman osaamista ja kriittistä otetta riskinä on, että työn laatu heikkenee huomaamatta.

Tekninen osaaminen puolestaan tarkoittaa sekä kykyä keskustella algoritmien kanssa että ymmärtää niiden mahdollisuuksia. Siinä missä jokainen kielimalli tai kuvageneraattori noudattaakin usein samoja peruslogiikkoja, on niistä monella sekä etunsa että ongelmansa. AI:n kanssa hyvään tulokseen pääsemiseksi syötesuunnittelu eli promptaus on noussut keskeiseksi viestintätaidoksi, eikä sen tärkeys ole monen laiskan uuden opiskelijan väitteistä huolimatta kadonnut ainakaan kolmessa vuodessa minnekään. Osaava promptaaja onkin vielä esimerkki siitä, miten ihminen on tekoälyä taitavampi surffaamaan kaaoksen aalloilla niin, että tekoäly ymmärtää kontekstin, tavoitteen ja halutun sävyn tilannekohtaisesti parhaalla tavalla. Tämä – jos mikä – vaatii ymmärrystä siitä, miten laajat kielimallit (LLM) toimivat tilastolliseen ennustamiseen perustuen.

Strateginen ajattelu taas vastaa kysymykseen ”miksi”. Se on kykyä nähdä, missä kohdin tekoäly tuo aitoa lisäarvoa ja missä se saattaa jopa tuhota sitä. Siinä missä tekninen asiantuntija osaa esimerkiksi valita oikeat mallit kuhunkin tehtävään, johtaa strategisesti tekoälyä käyttävä niitä ja itseään tuloksien pohjalta.

Organisaation ”tekoälyllistäminen” vaatii ihmistä

Vaikka yksilön kehitys on lähtökohta, tekoälyn todelliset hyödyt liike-elämässä ulosmitataan vasta organisaatiotasolla. On vaarallista tuijottaa vain teknologisia kyvykkyyksiä ja unohtaa, että tekoälyhankkeet ovat ennen kaikkea muutosjohtamista. Onnistunut organisaation ”tekoälyllistäminen” ei tapahdu asentamalla ohjelmistoja, vaan rakentamalla kulttuuria, jossa ihmisten välinen vuorovaikutus ja suunta pysyvät keskiössä.

Johtamisen merkitys korostuu, kun työn tekemisen tavat muuttuvat radikaalisti AI:n potentiaalisesti nyt aloittaessa uutta epookkia ihmiskunnan historiassa. Organisaatiossa on kyettävä viestimään läpinäkyvästi siitä, miten ja miksi tekoälyä käytetään. On kyettävä sekä oppimaan että ymmärtämään, että kyse ei ole lähtökohtaisesti ihmisiä korvaavasta, vaan kyvykkyyksiä lisäävästä teknologiasta. Kilpailuetua markkinassa saavuttavat jonkin aikaa ne, jotka uskaltavat olla läpinäkyviä tekoälyjen käytöstä ja motiiveista, jotka aivan varmasti paljastuvat aikanaan. Kun lisäksi ennen pitkää käytännössä kaikki tekoälyllistävät toimintansa, saa etumatkaa vain olemalla muita aikaisemmin liikkeellä ja mahdollisesti päivittämällä organisaationsa uuteen versioon, kun muut vielä pohtivat mikä AI-alusta ottaa ja kuinka monelle.

Usein kysytyt kysymykset (FAQ)

• Mikä tekoäly meidän kannattaa ottaa käyttöön?

  2026 kaikki suurimmat alustat (esim. Gemini, Claude, ChatGPT, Copilot) ovat jo todella hyviä. Silti niissä on suuria eroja ja “paras” vaatii jokaisen organisaation osalta huolellista tarkastelua. On myös todennäköistä, että eri asiantuntijat hyötyvät eri työkaluista. Nitro AIM auttaa myös näiden pohdinnassa.

• Mitä tarkoittaa ”tekoälykäs” tietotyö?

  Se on toimintatapa, jossa tekoälyä hyödynnetään strategisesti ja läpinäkyvästi osana asiantuntijatyötä. Tekoälykäs ei automaattisesti ole parempi kuin tekoälytön, eikä päin vastoin. Nitro AIMin avulla tunnistat sen missä tekoäly voi kehittää ajattelua ja missä ei, sekä sen mikä kannattaa automatisoida, miten ja mitä ei.

• Miksi pelkkä tekninen osaaminen ei riitä?

  Generatiiviset tekoälyt ovat tilastollisia todennäköisyyslaskimia, jotka edelleen tarvitsevat ihmisen antamaa kontekstia ja laadunvarmistusta onnistuakseen. Ilman substanssiosaamista asiantuntija ei pysty arvioimaan tekoälyn tuotosten oikeellisuutta, ja ilman strategista ajattelua työkalua käytetään tehottomasti. Nitro AIM auttaa tekoälyjen implementoinnissa osaksi niin strategiaa kuin arkea.

• Miten algoritmien johtaminen näkyy käytännössä?

  Se näkyy esimerkiksi siinä, miten organisaatio valitsee käytettävät tekoälymallit, miten se ohjeistaa niiden käyttöä ja miten se valvoo tekoälyn tuottaman tiedon luotettavuutta ja eettisyyttä. Nitro AIM:in johtoryhmä- ja hallitusvalmennukset auttavat johtoa ymmärtämään mikä on juuri nyt tärkeää ja mihin kannattaa jo varautua.

Lähteet

Niittymaa, J., & Luoma-aho, V. (2024). Tekoälykäs viestintä. Teoksessa J. Niittymaa & V. 

Luoma-aho (toim.), Tekoälykäs viestintä (s. 11–38). ProComma Academic.

Niittymaa, J., & Luoma-aho, V. (forthcoming, 2025). Cognitive warfare and disinformation with 

generative AI. Proceedings of the Cognitive National Defense Conference in Tampere 2024.