Mitä generatiivinen tekoäly on ja miten se tukee yritystoimintaa
Maarit Arvola, muokattu 10.12.2025
Yhteenveto
- Generatiivinen tekoäly (GenAI) tuottaa uutta sisältöä – tekstiä, kuvia, musiikkia ja videoita – oppimansa datan pohjalta, ei pelkästään analysoi olemassa olevaa tietoa.
- Suurten kielimallien (LLM) ja neuroverkkojen ansiosta tekoäly pystyy käsittelemään ja tuottamaan kieltä lähes ihmisen tavoin, mutta se voi myös hallusinoida eli tuottaa virheellistä tietoa.
- Yrityksissä tekoäly kasvattaa tuottavuutta ja kilpailukykyä. Se hoitaa rutiinitehtävät sekunneissa ja vapauttaa aikaa strategiseen ja luovaan työhön.
- Sisällöntuotannossa ja kansainvälistymisessä tekoäly nopeuttaa tekstien, kuvien ja monikielisen sisällön luomista sekä tukee markkinointia eri kielialueilla.
- Tekoäly toimii parhaiten ihmisen kumppanina, ei korvaajana – parhaimmillaan se on tukiäly, joka auttaa oivaltamaan ja kehittämään uutta.
Tekoäly tulee - oletko valmis?
Tuntuuko siltä, että joka tuutista tulee tekoälyä? AI siellä ja AI täällä – tekoäly ratkaisee kaikki ongelmat veroilmoituksesta parisuhteeseen ja keittää vielä kahvit päälle. Uusi aika koittaa, nopeat syövät hitaat ja nokkelat käärivät massit. Tekoäly on uusi höyrykone, sähkö, öljy ja kulta samassa softassa. Naapurin Pekkakin loihti kuulemma tekoälyllä verkkokurssin, teki vuosisadan diilin ja on nyt sellainen kvartaalien kuningas, että saa pankistakin jopa asiakaspalvelua.
Osa yrityksistä kiihdyttää myyntiään, kehittää uusia tuotteita ja tehostaa asiakaspalvelua tekoälyn avulla ampaisten kohti myynnin stratosfääriä kuin raketit AI-konsulttien FB-mainoksissa. Toisissa yrityksissä sen sijaan mietitään, että voiko tällä tehdä jotain muutakin kuin some-postauksia. Onko tekoälystä edes mitään hyötyä omalla alalla. Mistä ja miten kannattaisi aloittaa? Mitä tekoälyllä voi edes ylipäätään tehdä? Miten se toimii? Voiko siihen luottaa? Puheissa vilisee termejä kuten GenAI, LLM, suuret kielimallit ja tokenit, mutta mitä ne itse asiassa tarkoittavat? Miten voi tehdä päätöksiä jonkin teknologian käytöstä, jos ei ole mitään käsitystä edes perusperiaatteista?
Tieto tekoälyn (artificial intelligence, Al) potentiaalista, tietämättömyys sen toimintaperiaatteista ja samanaikainen epävarmuus sen luotettavuudesta ovat keskenään niin vastakkaisia tekijöitä, että tekoälyn todellisia mahdollisuuksia on hankala hahmottaa ja konkreettista hyötyä voi olla vaikea arvioida.
Tämän blogipostauksen tarkoitus on antaa tietoa tietämättömille ja selittää lyhyesti tekoälyn perusperiaatteita. Kun olet lukenut tämän postauksen, tiedät seuraavista asioista lisää:
- Tekoäly lyhyesti selitettynä
- Miten suuret kielimallit ja neuroverkot muodostavat generatiivisen tekoälyn ytimen
- Miten tekoäly käyttää dataa ja miksi AI hallusinoi
- Tekoäly lisää yritysten tuottavuutta ja kilpailukykyä hoitamalla rutiinityöt sekunneissa
- Miten tekoäly tehostaa sisällöntuotantoa ja auttaa yrityksiä kansainvälistymään
- Yhteenveto
Tekoäly lyhyesti selitettynä
Yleisesti tekoälyllä tarkoitetaan koneen kykyä käyttää perinteisesti ihmisälyyn liitettyjä taitoja, kuten päättelyä, oppimista ja luomista. Tekoäly mahdollistaa tietokoneille kyvyn tunnistaa asioita, käsitellä tietoa ja ratkaista ongelmia itsenäisesti.
Tekoäly eroaa perinteisistä ohjelmistoista olennaisesti. Kun tavalliset ohjelmat toimivat ennalta määrättyjen sääntöjen mukaisesti, tekoäly oppii datasta ja pystyy sopeuttamaan toimintaansa tekemiensä havaintojen perusteella. Tämä oppimiskyky tekee siitä erityisen kätevän, kun halutaan ratkaista monimutkaisia ongelmia.
Tekoäly on hyödyllinen erityisesti suurten tietomäärien käsittelyssä ja sellaisten säännönmukaisuuksien löytämisessä, joita ihmisen on vaikea havaita laajassa mittakaavassa. Esimerkiksi mallit voivat oppia aiempien tapausten perusteella liputtamaan vakuutuspetoksiin tai rahanpesuun viittaavia poikkeamia, joita asiantuntijat sitten arvioivat. Tekoälyn työkalupakkiin kuuluvat myös luonnollisen kielen käsittely, tietokonenäkö, ennustemallit sekä optimointi.
Tekoälyä hyödynnetään mm. edistyneissä hakukoneissa, suositusalgoritmeissa, puheentunnistuksessa, itseohjautuvissa ajoneuvoissa ja lukuisissa muissa sovelluksissa. Erityisesti 2010-luvulta alkaen kehitys on nopeutunut laskentatehon ja käytettävissä olevan datan kasvaessa.
Miten suuret kielimallit ja neuroverkot muodostavat generatiivisen tekoälyn ytimen
Edellä mainittu tekoäly edustaa perinteisiä tekoälymalleja, jotka analysoivat ja luokittelevat olemassa olevaa tietoa. Generatiivinen tekoäly eli GenAI sen sijaan kykenee luomaan uutta sisältöä, kuten tekstiä, kuvia, musiikkia tai videoita. Generatiivisia malleja on useita: esimerkiksi diffuusiomallit tuottavat realistisia kuvia, kun taas suuret kielimallit (large language model, LLM) keskittyvät tekstin tuottamiseen. GenAI:n suuria kielimalleja koulutetaan valtavilla tekstikorpuksilla eli datamäärillä. Tämän koulutusprosessin aikana kielimalli oppii datan rakenteita ja tekee niiden pohjalta todennäköisyysennusteita. Tämä generatiivinen tekoäly on se tekoäly, josta nyt puhutaan kaikkialla.
Laajojen kielimallien ytimessä on neuroverkko. Neuroverkko on matemaattinen malli, jonka idea perustuu biologisiin hermoverkkoihin. Neuroverkossa on neuroneja eli laskentayksiköitä. Nämä neuronit on kytketty toisiinsa ja järjestetty kerroksiksi. Neuroverkossa on yleensä seuraavat kerrokset: syötekerros (johon konkreettinen data syötetään), piilokerrokset (joissa suoritetaan laskenta) ja lähtökerros (lopputuotos). Tieto kulkee näiden kerrosten läpi ja muuttuu yksinkertaisista arvoista yhä abstraktimmiksi piirteiksi. Kielimallin kouluttamisen aikana säädetään neuronien välisten yhteyksien painotuksia, jolloin malli oppii datan sisäisiä riippuvuuksia.
Miten tekoäly käyttää dataa ja miksi AI hallusinoi
Generatiivisen tekoälyn toiminta perustuu sen koulutusdataan eli valtaviin tekstimääriin sekä niissä esiintyviin tilastollisiin yhteyksiin. Tekoälyllä ei siis ole tietokantaa eikä se ole hakukone. Tämä tarkoittaa, että kun kysyt tekoälyltä jotakin, se ei hae vastausta jostakin valmiista lähteestä. Sen sijaan tekoäly ennustaa, mitkä sanat ovat todennäköisiä seuraavaksi annetussa kontekstissa, ja generoi vastauksensa näiden todennäköisyyksien pohjalta.
Tekoälyn ennustamista ohjaavat sisäiset parametrit, joita suurissa kielimalleissa on jopa miljardeja. Parametrit toimivat painokertoimina, jotka ohjaavat mallia tunnistamaan tilastollisia yhteyksiä sanojen ja rakenteiden välillä. Kouluttamisen aikana malli säätää näitä painotuksia valtavan tekstimäärän perusteella. Tuloksena se pystyy tuottamaan ihmiskieltä muistuttavia lauseita sen mukaan, millaisia kielellisiä malleja se on oppinut datasta.
Koska suurten kielimallien toiminta perustuu todennäköisyyksiin eikä faktoihin, tuottavat kielimallit helposti virheellistä tai vähintäänkin epätarkkaa tietoa. Tästä epätarkkuudesta tai epätosien sisältöjen generoinnista käytetään nimitystä hallusinointi. Tekoäly voi siis hallusinoida eli tuottaa paikkansapitämätöntä tietoa.
Lisäksi koulutusdataan liittyy vinoumia (bias). Vinoumien syynä voi olla esimerkiksi se, että aineisto yleensä painottuu kielellisesti ja maantieteellisesti englanninkielisiin lähteisiin.
Kun käyttää tekoälyä, kannattaa tiedostaa, että generatiivinen tekoäly tuottaa uutta yhdistämällä koulutusaineistosta oppimiaan rakenteita. Sen kyky keksiä oikeasti uutta on rajallista.
Generatiivista tekoälyä voi käyttää hakukoneena, mutta se ei kuitenkaan ole hakukone. Erona on se, että hakukoneet etsivät olemassa olevia lähteitä, kun taas GenAI generoi nimensä mukaisesti vastauksen omasta koulutusdatastaan eikä oletusarvoisesti hae olemassa olevia lähteitä. Tekoälyboteissa (esim. ChatGPT) on kuitenkin mahdollisuus käyttää lisänä nettihakua sekä pyytää tekoälyä antamaan käyttämänsä lähteet. Myös näin käytettynä tekoäly saattaa silti hallusinoida ja listata hyvinkin tarkasti ja uskottavasti täysin olemattomia lähteitä. AI:n generoima tuotos kannattaa siis aina tarkistaa mahdollisimman tarkasti ja huolellisesti, sillä virheitä tai epätarkkuuksia ei välttämättä huomaa ensi silmäyksellä.
Kaikesta huolimatta tekoäly onnistuu tuottamaan kaiken kaikkiaan suhteellisen laadukasta tekstiä ja sisältöä. Kannattaa kuitenkin ottaa huomioon, että laatu riippuu usein kielimallista, sillä kaikki kielimallit eivät toimi suomeksi samantasoisesti. Lisäksi vastauksen laatuun vaikuttaa aihepiiri: suurella kielimallilla on käytössään huomattavasti enemmän ruokareseptejä koskevaa dataa kuin tietoa hämäläisestä perinnepuurakentamisesta.
Tekoäly lisää yritysten tuottavuutta ja kilpailukykyä hoitamalla rutiinityöt sekunneissa
Vaikka tekoälyn pelätään vievän työpaikkoja, tutkimukset viittaavat siihen, että kokonaisvaikutus voi olla positiivinen: uusia rooleja syntyy, ja työn tuottavuus kasvaa. Tekoäly tehostaa työntekoa, jolloin aikaa vapautuu luovempiin ja monimutkaisempiin tehtäviin.
Yrityksissä generatiivisesta tekoälystä on muodostumassa, tai on jo muodostunut, monille toimijoille keskeinen kilpailukyvyn moottori. Tämä perustuu ennen kaikkea tuottavuuden kasvuun (esim. rutiinitekstien, koodin ja materiaalien ensimmäisten versioiden tuottaminen sekunneissa), markkinoille menon nopeutumiseen (prototyypit, sisällöt ja kampanjat valmistuvat päivien sijaan tunneissa) sekä asiakaskokemuksen parantumiseen (24/7-palvelu, personoidut vastaukset ja suositukset). Lisäksi tiedonhaku ja yrityskohtaisen tiedon hyödyntäminen tehostuvat RAG‑menetelmien (retrieval augmented generation, hakuavusteinen generointi) avulla, jolloin lisätietoa haetaan esim. netistä tai vaikkapa yrityksen omasta tietokannasta. RAG-menetelmät voivat vähentää virheitä ja parantaa tiedon luotettavuutta, koska ne tuovat generoinnin tueksi tarkempaa lähdetietoa. Koska käyttöönotto onnistuu ilman raskaita investointeja pilvipalveluiden ja valmiiden työkalujen avulla, hyödyt skaalautuvat nopeasti eri osa-alueilla, kuten asiakastuessa, myynnissä, markkinoinnissa, HR:ssä ja ohjelmistokehityksessä.
Miten tekoäly tehostaa sisällöntuotantoa ja auttaa yrityksiä kansainvälistymään
Sisällöntuottajille generatiivinen tekoäly tarjoaa tehokkaan työkalun ideoiden kehittämiseen, luonnosten tekemiseen sekä valmiiden materiaalien viimeistelyprosessiin. Se voi auttaa kirjoittajaa löytämään uuden näkökulman tai sisällöntuottajaa luomaan monipuolisia sisältöversioita eri kanaviin tai muokkaamaan viestiä sopivaksi eri kohderyhmille.
Kuvien ja grafiikan tuottamisessa tekoäly mahdollistaa visuaalisesti vaikuttavien elementtien tuottamisen ilman erityistä teknistä osaamista. Videoiden luomisessa se voi puolestaan nopeuttaa käsikirjoitusten, kuvakäsikirjoitusten ja efektien valmistumista.
Kansainvälistymisessä tekoälyratkaisut helpottavat tiedonhakua ja monikielistä viestintää. Yksinkertaisten tekstien kääntäminen käy kädenkäänteessä ja monikielisen, kevyen sisällön generoiminen kohdekielelle onnistuu näppärästi. Tosin tärkeiden tekstien (esim. tekniset ja juridiset asiakirjat) kääntämiseen vaaditaan edelleen ammattilaisia kääntämään ja kotouttamaan kyseiset dokumentit ja niiden sisällöt.
Generatiivisen tekoälyn vahvuus on siis sen kyvyssä yhdistää valtavia tietomääriä luoviin ratkaisuihin. Sen avulla voi automatisoida sisällöntuotannon rutiineja ja sitä voi käyttää luovana sparraajana, joka pystyy tarjoamaan uusia ideoita, tyyliversioita ja jopa kokonaisia kampanjakonsepteja. Näin sisällöntuotannossa voidaan keskittyä strategiseen suunnitteluun ja laadun varmistamiseen ja jättää suuri osa toteutuksesta tekoälyn tehtäväksi. Kannattaa kuitenkin aina pitää mielessä, että tekoälyn tuotokset täytyy tarkistaa. Ihmisen suorittama viimeistely ja laadunvarmistus ovat siis olennainen osa prosessia.
Tekoälyn todellinen potentiaali piilee sen kyvyssä toimia ihmisen kumppanina, ei korvaajana. Toisin sanoen tekoäly toimii ihmisen tukiälynä. Tutkimusten mukaan tekoäly tehostaa työskentelyä ja mahdollistaa keskittymisen luovempiin tehtäviin. Parhaimmillaan tekoäly vapauttaa aikaa rutiinitehtävistä ja auttaa ratkaisemaan aikamme suuria haasteita.
Tärkeä vinkki:
Jos aiot käyttää AI:ta kansainvälisessä viestinnässä tai sisällöntuotannossa, tarkista käännösten sävy, oikeat ja täsmälliset kohdekieliset termivastineet ja kulttuurinen konteksti. Esimerkiksi saksalaiselle lukijalle tarkoitettu kesäistä saunomista käsittelevä teksti ei toimi ollenkaan samalla tavalla kuin suomalaiselle lukijalle, sillä saksalainen saunakulttuuri on aivan erilaista kuin suomalainen kesämökkisaunominen.
Kokeile eri tekoälybotteja!
Avaa tekoälysovellus kuten ChatGPT, Claude tai Gemini, kysy siltä jotakin oman alasi aiheesta ja lue, mitä se vastaa. Arvioi kriittisesti pitääkö sisältö paikkaansa. Käytä eri tekoälysovelluksia ja vertaile niiden vastauksia. Mikä sovelluksista on mielestäsi paras?
Hyötyä hypestä
Tekstin kirjoittamisessa on käytetty apuvälineinä seuraavia tekoälysovelluksia: ChatGPT 4o ja 5, omaGPT ja Perplexity Pro.