Kestävä tulevaisuus & teknologia, Työelämä & asiantuntijuus 21.8.2026

Yksilön tekoälyhyödystä organisaation uudistumiskyvyksi

Teksti | Timo Savolainen , Annemari Kuhmonen

Tekoäly voi tehostaa yksilön työtä nopeasti, mutta organisaatio ei uudistu automaattisesti mukana. AI-natiivissa organisaatiossa työnjakoa, prosesseja ja palveluja suunnitellaan tekoälyn mahdollisuuksista lähtien, jolloin tekoälystä tulee systemaattinen osa päivittäistä toimintaa (Savolainen 2026c). Muutos edellyttää oppimisen lisäksi prosessiomistajuutta, laadukasta dataa, teknisiä ratkaisuja, investointeja ja riskienhallintaa. Tässä artikkelissa kysymme, miten yksilöiden tekoälyn käytöstä syntyvät hyödyt voidaan muuttaa koko organisaation uudistumiskyvyksi.

kuvituskuva.

Kuva: Magnific

AI-natiivius muuttaa prosessit, työnjaon ja johtamisen

Laurean Future LaaS -hankkeessa (elokuu 2025 – kesäkuu 2026) kehitettiin jatkuvan työssä oppimisen toimintamallia, joka alkaa työn, toimintaympäristön ja strategisten kyvykkyyksien ennakoinnista (Kuhmonen & Seppä-Kortelainen 2026). Hankkeen webinaarissa ja lähityöpajassa toukokuussa 2026 Timo Savolainen konkretisoi ihmisen ja tekoälyn yhteistyötä. Työskentelyyn osallistui johtajia Ramirentista, Nordea Henkivakuutuksesta, LähiTapiolasta, Kansallisteatterista ja Strawberrystä. (Savolainen 2026b.)

Hankkeen webinaarin jälkikeskustelu ja lähityöpajan ennakkotehtävät toteutettiin Howspace-alustalla, jossa osallistujat pohtivat AI-natiiviuden merkitystä, muutoksen käynnistämistä ja sen keskeisiä esteitä.

Johtajien vastauksissa nousi esiin keskeinen jännite: tekoäly näyttäytyy organisaatioissa vielä usein yksilön uutena työvälineenä, vaikka liiketoiminnan arvo syntyy kokonaisista prosesseista. Yksittäisen työntekijän toiminnan optimointi ei välttämättä paranna kokonaisuutta.

Johtajat määrittelivät AI-natiivin organisaation muun muassa organisaatioksi, jossa tekoäly on luonteva osa arjen työtä, ihmisten ja tekoälyn yhteistyötä sekä jatkuvaa oppimista ja kokeilemista. Tekoälyä ei liimata jälkikäteen vanhoihin prosesseihin, vaan toimintamalleja ja prosesseja rakennetaan alusta lähtien tekoälyn mahdollisuudet huomioiden. Toimiviksi osoittautuneet ratkaisut ja opit skaalataan organisaation yhteiseen käyttöön. (Future LaaS -hanke 2026b.)

Varsinaisessa työpajassa tekoälyn mahdollisuuksia tunnistettiin aineistojen ja palautteiden käsittelyssä, raportoinnissa, sisällöntuotannossa sekä suurten teksti- ja datamassojen jäsentämisessä. Ihmisen vastuu korostui tavoitteiden määrittelyssä, arvovalinnoissa, harkinnassa ja tekoälyn tuottaman tiedon arvioinnissa. (Future LaaS -hanke 2026a.)

Työpajan teemat ja keskustelussa esiin nousseet havainnot AI-natiiviudesta ja jatkuvasta oppimisesta koottiin myös livekuvitukseen (kuva 1).

Kuva 1: Future LaaS -lähityöpajan livekuvitus (Salla Lehtipuu 29.5.2026).

Yksittäisten tehtävien tehostaminen ei kuitenkaan vielä tee organisaatiosta AI-natiivia. Savolaisen esimerkeissä tekoälyagentti Mira toimi tehtävään suunniteltuna synteettisenä organisaatiopsykologina ja laati työhaastattelun viimeiset kysymykset hakijan osaamisen, ajattelutavan ja tiimiyhteensopivuuden arvioimiseksi. Synteettinen työkaveri Pera puolestaan osallistui uuden työntekijän perehdytykseen (Savolainen 2026d; 2026e). Ihminen säilytti vastuun tavoitteista, arviointiperusteista, valinnoista ja prosessin kokonaisuudesta. Rekrytoinnissa on lisäksi varmistettava arviointiperusteiden läpinäkyvyys ja syrjimättömyys.

AI-natiivissa toimintatavassa tekoäly ei siis vain nopeuta yksittäistä tehtävää, vaan koko prosessi ja ihmisen ja tekoälyn työnjako suunnitellaan uudelleen. Yhden työvaiheen automatisointi voi muuttaa vastuita, yhteistyötä ja osaamistarpeita, joten samalla on ratkaistava, mitä kannattaa automatisoida ja missä ihmisen osaamisen merkitys kasvaa. (Raisch & Krakowski 2021.)

AI-natiiviksi kasvaminen edellyttää yksittäisten tekoälytyökalujen käyttötaitoja laajempaa osaamista. Johtajien vastauksissa korostuivat liiketoiminnan, prosessien, teknologia-arkkitehtuurin, riskienhallinnan, sääntelyn sekä henkilöstön ja osaamisen kehittämisen yhdistäminen. Johdon tehtävänä on määrittää suunta, tavoitteet ja yhteiset reunaehdot sekä varmistaa turvalliset työvälineet ja osaamisen kehittämisen edellytykset. Yksilöt kehittävät tekoälyosaamistaan, ja tiimit arvioivat kokeilujen vaikutuksia työn laatuun, asiakkaisiin, prosesseihin ja ihmisten rooleihin. (Savolainen 2025a; 2025b; Future LaaS -hanke 2026a; 2026b.)

Kokeiluista syntyvät havainnot on liitettävä organisaation päätöksentekoon, jotta osaaminen ja hyvät käytännöt eivät jää yksittäisten työntekijöiden tai tiimien varaan (Kuhmonen & Seppä-Kortelainen 2026).

Henkilökohtaisesta tietopohjasta jaetuksi älykkyydeksi

Generatiivinen tekoäly voi hyödyntää käyttäjän aikaisempia aineistoja, keskusteluja ja dokumentteja. Second Brainilla tarkoitetaan henkilökohtaista tietopohjaa, johon käyttäjä kokoaa aineistoja ja havaintoja myöhempää käyttöä varten (Forte 2022).

Henkilökohtainen tietopohja vahvistaa yksilön toimintakykyä mutta voi samalla hajauttaa organisaation tietoa. Hyvät käytännöt, kokeilujen tulokset ja päätösten perustelut saattavat jäädä henkilökohtaisiin työympäristöihin. Yksilön työ tehostuu, mutta organisaation yhteinen ymmärrys ei välttämättä vahvistu. (Savolainen 2026a.)

Yhteiseen muistiin on pystyttävä tuomaan dokumentoidun tiedon lisäksi kokeiluissa syntyviä havaintoja ja tulkintoja sekä tekemään näkyväksi hiljaiseen tietoon perustuvia toimintatapoja. Muuten osa organisaation tärkeimmistä opeista jää yksilöiden ja tiimien varaan eikä muutu yhteiseksi uudistumiskyvyksi.

Seuraava askel on jaettu älykkyys: ihmisten ja tekoälyn yhteinen toimintakyky, joka rakentuu yhteisestä tavoitteesta, luotettavasta kontekstista ja näkyvästä työnjaosta. Tiimi työskentelee samassa tietopohjassa, ja yksilöiden havainnot muutetaan yhteisten käytäntöjen avulla päätöksiksi ja toiminnaksi. (Savolainen 2026a.)

Synteettisen perehdyttäjän on esimerkiksi käytettävä organisaation hyväksymää ja ajantasaista tietopohjaa, jotta se ei monista vanhentunutta tietoa tai yksittäisten henkilöiden tulkintoja. Uuden työntekijän kysymykset, havainnot ja korjaukset on puolestaan palautettava yhteiseen muistiin, jotta perehdytys myös parantaa organisaation tietoa. (Savolainen 2026a; 2026e.)

Yhteinen muisti edellyttää päätöksiä tiedon laadusta, päivittämisestä, säilyttämisestä ja käyttöoikeuksista. Samalla on pystyttävä erottamaan toisistaan varmennettu tieto, ihmisten tulkinnat ja tekoälyn tuottamat päätelmät (Jarrahi, Askay, Eshraghi & Smith 2023).

Kokeiluista yhteiseksi toiminnaksi

Yhteinen tietopohja ei vielä muuta toimintaa. Tarvitaan yhteistä tulkintaa siitä, mitä kokemuksista opittiin, mitä muutetaan ja mitä seuraavaksi kokeillaan.

Webinaarin jälkikeskustelussa ja ennakkotehtävissä käytännön osaamisen arvioitiin syntyvän käytön myötä. Samalla johtajat tunnistivat nopeasti vaihtuvien työkalujen aiheuttaman hajautumisen riskin: osa henkilöstöstä kokeilee lähes kaikkea tarjolla olevaa, kun taas osa ei käytä tekoälyä lainkaan. Yhteisten valintojen puuttuessa organisaatioon voi syntyä toisistaan irrallisia työvälineitä, toimintatapoja ja tietopohjia. (Future LaaS -hanke 2026b.)

Työpajassa oppimisen edellytyksiksi nousivat yhteinen suunta, mahdollisuus kokeilla ja aika kokemusten arviointiin (Future LaaS -hanke 2026a). Howspace-vastauksissa muutoksen esteiksi tunnistettiin muun muassa pelko, epävarmuus ja ymmärryksen puute. Niiden käsittely edellyttää avointa keskustelua ja mahdollisuuksia oppia käytännössä. Motivaatiota vahvistavat oppimisen merkityksellisyys, mahdollisuus vaikuttaa oman työn kehittämiseen ja saatavilla oleva tuki (Future LaaS -hanke 2026b).

Organisaation eri tasot eivät välttämättä etene tekoälyn hyödyntämisessä samaa vauhtia. Vastauksissa kuvattiin eroa pienen ja suuren organisaation välillä: pieni yritys voi muuttaa toimintatapaansa nopeasti, kun taas suuressa organisaatiossa AI-natiiviksi kasvaminen voi olla monivuotinen muutos. Organisaation on samalla ylläpidettävä nykyisiä prosessejaan ja rakennettava uusia toimintatapoja niiden rinnalla. (Future LaaS -hanke 2026b.)

Yksilöt ja tiimit voivat toteuttaa rajattuja, tietoturvallisia kokeiluja, vaikka koko organisaation AI-strategia olisi vielä kesken. Kokeiluille tarvitaan hyväksytyt työvälineet, selkeät datarajat ja sovittu tapa käsitellä riskejä. (Future LaaS -hanke 2026a; 2026b.)

AI First tarkoittaa, että tekoälyn mahdollisuudet arvioidaan järjestelmällisesti työtä, prosesseja ja palveluja suunniteltaessa. AI-natiiviutta ei kuitenkaan rakenneta yhden työkalun tai teknologian varaan. Tavoitteena ovat prosessit, toimintaperiaatteet ja kyvykkyydet, joita voidaan soveltaa myös työkalujen ja tekoälymallien vaihtuessa. (Future LaaS -hanke 2026a; 2026b.)

AI First ei tarkoita, että tekoäly olisi aina paras ratkaisu tai että työvälineitä voisi käyttää vapaasti. Käyttötapaukset valitaan liiketoiminnan tarpeista, ja kokeilut toteutetaan yhteisten tavoitteiden, hyväksyttyjen työvälineiden ja turvallisuusrajojen sisällä. Luottamuksellisten tietojen käsittely, asiakasprosessien muuttaminen ja ihmisiin vaikuttavien päätösten automatisointi edellyttävät yhteisiä ratkaisuja ja valtuutuksia. (Future LaaS -hanke 2026a; 2026b.)

Organisaatio voi kokeilla synteettistä työkaveria esimerkiksi yhdessä perehdytyksen osassa. Se voi esitellä toimintatapoja, etsiä ohjeita ja vastata toistuviin kysymyksiin hyväksytyn aineiston perusteella. Arkaluonteiset keskustelut, henkilöarviot ja päätökset säilyvät ihmisillä. (Future LaaS -hanke 2026a; 2026b.)

Rajatussa kokeilussa arvioidaan työkalun sijasta tehtävän, prosessin tai työnjaon uudistamista. Arvoa voidaan mitata esimerkiksi ajansäästön, laadun, asiakaskokemuksen, läpimenoajan, henkilöstön kuormituksen tai uuden liiketoiminnan perusteella. Tulosten pohjalta kokeilua jatketaan, laajennetaan tai se lopetetaan. (Future LaaS -hanke 2026a; 2026b.)

Organisaation oppimiskyvykkyys muuttaa kokeiluista syntyvät kokemukset yhteiseksi ymmärrykseksi, päätöksiksi ja toiminnaksi (Future LaaS -hanke 2026a; 2026b). AI First antaa suunnan, kokeilut tuottavat kokemuksia, yhteinen tietopohja säilyttää opit ja jaettu älykkyys auttaa hyödyntämään niitä.

Paikalliset kokeilut eivät kuitenkaan korvaa johtamista. Johto määrittää suunnan, priorisoi käyttötapaukset ja liittää opit organisaation tavoitteisiin, kun taas yksilöt ja tiimit tuottavat kokemuksia toimivien ratkaisujen kehittämiseksi (Kuhmonen & Seppä-Kortelainen 2026; Savolainen 2025a; 2025b; 2026c).

Tekoälyhyöty syntyy kyvystä uudistua

Organisaation kilpailukyky ei ratkea tekoälyn käytön määrällä tai nopeudella, vaan sillä, muuttuuko tekoälyn hyödyntäminen paremmiksi prosesseiksi, palveluiksi ja päätöksiksi. Tämä edellyttää ihmisten osaamisen, yhteisen tiedon ja tekoälyn mahdollisuuksien yhdistämistä organisaation toimintakyvyksi (Raisch & Fomina 2025).

Liikkeelle voi lähteä yhdestä merkittävästä työ- tai palveluprosessista. Sille nimetään omistaja, määritellään tavoiteltava arvo ja turvalliset kokeilurajat sekä sovitaan, miten opit arvioidaan ja jaetaan. AI-natiivius alkaa rakentua, kun yhden kokeilun tulokset muuttuvat yhteisiksi päätöksiksi, toimintatavoiksi ja kyvyksi uudistaa organisaatiota yhä uudelleen.

Artikkelissa on hyödynnetty tekoälyä tekstin tiivistämisessä ja kielellisessä viimeistelyssä.

Koulutus on Jatkuvan oppimisen ja työllisyyden palvelukeskuksen (Jotpa) rahoittama. Palvelukeskus edistää työikäisten osaamisen kehittämistä ja osaavan työvoiman saatavuutta. Palvelukeskuksen toimintaa ohjaavat opetus- ja kulttuuriministeriö sekä työ- ja elinkeinoministeriö.

Kirjoittajatiedot

Timo Savolainen on 4. Aallon perustaja, AI-strategisti ja tietokirjailija. 4. Aalto on AI-natiivi kasvuyritys, jonka visiona on nostaa Suomi tekoälyn aallonharjalle vuoteen 2030 mennessä. Samalla 4. Aalto rakentaa “konsultoinnin Netflixiä”, jossa jatkuva arvontuotanto syntyy ihmisten, tekoälyn ja synteettisten työkavereiden yhteistyöstä.

Lähteet

URN http://urn.fi/URN:NBN:fi-fe20260821118995
Timo Savolainen
4. Aalto
authors photo.
Annemari Kuhmonen
annemari.kuhmonen(at)laurea.fi
lehtori

AI first AI-natiivi johtaminen jaettu älykkyys jatkuva työssä oppiminen tekoäly

Lisää samanlaisia uutisia

Jaa sivu