AI Flow Talks -podcast-sarjamme kertoo tositarinoita AI-maailmasta, jotta tekoälytransformaatio olisi organisaatioille helpompaa. Tässä jaksossa keskustelemme tekoälyn todellisista kyvykkyyksistä ja sen rajoituksista – mitä AI oikeasti osaa tänä päivänä, ja missä sen rajat vielä tulevat vastaan. Vieraanamme on Esa Alhoniemi Inoilta, data-analyytikkokonkari ja tekoälyasiantuntija. Keskustelua vetää Fluentian AI-johtaja Tomi Leppälahti.
Jakson alussa pohditaan, mitä tekoäly nykyään tarkoittaa – ja miten laajaksi käsite on venynyt. Siinä missä ennen puhuttiin koneoppimisesta, nykyisin tekoälyksi luokitellaan jo lähes kaikki datasta päätelty toiminta. Tämä laaja määritelmä näkyy niin sääntelyssä kuin yritysten AI-strategioissa, mutta teknisestä näkökulmasta suurin osa malleista on yhä ”jalostuneita koneoppimisen ratkaisuja”, ei itsenäisesti ajattelevia järjestelmiä.
Generatiivisen tekoälyn vahvuudet ovat yllättävien yhteyksien löytämisessä ja siinä, että ne kykenevät käsittelemään ja mallintamaan datassa olevia monimutkaisia riippuvuuksia, joita ihminen ei enää kykene hahmottamaan manuaalisesti, mutta rajoitteita on edelleen paljon. Keskustelussa pureudutaan erityisesti siihen, että mallit:
Esa ja Tomi nostavat esiin myös synteettisen datan riskit: jos mallit koulutetaan yhä enemmän tekoälyn itsensä tuottamalla aineistolla, koko datan laatu ja monimuotoisuus köyhtyy.
Yksi jakson keskeisistä teemoista on käyttäjän rooli tekoälyn tulosten tulkitsijana ja arvioijana. Keskustelussa painotetaan, että ihmisellä on vastuu ymmärtää, miksi malli antaa tietyn vastauksen ja miten se on syntynyt. Tämä edellyttää kykyä lukea tekoälyä kuin analytiikan tulosta: mitkä ovat sen rajoitteet, lähteet ja mahdolliset vinoumat. Esimerkiksi kun malli tuottaa virheellistä tai epäjohdonmukaista tietoa, käyttäjän on ymmärrettävä, milloin tekoäly toimii oman koulutuksensa ja datansa rajojen sisällä – ja milloin se alkaa tuottaa tuloksia, joita ei enää voi pitää luotettavana analyysina. Tällöin keskeistä ei ole vain virheen havaitseminen, vaan sen taustalla olevan logiikan ymmärtäminen.
Esa ja Tomi korostavat, että tekoäly ei ole ratkaisu kaikkeen. Tietyissä tehtävissä perinteiset koneoppimismallit toimivat luotettavammin ja ennustettavammin. Jakson keskustelussa tuodaan myös esiin tekoälyn suorituskyvyn mittaaminen. Mallien toimintaa tulisi arvioida toistettavuuden, luotettavuuden ja virhemarginaalin perusteella, eikä sokeasti luottaa yksittäisiin tuloksiin. Eri mallien kyvykkyyttä voidaan vertailla käytännön testein, joissa tarkastellaan esimerkiksi ohjelmointitehtävien onnistumisprosentteja tai vastausten hajontaa – vain näin voidaan ymmärtää, kuinka hyvin tekoäly todella suoriutuu annetusta tehtävästä.
Jakson loppupuolella keskustelu kääntyy tekoälyn käyttöönottoon organisaatioissa ja siihen, miten teknologinen murros vaikuttaa työn kulttuuriin ja ihmisten identiteettiin työssään. Uudet tekoälytyökalut herättävät laajan kirjon tunteita — innostusta, epävarmuutta, pelkoa ja jopa vastarintaa. Esa painottaa, että pelkkä koulutus ei riitä, vaan organisaatioiden on rakennettava psykologinen turvallisuus tekoälyn ympärille: tila, jossa ihmiset uskaltavat kokeilla, epäonnistua ja keskustella avoimesti siitä, mitä tekoäly todella muuttaa.
Keskustelussa painotetaan, että tekoälyn käyttöönotossa on tärkeää tuoda esille pelkän tehostamisen sijaan myös kilpailukyvyn näkökulma. Organisaatioiden on tärkeää näyttää, että tekoälyn avulla pyritään vahvistamaan asemaa markkinoilla, ei vain parantamaan tehokkuutta sisäisesti. Kun kilpailukyky ja työn merkityksellisyys kulkevat rinnakkain, tekoäly voi muuttua keinosta, jota vastaan puolustaudutaan, välineeksi, jota halutaan yhdessä kehittää.
