Myytti: AI ei ole IT-projekti (On se!)

Myytti: AI ei ole IT-projekti (On se! AI:n ja IT:n erot)

Tekoälystä puhuessa kuulen usein tämän väitteen: “Ei tekoälyprojekti ole mikään IT-projekti!”

Tekoälyn käyttöönotto vaatii paljon muutakin kuin teknologiaa. Mutta nyt on silti syytä ottaa tämä väittämä käsittelyyn ja murtaa se:

Tekoälyn hyödyntäminen on erittäin paljon myös IT-projekti, sillä tekoälyagentit kytkeytyvät syvälle yrityksen tietojärjestelmiin ja prosesseihin.

Tekoälyhanke on kuitenkin enemmän kuin pelkkä IT-projekti. Käydään tässä tekstissä nyt yhdessä läpi AI:n ja IT:n erot ja kohtaamispisteet.

Agenttien aika: tekoälyprojekti on tekninen projekti

Viimeisimmän sukupolven tekoäly (kuten generatiiviset mallit ja AI agentit) on entistä tiukemmin kiinni organisaatioiden IT-ympäristössä.

Kun yrityksesi haluaa esimerkiksi chat-pohjaisen

älyagentin hoitavan tehtäviänne, tarvitsette siihen vahvan teknisen pohjan.

Esimerkki: Asiakaspalvelussa toimiva tekoälyagentti palvelee asiakkaitanne 24/7 ja ratkaisee valtaosan kysymyksistä itsenäisesti tunnistaen samalla asiakkaanne tarpeita ja suositellen tuotteita reaaliajassa.

Tällainen agentti yhdistyy saumattomasti CRM:ään, verkkokauppaan ja viestintäkanaviinne taustalla

Kaikki tämä on erittäin teknistä integraatiotyötä. Ilman IT-osaston panosta nämä liitokset eivät synny.

Pelkkä pilvipalvelun tai AI-työkalun ostaminen napin painalluksella ei siis riitä, jos tavoitellaan pysyviä hyötyjä.

Tekoälyratkaisun tekninen toteutus vaatii:

1. oikeat välineet ja alustat

2. integraation olemassa oleviin järjestelmiin,

3. laadukkaan ja saatavilla olevan datan, sekä

4. tietoturvan ja hallinnan kuntoon.

Teknologiaekosysteemi on siis aivan avainasemassa!

Microsoftin tuoreissa tuotteissa tämä näkyykin selvästi: organisaatio voi ottaa käyttöön vaikkapa Microsoft 365 Copilotin tekoälyominaisuuksineen. Sen lisäksi Microsoft tarjoaa työkaluja omien agenttien rakentamiseen.

Copilot Agent Builder on yksinkertainen työkalu, jolla liiketoimintakäyttäjät voivat luoda omia AI-agentteja ilman koodia hyödyntämällä yrityksen dokumentteja tietopohjana. Se on kuitenkin vasta alkua, sillä ekosysteemi mahdollistaa paljon enemmän.

Copilot Studio laajentaa kyvykkyyksiä entisestään. Se on kehittyneempi alusta vaativampien yritystason agenttien rakentamiseen Power Platform-ympäristössä (Lähde: Bismartin blogi, viitattu 1.12.2025)

Copilot Studio mahdollistaa esimerkiksi:

1. Ulkoisten järjestelmien yhdistämisen agentin toimintaan

2. Monimutkaisten ehtojen ja työnkulkujen mallintamisen

3. Agenttien julkaisun eri kanaviin (Teams, WhatsApp jne.)

Se on suunnattu IT-tiimeille ja kehittäjille rakentamaan skaalautuvia, liiketoimintaprosesseihin syvälle integroituvia tekoälyratkaisuja.

Toisin sanoen: Agent Builderilla kuka tahansa voi pystyttää perusagentin, mutta Studio antaa IT-ammattilaisten käsiin työkalut syöttää agentille yrityksen logiikkaa, dataa ja yhteyksiä taustajärjestelmiin.

Teknisestä näkökulmasta tekoälyhankkeen onnistumisen edellytykset siis muistuttavat ERITTÄIN paljon IT-projektia – jopa korostetummin agenttiaikana.

Alle olen koonnut muutamia keskeisiä teknisiä pilaria, jotka tekevät tekoälyprojektista nimenomaan IT-projektin:

Tekninen pilari	Merkitys tekoälyprojektille
Data-alusta ja infrastruktuuri	Tekoäly vaatii dataa. On varmistettava, että organisaation data on tallessa, standardoituna ja helposti koneen luettavissa eri järjestelmissä. Ilman kunnon data-alustaa AI ei opi eikä tuota luotettavia tuloksia.
Integraatiot järjestelmiin	AI-ratkaisu on kytkettävä yrityksen olemassa oleviin sovelluksiin ja tietovarastoihin. Esimerkiksi agentin on päästävä kysymään CRM:stä tilausstatus tai hakemaan tietoa intranetistä. Integraatioiden toteutus on IT-työtä – ja juuri se mahdollistaa agentille “älykkyyden” yrityksen omassa kontekstissa.
Alustat ja työkalut	Sopivat pilvipalvelut, AI-alustat (esim. Azure, OpenAI) ja kehitystyökalut on valittava ja pystytettävä. IT-asiantuntijat varmistavat, että mallit ja palvelut skaalautuvat, vastaavat vaatimuksia ja ovat oikein konfiguroitu (esim. käyttävät oikeita kielimalleja tai omia tietolähteitä).
Tietoturva ja hallinta	Tekoälyjärjestelmän on noudatettava organisaation tietoturvakäytäntöjä. IT-projektina varmistetaan käyttäjäoikeudet (kuka saa käyttää agenttia ja mihin dataan se pääsee käsiksi), lokitus ja valvonta. Myös mallin tuottaman sisällön laadun valvonta ja hallintamekanismit (model governance) ovat IT:n vastuulla.

On myös muistettava, että tekoälyn käyttöönotto on ohjelmistokehitystä.

Kehittyneet mallit kuten GPT-5 tuovat mukanaan uudenlaisen ohjelmointiparadigman (promptien suunnittelu, mallien hienosäätö), mutta vanhat tutut lainalaisuudet pätevät silti: versiohallinta, testaus, käyttöönotto, jatkuva ylläpito.

Mutta AI on paljon muutakin: liiketoiminnan muutos, ihmiset ja kulttuuri

Vaikka tekoälyn toteutus on tekninen ponnistus, suurin arvo saadaan irti vasta sitten, kun ihmiset, prosessit ja strategia kehittyvät sen myötä.

Teknologia itsessään tuottaa vain noin 20 % AI-hankkeen arvosta ja loput 80 % tulee työn uudelleenmuotoilusta eli agentit hoitavat rutiinit ja ihmiset keskittyvät siihen, mikä tuo oikeasti lisäarvoa (Lähde: PwC, AI business predictions 2026)

Tekoälyprojekti on siis ennen kaikkea liiketoimintaprojekti ja muutoshanke. Jos tätä puolta laiminlyödään, hienokin AI jää torsoksi.

Usein tekoälyhankkeet epäonnistuvat siksi, että alussa ei mietitä miksi ollaan liikkeellä. AI:ta saatetaan innostua kokeilemaan ilman selkeää tavoitetta.

“Haluamme nyt jotain tekoälyä, kun kaikilla muillakin on” on ehkä huonoin syy ryhtyä hyödyntämään tekoälyn potentiaalia yrityksessä.

Ensimmäinen tavoite voi olla ihan pelkkä oppiminen, jonka kautta todennäköisemmin löydetään jokin oikea ratkaistava haaste. Johdon on syytä olla alusta asti mukana määrittelemässä suuntaa.

LUE MYÖS: Case kW-set - Esimerkki aloituksesta tuloksiin

Tekoäly muuttaa prosessejasi ja työnkulkujasi usein perustavanlaatuisesti

Fiksu organisaatio ei tyydy automatisoimaan yhtä pientä osaa vanhasta prosessista.

Pohtikaa mieluummin näin: Voiko koko prosessin ajatella uudelleen AI:n avulla?

Esimerkki: Ennen tarjousprosessissa myyjä kokosi manuaalisesti tietoja eri lähteistä. Nyt tekoälyagentti voi koota taustatiedot sekunneissa ja jopa laatia pohjaehdotuksen, jolloin myyjä keskittyy hienosäätöön ja asiakaskohtaamiseen.

LUE MYÖS: Tekoäly myynnissä - 3 tapaa tehostaa myyntityötä agenteilla ja Case Faba

"Tämä ei ole teknologiaa. Tämä on kulttuurin muutos"

Uudelleensuunnittelu voi tarkoittaa myös sitä, että agenttien ympärille rakennetaan aivan uusia työnkulkuja.

Agentit otetaan parhaimmissa organisaatioissa käyttöön “osana aivan uusia prosesseja”, joissa on selkeästi määritelty, mitä agentti tekee ja mitä ihminen tekee – ihmisille annetaan koulutus ja kannustimet toimia agentin kanssa yhteistyössä ja valvojina (Lähde: PwC - AI predictions 2026)

Tämä on ISO kulttuurillinen muutos perinteiseen tekniseen projektiin verrattuna!

Lisäksi tekoälyhankkeessa on kyse ihmisistä. Siksi on varmistettava, että työntekijät myös omaksuvat tekoälyn osaksi arkeaan. Pelkoja uudesta teknologiasta on syytä hälventää tekoälykoulutuksella ja osallistamisella.

Esimerkki: Jos hoitaja ei luota potilasdataa analysoivaan AI:hin, hän todennäköisesti jättää sen suositukset huomiotta. Hanke epäonnistuu.

Siksi AI-projektit täytyy viedä läpi monialaisesti, ei vain IT-osaston sisällä. Tarvitsette ainakin:

1. Liiketoimintayksiköiden asiantuntijoita varmistamaan, että ratkaisu sopii käytäntöön

2. HR:n tukea henkilöstön kouluttamiseen

3. Johdon tukea muutoksen johtamisessa.

Teidän on myös nimettävä vastuuhenkilöt:

Kuka vastaa datan laadusta?
Kuka valvoo, että malli tuottaa järkeviä vastauksia?
Kuka ottaa vastuun, jos AI:hin pohjautuen tehdään päätös?

Alle olen koonnut muutamia tekoälyhankkeen ulottuvuuksia teknologian ulkopuolelta ja selitän myös miksi ne ovat kriittisiä:

Ulottuvuus	Miksi on tärkeää tekoälyhankkeessa?
Strategia ja liiketoimintatavoite	Tekoälyprojektin tulee palvella yrityksen strategiaa. Ilman kirkasta visiota ja ongelman määritystä projekti ajelehtii. Johdon on tunnistettava, mihin tarpeeseen AI:ta käytetään ja mitä hyötyä tavoitellaan. Selkeä tavoite helpottaa myös onnistumisen mittaamista (mitä KPI:tä parannetaan).
Prosessit ja työnkulkujen uudistaminen	AI tulisi integroida osaksi arjen prosesseja, ei irralliseksi työkaluksi. Organisaation on ehkä muokattava työprosessejaan – joskus jopa luotava ne uudestaan – jotta tekoälyagenttien potentiaali hyödynnetään täysillä. On suunniteltava, miten ihmisten työ ja agenttien työ limittyvät saumattomasti.
Osaaminen ja koulutus	Uuden teknologian käyttöönotto vaatii uuden osaamisen omaksumista. Henkilöstölle on annettava koulutusta tekoälyn käyttöön omissa työtehtävissään. Samalla voi nousta tarve kokonaan uusille rooleille, kuten ”agenttinrakentajille” tai AI-orkestroijille, jotka ymmärtävät sekä teknologian että liiketoiminnan ja pystyvät valvomaan ja kehittämään agenttien toimintaa. Organisaation oppimiskulttuuri korostuu entisestään.
Organisaatiokulttuuri ja muutosjohtaminen	Tekoäly agenttiaikana vaatii uuden kulttuurin. Organisaation on muututtava oppivaksi, ketteräksi ja kokeiluihin kannustavaksi. Henkilöstöä täytyy motivoida ja innostaa mukaan muutokseen, mikä edellyttää avointa viestintää ja osallistamista. Johtajilta tarvitaan esimerkkiä: luottamusta AI-työkaluihin, läpinäkyvyyttä päätöksenteossa ja ihmiskeskeisyyttä muutoksen toteutuksessa. Muutosjohtaminen on ratkaisevaa, jottei uusi teknologia jää vieraaksi tai jopa pelätyksi.
Etiikka, vastuullisuus ja säännökset	Tekoälyhankkeeseen liittyy vastuukysymyksiä: miten varmistetaan eettinen tekoälyn käyttö ja noudatetaan lakeja? EU:n AI Act ja GDPR - sääntely tuo omat vaatimuksensa organisaatioille. On huolehdittava mm. tekoälyn tuottamien päätösten läpinäkyvyydestä, datan yksityisyydestä sekä riskien hallinnasta. Yrityksen sisällä on laadittava selkeät pelisäännöt, etteivät työntekijät esimerkiksi syötä arkaluontoisia tietoja julkisiin LLM-malleihin. Vastuullisuus ei ole vain compliance-osaston murhe, vaan jokaisen AI-projektitiimin jäsenen on ymmärrettävä se.

Yhteenveto ja loppusanat: Ei pelkkää vanhan tehostamista, vaan kokonaan uusia toimintatapoja

Uuden ajan tekoälyagentit eivät vain tehosta vanhaa. Ne luovat kokonaan uusia tapoja tehdä liiketoimintaa. Tämä voi tarkoittaa uusia palvelumalleja, parempaa asiakaskokemusta tai täysin uusia liiketoimintakonsepteja.

Onpa eräässä alan tapahtumassa pohdittu niinkin villiä ajatusta kuin “miljoonan euron ideat, jotka tekoälyagentit mahdollistavat” eli suomennettuna sitä kuinka agentit voivat synnyttää kokonaan uutta bisnestä, ei tuoda vain säästöjä.

Tässä mielessä tekoälyhanke on innovaatiohanke, jossa IT ja liiketoiminta yhdessä rakentavat tulevaa.

Lopuksi on hyvä painottaa, että onnistuminen syntyy teknologian ja ihmisten liitosta. Jos IT rakentaa loistavan AI-työkalun mutta kukaan ei käytä sitä, hyöty jää nollaksi. Jos taas organisaatio yrittää hypätä tekoälyaikaan ilman teknistä perustaa, homma lässähtää PowerPoint-tasolle.

Usko minua ihan suosiolla. Te tarvitsette nämä molemmat: Rautaisen IT-suorituksen ja vahvan muutosjohtamisosaamisen.

Vuosi 2026 voi olla se, jolloin agentit todenteolla loistavat. JOS organisaatiot ottavat opikseen, panostavat teknologiaan ja siihen 80 prosenttiin ihmisiä, prosesseja ja uutta ajattelumallia.

Tekoäly on IT-projekti, kyllä! Mutta se on silti vain lähtökohta.

Toivottavasti tämä avasi sinulle hyvin AI:n ja IT:n erot vaikka kyse ei olekaan mustavalkoisesta vastakkainasettelusta.

LATAA ILMAISEKSI: 9 parasta käyttökohdetta Copilotille

LUE MYÖS: Agenttileipomo - Rakenna oma AI-agenttisi ja opi tekemään niitä lisää