Context engineering – näin ohjaat LLM:n tuottamaan liiketoimintahyötyä

Tekoälyn käyttö ohjelmistokehityksessä kasvaa nopeasti, ja etenkin suuret kielimallit (LLM-mallit) avaavat aivan uusia mahdollisuuksia. Pelkkä tekoälyn käyttö ei kuitenkaan riitä, jos sen toiminnalle ei anneta selkeitä raameja.

Mikä on context engineering

Context engineering, eli kontekstisuunnittelu on lähestymistapa, jolla varmistetaan, että suuret kielimallit (LLM-mallit) saavat kaiken tarvittavan kontekstin tehtävän ratkaisemiseksi.

Se tarkoittaa siis, että tekoälylle annetaan oikeat taustatiedot, tavoitteet ja rajaukset, jotta se osaa tuottaa liiketoiminnalle hyödyllisiä tuloksia. Ilman kontekstia tekoäly voi kyllä luoda tekstiä tai koodia, mutta lopputulos jää usein liian yleiseksi eikä vastaa todelliseen tarpeeseen. Käytännössä tämä tarkoittaa, että ihmisen rooli on määritellä se “kehys”, jonka sisällä tekoäly toimii. Näin AI:n tuottama koodi ei ole vain teknisesti toimivaa, vaan myös liiketoiminnallisesti merkityksellistä.

Sovelluskehityksen kontekstissa kontekstisuunnittelu yhdistää käyttötapaukset, käyttäjätarinat ja käyttäjäpolut selkeäksi ohjenuoraksi, jonka avulla AI-työkalut osaavat rakentaa prototyyppejä ja sovellusideoita, jotka ratkaisevat aitoja liiketoiminnan haasteita.

Prompt engineering vs. context engineering

Tekoälyyn liittyvässä keskustelussa on jo pitemmän aikaa käytetty termiä prompt engineering. Suomen kielessä käytetään kehote- ja syötesuunnittelu termejä. Viime aikoina rinnalle on nostettu termi context engineering. Esimerkiksi Shopifyn toimitusjohtaja ja yksi perustajista Tobias Lütke kirjoitti pitävänsä siitä enemmän kuin prompt engineeringistä, sillä se kuvaa tekoälyn kanssa työskentelyssä tarvittavaa ydintaitoa paremmin.

Toisin sanoen, prompt engineering on yksittäisen ohjeen muotoilua, kun taas context engineering on kokonaisuuden rakentamista.

Context engineering tekee näkyväksi kehittäjän uuden roolin ohjelmistokehityksessä

Tekoäly, erityisesti LLM-mallit, ovat mullistaneet ohjelmistokehityksen. Aiemmin suuri osa kehittäjän työstä kului itse koodin kirjoittamiseen. Nyt AI pystyy generoimaan toimivaa koodia muutamalla rivillä ohjeistusta. Ihmisen rooli ei kuitenkaan katoa – se muuttuu. Kehittäjästä tulee yhä enemmän ongelmien määrittelijä, suunnittelija ja kokonaisuuden hallitsija.

TechRadar kuvaa muutosta niin, että AI ei syrjäytä ohjelmoijia vaan vapauttaa heidät keskittymään korkeamman tason ongelmiin kuten arkkitehtuuriin, suunnitteluun ja luoviin ratkaisuihin. Kehittäjistä on nopeasti tulossa koordinaattoreita ja ohjaajia enemmän kuin varsinaisia koodin tuottajia.

Phil Schmid kiteyttänyt, että context engineering ei ole enää yksittäisten promptien syöttämistä, vaan järjestelmällistä kehyksen rakentamista. Kun LLM saa oikeat taustatiedot, tavoitteet ja rajaukset, se pystyy ratkaisemaan tehtävän uskottavasti ja liiketoimintaa tukevalla tavalla.

Myös Andrej Karpathy on puhunut niin sanotusta Software 3.0 -ajattelusta. Hänen mukaansa ohjelmoinnin painopiste siirtyy koodin kirjoittamisesta mallien ohjaamiseen ja kontekstin hallintaan. Tulevaisuuden kehittäjän ydintaito ei siis ole enää vain koodin tuottaminen, vaan kyky kuvata ongelma, rakentaa oikea kehys ja valvoa tekoälyn tuotoksia. Tämä ajattelutapa on linjassa myös ketterien menetelmien, kuten Lean- ja Scrum-mallien, kanssa, sillä nekin korostavat jatkuvaa vuoropuhelua, nopeaa iterointia ja kokonaisuuden hallintaa yksittäisten teknisten ratkaisujen sijaan.

Lue myös: Prototypointi ja tekoäly – ideasta interaktiiviseksi prototyypiksi hetkessä

Spec-driven development – miten konteksti käännetään määrittelyksi

Context engineering liittyy läheisesti ajatukseen spec-driven developmentista eli määrittelyvetoisesta kehityksestä. Siinä ohjelmiston toteutus perustuu tarkkaan, etukäteen laadittuun määrittelyyn, joka ohjaa kaikkea tekemistä. Kun käyttötapaukset, käyttäjätarinat ja käyttäjäpolut kootaan yhteen selkeäksi “speciksi”, tekoälylle annetaan yksiselitteinen kehys, jonka pohjalta se voi generoida koodia, testejä ja dokumentaatiota. Näin varmistetaan, että tekoälyn tuottamat ratkaisut pysyvät linjassa liiketoiminnan tavoitteiden kanssa.

Spec-driven development nousi esiin erityisesti avoimen lähdekoodin yhteisön kautta, kun työkalut kuten Spec Kit ja agenttiohjatut IDE:t, esimerkiksi Kiro, alkoivat yleistyä vuosina 2024–2025 AI-native kehityskäytäntöjen rinnalla. Menetelmällä ei ole yhtä selkeää “keksijää”, vaan sen määrittelyyn ja käyttöönottoon vaikuttivat keskeisesti tuotevetäjät kuten Nikhil Swaminathan ja Richard Threlkeld (Kiro) sekä puolestapuhujat kuten Den Delimarsky (Spec Kit). Heidän työnsä keskittyi siihen, että määrittelystä tulisi toimiva keskipiste sekä koodin generoinnille että ohjelmiston suunnittelulle.

Spec-driven development siis täydentää context engineeringiä, sillä molemmissa korostuu ajatus siitä, että selkeä, etukäteen määritelty kehys on välttämätön onnistuneelle ohjelmistokehitykselle.

Lue myös: Vaatimusmäärittely on ohjelmistoprojektin kivijalka

AI-työkalut käytännön tueksi

Context engineering ei jää pelkästään teoriaksi. On olemassa useita työkaluja, jotka auttavat rakentamaan ja hallitsemaan kontekstia käytännössä.

• Codex ja Claude Code edustavat koodausagentteja, jotka pystyvät tuottamaan laajoja koodiratkaisuja kokonaisen tehtävänannon perusteella. Ne ovat erityisen vahvoja silloin, kun konteksti on selkeästi määritelty: mitä sovelluksen tulee tehdä, millaisia rajapintoja sen pitää hyödyntää ja mitä rajoituksia on huomioitava. Jos konteksti puuttuu, koodausagentit saattavat tuottaa teknisesti toimivaa mutta liiketoiminnan kannalta hyödytöntä koodia.
• Cursor on ohjelmointiin suunniteltu editori, joka yhdistää AI:n koodin kirjoittamiseen. Sen avulla voi antaa tarkkoja ohjeita LLM:lle koodin tasolla. Tämä on hyödyllistä erityisesti silloin, kun halutaan testata nopeasti, miten jokin määrittely – esimerkiksi käyttäjätarinasta johdettu toiminto – voidaan toteuttaa teknisesti. Cursor tukee iteratiivista työskentelyä: kehittäjä voi tarkentaa ohjeita, ja AI muokkaa koodia sen mukaisesti.
• Bolt.new puolestaan sopii nopeaan prototypointiin. Se generoi demoversion käyttöliittymästä tai sovelluksesta lyhyen kuvauksen perusteella. Tämä toimii hyvin ideointivaiheessa, mutta ilman selkeää kontekstia tulokset jäävät geneerisiksi. Kun sille annetaan tarkkaan rajattu käyttötapaus ja käyttäjäpolku, prototyyppi näyttää heti uskottavammalta ja lähempänä liiketoiminnan tarvetta.
• ChatGPT, Claude, Copilot ovat hyödyllisiä apuvälineitä määrittelyvaiheessa. Niiden avulla voi kirjoittaa ja jalostaa käyttäjätarinoita sekä täsmentää käyttötapauksia. Ne toimivat hyvin sparrauskumppaneina: niiltä voi kysyä esimerkiksi “mitä vaihtoehtoisia käyttäjäpolkuja tällainen sovellus voisi sisältää”. Näin konteksti syvenee ja AI:lle annettavat ohjeet tarkentuvat.

Käyttäjäpolkujen hyödyntäminen tuo kokonaisuuteen vielä yhden tärkeän tason. Kun polku kuvataan alusta loppuun, AI pystyy rakentamaan toiminnallisuuksia, jotka tukevat käyttäjää koko matkan ajan – ei vain yksittäisessä vaiheessa.

Lue myös: Tekoälysovellukset yrityskäytössä – valmiit työkalut vs räätälöidyt ratkaisut

Context engineering on uusi avainkäsite tekoälyn hyödyntämisessä ohjelmistokehityksessä

Context engineering siirtää kehittäjän roolia koodin kirjoittajasta kokonaisuuden hallitsijaksi ja varmistaa, että tekoäly toimii liiketoimintaa tukevassa kehyksessä.

Käyttötapaukset, käyttäjätarinat ja käyttäjäpolut muodostavat kontekstin perustan, jonka päälle tekoäly voi rakentaa hyödyllisiä sovellusideoita ja prototyyppejä. Spec-driven development vahvistaa tätä lähestymistapaa tekemällä kontekstista selkeän määrittelyn.

Kun nämä yhdistetään, tekoäly ei jää pelkäksi koodigeneraattoriksi, vaan siitä tulee väline, joka tuottaa liiketoimintaa hyödyttävää arvoa.