Generatiivinen tekoäly (GenAI) liiketoiminnassa

Generatiivinen tekoäly (GenAI) näkyy nykyisin arjessa usein chat-ikkunana, mutta yrityksissä kyse on laajemmasta muutoksesta: uudenlaisesta tavasta käsitellä tekstiä, tietoa ja sisältöä niin, että se voidaan liittää osaksi prosesseja ja järjestelmiä.

Kun generatiivinen tekoäly viedään käytäntöön hallitusti, se vähentää manuaalista työtä, nopeuttaa päätöksentekoa ja parantaa tiedon löydettävyyttä. Samalla se tuo mukanaan uusia teknisiä ja organisatorisia vaatimuksia, kuten tietoturvan, laadunvarmistuksen ja sääntelyn huomioimisen.

Tämä artikkeli kokoaa yhteen kokonaiskuvan: mitä tarkoittaa generatiivinen tekoäly, miten generatiivinen tekoäly toimii teknisesti, mihin sitä käytetään yrityksissä ja miten sitä kannattaa lähteä toteuttamaan tuotantotason ratkaisuiksi.

Mitä tarkoittaa generatiivinen tekoäly?

Generatiivinen tekoäly tarkoittaa tekoälyä, joka tuottaa uutta sisältöä olemassa olevan datan ja opitun mallin perusteella. Sisältö voi olla tekstiä, kuvia, koodia, ääntä tai rakenteita, kuten taulukoita ja luokituksia. Käytännössä generatiivinen tekoäly tekee jotakin, mikä tuntuu ihmiselle “tuottamiselta”: se muodostaa uusia lauseita, uusia luonnoksia, uusia ehdotuksia, uusia ratkaisuja ja uusia yhteenvetoja.

Yrityskontekstissa generatiivisen tekoälyn arvo liittyy usein siihen, että suuri osa työstä on tekstin ja tiedon kanssa työskentelyä: dokumentteja, sopimuksia, ohjeita, asiakaspalveluviestejä, palavereiden muistiinpanoja, tilauksia ja raportointia.

Generatiivinen tekoäly pystyy käsittelemään tätä aineistoa nopeammin kuin ihminen ja tuottamaan siitä käyttökelpoisia tuloksia.

Generatiivinen tekoäly tuottaa tyypillisesti:

• tekstiä: vastaukset, tiivistelmät, raportit, ohjeet, luonnokset
• kuvia: kuvitukset, konseptikuvat, variantit
• koodia: funktiot, testit, refaktoroinnin ehdotukset
• ääntä: puheesta tekstiksi, tekstistä puheeksi
• rakennetta: luokittelu, avainsanat, poiminnat, kenttiin täyttö

Generatiivisen tekoälyn käytännöllinen määritelmä on tämä: generatiivinen tekoäly tuottaa uutta sisältöä todennäköisyysmallin avulla, ja yrityksissä se kannattaa ymmärtää käyttöliittymänä ja työkaluna tiedon muuntamiseen muodosta toiseen.

Miten generatiivinen tekoäly toimii teknisesti?

Yrityskäytössä generatiivisen tekoälyn toiminta kannattaa ymmärtää perusmekanismin tasolla. Generatiivinen tekoäly perustuu malliin, joka muuntaa syötteen, kuten tekstin, kuvan tai datan, uudeksi sisällöksi laskemalla todennäköisyyksiä opitun mallin perusteella.

Käytännössä malli ei hae valmiita vastauksia tietokannasta, vaan muodostaa vastauksen vaiheittain ennustamalla, mikä seuraava sisältöyksikkö on todennäköisin annetussa kontekstissa. Tämä mekanismi on sama riippumatta siitä, tuotetaanko tekstiä, kuvia tai koodia, mutta mallin rakenne ja koulutus eroavat käyttötarkoituksen mukaan.

Mallityypit: kielimallit, kuvamallit ja multimodaaliset mallit

Mallityypit kuvaavat sitä, millaista syötettä ja sisältöä malli käsittelee, eivät välttämättä täysin erillisiä teknologioita. Nykyaikaiset mallit voivat kuulua useampaan kategoriaan samanaikaisesti käyttötilanteesta riippuen.

• Suuret kielimallit (LLM) tuottavat ja tulkitsevat tekstiä, tekevät tiivistelmiä ja vastaavat kysymyksiin, kuten GPT, Gemini ja Claude. Näiden mallien peruskyvykkyys pohjautuu kielen ymmärtämiseen ja tuottamiseen, minkä vuoksi ne muodostavat useimmissa yrityksissä generatiivisen tekoälyn käytön lähtökohdan.
• Kuvamallit tuottavat kuvia tekstikuvauksen perusteella tai muokkaavat olemassa olevia kuvia, kuten DALL·E (integroitu myös GPT:hen), Midjourney, Adobe Firefly ja Stable Diffusion. Ne on koulutettu nimenomaan visuaalisen sisällön tuottamiseen ja hyödyntävät eri arkkitehtuureja kuin puhtaasti tekstipohjaiset mallit.
• Multimodaaliset mallit ymmärtävät ja tuottavat useita muotoja, kuten tekstiä ja kuvia yhdessä, joskus myös ääntä, kuten GPT ja Gemini. Tämä tarkoittaa, että sama malli voi toimia sekä kielimallina että multimodaalisena mallina sen mukaan, millaista syötettä ja tehtävää se palvelee.

Yrityskäytössä yleisin lähtökohta on kielimalli, koska suurin osa liiketoimintatiedosta ja prosessikuvauksista on tekstidokumentteja. Multimodaalisuus laajentaa tätä kyvykkyyttä esimerkiksi kuvien ja muiden aineistojen yhteiskäsittelyyn.

Tokenit ja todennäköisyys – mitä malli oikeasti tekee?

Kielimallit eivät käsittele tekstiä sanoina, vaan tokeneina, jotka ovat sanojen osia tai joskus kokonaisia sanoja. Malli saa syötteenä token-jakson ja laskee todennäköisyyksiä seuraaville tokeneille. Kun malli “kirjoittaa”, se valitsee seuraavan tokenin näiden todennäköisyyksien perusteella ja jatkaa tätä askel askeleelta.

Teknisesti keskeiset käsitteet:

• tokenisointi: tekstin pilkkominen mallin ymmärtämään muotoon
• todennäköisyysjakauma: arvio siitä, mikä seuraava token on todennäköisin
• generointi: tokenien tuottaminen peräkkäin valintamenetelmän avulla
• temperatuuri ja sampling: säätöjä, jotka vaikuttavat luovuuteen ja deterministiyteen

Transformer-arkkitehtuuri ja kontekstin käsittely

Modernit kielimallit perustuvat transformer-arkkitehtuuriin. Yksinkertaistettuna transformer käsittelee syötteen niin, että jokainen token voi “huomioida” muita tokeneita. Tätä kutsutaan attention-mekanismiksi.

Tämä tekee mallista hyvän:

• pitkien tekstien tiivistämisessä
• kysymys–vastaus-tilanteissa
• dokumenttien ymmärtämisessä
• rakenteiden ja riippuvuuksien löytämisessä
• Promptit, konteksti ja ohjaus

Yrityskäytössä pelkkä yksittäinen kysymys ei riitä ohjaamaan generatiivista tekoälyä luotettavasti. Mallin toimintaa ohjataan usealla tasolla, joista kokonaisuutta voidaan kuvata context engineering -ajatteluna. Tällöin huomio ei kohdistu vain yksittäiseen promptiin, vaan koko siihen ympäristöön, jossa malli toimii.

Mallia ohjataan tyypillisesti kolmella tasolla:

• prompti: ohje ja tehtävänanto
• konteksti: tarvittava taustatieto (dokumentit, järjestelmätieto, asiakkaan data)
• rajaus ja säännöt: mitä malli saa tehdä, mitä se ei saa tehdä, mihin lähteisiin se saa nojata

Kun konteksti on laadukas ja rajattu oikein, tulokset paranevat selvästi ja malli toimii luotettavammin.

“Miksi malli ei keksi”, vaan generoi

Mallilla ei ole omaa “tietokantaa totuudesta”. Se tuottaa sisältöä sen perusteella, mikä on todennäköistä annetussa kontekstissa. Tämän vuoksi yrityskäytössä tarvitaan käytäntöjä, joilla mallin tuotos sidotaan luotettavaan tietoon ja prosessiin. Tämä näkyy erityisesti RAG-ratkaisuissa ja agenttirakenteissa, joista lisää myöhemmin.

Generatiivinen tekoäly vs. perinteinen tekoäly

Yrityksissä tekoäly mielletään usein yhdeksi asiaksi, vaikka todellisuudessa kyse on jatkumosta. Tämän ymmärtäminen helpottaa oikean ratkaisutyypin valintaa.

Sääntöpohjainen automaatio

Sääntöpohjaiset ratkaisut toimivat if/then-logiikalla. Ne ovat erinomaisia, kun prosessi on vakioitu ja säännöt ovat selkeät. Tyypillisiä esimerkkejä ovat integraatiot, työnkulut ja lomakkeiden validoinnit.

Ennustava tekoäly ja koneoppiminen

Ennustavat mallit arvioivat todennäköisyyksiä, luokittelevat, tunnistavat poikkeamia ja tekevät ennusteita, kuten kysynnän tai vikaantumisen ennakointia. Ne toimivat hyvin, kun data on rakenteista ja tavoite on mitattava.

Generatiivinen tekoäly on vahva erityisesti silloin, kun:

• data on tekstinä ja hajallaan dokumenteissa
• tehtävä vaatii luonnollisen kielen käsittelyä
• halutaan tiivistää, muotoilla tai muuntaa sisältöä
• työ sisältää paljon “tulkintaa” ja viestintää

Käytännössä generatiivinen tekoäly toimii huonommin tilanteissa, joissa vaaditaan sataprosenttista determinismiä tai tarkkaa matemaattista laskentaa ilman varmennettua lähdettä. Tämän vuoksi tuotantoratkaisuissa se kytketään prosesseihin, validointeihin ja järjestelmädataan.

Mihin generatiivista tekoälyä käytetään yrityksissä?

Generatiivisen tekoälyn arvo yrityksissä syntyy konkreettisista käyttötavoista, joissa se tukee arjen työtä ja liiketoimintaprosesseja. Organisaatiot etsivät vastauksia siihen, missä tehtävissä teknologia tuo todellista hyötyä, millaisiin kokonaisuuksiin se soveltuu parhaiten ja miten vaikutukset näkyvät ajansäästönä, laadun paranemisena tai parempana päätöksentekona. Seuraavissa esimerkeissä käydään läpi tyypillisimpiä tapoja hyödyntää generatiivista tekoälyä yrityskäytössä.

Generatiivinen tekoäly sisällöntuotannossa

Generatiivinen tekoäly auttaa tuottamaan ja muokkaamaan sisältöä nopeasti. Yrityksissä tämä tarkoittaa usein kahta erilaista käyttöä: sisäistä sisältöä ja ulkoista sisältöä.

Sisäisessä käytössä painopiste on tehokkuudessa ja tiedon jäsentämisessä. Ulkoisessa käytössä korostuu brändi, yhdenmukaisuus ja laatu.

Hyödyllisiä kohteita ovat:

• tiivistelmät pitkistä dokumenteista ja palavereista
• ohjeiden ja sisäisten prosessikuvausten luonnostelu
• käännökset ja lokalisaatio
• markkinointitekstien ensimmäiset versiot ja variantit

Laadunhallinta yrityksissä rakentuu usein ohjeistuksesta, hyväksymiskäytännöistä ja siitä, että mallille syötetään brändin mukaisia esimerkkejä.

Generatiivinen tekoäly asiakaspalvelussa

Asiakaspalvelussa generatiivinen tekoäly näkyy chatbotteina, AI-agenteina ja avustajina, jotka hakevat vastauksia dokumentaatiosta ja ohjeista. Yrityksille arvokasta on erityisesti vasteaikojen lyheneminen ja asiantuntijoiden kuormituksen keventyminen.

Tyypillisiä ratkaisuja:

• usein kysytyt kysymykset ja ohjeet luonnollisella kielellä
• tukipyyntöjen luokittelu ja tiivistäminen
• vastausluonnokset, jotka asiantuntija hyväksyy

Ihmisen ja tekoälyn työnjako kannattaa rakentaa niin, että tekoäly hoitaa toistuvan ja selkeästi rajattavan osuuden, ja ihminen tekee päätöksentekoa ja poikkeusten käsittelyä.

Generatiivinen tekoäly ohjelmistokehityksessä

Ohjelmistokehityksessä generatiivinen tekoäly voi nopeuttaa työtä erityisesti silloin, kun tehtävä sisältää paljon mekaanista tuotantoa ja muuntamista.

Käyttökohteita ovat:

• koodin luonnostelu ja vaihtoehtojen ehdottaminen
• refaktoroinnin tukeminen
• testien ja testidatan luonti
• dokumentaation tuottaminen ja päivittäminen
• teknisten ratkaisujen vertailu ja perustelujen luonnostelu

Tuottavuusvaikutus on suurin, kun käyttö liitetään kehitysprosessiin ja tiimin yhteisiin käytäntöihin, kuten koodikatselmointeihin ja CI-putkeen.

Generatiivinen tekoäly liiketoimintaprosesseissa

Liiketoimintaprosesseissa generatiivinen tekoäly toimii hyvin tilanteissa, joissa käsitellään viestejä, dokumentteja ja järjestelmien välisiä tietoja.

Tyypillisiä kohteita:

• raportoinnin tulkinta ja yhteenvetojen tuottaminen
• tilausten ja viestien käsittely
• dokumenttien poiminnat ja kenttien täyttö
• ERP- ja CRM-ympäristöihin kytkeytyvät työnkulut

Hyvä esimerkki tästä on kenhittämämme tilauskäsittelyyn liittyvä ratkaisu, jossa sähköpostitse saapuva tilaus luetaan ja tulkitaan generatiivisen tekoälyn avulla ja muunnetaan rakenteiseksi tiedoksi ERP-järjestelmää varten. Kun kokonaisuuteen liitetään liiketoimintasäännöt, validoinnit ja hyväksymisvaiheet, ratkaisu muodostaa hallitun ja tuotantokelpoisen prosessin, joka vähentää manuaalista työtä ja parantaa tiedon laatua.

AI Sandbox konkretisoi generatiivisen tekoälyn käytön

Monelle organisaatiolle suurin haaste generatiivisen tekoälyn hyödyntämisessä liittyy kokonaisuuden hahmottamiseen. Kysymys ei ole niinkään siitä, onko teknologia mahdollista toteuttaa, vaan siitä, mitä se tarkoittaa omassa toimintaympäristössä ja olemassa olevissa prosesseissa.

Tätä varten Hurjalla on käytössä AI Sandbox -demoympäristö, jossa generatiivisen tekoälyn mahdollisuuksia havainnollistetaan konkreettisten, todellisiin liiketoimintatilanteisiin perustuvien esimerkkien avulla. Demot näyttävät, miten kielimallit ja niihin liittyvät rakenteet toimivat osana arjen järjestelmiä ja työnkulkuja.

AI Sandboxin demot sisältävät muun muassa:

• tilauskäsittelijä, joka automatisoi sähköpostitse saapuvat tilaukset ERP-järjestelmään
• kysy dokumentista -ratkaisu, jossa kielimalli hakee vastaukset suoraan teknisistä ohjeista tai sopimuksista
• puheentunnistus, joka muuntaa kokoustallenteet ja huoltoraportit tekstimuotoon
• AI-kouluttaja, joka tukee perehdytystä ja koulutusta interaktiivisesti
• trendianalyysi, joka tunnistaa kehityssuuntia liiketoimintadatasta

Demojen tarkoituksena on tehdä näkyväksi, miten generatiivinen tekoäly toimii käytännössä osana liiketoimintaprosesseja, ja millaisia rakenteita tuotantokelpoiset ratkaisut edellyttävät.

Generatiivinen tekoäly ei ole vain chat-ikkuna

Chat on käyttöliittymä, mutta yritysratkaisut tarvitsevat kokonaisen rakenteen ympärilleen. Kun generatiivinen tekoäly liitetään järjestelmiin, syntyy käytännön hyöty: tieto löytyy, prosessit etenevät ja työntekijän ei tarvitse kopioida asioita järjestelmästä toiseen. Generatiivinen tekoäly on yrityksissä käytännöllinen tapa tuottaa, muokata ja jäsentää sisältöä, kun se kytketään dataan, integraatioihin ja käyttöoikeuksiin.

Yrityskäytön tyypillisiä rakennuspalikoita:

• integraatiot ERP-, CRM- ja dokumenttijärjestelmiin
• AI-agentit, jotka suorittavat monivaiheisia tehtäviä
• RAG-rakenteet, joissa malli hakee vastaukseen lähdemateriaalin yrityksen datasta
• automaatiot, jotka käynnistävät työnkulun tapahtumista (esim. sähköposti, tiketti, lomake)

Hyödyt ja rajoitteet yrityskäytössä

Generatiivisen tekoälyn hyödyt syntyvät usein usean pienen parannuksen summana. Kun toistuvat ja tekstipainotteiset tehtävät nopeutuvat, vaikutus näkyy ajassa ja laadussa.

• tehokkuus ja ajansäästö tiedon käsittelyssä
• skaalautuvuus sisällöissä ja asiakaskohtaamisissa
• uudet toimintamallit, joissa tieto on helpommin käytettävissä

Rajoitteet liittyvät erityisesti siihen, että malli tuottaa sisältöä todennäköisyyksien perusteella ja tarvitsee hyvän kontekstin.

• hallusinaatiot ja väärät yksityiskohdat ilman lähteitä
• laatuvaihtelu, jos ohjaus ja konteksti ovat epätarkkoja
• kontekstin puute, jos yrityksen data ei ole mukana tai saatavilla
• tietoturva ja vastuu, kun käsitellään arkaluontoista tietoa

Tietoturva, vastuullisuus ja EU:n AI Act

Yrityskäytössä generatiivinen tekoäly edellyttää tietoturvaa ja vastuullisuutta. Kun käsitellään sopimuksia, henkilötietoja, liikesalaisuuksia tai tuotannon tietoja, ratkaisu ei voi perustua avoimeen käsittelyyn ilman selkeitä rajoituksia ja valvontaa.

Tuotantotason ratkaisuissa hyödynnetään tyypillisesti:

• suljettuja ympäristöjä ja hallittuja palvelumalleja
• RAG-rakenteita, joissa malli käyttää vain rajattua lähdeaineistoa
• käyttöoikeusmalleja, jotka rajaavat näkyvyyden roolin mukaan
• lokitusta ja valvontaa, jotta käyttö on jäljitettävissä ja auditoitavissa

EU:n AI Act vaikuttaa yrityksiin erityisesti riskiperusteisen ajattelun kautta: järjestelmän käyttötarkoitus, vaikutukset ja valvonta määrittävät, millaisia vaatimuksia pitää täyttää. Käytännössä tämä ohjaa yrityksiä dokumentoimaan käyttötapaukset, hallintamallit ja valvonnan tavalla, joka kestää sekä sisäisen tarkastelun että mahdolliset ulkoiset vaatimukset.

Miten yrityksen kannattaa lähteä liikkeelle generatiivisen tekoälyn kanssa?

Generatiivisen tekoälyn käyttöönotto kannattaa rakentaa vaiheittain niin, että ensin tunnistetaan prosessit ja kohdat, joissa arvo syntyy, ja sen jälkeen edetään rajatulla joukolla käyttötapauksia piloteista kohti tuotantoa.

Hyviä lähtösignaaleja ovat manuaalisen työn kasautuminen, vaikeasti hyödynnettävä tieto sekä tilanteet, joissa päätöksenteko hidastuu hajanaisen tai epäselvän aineiston takia. Näiden tunnistaminen auttaa kohdistamaan tekoälyn käyttöä sinne, missä sillä on suurin vaikutus.

Kun ratkaisut viedään osaksi arkea, generatiivinen tekoäly alkaa muuttaa työn painopistettä tiedon ja viestinnän ympärillä. Ohjaaminen, tarkastaminen ja päätöksenteko korostuvat, samalla kun luonnostelu ja sisällön muuntaminen voidaan automatisoida.

Käytännössä tieto löytyy helpommin ja siitä voidaan keskustella, dokumentaatio ja ohjeet päivittyvät nopeammin, asiantuntijoiden aika kohdistuu poikkeuksiin ja arvokkaisiin päätöksiin, ja prosessit lyhenevät, kun viestit ja dokumentit käsitellään automaattisemmin.

Siksi alkuvaiheen valinnat ovat tärkeitä. Käyttötavat, tietorakenteet ja hallintamallit jäävät elämään ja laajentuvat uusiin käyttötapauksiin.

Me autamme yrityksiä tunnistamaan nämä kohdat ja viemään generatiivisen tekoälyn hallitusti osaksi olemassa olevia prosesseja ja järjestelmiä.