Jos mediaa ja LinkedIniä on uskominen, AI nopeuttaa koodin kuin koodin tuottamista merkittävästi ja generoi toimivia ohjelmistoja huomattavasti perinteisiä prosesseja halvemmalla. Samaan aikaan agentit keräävät tietoa eri järjestelmistä ja suorittavat edistyneitä analyysejä liiketoimintajohdolle.
Mutta onko tässä koko totuus? Tässä artikkelissa pohdimme AI-hankkeita yhdistäviä sudenkuoppia nyt, kun tekoälyhypen ensimmäisen aallon suurin pöly alkaa laskeutua.
Mitä roolia tekoäly tällä hetkellä näyttelee ohjelmistokehittämisessä?
Nyt, keväällä 2026, ohjelmistokehittämisen alalla on tunnistettavissa ainakin kolme erilaista tapaa hyödyntää tekoälyä:
- tekoäly kehittäjän työkaluna: alan perinteiset toimijat tehostavat rajattuja osia ohjelmistoprojekteistaan ja koodaamisestaan AI:n avulla
- tekoäly ratkaisuna: alan uusimmat toimijat tarjoavat päätuotteenaan tekoälyyn pohjaavia (esim. vibekoodattuja tai agenttipohjaisia) ratkaisuja
- tekoälyn integroiminen lopputuotteeseen asiakkaan toiveesta ja markkinapaineesta johtuen: tarjolla on myös ohjelmistoja ja sovelluksia, joiden rakentamiseen AI ei tuo tehoa tai lisäarvoa, mutta se voidaan integroida lopputuotteeseen mukaan asiakkaan tarpeen tai toiveen mukaisesti.
Markkina on yhä hyvin siis hajanainen, kun ohjelmistokehittäjät etsivät parasta tapaa tuottaa arvoa asiakkailleen. Tämän vuoksi on myös ymmärrettävää, että tekoälylle annettu rooli vaikuttaa suuresti siihen, millaisia mahdollisuuksia, riskejä ja ominaispiirteitä se tuo mukaan kehitystyöhön.
Suurin osa kehittäjistä suhtautuu tekoälyn tuottamaan koodiin epäillen.
Tekoäly kehittäjän työkaluna: pelkkä järkevän näköinen koodi ei riitä toimivan, liiketoiminnassa keskeisen ohjelmiston luomiseen
Kuten todettu, tekoälyn ehdoton vahvuus on nopea koodin luominen. Samaan aikaan sen heikkous on se, että se ei ihmisen tavoin ymmärrä muuta järjestelmäarkkitehtuuria, organisaation sisäisiä riippuvuuksia, alalle ominaista sääntelyä tai liiketoiminnan nyansseja, joten se tarvitsee tuekseen asiantuntijan.
Kuka tahansa generatiivista tekoälyä käyttänyt ihminen tietää, että jos tekoälylle antaa liian vapaat kädet, syntyy herkästi vastauksia ja ratkaisuja, jotka saattavat näyttää toimivilta mutta kompastelevat kuitenkin perusasioiden parissa.
Ohjelmistokehittämisessäkään vaikeinta ei siis ole koodin tuottaminen, vaan se, että kehittäjä – eli koodia käytännössä luova henkilö – ymmärtää, mitä ollaan rakentamassa, miksi, mitä uuden ratkaisun pitäisi käyttäjälleen mahdollistaa ja miten se liittyy muuhun liiketoimintaan.
Mutta mitä tapahtuu, jos tekoälyn annetaan synnyttää koodia itsekseen eikä sen työn jälkeä tarkisteta? Vaikka äkkiseltään saattaisi ajatella, ettei tällaista tapahdu, niin GitHubin teettämän, tammikuussa 2026 julkaistun tutkimuksen mukaan suurin osa kehittäjistä suhtautuu tekoälyn tuottamaan koodiin epäillen ja siitä huolimatta huomattava osa heistä jättää koodin silti tarkastamatta. Liikaa tekoälyyn nojaavat asiantuntijat eivät siis välttämättä hoida asiantuntijatonttiaan huolella.
Lue myös: Mitä eroa on perinteisellä koodaamisella, vibekoodauksella ja no-code-järjestelmillä?
Kun ohjelmisto promptaillaan perinteisen rakentamisen sijaan, sen ylläpito ja muokattavuus voivat muodostua pullonkauloiksi.
Tekoäly ratkaisuna: autonomiset agentit ja vibekoodaus lupaavat vallankumousta – mutta millä hinnalla?
Toinen vahva trendi on tekoälyn käyttäminen koko ohjelmiston perustana ja ensisijaisena rakennusmetodina. Tässä kategoriassa eivät paini perinteiset koodieditorit, vaan uuden polven toimijat, jotka hyödyntävät autonomisia agentteja ja niin sanottua vibekoodausta. Vibekoodauksen ideana on, että ihminen kuvailee halutun lopputuloksen, ja tekoälyagentit hoitavat itsenäisesti arkkitehtuurin suunnittelun, koodauksen ja jopa virheenkorjauksen.
Vaikka tämä lupaus koodaamisen demokratisoimisesta on houkutteleva, se tuo mukanaan uudenlaisia riskejä it-hankkeiden onnistumiselle. Kun ohjelmisto promptaillaan perinteisen rakentamisen sijaan, sen ylläpito ja muokattavuus voivat muodostua pullonkauloiksi. Jos kukaan tiimissä ei täysin ymmärrä agentin luomaa koodiverkkoa, ollaan pian tilanteessa, jossa pienikin muutos vaatii koko pakan uudelleen generointia. Lisäksi uuden ohjelmiston skaalautuvuus ja tietoturva voivat olla huteralla pohjalla, koska kukaan ei ole tietoisesti valinnut käytettyjä rakenteita.
Näissä hankkeissa myös kustannukset voivat karata käsistä, jos agentit jätetään iteroimaan ratkaisuja ilman tiukkaa valvontaa – tokenit nimittäin maksavat. Tällöin nopeasti saavutettu säästö kehitysvaiheessa kostautuu moninkertaisina kuluina heti, kun tuote siirtyy prototyypistä tuotantoon.
Tekoäly integroituna lopputuotteeseen: oikeaa arvoa käyttäjälle vai pelkkää AI-pesua?
Kolmas ja tällä hetkellä tekoälysiirtymän keskeneräisyydestä johtuva, melko hämmentävä tapa hyödyntää tekoälyä on sen integroiminen osaksi lopputuotetta asiakkaan toiveesta tai markkinan paineesta. Tällöin tekoäly ei välttämättä tehosta itse ohjelmiston rakennusprosessia, eikä se ole sovelluksen toiminnan kannalta välttämätön ydin, vaan se on käytännössä päälle liimattu ominaisuus ja markkinointikikka.
Näiden hankkeiden haaste on, että kun tekoälyä lisätään kohteisiin, joissa perinteinen haku, selkeä käyttöliittymä tai automatisoitu sääntölogiikka toimisi paremmin, on lopputuloksena usein kallis ja epävarma ratkaisu. Asiakas haluaa saada modernin tuotteen, mutta todellisuudessa maksaa ylimääräistä monimutkaisuudesta: LLM-mallien kutsuminen kustantaa jokaisella käyttökerralla, vasteajat pitenevät ja vastauksien oikeellisuuteen on vaikea luottaa.
Suurin sudenkuoppa tässä lähestymistavassa onkin merkityksellisen lisäarvon puute. Jos sovellukseen lisätään chatbot vain siksi, että ”kaikilla muillakin on sellainen”, mutta se ei aidosti helpota käyttäjän polkua tai ratkaise ongelmaa, investointi valuun hukkaan.
Ennen integrointipäätöstä tulisikin kysyä: ratkaiseeko tekoäly tässä kohdassa oikean ongelman, vai onko kyseessä vain kallis teknologinen koriste? Jos yhtään epäilet tekoälyn tarpeellisuutta, kannattaa ehkä tutustua myös deterministisempiin tapoihin tehostaa organisaatiosi prosesseja.
Tutustu Steve the Clerkin ratkaisuun
Tekoälyhankkeita kampittaa myös hajallaan oleva ja vanhentunut data
Kontekstin ja liiketoimintaymmärryksen puutteen lisäksi tekoälyratkaisuiden haasteeksi on muodostunut hajallaan oleva ja vanhentunut data. Vain harvan organisaation tiedostot, prosessit ja kaikki hiljainen tieto on niin hyvin järjesteltyä ja ajantasaista, että tekoäly pystyisi käyttämään sitä ongelmitta.
Siis moni AI-hanke hukkaa rahaa siksi, että organisaation aikaisempi tietoinfrastruktuuri ei ole siinä kunnossa, kuin mitä AI:n tehokas hyödyntäminen edellyttäisi.
Tieto on tyypillisesti hajallaan eri järjestelmissä, jotka eivät keskustele keskenään. Eri tiedostoista on useita tallennusversioita eri lähteissä ja lisäksi informaatiota yhdistellään toisinaan aika luovastikin manuaalisesti arjen työtehtäviä suorittaessa. Poikkeukset sääntöihin tunnetaan kokemuksen kautta, mutta niitä ei ole dokumentoitu mihinkään.
Kun tieto on näin pirstaloitunutta ja tekoäly valjastetaan käyttämään sitä omatoimisesti, ei lopputulos voi olla hyvä. Tekoäly käyttää saatavilla olevaa tietoa ja tekee päätöksiä sen pohjalta, joten jos sille annettu pohjatieto on sekava ja vanhentunut sillisalaatti, niin lopputulos muistuttaa todennäköisesti vielä pariin kertaan hämmennettyä sillisalaattia.
Ei kuulosta kovin kustannustehokkaalta kehityshankkeelta.
Tutustu referenssitarinaan: Jyki Oy myynnin haasteet ratkesivat konfiguraattorilla – ”Tyytyväisemmät asiakkaat, virheettömämmin sujuva tuotanto ja parempi kannattavuus”
Haluatko varmistaa, että oma ohjelmistoinvestointisi tuottaa tulosta eikä vain hukkakoodia?
Monen viime aikoina epäonnistuneen hankkeen taustalla on sama juurisyy: tekoälylle on annettu tehtäväksi seuloa tietoa, joka on hajallaan ja vailla yhteistä ydintä. Me autamme sinua rakentamaan perustan – Steve the Clerk HUBin – jolla tekoälystä tulee organisaatiollesi todellinen kilpailuetu.
Varaa tapaaminen kanssamme – keskustellaan, miten me yhdistäisimme organisaatiosi pirstaloituneen datan takaisin töihin.
