Uutta digitaalista työkalua tai järjestelmää suunniteltaessa yhä useammassa organisaatiossa keskusteluun nostetaan kaksi erilaista lähestymistapaa: perinteinen, koodiin perustuva ohjelmistokehitys sekä sen rinnalle uutena tekoälyyn (LLM:n eli suuriin kielimalleihin) perustuvat ratkaisut.
Kummallakin on paikkansa, mutta ne toimivat täysin eri tavalla.
Pohdi ensimmäisenä, mitä seurauksia organisaatiollesi koituu, jos käyttämänne järjestelmä tekee arjen normaalissa käytössä virheen?
Perinteinen koodi: ”jos valitset A, tapahtuu aina B”
Perinteinen ohjelmistokehitys perustuu sääntöihin ja niistä seuraaviin loogisiin tapahtumaketjuihin. Koodi siis antaa tietokoneelle selkeät ohjeet, miten kussakin tilanteessa tulee toimia.
Koodiin perustuva järjestelmä on deterministinen, eli täysin ennustettava.
Millaisessa tilanteessa ratkaisuksi kannattaa valita perinteinen koodi?
Perinteinen koodi on oikea ratkaisu tilanteissa, joissa virhemarginaali on nolla. Jos prosessisi vaatii absoluuttista tarkkuutta – kuten esimerkiksi laskenta, varastonhallinta tai kriittiset ohjausjärjestelmät – tarvitset järjestelmän, joka ei epäröi. Perinteinen koodi huolehtii, että logiikka toistuu täsmälleen samanlaisena jokaisella suorituskerralla.
Lue referenssi: Jyki Oy myynnin haasteet ratkesivat konfiguraattorilla – ”Tyytyväisemmät asiakkaat, virheettömämmin sujuva tuotanto ja parempi kannattavuus”
Laajat kielimallit (LLM): ”jos valitset A, tapahtuu todennäköisesti B mutta joskus C”
Laajat kielimallit (kuten OpenAI:n GPT:t, Googlen Gemini tai Anthropicin Claude) eivät toimi sääntöjen, vaan todennäköisyyksien varassa. LLM:t eivät eivät siis ”tiedä” asioita samalla tavalla kuin koodattu järjestelmä vaan ne arvioivat, mikä sana tai toiminto todennäköisimmin seuraa edellistä, perustuen valtavaan määrään dataa, jolla ne on opetettu. Samalla kehotteella voit joskus saada vastauksen B ja toisella kertaa vastauksen C.
Laajaan kielimalliin perustuva ratkaisu on probabilistinen, eli se perustuu todennäköisyyksiin.
Millaisessa tilanteessa kannattaa valita LLM-pohjainen tekoälyratkaisu?
Laajoihin kielimalleihin pohjautuva ratkaisu on paikallaan silloin, kun tarvitset joustavuutta ja tulkintaa. Tällaisia tehtäviä ovat esimerkiksi ideoiden generointi, tekstien tiivistäminen tai trendien tunnistaminen suuresta datamäärästä, aineiston luokittelu ja suositusten tekeminen.
Järkevin yhdistelmä on voi olla hybridiratkaisu, jossa eri vahvuuksilla toimivat koodi ja tekoäly työskentelevät yhdessä, yhteisen päämäärän eteen.
Näin valitset oikean tavan ratkaista organisaatiosi haaste
Kokemuksemme mukaan tärkein kysymys on, mikä on tarvitsemasi uuden järjestelmän käyttötarkoitus ja mitä tapahtuu, jos se arjen käytössä tekee virheen?
Koodiin perustuva, deterministinen järjestelmä on järkevä ratkaisu, kun lopputuloksen täytyy olla aina sama ja prosessinne on selkeä ja sääntöpohjainen. Laajoihin kielimalleihin perustuva ratkaisu (esim. agentit) puolestaan on hyvä valinta, jos aineistosi on valtava ja odotat työkalulta kontekstin ymmärrystä, luovuutta, trendien tunnistamista ja vain todennäköisesti oikea vastaus riittää.
On tärkeää muistaa, että liiketoimintakriittisiä tai vahvan sääntelyn ja tietosuojan alaisia asioita ei kannata vastuuttaa laajojen kielimallien päätettäväksi. Riskit ovat näissä tilanteissa herkästi todella suuret.
Lue myös: Mitä eroa on perinteisellä koodaamisella, vibekoodauksella ja no-code-järjestelmillä?
Entä jos ei olekaan pakko valita? Hybridiratkaisu yhdistää koodin ja AI:n parhaat puolet
Monessa tapauksessa järkevin yhdistelmä onkin hybridi, jossa eri vahvuuksilla toimivat koodi ja tekoäly työskentelevät yhdessä, yhteisen päämäärän eteen.
Tällöin koodi hoitaa tarkan laskennan, tietoturvan sekä ratkaisun virhekriittiset osiot, kun taas tekoäly voi esimerkiksi kerätä ja analysoida tietoa taustalla, tai toimia sujuvana käyttöliittymänä ihmisen ja järjestelmän välillä.
Pohditko, kumpi lähestymistapa sopii teidän haasteeseenne tai miten näitä kahta on mahdollista yhdistellä?
Teknologiavalinta on aina strateginen päätös, johon vaikuttaa esimerkiksi järjestelmän elinkaari ja kustannukset. Autamme sinua arvioimaan, milloin kannattaa luottaa koodin tarkkuuteen ja millä tavalla siihen voisi yhdistää myös tekoälyn tuomaa joustavuutta.
Varaa tapaaminen kanssamme – keskustellaan, miten me ratkaisisimme jonkin sinulle ja organisaatiollesi merkityksellisen ongelman.
