Ohjelmistokehityksestä ja tekoälystä on viime vuosien aikana ehditty puhua sekä toistensa vastinpareina, korvaajina, synonyymeinä, toisiaan täydentävinä että toisensa kumoavina asioina. Näkökulma riippuu puhujasta.
Ohjelmistokehitys ja tekoäly siis ilmiselvästi linkittyvät vahvasti toisiinsa, mutta mitä ihan tavallisen ohjelmisto- tai järjestelmähankintaa harkitsevan tulisi ymmärtää aiheesta?
Tekoäly ei ole paras ratkaisu kaikkeen, mutta monissa tilanteissa sillä on paikkansa. Lue eteenpäin, niin opit, millä tavalla tekoäly linkittyy ohjelmistokehitykseen ja miten nämä kaksi asiaa toisaalta tukevat ja toisaalta väärin yhdisteltynä kampittavat toisiaan.
Kova koodi vai laaja kielimalli? Millaiseen käyttöön kumpikin sopii
Lähdetään liikkeelle perusteista.
Perinteinen koodi suorittaa täsmälleen sen, mitä se on ohjelmoitu tekemään, kun taas kielimalli tuottaa todennäköisimmän vastauksen – ei siis aina samaa eikä aina oikeaa. Siksi sääntöpohjaiset tehtävät kannattaa jatkossakin ratkaista koodilla, kun taas tulkintaa vaativiin tehtäviin on mahdollista valjastaa laajoja kielimalleja.
Ero on tärkeä, sillä vaikka tekoälyn hyödyistä puhutaan kaikkialla, sillä ei toistaiseksi pysty korjaamaan kaikkia tietotyön ongelmia. Perinteisellä koodilla ja ohjelmistokehittämisen asiantuntijatyöllä on siis edelleen vahva oma paikkansa. Lue lisää koodin ja kielimallien suurimmasta erosta
Ohjelmistokehittämisen nopeudesta tuli alan elinehto: miten valita oikea kehitystapa?
Perinteinen ohjelmistokehittäminen on asiakasnäkökulmasta vaikuttanut usein turhauttavan hitaalta, ja tämän vuoksi monet ohjelmistoyritykset ovat pitkään pyrkineet etsimään kilpailuetua esimerkiksi nopeudesta. Tekoäly muutti kentän hetkessä.
Nopeus ei olekaan ohjelmistokehittämisessä enää kilpailuetu, sillä siitä on tullut itseisarvo. Ideasta toteutukseen kuluva aika on lyhentynyt kuukausista päiviin, ja samalla kaikkien aiheesta innostuneiden käsillä oleva työkalupakki on laajentunut valtavasti.
Miten nopean muutoksen keskellä on mahdollista tunnistaa, milloin kannattaa luottaa perinteiseen koodausosaamiseen, milloin uuteen trendi-ilmiöön eli vibe-koodaukseen ja milloin taas katseen on syytä kääntyä valmiin järjestelmäalustan suuntaan?
Vertaa koodaamista, vibekoodausta ja no-code-järjestelmiä
Korvaavatko AI-agentit järjestelmähankkeet?
Agentit ovat hyödyllisiä monissa tehtävissä, mutta ne tarvitsevat taustalleen eheän datan ja toimivat järjestelmät. Agentti ei siis korvaa hyvin rakennettua järjestelmää, vaan toimii sen päällä ja ilman luotettavaa tietopohjaa agentinkin tulokset ovat epävarmoja.
Miksi tämä on tarpeen sanoa ääneen? Siksi, että AI-agentit ovat olleet yksi vuoden 2026 teknologiakeskustelun kuumimmista aiheista ja hype on synnyttänyt mielikuvan, jonka mukaan agentit tekevät järjestelmähankkeet tarpeettomiksi.
Vaivattoman näköiset demot havainnollistavat, miten helposti tekoälyagentti hoitaa asiakaspalvelun, analysoi dataa, tekee fiksuja päätöksiä ja käyttää useita järjestelmiä itsenäisesti. Eri alojen asiantuntijat puolestaan hehkuttavat kilpaa, millaisiin tehtäviin he ovat itse proaktiivisesti keksineet AI-agentteja työllistää… Eikä kukaan uskalla jäädä kehityksestä jälkeen.
Todellisuus on kuitenkin mutkikkaampi kuin demot antavat ymmärtää. Missä tilanteissa agentti todella tuo arvoa ja missä sen sijaan tarvitaan jatkossakin vankkaa järjestelmää?
Lue lisää agenttihypen myötä muodostuvista IT-riskeistä
AI-hankkeen kalleimmat sudenkuopat: tehoton tekoäly ja huono data
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?
AI-hankkeen kalleimmat virheet syntyvät yleensä siitä, että tekoälyä käytetään väärään ongelmaan tai sille annettu pohjadata on heikkolaatuista. Kustannustehokkuuden saavuttaminen edellyttää siis, että oikea työkalu yhdistetään eheään ja luotettavaan tietoon.
Lue IT-hankkeen kalleimmista virheistä ja huonon datan riskeistä
Kuka kantaa vastuun, kun AI-ratkaisu menee pieleen?
Jos räätälöity, koodiin perustuva järjestelmä sakkaa, on selvää, kuka bugeista on vastuussa: ohjelmiston toimittaja tai lähtötiedot antanut asiakas. Kun tekoälypohjainen ratkaisu tekee virheen, vastuu hämärtyy – onko vika mallissa, datassa, integraatiossa vai ihmisessä, joka luotti tulokseen tarkistamatta? Toistaiseksi syyttävä sormi on osoittanut suoraan tekoälyä käyttävään organisaatioon.
Moni AI-hanke rakennetaan nyt kokonaan monikansallisen kielimallin varaan. Tämän seurauksena liiketoiminnan kriittisin prosessi saattaakin nojata teknologiaan, jonka hinnan, saatavuuden ja toimintatavat päättääkin globaali tekoäly-yhtiö, kuten OpenAI, Google tai Microsoft.
Tekoälypalvelut ovat nyt halpoja, koska markkinaosuutta vielä rakennetaan. Mitä tästä seuraakaan?
Mutta kenen vastuulla ongelmien ratkaiseminen on?
Tiedätkö jo, millä tavalla sinun kannattaa lähteä edistämään organisaatiosi seuraavaa järjestelmähanketta?
Onko sinulla idea, joka pitäisi saada Excelistä tai eri järjestelmiin hajautuneesta datasta arjessa toimivaksi työkaluksi? Meillä on kyky luoda Proof of Concept -versio käyttöönne nopeasti.
Ratkaisumme ei pohjaa tekoälyyn vaan yli 10 vuoden aikana rakentamaamme, suomalaiseen, erittäin muuntuvaan järjestelmäalustaan – Steve the Clerk HUBiin. Yhdistämme toteuttamiimme järjestelmiin ja työkaluihin kuitenkin mielellämme tekoälyä siten, että se vastaa organisaatiosi tarpeita ja toiveita sekä tuottaa oikeaa arvoa.
Varaa tapaaminen kanssamme – keskustellaan, millä tavalle me voisimme ratkaista organisaatiosi resursseja hukkaavan ongelman.
