AI-agentit ovat kiistatta yksi alkuvuoden 2026 teknologiakeskustelun kuumimmista aiheista.
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.
Tämän hypen keskellä joku saattaa pohtia, mihin järjestelmähankkeita enää tarvitaan, jos agenttien luominen ja käyttäminen onnistuu näin ketterästi lähes keneltä tahansa?
Tekoälyavustaja vs. tekoälyagentti vs. agenttipohjainen tekoäly – mitä eroa näillä on?
Määrittelemme ensin keskenään kovin samankaltaiset käsitteet, jotta kokonaisuuden ymmärtäminen olisi mahdollista. On kuitenkin huomioitava, että koska tekoäly kehittyy järisyttävän kovaa vauhtia, myös siihen liittyvät käsitteet muotoutuvat koko ajan uudelleen.
Nämä määritelmät ovat ajantasaisia maaliskuussa 2026:
Tekoälyavustaja auttaa käyttäjää tekemään työn, mutta ei tee päätöksiä tai toimenpiteitä itsenäisesti. Esimerkiksi sähköpostissa se voi ehdottaa vastausluonnosta, jonka ihminen kuitenkin tarkistaa ja lähettää. Tekoälyavustajat ovat jo monelle tuttuja työkaluja, sillä näitä ovat esimerkiksi Siri tai Microsoft Copilot.
Tekoälyagentti puolestaan on yksittäinen ohjelmisto, joka pystyy suorittamaan tehtävän itsenäisesti sille annetun tavoitteen perusteella. Esimerkiksi reklamaatiotapauksessa agentti voi lukea asiakkaan viestin, hakea tilauksen tiedot, soveltaa hyvityssääntöjä ja muodostaa asiakkaalle vastauksen. Keskeistä on nimenomaan se, että agentilla on vapaus ratkoa ongelmia, eli tehdä sekä hyviä että myös huonoja päätöksiä omatoimisesti.
Agenttipohjaisella tekoälyllä taas tarkoitetaan arkkitehtuuria, jossa useat tekoälyagentit hoitavat yhdessä monivaiheisen tehtävän. Esimerkiksi asiakaspalvelussa jokaisella agentilla voi olla oma roolinsa: yksi tulkitsee asiakkaan viestin, toinen hakee tarvittavat tiedot järjestelmistä ja kolmas muodostaa vastauksen. Tämä on laajemman tekoälykehityksen suuntaus.
Tekoälyagentilla ei välttämättä ole samanlaista kontekstuaalista hahmotuskykyä ja kokonaiskuvaa kuin tietokoneella työskentelevällä asiantuntijalla, joten sen käytös saattaa muistuttaa myös ponnekkaasti puuhaavaa taaperoa.
Tekoälyagentti saattaa vahingossa käyttäytyä kuin taapero – ja se ei kaikissa tilanteissa ole turvallinen vaihtoehto
AI-agenttia voisi verrata tietokoneen ääressä istuvaan ihmiseen, jolla on oikeudet ja tunnukset kaikkiin tarvittaviin ohjelmistoihin ja datalähteisiin. Kuten ihminenkin, tekoälyagentti ratkoo sille annettua tehtävää itse relevanteiksi näkemillään työkaluilla.
Tekoälyagentilla ei kuitenkaan välttämättä ole samanlaista kontekstuaalista hahmotuskykyä ja kokonaiskuvaa kuin tietokoneella työskentelevällä asiantuntijalla, joten sen käytös saattaa muistuttaa myös ponnekkaasti puuhaavaa taaperoa.
Jos pyydät taaperoa pukemaan housut jalkaan, hän todennäköisesti saa ne lopulta puettua. Tehtävää suorittaessaan hän on mahdollisesti voinut silti tyhjentää koko vaatekaappinsa sisällön lattialle, kiivetä sohvan selkänojan yli tiputtaen kaukosäätimen kahvikuppiin ja tallata koiran hännän. Tai sitten hän on alun perinkin erehtynyt kaivamaan ne housut vanhemman sisaruksen kaapista, koska housujahan ne ovat sielläkin.
Ymmärrät varmasti, että nämä ovat vain muutamia vaihtoehtoisia skenaarioita tilanteessa, jossa yksinkertaiseen tavoitteeseen pyrkiminen saattaa aiheuttaa yllätyksiä.
Kun siis agentille (tai taaperolle) annetaan tehtävä, se keksii reitin matkalla maaliin, jos sitä ei ole ohjeistettu ja rajoitettu ennakkoon, eikä se saa etenemisestään palautetta myös välivaiheissa.
Kenen vastuulla tekoälyagenttien aiheuttamat virheet ja vahingot ovat?
Työntekijöiden agentti-innostus voi synnyttää hallitsemattoman varjo-IT:n
Vaikka siis agenttien rakentaminen vaikuttaa helpolta ja niiden kyky suorittaa tehtäviä kuulostaa ainakin teoriassa houkuttelevalta, tuo niiden käyttäminen yhteisten järjestelmien korvikkeena mukanaan merkittäviä strategisia riskejä.
Jos kuka tahansa organisaatiossa voi luoda autonomisen agentin hoitamaan jotain yksittäistä tehtävää, ei olla kovin kaukana siitä, että kuka tahansa saattaa myös epähuomiossa (tai vaikka tahallaankin) antaa agentille pääsyn kaikkeen organisaation dataan.
Siis myös salassa pidettävään tai liiketoimintakriittiseen – eli sellaiseen, jota agentti ei todellakaan saisi myllätä.
Entä kuinka hallittavissa on entistä laajemmalle skaalautunut tilanne, jossa organisaation sisällä toimii kokonaisia valvomattomia, reippaasti töitään ympäri vuorokauden ahkeroivia moniagenttijärjestelmiä? Tyypillisesti nämä eivät millään tavalla ole ainakaan organisaation IT-osaston hallinnassa.
Entä sitten, kun jokin menee pieleen? Kenen vastuulla tekoälyagenttien aiheuttamat virheet ja vahingot ovat? Taustalla toimivan kielimallin, datan, ohjelmiston vai käyttäjän? Tällä hetkellä vastuu tapahtuneesta vahingosta palautuu aina tekoälyä käyttäneeseen ihmiseen tai organisaatioon.
On silmiinpistävää, miten suuri on agenttien varaan rakentuvan varjo-IT:n synnyttämä riski.
Myös tekoälyn edullinen hinta voi osoittautua harhaluuloksi: paljonko agenttien skaalaaminen kuluttaa tokeneita?
Yksi AI-hypeä himmentävä fakta agenteista on se, että ne kuluttavat jokaisella askeleellaan ja jokaisessa työvaiheessaan tokeneita. Tokenit luonnollisesti maksavat.
On totta, että hintanäkökulma vaikuttaa mitättömältä ongelmalta tilanteessa, jossa yksi agentti hoitaa yhden suomalaisen pk-yrityksen reklamaatiot. Skaalan kasvaessa ja siirtymässä kohti agenttipohjaista tekoälyä on kuitenkin aivan erilainen hintakysymys ulkoistaa esimerkiksi suuren verkkokaupan koko tilaus-toimitusprosessi agenttiarmeijalle.
On siis hyvä tiedostaa, että tekoälyratkaisuun nojatessa tulevaisuuden hinnan arvioiminen on tällä hetkellä haastavaa.
Lue myös: Mitä eroa on perinteisellä koodaamisella, vibekoodauksella ja no-code-järjestelmillä?
Tekoälyn tekemä lopputulos on niin tyhmä tai fiksu, kuin sen käyttämä data
Lisätään pohdintaan vielä se, että jos tekoälyn käyttämä data on vääristynyttä, liian vähäistä tai joiltain keskeisiltä osin jopa täysin puutteellista, huonosti järjestelyä ja se sijaitsee hajallaan eri tallennusversioissa (sekä pilvessä että työntekijöiden tietokoneilla) on ilmiselvää, ettei mikään tekoälyavustaja kykene tuottamaan sen pohjalta oikeasti laadukasta vastausta.
Tekoälyagentteja ei myöskään voida käyttää ihmelaastareina, jotka itsenäisesti korjaavat lähtökohtaisestikin toimimattoman asian. Jos siis olemassa oleva, kehnosti mietitty, tehoton tai rikkinäinen prosessi ei tuota ihmisen tekemänä hyvää lopputulosta, tuottaa se agenteille siirrettynä todennäköisesti vielä huonomman lopputuloksen.
Koska tekoäly tarvitsee pohjalleen luotettavan datan, oikea kysymys ei siis olekaan se, että tarvitaanko enää järjestelmiä vai ratkeaisiko kaikki agenteilla.
Oikea kysymys on, onko organisaatiosi data jäsennelty tulevaa ajatellen niin, että agentit voivat työskennellä sen sisällä yrityksesi, toimialasi ja lainsäädännön asettamien sääntöjen mukaan? Entä mahdollistaako infrastruktuurisi samaan aikaan datan tehokkaan hyödyntämisen myös varmatoimisemmissa, deterministisemmissä käyttöliittymissä?
Monen organisaation kompastuskivi tekoälyn käyttöönotossa tulee olemaan se, ettei haluttu data ole oikealla tavalla keskitettyä, yhdisteltyä ja toisaalta rajattua. Tutustu, miten me Steve the Clerkillä tuomme organisaation eri järjestelmiin ja dokumentteihin pirstoutuneen datan yhdelle alustalle. Yhteen koottu tieto on käytettävissänne erilaisten käyttöliittymien, tai vaikka halutessanne agenttien ja tekoälyn kautta. Lue lisää ratkaisustamme täältä!
Tarvitaanko siis uusia järjestelmiä tai ohjelmistokehittämistä enää ollenkaan?
Vastaus on, että tarvitaan, sillä kovasta kehitystahdistaan huolimatta tekoälyagenttien hyödyntämisessä ja erityisesti niistä saatavan tehon skaalaamisessa on vielä paljon työtä. Kaikki ei siis todellakaan ”kohta” ratkea tekoälyagenteilla.
Teknologiavalinta on aina strateginen päätös, johon vaikuttaa esimerkiksi järjestelmän elinkaari ja kustannukset. Me Steve the Clerkillä 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.
