Tekoälyn 5 kuuminta trendiä vuonna 2025

Oletko koskaan pysähtynyt miettimään, miten huimaa vauhtia tekoäly oikeastaan kehittyy? Juuri kun olemme oppineet käyttämään ChatGPT:tä, markkinoille vyöryy jo uusia innovaatioita, jotka muuttavat pelikenttää täysin. Olen viime aikoina seurannut intensiivisesti tekoälyn kehityskaarta, ja uskallan väittää, että seuraavat vuodet tulevat olemaan jotain aivan häkellyttävää.

Morgan Stanley julkaisi juuri kattavan raportin tulevista AI-trendeistä, ja se sai minut pohtimaan, kuinka monet yritykset oikeastaan tietävät, mitä nurkan takana odottaa. Sanoisin nimittäin, että aika harvat. Siksi päätin jakaa sinulle viisi mullistavinta tekoälytrendiä, jotka tulevat määrittämään innovaatiot ja investointien tuoton lähitulevaisuudessa.

1. AI-päättely ja räätälöidyt tekoälypiirit: ne, jotka omistavat raudan, omistavat tulevaisuuden

Tunnetko sen tunteen, kun tietokoneesi hidastuu juuri kriittisellä hetkellä? Nyt kuvittele sama tilanne tekoälyn kanssa, mutta miljoonakertaisella skaalalla. Tässä on kyse laskentakapasiteetista, jota ilman modernit AI-mallit olisivat vain teorioita kovalevyllä.

Tajusin tämän tärkeyden, kun yritin pyörittää omaa pienehköä kielimallia tavallisella läppärilläni. Lopputulos? Hidastelua ja virheviestejä. Ei ihme, että suurimmat teknologiajätit investoivat nyt asiakaskohtaiseen piiteknologiaan eli ASICeihin.

Nämä räätälöidyt mikropiirit ovat kuin mittatilaustyönä teetetty puku verrattuna valmisvaatteisiin. Ne on suunniteltu toteuttamaan tiettyjä AI-tehtäviä tehokkaammin kuin yleiset grafiikkaprosessorit (GPU). Ero on kuin ajaisi Formula 1 -autolla moottoritiellä versus perhekäyttöön suunnitellulla farmariautolla.

Mitä tämä tarkoittaa sinulle ja yrityksellesi? Jos suunnittelet vakavasti otettavaa AI-strategiaa, laiteinfrastruktuuri ei ole enää IT-osaston sivuhuomio vaan strateginen päätös, joka vaikuttaa suoraan kilpailukykyysi.

2. Pilvipalvelut kilpailevat AI-työkuormista: hyperskaalaajien taistelu

Oletko huomannut, miten AWS, Microsoft Azure ja Google Cloud ovat alkaneet mainostaa tekoälykyvykkyyksiään aivan eri tasolla kuin ennen? Se ei ole sattumaa. Nämä hyperskaalaajat (mikä mainio termi!) ovat aloittaneet kilpajuoksun siitä, kuka hallitsee yritysten tekoälyresursseja.

Pitkään ajattelin, että pilvipalvelut ovat vain "jonkun toisen tietokoneita", mutta nyt kyse on paljon muustakin. Nämä alustat ovat muuttumassa kokonaisvaltaisiksi tekoälyekosysteemeiksi, jotka tarjoavat kaiken tarvittavan: laskentatehon, ohjelmistot, mallit ja työkalut.

Olen seurannut erityisesti sitä, miten Azure on alkanut upottaa OpenAI:n malleja kaikkiin palveluihinsa. Samanaikaisesti AWS rakentaa omaa vastaavanlaista ekosysteemiään. Tätä voisi verrata siihen, kun matkapuhelinvalmistajat kilpailivat omilla ekosysteemeillään – nyt sama tapahtuu tekoälyn saralla, mutta panokset ovat monikymmenkertaiset.

Miksi tämä on tärkeää liiketoiminnallesi? Koska pilvipalvelintarjoajan valinta ei ole enää vain hintalappu-vertailua. Valitset samalla koko tekoälystrategiasi pohjan, joka voi joko avata tai sulkea ovia tulevaisuudessa. Se on kuin valitsisit älypuhelimen käyttöjärjestelmän – vaihtaminen myöhemmin on teknisesti mahdollista mutta taloudellisesti ja operatiivisesti kivuliasta.

3. Suuret kielimallit (LLM) ja liiketoiminta-arvo: sisällöntuotannosta yritysdatan jalostamiseen

Jutteletko jo chatbotin kanssa työpäiväsi aikana? Todennäköisesti kyllä. Mutta entä jos kerron, että olemme vasta nähneet pintaraapaisun siitä, mihin nämä suuret kielimallit todella pystyvät?

Törmään usein keskusteluihin, joissa LLM:ien käyttö rajoittuu sisällöntuotantoon, koodin generointiin tai vaikkapa sähköpostiviestien kirjoittamiseen. Ne ovat hyviä käyttötapauksia, mutta oikeasti ne ovat vain alkusoittoa.

Morgan Stanleyn analyysin mukaan LLM:ien todellinen kultasuoni piilee yritysdatan analysoinnissa ja päättelyssä. Olen nähnyt jo muutamia esimerkkejä siitä, miten näitä malleja voidaan käyttää löytämään korrelaatioita valtavista datamassoista, joita ihminen ei ikinä huomaisi.

Kuvittele vaikkapa tilanne, jossa koko yrityksesi asiakaspalaute, myyntiraportit, tuotantotiedot ja markkinatutkimukset syötetään kielimalliin, joka sitten ehdottaa konkreettisia toimenpiteitä liiketoiminnan kehittämiseksi. Ei enää pelkkää datan visualisointia, vaan suoria toimintaehdotuksia: "Tuotteenne X myynti laskee Etelä-Suomessa, koska kilpailija Y aloitti aggressiivisen kampanjan kolme viikkoa sitten. Suosittelen seuraavia vastatoimenpiteitä..."

Tätä kutsutaan kontekstitietoiseksi päättelyksi, ja se tulee mullistamaan prosessien optimoinnin, strategisen suunnittelun ja vaatimustenmukaisuuden hallinnan. Olen kokeillut tätä pienessä mittakaavassa omalla datallani, ja tulokset olivat silmiä avaavia.

4. Datan rooli tekoälyn ROI:n arvioinnissa: mittaa tai menetä

Oletko koskaan miettinyt, miten mittaat tekoälyinvestointiesi tuottoa? Tämä on kysymys, johon törmään lähes jokaisessa asiakaskeskustelussa. Usein vastaus on joko "emme mitenkään" tai "tunnepohjaisesti".

Tässä on mielenkiintoinen paradoksi: käytämme tekoälyä datan analysointiin, mutta emme analysoi tekoälyn käytön dataa. Onneksi tähän on tulossa muutos. Data- ja pilvi-infrastruktuuriyritykset ovat alkaneet kehittää työkaluja, jotka auttavat yrityksiä arvioimaan tekoälyn käyttöä ja siitä saatavaa hyötyä.

Olen itse testannut muutamia näistä työkaluista, ja ne ovat kuin fitness-seurantasovelluksia tekoälylle. Ne kertovat, kuinka paljon aikaa säästyy, miten tarkkoja vastaukset ovat ja mikä on euromääräinen hyöty verrattuna kustannuksiin.

Tämä on erityisen tärkeää, kun eri osastot alkavat kilpailla samoista AI-budjeteista. Kenen projekti ansaitsee rahoituksen? Se, joka pystyy osoittamaan konkreettisen ROI:n.

Olen nähnyt tilanteita, joissa markkinointiosasto väittää tekoälyn tehostaneen toimintaansa 40%, mutta kun pyydän näyttämään mittarit, vastaus on "se vain tuntuu tehokkaammalta". Ei enää - datan avulla voimme vihdoin saada selville, mitkä tekoälyn käyttötapaukset todella tuottavat arvoa.

5. Agenttipohjainen tekoäly (Agentic AI): kun AI alkaa toimia puolestasi

Miltä kuulostaisi, jos voisit sanoa tekoälylle: "Tee minulle markkinointisuunnitelma kesäkampanjaa varten, varaa tarvittavat resurssit ja aloita toteutus hyväksyntäni jälkeen"? Ja tekoäly todella tekisi sen - ei vain kirjoittaisi suunnitelmaa, vaan toimisi itsenäisesti eri järjestelmissä puolestasi?

Tämä ei ole science fictionia, vaan agenttipohjaisen tekoälyn (Agentic AI) tulevaisuutta. Kyse on tekoälyagenteista, jotka pystyvät itsenäiseen päätöksentekoon ja toimintaan eri järjestelmissä.

Olen seurannut tämän teknologian kehitystä erityisen tarkasti, koska uskon sen olevan seuraava suuri harppaus tekoälyn hyödyntämisessä. Nykyiset mallit ovat passiivisia - ne vastaavat kysymyksiin ja tuottavat sisältöä, mutta eivät toimi oma-aloitteisesti.

Agenttipohjaiset järjestelmät sen sijaan voivat hakea tietoa eri lähteistä, tehdä päätöksiä, toteuttaa toimenpiteitä ja raportoida tuloksista. Ne voivat esimerkiksi seurata kilpailijoiden hinnoittelua ja säätää omia hintojasi automaattisesti strategiasi mukaisesti.

Tulevaisuudessa nämä agentit voivat toimia henkilökohtaisina avustajinasi, jotka tuntevat preferenssisi ja pystyvät tekemään ehdotuksia proaktiivisesti. "Huomaan, että kalenterissasi on pitkä kokousten sarja ensi viikolla. Haluatko, että järjestän lounaiden toimitukset valmiiksi?"

Miten maksimoida tekoälyinvestointien tuotto?

Mietitkö vielä, kannattaako tekoälyyn investoida? Ymmärrän epäröinnin. Olen itsekin tehnyt virheitä matkan varrella ja sijoittanut vääriin teknologioihin väärään aikaan.

Tässä muutama käytännön neuvo, joiden olisin toivonut olevan tiedossani, kun aloitin oman tekoälymatkani:

1. Aloita pienestä mutta skaalautuvasta: Valitse yksi konkreettinen käyttötapaus, joka tuottaa nopeita tuloksia mutta voidaan laajentaa myöhemmin.
2. Mittaa kaikki alusta asti: Määritä selkeät KPI:t jo ennen projektin aloittamista.
3. Kouluta tiimisi: Tekoäly ei ole vain IT-projekti vaan kulttuurimuutos.
4. Arvioi teknologiakumppanisi tarkkaan: Halvimmalla tarjoajalla ei välttämättä ole parasta osaamista tai skaalautuvaa ratkaisua.
5. Pidä datasi kunnossa: Paraskaan tekoäly ei pelasta huonolaatuista dataa.

Olen nähnyt monia yrityksiä, jotka ryntäävät tekoälyn kimppuun strategiatta ja päätyvät tilanteeseen, jossa on paljon pilotteja mutta vähän arvoa. Älä tee samaa virhettä.

Tekoäly eri toimialoilla: missä näkyy suurin vaikutus?

Muistatko kun internet tuli ja jokainen toimiala muuttui? Tekoäly tulee tekemään saman, mutta vielä nopeammin. Olen seurannut muutamia toimialoja erityisen tarkasti, koska uskon niiden olevan eturintamassa tässä muutoksessa:

Bioteknologia ja terveydenhuolto

Tekoäly muuttaa merkittävästi lääkekehitystä ja potilaiden hoitoa. Olin äskettäin konferenssissa, jossa esiteltiin AI-järjestelmä, joka pystyi ennustamaan lääkeaineiden tehokkuutta ja sivuvaikutuksia huomattavasti perinteisiä menetelmiä nopeammin. Tämä voi lyhentää lääkekehityksen aikataulua vuosilla ja säästää miljardeja euroja.

Lakiala

Oikeustieteellisessä tiedekunnassa opiskelleet ystäväni puhuvat jatkuvasti siitä, miten tekoäly on mullistamassa lakialan. Perinteiset tehtävät kuten oikeustapausten tutkiminen, sopimusten laatiminen ja due diligence -prosessit voidaan pitkälti automatisoida. Olen nähnyt demoja järjestelmistä, jotka pystyvät käymään läpi tuhansia sivuja lakitekstiä ja nostamaan esiin oleelliset kohdat minuuteissa.

Finanssiala

Pankit ja sijoitusyhtiöt ovat aina olleet teknologian eturintamassa, mutta tekoäly vie tämän uudelle tasolle. Algoritminen kaupankäynti on vain alkua - tulevaisuudessa tekoäly voi arvioida luottokelpoisuutta paremmin, tunnistaa petoksia tehokkaammin ja tarjota täysin personoitua sijoitusneuvontaa. Eräs ystäväni finanssialalla kertoi, että heidän tekoälynsä tunnistaa nyt petosyrityksiä 60% tehokkaammin kuin vanhat järjestelmät.

Lopuksi: Tee tästä tiekarttasi tulevaan

Olemme käyneet läpi viisi keskeistä tekoälytrendiä, jotka tulevat määrittämään innovaatiot ja sijoitetun pääoman tuoton vuoteen 2025 mennessä. Mutta mitä sinun pitäisi tehdä juuri nyt?

Ensinnäkin, arvioi rehellisesti, missä yrityksesi on tekoälymatkallaan. Oletteko vasta lähtökuopissa vai jo edistyneemmässä vaiheessa? Tämä määrittää seuraavat askeleesi.

Toiseksi, tunnista ne liiketoimintasi osat, jotka hyötyisivät eniten tekoälystä. Tämä ei aina ole ilmeisin alue - joskus suurimmat hyödyt löytyvät odottamattomista paikoista.

Kolmanneksi, varaa resursseja kokeiluun. Kuten aina sanon, epäonnistuminen on ok, jos se tapahtuu nopeasti ja siitä opitaan.

Lopuksi, pidä mielessä, että tekoäly on maratoni, ei sprintti. Ne, jotka rakentavat kestävän pohjan ja kehittävät osaamistaan systemaattisesti, voittavat lopulta.

Olen omalla tekoälymatkallani nähnyt sekä huikeita onnistumisia että karvaita pettymyksiä. Jaan mielelläni kokemuksiani, jotta sinä voisit välttää samat sudenkuopat. Kysy siis rohkeasti, jos jokin jäi mietityttämään!

PS. Jos pidit tästä artikkelista, tilaa uutiskirjeeni. Käsittelen näitä aiheita viikoittain ja jaan konkreettisia vinkkejä tekoälyn hyödyntämiseen liiketoiminnassasi.