sisällön esikatselussa tai sisältösivulla.
Mitä konkreettista apua tekoäly voi tuoda asiantuntijatyöhön, jossa tarvitaan strategista hahmotuskykyä, systeemistä ajattelua ja kykyä uudistaa toimintaa kestävällä tavalla? Sitrassa kumppaneidemme kanssa tehdyissä kokeiluissa pureuduimme aiheeseen.
Haimme kokeiluissa vastauksia mm. näihin kysymyksiin:
- Mitä uutta tekoäly voisi tuoda vaikuttavuuslähtöiseen suunnitteluun?
- Miten tekoäly auttaa erilaisten kansallisten ja kansainvälisten haasteiden ratkomisessa?
- Miten tekoäly tukee asiantuntijatyötä?
Tekoälykokeilut kumppaneidemme kanssa
Kokeiluja aloitettaessa keväällä 2024 suuret kielimallit (eng. Large Language Models, LLM) olivat vasta tulossa käyttöön, eikä niitä vielä juurikaan hyödynnetty luovuutta ja strategista ajattelua edellyttävissä prosesseissa.
Kokeilut rakentuivat kansainvälisen, kansallisen ja yksittäisen strategisen haasteen ympärille. Kokeilut toteutettiin yhteistyössä Kansanmusiikki-instituutin, KULTA ry:n, Taiken, LUT-yliopiston, VTT:n, DIMECC Oy:n ja Headai Oy:n kanssa. Gofore tuki kokeiluja tekoälyn ja systeemiajattelun hyödyntämisessä.
Toteutimme kokeilut touko-syyskuussa 2024. Kokeilujen pohjalta kokosimme viisi oppia, joita hyödyntämällä johtajat ja asiantuntijat voivat tukea työnsä vaikuttavuutta. Kyse ei ole teknologiasta vaan mahdollisuuksista uudistaa toimintaa.
Viisi oppia vaikuttavaan asiantuntijatyöhön
- Omaksu systeeminen toimintatapa
Tekoälyn tuoma lisäarvo realisoituu erityisesti, kun se kytketään osaksi laajempaa strategista ja systeemistä kokonaisuutta. Hylkää siiloutuneet ja lineaariset suunnittelumallit, kun tavoittelet vaikuttavuutta. Keskity kompleksisten haasteiden ratkaisemisessa yhteiseen tavoitteeseen sekä ennakoivaan ja systeemiseen toimintatapaan. - Päivitä johtaminen tekoälyaikaan
Tekoälyajan johtaminen edellyttää strategista ajattelua, nopeaa päätöksentekoa ja jatkuvan uudistumisen tukemista. Näe strategia jatkuvana toimintana, mutta älä ulkoista päätöksentekoa. Hyödynnä agenttista tekoälyä reaaliaikaisen tilannekuvan rakentajana ja strategisten valintojen kiteyttäjänä. Huomioi organisaation rakenteet, prosessit ja toimintatavat, jotta ne vastaavat tekoälyn mukanaan tuomiin muutoksiin. - Selkeytä tekoälyn ja asiantuntijan työnjako
Tekoäly ei korvaa asiantuntijaa vaan korostaa hänen rooliaan. Anna tekoälyn hoitaa analytiikka ja rutiinitehtävät, ja keskity ihmisten osalta luovuuteen, kriittiseen ajatteluun ja päätöksentekoon. Tavoitteena on lisätä työn tehokkuutta sekä sen mielekkyyttä. Seuraa henkilöstön osaamisen kehittymistä. - Valjasta tekoäly yhteistyön tueksi
Hyödynnä tekoälyä tiimityön ja tuottavuuden parantamisessa, mutta määrittele tarkasti sen käyttöalueet. Kannusta asiantuntijoita rohkeuteen ja vahvista jatkuvan oppimisen kulttuuria sekä toimintamalleja, jotka tukevat yhdessä tekemistä. - Rakenna eettisesti kestävää tiedolla johtamisen kulttuuria
Käytä dataa vastuullisesti ja läpinäkyvästi. Kehitä yksilöiden ja yhteisöjen datalukutaitoa sekä varmista, että tiedonhallinta tukee eettisiä periaatteita ja ihmisläheistä työkulttuuria. Ihmiset johtavat tekoälyä ja sen myötä muutosta – ei tekoäly.
Tutustu kokeiluihin
Kulttuuritavoite osaksi YK:n kestävän kehityksen tavoitteita
Mikä kokeilu?
Kulttuurilla ei ole omaa SDG-tavoitetta YK:n kestävän kehityksen kehyksessä. Oma tavoite kulttuurille olisi kuitenkin välttämätön, sillä ylisukupolvista käyttäytymistä voidaan muuttaa kestäväksi vain muuttamalla kulttuuria. Kulttuuritavoite on tärkeä myös siksi, että se mahdollistaisi kulttuurialan vahvemman sitoutumisen kestävän kehityksen päämääriin.
Mitä tehtiin?
Kokeilussa tarkastelimme kulttuuritavoitekampanjaa kolmella eri tasolla: kansainvälisellä, kansallisella ja yhteisötasolla. Hyödynsimme systeemistä mallintamista ja tekoälyä, joiden avulla pyrimme ymmärtämään kestävän kehityksen tavoitteiden välisiä yhteyksiä. Tarkastelun kohteena olivat myös työkalut ja prosessimallit, joiden avulla kulttuurisen käyttäytymisen merkitys voidaan tuoda tehokkaasti esiin kestävän kehityksen edistämisessä.
Systeemisen mallintamisen ja kielimallien avulla hahmoteltiin kampanjan strategisia tavoitteita. Lisäksi pyrittiin syventämään ymmärrystä Unescon ja kulttuuripolitiikan keskeisten käsitteiden välisistä yhteyksistä.
Mitä opittiin?
- Kielimallit vaativat tarkkaa käsitteiden määrittelyä ja termien yhdenmukaisuutta.
- Asiantuntijatyön merkitys korostui – tekoäly ei pysty vastaamaan korkeatasoisen asiantuntijuuden vaatimuksiin.
- Tekoäly tarjoaa uusia mahdollisuuksia datan käsittelyyn, erityisesti sosiaaliseen käyttäytymiseen vaikuttamiseen tuoden mukanaan myös eettisiä haasteita ja riskejä.
- Systeeminen mallintaminen osoittautui tehokkaaksi työkaluksi kestävyysajattelun kehittämisessä ja sen käytännön toteutuksen suunnittelussa.
- Koulutuksen, hyvien käytäntöjen ja osaamisen lisääminen on keskeistä kulttuurisen kestävyyden edistämisessä. Unescolle kertynyt laaja data tarjoaa tulevaisuudessa mahdollisuuksia esim. yksilö- ja yhteisötason kulttuurista kestävyyttä edistävän mallin pilotointiin.
Keitä oli mukana?
- Matti Hakamäki, Kansanmusiikki-instituutti
- Annika Lyytikäinen, Opetus- ja kulttuuriministeriö
- Kaisa Rönkkö, Taiteen edistämiskeskus
Lisätietoa
- Matti Hakamäki, Kansanmusiikki-instituutti
- Kansainvälinen kulttuuritavoite 2030 -kampanja
- Suomen kulttuuritavoite 2030 -kampanja
Fast Expert Teams – Puhtaan energian investoinnit Kaakkois-Suomeen
Mikä kokeilu?
Kokeilu testasi LUT-kauppakorkeakoulun kehittämää Fast Expert Teams (FET) -työskentelymallia, jossa digitaaliset yhteistyöteknologiat tukevat asiantuntijoiden yhteistyötä yli sektorirajojen. Tavoitteena oli edistää puhtaan energian ja vetytalouden investointeja Kaakkois-Suomeen.
Mitä tehtiin?
LUT-yliopiston tutkimustiimin johdolla koottiin määräaikainen, 60 energia-alan asiantuntijan yhteisö, jota Howspace-asiantuntija fasilitoi. Yhteisö kehitti kahdeksan konkreettista toimenpide-ehdotusta, joiden avulla Suomi voi menestyä puhtaan energian ja vetytalouden markkinoilla. Toimenpiteitä on käynnistetty ja niitä viedään eteenpäin.
Täydensimme Fast Expert Teams (FET) -prosessia yhteistyössä LUT-tutkijoiden ja Goforen kanssa. Keskityimme erityisesti tekoälyn rooliin tiedon jakamisessa ja uuden tiedon luomisessa. Järjestimme työpajoja, jossa kannustimme tekoälytyökalujen käyttöön ja esittelimme generatiivisen tekoälyn mahdollisuuksia yhteistyön eri vaiheissa. Tehostimme tiimin työskentelyä Howspace-alustan tekoälytyökaluilla. Lisäksi kartoitimme systeemisen mallinnuksen potentiaalia energiainvestointiekosysteemin ymmärtämisessä.
Mitä opittiin?
- Tekoäly voi tukea yhteistä ajattelua, reflektointia ja tuottavuutta asiantuntijatyössä.
- Systeeminen mallinnus on hyödyllinen työkalu monimutkaisten ongelmien hahmottamiseen, mutta sen käyttö vaatii ennakointia ja resursseja.
- Tekoälyn rooli asiantuntijoiden ja tiimien työssä kasvaa nopeasti, ja uusia toimintoja on kehitettävä tukemaan tiedon hakua, jakamista ja luomista.
- Haasteita syntyi teknologiavalmiuksista, kiireestä ja datan rajapinnoista. Tekoälytyökalujen hyödyntäminen vaatii jatkuvaa tukea ja asiantuntijoiden osaamisen kehittämistä.
Keitä oli mukana?
- Kirsimarja Blomqvist, LUT-kauppakorkeakoulu
- Essi Janhunen, LUT-kauppakorkeakoulu
- Tuuli Toivikko, LUT-kauppakorkeakoulu
Lisätiedot
- Kirsimarja Blomqvist, LUT-kauppakorkeakoulu
Radikaalit innovaatiot ja uusi toimijuus
Mikä kokeilu?
Suomen kasvun ja kilpailukyvyn vauhdittaminen edellyttää radikaaleja innovaatioita ja uudenlaista toimijuutta. Kokeilussa selvitettiin, millaisia uusia toimintatapoja ja ajattelumalleja tarvitaan teknologiamurroksessa sekä miten yksilöiden toimijuutta ja osaamista voidaan tukea monialaisissa innovaatioverkostoissa.
Mitä tehtiin?
Hyödynsimme systeemistä mallinnusta ja tekoälyä analysoidaksemme suuria tekstimassoja, tunnistaaksemme kokeilun tavoitteen kannalta keskeisiä teemoja ja kiteyttääksemme yhteistä näkemystä. Yhteisten keskustelujen lisäksi käytimme Howspace-alustaa vuorovaikutuksen ja tiedon jakamisen tehostamiseksi, mikä nopeutti yhteisen ymmärryksen syntymistä. Samalla vahvistimme yhteistä oppimista ja mallinsimme sitä, miten tekoäly tukee asiantuntijoiden toimijuutta monialaisissa innovaatioverkostoissa.
Mitä opittiin?
- Tekoäly on strateginen työkalu, joka nopeuttaa oppimista, syventää analyysiä ja auttaa ratkomaan monimutkaisia haasteita.
- Tekoäly tarvitsee rinnalleen syvää asiantuntijuutta
- Uudenlainen toimijuus edellyttää rohkeutta kokeilla ja sietää epävarmuutta
- Tekoäly on osa jatkuvaa kehitysprosessia, joka tukee päätöksentekoa, toimintaa ja innovointia.
- Tekoälyn tehokas hyödyntäminen vaatii organisaatiolta rohkeutta ja kykyä integroida uudet työkalut osaksi arjen työtä.
- Tuloksellisuus edellyttää eri toimijoiden ja monialaisen osaamisen yhteen tuomista, yhdessä toimimista ja oppimista
- Tekoäly tukee innovaatioiden syntymistä monialaisissa ekosysteemeissä.
Keitä oli mukana?
- Heli Harrikari, DIMECC
- Laura Juvonen, VTT
- Anu Passi-Rauste, Headai
Lisätietoa
- Heli Harrikari, DIMECC
Tule mukaan – otetaan yhdessä askeleita eteenpäin
Tulevat vuodet ratkaisevat sen, miten onnistumme Suomessa johtamaan teknologiamurroksen vaatimaa uudistumista kestävällä tavalla.
Uskomme, että Suomen julkinen sektori voi nousta ripeällä ja johdonmukaisella uudistamistyöllä datan ja teknologian hyödyntämisen edelläkävijäksi vuoteen 2030 mennessä.
Käynnistimme toukokuussa 2025 Tuottavuutta julkiselle sektorille -kokonaisuuden. Tavoitteena on mahdollistaa uusien, vaikuttavien ratkaisujen toimeenpano ja skaalaus julkisella sektorilla dataa, teknologiaa ja tekoälyä hyödyntämällä. Syksyllä 2025 aukeavat uudenlaiset rahoitusratkaisut ja konseptit, mutta jo nyt voit hakea avoimeen rahoitushakuun Data ja tekoäly julkisen sektorin strategisessa päätöksenteossa.
Tartu tilaisuuteen ja tule mukaan uudistamaan julkista sektoria – tavalla, joka vauhdittaa myös yritysten kasvua ja kilpailukykyä!
