Tekoäly ohjelmistokehityksessä – ensiaskeleet kohti näkyviä tuloksia

Tekoälyyn kohdistuu suuria odotuksia ohjelmistokehityksessä, mutta monesti AI-ratkaisujen teho jää lupauksia pienemmiksi. Mistä kiikastaa ja kuinka asia korjataan? 

Kun yritys ottaa AI-työkaluja käyttöön ohjelmistokehityksessä, se on todennäköisesti hieman myöhässä. AI-koodia tehdään jo lähes kaikissa yrityksissä, joko yhteisten käytäntöjen mukaan tai hallitsematta ja salaa. Siksi liikkeelle pitäisi päästä nopeasti. Muutama perusasia ratkaisee, saadaanko työkaluilla tuloksia.

1. Kouluta kehittäjiä AI:n käytössä

Tekoälyn käyttö ohjelmistokehityksessä kompastuu usein jo alussa ajatusvirheeseen: kuvitellaan, että kehittäjät oppivat työkalujen käytön itse. Koodiassistentti ilmestyy heidän työpöydälleen, ja sen pitäisi helpottaa kehitystyötä automaattisesti. Koulutusta on harvoin tarjolla. 

Jos AI-assistentilla haetaan todellista hyötyä, tilanteen pitää muuttua. AI-työkalut ovat haastavia, ja koulutuksen merkitys niiden käytössä on osoitettu useissa tutkimuksissa. Liiketoiminnoissa siihen satsataankin, mutta devaajapuolella on toisin. Myös kehittäjät tarvitsevat koulutusta, jotta tehokkuus paranee tavoitteiden mukaisesti.

2. Katselmoinnista seuraava pullonkaula

Kun koodiassistentit ovat käytössä, on aika automatisoida tekemistä. Kehittäjä ei enää koodaa kaikkea itse, vaan AI-agentti tekee koodia valmiiksi ja koko prosessi muuttuu. Haasteeksi nousee nyt katselmointi: koodin läpikäyntiin kuluu yhä enemmän kehittäjien aikaa. Mitä suurempi kokonaisuus automatisoidaan, sitä enemmän tulee katselmoitavaa. Tästä muodostuu pullonkaula ja AI:n teho jää taas odotettua heikommaksi. Lisäksi riskinä on, että koodia hyväksytään liian heppoisesti. 

Ratkaisuna on tuoda AI-agentin rinnalle toinen agentti. Kun agentit katselmoivat toistensa työtä ja käyvät keskustelua ratkaisuista, kehittäjän ei tarvitse lukea koodia rivi riviltä, vaan hän voi keskittyä tarkastelemaan kehityksen logiikkaa. Tämä auttaa vähentämään kehitysprosessin pullonkauloja.

3. Rakenna innovaatioprosessi ja tunnista arvo

AI-agenttien käytön laajentuessa niillä haetaan yhä suurempia hyötyjä. Tämä edellyttää huolellisesti rakennettua innovaatioprosessia. Teknisessä mielessä kyse on esimerkiksi siitä, että käytössä on toimivat testausjärjestelmät ja työkalut, joilla ratkaisuja voidaan kokeilla ja ottaa käyttöön nopeasti. 

Liiketoiminnan kannalta oleellisinta on tunnistaa AI-projektien arvo. Ratkaisujen potentiaalinen hyöty moninkertaistuu, kun AI-assistenteista siirrytään AI-agenttien käyttöön. Toisaalta 90 % AI-projekteista epäonnistuu, koska uusi teknologia vaatii uusia kyvykkyyksiä. Toimiva innovaatioprosessi auttaa tunnistamaan AI:n parhaat käyttökohteet omassa yrityksessä. Nopeat kokeilut on dokumentoitava tarkasti ja bisnescase rakennettava kohteisiin, joissa saavutetaan suurimmat hyödyt.

4. Ymmärrä työntekijöiden huolta

Ihmisiä ei saa unohtaa, kun AI-työkaluja otetaan käyttöön. Tekoäly aiheuttaa työntekijöissä todellista pelkoa töiden menettämisestä. Tätä tunnetta pitää ymmärtää, ja siihen täytyy suhtautua empaattisesti. Työntekijöiden on voitava luottaa siihen, että AI-agentti ei vie työpaikkaa, vaan parantaa sitä.

Lisäksi on tärkeää, että kehittäjät hallitsevat tekemistä, vaikka se tapahtuu uudella tavalla. Tässä auttavat yhteiset säännöt ja näkemys siitä, kuinka ja missä AI-työkaluja saa käyttää. Jos muutos ei tunnu hallittavalta tai siitä ei puhuta avoimesti, koko prosessi menee helposti jumiin. 

Hyvä esimerkki siitä, miten tekoälyyn liittyvä varovaisuus voi muuttua innostukseksi ja yhteiseksi oppimismatkaksi, löytyy blogista Kun tekoäly muuttuu puheesta tekemiseksi. Siinä kerrotaan, miten kokeneet ohjelmistokehittäjät löysivät uudelleen työn ilon tekoälyn avulla konkreettisen tekemisen, pelillistämisen ja yhteisöllisen oppimisen kautta.

5. Johda toimintaa yli rajojen

Myös AI-agenttien hyödyntämisessä sorrutaan samaan virheeseen kuin koodiassistenttien kanssa – työkalut annetaan työntekijöille, ja kuvitellaan että loppu hoituu itsestään. Ideologinen johtaminen puuttuu.

AI on disruptiivinen teknologia, joka voi viedä ohjelmistokehityksen kokonaan uudelle tasolle. Todellinen muutos ei kuitenkaan tapahdu niin, että uusi työkalu tungetaan vanhaan prosessiin. Johdon on kannustettava työntekijöitä siihen, että AI:n käyttöä pohditaan yhdessä yli rajojen. Parhaat ideat nousevat usein liiketoiminnoista ja asiakasrajapinnasta, missä tunnistetaan ratkaisujen potentiaali esimerkiksi uuteen liiketoimintaan tai parempaan asiakaskokemukseen.

6. Valitse osaava kumppani

Tekoälymatkaa ei tarvitse tehdä yksin. Eficode voi auttaa alkuun esimerkiksi nykytilan arvioinnissa, henkilöstön kouluttamisessa, työkalujen valinnassa ja sopivien käyttökohteiden tunnistamisessa.

Tutustu myös Eficoden AI Adoption Frameworkiin, joka tarjoaa rakenteen ja askelmerkit onnistuneelle AI-kehitykselle.

Kirjoittaja: Kalle Sirkesalo, CTO of Managed Services, Eficode

Artikkeli on julkaistu alun perin Kauppalehdessä 18.11.2025.