Skip to main content Etsi

Opas

Miten yrityksestäsi tulee tekoälynatiiviohjelmistoyritys?

Eficoden tekoälyn käyttöönoton viitekehys ja tekoälymenestyksen tiekartta

Turvallisuuden ja vaatimustenmukaisuuden havainnollistaminen

Ohjelmistokehityksen tulevaisuus on tekoälynatiivi

Ohjelmistokehitys muuttuu. Nopeasti.

Muutos ei koske vain sitä, miten kirjoitamme koodia, vaan sitä, miten rakennamme, operoimme ja kehitämme ohjelmistojärjestelmiä alusta loppuun.

Tekoälytyökalut kuten GitHub Copilot, Amazon Q, GitLab Duo ja monet muut tuovat jo nyt mitattavaa tuottavuuden kasvua ohjelmistokehitykseen. Tiimit julkaisevat nopeammin, korjaavat virheitä ripeämmin, tekevät vähemmän virheitä ja automatisoivat enemmän. Silti, vaikka työkalut ovat olemassa, niiden käyttöönotto ja integrointi eivät usein ole optimaalisella tasolla.

Kyse ei ole teknologiasta. Kyse on käytännöistä.

Näemme tämän usein: pilotit junnaavat paikoillaan, hallintamalli on epäselvä, tietoturva muodostuu pullonkaulaksi ja liiketoiminta-arvoa on vaikea mitata. Monelta yritykseltä puuttuu suunnitelma siitä, miten tekoäly muuttaa heidän ohjelmiston elinkaartaan ja tapaa tehdä työtä.

Tämä opas on niille, jotka haluavat korjata tilanteen.

Käymme läpi todelliset esteet ja esittelemme Eficodella käyttämämme viitekehyksen tekoälyn käyttöönoton vauhdittamiseen. Sen avulla siirryt avustajista ja varhaisista kokeiluista kohti täysin tekoälyllä tehostettua ohjelmistotoimitusta – askel askeleelta.

Tavoitteena ei ole hypettää tekoälyä, vaan saada se toimimaan ja varmistaa kilpailukykysi tekoälynatiivina toimijana.

Marko Klemetti,
Eficoden teknologiajohtaja

Sisällys

Osa 1. Lähtötilanne

Osa 2. Tekoälyn käyttöönoton viitekehys 

Osa 3. Kasvukivut ja tie eteenpäin

OSA 1

Lähtötilanne

Kaikki ovat yhtä mieltä siitä, että tekoäly on tulevaisuutta. Mutta vain harva on siihen valmis.

Tekoälytyökalut tuovat jo nyt todellisia hyötyjä ohjelmistokehitykseen. Tuottavuus kasvaa. Julkaisut nopeutuvat. Rutiinityö automatisoituu. Suurin osa teknologiajohtajista uskoo, että tekoäly mullistaa sen, miten ohjelmistoja rakennetaan ja ylläpidetään.

Silti hyvin harva yritys etenee erillisistä piloteista pidemmälle. Ongelma ei ole teknologiassa, vaan kaikessa sen ympärillä: strategiassa, hallintamallissa, integraatiossa ja omistajuudessa.

Tämä on tekoälyparadoksi: potentiaali on selvä, mutta edistys on hidasta. Kysymys kuuluu: miksi?

Ai Native stats 60.svg

McKinsey, Forrester

60 % ohjelmistotiimeistä, jotka hyödyntävät tekoälyä, raportoivat merkittäviä tuottavuushyötyjä.

Ai Native stats 45.svg

Microsoft

45 % nopeammat ohjelmistojulkaisut tekoälyavusteisella kehityksellä.

Ai Native stats 91.svg

McKinsey

91 % organisaatioista sanoo, ettei ole täysin valmis tekoälyn käyttöönottoon.

Ai Native stats 85.svg

Gartner

85 % IT-johtajista kertoo, että tekoälyn integrointi kehitysprosesseihin on vaikeampaa kuin odotettiin.

Keskeiset haasteet, joita näemme kentällä

Epäselvä omistajuus

Tekoäly koskettaa
kehitystä, operointia ja tietoturvaa.
Mutta kuka johtaa?

Pilotit jumissa

Käyttö jää yksittäisiin työkaluihin tai tiimeihin, ilman strategiaa skaalautumiseen.

Tietoturva ja vaatimustenmukaisuus

Ilman selkeitä pelisääntöjä tekoäly tuntuu riskiltä, ei hyödyltä.

Hallinnan puute

Ei selkeitä käytäntöjä tai rakenteita vastuullisen tekoälyn käytön tukemiseksi.

Hajanaiset työkalut

Kehittäjät käyttävät eri avustajia ilman tukea, integraatiota tai yhteistä tietopohjaa.

Liiketoimintaperustelun puute

Johtajat kamppailevat yhdistääkseen tekoälyn käytön mitattavaan liiketoiminta-arvoon.

OSA 2

AI Adoption Framework

Esittelyssä Eficoden AI Adoption Framework

Miksi tarvitsemme viitekehystä?

Useimpien organisaatioiden haaste ei ole tekoälytyökalut. Haaste on siinä, etteivät ne tiedä, mitä seuraavaksi pitäisi tehdä.

Aloitus on usein pieni: muutamille kehittäjille otetaan käyttöön koodiavustajia. Mutta ilman rakennetta, josta jatkaa eteenpäin, vauhti hyytyy. Yhteistä visiota tekoälyn skaalaamiseksi tiimin tai koko yrityksen tasolla ei ole. Roolit ovat epäselviä. Hallintamalli puuttuu. Johto haluaa tuloksia, mutta kokonaiskuva jää näkemättä. Seuraavia askeleita ei osata ennakoida eikä niihin osata valmistautua.

Siksi loimme Eficoden AI Adoption Frameworkin.

Tämä viitekehys auttaa ottamaan tekoälyn käyttöön ohjelmistokehityksessä vaiheittain ja huomioi samalla sen nopean kehitystahdin. Jokainen vaihe rakentuu edellisen päälle. Se auttaa teknisiä ja liiketoimintajohtajia puhumaan samaa kieltä. Ja mikä tärkeintä: se muuttaa tekoälyn yksittäisistä kokeiluista osaksi ohjelmistojen rakentamista, toimittamista ja jatkuvaa kehittämistä koko elinkaaren ajan.

Viitekehys perustuu todellisiin kokemuksiin. Olemme työskennelleet sekä yritysten kanssa, jotka vasta aloittavat, että niiden kanssa, jotka jo tutkivat monen agentin järjestelmiä. Olemme nähneet, mikä toimii, mikä ei – ja mitä tarvitaan, jotta voidaan edetä luottavaisin mielin.

Tekoälyavustajat ovat hyvä alku, mutta ilman rakennetta ja hallintaa ne jäävät irrallisiksi työkaluiksi. Todellinen arvo syntyy vasta, kun tekoälystä tulee osa koko elinkaarta.”


Henri Terho
AI Adoption Lead, Eficode

 

Eficoden AI Adoption Framework

Vaihe 1. Tekoälyllä tehostettu kehittäjien tuottavuus ja ohjelmistojen nykyaikaistaminen

Aloitus tekoälyn käyttöönotossa

Tämä on useimpien yritysten lähtökohta tekoälyn hyödyntämiselle ohjelmistokehityksessä. Vaihe on käytännönläheinen: tavoitteena on tehostaa päivittäistä kehitystyötä tekoälyavustajien avulla ja valmistella ohjelmistoarkkitehtuuria kehittyneempää automaatiota varten tulevaisuudessa.

Tässä vaiheessa tekoäly ei toimi itsenäisesti, vaan tukee kehittäjää esimerkiksi koodin kirjoittamisessa, testien luomisessa, dokumentaation tuottamisessa tai bugien havaitsemisessa. Kehittäjät tekevät edelleen päätökset, mutta saavat nopeampaa palautetta, vähemmän manuaalisia vaiheita ja sujuvamman kehitysprosessin.

Moni organisaatio huomaa samalla, että osa järjestelmistä ei ole valmis automaatioon. Vanhojen järjestelmien, vanhentuneiden putkien ja epäyhtenäisten työkalujen korjaaminen on usein välttämätöntä. Modernisointi onkin keskeinen osa tätä vaihetta: nykyaikaiset koodikannat ja työkaluketjut luovat tekoälylle toimivan ympäristön.

Arvon perustan luominen

Tässä vaiheessa tavoitteena on oikea käyttö, ei pelkkä kokeilu. Tekoälyavustajia, kuten GitHub Copilot tai Amazon Q, otetaan käyttöön hallituissa ympäristöissä. Tiimit määrittelevät käytännöt, testaavat kyvykkyyksiä ja keräävät alkuvaiheen palautetta. Oppimiskäyrä on osa prosessia, joten sisäinen koulutus ja tuki ovat ratkaisevia. Muutama taitava kehittäjä voi tehdä suuren eron.

Samalla tämä vaihe tuo usein esiin ensimmäiset hallintakysymykset: mitä dataa voidaan käyttää näissä työkaluissa? Mitä koodia voidaan tuottaa ja tallentaa? Pitäisikö tekoälyn käyttöä seurata? Näistä keskusteluista on hyvä aloittaa ajoissa.

Vaikka liiketoimintaperuste tässä vaiheessa olisi vielä rajallinen (pääasiassa ajansäästö ja tyytyväisemmät kehittäjät), se rakentaa luottamusta ja vauhtia, ja osoittaa, että tekoäly voi olla hyödyllinen ilman suurta riskiä – luoden pohjan laajemmalle automaatiolle.

Onnistumisen merkit:

  • Tekoälyavustajia käytetään päivittäisessä kehitystyössä koko tiimissä.
  • Kehittäjät tuntevat olonsa varmaksi ja saavat tukea työkalujen käytössä.
  • Koodin laatu paranee tekoälyavusteisen testauksen ja dokumentoinnin ansiosta.
  • Perinteiset estävät tekijät poistetaan, alkaen suurimman kitkan aiheuttavista alueista.
  • Tekoälyn käyttöä koskevat sisäiset ohjeet on otettu käyttöön ja ne ymmärretään.
  • On yhteinen tunne edistyksestä ja halu siirtyä seuraavalle tasolle.

Vaihe 2. Tekoälyllä ohjatut ohjelmistoagentit (yhden agentin työnkulut).

Siirtyminen avustajista autonomiaan

Vaiheessa 2 organisaatiot siirtyvät tekoälystä passiivisesta avustajasta aktiiviseen automaatioon. Tekoälyagentit eli ohjelmistokomponentit, jotka suorittavat tehtäviä tiimin puolesta, integroidaan usein CI/CD-, testaus-, infrastruktuuri- tai tietoturvatoimintoihin.

Toisin kuin avustajat, jotka odottavat ihmisen käskyä, agentit toimivat liipaisimien tai työnkulkujen perusteella. Ne voivat suorittaa testejä, hallita infrastruktuuria, ylläpitää dokumentaatiota tai skannata haavoittuvuuksia. Kehittäjät tarkistavat ja hyväksyvät edelleen, mutta agentit kantavat enemmän vastuuta.

Tämä muutos parantaa tehokkuutta ja yhdenmukaisuutta, mutta edellyttää samalla enemmän rakennetta: kuinka agentit luodaan, miten niitä seurataan ja kuinka niiden tuotosta hallitaan.

Luottamuksen ja valvonnan lisääminen agenttipohjaiseen automaatioon

Agentit herättävät tärkeitä kysymyksiä: mitä päätöksiä ne voivat tehdä? Mitä vaatii ihmisen hyväksynnän? Miten niiden tekemät muutokset seurataan?

Menestyäkseen tässä vaiheessa organisaatioiden on löydettävä tasapaino automaation ja valvonnan välillä. Selkeät käytännöt, lokitus ja palautemekanismit auttavat tiimejä pysymään kontrollissa. Samalla taustajärjestelmien – putket, käyttöoikeudet, testausympäristöt ja muut – on oltava riittävän vankkoja, jotta automaatio onnistuu ilman riskiä.

Tiimit alkavat myös kokeilla Retrieval-Augmented Generation (RAG) -ratkaisuja, yhdistäen yrityksen omaa dataa suurten kielimallien kanssa, jotta agentit olisivat hyödyllisempiä ja kontekstitietoisempia.

 

 

Onnistumisen merkit:

  • Tekoälyagentit automatisoivat osia CI/CD-, testaus-, dokumentaatio- tai infrastruktuurityönkuluista.
  • Tiimeillä on selkeät käytännöt ihmisen hyväksynnän tarpeesta.
  • Agenttien tekemät muutokset ovat jäljitettäviä ja auditoitavissa.
  • RAG-järjestelmät tarjoavat sisäistä tietoa, joka parantaa tekoälyn vastauksia.
  • Automaatio säästää aikaa ja vähentää manuaalisia virheitä.
  • Tiimit luottavat agenttien toimintaan ja ovat valmiita laajentamaan käyttöä.

Vaihe 3. Tekoälyllä organisoitu ohjelmistojen elinkaari (monen agentin työnkulut)

Agenttien yhdistäminen koordinoiduksi järjestelmäksi

Vaiheessa 3 siirrytään erillisistä automaatioista koordinoituun järjestelmään. Useat tekoälyagentit toimivat yhdessä ohjelmiston elinkaaren eri vaiheissa, kommunikoivat yhteisten tietokerrosten kautta ja toimivat vähäisellä ihmisen osallistumisella.

Esimerkiksi yksi agentti havaitsee koodimuutoksen, laukaisee toisen agentin testien suorittamiseen ja ilmoittaa kolmannelle agentille dokumentaation päivittämisestä tai ominaisuuden julkaisemisesta. Järjestelmä toimii enemmän yhteistyötiiminä kuin erillisten työkalujen kokoelmana.

Tämä vaihe tuo merkittäviä tehokkuushyötyjä, mutta vaatii vahvempaa arkkitehtuuria, havainnointia ja hallintaa.

Tekoäly tiimin jäsenenä

Monen agentin työnkulut lisäävät monimutkaisuutta. Kun useat järjestelmät ovat vuorovaikutuksessa, on tärkeää seurata, mitä tapahtui, miksi ja milloin. Lokitus, selitettävyys ja yhteinen konteksti ovat välttämättömiä.

Monet yritykset alkavat myös muokata sisäisiä roolejaan ja prosessejaan. Kehittäjät keskittyvät työnkulkujen tarkistamiseen ja parantamiseen, ei pelkästään koodin kirjoittamiseen. Alustatiimit suunnittelevat turvallisia suoritusympäristöjä. Tietoturva- ja vaatimustenmukaisuusfunktiot integroidaan prosesseihin, eivätkä ne muodosta pullonkauloja.

Oikein toteutettuna tekoälystä tulee täysivaltainen jäsen ohjelmistotoimitustiimissä, joka pystyy toimimaan, oppimaan ja mukautumaan palautteen perusteella.

 

Onnistumisen merkit:

  • Useat agentit tekevät yhteistyötä elinkaaren eri vaiheissa (esim. koodi → testaus → julkaisu → dokumentaatio).

  • Yhteiset tiedot ja koordinointikerrokset mahdollistavat agenttien välisen yhteistyön.

  • Ihmisten rooli siirtyy valvontaan, hienosäätöön ja poikkeusten käsittelyyn.

  • Turvallisuus, vaatimustenmukaisuus ja havainnointi on rakennettu jokaiseen työnkulkuun.

  • Tiimit toimivat nopeammin ja vähemmillä manuaalisilla pullonkauloilla.

  • Agenttien työnkulkujen hallinnalle ja kehittämiselle on selkeä rakenne.

Vaihe 4. Tekoäly yhdistää ohjelmisto-, tuote- ja liiketoimintaprosessit

Kun tekoälyohjattu ohjelmistokehitys kohtaa liiketoiminnan

Tekoälyä käytetään jo monissa organisaation osissa - markkinoinnissa, palvelutoiminnoissa, asiakastuessa ja muualla. Vaiheen 4 muutos liittyy siihen, miten tekoälyllä tuettu ohjelmistokehitys kytkeytyy näihin toimintoihin.

Tällöin tekoälyagentit eivät vain tue kehitystä. Ne tuottavat myös tuotedokumentaatiota, markkinointimateriaalia, vaatimustenmukaisuusraportteja tai käyttäjäymmärrystä osana samaa työnkulkua. Ominaisuuden julkaisu saattaa nyt käynnistää toimia useilla eri osastoilla, ja kaikkia ohjaa sama taustalla oleva logiikka.

Tässä vaiheessa on kyse integroinnista. Ohjelmistokehitys nivoutuu osaksi yhtenäistä kokonaisuutta, jossa eri toiminnot tekevät yhteistyötä ja tekoäly tuottaa arvoa koodista asiakkaalle saakka.

Poikkitoiminnalliset arvovirrat, automatisoidut

Keskeinen tekijä tässä vaiheessa on koordinointi. Tekoälyn tuottamien tuotosten on oltava merkityksellisiä eri tiimeille - teknisille, liiketoiminnallisille ja asiakaskohtaisille tiimeille. Tämä tarkoittaa yhteisiä tietoja, yhteisiä alustoja ja yhteistä ymmärrystä siitä, miten tekoälyagentit edistävät kutakin vaihetta.

Se tarkoittaa myös sitä, että ihmisen roolit alkavat jälleen muuttua. Tuotetiimit alkavat keskittyä enemmän lopputulosten ohjaamiseen kuin luovutusten hallintaan. Kehittäjät saavat näkyvyyttä asiakasvaikutuksista. Tekoäly auttaa sulkemaan silmukan sen välillä, mitä on rakennettu ja miten se toimii markkinoilla.

Tämä integraation taso ei ole vain tekninen, vaan myös kulttuurinen ja toiminnallinen. Mutta kun se tehdään oikein, se poistaa monia manuaalisia vaiheita ja parantaa sekä nopeutta että yhdenmukaistamista.

Onnistumisen merkit:

  • Ohjelmistojulkaisut laukaisevat koordinoituja toimintoja tuote-, markkinointi- ja tukitiimeissä.

  • Tekoälyn tuottamat sisällöt (esim. GTM-materiaalit, turvallisuusdokumentit, käyttäjäinsightit) hyödynnetään poikkitoiminnallisesti.

  • Kehitystiimit työskentelevät reaaliaikaisen asiakas- ja käyttödatansa kanssa.
    Tuoteanalytiikka ja palautemekanismit on integroitu toimitusputkeen.

  • Hallinta ja vaatimustenmukaisuus toteutetaan sekä teknisellä että liiketoiminnan tasolla.

  • Tekoäly yhdistää tiimejä, vähentää siirtymiä ja nopeuttaa arvon tuottamista 

Vaihe 5. Tekoälynatiivi ohjelmisto- ja liiketoiminta-ajattelussa

Ohjelmisto, joka kehittyy itsestään

Vaiheessa 5 ohjelmiston elinkaari on täysin tekoälynatiivi. Tekoäly ei enää ainoastaan tue toimitusta, vaan ohjaa sitä. Agentit suunnittelevat, testaavat, julkaisevat ja mukauttavat ohjelmistoa jatkuvasti reaaliaikaisten liiketoimintatavoitteiden ja asiakaskäyttäytymisen perusteella.

Tässä vaiheessa kyse ei ole saman työn tekemisestä nopeammin, vaan siitä, miten työ tehdään. Ihmisten rooli muuttuu täysin: tiimit ohjaavat suuntaa, eettisyyttä ja tuotteen strategiaa, kun tekoäly hoitaa toteutuksen. Ohjelmisto muuttuu itseään parantavaksi järjestelmäksi, joka oppii, sopeutuu ja kehittyy tuotannossa.

Tämäntasoinen muutos hämärtää rajan tuotteen ja liiketoiminnan välillä. Ohjelmisto ei ole enää lopputuotos, vaan siitä tulee olennainen osa yrityksen toimintaa.

Autonomiset työnkulut, strategiset ihmiset

Tässä vaiheessa tekoälyagentit toimivat toisiinsa kytkeytyneinä järjestelminä. Ne tekevät yhteistyötä koko teknologiakokonaisuuden läpi taustajärjestelmien koodista asiakasrajapinnan materiaaleihin ja yhdistävät teknisen toteutuksen liiketoiminnan vaikuttavuuteen. Tuoteanalytiikka, reaaliaikainen palaute ja käyttödatan seuranta ohjaavat sitä, miten ohjelmisto muuttuu automaattisesti.

Ihmiset siirtyvät uudelle tasolle. Tehtävien hallinnan sijaan he hallitsevat tavoitteita. Työnjakoa määrittelyn sijaan he määrittävät rajoja. Tämä muutos vaatii myös uudenlaista ajattelua hallinnan, luottamuksen ja vastuun näkökulmista.

Yritykset, jotka saavuttavat tämän vaiheen, eivät vain toimi nopeammin vaan ne toimivat eri tavalla. Niiden liiketoimintamallit kehittyvät. Organisaatiot muuttuvat sopeutumiskykyisiksi. Ja kyky reagoida muutokseen nousee kilpailueduksi.

Onnistumisen merkit:

  • Tekoälyagentit ohjaavat itsenäisesti koko ohjelmiston elinkaaren.

  • Järjestelmät mukautuvat jatkuvasti käyttäjien toiminnan ja liiketoimintatavoitteiden perusteella.

  • Ihmiset määrittävät suunnan, eettiset periaatteet ja arvon – eivät toteutusta.

  • Tuotemuutokset tapahtuvat todellisten signaalien, eivät tehtävälistojen perusteella.

  • Hallinta on ennakoivaa ja sisäänrakennettu järjestelmiin.
    Organisaatio toimii adaptiivisena järjestelmänä, joka oppii reaaliajassa. 

Miltä tavallinen tiistai näyttää tekoälyä natiivisti hyödyntävässä ohjelmistoyrityksessä?

07:32
Tuotepäällikkö saa ilmoituksen: asiakastyytyväisyyspisteet putosivat 5 % uuden asiakkaan perehdytysprosessin aikana. Hän ei hätäänny.

07:34
Tekoälyagentti on jo analysoinut käyttäjien toimintaa ja tunnistanut kipupisteen. Toinen agentti on laatinut kolme suunnitteluvaihtoehtoa ja testannut niistä kahta yön aikana 200 oikealla käyttäjällä.

07:41
Parhaaksi todettu vaihtoehto parantaa tulosta 14 %. Päivitys tuotantoon on valmis tarkistettavaksi. Dokumentaatio, julkaisumuistiot ja sisäinen esittelyvideo ovat agenttien laatimia.

08:10
Tiimi tarkistaa ja hyväksyy päivityksen yhdellä klikkauksella. Säädösten noudattaminen on varmistettu, ja tekoälypohjainen tietoturvatarkistus on jo läpäisty.

08:30
Tekoälyn luomat datavisualisoinnit ehdottavat markkinointisisällön säätämistä. Liiketoimintatiimi saa uutta viestintää todellisten käyttötapojen pohjalta.

10:00
Projektipäällikkö juo kahvinsa, miettii seuraavaa strategista siirtoa ja hymyilee. Ohjelmisto kehittyy itsenäisesti.

Lue GenAI:n käyttötapauksista

Vaihe 5 ei ole tieteisfiktio. Se tapahtuu, kun tekoäly siirtyy laboratoriosta ohjelmiston elinkaareen ja alkaa todella tuottaa arvoa."

 

Kalle Mäkelä,
AI Lead, Eficode

OSA 3

Kasvun haasteet ja mahdollisuudet tekoälyn matkalla eteenpäin

Miksi tekoälyn käyttöönotto junna paikallaan

Ohjelmistokehityksessä tekoälyn käyttöönotto harvoin kaatuu itse teknologiaan. Useimmiten se pysähtyy siihen, ettei organisaatio pääse eteenpäin alkuvaiheen kokeiluista. Sama ilmiö toistuu eri toimialoilla. Nämä eivät ole yksittäisiä epäonnistumisia vaan yleisiä kasvukipuja. Niiden tunnistaminen on ensimmäinen askel ratkaisuihin.

Proof of concept -ansassa
Monet organisaatiot aloittavat pilottihankkeilla, joissa testataan tekoälyavustajia, rakennetaan muutama skripti tai kokeillaan työkaluja, kuten Copilot tai ChatGPT. Mutta ei siitä pidemmälle. Skaalauspolku puuttuu, ei ole toimintasuunnitelmaa eikä mittareita menestyksen osoittamiseenPilotit jäävät irrallisiksi, ja lopulta vauhti hiipuu.

 

Työkalujen sekamelska
Kun tekoäly alkaa levitä orgaanisesti, tiimit ottavat käyttöön mitä tahansa hyödylliseltä vaikuttavia työkaluja. Yksi käyttää Copilotia, toinen kokeilee GitLab Duo -ratkaisua, kolmas rakentaa omia promptejaan. Ilman koordinointia syntyy sekasotku: ei tukea, ei yhtenäisyyttä eikä yhteistä oppimista tiimien välillä.

Johtotason innostus ilman tiekarttaa
Johto innostuu usein tekoälystä ja haluaa “tehdä enemmän tekoälyllä” tai “ottaa Copilotin käyttöön”. Mutta pelkkä innostus ilman rakenteita johtaa ristiriitaan. Teknisiä tiimejä ohjaa kurinalaisuuden puute, liiketoiminta odottaa tuloksia  ja kuilu kunnianhimon ja toteutuksen välillä kasvaa.

Tietoturvan ja sääntelyn kitka
Yksi nopeimmista tavoista pysäyttää tekoälyn käyttöönotto on hallinnon sivuuttaminen. Jos tietoturva, lakiasiat ja compliance-tiimit eivät ole mukana alusta lähtien, heidän huolensa pysäyttävät etenemisen myöhemmin. Kysymykset datan yksityisyydestä, lähdekoodin eheydestä, auditoinnista ja lisensoinnista on ratkaistava ajoissa.

Omistajuuden puute
Tekoälyn käyttöönotto koskettaa monia toimintoja – kehitystä, operaatioita, tietoturvaa, tuotantoa ja joskus myös markkinointia tai lakia. Silti monissa yrityksissä kukaan ei kanna kokonaisvastuuta sen edistämisestä. Ilman omistajuutta päätökset viivästyvät ja mahdollisuudet valuvat hukkaan.

Tekoälyn käyttöönottoa ei voi ulkoistaa. Sinun on oltava mukana, mutta sitä ei voi toteuttaa yksin.

Tekoäly mullistaa tavan, jolla ohjelmistoja kehitetään ja käytetään. Tämä muutos on organisaation omien tiimien, kehittäjien ja liiketoiminnan vastuulla. Pelkkä kokeilu ei kuitenkaan riitä. Tekoälykyvykkyyksien rakentaminen vaatii kokemusta automaatiosta, DevOpsista, alusta-ajattelusta ja muutosjohtamisesta – osaamista, jonka rakentaminen vie vuosia.

Eficodella olemme kahden vuosikymmenen ajan auttaneet yrityksiä automatisoimaan, modernisoimaan ja kehittämään ohjelmistojen toimitusta. Tekoäly tuo tämän perustan päälle uuden kerroksen ja samalla uuden mahdollisuuden tehdä asiat oikein alusta lähtien.

Tekoälyn käyttöönottopuitteet antavat halutulle edistymiselle rakenteen.

Eficoden AI Adoption Framework määrittelee ohjelmistokehityksen matkaksi ja jakaa sen selkeisiin, hallittaviin vaiheisiin. Se tarjoaa yhteisen kielen, suunnan ja linjauksen tiimien välille, jolloin yritykset voivat siirtyä kokeiluista skaalaamiseen luottavaisin mielin – samalla ennakoiden tekoälyn omassa kyvykkyydessä tapahtuvia muutoksia. Mutta se, miten etenette kohti tavoiteltua kehitystä, riippuu siitä, missä vaiheessa olette nyt. Kyvykkyyksien rakentaminen etenee kolmessa vaiheessa:

Perusta: Suunta ja valmistautuminen

Jokainen onnistunut matka alkaa selkeydestä. Perusta-vaiheessa tunnistetaan nykytila, linjataan johto ja valmistellaan järjestelmät sekä tiimit. Tässä vaiheessa asetetaan suunta ja saavutetaan ensimmäiset onnistumiset. Painopiste on yhteisen ymmärryksen rakentamisessa tekoälyn roolista ohjelmistokehityksessä, ei niinkään työkaluissa. Samalla tunnistetaan työkaluihin, käytäntöihin tai ajattelutapoihin liittyvät esteet ennen kuin niistä tulee ongelmia.

Vauhdittaminen: Käyttöönotto ja skaalaus

Kun suunta on selvä, siirrytään mahdollistamiseen. Vauhdittaminen-vaiheessa kehittäjät alkavat käyttää tekoälyä todellisissa työnkuluissa. Vanhoja järjestelmiä modernisoidaan, ja hallintamallit sekä pelisäännöt otetaan käyttöön. Vauhtia luodaan integroimalla tekoäly osaksi jokapäiväistä ohjelmistokehitystä, ei yksittäisillä kokeiluilla. Käytännöt vakiintuvat, tuloksia seurataan ja tiimien itseluottamus kasvaa.

Toteutus: Toiminta ja jatkuva kehitys

Toteutus-vaiheessa tekoäly on osa organisaation arkea ja infrastruktuuria. Se yhdistää kehityksen, tuotteet, liiketoiminnan ja operoinnin. Tiimit siirtyvät staattisista putkista adaptiivisiin järjestelmiin, ja ihmisten roolit keskittyvät ohjaukseen ja valvontaan. Organisaatio ei vain ota tekoälyä käyttöön, vaan hyödyntää sitä jatkuvaan kehittymiseen ja kilpailuedun luomiseen.

Esittelyssä AI Success Roadmap: Eficoden strateginen tarjooma

Perusta

Nykyisen tekoälyn käytön optimointiin

Training_2024_Icon_Eficode.svg

Tekoäly johtamisessa

Koulutus ja demo johdolle tekoälyn mahdollisuuksista tehostaa ohjelmistokehitystä.

 

Checklist-84_2024_Icon_Eficode.svg

AI Discovery ja tiekartta

Arvovirtojen kartoitus ja ohjelmistohackathon, joiden avulla luodaan yksityiskohtainen suunnitelma tekoälyn käyttöönotolle.

Search_2024_Icon_Eficode

Kokeilu tekoälylaboratoriossa

Räätälöityjen AI-ratkaisujen nopea testaus ja rakentaminen omalla datalla, asiantuntijatukea hyödyntäen ja NVIDIA-tehostettua infrastruktuuria käyttäen.

Vauhdittaminen

Tekoälyn seuraavalle tasolle viemiseen

Collaborating_2024_Icon_Eficode.svg

Tekoälyagentit ja -assistentit

Rakenna tekoälyavustajia ja agentteja Atlassian Rovon, GitHub Copilotin, Amazon Q:n ja Bedrockin, GitLab Duon tai NVIDIA Agentic -alustan avulla.

Training_2024_Icon_Eficode.svg

Tekoälyn kehittäjien mestarikurssi

Koodausavustajien ja agenttien tehokas käyttöönotto - ohjelmat GitHub Copilot, GitLab Duo ja Amazon Q.

Collaborating_2024_Icon_Eficode.svg

Ohjelmistojen nykyaikaistaminen

Legacy-ohjelmistojen modernisointi testiautomaatiolla ja DevOps-käytännöillä Amazon Q:n, GitHub Copilotin tai valittujen tekoälyassistenttien avulla.

Toteutus

Tekoälyn skaalaamiseen ja ROI:n maksimoimiseen

Checklist-84_2024_Icon_Eficode.svg

Tekoälytiekartan käyttöönotto

Luodaan käyttöönotto-ohjelma, jotta tekoälyn hyödyt ohjelmistokehityksessä saavutetaan kokonaisuudessaan.

Collaborating_2024_Icon_Eficode.png

Toteutusresurssit

DevOps-konsultointi Azure AI:ssa, GitHub Copilotissa, GitLab Duossa, Amazon Q:ssa ja Bedrockissa sekä tarkoitukseen rakennetuissa tekoäly-ympäristöissä.

Yhteistyöhön_2024_Icon_Eficode -yhteistyökoodi

Alustasuunnittelu

Tekoälykyvykkyyksien rakentaminen kehittäjille platform engineering -lähestymistavalla. Nopeaa, hallittua ja kustannustehokasta tapaa ottaa tekoäly käyttöön ohjelmistokehityksessä.

Loppusanat: Tekoälyn käyttöönoton todellinen haaste

Tekoäly muuttaa ohjelmistokehityksen tapaa – tämä on jo monille yrityksille selvä asia. Haastavampi kysymys on, miten ottaa se käyttöön tavalla, joka todella toimii ja kestää.

Olemme nähneet, miten tällaiset muutokset toteutuvat käytännössä. Kun Agile tai DevOps otettiin käyttöön, teknologia ei ollut ongelma, ongelmana oli organisaatioiden tapa reagoida. Vanhoihin toimintatapoihin oli juurtunut syvälle. Tiimit olivat kiireisiä ja johto halusi tuloksia, mutta ei aina tiennyt, mitä odottaa. Tekoälyn kanssa tilanne ei ole erilainen, mutta siihen liittyy yksi lisähaaste: tekoälyn nopea kehitys, joka on osattava ennakoida ja ottaa huomioon suunnittelussa.

Tekoälyn käyttöönotto ei ole pelkkä työkalun asentamista tai muutaman pilotin ajamista. Kyse on siitä, miten päätöksiä tehdään, miten ihmiset tekevät yhteistyötä ja miten oppiminen tapahtuu arjen työssä. Tässä piilee todellinen vaikutus, mutta myös suurimmat haasteet.

Yleisin kuvio, jonka näemme, on tämä: Tiimit kokeilevat tekoälytyökaluja ja saattavat tehdä muutamia onnistuneita kokeiluja, mutta seuraava askel puuttuu. Hallinta ja ohjaus ovat puutteellisia, työkalut hajanaisia eikä kukaan tiedä, kuka kantaa vastuun. Kaikki ovat kiinnostuneita, mutta eteneminen on hidasta. Tämä ei edes huomioi sitä, että tekoäly itse kehittyy ja paranee jatkuvasti.

Kyse ei ole yrittämisen epäonnistumisesta. Tämä on tyypillistä, kun muutoksella ei ole riittävää rakennetta taustalla.

Siksi ajankohta nyt on tärkeä. Ei hypen tai paineen vuoksi, vaan siksi, että tekoäly antaa meille mahdollisuuden pysähtyä ja pohtia, miten haluamme rakentaa ohjelmistoja tulevaisuudessa. Se luo tilaa reflektiolle: Olemmeko valmiita työskentelemään toisin? Olemmeko järjestäytyneet oppimaan nopeasti? Onko perustamme kunnossa?

Lopulta tekoälyn käyttöönotto ei ole pelkkä tekninen muutos, vaan organisatorinenkin muutos. Menestyvät yritykset ovat niitä, jotka näkevät sen kyvykkyytenä, jota rakennetaan ajan myötä, ei kerralla. Ne etenevät askel kerrallaan, rakenteella, omistajuudella ja rohkeudella kyseenalaistaa nykyiset toimintatavat.

Henri Hämäläinen,
VP, Head of DevOps & Cloud, Eficode