Tekoäly työelämässä 2026 – riskit ja tietoturvan uudet haasteet yrityksissä

Mariana Ravonius

Päivitetty 10.04.2026•6 min

1920 nainen juo kahvia tekoälyä kuvaava profiilikuva

Tekoäly on tullut osaksi arjen työelämää – huomaamatta mutta pysyvästi.

Tekoäly ei enää ole erillinen, tavallisen ihmisen tavoittamattomissa oleva teknologia, jota kokeillaan laboratorioissa tai suurissa teknologiayrityksissä. Se on hiljalleen sulautunut osaksi lähes kaikkea asiantuntijatyötä, asiakaspalvelua ja hallinnollisia prosesseja, myös Suomessa.

Monessa organisaatiossa tekoälyä käytetään jo nyt esimerkiksi sähköpostien luonnosteluun, raporttien tiivistämiseen, datan analysointiin sekä kokousmuistioiden tekemiseen. Muutos ei ole tapahtunut aivan yhdessä yössä, vaan se on hiipinyt työelämään työkalujen ja ohjelmistojen päivitysten kautta – nyt kuitenkin kiihtyvällä tahdilla. Juuri tästä syystä sen vaikutuksia ei aina tunnisteta riittävän selkeästi.

EU:n tekoälyasetuksen (=AI Act) toimeenpano tuo kehykseen oman aikataulunsa. Jos hieman yksinkertaistetaan asiaa, niin asetus tuli voimaan 1.8.2024, ja sen velvoitteet astuvat voimaan vaiheittain vuosina 2025–2026. Esimerkiksi tekoälylukutaitoa koskevat velvoitteet alkoivat 2.2.2025, yleiskäyttöisiä malleja koskevat velvoitteet 2.8.2025 ja osa korkean riskin järjestelmiä koskevasta sääntelystä sekä avoimuusvelvoitteista tulee sovellettavaksi 2.8.2026. Suomessa kansalliset toimeenpanolait ja valvontaviranomaisten toimivaltuudet tulivat voimaan 1.1.2026. Tämä tekee vuodesta 2026 keskeisen myös työelämän näkökulmasta.

Erään tutkimuksen mukaan merkittävä osa suomalaisista tietotyöntekijöistä arvioi tekoälyn muuttavan omaa työnkuvaansa lähivuosien aikana. Esimerkiksi Solitan ja Kantarin tutkimuksessa 76 prosenttia vastaajista arvioi muutoksen tapahtuvan viiden vuoden sisällä. Tämä korostuu erityisesti aloilla, joilla tekstin tuottaminen tai tuotetun tekstin analysointi ovat päivittäistä työtä. Tämä kertoo siitä, että kyse ei ole enää marginaalisesta ilmiöstä, vaan rakenteellisesta muutoksesta työelämässä. Tässä kohtaa on kuitenkin muistettava, että tekoäly ei vielä kaikissa tilanteissa kykene täysin korvaamaan ihmistä kirjoittajana, erityisesti silloin kun tekstissä tarvitaan luonnollista sävyä, vivahteikasta ilmaisua ja niin sanottua inhimillistä otetta.

Tekoälyn hyödyt näkyvät ennen kaikkea ajankäytössä ja päätöksenteossa

Tekoälyn suurin käytännön hyöty työelämässä liittyy sen kykyyn vähentää toistuvaa ja toistettavaa rutiinityötä. Kun aiemmin työntekijä käytti suuren osan ajastaan toistuvien tehtävien suorittamiseen, nyt osa tästä työstä voidaan automatisoida tai ainakin nopeuttaa merkittävästi. Näin työntekijän työaikaa säästyy tuottavampaan toimintaan.

Esimerkiksi raporttien kokoaminen, tietojen etsiminen eri järjestelmistä tai pitkien tekstien tiivistäminen onnistuvat tekoälyn avulla sekunneissa tai minuuteissa. Tämä ei ainoastaan nopeuta työtä, vaan myös muuttaa sen luonnetta: työntekijän rooli siirtyy suorittamisesta enemmän tulkintaan ja päätöksentekoon.

Toinen merkittävä hyöty liittyy päätöksenteon tukemiseen. Tekoäly pystyy käsittelemään suuria tietomääriä ja tunnistamaan niistä sellaisia yhteyksiä, joita ihminen ei välttämättä huomaa hyvälläkään perehtymisellä. Tämä voi parantaa liiketoiminnan ennakointia, resurssien kohdentamista ja riskien hallintaa.

Mutta samalla syntyy uusi kysymys: mitä tapahtuu tiedolle?

Kun tekoäly otetaan käyttöön työpaikoilla, keskustelu keskittyy usein sen tuomiin hyötyihin. Sen sijaan vähemmälle huomiolle jää se, mitä oikeasti tapahtuu tiedolle, jota tekoälylle syötetään.

Yrityksissä käsitellään päivittäin valtavia määriä tietoa, kuten asiakastietoja, strategioita ja sisäisiä muistioita. Kun tekoälyä käytetään esimerkiksi sähköpostien kirjoittamiseen tai kokousten tiivistämiseen, keskeiseksi kysymykseksi nousee se, miten ja millä perusteella tietoa käsitellään. Erityisesti kuluttajatason tai hyväksymättömien tekoälypalvelujen käytössä tieto voi päätyä ulkoisiin järjestelmiin, joiden käsittely ei ole täysin organisaation hallinnassa.

Tämä ei ole teoreettinen riski, vaan konkreettinen tietosuojakysymys. Suomessa ja EU:ssa tietosuoja-asetukset edellyttävät, että henkilötietojen käsittely on tarkasti rajattua ja perusteltua. Tekoälyn käyttö voi johtaa tilanteisiin, joissa GDPR:n vaatimukset eivät täyty, jos organisaatio ei ole määritellyt selkeitä pelisääntöjä. Organisaation on määriteltävä käsittelyperuste, käyttötarkoitus, tietojen minimointi, rekisteröidyn oikeudet sekä tarvittaessa arvioitava tietosuojavaikutukset (DPIA) ja mahdolliset tiedonsiirrot ETA-alueen ulkopuolelle. Kannattaa huomioida, että DPIA ei kuitenkaan ole aina pakollinen, mutta useimmiten suositeltava.

Varjotekoäly – riski, josta puhutaan yhä liian vähän

Yksi nopeasti kasvava, mutta edelleen huonosti hallittu ilmiö työelämässä on niin sanottu varjotekoäly, eli tekoälyn käyttöä organisaatiossa ilman organisaation virallista hyväksyntää, ohjeistusta tai valvontaa.

Käytännössä tämä näkyy siinä, että työntekijät hyödyntävät esimerkiksi julkisia tekoälypalveluja omilla tunnuksillaan arjen työtehtävissä. He voivat syöttää järjestelmiin sähköposteja, raportteja tai kokousmuistiinpanoja saadakseen niistä tiivistelmiä tai paranneltuja versioita. Ensi näkemältä hyöty on ilmeinen, mutta...

Ongelma syntyy siitä, että näin toimittaessa organisaatio ei aina tiedä, mitä ja minkälaista tietoa järjestelmiin päätyy. Tämä tekee varjotekoälystä tietoturvan näkökulmasta erityisen haastavan ilmiön, sillä se voi jäädä IT:n ja tietoturvan näkyvyyden ulkopuolelle, mutta voi silti altistaa yrityksen tiedon vuotamiselle tai väärinkäytölle.

Sähköpostit ja kokoukset ovat erityisen herkkiä riskialueita

Erityisen kriittinen kohta liittyy yritysten päivittäiseen viestintään. Sähköpostit yritysten sekä yritysten ja asiakkaiden välillä sisältävät usein tietoa, jota ei ole tarkoitettu laajempaan käyttöön: asiakastietoja, sisäisiä keskusteluja ja joskus jopa liiketoiminnan kannalta arkaluonteisia suunnitelmia.

Kun tekoälyä käytetään sähköpostien kirjoittamiseen tai analysointiin, syntyy tilanne, jossa tämä tieto voidaan käsitellä tavalla, jota käyttäjä ei täysin ymmärrä. Sama koskee kokouksia, joissa tekoäly voi tallentaa, litteroida ja analysoida keskusteluja. Kuulostaa hienolta, että muistiinpanoja ei tarvitse enää kirjoittaa itse, mutta minne kaikkialle tekoälyn avulla laadittavat muistiinpanot todellisuudessa päätyvät?

Ongelma ei ole pelkästään tekninen, vaan myös organisatorinen. Kaikki työntekijät eivät välttämättä tiedä, mitä tietoa tekoälylle saa syöttää ja mitä ei. Tämä luo hiljaisen riskin, joka kasvaa sitä mukaa kun tekoälyn käyttö lisääntyy.

tekoäly datan tallentuminen väärinkäyttö

Kyberturvallisuus ei enää koske vain ulkopuolisia hyökkäyksiä

Perinteisesti kyberturvallisuus on nähty suojautumisena ulkoisia hakkereita vastaan. Tekoälyn myötä tilanne on kuitenkin monimutkaistunut.

Tässä on tärkeää erottaa tietosuoja ja tietoturva:

Tietosuoja = henkilötietojen lainmukainen käsittely (GDPR)
Tietoturva = järjestelmien, datan ja mallien tekninen suojaus (pääsynhallinta, lokitus, haavoittuvuudet, AI-riskit)

Lisäksi tekoälyjärjestelmät tuovat uusia AI-spesifejä haavoittuvuuksia, kuten prompt injection -hyökkäykset tai datan vuotaminen mallin kautta, joita on hallittava koko elinkaaren ajan.

Kun organisaatiot integroivat tekoälyä osaksi järjestelmiään, hyökkäyspinta-ala kasvaa. Tekoäly voi käsitellä dataa tavoilla, joita ei ole täysin ennakoitu, ja järjestelmiin voi syntyä uusia haavoittuvuuksia. Lisäksi riski ei rajoitu vain teknisiin hyökkäyksiin, vaan myös siihen, miten ihmiset itse käyttävät järjestelmiä.

Yksi merkittävimmistä haasteista on niin sanottu liiallinen luottamus teknologiaan. Kun tekoäly tuottaa nopeasti uskottavia vastauksia, käyttäjä saattaa hyväksyä ne tarkistamatta niitä riittävästi. Tämä voi johtaa virheellisiin päätöksiin tai vääristyneeseen tietoon organisaation sisällä.

Tekoälylukutaito nousee ratkaisevaan rooliin

Lopulta tekoälyn vaikutukset työelämään eivät riipu pelkästään teknologiasta, vaan siitä, miten hyvin ihmiset ymmärtävät sen toimintaa. Tekoälylukutaito tarkoittaa kykyä arvioida, mitä tekoäly tekee, kuinka totta sen tuottama sisältö on, mitä tietoa siihen voi syöttää ja millaisia rajoituksia sen käytössä on.

Ilman tätä ymmärrystä organisaatiot ottavat käyttöön tehokkaan työkalun, jonka riskit jäävät piiloon arjen kiireessä. Tämä onkin ehkä suurin yksittäinen haaste koko tekoälyn yleistymisessä työelämässä.

Yhteenveto: tehokkuuden ja riskien tasapaino ratkaisee

Tekoäly tuo työelämään kiistattomia hyötyjä. Se nopeuttaa työtä, parantaa analytiikkaa ja vapauttaa resursseja rutiinitehtävistä. Samalla se kuitenkin muuttaa perusteellisesti sitä, miten tieto liikkuu organisaatioissa.

Suurin muutos ei ehkä ole tekninen vaan kulttuurinen. Yritysten on opittava hallitsemaan tilannetta, jossa tieto ei enää pysy vain sisäisissä järjestelmissä, vaan voi kulkea tekoälypalvelujen kautta laajempiin ekosysteemeihin.

Menestyvät organisaatiot eivät ole niitä, jotka ottavat tekoälyn käyttöön nopeimmin, vaan niitä, jotka ymmärtävät sen riskit yhtä hyvin kuin sen hyödyt.

Kolme keinoa hallita tekoälyriskejä organisaatioissa

Käytännössä riskien hallinta voidaan tiivistää kolmeen keskeiseen toimenpiteeseen:

Kartoita, mitä tekoälytyökaluja henkilöstö käyttää jo nyt (varjotekoälyn tunnistus).
Luo selkeät "liikennevalot" datalle: mitä saa syöttää julkiseen tekoälyyn, mitä ei.
Päivitä tietosuojaselosteet ja tee tarvittavat vaikutustenarvioinnit (DPIA).

Lue myös:

AI Champion tuo tekoälyn rakentamisen ja datatalouden tueksi

Tekoälyagentit ratkomaan talotekniikan tuottavuuden haasteita

Lähteet: