Tekoälyn käyttö on siirtynyt monessa suomalaisessa organisaatiossa varovaisista kokeiluista ja piloteista aktiiviseen tuotantoon. Sitä hyödynnetään nykyisin laajasti esimerkiksi asiakaspalvelun automatisoinnissa, monimutkaisessa data-analytiikassa ja sisällöntuotannossa sekä strategisen päätöksenteon tukena. (Tilastokeskus 2025.)
Samalla kun tekoälyratkaisut yleistyvät, ne kytkeytyvät yhä tiiviimmin arkaluonteisiin henkilötietoihin ja organisaatioiden kriittisiin ydintoimintoihin. Tästä syystä tekoäly on huomattavasti enemmän kuin pelkkä uusi IT-hanke tai tekninen päivitys. Siinä on ennen kaikkea kysymys riskienhallinnasta, vastuunjaosta ja sidosryhmien välisestä luottamuksesta.
Teknologian lisäksi riskejä kasvattavat data ja prosessit
Tekoälyjärjestelmien riskejä on totuttu lähestymään perinteisen tietoturvan viitekehyksessä, mutta koneoppimisen dynaaminen luonne siirtää riskien painopistettä merkittävästi. Perinteisten palomuurien ja salasanojen sijaan ratkaiseviksi tekijöiksi nousevat usein opetus- ja käyttödata, mallien jatkuvat päivitykset, validointimenetelmät sekä koko toimitusketju; mukaan lukien ulkopuoliset kielimallit, avoimen lähdekoodin kirjastot ja pilvipalvelut. (Vähä-Sipilä et al. 2021.)
Vaikka organisaation infrastruktuuri olisi teknisesti hyvin suojattu, järjestelmä voi silti tuottaa virheellisiä tai syrjiviä päätelmiä, jos sen hyödyntämä data on vääristynyttä tai kehitysprosessi on puutteellinen (Vähä-Sipilä et al. 2021). Tekninen riski muuttuukin nopeasti oikeudelliseksi ja eettiseksi ongelmaksi, joka voi vahingoittaa organisaation mainetta pysyvästi.
Kun tekoäly käsittelee henkilötietoja, Euroopan unionin yleinen tietosuoja-asetus (GDPR) ohjaa käytännön toteutusta: se määrittelee, mitä tietoa saa kerätä, miten tietomäärä minimoidaan ja miten käsittelyn turvallisuus varmistetaan (Euroopan parlamentti ja neuvosto 2016). Eettinen näkökulma täydentää tätä sääntelyä. Luottamus teknologiaan syntyy vain, jos järjestelmän toimintalogiikkaa voidaan ymmärtää riittävästi ja sen yhteiskunnallisia vaikutuksia pystytään arvioimaan, seuraamaan ja tarvittaessa korjaamaan (Euroopan komissio 2019).
Tekoälyn auditointi kolmitasoisen hallinnan avulla
Lempiäisen ja Pajusen tutkimuksessa (2026) tarkasteltiin, mitä tekoälyn hallittu käyttö edellyttää käytännössä, kun huomioidaan tietosuoja, tietoturva sekä jatkuvasti tiukentuvat eettisoikeudelliset velvoitteet. Tutkimuksen keskeinen havainto oli, että tekoälyn hallittu ja kestävä käyttöönotto rakentuu kolmelle toisiaan tukevalle tasolle:
- Tekniset kontrollit: Tarkka pääsynhallinta, datan automaattinen luokittelu, jatkuva testaus, reaaliaikainen valvonta sekä haavoittuvuuksien hallinta. Tekninen valvonta varmistaa, että järjestelmä pysyy sille määritellyissä raameissa.
- Prosessit ja dokumentointi: Hallinta vaatii systemaattista riskien- ja laadunhallintaa järjestelmän koko elinkaaren ajan – aina alkuperäisestä ideasta ja kehityksestä käyttöönottoon, päivityksiin ja lopulta käytöstä poistamiseen. Dokumentointi on avainasemassa, jotta toiminta on läpinäkyvää.
- Vastuut ja valvonta: Organisaatiossa on oltava selkeät roolit sille, kuka vastaa tekoälyn tekemistä päätöksistä. Tämä vaatii ennalta määritellyt hyväksymiskriteerit, prosessit poikkeamien käsittelylle sekä selkeät raportointiketjut johdolle.
EU:n uusi tekoälyasetus AI Act vahvistaa tätä kehitystä. Se painottaa erityisesti riskiperusteisuutta ja vaatimustenmukaisuuden osoittamista, mikäli kyseessä on korkean riskin järjestelmä (Euroopan parlamentti ja neuvosto 2024). Organisaation on kyettävä näyttämään viranomaisille ja asiakkaille toteen, miten riskejä on analysoitu ja miten niitä hallitaan.
Tätä kokonaisuutta voidaan kuvata katkeamattomana todisteketjuna: alkuperäinen päätös – kattava riskien arviointi – valitut kontrollit – suoritetut testit – jatkuva seuranta – poikkeamien käsittely – säännölliset päivitykset. Kun ketju on kunnossa, tekoälyn hyödyntäminen ei perustu pelkkään sokeaan luottamukseen tai onneen, vaan hallittuun, ammattimaiseen ja perusteltuun toimintatapaan.
Käyttöönoton kriittiset menestystekijät
Hallintamallin rakentaminen voidaan aloittaa tarkastelemalla datan laatua ja tarvetta, seurantaa ja reagointia sekä vastuullisuuden osoittamista.
Hallittu tekoäly ei ole innovoinnin jarru, vaan välttämätön perusta sille, että teknologiaa voidaan hyödyntää kestävällä tavalla ja kilpailuetua rakentaen. Viime kädessä vastuu tekoälystä säilyy aina ihmisellä, ja juuri siksi hallintamallit ovat organisaation tärkein turvaverkko.
Kirjoittajat
Samu Lempiäinen ja Simo Pajunen valmistuvat tradenomeiksi keväällä 2026 LAB-ammattikorkeakoulusta. Heitä molempia kiinnostaa tekoälyn vaikutukset nykymaailmaan, sekä tulevaisuuteen.
Tiina Taiminen (MBA & FM) on LAB-ammattikorkeakoulun digitaalisen liiketoiminnan lehtori ja LuovAIn!-hankkeen asiantuntija edistäen luovan toimialan kaupallistamista tekoälyä hyödyntäen.
Lähteet
Euroopan komissio. 2019. Luotettavaa tekoälyä koskevat eettiset ohjeet. Viitattu 12.3.2026. Saatavissa https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelinestrustworthy-ai
Euroopan parlamentin ja neuvoston asetus (EU) 2016/679 (yleinen tietosuoja-asetus). Euroopan unioni. Viitattu 12.3.2026. Saatavissa https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj/fin
Euroopan parlamentin ja neuvoston asetus (EU) 2024/1689 (tekoälysäädös). Euroopan parlamentti ja neuvosto. Viitattu 12.3.2026. Saatavissa https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj/fin
Lempiäinen, S. & Pajunen, S. 2026. Tekoälyn tietoturvallisuus ja sen riskit – tekniset ja eettisoikeudelliset näkökulmat. Opinnäytetyö, tradenomi AMK, tietojenkäsittely. LAB-ammattikorkeakoulu. Viitattu 12.3.2026. Saatavissa https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-202603194644
Tilastokeskus. 2025. Tietotekniikan käyttö yrityksissä. Viitattu 17.3.2026. Saatavissa https://stat.fi/fi/julkaisu/cm1hnps701dbm07w59uo0jw6u
Vähä-Sipilä, A. Marchal, S. & Aksela, M. 2021. Tekoälyn soveltamisen kyberturvallisuus ja riskienhallinta. Kyberturvallisuuskeskus. Viitattu 12.3.2026. Saatavissa https://www.kyberturvallisuuskeskus.fi/fi/julkaisut/tekoalyn-soveltamisen-kyberturvallisuus-ja-riskienhallinta
