Miten tekoälyä voi hyödyntää markkinoinnin äänituotannossa? Tätä aihetta käsiteltiin keväällä 2026 Älyä markkinointiin -hankkeen Imatran tekoälyvalmennuksissa. Älyä markkinointiin – tekoälyä Kaakkois-Suomen maaseudun yrityksille on LAB-ammattikorkeakoulun hallinnoima hanke, joka on saanut EU:n maaseuturahoitusta Kaakkois-Suomen elinvoimakeskuksen kautta. Hankkeen tavoitteena on vahvistaa alueen mikro- ja pk-yritysten digikyvykkyyttä ja kilpailukykyä auttamalla niitä hyödyntämään tekoälyä osana arjen markkinointia, asiakasviestintää ja sisällöntuotantoa. (LAB 2026)
Tekoälyavusteinen äänituotanto jakautuu karkeasti kahteen osaan: uuden materiaalin luomiseen ja olemassa olevan muokkaamiseen. Tämä blogiteksti keskittyy puhtaasti näihin äänisisältöihin, rajaten usein niihin kytkeytyvän videotuotannon aiheen ulkopuolelle.
Ääni ratkaisee enemmän kuin moni ajattelee
Yllättävää kyllä, ääni on viestinnässä usein kuvaa tai videota tärkeämpi elementti. Jos videosta poistaa äänen, huomaa nopeasti kuinka suuri osa merkityksestä katoaa. Ja kääntäen, pelkkä ääni voi kantaa yllättävän pitkälle. Kuvallinen viestintä on siis usein alisteista äänelle. Tämän voi testata itsekin helposti. Iloisen kuvan, kuten vaikka karusellin tai täytekakun tunnelma muuttuu täysin, jos taustalle laittaa soimaan musiikkia tai ääniraitaa kauhuelokuvasta.
Äänen tekoälyavusteista luomista voi kirjoitushetkellä tehdä usealla eri sovelluksella. Tekstikehotteilla, eli prompteilla, voidaan luoda erilaisia musiikillisia tuotoksia, joita voidaan hyödyntää vaikkapa juuri taustamusiikkina, jingleinä tai intro/outro -musiikkina. Tämän tarkoitukseen sopivia sovelluksia ovat muun muassa Suno ja Lyria.
Tekstistä voidaan luoda myös ns. käsikirjoitettua puhetta tai vuoropuhelua, eli tekoäly lukee valitulla äänellä sille kirjoitetun tekstin. Näin saadaan lopputuotokseen lähes täydellinen hallinta, kun käyttäjä voi päättää mitä ääniraidalla täsmällisesti tapahtuu. Näin voidaan toteuttaa vaikkapa podcasteja, puhuva pää -videoiden tai ohjevideoiden ääniraitaa. Ja mikä parasta, sisältöä voidaan muokata jälkikäteen vain muokkaamalla lähdetekstiä ja generoimalla lopputulos uudelleen. Tämä on hyvä ominaisuus, jos esitettävä asia muuttuu ajan kuluessa ja lopputuotosta on tarve muokata. Yksi käytännön esimerkki tämän tyyppisistä on juuri opetusvideot, joita hyödynnetään muun muassa LABin verkkokursseilla (Kokkonen 2024).
Oivia puheenluomisen työkaluja ovat kirjoitushetkellä esimerkiksi Descript ja EaseUS. Vielä kolmantena merkittävänä äänen luomisen työkaluna on mainittava Googlen NotebookLM, joka luo podcasteja tai opasvideoita sille annetuista lähteistä automaattisesta. Käyttäjän hallinta perustuu siis lähteiden valintaa, jolla saa ohjattua lopputuotosta hyvin paljon. Toisaalta taas sanasta sanaan hallintaa ihmisellä ei ole, vaan tekoäly päättää lopullisen tuotoksen yksityiskohdat.
Äänen parantaminen tekoälyn avulla
Kun ennen laadukas ääni vaati lähes aina studiotilat ja oikea välineet, on kynnys nykyisin paljon matalampi. Äänen parannusta voidaan käyttää mm. podcastien laadun parantamisessa, kuten vaikkapa LUT-yliopiston ja LAB-ammattikorkeakoulun kurssien opintomateriaaleissa on tehty (Kokkonen 2026). Tekoälyavusteinen äänenparannus on kehittynyt huimasti viimeisten vuosien aikana ja hankkeen valmennuksissa tätä havainnollistettiin äänittämällä ruuhka-aikaan Lappeenrannan Prisman pääkäytävällä puhetta käyttäen perusmallin puhelinta tallentimena. Kuten arvata saattoi, puhelin tallensi kaiken hälyn ja kolinan ympäriltä. Studiotasoiseksi ääntä ei toki saatu, mutta vain sekunneissa puhe saatiin muutettua huomattavasti selkeämmäksi ja taustamelu poistettua lähes kokonaan. Demo oli ääriesimerkki, sillä tuskin kukaan haluaa tehdä äänisisältöjä vastaavassa ympäristössä, mutta tekoälyn tehokkuus tuli havainnollistettua hyvin. Äänen paranteluun käytettäviä sovelluksia ovat muun muassa ElevenLabs, Adobe podcast ja Descript.
Vaikka tekoäly ei tee markkinoijasta tarpeetonta, se tehostaa työntekoa nopeuttamalla ja helpottamalla manuaalisia työvaiheita.
Artikkelissa on käytetty tekoälyä otsikointiin sekä osittaiseen tekstin tiivistämiseen.
Kirjoittaja
Sampo Kokkonen on markkinoinnin lehtori LAB-ammattikorkeakoulussa. Hän toimii myös sisällöntuotannon ja tekoälyn asiantuntijana Älyä markkinointiin – tekoälyä Kaakkois-Suomen maaseudun yrityksille -hankkeessa.
Lähteet
Kokkonen, S. 2024. Tekoäly muutti opetusvideoiden luomisprosessin. LAB Focus. Viitattu 3.6.2026. Saatavissa https://blogit.lab.fi/labfocus/tekoaly-muutti-opetusvideoiden-luomisprosessin/
Kokkonen, S. 2026. Voiko podcasteja tehdä ilman studioympäristöä? LAB Focus. Viitattu 3.6.2026. Saatavissa https://blogit.lab.fi/labfocus/voiko-podcasteja-tehda-ilman-studioymparistoa/
LAB. 2026. Älyä markkinointiin – tekoälyä Kaakkois-Suomen maaseudun yrityksille. Hanke. LAB-ammattikorkeakoulu. Viitattu 3.6.2026. Saatavissa https://lab.fi/fi/projekti/alya-markkinointiin-ks
