Tekoäly tuo uusia mahdollisuuksia työelämään, tarjoten uusia työkaluja tehtäviin, jotka on perinteisesti tehty manuaalisesti. Tilintarkastus on ollut yksi tällainen työvoimavaltainen, prosesseihin perustuva työ, johon saadaan uutta virtaa tekoälyn käytön myötä. Tekoäly tuo tilintarkastukseen ketteryyttä ja auttaa tilintarkastajia tekemään työnsä tehokkaammin ja perusteellisemmin kuin aikaisemmin. (Aitkazinov 2023) Aikaisemmin tilintarkastustoimenpiteet ovat perustuneet satunnaisotantaan, mutta tekoälyn myötä voidaan pystyä tarkistamaan jopa koko tarkastuksen kohteena oleva data. Tekoäly analysoi dataa huomattavasti nopeammin kuin ihminen, joten sen avulla voidaan saavuttaa merkittäviä kustannussäästöjä. Päätökset, joissa on käytetty sekä tekoälyn antamaa vastausta että ihmisen omaa harkintaa, on todettu olevan jopa 20 % parempia, kuin pelkästään ihmisen tai tekoälyn tekemät päätökset. Tekoäly kykenee käyttämään päätöksentekoon monimutkaista dataa ja tekemään erilaisia arvioita ja skenaarioita, joita ihminen voi käyttää oman harkintansa tukena. (Pandey 2025.)
Tekoälyn käytön eettisiä kysymyksiä
Tekoälyn käyttöön liittyy kuitenkin myös eettisiä kysymyksiä, joita tulee pohtia sitä käyttäessä. Käyttöön liittyy lisäksi olennaisia kysymyksiä tietoturvasta ja tietosuojasta. Tekoälyä käyttäessä törmätään usein ongelmiin, jotka ovat tekoälyn antamien vastausten puolueellisuus, syrjintä, tiedon läpinäkyvyys ja algoritminen vinouma. Tekoälyltä saamamme vastaukset perustuvat aina meidän sille antamaan dataan. Vaikka tarkoitus on antaa monipuolista ja syrjimätöntä dataa, on koodiin ja algoritmeihin aina sisään rakennettu tekoälyn kehittäjien omia ajatuksia, mielipiteitä ja aatteita. (Council of Europe 2025.) Tekoälylle syötettyjen tietojen kanssa tulee myös olla tarkkana, jotta tietoturva ei vaarannu. Henkilötietoja käsitellessä tulisi myös muistaa EU:n tietosuoja-asetus, ja mitä se sanoo henkilötietojen käsittelystä ja luovuttamisesta eteenpäin. (Oluwatosin 2025.)
Keinoja eettisyyden turvaamiseksi
Jotta tekoälyn käyttö pysyisi mahdollisimman eettisenä ja siltä saamamme vastaukset laadukkaina, tulee käytölle asettaa valvontaa ja rajoja. Jotta tekoälyä voidaan kehittää vastuullisesti, tulisi sille asettaa säännöllisesti toimivia valvontamekanismeja, jotka vähentävät haittoja ja edistävät johdonmukaisuutta. Tilintarkastajien tulisi pitää silmällä, ettei tietomalleihin pääse sisään vinoumia, ja että tehdyt päätökset ovat vastuullisia ja läpinäkyviä. (Murikah ym. 2024.) Mikäli algoritmiin pääsee sisään vinouma, sen vaikutukset kertautuvat ja virheet korreloituvat, kun sama tieto pääsee vaikuttamaan päätökseen aina uudestaan. Tällaisen virheen löytäminen voi kuitenkin olla vaikeaa, joten olisi tärkeää tunnistaa se ennen kuin se pääsee vaikuttamaan pitkään. (Bigelow 2024.)
Närhen (2025) mukaan tietosuojan varmistamiseksi organisaatioiden kannattaa ottaa käyttöön tiedonhallintastandardit, joilla estetään käytön haittoja. Kun eettiset käyttötavat ja ohjeet on laadittu, on käyttäjien helpompi tehdä työtään. Tietoturvallisuus on helppo pitää omissa käsissä, kun tekoälylle ei syötetä mitään arkaluontoista tietoa, josta olisi haittaa, mikäli se joutuisi vääriin käsiin. Perussääntönä on hyvä pitää myös, että ei klikata mitään epäilyttävää linkkiä. Kannattaa myös tutustua etukäteen tekoälysovelluksen tietoturva- ja tietosuojaselosteisiin, ja katsoa mitä käyttöehdoissa sanotaan datan omistamisesta ja sen luovuttamisesta eteenpäin. Toisaalta tekoälystä saadaan hyötyä myös tietoturvan parantamiseen, koska se pystyy havaitsemaan riskejä paremmin kuin ihminen.
Ihmisen vastuu
Loppupelissä vastuu päätöksestä kuuluu aina ihmiselle. Tilintarkastajilla on viime kädessä velvollisuus olla se, joka tekee päätöksen ja pystyy sen myös perustelemaan. Päätösten tulee olla läpinäkyviä ja selitettävissä. Sirkiän (2020) mukaan organisaatioiden tulisi investoida ja edistää tilintarkastajien koulutusta sekä osaamista, jotta tekoälyä voidaan tulevaisuudessa hyödyntää sen koko potentiaalilla.
Kirjoittajat
Anita Närhi on opiskellut LAB-ammattikorkeakoulussa liiketalouden ammattikorkeakoulututkintoa.
Jukka Sirkiä, KTT, DI, omaa vankan kokemuksen IT-palveluyritysten asiakaslähtöisestä liiketoiminnan johtamisesta ja toimii LAB-ammattikorkeakoulun liiketoimintayksikössä lehtorina sekä hankeasiantuntijana.
Lähteet
Aitkazinov, A. 2023. The Role of Artificial Intelligence in Auditing: Opportunities and Challenges. Viitattu 24.11.2025. Saatavissa https://journal.ijresm.com/index.php/ijresm/article/view/2740/2730
Bigelow, S. J. 2024. What is machine learning bias (AI bias)? Viitattu 26.11.2025. Saatavissa https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/machine-learning-bias-algorithm-bias-or-AI-bias
Council of Europe. 2025. Common ethical challenges in AI. Viitattu 28.11.2025. Saatavissa https://www.coe.int/en/web/human-rights-and-biomedicine/common-ethical-challenges-in-ai
Lappattaranan, T. 2025. Businessman showing concept. Vecteezy. Viitattu 15.12.2025. Saatavissa https://www.vecteezy.com/photo/24162336-businessman-showing-concept-connection-innovation-development-and-artifacts-too-artificial-intelligence-ai-ideas-and-innovation-finding-new-solutions-to-solve-business-problems-modern-business
Närhi, A. 2025. Tekoälyn käytön eettisyys tilintarkastuksessa. Opinnäytetyö (AMK). LAB-ammattikorkeakoulu. Lahti. Viitattu 28.11.2025. Saatavissa https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2025120934148
Oluwatosin, V. A. 2025. AI and the GDPR: Understanding the Foundations of Compliance. Viitattu 30.11.2025. Saatavissa https://techgdpr.com/blog/ai-and-the-gdpr-understanding-the-foundations-of-compliance/
Pandey, V. 2025. Leadership in the AI Era: Navigating and shaping the future of organizational guidance. Viitattu 26.11.2025. Saatavissa https://journalijsra.com/sites/default/files/fulltext_pdf/IJSRA-2025-1875.pdf
Sirkiä, J. 2020. Leveraging digitalization opportunities to improve the business model. Lappeenranta-Lahti University of Technology LUT. Viitattu 26.11.2025. Saatavissa https://urn.fi/URN:ISBN:978-952-335-560-6
