Tekoälyagentit liiketoiminnassa: Katsaus käytäntöön
Umair Ali Khan, 8.5.2025
Tämä julkaisu käsittelee tekoälyagenttien ja niiden liiketoiminnallisen arvon ymmärtämistä ilman hypeä. Teksti on käännetty tekoälyn avulla.
Tekoälyagentit ovat nousseet keskeiseksi puheenaiheeksi liike-elämässä ja teknologia-alalla. Kyseessä ovat autonomiset tekoälyä hyödyntävät ohjelmistot, jotka pystyvät suorittamaan tehtäviä tai tekemään päätöksiä käyttäjän puolesta. Toisin kuin perinteinen chatbot, joka vastaa yksittäisiin kysymyksiin, tekoälyagentti voi toimia aktiivisesti – se voi kerätä tietoa eri lähteistä, käyttää ohjelmistotyökaluja tai tehdä yhteistyötä muiden agenttien kanssa, usein ilman ihmisen jatkuvaa ohjausta.
Tällä teknologialla on valtava potentiaali työnkulkujen automatisoinnissa ja tuottavuuden parantamisessa. Yritysjohtajille luvataan agentteja, jotka kirjoittavat raportteja, tutkivat markkinoita tai hoitavat rutiinipäätöksiä. Hype on kuitenkin herättänyt myös hämmennystä. Mitä tekoälyagentit todella ovat? Miten ne toimivat? Ja tärkeimpänä: missä ne tuottavat arvoa jo nyt – ja missä hype menee todellisuuden edelle?
Tässä julkaisussa tulen selittämään tekoälyagenttien toimintaperiaatteet, esittelen työkaluja niiden rakentamiseen ja tarkastelen konkreettisia liiketoimintakäyttöjä. Lisäksi pyrin erottamaan villinä vellovan hypen todellisuudesta sekä tarjoamaan käytännön suosituksia yrityksille.
Teknologinen yleiskatsaus: Miten tekoälyagentit toimivat?
Tekoälyagentti on ohjelmistojärjestelmä, joka on suunniteltu toimimaan vuorovaikutuksessa ympäristönsä kanssa, keräämään tietoa ja toimimaan itsenäisesti saavuttaakseen ihmisen asettaman tavoitteen. Vaikka tavoitteen määrittelevät ihmiset, agentti päättää, mitkä toimenpiteet se toteuttaa saavuttaakseen sen (Amazon Web Services, n.d; Caballar & Stryker, 2025). Tekoälyagentit käyttävät usein suuria kielimalleja (LLM) päättelyyn, suunnitteluun ja toimintaan tavoitteen saavuttamiseksi (Varshney, 2023).
Sen sijaan, että se vain tuottaisi vastauksen yksittäiseen kysymykseen, tekoälyagentti voi pilkkoa monimutkaisen tavoitteen osatehtäviin, suorittaa nämä osatehtävät (kutsumalla ohjelmistotyökaluja tai etsimällä tietoa) ja mukauttaa suunnitelmaansa tulosten perusteella. Pohjimmiltaan se on kuin digitaalinen avustaja, joka voi tehdä päätöksiä ja suorittaa monivaiheisia prosesseja ilman yksityiskohtaisia ohjeita jokaiselle toiminnalle. Esimerkiksi asiakaspalvelukeskuksessa tekoälyagentti voi asiakaskyselyitä käsitellessään esittää jatkokysymyksiä, etsiä tietoa sisäisistä dokumenteista ja tarjota vastauksia. Vuorovaikutuksen perusteella se voi päättää, ratkaiseeko ongelman itse vai eskaloiko sen ihmiselle.
Tarkastellaan toista esimerkkiä automatisoidusta myyntiehdotuksen tai tarjouksen laatimisesta – toistuvaa käyttötapausta, johon törmäsin tekoälykonsultoinnissa yritysten kanssa Suomen tekoälyalue (FAIR) -projektissa. Myyntiehdotuksen tai tarjouksen laatiminen valmistusyrityksissä on työläs tehtävä. Se vaatii asiakasasiakirjojen ymmärtämistä, yrityksen ohjeistojen ja hinnoittelujärjestelmien tarkastelua, ehdotuksen laatimista ja sen tarkistamista.
Tekoälyagenttijärjestelmä voi poimia keskeiset tiedot asiakkaan pyynnöstä, hakea sisäiset hinnoitteluohjeet ja ehdot yrityksen tiedostoista, soveltaa asiaankuuluvia sääntöjä tai alennuksia ja luoda luonnoksen ennalta määriteltyä yritysmallia käyttäen. Se voisi sitten tarkistaa sisällön tarkkuuden, kuten tuotenimien, hinnoitteluportaiden ja muotoilun vastaavuuden, ja tehdä korjauksia tarvittaessa. Jos jokin puuttuu tai on epäselvää, agentti voisi päättää tarkistaa muita sisäisiä asiakirjoja tai merkitä ongelman tarkastettavaksi.
Nämä komponentit toimivat yhdessä iteratiivisessa silmukassa. Agentin ydin laatii suunnitelman (suunnittelumoduulin avulla), suorittaa toiminnon työkalun kautta, saa tuloksen, päivittää muistiaan ja päättää sitten seuraavan vaiheen. Se jatkaa tätä havainnointi–suunnittelu–toiminta-sykliä, kunnes tehtävä on suoritettu tai tavoite saavutettu (Caballar & Stryker, 2025). Ratkaisevaa on, että tehtävän päätyttyä kehittynyt agentti voi myös oppia tuloksesta, tallentaen oppimansa muistiin, jotta se voisi suoriutua paremmin seuraavalla kerralla (Caballar & Stryker, 2025).
Koodipohjainen vs. kooditon kehys
Tekoälyagentteja voidaan rakentaa joko koodipohjaisia tai no-code-työkaluja käyttäen. Koodipohjaiset kehykset kuten LangChain ja AutoGen mahdollistavat kehittäjille joustavien, räätälöityjen agenttien luomisen ohjelmoinnilla (Caballar & Stryker, 2025). No-code-alustat kuten CrewAI, AutoGen Studio ja Googlen Vertex AI Agent Builder sallivat ei-ohjelmoijien suunnitella agentteja yksinkertaisten käyttöliittymien kautta (Caballar & Stryker, 2025; Google, 2023; Viebrock, 2023). Vaikka no-code-työkalut ovat helpompia ja nopeampia käyttää, ne tarjoavat vähemmän joustavuutta. Monet yritykset käyttävät molempia lähestymistapoja, aloittaen no-code-ratkaisuilla ja siirtyen myöhemmin koodiin edistyneempien tarpeiden kohdalla.
Tekoälyagenttikehyksen valinta edellyttää useiden tekijöiden punnitsemista. Käytettävissä oleva tekninen asiantuntemus vaikuttaa siihen, onko koodipohjainen vai no-code-lähestymistapa sopivampi. Koodipohjaiset vaihtoehdot vaativat ohjelmointitaitoja, kun taas no-code-alustat on suunniteltu ei-teknisille käyttäjille. Räätälöintitarpeet voivat ohjata päätöstä kohti koodipohjaisia kehyksiä monimutkaisempia ratkaisuja varten.
Aikatavoitteet voivat myös muokata valintaa, sillä no-code-työkalut mahdollistavat nopeamman käyttöönoton, kun taas koodipohjaiset vaihtoehdot edellyttävät tyypillisesti pidempää kehitystyötä. Muita tärkeitä näkökohtia ovat integraatiot sisäisiin järjestelmiin, turvallisuus- ja vaatimustenmukaisuusvaatimukset – erityisesti arkaluontoisia tietoja käsiteltäessä – sekä kyky skaalautua tuleviin tarpeisiin.
Tämän hetkiset yrityssovellukset
Tekoälyagentteja hyödynnetään eri toimialoilla ajan säästämiseen, analyysien parantamiseen ja tehtävien automatisointiin. Yksi yleisimmistä käyttökohteista on automaattinen raporttien laatiminen. Esimerkiksi agentit voivat lukea sopimuksia ja talousraportteja ja tuottaa toimittajariskiyhteenvedon minuuteissa sen sijaan, että ihmiset käyttäisivät siihen tunteja (Korolov, 2024). Samoin OpenAI:n ”Deep Research” -agentti voi etsiä tietoa verkosta, kerätä dataa ja tuottaa kattavia raportteja lähdeviitteineen (Simmering, 2025).
Joissakin yrityksissä agentit käsittelevät jopa 90 % asiakirjoista, mikä vähentää merkittävästi manuaalista työtä (Korolov, 2024). Ne voivat myös poimia tietoa sähköposteista, PDF-tiedostoista ja tietokannoista, tuottaen tiivistelmiä tai laukaisten automaattisia toimenpiteitä. HR-osastoilla agentteja käytetään vastaamaan työntekijöiden kysymyksiin (Korolov, 2024). Näissä tilanteissa agentit hyödyntävät usein RAG-tekniikkaa (Retrieval-Augmented Generation), jonka avulla ne hakevat tietoa useista järjestelmistä ja tuottavat hyödyllisiä, tilanteeseen sopivia vastauksia.
Markkinatutkimuksessa agentit voivat automatisoida trendien seurantaa tai kilpailija-analyysiä. Analyytikot käyttävät usein agentin tuottamaa ensimmäistä luonnosta jatkotyöstön pohjana, mikä nopeuttaa tutkimusprosessia ja pitää näkemykset ajantasaisina (Viebrock, 2023). Lisäksi agentit voivat käsitellä erilaisia datatyyppejä – taulukkolaskelmia, litterointeja ja kuvia – ja siten tukea yritysesittelyjen laatimista, oikeudellisia analyysiprosesseja tai tuotekehityksen oivalluksia (Varshney, 2023). Toimintoihin liittyen agentit voivat automatisoida prosesseja, kuten perehdytystä tai IT-tuen vianetsintää. Asiakaspalvelussa ne voivat vastata kysymyksiin tai toteuttaa toimenpiteitä, esimerkiksi myöntää hyvityksiä.
Työnkulun automatisointi ja tuottavuuden parantaminen ovat tärkeimpiä liiketoiminnallisia käyttötapauksia – 60 % tutkituista yrityksistä mainitsee nämä pääasiallisina tavoitteina (Korolov, 2024). Tekoälykonsultointityöni aikana olen huomannut merkittävää kysynnän kasvua tekoälyagenteille, erityisesti agenttipohjaisille RAG-ratkaisuille, jotka yhdistävät yrityksen sisäistä dokumentaatiota suuriin kielimalleihin ja muihin työkaluihin. Yleisiä sovelluksia ovat myös automaattinen dokumenttien tuotanto, kuten myyntiehdotukset, tarjoukset, oikeudelliset arviot, valitusraportit ja potilasyhteenvedot.
Näiden lupaavien käyttöönottojen rinnalla nousee kuitenkin esiin tärkeitä kysymyksiä: käytetäänkö tekoälyagentteja oikeissa tilanteissa? Tuottavatko ne aina odotettua arvoa? Tämä johdattaa meidät pohtimaan hypen ja todellisuuden välistä rajaa.
Hype vs. todellisuus
Tekoälyagentit keräävät runsaasti huomiota, mutta niitä ei tarvita jokaisessa tehtävässä. Useimmissa rutiiniluonteisissa ongelmissa riittävät yksinkertaisemmat tekoälytyökalut. Agentit ovat hyödyllisimpiä monimutkaisissa tehtävissä, joissa tarvitaan päättelykykyä ja tiedon yhdistämistä useista lähteistä. Monilta yrityksiltä puuttuu edelleen osaamista, jota tarvitaan agenttien tehokkaaseen käyttöönottoon ja hallintaan.
Onnistunut käyttöönotto edellyttää selkeitä tavoitteita, määriteltyjä työkaluja ja asianmukaisia suojatoimenpiteitä. Ilman näitä agentit voivat tehdä virheitä tai jäädä kauas odotuksista (Simmering, 2025). Joissain käyttötapauksissa lisäarvo jää vähäiseksi – esimerkiksi agentin hyödyntäminen kokousten ajastamiseen, kun yksinkertainen kalenterityökalu olisi riittänyt. Tekoälyagentit ovat hyödyllisimpiä sellaisissa tehtävissä, joita on vaikea automatisoida perinteisin menetelmin, kuten suurten asiakirjakokonaisuuksien käsittely tai eri lähteistä saatujen tietojen yhdistäminen (Romano, 2025).
Tällä hetkellä tekoälyagenttien konsepti on ylipaisutettu. Monet tekoälyratkaisujen tarjoajat leimaavat lähes jokaisen sovelluksensa ”tekoälyagentiksi” pysyäkseen trendin mukana – vaikka varsinaiset agenttiominaisuudet puuttuisivatkin. Samaan aikaan jotkut yritykset pyrkivät ottamaan agentteja käyttöön ilman kunnollista ymmärrystä tekoälyn tai koneoppimisen perusteista.
Tämä johtaa usein epäonnistuneisiin projekteihin, jotka tuottavat vain vähän arvoa tai hyötyjä tuottavuuden kannalta. Tekoälykonsultointityössäni kohtaan usein yrityksiä, jotka haluavat kehittää räätälöityjä ratkaisuja yksittäisten liiketoiminta-asiakirjojen hakemiseen. Useimmissa tapauksissa tehokkaat RAG-teknologiat riittävät, eikä täydellisiä agenttityönkulkuja tarvita.
Tilaisuuksia ja mahdollisuuksia
Tekoälyagentit tarjoavat yrityksille merkittäviä mahdollisuuksia. Niiden avulla voidaan seurata toimittajia, valvoa järjestelmiä tai tarkastella asiakastyytyväisyyttä ja reagoida välittömästi. Tämä mahdollistaa palveluita, kuten reaaliaikaiset riskihälytykset tai automaattinen laadunvalvonta – palvelut, jotka eivät olleet aiemmin mahdollisia. Agentit voivat myös sisällyttää asiantuntijatietoa sellaisiin työkaluihin, joita myös ei-asiantuntijat voivat käyttää. Esimerkiksi juridinen agentti voi auttaa myyntihenkilöstöä tunnistamaan riskialttiita sopimuslausekkeita. Näin yritykset voivat toimia tehokkaammin vähemmillä asiantuntijoilla ja kaventaa osaamiskuiluja.
Hyötyäkseen tekoälyagenteista yritysten tulisi aloittaa pienimuotoisista ja matalan riskin käyttötapauksista, ottaa mukaan sekä teknisiä että toimiala-asiantuntijoita ja varmistaa vahva valvonta ihmisten suorittaman tarkastuksen ja seurannan avulla. On tärkeää kouluttaa henkilöstöä, pysyä ajan tasalla työkaluista ja käsitellä eettisiä ja vaatimustenmukaisuuskysymyksiä. Harkittu, asteittainen lähestymistapa auttaa vapauttamaan tekoälyn todellisen arvon ja minimoimaan riskit.
Johtopäätökset
Tekoälyagentit merkitsevät siirtymää yksinkertaisista, kysymyksiin vastaavista työkaluista kohti autonomisia järjestelmiä, jotka kykenevät käsittelemään monimutkaisia, monivaiheisia tehtäviä minimaalisella valvonnalla. Liiketoiminnassa ne parantavat jo nyt tehtäviä, kuten raportointia, data-analyysia ja työnkulkujen automatisointia. Ne eivät kuitenkaan sovellu kaikkiin tilanteisiin.
Tehokas käyttö edellyttää oikeiden ongelmien valintaa, pienestä aloittamista, valvonnan säilyttämistä ja tekoälykykyjen yhdistämistä ihmisen harkintaan. Teknologian kypsyessä joustavuus ja tietoisuus auttavat yrityksiä hyödyntämään sen koko potentiaalin. Järkevästi sovellettuina tekoälyagentit voivat parantaa tuottavuutta ja avata uusia tapoja tehdä työtä.
Täysin autonomisten järjestelmien rakentamista ei kuitenkaan suositella, sillä ihmisen osallistuminen on olennainen osa agenttipohjaisia työnkulkuja. Ennen kuin tekoälyagentille annetaan tehtäviä, kuten automaattiset maksut, sähköpostien lähettäminen, valitusten ratkaisu tai merkittävien päätösten teko, prosessiin tulisi sisältyä ihmisen vahvistus ja todentaminen. Lisäksi on aina suositeltavaa sisällyttää korjaus-, validointi- tai vahvistusvaiheita agenttien työnkulkuun.
Yhden agentin keräämä tieto tulisi tarkistaa toisella agentilla, jotta voidaan varmistaa tiedon paikkansapitävyys. Samoin agenttien tuottamat raportit hyötyvät ristiintarkastuksesta muiden agenttien tai ihmisten toimesta. Tämä monitasoinen lähestymistapa, joka yhdistää ihmisen valvonnan ja agenttien välisen tarkastuksen, luo luotettavampia tekoälyjärjestelmiä.
Yhteystiedot
Umair Ali Khan
Vanhempi tutkija
+358 29 447 1413
umairali.khan@haaga-helia.fi
Lähteet
Amazon Web Services. (n.d.). What are AI agents? Retrieved April 19, 2025, from https://aws.amazon.com/what-is/ai-agents/
Caballar, R. D., & Stryker, C. (2025). AI agent frameworks: Choosing the right foundation for your business. IBM Think Blog. https://www.ibm.com/think/insights/top-ai-agent-frameworks. Accessed April 19, 2025.
Varshney, T. (2023). Introduction to LLM Agents. NVIDIA Technical Blog. https://developer.nvidia.com/blog/introduction-to-llm-agents/. Accessed April 19, 2025.
Korolov, M. (2024). 5 top business use cases for AI agents. CIO. https://www.cio.com/article/3843379/5-top-business-use-cases-for-ai-agents.html. Accessed April 19, 2025.
Romano, S. (2025). Key questions to address when implementing agentic AI solutions. LinkedIn Articles. https://www.linkedin.com/pulse/key-questions-address-when-implementing-agentic-ai-solutions-romano/. Accessed April 19, 2025.
Simmering, P. (2025). When (Not) to Use Agentic AI. Simmering.Dev Blog. https://simmering.dev/blog/agentic-ai/. Accessed April 19, 2025.
Viebrock, S. (2023). AI Agents: How to Enhance Your Market Research. O8 Agency Blog. https://www.o8.agency/blog/AI-Agents-Elevating-Market-Research-with-Advanced-AI-Tools. Accessed April 19, 2025.
Google. (2023). Vertex AI Agent Builder – Build and orchestrate enterprise-grade multi-agent experiences. Google Cloud. https://cloud.google.com/products/agent-builder. Accessed April 19, 2025.
Finnish AI Region
2022-2025.
Media contacts