Achtung! Työpaikkasi saattaa olla tekoälyn piilotetulla riskivyöhykkeellä

Se tekoälymurros, josta kaikki puhuvat? Katsot todennäköisesti väärään suuntaan. MIT:n tutkimus osoittaa, että todellinen vaikutus ei osu ensimmäisenä teknologia-aloille, vaan se muokkaa jo toimisto- ja hallintotyötä, jota löytyy lähes jokaisesta organisaatiosta. Tämä artikkeli paljastaa, missä tekoälyn todellinen riskivyöhyke sijaitsee. Seuraavassa artikkelissamme kerromme, miten voit valmsitautua ennen kuin on liian myöhäistä.

Umair Ali Khan & Martti Asikainen, 15.12.2025 | Kuva: Adobe Stock Photos

Tekoäly ei ole tulossa vain teknologia-alojen töihin, kuten ohjelmoijille tai data-analyytikoille. MIT:n tuorein tutkimus osoittaa, että todellinen murros piilee taustatoimistojen työnkuluissa lähes kaikilla toimialoilla. Tässä artikkelissa käymme läpi tutkimustulokset selkokielellä ja kerromme, mihin tekoälyn vaikutus todella kohdistuu.

Tekoälyn nopean kehityksen ja tekoälytyökalujen räjähdysmäisen leviämisen keskellä lähes jokaiselta alalta kuuluu samat kysymykset: Onko työpaikkani turvassa? Korvaako tekoäly minut? Olemmeko matkalla tekoälyvetoiseen massatyöttömyyteen ja yhteiskunnalliseen kriisiin?

Häiriömalli ei ole ennennäkemätön

Tämä ilmiö ei ole uusi. Sama pelko on herännyt jokaisen merkittävän teknologisen murroksen keskellä. Muistamme yhä 90-luvulta, kun kirjanpitäjät, konekirjoittajat, muistiinpanojen tekijät ja manuaalisen tietojenkäsittelyn ammattilaiset pelkäsivät tietokoneiden vievän heidän työnsä.

Lopulta ne, jotka oppivat käyttämään uusia työkaluja, säilyttivät paikkansa työmarkkinoilla. Teknologia ei korvannut kaikkia, mutta se korvasi ne, jotka kieltäytyivät sopeutumasta. Viime kuukausien uutisotsikot heijastavat samaa pelkoa ja yllätystä. Tekoälystä on jo tullut korvaamaton osa jokapäiväistä tietotyötä, vaikka suuri osa tästä altistumisesta pysyy yhä piilossa (Dastin & Shalal 2025; Snelling 2025).

Tästä syystä on yhä monia, jotka eivät näe muutosta – ihmisiä, jotka istuvat piilotetulla riskivyöhykkeellä vakuuttuneina siitä, että heidän oma työpaikkansa on turvassa. Mutta kuten Herakleitoskin totesi, ainoa pysyvä asia on muutos. Pankkivirkailijat uskoivat aikoinaan päivittäisen konttorityön pysyvän ikuisesti muuttumattomana, ja matkatoimistoissa kuviteltiin, etteivät verkkovarausjärjestelmät voisi koskaan korvata ihmistä.

Samaan tapaan valokuvalaboratorioiden teknikot eivät osanneet kuvitella maailmaa, jossa digitaalikamerat vetäisivät pidemmän korren. Monet näistä ammateista katosivat nopeammin kuin kukaan osasi odottaa – tai ainakin henkilöstömäärä laski dramaattisesti.

Jäävuori-indeksi ja piilotetun altistumisen mittaaminen

Kun peilaamme vanhoja kokemuksia, opetus on selvä: ei riitä, että seuraat ilmeisiä riskejä ja suuria linjoja – sinun on etsittävä myös omia sokeita pisteitäsi. Juuri tällaisia sokeita pisteitä viimeaikainen tehtäväpohjainen tekoälytutkimus pyrkii paljastamaan.

MIT:n Project Iceberg -hanke osoittaa, että tekoälyn vaikutus työpaikkoihin on paljon laajempi ja monimutkaisempi kuin miltä se pinnalta näyttää. Tutkijat esittelevät niin kutsutun jäävuori-indeksin – osaamiskeskeisen mittarin, joka arvioi, kuinka suuri osa kunkin ammatin palkka-arvosta voitaisiin tarvittaessa tehdä kokonaan tekoälyjärjestelmillä (Chopra ym. 2025). Indeksi mittaa teknistä altistumista eli sitä, missä tekoäly kykenee suorittamaan työn sisäisiä tehtäviä.

Yksi merkittävimmistä löydöksistä on, että tänään näkyvä tekoälyn käyttöönotto, joka tapahtuu pääasiassa tietojenkäsittelyn ja teknologia-aloilla, on vain jäävuoren huippu. Paljon suurempi piilotettu vyöhyke sijaitsee pinnan alla erilaisissa hallinnollisissa, taloudellisissa ja asiakaspalvelutehtävissä, joista suuri osa on digitaalista, toistuvaa ja tietointensiivistä.

Tämä altistumisen keskittyminen toimisto- ja hallintotyöhön on linjassa laajempien tutkimustrendien kanssa. Tekoälyä ja työllisyyttä käsittelevä bibliometrinen analyysi osoittaa, että toimisto- ja hallinnolliset ammatit ovat niitä, joita tutkitaan ja joista keskustellaan eniten tekoälyvetoisen muutoksen yhteydessä (Pennathur ym. 2024).

Konsultoidessamme Finnish AI Regionin (FAIR) yritysasiakkaita olemme havainneet väitteen pitävän paikkansa. Ensimmäiset merkitykselliset tekoälyvoitot eivät tyypillisesti liity robotteihin tai täysautomaatioon, vaan asiakaspalveluun, asiakirjoihin, laskutukseen, myyntitarjouksiin, ostotilauksiin, sopimuksiin, sähköposteihin, tilintarkastukseen, tiedonhakuun ja rutiiniraportteihin – eli päivittäisen toiminnan hiljaiseen selkärankaan.

Tässä artikkelissa käymme läpi nämä havainnot selkokielellä ja keskitymme siihen, mitä ne tarkoittavat, miten niihin tulisi suhtautua ja minne tekoäly iskee voimakkaimmin. Emme käsittele teknisiä yksityiskohtia siitä, miten jäävuori-indeksi toimii – jos olet kiinnostunut, voit lukea koko tutkimuksen. Sen sijaan keskitymme keskeisten löydösten analysointiin ja siihen, miksi ne ovat tärkeitä.

Jäävuori-indeksi paljastaa, että tekniset työpaikat ovat vain jäävuoren huippu. Suurempi uhka piilee pinnan alla.

Näkyvä tekoälymurros on yllättävän pieni

Kun puhumme tekoälystä ja työtehtävien murroksesta, ensimmäisenä mieleen tulevat yleensä ohjelmistokehittäjät, jotka hyödyntävät tekoälyä työssään, tai data-analyytikot ja muut tekniset roolit suurissa teknologiayrityksissä. Mutta nämä ovat vain jäävuoren huippu – eli se osa, jonka näemme.

Näissä selkeästi teknologiaan liittyvissä tehtävissä tekoälyn kyvykkyydet menevät vahvasti päällekkäin ihmisten osaamisen kanssa. Kun tarkastelemme koko työmarkkina-aluetta, tämä pintakerros on kuitenkin pieni – vain muutaman prosentin osuus kokonaispalkka-arvosta. Teknologia-alan työt muodostavat kapean siivun kansantaloudesta.

Suurin osa ihmisistä ei työskentele ohjelmistojen tai data-analyysin parissa. He työskentelevät hallinnossa, logistiikassa, koulutussektorilla, tuotannossa, terveydenhuollossa, vähittäiskaupassa ja niin edelleen. Vaikka tekoälyllä on vahva yhteys teknologia-alojen tehtäviin, tämä koskee vain muutamaa prosenttia koko työvoimasta.

Toisin sanoen tänään todistamamme tekoälymurros liittyy vain pieneen joukkoon asiantuntijoita, kun taas kokonaisaltistumisen todellinen potentiaali jää keskusteluissa huomiotta.

Piilotettu massa: toimisto-, hallinto- ja asiantuntijatyö

MIT:n tutkimuksen keskeinen oivallus on katsoa ilmeisten teknologia-alan tehtävien ulkopuolelle ja sisällyttää tarkasteluun myös muut tietotyöntekijät: hallinnolliset, taloudelliset ja asiantuntijapalveluroolit. Näihin kuuluvat esimerkiksi taustatoimintojen operaatiot, kuten asiakirjojen käsittely, henkilöstöhallinto, koordinointityö, raportointi, rutiinianalyysit ja lukuisat laadunvalvontatehtävät (Chopra ym. 2025).

MIT:n kehittämä malli ei ole pelkkää teoriaa. Useat eri alat ovat raportoineet, että jäävuori-indeksi paljastaa tekoälyn todellisen potentiaalin, joka piilee pinnan alla erilaisissa kognitiivisissa ja tietointensiivisissä tehtävissä (Sellers 2025). Kun huomioimme tietotyöntekijöiden jokapäiväisen toimistotyön, tekoälyn vaikutukset kasvavat huomattavasti laajemmiksi.

Yhtäkkiä tekoälylle altistuvat paitsi koodarit ja teknologia-alan ammattilaiset, myös assistentit, koordinaattorit ja HR-asiantuntijat. Todellinen potentiaali piilee rutiininomaisten, toistettavien toimistotehtävien automatisoinnissa – tehtävissä, joita löytyy lähes jokaisesta organisaatiosta toimialasta riippumatta.

Tämä vastaa täysin sitä, mitä näemme päivittäin tekoälykonsultointityössämme pk-yritysten kanssa. Ensimmäiset hyödylliset tekoälypilotit eivät juuri koskaan lähde ajatuksesta korvata kehittäjä. Sen sijaan ne alkavat näistä:

Laskujen, ostotilausten ja asiakasasiakirjojen käsittely
Sisäisen tiedon ja asiakirjojen haku
Asiakkaiden palvelupyyntöjen luominen ja päivittäminen
Asiakasvalitusten ratkaiseminen
Rutiiniraporttien ja tarjousten laatiminen
Keskeisen tiedon poiminta asiakirjapinoista

Tekoälyn lähitulevaisuuden suurimmat vaikutukset kohdistuvat todennäköisesti toimihenkilöiden kognitiiviseen työhön: jokapäiväisiin toimistotehtäviin, jotka pitävät organisaatiot käynnissä. Kyse ei siis ole pelkästään korkean profiilin teknologia-alan töistä (Snelling 2025).

Automaatio ja yllätykset

Monet toimialat ja sektorit eivät miellä itseään ”korkean teknologian” alueiksi, mutta ovat silti erittäin alttiita tekoälylle, kun tarkastellaan niiden asiantuntija- ja toimistotyötä. Ajattele esimerkiksi seuraavia organisaatioita:

tehtaat ja varastot luottavat laajoihin hallinnollisiin taustatoimistoihin,
pankit ja vakuutusyhtiöt käsittelevät valtavia määriä asiakirjoja ja rutiinianalyysejä
palveluorganisaatiot riippuvat jatkuvasta koordinoinnista, aikataulutuksesta ja raportoinnista

Nämä organisaatiot saattavat investoida voimakkaasti erilaisiin antureihin ja robotteihin sekä teollisuus 4.0:aan tuotantopuolellaan. Samaan aikaan ne jättävät kokonaan huomiotta, kuinka haavoittuvaisia heidän toimistoroolinsa ovat. Suunnittelijat, koordinaattorit, analyytikot, HR, talous, asiakaspalvelu ja muut työntekijät viettävät suurimman osan ajastaan ruutupohjaisissa, toistuvissa tehtävissä.

Seuraava suuri yllätys tulee olemaan se, kun organisaatiot ymmärtävät, että tekoäly voi usein muuttaa tuotantolinjan ympärillä olevaa toimistotyötä paljon nopeammin kuin itse tuotantolinjaa. Aikataulutuksen, asiakaskohtaamisen, dokumentoinnin ja raportoinnin automatisointi on nopeampaa kuin kalliiden robottien ostaminen ja niiden asentaminen tuotantohalliin.

Monissa paikoissa suurin tekoälystä tuleva shokki ei siten tulekaan koneista, jotka korvaavat fyysistä työtä, vaan tekoälystä, joka muovaa nopeasti sitä ympäröivää toimistotyötä.

BKT ja työllisyysluvut eivät kerro kaikkea

Kun puhumme talouden tilasta, tarkastelemme yleensä kolmea lukua: BKT, työttömyys ja keskiansiot. Nämä ovat hyödyllisiä, mutta ne eivät kerro paljoakaan siitä, miten tekoäly vaikuttaa työhön ja mihin se iskee.

Kuvitellaan hetki kahta erilaista aluetta:

Alue A:lla on vahva BKT, matala työttömyys ja korkeat tulot. Paperilla kaikki näyttää erinomaiselta, mutta suuri osa sen työpaikoista koostuu tietotyöstä – digitaalisista, toistuvista ja tietointensiivisistä tehtävistä eri ammattialoilla ja toimistoissa. Tämä tekee siitä erittäin alttiin tekoälylle, vaikka kukaan ei vielä näkisi muutosta tulossa.

Alue B kamppailee taloudellisesti, mutta sen työpaikat nojaavat enemmän tehtäviin, joita on vaikeampi automatisoida lyhyellä aikavälillä – esimerkiksi kasvokkain tapahtuvaan hoivatyöhön, monimutkaiseen käsityöhön sekä kontekstisidonnaisiin toimintoihin. Tästä syystä sen välitön tekoälyaltistus voi olla pienempi kuin verrokkialueella.

Ero syntyy siitä, mitä ihmiset todella tekevät työpäivänsä aikana – ei talouden keskeisistä indikaattoreista. Tekoälystä puhuttaessa se on ideaali tehtäviin, joissa on seuraavia elementtejä:

Rutiininomaista tiedon käsittelyä
Digitaalisia asiakirjoja ja dataa
Jäsenneltyjä, toistettavia työnkulkuja

Nämä mallit ovat piilossa työnkuvissa ja tehtävälistoissa, eivät BKT-kaavioissa. Keskeinen havainto on, että BKT, työttömyys ja ansiot kertovat, miten talous voi tänään, mutta eivät sitä, miten se voi huomenna. Ne eivät paljasta, mitkä tiedot, taidot ja tehtävät ovat alttiimpia tekoälylle.

Jotta johtajat voisivat suunnitella tulevaisuutta järkevämmin, tulisi katsoa keskeisten indikaattorien taakse ja ymmärtää, mitä erilaiset työnkuvat todella pitävät sisällään.

Tämä erottelu auttaa myös selittämään, miksi suuri tekoälyaltistus ei automaattisesti johda välittömään massatyöttömyyteen. Tuore systemaattinen katsaus generatiivisesta tekoälystä ja työllisyysvaikutuksista osoittaa, että lähitulevaisuudessa tekoäly yleensä muokkaa työpaikkojen sisäisiä tehtäviä sen sijaan, että se poistaisi kokonaisia ammatteja – erityisesti tietointensiivisessä toimihenkilötyössä (Salari ym. 2025).

Tämä johtaa toiseen mielenkiintoiseen havaintoon: työt, jotka nojaavat vahvasti monimutkaiseen käsityöhön, eivät todennäköisesti korvaudu tekoälyllä ainakaan lähiaikoina. Näitä ovat sähköasentajat, putkimiehet, puusepät, mekaanikot, rakennustyöläiset ja vastaavat käden taitojen ammatit. Nämä roolit saattavat muuttua ajan myötä, mutta ne eivät ole ensimmäisinä jonossa tekoälyvetoisessa murroksessa.

Mitä tämä tarkoittaa sinulle

Ensimmäinen askel on ymmärtää, mihin tekoälyn vaikutus todella kohdistuu. Käytännössä tämä on jo nyt selvää, jonka vuoksi suosittelemme teitä pohtimaan seuraavia kohtia:

Näkyvä murros teknologia-alan töissä on todellinen, mutta myös pieni. Se vaikuttaa vain muutamaan prosenttiin kokonaistyövoimasta
Piilotettu massa piilee toimisto- ja hallinnollisessa työssä. Tässä tekoäly voi käsitellä rutiininomaisia, digitaalisia, tietointensiivisiä tehtäviä laajassa mittakaavassa
Ei-teknologiset sektorit kohtaavat odottamatonta altistumista. Teollisuus- ja palveluorganisaatiot saattavat nähdä taustatoimintojensa muuttuvan ennen tuotantolinjoja.
Perinteiset taloudelliset indikaattorit eivät paljasta tekoälyriskiä. On tarkasteltava, mitä ihmiset todella tekevät, ei vain BKT:tä tai työllisyysastetta.
Manuaaliset käsityöammatit pysyvät suhteellisen suojattuina. Monimutkaista fyysistä työtä on vaikeampi automatisoida kuin kognitiivista toimistotyötä.

Seuraavassa artikkelissa tutkimme, miten organisaatiot ja päättäjät voivat kääntää tämän oivalluksen konkreettisiksi toimintasuunnitelmiksi. Näytämme samalla, mitä kysymyksiä kannattaa esittää, mitä strategioita harkita ja miten valmistaa työvoimaa ennen murroksen saapumista.

Lähteet

Chopra, A., Bhattacharya, S., Salvador, D., Paul, A., Wright, T., Garg, A., Ahmad, F., Schwarze, A. C., & Balaprakash, P. (2025). The Iceberg Index: Measuring workforce exposure across the AI economy (arXiv:2510.25137). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.25137

Dastin, J. & Shalal, A. (2025, 4. joulukuuta). AI’s rise stirs excitement, sparks job worries. Reuters. Haettu 13.12.2025 osoitteesta https://www.reuters.com/business/media-telecom/ais-rise-stirs-excitement-sparks-job-worries-2025-12-04/

MIT Project Iceberg. (2025). Project Iceberg – Coordinating the human–AI future. Yliopiston tutkimushanke. Haettu 13.12.2025 osoitteesta https://iceberg.mit.edu/

Pennathur, P. R., Boksa, V., Pennathur, A., Kusiak, A., & Livingston, B. (2024). The future of office and administrative support occupations in the era of artificial intelligence: A bibliometric analysis. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2405.03808

Salari, N., Beiromvand, M., Hosseinian-Far, A., Habibi, J., Babajani, F., & Mohammadi, M. (2025). Impacts of generative artificial intelligence on the future of labor market: A systematic review. Computers in Human Behavior Reports, 18, 100652. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2025.100652

Sellers, M. (2025, 3. joulukuuta). AI can already do nearly 12% of your work. Insurance Business Magazine. Haettu 13.12.2025 osoitteesta https://www.insurancebusinessmag.com/us/news/technology/ai-can-already-do-nearly-12-of-your-work-558811.aspx

Snelling, G. (2025, 26. marraskuuta). MIT study finds AI is already capable of replacing 11.7% of U.S. workers. Fast Company. Haettu 13.12.2025 osoitteesta https://www.fastcompany.com/91450119/mit-study-finds-ai-is-already-capable-of-replacing-11-7-of-u-s-workers