Tekoälylukutaito – kilpailuetu vai lakisääteinen rasite?
Mitä tekoälylukutaito tarkoittaa käytännössä, ja miten organisaatio täyttää EU:n tekoälyasetuksen vaatimukset? Tässä artikkelissa käymme läpi neljä keskeistä komponenttia ja neljä konkreettista toimenpidettä.
Martti Asikainen 17.6.2026 | Kuva: Tekoälyllä luotu
Edellisessä artikkelissa kävin läpi, miten varjotekoäly uhkaa yrityksiä Samsungista Amazoniin, ja miksi pelkkä tekoälyn käyttö ilman ymmärrystä voi johtaa tietovuotoihin, virheellisiin päätöksiin ja jopa lakien rikkomiseen (Carlini ym. 2021; Huang ym. 2023; Mehrabi ym. 2021)
Tekoälyn käytön kieltäminen ei ole ratkaisu. Se on kuin kieltäytyisi internetin käytöstä ja työntäisi päänsä pensaaseen, ettei näkisi kilpailijoiden pyyhältävän ohitse. Tärkeämpää on rakentaa organisaation tekoälylukutaitoa. Tekoälylukutaito on kollektiivinen kyky ymmärtää tekoälyn perusperiaatteita, hyödyntää sitä vastuullisesti ja tunnistaa siihen liittyvät riskit (Long & Magerko 2020; Ng ym. 2021).
Vuodesta 2025 alkaen tämä ei ole ollut enää pelkkä hyvä käytäntö, vaan lakisääteinen velvoite Euroopan unionin alueella toimiville yrityksille, josta määrätään EU:n tekoälyasetuksessa (AI Act, EU 2024/1689). Tekoälyasetuksen 4 artikla velvoittaa kaikki tekoälyjärjestelmien tarjoajat ja käyttäjät varmistamaan, että heidän henkilöstöllään on riittävä tekoälylukutaidon taso.
Tekoälylukutaito lakisääteisenä velvoitteena
Tekoälylukutaitoa koskeva velvoite koskee kaikkia tekoälyjärjestelmiä, mikä tarkoittaa myös yleiskäyttöisiä työkaluja, jotka voivat vaikuttaa yrityksen toimintaan tai päätöksentekoon (EU) (EU 2024/1689; NIST 2023).
Tällaisia ovat esimerkiksi yleisesti käytössä olevat generatiivisen tekoälyn kielimallit, kuten ChatGPT, Claude, Copilot ja Grok. Asetuksen mukaisesti yritysten on arvioitava tekoälyn käyttöön liittyvät riskit ja räätälöitävä koulutus henkilöstön roolien ja tekoälykäytön mukaan.
Pelkkä käyttöohjeiden jakaminen ei riitä, vaan työntekijät tarvitsevat asianmukaista koulutusta ja ohjausta ymmärtääkseen tekoälyn potentiaaliset mahdollisuudet, riskit ja haitat paitsi henkilöstölle ja yritykselle itselleen myös sen asiakkaille ja muille sidosryhmille (esim. Benlian ym. 2025; Long & Magerko 2020).
EU:n tekoälyasetus ja sen valvonta astuvat täysimääräisesti voimaan 2. elokuuta 2026, jolloin suurin osa sen säännöksistä tulee valvontaan. Rikkomusten rangaistukset määräytyvät kansallisten lakien mukaan.
Asetus koskee myös EU:n ulkopuolisia yrityksiä, mikäli niiden tekoälyjärjestelmillä on vaikutusta EU:n markkinoihin tai sen kansalaisiin. Toisin sanoen, jos yrityksesi palvelee eurooppalaisia asiakkaita tai toimii EU:ssa millään tapaa, tämä koskee myös sinua.
Neljä komponenttia riittävään tekoälylukutaitoon
Tekoälylukutaito ei ole pelkästään tekninen erikoisosaaminen tai supervoima, vaan laajempi työelämätaito sekä yrityksen kollektiivinen kyky toimia turvallisesti tekoälyn kanssa (Ng et al. 2021).
Se rakentuu neljästä toisiaan täydentävästä elementistä, jotka ovat ymmärryksen varmistaminen, roolin tunnistaminen, riskien arvioiminen sekä tekoälylukutaidon kehittäminen:
1.
Ymmärryksen varmistaminen
Työntekijän ei tarvitse osata ohjelmoida neuroverkkoja ymmärtääkseen tekoälyn perusperiaatteet. Clauden tapaiset suuret kielimallit tuottavat tekstiä ennustamalla todennäköisiä sanoja tai merkkejä aiemman datan perusteella, eivätkä ne ole tietokantoja perinteisessä merkityksessä (Brown ym. 2020; Bender ym 2021). Ymmärrys perusperiaatteista ehkäisee epärealistisia odotuksia ja vähentää väärinkäytön riskiä.
Työntekijöiden on hyödyllistä ymmärtää, miten tekoäly oppii datasta, mistä data tulee, miksi se tekee virheitä, ja miksi se ei ole taikuutta, vaan ennen kaikkea tilastollinen työkalu. Kun henkilöstö ymmärtää, että tekoäly tuottaa todennäköisyyksiä eikä totuuksia, se auttaa ehkäisemään virheellisiä oletuksia ja väärinkäyttöä (Bender ym. 2021).
2.
Roolin tunnistaminen
Yrityksen on tunnettava oma roolinsa. Oletteko tekoälyjärjestelmien tarjoajia vai käyttäjiä? Ovatko työntekijänne kehittämässä tekoälyä, vai käyttämässä sitä työssään? Rooli määrittää vastuut ja velvoitteet EU:n tekoälyasetuksen mukaan (EU 2024/1689). Työntekijöiden arjessa tämä tarkoittaa myös ymmärrystä siitä, miten tekoälyä käytetään tehokkaasti omassa työssä.
Markkinoinnin asiantuntija osaa käyttää tekoälyä sisällön luonnoksien tekemiseen, mutta tarkistaa faktat ja lainmukaisuuden ennen julkaisua. Ohjelmoija hyödyntää koodausapua, mutta ymmärtää milloin ihmisen arviointi on välttämätöntä. Tuolloin tekoälylukutaito muuttuu kustannuserästä konkreettisiksi hyödyiksi, kuten parantuneeksi tuottavuudeksi, innovatiivisemmiksi työtavoiksi sekä tietoturvaksi (esim. Brynjolfsson ym. 2023).
3.
Riskien arvioiminen
Tekoälyjärjestelmiin liittyy monitasoisia riskejä, kuten hallusinaatiot, algoritminen vinouma, yksityisyydensuojan haasteet sekä virheelliset päätelmät (Huang ym. 2023; Mehrabi ym. 2021; Carlini ym. 2021). Riskit ovat yleensä yrityskohtaisia.
Lakitoimiston riskit voivat liittyä luottamuksellisuuteen, vääriin johtopäätöksiin ja hallusinaatioihin. Markkinointitoimistossa riskit voivat liittyä esimerkiksi tekijänoikeuksiin tai vinoumiin markkinointianalyyseissä. Rekrytointiyrityksen riskit koskevat algoritmista vinoumaa ja syrjintää sekä huonoja rekrytointeja. Terveydenhuollon organisaatio joutuu huomioimaan potilasturvallisuuden ja kaiken terveysteknologiaan liittyvän.
Tekoälylukutaidosta puhuttaessa riskien arviointi tarkoittaa myös tietoisuutta tekoälyn yhteiskunnallisista ja moraalisista ulottuvuuksista. Se kattaa tekijöitä, kuten läpinäkyvyyden, vastuukysymykset ja syrjimättömyyden (Ng ym. 2021). Tämä suojaa yritystä oikeudellisilta ongelmilta, mainehaitalta ja sidosryhmien luottamuksen menettämiseltä.
4.
Tekoälylukutaidon kehittäminen
Tekoälylukutaito ei ole kertasuoritus, vaan jatkuva prosessi. Tekoäly kehittyy nopeasti, jopa lainsäädäntöä nopeampaa, ja työkalut, jotka olivat turvallisia vielä viime vuonna voivat olla tänään riskialttiita. Tekoälyn aikakaudella menestyvät sellaiset yritykset, jotka eivät kouluta henkilöstöään vain kerran, vaan investoivat jatkuvaan oppimiseen (Benlian ym. 2025; NIST 2023).
Nämä neljä edellä mainittua ulottuvuutta eivät ole erillisiä, vaan ne vahvistavat toisiaan. Tekninen ymmärrys siitä, miten tekoäly oppii datasta, auttaa ymmärtämään, miksi vinouma syntyy. Roolin tunnistaminen ilman riskien arviointia jättää yrityksen haavoittuvaksi. Tekoälylukutaidon kehittäminen ilman perusymmärrystä taas olisi kuin rakentaisi taloa ilman sen perustuksia.
Neljä askelta käytäntöön
Eikö tekoälylukutaito ole vielä hallussanne? Tai ehkä ette tiedä, mistä aloittaa. Ei kannata jäädä tuleen makaamaan. Jos et tiedä, mistä aloittaa, niin seuraa näitä neljää askelta:
Luo yritykseesi selkeä tekoälypolitiikka
Yritykset tarvitsevat hallintamalleja, jotka ohjaavat tekoälyn käyttöä, riskienhallintaa ja vaatimustenmukaisuutta (NIST 2023; ISO 2023). Ne määrittelevät, mitä tekoälytyökaluja saa käyttää, mihin tarkoituksiin, ja millä rajoituksilla.
Niiden tulisi kattaa vähintään tietoturva (mitä dataa saa syöttää), tarkkuus (tekoälytulosten pakollinen ihmistarkastus), immateriaalioikeudet, eettiset kysymykset ja vaatimustenmukaisuus. Yrityksen tekoälypolitiikka ei ole staattinen dokumentti, vaan elävä kehys, jota päivitetään säännöllisesti teknologian ja sääntelyn kehittyessä.
Räätälöi koulutus rooleittain
Tekoälylukutaito rakentuu roolikohtaisista osaamisista ja kontekstisidonnaisesta käytöstä (Long & Magerko 2020; Benlian ym. 2025). Kaikki eivät tarvitse samaa koulutusta. Kehitystiimi tarvitsee syvempää ymmärrystä koodausavustajista ja niiden rajoituksista. Markkinointi tarvitsee osaamista sisällöntuotannossa, tekijänoikeuksissa ja brändin suojaamisessa.
Johto tarvitsee strategista näkemystä tekoälyn liiketoimintapotentiaalista ja riskeistä. HR tarvitsee ymmärrystä syrjimättömyydestä ja rekrytointialgoritmien vinoumista. Tehokas koulutusohjelma tunnistaa nämä erot ja tarjoaa kohdennettua koulutusta.
Rakenna jatkuvan oppimisen kulttuuri
Tekoäly kehittyy nopeasti. Säännölliset päivitykset, sisäiset keskustelut ja nopea reagointi uusiin uhkiin ovat välttämättömiä. Yritykset, jotka menestyvät tekoälyn aikakaudella, tekevät tekoälylukutaidosta jatkuvan prosessin, eivät yksittäistä koulutustapahtumaa.
Käytännössä tämä tarkoittaa sitä, että jokaisen tiimin jäsenen tulee olla valmis kyseenalaistamaan vanhoja toimintatapoja ja omaksumaan uusia taitoja osana päivittäistä työtä. Yrityksen kyky oppia ja mukautua teknologian kehitykseen on keskeinen osa riskien hallintaa ja hyödyntämistä (NIST 2023).
Dokumentoi ja seuraa
Vaatimustenmukaisuuden osoittaminen edellyttää järjestelmällistä riskienhallintaa ja hallintakäytäntöjen dokumentointia erityisesti korkean riskin tekoälyjärjestelmien yhteydessä (EU 2024/1689; ISO 2023). EU:n tekoälyasetus edellyttää, että yritykset voivat osoittaa täyttävänsä lukutaitovaatimukset.
Pidä kirjaa siitä, kuka on saanut mitäkin koulutusta, milloin, ja miten osaamista arvioidaan. Tämä ei ole vain lakisääteinen velvollisuus, vaan myös johdon työväline, jolla varmistetaan, että investoinnit tekoälylukutaitoon todella tuottavat tuloksia. Systemaattinen dokumentointi auttaa myös tunnistamaan osaamispuutteet ajoissa ja kohdentamaan tulevat koulutusresurssit sinne, missä niitä todella tarvitaan.
Kun lukutaito on kilpailuetu
Tekoäly ei ole tulevaisuuden työkalu, vaan tämän päivän todellisuus. Yrityksesi työntekijät käyttävät sitä jo, halusitpa sinä tai et. Kysymys ei ole siitä, tulisiko tekoälyä ottaa käyttöön, vaan siitä, miten hallita sen käyttöä tavalla, joka maksimoi hyödyt ja minimoi riskit.
Tekoälylukutaito ei ole tekninen luksus vaan operatiivinen välttämättömyys. Se on yhtä kriittistä kuin kyberturvallisuus tai talousosaaminen, alue, jossa tietämättömyys ei ole viattomuutta vaan haavoittuvuus. Yritykset, jotka investoivat henkilöstönsä tekoälylukutaitoon, eivät ainoastaan täytä lakisääteisiä velvoitteitaan. Ne rakentavat kilpailuetua, turvaavat maineensa ja varmistavat, että tekoäly on voimavara eikä riski.
Kun seuraavan kerran kuulet työntekijäsi kysyneen jotain ChatGPT:ltä, niin kysy itseltäsi, ymmärsikö työntekijäsi varmasti, mitä hän kysyi, miten tulkita vastaus, ja mitä riskejä hän otti kysyessään. Jos olet epävarma vastauksesi suhteen, niin yrityksessäsi on vakava haavoittuvuus. Kannattaa punnita tarkoin, onko se sellainen, johon yritykselläsi on varaa. Tekoälyn kohdalla ei kannata oppia kantapään kautta.
Lähteet
Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? Proceedings of the ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency.
Benlian, A., Kettinger, W. J., Sunyaev, A., & Winkler, T. J. (2025). The AI literacy development canvas: A conceptual framework for workforce enablement. Business Horizons.
Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., et al. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in Neural Information Processing Systems.
Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. (2023). Generative AI at work. National Bureau of Economic Research Working Paper. https://doi.org/10.3386/w31161
Carlini, N., Tramer, F., Wallace, E., et al. (2021). Extracting training data from large language models. USENIX Security Symposium.
Huang, J., et al. (2023). A survey on hallucination in large language models: Principles, taxonomy, challenges, and open questions. arXiv preprint.
Euroopan unioni. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council laying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act). Official Journal of the European Union.
ISO. (2023). ISO/IEC 42001: Artificial intelligence management systems.
Long, D., & Magerko, B. (2020). What is AI literacy? Competencies and design considerations. Proceedings of the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems.
Mehrabi, N., Morstatter, F., Saxena, N., et al. (2021). A survey on bias and fairness in machine learning. ACM Computing Surveys.
Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Chu, S. K. W., & Qiao, M. S. (2021). Conceptualizing AI literacy: An exploratory review. Computers and Education: Artificial Intelligence.
NIST. (2023). Artificial intelligence risk management framework (AI RMF 1.0). National Institute of Standards and Technology.
Kirjoittaja
Martti Asikainen
Communications Lead
Finnish AI Region
+358 44 920 7374
martti.asikainen@haaga-helia.fi
