Miksi AI-readiness on enemmän kuin työkalukoulutus
AI-readinessin todellinen ydin? Se ei ala ChatGPT-koulutuksista.
Moni toimitusjohtaja yhdistää AI-valmiuden prompt engineering -työpajoihin. Se on kuitenkin liian suppeaa. Lukuisten tutkimusten ja käytännön kokemusten mukaan useimmat tekoälyhankkeet eivät kaadu teknologiaan – vaan työntekijöiden osaamisen peruspuutteisiin.
Mitä tämä tarkoittaa yrityksellesi? AI-readiness kattaa kolme osa-aluetta:
- Tekninen perusosaaminen – Tietämys siitä, miten AI toimii
- Menetelmällinen soveltaminen – AI-työkalujen tavoitteellinen käyttö
- Kriittinen ajattelu – AI-tulosten arviointi ja sijoittaminen asiayhteyteen
AI:n huonon valmistautumisasteen piilokustannukset ovat huomattavia. Yritysten kokemusten mukaan tehoton AI:n käyttö tai välttely vie työntekijältä vuosittain merkittävästi työaikaa.
Mistä siis käytännössä kannattaisi aloittaa?
AI-osaamisen kolme tukipilaria
Pilari 1: Digitaalinen perusosaaminen
Ennen kuin työntekijät voivat hyödyntää AI:ta, heidän on hallittava digitaaliset työskentelytavat. Tämä saattaa kuulostaa itsestään selvältä, mutta on ratkaisevaa. Jos sähköposti edelleen tulostetaan paperille, RAG-sovellukset ovat varmasti haastavia.
Pilari 2: AI:n ymmärrys
Tiimisi tarvitsee perustiedot koneoppimisesta, luonnollisen kielen käsittelystä ja nykyisten mallien rajoituksista. Ei koodarina – vaan tietoisina käyttäjinä.
Pilari 3: Etiikka ja Compliance
AI-readiness ilman tietosuojaosaamista on vastuutonta. Erityisesti Suomessa ja Euroopassa, joissa GDPR asettaa tiukat rajat, työntekijöiden tulee ymmärtää: Mitä tietoja saa käsitellä ja milloin?
Mitattavat arviointimenetelmät AI-osaamiselle
Et voi johtaa sitä, mitä et mittaa. Siksi tarvitset konkreettisia menetelmiä mitata henkilöstösi AI-osaamista.
Skill assessment -viitekehykset käytännössä
Nykyaikaisissa AI-osaamisen viitekehyksissä erotellaan usein useita käyttäjyystasoja:
| Taso | Kuvaus | Arviointikriteerit |
|---|---|---|
| 1 – Perusteet | Ymmärtää AI:n peruskäsitteet | Osaa erottaa koneoppimisen automaatiosta |
| 2 – Soveltaminen | Käyttää AI-työkaluja pintapuolisesti | Laatii yksinkertaisia promptteja ja tarkistaa tuloksia kriittisesti |
| 3 – Integroituminen | Liittää AI:n osaksi työnkulkuja | Automatisoi toistuvia tehtäviä AI:n avulla |
| 4 – Optimointi | Kehittää AI-prosesseja järjestelmällisesti | Mittaa AI-suorituskykyä, kehittää prompteja |
| 5 – Innovaatio | Rakentaa uusia AI-ratkaisuja | Tunnistaa uusia käyttötapauksia, ohjaa muita |
Käytännön arviointiin suosittelemme Brixonilla kolmivaiheista mallia:
- Itsearviointi – Verkossa täytettävä 25 kysymyksen lomake
- Käytännön testi – 60 minuutin tehtävä aidoilla liiketoimintatiedoilla
- Vertaisarviointi – AI:n käytön arviointia kollegoiden kesken arjessa
Digitaalisen kypsyystason mittaukset
Myös organisaation kypsyystasoa voidaan arvioida useilla osa-alueilla, esimerkiksi:
- Infrastruktuuri – Tekninen valmius ja datan laatu
- Taidot – Osaamisen jakautuminen henkilöstössä
- Ohjeistukset – Säännöt ja compliance-rakenteet
- Innovaatio – Kokeilukulttuuri ja oppimisalttius
Käytännössä tämä tarkoittaa: Älä mittaa vain yksilön osaamista, vaan myös organisaation rakenteita. Työntekijän hyvä AI-osaaminen ei auta, jos IT-infrastruktuuri estää AI-työkalujen käytön.
Käyttäytymispohjaiset arviointitavat
Osaaminen näkyy käytännön valinnoissa. Siksi kannattaa tarkkailla myös työn tekemisen rutiineja, ei pelkästään tietopohjaa.
Hyviksi havaittuja indikaattoreita AI-readinessille:
- Kuinka usein työntekijät käyttävät AI-työkaluja aloitteellisesti?
- Tarkistetaanko AI:n tuottamia tuloksia kriittisesti vai hyväksytäänkö ne sellaisenaan?
- Jaetaanko onnistuneet promptit ja toimintatavat kollegoille?
- Kyseenalaistetaanko käytössä olevan AI:n rajat ja riskit?
Käytännöllinen työkalu: AI:n käyttöpäiväkirjat. Pyydä työntekijää dokumentoimaan viikon ajan, milloin ja miten AI:ta käytetään. Lopputulokset yllättävät usein!
Käytännön kehitysstrategiat eri yrityskoon tarpeisiin
AI-readiness-ohjelmien tulee sopia yrityksen kokoon. Se, mikä toimii 20 hengellä, ei toimi 200:lla.
10-50 työntekijän malli
Pienissä yrityksissä kaikki tuntevat toisensa. Se on voimavara AI-koulutuksessa.
Vertaisoppimisen strategia:
Tunnista 2–3 AI-edelläkävijää eri osastoilta. Kouluta heidät sisäisiksi osaamisen vahvistajiksi. Osallistuminen: 2 päivää intensiivistä koulutusta ja 2 tuntia viikossa tukea kollegoille.
Käytännön toteutus:
- Viikot 1–2: Perusteiden workshop kaikille (4 h)
- Viikot 3–4: Tehokoulutus edelläkävijöille
- Viikot 5–8: Viikoittaiset AI-kyselytuokiot pienten tiimien kanssa
- Viikot 9–12: Itsenäinen käyttö ja kuukausittainen kokemusten vaihto
Kustannukset: noin 150–200 euroa/työntekijä ulkoisesta koulutuksesta + sisäistä työaikaa.
Keskisuurten yritysten toteutus (50-150 hlöä)
Sopivassa koossa tarvitaan systemaattisempaa mallia. Tässä toimii ns. ”aalto-malli”.
Aalto 1: Johto ja IT (kuukaudet 1–2)
Aloita päättäjistä ja teknisestä vastuuhenkilöstöstä. Heidän tulee ymmärtää AI-strategiat ja varmistaa resurssit.
Aalto 2: Osastonvetäjät ja avainhenkilöt (kuukaudet 3–4)
Keskitason johto koulutetaan AI-promoottereiksi. He tunnistavat käyttötapaukset ja tukevat tiimejä muutoksessa.
Aalto 3: Asiantuntijat prioriteetin mukaan (kuukaudet 5–8)
Etene vaiheittain: ensin automatisointipotentiaalia sisältävät yksiköt, sitten muut osastot.
Menestyksen edellytys: jokaiselle osastolle min. yksi ”AI-mestari”. Hän toimii tukihenkilönä ja kerää palautetta kehitystä varten.
Suuremmat keskisuuret yritykset (150+ hlöä)
Yli 150 hengen yrityksissä suosittelemme yhdistelmämuotoista eli blended learning -lähestymistä.
Blended learning -järjestelmä:
- Verkkokoulutuksen perusteet – AI:n perusasioiden itsenäinen opiskelu (2–3 h)
- Lähityöpajat – Roolikohtainen syventäminen (1 päivä/osasto)
- Mentorointi – Kokeneet kollegat ohjaavat aloittelevia käyttäjiä
- Innovaatio-laboratoriot – Kuukausittaiset kokeilut ja käyttötapausten sparraukset
Erityisen tärkeää: Luo kannustinrakenteet. AI-osaamisen pitää näkyä työnkuvissa, tavoitteissa ja urakehityksen kriteereissä.
Tulosten mittaaminen ja AI-readiness-ohjelmien ROI
AI-readinessiin tehdyt panostukset pitää saada takaisin. Mutta miten onnistumista voi mitata?
Määrälliset KPI:t:
- Tuottavuuden kasvu/työntekijä (tavoite: 15–25 % ensimmäisen 6 kk aikana)
- Rutiinitöiden ajansäästö (tunneissa/viikko)
- Virheiden väheneminen AI:n tuella
- Onnistuneiden AI-käyttötapausten määrä
Laadulliset mittarit:
- Työntekijöiden tyytyväisyys uusiin toimintatapoihin
- Varma ja itsenäinen AI-työkalujen käyttö
- Innovaatiokyky ja rohkeus kokeilla uutta
- Sisäinen tiedon jakaminen ja yhteistyö
Käytännön esimerkki: 80 hengen konsulttiyritys investoi 15 000 euroa AI-readiness-koulutukseen. 6 kuukaudessa tarjouslaskennan aika väheni 40 %. Säästö: 2 400 työtuntia vuodessa – eli noin 72 000 euroa työvoimakustannuksissa.
ROI-laskelma: (72 000 – 15 000) / 15 000 = 380 % tuotto ensimmäisenä vuonna.
Yleisimmät sudenkuopat ja miten vältät ne
Sudenkuoppa 1: AI-pelon sivuuttaminen
Monet työntekijät pelkäävät tekoälyn korvaavan heidät. Ota huolet puheeksi. Osoita käytännön esimerkein, miten AI tukee ihmistyötä, ei korvaa sitä.
Sudenkuoppa 2: Yksi malli kaikille
Controller tarvitsee erilaisia AI-taitoja kuin myyjä. Vakiokoulutukset turhauttavat ja tuhlaavat resursseja.
Sudenkuoppa 3: Jälkihoidon puute
Koulutuksen jälkeen koittaa arki. Ilman jatkuvaa tukea suuri osa tiedoista unohtuu parissa viikossa.
Sudenkuoppa 4: Teknologia ennen strategiaa
Liian moni yritys ostaa AI-työkaluja ennen käyttökohteiden määrittelyä. Lopputulos: hyllyohjelmistoja, joihin ei tartu kukaan.
Sudenkuoppa 5: Sääntelyn unohtaminen
AI-innostus ei saa sokaista sääntelylle. Tietosuoja, tekijänoikeudet ja alan säädökset on huomioitava alusta asti.
Usein kysytyt kysymykset
Kuinka kauan kestää ennen kuin työntekijät ovat AI-valmiita?
Riippuu aloitustasosta. Perustaidot rakentuvat 3–6 kuukaudessa. Edistyneempi käytäntö vaatii noin 12–18 kuukautta. Tärkeintä on: jatkuva oppiminen on tärkeämpää kuin lähtöhetki.
Mitä AI-readiness-ohjelma maksaa työntekijää kohden?
Ulkopuolinen koulutus maksaa 150–500 euroa/henkilö koulutuksen laajuudesta riippuen. Lisäksi sisäinen työaika (noin 8–16 h/henkilö). Kokonaiskustannus: 800–1 500 euroa/henkilö kattavasta ohjelmasta.
Ketkä työntekijät tulisi kouluttaa ensin?
Aloita johdosta ja IT-vastuuhenkilöistä. Seuraavaksi koulutetaan tietotyöntekijät (markkinointi, myynti, tuotekehitys) ja sitten operatiiviset tiimit. Samalla kannattaa löytää ”early adopterit” kaikilta osa-alueilta toimimaan edelläkävijöinä.
Miten mittaan AI-koulutuksen onnistumista?
Yhdistä määrälliset mittarit (ajansäästö, tuottavuuden kasvu, virheiden vähentyminen) ja laadulliset arviot (työntekijöiden tyytyväisyys, innovaatiovalmius). Mittaa ennen, aikana ja 6 kuukautta koulutuksen jälkeen. 200–400 % ROI ensimmäisen vuoden aikana on realistinen.
Mitä tehdään, jos työntekijä kieltäytyy käyttämästä AI:ta?
Pakkokeinot eivät toimi. Sen sijaan: selvitä syyt (pelko, ymmärryksen puute, huonot kokemukset). Tarjoa henkilökohtaista tukea, näytä konkreettisia hyötyjä ja luo turvallinen oppimisympäristö. Usein alkukriitikot muuttuvat käyttäjiksi positiivisten kokemusten kautta.
