Fine-tuning vai prompt engineering: Päätöksenteko-opas pk-yrityksille

Kuvittele tämä: Tarjoustiimisi käyttää kolme päivää tekniseen esitykseen, jonka teko vie tekoälyn avulla vain kolme tuntia. Mutta miten saavutat tämän aikahypyn?

Valinta Prompt Engineeringin ja Fine-Tuningin välillä vaikuttaa suoraan tarvittavaan työmäärään, kustannusrakenteeseen ja lopputulokseen. Toinen on usein nopea ja joustava, toinen syvällinen, mutta vaatii enemmän panoksia.

Mikä lähestymistapa kuitenkin sopii yritykseesi? Tätä miettii nyt moni pk-yritys, joka on todennut: tekoäly ei ole enää valinnaista – siitä tulee kilpailuetu.

Käytännössä tilanteita on monia: Konepajayrittäjä, jonka tiimit käyttävät paljon aikaa dokumentointiin. HR-johtaja, joka haluaa nopeuttaa rekrytointiprosesseja – luonnollisesti vaatimusten mukaisesti. Tai IT-päällikkö, joka haluaa tehdä tiedosta entistä helpommin löydettävää yrityksessä.

Kaikki ovat saman ydinkysymyksen edessä: Miten hyödynnät suuria kielimalleja liiketoimintasi menestykseen?

Tässä artikkelissa saat konkreettisen päätöksenteon oppaan – esimerkkeineen, vertailutaulukoineen ja selkeällä päätösmatriisilla varustettuna.

Yksi asia on varma: Oikea valinta tänään varmistaa etumatkasi huomenna. Otetaan siitä selvää.

Perusteiden ymmärtäminen: LLM-mukauttamisen kaksi maailmaa

Ennen kuin mennään yksityiskohtiin, yksi ydintotuus: Prompt Engineering ja Fine-Tuning eivät ole kilpailijoita, vaan kaksi työkalua samassa pakissa.

Kuvittele ajaessa: Prompt Engineeringilla säädät radion, istuimen ja ilmanvaihdon – nopeasti ja tarkasti. Fine-Tuning on moottorin virittämistä: työläämpää, mutta tulokset näkyvät pitkäjänteisemmin.

Mitä on Prompt Engineering?

Prompt Engineeringillä saat suuren kielimallisi tuottamaan parempia ja tarkempia vastauksia kysymyksiisi. Et muuta mallia – tulet mestariksi sen kanssa ”keskustelussa”.

Käytännön esimerkki: Sen sijaan että kirjoitat ”Laadi minulle projektiraportti”, muotoilet seuraavasti:

”Olet kokenut projektipäällikkö konepajateollisuudessa. Laadi tilanneraportti projektille ’Automaatioasema asiakas XY’ tämän rakenteen mukaisesti: 1) Nykytila (max. 3 kohtaa), 2) Kriittisen polun aktiviteetit, 3) Riskit todennäköisyyden ja vaikutuksen mukaan, 4) Seuraavat askeleet vastuuhenkilöineen. Tyyli: asiallinen, täsmällinen, johdon käyttöön sopiva.”

Tällaiset rakenteet parantavat todistetusti lopputuloksen laatua. Palveluntarjoajien mukaan systemaattisella prompt-suunnittelulla suorituskyky voi nousta merkittävästi – usein 20–50 %. Tärkeää: tarkat arvot vaihtelevat tehtävästä, mallista ja alasta riippuen, mutta ovat käytännössä lähes aina relevantteja.

Keskeisiä tekniikoita:

• Few-Shot Learning: Esimerkkien käyttö promptissa
• Chain-of-Thought: Mallin ohjaaminen vaiheittaisiin ajatusprosesseihin
• Role Prompting: Erikoisroolin määrittäminen mallille
• Template-lähestymistapa: Toimivien rakenteiden monikäyttö

Mitä on Fine-Tuning?

Fine-Tuning menee syvemmälle: koulutat esikoulutettua mallia eteenpäin yrityksesi oikeilla esimerkkidatalla. Malli omaksuu siten organisaatiosi kielityylin, terminologian ja tyypilliset vaatimukset.

Tekninen toteutus: otat mallin (kuten GPT-3.5, GPT-4 tai avoimen lähdekoodin mallit) ja hienosäädät sen neuroverkkojen painoja. Tarvitset satoja tai tuhansia syöte–tulos-esimerkkejä – käyttötarkoituksen mukaan.

Kuvittele: Asianajotoimisto kouluttaa malliaan omilla sopimusanalyyseillaan. Fine-Tuningin jälkeen malli tunnistaa rakenteet, termit ja riskit, jotka vakiomallilla vaatisivat paljon tarkennettuja promppteja.

Tyypillisiä Fine-Tuningin käyttökohteita:

• Erikoisalojen sovellukset: lääketiede, lakipalvelut, tekniikka
• Yhtenäiset formaatit laajasti eri käyttötarkoituksiin
• Sisäiset termit ja prosessit, jotka mallin on hallittava
• Monimutkaiset tehtävät, jotka ylittäisivät promppteilla rajat

Perusero

Prompt Engineering muuttaa kommunikointitapoja – miten ohjeistat mallia. Fine-Tuning muuttaa itse mallin – sen ajattelua ja maailmankuvaa.

Edellinen on kuin hyvä kääntäjä, jälkimmäinen kokeneen asiantuntijan kaltainen. Molemmilla on paikkansa – oikea työkalu voittaa kalliin työkalun.

Mutta miten työmäärä ja taloudellisuus eroavat? Katsotaan käytäntöä.

Prompt Engineering: Nopein reitti parempiin tuloksiin

Prompt Engineering tekee tekoälystä kaikkien työkaverin yrityksessä—et tarvitse asiantuntijatiimiä.

Tämä on ihanteellinen tapa aloittaa: nopea, riskitön, joustava ja edullinen.

Hyödyt pähkinänkuoressa

Nopeus: Paranna promppteja – näe tulos heti. Päivissä, ei kuukausissa. Hyvin suunniteltu prompt voi olla jo seuraavassa kokouksessa käytössä.

Kustannustehokkuus: Kulut koostuvat pääosin työajasta ja API-käytöstä. Siinä missä Fine-Tuning-projekti voi vaatia viisinumeroisen summan, tässä kulut pyörivät usein muutamissa sadoissa euroissa kuukaudessa.

Joustavuus: Promptin voi hienosäätää nopeasti – olipa kyse formaatista, kohderyhmästä tai tehtävästä. Reagoit muutoksiin ketterästi.

Pieni riski: Jos kokeilu ei toimi, häviät vain muutaman tunnin. Ei hukattua budjettia – säädät vain asetuksia.

Tyypillisimmät käyttökohteet

Dokumenttien tuottaminen: Raportit, tarjoukset, spesifikaatiot. Useat yritykset puolittavat jo vakiomuotoisten dokumenttien työajan.

Palveluautomaatio: Asiakaskysymysten vastaaminen ja tikettien lajittelu. Käsittelyaika laskee, laatu pysyy korkealla tasolla.

Sisäinen viestintä: Muistiot, yhteenvedot ja tilannekatsaukset syntyvät nopeammin ja selkeämmin.

Sisällöntuotanto: Blogiluonnoksista somepostauksiin – aina selkeänä luonnoksena, ei suoraan kopioituna.

Kustannusesimerkki

Nykyisen markkinatilanteen (2024) mukaan monen yrityksen laskelma kävisi näin:

Investointi maksaa itsensä usein takaisin muutamassa kuukaudessa, jos ajan säästö on merkittävää. Esim. kaksi tuntia per tarjous säästö, 50 tarjousta vuodessa – huomattava hyöty.

Prompt Engineeringin rajoitukset

Prompt Engineeringillä on rajansa. Nämä on hyvä tiedostaa ennen kuin nojaat pelkästään siihen:

Pituus ja monimutkaisuus: Pitkät promtit ovat kalliita ja virhealttiita. 4.000 tokeneen jälkeen kokonaisuuden hallinta katoaa – ja kustannukset kasvavat.

Tulosten johdonmukaisuus: Samallakin promptilla tulokset voivat vaihdella. Tietyissä käyttökohteissa tämä on ongelmallista.

Asiantuntemuksen syvyys: Erittäin erikoistuneet aiheet ylittävät usein vakiopromttien kyvyt. Silloin järkevämpää on erikoistuneen mallin käyttö.

Tietosuoja: Herkkien tietojen kanssa on oltava erityisen tarkkana—osa tiedosta kulkee ulkoisten APIen kautta. Erittäin kriittisiin tapauksiin suositellaan omia KI-ratkaisuja tai suljettuja järjestelmiä.

Käytännön esimerkki: Yritys puolitti vaatimusmäärittelyjen laatimiseen kuluneen ajan dramaattisesti, mutta rajoitukset tulivat vastaan monimutkaisissa erityistapauksissa. Näissä otettiin käyttöön Fine-Tuning.

Mutta milloin tämä seuraava askel todella kannattaa? Katsotaan tarkemmin.

Fine-Tuning: Kun vakiomallit eivät riitä

Fine-Tuning on muokkaamisen kuninkuusluokka – vaativa, mutta tehokas.

Tärkeää: Tarvitset riittävästi volyymiä, laadukasta dataa ja hyvät prosessit, jotta investointi kannattaa.

Strategiset hyödyt

Syvällinen erikoistuminen: Malli ymmärtää paitsi terminologiasi myös toimialasi logiikan – aivan kuin se olisi ollut vuosia talossasi töissä.

Johdonmukainen laatu: Samat syötteet tuottavat täsmälleen samat tulokset. Tärkeää prosesseissa, jotka eivät siedä poikkeamia.

Tehokkuus suuressa volyymissa: Vähemmän selittelyä – promtit pysyvät lyhyinä ja API-kulut alenevat määrän kasvaessa.

Pysyvä kilpailuetu: Yrityskohtaisia malleja ei voi kopioida suoraan.

Tyypilliset käyttökohteet

Dokumenttien ymmärtäminen ja tekstiluokittelu: Yritys kouluttaa mallin tuhansilla huoltodokumenteilla, jolloin se tunnistaa poikkeamat ja riskit paremmin kuin vakiomallit.

Erikoistuneet tukijärjestelmät: SaaS-yritykset tai konsultit, jotka kouluttavat omia malleja asiakkaille, saavuttavat parempaa tulosta kontekstilla räätälöidyillä vastauksilla.

Sääntelyn vaatimukset: Finanssipalveluyritykset ja asianajotoimistot automatisoivat vaativia compliance-tarkistuksia mallien avulla.

Monimutkainen prosessien kehittäminen: Logistiikassa tai valmistuksessa käytetään historian dataa prosessien tehostamiseen ja virheiden tunnistamiseen.

Kustannus- ja aika-arviot

Fine-Tuning on investointi. Kuinka suuri? Riippuu paljon siitä, paljonko vaivaa joudut näkemään datan keruussa, laadussa ja integroinnissa.

Yksinkertaisemmissa sovelluksissa (kuten tekstiluokittelu) pääset halvemmalla, mutta laajemmat generaattorit tai suuret datamäärät tarkoittavat nopeasti yli 50 000 € kustannuksia.

Menestyksen kriittiset tekijät

Datan laatu: Kaikkein tärkeintä. Suositus: vähintään 500–1.000 erinomaista esimerkkiä – mieluummin enemmän.

Osaaminen: Fine-Tuning vaatii teknistä osaamista – aina datan käsittelystä mallin seurantaan.

Infrastruktuuri: Kouluttamiseen/deployaukseen tarvitset pilvipalveluita tai esimerkiksi AWS Bedrock/Azure OpenAI -palvelut.

Ylläpito: KI-järjestelmä ei ole koskaan ”valmis”. Varaa alkuperäisestä kustannuksesta noin 20–30 % vuosittain ylläpitoon ja uudelleenkoulutukseen.

Milloin Fine-Tuning kannattaa?

Neljänlaisissa tilanteissa Fine-Tuning on erityisen perusteltua:

Suuri volyymi: Vähintään 1.000 käyttöä kuukaudessa, jotta alkuinvestointi maksaa itsensä takaisin.

Erityisosaaminen: Kun kyse on toimialakohtaisista säännöistä ja termeistä, joita vakiomallit eivät tunne.

Johdonmukaisuus tarpeen: Kun vaihtelu on riski – esimerkiksi compliance-prosesseissa, HR-arvioinneissa tai rakenteisissa raporteissa.

Kilpailuetu: Kun mallistasi tulee yrityksesi salainen ase.

Mutta mikä malli sopii juuri sinun tavoitteisiisi? Aika tehdä systemaattinen päätös.

Päätöspohja: Mikä lähestymistapa sopii yrityksellesi?

Valinta Prompt Engineeringin ja Fine-Tuningin välillä kannattaa harkita tarkkaan. Molemmat muovaavat budjettiasi, aikatauluasi – ja parhaimmillaan myös kilpailukykyäsi.

Päätösmatriisi helpottaa arviointia:

Laske, missä saat eniten pisteitä. Kattaako jokin menetelmä 60 % painotetuista kriteereistä? Siitä hyvä lähtökohta.

Kustannus- ja aika-tekijät

Selkeiden kustannusten lisäksi mukaan mahtuu muutakin:

Prompt Engineering – piilokulut:

• Käyttäjien perehdytys (1–2 viikkoa)
• Iterointi ja optimointi (20–50 % tavoiteajasta)
• Säännölliset muutokset (2–4 h/kk)
• API-kulujen vaihtelu kasvun myötä

Fine-Tuning – piilokulut:

• Datan valmistelu (usein 50 % kokonaishinnoista)
• Kenties useita koulutuskierroksia
• Pilvi-/infrakulut (500–2.000€/kk)
• Säännöllinen uudelleenkoulutus (20–30 % vuosihinnasta)

Aikafaktorit ja riskit – kokonaiskuva

Prompt Engineering: Ideasta prototyypiksi: 2–4 viikkoa. Käyttöönotto kuukaudessa? Hyvin usein mahdollista.

Fine-Tuning: Siinä joudut varaamaan 8–15 viikkoa datan keruusta tuotantoon. Myöhemmät muutokset voivat tulla kalliiksi.

Taitovaatimukset:

Keitä tarvitset tiimiin?

Prompt Engineering:

• Vähintään yksi aktiivinen ”power user”
• Toimialaosaamista ja analyysikykyä
• Uteliaisuutta ja kokeiluhenkeä

Fine-Tuning:

• Vähintään yksi data scientist/ML-kehittäjä (oma tai ulkoinen)
• Prosessi- ja projektijohto-osaamista
• IT-tuki käyttöönottoon ja valvontaan

Käytännön päätöspuu

1: Onko tulos tarpeen 6 viikon sisällä?
→ Kyllä: Prompt Engineering
→ Ei: Siirry kohtaan 2

2: Onko käytössä yli 1.000 laadukasta opetus-esimerkkiä?
→ Ei: Prompt Engineering
→ Kyllä: Siirry kohtaan 3

3: Onko absoluuttinen johdonmukaisuus välttämätöntä?
→ Kyllä: Fine-Tuning
→ Ei: Siirry kohtaan 4

4: Onko budjettisi selvästi yli 15.000€?
→ Ei: Prompt Engineering
→ Kyllä: Fine-Tuning tai hybridi-malli

Lähes aina tämä päätöspuu näyttää parhaimman suunnan. Rajatapauksissa syvemmät analyysit tai pilottiprojektit voivat olla paikallaan.

Loppujen lopuksi ratkaisee käytäntö. Miten tällaiset valinnat näkyvät aidoissa yrityksissä?

Käytännön esimerkkejä pk-yrityksistä

Teoria on mukavaa – todelliset kokemukset vakuuttavat eniten. Kolme ajankohtaista scenaarioita pk-yritysten KI-projekteista:

Tapaus 1: Thomas – konepaja & dokumentaatio

Thomas johtaa erikoiskonepajaa, jossa projektipäälliköt käyttävät paljon aikaa tarjous- ja vaatimusmäärittelyihin.

Haaste: Jokainen kone on uniikki. Vakiopohjat eivät riitä.

Ensiajatus: Fine-Tuning
IT-päällikkö ehdottaa kaikkien projektitietojen syöttämistä malliin. Hinta? 25.000 euroa ja kolme kuukautta aikaa.

Parempi ratkaisu: Rakenteiset promptit
Tiimi hyödyntää älykkäitä promppteja eri dokumentteihin, esimerkiksi:

”Olet projektinsinööri erikoiskoneille. Laadi vaatimusmäärittely [asiakastoimiala] seuraavilla vaatimuksilla: [tekniset vaatimukset], reunaehdot: [budjetti, aikataulu, compliance]. Selkeä rakenne, helposti ymmärrettävä myös maallikoille.”

Tulos:

• Kehitysaika: 3 viikkoa vs. 15 viikkoa
• Kustannus: 4.500€ vs. 25.000€
• 60 % ajan säästö dokumentoinnissa
• ROI saavutettu 4 kuukaudessa

Etenkin prompttien joustavuus vakuutti: muutokset saadaan tehtyä tunneissa, ei viikoissa.

Tapaus 2: Anna – HR-automaatiota

Anna on HR-johtaja SaaS-yrityksessä. Kuukaudessa tulee 200–300 hakemusta.

Haaste: Ensivaiheen seulonta kestää jopa 20 min/hakemus – mahdoton yhdelle pienelle tiimille.

Ratkaisu: Johdonmukainen Fine-Tuning
Anna päättää omasta mallista: yli 2.000 arvioidulla hakemuksella, HR-ammattilaisten tarkistamana ja validoimana.

Tulokset:

• Projektin kesto: 12 viikkoa
• Budjetti: 18.000€
• 70 % ajan säästö arvioinneissa
• Mittausten mukaan tasaisempia arvioita
• Parempaa läpinäkyvyyttä ja lakien noudatettavuutta

Laadun tasaisuus vakuutti erityisesti – malli tasoitti ihmisten vaihtelua.

Tapaus 3: Markus – IT-palvelut & tietämyksen hallinta

Markus johtaa palvelukonsernin IT:tä. Ongelmana: tieto hajallaan, sisäinen osaaminen hyödyntämättä.

Hybridimalli:

• Vaihe 1 – Prompt Engineering: UKK-chatbot, tikettien luokittelu, vakiovastaukset toistuviin kysymyksiin.
• Vaihe 2 – myöhemmin Fine-Tuning erityisjärjestelmille: Koulutus sisäiselle dokumentaatiolle ja omille järjestelmille.

Tulos:

• 80 % vakiotiketeistä ratkaistaan automaattisesti
• Aikasäästö: 4 tunnista 1,5 tuntiin tikettiä kohti
• Selvä parannus tiimin tyytyväisyydessä
• Investointi: n. 12.000 € nopeaan ratkaisuun, 22.000 € erikoisjärjestelmiin

Yhteenveto: Kolme keskeistä oppia

• 1. Aloita yksinkertaisesta: Ei investointia ilman selkeää hyöty–panos-suhdetta.
• 2. Todellinen johdonmukaisuus oikeuttaa lisäinvestoinnin: HR:ssä Fine-Tuning oli pelinavaaja.
• 3. Hybridimalli antaa lisävaihteen: Nopeat onnistumiset ja syvä optimointi – molemmat mahdollisia.

Kaava? Nopeasti liikkeelle Prompt Engineeringilla – valikoidusti Fine-Tuning, kun sitä tarvitaan.

Hybridilähestymistavat: Parasta molemmista maailmoista

Usein paras ratkaisu ei ole joko–tai, vaan älykäs sekä–että. Hybridimenetelmät yhdistävät joustavuuden ja syvyyden.

Tässä tilanteissa hyödyt erityisesti:

• Portaittainen laajennus: Ensin nopeat tulokset promplleilla, sitten tarkka koulutus vaativimpiin käyttötarkoituksiin.
• Rinnakkaiskäyttö: Vakiotapaukset fine-tunatuilla malleilla, erityistehtävät promppteina.
• Kerrosmalli: Perustaso Fine-Tuningilla, kohdennettu räätälöinti promppteilla.

Näin tekoälyratkaisusi kehittyy liiketoiminnan mukana.

Esimerkki portaittainesta roadmapista:

• Vaihe 1: Prompt Engineering pilottiprojektissa
• Vaihe 2: Käytön laajennus ja datan keräys mahdolliseen Fine-Tuningiin
• Vaihe 3: Kohdennettu Fine-Tuning, missä vaikutus suurin
• Vaihe 4: Jatkuva optimointi ja seuranta

Menestymisen mittareita:

Tärkeämpää kuin taulukot: tee KI-strategiastasi skaalautuva. Näin yhdistät nopeuden ja syvyyden.

Seuraavassa osiossa näet, miten siirrytään tietämyksestä tekemiseen.

Teoriasta käytäntöön: Seuraavat askeleesi

Sinulla on osaaminen – nyt alkaa toteutus. Käytännön aloitusohje:

1. Use Case -workshop (viikko 1)

• Kartoita aikaa vievimmät tehtävät
• Kirjaa prosessit ja työmäärät
• Arvioi nykyiset datavarannot ja mittarit

Tavoite: 1–2 priorisoitua pilottia, joissa on selkeä ROI.

2. Proof of Concept (viikot 2–3)

• Kehitä ensimmäiset promtit tärkeimmälle käyttökohteelle
• Kokeile aidoilla tiedoilla – iteratiivinen ja käytännönläheinen
• Onko hyväksyntä ja ajan säästö nähty? Jatka!

3. Pilotti & käyttöönotto (viikot 4–8)

• Ota mukaan 2–3 testikäyttäjää
• Kerää palautetta, dokumentoi prosessit
• Vakaat tulokset? Koko yksikölle käyttöön.

4. Skaalaus & optimointi (kuukausi 3+)

• Ota kaikki olennaiset käyttäjät mukaan
• Priorisoi lisää käyttötapauksia
• Kuudesta kuukaudesta alkaen: arvioi vakiintuneiden käyttötapausten Fine-Tuning-tarve

Tärkeimmät onnistumisen mittarit:

• Aikasäästö tehtävää kohti
• Läpimenon kasvu
• Virheiden väheneminen
• Asiakastyytyväisyys
• Henkilöstön palaute
• ROI ja kustannussäästöt

Yleiset kompastuskivet – ja niiden välttäminen:

• Liian iso ensimmäinen askel? Valitse pienet, rajatut käyttökohteet.
• Hyväksyntäongelmat? Ota käyttäjät mukaan alusta asti.
• Liian suuret odotukset? Avoin viestintä sekä hyödyistä että rajoista.
• Puutteellinen kontrolli? Selkeät säännöt ja laaduntarkastus.

Tällä askel askeleelta -mallilla saat nopeasti tuloksia ilman, että pitkäjänteisyys unohtuu.

Yhteenveto: Tiekarttasi optimaaliseen LLM-strategiaan

Prompt Engineering vai Fine-Tuning? Vastaus muotoutuu tavoitteidesi ja organisaatiosi mukaan.

Prompt Engineering on paras tapa aloittaa: nopea, edullinen ja joustava. Useimmille tämä riittää kattamaan 80 % tarpeista turvallisesti.

Fine-Tuning on ”syväluotaus” erikoistapauksiin ja suuriin käyttömääriin. Kalliimpi, mutta tuo kestävää arvoa silloin, kun johdonmukaisuus, erikoiskieli tai kilpailuetujen tavoittelu ovat tärkeitä.

Useimmat yritykset menestyvät hybrideillä, kasvavilla malleilla.

Vinkkini sparraajana: Aloita kevyesti, kerää kokemusta ja kehitä osaamista – silloin Fine-Tuning kannattaa kohdistetusti, selkeällä näkymällä hyötyihin.

Pk-yrityksillä on vauhti puolellaan. Käytä sitä hyödyksesi!

KI-vallankumous on jo käynnissä. Kysymys kuuluu: miten käytät tätä voimaa viisaimmin?

Usein kysytyt kysymykset