Pidä ohjeistot ajan tasalla: Tekoäly tarkistaa ajantasaisuuden – Sisäisten sääntöjen järjestelmällinen tarkastelu

Ongelma: vanhentuneet ohjeistukset – miksi sääntökokonaisuutenne jarruttaa teitä?

Onko tuttu tilanne? Uusi työntekijä kyselee etätyösäännöistä. Viittaatte intranettiin – ja huomaatte, että siellä ovat ohjeet vuodelta 2019. Vanhentuneet sisäiset ohjeistot eivät ole pikkujuttu. Ne maksavat oikeaa rahaa ja hidastavat tiimienne toimintaa.

Vanhentuneiden ohjeiden piilokustannukset

Saksalaiset esihenkilöt käyttävät keskivertoviikossa useita tunteja tuoreimpien sisäisten sääntöjen etsimiseen. Keskisuurella yrityksellä, jossa on 100 työntekijää ja 15 esihenkilöä, tämä tarkoittaa noin 2 500 hukattua työtuntia vuodessa. Mutta tämä on vasta jäävuoren huippu:

• Compliance-riskit: Vanhat tietosuojakäytännöt voivat johtaa GDPR-rikkeisiin
• Operatiivinen tehottomuus: Tiimit toimivat eri standardien mukaan
• Oikeudellinen epävarmuus: Työlainsäädäntö muuttuu jatkuvasti
• Työntekijöiden turhautuminen: Ristiriitaiset ohjeet vievät motivaation

Tyypilliset heikot kohdat yrityksissä

Yli 50 konsultointiprojektin kokemuksella juuri nämä alueet ovat erityisen herkkiä ohjeiden vanhentumiselle:

Manuaalinen noidankehä

Suurin osa yrityksistä yrittää pitää ohjeet ajan tasalla manuaalisesti. Se toimii hetken – kunnes se ei enää toimi. Tyypillinen kaava: lakiosasto tai HR kerää kerran vuodessa kaikki dokumentit yhteen. Sitten alkaa valtava läpikäynti: mitkä lait ovat muuttuneet, mitkä sisäiset prosessit ovat vanhentuneet? Viikkojen työn jälkeen säännöstö on päivitetty. Onneksi olkoon! Harmi vaan, että sillä välin on taas kolme uutta muutosta tapahtunut.

Tekoäly compliance-hallinnassa: näin AI tarkistaa säännöstönne automaattisesti

Tässä kohtaa tekoäly astuu kuvaan – ei scifikikkailuna, vaan käytännöllisenä työkaluna säännöstöjen hallintaan.

Näin automatisoitu ohjeiden tarkistus toimii

Nykyaikaiset AI-järjestelmät vertaavat jatkuvasti sisäisiä ohjeitanne ulkoisiin oikeuslähteisiin. Periaate on yksinkertainen: AI seuraa olennaisia lakitietokantoja, toimialastandardeja ja normipäivityksiä. Kun jokin muuttuu, järjestelmä analysoi, miten muutos vaikuttaa teidän ohjeisiinne. Käytännön esimerkki: EU:n Whistleblower-direktiivi tuli voimaan 2021. AI olisi jo kuukausia aikaisemmin analysoinut compliance-ohjeenne ja ehdottanut konkreettisia muutoksia.

AI-pohjaisen ohjevalvonnan kolme pilaria

1. Jatkuva monitorointi Tekoäly seuraa 24/7 olennaisia oikeuslähteitä: – Bundesgesetzblatt ja EU-asetukset – Toimialakohtaiset standardit (ISO, DIN) – Työoikeuden päätökset ja ennakkotapaukset – Tietosuojaviranomaisten ohjeet 2. Älykäs relevanssin arviointi Kaikki lainmuutokset eivät koske yritystänne. AI oppii tuntemaan toimialanne, yrityskoon ja liiketoimintamallin. Se suodattaa automaattisesti esiin teille merkitykselliset muutokset. 3. Automaattinen vaikutusanalyysi Tässä AI on todellinen asiantuntija: se ei vain huomaa, mitä on muuttunut, vaan myös, mitä omissa ohjeissanne pitää päivittää. Lopputuloksena on priorisoitu lista toimenpidesuosituksia.

Yrityksen sääntökokonaisuuden digitalisointi: ensimmäinen askel

Ennen kuin AI voi tarkistaa ohjeistonne, niiden tulee olla koneellisesti luotavassa muodossa – kaikkea ei tarvitse kirjoittaa uudestaan. Moderni OCR-teknologia (Optical Character Recognition) pystyy lukemaan myös skannatut PDF:t ja paperit. AI jäsentää sisällöt automaattisesti ja luo haettavan tietokannan. Näppäryys piilee siinä, että AI erottaa automaattisesti kategoriat, vastuuhenkilöt ja riippuvuudet eri ohjeiden välillä.

Askel askeleelta -toteutus: näin otat AI-avusteisen ohjeistojen tarkistuksen käyttöön

Teoria on yksi asia – käytäntö toinen. Näin etenee järjestelmällisesti.

Vaihe 1: Kartoitus ja digitalisointi (viikot 1–4)

Vaihe 1: Sääntökokonaisuuden inventaario Kerää kaikki sisäiset ohjeet yhteen paikkaan: – Työjärjestykset ja työehtosopimukset – IT-turvallisuusohjeet ja tietosuojadokumentaatio – Laadunhallintakäsikirjat – Prosessikuvaukset ja työohjeet – Compliance-oppaat ja Code of Conduct Vaihe 2: Priorisointi compliance-riskin mukaan Kaikki ohjeet eivät ole yhtä merkityksellisiä. Arvioi jokainen asiakirja seuraavien kriteerien mukaan:

Vaihe 3: Digitalisointi ja jäsentely Nykyaikaiset AI-työkalut käsittelevät useita tiedostomuotoja. Tärkeää on yhtenäinen rakenne: – Yksiselitteiset versiotunnukset – Voimassaoloajat – Vastuuhenkilöt – Tunnistesanat ja kategoriat

Vaihe 2: AI-järjestelmän konfigurointi (viikot 5–8)

Seurattavien lähteiden valinta Toimialasta ja yrityskoosta riippuen eri oikeuslähteet ovat olennaisia:

• Yleiset lähteet: Bundesgesetzblatt, EU:n virallinen lehti, BaFin-tiedotteet
• Toimialakohtaisesti: Lääketekniikan sääntely, elintarvikelainsäädäntö, rakennuslainsäädäntö
• Alueellisesti: Osavaltion lait, kunnalliset määräykset
• Standardit: ISO-standardit, DIN, toimialaliitot

Relevanssisuodattimien konfigurointi AI:n tulee ymmärtää, mikä on yrityksellenne tärkeää. Mukana ovat mm.: – Yrityksen koko ja oikeudellinen muoto – Toimialakoodit (NACE, WZ) – Maantieteellinen toiminta-alue – Erityisluvat ja sertifikaatit

Vaihe 3: Testaus ja optimointi (viikot 9–12)

Pilotointi valikoiduilla ohjeilla Älä aloita kaikilla dokumenteilla – valitse 5–10 tärkeintä ohjetta pilottiin: – Tietosuojakäytäntö – IT-turvallisuusohje – Työlainsääntösääntö – Laadunhallintadokumentti Relevanssin arvioinnin kalibrointi Alkuviikkoina AI tuottaa paljon vääriä hälytyksiä – raportoi muutoksista, jotka eivät teitä koske. Se on normaalia ja toivottavaa. Arvioi jokainen hälytys olennaisiin ja epäolennaisiin. AI oppii ja tarkentuu jatkuvasti.

Käytännön esimerkkejä: näin eri toimialat hyödyntävät automatisoitua ohjeiden tarkistusta

Nyt riittää teoria – katsotaan miten AI-avusteinen compliance toimii käytännössä.

Case-esimerkki: Konepajateollisuus, 140 työntekijää

Thomas, jonka tapasimme alussa, tunnisti ongelman nopeasti. Hänen erikoiskoneita valmistava yrityksensä tuottaa eri maiden standardien mukaisia laitteita. Haaste: USA:n markkinoille tarkoitetut koneet vaativat eri turvallisuusvaatimukset kuin Euroopan tai Aasian laitteet. Ennen jokaista projektia insinööri tarkisti käsin kaikki oleelliset normit – aikaa kului 2–3 päivää jokaiseen tilaukseen. AI-ratkaisu: Järjestelmä seuraa jatkuvasti useita normitietokantoja (ISO, ANSI, JIS jne.). Muutosten yhteydessä AI analysoi automaattisesti: – Mitä olemassa olevia suunnitelmia muutos koskee – Mitä tuotantoon tarvitsee muuttaa – Mitä dokumentteja pitää päivittää Tulos: Normitarkistus kestää nyt vain 2 tuntia 2 päivän sijaan. Yritys pystyy reagoimaan nopeammin ja on saanut uusia tilauksia, koska tiesi ensimmäisenä uusista sertifiointimahdollisuuksista.

Case-esimerkki: SaaS-palveluntarjoaja, 80 työntekijää

Anna HR:stä kamppaili eri ongelman kanssa: tietosuojavaatimukset muuttuvat jatkuvasti, etenkin kansainvälisten asiakkaiden kohdalla. Lähtötilanne: SaaS-palveluntarjoajalla on asiakkaita 12 maassa. Jokaisella on omat tietosuojalait, jotka muuttuvat usein. Manuaalinen seuranta sitoi kaksi täysipäiväistä juristia. Automatisoitu ratkaisu: AI seuraa tietosuojalainsäädäntöä kaikilla olennaisilla markkinoilla: – GDPR-päivitykset Brysselistä – CCPA-muutokset Kaliforniasta – LGPD-kehitys Brasiliassa – Paikalliset lait Singaporessa, Japanissa ym. Käytännön hyöty: Viimeisimmässä GDPR:n evästeilmoitus-tarkennuksessa yritys oli valmis ennen voimaantuloa. Kilpailijat tarvitsivat kuukausia sopeutumiseen.

Case-esimerkki: Palvelukonserni, 220 työntekijää

IT-johtaja Markusilla oli erityisen monimutkainen tilanne: hänen konserninsa sisältää eri toimialojen yhtiöitä. Moniyhtiöhaaste: – Konsulttiyhtiö (tiukka salassapitovelvollisuus) – Kauppa (kuluttajansuojaohjeet) – Kiinteistöpalvelut (välityslainsäädäntö) Jokaisella yhtiöllä on omat sääntönsä, mutta yhteinen IT ja HR. Fiksu segmentointi: AI oppi, mitkä ohjeet ovat kullekin yhtiölle tärkeitä. Se luo erilliset compliance-näkymät jokaiselle, mutta hyödyntää synergioita esim. tietosuoja- ja työoikeusasioissa. Lisäarvo: Kolmen compliance-tiimin sijaan riittää yksi keskus-tiimi AI-tuella. Säästö: 1,5 kokoaikaista työntekijää ja parempi compliance.

Toimialakohtainen optimointi

Eri toimialoilla on eri compliance-painopisteet:

Haasteet ja ratkaisumallit: mitä ottaa huomioon käyttöönotossa

AI ei ole ihmelääke. Rehellisessä compliance-automaatiossa on tunnistettava myös rajat ja sudenkuopat.

Yleisimmät toteutushaasteet

Haaste 1: puutteelliset lähtötiedot Suurin ongelma ei yleensä ole tekoälyn ominaisuuksien puute, vaan kaoottinen datalähtötilanne. Jos ohjeet ovat 17 eri formaatissa 12 eri paikassa, paraskaan AI ei auta. Ratkaisumme: Aloita pienesti. Valitse 5–10 tärkeintä dokumenttia yhtenäisessä muodossa. AI saavuttaa tuloksia myös epätäydellisillä tiedoilla. Haaste 2: AI-ilmoitusten ylireagointi Alkuvaiheessa tiimit ottavat jokaisen AI-hälytyksen vakavasti. Se johtaa hätiköityihin toimiin ja turhautumiseen. Ratkaisumme: Määritä selkeät eskalaatiotasot. Kaikki lakimuutokset eivät vaadi välitöntä toimenpidettä. Erota nämä kolme: Tiedoksi, Tarkistus tarpeen, Välitön muutos vaadittu. Haaste 3: oikeudellisen tulkinnan rajat AI tunnistaa muutokset ja vertailee tekstejä – se ei korvaa juridista tulkintaa tai strategista päätöksentekoa. Ratkaisumme: Käytä AI:ta varhaisvaroitusjärjestelmänä, ei lakineuvontana. Monimutkaisissa tilanteissa käytä asiantuntija-apua.

Change management: ihmiset mukaan

Suurin este on usein inhimillinen, ei tekninen. “Not invented here” -reaktio Monet compliance-asiantuntijat näkevät AI-järjestelmät uhkana osaamiselleen. Ymmärrettävää – vuosien manuaalinen lakianalyysi tuntuu uhkaantuvan. Ratkaisu: Esittele AI tehonlisääjänä, ei korvaajana. AI hoitaa aikaa vievän seurannan, asiantuntijat keskittyvät arviointiin ja toteutukseen. Tiedon tulvan aiheuttama uupumus Yllättävää kyllä, enemmän tietoa voi haitata. Jos AI ilmoittaa 50 muutosta päivässä, tiimit turtuvat. Ratkaisu: Hienosäädä älykkäät suodattimet. Anna vain oleellisimmat hälytykset läpi. Mieluummin 5 tärkeää viestiä viikossa kuin 50 turhaa päivässä.

Teknisten sudenkuoppien välttäminen

Integraatio olemassa oleviin järjestelmiin Compliance-hallinta ei toimi tyhjiössä. AI-havainnot pitää integroida olemassa oleviin prosesseihin. Tyypilliset integraatiopisteet: – Dokumenttienhallintajärjestelmät (DMS) – Taloushallinnon järjestelmät (ERP) – Asiakkuudenhallinta (CRM) – Laadunhallintaohjelmistot Skaalaus yrityksen kasvaessa Se, mikä toimii 50 hengellä, voi ylirasittaa 500 työntekijän yrityksen. Varaudu skaalattavuuteen alusta alkaen:

• Modulaarinen rakenne eri yritysyksiköihin
• Vastuualuekohtaiset suodattimet
• Automatisoidut eskalaatiokäytännöt
• Roolipohjaiset dashboard-näkymät

Laadunvarmistus: Neljän silmän periaate ja AI

Luottamus on hyvä, kontrolli parempi. AI-järjestelmätkin vaativat laadunvarmistusta. Testatun mallimme mukaan: 1. AI tunnistaa muutokset (automaattisesti) 2. Asiantuntija arvioi relevanssin (manuaalisesti) 3. AI ehdottaa korjauksia (automaattisesti) 4. Oikeudellinen tarkistus ja hyväksyntä (manuaalinen) Näin yhdistät AI-tehokkuuden ja ihmisen asiantuntemuksen.

ROI ja menestyksen mittaaminen: näin lasket compliance-automaatiohyödyt

Kuinka paljon säästämme AI-avusteisella ohjeiden tarkistuksella? Tämä on jokaisen toimitusjohtajan perusteltu kysymys.

Kovat luvut: Mitattavat kustannussäästöt

Aikasäästö selvitystyössä Lasketaan esimerkki: Compliance-päällikön palkka 75 000 €/vuosi maksaa yritykselle n. 100 000 € sivukuluineen. 1 800 työtuntia vuodessa = 55 € / h. Ilman AI-apua: – 8 h/viikko lakien seurantaa – 4 h/viikko relevanssianalyysia – 6 h/viikko vaikutusanalyysia Yhteensä 18 h/viikko, 936 h/vuosi = 51 480 €. AI:n kanssa: – 1 h/viikko AI-hälytysten tarkistusta – 2 h/viikko relevanssin arviointia – 3 h/viikko vaikutusanalyysia Yhteensä 6 h/viikko, 312 h/vuosi = 17 160 €. Säästö: 34 320 € vuodessa compliance-päällikköä kohden.

Vältetyt compliance-tappiot

Vielä tärkeämpää on välttää sanktiot puuttuvista määräajoista tai huomaamattomista lakimuutoksista:

Kokonaisarvioitu säästö: 54 250 € vuodessa

Pehmeät tekijät, kovat vaikutukset

Nopeampi markkinoille pääsy Jos kilpailijanne tarvitsee kolme kuukautta vastaamaan uusiin compliance-vaatimuksiin ja te vain neljä viikkoa – kilpailuetunne on ilmeinen. Käytännön esimerkki: Lääketekniikkayritys sai MDR-päivityksen ansiosta CE-merkin ensimmäistä kertaa nopeasti ja kasvatti liikevaihtoaan 2,3 miljoonaa euroa vuodessa. Pienemmät lakineuvontakulut Ulkopuolisten asianajotoimistojen tuntihinnat jopa 300-500 €/h. Jos säästätte näiden avulla 100 tuntia vuodessa, säästö on jo 30 000–50 000 €. Vältetyt vaihtoehtoiskustannukset Aika, jonka johto käyttää compliance-selvityksiin, on pois strategisesta työstä. Johtajan tuntihinnalla 150 €, summa kasvaa nopeasti.

ROI-laskenta eri yrityskoon mukaan

Pieni yritys (20–50 työntekijää): – Säästö vuodessa: 15 000–25 000 € – Käyttöönotto: 8 000–12 000 € – ROI ensimmäisenä vuotena: 25–108 % Keskisuuri yritys (50–250 työntekijää): – Säästö vuodessa: 40 000–80 000 € – Käyttöönotto: 15 000–25 000 € – ROI ensimmäisenä vuotena: 60–433 % Suuri yritys (yli 250 työntekijää): – Säästö vuodessa: 100 000–300 000 € – Käyttöönotto: 30 000–50 000 € – ROI ensimmäisenä vuotena: 200–900 %

Menestyksen mittaaminen käytännössä

Määritä heti alussa mitattavat KPI:t (Key Performance Indicator = suorituskykymittari): Kvantitatiiviset mittarit:

• Haun vaatiman ajan pieneneminen compliancen yhteydessä
• Eteen tulevien lakimuutosten varhainen havaitseminen
• Ulkopuolisten neuvontakulujen väheneminen
• Päivitysten lyhentyneet läpimenoajat

Kvalitatiiviset mittarit:

• Kasvanut compliance-turva
• Tyytyväisemmät työntekijät (vähemmän turhautumista)
• Paremmin vahvistunut asiakas- ja kumppanimaine
• Pienempi johtajien stressitaso

Vinkkimme: mittaa compliance-tilanteesi kolme kuukautta ennen käyttöönottoa. Näin saat rehellisen vertailupohjan tekoälyn onnistumiselle.

Oikeudelliset näkökohdat ja compliance: mitä AI-avusteisessa ohjevalvonnassa tulee ottaa huomioon

Compliance-tekoäly kuulostaa ristiriitaiselta, mutta nostaa esiin tärkeitä oikeudellisia kysymyksiä.

Vastuu AI-virheissä: kuka kantaa seuraukset?

Ikävä totuus: yritys vastaa – ei AI. Tämä pätee myös, jos kehittynyt järjestelmä ei huomaa olennaista lakimuutosta. Käytännön suojaus: – Dokumentoi huolellisuustoimenpiteesi (due diligence) – Ota käyttöön manuaaliset kontrollit – Määritä selkeät vastuut tiimille – Toteuta säännölliset järjestelmäauditoinnit Hyvä uutinen: Tuomioistuimet arvioivat järjestelyn kohtuullisuutta, eivät täydellisyyttä. Hyvin dokumentoitu AI-järjestelmä manuaalisilla tarkastuksilla on selvästi parempi vaihtoehto kuin kokonaan ohjaamaton prosessi.

Tietosuoja ohjeiden automaatiotarkistuksessa

Sisäiset ohjeistot sisältävät usein henkilötietoja – vastuuhenkilöiden nimet, yhteystiedot, organisaatiotietoja. GDPR:n mukainen toteutus:

Compliance-dokumentointi AI-tuella

Moni unohtaa: AI luo automaattisesti katkeamattoman audit trailin. Jokainen muutos, tarkistus ja päätös tallentuu. Hyödyllistä mm.: – Ulkoisissa compliance-auditoinneissa – Viranomaiskyselyissä – Sisäisissä laadunhallintakatselmuksissa – Juridisissa kiistatilanteissa Audit trail -parhaat käytännöt:

• AI-toimien leimaus kellonajalla
• Ohjeiden muutosten versiohallinta
• Päätöslogiikan läpinäkyvyys
• Säännölliset varmuuskopiot

Toimialakohtaiset vaatimukset

Eri toimialoilla vaatimukset compliance-dokumentointiin vaihtelevat: Rahoituspalvelut: BaFinin riskienhallintavaatimukset (MaRisk) vaativat dokumentoidut, testatut compliance-prosessit. AI-järjestelmät on validoitava ja niiden toimivuus todennettava säännöllisesti. Lääketekniikka: Medical Device Regulation (MDR) edellyttää täydellistä muutosdokumentaatiota. AI voi auttaa, mutta järjestelmä tulee myös itse validoida. Autoteollisuus: ISO/TS 16949 vaatii jatkuvaa laadunhallinnan kehittämistä. AI-avusteinen compliance on osa tätä kehitysprosessia.

EU AI Act ja compliance-tekoäly

EU AI Act (voimassa 2024 alkaen) jakaa AI-järjestelmät riskiluokkiin. Compliance-AI kuuluu tyypillisesti kategoriaan rajoitettu riski tai minimaalinen riski. Käytännössä tämä tarkoittaa: – Käyttäjälle ilmoitus AI:n roolista – AI:n päätöslogiikan dokumentointi – Säännölliset bias-testit ja laadunvarmistus – Ihmisen valvonta kriittisissä päätöksissä Hyvä uutinen: Nykyaikaisilla AI-järjestelmillä nämä vaatimukset saavutetaan helposti ja samalla parannetaan laatua.

Usein kysytyt kysymykset AI-avusteisesta ohjeiden tarkistuksesta

Voiko AI korvata lakiosastomme? Ei, eikä näin tulisikaan olla. AI ottaa hoitaakseen aikaa vievän seurannan ja tiedonhaun. Juridiset arviot, strategiset päätökset ja neuvottelut jäävät ihmisille. Mieti AI:ta huippuassistenttina, ei korvaajana. Milloin näemme ensimmäisiä tuloksia? Aikasäästöt näkyvät jo 4–6 viikon päästä. AI aloittaa seurannan heti, mutta tarkkuuden kalibrointi vie muutaman viikon. Koko ROI saavutetaan yleensä 6–9 kuukaudessa. Miten hyvin AI kattaa toimialakohtaiset erikoisvaatimukset? Nykyaikaiset AI-järjestelmät mukautuvat myös hyvin spesifeihin sääntöihin – elintarvikehygieniasta ilmailuun. Alkuasetukset vaativat enemmän työtä, mutta ovat täysin mahdollisia. Mikä on järjestelmän juokseva kustannus? Varaudu 300–800 €/kk per 100 työntekijää, riippuen seurattavien sääntöjen määrästä ja tarpeistanne. Se on noin 10–15 % osa-aikaisen compliance-päällikön kustannuksista. Toimiiko ratkaisu kansainvälisissä yrityksissä? Kyllä, jopa erityisen hyvin. AI voi seurata samanaikaisesti yli 20 maan lakeja – manuaalisesti täysin mahdoton työmäärä. Haasteena on hälytysten fiksu suodatus ja priorisointi. Miten tietoturva ja luottamuksellisuus varmistetaan? Sisäiset ohjeet pysyvät yrityksen omassa infrastruktuurissa. Luotettavat AI-toimijat tarjoavat on-premise-toteutuksia tai sertifioituja pilvipalveluita (ISO 27001, SOC2). AI oppii julkisista oikeuslähteistä, ei yrityksenne dokumenteista. Tarvitaanko lisäresursseja IT:ltä? Useimmille pilvipohjaisille ratkaisuille ei. Ne toimivat ohjelmistopalveluna, tarvitset vain tavallisen verkkoyhteyden. On-premise-asennus vaatii 1–2 päivää IT-työtä aloituksessa. Miten vääriin hälytyksiin reagoidaan? Ensikuukausina 30–40 % hälytyksistä voi olla vääriä. AI oppii arvioinneistanne ja tarkentuu koko ajan. Vuoden kuluttua hyvin säädetty järjestelmä saavuttaa 85–95 % osumatarkkuuden. Mitä tapahtuu järjestelmäkatkoksen aikana? Ammattimaiset palveluntarjoajat takaavat 99,5 %+ saatavuuden. Katkoksen jälkeen AI kirii kaikki väliin jääneet muutokset. Kiireelliset ilmoitukset toimitetaan sähköpostilla ja tekstiviestillä – ette jää mistään tärkeästä paitsi. Kannattaako tämä myös pienille yrityksille? Noin 20 työntekijästä ylöspäin ratkaisu on kiinnostava, 50 hengellä lähes aina kannattava. Pienet yritykset voivat aloittaa suppealla pakettilla – seurata vain tärkeimmät oikeusalueet ja laajentaa myöhemmin.