”Hyvä renki, huono isäntä” – XAMKilla tutustutaan tekoälyyn sähkö- ja teleurakoinnin työkaluna

Opiskelija Jere Pystynen kirjoittaa Etelä-Savon alueosaston tekoälykoulutuksesta.

Kaakkois-Suomen ammattikorkeakoulu XAMKin Mikkelin kampuksella järjestettiin tekoälyyn liittyvä rento koulutustilaisuus 22.05.2025 yhteistyössä Sähkö- ja Teleurakoitsijat STUL ry:n kanssa. Koulutustilaisuudessa tutustuttiin data-analytiikan, koneoppimisen ja tekoälyn eroihin. Tilaisuus alkoi klo 15.10 yliopettaja Matti Koiviston avauksella tekoälyä ympäröivään huumaan, mikä kenties vääristää käsitystä siitä, mitä tekoäly on.

Toisinaan yksinkertainen, kokemukseen perustuva arvio voi osua paremmin kohdalleen kuin monimutkainen laskentamalli. Tekoälyä kannattaakin hyödyntää nimenomaan automaatioapurina, ei korvaamassa ammattilaisen harkintaa. Työmaadataa hyödyntämällä sähköurakoinnin toimintaa voidaan kehittää ja riskejä ennakoida. Descriptive analytics kertoo, mitä on tapahtunut – esimerkiksi missä kohteissa on ollut eniten viivästyksiä tai kustannusylityksiä. Diagnostic analytics selvittää, miksi näin tapahtui, kuten toimitusvaikeuksien, vuodenaikojen tai tiettyjen urakoitsijatiimien vuoksi. Predictive analytics ennustaa, missä riskejä todennäköisesti ilmenee seuraavaksi, ja prescriptive analytics puolestaan ehdottaa toimenpiteitä, joilla urakka saadaan valmiiksi ajallaan ja budjetissa – esimerkiksi muuttamalla resursointia tai aikaistamalla materiaalitoimituksia.

Tietojenkäsittelyprosesseja automatisoidaan yhä enemmän. Kun aineiston määrä kasvaa niin suureksi, ettei sitä voi enää hallita perinteisin keinoin, siirrytään koneoppimiseen. Generatiivinen (generative) tekoäly eroaa koneoppimisesta (general) siinä, että se on erikoistunut luomaan uutta sisältöä ilman varsinaista ymmärrystä. Yleinen tekoäly toimii arvaamalla todennäköisimmät sanayhdistelmät valtavan sanavaraston pohjalta – esimerkiksi 200 000 sanan sanakirja tarjoaa käsittämättömän määrän mahdollisia yhdistelmiä.

Tekoäly ei ole taikakalu, vaan joukko työkaluja, jotka voivat tukea päätöksentekoa, automatisoida rutiineja ja löytää säännönmukaisuuksia suurista datamassoista.

Generatiivinen tekoäly sähköurakoitsijalle

Yksi tekoälyn käyttökohteista on urakointien tarjousprosessi. Tarjousten massailmoittaminen helpottuu huomattavasti, kun järjestelmät pystyvät generoimaan pohjadokumentteja automaattisesti ja täydentämään puuttuvat kohdat annetuilla tiedoilla. Tekoäly voi tuottaa työmaapäiväkirjat, tarkastusraportit ja käyttöönottodokumentit automaattisesti annettujen tietojen pohjalta.

Toinen esimerkki tuli esiin Googlen NotebookML-työkalun kokeilussa. Tällaisia työkaluja voidaan käyttää asiakasesityksiin, koulutukseen tai perehdytykseen. Äänenlaatu ja keskustelun luontevuus tekivät vaikutuksen – ääni kuulosti Koiviston mukaan vakuuttavalta ja luonnolliselta.

Eettiset kysymykset ja vastuu

Toisaalta generatiivinen tekoäly ei ole vielä virheetöntä. Esimerkiksi yleiset kielimallit, kuten ChatGPT, eivät aina suoriudu yksinkertaisistakaan laskutoimituksista. Eräässä tilanteessa tekoäly ei osannut laskea 25,5 prosentin arvonlisäveroa ilman erillistä huomautusta – virheen jälkeen se kuitenkin myönsi erheensä ja korjasi vastauksen.

Kaikki mallit ovat virheellisiä. Ihmisetkin tekevät päättelyssään virheitä.

Tietoturva on tekoälyn kanssa erityisen kriittistä. Kommunikoidessa tekoälyn kanssa sille syötetään jatkuvasti tietoa. Jos tätä tietoa ei käsitellä turvallisesti, on vaarana, että arkaluontoiset tiedot, kuten asiakkaiden nimet, kohdeosoitteet, suunnittelupiirustukset tai jopa alihankkijat ja hinnoitteluperusteet päätyvät vääriin käsiin ja kouluttavat tekoälymalleja ilman lupaa.

Jos tekoälyn luoma sisältö johtaa virheelliseen päätökseen esimerkiksi sähköverkon suunnittelussa, kantaa vastuun lopulta urakoitsija tai tämän työnantaja. Tekoäly on työkalu, mutta vastuun kantaa ihminen.

Tekoälyn väistämätön tulevaisuus vaikuttaisi olevan entistä enemmän generointipohjainen. Koivisto arvioi tulevaisuudessa tekoälysovellusten keskittyvän tiettyyn markkinapaikkaan, josta sähkö- ja teleurakoitsijat voivat hankkia valmiita työkaluja oman liiketoimintansa tueksi. Mukana voi olla laskentatyökaluja, dokumentointiapureita, asiakaspalvelubotteja ja muuta.

Tekoäly on hyvä renki, mutta onko siitä isännäksi?

Tekoälyllä on paikka työmaalla ja toimistolla, mutta Koivisto ei näe tekoälyn korvaavan asiantuntijaa. Oikein käytettynä se lisää tehokkuutta, vähentää virheitä ja vapauttaa aikaa tärkeämpiin tehtäviin.

Teksti ja kuvat: Jere Pystynen