Mikä on tekoälyagentti ja miten otan agentin käyttöön?
Tekoälyagenteista puhutaan nyt kaikkialla. Innostus aiheeseen on helppo ymmärtää, sillä agenttipohjaiset ratkaisut mahdollistavat työn automatisoinnin ja tehostamisen ilman syvempää perehtymistä sitä ympäröivään teknologiaan.
Heinäkuussa 2025 MIT kuitenkin julkaisi tutkimuksen, jonka mukaan 95 % aloitetuista tekoälyprojekteista epäonnistuu ennen tuotantoon pääsemistä.
Tässä blogissa kerron, miten tekoälyagentti toimii ja miten vältät kömmähdyskohdat ottaessasi tekoälyagentit osaksi liiketoimintaasi.
Agentti koostuu pohjatiedoista ja työkaluista
Voit parantaa onnistumisen todennäköisyyttä perehtymällä tekoälyagentin toimintaperiaatteeseen: agentti on tekoälyä hyödyntävä ohjelma, joka pystyy suorittamaan tiettyyn aihepiiriin kuuluvia tehtäviä.
Yksinkertaistettuna tekoälyagentit perustuvat siihen, mitä agentti tietää, ja mitä sen on mahdollista tehdä. Toiminnallisesti agentin ja perinteisen ohjelman ero on siinä, miten agentti pystyy yhdistämään tietämystään ja toimintojaan.
Perinteinen ohjelma toimii pelkästään luontivaiheessa määriteltyjen sääntöjen mukaan, kun taas agentti pystyy omatoimisesti yhdistämään käytössään olevia työkaluja lopputulokseen pääsemiseksi.
Miten koulutan agentin ja mitä pohjatietoja agentti tarvitsee?
Tekoälyagenttia voi verrata uuteen harjoittelijaan. Jotta harjoittelija pystyy suorittamaan tehtävänsä, hänen täytyy ymmärtää, mitä hänen tehtäväänsä kuuluu, millä tavalla se tehdään ja mitä tietoja työssä käytetään. Sama pätee agenttiin.
Tekoälyagentti tarvitsee toimiakseen:
- Datan, jonka pohjalta se toimii
- Ohjeet siitä, miten tehtävä halutaan suorittaa
- Tiedon siitä, mitä osa-alueita tehtävässä tulee huomioida
Kielimallipohjaisten agenttien ja perinteisen ohjelman suurin ero on agentin kyky keksiä ennalta määrittelemättömiä tapoja päästä haluttuun lopputulokseen. Siksi onkin erittäin tärkeää antaa tarkkaan suunniteltu kuvaus tavoitellusta lopputuloksesta.
Otetaan esimerkiksi tilanne, jossa kysyt tekoälyagentilta henkilöstöohjeita. Tekoälyagentti, joka vastaa mihin tahansa kysymykseen yrityksen dokumentaatioon liittyen, on yleishyödyllinen, mutta agentti, joka on opetettu vastaamaan juuri yrityksesi HR-käsikirjaan liittyen, on luotettava ja tarkempi. Molemmille on oma käyttötarkoituksensa.
Mihin agentteja voi hyödyntää liiketoiminnassa?
Agentille annetut pohjatiedot määrittävät sen, mitä agentti ymmärtää. Käytettävissä olevat työkalut taas kertovat, mitä agentti pystyy tekemään. Työkalut ovat agentin käytännön kykyjä, joiden avulla se voi edetä kohti asetettua tavoitetta ja tuottaa konkreettisia lopputuloksia.
Esimerkkejä työkaluista:
- Tiedonhaku: Agentti etsii käyttäjän tarvitsemat tiedot suoraan yrityksen käytössä olevista järjestelmistä ja tietokannoista
- Raportin luominen: Agentti koostaa löydetyn tiedon pohjalta selkeitä raportteja ja tiivistettyjä yhteenvetoja päätöksenteon tueksi
- Viestien laatiminen: Agentti laatii sähköposteja, sisäisiä ilmoituksia tai asiakasviestejä annettujen ohjeiden ja tyylin mukaisesti
- Ulkoisen järjestelmän kutsuminen: Agentti kutsuu perinteistä ohjelmistorajapintaa esimerkiksi asiakastapaamisen kirjaamiseksi CRM-järjestelmään
Agentin hallittavuus ja läpinäkyvyys osana onnistunutta käyttöönottoa
World Economic Forum nostaa tekoälyn hyödyntämisessä keskiöön tietoturvan, hallittavuuden ja läpinäkyvyyden. Myös johdon ja asiantuntijoiden keskeinen kysymys on usein yksinkertainen: voiko tähän luottaa?
Tekoälyagentin toiminnan tulee olla ennakoitavaa, sen käyttämän datan oikeellista ja tiedossa, ja että käyttäjäoikeudet on rajattu selkeästi. On myös tärkeää, että tekoälyagentti täyttää GDPR:n ja EU:n tekoälyasetuksen (EU AI Act) vaatimukset.
Qaicun tekoälyagentit täyttävät ja ylittävät kyseiset vaatimukset, ja voit määritellä käyttäjäroolein, kuka pääsee käsiksi Qaiculle annettuun tietoon. Lue lisää Qaicun hyödyistä tästä.
Yleisimmät virheet tekoälyagenttien käyttöönotossa
MIT:n heinäkuussa 2025 julkaisemassa raportissa käsitellään syitä, miksi yritysten tekoälyprojektit usein epäonnistuvat. Tässä oleellisimmat virheet:
- Integraatioiden puute muihin järjestelmiin
- Heikko mukautumiskyky annettuun tehtävään
- Tekoälyprojektin realistisen strategian puute
Raportin mukaan yleisluontoiset AI-mallit eivät opi ja mukauta toimintaansa organisaation toimintaan. Tämä voi johtua integraatioiden puutteesta, muun datan puutteesta tai tehtävänannon heikosta ohjeistuksesta.
Nykyisten kielimallien pohjalle on helppo rakentaa agentti ilman, että sille antaa mitään pohjatietoja suoritettavasta tehtävästä. Tällainen agentti voi keskustella vakuuttavasti ja tuottaa näyttäviä, mutta yleisluontoisia vastauksia, jotka eivät tue sinun tilannettasi. Tästä syystä on äärimmäisen tärkeää, että agentilla on tarvittavat pohjatiedot liiketoiminnastasi.
Joissain tapauksissa tekoälyagenttiin kohdistetut odotukset ovat liian korkeat suhteessa saatavilla olevaan dataan, tehtävänantoon tai käytetyn alustan kyvykkyyteen nähden. Tästä syystä yrityksen tulee tietää, onko heidän käytössään olevalla tekoälyagentilla riittävät pohjatiedot odotusten täyttämiseksi. Näiden tietojen perusteella yrityksen tulee luoda realistinen suunnitelma tekoälyn käyttöönotosta organisaatiossa.
Miten otan tekoälyagentin käyttöön?
Varmista käyttöönotossa, että annat agentille mahdollisuuden onnistua. Paraskaan tekninen toteutus ei toimi, jos et anna sille tehtävän suorittamiseen vaadittuja tietoja. Varmista siis, että agenttisi integroituu sinulla jo käytössä oleviin järjestelmiin, jotta se pystyy toimimaan mahdollisimman tehokkaasti juurikin sinun liiketoimintaympäristössäsi.
Qaicu on rakennettu näiden periaatteiden mukaisesti. Qaicu tarjoaa tekoälyagenteille yrityksen oman datan, jota rajataan aina kyseisiin käyttötarkoituksiin, kuten talouden, henkilöstön tai operatiivisen toiminnan tukemiseen. Alusta yhdistyy suoraan yrityksen käyttämiin järjestelmiin ja dokumenttivarastoihin ilman käyttöönottoprojekteja.
Lähteet: