Koodarin näkökulmasta: Parhaimman tekoälyratkaisun perustuksista löytyy aina laadukas data.
06 | 2025 Antti Rintala, Data Architect, partner Kipinä
Tekoälyratkaisuista puhutaan paljon, mutta vähemmän puhutaan siitä, mille ne todellisuudessa rakentuvat. Vastaus on yksinkertainen: dataan. Eikä mihin tahansa dataan, vaan laadukkaaseen, luotettavaan ja liiketoimintalähtöisesti hallittuun dataan.
Kipinän konsultti Antti Rintala on kiteyttänyt blogisarjassaan, millainen perusta tekoälyn hyödyntäminen vaatii. Tässä koosteessa kokoamme keskeiset näkökulmat, jotka auttavat rakentamaan vankan pohjan paitsi tekoälyratkaisuille – myös liiketoiminnan kestävälle tiedolla johtamiselle.
1. Datan laatu ratkaisee – ei määrä
Tekoälyratkaisun onnistuminen alkaa siitä, että käytettävissä oleva data todella kuvastaa todellisuutta – tarkasti, ajantasaisesti ja loogisesti. Datan määrä on houkutteleva mittari, mutta ilman laatua se voi johtaa harhaan tai vääristää analyysiä.
Keskeisiä laatudimensioita ovat esimerkiksi:
Ajantasaisuus: Onko data reaaliaikaista vai riittääkö kvartaaleittain päivitetty tieto?
Tarkkuus ja eheys: Kuvastaako data todella sitä, mitä sen pitäisi?
Yhtenäisyys ja virheettömyys: Löytyykö eri järjestelmistä ristiriitaista tietoa samasta asiasta?
Kontekstisidonnainen pätevyys: Onko data merkityksellistä juuri siinä tarkoituksessa, johon sitä käytetään?
Tärkeintä on tiedostaa, että laatu ei ole yksittäinen tekninen mittari, vaan organisaation yhteinen tavoite. Ilman sitä tekoälymallit saattavat kyllä tehdä päätöksiä – mutta vääristä lähtökohdista.
2. Luottamus rakentuu lähteistä, läpinäkyvyydestä ja dokumentaatiosta
Laadukas data on yksi asia – mutta luotettava data on kokonaan toinen. Tiedon luotettavuus rakentuu monesta tekijästä: sen alkuperästä, käsittelyketjusta ja siitä, miten avoimesti dataa hallitaan ja dokumentoidaan.
Tärkeimpiä näkökulmia ovat:
Lähteen uskottavuus: Tunnetko datan alkuperän, sen tuottajan maineen ja asiantuntemuksen?
Data lineage: Voidaanko jäljittää, miten data on kulkenut ja muuttunut eri vaiheissa?
Läpinäkyvyys: Onko tiedon käsittelystä ja päätöksenteosta tarjolla riittävästi taustatietoa myös muille kuin teknisille asiantuntijoille?
Kun datan käsittelyprosessi on läpinäkyvä, organisaatio voi paitsi kehittää omaa osaamistaan, myös osoittaa vastuullisuutta ulospäin – mikä on yhä tärkeämpi kilpailuetu.
3. Hyvä hallinta yhdistää strategian ja datan
Usein dataa käsitellään irrallaan liiketoiminnan tavoitteista. Tällöin hukataan sen varsinainen arvo. Datan hallinta on parhaimmillaan linjassa yrityksen strategisten painopisteiden kanssa: mitä mitataan, miksi mitataan, ja millä ehdoin.
Tietopolitiikkojen tulisi heijastella liiketoimintastrategiaa – ei vain täyttää sääntelyä.
Käytäntöön vienti (enforcement) voi tarkoittaa teknisiä keinoja, ei pelkästään ohjeistuksia.
Relevanssi ei synny datasta itsestään, vaan liiketoiminnan tarpeista: mikä tukee päätöksentekoa, mikä ei?
Datan hallinta ei ole vain riskienhallintaa – se on kilpailuedun rakentamista. Kun liiketoiminta ja data ovat linjassa, syntyy yhteinen kieli ja parempi päätöksenteko.
4. Tietoturva ja sääntely – suunnittele ennakkoon, älä jälkikäteen
Tietoturva ja tietosuoja eivät ole asioita, joita voi lisätä projektin loppuun. Ne täytyy huomioida jo silloin, kun rakennetaan datan ja järjestelmien perustaa – muuten syntyy teknistä velkaa ja liiketoimintariskiä.
Keskeiset huomiot:
Kyberturvallisuus on enemmän kuin palomuuri – se on jatkuvaa suunnittelua ja riskien hallintaa.
Tietosuojalainsäädäntö (kuten GDPR) muuttuu jatkuvasti – hyvä dokumentaatio ja selkeät käytännöt vähentävät riskejä.
Yhteistyö lakiosaston ja datatiimin välillä ei saa jäädä satunnaiseksi.
Tekoälyn käyttöönotto voi tarkoittaa arkaluonteisen datan käsittelyä uudella tavalla – ja juuri siksi varautuminen on kriittistä jo ennen ensimmäistä riviä koodia.
5. Tekoäly ei ole koskaan valmis – vaan jatkuvasti kehittyvä
Tekoäly ei ole “asennetaan ja unohdetaan” -ratkaisu. Mallit muuttuvat, datan laatu vaihtelee, ja liiketoimintaympäristö elää. Ilman jatkuvaa valvontaa ja ylläpitoa järjestelmät alkavat tehdä vääriä päätelmiä.
Miksi tämä on tärkeää?
Mallien suorituskyky heikkenee ajan myötä (esim. model drift), jos niitä ei päivitetä.
Etiikka ja läpinäkyvyys vaativat ihmistä mukaan päätöksentekoon – myös silloin, kun AI tekee ehdotuksia.
Bias ja syrjintä voivat syntyä huomaamatta, jos data ei ole tasapainoista tai jos testaus puuttuu.
Tekoälyn hallinta ei ole vain tekninen kysymys, vaan liiketoiminnallinen ja eettinen vastuu.
Tekoälyratkaisun todellinen arvo rakennetaan ennen koodia
Yritykset, jotka panostavat laadukkaaseen, läpinäkyvään ja strategisesti linjattuun dataperustaan, eivät vain ota tekoälystä enemmän irti – ne myös valmistautuvat tulevaisuuteen. Datan laatu, hallinta ja luotettavuus eivät ole yksittäisiä vaiheita, vaan osa jatkuvaa strategista työtä.
Hyvä tekoälyratkaisu ei ala koodista – vaan kysymyksestä: luotammeko omaan dataamme?
Antti Rintala, Data architecht & partner Kipinä
Antti Rintala on ohjelmistokehittäjä ja ratkaisuarkkitehti, jolla on lähes 20 vuoden kokemus pilvipalveluista, IoT-ratkaisuista ja monipuolisista teknologioista. Hän yhdistää vahvan teknisen osaamisen liiketoimintalähtöiseen ajatteluun ja on erikoistunut erityisesti Azure-ympäristöihin, suorituskykyyn ja käyttäjäkokemukseen. Anttia ohjaa halu ratkaista monimutkaisia liiketoimintahaasteita teknologian keinoin – käytännöllisesti ja vaikuttavasti.