Moni puhuu tekoälystä suurten visioiden tasolla, mutta harva näyttää sen todellisen vaikutuksen arjessa. Antti Liski tekee juuri tämän: työelämäprofessorina Jyväskylän yliopistossa ja AI-ratkaisujen vetäjänä Elisa Industriq Finlandilla hän rakentaa siltaa opiskelijoiden ja yritysten välillä, näyttää käytännön haasteet ja mahdollisuudet, ja tuo kokemuksen suoraan opetukseen sekä yritysten arkeen.
Enemmän kuin malleja: AI osana arkea
Antti Liskin rooli työelämäprofessorina tekee näkyväksi sen, miltä data- ja AI-työ näyttää oikeassa yritysympäristössä. Opetuksessa ei tarkastella vain malleja ja menetelmiä, vaan myös käyttöönoton haasteita, sääntelyn vaikutuksia, skaalautuvuutta ja sitä, miten tekoäly integroidaan osaksi liiketoimintaprosesseja. Samalla syntyy jatkuva vuoropuhelu: yliopisto saa ajantasaista näkymää työelämän tarpeisiin, ja opiskelijat ymmärtävät, millaista osaamista heiltä tulevaisuudessa odotetaan.
Tämä ajattelu näkyy myös Liskin työssä Elisa Industriq Finlandilla. Hän vastaa data- ja AI-ratkaisuista ja niiden kehittämisestä sekä ennen kaikkea siitä, että tekoäly ei jää kokeiluiksi, vaan tuottaa mitattavaa arvoa asiakkaiden arjessa. Liskin johdolla ratkaisut suunnitellaan niin, että ne tukevat liiketoimintaa, automatisoivat prosesseja ja mahdollistavat nopean reagoinnin muuttuviin tilanteisiin. Vuosien kokemus tutkimuksesta ja yritysmaailmasta on kiteytynyt käytännönläheiseksi näkemykseksi siitä, miten AI kannattaa rakentaa osaksi toimintaa: kokonaisvaltaisesti, kestävästi ja siten, että tieto yhdistyy saumattomasti eri lähteistä, päätöksenteosta raportointiin ja strategiaan asti. Tämä yhdistää opetuksen, tutkimuksen ja yritysten käytännön tarpeet tavalla, joka tekee tekoälystä aidosti hyödyllisen ja käyttökelpoisen työkalun jokapäiväisessä liiketoiminnassa.
AI-trendit vuodelle 2026 – mistä yritysten kannattaa olla kartalla?
Antin mukaan tekoäly on siirtynyt selvästi kokeiluvaiheesta kohti tuotannollista käyttöä. Vuonna 2026 kehitystä ohjaavat erityisesti seuraavat teemat:
1. Agenttipohjainen tekoäly arjen prosesseissa
Agenttinen tekoäly ei ainoastaan vastaa kysymyksiin, vaan toimii itsenäisesti osana prosesseja. Teollisuudessa tämä tarkoittaa esimerkiksi tuotannon, ennusteiden ja operatiivisten päätösten jatkuvaa optimointia ilman, että jokainen analyysi täytyy erikseen käynnistää.
2. Jäljitettävyys ja datan läpinäkyvyys
EU-sääntely ja kestävyyteen liittyvät vaatimukset lisäävät tarvetta täydelliselle jäljitettävyydelle. Akkupassit, toimitusketjujen läpinäkyvyys, materiaalien alkuperän seuranta ja metsäkatoasetuksen (EUDR) velvoitteet edellyttävät, että data on yhdistettävissä, luotettavaa ja auditoitavissa.
3. Sääntely osana tekoälykehitystä
AI Act, GDPR ja tekijänoikeusdirektiivi ohjaavat järjestelmien suunnittelua. Sääntely tuo vaatimuksia, mutta samalla se nostaa laatutasoa ja rakentaa luottamusta – erityisesti kansainvälisillä markkinoilla.
4. Hyväksynnästä hyötyyn
Yritykset ovat siirtyneet hype-vaiheesta käytännön hyötyjen rakentamiseen. Fokus on tuotantokäytössä, mitattavassa arvossa ja siinä, miten tekoäly muuttaa rooleja ja johtamista.
5. Strategia, ei hypetys
Liskin keskeinen viesti yritysjohdolle on selkeä: määrittele suunta, etene vaiheittain ja tuo tekoäly osaksi prosesseja. Arvo syntyy vasta, kun ratkaisut ovat käytössä – ei silloin, kun ne ovat PowerPointissa.
Lopuksi
Vuosi 2026 ei ole enää kysymys siitä, kannattaako tekoälyyn panostaa – vaan siitä, miten se tehdään oikein. Organisaatiot, jotka yhdistävät strategian, osaamisen, datan ja sääntelyn hallinnan, rakentavat kestävää kilpailuetua nopeasti muuttuvassa toimintaympäristössä.