Tekoäly – RND Services | Verkkokauppa

Anthropic-tutkija varoittaa tekoälystä: ’Hidastakaa kehitystä ennen kuin on liian myöhäistä’

Fri, 18 Sep 2026 23:44:05 +0000

Syyskuussa 2026 tapahtunut Anthropic-tutkija Jacob Coxonin eroaminen tekoälyalalta on sytyttänyt globaalin keskustelun tekoälyn olemassaolouhkista ja riskeistä. 27-vuotias brittitutkija, joka oli työskennellyt kolmen vuoden ajan sekä OpenAI:lla että Anthropicilla esikoulutustutkimuksen (pretraining) parissa, jätti jälkeensä viestin, jossa hän väitti tekoälyn aiheuttavan ihmiskunnalle sukupuuttoriskin. Tämä artikkeli käy läpi tapahtumien kulun ja asiantuntijoiden arviot sekä vertaa tekoälyriskiä konkreettisiin geopoliittisiin uhkiin, kuten Yhdysvaltain ja Iranin väliseen sotaan ja sen aiheuttamaan öljykriisiin.

Coxonin ero – laukaiseva tekijä globaalissa keskustelussa

Jacob Coxon erosi Anthropicilta 8. syyskuuta 2026 ja julkaisi X-alustalla (entinen Twitter) yksityiskohtaisen viestin eroamisestaan. Hänen viestinsä alkoi suoraviivaisesti: ”I resigned from Anthropic today. I spent the last three years doing pretraining research at both OpenAI and Anthropic. Neither company is acting responsibly. They are racing straight to self-improving superintelligence and gambling with our lives.” (Coxon, X-julkaisu 8.9.2026)

Coxonin viesti levisi nopeasti ja sai osakseen huomattavaa median huomiota. BBC:n haastattelussa hän totesi: ”If we don’t slow down at the current rate of progress, there is a strong chance that we could all die in the immediate future.” Hän perusteli väitettään sillä, ettei kumpikaan johtavista tekoälyyrityksistä – OpenAI tai Anthropic – toimi vastuullisesti suhteessa superälyn kehittämiseen.

Erityisen huolestuttavaa oli se, että Coxonin viesti Slackissa kollegoilleen sisälsi konkreettisen uhka-arvion: ”I think there is more than a 10% chance that AI could cause human extinction within the next 10 years if we don’t slow down.” Tämä yli 10 prosentin riski on merkittävä luku, joka asettuu monista riskinäkökulmista vakavaan kategoriaan.

Asiantuntijoiden arviot: mitä P(doom) -kyselyt kertovat

Tekoälyn olemassaoloriskiä (existential risk) mitataan alan sisällä termillä P(doom), joka kuvaa todennäköisyyttä sille, että tekoäly johtaa ihmiskunnan tuhoon. P(doom)-arvioissa on merkittäviä eroja asiantuntijoiden välillä:

Korkea riski (P(doom) > 50 %)

Eliezer Yudkowsky: 90 %+ — tekoäly on olemassaoloriski, joka vaatii välitöntä toimintaa
Roman Yampolskiy: 99 % — superälykäs tekoäly uhkaa koko ihmiskuntaa
Nick Bostrom: 30–50 % — itseään kehittävä superäly on ratkaiseva riski

Keskitason riski (P(doom) 10–50 %)

Jacob Coxon: > 10 % — ihmiskunnan sukupuuttoriski 10 vuodessa
Yleinen mediaani (50+ asiantuntijaa): noin 20 %
Dario Amodei (Anthropicin toimitusjohtaja): ”erittäin todellinen” riski, kehotti hidastamaan kehitystä
Jasmine Wang (OpenAI alignment): korosti itseään kehittävän tekoälyn riskejä
Anna Wang (Anthropic AGI-safety): ei vielä olemassa olevaa tieteellistä suunnitelmaa riskien hallintaan

Matala riski (P(doom) < 10 %)

Yann LeCun (Meta): lähes 0 % — ei usko superälyn olemassaoloriskiin
Andrew Ng: < 1 % — ”doomer”-narratiivi liioittelee riskejä
Pascal Vincent: 0–5 % — tekoäly on työkalu, ei uhka

Suomalainen näkökulma

Atte Harjanne (kansanedustaja): ”Pahimmillaan uhattuna on koko ihmiskunta” – superälykäs tekoäly voi riistäytyä hallinnasta
HS:n vieraskynäkirjoitus: Monet arvovaltaiset tutkijat ja tekoälyyhtiöiden johtajat ovat kiinnittäneet huomiota kehityksen riskeihin

Harvardin yliopiston syyskuussa 2026 julkaisema tutkimus (arXiv:2603.27785) osoitti, että julkinen tekoälyriskejä käsitellyt tapahtuma nosti osallistujien arvioita olemassaoloriskistä 50–70 %:iin (p < 0,001). Tutkimus korosti, että rakenteellinen julkinen vuorovaikutus voi parantaa epistemistä varmuutta ja auttaa priorisoimaan tekoälyriskejä.

Miksi tekoäly on eri luokan riski?

Tekoälyn olemassaoloriskin erityispiirre on se, ettei se edellytä pahantahtoista toimijaa. Kuten Atte Harjanne ja monet muut asiantuntijat ovat korostaneet, riski voi toteutua tekoälyjärjestelmän tavoitteellisen toiminnan sivuvaikutuksena — järjestelmä voi saavuttaa oman tavoitteensa tavalla, joka on yhteensopimaton ihmiskunnan hyvinvoinnin kanssa.

BBC:n raportissa kerrottiin myös, että Anthropicin työntekijät ovat ”genuinely frightened” (todella pelossaan) ihmiskunnan tulevaisuudesta. Coxonin mukaan molemmat yhtiöt keskittyvät enemmän keskinäiseen ja globaaliin kilpailuun kuin turvallisuuteen.

CNN:n raportin mukaan sekä Anthropic että OpenAI ovat nyt valmiita kutsumaan riippumattomia turvallisuusasiantuntijoita talonsa sisälle auttamaan riskien hallinnassa, vaikka ne eivät ole vielä ilmoittaneet kehityksen välittömästä hidastamisesta tai uusien mallien koulutuksen keskeyttämisestä.

Vertailu: geopoliittiset riskit vs. tekoälyriski

Kun tekoälyn olemassaoloriskiä arvioidaan, se on tärkeää asettaa kontekstiin muiden globaalien uhkien rinnalle. Tällä hetkellä merkittävin konkreettinen globaali uhka on Yhdysvaltain ja Iranin välinen konflikti, joka kärjistyi 28. helmikuuta 2026.

Yhdysvaltain ja Iranin sota sekä öljykriisi

Yhdysvaltain presidentti Donald Trump aloitti sotilaalliset iskut Irania vastaan 28. helmikuuta 2026 Yhdysvaltain ja Israelin koalitiovoimin. Konflikti on johtanut laajoihin maailmanlaajuisiin vaikutuksiin, jotka ovat jo nyt vaikuttaneet konkreettisesti miljoonien ihmisten elämään:

Konkreettiset vaikutukset

Öljyn hinta: nousi 76 dollarista yli 104 dollariin / tynnyri (Brent crude, syyskuu 2026)
Hormuzinsalmi: suljettu, mikä esti noin 20 miljoonan tynnyrin päivittäisen kuljetuksen
Katkokset: kiertäviä sähkökatkoja Aasiasta Latinalaiseen Amerikkaan
Filippiineillä: kalastajat jättivät veneet satamaan, koska eivät kestäneet polttoainekustannuksia
Bangladeshissa: tehtaiden työpäivät keskeytyivät sähkökatkosten vuoksi tunneiksi kerrallaan

Taloudelliset vaikutukset

JPMorgan: luopui ennustamasta Iranin sodan päättymistä — markkinat ovat liian arvaamattomat
Bloomberg: öljymeklarit ja analyytikot eivät enää tiedä, miten tilannetta pitäisi mallintaa
NYT:n raportti: globaali talous on suistunut raiteiltaan
Lentoliikenne: keskeytetty Lähi-idän lentokentillä ja reiteillä
Rahtiliikenne: ohjattu uudelleen Hormuzinsalmen ja Punaisenmeren välttämiseksi

Riskien vertailutaulukko

Seuraavassa taulukossa verrataan tekoälyn olemassaoloriskiä geopoliittisiin riskeihin useilla mittareilla. Huomioithan, että tekoälyriskin toteutuminen on epätodennäköisempää, mutta sen vaikutus voisi olla katastrofaalisempi. Geopoliittiset riskit taas ovat jo konkreettisesti toteutuneet, mutta ne ovat osittain hallittavissa.

<;color:#000000;"h style="text-align:center;border-bottom:2px solid #ddd;padding:10px 12px;">Hallittavuus

Riskitekijä	Todennäköisyys	Vaikutusaste	Ajallinen näkökulma
Tekoäly (superäly)	20 % (mediaani)	Katastrofaalinen	5–15 vuotta	Erittäin vaikea
Tekoäly (Coxonin arvio)	> 10 %	Ihmiskunnan tuho	< 10 vuotta	Erittäin vaikea
Tekoäly (LeCun)	~0 %	Ei merkittävä	—	Hallittu
Yhdysvaltain ja Iranin sota (konkreettinen)	Toteutunut	Taloudellinen kriisi	Nykyhetki	Rajallinen
Öljykriisi (Hormuzinsalmen sulkeminen)	Toteutunut	Globaali talouskriisi	Nykyhetki	Osittain hallittavissa
Ilmastonmuutos (pitkän aikavälin)	Melko varma	Katastrofaalinen	2050–2100	Vaikea mutta mahdollinen
Ydinsota (nykyinen uhka)	Matala (< 5 % / vuosi)	Katastrofaalinen	Milloin tahansa	Diplomatia ja pelote
Pandemia (luonnollinen)	Keskitaso	Vakava	Milloin tahansa	Hallittavissa
Pandemia (bioterrorismi + tekoäly)	Matala (< 5 %)	Erittäin vakava	Tulevaisuudessa	Vaikea

Analyysi: mitkä riskit ovat todellisia?

Taulukon tarkastelu paljastaa useita tärkeitä havaintoja:

Tekoälyriskin erityispiirteet

Epämääräinen todennäköisyys: P(doom) on arvio, ei tilastollinen fakta — se perustuu asiantuntijoiden intuitioon ja mallien rajoitteiden ymmärtämiseen
Palautumattomuus: Jos superäly saavutetaan ilman turvallisuussuunnittelua, sen pysäyttäminen voi olla mahdotonta
Kerrannaisvaikutukset: Tekoäly voi myös pahentaa muita riskejä (bioterrorismi, kyberhyökkäykset)

Geopoliittisten riskien luonne

Konkreettinen ja todistettu: Öljykriisi vaikuttaa jo nyt miljoonien ihmisten arkeen — hinnat, sähkökatkot, työttömyys
Hallittavissa diplomatialla: Historiallisesti geopoliittiset konfliktit on ratkaistu neuvotteluilla
Asteittainen vaikutus: Vaikutukset ovat laajoja mutta asteittaisia, eivät äkillinen olemassaolon loppu

Riskien suhteellinen painotus

Päivittäinen vaikutus: Öljykriisi on arjen kannalta merkittävämpi juuri tänään kuin tekoälyriski
Pitkän aikavälin vaikutus: Tekoälyriskin toteutuminen voi olla korjaamattomasti suurempi katastrofi
Synergiavaara: Tekoäly voi pahentaa geopoliittisia riskejä (automaattiset asejärjestelmät, kyberaseet)

Johtopäätökset

Molemmat riskit vaativat huomiota, mutta eri aikaskaaloissa
Tekoälyriskin hallinta vaatii ennaltaehkäiseviä toimia JUURI NYT
Geopoliittiset riskit ovat välittömiä ja vaativat diplomatiaa
Keskittyminen vain toiseen riskiin jättää toisen huomiotta

Yhteenveto: mitä meidän tulee tehdä?

Sekä Anthropicin että OpenAI:n johtajat ovat viime aikoina tunnustaneet tekoälyriskien vakavuuden. Dario Amodei kehotti julkisesti hidastamaan kehitystä, ja molemmat yhtiöt ovat valmiita päästämään riippumattomia turvallisuusasiantuntijoja tutkimaan toimintaansa.

Toisaalta geopoliittinen tilanne on jo nyt kriisiytynyt. Yhdysvaltain ja Iranin sota on aiheuttanut konkreettista kärsimystä miljoonille ihmisille maailmanlaajuisesti, ja öljykriisin vaikutukset syvenevät. JPMorganin luopuminen ennusteiden tekemisestä kertoo markkinoiden poikkeuksellisesta arvaamattomuudesta.

Asiantuntijoiden keskimääräinen P(doom)-arvio on noin 20 %, mikä tarkoittaa yhden suhdetta viiteen -todennäköisyyttä. Vaikka tämä luku saattaa vaikuttaa pieneltä, se on valtava verrattuna muihin globaaleihin riskeihin — erityisesti kun otetaan huomioon olemassaoloriskin lopullisuus.

Kriittinen havainto on se, että geopoliittiset riskit ovat todistettuja ja välittömiä, kun taas tekoälyriski vaatii ennakointia ja ennaltaehkäisyä. Molemmat vaativat toimia samaan aikaan, vaikkakin eri keinoin. Geopoliittiset konfliktit ratkaistaan diplomatialla, mutta tekoälyriskin ehkäisy vaatii teknologista sääntelyä, kansainvälistä yhteistyötä ja alan sisäistä vastuullisuutta jo tänään.

Atte Harjanteen sanoin: ”Riskin toteutuminen ei edes edellytä pahantahtoista pyrkimystä yhdeltäkään ihmiseltä.” Tämä pätee sekä geopoliittisiin konflikteihin että tekoälyyn — molemmissa tapauksissa myös ei-pahantahtoinen toiminta voi johtaa katastrofaalisiin seurauksiin.

AI-automaatio yritykselle: Aloitusopas pk-yritykselle vuonna 2026

Tue, 15 Sep 2026 09:54:12 +0000

Mikä on AI-automaatio?

Tekoälypohjainen automaatio muuttaa tapaa, jolla yritykset käsittelevät tietoja ja suorittavat rutiinityötehtäviä. Se ei ole pelkkää robotiikkaa vaan älykkäitä ratkaisuja, jotka oppivat parantamaan toimintaa jatkuvasti.

Miksi pk-yrityksen kannattaa ottaa AI-automaatio käyttöön?

Säästä aikaa: Toista tehtävät automatisoidaan, jolloin henkilöstö voi keskittyä arvokkaampaan työhön
Vähentää virheitä: Koneellinen oppiminen vähentää inhimillisiä virheitä rutiinityössä
Mittakaavaedut: Kasvatus on helpompaa, kun prosessit ovat automatisoituja
Kilpailuetu: AI:n käyttöönotto tuo konkreettista kilpailuetua markkinoilla

Aloittaminen askel askeleelta

Oikea tapa aloittaa on tunnistaa ne prosessit, jotka tuottavat eniten arvoa mutta vievät myös eniten aikaa. Hyviä alkukohteita ovat:

Tiedonkäsittely: Asiakirjojen luokittelu ja tietojen erottaminen
Asiakaspalvelu: Automaattiset vastaukset yleisiin kysymyksiin
Raportointi: Järjestelmien välisen tiedonsiirron automatisointi
Sisäiset prosessit: Työnkulut, hyväksynnät ja seuranta

Teknologiat ja työkalut

AI-automaatio perustuu useisiin teknologioihin: koneellinen oppiminen tunnistaa kuviot datasta, luonnoll kielenkäsittely ymmärtää tekstiä ja ääntä, sekä näöntunnistus käsittelee visuaalista tietoa. Nykyään on olemassa valmiita alustoja, jotka yhdistävät nämä teknologiat helppokäyttöisiksi työkaluiksi.

Mittarit ja seuranta

Kun otat AI-automaation käyttöön, on tärkeää mitata tuloksia: aikaa säästetty, virheiden määrä vähentynyt ja asiakastyytyväisyys parantunut. Nämä luvut auttavat perustelemaan jatkoinvestoinnit ja kehittämään ratkaisuja eteenpäin.

Haluatko tietää enemmän? Ota yhteyttä, niin kerromme lisää siitä, miten AI-automaatio voi toimia juuri sinun yrityksessäsi.

Datakeskusten ekologia vastaan paikallinen tekoäly

Sun, 13 Sep 2026 07:20:48 +0000

Suomen Luonnonsuojeluliitto (SLL) varoittaa äskettäin julkaistussa artikkelissaan datakeskusten ja tekoälyn tuhoisista vaikutuksista luontoon ja ilmastoon. SLL:n viisi syytä — valtava sähkönkulutus, metsien hakkaaminen, öljyteollisuuden hyötyminen, harvinaisten maametallien kaivaminen ja elektroniikkajäte — ovat kaikki aitoja ongelmia. Mutta artikkelin keskeinen virhe on se, että se sekoittaa keskitetyn pilvipalvelun tekoälyn ainoaksi mahdolliseksi muodoksi.

Kun tekoäly ajetaan paikallisesti — omalla laitteella, rajalaitteessa (edge) tai suomalaisen yhtiön kuten RND Servicesin ratkaisuissa — ekologinen laskelma muuttuu täysin. Tässä katsotaan SLL:n väitteet läpi ja verrataan niitä dataan.

1. Datakeskukset kuluttavat valtavasti sähköä

SLL:n mukaan datakeskusten kasvava energiantarve vaatii uusia tuulivoima- ja aurinkovoimaloita, jotka vievät tilaa ja aiheuttavat luontokatoa. Tämä on totta suurissa keskitetyissä datakeskuksissa, jotka kuluttavat satojen megawattien verran sähköä.

Mutta paikallinen tekoäly on eri asia:

Akateeminen tutkimus (ACM SIGMETRICS, 2025) osoitti, että generatiivisen tekoälyn suoritus kytketyssä reunalaitteessa (edge) kuluttaa merkittävästi vähemmän energiaa kuin pilvipalvelu. Kun pyyntö käsitellään paikallisesti, ei tarvita jatkuvaa tietoliikenneyhteyttä suuriin datakeskuksiin.
OmniForgen tutkimus (2025) arvioi 28 kvantisoitua LLM-mallia ja havaitsi, että q3/q4-kvantisoinnit vähentävät energiankulutusta jopa 79% verrattuna FP16-malleihin pilvessä. Samalla viive lyhenee 69%.
Wrivio:n analyysi (2025) osoitti, että ”kirjoita tämä sähköposti uudelleen” -tehtävässä paikallinen 1.7B-malli kuluttaa dramaattisesti vähemmän energiaa kuin vastaava pilvimalli — ei marginaalisesti vaan määrällisesti.

Kokonaisuus: Kun tekoäly ajetaan paikallisesti, energiankulutus on yksittäistä pyyntöä kohti usein murto-osa pilvipalvelun kulutuksesta. Datakeskusten valtava kokonaiskulutus johtuu mittakaavasta — miljoonista samanaikaisista pyynnöistä tuhansissa keskuksissa.

3. Öljy-yhtiöt hyödyntävät tekoälyä

SLL:n mukaan tuore tutkimus osoittaa, että tekoälyn avulla lisättävä öljyntuotanto aiheuttaa päästöjä, jotka ylittävät datakeskusten omat päästöt kymmenkertaisesti. Tämä on vakava ja aito huoli.

Mutta paikallinen tekoäly ei palvele öljyteollisuutta:

Tietosuojaa ja kontrollia: Paikallisesti ajettu tekoäly pysyy organisaation sisällä. Dataa ei lähetetä globaaleihin pilvipalveluihin, jotka voivat olla side-lineissä öljy-yhtiöiden kanssa.
Tarkoitussuunnattu käyttö: RND Servicesin paikalliset ratkaisut on suunniteltu yritysten digitaaliseen muuttamiseen — ei hyödyttämään fossiilista teollisuutta vaan auttamaan suomalaisia yrityksiä kilpailemaan.
Vähemmän yhteiskäyttöistä kuormaa: Kun jokainen käyttää omaa malliaan, globaalien palvelinten kuormitus ja sen myötä öljyteollisuuden päästöt eivät kasva.

2. Datakeskukset aiheuttavat luontokatoa

SLL tuo esiin oikean huolen: Espoossa ja muualla Suomessa datakeskusten tieltä hakataan metsiä, mikä tuottaa pysyvää metsäkatoa ja heikentää hiilinieluja.

Miten paikallinen tekoäly eroaa tässä?

Pienempi fyysinen jalanjälki: Paikallinen AI-malli vaatii yhden palvelimen tai jopa yhden koneen, ei satojen hehtaarien kokoista tilaa.
Kaavaamaton maa-alue: Yhden toimiston tietokone ei vaadi metsän hakkaamista sen sijaintipaikaksi.
Suomalainen etu: Kun tekoäly ajetaan Suomessa, käytetään Suomen puhdasta energiaa (n. 90% päästötöntä ydin-, vesi- ja bioenergiaa), ei fossiilista sähköä kuten monissa muissa pilvipalvelukeskuksissa.

4. Kaivosten ympäristöhaitat

SLL:n mukaan datakeskusten vaatimat mikropiirit ja laitteistot tarvitsevat harvinaisia maametalleja, joiden louhiminen saastuttaa vesistöjä ja tuhoaa ekosysteemejä.

Miten tämä näkyy paikallisessa tekoälyssä?

Pitkä käyttöikä: Paikalliset laitteistot voivat palvella vuosia eri tehtäviin. Pilvipalveluiden nopea hardware-vaihdosykli (2-3 vuotta) tuottaa enemmän jätettä per pyyntö.
Kvantisointi ja tehokkuus: Nykyiset kvantisointitekniikat mahdollistavat entistä pienemmille laskentayksiköille saman suorituskyvyn — vähemmän raaka-aineita per toiminnallinen yksikkö.
Olemassa oleva infrastruktuuri: Paikallisen tekoälyn suurin etu on, että se käyttää olemassa olevaa laskentainfrastruktuuria. Ei tarvitse rakentaa uusia keskuksia — vain optimoida sitä.

5. Elektroniikkajäte ja vaaralliset myrkyt

SLL:n mukaan datakeskusten laitteistojen käyttöikä on erittäin lyhyt, usein vain muutama vuosi, mikä synnyttää valtavia määriä elektroniikkajätettä sisältäen lyijyä ja elohopeaa.

Miten paikallinen tekoäly auttaa?

Pidentynyt laiteikä: Paikalliset mallit on optimoitu käytettäväksi olemassa olevalla hardwarella. Kun malli kvantisoitiin (esim. Q8_0 tai Q5_K_S), se toimii myös vähemmän tehokkailla laitoksilla, jolloin ei tarvitse päivittää laitteistoa.
Ohjelmisto-optimointi: Paikallinen tekoäly hyödyntää ohjelmistollisia optimointeja (llama.cpp, quantization), jotka pidentävät olemassa olevan laskentatehon käyttöikää merkittävästi.
Kierrätys: Yksittäisten yritysten laitteistot ovat helpompi kierrättää tai päivittää kuin tuhansien palvelimien muodostama datakeskus.

Rajalaskenta (Edge AI) — tulevaisuuden ekologista tekoälyä

Tutkimus osoittaa selkeän trendin: mikäli tekoäly ajetaan lähempänä datan tuotantopaikkaa, sen ekologinen jalanjälki pienenee merkittävästi.

TekTargetin raportti (2025) korostaa, että rajalaskenta siirtää tekoälyn suorituksen lähemmäs datan tuotantopaikkaa, vähentäen sekä verkon kuormitusta että keskitettyjen datakeskusten energiatarvetta.
ACM SIGMETRICSin case study (2025) mittasi vedenkulutusta ja hiilidioksidipäästöjä generatiivisen tekoälyn suorituksessa sekä pilvi- että reunaympäristöissä — reunalaskennassa molemmat olivat merkittävästi pienempiä.
Seinäjoki Data Center on esimerkki siitä, miten datakeskukset voivat olla hiilineutraaleja: hukkalämpö kerätään talteen 90% teholla ja hyödynnetään kaukolämmössä. Tämä osoittaa, että datakeskusten ekologia paranee koko ajan.

Yhteenveto — ekologinen laskelma ei ole yksiselitteinen

SLL:n kritiikki datakeskuksia kohtaan on osittain oikeutettua: suuret keskitetyt palvelut todellakin kuluttavat valtavasti energiaa, vaativat maa-aloja ja tuottavat jätettä. Mutta SLL tekee virheen, kun se laajentaa tämän kritiikin koko tekoälyteollisuudelle.

Paikallinen tekoäly on eri kategorian ratkaisu:

Vähemmän energiankulutusta per pyyntö (79% säästö kvantisoinnilla)
Ei vaadi metsien hakkaamista tai satojen hehtaarien maa-aloja
Pidentää olemassa olevan laitteiston käyttöikää
Suomalainen puhdas energia (90% päästötöntä)
Data pysyy organisaation sisällä — ei side-lineissä öljy-yhtiöiden kanssa
Rajalaskenta (edge AI) osoittaa selvän ekologisen edun pilveen verrattuna

RND Servicesin tehtävä on auttaa suomalaisia yrityksiä ottamaan käyttöön juuri tätä ekologisempaa tekoälyä: paikallisesti ajettuja malleja, jotka tuottavat arvoa ilman valtavia datakeskuksien ympäristökustannuksia.

Lähteet: ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review (2025), OmniForge Green AI Research (2025), Wrivio Local vs Cloud Energy Analysis (2025), Google Cloud AI Inference Environmental Impact (2025), TechTarget Edge Computing Sustainability (2025), Seinäjoki Data Center (hostingpalvelu.net)

10 000 tekoälyagenttia ratkaisi matematiikan mahdottomuuden — mitä se tarkoittaa sinulle?

Fri, 11 Sep 2026 14:23:54 +0000

Tammi- ja helmikuussa 2026 todistimme jotain historiallista: tekoälyagentit eivät enää ole pelkkiä demoversioita tai tutkimusprojekteja. Ne ovat jo täällä, ja ne tekevät töitä — usein ilman ihmistä ohjaamatta.

Tuorein uutinen: OpenAI ilmoitti syyskuussa 2026, että sen järjestelmä, jossa 10 000 tekoälyagenttia työskenteli yhdessä, on ratkaissut yhden matematiikan vaikeimmista avoimista ongelmista — Navier-Stokes-yhtälöt. Ratkaisu syntyi vain 88 tunnissa, vaikka yli 90 vuotta kokeneet matemaatikot eivät olleet onnistuneet tehtävässä.

Tämä ei ole vain teoreettinen voitto. Se osoittaa jotain syvällistä: tekoälyagentit voivat ratkaista ongelmia, jotka ylittävät ihmisen yksilölliset kapasiteetit.

Mikä on tekoälyagentti?

Teknoälyagentti ei ole chatbot. Chatbot odottaa kysymystä ja vastaa siihen. Tekoälyagentti puolestaan toimii itse. Se voi:

Käydä läpi satoja dokumentteja ja tunnistaa poikkeamat
Tunnistaa virheellisen menettelyn ja ilmoittaa siitä esimiehelle
Suorittaa ostotoimitukset automaattisesti, kun budjetti sallii
Järjestellä kokouksia, laatia pöytäkirjoja ja seurata tehtäviä

Kuvittele tilanne: heräät aamulla. Tarkistat puhelimesi — sinulla on kolme uutta viestiä:

”Pyyntö 42 hyväksytty ja käsitelty. Dokumentit ovat valmiina. Seuraava vaihe aloitettu automaattisesti.”

Sinun ei tarvitse tehdä mitään. Tekoälyagentti on hoitanut sen puolestasi.

Kuinka paljon tämä jo hyödyttää yrityksiä?

Luvut puhuvat puolestaan:

57 % yrityksistä käyttää tekoälyagentteja tuotannossa (Gartner 2026)
10–15 % tuottavuuden nousu yritysten keskimäärin
Jopa 210 % ROI kokonaisvaltaisissa workflow-implementaatioissa
Gartner ennustaa: 40 % yrityksistä käyttää tehtäväkohtaisia agentteja vuoteen 2026 mennessä (vs. alle 5 % vuonna 2025)

Mikä tekee tekoälyagentit erilaisiksi?

Keskeinen ero perinteiseen automaatioon on päättelykyky:

Tavallinen automaatio: ”Jos X tapahtuu, tee Y.” Se toimii vain ennakkoon määritellyissä tilanteissa.

Tekoälyagentti: ymmärtää kontekstin, arvioi vaihtoehtoja ja päättää itse, mikä on paras toimintatapa. Jos jokin menee odottamatta, se sopeutuu — ei kaadu, vaan etsii ratkaisun.

Kuten OpenAI:n Navier-Stokes-ratkaisu osoitti: kun tuhannet agentit työskentelevät yhdessä, ne voivat ratkaista ongelmia, jotka yksittäinen ihminen tai jopa yksi tekoäly ei pystyisi.

Mikä on seuraava askel?

Notion haluaa olla tekoälyagenttien ”ohjaamo”. Microsoft Copilot laajentaa agenttejaan Office-tuotteisiin. Yritykset rakentavat omia agentteja n8n:n ja muiden työkalujen avulla.

Tämä ei ole tulevaisuutta. Tämä on tänään.

Joku yrittää vielä nyt automatisoida sähköpostivastauksensa jollain skriptillä. Joku muu käyttää tekoälyagenttia, joka hoitaa koko prosessin alusta loppuun — ilman ihmistä ohjaamatta.

Kumpi on valmiimpi huomiseen?

Lähteet

Phys.org: OpenAI says 10,000 AI agents cracked one of math’s hardest problems (syyskuu 2026)
Symphony Solutions: AI Agents in 2026 — The Future of Autonomous Software
Tireless Workers: Stop Micromanaging. Let AI Agents Free You to Think
Gartner 2026 -ennusteet tekoälyn adoptiosta

Digiavustaja — Henkilökohtainen sisällöntuottajasi

Tue, 01 Sep 2026 11:27:36 +0000

Kuvittele tilanne: istut sohvan reunalla puhelin kädessäsi. Haluaisit artikkelin verkkosivustollesi – aihe käväisee mielessäsi, mutta aikaa ei ole. Tai ehkä sinulla on jo valmis idea ja kaipaat vain jotakuta, joka toteuttaa sen puolestasi.

Mitä Digiavustaja oikeasti tekee?

Digiavustaja on kuin henkilökohtainen avustaja, joka on aina valmiina. Se ei vain kirjoita tekstiä – se lukee, ymmärtää, suunnittelee ja luo kokonaisia sisältöpaketteja.

Kirjoittaminen

Artikkelit, blogit, tuotekuvaukset

Kuvagenerointi

Räätälöidyt visuaaliset elementit

Julkaisu

Automaattisesti verkkosivustollesi

Miten se toimii käytännössä?

Sinun ei tarvitse asentaa ohjelmia tai opotella monimutkaisia työkaluja. Digiavustaja on yhtä helppo tavoittaa kuin ystävä:

• **WhatsApp-viesti**

Kirjoita lyhyt viesti ja kerro, mitä haluat – aihe, tyyli tai vaikka vain karkea idea.

• **Ääniviesti**

Puhu vapaasti kuin puhuisit ystävälle. Digiavustaja kuuntelee ja muuttaa puheesi tekstiksi.

• **Tekstiviesti**

Nopea idea ei tarvitse pitkää selostusta. Kolme sanaa riittää, kunhan ne ovat oikeat.

Tee yksi asia – aloita keskustelu ja anna Digiavustajan hoitaa loput.

Teknistä osaamista ei tarvita

Sinun ei tarvitse tietää, mitä tekoäly, pilvipalvelut tai API ovat. Sinun ei tarvitse edes ymmärtää, miten Digiavustaja toimii – aivan kuten sinun ei tarvitse ymmärtää sähköfysiikkaakaan sytyttäessäsi valoja.

Digiavustaja on työkalu, joka toimii taustalla kuin näkymätön avustaja – se hoitaa työn ja antaa sinun keskittyä siihen, mikä on tärkeää.

Miksi Digiavustaja on erilainen?

**Yksinkertainen**

Vain yksi viesti ja kaikki on valmista. Ei rekisteröitymistä, ei asennuksia, ei oppimiskynystä.

**Nopea**

Minuuteissa valmis artikkeli, tuotekuvaus tai blogipostaus. Ei odottelua, ei päivien pituista viestittelyä.

**Laadukas**

Jokainen teksti on huolellisesti laadittu ja virheetön. Jokainen kuva on räätälöity juuri sinun tarpeisiisi.

**Luotettava**

Digiavustaja on aina tavoitettavissa, kun tarvitset apua. Ei virheitä, ei väsymistä, ei lomia.

Aloita tänään

Älä odota – lähetä viesti nyt ja koe, miten helppoa sisällöntuotanto voi olla. Digiavustaja on valmis auttamaan sinua heti seuraavasta viestistäsi alkaen!

**Lähetä WhatsApp-viesti nyt**