Kun Benjamin Franklinilta aikanaan kysyttiin vasta keksittyjen kuumailmapallojen hyödyistä, hänen kerrotaan vastanneen: "Mitä hyötyä on vastasyntyneestä vauvasta?" Oman aikamme vastasyntynyt keksintö on tietenkin tekoäly, ja myös sen hyötyjä on kyseenalaistettu.
Oma kuopuksemme syntyi samana vuonna kuin Chat GPT-palvelu julkaistiin, ja on ollut mielenkiintoista seurata, miten sekä lapsi että tekoäly ovat kehittyneet hurjaa vauhtia muutamassa vuodessa.
Ekonomisti-isänä huomaan vääjäämättä miettiväni, millaiseen taloudelliseen ja teknologiseen ympäristöön lapseni tulevat varttumaan. Kun hahmottelen mahdollisia koulutus- ja uravaihtoehtoja mielessäni, monet ammatit, joita on perinteisesti arvostettu ja pidetty varmoina työllistäjinä, tuntuvat nyt jo kovin uhanalaisilta.
Vielä tekoäly ei ole järisyttänyt kansantaloutta (kuten eivät lapsenikaan), mutta yhden toimialan se on jo mullistanut. Ohjelmistoala näyttää, mitä saattaa pian olla edessä monilla tietotyötä tekevillä.
Historiassa suuret, yleiskäyttöiset teknologiat, kuten polttomoottori, sähkö ja tietokone, eivät ole mullistaneet kansantaloutta vain nopeuttamalla vanhoja työtehtäviä. Ne ovat mahdollistaneet kokonaan uudenlaisia työnteon tapoja ja organisaatiorakenteita.
Kun teknologia muokkaa talouden rakennetta, osa työtehtävistä häviää, uusia syntyy tilalle ja työnjako muuttuu. Samoin tekoälyn suurin vaikutus ei näy siinä, että se nopeuttaa yksittäisiä työtehtäviä, vaan siinä, että se siirtää ihmisen paikkaa työnjaossa.
Ohjelmistoala näyttää suunnan
Ohjelmistoalalla tämä kehityskaari on edennyt kuin pikakelauksella. Aiemmat teknologiset murrokset ovat kestäneet vuosikymmeniä, mutta koodaamisessa tekoäly on muuttanut työprosessit uusiksi muutamassa vuodessa.
Ensimmäisessä vaiheessa koodaajat käyttivät tekoälyä apuvälineenä, joka nopeutti vanhoja työnkulkuja. Tekoäly saattoi auttaa kiperissä ongelmissa tai tuottaa pieniä koodinpätkiä, mutta työntekijän työaika kului edelleen pääosin koodaamiseen.
Muilla aloilla ollaan pitkälti vielä tässä kehitysvaiheessa: työ tehdään vanhalla tavalla, ja tekoäly on vain yksi työkalu muiden joukossa. Silloin tuottavuutta rajoittaa yhä entinen työprosessi.
Toisessa vaiheessa koodaajat alkoivat järjestää työnsä uudelleen niin, että tekoäly saattoi suorittaa kokonaisia työvaiheita itsenäisesti. Se edellytti, että työntekijä antoi tekoälylle riittävästi tietoa koko ohjelmiston rakenteesta ja kontekstista, jotta se pystyi tuottamaan koodia ilman ihmisen jatkuvaa ohjausta.
Tekoäly tarttuu tehtäväänsä aina tyhjin käsin. Se ei tiedä, millä alalla, millaisessa yrityksessä tai edes missä maassa se työskentelee, ellei sille kerrota tätä kaikkea. Siksi ohjelmistoprojekteja alettiin rakentaa uudelleen niin, että työnteon ohessa tallentuu kaikki se tieto, jota tekoäly tarvitsee.
Tekoälyn kyky hoitaa kokonaisia työvaiheita itsenäisesti voi vähentää tarvetta sellaiselle perustyölle, jota nuoremmat koodaajat ovat perinteisesti tehneet. Jos tekoäly tekee saman murto-osalla hinnasta, nuorten on vaikea kilpailla sitä vastaan.
Kun varsinainen koodaus väheni ohjelmoijien työpäivästä, tuottavuus kasvoi, mutta pullonkaulaksi muodostui koodin laadun arviointi.
Tekoäly tekee virheitä kuten ihmisetkin, joten ennen kuin uudet koodinpätkät voidaan lisätä varsinaiseen lähdekoodiin, ne on tarkistettava. Tähän tarvitaan edelleen osaavaa ihmistä.
Kolmannessa vaiheessa koodaajat alkoivat kehittää ratkaisuja laadun arvioinnin pullonkaulaan. He rakensivat tekoälytiimejä, joissa yksi agentti koodaa, toinen arvioi ja kolmas koordinoi työtä.
Näin työn laatu paranee ja ihmistyöntekijän aikaa kuluu vähemmän koodin arviointiin ja oikomiseen, ja tuottavuus jälleen kasvaa.
Tuottavuusrailo
Ihmisten rooli on samalla siirtynyt kohti suunnittelua, ohjaamista, arviointia ja vastuunkantoa. Kun tekoälytiimi epäonnistuu, ihmisen tehtävä ei ole niinkään ratkaista varsinaista ongelmaa, vaan parantaa tekoälytiimin rakennetta ja tarjota sille paremmat edellytykset onnistua seuraavalla kerralla.
Ihmiset ovat siirtyneet ikään kuin organisaation hierarkiassa ylöspäin, ja samalla työmarkkinoille on syntynyt syvä osaamis- ja tuottavuusrailo.
Seniorien ja kokeneiden asiantuntijoiden työ on muuttunut entistä arvokkaammaksi, mikäli he osaavat käyttää tekoälyä työnpanoksensa monistamiseen.
Juniorien asema puolestaan vaikeutuu, jos tulevaisuudessa on entistä vähemmän sellaista työtä, jossa voi kerryttää kokemusta ja joka toimii siltana korkeamman tason tehtäviin.
Yhdysvalloista on jo löytynyt näyttöä siitä, että tekoälylle altistuneissa ammateissa kokemattomien työllisyys on heikentynyt suhteessa kokeneempiin. Suomessa vastaavaa vaikutusta ei ole ainakaan vielä havaittu.
Muut alat seuraavat perässä
Ohjelmistoalalla on omat erityispiirteensä, jotka selittävät sen edelläkävijyyttä, mutta sama kehityskulku on odotettavissa myös muilla aloilla, joissa tietotyö on keskiössä.
Juridiikka, rahoitusala, taloushallinto, konsultointi, viestintä ja tutkimus ovat esimerkkejä aloista, joilla tehdään nyt paljon kokeiluja tekoälyn hyödyntämisestä.
Ohjelmistoalan esimerkki saattaa toki antaa kehityksestä liian suoraviivaisen kuvan. Jos tekoäly kerran pystyy muuttamaan työn näin perusteellisesti, miksi moni tekoälykokeilu jää pettymykseksi?
Syynä voi olla se, että tekoälyä yritetään vain sovittaa vanhoihin työnkulkuihin. Työntekijöille annetaan uusi työkalu, mutta organisaation vastuut, prosessit, tietovirrat ja päätöksenteko säilyvät ennallaan.
Tällöin tekoäly voi nopeuttaa yksittäistä tehtävää, mutta se ei vielä muuta työnjakoa. Suurin tuottavuushyöty jää saavuttamatta.
Toinen ongelma on konteksti. Tekoälyltä pyydetään yksittäisiä vastauksia, muistioita tai yhteenvetoja, mutta sille ei anneta samaa tietopohjaa, jonka varassa ihminen tekee työnsä.
Tekoäly ei tunne organisaation historiaa, asiakkaita, tavoitteita, riippuvuuksia, vastuita eikä hiljaista tietoa. Silloin ei ole yllättävää, jos se epäonnistuu tehtävässään.
Epäonnistuneet kokeilut eivät välttämättä tarkoita, että kokeileminen olisi turhaa. Uuden tuotantotavan löytäminen on aina epävarmaa, jolloin epäonnistumisia tulee vääjäämättä.
Mutta kun toimiva malli löytyy, se voidaan monistaa ja sen tuottavuushyödyt voivat maksaa monet epäonnistumiset takaisin.
Yrityksen suurin riski ei ole epäonnistunut tekoälypilotti vaan kilpailijan onnistuminen kokeilussa, joka muuttaa koko markkinan.
Mitä ihmiselle jää?
Yrityksille kyse on kilpailuedusta, mutta kansantalouden näkökulmasta kyse on työnjaon uudelleenjärjestymisestä. Jos tekoäly tekee yhä suuremman osan siitä, mitä olemme tottuneet pitämään asiantuntijatyön sisältönä, ihmisen arvo siirtyy muualle tuotantoprosessissa.
Ihmiselle jää ennen kaikkea ongelmien valinta, kontekstin antaminen, laadun arviointi ja vastuu.
Tekoäly voi tuottaa koodia, muistioita, analyysejä ja suunnitelmia, mutta jonkun on edelleen päätettävä, mikä ongelma kannattaa ratkaista, millainen lopputulos on riittävän hyvä ja mitä seurauksia päätöksillä on. Kun tekeminen halpenee, harkinnan arvo kasvaa.
Samalla tämä tekee työmarkkinamurroksesta vaikean. Jos aloittelijoiden tehtävät automatisoituvat ensin, miten nuoret sukupolvet oppivat tekemään työtä, jota heidän pitäisi myöhemmin johtaa?
Jos tekoäly nostaa kokeneiden työntekijöiden tuottavuutta mutta vie nuorilta mahdollisuuden kerätä kokemusta, syntyy railo, jota koulutusjärjestelmän ja työelämän on vaikea kuroa umpeen.
Tässä mielessä tekoäly muistuttaa vastasyntynyttä vauvaa. Sen nykyisestä kömpelyydestä ei voi päätellä sen lopullista merkitystä. Vastasyntyneen tulevaisuutta ei voi päätellä ensiaskeleista, eikä uuden teknologian vaikutuksia sen ensimmäisistä kömpelöistä käyttötavoista.
Kun mietin, millaiseen työelämään omat lapseni kasvavat, en ajattele vain sitä, mitkä ammatit tekoäly vie mennessään. Olennaisempi kysymys on, millaisia taitoja tarvitaan maailmassa, jossa yhä suurempi osa tekemisestä voidaan antaa koneelle.
En usko, että ihmistä tarvitaan vähemmän, vaan että ihmistä tarvitaan eri kohdassa: päättämään, mitä tehdään, miksi tehdään, millä ehdoilla ja milloin lopputulokseen voi luottaa. Kansantalouden kannalta ratkaisevaa on, kuinka nopeasti opimme rakentamaan työn, koulutuksen ja organisaatiot tämän uuden työnjaon ympärille.
Juha Itkonen
Kommentoi