Tekoäly ja asiantuntijuus – kone ei ainakaan vielä korvaa osaamista

Julkaistu : 02.12.2025

Generatiivinen tekoäly pystyy tuottamaan vaikuttavan oloista sisältöä, mutta se ei vielä korvaa asiantuntijaa. Asiantuntijuuden arvo näkyy yhä selvemmin siinä, kuka kykenee kysymään oikeita kysymyksiä, tulkitsemaan tietoa kriittisesti ja kantamaan vastuun päätöksistä.

Haaga-Heliassa tekemäni kehittämis- ja opetustyö yritysten ja opiskelijoiden kanssa osoittaa, että asiantuntijuuden ydin ei katoa teknologian edetessä, vaan sen merkitys korostuu. Mitä pidemmälle tekoäly kehittyy, sitä tärkeämpää on kyky erottaa pinnallinen uskottavuus todellisesta ymmärryksestä.

Tekoälyn soveltamista asiantuntijatyössä ja oppimisessa olemme päässeet Haaga-Heliassa testaamaan sekä yritysyhteistyössä että opiskelijoidemme kanssa osana kursseja. Olemme tehneet kokeiluja tilanteissa, joissa tekoäly toimii sparrauskumppanina päätöksenteossa, tiedon jäsentäjänä ja reflektiota tukevana työvälineenä. Näistä testauksista on muodostunut selkeä johtopäätös. Tekoäly tuo arvoa silloin kun sen käyttö yhdistyy aktiiviseen ajatteluun, mutta sen hyödyt jäävät vähäisiksi, jos tarkoituksena on korvata omaa harkintaa valmiilla vastauksilla.

Asiantuntijuus ei ole pelkkää tiedon hallintaa

Tekoäly pystyy kokoamaan ja muotoilemaan tietoa vaikuttavalla tavalla, mutta se ei aina kykene kontekstualisoimaan sitä samalla tavalla kuin asiantuntija. Se ei tiedä, mikä tieto on merkityksellistä missäkin tilanteessa, eikä ymmärrä kulttuurisia tai sosiaalisia vivahteita kokonaisvaltaisesti.

Opetuskokeiluissamme olemme huomanneet, että opiskelijat, jotka käyttävät tekoälyä sparrauskumppanina eivätkä valmiin vastauksen lähteenä, hyötyvät käytöstä eniten. He haastavat tekoälyn tuotosta, vertaavat sitä omaan osaamiseensa ja tekevät lopulta harkitun valinnan. Tämä havainnollistaa asiantuntijuuden ydintä. Asiantuntija ei tyydy vastaanottamaan tietoa, vaan arvioi sen kriittisesti ja suhteuttaa sen kontekstiin.

Siu ja Fok (2025) osoittavat, että vaikka generatiivinen tekoäly voi tukea asiantuntijoiden dokumenttikeskeistä tiedonmuodostusta esimerkiksi tiivistämällä tai jäsentämällä sisältöä, se ei kykene korvaamaan asiantuntijan kykyä tehdä kontekstuaalisia ja tilannesidonnaisia tulkintoja. Toisaalta Chen et al. (2024) tutkimus korostaa, että digitalisaatio ja tekoäly voivat nopeuttaa tiedon luomista, mutta eivät itsessään luo uutta tietoa. Asiantuntijan lisäarvo on kyvyssä nähdä, mikä on olennaista ja jättää huomioimatta se, mikä on toissijaista.

Tekoälylukutaito uutena perustaitona

Asiantuntijuus ei katoa, mutta sen luonne muuttuu. Tekoälyn aikakaudella tärkeäksi perustaidoksi nousee tekoälylukutaito eli kyky arvioida kriittisesti tekoälyn tuottamaa sisältöä, lähteiden luotettavuutta ja mallien rajoitteita sekä soveltaa tuotosta osana laajempaa päättelyä.

Tekoälyn käyttö asiantuntijatyössä vaatii myös kykyä sietää keskeneräisyyttä. Mallien tuottamat vastaukset ovat usein uskottavan oloisia, mutta ne voivat sisältää epätarkkuuksia, puutteellisia lähdeviitteitä tai perustelemattomia yleistyksiä. Asiantuntijan tehtävä ei ole vain tarkistaa faktoja, vaan myös tunnistaa, milloin jokin ajatus vaikuttaa liian suoraviivaiselta tai irralliselta kontekstistaan. Tämä vaatii kriittistä lukutaitoa, ja rohkeutta hidastaa ajattelua. Tällainen reflektiivinen työskentelytapa erottaa asiantuntijan passiivisesta tiedonkuluttajasta.

Olemme erilaisten tekoälykäyttöohjeiden avulla testanneet työskentelyä, jossa opiskelijat käyttävät tekoälyä osana tehtäviä mutta vastaavat itse lopputuloksen laadusta ja perusteluista. Tämä on linjassa kansainvälisten kehysten kanssa, joissa tekoälylukutaito nähdään kriittisenä tulevaisuuden osaamisena (OECD 2025; UNESCO 2023). Haaga-Helian ohjeistuksien taustalla on Arenen (2024) liikennevalomalli ja suositukset tekoälyn hyödyntämisestä.

Asiantuntijuuden inhimillinen ulottuvuus

Itse olen havainnut, että tekoäly nostaa esiin kysymyksen asiantuntijuuden inhimillisestä luonteesta. Aiheesta käydään keskustelua esimerkiksi LinkedInissä huomattavan paljon, ja keskusteluissa toistuu sama teema: vaikka tekoäly voi tuottaa nopeasti vastauksia, se ei kanna vastuuta niiden seurauksista eikä kykene arvioimaan päätösten eettisiä tai ammatillisia ulottuvuuksia. Moni ammattilainen kuvaa, että asiantuntijuus näkyy juuri siinä, miten ihminen toimii tilanteissa, joissa ei ole yhtä oikeaa ratkaisua ja joissa vaaditaan harkintaa, arvovalintoja ja rohkeutta tehdä päätöksiä epätäydellisen tiedon perusteella. Näitä taitoja tekoäly ei hallitse.

Asiantuntija toimii usein tilanteissa, joissa ei ole yhtä oikeaa vastausta, vaan tarvitaan neuvottelua, arvovalintoja ja kokemukseen perustuvaa harkintaa. Juuri tällaisissa hetkissä asiantuntijuuden arvo on suurimmillaan.

Kone apuna, ihminen vastuussa

Tekoäly on tehokas apuväline, mutta se ei välttämättä kykene tulkitsemaan monimutkaisia sosiaalisia ja kulttuurisia tilanteita. Se ei osaa kysyä uusia kysymyksiä, jotka usein ovat tärkeämpiä kuin annetut vastaukset. Asiantuntijatyön arvo rakentuu edelleen kokemuksesta, harkinnasta ja kyvystä nähdä yksittäisen vastauksen taakse.

Siksi tekoäly ei vie asiantuntijoiden töitä, vaan korostaa asiantuntijuuden merkitystä. Kone voi auttaa, mutta se ei kanna vastuuta, ja juuri vastuun kantaminen tekee asiantuntijasta asiantuntijan.