Tekoäly
Julkaistu : 05.03.2026
Tekoäly on nopeasti vakiintunut osaksi palvelumuotoilun arkea. Mutta onko se vain työkalu vai aidosti lisäarvoa tuottava digitaalinen kollega? Tulevaisuuden ammattilaisten – digipalvelujen kehittämisen opiskelijoiden – on opittava käyttämään tekoälyä luovasti.
Palvelumuotoilun koulutuksessa on toistaiseksi keskitytty melko vähän asiantuntijuuden muutokseen tekoälyn aikakaudella ja kollegasuhteen rakentamiseen tekoälyn kanssa, tai ainakin prosessi on vielä pahasti kesken. Isoja kysymyksiä ovat, miten tekoälyä tulisi käyttää vastuullisesti ja kuinka sen kanssa käydään keskusteluja. Entä kuinka tekoälyn kanssa tehdään vastavuoroista haastamista, yhteisen ymmärryksen rakentamista sekä tasapuolista yhteiskehittämistä?
Tekoälyä ei tulisi nähdä palvelumuotoilun koulutuksessa vain työkaluna, jolta pyydetään vastauksia kysymyksiin tai generoituja tuotoksia, vaan kehittäjäkollegana, jolle annetaan erilaisia rooleja ja jonka kanssa tehdään yhteistyötä (vrt. Gómez-Zará 2025, Lin & Riedl 2023, Ma et al. 2024, Wang et al. 2025).
Uudenlaista asiantuntijuutta rakentamassa
Opiskelijan tulisi oppia hyödyntämään tekoälyä palvelumuotoilun Double Diamond -prosessin kaikissa vaiheissa (Design Council 2015). Tekoälyä voidaan hyödyntää tiedonjäsentäjänä tutkimisessa, fokuksen kirkastajana määrittelyssä, vaihtoehtojen ideoijana kehittämisessä sekä kriittisenä arvioijana toteutuksessa. Oleellista ei ole vain se, mitä tekoäly tekee, vaan miten sen kanssa tulisi toimia erilaisissa tilanteissa.
Opiskelijoiden tulisi oppia keskustelemaan tekoälyn kanssa tilanteen edellyttämällä tavalla sekä pystyä arvioimaan kriittisesti tekoälyn tuottamia vastauksia. Haaga-Helian Digital Service Design -opintojaksolla opiskelijoita pyydetään jakamaan tekoälyn kanssa käydyt keskustelut osana projektin palautusta sekä reflektoimaan tapaa, jolla he hyödyntävät keskusteluja. Opiskelijat kehittävät proaktiivista, vuorovaikutteista ja vastuullista tapaa toimia tekoälyn kanssa.
Lisäksi opiskelijoita kannustetaan miettimään, miten he rakentavat tekoälykollegasuhdetta. Kollegasuhde tarkoittaa tässä yhteydessä sitä, että tekoälylle – aivan kuten ihmiskollegalle – annetaan erilaisia rooleja, sitä haastetaan näissä rooleissa sekä arvioidaan sen tarjoamia näkökulmia.
Vuorovaikutteinen promptaus opintojen keskiössä
Palvelumuotoilun koulutuksessa tarvitaan vuorovaikutteista promptausta. Tekoälyn kanssa tulisi käydä ammattilaiselta ammattilaiselle -keskusteluja. Tämä tarkoittaa esimerkiksi prosessia, jossa tekoäly arvioi opiskelijan tuottamia ideoita eri näkökulmista esimerkiksi liiketoiminnan, asiakkaan ja teknisen toteuttajan silmin. Tämän jälkeen opiskelija ja tekoäly keskustelevat arviosta. Seuraavaksi opiskelija voi kehitellä tekoälyn tuottamia ideoita tai kyseenalaistaa niitä.
Tekoälylle annetaan keskustelun edetessä rooleja: arvioija, kriitikko tai ideanikkari. Näin se voi tuottaa näkökulmia, jotka ihmiseltä helposti jäävät huomaamatta. Opiskelijan tulee pohtia, milloin kuunnella tekoälyä ja milloin sivuuttaa sen ehdotukset. Moni opiskelija onkin opintojaksoprojektin aikana huomannut, että väittely tekoälyn kanssa kirkastaa omaa ajattelua.
Esimerkki vuorovaikutteisesta promptauksesta
Seuraava esimerkki toimii opiskelijoille mallina siitä, miten tekoälyä voidaan käyttää vuorovaikutteisesti. Esimerkissä muotoilija ja tekoäly ideoivat uudenlaista varauskonseptia käytetyille materiaaleille.
Muotoilija: Meillä on materiaalien varauskonsepti, mutta pelkään, että se on rakennettu liikaa varaston ja järjestelmän ehdoilla. Arvioi oheista ideaa materiaalien hyödyntäjän ja välittäjän näkökulmasta.
Tekoäly: Hyödyntäjän näkökulmasta varaus tuntuu raskaalta ja sitovalta liian aikaisin projektissa. Välittäjälle malli tuo hallittavuutta, mutta kasvattaa riskiä turhiin varauksiin ja lukittuun kapasiteettiin.
Muotoilija: Hyvä havainto. Toimi nyt kriittisenä kollegana ja ehdota yksi muutos varauskonseptiin, joka madaltaa hyödyntäjän kynnystä, mutta ei lisää varastonhallinnan kuormaa.
Tekoäly: Ehdotan kaksivaiheista varausta: ensin tehdään kevyt kiinnostusmerkintä ilman lukitsemista ja vasta myöhemmässä vaiheessa vahvistettu varaus. Näin hyödyntäjät saavat liikkumavaraa ja välittäjä näkee todellisen kysynnän ilman fyysistä sitoutumista.
Muotoilija: Kaksivaiheisuus kuulostaa hyvältä, mutta eikö tämä käytännössä lisää järjestelmän monimutkaisuutta ja vaadi välittäjältä lisää seurantaa? Miten varmistamme, ettei “kevyt kiinnostus” johda epärealistisiin varauksiin tai hallinnolliseen lisätyöhön?
Tekoäly: Hyvä tarkennus. Korjataan ehdotusta siten, että kiinnostusmerkintä on ajallisesti rajattu ja automatisoitu. Esimerkiksi kiinnostus olisi voimassa vain tietyn ajan, ellei sitä vahvisteta. Järjestelmä voisi myös näyttää kiinnostusmerkinnät koosteena ilman manuaalista käsittelyä. Näin hyödynnetään kaksivaiheisuutta käyttäjän joustavuuden lisäämiseksi, mutta vältetään hallinnollinen lisäkuorma ja pidetään varastonhallinta selkeänä.
Pikakelaus tulevaisuuden työnhakuun
Tulevaisuuden työpaikkailmoituksissa saatetaan etsiä osaajia, jotka luovat uutta tekoälyn kanssa, eivät vain sen avulla. Vuorovaikutteinen promptaus muodostuu todennäköisesti palvelumuotoilun ydinosaamiseksi. Käymällä systemaattisesti keskustelua tekoälyn kanssa opintojensa aikana opiskelijat kehittävät taitoja, joita työelämässä arvostetaan. Toiveenani on, että opiskelijoiden CV:stä löytyisi tarvittava osaaminen, kun hän törmää esimerkiksi oheiseen työpaikkailmoitukseen.
Etsimme joukkoomme Lead Designeria. Luot uutta tekoälyn kanssa, et vain sen avulla. Vuorovaikutteinen promptaus on sinulle arkipäivää – käytät tekoälyä ajattelun sparraajana, näkökulmien haastajana ja osana luovaa prosessia.
Palvelumuotoilun tulevaisuus on jo nurkan takana. Koulutuksen on pikaisesti vastattava uuteen normaaliin.
Lähteet
Design Council 2015. Design Methods for Developing Services. Luettu 4.3.2026.
Gómez-Zará, D. 2025. Can AI Truly Be a Collaborator? Interactions Blogs. Luettu 4.3.2026.
Lin, Z. & Riedl, M. 2023. An Ontology of Co-Creative AI Systems. Cornell University. arXiv preprint.
Ma, S., Zhang, C., Wang, X., Ma, X. & Yin, M. 2024. Beyond Recommender: An Exploratory Study of the Effects of Different AI Roles in AI-Assisted Decision Making. Cornell University. arXiv preprint.
Wang, N., Kim, H., Peng, J. & Wang, J. 2025. Exploring creativity in human–AI co-creation: a comparative study across design experience. Frontiers in Computer Science, 7, 2025.
Kirjoittaja on ideoinut ja tuottanut tekstisisällöt. Yksittäisiä ideoita on kehitelty Copilotin kanssa, mutta kirjoittaja vastaa sisältöjen tuottamisesta. Tekoälyä on käytetty kielenhuoltoon ja ajatusten jäsentelyyn.
Kuva: Haaga-Helia