Tekoälyn tehokkuus ja riskit liiketoiminnan juridisissa tehtävissä

Juridiikka ei kuulu vain juristien tai asianajajien työhön. Liiketalouden tradenomit ja muut liiketoiminnan ammattilaiset kohtaavat juridisia kysymyksiä työssään osana arkea usein ilman juristin tukea. Onko alihankintasopimusluonnoksessa jotain ongelmallista? Voiko käyttää markkinointikampanjassa internetistä löytyvää kuvaa? Mitkä ovat esihenkilön velvollisuudet työnantajana? Näihin kysymyksiin etsitään monesti nopeaa vastausta tekoälyn avulla.

Tekoäly voi olla tehokas apuväline juridisessa työssä ja tiedonhaussa. Samalla se luo helposti vaikutelman oikeudellisesta asiantuntemuksesta tuottamalla uskottavan kuuloisia, mutta sisällöltään virheellisiä vastauksia. Suurin riski syntyy silloin, kun tekoälyn tuottamaa tietoa ei enää tarkisteta oikeuslähteistä. Vastuu lopputuloksen oikeellisuudesta säilyy kuitenkin aina käyttäjällä.

Tässä kirjoituksessa tarkastelen tekoälyn merkitystä avustavissa juridisissa tehtävissä etenkin liiketalouden asiantuntijoiden näkökulmasta.

Tekoäly vastuullisena apuvälineenä

Yksi käytännönläheinen tekoälyn käyttökohde liiketalouden asiantuntijoille on juridisen kielen selkokielistäminen. Lainsäädäntö, viranomaispäätökset ja sopimukset sisältävät usein monimutkaisia käsitteitä ja pitkiä virkkeitä, joiden ymmärtäminen voi olla haastavaa jopa korkeakoulutetuille. Suuret kielimallit soveltuvat hyvin lainsäädäntötekstien tiivistämiseen, laajojen tekstimassojen vertailuun sekä olennaisten kysymysten tunnistamiseen huomioiden kuitenkin tekijänoikeus-, tietosuoja- ja liikesalaisuuskysymykset.

Tekoäly voi auttaa löytämään ne kysymykset, joihin kannattaa etsiä juridisesti luotettava vastaus. Sitä voidaan käyttää myös juridisen tiedonhaun tukena, visualisoinneissa ja taulukoissa.

Asianajotoimistoissa hyödynnetään tekoälyratkaisuja julkista sektoria laajemmin erityisesti ajansäästö- ja kustannustehokkuussyistä. Tekoäly voi tehostaa asiantuntijatyötä merkittävästi, kun aiemmin kymmeniä työtunteja vaatineet tehtävät valmistuvat jopa minuuteissa (Aura & Wallenius 2024). Liiketoiminnan näkökulmasta tämä mahdollistaa resurssien kohdentamisen korkeamman lisäarvon tehtäviin.

Tehokkuushyödyt eivät kuitenkaan synny automaattisesti, sillä tekoälyn hyödyntäminen edellyttää investointeja henkilöstön osaamiseen, laadunvarmistukseen ja teknologian käyttöönottoon. Tekoälyn liiketoiminnallinen arvo määräytyykin pitkälti sen perusteella, ylittävätkö saavutetut hyödyt käyttöönotosta ja riskienhallinnasta aiheutuvat kustannukset.

Tehokkuus ei poista asiantuntijan vastuuta

Liiallinen luottamus tekoälyyn voi aiheuttaa tavoiteltujen tehokkuushyötyjen kääntymisen liiketoimintariskeiksi. Alvessonin ja Spicerin (2016) kuvaama funktionaalisen tyhmyyden ilmiö muistuttaa siitä, että kriittisen ajattelun väistyessä tekoälyn tuottamia vastauksia voidaan hyväksyä liian helposti.

Esimerkiksi informaatio-oikeuden opintojaksolla olemme harjoitelleet opiskelijoiden kanssa tekoälyn tuottaman juridisen vastauksen vaiheittaista ja kriittistä arviointia. Opintojakson oppimistehtävässä opiskelija vertaa kirjallisuuslähteeseen tekoälyn tuottamaan tekoälyasetuksen visualisointia ja analysoi kriittisesti tekoälytuotoksen oikeellisuutta. Arvioijan näkökulmasta opiskelijoiden vastauksista huomaa nopeasti, kuka on avannut lähdekirjan ja kuka ei.

Juridisen työn tueksi markkinoilla on saatavilla oikeudellisesti hienosäädettyjä kielimalleja, kuten Legora, Harvey AI, Edilex AI. Vaikka näiden mallien kyky käsitellä oikeudellista sisältöä on hienosäädön ansiosta parempi, hienosäätö ei tee näistäkään malleista oikeudellisesti luotettavia. (Linna & Linna 2026.)

Haaga-Heliassa juridiikan osaamisalueen lehtoreilla on käytössä EdilexAI-palvelu. Kokemusten perusteella oikeudellisesti hienosäädetyt kielimallit tukevat juridista tiedonhakua yleiskäyttöisiä tekoälymalleja paremmin. Ne löytävät relevantit oikeuslähteet suuria kielimalleja paremmin, mutta tämä ei poista lähteiden tarkistusta. Muihin kuin juridisiin tehtäviin oikeudellisesti hienosäädetyt mallit eivät yleensä anna vastausta, mikä rajoittaa osin niiden käyttöä muissa työtehtävissä.

Tekoäly jarruna ja hidasteena

Tekoäly tarjoaa merkittäviä mahdollisuuksia juridisen työn tukena, mutta sen käyttöön liittyy myös huomattavia riskejä. Yksi tunnetuimmista haasteista on hallusinointi, jolla tarkoitetaan tilanteita, joissa tekoäly tuottaa vakuuttavalta vaikuttavaa mutta virheellistä sisältöä. Käytännössä hallusinointi voi näkyä esimerkiksi vanhentuneen tiedon hyödyntämisenä, virheellisinä lakiviittauksina, käsitteiden väärintulkintoina tai jopa olemattomien lähteiden ja oikeustapausten esittämisenä.

Hietasen ja Hirvosen (2026, 46) mukaan hallusinointia ei voida nykyisten kielimallien osalta täysin poistaa teknisin keinoin, mutta voidaan arvioida epätoivottujen tuotoksien ja niiden vaikutusten hallitsemista. Tekoälyn hallusinaatiot eivät ole satunnaisia, ja niitä voidaan vähentää tekoälyosaamisella, harjoittelulla ja ymmärtämällä, miten tekoälyä voi hyödyntää iteratiivisesti (Innanen 2025, 81).

Tekoälyn käytön jarruna juridisissa tehtävissä on tiedon ajantasaisuuden haaste. Nopeasti muuttuva sääntely ei välttämättä ole aina ehtinyt tekoälyjärjestelmien koulutusdataksi.

Mallit ovatkin sidottuja koulutuksensa katkaisupäivään. Suuret kielimallit voivat antaa epätarkkoja vastauksia erityisesti juuri voimaan tulleesta lainsäädännöstä, koska niiden tuottamat vastaukset perustuvat tilastollisiin todennäköisyyksiin, missä vanhempi tieto painottuu usein uudempaa tietoa enemmän. Tekoäly ei siis ymmärrä säädösten ajallista ensisijaisuutta ihmisen tavoin. (Hietanen & Hirvonen 2026, 48.)

Ajantasaisuusongelma korostaa jälleen tiedon oikeellisuuden tarkistusta juridiikassa. Suuret kielimallit voivat myös lisätä disinformaation eli virheellisen tai harhaanjohtavan juridisen tiedon tarkoituksellista tuottamista ja leviämistä.

Automaatioharha, substanssiosaamisen tärkeys ja mielistely

Tekoälyä käyttäessä on nostettava esiin automaatioharha. Automaatioharha tarkoittaa ihmisen taipumusta luottaa koneen antamiin vastauksiin ja sivuuttaa niiden kanssa ristiriitainen tieto ilman riittävää kriittistä arviointia (Databricks n.d.).

Käytännössä tämä voi näkyä kopioi-liitä-mentaliteettina, jossa tekoälyn tuottamaa sisältöä käytetään sellaisenaan tarkistamatta sen paikkansapitävyyttä. Vastuu mahdollisista virheistä säilyy kuitenkin aina ihmisellä. Jos käyttäjällä ei ole riittävää ymmärrystä aiheesta, virheiden tunnistaminen voi olla vaikeaa. Tämä voi liiketoiminnassa johtaa jopa taloudellisiin vahinkoihin.

Samaa ilmiötä voidaan havaita myös opiskelijoiden oppimistehtävissä. Ensimmäisen tekoälyvastaukseen tyytymisen sijaan tekoälyn kanssa tulisi keskustella iteratiivisesti, sillä edistyminen tapahtuu vaiheittain (Innanen 2025, 22-29).

Juridisissa tehtävissä tarvitaan siis kriittistä tekoälylukutaitoa sekä substanssiosaamista. Tekoälyn tuottamien juridisten vastausten arviointi edellyttää käyttäjältä ymmärrystä oikeudellisista peruskäsitteistä, kuten sopimuksen syntymisestä, virhevastuusta ja kohtuullisuudesta. Näitä käydään läpi esimerkiksi yritysjuridiikan ja juridiikan suuntautumisopinnoissa.

Nämä peruskäsitteet voivat myös erota kansallisesti ja eri konteksteissa. Suuret kielimallit on koulutettu pitkälti englanninkielisellä aineistolla, jossa oikeustapauksiin pohjautuva case law -järjestelmien oikeudellinen ajattelu korostuu. Tämä voi aiheuttaa haasteita suomalaisen ja muun mannereurooppalaisen oikeuden tulkinnassa.

Eräänä rakenteellisena rajoitteena on myös suurten kielimallien mielistely, joka tarkoittaa mallin mukautumista heijastamaan käyttäjän sille määrittelemää ’totuutta’. (Hietanen & Hirvonen 2026, 46-47) Saatamme vahvistaa omia ennakkokäsityksiämme huomaamatta. Tämä voi vahvistaa edelleen vääriin johtopäätöksiin päätymistä ja vahvistaa yllä kuvattua automaatioharhaa.

Tekoälyjärjestelmien vinoumat ja syrjivät lopputulokset kytkeytyvät laajemmin tekoälyn koulutusdataan, yhdenvertaisuuteen ja tasa-arvoon liittyviin kysymyksiin.

Tietosuoja, tietoturva ja tiedonluokittelu

Käytännössä haasteiksi tekoälyn hyödyntämisessä muodostuvat myös tekijänoikeudet, tietosuoja, tietoturva sekä luottamuksellisen tiedon käsittely. Voinko syöttää tämän tiedoston suurelle kielimallille yhteenvetoa varten? Sisältääkö se henkilötietoja, salassa pidettävää tai liikesalaisuuden alaista tietoa? Mitä tekoälyjärjestelmiä on turvallista hyödyntää työtehtävissä (hyväksytty yrityspalvelu vrt. käyttäjän itse löytämä ilmaissovellus)? Varjo-AI eli tekoälytyökalujen käyttö organisaatiossa ilman työnantajan hyväksyntää, ohjeistusta tai valvontaa ilmiönä kasvaa.

Teema kytkeytyy vahvasti dataan ja tiedonluokitteluun. Tiedonluokittelu tarkoittaa organisaation tiedon jakamista erilaisiin luokkiin sen suojaustarpeen perusteella. Julkista tietoa voidaan yleensä käsitellä tekoälyjärjestelmissä huomattavasti vapaammin kuin henkilötietoja, liikesalaisuuksia tai muuta luottamuksellista aineistoa. Työntekijän tulisi osata erottaa toisistaan ennen tekoälyn hyödyntämisetä esimerkiksi julkinen markkinointimateriaali, yrityksen sisäinen valmisteluaineisto, henkilötietoja sisältävät dokumentit sekä liikesalaisuudet. Kaikkea tietoa ei voida käsitellä samalla tavalla tekoälypalveluissa ja virheellinen luokittelu voi johtaa tietoturva-, tietosuoja- tai kilpailuoikeudellisiin riskeihin.

Organisaatiossa käyttäjiä tulisi ohjeistaa sisäisesti ja käytännönläheisesti tekoälyn hyödyntämiseen, jotta jokaisen työntekijän ei tarvitse ratkoa samoja haasteita. Työntekijöiden ei pitäisi joutua itse tulkitsemaan vaikeaselkoisia tekoälyjärjestelmien tarjoajien käyttöehtoja. Tekoälyn käyttötarkoitus liiketoiminnassa ratkaisee riskitason, jota tulee peilata suhteessa tekoälyn hyötyihin.

Tekoälyn liiketoimintariskit liittyvät erityisesti dataan, ihmisiin, vastuuseen, luottamukseen ja päätöksentekoon. Siksi tekoälyn hallinta liiketoiminnassa ei ole vain IT-kysymys, vaan vaatii myös johdon sitoutumista, työkuluttuurin muutosta, henkilöstöjohtamista ja juridiikkaa. Työntekijän vastuulle jää erityisesti organisaation ohjeiden noudattaminen ja tuotosten tarkistaminen.

Tekoälylukutaito on liiketalouden ammattilaisten työelämän perustaito

Yhteenvetona liiketoiminnan asiantuntijan juridista ajattelua ei voi siis ulkoistaa tai korvata. Tekoäly ei poista tarvetta ymmärtää juridiikkaa, sillä vastuu säilyy tekoälyn käyttäjällä. Vastuukysymykset voivat hämärtyä liiallisessa vauhdissa ja tekoälyinnostuksessa. Meidän tulee oppia ajattelemaan ensisijaisesti tekoälyn kanssa myös juridisissa avustavissa tehtävissä.

EU:n tekoälyasetus (2024/1689) nostaa tekoälylukutaidon työelämätaidoksi. Sen mukaan organisaatioiden on toteuttava parhaansa mukaan toimenpiteitä henkilöstönsä riittävän tekoälylukutaidon varmistamiseksi.

Työelämätaitona edellytetään kriittistä tekoälylukutaitoa myös juridisen tiedon osalta. Se tarkoittaa kykyä tunnistaa virheellinen tieto, disinformaatio ja tekoälyn hallusinoimat sisällöt ennen kuin ne muuttuvat päätöksiksi, sopimuksiksi tai toimintatavoiksi työelämässä. Juridinen peruskäsitteiden hallinta ja ymmärtäminen tukevat tätä tekoälylukutaitoa vahvasti.

Kuva: Shutterstock