Asiantuntijaksi kasvaminen tekoälyn aikakaudella

Tekoäly ei vie asiantuntijoiden töitä, mutta se voi muuttaa merkittävästi sitä, miten asiantuntijaksi kasvetaan. Suurin riski ei ole työpaikkojen katoaminen, vaan se, että osaamiskuilu kokeneiden asiantuntijoiden ja uransa alussa olevien välillä kasvaa ja nuorten polut asiantuntijuuteen kaventuvat.

Yritykset tarvitsevat uutta osaamista ja korkeakoulusta valmistuneet tarvitsevat ensimmäisen työpaikkansa. Aihe onkin erityisen kiinnostava nykyisessä työmarkkinatilanteessa, jossa myös korkeakouluista valmistuvat kohtaavat työllistymishaasteita.

Tuottavuus ja osaamisen kuilu

Tekoälyn tuottamat hyödyt eivät jakaudu tasaisesti. Kuten Fuller, Sigelman & Fenlon (2025) toteavat, generatiivinen tekoäly siirtää pois monia tehtäviä, jotka aiemmin rakensivat asiantuntijoiden perustaitoja, ja samalla kasvattavat kokeneiden asiantuntijoiden tuottavuutta. Tämä merkitsee sitä, että rutiininomaiset taidot menettävät arvoaan, kun taas kokemukseen perustuva arviointikyky ja kyky tulkita konteksteja korostuvat.

McKinseyn (2025) raportti osoittaa, että vaikka organisaatiot investoivat tekoälyyn laajasti, vain harvat arvioivat oman tekoälyvalmiutensa ja toimintakykynsä kypsyyden korkeaksi. Kypsyydellä viitataan siihen, missä määrin organisaatiolla on osaamista, prosesseja ja johtamismalleja, joiden avulla tekoälyä voidaan hyödyntää tehokkaasti ja vastuullisesti. Tämä luo uuden osaamiskuilun, sillä ne, joilla on vahva tietopohja ja reflektiokyky, hyötyvät tekoälystä eniten, kun taas muut jäävät kehityksestä jälkeen.

Asiantuntijuuden alkuvaiheissa suurin osa oppimisesta tapahtuu osallistumisen, seuraamisen ja tilanteiden tulkinnan kautta, ei niinkään suorittamalla teknisesti oikeita tehtäviä. Näissä tilanteissa nuori asiantuntija oppii, mikä on olennaista ja mikä jätettävissä taustalle, miten asiakkaita kohdataan, ja miten toimitaan, kun tietoa ei ole täydellisesti saatavilla. Kun tekoäly hoitaa nämä tilanteet sujuvasti ja nopeasti, nuorelta jää kokematta se hiljainen ja tilannesidonnainen tieto, jota ei voi mallintaa algoritmeilla.

Entry-level-tehtävät porttina asiantuntijuuteen

Aiemmassa kirjoituksessani Asiantuntijatyö tekoälyn aikakaudella korostin entry-level-tehtävien merkitystä. Näillä tarkoitetaan työuran alkuvaiheen tehtäviä, joissa opitaan työn perusprosesseja, vuorovaikutusta asiakkaiden ja kollegoiden kanssa sekä arjen päätöksentekoa. Tällaiset tehtävät tarjoavat nuorille mahdollisuuden kehittyä asiantuntijoiksi kokemuksen, virheiden ja hiljaisen tiedon kautta. Jos tekoäly hoitaisi suuren osan näistä tehtävistä, vaarana on asiantuntijuuden kokemuspohjan jääminen rakentumatta.

Asiantuntijaksi kasvu on sosiaalinen ja kokemuksellinen prosessi. Wenger-Trayner et al. (2023) mukaan oppiminen tapahtuu yhteisöissä, joissa jaetaan kokemuksia ja luodaan yhteisiä merkityksiä. Tätä prosessia tekoäly ei voi simuloida. Se voi tarjota tietoa, mutta se ei voi rakentaa yhteisöllistä kokemusta, jossa asiantuntijaksi kasvaminen tapahtuu.

Asiantuntijaksi kasvamisen haavoittuvuus

Omasta näkökulmastani opettajana, tutkijana ja yritysyhteistyötä tekevänä asiantuntijana asiantuntijaksi kasvamisen haavoittuvuus on noussut uudella tavalla näkyviin. Nuoret asiantuntijat tarvitsevat aikaa, tilaa ja turvallisia virhemahdollisuuksia oppiakseen ja rakentaakseen oman ajattelunsa perustan. Jos tekoäly hoitaa heidän puolestaan ne tehtävät, joissa harjoitellaan vuorovaikutusta, päätöksentekoa ja tilanteiden tulkintaa, heidän kehityspolkunsa voi jäädä kesken tai vähintäänkin vaillinaiseksi.

Siksi organisaatioiden tulee nähdä tekoäly tukena, ei korvaajana. Entry-level-tehtävien arvo on siinä, että ne tarjoavat kokonaisvaltaisen oppimisen kontekstin, jossa harjoitellaan ihmissuhteita, epävarmuuden sietämistä, päätöksentekoa ja vastuunkantoa. Näitä taitoja ei opita valmiiden vastausten kautta, vaan osallistumalla arjen tilanteisiin, esittämällä kysymyksiä ja oppimalla kokemuksen kautta myös virheiden avulla.

Asiantuntijaksi kasvun polut on turvattava

Tekoäly ei vie asiantuntijoiden töitä, mutta se muuttaa asiantuntijaksi kasvamisen reittejä. ILO:n (2025) mukaan tekoäly vaikuttaa ennen kaikkea tehtävien tasolla eikä kokonaisiin ammatteihin. Tämä tarkoittaa, että asiantuntijuuden rakentumisen mahdollisuudet ovat edelleen olemassa, mutta ne eivät toteudu itsestään. Ne vaativat tietoisia valintoja siitä, mitä työvaiheita annetaan tekoälyn hoidettavaksi ja mitkä tehtävät on tärkeää jättää nuorten asiantuntijoiden harjoiteltaviksi, jotta kokemuksellinen osaaminen pääsee rakentumaan.

Organisaatioiden on turvattava nuorille mahdollisuus oppia työn kautta ja panostettava työyhteisöihin, joissa tieto ja kokemus siirtyvät. Tämä konkretisoituu esimerkiksi trainee- ja mentorointiohjelmina, työparimalleina sekä tilan antamisena yhteiselle keskustelulle, reflektoinnille ja päätöksenteolle. Kehittyvä asiantuntijuus edellyttää osallistumista arjen tilanteisiin, joissa opitaan vuorovaikutusta, harkintaa ja vastuunkantoa.

Tulevaisuus kuuluu organisaatioille, jotka osaavat yhdistää tekoälyn tehokkuuden ja inhimillisen oppimisen hitauden ja ymmärtävät, että todellinen asiantuntijuus syntyy kokemuksista, joita ei voi automatisoida.

Kuva: Shutterstock