Autonominen tekoälyagentti on ohjelmisto, joka ymmärtää tavoitteen, analysoi tilanteen ja tekee päätöksiä itsenäisesti. Toisin kuin perinteinen automaatio, joka noudattaa kiinteitä sääntöjä, tekoälyagentti oppii kokemuksesta ja sopeutuu muuttuviin tilanteisiin. Se käyttää koneoppimista ymmärtääkseen kontekstia ja tehdäkseen harkittuja päätöksiä.

Automaatio ei ole enää sitä, mitä se oli kymmenen vuotta sitten. Kun perinteinen RPA (Robotic Process Automation) noudattaa orjallisesti etukäteen määriteltyjä sääntöjä, autonomiset tekoälyagentit tekevät jotain aidosti erilaista: ne ajattelevat, oppivat ja sopeutuvat.

Mutta mitä autonominen tekoälyagentti oikeastaan tarkoittaa käytännössä? Ja miksi jokaisen yritysjohtajan tulisi ymmärtää ero näiden kahden teknologian välillä?

Perinteinen automaatio: Sääntöpohjainen tehtävärobotti

Perinteinen automaatio perustuu yksinkertaiseen logiikkaan: "JOS tapahtuu X, TEE Y". Se on kuin digitaalinen työntekijä, joka osaa suorittaa täsmälleen ne tehtävät, jotka sille on opetettu – ei enempää, ei vähempää.

Tyypillisiä esimerkkejä perinteisestä automaatiosta

• Sähköpostin automaattinen lähettäminen, kun asiakas tekee tilauksen
• Datan siirtäminen järjestelmästä toiseen tietyin väliajoin
• Lomakkeen tietojen tallentaminen tietokantaan
• Raportin luominen joka maanantaiaamu samalla kaavalla

Perinteinen automaatio on erinomainen toistuviin, ennustettaviin tehtäviin. Se on nopea, luotettava ja kustannustehokas, kunhan toimintaympäristö pysyy samana.

Perinteisen automaation rajoitukset

Perinteisen automaation vahvuus on sen ennustettavuus, mutta juuri se on myös sen heikkous. Kun prosessi vaatii päättelyä, harkintaa tai kykyä sopeutua muuttuviin tilanteisiin, sääntöpohjainen automaatio alkaa yskiä. Poikkeustilanteet ja erikoistapaukset eivät sovi valmiiksi määriteltyihin sääntöihin, ja pienetkin muutokset toimintaympäristössä voivat pysäyttää koko automaation. Lisäksi perinteinen järjestelmä ei ymmärrä kontekstia tai merkityksiä, vaan toimii täsmällisesti ohjeiden mukaan, mutta ei tiedä miksi se tekee niin.

Autonominen tekoälyagentti: Älykäs päätöksentekijä

Autonominen tekoälyagentti menee useita askelia pidemmälle. Se ei pelkästään suorita ohjeita, vaan ymmärtää tavoitteen, analysoi tilanteen, tekee päätöksiä ja oppii kokemuksesta.

Keskeisiä autonomisen tekoälyagentin ominaisuuksia

1. Tavoitteellisuus Agentille annetaan tavoite, ei yksityiskohtaisia ohjeita. Se päättää itse, miten tavoite saavutetaan parhaiten.

2. Kontekstin ymmärrys Agentti analysoi tilannetta kokonaisvaltaisesti: kuka on asiakas, mikä on hänen historiansa, mikä on kiireellisyyttä, mitkä ovat liiketoiminnan prioriteetit.

3. Päätöksentekokyky Se osaa punnita vaihtoehtoja, arvioida riskejä ja tehdä harkittuja päätöksiä ilman ihmisen ohjausta.

4. Oppiminen ja sopeutuminen Agentti kehittyy jokaisesta tilanteesta. Se tunnistaa mikä toimii ja mikä ei, ja mukauttaa toimintaansa vastaavasti.

5. Monimutkaisten työkalujen käyttö Agentti osaa käyttää erilaisia järjestelmiä, hakea tietoa eri lähteistä ja yhdistää informaatiota päätöksenteon tueksi.

Vertailu käytännössä: Tilauksen käsittely

Katsotaan konkreettinen esimerkki, joka havainnollistaa eron.

Perinteinen automaatio

Asiakas lähettää sähköpostin, jossa hän pyytää muuttamaan tilauksensa toimituspäivää. Järjestelmä tunnistaa viestistä avainsanat “tilaus” ja “toimituspäivä”. Tämän perusteella se lähettää automaattisen vastauksen: “Kiitos yhteydenotostasi. Asiakaspalvelumme vastaa 1–2 arkipäivän kuluessa.” Samalla järjestelmä luo tukipyynnön, joka siirtyy jonoon odottamaan asiakaspalvelijan käsittelyä. Lopputuloksena asiakas saa yleisluontoisen vastauksen, mutta hänen asiansa ei etene heti, vaan jää odottamaan manuaalista käsittelyä.

Tilanne: Asiakas lähettää sähköpostia: "Haluaisin muuttaa tilaukseni toimituspäivää."

Tulos: Asiakas saa yleisen vastauksen ja joutuu odottamaan.

Autonominen tekoälyagentti

Asiakas lähettää sähköpostin pyytäen toimituspäivän muutosta. Autonominen tekoälyagentti ymmärtää viestin merkityksen ja kontekstin ilman manuaalista tulkintaa. Se hakee automaattisesti asiakkaan tilaushistorian ja tunnistaa oikean tilauksen, jonka jälkeen se tarkistaa logistiikkajärjestelmästä mahdolliset vaihtoehtoiset toimituspäivät. Agentti arvioi asiakkaan prioriteetin. Se tarkistaa, onko kyseessä esimerkiksi VIP-asiakas tai kiireellinen toimitus. Tämän perusteella agentti päättää, voiko se muuttaa toimituspäivän itse vai pitääkö tilanne siirtää lisäkäsittelyyn. Tämän jälkeen se joko lähettää henkilökohtaisen vastauksen ehdotuksineen tai tekee muutoksen suoraan järjestelmään ja päivittää kaikki tarvittavat tiedot. Jokaisesta tapauksesta agentti myös oppii: millaisia muutospyyntöjä esiintyy ja mitkä ratkaisut toimivat parhaiten. Tuloksena asiakas saa konkreettisen ratkaisun minuuteissa, ei päivissä.

Tilanne: Asiakas lähettää sähköpostia: "Haluaisin muuttaa tilaukseni toimituspäivää."

Tulos: Asiakas saa konkreettisen ratkaisun minuuteissa, ei päivissä.

Ihminen ja tekoälyagentti – parhaimmillaan yhdessä

Autonomisen agentin tarkoitus ei ole korvata ihmistä, vaan vapauttaa hänet tärkeämpiin tehtäviin. Agentti käsittelee rutiininomaiset ja selkeät tapaukset, jotta asiantuntijat voivat keskittyä tilanteisiin, jotka todella vaativat inhimillistä harkintaa ja luovuutta. Kun agentti vastaa yleisiin tiedusteluihin, hoitaa rutiiniprosessit, hakee ja yhdistelee tietoa sekä tekee alustavia analyyseja ja suosituksia, ihmiselle jää aikaa monimutkaisempien konfliktien ratkaisemiseen, strategisten asiakassuhteiden hoitamiseen, poikkeustilanteiden käsittelyyn ja prosessien kehittämiseen agenttien tuottaman datan pohjalta. Näin syntyy yhteistyö, jossa ihminen ja tekoäly täydentävät toisiaan – tehokkaasti ja älykkäästi.

Case: Talousraportoinnin tehostaminen valmistusalan yrityksessä

Valmistusalan yrityksen talousosasto kamppaili raskaiden manuaalisten prosessien kanssa. Raportointiin kului viikoittain jopa 60–70 tuntia, ja kuukausiraportit valmistuivat 3–5 päivän viiveellä. Monivaiheinen tiedonkeruu kahdeksasta eri järjestelmästä johti virheisiin ja vei aikaa strategiselta analyysiltä.

Yritys otti käyttöön Empirican GenBI Dashboardin, joustavan ad hoc -raportointialustan, joka mahdollistaa nopean ja räätälöidyn raportointiratkaisun rakentamisen autonomisia tekoälyagentteja hyödyntäen. GenBI automatisoi datan keräyksen ja validoinnin eri järjestelmistä, tunnistaa poikkeamat älykkäästi ja tuottaa reaaliaikaisia analyyseja luonnollisen kielen kyselyiden avulla. Lisäksi se rikastaa raportteja taustoittavilla havainnoilla, jotka auttavat ymmärtämään lukujen merkitystä ja trendejä.

Tuloksena raportointiprosessi tehostui merkittävästi, virheet vähenivät ja talousasiantuntijat pystyivät keskittymään datan tulkintaan ja strategisiin päätöksiin.

Milloin autonominen agentti on oikea ratkaisu?

Autonominen tekoälyagentti kannattaa harkita, kun:

• Prosessi sisältää päättelyä – ei vain mekaanista toistoa
• Konteksti vaihtelee – tilanteet eivät ole identtisiä
• Tietoa on haettava eri lähteistä – integraatioita tarvitaan
• Poikkeukset ovat yleisiä – joustavuutta vaaditaan
• Oppiminen tuo arvoa – prosessi paranee datan myötä
• Nopeus on kilpailuetu – reaaliaikaisuus merkitsee
• Henkilöstö tekee jotain parempaa – aika on arvokasta

Perinteinen automaatio riittää edelleen hyvin, kun:

• Prosessi on täysin vakio ja toistuva
• Poikkeuksia ei käytännössä ole
• Säännöt ovat selkeät ja stabiilip
• Oppimista ei tarvita
• Kustannustehokkuus on ainoa tavoite

Ensimmäiset askeleet – näin pääset liikkeelle

Jos tunnistat yrityksessäsi prosesseja, joissa autonomiset agentit voisivat tuoda lisäarvoa, kannattaa aloittaa suunnitelmallisesti. Suosittelemme etenemään seuraavan polun mukaisesti:

1. Kartoita prosessit Tunnista ne prosessit, joissa henkilöstösi käyttää paljon aikaa toistuviin, mutta vaihteleviin tehtäviin.

2. Priorisoi vaikutuksen mukaan Valitse pilottiin prosessi, jossa:

• Volyymi on riittävän suuri (ROI syntyy nopeasti)
• Dataa on saatavilla (integraatiot mahdollisia)
• Liiketoimintavaikutus on mitattavissa
• Riskit ovat hallittavissa

3. Aloita pienestä Älä yritä automatisoida kaikkea kerralla. Aloita yhdestä selkeästi rajatusta käyttötapauksesta ja laajenna onnistumisten myötä.

4. Mittaa ja opi Aseta selkeät mittarit onnistumiselle ja seuraa niitä tarkasti. Kehitä agenttia jatkuvasti saamasi datan perusteella.

5. Kouluta organisaatio Varmista, että tiimisi ymmärtää agentin kyvyt ja rajoitukset. Parhaita tuloksia syntyy, kun ihmiset ja agentit työskentelevät saumattomasti yhdessä.

Tulevaisuus on hybridi

Autonomiset tekoälyagentit eivät korvaa perinteistä automaatiota, vaan ne täydentävät sitä. Tulevaisuuden menestyksekäs yritys yhdistää:

• Perinteisen automaation yksinkertaisiin, täysin ennustettaviin prosesseihin
• Autonomiset agentit päättelyä ja sopeutumista vaativiin tehtäviin
• Ihmisen asiantuntemuksen luovuutta ja strategista ajattelua vaativiin tilanteisiin

Teknologia kehittyy nopeasti. Perusperiaate kuitenkin pysyy samana: vapautetaan ihmisten aika sellaiseen työhön, jossa he tuottavat eniten arvoa. Autonomiset tekoälyagentit tekevät tästä visiosta todellisuutta – ei huomenna, vaan jo tänään.

---

Empirica Finland on erikoistunut tekoälyratkaisuihin B2B-ympäristössä ja on auttanut eri toimialojen organisaatioita hyödyntämään autonomisia agentteja liiketoimintansa kehittämisessä.