Käyttöliittymäsuunnittelu ratkaisee AI:n aiheuttamaa aivokärähdystä

Generatiivinen tekoäly houkuttelee AI-avusteiseen sisällöntuotantoon tehokkuudellaan: luonnoksia syntyy nopeasti, tekstin muotoilu sujuvoituu ja vaihtoehtoja on tarjolla rajattomasti. Samalla generatiivinen tekoäly myös kuormittaa uudella tavalla: tekoälyn kanssa työskentelyyn liittyvää uutta väsymyksen muotoa on alettu kuvata nimellä AI brain fry.

Kirjoittajat: Mervi Koistinen & Harri Heikkilä

Bedard ym. (2026) määrittelevät ”aivokärähdyksen” kognitiiviseksi väsymykseksi, joka syntyy, kun useiden tekoälytyökalujen käyttö ja niiden jatkuva valvominen ylittävät ihmisen kognitiivisen kapasiteetin. Haverinen (2026) kuvaa tilannetta, jossa usean tunnin työskentely tekoälyn kanssa tuottaa valmiilta näyttäviä tekstejä, mutta tekijä tuntee olonsa uupuneeksi. Tekoälyn tuotosten arvioiminen tuntuu kuluttavan työmuistia enemmän kuin itse kirjoittaminen.

Tekoälyn kognitiivinen kuormitus TKI-työssä

Uuden hankkeen ideoinnissa ja kirjoittamisessa tulee sitoa rahoittajan ohjeet, uutuusarvo, vaikuttavuus ja organisaation strategia yhdeksi kokonaisuudeksi. Hanketta valmisteleva asiantuntija on vastuussa sisällön oikeellisuudesta ja soveltuvuudesta. Tekoäly auttaa jäsentämään ajatuksia ja helpottaa kirjoittamisen aloittamista, mutta se ei välttämättä tehosta kirjoitusprosessia. Sen sijaan kirjoittamisen painopiste siirtyy tekoälyn tuottaman sisällön paikkansapitävyyden ja lähteiden arviointiin, joka voi tuntua yhtä lailla kuormittavalta. (Koistinen 2026.)

Ihmisen työmuistin kapasiteetti on rajallinen, ja kognitiivista kuormitusta syntyy sekä tehtävän vaativuudesta että tiedon esitystavasta. Erityisesti jälkimmäisestä aiheutuva ulkoinen kuormitus on käyttöliittymäsuunnittelun kannalta keskeinen (Sweller ym. 2011). Jos tekoälyn tuottama tieto esitetään käyttöliittymässä yhtenäisenä pitkänä tekstinä ja käyttäjän on koottava kokonaisuus itse, tuottaa käyttöliittymä ylimääräistä kognitiivista kuormaa.

Epävarmuus on keskeinen osa tätä kuormitusta. Generatiiviset kielimallit toimivat laajentamalla ja yhdistelemällä koulutusaineistostaan opittuja rakenteita. Ne eivät viittaa tietoon samalla tavalla kuin ihminen lähteeseen. Tekoäly voi tuottaa uskottavan kuuloista, mutta virheellistä tai tulkinnanvaraista sisältöä eli niin sanottuja hallusinaatioita. (Mialon ym. 2023.) Tämän vuoksi käyttäjän on jatkuvasti arvioitava, missä määrin tietoon voi luottaa. Epävarmuuden tunnistaminen on käyttäjän vastuulla, mikä kuormittaa erityisesti tilanteissa, joissa päätöksiä tehdään nopeasti ja aikataulupaine on suuri.

Tutkimuksen mukaan käyttäjän luottamus tekoälyyn ja oma itsevarmuus vaikuttavat kriittiseen ajatteluun tietotyössä. Mitä enemmän tekoälyyn luotetaan, sitä vähemmän sisältöä arvioidaan kriittisesti. Käyttäjän itsevarmuus taas lisää kriittistä ajattelua. Tekoäly laajentaa asiantuntijan kyvykkyyttä, mutta samalla vastuu ja työkuorma kasvavat. (Lee ym. 2025.) Tekoälyn käyttöönotto asettaa uusia vaatimuksia asiantuntijatyön käytännöille, mutta myös käyttöliittymäsuunnittelulle.

Kognitiiviseen väsymykseen voi liittyä eettinenkin näkökulma. Sosiaali- ja terveysalan periaatteiden mukaan eettistä stressiä syntyy tilanteissa, joissa ammattilainen tietää oikean toimintatavan, mutta ei voi toimia sen mukaisesti esimerkiksi ajan, resurssien tai rakenteiden vuoksi (ETENE 2026). Shneiderman (2022) korostaa ihmiskeskeisen tekoälyn periaatetta, jonka mukaan vastuu päätöksenteosta tulee säilyä ihmisellä. TKI-hankekirjoittamisessa AI-sisällön tarkistaminen on ammatillinen velvollisuus. Jos kiire tai väsymys estää riittävän huolellisen arvioinnin, tekoälyn tuottamaa sisältöä saatetaan käyttää ilman tarkistusta. Silloin syntyy ristiriita tiedetyn velvollisuuden ja käytännön toiminnan välille.

Levollinen käyttöliittymä kognitiivisen kuorman hallinnassa

Perinteisesti Calm Technology (suom. levollinen teknologia) korostaa teknologian huomaamattomuutta: teknologia toimii taustalla eikä vaadi jatkuvaa huomiota. Weiser ja Brown (1995) kuvasivat ideaaliksi tilanteeksi, että teknologia sulautuu osaksi arkea ilman, että se vaatii käyttäjän huomiota. Case (2016) konkretisoi ajatusta suunnitteluperiaatteiksi, joissa teknologian tulisi vaatia mahdollisimman vähän aktiivista huomiota ja hyödyntää käyttäjän perifeeristä huomiota. Tällöin käyttäjän huomio säilyy päätehtävässä, ei käyttöliittymässä.

Generatiivisen tekoälyn kontekstissa tämä huomaamattomuuden tavoite ei kuitenkaan sellaisenaan toimi. Asiantuntijatyössä sisältöä ei voida sivuuttaa, vaan sitä on tarkasteltava kriittisesti. Tieto ei siis voi “kadota” käyttöliittymässä. Keskeinen kysymys on, miten tietoa esitetään niin, että sen arviointi on mahdollista ja sujuvaa. (Koistinen 2026.)

Tietoa voidaan jäsentää esimerkiksi kerroksittain käyttäjän ohjaamana: ensin esitetään tiivistelmä ja tarvittaessa avataan perustelut ja lähteet (Hong & Park 2025). Samalla tekoälyn epävarmuus tuodaan näkyväksi osaksi sisältöä. Tämä tukee selitettävän tekoälyn (XAI) periaatteita käyttöliittymätasolla ja auttaa käyttäjää arvioimaan tiedon luotettavuutta (Mangold ym. 2025).

Koistisen (2026) opinnäytetyössä kehitetty Calm UI -prototyyppi viittaa siihen, että kerroksellinen esitystapa voi vähentää koettua kognitiivista kuormaa ja tukea luottamuksen muodostumista, vaikka sisältö pysyy samana verrattuna perinteiseen chat-pohjaiseen käyttöliittymään. Tulosten perusteella ratkaiseva tekijä ei ollut tietomäärä, vaan sen esitystapa. Kuormittavuuteen vaikuttaa siis keskeisesti se, miten tieto esitetään käyttöliittymässä.

Ohut käyttöliittymä ja kognitiivinen kestävyys

Koistisen (2026) havainto – että ratkaisevaa ei ole tiedon määrä, vaan sen esitystapa – osuu suunnittelun laajempaan ongelmaan. Nykyiset digitaaliset käyttöliittymät kilpailevat huomiostamme ja lisäävät kognitiivista kuormaa sen sijaan, että tukisivat keskittymistä; jokainen ylimääräinen elementti kilpailee olennaisen tiedon kanssa ja heikentää kokonaisnäkyvyyttä (Heikkilä 2023; 2025). Kyse ei siksi ole vain käytettävyydestä, vaan kognitiivisesta kestävyydestä eli siitä, kuinka paljon kapasiteettia työväline kuluttaa pitkällä aikavälillä.

Levollisen teknologian periaate ei tällöin tarkoita tiedon piilottamista, vaan käyttöliittymän ”ohentamista”. Ohut käyttöliittymä (Thin UI) ja läpäisevä suunnittelu (pass-through) tähtäävät siihen, että käyttäjä pääsee mahdollisimman suoraan itse tehtävään eikä jää käyttöliittymän vangiksi: näkyviin nostetaan vain arvioinnin kannalta välttämätön, ja yksityiskohdat sekä epävarmuus tuodaan esiin vasta pyydettäessä (Heikkilä 2025). Koistisen (2026) Calm UI -prototyypin kerroksellinen esitystapa on juuri tällainen ratkaisu: se ei vähennä tietoa, vaan järjestää sen niin, että arviointi käy kevyemmäksi.

Tekoälyn aiheuttama aivokärähdys ei ole vain teknologinen ilmiö, vaan siihen vaikuttavat olennaisesti työn organisointi ja käyttöliittymä. Vuorovaikutuksen tekoälyn kanssa ei tulisi perustua siihen, että sen tuotoksiin luotetaan sellaisenaan. Sen sijaan käyttöliittymän tulisi tukea sisällön arviointia rakenteellisesti. Generatiiviseen tekoälyyn sisältyy väistämättä epävarmuutta, minkä vuoksi sisällön arviointi on olennainen osa AI‑avusteista työskentelyä. Epävarmuutta ei voida poistaa, mutta sitä voidaan hallita. Kun se tehdään näkyväksi ja arviointia tuetaan käyttöliittymässä, AI-avusteinen asiantuntijatyö pysyy hallittavana.

Lähteet

Bedard, J., Kropp, M., Hsu, M., Karaman, O. T., Hawes, J. & Rosen Kellerman, G. 2026. When Using AI Leads to “Brain Fry”. Harvard Business Review. Viitattu 3.6.2026. Saatavissa https://hbr.org/2026/03/when-using-ai-leads-to-brain-fry

Case, A. 2016. Calm Technology: principles and patterns for non-intrusive design. Beijing: O’Reilly.

ETENE. 2026. Sosiaali- ja terveysalan eettiset periaatteet. Helsinki: Valtakunnallinen sosiaali- ja terveysalan eettinen neuvottelukunta ETENE & Sosiaali- ja terveysministeriö. Viitattu 3.6.2026. Saatavissa 32883448_ETENE_Sosiaali-_ja_terveysalan_eettiset_periaatteet_-julkaisu.pdf

Haverinen, A. 2026. LinkedIn-postaus tekoälyn aiheuttamasta kognitiivisesta kuormituksesta. LinkedIn 22.5.2026.

Heikkilä, H. 2023. Towards Unifying Human Design Principles for the IoT-era. LAB RDI Journal. Viitattu 3.6.2026. Saatavissa https://www.labopen.fi/lab-rdi-journal/towards-unifying-human-design-principles-for-the-iot-era/

Heikkilä, H. 2025. Towards a silent revolution of calm technology – thin interfaces, pass-through and cognitive sustainability. LAB Pro. Viitattu 3.6.2026. Saatavissa https://www.labopen.fi/en/lab-pro/towards-a-silent-revolution-of-calm-technology-thin-interfaces-pass-through-and-cognitive-sustainability/

Hong, S. & Park, W. 2025. Developing user-centered system design guidelines for explainable AI: a systematic literature review. Artificial Intelligence Review. Vol. 58, 386. Viitattu 12.12.2025. Saatavissa https://doi.org/10.1007/s10462-025-11363-y

Koistinen, M. 2026. Calm UI generatiivisen tekoälyn käyttöliittymässä. YAMK-opinnäytetyö. LAB-ammattikorkeakoulu. Viitattu 12.6.2026. Saatavissa https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2026061224748

Lee, H., Sarkar, A., Tankelevitch, L., Drosos, I., Rintel, S., Banks, R. & Wilson, N. 2025. The Impact of Generative AI on Critical Thinking: Self-Reported Reductions in Cognitive Effort and Confidence Effects From a Survey of Knowledge Workers. Teoksessa: Proceedings of the 2025 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI ’25). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA. Article 1121, 1–22. Viitattu 3.6.2026. Saatavissa https://doi.org/10.1145/3706598.3713778

Mangold, A., Zietz, J., Weinhold, S. & Pannasch, S. 2025. On the design and evaluation of human-centered explainable ai systems: a systematic review and taxonomy. Viitattu 15.12.2025. Saatavissa https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.12201

Mialon, G., Dessì, R., Lomeli, M., Nalmpantis, C., Pasunuru, R., Raileanu, R., Rozière, B., Schick, T., Dwivedi-Yu, J., Celikyilmaz, A., Grave, E., LeCun, Y. & Scialom, T. 2023. Augmented Language Models: a Survey. Meta AI. Viitattu 15.12.2025. Saatavissa https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.07842

Shneiderman, B. 2022. Human-Centered AI. Oxford: Oxford University Press.

Sweller, J., Ayres, P. & Kalyuga, S. 2011. Cognitive Load Theory: Explorations in the Learning Sciences, Instructional Systems and Performance Technologies. New York: Springer.

Weiser, M. & Brown, J. S. 1995. Designing Calm Technology. Xerox PARC. Viitattu 3.6.2026. Saatavissa https://people.csail.mit.edu/rudolph/Teaching/weiser.pdf

Kirjoittajat

Mervi Koistinen (muotoilija AMK) työskentelee LAB‑ammattikorkeakoulussa TKI‑asiantuntijana. Hän on viimeistelemässä muotoilun YAMKia, joka keskittyy generatiivisen tekoälyn vastuulliseen käyttöön asiantuntijatyössä. Häntä kiinnostaa erityisesti käyttäjälähtöinen ajattelu digitaalisissa ratkaisuissa, viestinnällinen vaikuttavuus sekä kestävyyden teemojen huomioiminen kehittämistyössä.

Harri Heikkilä on visuaalisen viestinnän ja UX:n yliopettaja LAB-ammattikorkeakoulun Muotoiluinstituutissa. Hän toimii YAMK:n muotoilun ja median digitaalisten ratkaisujen linjan koordinaattorina ja tutorina

Artikkelikuva: https://www.pexels.com/photo/code-projected-over-woman-3861969/(Pexels Licence)