Tekoälyn vaikutus ohjelmistokehitykseen, työprosesseihin ja osaamisrakenteisiin

Generatiivinen tekoäly muuttaa nopeasti ohjelmistokehityksen käytäntöjä, työnjakoa ja osaamisvaatimuksia. Koodin tuottaminen nopeutuu, mutta samalla korostuvat laadunhallinta, systeemiajattelu ja liiketoimintaymmärrys. Artikkelissa tarkastellaan tekoälyn vaikutuksia kehittäjien työhön, ohjelmistoliiketoimintaan ja korkeakoulutukseen.

Kirjoittaja: Petteri Markkanen

Tekoäly ohjelmistokehityksen työkaluna ja tuotantotavan murroksena

Generatiivinen tekoäly on lyhyessä ajassa muuttanut ohjelmistokehityksen käytäntöjä merkittävästi. Aiemmin kehitys perustui pitkälti manuaaliseen koodin kirjoittamiseen, jossa tuottavuus oli sidoksissa ohjelmointikielten, kehitysympäristöjen ja kirjastojen kehitykseen. Suurten kielimallien myötä työ on siirtymässä kohti korkeamman tason abstraktioita, joissa kehittäjä määrittelee ongelman, reunaehdot ja tavoitteet, ja tekoäly tuottaa ehdotuksia toteutuksesta.

Käytännön työprosesseissa tämä näkyy dialogisena toimintatapana. Kehittäjä kuvaa halutun toiminnallisuuden luonnollisella kielellä, minkä jälkeen tekoäly tuottaa alustavan ratkaisun, jota täsmennetään iteratiivisesti. Tekoälyä hyödynnetään käyttöliittymien luonnostelussa, rajapintojen toteutuksessa, tietomallien määrittelyssä sekä testien generoinnissa. Tämä madaltaa kokeilukynnystä ja mahdollistaa ratkaisujen nopean vertailun.

Empiirinen tutkimus osoittaa, että tekoäly lisää tuottavuutta erityisesti rajatuissa tehtävissä, mutta hyödyt edellyttävät käyttäjien kykyä arvioida tuotoksia kriittisesti (Noy & Zhang 2023). Samalla kehitystyön pullonkaulat siirtyvät koodin kirjoittamisesta katselmointiin, testaukseen ja laadunvarmistukseen (Becker ym. 2025).

AI-agentit, tuottavuus ja ohjelmistotyön uusi dynamiikka

Generatiivisten mallien kehitys on johtanut agenttipohjaisten tekoälyjärjestelmien yleistymiseen. AI-agentit kykenevät suorittamaan monivaiheisia tehtäväketjuja osittain autonomisesti, kuten vaatimusten analysointia, koodin tuottamista, testausta ja dokumentointia (Stryker 2025).

Agenttien keskeinen potentiaali liittyy työn rinnakkaistamiseen. Useita kehitystehtäviä voidaan edistää samanaikaisesti, mikä lyhentää projektien läpimenoaikoja. Tämä on erityisen merkityksellistä laajoissa modernisointihankkeissa, joissa vanhoja järjestelmiä analysoidaan ja uudistetaan tekoälyn avulla. Tuottavuusvaikutukset eivät kuitenkaan ole yksiselitteisiä. Tutkimusten mukaan tekoäly ei aina nopeuta kokeneiden kehittäjien työtä, vaan voi lisätä korjaus- ja arviointityötä, jos koodin laatu vaihtelee (Becker ym. 2025). Työn painopiste siirtyy tällöin suorittamisesta päätöksentekoon, arkkitehtuuriin ja laadunhallintaan.

Taloudelliset vaikutukset, SaaS-murros ja hinnoittelumallien muutos

Tekoäly muuttaa ohjelmistokehityksen kustannusrakennetta merkittävästi. Kehitystyön yksikkökustannusten aleneminen parantaa investointien tuotto-odotuksia ja mahdollistaa aiemmin kannattamattomien hankkeiden toteuttamisen (Chui ym. 2023).

Perinteinen SaaS-malli perustuu käyttäjä- tai lisenssipohjaiseen hinnoitteluun. Tekoälyaikakaudella tämä malli haastetaan, kun agentit voivat korvata ihmistyötä. Asiakkaat odottavat yhä useammin tulospohjaista hinnoittelua, joka perustuu tuotettuihin palveluihin tai analyysituloksiin. Agenttipohjaiset ratkaisut voivat vahvistaa joitakin SaaS-palveluja, mutta toisissa tapauksissa ne siirtävät arvonluonnin kohti taustajärjestelmiä ja automaatiokerroksia. (Crawford ym. 2025)

Koodin halpeneminen ja yrityskohtaiset järjestelmät SaaS-ratkaisujen rinnalla

Ohjelmistokehityksen kustannusten laskiessa yritykset voivat yhä useammin rakentaa omia järjestelmiään SaaS-ratkaisujen rinnalle. Rajattuihin ja selkeästi määriteltyihin tarpeisiin optimoidut sisäiset ratkaisut voivat olla taloudellisesti ja toiminnallisesti perusteltuja (Chui ym. 2023; Appenzeller & Li 2025). Tämä on erityisen merkityksellistä sisäisissä prosesseissa, kuten raportoinnissa, tiedon yhdistelyssä ja hyväksyntäketjuissa. Generatiivinen tekoäly mahdollistaa myös joustavamman käyttäjäkohtaisen räätälöinnin ilman raskaita konfiguraatioita.

Yrityksiin voi muodostua henkilö- ja tiimikohtaisia AI-agentteja, jotka tukevat tiedonhakua, päätöksentekoa ja rutiinitehtävien automatisointia (Stryker 2025). Samalla SaaS-ratkaisujen rooli painottuu peruspalveluihin ja infrastruktuuriin (Appenzeller & Li 2025; Crawford ym. 2025).

Tämä kehitys muuttaa myös ohjelmistotuotannon työnjakoa. Osa kehitystyöstä siirtyy yritysten omiin tiimeihin, ja IT-osastojen rooli vahvistuu liiketoiminnan kehittäjänä.

Työmarkkinoiden, osaamisrakenteiden ja korkeakoulutuksen muutos tekoälyaikakaudella

Tekoälyn vaikutus työmarkkinoihin näkyy polarisaationa. Rutiinitehtävät automatisoituvat, kun taas analyyttisen ajattelun ja systeemisen ymmärryksen merkitys kasvaa (World Economic Forum 2023; OECD 2025). Tämä vaikeuttaa juniorikehittäjien sisääntuloa, mutta lisää kysyntää kokeneille asiantuntijoille. Hyödyt realisoituvat erityisesti organisaatioissa, joissa prosessit, data ja vastuunjako ovat selkeitä (OECD 2025). Pelkkä teknologian käyttöönotto ei riitä ilman toimivia toimintamalleja.

Muutos heijastuu myös korkeakoulutukseen. Opetuksen painopiste siirtyy manuaalisesta koodauksesta ratkaisujen arviointiin, järjestelmätason ymmärrykseen ja päätöksentekoon. Tämä edellyttää siirtymää tuotospohjaisesta arvioinnista prosessipohjaiseen oppimiseen (World Economic Forum 2023).

Tekoälyn vaikutus ohjelmistokehitykseen on syvällinen mutta moniulotteinen. Koodin tuottaminen nopeutuu, mutta samalla korostuvat laadunhallinta, tietoturva ja arkkitehtuurinen ajattelu. Kehittäjän rooli muuttuu vaativammaksi ja strategisemmaksi.

Tekoäly ei ratkaise huonosti toimivia prosesseja, eikä tietojärjestelmiä tulisi suunnitella mukautumaan tarpeettoman monimutkaisiin toimintamalleihin. Organisaatioiden on ymmärrettävä prosessinsa riittävän hyvin ennen teknisten ratkaisujen rakentamista, mikä asettaa korkeakoulutukselle vaatimuksen kehittää opiskelijoiden valmiuksia prosessien analysointiin ja kriittiseen arviointiin.

Lähteet

Appenzeller, G. & Li, Y. 2025. The trillion dollar AI software development stack. Andreessen Horowitz. Viitattu 11.2.2026. Saatavissa https://a16z.com/the-trillion-dollar-ai-software-development-stack/

Becker, J., Rush, N., Barnes, E. & Rein, D. 2025. Measuring the impact of early-2025 AI on experienced open-source developer productivity. METR. Viitattu 11.2.2026. Saatavissa https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/

Chui, M., Roberts, R., Yee, L., Hazan, E., Singla, A., Smaje, K., Sukharevsky, A. & Zemmel, R. 2023. The economic potential of generative AI: The next productivity frontier. McKinsey & Company. Viitattu 11.2.2026. Saatavissa https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier

Crawford, D., McLaughlin, C., Doddapaneni, P. & Fiore, G. 2025. Will agentic AI disrupt SaaS? Technology report 2025. Bain & Company. Viitattu 11.2.2026. Saatavissa https://www.bain.com/insights/will-agentic-ai-disrupt-saas-technology-report-2025/

Noy, S. & Zhang, W. 2023. Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence. Science. Vol. 381 (6654), 187–192. Viitattu 11.2.2026. Saatavissa https://doi.org/10.1126/science.adh2586

OECD. 2025. The adoption of artificial intelligence in firms. OECD Publishing. Viitattu 11.2.2026. Saatavissa https://www.oecd.org/en/publications/the-adoption-of-artificial-intelligence-in-firms_f9ef33c3-en.html

Stryker, C. 2025. Agentic AI: 4 reasons why it’s the next big thing in AI research. IBM. Viitattu 11.2.2026. Saatavissa https://www.ibm.com/think/insights/agentic-ai

World Economic Forum. 2023. The future of jobs report 2023. Viitattu 11.2.2026. Saatavissa https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2023/

Kirjoittaja

Petteri Markkanen on tietojenkäsittelyn lehtori LAB-ammattikorkeakoulun Liiketoimintayksikössä. Hänen erikoisalanaan on ihmisen ja teknologian vuorovaikutus, ja hän työskentelee AIKAA! – Älykästä ja inhimillistä automaatiota mikro- ja pk-yritysten arkeen -hankkeessa.

Artikkelikuva: Genpark.ai / Petteri Markkanen