Luontainen ensimmäinen askel monelle organisaatiolle on ollut järjestää yleisiä tekoälykoulutuksia koko henkilöstölle. Koulutukset ovat hyödyllisiä etenkin tekoälymatkan alkuvaiheessa, mutta kun ihmisten osaaminen karttuu, tarve konkretialle ja sovellettavuudelle kasvaa.
Perinteiset AI-koulutukset:
- Soveltuvat hyvin tekoälymatkan alkuvaiheeseen
- Käsittelevät yleisiä AI-taitoja, kuten promptaamista
- Eivät tue soveltamaan tekoälyä juuri omaan työnkuvaan
”Yleisten koulutusten sijaan
pitää luoda uusia oppimisen tapoja.
On myös perustettu “AI ambassador / Champions” verkostoja. Näiden organisaatiolaajuisten verkostojen haasteena on, että osallistujakaarti on yleensä liian laaja ja sisältö yleistä käytännön oppimisen kannalta.
Ihmiset turhautuvat yleisiin koulutuksiin, joissa toistetaan fraaseja tekoälyn mullistavuudesta ja joissa käyttötapaukset ovat liian yleisiä. Yhdysvaltalaisen TalentLMS:n 2026 L&D-raportin mukaan lähes kolmannes työntekijöistä kertoo saamansa koulutuksen olevan liian teoreettista, kun taas 86 % oppii uusia taitoja parhaiten tekemällä.
Yleisten koulutusten sijaan pitää luoda uusia oppimisen tapoja, jotka ovat käytännönläheisiä, ja joissa sisältö on oikeasti olennaista ihmisille — ja juuri heidän työnkuvalleen.
Ratkaistava haaste: Ihmisten AI-osaaminen jakautuu epätasaisesti
Jokaisessa organisaatiossa on normaalijakauman mukaisesti ihmisiä, jotka jo soveltavat tekoälyä onnistuneesti käyttöön joka päivä, ihmisiä, jotka eivät käytä tekoälyä lainkaan, ja kaikkea tältä väliltä.
Keskeinen kysymys tällä hetkellä on: miten saadaan ihmiset, jotka jo käyttävät tekoälyä omassa työssään, jakamaan osaamistaan muiden kanssa?
Ei ole niin, etteivätkö ihmiset haluaisi jakaa osaamistaan. Ihmiset vain eivät kiireen keskellä ehdi ja muista. Lisäksi, Dunning-Kruger efektin mukaisesti, moni vähättelee osaamistaan ja ajattelee: “kyllä kaikki jo käyttävät tekoälyä, kuka minä olen opettamaan yhtään mitään.”
Vastaus yllä kuvattuihin ongelmiin löytyy vertaisoppimisen systematisoinnista.
Käytäntöönviennin seuraava vaihe: AI-oppimisverkostot
AI-oppimisverkosto kokoaa saman ammattialan tai työnkuvan asiantuntijat yhteen jakamaan oppeja ja kehittämään tekoälyn käyttöä omassa työssään.
Verkostossa ei ole ulkopuolista kouluttajaa, joka kertoo mitä tekoälyllä “voisi tehdä”. Sen sijaan, verkoston jäsenet näyttävät toisilleen, miten he oikeasti käyttävät tekoälyä omassa arjessaan.
Esimerkki: Yrityksen myyjille perustetaan oma AI-verkosto. Innostuneimmat myyjät kokoontuvat kuukausittain jakamaan, miten he ovat käyttäneet tekoälyä prospektoinnissa, tarjousten laatimisessa ja kilpailutuksissa. He demoavat käyttötapauksia käytännössä, harjoittelevat yhdessä, ja vievät oppeja mukaan omiin tiimeihinsä.
Toimiva verkosto vaatii selkeän mallin tuottaakseen hyötyä osallistujille ja yritykselle
Seuraavat periaatteet varmistavat verkoston vaikuttavuuden:
1. Verkoston fokus on rajattu tiettyyn rooliin tai työnkuvaan
Tämä on tärkein ero yleisiin koulutuksiin tai koko organisaation laajuisiin “AI Ambassador tai Champions” -ohjelmiin. Kun verkosto rakennetaan tietyn roolin tai työnkulun ympärille, sisältö on osallistujille olennaista ja sitä kautta motivoivaa. Käyttötapaukset ja keskustelu liittyvät suoraan osallistujien jokapäiväisiin työn haasteisiin.
2. Verkostossa tehdään ja sovelletaan
Verkostossa ei esitellä dioja tai kouluteta vaan tapaamisissa kollegat demoavat matalalla kynnyksellä oikeita käyttötapauksia ja jakavat kokemuksia keskenään. Ulkopuolisen kouluttajan sijaan verkostoa tukee fasilitaattori. Hänen tehtävänsä on tuoda konkretiaa ja luoda psykologisesti turvallinen ympäristö, jossa osallistujat uskaltavat jakaa käyttötapauksia ja soveltaa niitä käytäntöön.
3. Kaikki oppiminen on suunniteltu jaettavaksi
Jokaisen tapaamisen päätteeksi osallistujilta kysytään: Kuinka varma olo sinulla on esitellä käyttötapausta omalle tiimillesi? Jos varmuus on matala, selvitetään yhdessä mitä itsevarmuuden nostamiseksi tarvitaan. Odotus tiedon eteenpäin jakamisesta on selkeä alusta alkaen — ja se myös vaikuttaa siihen, ketkä verkostoon hakeutuvat. Osaaminen ei kasaudu muutamalle innostuneelle, vaan leviää systemaattisesti tiimeihin.
4. Toiminta on jatkuvaa ja sitä mitataan ja kehitetään
AI-oppimisverkosto ei ole projekti tai koulutus vaan jatkuva toimintamalli, joka luo jakamisen ja oppimisen kulttuuria organisaatiossa. Se ei riipu yksittäisistä tähtiyksilöistä tai ulkopuolisesta kouluttajasta, vaan sen jäsenistä, fasilitaattorista, selkeästä toimintamallista ja syntyvästä jakamisen kulttuurista.
Verkostoa tulee jatkuvasti kehittää ja sen vaikuttavuutta tulee arvioida: kuinka moni osallistuja on vienyt käyttötapauksia tiimeihinsä? Mitä muutoksia työnkuluissa on tapahtunut? Mitä on opittu ja miten toimintaa voidaan parantaa?
Mikä on HR:n rooli tekoälyn käytäntöönviennissä?
HR on oppimisen asiantuntija ja siksi tulisi omistaa tekoälyyn liittyvä oppiminen koko organisaatiossa. Pelkkien koulutusten järjestäminen ei riitä vaan HR:n tulisi varmistaa, että uusi teknologia siirtyy oikeasti käytäntöön. Tämä haastaa HR:ää ottamaan entistä aktiivisempaa roolia käytäntöönviennissä.
Mikäli HR haluaa lähteä jalkauttamaan vertaisoppimiseen perustuvaa mallia organisaatiossa pitää ensin valita pilottikohde, jossa mallia kokeillaan ja sen vaikuttavuus todennetaan. Tulee rekrytoida sisäisesti motivoituneita osallistujia, ja osallistujille tulisi viestiä selkeästi mitä he saavat, mutta myös mitä heiltä odotetaan; heidän ei tulisi olla passiivisia vastaanottajia, vaan aktiivisia oppijoita ja valmiita opettamaan uutta eteenpäin.
”HR:n ei tarvitse olla
tekoälyasiantuntija tukeakseen
organisaatiota tekoälyn käyttöönotossa.
Kun mallia on pilotoitu ja sen vaikuttavuus todennettu rajatussa ympäristössä tulee mallia parannella ja skaalata laajemmalle. HR:n ei tarvitse olla tekoälyasiantuntija tukeakseen organisaatiota tekoälyn käyttöönotossa. Tarvitaan taitoa fasilitoida jatkuvaa oppimista ja rakentaa psykologisesti turvallista kulttuuria, jossa ihmiset uskaltavat kokeilla, soveltaa ja jakaa osaamistaan eteenpäin.
Kaikissa organisaatioissa tapahtuu iso määrä tekoälyyn liittyvää oppimista joka päivä. Keskeisin kysymys on: onko luotu rakenteita, jotka saavat uuden osaamisen leviämään?
Teksti: Villiam Virkkunen
Kirjoittaja Villiam Virkkunen on muutoskonsultti ja fasilitaattori, joka auttaa organisaatioita viemään tekoälyä käytäntöön. Aiemmin hän toimi Senior Strategy and Renewal Consultantina Futuricella, ja toimii vierailevana luennoitsijana Hankenilla ja Aalto-yliopistossa. Hän on koulutukseltaan kauppatieteiden maisteri (Organisaatiot ja johtaminen) sekä valtiotieteiden kandidaatti (Sosiaalipsykologia).
villiamvirkkunen.com
villiamvirkkunen.com/ai-learning-networks
