Tekoälyagentti eli lyhyemmin AI-agentti on tietojärjestelmässä toimiva, tekoälyyn ja kielimalleihin perustuva virtuaalirobotti, joka suorittaa itsenäisesti sille annettuja tehtäviä.
Tekoälyagentit nähdään merkittävänä askeleena kohti erilaisten, vaativienkin, tehtävien automatisointia tavalla, joka ei ole ollut tähän mennessä mahdollista.
AI-agentti voi esimerkiksi
toimia asiakaspalvelijana
tarkistaa tietoja
tehdä lippuvarauksia
tunnistaa tietoturvauhkia ja huijausyrityksiä,
käynnistää prosesseja
noutaa ja koota säännöllisesti tietoja internetistä tai paikallisesta tietoaineistosta.
Agenttien käyttö erityisesti koodaamiseen on yleistynyt nopeasti. Se saattaa muuttaa alan töitä ja niihin liittyviä vaatimuksia lähivuosina merkittävästi.
AI-agenttien erilaisia käyttötapauksia on paljon ja niitä voi tulla periaatteessa rajattomasti lisää.
AI-agenteissa toimii kielimalleihin perustuvia chatbotteja, mutta keskustelemisen ja kysymyksiin vastaamisen sijasta ne suorittavat toimintoja. Agentti ei itse "osaa" varata lippua, mutta se osaa kirjoittaa oikeanlaisen koodinpätkän tai komennon, joka keskustelee lippujärjestelmän ohjelmointirajapinnan kanssa.
Kielimallit ovat AI-agenttien osia – muuten ihminen ei voisi kommunikoida agentin kanssa. Agentit eroavat chatboteista siinä, että niillä on kyky itsenäiseen tehtävien suorittamiseen.
Päivitetty: 21.4.2026
Mitä on agenttinen tekoäly?
Agenttisella tekoälyllä (Agentic AI) tarkoitetaan useimmiten tietojenkäsittelyjärjestelmiä, joissa omiin tehtäviinsä erikoistuneet tekoälyagentit yhdessä, ikään kuin tiimeinä, suorittavat monivaiheisia työnkulkuja tai prosesseja.
Agenttinen tekoäly voi tarkoittaa myös täysin itsenäisesti toimivaa tekoälyagenttia, mutta tässä oppaassa sillä viitataan nimenomaan agenttitiimeihin.
Tällaisen tiimin painopiste on tavoitteen tai tuotoksen toteuttamisessa pikemmin kuin siinä, miten tavoitteeseen päästään.
Agenttisen tekoälyn agenttitiimit toimivat hyvin vähäisellä ihmisen ohjeistuksella. Täysin itsenäinen toiminta on tosin vielä harvinaista ja siihen sisältyy, ainakin toistaiseksi, merkittäviä haavoittuvuuksia.
On hyvä pitää mielessä, että agenttinen AI on yleensä kalliimpaa ja hitaampaa kuin perinteinen tekoälykysely. Tämä johtuu siitä, että agentti voi tehdä kymmeniä sisäisiä kutsuja kielimallille suorittaessaan yhtä tehtävää. Tämä on tärkeää huomioida, kun ratkaisuja mietitään strategisesti.
AI-agenttien kyky suorittaa monivaiheisia tehtäviä perustuu usein niin sanottuun iteratiiviseen päättelyyn. Toisin kuin tavallinen kielimalli, joka antaa vastauksen kerralla, agentti "ajattelee" sykleissä:
se suunnittelee seuraavan askeleen
se suorittaa seuraavan askeleen
se arvioi tuloksen
se korjaa toimintaansa, jotta se saavuttaisi lopullisen tavoitteensa.
Jotta AI-agentti voi suorittaa monivaiheisia tehtäviä, se tarvitsee muistia:
Lyhytkestoinen muisti: kyky pitää tehtävän konteksti yllä prosessin aikana.
Pitkäkestoinen muisti: kyky hyödyntää aiempaa tietoa tai ulkoisia tietokantoja, usein RAG-tekniikan avulla.
Yrityksissä ja julkisella sektorilla asiakastapaukset ovat tyypillisesti monivaiheisia ja sisältävät erilaisia aineistoja ja vaiheita. Etenkin julkisella puolella tapaukset vaativat myös lainmukaisuuden tarkistuksia. Agenttisen tekoälyn mahdollisuus automatisoida kokonaisia vaativia prosesseja onkin tuonut esiin toiveita merkittävästä tehokkuuden ja tuottavuuden kasvusta.
AI-agenttien muodostamat tiimit voivat periaatteessa suorittaa hyvinkin vaativia ja monimutkaisia prosesseja. Agenttisen AI:n järjestelmä voi ainakin teoriassa hoitaa vaikkapa suurehkon musiikkitapahtuman järjestämisen, jossa on useita erilaisia vaiheita, kuten
artistien valinta ja kutsuminen
sopimusneuvottelut
palkkiomenettelyt
esiintymistilojen valinta ja varaaminen
lipunmyynti.
Agenttien toiminta tiimeinä tai parvina ei kuitenkaan tapahdu itsestään, vaan tiimit on ”orkestroitava”. Tämä tarkoittaa tiimin agenttien yhteentoimivuuden toteuttamista. Jokaiselle tiimin agentille on oma tehtävänsä.
Agenttien toiminta suhteessa toisiinsa onkin määriteltävä tarkasti
prosessikaaren vaiheiden osalta: mitä tapahtuu missäkin kohdassa
agenttien keskinäisten rajapintojen osalta: mitä tietoa agentit vaihtavat keskenään ja minkä protokollan puitteissa.
Päivitetty: 21.4.2026
Agenttisen tekoälyn tietoturvallisuus
Tekoälyagentteihin liittyy toistaiseksi merkittäviä haavoittuvuuksia ja avoimia kysymyksiä vastuullisuuden ja riskienhallinnan kannalta. Tämä hidastaa varsinkin agenttisen tekoälyn ja agenttitiimien laajempaa käyttöönottoa.
Erityisesti julkisella sektorilla kysymykset tekoälyn tietoturvasta ja -suojasta sekä lainmukaisuudesta korostuvat.
AI-agenttien käyttöön on oltava organisaatiossa selkeät menettelyt ja ohjeet. Nämä linjaukset riippuvat siitä, toimiiko agentti tai agenttitiimi
vain organisaation omassa, suljetussa ympäristössä
vai onko se yhteydessä ulkoisiin palveluihin, aineistoihin ja ehkä toisten organisaatioiden agentteihin.
Päivitetty: 21.4.2026
Milloin agenttisen tekoälyn riskit kasvavat?
Yksittäisen tietotyöläisen yksittäiseen tehtävään käyttämä yksittäinen AI-agentti ei ole merkittävä tietoturva- tai yksityisyysriski, jos agentin käyttämä tietoaineisto ei sisällä
henkilötietoja
luottamuksellista tai salassa pidettävää tietoa
liikesalaisuuksia.
Jos agentti toimii vain organisaation omien aineistojen ja järjestelmien piirissä, riskit jäävät edelleen hyvin vähäisiksi. Toki organisaation tietoturvan täytyy tällöinkin olla hyvässä kunnossa.
Tilanne muuttuu merkittävästi ja riskit kasvavat, kun AI-agentilla on oikeudet toimia organisaation ulkopuolella. Riskit kasvavat varsinkin silloin, jos kyseessä on agenttisen tekoälyn agenttitiimi, jolle on annettu oikeudet lähettää, vastaanottaa ja käyttää tietoa organisaation ulkopuolelta.
Tekoälyagenttien tunnistettuja riskejä ovat esimerkiksi:
Virheellisen tiedon käyttäminen: Agentti voi noutaa ja käyttää virheellistä, vinoutunutta tai kokonaan harhaista aineistoa, jota generatiivisen tekoälyn myötä verkossa on koko ajan enemmän. Tästä voi seurata järjestelmien tahatonta virheellistä toimintaa ja hankaluuksia organisaatiolle ja sen asiakkaille.
Tietoliikennettä on vaikea hallinnoida: Agenttitiimin tietoliikenne toisten osapuolien agenttien kanssa on haavoittuvaa, koska useiden rajapintojen yli kulkevaa dataliikennettä on vaikea monitoroida ja hallita. Tämä aiheuttaa "hyökkäyspintojen" laajenemisen, ja sen myötä kasvavan riskin tietoturvaloukkauksiin ja -murtoihin sekä kyberhyökkäyksiin.
Agentit kiertävät sääntöjä pyrkiessään tavoitteisiinsa: Tavoitellessaan tehtävän suorittamista, agenttisen tekoälyn järjestelmät voivat kiertää ihmisen asettamia sääntöjä, tai jopa muuttaa niitä, jos agenttien toimintavaltuuksia ei ole määritelty riittävän tiukasti.
Vastuutaho hämärtyy: Koska agenttinen tekoäly perustuu järjestelmien itsenäiseen toimintaan ja automaatioon, vastuu agenttien mahdollisesti aiheuttamista haitoista ja vahingoista lankeaa täysimääräisesti järjestelmien hallinnoijille. Välissä ei ole mitään oikeuskelpoista toimijaa, jolle vastuuta voisi koettaa vierittää.
Huono data saastuttaa laajasti: Heikkolaatuinen data yhdessä tiimin tai verkoston agentissa voi vääristää ja saastuttaa koko agenttitiimin toiminnan.
Päivitetty: 21.4.2026
Miten tekoälyagenttien riskejä voi hallita?
Kriittisissä prosesseissa tulisi käyttää human-in-the-loop-mallia. Mallissa AI-agentti valmistelee työn, mutta ihminen antaa lopullisen hyväksynnän ennen kuin agentti saa suorittaa sen. Tämä on keskeinen tapa hallita riskejä.
AI-agenttien parissa toimivien osaamistason varmistaminen esimerkiksi lisäkoulutuksella on tärkeää. Agenttitouhu ei ole amatöörien puuhaa sen paremmin 007:n kuin tekoälyagenttien maailmassa, ja virheen hinta voi olla kallis.
Agenttien, ja erityisesti agenttisen AI:n, käytön oppimiseen on hyvä perustaa eristetty testiympäristö eli ”agenttihiekkalaatikko”, jossa virheitä voi tehdä.
Pelaa varman päälle tuotantokäyttöön siirryttäessä. Anna agenteille alkuun vain välttämättömimmät toimintaoikeudet ja rajoita niiden työt tehtäviin, joissa ne eivät pääse käsittelemään ja jakamaan riskialtista tietoa. Organisaation osaamisen karttuessa tästä voidaan vähitellen laajentaa.
Aivan kuten kaikessa tekoälyn käytössä, järjestelmien opetusdata on kriittisessä roolissa. Jos agentit on koulutettu heikkolaatuisella datalla, tai ne pääsevät käyttämään sellaista, seuraukset ovat väistämättä negatiivisia. Datan laatukontrolli on agenttienkin tapauksessa A ja O.
Agenttien tuotoksia on seurattava ja arvioitava aktiivisesti ja tehtävä korjausliikkeitä tarvittaessa, aivan kuten kaikissa tekoälyjärjestelmissä. Seurantaan on oltava myös ajantasainen ja tähän soveltuva välineistö.
AI-agentit eivät ole vain IT- ja turvallisuusyksiköiden asia. Agenttien toiminnan vastuukysymykset ovat myös organisaation juristien asia. Organisaation johdon on puolestaan määritettävä agenttien rooli organisaation strategiassa.
Kun AI-agenteille, ja laajemmin agenttiselle tekoälylle, laaditaan organisaatiossa pelisäännöt, agenttien parissa toimivaa henkilöstöä on osallistettava. Pidä henkilöstö muutenkin hyvin informoituna. Kaikkien tulisi ymmärtää ja hyväksyä agentteihin liittyvät säännöt ja niistä johdettavat toimintaohjeet.
Jos näin ei tehdä, vaarana on ”varjoagenttitoiminta”. Tällä viitataan organisaation yksittäisten henkilöiden tai yksiköiden toimintaan omilla säännöillään, mikä voi aiheuttaa ennakoimattomia riskejä.
