Ohjelma
Keskiviikkona 18.11.
Tekoälyn nykytila ja kehityssuunnat 2026
- Tekoälyn evoluutio: koneoppimisesta generatiiviseen tekoälyyn ja agentteihin
- Keskeiset teknologiat:LLM:t, multimodaalisuus, RAG ja agenttiarkkitehtuurit
- Markkinakatsaus: AI-investointien kasvu ja liiketoimintavaikutukset
Tekoälyn strateginen viitekehys organisaatioille
- Harvardin AIFactory -malli: datan, algoritmien ja alustan yhdistäminen
- Tekoälymahdollisuuksien tunnistaminen omassa organisaatiossa
- ROI-ajattelu tekoälyhankkeissa: mittaaminen ja priorisointi
- Työpaja: oman organisaation AI-kypsyysanalyysi
Tekoälyn käytännön soveltaminen liiketoiminnassa
- Case-esimerkit: asiakaspalvelu, markkinointi, tuotekehitys, HR, taloushallinto
- Tekoälyn integrointi olemassa oleviin työnkulkuihin
- Käytännön demo: MicrosoftCopilot, ChatGPT ja Claude työkäytössä
- Hands-on: tekoälyn hyödyntäminen omissa työtehtävissä
Henkilökohtainen kehittymispolku
- SWOT-analyysi: oma tekoälyosaaminen ja kehityskohteet
- Kehittymispolun suunnittelu valmennusohjelman ajaksi
- Etätehtävän briefaus: oman organisaation AI-kartoitus
Koulutuspäivä päättyy
Torstaina 17.12.
Generatiivisen tekoälyn syväsukellus
- Suurten kielimallien (LLM) toimintaperiaatteet ymmärrettävästi
- GPT, Claude,Gemini, Copilot ja muut avainmallit vertailussa
- Multimodaalisuus: teksti, kuva, ääni ja video tekoälyssä
- RAG (Retrieval-AugmentedGeneration) ja tietokantojen hyödyntäminen
Prompt engineering – tekoälyn tehokas ohjaaminen
- Prompt-suunnittelun perusteet ja edistyneet tekniikat
- Chain-of-thought,few-shot ja system prompt -strategiat
- Kontekstin hallinta ja tekoälyn ohjeistaminen monimutkaisiin tehtäviin
- Hands-on: oman prompt-kirjaston rakentaminen
Tekoäly sisällöntuotannossa ja analytiikassa
- Tekstin, kuvien ja videoiden tuottaminen tekoälyllä
- Tekoäly datan analysoinnissa, raportoinnissa ja visualisoinnissa
- Automaatiotyönkulut:Zapier, Make ja Power Automate + AI
- Työpaja: oman automaatioprosessin suunnittelu
Hackathon: tekoälyavusteinen projekti
- Ryhmätyö: ratkaise todellinen liiketoimintaongelma tekoälyllä
- Ratkaisujen esittely ja vertaisarviointi
- Etätehtävä: oman automaation toteuttaminen käytännössä
Koulutuspäivä päättyy
Maanantaina 19.1.
Johdanto AI-agentteihin
- Mitä AI-agentit ovat ja miten ne eroavat perinteisistä chatboteista?
- Agenttiarkkitehtuurit:ReAct, Plan-and-Execute, Multi-Agent Systems
- Agenttiekosysteemi 2026:OpenAI Agents SDK, LangGraph, CrewAI, Claude Agent SDK
- Esimerkkejä onnistuneista agenttikäyttötapauksista eri toimialoilta
AI-agenttien rakentaminen käytännössä (osa 1)
- No-codeja low-code agenttien rakentaminen (Copilot Studio, GPTs, Claude Projects)
- Agenttien kytkeminen organisaation tietolähteisiin (RAG + tietokannat)
- Työkalujen antaminen agentille: API-integraatiot ja MCP-protokolla
- Hands-on: ensimmäisen AI-agentin rakentaminen vaihe vaiheelta
AI-agenttien rakentaminen käytännössä (osa 2)
- Multi-agent-järjestelmät: useiden agenttien yhteistoiminta
- Agenttien testaaminen, validointi ja jatkuva parantaminen
- Turvallisuus ja hallinta: agenttien oikeuksien rajaaminen ja valvonta
- Hands-on: moniagenttijärjestelmän suunnittelu ja prototypointi
AI-agenttien liiketoiminta-arvo ja käyttöönotto
- Agenttien ROI: automaation ja tuottavuuden mittaaminen
- Käyttöönottostrategiat: pilotointi, skaalaaminen ja organisaation muutoshallinta
- Tulevaisuuden näkymät: autonomiset agentit ja ihminen-kone-yhteistyö
- Etätehtävä: AI-agentti-idean kehittäminen omalle organisaatiolle
Koulutuspäivä päättyy
Keskiviikkona 17.2.
EU:n tekoälysäädös (AI Act) käytännössä
- AI Act 2.8.2026: keskeiset vaatimukset ja velvoitteet organisaatioille
- Riskipohjainen luokittelu: kielletyt, korkean riskin ja rajatun riskin järjestelmät
- AI-lukutaitovelvoite: mitä se tarkoittaa käytännössä?
- Compliance-tarkistuslista: onko organisaatiosi valmis?
Tekoälyn sisäinen riskienhallinta (3h sessio, osa 1)
- Tekoälyyn liittyvien riskien tunnistaminen ja luokittelu
- Tietosuoja ja tietoturva tekoälyhankkeissa (GDPR + AI Act)
- Hallusinaatiot,bias ja luotettavuuden varmistaminen
- Immateriaalioikeudet ja tekijänoikeudet tekoälyssä
- Työpaja: oman organisaation AI-riskikartta
Vastuullinen ja kestävä tekoälyn hyödyntäminen
- Tekoälyn ympäristövaikutukset: energiankulutus, hiilijalanjälki ja vesijalanjälki
- Green AI -viitekehys: energiatehokkuus tekoälymallien valinnassa ja käytössä
- Käytännön strategiat: mallien optimointi, kvantifiointi ja kevytmallit
- Edgecomputing ja paikallinen prosessointi vs. pilvipalvelut
- Tekoälyn vastuullisen käytön periaatteet ja eettiset ohjenuorat
- Läpinäkyvyys, selitettävyys ja ihmisen rooli päätöksenteossa
- Kestävyysraportointi: tekoälyn ympäristövaikutusten mittaaminen ja raportointi
- Työpaja: organisaation vastuullisen tekoälykäytön toimintasuunnitelma
Koulutuspäivä päättyy
Torstaina 18.3.
Tekoäly strategisena voimavarana
- Tekoälystrategian rakentaminen: visio, tavoitteet ja tiekartta
- MITSloanin malli: teknologian ja liiketoiminnan integrointi
- Kilpailuedun rakentaminen tekoälyllä: tapaustutkimuksia
- Data-strategia tekoälyn perustana
Muutosjohtaminen tekoälyaikakaudella
- Organisaatiokulttuurin muutos: resistanssin hallinta ja osallistaminen
- Johdon sitouttaminen tekoälyhankkeisiin
- Tekoälyosaamisen kasvattaminen organisaatiossa: koulutuspolut ja roolit
- Change management -työpaja: muutossuunnitelman laatiminen
Strategia Hackathon
- Ryhmätyö: tekoälystrategian laatiminen fiktiiviselle tai omalle organisaatiolle
- Strategian esittely, kriittinen arviointi ja vertaispalaute
- Business case -ajattelu: investoinnin perustelu johtoryhmälle
Johtoryhmäpresentaation rakentaminen
- Tehokas viestintä: tekoälyn hyödyt ymmärrettävästi päättäjille
- Hands-on: oman esityksen työstäminen johtoryhmälle/esihenkilölle
Koulutuspäivä päättyy
Torstaina 15.4.
Tekoälykuiskaajan rooli ja vaikuttavuus
- Tekoälykuiskaajan ydintehtävät: fasilitoija, mentori ja muutosagentti
- Sisäisen tekoälyosaamiskeskuksen rakentaminen
- Vertaisoppimisen ja tiedonjakamisen kulttuurin edistäminen
- Osallistamissuunnitelman luominen omalle organisaatiolle
Tekoälyn tulevaisuus ja uudet mahdollisuudet
- Tekoälyn kehitystrendit 2027–2030: AGI, autonomiset järjestelmät,bioAI
- Toimialakohtaiset skenaariot: miten tekoäly muuttaa eri aloja
- Uudet taidot ja osaamistarpeet: miten pysyä kehityksen kärjessä
- Jatkuvan oppimisen strategia tekoälyosaajalle
Toimenpidesuunnitelman finalisointi
- Henkilökohtaisen kehittymispolun päivitys ja tavoitteiden asettaminen
- Organisaation tekoälyn kehittämissuunnitelman viimeistely
- Implementointiaikataulu ja vastuunjaon suunnittelu
- Vertaispalautekierros: suunnitelmien esittely ja jalostaminen
Päätössessio ja valmennusohjelman yhteenveto
- Oppimismatkan reflektio: keskeiset oivallukset
- Osaamisen dokumentointi ja portfolio
- Alumniverkoston esittely ja jatkoyhteistyö
- Sertifikaattien jako ja valmennusohjelman päätös