AI Act velvoittaa organisaatioita tekoälylukutaidon lisäämiseen – mistä on kyse?
Vastuullisuus

AI Act velvoittaa organisaatioita tekoälylukutaidon lisäämiseen – mistä on kyse?

AI Act -tekoälyasetus on maailman ensimmäinen oikeudellinen kehys tekoälylle. Asetus lähestyy tekoälyjärjestelmiä neliportaisen riskiluokittelun kautta, jossa sääntelyn tiukkuus riippuu toimintaan liittyvistä riskeistä. Ensimmäisiä velvoitteita on alettu soveltaa 2. helmikuuta 2025 alkaen, ja ne koskevat erityisesti korkeimman riskiluokan tekoälyjärjestelmiä ja tekoälylukutaitoa.

Euroopan unionin AI Act -tekoälyasetus astui voimaan 1. elokuuta 2024. AI Act on maailman ensimmäinen oikeudellinen kehys tekoälylle, jonka tavoitteena on edistää turvallisten ja luotettavien tekoälyjärjestelmien kehittämistä ja käyttöönottoa EU:ssa.

AI Actin täyteenpano etenee vaiheittain vuosien 2025–2026 aikana. Tekoälyasetus ei suinkaan tarkoita sitä, että tekoälyn hyödyntäminen organisaatioissa olisi tästedes kiellettyä – organisaatioiden on vain varauduttava noudattamaan uusia vaatimuksia ja varmistettava, että niiden tekoälyratkaisut täyttävät säädösten asettamat kriteerit.

Asetus lähestyy tekoälyjärjestelmiä neliportaisen riskiluokittelun kautta, jossa sääntelyn tiukkuus riippuu toimintaan liittyvistä riskeistä. Mitä suuremmat mahdolliset vaikutukset tai vaarat tekoälyyn liittyvät, sitä tarkemmin sen käyttöä valvotaan ja säännellään.

Ensimmäisten velvoitteiden soveltaminen on alkanut 2.2.2025

Vaikka tekoälyasetuksen voimaantulo tapahtui jo alkusyksystä 2024, ensimmäisiä velvoitteita on alettu soveltaa vasta 2.2.2025 alkaen. Tässä kohtaa sääntely koskee erityisesti korkeimman riskiluokan tekoälyjärjestelmiä ja tekoälylukutaitoa.

Tekoälylukutaidon vaatimuksella tarkoitetaan sitä, että organisaatioiden on varmistettava henkilöstön riittävä osaaminen tekoälyjärjestelmien käytössä. Mikäli osaaminen ei ole riittävää, velvoittaa säädös kouluttautumaan. Vaadittu osaamistaso määräytynee tekoälyn käyttötarkoituksen mukaan – mutta erityisesti tekoälyä kehittävien tai hyödyntävien työntekijöiden tulee ymmärtää sekä sen hyödyt että riskit. Tämä varmistaa, että tekoälyä käytetään ja kehitetään vastuullisesti niin yksilö-, organisaatio- kuin yhteiskuntatasolla. Velvoite koskee kaikkia tekoälyä hyödyntäviä organisaatioita – myös niitä, joiden toiminta sijoittuu matalimpiin riskiluokkiin.

Verkkovalmennus tukena tekoälylukutaitoon

Vauhtia tekoälylukutaitoon voi hakea esimerkiksi keväällä 2026 alkavasta datavastuullisuuden verkkovalmennuksesta, jossa organisaatioita autetaan tekoälysäädökseen pohjautuvan koulutusvaatimuksen täyttämisessä. Datavastuullisuuden valmennuksen tavoitteena on oppia tunnistamaan oman organisaation datavastuullisuuden haasteita ja painopisteitä sekä hankkia ymmärrystä ja työkaluja datavastuullisten toimintatapojen viemiseksi osaksi organisaation arkea.

Kevään valmennuksessa syvennytään muun muassa datan hyödyntämisen eettisiin riskeihin, tekoälyn ja datan hallinnan etiikkaan ja AI Act -tekoälyasetuksen perusteisiin sekä datan käytön läpinäkyvyyden edistämiseen.

Organisaation datavastuullisuuteen kannattaa investoida

Vaikka organisaation tekoälylukutaito olisikin riittävällä tasolla, yleisesti datavastuullisiin toimintatapoihin on hyvä investoida. Monissa organisaatioissa datavastuullisuuteen liittyviä kysymyksiä pohditaan siiloutuneesti eri työrooleista käsin, jolloin datan käytön kokonaiskuva jää helposti hahmottumatta. Tämä voi johtaa tilanteisiin, joissa tehdään tarpeettomasti päällekkäistä työtä ja samoista asioista käydään keskusteluja eri termein.

TIEKEn valmennuksessa datavastuullisuutta tarkastellaan kokonaisvaltaisesti, ja sen tavoitteena on auttaa organisaatiota löytämään niin sanottu yhteinen kieli – kun datan ja tekoälyn hyödyntämisestä käydyt keskustelut ovat selkeitä ja ymmärrettäviä kaikille osapuolille, päätöksenteko tehostuu ja yhteistyö sujuvoituu. Läpinäkyvät toimintatavat eivät ole pelkästään eettinen valinta, vaan myös kilpailuetu. Vastuullinen datan käyttö vahvistaa asiakkaiden ja sidosryhmien luottamusta, mikä on koko liiketoiminnan kivijalka. Lisäksi selkeä datastrategia auttaa organisaatiota määrittämään tavoitteet ja käyttökohteet, vähentäen samalla riskejä ja parantaen päätöksenteon laatua.

Lue seuraavaksi

Tekoäly ja datatalous
Kun data alkaa puhua, energiansäästö muuttuu käytännöksi
Tekoäly ja datatalous

Kun data alkaa puhua, energiansäästö muuttuu käytännöksi

Mihin energia oikeasti kuluu – ja mistä pitäisi aloittaa, jos tavoitteena on energiansäästö? Tämä teksti kokoaa yhteen Datalla energiansäästöä -hankkeen asiantuntijapuheenvuoroissa esiin nousseita havaintoja siitä, miten energiadatan avulla voidaan johtaa energiatehokkuutta käytännössä, miten data jalostuu päätöksenteon tueksi ja miten se kytkeytyy arjen toimintaan.

Marko Silventoinen
Digitaalinen taloushallinto
DUM-hanke etenee kehityspolkuihin – keskisuomalaisille yrityksille tarjolla käytännön tukea datatalouden hyödyntämiseen
Digitaalinen taloushallinto

DUM-hanke etenee kehityspolkuihin – keskisuomalaisille yrityksille tarjolla käytännön tukea datatalouden hyödyntämiseen

Datatalouden Uudet Mahdollisuudet -hankkeessa on siirrytty seuraavaan vaiheeseen, jossa yrityksille tarjotaan konkreettista tukea datatalouden kehityspolkujen rakentamiseen. Hankkeessa on tähän mennessä mm. koulutettu ammattikorkeakoulujen opettajia Peppol-sanomien roolista datatalouden tehostamisen mahdollistajana sekä lisätty yritysten ymmärrystä datatalouden hyödyistä ja mahdollisuuksista. Nyt käynnistyvä palvelu auttaa organisaatioita viemään opit käytäntöön ja tunnistamaan omat seuraavat askeleensa.

Piia Aaltonen
Digikyvykkyys
Rakennusala etsii ratkaisuja datan liikkumiseen – Varasto-hankkeen työpaja avasi keskustelun digitalisaation käytännön askelista 
Digikyvykkyys

Rakennusala etsii ratkaisuja datan liikkumiseen – Varasto-hankkeen työpaja avasi keskustelun digitalisaation käytännön askelista 

Rakennusala käy parhaillaan läpi merkittävää, mutta osin näkymätöntä murrosta. Alan toimijat tuottavat hankkeissaan valtavan määrän tietoa, mutta tieto liikkuu edelleen pääosin pdf-liitteinä, Excel-taulukoina ja sähköpostiketjuissa – pahimmillaan jopa ihmisten muistin varassa. Samaan aikaan vastuullisuusvaatimukset tiukentuvat, mikä lisää paineita datan järjestelmälliseen tuotantoon, seurantaan ja raportointiin.

Piia Aaltonen