Tieto- ja viestintätekniikan insinööri (AMK) Mirka Hienonen työskentelee asiantuntijana ja projektipäällikkönä Lapin ammattikorkeakoulun Digitaaliset ratkaisut -osaamisryhmässä

Tekoälyn nopea kehitys on ihastuttanut ja kauhistuttanut ihmisiä ympäri maailmaa. Siihen liittyy odotuksia, pelkoja ja nousevia trendejä. Uusin ja kenties eniten hypetetty trendi ovat tekoälyagentit. Mutta ovatko ne todella niin maata mullistavia, kuin ihmiset luulevat tai heidän annetaan ymmärtää?

Tässä artikkelissa käsittelen tekoälyagenttien hyötyjä, haittoja ja sitä, mihin ne todella pystyvät.

Milloin kyseessä oikeasti on agentti – ja milloin vain hienosti nimetty automaatio tai chatbot?

Tekoälyagentilla tarkoitetaan ensisijaisesti järjestelmää, joka pystyy itsenäisesti suunnittelemaan ja suorittamaan tehtäviä käytettävissä olevien työkalujen avulla (Gutowska 2026).

Agentti voi tehdä päätöksiä, ratkaista ongelmia, käyttää ulkoisia järjestelmiä ja suorittaa erilaisia toimintoja. Suuret kielimallit toimivat monissa agenttijärjestelmissä niiden keskeisenä päättely- ja vuorovaikutusmekanismina. Näiden ’aivojen’ avulla agentti voi ymmärtää käyttäjän antaman tehtävän, suunnitella sen suorittamiseen tarvittavia vaiheita ja päättää, mitä ulkoisia työkaluja se kulloinkin tarvitsee.

Automaatiosta ja chatbotista tekoälyagentti eroaa ennen kaikkea autonomian ja dynaamisen toiminnan kautta. Perinteinen automaatio suorittaa ennalta määritellyn työnkulun tiettyjen sääntöjen mukaisesti, kun taas chatbotin pääasiallinen tehtävä on yleensä vastata käyttäjän viesteihin. Tekoälyagentti puolestaan voi tavoitteen perusteella suunnitella työvaiheita, valita käyttämiään työkaluja ja mukauttaa toimintaansa tilanteen mukaan – niin hyvässä kuin pahassa.

AI-agenttien mahdollisuudet ja rajoitukset

Kun puhutaan tekoälyagenteista, ihmisille tulee helposti mieleen tehokkuus ja siitä seuraava vapaa-aika, jonka voi hyödyntää johonkin muuhun. Huolellisesti ja turvallisesti rakennetut agentit pystyvät vastaamaan tarpeeseen hyvin. Ne voivat esimerkiksi käsitellä tietoa, käyttää erilaisia työkaluja ja suorittaa useita työvaiheita itsenäisesti. Esimerkiksi asiakaspalvelu, analytiikka ja taloushallinto voivat hyötyä säästetystä ajasta merkittävästi (Domo, 2026).

Agenttien itsenäisyys on kuitenkin myös niiden merkittävä rajoitus. Mitä enemmän agentille annetaan päätösvaltaa ja käyttöoikeuksia, sitä suuremmiksi kasvavat myös virheiden ja vääränlaisen toiminnan riskit. Siksi agenttien käyttöön tarvitaan selkeitä rajoja, käyttöoikeuksien hallintaa ja tarvittaessa ihmisen hyväksyntää (Domo, 2026; Mitchell ym., 2025).

Agentin käyttöönotto ei myöskään automaattisesti vähennä ihmisen työmäärää. Agentin tuottamien virheiden etsiminen, tarkistaminen ja korjaaminen voi aiheuttaa uutta työtä ja pahimmillaan jopa tuplata alkuperäisen työkuorman. Ihmisen rooli säilyy siten tärkeänä erityisesti tehtävissä, joissa virheillä voi olla merkittäviä seurauksia. (Hosseini, 2026.) Parhaimmillaan agentti ei korvaa ihmistä, vaan toimii tämän työparina ja vapauttaa aikaa tehtäviin, joissa tarvitaan ihmisen harkintaa ja osaamista.

Mihin agentteja oikeasti tarvitaan?

Hype AI-agenteista on mielestäni helposti rinnastettavissa ilmaisiin ämpäreihin. Samoin kuin ämpäreitä, agentteja himoitaan samalla intensiteetillä – jopa silloin, kun niille ei ole selkeää tarvetta.

Agenttihimon taustalla voivat vaikuttaa useat eri tekijät, mutta todennäköisimpinä syinä pidän uteliaisuutta ja pelkoa siitä, että ilman agentteja organisaatio putoaa pian kehityksen kelkasta. Näin ei kuitenkaan välttämättä ole. AI-agenttien todellisista hyödyistä ja pitkäaikaisista vaikutuksista on vielä melko vähän empiiristä tutkimustietoa verrattuna niiden ympärillä olevaan hypeen. Lisäksi agenttien toiminta ei aina ole täysin ennakoitavaa, jolloin niiden käyttöönotto ilman todellista tarvetta voi jopa lisätä työtä ja riskejä.

Agenttia ei siis kannata hankkia vain siksi, että sellainen on mahdollista ostaa tai tehdä. Ennen käyttöönottoa olisi syytä kysyä, mikä ongelma agentilla halutaan ratkaista ja tuoko sen käyttö todellista hyötyä verrattuna nykyiseen toimintatapaan. Jos sama asia voidaan hoitaa yksinkertaisella automaatiolla tai muutamalla hyvällä promptilla, agentti voi olla tarpeettoman monimutkainen ratkaisu.

Oma nyrkkisääntöni on, että agentista alkaa olla todellista hyötyä silloin, kun se vapauttaa merkittävästi työntekijän aikaa prosesseihin, joissa ihmisen läsnäolo on edelleen välttämätöntä. Jos agentteja käytetään vain zip-tiedostojen purkamiseen, yksinkertaisten koodausvaiheiden automatisointiin tai vastaavaan ihmiseltäkin pienellä vaivalla sujuvaan toimintoon, on agentin hankkiminen tarpeetonta.

Agenttien kohdalla teknologian uutuutta tärkeämpää onkin tarkoituksenmukaisuus. Kysymys, jonka jokaisen ai-agenttia haikailevan organisaation tulisi kysyä ei ole ”Mihin voisimme käyttää agenttia?” vaan ”Mihin me oikeasti tarvitsemme agenttia?”

Agenttien rahallinen ja ympäristöllinen kulutus

Agenttien tarpeellisuudesta voimme siirtyä seuraavaan keskeiseen aiheeseen – kulutukseen.

Verrattuna tavalliseen generatiivisen tekoälyn käyttöön agentit voivat kuluttaa huomattavasti enemmän laskentaresursseja. Yksi käyttäjän pyyntö voi käynnistää useita peräkkäisiä mallikutsuja, työkalujen käyttöä ja uusia arviointikierroksia. Agenttisissa koodaustehtävissä tokenien kulutus onkin tutkimuksissa ollut jopa kertaluokkia suurempaa kuin tavallisessa koodikeskustelussa tai päättelyssä (Bai ym., 2026).

Suurempi laskenta tarkoittaa myös suurempia kustannuksia. Agenttien kustannukset eivät kuitenkaan ole vakioita, vaan ne vaihtelevat huomattavasti tehtävän, käytetyn mallin ja agentin toimintatavan mukaan. Bai ym. (2026) havaitsivat agenttisten koodaustehtävien tokenikulutuksen olevan myös erittäin vaihtelevaa: saman tehtävän eri suorituskerroilla kulutus saattoi erota toisistaan merkittävästi. Suurempi tokenien määrä ei myöskään automaattisesti tarkoittanut parempaa lopputulosta.

Laskennalla on lisäksi ympäristövaikutuksia. Agenttien energiankulutukseen vaikuttavat esimerkiksi käytetty malli, agentin rakenne ja sen suorittamien vaiheiden määrä. Krupp ym. (2026) havaitsivat web-agentteja tarkastelleessa tutkimuksessaan, että agentin toteutustavalla voi olla huomattava vaikutus energiankulutukseen ja että suurempi energiankulutus ei välttämättä johda parempaan suorituskykyyn. Tutkijat nostavatkin esiin tarpeen arvioida agentteja myös niiden energiankulutuksen perusteella.

Tämän vuoksi agentin hyödyllisyyttä ei pitäisi arvioida ainoastaan sen perusteella, mitä se pystyy tekemään. Olennaista on myös tarkastella, kuinka paljon rahaa ja laskentaresursseja tehtävän suorittaminen vaatii. Jos agentti säästää merkittävästi ihmisen työaikaa, suurempi laskentakustannus voi olla perusteltu. Jos sama tehtävä voidaan kuitenkin hoitaa yksinkertaisemmalla automaatiolla tai tavallisella generatiivisen tekoälyn työkalulla, agentin suurempi resurssien kulutus voi olla vaikeammin perusteltavissa.

Mielestäni agenttien kohdalla onkin syytä kysyä paitsi ”Mitä agentilla voidaan tehdä?”, myös ”Mitä sen tekeminen maksaa ja kuluttaa?”

Lähteet

Bai, L., Huang, Z., Wang, X., Sun, J., Mihalcea, R., Brynjolfsson, E., Pentland, A., & Pei, J. (2026). How do AI agents spend your money? Analyzing and predicting token consumption in agentic coding tasks. arXiv. Viitattu 24.8.2026 https://arxiv.org/abs/2604.22750

Domo, Inc. (2026, 30. maaliskuuta). 22 AI agent examples – Transforming business in 2026. Domo. Viitattu 19.8.2026. https://www.domo.com/learn/article/ai-agent-examples

Gutowska, A. (2026). AI agents defined. IBM. Viitattu 22.8.2026. https://www.ibm.com/think/topics/ai-agents

Hosseini, M., Murad, M., & Resnik, D. B. (2026). Benefits and risks of using AI agents in research. Hastings Center Report, 56(1), 13–17. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/hast.70025

Krupp, L., Geißler, D., Banwari, V., Lukowicz, P., & Karolus, J. (2026). Promoting sustainable web agents: Benchmarking and estimating energy consumption through empirical and theoretical analysis. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 40(45), 38772–38780. https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/41221

Mitchell, M., Ghosh, A., Luccioni, A. S., & Pistilli, G. (2025). Fully autonomous AI agents should not be developed. Arxiv. Viitattu 24.8.2026 https://arxiv.org/abs/2502.02649

Oviedo, F., Kazhamiaka, F., Choukse, E., Kim, A., Luers, A., Nakagawa, M., Bianchini, R., & Lavista Ferres, J. M. (2026). Energy use of AI inference, efficiency pathways, and test-time scaling. Joule. Viitattu 24.8.2026 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2542435126001145