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

Fiiliskoodaus, tutummin vibe coding, on uudehko ja runsaasti keskustelua herättävä ohjelmistokehityksen tapa, jossa tekoäly tuottaa toimivaa koodia luonnollisen kielen kuvausten perusteella. Sen tavoitteena on nopeuttaa kehitystä ja madaltaa sovellusten rakentamisen kynnystä erityisesti niille, joilla ei ole vahvaa ohjelmointitaustaa (Google Cloud 2025.)

Käsitteen toi esiin tekoälytutkija Andrej Karpathy alkuvuonna 2025. Vibekoodauksessa ohjelmoijan rooli muuttuu olennaisesti: perinteisen rivikohtaisen koodaamisen sijaan käyttäjä ohjaa tekoälyä keskustelunomaisesti. Tekoäly vastaa koodin tuottamisesta, muokkaamisesta ja virheiden korjaamisesta, jolloin ihminen voi keskittyä kokonaisuuteen ja sovelluksen tavoitteeseen. (Google Cloud 2025.)

Tässä artikkelissa tarkastelen, miten ja milloin vibekoodausta voidaan hyödyntää, sekä millaisia hyötyjä ja haasteita siihen liittyy.

Kuva 1. Vibekoodauksessa käytettyjä työkaluja. (Odum. J. 2026)

Miten vibekoodaus toimii käytännössä?

Vibekoodauksessa voidaan erottaa kaksi tasoa: yksittäisen koodinpätkän kehittäminen ja koko sovelluksen elinkaari.

Kooditason työskentely

Kyseessä on tiivis, keskusteluun perustuva iteratiivinen prosessi, joka koostuu seuraavista osa-alueista:

  1. Tavoitteen kuvaus – käyttäjä kertoo luonnollisella kielellä, mitä haluaa (esim. “Luo Python-funktio, joka lukee CSV-tiedoston”).
  2. Koodin generointi – tekoäly tuottaa ensimmäisen version koodista.
  3. Testaus – koodi suoritetaan ja sen toimivuutta tarkastellaan.
  4. Palaute ja tarkennus – käyttäjä antaa lisäohjeita (esim. virheenkäsittelyn lisääminen).
  5. Toisto – vaiheita toistetaan, kunnes ratkaisu on valmis.

Sovelluksen elinkaari

Laajemmassa mittakaavassa Vibekoodaus kattaa koko sovelluksen rakentamisen:

  1. Ideointi – koko sovelluksen idea kuvataan yhdellä ylätason kehotteella.
  2. Generointi – tekoäly luo sovelluksen perusrakenteen, käyttöliittymän ja taustalogiikan.
  3. Iteratiivinen kehittäminen – toimintoja lisätään ja muokataan jatkokehotteilla.
  4. Testaus ja validointi – ihminen arvioi turvallisuuden, laadun ja toimivuuden.
  5. Julkaisu – sovellus voidaan ottaa käyttöön yhdellä komennolla tai painikkeella.

Vibekoodaus vs. perinteinen ohjelmointi vs. ai-avusteinen ohjelmointi

Tekoälyä käytetään koodauksessa tyypillisesti apuna kahdella tavalla:
Puhtaassa vibekoodauksessa käyttäjä luottaa pitkälti tekoälyn tuottamaan koodiin sellaisenaan. Karpathyn sanoin kyse on tilanteesta, jossa “unohtaa, että koodi edes on olemassa”. Tämä sopii erityisesti nopeaan ideointiin ja pieniin kokeiluihin tai niin sanottuihin viikonloppuprojekteihin, joissa nopeus on tärkeämpää kuin viimeistelty laatu. (Google Cloud 2025.)

Perinteisessä ohjelmoinnissa kehittäjä keskittyy tarkkaan toteutukseen: syntaksiin, rakenteisiin ja yksityiskohtiin. Hän hakee tarvittaessa tietoa useista lähteistä yhdistellen sitä tarpeen mukaan, mutta toteuttaa manuaalisen koodityön itsenäisesti ilman virtuaalista avustajaa.

Ai-avusteisessa ohjelmoinnissa puolestaan koodin kirjoittaja ohjaa käyttämäänsä ai-työkalua tarkasti ja täsmällisesti. Hän ohjaa lopputulosta huolellisesti määritellyn promptin eli kehotteen avulla ja muokkaa tarvittaessa generoitua lopputulosta joko ai:n avulla tai itse manuaalisesti. Ammatillisemmassa käytössä tekoäly toimii siis ohjelmoijan yhteistyökumppanina tai “parikoodarina”. Vastuu lopputuloksesta säilyy siis ihmisellä, vaikka tekoäly nopeuttaakin työtä merkittävästi. (Google Cloud 2025).

Tärkein ero vibekoodauksen ja perinteisen ohjelmoinnin ja ai-avusteisen ohjelmoinnin välillä on se, että kaksi viimeistä vaihtoehtoa sopivat parhaiten sellaiselle henkilölle, joka tietää varmaksi mitä tekee. Tämä pätee mielestäni varsinkin ai-avusteisen ohjelmoinnin suhteen: tekoälyn käyttö on periaatteessa tarpeetonta, mutta sitä käytetään prosessia nopeuttavana työvälineenä. Toisin kuin vibe koodauksessa, koodin tuottaja kykenee ohjaamisen lisäksi tulkitsemaan ja ennustamaan tekoälyn antamia vastauksia, ja ehkäisee ja eliminoi siten bugit, tietoturva-aukot ja vajavaiset käytettävyys- ja käyttöliittymämallit.

Lyhyesti vertailtuna:

  • Perinteinen ohjelmointi vaatii enemmän teknistä osaamista ja etenee yleensä hitaammin.
  • Vibekoodaus madaltaa aloituskynnystä ja mahdollistaa nopean prototypoinnin.
  • Ai-avusteinen koodaus sopii parhaiten ohjelmoijalle, joka osaa ennustaa ja tulkita vastauksia, sekä voi ottaa täyden vastuun tuotetusta sisällöstä.

Kuva 2. Ohjelmointityylien erot. Kuva luotu Chat GPT:n ja photoshopin yhdistelmällä – ”Luo visuaalinen kaavio aiheesta Vibekoodaus vs. perinteinen ohjelmointi vs. ai-avusteinen ohjelmointi”

Vibekoodauksen riskit ja rajoitteet

Vaikka vibekoodaus voi nopeuttaa sovelluskehitystä merkittävästi, siihen liittyy myös useita riskejä. Suurin osa niistä liittyy siihen, että tekoäly tuottaa koodia ensisijaisesti toiminnallisuuden, ei turvallisuuden tai ylläpidettävyyden näkökulmasta.

Yksi keskeisistä huolista on tietoturva. Tutkimukset ovat osoittaneet, että merkittävä osa tekoälyn tuottamasta koodista sisältää haavoittuvuuksia. Esimerkiksi analyysit AI-generoidusta ohjelmakoodista ovat osoittaneet, että huomattava osuus ratkaisuista sisältää tunnettuja ohjelmistoturvallisuuden heikkouksia, kuten puutteellista syötteiden validointia tai heikkoja salausratkaisuja. (Fu ym. 2023.)

Toinen haaste liittyy koodin ymmärrettävyyteen ja ylläpidettävyyteen. Tekoälyn tuottama koodi voi toimia teknisesti oikein, mutta sen rakenne ei aina noudata ohjelmistokehityksen vakiintuneita arkkitehtuuriperiaatteita. Tämä voi johtaa vaikeasti ylläpidettävään koodiin ja kasvavaan tekniseen velkaan, erityisesti jos projektia kehitetään pidempään tai usean kehittäjän voimin. (Serra 2025.)

Lisäksi vibekoodauksessa on tunnistettu niin sanottu “luota mutta älä tarkista” -ilmiö. Koska tekoäly tuottaa nopeasti toimivaa koodia, käyttäjät saattavat hyväksyä sen sellaisenaan ilman perusteellista tarkistamista. Tämä voi johtaa tilanteeseen, jossa virheet, puutteellinen virheenkäsittely tai turvallisuusongelmat päätyvät suoraan tuotantoympäristöön. (Dale 2025.)

Myös testauksen puute on yleinen ongelma. AI-työkalut tuottavat usein toimivan koodipätkän, mutta eivät automaattisesti luo kattavia testejä tai huomioi kaikkia poikkeustilanteita. Ilman testejä sovelluksesta voi tulla hauras ja vaikeasti kehitettävä.

Näiden riskien vuoksi monet asiantuntijat korostavat, että Vibekoodaus sopii parhaiten prototyyppien, kokeilujen ja pienimuotoisten sovellusten rakentamiseen. Kun sovelluksia kehitetään tuotantokäyttöön, tekoälyn tuottama koodi tulisi aina tarkistaa, testata ja tarvittaessa refaktoroida kokeneen ohjelmistokehittäjän toimesta.

Lähteet

Dale R. 2025. Hidden Security Risks of AI Vibe Coding: How to Stay Safe. IM Rhys 16.8.2025. Viitattu 13.3.2026 https://www.imrhys.com/hidden-security-risks-of-ai-vibe-coding-how-to-stay-safe/

Fu, Y., Liang, P., Tahir, A., Li, Z., Shahin, M., Yu, J. & Chen, J. 2023. Security Weaknesses of Copilot-Generated Code in GitHub Projects: An Empirical Study. Cornell University 3.10.2023. Viitattu 13.3.2026 https://arxiv.org/abs/2310.02059

Google Cloud 2025. What is vibe coding? Google Cloud 12.4.2025. Viitattu 18.12.2025https://cloud.google.com/discover/what-is-vibe-coding

Harkar S. 2026. What is vibe coding? 2026 IBM. Viitattu 14.1.2026 https://www.ibm.com/think/topics/vibe-coding

Odum J. 2026. Don’t fall into the vibe-coding trap. Medium 15.1.2026. Viitattu 13.3.2026 https://janeodum.medium.com/dont-fall-into-the-vibe-coding-trap-485504c88223

Serra J. 2025. The biggest vulnerabilities in vibe coding: security, scalability, and code quality. AI2H 18.11.2025. Viitattu 13.3.2026 https://ai2h.tech/en/blog/biggest-vulnerabilities-vibe-coding