Tekoäly osaisi 94 % työstä – tekee vain kolmanneksen

Valtava kuilu kyvykkyyden ja käytön välillä

Tekoäly pystyisi hoitamaan lähes kaikki tietotekniikka-alan tehtävät, mutta käytännössä se tekee niistä vain kolmanneksen. Anthropicin tuore tutkimus mittaa ensimmäistä kertaa tätä kuilua kovalla datalla pelkkien arvioiden sijaan.

Tutkijat Maxim Massenkoff ja Peter McCrory kehittivät mittarin nimeltä observed exposure, joka vertaa tekoälyn teoreettista suorituskykyä sen todelliseen käyttöön työpaikoilla. Tulokset ovat selkeitä: tietotekniikan ja matemaattisten alojen tehtävistä tekoäly pystyisi teoriassa hoitamaan 94 prosenttia, mutta Anthropicin Claude-kielimallilla tehdään käytännössä vain 33 prosenttia niistä.

Mittari perustuu USA:n O*NET-ammattitietokantaan, jossa on noin 800 ammattia, ja Anthropicin omaan käyttödataan. Se painottaa erityisesti tilanteita, joissa tekoäly hoitaa tehtävän kokonaan ilman ihmisen osallistumista, kuten API-rajapinnan kautta automatisoituja prosesseja.

Ohjelmoijat ja asiakaspalvelijat etulinjassa

Eniten tekoälylle altistuneet ammatit löytyvät tietotyöstä. Ohjelmoijien tehtävistä 74,5 prosenttia on jo tekoälyn ulottuvilla, asiakaspalvelijoilla vastaava luku on 70,1 prosenttia ja datan syöttäjillä 67,1 prosenttia. Nämä luvut kuvaavat teoreettista altistumista, eivät sitä, kuinka paljon tekoälyä näissä ammateissa todellisuudessa käytetään.

Samaan aikaan noin 30 prosenttia kaikista työntekijöistä ei altistu tekoälylle käytännössä lainkaan. Kokit, mekaanikot, hengenpelastajat ja baarimikot tekevät työtä, johon kielimalli ei yllä. Tutkimus piirtää terävän rajan tietotyön ja fyysisen työn välille: tekoälylle altistuvat työntekijät ovat todennäköisemmin korkeakoulutettuja ja tienaavat keskimäärin 47 prosenttia enemmän kuin tekoälyltä suojassa olevat kollegansa. Korkeasti koulutettujen osuus altistuneissa ammateissa on lähes nelinkertainen muihin ammatteihin verrattuna.

Nuorten palkkaukseen jo vaikutusta

Tutkimus ei havainnut systemaattista työttömyyden nousua tekoälylle altistuneissa ammateissa ChatGPT:n julkaisun jälkeen. Yksi havainto kuitenkin erottuu: 22–25-vuotiaiden työllistymistahti tekoälyaloilla on pudonnut noin puoli prosenttiyksikköä vuodesta 2024, mikä vastaa 14 prosentin suhteellista laskua. Yli 25-vuotiailla vastaavaa ilmiötä ei näy.

Havainto saa lisäpainoa ajoituksensa vuoksi. USA:n helmikuun työpaikkatilasto osoitti 92 000 työpaikan kadonneen, ja pelkästään IT-sektori menetti 11 000 paikkaa. Tietotekniikka-ala on menettänyt keskimäärin 5 000 työpaikkaa kuukaudessa viimeisen vuoden aikana, mikä kertoo pitkästä trendistä eikä yksittäisestä notkahduksesta.

Yritykset eivät vielä irtisano kokeneita osaajia tekoälyn vuoksi, mutta junioritason tehtäviin ei palkata samalla tahdilla kuin ennen. Osa perinteisistä aloitustason töistä on siirtynyt tekoälylle tai tekoälyn avustamaksi: koodikatselmukset, dokumentointi ja yksinkertaiset asiakaspalvelutehtävät ovat juuri sellaista työtä, jossa kielimallit pärjäävät jo hyvin. Suomessa ohjelmistokehitys ja asiakaspalvelu ovat merkittäviä nuorten työllistäjiä, joten trendi ansaitsee tarkkaa seurantaa.

Neljä syytä kuilun taustalla

Miksi tekoäly tekee niin paljon vähemmän kuin mihin se pystyisi? Tutkijat nimeävät neljä keskeistä syytä: kielimallien tekniset rajoitukset, lainsäädännölliset esteet, ohjelmistointegraatioiden puute ja ihmisvalvonnan tarve. Monissa ammateissa tekoäly toimii apuvälineenä, mutta lopullinen vastuu jää ihmiselle. Lääkäri voi käyttää tekoälyä diagnoosin tukena, mutta ei voi jättää päätöstä koneelle.

Kuilu voi kuitenkin kaventua nopeasti. Mallien kyvykkyys paranee jatkuvasti, yritykset oppivat integroimaan tekoälyn prosesseihinsa ja sääntely sopeutuu uusiin käyttötapoihin. Tutkijoiden mukaan nykytilanne kuvastaa omaksumisprosessin alkuvaihetta eikä tekoälyn pysyviä rajoja. Se tarkoittaa, että 94 prosentin potentiaali ei ole teoreettinen kuriositeetti vaan suunta, jota kohti työmarkkinat liikkuvat.

Suomalaisille yrityksille ja työntekijöille tutkimus tarjoaa konkreettisen viestin. Tekoälyn käyttöönotto on vasta alussa, ja etumatkaa voi saada kokeilemalla rohkeasti. Samalla yhteiskunnan on varmistettava, että nuorille ammattilaisille löytyy edelleen reittejä työelämään. Ilman aloitustason kokemusta seuraavan sukupolven osaajat eivät kehity, ja se on ongelma, jota tekoäly ei ratkaise.