Kone johtajan paikalla

Thu, 19 Mar 2026 10:33:00 +0200
Työelämä

Monilla työpaikoilla on jo käytössä mystiseltä kuulostava algoritminen johtaminen, jota myös konejohtamiseksi kutsutaan. Mitä hyötyjä ja haittoja siihen liittyy?

Algoritmista johtamista ei välttämättä huomaa arjessa. Kyse on siitä, miten erilaiset ohjelmistot ja digitaaliset työkalut jakavat ja aikatauluttavat työtä, seuraavat suoritusten etenemistä ja osin myös laatua, antavat vinkkejä seuraavista työvaiheista, auttavat ratkaisemaan ongelmatilanteita ja antavat palautetta. Esimerkiksi alustatalousfirmat Wolt, Foodora, Bolt ja Uber perustuvat algoritmiseen johtamiseen: algoritmi määrittelee, kenelle tarjotaan mitäkin kuljetuskeikkaa.

Algoritminen johtaminen on akateeminen käsite, jonka rinnalla käytetään myös arkikielisempää ilmaisua konejohtaminen.

Työterveyslaitoksen kehittämispäällikkö Teppo Valtonen havainnollistaa algoritmin ideaa vertaamalla sitä ruokareseptiin. Resepti kertoo, minkä verran mitäkin raaka-ainetta tarvitaan ja ohjeistaa seikkaperäisesti, mitä millekin raaka-aineelle pitää tehdä.

– Digitaalisten järjestelmien algoritmit ovat usein matemaattisia lausekkeita ja sääntöjä. Algoritmin avulla voidaan esimerkiksi laskea, mikä on lyhin reitti kuljettaa paketti paikasta A paikkaan B.

Algoritmisessa johtamisessa ei ole kyse konejohtajasta, irrallisesta tekoälypomosta, vaan algoritmijohtamisen palikat niveltyvät osaksi erilaisia työssä käytettäviä sovelluksia. Uutta sovellusta ei siis räätälöidä alusta alkaen.

Tutkija Anna Lahtinen Haaga-Helia ammattikorkeakoulusta kertoo, että yrityksissä algoritmista johtamista saatetaan hyödyntää poissaolojen seurannassa, työtehtävien jakamisessa ja niiden seurannassa, muistutuksissa sekä kannustamisessa.

"Erityisesti tieto- ja asiantuntijatyö on monesti itsenäistä ja näen algoritmeissa ja tekoälyssä paljon potentiaalia itsensäjohtamiseen". sanoo tutkija Anna Lahtinen.

OECD:n raportti vuodelta 2025 tarkasteli algoritmeja hyödyntävien sovellusten käyttöä työn johtamisessa. Yksi tyypillisimmistä on työajanseuranta, vaikka tietoja ei koskaan edes tarkasteltaisi.

Myös työvuorojen suunnittelussa saatetaan käyttää ainakin osin algoritmeja ja automaatiota.

Projektinhallinnassa ja tehtävienseurannassa käytettävä Jira ja erilaiset tikettijärjestelmät ovat nekin esimerkkejä algoritmisesta johtamisesta.

Tulevaisuudessa voi olla niinkin, että ihmiset ja tekoälyt muodostavat verkoston, jossa tehtäviä jaetaan ihmisten ja tekoälyn tehtäviksi tilanteen ja kyvykkyyksien mukaan. Tällainen voisi sopia esimerkiksi ohjelmistokoodin kirjoittamiseen.

Paljon puhuttanut osa-alue on rekrytointi. Rekrytoinnin avuksi otetuissa algoritmeissa tai tekoälytyökaluissa voi olla sukupuolen tai etnisen taustan perusteella syrjiviä vinoumia, jos niitä on koulutettu vinoumia sisältäneellä opetusdatalla.

– Rekrytointityökaluissa olevia vinoumia on vaikea saada kiinni. Rekrytointifirmat eivät välttämättä myöskään kerro, miten ne ovat tehneet esimerkiksi ensimmäisen kierroksen karsinnan, Valtonen sanoo.

***

Algoritmista johtamista on tutkittu eniten suorittavassa työssä, kuten varastotyössä, alustatyössä, mutta toisaalta myös telemarkkinoinnissa. Anna Lahtinen tutkimusryhmineen on ensimmäisten joukossa Suomessa ja maailmalla tuomassa algoritmisen johtamisen konsepteja ja käsitteitä tieto- ja asiantuntijatyöhön Kone johtajana -tutkimushankkeessa.

Hankkeessa toteutettiin alkukesästä 2025 valtakunnallinen kysely, jossa saatiin 1700 vastausta asiantuntija- ja tietotyössä työskenteleviltä julkisen ja yksityisen sektorin organisaatioista.

Lahtisen mielestä yllättävää oli, miten yleinen ilmiö algoritminen johtaminen työpaikoilla on.

– Vaikka kokemukset ovat monilla vielä pintapuolisia ja algoritminen johtaminen näkyy arjessa usein huomaamattomasti, lähes puolet vastaajista kertoi jo kohdanneensa jonkinlaisen koneen johtajana työssään.

Kyselyyn vastanneet mielsivät ihmisjohtajan konejohtajaa mieluisammaksi. Näin oli erityisesti silloin, kun vastaajalla oli hyvä esihenkilösuhde.

Konejohtamisen vahvuudeksi arvioitiin tasa-arvoisuus. Taustalla saattoi vaikuttaa ajatus siitä, että koneella ei ole suosikkijärjestelmää tai ennakkoluuloja, jotka voisivat heijastua päätöksentekoon.

Avainasemassa algoritmisessa johtamisessa ja tekoälytyökaluissa on datan laatu, jota niiden kouluttamisessa on käytetty. Silläkin on väliä, millaista dataa ihmiset ovat valmiita jakamaan.

– Yleisemmän tason dataa oltiin valmiita jakamaan, kuten vaikka tietoa tauoista tai omasta koulutushistoriasta, osaamisesta, työn määrästä, palkkatiedoista ja muista demografisista tiedoista, Lahtinen sanoo.

Nuivemmin suhtauduttiin äänitallenteisiin tai videokuvaan omalta työpisteeltä, työsähköpostien analysointiin tekoälyn avulla tai sijaintitietojen jakamiseen.

Yhdeksän kymmenestä vastaajasta uskoi algoritmijohtamisen yleistyvän Suomessa vuoteen 2035 mennessä.

***

Työterveyslaitoksen teettämän kyselyn mukaan Suomessa 51 prosenttia vähintään kymmenen henkilöä työllistävistä yrityksistä käyttää tekoälyä. Näistä valtaosa käyttää myös generatiivista tekoälyä, kuten kielimalli ChatGPT:tä tai sen kaltaisia sovelluksia.

Erityisesti tekoälyä käytetään myynnin, markkinoinnin ja viestinnän kehittämisessä.

Vasta 17 prosenttia tekoälyä käyttävistä yrityksistä on laatinut tekoälyn käyttöä ohjaavan strategian.

Tietotyö on informaatio- ja teknologiaintensiivistä, ja työntekijöistä kertyy paljon dataa esimerkiksi Teamsistä ja Slackistä. Tätä tietoa voitaisiin teoriassa käyttää työntekijöiden arviointiin ja jopa palkitsemiseen.

– EU-regulaatio suhtautuu tähän aika nihkeästi. Esimerkiksi työntekijää identifioivaa dataa ei voi noin vain kerätä, Valtonen sanoo.

Työnantaja saa käsitellä vain välittömästi työntekijän työsuhteen kannalta tarpeellisia työntekijään liittyviä tietoja

***

Algoritmeja hyödyntäviä työkaluja on syytä ottaa käyttöön hallitusti, jotta ei käy niin, että organisaation kokonaiskuva kaikista käytössä olevissa työkaluista hämärtyy. Selustaa tälle antaa myös lainsäädäntö.

"Kun osa päätelmien tekemisestä on voitu sälyttää algoritmille, ihmisjohtajalle jää enemmän aikaa kommunikoida ja keskustella työntekijöiden kanssa. Toki voi käydä niinkin, että unohdutaan tuijottamaan numeroita ja algoritmin tekemiä päätelmiä", sanoo tutkija Teppo Valtonen.

– EU-tason regulaatio vaikuttaa toimivan. Toisaalta se näkyy myös siten, että olemme EU:ssa takamatkalla. Itse olen järkevän regulaation kannalla, Valtonen sanoo.

Regulaatiolle haasteita luo generatiivisen tekoälyn läpinäkymättömyys. Tekoälyä kehittävät eivät aina osaa tai halua sanoa, miksi tekoäly päätyy tiettyyn lopputulemaan.

Perinteiset algoritmit ovat siinä mielessä erilaisia, että niitä kehitettäessä yleensä tiedetään, miten algoritmi toimii.

Regulaatiota vaatii myös datan kertyminen.

Haastavaa on sekin, että työnantajien voi olla vaikea saada selville, missä data milloinkin pyörii.

– Vaikkapa jonkin kielimallin yhden version data voi pyöriä eurooppalaisissa konesaleissa Azuren pilvessä, uudemman version data vuorostaan Yhdysvalloissa. Virallista tietoa voi olla vaikea saada, Valtonen huomauttaa.

***

Algoritmista johtamista koskevassa tutkimuksessa korostuvat vahvasti riskit ja haitat.

– Työntekijän näkökulmasta työkalut ja sovellukset ovat nettonegatiivisia. Ne liittyvät työkuorman ja työn vaatimusten lisääntymiseen, ja ne taas kytkeytyvät stressiin. Toisaalta voidaan tarkastella myös sitä, kuinka hyvin henkilö voi päättää häntä koskevista asioista ja vähentää haitallisen kuormituksen määrää.

Valtonen arvioi algoritmisten järjestelmien lisäävän nopeuden vaatimusta ja laadun tiukempaa valvontaa. Voimavaroja vähentävä vaikutus ja lisääntyneet vaatimukset aiheuttavat ikävän noidankehän.

– Tarvittaisiin enemmän tutkimusta siitä, miksi algoritmisia järjestelmiä ja työkaluja otetaan käyttöön. Mitkä ovat ne julkilausutut syyt ja mitä ei sitten sanota ääneen.

Suomalaiseen työkulttuuriin ei Valtosen mukaan istu kontrollin keinot. Sen sijaan algoritmisen johtamisen potentiaalia työntekoa tukevana elementtinä on hyödyllistä selvittää.

Teksti: Iida Ylinen Kuvat: Jani Laukkanen

Artikkeli on julkaistu ASIA-lehdessä 2/2026.