Sokraattinen tekoäly systeemisen muutoksen katalyyttinä

Johdanto: Korkeakoulutus ja systeeminen muutospaine

Ammattikorkeakoulujen toiminnan painopisteenä on pitkään ollut tutkintotavoitteisen osaamisen kehittäminen. Tulevaisuuden työelämä vaatii kuitenkin ketterämpää ja täsmällisempää reagointia osaamistarpeisiin, joihin korkeakoulujen tulisi vastata tuottamalla joustavasti pienempiä osaamiskokonaisuuksia. Kyseessä ei ole vain opetussuunnitelmien tekninen päivitys, vaan laaja, systeemitason muutos, joka koskettaa asiantuntijoiden työnkuvaa, organisaatiokulttuuria ja sidosryhmäyhteistyötä.

Tämän strategisen muutoksen tukena valtakunnallisessa PINKO-hankkeessa (mukana 11 ammattikorkeakoulua) on käytetty tekoälyä hyödyntävää työpajamenetelmää. Menetelmää on sovellettu tähän mennessä useissa työpajoissa, mm. Kajaanin ja Lapin ammattikorkeakoulujen henkilöstöille. Artikkelissa kuvataan, kuinka tekoälyä voidaan käyttää systeemisen muutoksen tukena, joka ei korvaa ihmisasiantuntijaa, vaan siirtää painopisteen rutiineista luovaan kehittämiseen.

Systeemisyys ja ihmiskeskeisyys työpajamenetelmässä

Systeemisen muotoilun ytimessä on ymmärrys siitä, että organisaation kehittäminen vaatii kaikkien systeemin toimijoiden osallistamista ja heidän keskinäisriippuvuuksiensa tunnistamista (Blomkamp, 2022, 7). Perinteiset kyselytutkimukset ja ylhäältä ohjatut työpajat kärsivät usein matalista vastausprosenteista, vastausväsymyksestä ja siitä, että vetäjät määrittävät keskustelun raamit liian tiukasti etukäteen. Tämä voi johtaa siihen, että aidot, pinnan alla vaikuttavat juurisyyt jäävät tunnistamatta.

PINKO-hankkeessa kehitetty menetelmä pohjautuu sokraattisen dialogin periaatteisiin, joissa tiedon tuottaminen perustuu osallistujien omien näkemysten, kokemusten ja oletusten kriittiseen tarkasteluun kysymysten avulla. Sokraattisen dialogin tavoitteena ei ole tarjota valmiita vastauksia, vaan syventää ymmärrystä ohjaamalla osallistujia perustelemaan, tarkentamaan ja arvioimaan omia näkemyksiään. Menetelmän keskeisiä piirteitä ovat kysyminen, yhteisen ymmärryksen rakentaminen sekä uusien näkökulmien tunnistaminen dialogin kautta.

Menetelmän ihmiskeskeisyys perustuu siihen, että osallistujat määrittelevät itse tarkasteltavat ilmiöt ja niiden merkitykset omista kokemuksistaan käsin. Tällöin tarkastelu ei lähde ennalta määritellyistä vastausvaihtoehdoista tai tutkijan oletuksista, vaan osallistujien omasta tulkinnasta ja asiantuntemuksesta. Sokraattinen dialogi toimii välineenä tämän tiedon näkyväksi tekemisessä ja yhteisessä jäsentämisessä

PINKO-hankkeessa kehitetyssä menetelmässä ihmiskeskeisyys korostuu, kun osallistujille annetaan vapaus kertoa näkemyksistään omista lähtökohdistaan käsin. Monivalintakysymysten sijaan tiedonkeruu perustuu avoimeen juurisyytutkimukseen, jossa kohderyhmä itse tuottaa merkityksellisiä aiheita (Vainikanen & Alasaarela, 2026). Tekoäly hyödyntää sokraattisen dialogin periaatteita esittämällä tarkentavia ja haastavia kysymyksiä, joiden avulla osallistujat voivat syventää omia näkemyksiään ennen yhteistä työpajavaihetta.

Systeemitason vuorovaikutusta vahvistetaan nelivaiheisella tekoälytuetulla yhteiskehittämisprosessilla (Kuvio 1.)

1. Esityö ja sokraattinen dialogi: Osallistujat vastaavat ennakkokyselyyn, jossa tekoälyagentti ei anna valmiita vastauksia, vaan esittää haastavia ja tarkentavia kysymyksiä vastaajan omien syötteiden pohjalta. Se pakottaa asiantuntijat syventämään ajatteluaan jo ennen yhteistä tapaamista.
2. Neutraali koonti ja valmistautuminen: Tekoäly laatii osallistujien vastauksista alustavan yhteenvedon, joka auttaa hahmottamaan aineistossa esiin nousevia teemoja. Vaikka tekoäly kykenee käsittelemään suuria tietomääriä tehokkaasti, analyysiin voi sisältyä vinoumia tai tulkinnallisia rajoituksia. Tämän vuoksi yhteenveto toimii työpajan keskustelupohjana, jota osallistujat yhdessä arvioivat, täydentävät ja tarvittaessa korjaavat.
3. Yhteiskehittäminen työpajassa: Työpajan alussa siirrytään rutiinianalyysin sijaan nopeasti varsinaiseen asiaan. Asiantuntijat käyvät jatkokeskusteluaraportin pohjalta, syventävät teemoja ja kirjaavat lisähuomiot muistioksi.
4. Toimenpiteet ja jatkotyöstö: Tekoäly voi auttaa tunnistamaan laajoista aineistoista toistuvia teemoja ja kokoamaan osallistujien näkemyksiä yhteisen keskustelun pohjaksi. Tulokset edellyttävät kuitenkin ihmisten tekemää arviointia ja tulkintaa.
   
   

Kuvio 1. Tekoälytuetun yhteiskehittämisprosessin vaiheet. Kuva tehty tekoälyllä (Gemini).

Juurisyyanalyysi systeemitason vuorovaikutuksen murtajana ja rakentajana

Systeemisen muotoilun ja systeemiälykkyyden näkökulmasta organisaatio ei ole erillisten osien summa, vaan dynaaminen verkosto, jossa yhden osan muutos heijastuu kaikkeen muuhun muutokseen. Suurin haaste on usein se, että perinteiset kehittämismenetelmät ylläpitävät olemassa olevia rakenteita ja ajatusmalleja sen sijaan, että ne uudistaisivat niitä. (Jones, 2020, 7.) Esimerkkinä ajankohtainen kehittämishaaste korkeakouluille, pienten osaamiskokonaisuuksien tuottaminen tutkintotavoitteisen koulutuksen rinnalla, vaatii korkeakouluilta uudenlaista ymmärrystä osaamisen kerryttämisen tavoista.

Perinteisten kyselyiden rajoitteet systeemitarkastelussa

Perinteiset strukturoidut kyselyt, kuten Likert-asteikolliset monivalintakysymykset, ohjaavat vastaajia tarkastelemaan ilmiötä ennalta määritettyjen kysymysten ja vastausvaihtoehtojen kautta. Tämän seurauksena huomio kohdistuu helposti asioihin, joita organisaatiossa pidetään jo valmiiksi merkityksellisinä, kun taas uudet tai odottamattomat näkökulmat voivat jäädä tunnistamatta. Monimutkaisten systeemitason haasteiden taustalla olevia syitä ei välttämättä kyetä tunnistamaan ennalta laadituilla kysymyksillä. PINKO-hankkeessa juurisyyanalyysiä syvennetään tekoälyavusteisen sokraattisen dialogin avulla, jossa osallistujia kannustetaan tarkastelemaan omia oletuksiaan, perustelemaan näkemyksiään ja syventämään ajatteluaan kysymysten kautta. Sokraattisen dialogin tavoitteena on kriittisen tarkastelun ja yhteisen ymmärryksen rakentaminen dialogisen kyselyprosessin avulla (Nelson, 1922). Tavoitteena on tunnistaa uusia näkökulmia ja mahdollisia kehittämiskohteita, jotka voivat tukea systeemitason muutosta organisaatiossa. Tällainen ajattelu on lähellä systeemiälykkyyden periaatteita, joissa pienilläkin toimilla voidaan vaikuttaa laajempien vuorovaikutusverkostojen toimintaan (Hämäläinen & Saarinen, 2004).

Sokraattinen dialogi avaa systeemin dynamiikan

Sokraattisessa dialogissa tavoitteena on oppia ajattelemaan omilla aivoillaan ja siirtyä pintatason uskomuksista kohti asioiden todellisia perusteita. Ryhmässä tehtävässä sokraattisessa työssä osallistujat rakentavat tietoa yhdessä ja murtavat ennakko-oletuksia. Tekoäly voi siis digitalisoida tämän perinteisen filosofisen prosessin laajamittaiseksi esityöksi (Nelson, 1922).

[Nostoehdotus:] Koska tekoäly ei anna valmiita vastauksia, vaan esittää jatkokysymyksiä vastaajan omien avoimien syötteiden pohjalta, tiedonkeruu muuttuu iteratiiviseksi prosessiksi. Tämä vaikuttaa systeemitason vuorovaikutukseen kolmella tavalla:

1. Osallistujan oman toimijuuden vahvistuminen (Ihmiskeskeisyys): Kun asiantuntijat saavat itse määrittää sen, mikä on merkityksellistä, he eivät ole enää vain passiivisia datan tuottajia vaan aktiivisia systeemin kuvaajia. Tämä vapauden mahdollistaminen sitouttaa heidät muutosprosessiin jo ennen kuin yhtäkään yhteistä työpajaa on järjestetty.

• Emergenssin mahdollistaminen: Emergenssillä ei tässä yhteydessä tarkoiteta tekoälyn tuottamia uusia ajatuksia tai sisältöjä. Systeemisessä ajattelussa emergenssillä tarkoitetaan sellaisten uusien ilmiöiden tai oivallusten syntymistä, joita ei olisi voitu ennustaa järjestelmän yksittäisten osien perusteella. Tekoälyn rooli on toimia fasilitoivana välineenä, joka mahdollistaa laajemman näkökulmien keräämisen ja tunnistamisen kuin ennalta rajattuihin kysymyksiin perustuva tiedonkeruu. Menetelmän oletuksena on, että avoimessa dialogissa voi nousta esiin teemoja, joita organisaation johto tai työpajan suunnittelijat eivät ole osanneet ennakoida. Näiden teemojen systeemistä merkitystä arvioidaan kuitenkin vasta yhteisessä analyysissä ja työpajakeskustelussa. Juuri nämä ennakoimattomat asiat ovat usein niitä vipuvarsia, joilla systeemitason muutosta voidaan ohjata oikeaan suuntaan.

• Vuorovaikutuksen laadun syveneminen työpajassa: Sokraattinen ennakkotyöskentely pakottaa osallistujat siirtymään pintatason oireista (esim. ”meillä ei ole aikaa”) kohti syvempiä juurisyitä (esim. ”organisaation palkitsemisjärjestelmä ei tue pienten osaamiskokonaisuuksien kehittämistä”). Kun tekoäly tuottaa yksilöllisistä näkemyksistä neutraalin synteesin, joka toimii keskustelun lähtökohtana, työpajan asiantuntijoiden välinen vuorovaikutus ohjautuu suoraan olennaisiin ja merkityksellisiin asioihin.

Tällä tavoin ymmärretty juurisyyanalyysi ei ole vain mekaaninen tiedonkeruun työkalu, vaan myös systeeminen interventio. Se rikkoo organisaation totutut tavat puhua ongelmista ja luo toimintamallin oppimiselle ja uusiutumiselle (oppiva organisaatio) yhdistämällä yksilötason kokemukset osaksi laajempaa systeemitason kehittämistä.

Tekoäly asiantuntijatyön sparraajana (Kuraattorimalli)

Tekoälyn rooli TKI-toiminnassa ja koulutuksen kehittämisessä voidaan rinnastaa ”ajattelun sparraajaan” ja ”synteesin tekijään”. Se perustuu tilastolliseen ennustamiseen ja suurten datamäärien kaavojen tunnistamiseen, mikä tarjoaa ihmiselle valtavan kirjon vaihtoehtoisia näkökulmia.

Hankkeessa havaittiin, että tekoälyn käyttö muuttaa asiantuntijuuden vaatimustasoa: painopiste siirtyy tiedon tuottamisesta sen ohjaamiseen ja kuratointiin. Työnjako ihmisen ja tekoälyn välillä on kuvattu alla olevassa taulukossa 1.

Taulukko 1. Tekoälyn ja ihmisen roolit tekoälytuetussa yhteiskehittämisprosessissa

Kehitystyön vaihe	Tekoälyn rooli	Ihmisen rooli
Ideointi & haastattelu	Generoi monipuolisia jatkokysymyksiä ja haastaa vastaajaa Sokraattisesti.	Tuo esiin omat kokemuksensa, huolensa ja ideansa omista lähtökohdistaan.
Analyysi	Etsii kaavoja, tunnistaa toistuvia teemoja ja tiivistää monitahoista aineistoa.	Tulkitsee poikkeamien merkityksellisyyden ja huolehtii eri näkökulmien säilymisestä.
Toimenpiteet & jatkotyöstö	Luo ensimmäisen raakavedoksen (Zero Draft) ja ehdottaa kehittämiskohteita.	Muotoilee strategisen sävyn, tarkistaa faktat, tekee päätökset ja lisää ”sielun”.

Yhdistämällä asiantuntijoiden kokemusta ja tekoälyn tarjoamaa automaatiota vähennetään manuaalista työtä, jolloin resurssit vapautuvat tietoperusteiseen kehittämiseen ja organisaation strategiseen uudistamiseen.

Eettiset kysymykset ja haasteet TKI-toiminnassa

Kun tekoälyä hyödynnetään systeemitason muutosvoimana, on kriittistä tarkastella siihen liittyviä eettisiä ja käytännön riskejä. PINKO-hankkeessa tunnistettiin kolme keskeistä eettistä ulottuvuutta:

1. Aineiston ohuus ja hallusinaatiot: Tekoäly voi tuottaa erittäin laadukkaan ja vakuuttavan näköisiä yhteenvetoja myös silloin, kun pohja-aineisto on todellisuudessa hyvin ohutta. Asiantuntijan vastuulla on, että raportteja ei saa niellä pureksimatta, vaan datan laatu ja edustavuus on aina varmistettava kriittisesti.
2. Tulkintojen ”puhtaus” vs. vinoumat: On kiehtovaa pohtia, ovatko tekoälyn tuottamat tulkinnat vapaampia asenteista ja intresseistä kuin ihmisen tekemät tulkinnat. Vaikka tekoäly voi toimia neutraalina synteesin tekijänä, se heijastaa aina opetusdatansa ja annettujen promptien vinoumia. Siksi on eettisesti välttämätöntä varmistaa, että keskustelun kirjaamisessa ja analyysissä säilytetään moniäänisyys ja eri sidosryhmien näkökulmat.
3. Ihmisarvo ja osallisuus: Tekoälyä ei saa käyttää välineenä, joka etäännyttää ihmiset päätöksenteosta. Menetelmän eettinen kestävyys perustuu siihen, että tekoäly raportoi vain vastaajilta saatua tietoa, eikä keksi omia faktojaan. Ihminen säilyy aina lopullisena merkityksen antajana, joka vastaa lopputuloksesta.

Johtopäätökset: Kohti tiedolla johtamisen kulttuuria

PINKO-hankkeessa kehitetty Sokraattinen tekoälymenetelmä osoittaa, että teknologia voi parhaimmillaan tukea ihmiskeskeistä ja systeemistä muotoilua korkeakoulukentässä. Se ei ainoastaan tehosta ajankäyttöä, vaan myös syventää osallistujien ymmärrystä ja sitoutumista muutokseen.

Tulevaisuudessa tämäntyyppinen laaja ja avoin tiedonkeruu sekä tekoälyavusteinen analyysi tarjoavat merkittäviä mahdollisuuksia TKI-toiminnassa, esimerkiksi sidosryhmien tarpeiden kartoittamisessa ja tulevien hankkeiden yhteissuunnittelussa. Matka kohti pienten osaamiskokonaisuuksien joustavaa tuottamista vaatii jatkuvaa tiedolla johtamisen kulttuuria, jossa kyselyt, tekoälyavusteinen sparraus ja yhteisölliset työpajat vuorottelevat vahvistaen organisaation oppimis- ja uusiutumiskykyä.

PINKO – pienet osaamiskokonaisuudet työelämän tueksi on Euroopan unionin osarahoittama hanke, jossa on mukana 11 ammattikorkeakoulua.

LISÄÄ AIHEEN YMPÄRILTÄ / RELATED POSTS