Koti

Blogi

AI-termit avattu: Selkeä opas tärkeään (ja vähemmän tärkeään)

AI-termit avattu: Selkeä opas tärkeään (ja vähemmän tärkeään)

Kirjoittanut

Daria Olieshko

Julkaistu

13 elo 2025

Lukuaika

3 - 5 min lukuaika

AI on kaikkialla. Mutta ollaanpa rehellisiä — monet “AI-terminit” siellä ovat vain muotitermejä, joita heitellään esityskansioihin ja tuotesivuille. Jos olet koskaan tuntenut olevasi hukassa lyhenteiden kuten AGI, LLM tai A2A kanssa, et ole yksin.

Tämä opas purkaa kaiken selkokielellä. Ei ammattislangia. Ei turhaa puhetta. Vain oleellisimmat asiat, jotka oikeasti merkitsevät vuonna 2025 ja sen jälkeen.

Olitpa HR:ssä, IT:ssä, markkinoinnissa, toiminnoissa tai vain yrittämässä kuulostaa fiksulta seuraavassa kokouksessasi, tämä on pikakurssisi. Tallenna se. Jaa se. Tallenna kirjanmerkkeihin. Dekoodataan AI-terminit yhdessä — ja opitaan käyttämään niitä, jotta saamme oikeasti asioita aikaan.

Miksi AI-termistöllä on merkitystä vuonna 2025

AI ei ole enää teknologinen kokeilu. Se on moottori aikataulutustyökalujesi, rekrytointiprosessiesi, data-analytiikan hallintapaneeliesi ja Slack-ilmoitustesi takana. Silti useimmat ihmiset eivät vielä osaa puhua kieltä.

Tässä syy siihen, miksi tietämisesi AI-terminit on tärkeää:

Voit huomata hypen todellisesta arvosta.
Teet älykkäämpiä päätöksiä, kun arvioit toimittajia.
Ymmärrät vihdoin kuinka työkalusi toimivat.
Teet parempaa yhteistyötä kehittäjien ja teknisten tiimien kanssa.

Todellinen esimerkki:

HR-tiimi osti “AI-chatbotin” rekrytoinnin automatisointiin. Se osoittautui vain hienostuneeksi yhteydenottolomakkeeksi ilman NLP:tä, automaatiota tai integraatioita. Miksi? He eivät ymmärtäneet termejä.

Ainoat AI-termit, jotka sinun oikeasti tarvitsee tietää

Aloitetaan ydinkäsitteistä, joihin törmäät todennäköisesti eniten.

AI-agentti

Järjestelmä, joka havaitsee, päättää ja toimii kohti tavoitetta. Se ei tarvitse manuaalista syötettä liikkumiseen — se ottaa aloitteen. Ajattele sitä väsymättömänä digitaalista apulaisena.

Agenttinen AI

AI, joka voi asettaa omat tavoitteensa ja toimia ilman jatkuvia ohjeita. Se oppii matkan varrella, optimoiden tuloksia ajan mittaan. Esimerkki: työvuorojen ajoittaminen ja konfliktien ratkaiseminen itsenäisesti.

A2A (Agent-to-Agent)

Kommunikaatioprotokolla, jonka avulla itsenäiset AI-agentit voivat tehdä yhteistyötä. Aikataulutus-AI voisi keskustella palkanlaskenta-AI:n kanssa synkronoidakseen tunnit, ylityöt ja vaatimustenmukaisuuden.

AGI vs ANI

AGI

(Artificial General Intelligence)

Yhä hypoteettinen AI-muoto, joka voi oppia ja järkeillä kuin ihminen. Sitä ei vielä ole, mutta se hallitsee otsikoita.

ANI

(Artificial Narrow Intelligence)

Todellisen maailman AI, joka on erikoistunut yhteen tehtävään — kuten aikataulutus, kasvojentunnistus tai kääntäminen. Tämä on se AI, jota käytät tänään.

AI-chatbotit: Pidemmälle kuin Small Talk

Nykyaikaiset AI-chatbotit voivat:

Vastata HR-kysymyksiin
Käsitellä PTO-pyyntöjä
Antaa perehdytysohjeita
Toimia 24/7-tukihenkilöinä

Sellaiset työkalut kuin ChatGPT, Claude, Gemini ja mukautetut botit, jotka on koulutettu sisäisillä asiakirjoilla, voivat olla erittäin hyödyllisiä.

Automaation vs. orkestroinnin

AI-automaation

Käsittelee tiettyjä, toistuvia tehtäviä — kuten lippujen merkitseminen, vuorojen jakaminen tai hälytysten lähettäminen.

AI-orkestrointi

Yhdistää järjestelmiä ja tehtäviä kokonaisvaltaisiksi virroiksi. Ajattele: uuden työntekijän perehdytys, hänen työvuoromallinsa asettaminen, palkanlaskennan synkronointi ja vaatimustenmukaisuusasiakirjojen lähettäminen.

AI-mallit & perheet

AI-malli

Pääalgoritmi, joka on koulutettu kartoittamaan syöte tulokseksi. Esimerkkejä ovat GPT-4o, Claude 3 ja Gemini 1.5.

Malliperhe

Ryhmä toisiinsa liittyviä malleja, jotka on koulutettu saman arkkitehtuurin pohjalta, mutta optimoitu eri tehtäviin. GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o kuuluvat kaikki GPT-perheeseen.

Kohdistus, huomio & vääristymä

Kohdistus

Varmistaa, että AI:n käyttäytyminen vastaa ihmisten arvoja. Huono kohdistus = ei-toivotut toiminnot.

Huomio

Miten mallit “keskittyvät” tärkeimpiin tietoihin tuottaakseen vastauksia. Keskeinen osa transformer-malleja.

Vääristymä

Jos koulutusdata on vääristynyttä, myös AI:n tuotokset ovat. Tämä on tärkeää HR:ssä, vaatimustenmukaisuudessa ja päätöksenteossa.

AI-integraatio

Käytä alustoja kuten:

Zapier laukaistaksesi toimintoja sovellusten välillä
API:t upottaaksesi AI-ominaisuuksia
Koodittomat työkalut rakentaaksesi älykkäitä automaatioita ilman kehitysaikaa

Esimerkki: Käytä ChatGPT:tä luodaksesi vuororaportteja Shiftonin sisällä aikalaskennan perusteella.

Edistykselliset AI-termit, joihin törmäät jatkossa

LLM (Laaja Kielimalli)

Teho moottorina chatbotteihin, sisällöntuotantoon ja älykkäisiin vastauksiin. LLM:t on koulutettu massiivisilla tekstiaineistoilla ja voivat suorittaa laajan valikoiman kielitehtäviä.

Suositut LLM:t:

GPT-4o (OpenAI)
Claude 3 (Anthropic)
Gemini 1.5 (Google)
Mistral (avoin lähdekoodi)

RAG (Hakupohjainen sukupolvi)

Yhdistää kielimallin hakukoneen tai dokumenttipohjan kanssa tuottaakseen reaaliaikaisia, kontekstitietoisia vastauksia. Hyödyllinen AI-tukihenkilöille ja tietokannoille.

Zero-shot / Few-shot oppiminen

Zero-shot: AI tekee jonkin asian ilman esimerkkejä.
Few-shot: AI käyttää muutamia esimerkkejä kehotteen perusteella oppiakseen suorittamaan tehtävän.

Nämä taidot mahdollistavat AI:n nopean sopeutumisen — loistava analysoimaan uusia trendejä tukitiketeissä tai HR-palauteessa.

Monimodaalinen AI

Mallit, jotka ymmärtävät tekstiä, kuvia, ääntä tai videota kaikki kerralla. Erinomainen visuaalisten aikataulujen, äänikomentojen ja lomakekenttien tulkintaan yhdessä.

Vektoritietokannat

Tallentaa tietoa muodossa, jonka AI voi ymmärtää ja hakea semanttisesti (merkityksen perusteella, ei avainsanan). Teho dokumenttihakuun, chatboteille ja personointiin.

Suositut työkalut:

Pinecone
Weaviate
Chroma

Täydellinen sanasto yli 40 AI-termille (selitetty yksinkertaisesti)

AI-agentti — Järjestelmä, joka voi tehdä päätöksiä ja toimia kohti tavoitteita ilman ihmisen mikromanageerausta.
Agenttinen AI — AI, joka asettaa omat tavoitteensa ja toimii ympäristönsä perusteella.
A2A (Agent-to-Agent) — Protokolla AI-agenttien viestintään ja yhteistyöhön.
AGI (Artificial General Intelligence) — Hypoteettinen AI, jolla on ihmisen tasoinen oppimis- ja päättelykyky.
ANI (Artificial Narrow Intelligence) — Todellisen maailman AI, joka on huippuluokkaa yhdessä tietyssä tehtävässä.
AI-malli — Koulutettu funktio, joka muuntaa syötteen älykkääksi tuotokseksi.
Malliperhe — Ryhmä toisiinsa liittyviä AI-malleja, jotka on rakennettu samasta arkkitehtuurista.
LLM (Laaja Kielimalli) — Malli, joka on koulutettu laajamittaisella kielidatalla ymmärtämään ja tuottamaan ihmismäistä tekstiä.
Monimodaalinen AI — AI, joka voi ymmärtää ja käsitellä useita syötetiedostotyyppejä (teksti, kuva, ääni).
Vektoritietokanta — Tietokantatyyppi, jota käytetään tietojen tallentamiseen ja hakemiseen merkityksen, ei vain avainsanojen, perusteella.
Upotukset — Numeraaliset esitykset tekstistä/datasta, jotka auttavat AI:ta ymmärtämään suhteita ja merkityksiä.
RAG (Hakupohjainen sukupolvi) — Yhdistää reaaliaikaisen hakemisen generaation kanssa tarkempien vastausten antamiseksi.
Kehotteen suunnittelu — Luo parempia syöttöjä saadaksesi AI:ltä halutut tuotokset.
Zero-shot oppiminen — AI suorittaa tehtävän, jota se ei ole nähnyt aiemmin.
Vähäesimerkki oppiminen — AI oppii uuden tehtävän vain muutaman esimerkin avulla.
Hienosäätö — Sovitetaan yleismalli tiettyyn tehtävään tai tietoaineistoon.
Esikoulutus — AI-mallin aloituskoulutusvaihe laajalla datasetillä.
Harhakuvitelma — Kun AI tuottaa itsevarmasti virheellistä tai väärää tietoa.
Vääristymä — Systemaattinen epäoikeudenmukaisuus AI:n käyttäytymisessä epätasapainoisen opetusdatan vuoksi.
Kohdistus — Varmistetaan, että AI:n tuotokset vastaavat ihmisten tavoitteita, arvoja ja etiikkaa.
Perustuslaillinen AI — Mallien koulutus sisäänrakennettuja eettisiä periaatteita käyttäen.
Selitettävyys — Kyky ymmärtää, miksi AI teki tietyn päätöksen.
Musta laatikko — Malli tai järjestelmä, jonka sisäiset toiminnat eivät ole läpinäkyviä tai tulkittavissa.
Ajatusketjuajattelu — Tekniikka, jossa AI selittää askeleensa ennen johtopäätökseen pääsemistä.
RLHF (Vahvistusoppiminen ihmisen palautteesta) — Koulutusmenetelmä, jossa ihmisten mieltymykset ohjaavat oppimisprosessia.
Synteettinen data — Keinotekoisesti luotua dataa, jota käytetään mallien koulutukseen tai testaamiseen.
Avoimet parametrit — Kun mallin parametrit jaetaan julkisesti (avoin lähdekoodi).
Suljettu malli — Omistettu AI-malli, jonka sisäosat eivät ole saatavilla.
Token — Pienin tekstiyksikkö, jota AI-mallit käyttävät (usein sana tai osasana).
Viive — Aikaväli käyttäjän syötteen ja AI:n vastauksen välillä.
Päätelmät — Koulutetun mallin käyttäminen tuottamaan tuloksia.
Maadoitus — Yhdistää AI-tulokset todelliseen, todennettavissa olevaan tietoon.
Autonominen AI — AI, joka voi toimia itsenäisesti pitkissä sekvensseissä ilman väliintuloa.
Suoritusarviointi — AI:n suorituskyvyn testaaminen standardoitujen datan ja tehtävien avulla.
Käsijarrut — AI:lle asetetut rajoitukset tai rajoitukset estämään väärinkäyttöä tai virheitä.
Säätönappulat — Säädettävät asetukset, jotka muuttavat AI-mallin käyttäytymistä.
Skaalautuvuus — Kuinka hyvin AI-järjestelmä toimii käyttäjien vaatimusten kasvaessa.
Ylisovittaminen — Kun malli toimii hyvin koulutusdatassa, mutta huonosti oikeassa maailmassa.
Yleistettävyys — AI:n kyky suoriutua hyvin näkemättömällä datalla.
NLP (Luonnollisen Kielen Käsittely) — AI:n ala, joka keskittyy ymmärtämään ja tuottamaan ihmiselle ymmärrettävää kieltä.
Datan merkintä — Merkataan raakadataa (kuvia, tekstiä, jne.) opettamaan AI:lle mitä se näkee.
Itsenäisesti valvottu oppiminen — AI:n kouluttaminen oppimaan kaavoja ilman merkittyä dataa.
Lentosimulaattori AI — Avustavaa AI:ta, joka tukee ennemmin kuin korvaa ihmistyöntekijöitä.
Orkestrointi — AI-tehostettujen työkalujen yhdistäminen älykkäiksi, automaattisiksi työnkuluiksi.