Tekoälysanasto
A
AI (Artificial Intelligence / Tekoäly)
Tekoäly tarkoittaa järjestelmiä, jotka pystyvät oppimaan, analysoimaan ja tuottamaan tietoa ihmisen kaltaisesti. Yrityksissä AI:tä käytetään esimerkiksi asiakaspalveluun, automaatioon ja markkinointiin. Se vähentää manuaalista työtä ja parantaa päätöksentekoa.
AI-agentti
AI-agentti on itsenäisesti toimiva tekoäly, joka hoitaa ennalta määritellyn tehtäväkokonaisuuden, kuten myynnin prospektoinnin, asiakaspalvelun tai sisäisen tiedonhaun. Agentti toimii sääntöjen, datan ja tavoitteiden pohjalta ja tekee työtä 24/7. Se vapauttaa työntekijöiden aikaa pois rutiinitehtävistä.
AI-automaatiot
AI-automaatiot yhdistävät perinteisen automaation ja tekoälyn, jolloin prosessit toimivat ilman manuaalista väliintuloa. Niillä voidaan hoitaa mm. tilausten käsittely, raportointi tai dokumenttien analysointi. Lopputuloksena yritys saa nopeammat ja virheettömät työnkulut.
AI-sovellus
AI-sovellus on räätälöity työkalu, joka hyödyntää tekoälyä yrityksen omissa tarpeissa — esimerkiksi tiedonhakuun, analytiikkaan tai päätöksentekoon. Se integroituu yrityksen järjestelmiin ja toimii osana päivittäistä työnkulkua. Käytännössä se on yrityksen oma “älykäs ohjelma”.
A/B-testaus (AI-avusteinen)
A/B-testaus vertaa eri versioita mainoksista, otsikoista tai sisällöistä ja valitsee parhaiten toimivan. Tekoäly nopeuttaa testausta ja optimoi versiot automaattisesti. Se parantaa konversioita ilman manuaalista analyysiä.
AEO (Answer Engine Optimization)
AEO optimoi sisällön niin, että AI-vastauskoneet (kuten ChatGPT, Perplexity ja Bing Copilot) nostavat yrityksen esiin vastauksissaan. Se yhdistää hakukoneoptimointia ja sisältöstrategiaa. Tämä parantaa näkyvyyttä AI-haussa, jossa käyttäjä saa yhden koostetun vastauksen.
API (Application Programming Interface)
API on rajapinta, jonka avulla ohjelmat ja järjestelmät voivat kommunikoida keskenään. API-integraatiot ovat olennaisia AI-agenttien ja automaatioiden rakentamisessa. Ne mahdollistavat tiedon liikkumisen CRM:stä ERP:iin ja verkkosivuilta tuotantoon.
Auto-GPT
Auto-GPT on autonominen AI-työkalu, joka suorittaa pitkänkin tehtävän itsenäisesti useissa vaiheissa. Se voi esimerkiksi kerätä tietoa, analysoida, suunnitella ja suorittaa prosesseja ilman jatkuvaa ohjausta. Yrityskäytössä sitä hyödynnetään prototyyppien ja monimutkaisten työnkulkujen luomiseen.
Anthropic Claude
Claude on yksi kehittyneimmistä suurista kielimalleista. Se on turvallinen, nopea ja vahva erityisesti pitkän tekstin analysoinnissa ja dokumenttitehtävissä. Yrityskäytössä sitä käytetään asiakaspalveluun, sisällöntuotantoon ja dokumenttien käsittelyyn.
B
Big Data
Big data tarkoittaa suuria tietomääriä, joita ei voi käsitellä perinteisin menetelmin. AI pystyy analysoimaan tällaisia massoja ja löytämään piileviä trendejä ja riskejä. Tämä auttaa esimerkiksi ennustamisessa, segmentoinnissa ja päätöksenteossa.
Bot / Chattibotti (AI-chatin vanha nimitys)
Chattibotti vastaa käyttäjien kysymyksiin automaattisesti, mutta ei ole yhtä älykäs kuin moderni AI-agentti. AI-chatit ovat kehittyneempiä ja ymmärtävät kontekstia sekä yrityksen dataa. Yleensä niillä voidaan käsitellä monimutkaisempia kysymyksiä ja tuntea asiakkaan historia.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
BERT on Googlen kehittämä kielimalli, jota käytetään hakukoneessa ymmärtämään kyselyitä paremmin. Se auttaa Googlea tulkitsemaan käyttäjien hakuaikomuksia. Yrityksille tämä korostaa laadukkaan sisällön ja oikean kontekstin merkitystä SEO:ssa.
Business Intelligence (BI)
BI tarkoittaa datan keräämistä, analysointia ja raportointia päätöksenteon tueksi. AI tekee BI:stä entistä tehokkaampaa tuottamalla visuaalisia näkymiä ja suosituksia automaattisesti. Yritys saa reaaliaikaisen kuvan toiminnastaan.
C
ChatGPT
ChatGPT on OpenAI:n kielimalli, jota käytetään tekstin tuottamiseen, asiakaspalveluun, käännöksiin, ideointiin ja moniin yritystoimintoihin. Se voi toimia myös AI-agentin ytimenä. Yrityksissä sitä hyödynnetään sekä sisäiseen että ulkoiseen automaatioon.
CRM-integraatio
CRM-integraatio yhdistää AI-ratkaisut asiakkuudenhallintajärjestelmään (esim. HubSpot, Pipedrive). AI voi päivittää tietoja, luokitella liidejä ja automatisoida myyntitehtäviä. Tämä parantaa myyntiputken hallintaa ja vähentää manuaalista työtä.
Copilot (Microsoft)
Microsoft Copilot on AI-avustaja, joka toimii Office-ohjelmissa, Windowsissa ja Bingissä. Se auttaa kirjoittamisessa, analytiikassa, kalenterissa ja tiedonhausta. Se on hyödyllinen työkalu etenkin pk-yritysten arjen rutiineihin.
Conversational AI
Keskustelevat AI-järjestelmät ymmärtävät käyttäjän viestejä ja vastaavat luonnollisella kielellä. Niitä käytetään asiakaspalvelussa, myynnissä ja sisäisessä tiedonhaussa. Ne tekevät vuorovaikutuksesta luonnollisempaa ja vähentävät työkuormaa.
D
Data-analytiikka (AI-avusteinen)
AI pystyy analysoimaan suuria datamääriä nopeasti ja tunnistamaan trendejä, poikkeamia ja riskejä. Tämä mahdollistaa paremman päätöksenteon ilman manuaalista raportointia. Yritys näkee, mitä todella tapahtuu liiketoiminnassa.
Data pipeline
Data pipeline tarkoittaa prosessia, jonka kautta data kulkee eri järjestelmien välillä. AI ja automaatiot hyödyntävät pipelineja rikastamiseen, siirtoon ja analytiikkaan. Hyvin rakennettu pipeline vähentää virheitä ja nopeuttaa työnkulkua.
Data enrichment (Datan rikastaminen)
Datan rikastaminen tarkoittaa datan täydentämistä lisätiedoilla, kuten segmenteillä, kategorioilla, ennusteilla tai ulkoisilla tietolähteillä. AI tekee rikastamisen automaattisesti ja laajassa mittakaavassa. Tämä parantaa markkinointia, raportointia ja asiakasymmärrystä.
Deep Learning
Syväoppiminen on tekoälyn osa-alue, joka jäljittelee aivojen hermoverkkoja. Se mahdollistaa erittäin tarkat tulkinnat esimerkiksi kuvista, tekstistä ja äänestä. Sitä käytetään esimerkiksi ennustamiseen, kuvantunnistukseen ja automaatioon.
Document AI
Document AI viittaa tekoälyyn, joka lukee, ymmärtää ja jalostaa dokumentteja. Se voi tunnistaa sopimusehtoja, poimia tietoja laskuista ja luoda dokumenttiluonnoksia. Tämä vähentää manuaalista tarkastusta ja nopeuttaa hallintoa.
E
Edge AI
Edge AI tarkoittaa tekoälyä, joka toimii paikallisesti laitteessa eikä pilvipalvelussa. Se mahdollistaa nopean reagoinnin, pienemmän viiveen ja paremman tietosuojan. Yrityksissä edge-ratkaisuja käytetään esimerkiksi sensoreissa, kameroissa ja IoT-laitteissa.
Embedding
Embedding on tapa muuttaa teksti tai tieto numeeriseen muotoon, jota AI voi ymmärtää. Se mahdollistaa sisällön hakemisen ja vertailun merkityksen, ei pelkän hakusanan perusteella. Embeddingit ovat keskeisiä AI-agenteille, jotka hakevat tietoa yrityksen dokumenteista.
Ennakoiva analytiikka
Ennakoiva analytiikka hyödyntää tekoälyä ennustaakseen tulevia tapahtumia — esimerkiksi kysyntää, asiakaspoistumaa, huollon tarvetta tai riskejä. Se auttaa yritystä suunnittelemaan paremmin ja tekemään datavetoisia päätöksiä. Tämä vähentää epävarmuutta ja optimoi resurssien käyttöä.
ETL (Extract, Transform, Load)
ETL kuvaa datan hakua, muokkausta ja siirtämistä järjestelmästä toiseen. AI voi automatisoida koko prosessin ja rikastaa dataa samalla. ETL-prosessit ovat tärkeitä, kun halutaan yhdistää tietoja eri lähteistä yhteen näkymään.
F
Fine-tuning
Fine-tuning tarkoittaa valmiin kielimallin hienosäätöä yrityksen omalla datalla. Se parantaa mallin kykyä vastata juuri yrityksen käyttötapauksiin, kuten asiakaspalveluun tai teknisiin dokumentteihin. Lopputuloksena AI on tarkempi, luotettavampi ja brändin mukainen.
Flow / Työnkulku
Flow tarkoittaa automatisoitua prosessia, joka etenee vaiheesta toiseen ilman manuaalista työtä. AI voi ohjata työnkulkuja esimerkiksi myynnissä, asiakaspalvelussa tai taloushallinnossa. Hyvin rakennettu flow vähentää virheitä ja nopeuttaa työn etenemistä.
Foundation model (Perusmalli)
Perusmalli on suuri kieli- tai kuvamalli, joka osaa tehdä monenlaisia tehtäviä. Yritykset voivat käyttää perusmalleja sellaisenaan tai räätälöidä niistä omia AI-sovelluksia. Nämä mallit muodostavat modernin tekoälyn perustan.
Firebase (Google)
Firebase on Googlen alustapalvelu, jota käytetään erityisesti AI-sovellusten ja automaatioiden taustajärjestelmänä. Se tarjoaa nopean tietokannan, autentikoinnin ja pilvipalvelut. Monet pienet ja keskisuuret AI-sovellukset rakennetaan Firebaseen sen helppouden vuoksi.
G
GEO (Generative Engine Optimization)
GEO optimoi sisällön generatiivisia hakukoneita varten, kuten Google Geminiä tai Bing Copilotin AI-tuloksia varten. Sen tavoitteena on saada yrityksen sisältö mukaan AI:n tuottamiin selittäviin vastauksiin ja koosteisiin. Tämä korostuu tulevaisuuden hakukäyttäytymisessä.
Generatiivinen tekoäly
Generatiivinen tekoäly pystyy tuottamaan uutta sisältöä — tekstiä, kuvia, videoita, ääntä tai koodia. Sillä voidaan tehdä markkinointia, automaatioita, sovelluksia ja agentteja. Yrityksissä se säästää aikaa ja tuo skaalautuvia prosesseja.
Google Cloud AI
Google Cloud tarjoaa valmiita AI-työkaluja, kuten Vertex AI, Vision AI ja Text-to-Speech. Sitä käytetään yrityksissä automaatioihin, datan analysointiin ja sovellusten taustajärjestelmiin. Se on yksi yleisimmistä alustoista AI-ratkaisuille.
GPT (Generative Pre-trained Transformer)
GPT on OpenAI:n kehittämä kielimalliperhe, jota käytetään asiakaspalvelussa, markkinoinnissa, analytiikassa ja automaatiossa. Se ymmärtää kieltä ja tuottaa tekstiä ihmismäisesti. GPT-malleista rakennetaan myös valtaosa AI-agenteista ja AI-sovelluksista.
H
Hallittu AI / Guardrails
Guardrails viittaa sääntöihin ja rajoihin, joilla AI:n toimintaa kontrolloidaan. Ne varmistavat, että agentti noudattaa ohjeita, ei tee virheellisiä päätöksiä ja toimii turvallisesti. Yritys voi määritellä tarkasti, mitä agentti saa ja ei saa tehdä.
Hakuavusteinen AI (Retrieval-Augmented Generation / RAG)
RAG yhdistää AI:n ja yrityksen oman dokumentaation. Ensin AI hakee oikean tiedon yrityksen aineistosta ja sen jälkeen tuottaa vastauksen. Tämä tekee vastauksista tarkempia ja estää hallusinaatioita.
HubSpot AI
HubSpotin AI-ominaisuudet tukevat myyntiä, markkinointia ja asiakaspalvelua automatisoimalla tehtäviä, analysoimalla dataa ja tuottamalla sisältöä. Monet yritykset yhdistävät HubSpotin AI-agentteihin ja automaatioihin. Se tekee CRM-työstä tehokkaampaa ja reaaliaikaisempaa.
Human-in-the-loop (HITL)
HITL tarkoittaa mallia, jossa ihminen valvoo tai hyväksyy AI:n tuottamia tuloksia. Sitä käytetään, kun tehtävä on kriittinen tai vaatii lopullisen tarkistuksen ihmiseltä. Menetelmä yhdistää tekoälyn tehokkuuden ja ihmisen harkinnan.
I
Integraatio (AI-integraatio)
Integraatio tarkoittaa, että AI-ratkaisu liitetään yrityksen olemassa oleviin järjestelmiin, kuten CRM-, ERP-, talous- tai projektityökaluihin. Tällöin tieto liikkuu automaattisesti järjestelmien välillä. Integraatiot vähentävät manuaalista työtä ja parantavat prosessien sujuvuutta.
In-context learning
In-context learning tarkoittaa, että AI oppii käyttäjän antamista esimerkeistä ilman erillistä koulutusta. Voit näyttää mallille muutaman mallivastauksen tai ohjeen, ja se jatkaa samalla tyylillä. Tämä on nopea ja ketterä tapa mukauttaa AI yrityksen brändi-ilmeeseen ja tone of voiceen.
Indexointi (AI)
Indexointi on prosessi, jossa yrityksen dokumentit, sivut ja tiedostot muutetaan AI:n ymmärtämään muotoon. Näin agentit voivat hakea ja yhdistää tietoa nopeasti. Hyvä indexointi on välttämätöntä laadukkaalle sisäiselle tiedonhaulle (esim. RAG).
Inference (Päätelaskenta)
Inference tarkoittaa AI-mallin kykyä tuottaa vastauksia, ennusteita tai analyysiä sen jälkeen, kun malli on koulutettu. Käytännössä se on se hetki, kun AI ”päättelee” tai ”laskee” vastauksen. Yrityksille tämä näkyy nopeina vasteaikoina ja reaaliaikaisina analyysituloksina.
IBM Watson
Watson on IBM:n AI-alusta, jota käytetään erityisesti analytiikkaan, dokumenttien käsittelyyn ja asiakaspalveluun. Se on suosittu suurissa organisaatioissa, mutta toimii myös pienempien automaatioiden taustalla. Sen vahvuus on vankka tietoturva ja yrityskäyttöön tehty arkkitehtuuri.
J
JSON (JavaScript Object Notation)
JSON on kevyt tietomuoto, jota AI-ratkaisut ja integraatiot käyttävät tiedon siirtämiseen. Se on helppo lukea ja muokata sekä ihmiselle että koneelle. Monet AI-agentit palauttavat vastauksensa JSON-muodossa jatkokäsittelyä varten.
Jatkuva oppiminen (Continuous Learning)
Jatkuva oppiminen tarkoittaa, että AI parantaa suoritustaan ajan myötä sen mukaan, miten sitä käytetään. Yrityksissä tämä näkyy tarkempina vastauksina, parempina ennusteina ja tehokkaampana automaationa. Usein oppiminen tapahtuu rajatusti, jotta tietoturva säilyy hallinnassa.
Jitter / latenssi
Latenssi tarkoittaa vasteaikaa — kuinka nopeasti AI reagoi. Pienempi latenssi tarkoittaa sulavampia chat-kokemuksia ja nopeampaa automaatiota. Yrityskäytössä tämä korostuu esimerkiksi asiakaspalvelu- ja tuotantosovelluksissa.
K
Kielimalli (LLM)
Kielimalli on tekoälyjärjestelmä, joka ymmärtää ja tuottaa luonnollista kieltä. Esimerkkejä ovat GPT, Claude, Gemini ja Llama. Kielimallit ovat AI-agenttien, automaatioiden ja sisällöntuotannon ydin.
Konenäkö (Computer Vision)
Konenäkö mahdollistaa AI:n tulkita kuvia ja videoita. Yrityksissä sitä käytetään laadunvalvontaan, tuotetunnistukseen, valvontaan ja varastonhallintaan. Se voi havaita virheitä, laskea tuotteita tai tunnistaa esineitä paremmin kuin ihmissilmä.
Koulutusdata
Koulutusdata on aineisto, jonka avulla AI opetetaan ymmärtämään tehtäviä. Se voi olla tekstiä, kuvia, ääntä tai yrityksen omia dokumentteja. Hyvä koulutusdata parantaa mallin tarkkuutta ja vähentää virheitä.
Kontekstiraja / Context window
Kontekstiraja määrittää, kuinka paljon tietoa AI voi käsitellä kerralla. Suurempi context window mahdollistaa pidempien dokumenttien käsittelyn ja monimutkaisempien tehtävien ratkaisemisen. Uusimmat mallit tukevat jopa satojen tuhansien tokenien konteksteja.
Kubernetes
Kubernetes on konttialusta, jota käytetään AI-sovellusten ja palveluiden skaalaamiseen. Se mahdollistaa palveluiden luotettavan ajamisen ja automaattisen kuormanjakautumisen. Yrityksissä sitä käytetään etenkin silloin, kun AI-ratkaisut vaativat paljon laskentatehoa.
L
Langchain
Langchain on kehitysalusta, jonka avulla rakennetaan AI-sovelluksia ja agentteja nopeasti. Se yhdistää kielimallit, tietokannat ja työkalut toimiviksi kokonaisuuksiksi. Monet modernit AI-agentit tehdään Langchainin avulla.
Llama (Meta)
Llama on Metan kehittämä avoimen lähdekoodin kielimalliperhe. Se on kevyt, tehokas ja helppo käyttää yritysten omissa ympäristöissä. Llamaa käytetään etenkin silloin, kun yritys haluaa hallita dataa täysin itse ilman ulkopuolista pilveä.
LLM (Large Language Model)
LLM tarkoittaa suurta kielimallia, joka pystyy ymmärtämään kontekstia, vastaamaan kysymyksiin ja tuottamaan tekstiä. Se on keskeinen osa AI-agentteja, RAG-järjestelmiä ja sisällöntuotantoa. LLM:t voivat mukautua yrityksen brändiin, termeihin ja prosesseihin.
Loader / Dokumenttien tuontityökalu
Loaderit ovat työkaluja, joilla dokumentit tuodaan AI:n käyttöön — esimerkiksi PDF:t, Word-tiedostot, Google Docsit ja verkkosivut. Ne muuntavat datan mallille sopivaan muotoon. Hyvä dokumenttilataus varmistaa tarkan tiedonhaun ja oikeat vastaukset.
Low-code AI
Low-code tarkoittaa, että AI-ratkaisuja voidaan rakentaa vähällä koodilla tai täysin ilman teknistä osaamista. Monet pk-yritysten automaatiot ja agentit tehdään low-code-alustoilla. Tämä nopeuttaa kehitystä ja tuo kustannuksia alas ilman, että laatu kärsii.
M
Machine Learning (ML) / Koneoppiminen
Machine Learning tarkoittaa tekoälyn menetelmiä, joiden avulla järjestelmä oppii datasta ilman erillistä ohjelmointia. Yrityksissä ML:a käytetään esimerkiksi ennusteisiin, riskienhallintaan, segmentointiin ja laadunvalvontaan. Se mahdollistaa jatkuvasti paranevat prosessit ja datavetoisen päätöksenteon.
Make.com (entinen Integromat)
Make.com tarjoaa visuaalisen, erittäin joustavan tavan rakentaa automaatioita ja monimutkaisia työnkulkuja. Se on tehokas työkalu teknisemmille käyttäjille, jotka tarvitsevat monivaiheisia integraatioita, datan muokkausta ja tarkkaa prosessinohjausta.
Markov-ketju
Markov-ketju on matemaattinen malli, joka ennustaa tulevia tapahtumia edellisten tilojen perusteella. Sitä käytetään mm. asiakaspoistuman arviointiin, käyttäjäpolkujen analysointiin ja tuotantoprosessien optimointiin. Vaikka termi on tekninen, sen tuomat hyödyt ovat hyvin käytännöllisiä.
Meta AI / LLaMA
Meta AI:n LLaMA-mallit ovat avoimia ja kevyitä kielimalleja, joita yritykset voivat ajaa omissa ympäristöissään. Tämä on hyödyllistä, kun dataa ei haluta siirtää ulkopuolisille palvelimille. LLaMA on suosittu pk-yritysten omissa AI-sovelluksissa ja agenteissa.
Model serving
Model serving tarkoittaa tekoälymallin tarjoamista käyttöön tuotantoympäristössä. Se varmistaa, että AI pystyy vastaamaan kyselyihin nopeasti ja luotettavasti. Hyvä serving-ympäristö tekee AI-ratkaisuista skaalautuvia ja vakaita.
N
n8n
n8n on avoimen lähdekoodin automaatioalusta, jonka voi asentaa omalle palvelimelle, mikä antaa täyden kontrollin tietoturvasta ja datasta. Se tarjoaa vahvat ominaisuudet monimutkaisiin työnkulkuihin ja sopii erityisesti kehittäjille ja teknisille käyttäjille, jotka arvostavat laajennettavuutta ja muokattavuutta.
Neuraaliverkko
Neuraaliverkko on tekoälyn rakenne, joka jäljittelee ihmisaivoja ja mahdollistaa monimutkaisten ongelmien ratkaisun. Se on keskeinen osa generatiivista tekoälyä, kuvantunnistusta ja kielimalleja. Yrityksissä neuraaliverkot mahdollistavat erittäin tarkat analyysit ja ennusteet.
NLP (Natural Language Processing)
NLP tarkoittaa luonnollisen kielen käsittelyä — AI:n kykyä ymmärtää ja tuottaa tekstimuotoista kieltä. Tätä käytetään asiakaspalveluchateissa, dokumenttien käsittelyssä, hakutoiminnoissa ja markkinoinnissa. NLP tekee kirjoitetun tiedon käsittelystä automaattista ja nopeaa.
Node.js
Node.js on palvelinpuolen JavaScript-ympäristö, jota hyödynnetään AI-sovellusten ja automaatioiden taustajärjestelmissä. Se on nopea ja kevyt, ja sopii erityisesti reaaliaikaisiin palveluihin. Monet AI-integraatiot ja agentit pyörivät Node.js:n päällä.
O
OCR (Optical Character Recognition)
OCR muuntaa kuvat tai skannatut dokumentit tekstiksi, jota AI voi käsitellä. Sitä käytetään esimerkiksi laskujen lukemiseen, kuittien käsittelyyn, sopimusarkistointiin ja tietojen hakemiseen PDF:istä. Yhdistettynä AI:hin OCR vähentää manuaalista datan syöttöä lähes kokonaan.
OpenAI
OpenAI on yksi johtavista AI-mallien kehittäjistä, mm. GPT- ja DALL·E-mallit. OpenAI:n teknologiaa käytetään asiakaspalvelussa, markkinoinnissa, automaatioissa ja sisällöntuotannossa. Monet yritysten AI-agentit toimivat OpenAI:n mallien varassa.
Orkestrointi (Orchestration)
Orkestrointi tarkoittaa AI-agenttien, automaatioiden ja työnkulkujen hallintaa kokonaisuutena. Se varmistaa, että eri järjestelmät toimivat oikeassa järjestyksessä ja yhteistyössä. Tämä on tärkeää esimerkiksi monivaiheisissa prosesseissa ja suuremmissa AI-ratkaisuissa.
Ontology (Ontologia)
Ontologia määrittelee, miten tieto luokitellaan ja yhdistetään. Se auttaa AI-agentteja ymmärtämään yrityksen käsitteistöä, suhteita ja rakenteita. Hyvin rakennettu ontologia parantaa hakua, päättelyä ja dokumenttien tulkintaa.
P
Parameterit (Malliparametrit)
Parametrit ovat arvoja, joiden perusteella AI-malli tekee päätöksiä. Suurilla malleilla voi olla miljardeja parametreja, mikä mahdollistaa tarkan ymmärryksen ja luonnollisen kielen tuottamisen. Parametrien määrä ei yksin ratkaise laatua, mutta vaikuttaa mallin kapasiteettiin.
Pipeline (Data pipeline / MLOps pipeline)
Pipeline kuvaa prosessin, jossa data liikkuu, muuntuu ja päätyy AI-mallin käyttöön. Hyvä pipeline mahdollistaa reaaliaikaisen analytiikan ja automaation. Yrityksille tämä tarkoittaa vähemmän manuaalista työtä ja tarkempia tuloksia.
Prompt / Kehote
Prompt on käyttäjän antama komento tai viesti, jonka perusteella AI tuottaa vastauksen. Hyvä prompti ohjaa AI:n tuottamaan oikeanlaisia vastauksia, esimerkiksi tietyllä tyylillä tai rajauksella. Promptien avulla AI voidaan mukauttaa yrityksen brändiin ja tavoitteisiin.
Prompt engineering
Prompt engineering tarkoittaa kehotteiden suunnittelua niin, että AI toimii mahdollisimman tarkasti ja luotettavasti. Se on tärkeä osa AI-projektien toteutusta, koska pelkkä malli ei riitä tarkkoihin tuloksiin. Oikein tehdyt promptit vähentävät virheitä ja nopeuttavat työnkulkua.
Post-processing (Jälkikäsittely)
Jälkikäsittely on vaihe, jossa AI:n tuottamaa tulosta muokataan edelleen — esimerkiksi strukturoimalla dataa, korjaamalla muotoilua tai yhdistämällä tuloksia toisiin järjestelmiin. Automaatiossa tämä varmistaa laadukkaan ja käyttökelpoisen lopputuloksen.
Pandas
Pandas on Python-kirjasto, jota käytetään datan käsittelyyn, analysointiin ja visualisointiin. Sitä hyödynnetään erityisesti AI-sovellusten taustalla tilastojen ja raporttien muodostamiseen. Se on yksi yleisimmistä työkaluista datatieteessä ja MLOpsissa.
Production AI (Tuotanto-AI)
Production AI tarkoittaa tekoälyä, joka on otettu käyttöön oikeassa tuotantoympäristössä — ei vain testissä. Se tarkoittaa, että ratkaisu on vakaa, valvottu ja osa yrityksen arkea. Tässä vaiheessa AI tuottaa todellista liiketoimintahyötyä.
Q
QA (Quality Assurance / Laadunvarmistus AI:ssa)
QA varmistaa, että AI tuottaa oikeita ja luotettavia vastauksia. Yrityskäytössä QA-prosesseihin kuuluu testaus, tarkistus ja agenttien toiminnan valvonta. Tämä vähentää väärinymmärryksiä ja pitää automaatiot turvallisina.
Query / Kysely
Query tarkoittaa sitä, mitä käyttäjä kysyy AI:lta tai tietokannalta. AI:lle kysely voi olla vapaamuotoinen teksti, kun taas tietokannassa se on tarkka haku. Hyvä kysely parantaa vastausten laatua ja nopeuttaa tiedon löytymistä.
Quantum AI (Kvantti-AI)
Quantum AI viittaa tekoälyn ja kvanttilaskennan yhdistämiseen. Se on vielä kehitysvaiheessa, mutta tulevaisuudessa se voi nopeuttaa laskentaa merkittävästi. Yrityksille tämä tulee näkymään parempina optimointialgoritmeina ja monimutkaisten ongelmien ratkaisuina.
R
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
RAG yhdistää AI:n ja yrityksen oman dokumentaation. AI hakee ensin oikean tiedon yrityksen tietokannasta tai dokumenteista ja tuottaa sitten vastauksen. Tämä tekee agenteista huomattavasti tarkempia ja vähentää hallusinaatioita.
Rajapinta (API)
Rajapinta on yhteys, jonka kautta järjestelmät keskustelevat keskenään. AI-agentit ja automaatiot toimivat rajapintojen avulla, jolloin tieto siirtyy ERP:stä CRM:ään, verkkokaupasta varastoon ja niin edelleen. Hyvät rajapinnat mahdollistavat sujuvat automaatiot.
Reinforcement Learning (Vahvistusoppiminen)
Vahvistusoppiminen on AI-menetelmä, jossa malli oppii tekemällä päätöksiä ja saamalla palkintoja tai penalttia. Sitä käytetään esimerkiksi optimointiin, robotiikkaan ja pelisimulaatioihin. Yrityksissä se voi auttaa esimerkiksi tuotannon ja logistiikan optimoinnissa.
Roolitus / Agent role
Roolitus määrittelee, miten AI-agentti käyttäytyy: onko se asiakaspalvelija, myyntiavustaja, HR-agentti vai sisäinen tiedonhakutyökalu. Oikea roolitus parantaa vastausten laatua ja tekee toiminnasta ennustettavaa. Roolit voidaan räätälöidä yrityksen prosesseihin.
Red Teaming (AI)
Red teaming tarkoittaa AI-järjestelmän testaamista tarkoituksella ”rikkomalla” sen sääntöjä ja turvallisuutta. Tavoitteena on tunnistaa heikkoudet ennen käyttöönottoa. Tämä on tärkeä osa turvallista AI-kehitystä.
S
Skaalautuvuus (Scalability)
Skaalautuvuus tarkoittaa, että AI-ratkaisu toimii hyvin riippumatta käyttäjämäärästä, datan määrästä tai prosessien kasvusta. Kun yritys kasvaa, AI kasvaa sen mukana. Skaalautuvat ratkaisut vähentävät tulevia kustannuksia ja varmistavat suorituskyvyn.
Sentimenttianalyysi
Sentimenttianalyysi tulkitsee tekstistä ihmisten tunteita — esimerkiksi positiivisen, neutraalin tai negatiivisen sävyn. Sitä käytetään asiakaspalvelussa, palautteiden analysoinnissa ja someseurannassa. AI tunnistaa nopeasti asiakkaiden mielialoja ja kehityskohteita.
Sylinteri / Token-laskenta (Context window)
Sylinteri (token window) kuvaa, kuinka paljon AI-malli pystyy käsittelemään tekstiä kerralla. Suurempi window tarkoittaa, että AI voi lukea pidempiä dokumentteja tai käydä pidempiä keskusteluja ilman muistikatkoa. Tämä on tärkeää yrityksille, jotka käsittelevät laajoja aineistoja.
SQL (Structured Query Language)
SQL on kieli, jolla tietokantoja hallitaan. AI-järjestelmät voivat tuottaa SQL-kyselyitä automaattisesti, jolloin työntekijöiden ei tarvitse osata koodia. Tämä nopeuttaa raportointia ja datan käsittelyä.
Supervised Learning (Ohjattu oppiminen)
Ohjattu oppiminen tarkoittaa, että AI koulutetaan merkityllä datalla — esimerkiksi kategorioilla, etiketeillä tai oikeilla vastauksilla. Se on luotettava tapa opettaa malleja luokittelemaan, ennustamaan ja analysoimaan. Yrityksissä sitä käytetään esimerkiksi asiakasluokituksiin ja riskiarvioihin.
Stable Diffusion
Stable Diffusion on suosittu avoimen lähdekoodin kuvamalli, joka tuottaa realistisia tai taiteellisia kuvia. Sitä käytetään markkinoinnissa, tuotekuvissa, visualisoinneissa ja prototyyppien luonnissa. Yrityksille se tarjoaa nopean ja kustannustehokkaan tavan tuottaa kuvitusmateriaalia.
T
Token
Token on kielimallin käsittelemä yksikkö — esimerkiksi sana tai sanan osa. Token-määrä vaikuttaa kustannuksiin, suorituskykyyn ja siihen, kuinka pitkiä tekstejä AI voi käsitellä. Yrityksissä tokenien optimointi voi vähentää kustannuksia huomattavasti.
Transformer-arkkitehtuuri
Transformer on rakennemalli, jonka varaan kaikki modernit kielimallit (kuten GPT, Claude ja Gemini) perustuvat. Se mahdollistaa kontekstin ymmärtämisen, pitkien tekstien käsittelyn ja monipuoliset tehtävät. Transformer on syy siihen, miksi AI on nykyään niin tehokasta.
TTS (Text-to-Speech)
TTS muuttaa tekstin luonnolliseksi puheeksi. Yritykset käyttävät sitä esimerkiksi asiakaspalvelun puheagenteissa, käyttöohjeissa ja videoissa. Modernit TTS-äänet kuulostavat jo lähes ihmisen puheelta.
Tokenizer
Tokenizer pilkkoo tekstin tokeniksi, jotta AI voi käsitellä sitä. Oikea tokenointi vaikuttaa ymmärtämiseen, vastausten laatuun ja mallin tehokkuuteen. Tämä on erityisen tärkeää kielissä, joissa sanat muuttuvat paljon, kuten suomessa.
Tietoturvakontrollit (AI)
Tietoturvakontrollit estävät AI-malleja tekemästä luvattomia toimintoja ja suojaavat yrityksen dataa. Ne sisältävät rajaukset, lokituksen, käyttöoikeudet ja tekniset turvatoimet. Hyvin suunnitellut kontrollit ovat olennainen osa yrityksen AI-strategiaa.
TensorFlow
TensorFlow on Googlen kehittämä avoimen lähdekoodin koneoppimisalusta. Sitä käytetään erityisesti mallien koulutukseen ja tuotantoon viemiseen. Se on yksi datatieteilijöiden suosituimmista työkaluista.
U
UI (User Interface / Käyttöliittymä)
UI tarkoittaa käyttöliittymää, eli sitä, miten käyttäjä näkee ja käyttää järjestelmää. AI-ratkaisuissa UI voi olla chat, dashboard, lomake tai automaation ohjauspaneeli. Hyvä UI tekee AI-ratkaisuista helppokäyttöisiä ilman teknistä osaamista.
Unsupervised Learning (Ohjaamaton oppiminen)
Ohjaamaton oppiminen on koneoppimisen menetelmä, jossa malli etsii rakenteita ja ryhmiä datasta ilman ennalta annettuja vastauksia. Sitä käytetään segmentointiin, poikkeamien havaitsemiseen ja asiakasryhmien tunnistamiseen. Yrityksissä se auttaa löytämään piileviä mahdollisuuksia datasta.
Upscaling (AI-kuvien parannus)
Upscaling tarkoittaa kuvan laadun parantamista tekoälyn avulla. AI voi lisätä tarkkuutta, vähentää kohinaa ja terävöittää yksityiskohtia. Tämä on hyödyllistä markkinoinnissa, tuotekuvissa ja verkkokaupoissa.
Use case (Käyttötapaus)
Use case kuvaa konkreettisen tilanteen, jossa AI:sta on hyötyä. Esimerkiksi: “AI-agentti vastaa asiakkaiden kysymyksiin” tai “automaatiot käsittelevät tilaukset”. Hyvin määritellyt käyttötapaukset ohjaavat onnistunutta AI-projektia.
V
Vector database (Vektorikantatietokanta)
Vektorikantatietokannat tallentavat dataa numeerisessa muodossa (embeddingeinä), jotta AI voi hakea tietoa merkityksen perusteella. Ne ovat välttämättömiä RAG-järjestelmissä ja sisäisissä tiedonhakuagenteissa. Tunnettuja työkaluja ovat Pinecone, Weaviate ja Chroma.
Vision AI (Tietokonenäkö)
Vision AI käsittelee ja tulkitsee kuvia tai videota. Sitä käytetään laadunvalvonnassa, varaston seurannassa, turvallisuudessa ja tuotteiden tunnistuksessa. Yrityksille Vision AI tarjoaa nopeutta ja tarkkuutta visuaalisissa tehtävissä.
Voice AI (Puhe-AI)
Voice AI ymmärtää ja tuottaa puhetta. Se mahdollistaa puheohjauksen, automaattisen puheentunnistuksen ja puheagentit esimerkiksi puhelinpalveluun. Modernit Voice AI -ratkaisut kuulostavat hyvin luonnollisilta.
Version control (Versiohallinta AI:ssa)
Versiohallinta varmistaa, että AI-malleista, asetuksista ja agenteista säilyy historia. Se helpottaa testausta, vertailua ja ongelmien korjaamista. Tämä on tärkeää erityisesti yrityksissä, joissa AI-ratkaisut kehittyvät jatkuvasti.
W
Workflow (Työnkulku)
Työnkulku on prosessi, joka etenee vaiheesta toiseen automaattisesti. AI voi ohjata ja automatisoida työnkulkuja esimerkiksi myynnissä, asiakaspalvelussa, tuotannossa ja hallinnossa. Automatisoidut työnkulut vähentävät manuaalisia virheitä ja nopeuttavat työtä.
Web scraping (Datan keruu verkosta)
Web scraping tarkoittaa tiedon keräämistä verkkosivuilta automaattisesti. AI voi analysoida kerättyä dataa esimerkiksi kilpailijaseurantaan, markkina-analyyseihin tai hinnoitteluvertailuihin. Käyttö edellyttää aina lainsäädännön ja sivustojen ehtojen noudattamista.
Watson Assistant
IBM:n Watson Assistant on tekoälyavusteinen chatbot- ja agenttialusta. Se soveltuu asiakaspalveluun, sisäisiin agentteihin ja yritysten asiointipalveluihin. Vahvuutena on yrityskäyttöön viilattu tietoturva ja integraatiot.
X
XGBoost
XGBoost on koneoppimisen kirjasto, jota käytetään erityisesti ennustemalleihin ja luokitteluun. Se on nopea, tarkka ja yksi datatieteilijöiden suosikkityökaluista. Yrityksissä sitä käytetään ennustamaan kysyntää, kustannuksia, riskejä ja asiakaspoistumaa.
(Huom: X-kirjaimella on harvoja järkeviä AI-termejä, XGBoost on niistä tunnetuin.)
Y
Yhteentoimivuus (Interoperability)
Yhteentoimivuus tarkoittaa, että AI-ratkaisut ja järjestelmät voivat toimia yhdessä ilman manuaalista säätöä. Tämä on tärkeää, jotta automaatiot voivat kulkea CRM:stä ERP:iin ja takaisin. Hyvin rakennettu yhteentoimivuus tekee AI-ratkaisuista pitkäikäisiä ja stabiileja.
Ylläpito (AI maintenance)
AI-ratkaisujen ylläpito sisältää mallien päivittämisen, agenttien korjaamisen ja mahdollisten virheiden seurannan. Hyvin suunnitellut automaatiot vaativat vain vähän jatkuvaa työtä. Ylläpito varmistaa, että järjestelmä pysyy tarkkana ja turvallisena.
Z
Zapier
Zapier on helppokäyttöinen automaatioalusta, jolla voi yhdistää tuhansia sovelluksia ilman koodausta. Se sopii erityisesti markkinoijille, freelancereille ja pienyrityksille, jotka haluavat automatisoida toistuvia työtehtäviä nopeasti ja vaivattomasti.
Zero-shot learning
Zero-shot learning tarkoittaa, että AI pystyy ratkaisemaan tehtäviä, joita sitä ei ole erikseen opetettu. Malli hyödyntää laajaa ymmärrystään ja siirtää oppimaansa uusiin tilanteisiin. Tämä tekee moderneista kielimalleista erittäin joustavia yrityskäytössä.
Zero Trust (AI-tietoturva)
Zero Trust -malli perustuu ajatukseen, että mikään järjestelmä tai käyttäjä ei ole oletusarvoisesti luotettu. AI-ratkaisuissa Zero Trust näkyy rajoituksina, valvontana ja vahvana autentikointina. Se on tärkeä tietoturvamalli yrityksille, jotka käsittelevät arkaluonteista dataa.
Ä
Äänentunnistus (Speech Recognition)
Äänentunnistus muuttaa puheen tekstiksi. Sitä käytetään puheagenteissa, puhelinpalveluissa, muistiinpanoissa ja automatisoidussa asiakaspalvelussa. Modernit järjestelmät tunnistavat myös meluisissa ympäristöissä ja eri kielillä.
Älykäs automaatio (Intelligent Automation)
Älykäs automaatio yhdistää perinteisen automaation ja tekoälyn. Se hoitaa prosesseja itsenäisesti, reagoi tilanteisiin ja tekee päätöksiä datan perusteella. Tuloksena on nopeampia, virheettömämpiä ja kustannustehokkaampia työnkulkuja.
Ö
Öljytyt prosessit (AI-optimointi – metaforinen termi)
Vaikka ei virallinen tekninen termi, sitä käytetään joskus kuvaamaan kokonaisuutta, jossa prosessit toimivat älykkään automaation avulla nopeasti ja kitkattomasti. AI minimoi turhat vaiheet ja poistaa pullonkauloja. Lopputuloksena yrityksen arki sujuu kuin hyvin öljytty koneisto.