Tekoälyaikakauden tärkeimmät taidot eivät ole pelkästään teknisiä

Millaista osaamista tarvitaan tekoälyn yleistyessä?

Tekoäly on vakiinnuttanut paikkansa suomalaisten työntekijöiden arjessa. Vuoden 2025 Työolobarometrin mukaan 45 prosenttia suomalaisista palkansaajista kertoo työpaikallaan käytettävän tekoälyyn perustuvaa teknologiaa. Käyttö kuitenkin vaihtelee edelleen huomattavasti sektoreittain, 35 prosentista kunnissa ja hyvinvointialueilla 68 prosenttiin valtion organisaatioissa (Lyly-Yrjänäinen, 2026).

Huom. Mukailtu Lyly-Yrjänäinen (2026).

Tekoälyn yleistyessä huomio siirtyy väistämättä siihen, millaista osaamista muuttuva työelämä tulee edellyttämään. Tässä yhteydessä onkin luonnollista, että keskustelu kohdistuu usein teknisiin taitoihin. OECD:n (2026a; 2026b) mukaan valtaosalle työntekijöistä keskeisintä on kuitenkin osata hyödyntää tekoälyä työssään, ymmärtää sen toimintaa perustasolla sekä arvioida sen tuottamaa tietoa kriittisesti. Kyse ei kuitenkaan ole teknisten ja inhimillisten kyvykkyyksien välisestä valinnasta. OECD:n mukaan inhimilliset kyvykkyydet voivat jo perustason digitaaliseen osaamiseen yhdistyessään parantaa merkittävästi työntekijöiden tehokkuutta ja tuottavuutta digitaalisissa toimintaympäristöissä. Juuri siksi niiden merkitys näyttää alati kasvavan tekoälyn käyttöönoton myötä:

🧠 Kyky ajatella ja oppia uutta

Kriittinen ajattelu, ongelmanratkaisu, luovuus, oppimaan oppiminen ja itsesäätely auttavat työntekijöitä hyödyntämään uusia teknologioita tarkoituksenmukaisesti.

🤝 Kyky toimia muiden kanssa

Viestintä, yhteistyö, empatia ja tunneäly tukevat yhteisen ymmärryksen rakentamista, ihmisten johtamista ja luottamuksen syntymistä.

🎯 Kyky johtaa omaa toimintaa

Itseohjautuvuus, vastuullisuus ja minäpystyvyys tukevat uusien toimintatapojen omaksumista ja muutoksiin sopeutumista tilanteissa, joissa prosessit ja osaamisvaatimukset muuttuvat nopeasti.

Tekoäly muuttaa työn sisältöä enemmän kuin korvaa sitä

OECD (2026b) korostaa myös, etteivät tekoälylle eniten altistuvat ammatit ole välttämättä niitä, joilla on suurin automatisoitumisriski. Tällaisia ammatteja ovat korkean osaamistason asiantuntija- ja johtotehtävät, jotka pitkälti ei-rutiininomaisiin kognitiivisiin ja sosiaalisiin prosesseihin perustuvina ovat ymmärrettävästi keskimäärin vähemmän alttiita automatisoitumiselle.

Nämä havainnot näkyvät osaltaan myös suomalaisessa työelämässä. Vuoden 2025 Työolobarometrin mukaan tekoälyn arvioitiin jokaisella sektorilla tuoneen enemmän uusia työtehtäviä kuin korvanneen niitä. Suurimmissa tekoälyn käyttäjäsektoreissa, valtion organisaatioissa ja yksityisissä palveluissa, noin 45 prosenttia palkansaajista arvioi tekoälyn tuoneen uusia tehtäviä, kun vastaavat osuudet tehtävien korvautumisesta olivat 22 ja 24 prosenttia (Lyly-Yrjänäinen, 2026). Myöskään ETLAn mukaan ei toistaiseksi ole näyttöä siitä, että tekoälyn yleistyminen olisi lisännyt työn korvautumiseen liittyviä pelkoja Suomessa (Bryson ym., 2026).

Mitä tästä kannattaa ottaa mukaan?

Tekoälyaikakauden keskeiset taidot eivät ole pelkästään teknisiä. Tekninen osaaminen muodostaa tärkeän perustan, mutta sen rinnalla korostuvat kyky ajatella, oppia, toimia yhteistyössä ja johtaa omaa toimintaa muuttuvassa työelämässä. Organisaatioiden näkökulmasta keskeiseksi kysymykseksi nouseekin se, miten tunnistaa nämä kyvykkyydet luotettavasti. Juuri tähän kysymykseen henkilöarviointimme tarjoavat vastauksen rekrytointipäätösten tueksi.

Tekoälyaikakauden osaamisvaatimuksia tarkasteli

Psykologiharjoittelijamme Teemu Kaunisto

Viittaukset

Bryson, A., Kauhanen, A., & Rouvinen, P. (2026). AI and Worker Well-being: Evidence from a Nationally Representative Study (ETLA Working Papers No. 137). ETLA Economic Research. dx.doi.org/10.2139/ssrn.7116979

Lyly-Yrjänäinen, M. (2026). Työolobarometri 2025 (Työ- ja elinkeinoministeriön julkaisuja 2026:10). Työ- ja elinkeinoministeriö. https://urn.fi/URN:ISBN:978-952-327-714-4

OECD. (2026a). AI and Skills: What We Know So Far. OECD. https://doi.org/10.1787/f843b352-en

OECD. (2026b). Skills in the AI Age (OECD Artificial Intelligence Papers No. 60). OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/972bd15e-en