Materiaaleja ja verkkosivuja

Tekoäly työn tukena kirjastoissa

Tekoäly voi olla hyödyllinen työväline kirjaston arjessa. Sitä voi hyödyntää esimerkiksi ideoinnissa, tekstien luonnostelussa ja muokkaamisessa, tiivistämisessä, selkokielistämisessä, kääntämisessä sekä erilaisten sisältöjen suunnittelussa. Tekoäly voi auttaa myös jäsentämään ajatuksia, löytämään vaihtoehtoja ja tarkastelemaan asioita uusista näkökulmista.

Parhaimmillaan tekoäly säästää aikaa ja tukee työn tekemistä. Se ei kuitenkaan korvaa ihmisen asiantuntemusta, harkintaa tai vastuuta. Tekoälyn tuottamaa sisältöä pitää aina arvioida ja tarkistaa ennen sen käyttämistä tai julkaisemista. Tekoäly voi tuottaa sujuvaa ja uskottavan näköistä sisältöä, vaikka siinä olisi asiavirheitä, puutteita tai vanhentunutta tietoa.

Tekoälyn käytössä on tärkeää huomioida myös tietosuoja, tekijänoikeudet ja organisaation omat ohjeet. Tekoälypalveluihin ei tule syöttää henkilötietoja, salassa pidettäviä tietoja tai muuta luottamuksellista aineistoa, ellei se ole organisaation ohjeiden mukaan sallittua. Myös tekoälyn tuottamat tiedot on tarvittaessa tarkistettava luotettavista lähteistä. Tekoäly on työväline, ei valmis vastaus. Käytä sitä rohkeasti, mutta arvioi sen tuottamaa sisältöä kriittisesti ja pidä ihminen aina päätöksenteon keskiössä.

Tähän osioon olemme koonneet suomalaisia ja kansainvälisiä kirjastoille suunnattuja materiaaleja suomeksi, ruotsiksi ja englanniksi. Löydät täältä kursseja, oppaita, artikkeleita, videoita ja muuta aineistoa, joiden avulla voit syventää osaamistasi ja seurata alan kehitystä.

Verkkokurssit ja oppaat

Tekoälyä voi opiskella monella tavalla: verkkokursseilla, videoiden avulla, oppaista ja käytännön harjoituksista. Tähän on koottu maksuttomia ja luotettavia oppimateriaaleja, jotka soveltuvat niin vasta-alkajille kuin osaamistaan syventäville. Mukana on suomen-, ruotsin- ja englanninkielisiä kursseja sekä kansainvälisiä oppimisympäristöjä.

• Elements of AI on yksi maailman tunnetuimmista maksuttomista tekoälyn verkkokursseista. Kurssi sopii kaikille, jotka haluavat ymmärtää, mitä tekoäly on, miten se toimii ja miten se vaikuttaa yhteiskuntaan. Et tarvitse aiempaa osaamista tai ohjelmointitaitoja.
• Building AI on Helsingin yliopiston Elements of AI -kokonaisuuden jatkokurssi, joka auttaa ymmärtämään, miten tekoälyä rakennetaan ja millaisiin ongelmiin erilaisia tekoälymenetelmiä voidaan käyttää. Kurssilla tutustutaan muun muassa koneoppimiseen, tekstin käsittelyyn, neuroverkkoihin ja syväoppimiseen. Kurssilla on eri vaikeustasoja, joten myös ilman ohjelmointitaustaa voi aloittaa.
• eOppiva & Sitra: Tekoälyn reilut säännöt. Maksuton verkkokoulutus johdattaa tekoälyn sääntelyyn ja EU:n tekoälyasetukseen. Koulutuksessa tutustutaan tekoälyn riskitasoihin sekä siihen, mitä tekoälyn vastuullinen hankinta ja käyttöönotto tarkoittavat käytännössä. Hyvä kokonaisuus erityisesti silloin, kun haluat ymmärtää tekoälyn käyttöön liittyviä velvollisuuksia ja riskejä organisaation näkökulmasta.
• eOppiva: tekoälykoulutukset. eOppivan maksuttomista, kaikille avoimista koulutuksista löytyy useita tekoälyyn liittyviä kokonaisuuksia. Voit tutustua tekoälyn perusteisiin ja toimintaperiaatteisiin, tekoälyn yhteiskunnallisiin vaikutuksiin, ihmiskeskeisyyteen sekä tekoälyn sääntelyyn ja vastuulliseen käyttöön. Koulutuksia voi hyödyntää sekä oman osaamisen kehittämiseen että työyhteisön yhteiseen opiskeluun.
• Tekoälylukutaito: Avointen oppimateriaalien kirjasto. Selkeä ja lyhyt johdatus tekoälylukutaitoon. Materiaalissa käsitellään viittä keskeistä aluetta: tekoälyn toimintaperiaatteiden ymmärtämistä, tekoälyn käyttöä, tuotosten arviointia, käyttäjän vastuuta sekä omien asenteiden tunnistamista. Materiaali sopii erityisesti tekoälylukutaidon perusteiden hahmottamiseen.
• HAMK: AI-kansalainen. Kaikille avoin ja maksuton verkkokurssi kehittää tekoälylukutaitoa, lähdekriittisyyttä ja vastuullista tekoälyn käyttöä. Kurssin voi suorittaa itsenäisesti omaan tahtiin, eikä aiempaa osaamista tarvita.
• Cisco Networking Academy: Introduction to Modern AI. Maksuton, aloittelijalle sopiva englanninkielinen verkkokurssi, joka johdattaa tekoälyn, koneoppimisen ja generatiivisen tekoälyn perusteisiin ja tarjoaa käytännön harjoituksia tekoälyn hyödyntämisestä arjen tehtävissä. Kurssi ei edellytä ohjelmointiosaamista.
• OpenLearn: AI fluency. Käytännönläheinen englanninkielinen johdatus tekoälyyn ja generatiiviseen tekoälyyn. Kurssilla tutustutaan AI:n perusteisiin, generatiivisen AI:n käyttöön, tiedonhakuun, vastuullisuuteen, saavutettavuuteen sekä tekoälyn vaikutuksiin työelämässä ja yhteiskunnassa.
• FutureLearnin Digital Skills: Artificial Intelligence on käytännönläheinen verkkokurssi, joka tarjoaa hyvän johdannon tekoälyyn ja generatiiviseen tekoälyyn. Kurssilla tutustutaan tekoälyn perusteisiin, sen kehitykseen sekä siihen, miten tekoäly muuttaa työtä, ammatteja ja tarvittavia digitaitoja.
• OKM: Kansalaisten tekoälyosaamisen viitekehys. Suomen oma viitekehys tekoälyosaamisen kehittämiseen. Se jäsentää tekoälyosaamista neljän osaamistason kautta aloittelijasta kehittäjään ja tarkastelee erityisesti tekoälyn ymmärtämistä, vaikutusten arviointia sekä tekoälyn vastuullista käyttöä ja soveltamista. Hyvä pohja oman osaamisen arviointiin ja tekoälylukutaidon ohjaukseen. Tässä myös laajempi julkaisu kansalaisten tekoälyosaamisen viitekehyksestä.
• EU tekoälysäädös AI Act on Euroopan unionin keskeinen tekoälyä koskeva lainsäädäntö. Se perustuu riskiperusteiseen lähestymistapaan ja määrittelee sääntöjä tekoälyn kehittämiselle ja käytölle sekä esimerkiksi läpinäkyvyydelle, turvallisuudelle ja perusoikeuksien suojalle. Komission AI Actin tekoälylukutaitokäytäntöjen kokoelmassa on käytännön esimerkkejä siitä, miten organisaatiot voivat toteuttaa AI-lukutaitoa.
• Kuntaliitto: EU:n tekoälysäädös kuntakentällä. Kuntaliiton sivu kokoaa yhteen EU tekoälysäädöksen keskeiset vaikutukset kuntiin ja tekoälyn käyttöönottoon. Sivulla käsitellään muun muassa kuntien roolia tekoälyjärjestelmien käyttöönottajina, eri riskiluokkia sekä sääntelyn ajankohtaisia muutoksia ja aikatauluja.
• Finna: Tekoäly työelämätaitona. Käytännönläheinen materiaali tekoälyn hyödyntämisestä työelämässä. Kokonaisuudessa tutustutaan generatiiviseen tekoälyyn, erilaisiin tekoälypalveluihin sekä siihen, miten tekoälyä voidaan käyttää osana asiantuntijatyötä.
• SKY AI: Tekoäly opettajan tukiälynä. Suomen Kansanopistoyhdistyksen henkilöstökoulutuksen avoin materiaalikokonaisuus tekoälyn hyödyntämisestä opetuksessa ja oppimisessa. Materiaaleissa käsitellään muun muassa tekoälyn käyttöä opetuksen ja opiskelijan tukena, monikielistä opetusta, tekoälytuutoreita sekä tekoälyn vastuullista ja tietosuojan huomioivaa käyttöä. Mukana on myös webinaareja ja tekoälysuosituksia.
• Opetushallitus: Tekoälylukutaito. Mitä tekoälylukutaito oikeastaan tarkoittaa? Opetushallituksen tausta-aineisto tarkastelee tekoälylukutaitoa kykynä ymmärtää tekoälyn toimintaa, käyttää ja soveltaa sitä, arvioida kriittisesti tekoälyn tuottamia sisältöjä sekä toimia tekoälyn kanssa eettisesti ja vastuullisesti. Materiaali auttaa hahmottamaan tekoälylukutaitoa osana laajempaa monilukutaitoa ja kriittistä ajattelua.
• Opetushallitus: Tekoäly ja muuttuva lukutaito. Opetushallituksen kokoama materiaalipankki tarjoaa ajankohtaista tietoa tekoälylukutaidosta, opetuksesta ja oppimisesta. Materiaalit soveltuvat hyvin myös kirjastojen mediakasvatuksen ja digitaitojen tueksi.
• TIEKE: Kestäviä tekoälytekoja työpaikoilla: Käytännönläheisiä oppaita, tarkistuslistoja ja materiaaleja vastuulliseen tekoälyn käyttöönottoon työelämässä.
• Digiteket: AI i biblioteket. Ruotsin yleisten kirjastojen Digiteket tarjoaa laadukkaita artikkeleita, oppaita, podcasteja ja videoita tekoälyn hyödyntämisestä kirjastoissa. Sisältöjä löytyy niin aloittelijoille kuin pidemmälle ehtineille.
• Mediemyndigheten: Koll på AI. Ruotsin Mediemyndigheten on tehnyt noin 30 minuutin ilmaisen verkkokoulutuksen, jossa opetellaan tunnistamaan AI:n tuottamaa sisältöä, ymmärtämään deepfakeja ja pohtimaan, voiko AI:n tuottamaan tietoon luottaa.
• Kansalliskirjasto: Tekoälyn käytön periaatteet. Miten tekoälyä voidaan käyttää kirjastossa vastuullisesti? Kansalliskirjaston periaatteissa käsitellään muun muassa tekoälyn läpinäkyvää käyttöä, ihmisen tekemää tarkistusta, tekoälylukutaitoa, avoimuutta ja kestävyyttä. Mukana on myös konkreettisia esimerkkejä tekoälyn hyödyntämisestä kirjaston palveluissa ja kehittämistyössä.
• Helsingin yliopisto: Opas tekoälyn etiikkaan. Suomenkielinen opas johdattaa tekoälyn etiikkaan ja auttaa ymmärtämään tekoälyn käyttöön liittyviä arvoja, normeja, oikeudenmukaisuutta, yksityisyyttä ja vastuullisuutta.
• Microsoft Learn: Introduction to AI Literacy. Maksuton englanninkielinen oppimispolku, joka perehdyttää tekoälylukutaidon perusteisiin, vastuulliseen tekoälyn käyttöön ja tekoälyn hyödyntämiseen asiantuntijatyössä. Kurssi sisältää käytännön harjoituksia ja etenee omaan tahtiin.
• OECD & European Commission: AI Literacy Framework. Tekoälylukutaidon kansainvälinen viitekehys kuvaa, millaisia tietoja, taitoja ja asenteita tarvitaan tekoälyn ymmärtämiseen ja vastuulliseen käyttöön. Se toimii hyvänä tausta-aineistona digiohjaajille ja tekoälyosaamisen kehittämiseen.
• OpenAI Academy. OpenAI Academyn englanninkieliset maksuttomat oppaat, webinaarit ja kurssit käsittelevät generatiivisen tekoälyn käyttöä, turvallisuutta ja tekoälylukutaitoa eri kohderyhmille.
• AI for Everyone (AI.gov.gr). Kreikan digitaaliministeriön julkaisema avoin opas käsittelee tekoälyn perusteita, vastuullista käyttöä ja tehokasta vuorovaikutusta tekoälyn kanssa selkeällä ja helposti lähestyttävällä tavalla.
• IFLA: Entry Point. Kansainvälinen katsaus tekoälyn mahdollisuuksiin, haasteisiin ja vaikutuksiin kirjastoalalla.
• ALA: AI Learning Resources. oppaita, tapahtumia ja materiaaleja kirjastojen tekoälyosaamisen tueksi.
• ACRL: AI Competencies for Academic Library Workers. korkeakoulukirjastojen henkilöstölle laadittu tekoälyosaamisen viitekehys.
• Internetstiftelsen: AI – artificiell intelligens. Laaja sivusto, josta löydät ruotsinkielistä materiaalia tekoälystä niin videoita kuin artikkeleita.
• LuovAIn!: Generatiivinen tekoäly luovassa työssä. Laaja ja maksuton verkkokurssi, joka perehdyttää generatiiviseen tekoälyyn erityisesti luovan työn näkökulmasta. Kurssilla käsitellään muun muassa kielimalleja, kuva-, ääni- ja videotyökaluja, tekoälyn teknistä taustaa, tekijänoikeuksia, etiikkaa sekä tekoälyn vaikutuksia työelämään. Vaikka kurssi on suunnattu luoville aloille, monet sisällöt soveltuvat erinomaisesti myös kirjastojen viestintään, tapahtumien suunnitteluun ja sisällöntuotantoon. Kurssin voi suorittaa omaan tahtiin. Sisältää harjoituksia sekä osaamistestejä.
• Skills of AI Age. Eurooppalainen opas, joka auttaa kehittämään tekoälyajassa tarvittavia työelämä- ja digitaitoja. Materiaali painottaa erityisesti kriittistä ajattelua, vastuullista tekoälyn käyttöä, ongelmanratkaisua, vuorovaikutusta ja jatkuvaa oppimista. Se sopii hyvin kaikille, jotka haluavat vahvistaa tekoälylukutaitoaan teknisten taitojen lisäksi.
• DeepLearning.AI: Generative AI for Everyone. Englanninkielinen verkkokurssi generatiivisen tekoälyn perusteista. Kurssilla tutustutaan siihen, miten generatiivinen tekoäly toimii, mitä sillä voidaan tehdä ja millaisia rajoituksia siihen liittyy. Lisäksi tarkastellaan tekoälyn vaikutuksia työhön ja yhteiskuntaan. Sopii hyvin myös aloittelijalle eikä edellytä ohjelmointitaitoja.
• IBM SkillsBuild: Artificial Intelligence. IBM:n maksuttomasta SkillsBuild-oppimisympäristöstä löytyy tekoälyn perusteita, generatiivista tekoälyä, dataosaamista ja työelämätaitoja käsitteleviä kursseja. Kurssit ovat itseopiskeltavia, ja osasta voi saada digitaalisen osaamismerkin.
• EDUCAUSE: Generative AI. Laaja englanninkielinen materiaalikokonaisuus generatiivisesta tekoälystä korkeakouluissa. Sivustolta löytyy oppaita, artikkeleita, tutkimuksia ja käytännön työkaluja muun muassa tekoälylukutaidosta, vastuullisesta käytöstä, tekoälylinjauksista ja käyttöönotosta.
• University of the District of Columbia Library: AI Help Guide. Kirjaston käytännönläheinen opas generatiivisen tekoälyn perusteisiin, käyttöön ja arviointiin. Materiaalissa käsitellään muun muassa kehotteita, tekoälyn mahdollisuuksia ja rajoituksia, lähteiden arviointia sekä tekoälyn eettisiä ja oikeudellisia kysymyksiä.
• Kirjastot.fi. Tekoäly -opas, joka tarjoaa käytännön vinkkejä tekoälyn hyödyntämiseen tiedonhaussa sekä muistuttaa lähteiden tarkistamisen ja kriittisen arvioinnin tärkeydestä. Mukana on myös esimerkkejä tekoälyn käytöstä hakusanojen, tietokantojen ja tiedon jäsentämisen apuna.
• Makupalat:
  • Generatiivinen tekoäly. Kokoelma suomenkielisiä ja Suomessa tuotettuja verkkosisältöjä generatiivisesta tekoälystä.
  • Tekoäly ja tiedonhaku. Aineistoja tekoälyn ja tiedonhaun suhteesta sekä tekoälyn hyödyntämisestä tiedon etsimisessä ja arvioinnissa.
  • Tekoäly ja oppimateriaalit. Oppimateriaaleja ja opetukseen soveltuvia sisältöjä tekoälystä.
  • Generatiivinen tekoäly ja sovellukset. Tietoa ja materiaaleja generatiivisen tekoälyn sovelluksista ja käyttötavoista.

Kehotteet eli Promptit

Hyvä kehote auttaa tekoälyä ymmärtämään tavoitteen ja tuottamaan hyödyllisemmän vastauksen. Alla olevat kehotteet on tarkoitettu inspiraatioksi ja työn tueksi. Muokkaa niitä oman tilanteesi, organisaatiosi ja kohderyhmäsi mukaan. Mitä enemmän annat taustatietoa ja kerrot tavoitteestasi, sitä paremmin tekoäly pystyy auttamaan.

• AImiten: Prompt engineering -opas 2026. Suomenkielinen ja hyvin käytännönläheinen opas.
• AI-opas.fi: Promptaus. Opas selittää suomeksi, mitä promptaaminen tarkoittaa ja antaa esimerkkejä arkisista käyttötapauksista.
• Mittuniversitetin Att prompta on erittäin hyvä ja käytännönläheinen yliopisto-opas. Se käsittelee kontekstin antamista, vaiheittaista promptaamista, tiedostojen hyödyntämistä ja tuotosten tarkistamista.
• Tampereen korkeakouluyhteisö: Tekoälyä ohjaavien kehotteiden eli promptien muotoilu. Korkeakoulun avoin opas, jossa on tehtävän määrittely, konteksti, rajaukset, tyyli, muoto ja konkreettisia esimerkkejä.
• AI-Magasinet: Prompta bättre. Tuore 2026 ruotsinkielinen käytännön opas, jossa on tekniikoita, mallipohjia ja konkreettisia esimerkkejä ruotsiksi. Se käsittelee muun muassa kontekstia, tavoitteen määrittelyä ja hyvän lopputuloksen näyttämistä esimerkkien avulla.
• Google Cloud: Prompt engineering - overview and guide. Google käy läpi promptauksen perusteet ja edistyneempiä tekniikoita sekä sitä, miten konteksti, esimerkit ja rakenteiset ohjeet vaikuttavat tuloksiin.
• DeepLearning.AI: ChatGPT Prompt Engineering for Developers. Käytännönläheinen englanninkielinen kurssi tehokkaiden kehotteiden eli promptien laatimisesta. Kurssilla opitaan antamaan tekoälylle selkeitä ja täsmällisiä ohjeita sekä rakentamaan kehotteita esimerkiksi tekstin tiivistämiseen, muokkaamiseen ja muuntamiseen.
• MSU Denver: Prompt Engineering Guide. Metropolitan State University of Denverin opas on tarkoitettu kaikentasoisille käyttäjille, aloittelijasta edistyneempään. Se lähtee perusteista ja etenee järjestelmällisempiin promptaustapoihin. Opas on tarkoitettu eläväksi materiaaliksi, jota päivitetään tekoälyn kehittyessä.
• UNESCO: The Disappearance of the Unclear Question. Artikkeli pohtii, miten generatiivinen tekoäly muuttaa oppimista, ajattelua ja kysymisen taitoa.

Muista! Älä syötä tekoälypalveluun luottamuksellisia tietoja, henkilötietoja tai tekijänoikeuden alaista aineistoa ilman, että organisaatiosi ohjeistus sen sallii. Tarkista aina tekoälyn tuottaman sisällön oikeellisuus ennen sen julkaisemista tai käyttöä.

Hyvän kehotteen muistilista

• Kerro tavoite: mitä haluat saada aikaan?
• Anna konteksti: mitä tekoälyn pitää tietää tilanteesta?
• Kerro kohderyhmä: kenelle lopputulos on tarkoitettu?
• Kerro toiveet ja rajat: mitä pitää huomioida tai välttää?
• Kerro lopputulos: millaisessa muodossa vastauksen pitäisi olla?
• Jatka keskustelua: ensimmäisen vastauksen ei tarvitse olla valmis.

Kaikkia kohtia ei tarvitse kirjoittaa jokaiseen kehotteeseen. Aloita siitä, mitä tiedät, ja anna keskustelun tarkentua tarvittaessa.

Promptaaminen muuttuu

Hyvää kehotetta ei tarvitse enää ajatella tarkasti hiottuna komentona tai valmiiksi täytettävänä kaavana. Uusien tekoälymallien kanssa voit usein aloittaa aivan tavallisella kielellä ja tarkentaa pyyntöä keskustelun edetessä.

Tärkeintä ei ole muistaa tiettyä promptikaavaa, vaan osata kertoa tekoälylle haluamasi asia. Hyvää kehotetta ei tarvitse enää ajatella tarkasti hiottuna komentona tai valmiiksi täytettävänä kaavana. Uusien tekoälymallien kanssa voit usein aloittaa aivan tavallisella kielellä ja tarkentaa pyyntöä keskustelun edetessä.

Tärkeintä ei ole muistaa tiettyä promptikaavaa, vaan osata kertoa tekoälylle:

• mitä olet tekemässä
• mitä haluat saada aikaan
• mitä taustatietoa tekoäly tarvitsee
• kenelle lopputulos on tarkoitettu
• millaisia rajoituksia tai toiveita tehtävään liittyy
• millainen lopputulos olisi sinulle hyödyllinen.

Voit siis aloittaa myös keskeneräisestä ajatuksesta:

”Meillä on kirjastossa tällainen tapahtuma tulossa. Olen miettinyt siitä viestintää, mutta en oikein tiedä, mistä kannattaisi aloittaa. Tässä on tapahtuman tiedot. Auta minua miettimään, mitä kaikkea tästä kannattaisi tehdä ja millaisia kohderyhmiä tavoitella.”

Tämän jälkeen voit jatkaa keskustelua, kysyä vaihtoehtoja, antaa lisää tietoa ja pyytää tekoälyä kehittämään ehdotuksia.

Ajattele siis promptia keskustelun aloituksena, ei taikasanana ja tuo esiin sinun tavoite. Yksi hyödyllinen muutos on siirtää huomio itse promptin hiomisesta hieman kauemmas eli mitä oikeastaan yrität saada aikaan? Jos annat tekoälylle vain yhden pienen työvaiheen, se todennäköisesti auttaa juuri siinä työvaiheessa. Jos kerrot laajemman tavoitteen, tekoäly voi auttaa myös tehtävän jäsentämisessä, vaihtoehtojen löytämisessä ja seuraavien vaiheiden suunnittelussa.

Esimerkiksi:

Pieni pyyntö:

”Kirjoita tästä tapahtumasta Facebook-julkaisu.”

Laajempi tavoite:

”Järjestämme kirjastossa tämän tapahtuman ja haluamme tavoittaa erityisesti nuoria aikuisia. Auta minua suunnittelemaan, miten tapahtumaa kannattaisi markkinoida. Ehdota sopivia kanavia, viestien aiheita ja sisältöjä. Kysy ensin ne tiedot, joita tarvitset.”

Jälkimmäisessä tekoäly ei ole vain tekstintuottaja, vaan keskustelukumppani, joka voi auttaa hahmottamaan koko tehtävää. Puhu, kirjoita tai sanele ja tärkeintä on saada ajatus ulos. Hyvän kehotteen ei tarvitse olla viimeisteltyä tekstiä. Voit myös sanella ajatuksesi tekoälylle ja pyytää sitä jäsentämään ne.

Esimerkiksi:

”Mietin tässä meidän kirjaston syksyn tapahtumia ja sitä, miten niistä saataisiin enemmän näkyvyyttä. Meillä on aika vähän aikaa markkinointiin, eikä kaikkia kanavia ehditä käyttää. Tässä on tämänhetkiset ajatukseni… Jäsennä nämä ja ehdota, mitä kannattaisi tehdä ensin.”

Tämän jälkeen voit pyytää tekoälyä esimerkiksi:

• kysymään puuttuvat tiedot
• ehdottamaan vaihtoehtoja
• tekemään suunnitelman
• haastamaan omia oletuksiasi
• tuottamaan lopulliset sisällöt.

Promptaaminen ei siis ole katoamassa, vaan se on muuttumassa. Aikaisemmin huomio saattoi olla siinä, miten rakennetaan mahdollisimman tehokas yksittäinen kehote. Yhä useammin hyödyllistä on ajatella tekoälyn kanssa työskentelyä iteratiivisena keskusteluna: kerro tavoite, anna konteksti, arvioi vastausta, tarkenna ja jatka.

Hyvä kysymys ei aina ole:

”Miten kirjoitan täydellisen promptin?”

Vaan:

”Mitä haluan saada aikaan ja miten tekoäly voisi auttaa minua pääsemään siihen?”

Tekoäly kirjaston viestinnän tukena

Tekoälystä voi olla paljon hyötyä kirjaston viestinnässä. Sitä voi käyttää esimerkiksi ideointiin, tekstien luonnosteluun, tiivistämiseen, eri kohderyhmille mukauttamiseen ja kääntämiseen.

Sama tieto voi olla tarpeen julkaista monessa eri muodossa:

• verkkosivutekstinä
• Facebook-julkaisuna
• Instagram-tekstinä
• uutiskirjeenä
• julisteena
• selkokielisenä versiona
• suomen- tai ruotsinkielisenä versiona.

Tekoäly voi auttaa muokkaamaan samasta pohjatekstistä eri kanaviin ja eri kohderyhmille sopivia versioita. Aloita tiedoista ja kerää ensin kaikki tiedot, joiden pitää olla oikein:

• tapahtuman nimi
• päivämäärä ja kellonaika
• paikka
• kohderyhmä
• sisältö
• ilmoittautumisohjeet
• yhteystiedot
• linkit.

Anna nämä tiedot tekoälylle ja pyydä sitä kirjoittamaan teksti niiden pohjalta. Voit esimerkiksi kirjoittaa:

”Kirjoita kirjaston verkkosivuille lyhyt ja selkeä teksti kirjailijavierailusta. Käytä helposti ymmärrettävää ja kutsuvaa kieltä. Kohderyhmänä ovat aikuiset. Käytä ainoastaan alla olevia tietoja äläkä lisää omia tietoja.”

Tämän jälkeen voit pyytää tekoälyä tekemään samasta sisällöstä esimerkiksi lyhyemmän version sosiaaliseen mediaan, tekstin uutiskirjeeseen tai selkokielisen version. Muista että tarkistat aina ennen julkaisemista, sillä tekoäly voi tehdä hyvän luonnoksen, mutta vastaat aina itse julkaistavasta sisällöstä. Tarkista ainakin nämä:

• Sävy: Kuulostaako teksti kirjastolta?
• Sisältö: Ovatko tiedot oikein?
• Kohderyhmä: Ymmärtääkö kohderyhmä tekstin?
• Kieli: Onko teksti luontevaa ja oikein kirjoitettua?
• Päivämäärät ja kellonajat: Ovatko kaikki tiedot oikein?
• Linkit: Toimivatko linkit?

Tekoälyä voidaan hyödyntää myös tiedon ja palvelujen saavutettavuuden parantamisessa.

Tekoälyä voi käyttää esimerkiksi:

• vaikeiden tekstien selkeyttämiseen
• hankalien käsitteiden selittämiseen
• pitkien tekstien tiivistämiseen
• tiedon jäsentämiseen
• tekstin mukauttamiseen eri kohderyhmille
• tekstien kääntämiseen
• puheen muuttamiseen tekstiksi
• kuvailujen ja vaihtoehtoisten tekstien luonnosteluun.

Tästä on erityistä hyötyä silloin, kun sama tieto pitää tarjota useassa eri muodossa. Tekoäly ei kuitenkaan automaattisesti tee sisällöstä saavutettavaa, joten lopputulos pitää aina tarkistaa. Selkeytetyn tekstin on oltava sisällöltään oikein, ja käännöksen on välitettävä alkuperäisen tekstin merkitys. Puheentunnistuksessa nimet ja erikoissanasto voivat muuttua vääriksi, ja tekoälyn tekemä kuvan kuvaus voi jättää huomiotta käyttäjälle tärkeän tiedon. Tekoäly voi siis auttaa tekemään sisällöstä saavutettavampaa, mutta lopputuloksen saavutettavuus on aina ihmisen vastuulla.

Tekoälyn käyttö kirjastotyössä

Tekoälystä voi olla hyötyä monissa kirjastotyön tehtävissä. Sitä voidaan käyttää esimerkiksi tiedonhaussa, ideoinnissa, viestinnässä ja saavutettavuuden parantamisessa. Samalla tekoälyn käyttö edellyttää uudenlaista lähdekritiikkiä, harkintaa ja vastuullisuutta.

Hyvä lähtökohta on ajatella tekoälyä työvälineenä ja keskustelukumppanina, ei automaattisena oikean tiedon lähteenä. Tekoäly voi auttaa meitä ajattelemaan, etsimään tietoa, jäsentämään asioita ja muotoilemaan tekstiä. Ihmisen tehtävänä on kuitenkin edelleen arvioida tietoa, tarkistaa lopputulos ja kantaa vastuu siitä, mitä käytetään ja julkaistaan.

Tekoäly voi antaa nopeita, selkeitä ja vakuuttavan kuuloisia vastauksia. Hyvin muotoiltu vastaus ei kuitenkaan tarkoita, että se olisi oikein. Tekoälypalvelut voivat antaa virheellistä, puutteellista tai vanhentunutta tietoa, sekoittaa henkilöitä, vuosilukuja tai tapahtumia, yksinkertaistaa tai vääristää tietoa sekä tehdä johtopäätöksiä, joita lähteet eivät tue. Ne voivat myös keksiä olemattomia lähteitä, artikkeleita tai linkkejä ja jättää tärkeitä näkökulmia huomioimatta.

Tekoäly ei toimi kuten ihminen, joka tarkistaa ensin jokaisen tiedonlähteen ja vasta sen jälkeen muodostaa vastauksen. Siksi myös virheellinen vastaus voi kuulostaa hyvin vakuuttavalta. Tämä on erityisen tärkeää muistaa silloin, kun tietoa käytetään kirjaston toiminnassa tai välitetään kirjaston asiakkaille.

Tekoäly antaa ehdotuksen, lähde antaa tiedolle perustan. Käytä tekoälyä asioiden tutkimiseen, ideointiin ja eteenpäin pääsemiseen. Kun tiedon täytyy olla oikein, siirry luotettavaan lähteeseen ja tarkista tiedot.

Tekoäly tiedonhaun tukena

Tekoälystä voi olla erityisesti hyötyä tiedonhaun alkuvaiheessa. Jos et vielä oikein tiedä, mitä pitäisi etsiä, tekoäly voi auttaa löytämään sopivia käsitteitä ja muotoilemaan parempia hakukysymyksiä. Voit esimerkiksi pyytää tekoälyä selittämään uuden aiheen, etsimään hakusanoja ja niiden synonyymejä, muotoilemaan erilaisia hakukysymyksiä tai tunnistamaan aiheeseen liittyviä keskeisiä käsitteitä ja näkökulmia.

Ajatellaan esimerkiksi, että haluat selvittää, miten generatiivinen tekoäly vaikuttaa kirjastojen työhön. Tekoäly voi auttaa sinua hahmottamaan aiheeseen liittyviä alueita, kuten tiedonhakua, metadataa ja luettelointia, tekijänoikeuksia, tekoälyosaamista, asiakaspalvelua, saavutettavuutta ja työhyvinvointia. Näiden käsitteiden avulla voit jatkaa tiedonhakua kirjastojen kokoelmista, tietokannoista, viranomaisten verkkosivuilta ja tutkimusjulkaisuista. Näin tekoäly toimii tiedonhaun lähtökohtana, ei sen päätepisteenä.

Hyvä tapa edetä on:

Kysy → tutki → hae → tarkista → käytä

Kun saat tekoälyn tuottaman vastauksen, arvioi sekä sen sisältöä että lähteitä. Mitä tekoäly oikeastaan väittää? Onko kyse faktasta, tulkinnasta, neuvosta vai vain ehdotuksesta? Mihin tieto perustuu? Onko lähde olemassa, löydätkö sen ja onko se relevantti? Voiko tiedon vahvistaa jostakin toisesta lähteestä?

Tärkeät tiedot kannattaa tarkistaa esimerkiksi viranomaisten verkkosivuilta, tutkimustietokannoista, kirjastojen kokoelmista tai muista luotettavista lähteistä. Mieti myös, onko tieto ajantasaista. Säännöt, tilastot, hinnat, henkilöiden tehtävät ja tekniset palvelut voivat muuttua nopeasti. On hyvä pohtia myös sitä, löytyykö aiheesta muita näkökulmia. Tekoäly voi antaa näennäisen neutraalin vastauksen kertomatta, mitä näkökulmia tai intressejä siitä puuttuu.

Tekoälyn lähdeviittauksiin kannattaa suhtautua erityisen kriittisesti. Tekoäly voi luoda viitteitä, jotka näyttävät täysin oikeilta, vaikka lähdettä ei todellisuudessa ole olemassa tai se ei tue esitettyä väitettä. Jos tekoäly viittaa johonkin lähteeseen, avaa lähde, lue se ja tarkista, että se todella tukee väitettä. Ei siis riitä, että tekoäly kirjoittaa ”Helsingin yliopiston tutkimuksen mukaan...”. Etsi tutkimus itse ja tarkista, mitä siinä todella sanotaan.

Tekoäly ei ole vain asia, jonka käyttöä kirjasto voi opettaa. Sitä voidaan käyttää myös tiedonhallinnan ja lähdekritiikin harjoitteluun. Voitte esimerkiksi pyytää tekoälyä vastaamaan johonkin kysymykseen ja tutkia sen jälkeen yhdessä, mitkä vastauksen väitteistä voidaan todentaa, millaisia lähteitä löytyy, vaikuttaako jokin epäilyttävältä, mitä vastauksesta puuttuu tai onko tekoäly sekoittanut kaksi eri asiaa keskenään. Samalla voidaan pohtia, miten alkuperäinen lähde itse löydettäisiin. 

Näin tekoälystä tulee konkreettinen esimerkki siitä, miksi tiedonlukutaitoa ja lähdekritiikkiä tarvitaan. Tämä on tärkeä osa kirjastojen roolia tekoälyn aikakaudella. Kirjaston tehtävänä ei ole ainoastaan näyttää, miten tekoälyä käytetään, vaan myös auttaa ihmisiä ymmärtämään, miten tekoälyn tuottamaa tietoa arvioidaan.

Mieti, mitä tietoa annat tekoälylle

Tekoälyn käytössä on tärkeää pohtia paitsi sitä, mitä tekoälyllä voi tehdä, myös sitä, mitä tietoa tekoälypalveluun voi antaa. Voi tuntua helpolta kopioida dokumentista, sähköpostista tai asiakasasiasta teksti tekoälylle ja pyytää sitä tiivistämään tai muokkaamaan tekstin. Ennen sitä kannattaa kuitenkin miettiä, millaista tietoa teksti sisältää ja mitä organisaation ohjeet sanovat sen käsittelystä.

Kysy itseltäsi:

• Sisältääkö teksti henkilötietoja?
• Sisältääkö se luottamuksellista tai sisäistä tietoa?
• Sisältääkö se asiakkaan tai työkaverin tietoja?
• Onko tieto arkaluonteista?
• Onko teksti tekijänoikeuden suojaama?
• Onko organisaatio hyväksynyt tietojen käyttämisen kyseisessä tekoälypalvelussa?

Jos olet epävarma, tarkista organisaation ohjeet.

Julkisesti saatavilla olevaa tietoa, omia yleisiä ideoita ja esimerkiksi kirjaston verkkosivuilta löytyvää julkista tietoa voi yleensä olla helpompi käyttää. Työhön liittyvät dokumentit, sisäiset ohjeet ja materiaalit, joiden tekijänoikeuksista tai käyttöehdoista ei ole varmuutta, on sen sijaan syytä tarkistaa ensin.

Arkaluonteisia henkilötietoja, tunnistettavia asiakasasioita, salasanoja, turvallisuuteen liittyviä tietoja tai luottamuksellisia dokumentteja ei pidä syöttää ulkoisiin tekoälypalveluihin ilman siihen nimenomaista lupaa. Sama koskee tietoa, jonka organisaatio on kieltänyt syöttämästä tekoälypalveluihin.

Rajaukset riippuvat organisaation omista ohjeista ja käytettävästä tekoälypalvelusta. Jos olet epävarma, tarkista aina, mitä tietoja palvelussa saa käsitellä. Tekoälyn käyttöön liittyy myös tekijänoikeuskysymyksiä. Se, että tekstin voi kopioida, ei automaattisesti tarkoita, että sitä voi käyttää miten tahansa tekoälypalvelussa. Erityistä huomiota kannattaa kiinnittää kirjoihin, artikkeleihin, kuviin, musiikkiin, oppimateriaaleihin ja muuhun toisten tuottamaan sisältöön. Tarkista aina käyttöoikeudet ja palvelun käyttöehdot ennen tekijänoikeuden suojaaman materiaalin käyttämistä tekoälypalvelussa.

Milloin tekoäly on oikea työväline?

Tekoälyä ei tarvitse käyttää jokaiseen tehtävään. Joskus on parempi etsiä tieto suoraan luotettavasta lähteestä, käyttää kirjaston tietokantaa tai kokoelmaa, kysyä asiantuntijalta, kirjoittaa teksti itse tai tarkistaa tieto alkuperäisestä lähteestä. Tärkeä osa tekoälyosaamista onkin osata arvioida myös sitä, milloin tekoäly ei ole paras työväline.

Kysy itseltäsi:

• Voiko tekoäly auttaa tässä tehtävässä?
• Mitä riskejä siihen liittyy?
• Onko olemassa parempi tai turvallisempi tapa?
• Kuinka tarkasti lopputulos täytyy tarkistaa?

Tekoälyosaaminen ei tarkoita vain sitä, että osaa kirjoittaa hyviä kehotteita tai tuntee erilaisia tekoälypalveluja. Se tarkoittaa myös kykyä ymmärtää, etsiä, arvioida, tarkistaa, käyttää ja pohtia tietoa. Kirjastoille tämä on erityisen tärkeää. Kirjastojen tehtävänä ei ole ainoastaan auttaa ihmisiä käyttämään uusia digitaalisia välineitä, vaan myös vahvistaa heidän kykyään löytää, ymmärtää ja arvioida tietoa. Tekoäly muuttaa tiedon ympäristöä, mutta lähdekritiikin, tiedonlukutaidon ja ihmisen oman harkinnan tarve säilyy. Tekoäly voi auttaa ajattelemaan, etsimään ja luomaan. Vastuu tiedon tarkistamisesta, arvioimisesta ja viisaasta käyttämisestä säilyy ihmisellä.

Pitääkö tekoälyllä tehty sisältö merkitä?

EU tekoälysäädöksen läpinäkyvyyttä koskevat säännöt tulevat sovellettaviksi 2. elokuuta 2026. Säännöistä on liikkeellä paljon yksinkertaistettuja tulkintoja, joiden perusteella kaikki tekoälyllä tuotetut kuvat, tekstit tai muut sisällöt pitäisi merkitä. Näin ei kuitenkaan ole.

Merkintävelvollisuus koskee erityisesti tekoälyllä luotuja tai muokattuja deepfake-kuvia, videoita ja ääntä sekä tietyissä tilanteissa tekoälyllä tuotettua tai muokattua yleistä etua koskevaa tekstiä. Tekstiin liittyvästä merkinnästä voidaan vapautua esimerkiksi silloin, kun sisältö on ihmisen tarkistamaa ja sen julkaisemisesta vastaa toimituksellisesti ihminen tai organisaatio.

Tavallista tekoälyn hyödyntämistä esimerkiksi tekstin ideoinnissa, muokkaamisessa tai kuvituksen tekemisessä ei siis pidä automaattisesti sekoittaa näihin tilanteisiin. Samalla on hyvä muistaa, että merkintävelvollisuuden puuttuminen ei tarkoita, että sisältö olisi automaattisesti luotettavaa tai että sen julkaisemiseen ei liittyisi muita sääntöjä ja vastuukysymyksiä.

Jos haluat perehtyä aiheeseen tarkemmin, Euroopan komissio on julkaissut ohjeet ja käytännönläheisen ohjeiston tekoälyn tuottaman sisällön merkitsemisestä. Komission sivuilta löytyvät myös EU:n ehdottamat merkintäkuvakkeet.

Muita hyödyllisiä lähteitä ja materiaaleja

• Tekoäly tutuksi oli Paraisten ja Kemiönsaaren Blanka-kirjastojen hanke, joka toteutettiin syksyn 2025 ja kevään 2026 välisenä aikana. Hankkeen tavoitteena oli lisätä kirjastojen ja kuntien henkilöstön sekä alueen asukkaiden tekoälyosaamista ja ymmärrystä tekoälyn mahdollisuuksista. Hankkeessa tutustuttiin tekoälyn erilaisiin käyttötapoihin sekä käsiteltiin muun muassa tietoturvaan ja tekoälyn eettiseen käyttöön liittyviä kysymyksiä. Hanke tarjoaa konkreettisen esimerkin siitä, miten kirjastot voivat tehdä tekoälyä tutuksi eri kohderyhmille ja järjestää matalan kynnyksen toimintaa tekoälyn ympärillä. Hankkeen materiaaleista voi saada ideoita ja inspiraatiota oman kirjaston tekoälytoiminnan, tapahtumien ja ohjauksen suunnitteluun.
• Kotkan kaupunginkirjasto on kehittänyt Suosittelija-apurin, joka analysoi lainaushistoriaa ja ehdottaa lukemista.
• Signumin tilastot ja tekoälybotit – numeroista tulevaisuuden suunnitteluun. Artikkelissa tarkastellaan Signum-lehden verkkolehden käyttötilastoja ja sitä, miten tekoälybotit näkyvät verkkosisällön käytössä. Esimerkki tarjoaa kiinnostavan näkökulman siihen, miten tekoäly muuttaa tiedon löytymistä ja digitaalisten sisältöjen käyttöä sekä mitä tämä voi tarkoittaa kirjastojen verkkopalvelujen ja sisältöjen kehittämiselle.
• Toronto Public Library: AI Upskilling Initiative. Toronto Public Library on toteuttanut laajan kokonaisuuden, jonka tavoitteena on vahvistaa ihmisten tekoälyosaamista. Ohjelmassa on järjestetty oppimisryhmiä, käytännön työpajoja ja asiantuntijatapaamisia sekä tarjottu mahdollisuuksia kokeilla erilaisia tekoälytyökaluja. Kirjasto on samalla tukenut tekoälyosaamisen kehittämistä työelämää ja arkea varten. Kokonaisuus tarjoaa kiinnostavan kansainvälisen esimerkin siitä, miten kirjasto voi toimia tekoälyoppimisen, digitaalisen osallisuuden ja turvallisen uuden teknologian käytön tukena.
• LIBRA.I on Erasmus+-hanke, jossa kehitetään käytännön metodologiaa siihen, miten kirjastot voivat toimia AI-lukutaidon ja kriittisen kansalaisuuden keskuksina.
• Envisioning AI’s Role in Libraries – näkökulmia kirjastojen tulevaisuuteen. Artikkeli tarjoaa kiinnostavia näkökulmia erityisesti siihen, miten kirjastot voivat hyödyntää tekoälyä mutta samalla pitää kiinni perustehtävästään, ihmislähtöisyydestä ja kriittisestä tiedon arvioinnista. Se antaa myös ajatuksia siitä, millaiseksi kirjastojen rooli voisi muodostua tekoälyn yleistyessä.
• Museoviraston ja Kansallisgallerian yhteishankkeessa kehitetään museoiden tekoälyosaamista ja tekoälyn vastuullista hyödyntämistä kokoelmatyössä. Hankkeessa kokeillaan muun muassa kuvantunnistukseen perustuvia ratkaisuja ja kehitetään käytännön ohjeita tekoälyn käyttöön.
• Tutkimus: Understanding Generative AI-mediated User Engagement with Academic Library Resources. Miten asiakkaat löytävät kirjastojen aineistoja tekoälyn kautta? Tuore tutkimus tarkastelee generatiivisen tekoälyn vaikutusta tiedonhakuun ja kirjastojen verkkosisältöjen löydettävyyteen. Tutkimus tarjoaa kiinnostavan näkökulman siihen, miten kirjastojen kannattaa huolehtia aineistojensa metadatasta, pysyvistä linkeistä ja verkkosisältöjen löydettävyydestä tekoälyn aikakaudella.
• Kungliga biblioteket: KB-labb. Ruotsin kansalliskirjaston KB-labb tarjoaa kiinnostavan esimerkin siitä, miten kirjasto voi toimia tekoälyn, tutkimuksen, kieliteknologian ja digitaalisten aineistojen kehittäjänä.
• National Library of Norway: AI-lab. Norjan kansalliskirjaston AI-labissa kehitetään ja kokeillaan tekoälyä esimerkiksi digitaalisten kokoelmien, tiedonhaun, kuvailun, puheentunnistuksen ja kuvien käsittelyn tukena.
• Ranskan kansalliskirjaston tekoälyä koskeva tiekartta. Ranskan kansalliskirjaston (BnF) viiden vuoden tekoälytiekartta kuvaa, miten tekoälyä ja siihen liittyviä uusia teknologioita voidaan tarkastella osana koko organisaation strategista kehittämistä. Tiekartassa käsitellään muun muassa henkilöstön osaamisen kehittämistä, koulutusta, eettisiä periaatteita sekä erilaisia tekoälyyn liittyviä hankkeita ja kokeiluja.
• IFLA: Artificial Intelligence Special Interest Group. kansainvälisiä oppaita, julkaisuja ja webinaareja tekoälystä kirjastoissa.
• AI Innovations in Public Services – tekoäly kirjastoissa. Vuonna 2026 julkaistu avoimesti saatavilla oleva teos esittelee tekoälyn käyttöä kirjastoissa ja tarjoaa käytännön esimerkkejä eri puolilta Eurooppaa ja Yhdysvalloista. Esimerkit liittyvät muun muassa metadataan, kokoelmien löydettävyyteen, saavutettavuuteen ja kulttuuriperintöaineistoihin. Mukana on myös Kansalliskirjaston Annif- ja Finto AI -ratkaisuja. Teos tarjoaa kirjastoille konkreettisia ideoita siitä, miten tekoälyä voidaan hyödyntää kirjastotyössä ja miten sen käyttöönottoa voidaan suunnitella.
• Matleena Laakso: Matleenan blogi Tekoälystä. Laaja materiaalikokonaisuus, joka sisältää oppaita, linkkejä, videoita ja käytännön vinkkejä tekoälyn hyödyntämiseen työssä ja opetuksessa.
• WebOpettaja: videoita tekoälystä ja digitaidoista. Esa Riutan WebOpettaja-kanavalta löytyy runsaasti suomenkielisiä ja käytännönläheisiä videoita tekoälystä ja digitaalisista taidoista. Videoissa esitellään tekoälyn käyttötapoja, pohditaan sen vaikutuksia työhön ja arkeen sekä käsitellään myös tekoälyn riskejä ja yhteiskunnallisia vaikutuksia. Sopii erityisesti niille, jotka oppivat parhaiten katsomalla ja kokeilemalla.
• Kopiraittilan Koulu: Tekoäly ja tekijänoikeus. Selkeä suomenkielinen artikkeli käsittelee tekoälyn ja tekijänoikeuksien suhdetta käytännön tilanteiden kautta. Aiheina ovat esimerkiksi tekijänoikeudella suojatun aineiston käyttäminen tekoälyssä, tekoälyn tuottamien sisältöjen tekijänoikeussuoja ja käyttäjän vastuu.
• ETLA: Tekoäly ja työhyvinvointi. ETLA:n tuore tutkimus tarkastelee generatiivisen tekoälyn yhteyttä suomalaisten työntekijöiden työhyvinvointiin, työtyytyväisyyteen, työn imuun ja teknologian aiheuttamiin pelkoihin. Tutkimus tarjoaa ajankohtaista suomalaista tutkimustietoa siitä, miten tekoäly vaikuttaa työelämään ja työntekijöiden kokemuksiin.
• Sitran selvitys tarkastelee, miten digitalisaatiota ja tekoälyä voidaan hyödyntää julkishallinnon kehittämisessä. Mukana on kansainvälisiä esimerkkejä ja käytännön oppeja muun muassa tekoälyn hyödyntämisestä palveluissa, prosessien kehittämisessä, päätöksenteossa, tuottavuudessa, avoimuudessa ja kansalaisten osallistumisessa.
• Sitra: Tehtävänä tekoälymurros. Sitran käsikirja tarkastelee tekoälymurrosta suomalaisen julkisen sektorin näkökulmasta. Se tarjoaa ajatuksia ja käytännön työkaluja tekoälyn johtamiseen, henkilöstön osaamisen kehittämiseen, toimintatapojen uudistamiseen ja tekoälyn hyödyntämiseen julkisissa palveluissa.
• Sitra: Mistä kasvua tekoälyn aikakaudella? Katsaus tarjoaa laajemman yhteiskunnallisen näkökulman siihen, miten tekoäly muuttaa taloutta, teknologiaa ja kilpailukykyä.
• Tärkeissä töissä: Generatiivinen tekoäly kunta- ja hyvinvointialuetyössä. KT ja kunta-alan pääsopijajärjestöjen ylläpitämä sivu tarjoaa ajankohtaista tietoa ja käytännön vinkkejä generatiivisen tekoälyn hyödyntämiseen kunta- ja hyvinvointialueilla.
• Traficomin selvitys tarjoaa suomalaisen näkökulman tekoälyn kestävään käyttöön. Työkalupakissa tarkastellaan tekoälyn ekologisia, sosiaalisia ja taloudellisia vaikutuksia sekä esimerkiksi energiankulutusta, tietosuojaa, tietoturvaa, etiikkaa ja työelämää.
• Faktabaarin laaja suomenkielinen tekoälyopas opettajille tarjoaa perustietoa generatiivisesta tekoälystä, tekoälylukutaidosta ja tekoälyn vastuullisesta käytöstä. Oppaassa käsitellään myös esimerkiksi informaatioresilienssiä, etiikkaa, EU tekoälysäädöstä, tekijänoikeuksia, tietosuojaa, syväväärennöksiä ja tekoälyn yhteiskunnallisia vaikutuksia.
• Faktabaarin osaamiskuvaukset tarjoavat selkeän viitekehyksen tekoälylukutaidon kehittämiseen. Ne auttavat hahmottamaan, mitä tekoälystä tulisi tietää, osata ja ymmärtää sekä miten tekoälyä voidaan käyttää, arvioida ja hallita vastuullisesti.
• Generation AI – materiaaleja tekoälylukutaitoon. Generation AI tarjoaa avoimia ja maksuttomia materiaaleja ja työkaluja tekoälylukutaidon kehittämiseen. Materiaalien avulla voi tutustua käytännössä esimerkiksi koneoppimiseen, kielimalleihin ja algoritmeihin.
• Green Software Foundationin artikkeli esittelee SCI for AI -standardin, jonka avulla voidaan mitata tekoälyjärjestelmien hiilijalanjälkeä koko niiden elinkaaren aikana. Materiaali auttaa ymmärtämään tekoälyn ympäristövaikutuksia ja sitä, miten niitä voidaan mitata ja vähentää.
• Kuulun Tekoälyn ympäristövaikutukset -materiaali tarjoaa helposti lähestyttävän katsauksen tekoälyn ympäristövaikutuksiin. Siinä tarkastellaan esimerkiksi tekoälyn energiankulutusta, datakeskuksia ja sitä, millaisia ympäristövaikutuksia tekoälyn käytöllä on.
• Helsingin yliopisto: Datakeskusten faktat ja fiktiot. Helsingin yliopiston raportti tarkastelee datakeskuksiin liittyviä yleisiä väitteitä ja oikoo niihin liittyviä väärinkäsityksiä. Materiaali auttaa ymmärtämään datakeskusten energiankulutusta, sähköverkon vaikutuksia, hukkalämpöä, ympäristövaikutuksia ja taloudellisia vaikutuksia eli myös sitä fyysistä infrastruktuuria, jonka varassa tekoälypalvelut toimivat.
• TIEKE: Ilmasto- ja ympäristöystävällisen ICT perusteet. Materiaali auttaa ymmärtämään myös tekoälyn ja digitaalisten palvelujen ympäristövaikutuksia.
• Google: How much energy does Google’s AI use? We did the math. Googlen artikkelissa tarkastellaan tekoälyn käytön eli inferenssin energiankulutusta, hiilijalanjälkeä ja vedenkulutusta. Materiaali havainnollistaa, miten tekoälyn ympäristövaikutuksia voidaan mitata käytännössä ja mitä kaikkea laskennassa tulee ottaa huomioon.
• YK yliopiston UNU-INWEH tuore englanninkielinen tutkimusraportti tarkastelee tekoälyn ympäristövaikutuksia kokonaisuutena. Se käsittelee tekoälyn energiankulutuksen lisäksi hiili-, vesi- ja maankäytön jalanjälkeä sekä datakeskusten ja muun infrastruktuurin kasvavia vaikutuksia.
• Yle: Tekoäly. Ylen tekoälyaiheiden kokonaisuus tarjoaa ajankohtaista ja helposti lähestyttävää tietoa tekoälystä. Artikkeleissa ja uutisissa tarkastellaan tekoälyn vaikutuksia muun muassa työhön, opiskeluun, mediaan, yhteiskuntaan ja arkeen. Sopii hyvin myös tekoälyn yhteiskunnallisten vaikutusten ja ajankohtaisen keskustelun seuraamiseen.
• Svenska Yle: Artificiell intelligens. Ylen ruotsinkielinen tekoälyaiheiden kokonaisuus kokoaa yhteen uutisia, taustoittavia juttuja ja haastatteluja tekoälyn vaikutuksista yhteiskuntaan, työhön, koulutukseen ja arkeen. Hyvä paikka seurata tekoälyyn liittyvää keskustelua ruotsiksi ja tutustua erilaisiin näkökulmiin.
• Stanford HAI: Human-Centered AI. Stanfordin yliopiston tutkimus- ja oppimiskokonaisuus tekoälystä. Sivustolta löytyy tutkimuksia, artikkeleita, koulutusmateriaaleja ja vuosittainen AI Index -raportti, joka tarjoaa ajantasaista tietoa tekoälyn kehityksestä ja vaikutuksista yhteiskuntaan.
• UNESCO: Artificial Intelligence. Kansainvälinen tietopaketti tekoälystä ja sen vaikutuksista yhteiskuntaan. Sivustolta löytyy muun muassa tekoälyn etiikkaa, tekoälylukutaitoa, koulutusta, ihmisoikeuksia ja kestävää tekoälyä käsitteleviä materiaaleja ja suosituksia.
• OECD.AI: Tekoälyä, tutkimusta ja vastuullista käyttöä. OECD:n laaja englanninkielinen tietopaketti tekoälyn kehityksestä ja vaikutuksista. Sivustolta löytyy tutkimuksia, tilastoja, raportteja ja käytännön materiaaleja esimerkiksi generatiivisesta tekoälystä, tietosuojasta, työelämästä, tekoälyn riskeistä ja ympäristövaikutuksista.
• Valtiontalouden tarkastusvirasto: Tekoälyn hyödyntäminen valtionhallinnossa. Valtiontalouden tarkastusviraston tuore tarkastus arvioi, millaiset edellytykset valtionhallinnolla ja hyvinvointialueilla on hyödyntää tekoälyä tuloksellisesti. Tarkastuksessa korostuvat muun muassa tekoälyn käyttöönoton johtaminen, osaaminen, lainsäädäntö, yhteiset toimintamallit sekä tarve siirtyä yksittäisistä kokeiluista laajempaan toiminnan kehittämiseen.
• Mediakasvatusseuran podcastissa "Tekoälyä vai älyttömiä tekoja?" käsitellään generatiivista AI:ta hyvin kansantajuisesti.
• AI Literacy: The New Frontier of Inclusion käsittelee AI-lukutaitoa uudenlaisena digitaalisen kuilun kysymyksenä.
• European Association for the Education of Adults julkaisi vuonna 2026 jutun suomalaisesta pilotista, jossa generatiivista AI:ta käytettiin aikuisten suomen kielen ja lukutaidon oppimisessa.
• Academic transformation in the era of artificial intelligence. Tutkimuksessa tarkastellaan, mitkä tekijät vaikuttavat yliopisto-opettajien haluun käyttää generatiivista tekoälyä opetuksessa ja tutkimuksessa. Tutkimus tarkastelee tekoälyosaamista teknisen osaamisen lisäksi kriittisen arvioinnin, vuorovaikutuksen ja luovan soveltamisen näkökulmista. Se tarjoaa myös näkökulmia siihen, miten tekoälyosaaminen ja suhtautuminen tekoälyyn vaikuttavat sen käyttöön työssä.
• “We need to avail ourselves of [GenAI] to enhance knowledge distribution”: Empowering Older Adults through GenAI Literacy. Vuoden 2025 tutkimuksessa tarkasteltiin yli 65-vuotiaiden GenAI-lukutaitoa ja sitä, millainen tuki auttaa heitä ymmärtämään.
• LinkedIn Learning: Building AI Literacy on noin 9 tunnin oppimispolku, joka johdattaa tekoälyn ja generatiivisen tekoälyn perusteisiin. Sisältöihin kuuluvat muun muassa AI-työkalut, promptaus, suuret kielimallit, tekoälyn tuottaman tiedon arviointi sekä vastuullinen ja eettinen käyttö.
• Data & Society: AI on the Ground. Sivustolla tarkastellaan, miten tekoäly toimii oikeassa elämässä ja miten ihmiset, yhteisöt ja organisaatiot kokevat ja arvioivat tekoälyn vaikutuksia. Mukana on myös käytännön työkaluja ja tutkimusta vastuulliseen tekoälyn arviointiin.
• Kuulu: Tekoäly ja tekijänoikeudet. Kuulun artikkeli tarjoaa käytännönläheisen katsauksen tekoälyn ja tekijänoikeuksien suhteeseen. Aiheina ovat esimerkiksi tekoälyn tuottaman sisällön oikeudellinen asema, koulutusdata, käyttöehdot, tekijänoikeusriskit ja tekoälyn vastuullinen käyttö.
• Harto Pönkä: NotebookLM, tekijänoikeudet ja tekoälysovellukset. Käytännönläheinen suomalainen artikkeli tarkastelee NotebookLM ja muiden tekoälysovellusten käyttöä erityisesti tekijänoikeuksien, käyttöehtojen ja tietosuojan näkökulmasta. Artikkelissa käydään läpi muun muassa, millaista aineistoa tekoälypalveluun voi ladata ja mitä tulee huomioida tekoälyn tuottamien sisältöjen käytössä.
• Suomi.fi: Tekoälyagenttien riskit ja niiden hallinta. Suomi.fi opas johdattaa tekoälyagenttien toimintaan, mahdollisuuksiin ja riskeihin erityisesti julkisen sektorin näkökulmasta. Materiaalissa käsitellään esimerkiksi tietoturvaa, tietosuojaa, virheellistä dataa, agenttien toimintavaltuuksia ja ihmisen roolia päätöksenteossa sekä annetaan käytännön keinoja riskien hallintaan.
• Ada Lovelace Institute on riippumaton tutkimusinstituutti, joka tuottaa laadukkaita tutkimuksia ja raportteja tekoälyn vaikutuksista ihmisiin ja yhteiskuntaan. Aiheita ovat esimerkiksi tekoälyn etiikka, sääntely, läpinäkyvyys, yksityisyys, yhdenvertaisuus, julkisen sektorin tekoäly ja tekoälyn yhteiskunnalliset vaikutukset.
• MIT RAISE: Day of AI. Maksuttomia oppimateriaaleja tekoälylukutaidon kehittämiseen eri kohderyhmille.
• Stanford CRAFT: AI Literacy Resources. Laadukkaita, tutkimukseen perustuvia AI literacy -materiaaleja ja harjoituksia.
• AI4K12: Five Big Ideas in AI. Selkeä johdatus tekoälyn keskeisiin käsitteisiin ja toimintaperiaatteisiin.
• AI Academy Blog. Ajankohtaisia artikkeleita tekoälylukutaidosta, kehotteista ja tekoälyn hyödyntämisestä asiantuntijatyössä.
• European Commission: AI Literacy Practices Repository. Euroopan komission koonti yli 40 organisaatioiden toteuttamasta tekoälylukutaitohankkeesta. Mukana on esimerkiksi verkkokoulutuksia, lähiopetusta, bootcampeja ja muita tapoja kehittää AI-osaamista. Erityisen hyödyllinen, kun halutaan nähdä, miten muut organisaatiot ovat käytännössä toteuttaneet tekoälykoulutusta.
• European Commission: AI Literacy Programme. Esimerkki siitä, miten suuri julkishallinnon organisaatio on rakentanut henkilöstölleen tekoälyosaamisen kokonaisuuden. Komission ohjelmassa on eri henkilöstöryhmille suunnattuja oppimispolkuja, käytännön AI-ohjeita ja AI Champions -toimintaa.
• European Commission AI Literacy: Questions & Answers. Käytännön vastauksia siihen, mitä AI Actin tekoälylukutaitoa koskevat vaatimukset tarkoittavat organisaatioille ja henkilöstölle.
• European Commission: AI Literacy Framework. Uusi viitekehys tekoälylukutaidolle. Sivusto jäsentää AI-osaamista 19 kompetenssin kautta ja sisältää myös käytännön oppimistilanteita ja esimerkkejä.
• European Commission: DigComp 2.2 – Digital Competence Framework: EU digitaalisen osaamisen viitekehys, jossa käsitellään myös tekoälyä ja dataa. Mukana on yli 70 käytännön esimerkkiä siitä, missä kansalaiset voivat kohdata tekoälyä arjessa ja millaista osaamista sen ymmärtäminen edellyttää.
• Tekoäly-influensserit. Suomalainen podcast, joka tekee tekoälystä ymmärrettävää ja helposti lähestyttävää. Jaksoissa kuullaan suomalaisia asiantuntijoita, visionäärejä ja käytännön tekijöitä, jotka kertovat omista kokemuksistaan ja tavoistaan hyödyntää tekoälyä. Podcast tarjoaa ajankohtaisia esimerkkejä ja näkökulmia tekoälyn käyttöön työssä ja arjessa. Sopii hyvin myös inspiraatioksi ja oman tekoälyosaamisen kehittämiseen.
• Delta: Samtal om AI och förändring. Ruotsinkielinen podcast tekoälystä, työelämän muutoksesta ja tekoälyn käytännön hyödyntämisestä. Keskusteluissa tarkastellaan muun muassa sitä, miten tekoälyä voidaan ottaa osaksi arjen työtehtäviä, miten uutta osaamista rakennetaan ja millaisia muutoksia tekoäly tuo organisaatioihin. Sopii erityisesti niille, jotka haluavat pohtia tekoälyn käyttöä oman työn ja työyhteisön näkökulmasta.
• Katso Sujuva Suomi -webinaarin tallenne: Tekoäly – mikä mahtaa olla in?  Webinaarissa asiantuntijat pohtivat tekoälyn ajankohtaisia suuntauksia ja sitä, mitä kehityksen vauhdissa ehkä unohtuu.
• AI Finland kokoaa ajankohtaista tietoa tekoälyn hyödyntämisestä Suomessa. Sivustolta löytyy muun muassa käyttötapauksia, selvityksiä, webinaareja ja esimerkkejä siitä, miten tekoälyä hyödynnetään erilaisissa organisaatioissa ja työtehtävissä.
• AI Sweden Podcast. Ruotsinkielisessä podcastissa keskustellaan tekoälyn vaikutuksista työhön, johtamiseen, organisaatioihin ja yhteiskuntaan. AI Swedenin asiantuntijat ja vieraat tarkastelevat tekoälyä käytännön näkökulmasta ja pohtivat muun muassa, miten tekoälyä kannattaa hyödyntää, millaista osaamista tarvitaan ja miten teknologian kehitykseen tulisi suhtautua. Sopii hyvin kuunneltavaksi silloin, kun haluat syventää ymmärrystäsi tekoälystä ja sen laajemmista vaikutuksista.
• Microsoftin vuosittainen Work Trend Index tarkastelee tekoälyn vaikutuksia työhön, osaamiseen ja organisaatioiden toimintatapoihin. Uusin vuoden 2026 tutkimus käsittelee erityisesti AI-agentteja, ihmisen ja tekoälyn yhteistyötä sekä sitä, miten työprosesseja voidaan suunnitella uudelleen tekoälyn aikakaudella.
• Anthropicin laaja kansainvälinen tutkimus kokoaa lähes 81 000 ihmisen näkemyksiä siitä, mitä he toivovat tekoälyltä, miten he sitä käyttävät ja mitä he siinä pelkäävät. Tutkimus tarjoaa kiinnostavan näkökulman tekoälyn vaikutuksiin työssä, oppimisessa, arjessa, hyvinvoinnissa ja yhteiskunnassa.
• Taideyliopiston kirjoituksissa tarkastellaan tekoälyn vaikutuksia taiteeseen, tutkimukseen ja koulutukseen sekä taiteen ja kulttuurin merkitystä yhteiskunnan muutoksessa. Teksteissä pohditaan muun muassa tekoälyn eettistä käyttöä, luovuutta, kriittistä ajattelua ja taiteen mahdollisuuksia teknologisen murroksen keskellä. Lue kirjoitukset Taideyliopiston blogissa ja Miksi taide ja kulttuuri ovat olennaisia tulevaisuudelle?
• Educators Technology: How to Become an AI-Literate Teacher. Käytännönläheinen englanninkielinen opas tekoälylukutaidon kehittämiseen. Kahdeksan askeleen kokonaisuus etenee tekoälyn perusteista etiikkaan, käytännön käyttöön, kehotteiden tekemiseen, tekoälyn tuottaman tiedon kriittiseen arviointiin ja tekoälyn vastuulliseen hyödyntämiseen.
• Educators Technology: AI Integration Tips for Teachers. Käytännönläheinen opas tekoälyn suunnitelmalliseen hyödyntämiseen opetuksessa. Oppaassa painotetaan, että tekoälyä ei pitäisi ottaa käyttöön vain siksi, että työkalu on olemassa, vaan lähtökohtana tulee olla tehtävä, tavoite ja käyttäjän oma harkinta. Mukana on myös valmiita rubriikkeja, kysymyksiä ja malleja tekoälyn käytön arviointiin.
• Educators Technology: AI Activities Guide for Teachers. Englanninkielinen kokoelma käytännön esimerkkejä ja ideoita siitä, miten tekoälyä voidaan hyödyntää erilaisissa tehtävissä ja aktiviteeteissa. Materiaali on suunnattu ensisijaisesti opettajille, mutta siitä voi saada ideoita kirjastojen omaan tekoälyohjaukseen, työpajoihin ja erilaisiin asiakasryhmille suunnattuihin toimintoihin.
• AI for Teacher Professional Development. Opettajille suunnattu materiaali tarjoaa käytännön esimerkkejä tekoälyn hyödyntämisestä oppimisessa ja ammatillisessa kehittymisessä. Materiaalista voi poimia myös kirjastoihin sovellettavia ideoita esimerkiksi oman työn, tiedonhaun ja osaamisen kehittämiseen.
• Med Kharbach: What AI-Literate Students Do Differently. Käytännönläheinen opas, jossa kuvataan yhdeksän tapaa, joilla tekoälyä taitavasti ja kriittisesti käyttävät opiskelijat toimivat. Oppaassa käsitellään muun muassa tekoälyn käyttöä ajattelun tukena, omien ajatusten muodostamista ennen tekoälyn käyttöä, tekoälyn tuottaman tiedon tarkistamista sekä sen pohtimista, milloin tekoäly on tarkoituksenmukainen työkalu. Vaikka materiaali on suunnattu opetuksen ja opiskelun tueksi, monet sen periaatteista soveltuvat hyvin myös kirjastojen tekoälyosaamisen, tiedonlukutaidon ja lähdekritiikin kehittämiseen.
• Tekoälytaidot nuorisotyön käytänteisiin -materiaalit tarjoavat nuorille ja nuorten parissa työskenteleville konkreettisia keinoja vahvistaa tekoälylukutaitoa. Materiaalit sisältävät verkkokurssin, tehtäviä ja eettisen tekoälyn käytön ohjeistuksia nuorisotyön tueksi.
• The Encyclopedia of AI on englanninkielinen ja ilmainen verkkotietosanakirja, joka kokoaa tekoälyyn liittyviä käsitteitä, ilmiöitä ja keskusteluja laajasti yhteen. Mukana on myös kirjastoihin, informaatiolukutaitoon, tekijänoikeuksiin, koulutukseen, etiikkaan ja yhteiskuntaan liittyviä aiheita. Artikkeleita voi käyttää johdantona aiheeseen ja niiden kautta löytää alkuperäisiä ja syventäviä lähteitä.

Sivun kolme ensimmäistä kuvaa on tehty tekoälyn avulla. Neljänen kuvan on tehnyt Harri Oksanen tekoälyhanketta varten.