• maanteiden kunnossapito
• RAG-teknologia
• tekoäly

Maanteiden kunnossapito on perinteinen ala, jossa asfaltti ja sääolosuhteet määräävät tahdin. Samaan aikaan kun tieverkoston korjausvelka kasvaa, on työnjohdon löydettävä uusia keinoja tehostaa arkeaan. Voisiko tekoäly olla ratkaisu raportointiviidakon selättämiseen ja tiedonhallinnan helpottamiseen?

Infrastruktuurin kunnossapito on yhteiskunnan turvallisuuden kannalta kriittistä työtä, jossa virhemarginaalit ovat pieniä. Digitalisaatio ja tekoäly eivät ole enää kaukaisia visioita, vaan ne tarjoavat jo nyt konkreettisia työkaluja työnjohdon tueksi. Generatiivinen tekoäly ja suuret kielimallit, kuten ChatGPT, Claude ja Gemini, mahdollistavat tiedon käsittelyn tavalla, joka ei vaadi koodausosaamista.

Marraskuussa 2025 toteutetussa kyselytutkimuksessa selvitettiin, miten YIT Road Oy:n työmaatoimihenkilöt näkevät tekoälyn roolin omassa työssään. Tulokset paljastivat poikkeuksellisen positiivisen asenneilmaston: lähes 93 % vastaajista suhtautuu tekoälyyn uteliaasti tai hyödyntää sitä jo nyt.

Tekoäly ei korvaa ammattilaista, mutta tekoälyä hyödyntävä ammattilainen on tehokkaampi ja kilpailukykyisempi

Vaikka tekoäly on toistaiseksi vähäisessä säännöllisessä käytössä, se on jo osoittanut voimansa ”älykkäänä assistenttina”. Kyselyssä vastaajat tunnistivat tekoälyn hyödyt erityisesti seuraavissa rutiinitehtävissä

• tiedonhaku, kuten standardien, ohjeiden ja materiaalitietojen löytäminen laajasta dokumenttimassasta
• viikkoraporttien ja tarkastusraporttien luonnostelu
• pitkien sopimustekstien tai ohjeiden muokkaaminen selkeään ja ymmärrettävään muotoon.

Tekoäly ei vie asiantuntijan paikkaa, mutta se vapauttaa aikaa manuaalisesta naputtelusta varsinaiseen työnjohtoon ja laadunvarmistukseen. Ammattilaisen rooli muuttuu sisällön tuottajasta tarkastajaksi: tekoäly tekee raakaversion, ja asiantuntija varmistaa sen oikeellisuuden.

Ammattitaitoinen työnjohtaja tunnistetaan tulevaisuudessa siitä, kuinka taitavasti hän valjastaa teknologian rutiinitehtävien hoitamiseen.

RAG-tekoäly – Yrityksen oma tietopankki tekoälyn käytössä

Yksi merkittävimmistä esteistä tekoälyn käytölle on huoli tietoturvasta ja yleisten kielimallien taipumuksesta ”hallusinoida” eli keksiä faktoja. Tähän ratkaisuksi on noussut RAG-teknologia (Retrieval-Augmented Generation).

RAG-tekoäly tarkoittaa järjestelmää, jossa kielimalli kytketään yrityksen omiin, suljettuihin tiedostoihin – esimerkiksi urakkaohjelmiin, ELY-keskuksen laatuvaatimuksiin ja sisäisiin turvallisuusohjeisiin. Kun työnjohtaja kysyy tekoälyltä: ”Mitä laatuvaatimuksia tässä urakassa on pientareiden niitolle?”, tekoäly ei vastaa yleisellä tasolla, vaan etsii vastauksen juuri kyseisestä sopimusdokumentista.

Tämä teknologia ratkaisee kaksi kärkihaastetta

1. luotettavuus, tekoäly antaa vastauksia vain annettujen lähdeaineistojen perusteella
2. tietoturva, yrityksen data pysyy suljetussa ympäristössä, eikä sitä käytetä yleisten mallien kouluttamiseen.

Tulevaisuuden menestys mitataan kyvyllä yhdistää perinteinen infra-osaaminen ja teknologinen tuki

Mihin suuntaan organisaation sitten kannattaisi mennä? Tutkimus osoitti, että suurin este tekoälyn laajemmalle käytölle on puutteellinen osaaminen (57 % vastaajista). Pelkkä teknologian saatavuus ei siis riitä, vaan se vaatii rinnalleen systemaattista tukea.

Organisaation kannattaa ottaa seuraavat askeleet tekoälymatkalla

• Järjestetään käytännön koulutusta: erityisesti kehoitteiden laatiminen on taito, jota 60 % vastaajista haluaa oppia.
• Käyttöön räätälöidyt työkalut: Sen sijaan, että työntekijät käyttävät tekoälyä ”omalla vastuulla”, organisaation tulisi tarjota turvallinen, yritystason lisenssi (kuten Microsoft Copilot tai yrityskohtainen RAG-ratkaisu).
• Kokeillaan rohkeasti: Pienet pilotit, kuten työvaiheen turvallisuussuunnitelmien (TTS) luonnostelu tekoälyllä, näyttävät suunnan muille ja säästävät kymmeniä työtunteja kuukaudessa.

Tekoäly on työkalu muiden joukossa, mutta sen potentiaali muuttaa infra-alan arkea on valtava. Se tarjoaa mahdollisuuden hallita laajoja ja maantieteellisesti hajasijoitettuja urakoita entistä yhtenäisemmin. Tulevaisuuden infrarakentaja ei katso vain tietä, vaan myös dataa, ja valitsee parhaat palat kummastakin maailmasta.

Lähteet

Airio, K. (2026). Tekoäly työnjohdon tukena maanteiden kunnossapidossa [AMK-opinnäytetyö, Turun ammattikorkeakoulu]. URN:NBN:fi:amk-202603265064