Voiko tekoäly säästää tunteja kuntotarkastusraportoinnissa?
Asuntokaupan kuntotarkastusraportin laatiminen on edelleen pitkälti käsityötä, vaikka suuri osa tekstistä on toistuvaa ja rakenteeltaan samanlaista. Tekoäly tarjoaa mahdollisuuden nopeuttaa raportointia merkittävästi, mutta samalla korostuvat tietosuoja, laadunvarmistus, selkeä viestintä ja asiantuntijan vastuu (Hakoniemi, 2026).
Asuntokaupan kuntotarkastus on yksi tärkeimmistä vaiheista kiinteistökaupassa. Raportin perusteella ostaja muodostaa käsityksen rakennuksen kunnosta, mahdollisista riskirakenteista ja tulevista korjaustarpeista. Samalla raportti toimii usein myös myöhempien riitatilanteiden ja vastuuarviointien lähtökohtana. Siksi raportoinnin täytyy olla tarkkaa, selkeää ja yhdenmukaista.
Kuntotarkastusraporttien laatiminen on aikaa vievää ja sisältää paljon toistuvia rakenteita ja vakiomuotoista kieltä. Yksittäisen raportin laatimiseen voi kulua useita tunteja, joista merkittävä osa kuluu havaintojen kirjaamiseen, tekstien muokkaamiseen, taulukoiden täyttämiseen ja kuvien lisäämiseen.
Generatiivisen tekoälyn hyödyntäminen raportoinnissa
Raportointityössä tekoäly voi nopeuttaa tiedon käsittelyä, tekstin tuottamista ja aineiston jäsentämistä tavalla, joka vähentää manuaalisen työn määrää merkittävästi. Käytännössä tekoäly soveltuu hyvin esimerkiksi raporttiluonnosten laatimiseen, yhteenvetojen muodostamiseen ja tekstin rakenteen selkeyttämiseen. Sen avulla voidaan tuottaa valmiita tekstiehdotuksia havaintojen pohjalta sekä yhtenäistää raporttien kieliasua ja rakennetta (Valtiovarainministeriö, 2025). Tämä vapauttaa asiantuntijan aikaa varsinaiseen analysointiin, tulkintaan ja laadunvarmistukseen.
Generatiivisen tekoälyn avulla voidaan esimerkiksi luoda automaattisesti luonnoksia raporttien eri osista, muodostaa yhteenvetoja havaintojen perusteella ja laatia tekstisisältöä ohjeistusten tai mallipohjien mukaisesti. Tämä vähentää aikaa, jonka asiantuntija käyttäisi tekstin kirjoittamiseen alusta alkaen, ja samalla voidaan parantaa tekstin johdonmukaisuutta, laatua ja yhtenäisyyttä asiantuntijaraportoinnissa (Valtiovarainministeriö, 2025).
Raportointiprosessi uusiksi
Tekoälyllä ei pystytä luomaan uutta raporttia pelkästään vanhojen raporttien perusteella, vaan tarvitaan myös muuta tarkentavaa tietoa kohteesta, jotta tekoäly voisi luoda raportin. Tästä syystä opinnäytetyössä (Hakoniemi, 2026) lähdettiin kehittämään raportointiprosessia sellaiseksi, että tekoäly voitaisiin hyödyntää mahdollisimman hyvin.
Työssä (Hakoniemi, 2026) kehitettiin nopeasti täytettävät lomakkeet, joissa on kysymyksiä kohteen rakenteista ja tehdyistä havainnoista. Näiden pohjalta tekoäly voi luoda raportit, ja kuntotarkastajan vastuulle jäisi kuvien lisääminen ja raportin oikoluku. Artikkelia julkaistaessa kehitystyö on kesken, mutta oletettavaa on, että raportointia saadaan nopeutettua uuden raportointiprosessin ja tekoälyn avulla.
Kuinka generatiivinen tekoäly soveltuu kuntotarkastusraportoinnin tehostamiseen?
Asuntokaupan kuntotarkastusraportti ei kuitenkaan ole tekoälyn näkökulmasta kaikkein optimaalisin raporttityyppi. Raportin täytyy olla selkeä, teknisesti täsmällinen ja toteava, eikä siinä ole juurikaan tilaa vapaalle ja luovalle sisällöntuotannolle. Tämän vuoksi osa raportoinnin tehostamisesta voidaan toteuttaa myös perinteisellä automaatiolla ilman generatiivista tekoälyä. Automaatiota voidaan taas luoda tekoälyn avulla, joten käytännössä tekoäly nopeuttaa raporttien laadintaa, vaikka niiden generatiivisia ominaisuuksia ei käytettäisikään itse raportin laadinnassa.
Tietosuoja on suurin haaste
Vaikka tekoäly tarjoaa merkittäviä mahdollisuuksia raportoinnin tehostamiseen, liittyy sen käyttöön myös huomattavia riskejä. Kuntotarkastusraportit sisältävät henkilötietoja, yhteystietoja ja tietoa yksityisistä kiinteistöistä. Jos tietoja syötetään avoimiin tekoälyjärjestelmiin ilman riittävää suojausta, voi syntyä tietosuojaongelmia.
Opinnäytetyössä (Hakoniemi, 2026) korostui erityisesti GDPR:n ja tietosuojalainsäädännön merkitys. Tekoälyä hyödyntävän organisaation täytyy pystyä osoittamaan
- mitä tietoja järjestelmä käsittelee
- mihin tarkoitukseen tietoja käytetään
- kuinka tiedot suojataan
- kuka vastaa tietojen käsittelystä
- miten asiakkaalle kerrotaan tekoälyn käytöstä.
Tietosuojan näkökulmasta turvallisin vaihtoehto on oma suljettu kielimalli, jossa tietoa ei siirretä ulkopuolisiin palveluihin.
Tulevaisuudessa raportit voivat syntyä lähes automaattisesti
Kuntotarkastusala on vasta tekoälyn hyödyntämisen alkuvaiheessa. Tulevaisuudessa raportointi voi muuttua huomattavasti nykyistä automatisoidummaksi. Tekoälyn hyödyntämispotentiaali kasvaa merkittävästi sitä mukaan, kun tekoälyn kuvantunnistusominaisuudet kehittyvät. Tulevaisuudessa on mahdollista, että tekoäly kykenee analysoimaan tarkastuskohteen valokuvat ja muodostamaan raporttiluonnoksen lähes pelkästään kuvamateriaalin ja asukashaastattelun perusteella.
Lähteet
Hakoniemi, E. (2026). Asuntokaupan kuntotarkastusraportin laadinnan tehostaminen tekoälyn avulla – Theseus. Opinnäytetyö. Turun ammattikorkeakoulu.
Valtiovarainministeriö. (2025). Ohjeistus generatiivisen tekoälyn hyödyntämisestä työn tukena ja apuvälineenä julkisessa hallinnossa (VM 2025:9). https://jul kaisut.valtioneuvosto.fi/handle/10024/