Viime viikkojen keskustelu Kelasta on pyörinyt etätyökiistojen, henkilöstön turhautumisen ja pääjohtajan sammakoiden ympärillä. Siksi voi olla yllättävää, että Kelan tekoälyvisio nojaa neljään oikeasti hyvän tekoälykokemuksen perusasiaan sekä kansalaiselle että virkailijalle. 18.11.2025 järjestetty Aamu Kelassa -tilaisuus piirsi inhimillisen vision tekoälystä, joka vahvistaa luottamusta ja helpottaa arkea sen sijaan, että se kiihdyttäisi irtiottoa ihmisistä. Jotta hyvä ei lipsahda huonoksi, mitä on hyvä pitää mielessä?
Uutiskirje tiivistettynä:
- Kelan automaatiovisiosta piirtyy kuva maailmasta, jossa ihminen ei juokse etuuksien perässä, vaan järjestelmä tunnistaa elämäntilanteen ja toimii ajoissa – ja vastuu, valta ja selitettävyys jaetaan ihmisen ja järjestelmän välillä.
- Kelan ja Verohallinnon puheessa toistuu yksi varoitus: jos mittarit palkitsevat vain nopeudesta ja määrästä, syntyy “negatiivinen standardisaatio”, jossa tekoäly latistaa laatua.
- Taustalla vaikuttaa Vastaamo-haavan kaltainen muistijälki: luottamus on koko järjestelmän elinehto.
- Tekoälykokemus rakentuu neljästä AIX-pilarista: yksilöllisyys, huomio, luottamus ja toimijuus. Julkisella sektorilla syntyy tavasta, jolla vastuu, valta ja selitettävyys jaetaan ihmisen ja järjestelmän välillä.
Yksi tilaisuuden tulevaisuuden kuvauksista oli perhe, johon syntyy lapsi. Kukaan ei etsi lomakkeita, tai jonota liitteiden kanssa. Kukaan ei yritä muistaa kaikkia etuuksia, vaan järjestelmä tunnistaa elämäntilanteen ja käynnistää automaattisesti sen, mitä perheen kuuluu saada.
Tämän uutiskirjeen pääasiallisen viitekehyksen, Mara Pomettin AIX-kehyksen mukaan Specificity (yksilöllisyys) -pilari näkyy visiossa näin:
- datasta ymmärretään perheen elämäntilanne
- järjestelmä ei näytä kaikille samaa polkua
- oikeat asiat käynnistyvät ajallaan ilman ylimääräistä kitkaa
Monen Kelan asiakkaan arki on edelleen kaukana tästä, ja siksi tällainen visio tuntuu vähän samalta kuin lupaus “verotus toimisi taustalla ja palautus vain ilmestyisi tilille”. Tekoälystä halutaan mekanismi, joka mahdollistaa paremman muistamisen ja oikea-aikaisuuden.
No, mikä muka voisi mennä pieleen?
Hyvä tekoälykokemus alkaa usein yksilöllisyydestä, ja ihminen voi huokaisten todeta:
“Tämä järjestelmä huomaa elämäntilanteen puolestani.”
“Käytännön algoritminen tosiasia” on, että automaattinen tunnistaminen toimii parhaiten niissä elämäntilanteissa, joissa data on siistiä ja ennustettavaa (vauva syntyy, eläkepäätös, valmistuminen). Riskinä on, että pätkätyöläiset, itsensätyöllistäjät, monimutkaisissa elämäntilanteissa olevat, sekä ihmiset, joiden datassa on aukkoja tai virheitä, jäävät automaation katveeseen. He eivät saa “taustalla toimivaa” Kelaa, vaan joutuvat edelleen itse kannattelemaan järjestelmää.
Toinen ääripää on yliprofilointi, eli malli päättelee elämäntilanteen liian pitkälle. Taustamuuttujat (postinumero, tulotaso, perhemuoto, terveysdata) voivat yhdessä alkaa leimata riskiryhmään tai vaikuttaa päätöksiin tavoilla, joita ihminen ei osaa edes epäillä. Yksilöllisyys kääntyy silloin näkymättömäksi kategorisoimiseksi.
Kun visio on, että “järjestelmä hoitaa puolestasi”, ihmiset voivat alkaa olettaa, että jos mitään ei kuulu, kaikki on kunnossa. Jos datassa onkin virhe, se voi jäädä pitkään piiloon. Tekoälykokemuksesta voi silloin tulla passivoiva, jos ihminen ei enää uskalla kyseenalaistaa järjestelmää, koska sen oletetaan olevan fiksumpi.
Kohdistuuko katse laatuun vai “tarpeeksi hyvään”?
AIX-kehyksen Attention (huomio) -pilari kuvaa, mihin suuntaan koko järjestelmä ohjaa käyttäjän huomiota. Tässä Aamu Kelassa -tilaisuus oli yllättävän rehellinen. Kun ihminen ottaa käyttöön tekstigeneraattorin, mieli alkaa helposti hyväksyä “tarpeeksi hyvän” tasoisia tuotoksia.
Teksti näyttää oikealta, lauserakenteet ovat kunnossa, ja kiireessä mieleen hiipii ajatus, että “tämähän riittää”.
Jos sama kulttuuri valuu viranomaispäätöksiin, ja mittarit palkitsevat vain nopeudesta ja määrästä, syntyy Jukka Niittymaan kuvaama ‘negatiivinen standardisaatio’, jossa tekoäly ja kiire yhdessä latistavat laatua.
“Sitä saa, mitä mittaa”,
hän kiteytti osuvasti.
Jos organisaation mittarit korostavat käsittelyaikaa ja kappalemääriä, tekoäly optimoi juuri niiden mukaan. Käytännön tekoälykokemus voi silloin olla asiakkaan näkökulmasta nopea, mutta pinnallinen tai jopa virheellinen.
Hyvä AIX-tason fokus tarkoittaa, että mittareissa näkyy myös oikeudenmukaisuus, selkeys ja valitusprosessien laatu. Tiimit eivät tyydy “ihan ok” -versioon, vaikka tekoäly helpottaa arkea.
Virkamiehen ammattiylpeys säilyy, vaikka tekoäly kirjoittaa luonnoksen.
Tässä mielessä Aamu Kelassa -keskustelu oli rohkea, sillä se sanoitti ääneen sen riskin, että tekoäly voi vahvistaa väärää asiaa, jos fokus asetetaan huolimattomasti.
Vastaamon varjo ohjaa luottamuksen käytäntöjä
AIX-kehyksen Trust (luottamus) -pilari näkyi läpi tilaisuuden, välillä hyvinkin konkreettisesti. Kun puhe kääntyi GDPR-kevennyksiin ja uuteen EU-sääntelyyn, Kelan suunnasta tuli täsmällinen viesti:
Vaikka olisi juridisesti mahdollista keventää vaatimuksia, Kelan datan arkaluonteisuus ei sitä oikeuta.
Vastaamon tapaus toimii varoittavana esimerkkinä siitä, kun luottamus kerran murenee, sen palauttaminen kestää vuosia. Yksi tietomurto voi romuttaa uskon myös muihin julkisiin järjestelmiin, ja tietoisuus tästä riskistä lävistää nyt koko julkista AI-keskustelua.
Lisäksi tilaisuudessa korostui selitettävyys ja oikaisumahdollisuus. EU:n tekoälyasetus puhuu “merkityksellisestä inhimillisestä valvonnasta”. Käytännössä se tarkoittaa sitä, että asiakas ymmärtää, mihin dataan päätös perustuu, päätöksen voi kyseenalaistaa ja saada sen ihmisen käsittelyyn ja järjestelmään jää jälki siitä, miten tekoälyä on käytetty juuri tässä tapauksessa.
Luottamus siitä, että “viranomainen noudattaa lakia” laajeneekin nyt odotukseksi sellaisesta asiakaskokemuksesta, jossa systeemi ei leimaa kohtuuttomasti, algoritmi ei syrji taustatekijän perusteella ja ihminen saa äänensä kuuluviin, vaikka osa käsittelystä on automatisoitua.
Aamu Kelassa -keskustelussa tämä kaikki oli vahvasti läsnä. Tekoäly ei näyttäytynyt minään kasvottomana “mustana laatikkona”, vaan riskinä, jota voidaan hillitä hyvällä hallinnalla ja avoimella puheella vallasta.
Kuka päättää, kun tekoäly päättää?
Viimeinen AIX-kehyksen pilari, Agency (toimijuus), näkyi tilaisuudessa kansalaisen, työntekijän ja lainsäätäjän tasoilla. Tämä oli myös koko tilaisuuden virallinen teemalause: ”Kuka päättää, kun AI päättää?” Määrääkö teknologia tahdin ja ihmiset vain yrittävät pysyä kyydissä?
Tilaisuuden eräänlainen loppukevennyshetki oli, kun Kari-Pekka Mäki-Lohiluoma muisteli aikaa, jolloin sähköposti tuli virastoihin. Osa käytti sitä itse, ja niille, jotka eivät käyttäneet, sähköpostit printattiin paperille ja jaettiin käsin.
Sama vaara on nyt tekoälyistämisen kanssa, sillä jos osa elää jo AI-ajassa ja osa saa “printattuja sähköposteja” järjestelmän uumenista, toimijuus ei jakaudu tasaisesti.
Hyvä tekoälykokemus edellyttää, että koko porukka pysyy samassa ajassa.
Kansalaisen toimijuus
Tavoitteena on automaatio, joka helpottaa arkea, ei vie vaikutusmahdollisuuksia. Tämä tarkoittaa mallia, jossa päätöksiä voi aina tarkistuttaa ihmisellä, valitusprosessi on selkeä ja saavutettava ja oikeus ymmärtää oma tilanne ei katoa algoritmin taakse.
Työntekijän toimijuus
Sekä Kelassa että Verohallinnossa tekoäly otetaan käyttöön tavalla, jossa tarkoitus on tukea, ei korvata. Työntekijälle jää oikeus käyttää omaa harkintaa, vastuu arvioida tekoälyn ehdotuksia, lupa kieltäytyä “copy–paste”-tyyppisestä työstä, jos laatu kärsii.
Tässä kohtaa tekoälylukutaito nousee kriittiseksi osaksi ammattitaitoa. Ilman perustason ymmärrystä algoritmien rajoista toimijuus jää näennäiseksi.
Lainsäätäjän ja viranomaisen toimijuus
Tilaisuuden taustalla kulkee myös sääntelyn iso kysymys: missä kohdassa on syytä vapauttaa viranomaisia käyttämään tekoälyä enemmän, ja missä kohdassa jarru on perusteltu?
Nykyinen digipalvelulaki esimerkiksi rajaa sitä, missä määrin AI voi tehdä virallisia päätöksiä ilman ihmistä. Samalla valmistellaan uutta lainsäädäntöä, joka mahdollistaisi palveluautomaation kasvun. Tämä on puhdasta Agency-politiikkaa, kun jaetaan valtaa uudella tavalla ihmisen ja koneen välillä.
Hyvän tekoälykokemuksen kannalta olennainen valinta on, että ihminen ei katoa prosessista, vaikka automaatioaste nousee. Jokaiselle roolille – asiakkaalle, virkailijalle, järjestelmätoimittajalle, lainsäätäjälle – tulee olla selkeä paikka tässä jaossa.
Aamu Kelassa -tilaisuus laajempana signaalina
Kun juuri Kela puhuu automaatiosta, luottamuksesta ja inhimillisestä valvonnasta, kyse on samalla suomalaisen hyvinvointivaltion stressitestistä.
Jos jossain organisaatiossa tekoälyn pitäisi onnistua AIX-kehyksen neljällä pilarilla, se on juuri Kela:
- Yksilöllisyys: elämäntilanteet tunnistuvat ilman jatkuvaa asiointirumbaa. Muistisääntönä silti, että suurin riskiryhmä ovat ne, jotka katoavat automaation katveeseen tai tulevat profiloiduiksi väärin.
- Huomio: mittarit ja fokus kohdistuvat ihmisen elämään, eivät pelkkään suoritemäärään, eivätkä häivytä ihmiselämän monimutkaisuutta.
- Luottamus: dataa käsitellään niin, että Vastaamo-tyyppinen pelko pysyy taustalla muistutuksena. Silti ei välttämättä tarvita sitä yhtä suurta virhettä. Luottamus voi kaatua myös sarjaan pieniä kompromisseja, joita kukaan ei huomaa ajoissa.
- Toimijuus: kansalaisella ja virkailijalla säilyy aito mahdollisuus vaikuttaa päätöksiin. Eli on hyvä muistaa, että silloin jos kukaan ei tiedä, kuka päättää, tekoäly on käytännössä vallanpitäjä, vaikka sitä ei sanottaisi ääneen.
Kun tätä lukee AIX-kehyksen linssien läpi, voi todeta ettei Kelan visiona ole tehokkuusputki, vaan käyttäjälähtöinen lupaus siitä, että tekoälyn kanssa ei tyydytä keskinkertaiseen kokemukseen. Visiona on rakentaa järjestelmää, jonka kanssa voi elää ja jonka varaan voi laskea.
Kansalaisena onkin tässä vaiheessa ehkä kiinnostavinta kysyä:
Mitä viranomaispäätöksiä tekoäly saa mielestäsi tehdä, ja mitkä pitää aina jättää ihmiselle?
Kerro oma kokemuksesi kommentoimalla tai jaa ajatuksesi somessa tunnisteella #tekoälykokemus – nostan kiinnostavimpia nostoja mukaan seuraaviin numeroihin!
AIX-quiz – kokeile, mitä muistat!
Specificity (yksilöllisyys): Kuka on artikkelin mukaan suurimmassa riskissä jäädä automaation katveeseen Kelan visiossa?
- a) Selkeissä elämäntilanteissa olevat, kuten vastasyntyneen vanhemmat ja eläkkeelle jäävät
- b) Pätkätyöläiset, itsensätyöllistäjät ja monimutkaisissa elämäntilanteissa olevat, joiden datassa on aukkoja
- c) Kaikki ovat yhtä suuressa riskissä, koska automaatio kohtelee kaikkia täysin samalla tavalla
Attention (huomio): Mitä tapahtuu, jos mittarit palkitsevat vain nopeudesta ja määrästä?
- a) Laatu paranee, koska tekoäly pystyy tekemään enemmän päätöksiä
- b) Syntyy negatiivista standardisaatiota, jossa tekoäly ja kiire yhdessä latistavat laatua
- c) Mikään ei oikeastaan muutu, koska virkamies tarkistaa joka tapauksessa kaiken
Trust (luottamus): Miksi Vastaamo-tapauksen kaltainen muistijälki on olennainen Kelan tekoälyvisiossa?
- a) Koska se osoittaa, että tietomurrot ovat väistämättömiä
- b) Koska se muistuttaa, että yhdenkin tietomurron seurauksena luottamus koko järjestelmään voi murentua pitkäksi aikaa
- c) Koska se todistaa, että terveysdataa ei voi käyttää tekoälyssä lainkaan
Agency (toimijuus): Kenen pitäisi artikkelin mukaan lopulta olla “ratin takana”, vaikka tekoäly tekisi yhä enemmän?
- a) Järjestelmätoimittajan, joka tuntee teknologian parhaiten
- b) Algoritmin, joka pystyy käsittelemään eniten dataa
- c) Ihmisen – sekä kansalaisen että virkailijan, joilla säilyy oikeus ymmärtää, vaikuttaa ja oikaista
Oikeat vastaukset: 1b, 2b, 3b, 4c
