Tekoäly markkinoinnissa – 10 havaintoa sen hyvistä, pahoista ja rumista puolista

Olen markkinointitoimiston osakas, joten mietin jo pelkästään työni puolesta paljon tekoälyn käyttöä. Lisäksi tekoälyn vaikutukset kiinnostavat minua yhteiskunnallisella tasolla, sillä valtavasti näen hyviä ja huonoja vaikutuksia erilaisilla tasoilla. Olen havainnut, että todella moni markkinoija tuntuu olevan yksin pää pyörällä miettien, että pitäisi olla jotenkin merkittävästi pidemmällä. 

Älä huoli, et ole yksin! Kokosin tähän postaukseen 10 havaintoa tekoälystä, jotka vaikuttavat paljon taustalla sen osalta, millaista markkinoijan arki on. Ne selittävät sen, miksi tekoälyähky tuntuu joskus ylitsevyöryvälle, vaikka teknologinen kehitys tarjoaisikin myös paljon mahdollisuuksia. Kirjoitusta varten olen pallotellut ajatuksia myös softakehityskonkari Laura Snellman-Junnan kanssa, joka pyörittää tekoälymurroksen aallonharjalla surffaavaa Wonnaa.

Havainto 1: 100% kärryillä pysyminen on vaikeaa, jos ei mahdotonta

Työkalut kehittyvät nopeasti, joten mihin ratsuun panokset pistetään? Nyt hyvän oloinen ympäristö voi puolen vuoden kuluttua tuntua jo vanhentuneelta ja tuottaa markkinoinnin päänvaivaksi timanttisen copyn sijaan tekoälyliejua. Sama koskee tekoälytyökalujen määrää kokonaisuudessaan. Kenenkään on mahdotonta hallita sitä kokonaisuutta, mihin kaikkeen eri työkaluilla pystyy ja tästä syntyy väistämättä markkinoijalle harmaita hiuksia. Jos markkinoinnille ja myynnille on ollut jo nyt tarjolla tuhansia erilaisia työkaluja, niin niiden määrä on viimeisen vuoden aikana kasvanut räjähdysmäisesti. 

Omat tekoälysoftansa löytyvät niin palaverien tiivistykseen, videoeditointiin, sisällöntuotantoon, some-julkaisujen ajastamiseen, mainonnan hiomiseen, tekoälygrafiikkaan, liidien haisteluun ja kaikkeen muuhun markkinoinnin tarpeisiin. Lisäksi softista tekee päällekkäisiä juttuja ja osa ominaisuuksista voi sisältyä esim. Google Workspace-tilaukseen. Eli voi kokonaiskuvaa olla vaikea (tai täysin mahdoton) hahmottaa, mikä voi tuottaa erityisesti perfektionismiin taipuville ihmisille harmaita hiuksia. 

Seuraavan kerran kun joku huikkaa sinulle jostain tuliterästä markkinoinnin softasta joka juuri sinun pitäisi ottaa käyttöön, eikä sinulla ole aavistustakaan mistä hän puhuu, niin älä huoli. Et voi mitenkään tietää kaikkia eri softia! Tässä on lisäksi haaste erityisesti isoilla ja kankeilla firmoilla, joilla kestää ohjelmistojen käyttöönotossa. Miten varmistua siitä, että tällä setupilla pärjätään nyt ja useamman vuoden päästäkin?

Toinen kysymys on, että vaihdon tapahtuessa miten siirrät rakentamasi ympäristön tekoälytyökalusta toiseen? Infrastruktuurin uudelleen kokoaminen voi olla yllättävän haastavaa ja mikäli sellaiseen tarvitse lähteä, täytyy se resursoida riittävästi. 

Havainto 2: Tekoäly rapauttaa oman päätöksenteon, jos sille antaa vallan

Tekoälytyökalut ovat hyviä löytämään suuresta aineistosta olennaisen sekä ehdottelemaan eri skenaarioita. Mutta mitä tämä tekee omalle päätöksenteolle? Tämä on itselleni tosi tärkeä juttu, koska näen osaamiseni juuri aivojeni käytössä. Tässä mielessä tekoälytyökalut muistuttavat autoa; on kiva ajaa autolla lähikauppaankin, koska auto on pihassa ja se nyt vaan on mukavaa. 

Mutta pyörällä mennessä saisi hyötyliikuntaa, joka pitää hyväkuntoisena vanhuuteen asti. Mukavuudenhalu voi olla ihmiselle hyvinkin katala ansa ja kostautua myöhemmin (toki haja-asutusalueella 60 kilometrin matka kauppaan voi sitten olla taas arjen kannalta liian raskasta). Eli tekoälyn käytöstä ei kannata tehdä itselleen automaatiota vaan miettiä, missä se on järkevää ja mitkä tehtävät olisivat aivoille tärkeää hyötyliikuntaa. 

Markkinoinnissa strategisen osaamisen kehittäminen on äärimmäisen tärkeää. Jos tämän työn ulkoistaa täysin tekoälytyökaluille, voi muutamassa vuodessa havaita olevansa ilmastonmuutoksen takia sulanut lumiukko.

Havainto 3: Tekoäly luo illuusion, että kaikki kannattaa automatisoida heti

Tekoälytyökalut ovat puolivalmiiden projektien hautausmaita. Koska asioita on helppo lähteä edistämään, ensi-into kantaa tiettyyn rajaan asti. Mutta sitten kun pitäisi saada asioita toimimaan useamman järjestelmän kesken rajapintojen läpi ja virheilmoitusta pukkaa toisensa perään, on kiinnostus koetuksella. Haasteita syntyy paitsi nopeasti innostuville, niin myös ei-kooditaustaisille ihmisille. Eli vaikkapa sellaisille, jotka eivät työkseen pelkästään suunnittele ja rakentele AI-agentteja. 

Jos tekoälyhommien pyörittely on vain osa hommia muiden töiden ohella, on hetken innostumisen ja kalenterissa vapaana olleen aikajakson jälkeen projektin pariin helposti vaikea palata. Tekoälytyökalujen hyödyntäminen vaatii kuitenkin usein hippusen pidemmän vapaan hetken, jotta kunnollinen syventyminen on mahdollista. Silti voi ensi alkuun tuntua, että aika menisi “hukkaan”, jos hommalle ei ole arjessa käyttöä. Tämä johtuu siitä, että tekoälyprojektien luonne on kuitenkin myös usein kokeellinen. Eli kymmenen asian kokeilusta seuraa kaksi hyödyllistä lopputulemaa. Suunnittelun rooli nouseekin isoksi, vaikka työkalut ohjaavat helposti hyppäämään suunnitteluvaiheen ohi suoraan toteutukseen. 

Tekoälyproggisten kanssa pitääkin pinnistellä erityisen paljon sen kanssa, että hommat menevät maaliin asti ja esimerkiksi AI-agentista on oikeasti hyötyä. Eli priorisoinnin taito on on tärkeämpää kuin koskaan.

Havainto 4: Teknologisen osaamisen tarve iskee yllättävän nopeasti

Tekoälytyökalut luovat myös helposti sen illuusion, että koodaamisosaamista ei tarvitse. Kyllä ja ei. Heti, kun asioita pitää yhdistellä rajapintojen yli järjestelmien välillä, on hyötyä siitä että ymmärtää, mitä on oikeasti tekemässä. Toki tekoälytyökalu auttaa ja neuvoo, mutta välillä ihan älyttömästi. Teknologinen osaaminen auttaa kuitenkin sen ymmärtämisessä, mikä on fiksu toimintatapa ja mikä ei. Markkinoinnissa tämä on erityisen haasteellista siksi, että osa järjestelmistä on markkinoinnin omistuksessa, osa myynnin ja osa vaikkapa IT:n. Yhteistyö eri osastojen välillä on arvokkaampaa kuin koskaan, kun eri järjestelmät pitää saada pelaamaan yhteen. 

Myös tietoturvareiät ovat sellaisia, että niiden spottaaminen vaatii jo parempaa ymmärrystä siitä, miten asiat toimivat. Sama koskee koodin rakennetta. Hesarissa on ollut useampia juttuja, joissa ihmiset kertovat, miten helppoa on rakentaa ylimääräisen läppärin ja puhelimen avulla omia agentteja auttamaan vaikka matkojen varaamisessa. Tämä on itsestäni todella kiinnostava ilmiö, sillä teknologian mahdollisuudet kiehtovat. 

Mietin kuitenkin samalla, että tässä on kyllä lähtökohtaisesti aika paljon etuoikeutta verrattuna vaikkapa putkiasentajan arkeen. Erityisesti IT-kuplan lähellä valkokaulusarjessa pyöriessä unohtuu, ettei kaikilla ole varaa siihen, että kaapissa pyörii käyttökelpoinen läppäri ja puhelin. Tai osaamista siihen että pystyy keskustelemaan oman agenttinsa kanssa whatsappin kautta, vaikka Claude Code osaisikin auttaa paljon. Eli periaatteessa tekoälytyökalut demokratisoivat kehitystä ja poistavat portinvartijoita, toisaalta ne kasvattavat uudenlaisia esteitä vähemmän etuoikeutettujen ihmisten tielle.

Havainto 5: Järjestelmiä käytetään tosi vähän, jos ne pystyy korvaamaan hetkessä

‘Olen itse rakentanut Claude Codella yksinkertaisia sivustoja ilman koodausosaamista sekä yhdistänyt Makella erilaisia järjestelmiä toisiinsa. Tämä ei tarkoita sitä, että kokisin pystyväni pykäämään vaikkapa ActiveCampaignille kilpailijan yhden viikonlopun aikana. Koska Linkedin on täynnä tarinoita “luovuimme CRM:stä viikossa itse koodaamallamme softalla”, niin se saa minut miettimään että mitenkä vähän niitä CRM:n ominaisuuksia on alun perin tarvittukaan? Jos järjestelmä on vajaakäytöllä, niin eihän siitä kannata tietenkään maksaa! 

Tässä on myös kiinnostava yhteiskunnallinen ulottuvuus, kun SaaS-firmojen arvostukset ovat laskeneet. Että miten vähän niitä järjestelmiä on alun perin hyödynnetty? Tekoäly ei myöskään auta siihen, jos yrityskulttuuri ei tue tai kannusta esimerkiksi CRM:n kaikkien ominaisuuksien käyttämiseen. 

Toisaalta tekoälyn avulla voi ratkaista ärsyttäviä pieniä ongelmia, johon kukaan kaupallinen toimija ei ole osannut tarjota tähän mennessä ratkaisuja. Meidän osakkaamme Tommi rakensi esimerkiksi scriptin, jossa pystyy säätämään asiakkaan sesonkiluontoisen bisneksen Google Adsin budjetteja tiettynä aikana kuukaudesta ilman, että tätä tarvitsee manuaalisesti hoitaa. 

Havainto 6: Tokeneiden polttaminen on oikea ongelma

Olen paljon pohtinut sitä, että miten ihmeessä tekoälyhommien kanssa hallitaan tokeneiden käyttäminen IT-firmoissa, ettei tapahdu “tokeneiden burnausta”. Eli jouduta tilanteeseen, jossa kaikki testikrediitit on käytetty jo ennen laskutuskauden loppua.

Tähän Laura Snellman-Junna vastasi, että haastavaa se onkin. Koodareiden on pitänyt alkaa seurata sitä, että tokenit riittävät. Vaikka tekoälymaailma antaa “virheellisesti” ajatusmallin että mitkä tahansa kokeilut olisivat mahdollisia, niin käytännössä tokeneiden hinnan takia eivät välttämättä ole. Tällä hetkellä moni pitää myös tokeneiden hintoja alhaisina, joten tulevaisuudessa kustannusten uskotaan nousevan. 

Tämä on myös markkinoijan kannalta budjetissa mielenkiintoista, kun mediakustannusten lisäksi pitää huomioida mahdollisten tokenien kustannukset sekä pitää huolta siitä, ettei järjestelmä polta niitä ennen aikojaan. 

Havainto 7: Järjestelmien hallusinointi

Tekoälyä käyttäessä tuntee itsensä helposti tyhmäksi, jos saa vääriä vastauksia. Kaikista ärsyttävintä on kuulla jonkun kommentoivan: “no promptaat sitten vaan paremmin”, vaikka useammankin prompitikierroksen jälkeen tekoäly hallusinoisi markkinointidadaa. Toki peiliin on tärkeää katsoa ja aina voi olla parempi promptaaja, niin tekoäly tekee myös ilmiselviä virheitä. Lisäksi tekoälyltä saa mitä tilaa, eli jos on huono prompti, saa haluamansa vastauksen eikä vastausta, jota oikeasti tarvitsisi. 

Tämä vuoksi itseäni on jännittänyt se, että miten ihmeessä rakennetaan järjestelmiä, jotka ei sotke toisia järjestelmiä. Että miten varmistutaan siitä, että jos antaa tekoälylle oikeudet järjestelmään X esimerkiksi asiakastietojen käsittelyn osalta, niin se ei ala hallusinoimaan ja sotke koko homman toimintaa? 

Tähän Lauran Snellman-Junna vastasi, että se onkin haastavaa. “Tähän pyritään rakentamaan erilaisia “suojakaiteita” (guardrails), joiden avulla järjestelmä pyritään pitämään uomassaan.”

Onnistutaanko siinä aina? Ei selkeästi, kuten erilaiset tekoälyä käyttäneiden firmojen katastrofit on osoittaneet: esimerkiksi Pocket OS joutui laajoihin ongelmiin. 

Havainto 8: Kaikkea ei kannata rakentaa itse, vaikka se tuntuisi aluksi helpolle 

Markkinoinnilla ja myynnillä on paljon erilaisia työkaluja käytössä, joten niukentuvien budjettien aikana on varmasti pohtimisen arvoinen ajatus, ovatko ne kaikki juoksevat kuukausimaksut lopulta tarpeellisia? Entä jos rakentaisimme itse tarpeeseemme sopivia työkaluja? 

Lauran Snellman-Junna kommentoi seuraavasti: “Asioiden rakentaminen ei ole niin helppoa kuin annetaan ymmärtää.” Laura näkee, että vibe-koodaamalla on erittäin hyvä rakentaa esim. prototyyppejä tai demota asioita / toiminnallisuuksia, koska saadaan nopeasti visuaalisesti konkretisoiva tuotos. Mutta hän pitäisi kaukana yhtään järeämmästä “tuotantokäytöstä” itse askarrellut koodihimmelit. Tässä on syynä juuri esim. tietoturva-asiat ja ylläpito. “Kuka pitää huolta siitä, että vibe-koodatun softan ominaisuudet eivät mene rikki?” Laura kysyy. 

Itse ajattelen, että on järkevämpää käyttää valmista softaa, jos se on ominaisuuksiltaan toimiva ja hinnaltaan kohtuullinen. Claude Coden (tai minkä tahansa vastaavan ympäristön) käyttämisestä tulee myös itselle välillä se fiilis, että halutaan vaan rakentaa uusia juttuja uusien juttujen takia. Onkin paljon tylsempää puhua olemassa olevien järjestelmien parantamisesta / yhdistämisestä / käytön tehostamisesta, kuin uusien juttujen käyttöönotosta. 

Joillekin ihmisille selkeästi toimii se, että tulee jotain uutta (vaikka ominaisuuksiltaan ei poikkeaisi siitä, mitä jokin vanha asia tarjoaa).  Esimerkiksi raportointimallin rakentaminen tekoälytyökaluilla ajansäästön vuoksi. Miksi ei käyttäisi valmista softaa (vaikkapa Databoxia), joka on nimen omaan rakennettu tähän tarkoitukseen? 

Itseäni on tässä myös mietityttänyt jo pelkästään se, että kun vaikkapa Databoxissa pitää aina välillä käydä korjaamassa rikkoutunut linkki tietolähteeseen (jonka korjaaminen onneksi onnistuu parilla klikkauksella), niin mitä jos itse koodatussa softassa sitten hajoaa jotain, jota ei itse välttämättä tajuakaan? Suunnittelu ja dokumentointi onkin todella tärkeässä roolissa tekoälytyökaluja käytettäessä, jotta asiat eivät jää vain homman kasanneen henkilön tietoon, kun ei ole asiakastukea minkä avulla lähteä ratkomaan ongelmia. 

Toisaalta jos koko markkinointikoneiston on rakennettu vaikkapa juuri Claude Coden ympärille, sitten voi olla järkevää toteuttaa tätä kautta kaikki markkinoinnin tarvitsemat sovellukset.

Havainto 9: Kuka hallitsee immateriaalioikeuksia?

Tekoäly-ympäristöön rakennettavat markkinointihimmelit tarjoavat markkinointitoimistoille huikean vendor lockin. Asiakkaan on paljon helpompi viedä WordPress-saitti tai HubSpot-tili toiselle tarjoajalle (tai ottaa omaan haltuun), kuin tekoälyympäristöön rakennettu markkinointikoneisto. 

Tässä on isossa roolissa myös se, miten toimisto dokumentoi (tai ei dokumentoi) sitä, miten ympäristö on rakennettu. Mielenkiintoista nähdä, tullaanko tässä näkemään oikeuscaseja, että kenen immateriaalioikeuksien piirissä tuo markkinointikoneisto on? 

Havainto 10: Tekoälytön ympäristö voi olla oman uran kannalta vaarallinen

Työntekijän osaamisen kannalta on iso haaste olla töissä firmassa, jossa näihin työkaluihin suhtaudutaan negatiivisesti tai ei-systemaattisesti. Eli jos oman osaamisen kehittäminen on “vain” oman itsensä varassa, niin saattaa olla, että jää kelkasta nopeasti jälkeen. 

Enkä tarkoita etteikö jokaisen pitäisi itsekin kehittää omaa osaamistaan. Vaan sitä, että jos työskentelee ympäristössä jossa ei saa testailla asioita, voi osaamisen kehittäminen laajemmassa mittakaavassa olla hankalaa. Jos ei voi ottaa uusia työkaluja käyttöön, ei voi edes kokeilla, mikä kaikki olisi mahdollista. 

Tiivistelmä: Tekoälyssä on paljon hypeä, mutta myös oikeita mahdollisuuksia

Summa summarum: Tekoälypohdinnat on todella monitahoisia. Jos menin Lauran luokse kymmenen ongelmaa mukanani, niin tulin takaisin kahdenkymmenen kanssa. Mutta aina kun joku hehkuttaa miten helppoa tekoälyllä on tehdä asia x tai y, niin asiaan kannattaa suhtautua varovaisesti. Asioiden perinpohjaiseen tekemiseen ja dokumentointiin menee yleensä aina enemmän aikaa, mitä Linkedin-hypepostauksissa halutaan myöntää.

Toisaalta tekoäly mahdollistaa myös asioita, joita ei olisi muutama vuosi sitten osannut kuvitellakaan ja on äärimmäisen kiinnostavaa nähdä, mihin tämä tulevaisuudessa johtaa. Arjessa kaltaiselleni ei-graafiselle ihmiselle yksittäisenä asiana jo pelkkä kuvien muokkauksen helppous on tuonut paljon apua, puhumattakaan vaikkapa kaikista niistä automaatioista, jotka tekevät työarjestani sujuvampaa. En itse pidä kovinkaan paljon vaikkapa rutiiniomaisista tehtäväsarjoista, joissa toistuvat samat jutut kerta toisensa jälkeen. Tällaisten automatisointi sekä matkalla tiedon rikastaminen tekee arjestani paljon mielekkäämpää, kun jää enemmän aikaa ihmisten kanssa olemiseen.