Sleekcast
Sleek Oy on PK-seudun ulkopuolella operoiva, etätyö edellä suunniteltu ja provisiomallilla toimiva IT-konsultointipraktiikka. Sleekcast on Sleekin podcast, jossa ihmetellään kiinnostavia tietotyöhän liittyviä aiheita:
Sleekcastin 1. kaudella 1H2022 käytiin läpi yrityksen toimintamallia ja starttia.
2. kaudella 2H22 haastateltiin kovia IT-alan ajattelijoita ja johtajia, sekä selvitettiin miten he aloittivat omat menestysyrityksensä.
3. kaudella 1H23 paneuduttiin ekosysteemi -termiin; Mikä on konserni, ekosysteemi, verkosto? Onko yhteistyöstä apua IT-alalla?
4. kaudella 2H23 pohditaan tulevaisuuden työelämää.
5. kaudella 1H24 keskityttiin hyvään työ/elämään erilaisista näkökulmista.
6. kaudella 2H24 ihmeteltiin, mitä sleekkiläiset tekevät työkseen.
7. kausi 1H25 pureuduttiin myyntiin.
8. kausi 2H25 aiheena oli AI.
9. kausi 1H26 kysytään yksi jämäkkä kysymys per kiinnostava vieras.
Sleekcast
Kivinen & Wiberg goes full AI!
Use Left/Right to seek, Home/End to jump to start or end. Hold shift to jump forward or backward.
Tässä Sleekcastin ehkä päräyttävimmässä jaksossa Sleekin überkehittäjät Juha Wiberg & Tuomo Kivinen pohtivat AI:n hyötyjä ohjelmistokehityksessä.
Tässä lista keskeisistä asioista, joista juteltiin:
- AI:n rooli työarjessa: Molemmat käyttävät tekoälyä päivittäin ohjelmoinnin tukena. Juha kokee, että AI on muuttanut ohjelmointityötä perustavanlaatuisesti. Tuomo käyttää AI:ta koodinkirjoituksen apuna, mutta näkee sen yhtenä työkaluna muiden joukossa.
- Tekoäly ei tee kaikkea ihmisen puolesta: AI tekee virheitä ja välillä ”hallusinoi” vastauksia. Tarvitsee edelleen ihmisen valvontaa ja ohjausta.
- Ajattelutavan muutos: AI:ta pitäisi käyttää enemmän opettajana tai sparraajana, ei pelkkänä “Google-korvikkeena”. Parhaat tulokset saa, kun syöttää AI:lle kontekstia ja keskustelee sen kanssa iteratiivisesti.
- Käytetyt työkalut: VS Code + Cursor, GitHub Copilot, ChatGPT. Myös Office-työkaluissa (kuten Word) AI alkaa näkyä. Tekoälyllä tehdyt koodikatselmoinnit (esim. GitHub AI review).
- Haasteet: Kontekstin unohtaminen pitkissä prosesseissa. Rajoitettu määrä syötettävää materiaalia. AI ei osaa aina perustella päätöksiään.
- Hinnoittelun ja saavutettavuuden ongelmat: Nopeammat ja paremmat mallit voivat jäädä maksukykyisten firmojen etuoikeudeksi. Tulevaisuudessa AI:n käyttö voi olla erottava kilpailutekijä projekteissa.
- Energiankulutus ja ympäristö: AI tarvitsee paljon laskentatehoa → iso energiankulutus. AI:n käyttö ei ole “vihreää koodia”, jos sitä käytetään tehottomasti. Ehdotettiin energiatehokkuuden huomiointia AI:n käytössä ja algoritmivalinnoissa.
- AI:n rooli tulevaisuuden projekteissa: Greenfield-projekteissa AI voisi auttaa alusta asti arkkitehtuurissa ja koodin generoinnissa. Koodarista tulee enemmän valvoja ja määrittelijä – AI tuottaa itse koodin.
- Tietoturva ja eettiset kysymykset: Luottamus enterprise-tiloihin ja siihen, ettei koodia käytetä koulutukseen. Huoli mahdollisista tietovuodoista, etenkin kun AI toimii mustana laatikkona. EU:n AI-sääntely (mm. AI Act) herätti keskustelua eettisestä vastuusta.
- AI strategiana organisaatioissa: Jotkut asiakkaat ovat perustaneet omia AI-tiimejä. Tarvetta kouluttaa ja kannustaa laajempaan AI:n hyödyntämiseen koko organisaatiossa. AI:n osaaminen nähdään tulevaisuuden elinehtona.
- Yhteiskunnallinen pohdinta: AI tulee kaikkialle – ei enää erillinen valinta vaan osa jokaista prosessia. Potentiaali esim. lukujärjestyksissä, työvuorolistoissa, terapiassa, ilmastoskenaarioissa. Kestävän käytön kannustaminen (esim. AI-käyttökiintiö, maksullisuus, verotus).
- Tulevaisuus ja kehityksen nopeus: AI kehittyy eksponentiaalisesti. Monet mahdollisuudet vielä hyödyntämättä – tarvitaan mielikuvitusta ja rohkeutta. AI muuttaa työn luonnetta, kommunikointia ja roolijakoa nopeasti.
