• Mitkä työtehtävät soveltuvat tekoälylle – ja mitkä eivät? 
• Eri tekoälytyökalujen vahvuudet 
• Harjoitus: Tunnista omasta työstäsi tehtävät, joissa tekoäly voisi säästää aikaa tai parantaa laatua 

• Näin löydät, tiivistät ja jalostat tietoa tehokkaammin 
• Sujva tiedonhallinta tekoälytyökaluilla 
• Harjoitus: Muuta hajallaan oleva tieto käyttökelpoisiksi havainnoiksi 

• Miksi samakin tekoäly antaa erilaisia vastauksia ja miksi tekoäly tekee virheitä? 
• Kehotteet, konteksti ja esimerkit: miten saat laadukkaampia lopputuloksia 
• Työpaja: Ratkaise oma työtehtäväsi tekoälyn avulla vaihe vaiheelta 

• Lite-agentit ja itsenäiset agentit – peruskäsitteet haltuun 
• Lite-agentit ja toistuvien tehtävien automatisointi 
• Harjoitus: Määrittele oma agentti auttamaan toistuvassa tehtävässä 

• Mitkä käyttötapaukset tuottavat eniten hyötyä omassa työssäsi? 
• Mitä lähdet kokeilemaan seuraavien viikkojen aikana? 
• Oman kehityslistan ja käyttötapausaihioiden viimeistely 

• • Voivatko suuret kielimallit toimia sääntelyn mukaisesti?
  • Miten tekoälymalleja koulutetaan ja mitä koulutusdataan liittyviä kysymyksiä on hyvä ymmärtää?
  • Tekoälyn ”musta laatikko” ja keskeiset tekoälyn käyttöön liittyvät riskit
  • Tekoälylainsäädännön tärkeimmät asiat peruskäyttäjän näkökulmasta
  • Miksi tekoälyä koskeva sääntely koskee myös tavallista käyttäjää?
  • Tietoturvanäkökulmat tekoälyn hyödyntämisessä

• • Tietosuojavaatimukset tekoälyprojekteissa
  • Tekoälysovellusten riskienarvioinnin keskeiset vaatimukset
  • Tietosuojaperiaatteiden toteutuminen tekoälymalleissa ja -ratkaisuissa
  • Tietosuojan vaikutustenarviointi (DPIA) tekoälyhankkeissa
  • Mitä tekoälyn eettisyys ja vastuullisuus tarkoittavat käytännössä?
  • AI Governance eli tekoälyn hallintamalli organisaatiossa
  • Yksittäisten käyttötapausten merkitys riskien ja vastuiden näkökulmasta
  • Käytännön vinkit vastuullisen tekoälyn käytön aloittamiseen omassa työssä ja organisaatiossa

• Tekoälyyn liittyvien moninaisten riskien esittely MIT AI Risk Repository -aineiston pohjalta
• Keskeiset riskikategoriat organisaatioiden ja yksilöiden näkökulmasta
• Syventävä tarkastelu ajatteluun, päätöksentekoon ja oppimiseen liittyviin riskeihin
• Miten tekoäly voi vaikuttaa kriittiseen ajatteluun, osaamisen kehittymiseen ja tiedon arviointiin
• Käytännön keinot riskien tunnistamiseen ja hallintaan

• Kuinka ehkäistä ja hallita tekoälyyn liittyviä riskejä organisaatiossa
• MIT AI Risk Repositoryn hyödyntäminen oman työn ja organisaation kehittämisessä
• Vastuullisen tekoälyn käytön periaatteet ja parhaat käytännöt
• Harjoitus: oman organisaation keskeisten tekoälyriskien tunnistaminen ja hallintatoimenpiteiden suunnittelu
• Yhteenveto päivän oppeista ja keskeisistä kehityskohteista organisaatiolle

• Tekoälyagentit pähkinänkuoressa 
• Dokumentit ohjauksena, data todellisuutena 
• Harjoitus: oman organisaation agenttivalmius

• Miltä näyttää agentille ymmärrettävä ohje? 
• Prosessit, rajaukset ja vastuut eksplisiittisiksi 
• Työpaja: oman ohjeen muotoilu 

• Käsitteet ja niiden yhteydet, kuvaamisen tukena 
• Datan laatu ja käyttötapauksen vaatimus 
• Harjoitus: Käsitteet ja niiden suhteet omassa ympäristössäni 

• Dokumenttien hallintamalli: Omistajuus ja elinkaari 
• Miten aloittaa ilman massiivista projektia? 
• Ryhmätyö: oma etenemissuunnitelma 

• Esimerkkejä tekoälyagenteista ja siitä, miten yritykset hyödyntävät niitä eri liiketoiminnan osa-alueilla 
• Mikä on tekoälyagentin ja tekoälyassistentin ero? 

• Eri tavat tehdä oma “tekoälyassistentti“ (custom promptit, Custom GPTs, Claude Projects) 
• Käytännön harjoitus: Harjoituksessa osallistujat luovat oman Custom GPT:n tai Claude Projectin, joka hyödyntää yrityksen tietoja ja siten toimii tehokkaammin kuin ChatGPT:n normaali versio 
• Esimerkkejä siitä, miten yritykset käyttävät eri tekoälyassistentteja 

• Eri vaiheet oman tekoälyagentin luomisessa (tarpeiden kartoitus, tiedon valinta, agentin ohjeistaminen) 
• Käytännön harjoitus: Osallistujat suunnittelevat ja rakentavat oman tekoälyagentin  
• Esimerkkejä: Kuinka yritykset rakentavat tekoälyagentteja 

Miten tekoäly agentit tulevat muuttamaan yritystoimintaa 

• Miten tekoäly tuodaan osaksi organisaation toimintaa?
• Teknologiset haasteet: integraatiot ja yhteensopivuus
• Mitä resursseja ja osaamista tarvitaan tekoälyn käyttöönottoon?

• Mitä tekoälylukutaito tarkoittaa käytännössä työelämässä?
• Mitä taitoja tekoälyn hyödyntäminen edellyttää nyt ja tulevaisuudessa?
• Oman osaamisen ja tekoälytaitojen itsearviointi
• Koulutuksen keskeiset opit ja niiden soveltaminen omaan työhön
• Kehityskohteiden tunnistaminen ja henkilökohtaisten oppimistavoitteiden asettaminen

• Miten tekoäly voi tukea omaa työnkuvaa ja työtehtäviä?
• Esimerkkejä onnistuneista tekoälyn käyttötapauksista eri organisaatioissa
• Työpaja: henkilökohtaisen tekoälystrategian laatiminen
• Priorisointi: mitä otan käyttöön heti ja mitä kehitän pidemmällä aikavälillä?
• Vertaiskeskustelut ja kokemusten jakaminen

• Miten tekoäly muuttaa työtä ja osaamisvaatimuksia tulevina vuosina?
• Ajankohtaiset tekoälytrendit ja niiden vaikutukset organisaatioihin
• Keinoja pysyä ajan tasalla ilman informaatiokuormaa
• Työkalut, kanavat ja käytännöt jatkuvaan oppimiseen
• Päivän yhteenveto ja seuraavat askeleet oman tekoälyosaamisen kehittämisessä