- Tekoälyn mahdollisuudet teollisissa tuotteissa ja palveluissa
- Esimerkkejä käytännön sovelluksista
- Opit liiketoiminnan, teknologian ja käyttöönoton näkökulmista
AI Leaders Day 2026
Ohjelma
Tiistaina 15.12.
Case Metso – Tekoäly osana teollisia tuotteita ja palveluita
Janne Liuttu
VP, AI & Digital Technology, Metso
Case Humana: AI-transformaation johtaminen: strategiasta arkeen ja kulttuuriin
Venlakaisa Pursiainen
kehitys- ja IT-johtaja, Humana | Tekoälyn KärkinAIset -listattu
- Miten tekoäly tuotiin osaksi liiketoiminnan johtamista ja strategiaa?
- Miten tekoäly nivottiin osaksi yrityksen arkea?
- Johtamisvinkit tekoälyn mahdollisuuksien valjastamiseen
Case Verkkokauppa.com: Tekoälyn vaikutustenarvioinnin opit
Ilja Ikonen
CIO, Verkkokauppa.com Oyj
- Miten AI Impact Assessment toimii käytännössä?
- Mitä riskejä organisaatiot aliarvioivat (esim. prompt injection, datavuodot, yli-oikeutetut agentit)?
- Miksi perinteiset tietoturvamallit eivät riitä tekoälyaikakaudella?
Kahvitauko
Case RELEX: "Company brain" agenttien selkärankana
Tommi Vilkamo
Director, RELEX Solutions
- Miksi organisatorisen tietopankin rakentamiseen lähdettiin?
- Miten ratkaisu rakennettiin: tekoäly kumuloi ja kuratoi tietoa itse itselleen?
- Agentit tietopankin varassa sisäisesti ja osana tuotetarjoomaa
- Käytännön kokemuksia, esimerkkejä ja tähänastisia oppeja
Case VR: AI-organisaatiomallit – mikä toimii käytännössä? Missä haasteet?
Maija Nikula
Director, Data & AI, VR
- Linjaorganisaatio vai Community of Practice
- Ulkoiset toimijat vs. sisäinen osaaminen
- AI-priorisointi ja päätöksenteko
Lounas ja verkostoituminen
Case YTK: AI-hankinta ja vendor-mallit
Satu Koskinen
PhD Researcher AI, YTK | Vuoden 2026 it- ja digijohtaja -finalisti | Tekoälyn KärkinAIset -listattu
- Rakenna oma vai osta?
- Sopimusansat ja vendor-lukkiutuminen – mitä tulisi välttää?
- Riippuvuus globaaleista pilvi- ja malliekosysteemeistä strategisena kysymyksenä
Case Fortum: AI Governance käytännössä – miten organisaatio arvioi, hyväksyy ja valvoo tekoälyn käyttöä?
Sofia Reenkola
(CIPP/E), Group Data Protection & AI Officer, Fortum
- Millä kriteereillä tekoälyn käyttötapauksia pitäisi arvioida ennen käyttöönottoa?
- Kuka hyväksyy AI-ratkaisut, kuka kantaa riskin ja kuka valvoo käyttöä?
- Miten organisaatio rakentaa mallin, joka mahdollistaa tekoälyn hyödyntämisen hallitusti?
Kahvitauko
Case OP Pohjola: Tekoälyn tuottavuus tietotyössä
Karoliina Kettukari
Modernin työn ja digitaalisten työvälineiden asiantuntija, Microsoft Most Valuable Professional
- Käyttäjämääristä tehokkuuteen: miten mitata tietotyön tekoälyä?
- Hyöty, laatu ja työntekijäkokemus
- ”Kaikki käyttää, mitä sitten?” Tietotyön tekoälyn seuraava vaihe