Tekoäly on toimitusketju, ei taikasauva: mitä NIS2 tarkoittaa tekoälyn hallinnalle
Kirjoittaja Ilpo Elfving / Econ Toimitusjohtaja
Loading article content...
Lisää artikkeleita
Kun huippuosaajat ajautuvat Wolt-kuskeiksi: Miksi Suomi ei osaa hyödyntää kouluttamaansa osaamista?
Valmistunut tekoälyinsinööri kuljettaa Wolt-ruokaa karkotusuhan alla samalla kun 50-70% kansainvälisistä opiskelijoista keskeyttää erikoisaloilta. Kuinka Integraattori-PM-malli ja intratekoäly voivat ratkaista Suomen osaajien integraatiokriisin.
Suomen uusi kyberturvallisuuslaki: Mitä elintarvikealan johtajien on tiedettävä – ja tehtävä
Suomen kyberturvallisuuslaki 124/2025 asettaa elintarvikealan johdolle henkilökohtaisen vastuun kyberturvallisuudesta. Kriittiset määräajat, 7 miljoonan euron seuraamukset ja konkreettiset toimenpiteet vaatimustenmukaisuuden saavuttamiseksi.
Sain äskettäin omakohtaisen kokemuksen, kun johtava tekoäly-yhtiö ei pystynyt ratkaisemaan yksinkertaista laskutuskiistaa seitsemässä viikossa (yhä käynnissä kirjoitushetkellä) tekoälyavusteisen tuen kautta. Sähköpostit ohjautuivat hiljaisesti chatbotteihin, tiketit pirstoutuivat rinnakkaisiin viestiketjuihin vain osittaisella kontekstilla ja historialla, duplikaatteja luotiin ja suljettiin ilmoittamatta, konteksti katosi kun asia eskaloitiin ihmiselle, ja prosessi palasi useita kertoja tekoälysilmukkaan sen jälkeen kun ihminen oli tehnyt päätöksen ja luvannut hyvityksen. Tämä paljastaa jotain olennaista siitä, miten tekoäly käytännössä toimii.
Kyse ei ole yksittäisen toimittajan ongelmasta. Se osoittaa, mitä tapahtuu kun tekoälyohjattua tukea käsitellään kätevänä automaatiotasona eikä sinä, mitä se todellisuudessa on: digitaalinen toimitusketju, joka koostuu chatista, sähköpostijärjestelmistä, reitityslogiikasta, kielimalleista, liitännäisistä ja taustajärjestelmien integraatioista – joista jokaisella on omat omistajat, lokit ja vikatilat.
Elintarvike-, kaupan- ja terveysalan johtajille, jotka kuuluvat nyt Suomen kyberturvallisuuslain (124/2025) piiriin, tällä on suora merkitys. Jos tekoäly koskettaa esimerkiksi tuotannonsuunnittelua, toimituslupausta, kylmäketjun seurantaa tai potilaskirjauksia, olet laillisesti vastuussa koko ketjun hallinnasta. Et vain "tekoälyosuudesta".
Miksi tekoälyn hallinta on nyt hallitustason velvoite
⚠️
Johdon vastuu kyberturvallisuuslain 124/2025 mukaan
Suomen kyberturvallisuuslain 10 § edellyttää, että johto ylläpitää riittävää
osaamista kyberturvallisuuden riskienhallinnasta ja henkilökohtaisesti
hyväksyy turvallisuustoimenpiteet. Tämä velvoite ulottuu
tekoälyjärjestelmiin, jotka koskettavat keskeisiä toimintoja. Tekoälyn
hallinnan delegointi kokonaan IT-osastolle ei ole enää juridisesti
puolustettavissa.
Kyberturvallisuuslaki (124/2025) toimeenpanee EU:n NIS2-direktiivin Suomessa. Sen keskeisimmät vaatimukset ovat selkeät:
Raportoi merkittävät poikkeamat 24–72 tunnin kuluessa
Varmista, että johdolla on riittävä kyberturvallisuusosaaminen
NIS2-direktiivin artikla 21 sisällyttää nimenomaisesti toimitusketjun turvallisuuden pakolliseksi riskienhallinnan osa-alueeksi. Tekoälyjärjestelmät – olipa ne upotettu toiminnanohjausjärjestelmään, asiakaspalvelun taustalla tai automatisoimassa kliinistä dokumentaatiota – ovat osa tuota toimitusketjua.
Henkilökohtainen vastuu
Johdon on hyväksyttävä kyberturvallisuustoimenpiteet
Toimitusketjun laajuus
Tekoälytoimittajat ovat digitaalisia toimittajia NIS2:ssa
7 M€ tai 1,4 %
Enimmäissakko tärkeille toimijoille
24–72 tuntia
Poikkeamaraportoinnin aikataulu
Tekoäly on toimitusketju, ei yksittäinen työkalu
Tekoälyn hallinta tuntuu liukkaalta, koska "tekoäly" ei ole koskaan yksi asia. Jokainen tekoälypohjainen palvelu on pino komponentteja ja toimittajia:
Tekoälyjärjestelmän piilotetut kerrokset
📧
Viestintäkerros
Sähköpostiosoitteet, chat-käyttöliittymät, rajapinnat, mobiilisovellukset – jokaisella on reitityssäännöt, jotka voivat hiljaisesti ohjata viestejä muualle.
🔀
Orkestrointikerros
Tikettijärjestelmät, työnkulun automaatio, agenttikehykset – päättävät, minne pyynnöt menevät ja mikä konteksti kulkee mukana.
🤖
Mallikerros
Vastauksia tuottavat kielimallit, tikettejä reitittävät luokittelumallit, toimintoja ehdottavat ennustemallit – jokaisella on eri tarjoajat, versiot ja käyttäytymistavat.
🔌
Integraatiokerros
Yhteydet toiminnanohjaus-, varastonhallinta-, potilastieto-, asiakkuudenhallinta-, laskutus- ja logistiikkajärjestelmiin – missä tekoälyn tuotokset muuttuvat todellisiksi toimiksi.
💾
Tietokerros
Missä kehotteet, konteksti ja tuotokset tallennetaan – vaikutuksineen tietojen sijaintiin, säilytysaikaan ja sääntelynmukaisuuteen.
Kun jokin menee pieleen – konteksti katoaa, päätöksiä tehdään puutteellisin tiedoin, eskalaatiot eivät koskaan tavoita ihmisiä – vika harvoin on "tekoälyssä". Se on näiden kerrosten välisissä saumoissa.
NIS2 ei välitä, johtuuko häiriö haitallisesta teosta vai alkaako se kielimallista, liitännäisestä tai sähköpostin reitittimestä. Se tarkastelee vaikutusta keskeisiin palveluihisi ja sitä, hallitsitko riskejä koko digitaalisessa toimitusketjussa.
Miltä tämä näyttää elintarvike-, kaupan- ja terveysalalla
Abstrakti konkretisoituu, kun kartoitat tekoälyn kosketuspisteet todellisissa toiminnoissa.
Elintarvikevalmistus ja tukkukauppa
🌡️
Kylmäketjun seuranta
Tekoäly analysoi lämpötilaanturien dataa ennustaakseen pilaantumista tai laukaistakseen hälytyksiä. Jos malli luokittelee kriittisen poikkeaman väärin, tuoteturvallisuus vaarantuu.
📦
Kysynnän ennustaminen
Tekoäly ennustaa tilausmääriä tuotannonsuunnitteluun. Väärät ennusteet kertautuvat ylivarastoiksi, hävikiksi tai puutteiksi koko toimitusketjussa.
🏷️
Tuotetietojen rikastaminen
Tekoälyavusteinen GDSN-tietojen syöttö ja tuotekuvaukset. Virheet leviävät vähittäiskauppiaille, vaatimustenmukaisuusjärjestelmiin ja kuluttajille näkyviin etiketteihin.
📋
Toimittajaviestintä
Tekoäly reitittää ja vastaa toimittajien sähköposteihin. Kadonnut konteksti tai väärin ohjatut viestit voivat häiritä hankintojen ajoitusta.
Kauppa ja logistiikka
🚚
Reittioptiomointi
Tekoäly suunnittelee jakelureitit reaaliaikaisen datan perusteella. Mallivirheet tai vanhentunut data voivat viivästyttää aikakriittisiä toimituksia.
📄
Tullidokumentaatio
Tekoälyavusteinen luokittelu ja ilmoitusten valmistelu. Väärä luokittelu aiheuttaa vaatimustenmukaisuusriskejä ja rajaviiveitä.
💬
B2B-asiakaspalvelu
Tekoälychatbotit käsittelevät tilausten tilaa, toimitusaikoja ja poikkeuksia. Jos eskalaatiopolut katkeavat, asiakasongelmat jäävät ratkaisematta.
💰
Dynaaminen hinnoittelu
Tekoäly säätää hintoja kysynnän, varaston ja kilpailun perusteella. Hallitsemattomat mallit voivat nakertaa katteita tai asiakasluottamusta.
Terveys- ja sosiaalipalvelut
📝
Kliininen dokumentaatio
Tekoäly litteroi vastaanottoja tai tiivistää potilashistorioita. Virheet lääketieteellisessä kontekstissa voivat vaikuttaa hoitopäätöksiin.
📅
Ajanvarauksen reititys
Tekoäly priorisoi potilaiden pyyntöjä ja aikatauluttaa vastaanotot. Väärin ohjatut kiireelliset tapaukset luovat potilasturvallisuusriskejä.
💊
Lääkehoidon hallinta
Tekoälyavusteinen reseptien tarkistus tai annosten laskenta. Mallivirheillä tässä yhteydessä on suoria turvallisuusvaikutuksia.
📞
Potilasviestintä
Tekoäly hoitaa ajanvarausmuistutuksia, seurantaa ja kyselyitä. Kadonneet viestit tai virheellinen tieto heikentää luottamusta ja hoidon jatkuvuutta.
Otamme tekoälyn käyttöön vain silloin, kun se tuottaa mitattavaa ja hallittua
arvoa. Ei mukavuuden tai uutuudenviehätyksen vuoksi. Hallintapuutteet, joita
ilmenee jopa johtavilla tekoälytoimittajilla, osoittavat juuri miksi:
hallitsematon tekoäly luo hallitsematonta riskiä. Jos et pysty
kartoittamaan tekoälyominaisuuden taustalla olevaa toimitusketjua, et voi
hallita sitä. NIS2:n mukaan olet vastuussa sen hallinnasta.
Econin näkökulmaPerusteltu tekoäly
Mikä todellisuudessa pettää ja miksi sillä on merkitystä
Kun tekoälypohjaiset prosessit hajoavat, juurisyyt eivät tyypillisesti ole monimutkaisia. Ne ovat arkisia hallintapuutteita:
Näkymätön kanavan vaihto. Käyttäjän viestit ohjautuvat hiljaisesti sähköpostista chattiin ja tekoälylle ilman ilmoitusta. Hallinnan näkökulmasta tämä tarkoittaa läpinäkyvyyden ja jäljitettävyyden menetystä.
Pirstoutunut konteksti. Mallipäivitykset, alustamuutokset tai järjestelmäintegraatiot, jotka katkaisevat jatkuvuuden. Myöhemmät ihmisagentit tai seuraavat tekoälyvuorovaikutukset eivät näe koko historiaa.
Ei selkeää omistajaa koko ketjulle. Sähköposti, chat, tekoäly ja taustajärjestelmät toimivat erillisinä siiloina. Kukaan ei ole vastuussa kokonaisratkaisusta ja tietojen yhdenmukaisuudesta.
Käytännön ja todellisuuden välinen kuilu. Laskutusjärjestelmä hyväksyi peruutuksen; tekoäly vaatii edelleen eri prosessia. Toiminnanohjausjärjestelmä näyttää tuotetta varastossa; tekoälychatbot väittää toista.
Mikään tästä ei vaadi ulkoista voimaa tai hyökkäystä. Näin käy, kun tekoälyä kohdellaan työkaluna, jonka voi vain kytkeä päälle, unohtaen että olet laajentanut digitaalista toimitusketjuasi useammilla integraatiopisteillä, liikkuvilla osilla ja tavoilla menettää konteksti ja omistajuus.
Käytännön opas: tekoälyn hallinta NIS2:n alla
Johtajat eivät tarvitse uutta 40-sivuista viitekehystä. He tarvitsevat listan välttämättömyyksistä, jotka yhdistävät tekoälyn hallinnan olemassa oleviin NIS2-velvoitteisiin.
Kahdeksan hallinnan perusasiaa
1️⃣
Määritä tekoäly soveltamisalaan
Tee nimenomainen hallitustason päätös: keskeisiä toimintoja koskettavat tekoälyjärjestelmät kuuluvat NIS2-riskienhallintaan. Dokumentoi päätös.
2️⃣
Kartoita jokainen tekoälyn toimitusketju
Jokaista kriittistä tekoälykäyttötapausta varten piirrä kaavio: viestintäkanavat, orkestrointireititys, mallitoimittajat, liitännäisyhteydet, tietovarastot ja sijaintimaat. Yksi sivu per käyttötapaus.
3️⃣
Nimeä liiketoimintaomistajat
Nimitä prosessinomistaja jokaiselle tekoälypohjaiselle toiminnolle, ei "tekoälytiimiä". Omistaja on vastuussa lopputuloksista riippumatta siitä, kuinka monta työkalua on ketjutettu yhteen.
4️⃣
Suunnittele kontekstin jatkuvuus
Vaadi tekoälyratkaisuja kirjaamaan kanavasiirtymät, säilyttämään tapaushistoria päivitysten yli ja tarjoamaan ihmisille täydellinen konteksti. Kiellä "suljetut tekoälysilmukat" ilman eskalaatiopolkua.
5️⃣
Sisällytä tekoäly toimittajariskeihin
Lisää tekoäly- ja pilvimallitoimittajat toimittajariskien hallintaohjelmaan. Kata sopimuksissa datan käyttö, sijainnit, alikäsittelijät, poikkeamailmoitukset ja tuki-SLA:t.
6️⃣
Integroi olemassa oleviin kontrolleihin
Toimialakohtaiset näkökohdat
ℹ️
Elintarvikeala
Jos tekoäly koskettaa HACCP-läheisiä järjestelmiä, kylmäketjun seurantaa,
jäljitettävyyttä tai GDSN-tuotetietoja, sisällytä se kyberturvallisuusriskien
hallintamenettelyysi. Ruokavirasto valvoo elintarvikealan toimijoiden
NIS2-vaatimustenmukaisuutta. Linjaa tekoälyn hallinta heidän odotustensa
mukaisesti.
ℹ️
Terveysala
Tekoäly potilaspoluissa, kliinisessä dokumentaatiossa tai lääkehoidon
hallinnassa sisältää sekä NIS2- että toimialakohtaisia sääntelyvaatimuksia.
Varmista, että tekoälyn hallinta integroituu olemassa oleviin
potilasturvallisuuden ja tietosuojan viitekehyksiin.
ℹ️
Kauppa ja logistiikka
Tekoäly tulliluokittelussa, reittioptiomoinnissa tai B2B-viestinnässä
vaikuttaa kaupan vaatimustenmukaisuuteen ja asiakassuhteisiin. Kartoita
tekoälyriippuvuudet EDI/Peppol-, varastonhallinta- ja
kuljetuksenhallintajärjestelmissä osana digitaalisen toimitusketjun
arviointia.
Johdon tarkistuslista: tekoälyn hallinta NIS2-toimijoille
Käytä tätä tarkistuslistaa arvioidaksesi nykyistä tekoälyn hallintaasi ja tunnistaaksesi puutteet.
14 kohdan tekoälyn hallinnan tarkistuslista
✅
1. Hallitustason tekoälypäätös
Päätä muodollisesti, että keskeisiin palveluihin sidotut tekoälyjärjestelmät kuuluvat NIS2-riskienhallintaan. Dokumentoi päätös.
📋
2. Tekoälykartoitus
Listaa kaikki tuotannossa tai piloteissa olevat tekoälytyökalut, mukaan lukien ulkoiset SaaS-palvelut, joissa on sisäänrakennettu tekoäly, ja sisäiset kokeilut.
🗺️
3. Toimitusketjukartat
Jokaista kriittistä tekoälykäyttötapausta varten piirrä kaavio kanavista, orkestratiosta, malleista, liitännäisistä ja tietojen sijainneista.
👤
4. Liiketoimintaomistajat nimetty
Jokaisella tekoälypohjaisella prosessilla on nimetty omistaja, joka vastaa tuloksista ja riskeistä – ei vain "tekoälytiimi".
🔀
5. Konteksti- ja eskalaatiosäännöt
Määrittele, miten tapaukset siirtyvät tekoälyn ja ihmisten välillä. Vaadi täyden historian siirto. Kiellä suljetut tekoälysilmukat.
🔍
6. Toimittajien arviointi
Tekoäly- ja pilvimallitoimittajat sisällytetty toimittajariskien hallintaohjelmaan dokumentoiduin arvioinein.
Yhteenveto
Tekoäly on jo osa digitaalista toimitusketjuasi. Ainoa kysymys on, hallitsetko sitä tarkoituksellisesti vai löydätkö puutteet poikkeaman aikana.
Suomen kyberturvallisuuslaki on nyt voimassa. Johto on henkilökohtaisesti vastuussa. Toimitusketjun turvallisuus – tekoälytoimittajat mukaan lukien – on nimenomaisesti soveltamisalassa.
Hyvä uutinen: jos olet jo toteuttanut NIS2-riskienhallinnan perinteisille IT- ja OT-järjestelmillesi, viitekehyksen laajentaminen tekoälyyn on saavutettavissa. Samat periaatteet pätevät: kartoita riippuvuudet, nimeä omistajat, hallitse toimittajia, integroi kontrollit, varaudu poikkeamiin.
Jos onnistut tässä, tekoälystä tulee hallittu kyvykkyys, joka tukee resilienssiä ja vaatimustenmukaisuutta. Jos sivuutat sen, olet vaarassa joutua – ja asiakkaasi kanssasi – hallitsemattomaan tekoälysilmukkaan, jossa kukaan ei omista lopputulosta.
Ja toisin kuin laskutuskiistassa, tuon silmukan kustannus elintarviketurvallisuudessa, potilashoidossa tai kaupan vaatimustenmukaisuudessa ei ole vähäpätöinen.
Määrittele tekoälykohtaiset poikkeamatilanteet: tietovuoto tekoälyn kautta, turvattomat automaattiset päätökset, prosessikatkokset. Sisällytä eristysmenettelyt ja todisteiden säilyttäminen.
8️⃣
Kouluta johtoa
Johdon on ymmärrettävä: kielimallit ennustavat sanoja, eivät totuutta; konteksti-ikkunat ovat rajallisia; reitityskerrokset voivat hiljaisesti pudottaa tietoa. Tämä täyttää "riittävän perehtyneisyyden" vaatimuksen.
📝
7. Sopimusehdot
Tekoälysopimukset kattavat datan käytön rajoitukset, poikkeamailmoitukset, viranomaaisyhteistyön ja ominaisuuksien hallinnan.
🔒
8. ISMS-integraatio
Tekoäly upotettu olemassa olevaan pääsynhallintaan, muutoksenhallintaan, turvalliseen kehitykseen sekä liiketoiminnan jatkuvuus- ja toipumissuunnitelmiin.
📊
9. Lokitus ja seuranta
Kriittiset tekoälyjärjestelmät kirjaavat kehotteet, kontekstin, työkalukutsut ja tuotokset. Poikkeamaseuranta on määritelty.
🚨
10. Poikkeamien hallinta laajennettu
Poikkeamien käsittelyohjeet sisältävät tekoälykohtaiset skenaariot, eristysmenettelyt ja todisteiden säilyttämisen.
🎓
11. Johdon koulutus
Johto koulutettu tekoälyn käyttäytymisestä, rajoituksista ja riskeistä täyttääkseen "riittävän perehtyneisyyden" vaatimuksen.
🔄
12. Henkilöstön tietoisuus
Käytännön "tekoälyn turvallinen käyttö työssä" -koulutus henkilöstölle, joka on tekemisissä tekoälypohjaisten järjestelmien kanssa.
🏛️
13. Toimialalinjaus
Tekoälyn hallinta linjattu toimialakohtaisten odotusten mukaisesti (Ruokavirasto, Valvira jne.).
📁
14. Dokumentaatio
Tekoälyarkkitehtuurit, riskiarvioinnit, kontrollit ja hyväksynnät dokumentoitu viranomaisille osoittamista varten.
Valmis vauhdittamaan elintarvike- ja kaupanalan toimintaa?
