Netcorpin ohjelmistokehitysjohtaja Andri Vanemin asiantuntijaneuvojen avulla.
Tekoälyavusteinen ohjelmistokehitys on siirtynyt kokeiluvaiheesta monien kehittäjien työn vakiintuneeksi osaksi. Tekoälytyökalut pystyvät kirjoittamaan koodia, selittämään vieraita järjestelmiä, luomaan testejä ja auttamaan virheiden etsimisessä, mutta niiden vaikutus ei ole läheskään niin yksiselitteinen kuin tuottavuusväitteet antavat ymmärtää. Vuoden 2025 Stack Overflow -kehittäjäkyselyssä 84 % kehittäjistä ilmoitti käyttävänsä tai aikovansa käyttää tekoälytyökaluja, ja 51 % ammattimaisista kehittäjistä käyttää niitä päivittäin.
Mutta tekoälyn käyttö ja sen avulla saatavat tulokset ovat kaksi eri asiaa.
Eräässä kontrolloidussa kokeessa havaittiin, että kehittäjät suorittivat pienen koodaustehtävän 55,8 % nopeammin tekoälyavustajan avulla. Toisessa kokeessa havaittiin, että kokeneet kehittäjät olivat 19 % hitaampia, kun he käyttivät tekoälyä omissa suurissa ja vakiintuneissa koodikokoelmissaan. Molemmat tutkimukset ovat todellisia. Niissä mitattiin erilaisia työtehtäviä.
Tämä ero näkyy kaikessa alla olevassa. Tutkimus selittää osan siitä. Loput riippuu siitä, miten työkalut on määritetty, kuinka tiukasti niitä valvotaan ja kuinka selkeästi työ on kuvattu ennen kuin kukaan aloitti. Tässä oppaassa käsitellään molempia näkökohtia, ja mukana on Netcorpin ohjelmistokehitysjohtaja Andri Vanem, joka käyttää näitä työkaluja tuotantoympäristössä.
Tekoälyavusteinen ohjelmistokehitys tarkoittaa tekoälytyökalujen käyttöä kehittäjien tukemiseksi ohjelmistokehityksen koko elinkaaren ajan: koodin kirjoittamisessa, virheiden korjaamisessa, testauksessa, dokumentoinnissa sekä olemassa olevien järjestelmien ymmärtämisessä.
Sana ”avustettu” on tärkeä. Tekoäly laatii luonnoksen. Ihminen tarkistaa sen, korjaa sen ja päättää, julkaistaanko se.
Yleisiä käyttötarkoituksia ovat:
Suosittuja työkaluja ovat muun muassa GitHub Copilot, ChatGPT, Claude Code, Cursor ja Amazon Q Developer. Tämä ei ole sama asia kuin ”vibe coding”, jolla tarkoitetaan ohjelmistojen luomista syötteiden perusteella ilman, että tulosta luetaan tarkasti läpi. Suurin osa ammattilaisista ei toimi näin: 72 % kehittäjistä kertoo, ettei ”vibe coding” kuulu heidän ammatilliseen työhönsä.
Yrityksille, jotka lisäävät tekoälyominaisuuksia omiin tuotteisiinsa, Netcorp tarjoaa tekoälyn kehitys- outsourcing -palveluja, joissa insinöörit rakentavat ja arvioivat näitä järjestelmiä.
Toisinaan, ja vähemmässä määrin kuin markkinoinnissa annetaan ymmärtää. Tässä ovat luotettavimpien tutkimusten tulokset.
Tulokset viittaavat siihen, että tekoälyn vaikutus tuottavuuteen riippuu suuresti työn luonteesta ja kehityskontekstista. Erityisesti METR-tutkimuksessa ei havaittu tuottavuusetuja, kun kokeneet kehittäjät työskentelivät omien, vakiintuneiden koodikantojensa parissa.
METR:n tuloksissa on varoitus, joka on tärkeämpi kuin otsikko. Ne kehittäjät, jotka olivat 19 % hitaampia, uskoivat olleensa 20 % nopeampia. ”Tiimi tuntuu nopeammalta” ei ole todiste mistään. METR totesi myöhemmin, että kehittäjät saavat todennäköisesti enemmän tuottavuusetuja tekoälytyökaluista vuoden 2026 alkupuolella, mutta varoitti, että sen uusimpiin tietoihin vaikuttavat valintaefektit liikaa, jotta kyseisen parannuksen suuruutta voitaisiin arvioida luotettavasti.
Asetuksia hallitsevat ammattilaiset asettavat rajan yleensä korkeammalle. Kysyttäessä, hyötyvätkö nuoremmat vai vanhemmat pelaajat enemmän tekoälystä, Andri Vanem vastasi: ”Molemmat yhtä lailla”:
”Tämä on erinomainen tilaisuus nuoremmille oppia. Ja vanhemmille työntekijöille: oikeilla työkaluilla ja ohjeilla voi tehostaa työtään vähintään 40–50 prosenttia.” — Andri Vanem, ohjelmistokehitysjohtaja, Netcorp
Siitä kannattaa poimia esiin kaksi asiaa. Luku 40–50 prosenttia on pikemminkin käytännön perusteella tehty arvio kuin mitattu luku, ja siihen liitetty ehto on lauseen keskeisin osa. Samat työkalut tuottavat ilman oikeita työkaluja ja ohjeita sen sijaan METR-tuloksen.
Toinen kohta kumoo yleisen huolen siitä, että tekoäly poistaa nuorempien työntekijöiden oppimisen kannalta välttämättömän haasteen. Hän edustaa päinvastaista näkemystä, mutta yhdellä ehdolla: jonkun kokeneemman työntekijän on edelleen tarkistettava heidän toimittamansa tulokset.
Tekoäly voi tukea kehityksen jokaista vaihetta. Sen arvo syntyy siitä, että se integroidaan osaksi jäsenneltyä prosessia, ei siitä, että se vain liitetään prosessin päälle.
Tekoäly pystyy laatimaan yhteenvedon vaatimusdokumenteista, luonnostelemaan käyttäjätarinoita ja tunnistamaan tekniset riskit varhaisessa vaiheessa. Se on kuitenkin myös se vaihe, jossa kehittäjät luottavat siihen vähiten: 69 % ei aio käyttää tekoälyä projektisuunnittelussa. Suunnittelu riippuu liiketoimintayhteydestä, jota malli ei pysty havaitsemaan.
Tämä vaihe on tärkeämpi kuin miltä näyttää, sillä kaikki, mitä tässä vaiheessa jätetään määrittelemättä, palaa myöhemmin koodina, jota kukaan ei ole pyytänyt. Yritykset, jotka tarvitsevat tässä vaiheessa lisää kapasiteettia, voivat hyödyntää tiimin laajennusmallia ja lisätä kokeneita kehittäjiä sisäisten tiimien ja tekoälytyökalujen rinnalle.
Tekoäly on hyödyllinen vaihtoehtojen kartoittamisessa: teknologioiden vertailussa, suunnittelumallien selittämisessä ja arkkitehtuuridokumenttien laatimisessa. Sen ei kuitenkaan pitäisi tehdä valintaa puolestasi. Tekoälyavustaja voi ehdottaa neljää tapaa järjestelmän rakentamiseen, mutta insinöörit valitsevat sen vaihtoehdon, jossa mittakaava, turvallisuus, kustannukset ja tiimisi jo olemassa olevat osaamiset ovat tasapainossa.
Tässä AI:ta käytetään eniten. Se kirjoittaa vakiotekstejä, rakentaa vakiokomponentteja, selittää muiden kirjoittamaa koodia ja kääntää kielten välillä. Nopeus on tässä todellinen etu, mutta nopeampi koodi ei ole automaattisesti parempaa koodia.
Testaus on hyödyllinen ala tekoälyn hyödyntämiselle, sillä se voi luoda testitapauksia, ehdottaa ääritapauksia, jotka ihmiset saattavat jättää huomiotta, ja auttaa laajentamaan testien kattavuutta. Netcorp tarjoaa ohjelmistojen laadunvarmistuspalveluita outsourcing auttaakseen yrityksiä pitämään laatustandardit vakaana toimitusten nopeutuessa.
Tässä vaiheessa kokeneet tiimit pysähtyvät, ja kyselytulokset tukevat tätä: 76 % kehittäjistä ei aio käyttää tekoälyä käyttöönottoon ja seurantaan.
Kysyttäessä, missä tilanteissa hän ei aio sallia tekoälyn käyttöä lainkaan, Vanem vastaa tarkasti:
”Infrastruktuurin hallinta ja reaaliaikaiset tiedot. Kaikkia seikkoja ei voi hallita, ja yksi puuttuva ohje voi aiheuttaa korjaamatonta kaaosta.” — Andri Vanem, ohjelmistokehitysjohtaja, Netcorp
Juuri tämä ero on syytä ottaa huomioon. Sovellusohjelmistossa virhe tulee esiin tarkastuksen tai testauksen yhteydessä. Infrastruktuurissa ja tuotantotiedoissa virhe voi jo olla pysyvä, ennen kuin kukaan ehtii huomata sitä. Tästä seuraa järkevä sääntö: tekoäly voi ehdottaa muutoksia missä tahansa, mutta ihminen hyväksyy kaikki muutokset, jotka vaikuttavat tuotantokäytössä oleviin järjestelmiin.
Yksi yleisimmistä turhautumisen aiheista, josta 66 % kehittäjistä kertoo, on tekoälyn tuottama tulos, joka on ”melkein oikea, mutta ei aivan”. Lisäksi 45 % sanoo, että tekoälykoodin virheiden korjaaminen vie enemmän aikaa kuin sen kirjoittaminen itse. Yleensä tämä selitetään sillä, että malli on epäluotettava. Vanemin kokemus viittaa kuitenkin johonkin vähemmän mukavaan syyhyn.
”Tekoäly kirjoittaa koodia, joka on yhtä hyvää kuin sitä käyttävän ohjelmoijan koodi. Jos tiedät, mitä haluat, ja määrität sen tarkasti, on todella vaikea väittää, että tekoäly tekisi toistuvia virheitä. Se täyttää ne aukot, joita et ole määritellyt.” — Andri Vanem, ohjelmistokehitysjohtaja, Netcorp
Tämä asettaa ongelman uuteen valoon, joka on hyödyllisempi mutta vähemmän mukava. Tekoäly tekee harvoin satunnaisia virheitä. Se tekee varmoja oletuksia siellä, missä ohjeesi loppuvat, ja nämä oletukset näyttävät lopulliselta työtulokselta. ”Melkein oikein” on yleensä merkki puutteellisesta tehtävänannosta, ei viallisesta työkalusta.
Sama periaate selittää myös hänen kuvaamansa pahimman epäonnistumisen, joka johtui siitä, että agentille annettiin liikaa liikkumavaraa eikä siitä, että yksityiskohdat olisivat olleet liian vähäisiä:
”Viimeksi näin kävi vuosi sitten, kun se sotki koodipohjaa innokkaana koodaajana. Se poisti toimivan koodin, jota ei enää ollut saatavilla Gitissä. Kesti melkein kolme päivää saada se taas toimimaan. Mutta kun hallitset tekoälyagentin toimintaa ja rajoitat sen toimintaympäristöä, se on ehdottomasti valtava etu.” — Andri Vanem, ohjelmistokehitysjohtaja, Netcorp
Tuon viimeisen lauseen molemmat osat ovat tärkeitä, mutta useimmat tiimit noudattavat vain jälkimmäistä. Johtopäätös ei ole se, että agentit olisivat vaarallisia, vaan se, että niille tarvitaan rajoituksia. Kokemuksesta voidaan vetää kaksi käytännön opetusta: anna agenteille kapea ja selkeästi määritelty toiminta-alue sen sijaan, että niillä olisi rajoittamaton pääsy tietovarastoon, ja tallenna muutokset usein, jotta ei-toivotut muutokset voidaan palauttaa helpommin.
Veracode testasi yli 100 suurta kielimallia 80 ohjelmointitehtävässä ja totesi, että 45 % koodinäytteistä epäonnistui tietoturvatesteissä ja sisälsi OWASP Top 10 -haavoittuvuuksia. Java suoriutui huonoimmin, noin 72 %:n osuudella. Tilanne ei ole parantumassa: Veracoden vuonna 2026 tekemässä seurantatutkimuksessa havaittiin, että mallit olivat parantuneet huomattavasti toimivan koodin tuottamisessa, mutta tietoturvataso pysyi suurelta osin ennallaan.
Ihmisen osallistuminen ei poista turvallisuusriskiä automaattisesti. Stanfordin yliopiston tutkimuksessa havaittiin, että tekoälyavustajaa käyttävät kehittäjät kirjoittivat vähemmän turvallista koodia kuin avustajaa käyttämättömät ja olivat taipuvaisempia uskomaan koodinsa olevan turvallista. Väärä luottamus on todellinen vaara, ja kyseessä on sama ilmiö kuin edellä: valmiilta näyttävä koodi tarkastetaan vähemmän tarkasti kuin keskeneräiseltä näyttävä koodi.
Tästä syystä tarkistusvaihe ei ole vapaaehtoinen. DevSecOps-palvelut sisällyttävät skannauksen prosessiketjuun, jolloin nämä tarkistukset suoritetaan automaattisesti sen sijaan, että ne riippuisivat siitä, muistaako joku tarkistaa ne.
Tekoäly kirjoittaa koodia nopeasti. Se ei siivoa jälkiään. GitClear analysoi 623 miljoonaa koodimuutosta ja havaitsi, että ylläpidettävyys on menossa väärään suuntaan: koodin päällekkäisyydet ovat lisääntyneet 81 % vuodesta 2023 lähtien, refaktorointi on vähentynyt 21 prosentista muutetuista riveistä vuonna 2022 3,8 prosenttiin vuonna 2026, ja yli vuoden vanhan koodin päivitykset ovat vähentyneet 74 %. Tiedot viittaavat siihen, että koodia tuotetaan yhä enemmän samalla kun ylläpidettävyyden merkit heikkenevät – yhdistelmä, joka voi lisätä teknistä velkaa ajan myötä.
Googlen vuoden 2025 DORA-raportissa haastateltiin lähes 5 000 teknologia-alan ammattilaista. 90 % heistä käyttää tekoälyä, ja yli 80 % kertoo sen lisäävän heidän tuottavuuttaan, mutta tekoälyn laajemman käyttöönoton havaittiin kuitenkin liittyvän suurempaan toimitusvarmuuden heikkenemiseen. DORA:n johtopäätös on toistamisen arvoinen: tekoäly vahvistaa olemassa olevia prosesseja. Heikot testausmenetelmät ja hitaat palautesilmukat pahenevat, eivät parane.
Ennen kuin syötät lähdekoodia, asiakastietoja, tunnistetietoja tai sisäistä dokumentaatiota tekoälytyökaluun, selvitä, miten palveluntarjoaja tallentaa, käsittelee ja käyttää kyseisiä tietoja. Tietojen käyttö ja immateriaalioikeuksien suoja vaihtelevat palveluntarjoajan, tuotteen ja palvelupaketin mukaan. Ennen kuin käytät tekoälypohjaisia koodausvälineitä omaan koodiin tai asiakastietoihin, tarkista palveluntarjoajan voimassa olevat käyttöehdot, koulutuskäytännöt, tietojen säilytysasetukset sekä mahdolliset sovellettavat immateriaalioikeuksien suojaukset.
outsourcing -mallissa on ylimääräinen taso, joka käytännössä sijaitsee asiakkaan puolella eikä toimittajan. Harvoin on olemassa yhtä sisäistä sääntökokonaisuutta, joka kattaisi kaikki yhteistyöt, sillä kukin asiakas asettaa omat vaatimuksensa sille, mitä tietoja voidaan jakaa tekoälytyökaluille. Jos palkkaat kehityskumppanin, säännöt ovat käytännössä sinun määriteltävissäsi. Sovi niistä ennen kuin ensimmäistäkään koodiriviä kirjoitetaan, älä vasta sen jälkeen.
Tämä johtuu suoraan siitä, miten tekoäly epäonnistuu. Epämääräiset ohjeet eivät tuota epämääräistä koodia. Ne tuottavat varmatoimista koodia, joka perustuu oletuksiin, joita kukaan ei ole tarkistanut. Mitä selkeämpi vaatimustenmäärittely on, sitä pienempi on aukko, jonka malli joutuu täyttämään itse, ja sitä vähemmän aikaa kuluu tarkistukseen, kun selvitetään, mitä malli on päättänyt puolestasi.
Agentit ovat hyödyllisempiä ja vaarallisempia kuin automaattinen täydennys. Anna niille määritelty joukko tiedostoja tai määritelty tehtävä, äläkä rajoittamatonta pääsyä arkistoon. Tee komittointeja säännöllisesti, jotta poistetut tiedostot voidaan palauttaa nopeasti. Säännöllisten komittointien ansiosta agenttien aiheuttamista ei-toivotuista muutoksista on paljon helpompi toipua.
Tekoälykoodille ei tarvita erillistä tarkastusprosessia. Kun kysyttiin, mitä tekoälyn tuottamalle koodille tapahtuu ennen kuin se päätyy asiakkaan projektiin, vastaus oli lyhyt:
”Se käy läpi saman koodin tarkastusprosessin kuin mikä tahansa muu koodirivi. Kyseessä on pohjimmiltaan turvallinen SDLC-menetelmä.” — Andri Vanem, ohjelmistokehitysjohtaja, Netcorp
Yksinkertaisuus on juuri se ydin. Riski ei ole siinä, että tekoälykoodia pitäisi käsitellä erityisellä tavalla, vaan siinä, että sitä pidetään valmiiksi hyväksyttynä, koska se näyttää valmiilta. Automaattiset portit varmistavat, että standardit täyttyvät suurissakin volyymeissa, ja juuri tähän CI/CD-palvelut on tarkoitettu: turvallisuustarkistukset, kattavuustarkistukset ja päällekkäisyyksien havaitseminen suoritetaan jokaisessa pull-pyynnössä.
Kirjallinen toimintapolitiikka on yksi niistä tekijöistä, jotka DORA on tunnistanut tekoälyn käyttöönoton onnistumisen edellytyksiksi. Siinä on määriteltävä, mitkä työkalut ovat sallittuja, mitä tietoja voidaan jakaa, mitkä koodin osat vaativat erityistä tarkastelua ja kuka on vastuussa, jos tekoälyn tuottama koodi aiheuttaa ongelmia.
METR-tutkimus osoitti, että kehittäjät voivat olla pahasti väärässä omasta vauhdistaan. Seuraa neljää lukua ennen käyttöönottoa ja sen jälkeen:
Jos läpimenoaika lyhenee, mutta samalla vikaantumisaste ja päällekkäisyydet lisääntyvät, nopeus ei ole kasvanut. Kun tiimit tarvitsevat lisää kapasiteettia tämän toteuttamiseksi asianmukaisesti, tekoälytyökalujen yhdistäminen ohjelmistokehitykseen outsourcing tarjoaa pääsyn insinööreihin, jotka jo työskentelevät tällä tavalla.
Se riippuu tehtävästä ja työympäristöstä. 4 867 kehittäjän keskuudessa toteutetuissa kenttäkokeissa tehtävien suorittamisaste nousi 26 %. Sen sijaan kokeneet kehittäjät, jotka työskentelivät omien vakiintuneiden koodikantojensa parissa, olivat 19 % hitaampia. Ammattilaiset, jotka hallitsevat projektin laajuutta ja laativat selkeitä ohjeita, raportoivat suurimmista parannuksista, mikä viittaa siihen, että työympäristöllä on suurempi merkitys kuin työkalulla.
Ei ilman tarkastusta. Veracode havaitsi, että 45 % tekoälyn luomista koodinäytteistä sisälsi tunnetun tietoturva-aukon. Tekoälyn luoma koodi tulisi käydä läpi samat koodin tarkastus-, skannaus- ja testausprosessit kuin mikä tahansa muu koodi.
Infrastruktuurin hallinta ja reaaliaikaiset tuotantotiedot ovat selkeimmät rajoitukset, sillä niissä tehdyt virheet voivat olla peruuttamattomia ennen kuin kukaan ehtii tarkistaa niitä. Myös arkkitehtuuripäätökset ja tietoturvan kannalta kriittinen koodi vaativat vastuuhenkilön.
Tekoälyn avustama ohjelmistokehitys voi tuoda todellisia tuottavuusparannuksia, mutta nämä parannukset riippuvat työstä, koodipohjasta ja siitä, miten työkaluja käytetään. Tekoäly on hyödyllisintä rutiinitehtävissä, pienempien ominaisuuksien kehittämisessä sekä autettaessa kehittäjiä perehtymään vieraaseen koodiin. Kypsissä järjestelmissä ja riskialttiimmilla alueilla ihmisen harkinta on edelleen välttämätöntä.
Sekä tutkimuksesta että käytännön kokemuksista saatu tärkein opetus on yksinkertainen: tekoäly toimii parhaiten, kun kehittäjät pitävät ohjat käsissään. Määritelkää tehtävä selkeästi, rajoittakaa agentin käyttöoikeuksia ja tarkistakaa sen tuottama tulos yhtä huolellisesti kuin mikä tahansa muu koodi. Tällä tavoin käytettynä tekoäly voi lisätä kehityskapasiteettia heikentämättä turvallisuus-, laatu- tai ylläpidettävyysvaatimuksia.
Jos olet pohtimassa, miten tekoälyä voisi integroida kehitysprosessiisi, varaa aika outsourcing -neuvotteluun, jossa voimme keskustella siitä, mikä sopii parhaiten juuri sinun tiimillesi ja koodipohjallesi.
Paavo Pauklin on tunnettu konsultti ja ohjelmistokehityksen ulkoistamisen suunnannäyttäjä, jolla on vuosikymmenen kokemus. Hän on kirjoittanut kymmeniä oivaltavia blogikirjoituksia ja opaskirjan "How to Succeed with Software Development Outsourcing" ja puhuu usein alan konferensseissa. Paavo isännöi kahta vaikutusvaltaista videopodcastia: "Everybody needs developers" ja "Tech explained to managers in 3 minutes". Laajojen koulutustilaisuuksiensa kautta, joita hän on järjestänyt muun muassa Suomen Ohjelmistoyritysten Liiton ja Viron IT-yritysten liiton kanssa, hän on auttanut lukuisia yrityksiä strategiatyössä, sisäisten tiimien kouluttamisessa ja luotettavien ulkoistuskumppaneiden löytämisessä. Hänen asiantuntemuksensa tarjoaa luotettavan kompassin kaikille, jotka navigoivat ohjelmistojen ulkoistamisen maailmassa.
Mobiilisovellusten suunnittelu ja kehitys iOS:lle ja Androidille
Kattava verkkosovelluskehitys, mukaan lukien front-end, back-end ja full-stack.
Käyttöliittymä- ja käyttökokemussuunnittelupalvelut, joilla luodaan intuitiivisia, kiinnostavia ja toimivia digitaalisia tuotteita.
Pilvi-infrastruktuurin asennus ja automatisointi skaalautuvaa ja tehokasta ohjelmistotoimitusta varten DevOps-menetelmiä hyödyntäen.
Kattavat laadunvarmistuspalvelut, mukaan lukien testausautomaatio, manuaalinen testaus sekä suorituskykytestaukset.
Lataa ilmainen “Software Development Outsourcing” -e-kirjamme ja opi parhaat tavat menestyä outsourcingissa!
