Tekoälyn tuottaman koodin tilastot 2026: Voiko tekoäly korvata ohjelmistokehitystiimisi?

Vuoden 2026 alkupuoliskolla tekoälyn tuottaman koodin osuus on noussut lähes 50 prosenttiin, ja käyttöönoton kasvu on kiihtynyt jopa alkuperäisiä ennusteita nopeammin. Silti paradoksaalisesti ihmisten tekemän ohjelmistokehitystyön kysyntä on kuitenkin vahvempaa kuin koskaan.

Olemme koonneet yhteen kaikki nykyiset tilastot, trendit ja asiantuntijaennusteet tekoälyn tuottamasta koodista, jotta voisit tehdä tulevaisuuden kannalta kestäviä päätöksiä suunnittelu- ja kehitystiimien budjeteista sekä rakenteesta. Tulemme käymään läpi seuraavat osa-alueet:

• Missä tekoälyn kehitystyökalut ovat perinteisiä työnkulkuja tehokkaampia
• Mitkä alustat hallitsevat tekoälyn ohjelmointikenttää
• Missä ihmisten tekemä kehitystyö ratkaisee edelleen, ja miten tekoälyä ja ihmistyövoimaa voidaan yhdistää älykkään outsourcingin avulla 

Lopulta sinulla on selkeä kokonaiskuva siitä, missä tekoäly tuo aitoa lisäarvoa, ja missä se ei (ainakaan toistaiseksi) kykene korvaamaan ihmistä.

Tekoälyn tuottaman koodin tilastot: keskeiset havainnot vuodelle 2026

• Vuoden 2025 ensimmäisellä neljänneksellä 82 % kehittäjistä ilmoitti käyttävänsä tekoälytyökaluja viikoittain, ja 59 % käytti jopa kolmea tai useampaa työkalua samanaikaisesti.
• 25 % Googlen koodista on tekoälyn avustamaa, mutta toimitusjohtaja Sundar Pichai toteaa, että todellinen hyöty on kehitystyön nopeuden kasvu (ei ihmisten korvaaminen) (+10 % nopeus).
• GitHub Copilot parantaa tuottavuutta, mutta vain noin 30 % tekoälyn ehdottamasta koodista hyväksytään, mikä osoittaa sen, että ihmisen tekemä tarkistus on yhä edelleenkin ratkaisevassa asemassa.
• Tekoälyn käyttöönotto etenee nopeimmin pienissä tiimeissä: 51 % aktiivisista käyttäjistä työskentelee kehitystiimeissä, joissa on enintään 10 henkeä.
• Koodin päällekkäisyys on nelinkertaistunut tekoälyn myötä, ja koodin vaihtuvuus lyhyellä aikavälillä on kasvussa. Tämä viittaa siihen, että copy/pasting on yleistynyt ja suunnittelun ylläpidosta on tullut hankalampaa.
• Kehittäjät säästävät 30–60 % ajasta koodauksessa, testauksessa ja dokumentoinnissa käyttämällä tekoälytyökaluja, minkä ansiosta heille jää enemmän aikaa arvokkaampaan työhön.‍
• Tekoälyyn perehtyneet kehittäjät ansaitsevat enemmän: tekoälyalan aloittelijatehtävien palkka on 90 000–130 000 dollaria, kun taas perinteisissä kehittäjän tehtävissä palkka on 65 000–85 000 dollaria.
• Hypestä huolimatta tuoreissa kyselyissä 75 % kehittäjistä kertoi edelleenkin tarkistavansa jokaisen tekoälyn luoman koodinpätkän manuaalisesti ennen sen yhdistämistä, mikä osoittaa, että tekoäly on tehokas apuri, ei korvaaja.

‍

Kuinka suuri osuus koodista on tekoälyn tuottamaa vuonna 2026?

Tuoreiden maailmanlaajuisten arvioiden mukaan 41 % kaikesta koodista on nykyään tekoälyn tuottamaa, ja 76 % ammattimaisista kehittäjistä joko käyttää (62 %) tai aikoo ottaa käyttöön (14 %) tekoälypohjaisia koodaustyökaluja. Lisäksi tuoreessa kehittäjille suunnatussa kyselyssä:

• 82 % kehittäjistä kertoo käyttävänsä tekoälypohjaisia koodaustyökaluja päivittäin tai viikoittain.

• 59 % käyttää samanaikaisesti kolmea tai useampaa tekoälytyökalua.
• 65 % ilmoittaa, että tekoäly vaikuttaa vähintäänkin neljännekseen heidän koodikannastaan.
• 78 % vastaajista katsoo, että tekoäly parantaa tuottavuutta, ja 57 % on sitä mieltä, että se tekee työstä miellyttävämpää.

Jopa Googlen kaltaiset teknologiajätit ovat lähteneet mukaan tähän. Vuoden 2025 alussa 25 % Googlen koodista oli tekoälyn avustamaa, mutta kuten Googlen toimitusjohtaja Sundar Pichain totesi Lex Fridmanin podcastissa, todellinen painopiste on kehitystyön nopeudessa:

”Tärkein mittari... on se, kuinka paljon yrityksemme kehitystyön vauhti on kiihtynyt tekoälyn ansiosta... Arvioimme, että kasvu on tällä hetkellä 10 prosenttia. Aiomme palkata ensi vuonna lisää insinöörejä, sillä myös mahdollisuuksiemme kirjo laajenee.”

Joten kyllä, tekoäly tuottaa paljon koodia, mutta se ei kuitenkaan tarkoita, että kehittäjät joutuisivat syrjään. Kyse on vain muutoksesta tiimien työskentelytavoissa.

Kuka todella käyttää tekoälyä koodin kirjoittamiseen vuonna 2026?

Kuten huomasit, tekoälytyökalut ovat jo osa kehittäjien päivittäisiä työnkulkuja ympäri maailmaa. Katsotaanpas tarkemmin, missä tekoälystä on isoin apu, ja miksi näppäimistön takana istuvilla ihmisillä on edelleenkin tärkeämpi rooli kuin koskaan.

Mitkä ammattilaiset käyttävät tekoälyä koodin kehittämiseen?

 Zero to Masteryn tekemän tutkimuksen mukaan peräti 84,4 % ohjelmoijista on käyttänyt ainakin jonkin verran tekoälypohjaisia koodigenerointityökaluja. Käyttöaste on korkein seuraavilla aloilla:

‍

Myös ikä vaikuttaa: vanhemmat ikäryhmät ottavat harvemmin käyttöön uusia tekoälytyökaluja prosesseissaan. Näin ollen 18–34-vuotiaat kehittäjät käyttävät tekoälyä päivittäisessä työssään kaksi kertaa todennäköisemmin kuin vanhemmat ikäryhmät.

Mitkä tiimit ja yritykset hyödyntävät tekoälyä?

Jo 20–40 prosenttia työntekijöistä käyttää tekoälyä työssään, ja osuus on vieläkin suurempi teknologiapainotteisilla aloilla. Ohjelmistokehitys on markkinoinnin ja asiakaspalvelun ohella yksi aloista, joilla tekoäly on otettu käyttöön nopeimmin sekä käytön että investointien osalta.

Lisäksi 51 % aktiivisista tekoälyn käyttäjistä kuuluu pieniin tiimeihin, joissa on enintään 10 kehittäjää, mikä osoittaa, ettei tekoälyn hyödyntämiseen tarvita valtavaa budjettia tai henkilöstömäärää. Suuret yritykset eivät kuitenkaan jää kauas jälkeen: vuoden 2025 alkuun mennessä joka neljäs yli 100 insinööriä työllistävä yritys oli jo siirtynyt kokeiluvaiheesta eteenpäin ja käyttää tekoälyä aktiivisesti työnkulkuissaan (Lähde). On selvää, että tiimin koko ei ole este, vaan tärkeää on se, miten tiimit päättävät ottaa työkalut käyttöönsä.

Tekoälyn käyttöönotossa menestyneillä yrityksillä on muutamia yhteisiä piirteitä (Lähde):

1. Hybridityönkulut: Tekoälyn nopeuden ja ihmisen harkinnan yhdistäminen
2. Kehittäjien koulutus: Nykyisten tiimien osaamisen kehittäminen tekoälytyökalujen tehokkaaseen käyttöön
3. Laadunvalvonta: Tekoälyn tuottaman koodin lisätarkastukset
4. Strateginen käyttö: Annetaan tekoälyn hoitaa toistuvat tehtävät, jotta kehittäjät voivat keskittyä innovaatioihin

Nämä tiedot osoittavat myöskin yrityskulttuurin jakautumisen (Lähde):

1. 30–40 % organisaatioista edistää aktiivisesti tekoälyn käyttöönottoa
2. 29–49 % sallii sen, mutta ei kuitenkaan edistä sitä aktiivisesti

Samaan aikaan yli 97 % kehittäjistä kertoo käyttävänsä jo itse tekoälytyökaluja, usein edellä yrityksen omaa ohjeistusta.

Tekoälyn tuottaman koodin käyttö maittain: globaalit suuntaukset

GitHubin tuoreimmat tiedot neljästä maasta paljastavat, missä tekoälytyökaluja tuetaan ja niihin luotetaan eniten:

‍

Maissa kuten Yhdysvalloissa ja Intiassa, joissa teknologian käyttöönotto etenee nopeasti ja englanti on laajalti käytössä, tekoälyn hyödyntämiseen koodauksessa suhtaudutaan yleensä luottavaisemmin. Näissä maissa toimivat kehittäjät ovat myöskin havainneet merkittävämpiä parannuksia koodin laadussa. Saksassa puolestaan korostuu varovaisempi ja harkitumpi lähestymistapa tekoälyn integroimiseen työnkulkuissa.

Saman datan mukaan kehittäjät käyttävät tekoälyn ansiosta säästyneen ajan seuraavasti:

1. Yhdysvallat ja Saksa: Yhteistyöhön ja järjestelmäsuunnitteluun käytetään enemmän aikaa
2. Brasilia ja Intia: Painopisteenä on uusien taitojen oppiminen ja ammatillinen kehittyminen

Vaikka GitHubin tiedot osoittavatkin, miten kehittäjät hyödyntävät tekoälyä koodin kirjoittamisessa, laajemmat käyttöönottotrendit eivät riipu pelkästään työkaluista, vaan niihin vaikuttavat myös yleinen luottamus, lainsäädännön valmius sekä kulttuuriset odotukset. 

Seuraavassa taulukossa tarkastellaan asiaa laajemmin kuin pelkästään koodin luomisen näkökulmasta, ja selvitetään, miten eri maat suhtautuvat tekoälyn käyttöönottoon yhteiskunnallisella tasolla. Tarkastelun kohteena ovat muun muassa se, kuinka paljon ihmiset luottavat teknologiaan, kuinka valmiita hallitukset ovat sääntelemään sitä ja miten kulttuuriset arvot vaikuttavat sen hyväksymiseen:

Lähteet: KPMG:n maailmanlaajuinen tutkimus 2025; Maailman talousfoorumin tutkimus 2025 

Mitkä kehittäjän taidot ovat yhä arvokkaampia tekoälylähtöisessä maailmassa?

Kehittäjien rooli on muuttumassa pelkästä koodin kirjoittamisesta kohti tekoälyn tuotosten ohjaamista, arviointia ja optimointia. Arvokkaimmat taidot eivät liity enää pelkästään nopeuteen, vaan harkintaan, arkkitehtuuriin sekä viestintään: 

Tekoäly nopeuttaa kehitystyötä, mutta vain kehittäjät voivat varmistaa, että ohjelmisto on vakaa, turvallinen ja skaalautuva. Taidot kuten koodin tarkistaminen, dokumentointi, arkkitehtuurisuunnittelu ja tiimityöskentely ovat niitä tekijöitä, jotka erottavat huippusuorittajat muista tekoälyn aikakaudella.

Millaisilla koulutuksilla ja osaamisen kehittämisellä on eniten kysyntää?

Maailman talousfoorumin raportin ”Future of Jobs Report 2025” mukaan 39 % työelämän osaamisvaatimuksista muuttuu vuoteen 2030 mennessä, ja teknisiltä ammattilaisilta vaaditaan entistä vahvempaa yhdistelmää tekoälyn hallintaa, systeemistä ajattelua ja vuorovaikutustaitoja:

‍

Näin ollen kehittäjille tärkeimmät koulutusalueet tästä hetkestä vuoteen 2030 asti ovat tekoäly, pilvipalvelut, kyberturvallisuus ja data-analytiikka, yhdistettynä pehmeisiin taitoihin, kuten analyyttiseen ajatteluun, sopeutumiskykyyn ja viestintätaitoihin.

Ansaitsivatko tekoälyosaavat kehittäjät enemmän vuonna 2026?

Tuoreiden tutkimusten mukaan tekoälyosaamista omaavilla kehittäjillä on selvä palkkaetu vuonna 2026:

• Aloittelevat ohjelmistokehittäjät: 65 000–85 000 dollaria
• Alkeistason tekoäly- ja koneoppimisalan tehtävät: 90 000–130 000 dollaria

Kokemuksen karttuessa ero kasvaa:

• Vanhemmat ohjelmistokehittäjät: 100 000–130 000 dollaria
• Vanhemmat tekoälyinsinöörit/data-analyytikot: 150 000–220 000 dollaria

Korkeampi palkkataso heijastaa vaadittavaa erityisosaamista sekä tekoälypohjaisen työn suoraa vaikutusta liiketoimintaan, aina automatisoinnista tuoteinnovaatioihin.

Miksi yritykset hyödyntävät tekoälyn avulla tapahtuvaa koodin luontia (älykkäät vs. riskialttiit strategiat)

Tekoäly on jo muuttamassa kehittäjien työtapoja: ja tilastot osoittavat tarkalleen, missä sen vaikutus on suurin. Tuoreiden tietojen mukaan tekoälyn kaksi tärkeintä käyttötarkoitusta ohjelmistokehityksessä ovat:

1. Koodin luominen ja kirjoittaminen: 82 % kehittäjistä käyttää nykyään tekoälytyökaluja koodin kirjoittamisen apuna.‍

2. Tietohaku ja ongelmanratkaisu: 68 % kehittäjistä turvautuu tekoälyyn, kun he ovat pulassa: olipa kyseessä sitten nopean vastauksen, koodinpätkän tai avun tarve ongelman syyn selvittämisessä.

Toisin sanoen kehittäjät eivät käytä tekoälyä pelkästään uuden koodin kirjoittamiseen. He turvautuvat siihen myös kuin avuliaaseen tiimikaveriin, kun törmäävät esteisiin tai tarvitsevat apua ongelmanratkaisussa.

Vaikutukset ulottuvat paljon nopeutta pidemmälle. Tekoälyn odotetaan nostavan työntekijöiden kokonais tuottavuutta jopa 40 %, ja 60 % yritysten omistajista uskoo, että se auttaa heidän tiimejään saamaan enemmän aikaan. Kehittäjät ovat samaa mieltä: yli 36 000 kehittäjän maailmanlaajuisessa kyselyssä tärkein syy tekoälytyökalujen käyttöön oli tuottavuuden parantaminen:

Tutustu lisää

Mutta kyse ei ole pelkästään tuotantotehosta. McKinseyn mukaan tekoälytyökaluja käyttävät kehittäjät kertovatkaksi kertaa todennäköisemmin olevansa onnellisempia, tyytyväisempiä ja pääsevänsä säännöllisesti ”flow”-tilaan. Tämä on merkki siitä, että tekoälyn järkevä käyttöönotto on hyväksi myös tiimin työilmapiirille.

Kuinka tarkkaa tekoälyn tuottama koodi on?

Tekoälyn tuottaman koodin lupaus on nopeus, mutta entäpä laatu? Yksi tapa mitata tätä on tarkastella sitä, mitä kehittäjät tosiasiassa ottavat käyttöön. Esimerkiksi vuoden 2025 ensimmäisen neljänneksen käyttötietojen perusteella GitHub Copilot tarjoaa 46 %:n koodin täydennysasteen, mutta vain noin 30 % kyseisestä koodista hyväksytään kehittäjien toimesta. Toisin sanoen lähes 30 % tekoälyn ehdotuksista on riittävän hyviä käytettäväksi, mutta loput hylätään.

Koodin laatuun vaikuttavat muutkin tekijät kuin pelkästään hyväksymisasteet. GitClearin vuoden 2024 raportin mukaan, jossa analysoitiin yli 153 miljoonaa koodiriviä, tekoälytyökalut saattavat hiljalleen muuttaa tapaa, jolla kirjoitamme ja ylläpidämme ohjelmistoja. Tutkimuksessa paljastui muutamia merkittäviä suuntauksia:

1. Koodin päällekkäisyydet ovat lisääntyneet räjähdysmäisesti: tekoälyavusteinen koodaus lisää koodin päällekkäisyyksiä nelinkertaisesti aiempaan verrattuna.

2. Copy/pasting on nykyään yleisempää kuin koodin uudelleenkäyttö: Ensimmäistä kertaa historiassa kehittäjät liittävät koodia useammin kuin refaktoroivat tai käyttävät sitä uudelleen.

3. Lyhytaikainen vaihtuvuus on kasvanut, DRY-periaatteiden noudattaminen vähentynyt: Lyhytaikaisen koodin määrä on kasvanut selvästi ja ”siirrettyjen” rivien määrä vähentynyt, mikä viittaa siihen, että modulaarinen ja ylläpidettävä koodi on jäänyt taka-alalle.

GitClear kiteyttää asian osuvasti: ”Tekoälyn tuottama koodi on kuin kiertävä avustaja, joka on taipuvainen rikkomaan vierailemiensa arkistojen DRY-periaatetta.”

Voimme siis todeta, että tekoälytyökalut voivat ehdottomasti auttaa sinua toimimaan nopeammin, mutta ilman suojatoimia tämä nopeus voi kuitenkin tulla siistin arkkitehtuurin, ylläpidettävyyden ja pitkän aikavälin skaalautuvuuden kustannuksella.

Tekoälyn koodin generointi ohjelmointikielen ja kehysympäristön mukaan

Pelkästään viime vuoden aikana Python on noussut maailmanlaajuisesti kehittäjien suosituimmaksi kieleksi, mikä johtuu suurelta osin tekoälyn ja koneoppimisen kasvusta. Samaan aikaan JavaScript on edelleen GitHubin suosituin kieli, ja npm:n pakettien määrä on kasvanut 15 %. Tässä on katsaus tekoälyn suorituskykyyn yleisimmissä ohjelmointikielissä, sekä sen vahvuuksiin ja heikkouksiin.

Missä tekoälyn luoma koodi on parhaimmillaan?

Tekoäly on erinomainen toistuvien tai sääntöihin perustuvien koodaustöiden hoitamisessa, ja 41 % yritysten omistajista odottaa nyt tekoälyn auttavan korjaamaan koodausvirheitä tehokkaasti. 

Tarkastellaanpas tilannetta kielittäin (Lähde):

1. SQL – Tietokantakyselyjen automatisointi

Mitä tekoäly pystyy tekemään:

1. Kirjoittamaan yksinkertaisia SELECT-kyselyitä tietojen hakemiseksi
2. Käsittelemään monimutkaisia JOIN-, GROUP BY- ja suodatinkäskyjä
3. Luomaan INSERT-, UPDATE- ja DELETE-komentoja

Tekoäly käytännössä: Tekoäly on koulutettu valtavien SQL-tietojoukkojen avulla, joten se ymmärtää tietorakenteita ja osaa luoda kyselyitä antamasi ohjeiden perusteella, jopa vaativissa raportointitehtävissä.

2. HTML ja CSS – Verkkosivujen suunnittelun tehostaminen

Mitä tekoäly pystyy tekemään:

1. Luomaan HTML-rakenteita (lomakkeita, painikkeita, taulukoita)
2. Kirjoittamaan selkeät ja johdonmukaiset CSS-säännöt ulkoasun ja tyylin määrittelyä varten
3. Luomaan responsiivisia sivustoja mediakyselyjen avulla

Tekoäly käytännössä: Kun tekoäly hyödyntää miljoonia verkkosivustoja, se pystyy nopeasti luomaan käyttäjäystävällisiä käyttöliittymiä, jotka näyttävät hyvältä ja toimivat moitteettomasti kaikilla laitteilla.

3. YAML / JSON / XML – Määritysten yksinkertaistaminen

Mitä tekoäly pystyy tekemään:

1. Luomaan YAML- tai JSON-tiedostoja sovelluksen, tietokannan tai sovellusrajapinnan (API) määrittelyä varten
2. Kirjoittamaan jäsenneltyä XML-koodia tietojenvaihtoa tai järjestelmän määrityksiä varten

Tekoäly käytännössä: Tekoäly auttaa poistamaan arvailun asetustiedostoista, mikä vähentää inhimillisiä virheitä ja säästää aikaa työskenneltäessä monimutkaisten ympäristöjen, kuten Kubernetesin, parissa.

4. Python – Automaatio ja Data Science

Mitä tekoäly pystyy tekemään:

1. Kirjoittamaan funktioita, luokkia ja loogisia rakenteita
2. Automatisoimaan tietojen käsittelyä pandas-, numpy- ja muiden työkalujen avulla.
3. Luomaan koneoppimisprosesseja scikit-learn- tai TensorFlow-kirjastoilla

Tekoäly käytännössä: Pythonin laaja kirjastojen valikoima tekee siitä suositun valinnan tekoälyn tuottamaan koodiin, erityisesti skriptien kirjoittamiseen, automaatioon ja koneoppimisen prototyyppien kehittämiseen.

5. JavaScript – tehostus verkkosivuilla ja palvelinpuolella

Mitä tekoäly pystyy tekemään:

1. Kirjoittamaan DOM-käsittelykoodia käyttöliittymän vuorovaikutusta varten
2. Käsittelemään asynkronisia työnkulkuja fetch-komennolla tai async/await-rakenteella
3. Kehittämään taustapalveluiden sovellusrajapintoja Node.js:n ja Expressin avulla

Tekoäly käytännössä: Olitpa sitten tekemässä simppeliä verkkosivustoa tai kokonaisvaltaista sovellusta, tekoäly voi hoitaa vakiokoodin ja auttaa viemään projekteja eteenpäin nopeammin.

Missä tekoäly jää jälkeen ohjelmoinnissa, ja miksi se edelleen tarvitsee sinua?

Jopa älykkäimmilläkin työkaluilla on rajansa, eikä tekoäly vielä riitä monimutkaiseen, strategiseen kehitystyöhön (Lähde):

1. Monimutkaiset algoritmit ja suorituskykyä ratkaiseva logiikka
2. Useiden palveluiden välinen järjestelmäintegraatio
3. Turvallisuustoimenpiteiden toteuttaminen, mukaan lukien tunnistautuminen ja salaus
4. Suorituskyvyn optimointi (tietokannat, välimuisti, muisti)

Vankka virheiden käsittely ja poikkeustapausten kattavuus

Tekoäly on erinomainen koodaamisen ”paperitöissä”, eli työn toistuvissa tehtävissä. Todellinen kilpailuetusi syntyy kuitenkin edelleen niistä tärkeistä ja monimutkaisista koodiosista, joita tekoäly ei (vielä ainakaan) osaa kirjoittaa.

Katso uusimmat ohjelmistojen outsourcing tilastot täältä → 

Tekoälypohjaisten koodigeneraattorien vertailu 

Tekoälypohjaisen koodigeneroinnin markkinat kukoistavat. Markkinoiden arvo on vuonna 2024 4,91 miljardia dollaria, ja niiden ennustetaan nousevan 30,1 miljardiin dollariin vuoteen 2032 mennessä, kasvaen nopealla 27,1 prosentin vuosikasvuvauhdilla (CAGR )(Lähde). Tämän kasvun taustalla on useita tehokkaita työkaluja, jotka muokkaavat kehittäjien työskentelytapoja:

1. GitHub Copilot: Markkinajohtaja, joka on tiiviisti integroitu suosittuihin IDE-ympäristöihin, kuten VS Codeen. (Tarkastelemme tätä tarkemmin seuraavaksi.)
2. Cursor AI: Nouseva tähti, joka tunnetaan älykkäästä kontekstin tunnistamisesta ja nopeista iterointisykleistä.
3. Amazon CodeWhisperer: Suunniteltu yrityskäyttöön, vahvalla AWS-integraatiolla ja turvallisuusominaisuuksilla.
4. ChatGPT & Claude: Keskusteluavustajat, jotka osaavat selittää, luoda ja tarkistaa koodia useilla eri kielillä.

Kaikki nämä työkalut eroavat toisistaan siinä, miten ne integroituvat, mitä ne ymmärtävät ja kenelle ne on tarkoitettu (Lähde).

On muutamia tehtäviä, joissa kaikki nämä työkalut toimivat hyvin:

1. Hoitavat toistuvia tehtäviä ja vähentävät kognitiivista kuormitusta
2. Tarjoavat koodin täydennystä ja älykkäitä ehdotuksia
3. Parantavat testien nopeutta ja kattavuutta

Nämä työkalut ovat erityisen hyödyllisiä silloin, kun on toimittava nopeasti tai automatisoitava kehitystyön työläitä osia. Ne eivät kuitenkaan voi korvata niitä alueita, joilla ihmisen ajattelukyky on tärkeää: 

1. Monimutkainen, kriittistä ajattelua ja ongelmanratkaisua vaativa työ edellyttää edelleenkin ihmiskehittäjiä
2. Järjestelmäarkkitehtuuria ja liiketoimintalogiikkaa koskevat päätökset hoidetaan edelleen ihmisten toimesta

GitHub Copilotin käyttötilastot: mitä kehittäjät todella ajattelevat?

GitHub Copilot on laajimmin käytetty tekoälypohjainen koodaustyökalu, ja se onkin nykyään monien kehittäjien päivittäinen apulainen:

1. 67 % käyttää sitä vähintään viitenä päivänä viikossa
2. 81 % ilmoittaa huomattavasta tuottavuuden kasvusta koodauksessa ja testauksessa

Mutta miltä tämä näyttää käytännössä?

Eräässä yksityiskohtaisessa käyttäjäarvostelussa Copilotia kuvataan ”hyödylliseksi, mutta ei loistavaksi”. Työkalu loistaa pienissä, toistuvissa tehtävissä, sillä se luo nopeasti siistejä metodeja ja sopeutuu kehittäjän koodaustyyliin. Sen ”haamuteksti”-ehdotukset tuntuvat usein vaikuttavan intuitiivisilta, mikä säästää aikaa ja henkistä energiaa.

Monimutkaisemmissa tai laajamittaisissa projekteissa ilmenee kuitenkin ongelmia. Arvioijat ovat raportoineet C#-kielessä esiintyvistä syntaksivirheistä, kuvitteellisista metodeista sekä vaikeuksista työskennellä useiden tiedostojen välillä. Ohjelma voi myös toimia arvaamattomasti ja joskus jopa poistaa aktiivista koodia kommentteja lisättäessä.

Voimme siis todeta, että copilot on apuri, ei perustajakumppani!

Se sopii erinomaisesti pikatoimintoihin, mutta kun sitä yritetään käyttää laajemmin, se alkaa takkuilla. Siksi kehittäjät ovat edelleen ruorissa, ja Copilot toimii vain apukuskina.

Mitkä ovat tekoälykoodin tuotantokäytön todelliset turvallisuusriskit?

Tekoälyn tuottama koodi tarjoaa toki nopeutta, mutta siihen liittyy myös haittoja: useita tietoturvaongelmia ja riskejä, joihin on puututtava. Tuoreiden tutkimusten mukaan vähintäänkin 48 % tekoälyn tuottamasta koodista sisältää tietoturva-aukkoja. Aiemmissa GitHub Copilotia koskevissa tutkimuksissa havaittiin samankaltaisia ongelmia: 40 % tuotetuista ohjelmista merkittiin epävarman koodin vuoksi.

API-tasolla riski on vieläkin suurempi: 57 % tekoälyn luomista API-rajapinnoista on julkisesti saatavilla, ja 89 % käyttää suojaamattomia todennusmenetelmiä. Tämä on vakava turvallisuusriski tuotantoympäristöissä.

Piilokustannus: tekninen velka

Tekoäly voi auttaa sinua toimittamaan tuotteet nopeammin, mutta saatat joutua maksamaan siitä myöhemmin.

1. Toimitusvakauden heikkeneminen: Googlen vuoden 2024 DORA-raportin mukaan tekoälyn lisääntynyt käyttö nopeuttaa koodin tarkistusta ja dokumentointia, mutta heikentää toimitusvakautta 7,2 prosenttia.

2. Kasvava tekninen velka: Kehittäjät käyttävät jo nyt suuren osan ajastaan vanhan koodin siivoamiseen, eikä tekoäly aina helpota tätä työtä. Itse asiassa, jos kukaan ei pidä tilannetta silmällä, se voi hiljalleen kasvattaa sotkua entisestään. Ajan myötä tämän päivän nopea voitto voikin muuttua huomisen ylläpitopäänvaivaksi.

Tekoälyn tuottama koodi kriittisissä infrastruktuureissa ja riskialttiilla aloilla

Kun tekoälyjärjestelmäsi ohjaa sähköverkkoa tai hallinnoi potilaiden lääkitystä, ”toimi nopeasti ja riko asioita” -lähestymistapa ei tule kysymykseenkään. Kriittisen infrastruktuurin ylläpitäjät ovat huomanneet, että tekoälyn käyttöönottoon liittyy panoksia, jotka ulottuvat paljon pidemmälle kuin neljännesvuosittaiset voitot.

Tekoälyn käyttöönoton todellisuus riskialttiilla toimialoilla

Luvut kertovat mielenkiintoisen tarinan. Vaikka tekoälyn käyttöönotto terveydenhuollossa ja teollisuudessa kasvaa yhä edelleen, rahoitusala on ottanut johtoaseman: 58 % rahoitusalan toiminnoista hyödyntää nykyään tekoälyä, mikä on 21 prosenttiyksikköä enemmän kuin vuonna 2023. Rahoitusalan lisäksi myös muut toimialat ovat alkaneet ottaa tekoälyn osaksi päivittäistä toimintaansa: 

Lähteet: McKinseyn maailmanlaajuinen tekoälytutkimus (2025); Deloitte 2025 AI in Financial Services Report; IBM:n maailmanlaajuinen tekoälyn käyttöönottoindeksi (2025)

Hallituksen rooli tekoälyn alalla ja siihen liittyvät riskit

Vuonna 2025 Trumpin hallinto kumosi Bidenin tekoälyn turvallisuustoimenpiteet ja kiihdytti käyttöönottoa. Uudessa lähestymistavassa painopiste on nopeudessa: virastojen odotetaan nyt ottavan tekoäly käyttöön nopeasti, jopa riskialttiilla aloilla, ja painopiste on siirtynyt valvonnasta pikemminkin kehityksen perässä pysymiseen. Jokaisen viraston on nyt nimitettävä tekoälyjohtaja, mutta viesti on selvä: toimikaa nopeasti älkääkä antako sääntelyn hidastaa teitä.

Samalla tekoälyn datakeskusten rakentamiseen on saatu liikkeelle yli 90 miljardia dollaria yksityisiä investointeja. Nämä keskukset toimivat usein fossiilisilla polttoaineilla ja sijaitsevat liittovaltion mailla. Innovaatioiden kukoistuksen varjossa huolet tekoälyn väärinkäytöstä ja fyysisestä turvallisuudesta ovat jääneet taka-alalle. Hallituksen viesti on selvä: vauhditetaan kehitystä nyt, säännellään sitten myöhemmin.

Turvallisuuspainajainen

Tietoturvatiimit joutuvat torjumaan uhkia kahdelta eri suunnalta. Tekoälyjärjestelmänne voivat joutua hakkeroinnin kohteeksi tai niihin voidaan syöttää virheellistä dataa. Samaan aikaan hakkerit hyödyntävät tekoälyä parantaakseen kykyään murtautua muihin järjestelmiin. Kun tähän sekasortoon lisätään vielä kvanttitietokoneet, ongelma on todellinen. Pankit, sairaalat ja energiayhtiöt ovat helppoja kohteita: kvanttiteknologiaan perustuvat hyökkäykset voivat lamauttaa maksujärjestelmät tai varastaa potilastietoja nopeammin kuin kukaan ehtii reagoida.

Sääntelykaos

Säännöt muuttuvat nopeammin kuin lakiosastot ehtivät lukea niitä. Yritykset joutuvat tekemään sääntöjen noudattamista koskevia päätöksiä ilman selkeää suunnitelmaa. Kyse ei ole pelkästään ylimääräisestä paperityöstä, vaan siitä aiheutuu todellisia ongelmia, kun yritetään kehittää innovaatioita ja samalla pitää sääntelyviranomaiset tyytyväisinä.

Yhteenvetona: Tekoäly kriittisissä järjestelmissä on ihan oma asiansa

Tekoälyn käyttöönotto kriittisessä infrastruktuurissa ei ole sama asia kuin uuden asiakkuudenhallintajärjestelmän käyttöönotto. Kun järjestelmät pettävät, ihmiset joutuvat vaaraan. Yrityksillä, jotka onnistuvat tässä, on tiimejä, jotka hallitsevat sekä tekniikan että toimialan läpikotaisin. Ne osaavat ennakoida pahimmat skenaariot, joissa tekoälyn toimintahäiriö voi johtaa sairaaloiden toiminnan pysähtymiseen tai rahoitusjärjestelmien kaatumiseen.

"Katsotaan sitten matkan varrella" -asenteelle ei ole sijaa, kun miljoonat ihmiset ovat riippuvaisia järjestelmienne toimivuudesta. Kehittäjät ovat niitä, jotka voivat varmistaa, ettei tätä ongelmaa synny, mutta palaamme tähän myöhemmin. 

Tuottaako tekoälyohjelmointi tuottoa vuonna 2026 vai onko kyseessä pelkkä hype?

GitHubin tutkimuksen mukaan tekoälyllä tehostettu kehittäjien tuottavuus voisi kasvattaa maailman BKT:tä yli 1,5 biljoonalla dollarilla, mikä osoittaa tekoälypohjaisten kehitystyökalujen valtavan taloudellisen potentiaalin. Microsoftin vuoden 2025 ensimmäisen neljänneksen markkinatutkimus paljastaa, että tekoälyinvestoinnit tuottavat nyt keskimäärin 3,5-kertaisen tuoton, ja 5 % yrityksistä ilmoittaa jopa 8-kertaisen tuoton. Mutta katsotaanpa tarkemmin, mitä tämä käytännössä tarkoittaa: 

1. Kehittäjät säästävät 30–60 % ajastaan koodauksessa, testien luomisessa ja dokumentoinnissa käyttäessään työkaluja kuten GitHub Copilot.
2. M365 Copilot -käyttäjät kertovat säästävänsä 30 minuuttia viikossa sähköpostien käsittelyssä ja täyttävät asiakirjoja 12 % nopeammin.
3. Pienyritykset saavuttavat jopa 50 % nopeamman yksikkötestien luomisen ja virheenkorjaukset nopeutuvat jopa 50 % AI-työkalujen avulla.
4. Suuret yritykset ilmoittavat 33–36 %:n vähennyksen koodiin liittyviin kehitystoimiin käytetyssä ajassa.
5. Tekoälyn avustaminen johtaa 21 prosentin tuottavuuden kasvuun monimutkaisessa tietotyössä, Microsoftin tukemien kokeiden mukaan.
6. Tekoälyagentit parantavat tehokkuutta jäsennellyissä työnkulkuissa yli 30 %, erityisesti yritysympäristöissä.

Koko alan markkinoiden odotetaan kasvavan 169,2 miljardiin dollariin vuoteen 2032 mennessä:

Alle puolet (47 %) IT-johtajista ilmoitti, että heidän tekoälyhankkeensa olivat kannattavia vuonna 2024; kolmasosa pääsi nollatulokseen ja 14 % kirjasi tappiota. Näistä vaihtelevista tuloksista huolimatta lähes kaksi kolmasosaa (62 %) kaikista vastaajista ilmoitti lisäävänsä tekoälyinvestointejaan vuonna 2025.

Jopa ne yritykset, jotka eivät ole vielä saavuttaneet sijoitetun pääoman tuottoa, panostavat entistä voimakkaammin. Miksi? Koska ne tietävät: tekoäly ei ole ihmelääke, vaan järkevä sijoitus. Ne tiimit, jotka tekevät viisaita investointeja nyt, menestyvät myöhemmin.

Tulevaisuuden trendit: Mihin tekoälyn tuottama koodi on menossa?

Tuore MIT:n tutkimus osoittaa, mihin suuntaan tekoälyn koodin luominen on menossa, ja se vastaa hyvin markkinoiden kysyntää.

Painopiste on siirtymässä pelkästään toimivasta koodista älykkääseen koodiin: koodiin, joka ei ole vain syntaktisesti virheetöntä, vaan toimii myös täsmälleen käyttäjän tarkoittamalla tavalla. MIT:n lähestymistapa auttaa tekoälymalleja kirjoittamaan tarkempaa ja merkityksellisempää koodia ajamalla useita versioita samanaikaisesti ja valitsemalla niistä parhaan – ikään kuin älykkään aivoriihisession tapaan.

Vielä mielenkiintoisempaa on se, että tätä menetelmää hyödyntävät pienemmät avoimen lähdekoodin mallit suoriutuivat paremmin kuin jotkut suurimmista kaupallisista työkaluista. Tämä on vahva merkki siitä, että tekoälykilpailussa älykkyys voittaa koon.

Tämä fiksumpi tekoäly ei ainoastaan auta kehittäjiä, vaan avaa ovet myös muille kuin teknologia-alan ammattilaisille. Olemme lähestymässä maailmaa, jossa kuka tahansa voi kirjoittaa SQL-kyselyn tai automaatioskriptin käyttämällä pelkkää arkikieltä. Tekoäly on siis alkanut ajatella enemmän meidän tavoin: se ei enää vain tuota koodia, vaan ymmärtää, mitä me oikeasti yritämme rakentaa.

Korvaako tekoäly ohjelmistokehittäjät vuonna 2026? 

Kun uutisissa kerrotaan, että jopa Silicon Valleyssa kehittäjät kamppailevat työpaikan löytämisessä, ei ole mikään yllätys, että paniikki leviää. Mutta hengitetäänpä hetki syvään ja katsotaan tilannetta kokonaisuudessaan.

1. 62 % kehittäjistä sanoo, että tekninen velka on heidän suurin päänsärkynsä, kaksi kertaa niin turhauttava kuin monimutkaiset teknologiapinot tai build-työkalut.
2. Tekoäly tuottaa edelleen pääasiassa vakiomuotoista koodia, ei monimutkaista logiikkaa.‍
3. Joka viidennes tekoälyn ehdotuksista sisältää arvioiden mukaan asiavirheitä tai harhaanjohtavaa logiikkaa.

Tämä kertoo meille jotain tärkeää: koodin laatu ja sen pitkän aikavälin vaikutukset ovat edelleenkin pitkälti ihmisten käsissä.

Toistaiseksi tekoälytyökalut pystyvät korvaamaan aloittelevien kehittäjien tehtäviä: 

1. Koodin täydennys ja toistuvat mallit
2. Perustestaus ja dokumentointi
3. Määritystiedostot ja asennusskriptit
4. Yksinkertaiset toiminnot ja käyttölogiikka

Tarkkuus ei kuitenkaan riitä edes tällä tasolla: vaikka tekoäly osuisikin ”oikeaan”, kehittäjät suhtautuvat asiaan edelleen tosi varauksellisesti. Ne, jotka kohtaavat harvoin virheitä, luottavat tulokseen 2,5 kertaa todennäköisemmin, mutta silloinkin 75 % ei hyväksy koodia ilman manuaalista tarkistusta. Miksi? Koska tärkeää ei ole pelkästään oikeellisuus, vaan se, onko koodi:

1. Sopiva projektin arkkitehtuuriin
2. Tiimin koodaustyylin mukaista
3. Sellaista, joka läpäisee automaattiset testit ja kattavuuden

Mitä kehittäjät ajattelevat: Korvaako tekoäly ohjelmistokehittäjät?

Redditin ja Quoran kaltaisilla keskustelufoorumeilla julkaistujen satojen kommenttien perusteella ammattikehittäjien yleinen mielipide on monisyinen, ei äärimmäinen. Eräs Redditin kehittäjä kiteytti asian todella osuvasti:

”Se on kuin olisi hyvä harjoittelija tai uransa alkuvaiheessa oleva kehittäjä, joka sattumalta tuottaa jotain kelvollista heti pyydettyäsi. Sinun tehtäväsi on kuitenkin edelleen tarkistaa se jne.”

Tässä on tiivistettynä yhteinen näkemys, joka ulottuu tämän ajatuksen ulkopuolelle:

Tekoäly parantaa tuottavuutta, mutta ei korvaa ihmistä:  Kokekeen kehittäjät pitävät tekoälytyökaluja ylivoimaisesti hyödyllisinä vakiotekstien kirjoittamisessa, testauksessa ja rutiinitehtävissä, mutta eivät katso niiden kykenevän korvaamaan syvällistä ongelmanratkaisua, suunnittelua tai arkkitehtuurin luomista.

1. Tekoälyn tehokas hyödyntäminen tuo varmasti etua, mutta se ei automaattisesti tee heikoista kehittäjistä parempia.

2. Nuoret kehittäjät ovat vaarassa:  Monet pelkäävät, että uudet insinöörit, jotka luottavat liikaa tekoälyyn, eivät hanki tarvittavia perustaitoja, minkä vuoksi heidän osaamisensa heikkenee pitkällä aikavälillä.

3. Johdon liiallinen luottamus tekoälyyn on vaarallista: Yleinen ongelma on turhautuminen siihen, että johtajat tulkitsevat tekoälyn tehokkuuden väärin perusteeksi irtisanomisille, vaikka se johtaisikin tekniseen velkaan tai tietoturvaongelmiin.

4. Tekoälybuumi on todellinen, mutta liioiteltu: Kehittäjät toteavat toistuvasti, että markkinointi liioittelee tekoälyn kykyjä. Se voi säästää aikaa, mutta se ei osaa ajatella tai päättellä kuten ihminen.

5. Tekoälyä hyödyntävät parhaiten kokeneet insinöörit eräänlaisena ”robottiharjoittelijana”, joka on hyödyllinen mutta vaatii jatkuvaa valvontaa.

Ennusteet vuodelle 2026: mitä on tulossa ja kenen on syytä päivittää osaamistaan jo nyt?

Vuoteen 2026 mennessä yli 80 % yrityksistä on ottanut käyttöön generatiivisen tekoälyn sovellusrajapintoja tai generatiivista tekoälyä hyödyntäviä sovelluksia. Toisin kuin nykyään, jolloin painopiste on vakiotekstien tuottamisessa, tekoäly alkaa hoitamaan liiketoimintalogiikkaa ja monikomponenttista integraatiota.

Juniori roolit muuttuvat ”tekoälykehityksen koordinaattoreiksi” tehtäviksi, eli ammatilaisiksi, jotka (Lähde):

1. Suunnittelevat promptit monimutkaisiin, monivaiheisiin kehitystehtäviin
2. Tarkistavat tekoälyn tuottaman tuloksen vastaavuuden liiketoimintavaatimuksiin
3. Koordinoivat useiden tekoälytyökalujen yhteistoimintaa yksittäisissä projekteissa
4. Selviytyvät tekoälyn ja ihmisten välisten tehtävienvaihtojen kasvavasta monimutkaisuudesta

Gartner ennustaa, että vuoteen 2027 mennessä 80 % insinööreistä tarvitsee täydennyskoulutusta erityisesti tekoälyn hyödyntämiseen liittyvissä yhteistyötaidoissa.

Tässä on arvioitu aikataulu monimutkaisten tehtävien automatisoinnille: 

Alustavallankumous

Suurin muutos ei ole se, että tekoäly korvaisi kehittäjät. Se on Software Engineering Intelligence (SEI) -alustat , jotka tulevat vakiintumaan. Nämä alustat tarjoavat datapohjaisen näkyvyyden kehitysryhmien ajan ja resurssien käyttöön, optimoiden automaattisesti ihmisten ja tekoälyn välisiä työnkulkuja.

Tämä tarkoittaa, että vuoden 2026 aikanasuurin osa kehitystyöstä tapahtuu tekoälyn hallinnoimissa ympäristöissä, jotka optimoivat jatkuvasti tehtävien jakautumista ihmisten ja koneiden välillä.

Johtopäätös: Korvaako tekoäly ohjelmoijat vuoteen 2050 mennessä?

Tekoäly on mullistanut täysin sen tavan, jolla kirjoitamme koodia. Emme kuitenkaan voi vielä sanoa, että se korvaisi kehittäjiä. Tekoäly voi olla avuksi, mutta se ei pysty yksinään rakentamaan vankkaa ja turvallista ohjelmistoa.

Siksi oikean tiimin valinta on edelleenkin tärkeää. Me Netcorpilla autamme yrityksiä hyödyntämään tekoälytyökaluja järkevästi: yhdistämme nopeuden vankkaan tekniseen osaamiseen, jotta järjestelmät toimivat moitteettomasti myös jatkossa. Jos haluatte kehittää älykkäämpiä, turvallisempia ja tulevaisuuden vaatimukset täyttäviä ohjelmistoja, olemme valmiina auttamaan.

UKK

Voidaanko tekoälyn tuottamaa koodia tunnistaa?

Jos työskentelet tiiviisti koodin parissa, saat yleensä jonkinlaisen vaistomaisen tunteen siitä, että jotkut osat eivät vain tunnu ihmisen kirjoittamilta. Nimet voivat olla oudon epämääräisiä, tai logiikka tuntuu liian kopioidulta. On olemassa työkaluja, jotka yrittävät tuoda tällaiset asiat esiin, mutta rehellisesti sanottuna kyse on pikemminkin siitä, että huomaa epäsopivat mallit, kuin siitä, että löytäisi jonkin selkeän ”tämän on kirjoittanut tekoäly” -leiman.

Onko 30 % Googlen koodista tekoälyn kirjoittamaa?

Ei aivan. Googlen toimitusjohtajan Sundar Pichain mukaan noin 25 % Googlen koodista on tekoälyn avustamaa, mikä tarkoittaa, että tekoälytyökalut ovat auttaneet luomaan osia siitä, mutta ihmiset tarkistavat, muokkaavat ja integroivat kyseisen koodin edelleen. Painopiste on kehitystyön nopeuttamisessa, ei kehittäjien täydellisessä korvaamisessa.

Väittääkö Microsoft, että 30 % koodista on tekoälyn kirjoittamaa?

Kyllä, Microsoftin toimitusjohtajan Satya Nadellan mukaan tekoäly kirjoittaa nykyään noin 20–30 % koodista joissakin heidän projekteissaan. Se ei kuitenkaan tarkoita, että kolmasosa kaikesta Microsoftin koodista olisi tekoälyn tuottamaa. Hän viittasi lähinnä käynnissä olevien projektien uuteen koodiin, ja prosenttiosuus voi vaihdella huomattavasti ohjelmointikielestä tai tehtävän tyypistä riippuen.

Lähteet

1. AIPRM. AI-tilastot 2024. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://www.aiprm.com/ai-statistics/)

2. AlixPartners. Voiko tekoäly ratkaista teknisen velan nousevat kustannukset? Vierailtu 18.7.2025. (https://www.alixpartners.com/insights/102jlar/can-ai-solve-the-rising-costs-of-technical-debt/)

3. AMA Career. Tekoäly vs. perinteiset työpaikat: palkkojen vertailu, taidot ja mitä odottaa vuonna 2025. Vierailtu 23.7.2025. (https://amacareer.ai/ama-career/blogs/ai-vs-traditional-jobs-salary-comparison-skills-and-what-to-expect-in-2025)
4. ArXiv. GPT-agentit voivat kouluttaa toisiaan. Vierailtu 23. heinäkuuta 2025. (https://arxiv.org/abs/2406.17910)
5. ArXiv. Ihmisen ja tekoälyn yhteistyön nousu ohjelmistokehityksessä. Vierailtu 23. heinäkuuta 2025. (https://arxiv.org/abs/2504.11443)
6. Arxiv. Ohjelmistokehityksen mullistus: Tekoälypohjaisen kehittäjän elinkaaren taloudellinen ja tuottavuusanalyysi. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://arxiv.org/abs/2306.15033)

7. BairesDev. Tärkeimmät taidot ohjelmistokehityksessä vuonna 2025 ja sen jälkeen. Vierailtu 23. heinäkuuta 2025. (https://www.bairesdev.com/blog/skills-for-software-development/)

8. Black Duck. Onko tekoälyn luoma koodi turvallista?. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://www.blackduck.com/blog/ai-generated-code-security.html)

9. BlackFog. Ymmärrä vuoden 2025 suurimmat tekoälyn tietoturva-aukot. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://www.blackfog.com/understanding-the-biggest-ai-security-vulnerabilities-of-2025/)

10. Brainhub. Mitä tarkoittaa olla ohjelmistokehittäjä tekoälyn aikakaudella.Vierailtu 23. heinäkuuta 2025. (https://brainhub.eu/library/software-developer-age-of-ai)

11. Capgemini Research Institute. Agenttisen tekoälyn nousu: Miksi luottamus on avain ihmisten ja tekoälyn yhteistyöhön. Vierailtu 23.7.2025. (https://www.capgemini.com/wp-content/uploads/2025/07/Final-Web-Version-Report-AI-Agents.pdf)

12. Coherent Solutions. Kuinka paljon tekoälyratkaisun kehittäminen maksaa? Hinnat ja sijoitetun pääoman tuotto selitettynä. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://www.coherentsolutions.com/insights/ai-development-cost-estimation-pricing-structure-roi/)

13. ACM:n tiedote. GitHub Copilotin vaikutuksen mittaaminen tuottavuuteen. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://cacm.acm.org/research/measuring-github-copilots-impact-on-productivity/)

14. Dark Reading. Voivatko tekoälypohjaiset koodigeneraattorit voittaa epävarmuutensa tänä vuonna? Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://www.darkreading.com/application-security/will-ai-code-generators-overcome-their-insecurities-2025/)

15. Euroopan keskuspankki. Tekoälyn käyttöönotto ja työllisyysnäkymät. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://www.ecb.europa.eu/press/blog/date/2025/html/ecb.blog20250321~6af1337b6b.en.html)

16. Yhdysvaltain keskuspankki. Tekoälyn käyttöönoton mittaaminen työpaikoilla. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://www.federalreserve.gov/econres/notes/feds-notes/measuring-ai-uptake-in-the-workplace-20240205.html)

17. Fonzi. AI Junior Engineering: Ovatko aloittelijalle sopivat työpaikat katoamassa? Vierailtu 23. heinäkuuta 2025. (https://fonzi.ai/blog/ai-junior-engineering)

18. Forbes. 22 tärkeintä tekoälytilastoa ja -trendiä. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://www.forbes.com/advisor/business/ai-statistics/)

19. Fortune. Yli 25 % Googlen koodista on nyt kirjoitettu tekoälyn avulla. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://fortune.com/2024/10/30/googles-code-ai-sundar-pichai/)

20. Gartner. Gartnerin tutkimuksen mukaan 58 % taloushallinnon toiminnoista käyttää tekoälyä vuonna 2024. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-09-11-gartner-survey-shows-58-percent-of-finance-functions-use-ai-in-2024/)

21. Gartner. Gartnerin mukaan yli 80 % yrityksistä on ottanut käyttöön generatiivisen tekoälyn sovellusliittymiä tai generatiivista tekoälyä hyödyntäviä sovelluksia vuoteen 2026 mennessä. Vierailtu 23.7.2025. (https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-10-11-gartner-says-more-than-80-percent-of-enterprises-will-have-used-generative-ai-apis-or-deployed-generative-ai-enabled-applications-by-2026)

22. GitClear. AI Copilot Code Quality: 2025. Katsaus 12 kuukauden tietoihin. Vierailtu 18.7.2025. (https://www.gitclear.com/ai_assistant_code_quality_2025_research/)

23. GitHub. Koodin tarkistaminen tekoälyn aikakaudella. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://github.blog/ai-and-ml/generative-ai/code-review-in-the-age-of-ai-why-developers-will-always-own-the-merge-button/)

24. GitHub. Octoverse: Tekoäly nostaa Pythonin kielten kärkeen maailmanlaajuisten kehittäjien määrän kasvaessa. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://github.blog/news-insights/octoverse/octoverse-2024/)

25. GitHub. Tutkimus: GitHub Copilotin vaikutuksen mittaaminen yrityksissä yhdessä Accenturen kanssa. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact-in-the-enterprise-with-accenture/)

26. GitHub. Kyselytutkimus: Tekoälyn aalto jatkaa kasvuaan ohjelmistokehitystiimeissä. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://github.blog/news-insights/research/survey-ai-wave-grows/)

27. GitHub. Tekoälypohjaisen kehittäjän elinkaaren taloudelliset vaikutukset ja GitHub Copilotista saadut oppitunnit. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://github.blog/news-insights/research/the-economic-impact-of-the-ai-powered-developer-lifecycle-and-lessons-from-github-copilot/)

28. GitHub. Tutkimus paljastaa tekoälyn vaikutuksen kehittäjien kokemukseen. Vierailtu 23. heinäkuuta 2025. (https://github.blog/news-insights/research/survey-reveals-ais-impact-on-the-developer-experience/)

29. GitHub. Miksi kehittäjien asiantuntemus on tärkeämpää kuin koskaan tekoälyn aikakaudella. Vierailtu 23. heinäkuuta 2025. (https://github.blog/developer-skills/career-growth/why-developer-expertise-matters-more-than-ever-in-the-age-of-ai/)
30. Google Cloud. Kohokohdat 10. DORA-raportista. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://cloud.google.com/blog/products/devops-sre/announcing-the-2024-dora-report)

31. IBM:n uutishuone. IBM:n tutkimus: Yhä useammat yritykset siirtyvät avoimen lähdekoodin tekoälytyökaluihin saadakseen parempaa tuottoa investoinnilleen. Vierailtu 18.7.2025. (https://newsroom.ibm.com/2024-12-19-IBM-Study-More-Companies-Turning-to-Open-Source-AI-Tools-to-Unlock-ROI/)

32. CPO:n matka. 41 % koodista on nyt tekoälyn tuottamaa: pitäisikö insinöörien olla huolissaan?. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://itsconchur.substack.com/p/41-of-code-is-now-ai-generated-should/)

33. Kelley Kronenberg. Tekoälyasetuksen painajainen: Miksi osavaltioittain vaihtelevat säännöt tukahduttavat yrityksesi innovaatiot. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://www.kelleykronenberg.com/blog/the-ai-regulation-nightmare-why-state-by-state-rules-are-crushing-your-business-innovation/)

34. Kentin ja Medwayn työnantajien osaamisohjelma. Maailman talousfoorumin raportti työpaikkojen tulevaisuudesta 2025. Vierailtu 23. heinäkuuta 2025. (https://kentemployerskillsplan.org/resources/world-economic-forum-future-of-jobs-report-2025/)

35. KPMG. Luottamus, asenteet ja tekoälyn käyttö: maailmanlaajuinen raportti. Vierailtu 23. heinäkuuta 2025. (https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmgsites/xx/pdf/2025/05/trust-attitudes-and-use-of-ai-global-report.pdf.coredownload.inline.pdf?utm_source=chatgpt.com)

36. LeadDev. Kuinka tekoälyn luoma koodi kasvattaa teknistä velkaa. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://leaddev.com/software-quality/how-ai-generated-code-accelerates-technical-debt/)

37. Lexfridman.com. Sundar Pichai: Googlen ja Alphabetin toimitusjohtaja. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://lexfridman.com/sundar-pichai/)

38. McKinsey & Company. Tekoälyn tilanne: Miten organisaatiot uudistavat toimintaansa arvon luomiseksi. Vierailtu 18.7.2025. (https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai/)

39. McKinsey & Company. Kehittäjien tuottavuuden vapauttaminen generatiivisen tekoälyn avulla. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/unleashing-developer-productivity-with-generative-ai/)

40. McKinsey & Company. Kyberturvallisuuspalveluntarjoajien seuraava mahdollisuus: tekoälyn turvallisuuden parantaminen. Vierailtu 23.7.2025. (https://www.mckinsey.com/capabilities/risk-and-resilience/our-insights/the-cybersecurity-providers-next-opportunity-making-ai-safer)

41. MDPI. Ohjelmakoodin luominen generatiivisten tekoälyjen avulla. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025.

https://www.mdpi.com/1999-4893/17/2/62/

42. Medium. GitHub Copilot (Gen-AI) on hyödyllinen, mutta ei loistava (maaliskuu 2025). Vierailtu 18. heinäkuuta 2025.

https://medium.com/@mark.pelf/github-copilot-gen-ai-is-helpful-but-not-great-march-2025-db655ca50c53/

43. MIT News. Tekoälyn tuottaman koodin tarkkuuden parantaminen kaikilla kielillä. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025.

https://news.mit.edu/2025/making-ai-generated-code-more-accurate-0418/

44. PwC. AI-liiketoiminnan ennusteet vuodelle 2025. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025.

https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/ai-predictions.html

45. PwC. 2024 Global AI Jobs Barometer. Vierailtu 23.7.2025.
    https://www.pwc.com/gx/en/news-room/press-releases/2024/pwc-2024-global-ai-jobs-barometer.html
46. Qodo. 2025 Tekoälyn koodin laadun tilanne. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://www.qodo.ai/reports/state-of-ai-code-quality/)

47. Quora. Nyt kun tekoälyagentit alkavat tulla käyttökelpoisiksi, tarkoittaako tämä, että ohjelmoijien aika on vihdoin ohi? Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://www.quora.com/Now-that-AI-agents-are-starting-to-become-practical-does-this-mean-its-finally-the-end-for-programmers/)

48. Reddit. Tekoäly ei korvaa ohjelmistosuunnittelijoita, mutta tekoälyä käyttävä suunnittelija korvaa. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://www.reddit.com/r/ExperiencedDevs/comments/1hm8gxj/ai_wont_replace_software_engineers_but_an/)

49. Socket. Python ohittaa JavaScriptin GitHubin suosituimpana ohjelmointikielenä. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025.

https://socket.dev/blog/python-overtakes-javascript-as-top-programming-language/

50. SoftwareOne. Cloud Skills Report. Vierailtu 23. heinäkuuta 2025.

https://www.softwareone.com/en/now/cloud-skills-report

51. Squire Patton Boggs. Keskeisiä näkemyksiä presidentti Trumpin uudesta tekoälyä koskevasta toimeenpanomääräyksestä sekä sen vaikutuksista politiikkaan ja sääntelyyn. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://www.squirepattonboggs.com/en/insights/publications/2025/02/key-insights-on-president-trumps-new-ai-executive-order-and-policy-regulatory-implications/)

52. Stack Overflow. Vuosittainen kehittäjäkysely. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://survey.stackoverflow.co/2024/ai/)

53. Stack Overflow.( Kehittäjät haluavat lisää, lisää, lisää: Stack Overflow’n vuotuisen kehittäjäkyselyn tulokset vuodelta 2024. Vierailtu 18.7.2025.https://stackoverflow.blog/2025/01/01/developers-want-more-more-more-the-2024-results-from-stack-overflow-s-annual-developer-survey/)

54. Statista. Kehittäjien suosituimmat tekoälyn käyttötarkoitukset kehitystyönkulussa maailmanlaajuisesti vuonna 2024. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://www.statista.com/statistics/1401409/popular-ai-uses-in-development-workflow-globally/)

55. Tabnine. Tekoäly ohjelmistokehityksessä vuonna 2024: käyttötapaukset, riskit ja työkalut. Vierailtu 18.7.2025. (https://www.tabnine.com/blog/ai-for-software-development-in-2024-use-cases-risks-and-tools/)

56. The Guardian. Trump julkisti 70 miljardin dollarin tekoäly- ja energiasuunnitelman öljy- ja teknologia-alan vaikuttajien kanssa pidetyssä huippukokouksessa. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://www.theguardian.com/us-news/2025/jul/15/trump-ai-oil-energy-summit/)

57. The Guardian. Ison-Britannian kyberturvallisuusvirasto varoittaa kvanttihakkereiden riskeistä. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://www.theguardian.com/technology/2025/mar/20/uk-cybersecurity-agency-quantum-hackers/)

58. Tom’s Hardware. Microsoftin toimitusjohtaja paljastaa, että tekoäly kirjoittaa jopa 30 % yrityksen koodista. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/microsofts-ceo-reveals-that-ai-writes-up-to-30-percent-of-its-code-some-projects-may-have-all-of-its-code-written-by-ai/)

59. Upwork. Kuinka tekoäly muuttaa data-analyysiä. Vierailtu 23. heinäkuuta 2025. (https://www.upwork.com/resources/ai-in-data-analysis)

60. Verified Market Research. Maailmanlaajuisten tekoälykoodityökalujen markkinakoko teknologian mukaan. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://www.verifiedmarketresearch.com/product/ai-code-tool-market/)

61. Werd IO. Silicon Valleyn ohjelmistosuunnittelijat kauhistuneita, koska he eivät enää löydä helposti töitä. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://werd.io/silicon-valley-software-engineers-horrified-as-they-cant-easily-find/)

62. Maailman talousfoorumi. Kiinan läpimurrot tekoälyn alalla eivät ole yllätys. Vierailtu 23.7.2025. (https://www.weforum.org/stories/2025/06/china-ai-breakthroughs-no-surprise/)

63. Yahoo! Finance. Generatiivisen tekoälyn markkinat ohjelmistokehityksessä kasvavat voimakkaasti, ennustettu vuotuinen kasvuvauhti on 21,4 %. Vierailtu 18.7.2025. (https://finance.yahoo.com/news/generative-ai-software-development-market-064400309.html)

64. Nollasta mestaruuteen. Tekoälytyökalujen ja koodaamisen tilanne: 2023-painos. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://zerotomastery.io/blog/the-state-of-ai-tools-and-coding-2023-edition/)

65. 9CV9. Uusimmat AI-koodigeneraattorin tilastot ja trendit vuonna 2024. Vierailtu 18. heinäkuuta 2025. (https://blog.9cv9.com/top-latest-ai-code-generator-statistics-and-trends-in-2024/)

‍