Näin käytämme tekoälyä ohjelmistokehityksessä – konkreettiset esimerkit asiakastyöstä
Tiedät ehkä jo, että tekoäly on tullut ohjelmistokehitykseen jäädäkseen, mutta mitä se konkreettisesti tarkoittaa? Entä mitä arvoa se voi tuoda juuri sinun projektiisi?
Sinun ei tarvitse olla uusia teknologioita tai työkaluja iltaisin testaava tekninen velho, jotta ymmärtäisit tämän julkaisun sisällön. Minäkään en ole markkinoinnin asiantuntijana erityisen teknisesti orientoitunut. Teknologian kehitys ja sen suunta koskettavat kuitenkin meitä molempia ainakin jollain tavalla. Siksi tein pienen sukelluksen teknisten konsulttiemme maailmaan ja kerron nyt pari konkreettista esimerkkiä siitä, millaista arvoa heidän AI-osaamisensa tuo parhaillaan asiakkaidemme projekteihin ja niiden tuloksiin. Olipa taustasi tekninen tai ei, teen sen niin, että sinäkin ymmärrät.
Tekoäly on osa arkea ohjelmistokehityksessä
Tekoälyn hyödyntäminen ohjelmistokehityksessä ei ole enää kokeiluasteella. Se on kiinteä osa arkea ja monien asiakkaidemme digikehityksessä jo vaatimus. Yritykset ottavat AI-työkaluja käyttöön hyvin eri tahtiin – osa on pitkällä, kun osa vasta tekee maltillista ja varovaista siirtymää. Asiakkaan ympäristö, toimiala, projektien luonne ja talon sisäinen osaaminen ovat myös vaikuttaneet siihen, kuinka nopeaa siirtymä on tähän asti ollut. Sanon heti, että et ole pudonnut kelkasta, mikäli tuotteenne tai palvelunne kehitys ei vielä pyöri AI:n säestämänä.
Konsulttimme ovat omaksuneet erilaiset kielimallit ja AI-agentit osaksi omaa työtään. Kerroimme aiemmassa julkaisussamme siitä, miten 100 % konsulteistamme hallitsee tekoälytyökalut. Niiden hyödyntäminen asiakastöissä kuitenkin vaihtelee. Joku koodaa täysin “AI-natiivisti”, eli tekoäly kirjoittaa kaikki koodirivit, kun taas konsultin tehtävä on ohjata ja validoida. Toiset ovat projekteissa, joissa asiakas on rajannut kaikki AI-työkalut pois käytöstä. Näissä tapauksissa konsulttimme ovat ottaneet erilaisia työkaluja käyttöön omissa testi- ja harrasteprojekteissaan.
AI ei korvaa osaamista – se nostaa rimaa
Tekoäly ei kuitenkaan yksin ole avain onneen. Todellisuudessa ohjelmistosuunnittelu ja ohjelmistokehitys kielimallien ja agenttien kanssa on haastavaa. Työkalujen käytön ymmärtäminen vaatii paljon syvällistä tietoa ja niihin liittyy monia sudenkuoppia, joista konsultin on oltava tietoinen. Kun konsultti ottaa tekoälytyökalut osaksi arkeaan ja oppii käyttämään niitä tehokkaasti, rima nousee korkealle. Kyky tuottaa toimivaa koodia nousee korkeammaksi, kuin aiemmin. Kuten sanottu, tämä vaatii ohjelmoinnin periaatteiden tuntemista sekä vahvaa asiantuntemusta ja kokemusta alalta.
Alla avaan konkreettisten asiakastyöstä poimittujen esimerkkien kautta, miten AI auttaa monissa toiminnoissa ja työtehtävissä, kuten koodin ymmärtämisessä, testien generoinnissa, uusien ominaisuuksien suunnittelussa.
1. Vieras koodi ei ole enää hidaste – tekoäly apuna koodipohjan lukemisessa
Asiakastilanne: Asiakas ylläpitää vanhaa ja uutta järjestelmää rinnakkain ennen täyttä siirtymistä uuteen järjestelmään. Nykyinen tiimi tuntee järjestelmien rakenteet hyvin, mutta uusi konsultti joutuu tutustumaan olemassa olevaan koodipohjaan. Konsultilta odotetaan nopeaa reagointia erilaisiin kysymyksiin ja kykyä ratkaista ongelmia nopeasti.
Miten AI auttaa:
- Konsultti käyttää kielimalleja (kuten Claude Code tai GitHub Copilot) löytääkseen nopeasti, missä tietty logiikka tapahtuu koodissa.
- Esimerkiksi AI:lle esitetty kysymys “missä vaiheessa asian x status muuttuu y:stä z:ksi?” tuo suoraan esiin olennaiset tiedostot ja funktiot.
- AI ohjaa fokuksen oikeaan kohtaan ilman, että koko koodipohjaa tarvitsee ymmärtää kokonaisvaltaisesti.
🎯 Asiakasarvo:
- Konsultti toimii tehokkaasti alusta alkaen ilman viivettä.
- Pyyntöihin vastataan nopeammin ja luotettavammin ja asiakas saa nopeita, varmoja vastauksia.
- Muutoksiin liittyvä riski pienenee, kun päätökset perustuvat loogiseen analyysiin, ei arvaukseen.
2. Testien automaatio ja laadunvarmistus AI-avusteisesti
Asiakastilanne: Asiakas siirtää dataa vanhasta järjestelmästä uuteen järjestelmään oman migraatiotyökalunsa avulla. Jotta siirrot voidaan hyväksyä, on pystyttävä todentamaan, että data on siirtynyt oikein. Manuaalinen testaus vie paljon aikaa.
Miten AI auttaa:
- Konsultti voi rakentaa AI-avusteisen testauksen tilan, jossa esim. GitHub Copilotille kirjoitettu ohjedokumetti antaa sille ymmärryksen koko tuotteen tai palvelun rakenteesta. Testaustilassa Copilotille voidaan antaa haluttuja funktioita tai osioita koodipohjasta.
- AI ehdottaa testejä vanhojen esimerkkien pohjalta huomioiden monet poikkeukset tai epätavalliset tekijät, jotka voisivat muuten jäädä huomaamatta.
- Testit voidaan tuottaa systemaattisesti ja nopeasti — laadusta tinkimättä. Jos testejä on paljon, niiden kirjoittaminen voi nopeutua AI:n avulla tunneista minuutteihin.
🎯 Asiakasarvo:
- Laadunvarmistus toimii jatkuvana prosessina, eikä ole pullonkaulana.
- Kehityssykli nopeutuu. Konsultti tekee vähemmän virheitä ja pystyy tuomaan tuloksia nopeammin.
- Testikattavuus paranee ilman ylimääräistä manuaalista työtä.
3. Uusien ominaisuuksien suunnittelu: AI auttaa fokusoimaan
Asiakastilanne: Tuotteeseen tai palveluun halutaan kehittää uusi ominaisuus, mutta speksit ovat vielä epäselviä. Asiakas ei halua pysäyttää kehitystyötä siksi aikaa, että määrittelyt ovat täysin valmiita. Konsultilta odotetaan asiantuntemusta niin suunnittelussa kuin toteutuksessa.
Miten AI auttaa:
- AI toimii tällaisessa tilanteessa ideoinnin sparraajana. Se voi antaa näkemyksiä siitä, mitä pitää huomioida ja missä järjestyksessä eteneminen on järkevää.
- Konsultti jakaa tehtävät loogisiksi kokonaisuuksiksi AI:n avulla.
- Toteutus syntyy AI:n avulla nopeammin. Jos jokin osa tehdään manuaalisesti, sekin voidaan tehdä paremmalla fokuksella.
🎯 Asiakasarvo:
- Kehitystyö ei pysähdy suunnittelun puutteeseen tai siihen, että määrittely on vielä tekemättä.
- Iterointi nopeutuu ja muutosten tekeminen on hallitumpaa.
- Konsultti toimii itsenäisesti mikä tarkoittaa, että asiakkaan ei tarvitse ohjata työtä yhtä paljon kuin aiemmin.
4. Tekoäly tuo tehokkuutta arkeen toistuvissa manuaalisissa tehtävissä
Asiakastilanne: Kehitystiimi työskentelee järjestelmien parissa, joissa toistuvat tietyt tekniset tehtävät: tiedonsiirto, testien kirjoittaminen ja refaktorointi. Kaikki nämä ovat tarpeellisia, mutta usein ne ova aikaavieviä ja rutiininomaisia tehtäviä.
Miten AI auttaa:
- Konsultti voi antaa AI:lle tiedot olemassa olevasta toteutuksesta ja pyytää sen pohjalta listan tarvittavista testeistä.
- Yksinkertaiset ns. one-shot -tyyliset tehtävät syntyvät hyvin nopeasti AI-työkalujen avustuksella.
- Refaktorointiehdotukset ja parhaat käytännöt nousevat esiin AI:n ehdottamina ja konsultti voi täydentää niitä tarvittaessa.
🎯 Asiakasarvo:
- Työ tehostuu ja aikaa vapautuu tärkeämpiin asioihin ja oikeiden ongelmien ratkaisemiseen.
- Tekninen laatu pysyy tasaisena eri osissa järjestelmää.
- AI muistaa ja monistaa hyväksi todetut ratkaisut, kun sille antaa rittävästi referenssikontekstia. Näin pyörää ei aina tarvitse keksiä uudelleen.
5. Uusien työkalujen nopeampi oppiminen
Asiakastilanne: Konsultti kohtaa asiakkaan projektissa uuden työkalun tai kirjaston, jota hän ei ole aiemmin käyttänyt. Hän saattaa kuitenkin tietää, mihin tarkoitukseen hän haluaa sitä hyödyntää ja miksi.
Miten AI auttaa:
- Konsultti käy AI:n kanssa vuoropuhelua uuden teknologian oppimiseksi. Tämä mahdollistaa kokeilun, vertailun ja kysymisen.
- AI voi tuottaa esimerkkikoodia suoraan määrittelyn ja halutun lopputuloksen pohjalta.
🎯 Asiakasarvo:
- Uudet teknologiat saadaan käyttöön nopeasti ja turvallisesti.
- Konsultti pysyy tehokkaana myös uusissa ympäristöissä.
- Projektin eteneminen ei riipu yksittäisen työkalun opettelun aikataulusta.
Yhteenveto
Tekoäly ei tee työtä ohjelmistokehittäjän puolesta, mutta oikean asiantuntijan käsissä se lisää tuottavuutta, nopeutta ja varmuutta. Tekoäly siirtää ohjelmistokehittäjän fokuksen koodirivien kirjoittamisesta arkkitehtuuriin ja ongelmanratkaisuun. Tällaisessa muutoksessa on osattava entistä paremmin kokonaisuuden hallintaa sekä tekoälyn oikeanlaista ja tarkkaa ohjaamista.
AI-osaamisemme näkyy asiakkaidemme tuloksissa monilla eri tavoin, mutta mainitsemisen arvoista on erityisesti resurssien tehokkaampi hyödyntäminen. Enää asiakas ei välttämättä osta koodaria sanan perinteisessä mielessä. Asiakas ostaa asiantuntijan, joka osaa kommunikoida tekoälylle ja ohjata sitä oikealla tavalla.
Kun AI-työkalut ovat käytössä läpi kehitysprosessin:
- Kokonaisuuden hallinta ja ongelmanratkaisu nousevat keskiöön koodirivien kirjoittamisen sijaan.
- Konsultti pääsee nopeammin tuottavaan työhön, vaikka järjestelmä olisi uusi tai monimutkainen.
- Kehityksen laatu paranee, kun AI auttaa havaitsemaan virheitä, tukee suunnittelua ja parantaa koodin ymmärrettävyyttä jo varhaisessa vaiheessa.
- Asiakas saa enemmän arvoa vähemmällä ohjauksella ja pienemmällä kokonaisriskillä.
Haluatko pohtia, mitä AI voisi tarkoittaa juuri teidän ohjelmistokehityksessänne?
Keskustellaan siitä, missä tekoäly tuo aidosti arvoa ja missä ei.