Lauri Lappalainen

Työnhaku voi muuttua nopeasti toistuvaksi ja kuormittavaksi. Halusin tehdä prosessista tehokkaamman, jotta vapaa-aikani ei kuluisi kokonaan työpaikkojen etsimiseen, hakemusten valmisteluun ja tietojen järjestelyyn.

Olin myös saanut eräässä rekrytointiprosessissa palautetta siitä, että käytännön kokemus tekoälyn hyödyntämisestä vahvistaisi profiiliani. Oman työnhaun kehittäminen tarjosi mahdollisuuden ratkaista todellisen ongelman ja samalla oppia uutta.

Ennen työnhakuprosessin rakentamista selvitin tekoälyn avulla, miten AI-agentit toimivat, mihin niitä voidaan käyttää ja miten niitä kannattaa ohjeistaa.

Sen pohjalta laadin yksityiskohtaiset ohjeet etsimilleni työtehtäville, sijainnille ja muille käytännön kriteereille sekä sille, miten avoimia työpaikkoja arvioidaan ja miten tiedot tallennetaan.

Ensimmäinen versio toimi kohtuullisesti, mutta kehitin kokonaisuutta jatkuvasti käyttökokemusten perusteella. Hioin hakemustekstien tyyliä ja rakennetta useaan kertaan ja muutin tietojen organisointia vastaamaan paremmin omaa käyttötapaani.

Aluksi jokaisen työpaikan tiedot olivat erillisissä dokumenteissa. Myöhemmin yhdistin työpaikan tiedot, tekoälyavusteisen soveltuvuusarvion ja hakemuskirjeen yhteen dokumenttiin omille välilehdilleen. Näin tarvittavat tiedot löytyivät helposti esimerkiksi rekrytoijan soittaessa yllättäen.

Tekoäly toimii minulle sekä sparrauskumppanina että keinona vähentää toistuvaa manuaalista työtä. Hyvä lopputulos edellyttää kuitenkin selkeää tarpeen määrittelyä, käytännön testaamista ja valmiutta muuttaa ratkaisua niin kauan, että se todella palvelee tarkoitustaan.

Tykkään muokata käyttöliittymiä omiin tarpeisiini ja kiinnitän paljon huomiota niiden tehokkuuteen, selkeyteen ja visuaaliseen yhtenäisyyteen.

Osa World of Warcraftissa haluamistani muutoksista vaati komentojen suorittamista käsin aina pelin käynnistyessä. Yksi esimerkki oli kahden näytön käyttöliittymä, jossa varsinainen pelialue pysyi toisella näytöllä ja kartat, keskustelut sekä muut käyttöliittymäelementit siirrettiin toiselle.

Aloitin selvittämällä tekoälyn kanssa, mitä ratkaisussa piti huomioida ja millaisilla pelin sisäisillä komennoilla muutokset voisi toteuttaa.

Testasin komennot ensin itse pelissä ennen pysyvämmän ratkaisun rakentamista. Kun ne toimivat, tekoäly ehdotti niiden kokoamista lisäosaksi, joka tekisi tarvittavat muutokset automaattisesti sisäänkirjautumisen yhteydessä.

En kirjoittanut lisäosan koodia itse. Sen sijaan kuvasin, mitä halusin saavuttaa, testasin tuloksia käytännössä ja hyödynsin tekoälyä toteutuksen rakentamisessa ja muokkaamisessa.

Hyödynsin myöhemmin samaa lähestymistapaa useissa pienemmissä käyttöliittymämuutoksissa. Osa ratkaisuista toimi heti, kun taas toiset vaativat paljon kokeilua ja korjaamista. Joissakin tapauksissa vastaan tulivat pelin tekniset rajoitukset tai puutteet omassa vaatimusmäärittelyssäni.

Riittävän selkeällä määrittelyllä AI-avusteisesti voi rakentaa yllättävän toimivia ratkaisuja ilman perinteistä ohjelmointitaustaa.

Olen myös oppinut, ettei kaikki ole teknisesti mahdollista. Hyvä tekoälyn ohjeistaminen ei ole yksittäisten taikasanojen löytämistä, vaan ongelman ymmärtämistä, tavoitteen selkeää kuvaamista ja ratkaisun kehittämistä todellisten testitulosten perusteella.

Foodoralla toimin Suomen yhteyshenkilönä konsernin keskitetysti kehittämille asiakaspalvelun tekoälyominaisuuksille.

Vastuullani ei ollut tekoälyratkaisujen tekninen kehittäminen, vaan niiden käyttöönoton tukeminen Suomen asiakaspalvelussa. Viestin muutoksista tiimille, toimin paikallisena yhteyshenkilönä, keräsin käyttäjäpalautetta ja kehitysehdotuksia sekä välitin niitä edelleen konsernin kehitystiimeille.

Yksi ensimmäisistä ominaisuuksista hyödynsi asiakaskeskustelun sisältöä tunnistaakseen, oliko yhteydenotto luokiteltu oikealle yhteydenottosyylle.

Aiemmin asiakaspalvelijat joutuivat toisinaan korjaamaan luokittelun käsin, jos asiakas oli valinnut tukikeskuksessa väärän yhteydenottopolun. Tekoälyn avulla pyrittiin tunnistamaan nämä tilanteet ja vähentämään tarpeetonta manuaalista työtä.

Myöhemmin käyttöön tuotiin tekoälyavustaja, joka tuki asiakaspalvelijaa asiakaskeskustelun aikana.

Se hyödynsi voimassa olevia toimintaohjeita sekä keskustelun tapahtumia ja tarjosi asiakaspalvelijalle vaiheittaisia ohjeita seuraavista toimenpiteistä. Ohje saattoi koskea esimerkiksi asiakkaalle annettavaa hyvitystä tai tilauksen käsittelyä.

Tavoitteena oli vähentää siirtymistä asiakaskeskustelun ja erillisen ohjesivuston välillä, nopeuttaa käsittelyä, ehkäistä virheitä ja tukea yhtenäisten toimintatapojen noudattamista.

Projektit antoivat minulle käytännön kokemusta siitä, mitä tekoälyominaisuuksien tuominen operatiiviseen käyttöön edellyttää. Teknologian lisäksi ratkaisevia ovat käytettävyys, viestintä, käyttöönotto ja toimiva palauteyhteys käyttäjien ja kehittäjien välillä.

Rakentaa kaksikielinen portfolio, joka kertoo työhistoriastani enemmän kuin perinteinen CV ja näyttää, miten ajattelen ja ratkaisen ongelmia.

Käytän ChatGPT:tä ideointi- ja ajattelukumppanina sekä keskusteluista syntyvien päätösten muuttamiseen selkeiksi v0-ohjeiksi. Käyn toteutusta läpi, tunnistan korjattavaa ja jaan usein kuvakaappauksen, josta pyydän ensin mahdollisimman neutraalia arviota. Vasta sen jälkeen vertaan ehdotuksia omaan näkemykseeni ja vien muutoksia eteenpäin. Pidän itse kiinni kokonaisuuden suunnasta ja lopullisista päätöksistä.

Projektin edetessä aiempien keskustelujen ja päätösten löytäminen muuttui hankalaksi. Ratkaisuksi otimme käyttöön Google Docs -sisältöpankin, joka toimii yhtenä ajantasaisena lähteenä hyväksytyille teksteille ja muutoksille. Tunnistin toimintatavan aiemmista työprojekteistani. Nyt voin luottaa paremmin siihen, etteivät vanhat ja uudet päätökset sekoitu keskenään.

Kaikkea ei kannata yrittää tehdä yhdellä tekoälyllä: työkaluja voi yhdistää, ja yksi tekoäly voi auttaa antamaan toiselle parempia ohjeita. Olen myös oppinut ohjeistamaan tekoälyä tarkemmin ja huomannut, miten luontevasti ideoita voi kehittää myös puhumalla suomeksi. Palkitsevinta on ollut itse rakentaminen, kokeileminen ja hiominen — tunne siitä, että AI-avusteisessa lopputuloksessa näkyy oma kädenjälkeni.

Työkalut: ChatGPT, v0, Google Docs.