Luontainen ensimmäinen askel monelle organisaatiolle on ollut järjestää yleisiä tekoälykoulutuksia koko henkilöstölle. Koulutukset ovat hyödyllisiä etenkin tekoälymatkan alkuvaiheessa, mutta kun ihmisten osaaminen karttuu, tarve konkretialle ja sovellettavuudelle kasvaa.
Perinteiset AI-koulutukset: – Soveltuvat hyvin tekoälymatkan alkuvaiheeseen – Käsittelevät yleisiä AI-taitoja, kuten promptaamista – Eivät tule soveltamaan tekoälyä juuri omaan työnkuvaan
Keskeinen kysymys tällä hetkellä on: miten saadaan ihmiset, jotka jo käyttävät tekoälyä omassa työssään, jakamaan osaamistaan muiden kanssa?
Ei ole niin, etteivätkö ihmiset haluaisi jakaa osaamistaan. Ihmiset vain eivät kiireen keskellä ehdi ja muista. Lisäksi, Dunning-Kruger efektin mukaisesti, moni vähättelee osaamistaan ja ajattelee:” kyllä kaikki jo käyttävät tekoälyä, kuka minä olen opettamaan yhtään mitään.”
Vastaus yllä kuvattuihin ongelmiin löytyy vertaisoppimisen systematisoinnista.
On myös perustettu“ AI ambassador / Champions” verkostoja. Näiden organisaatiolaajuisten verkostojen haasteena on, että osallistujakaarti on yleensä liian laaja ja sisältö yleistä käytännön oppimisen kannalta.
Ihmiset turhautuvat yleisiin koulutuksiin, joissa toistetaan fraaseja tekoälyn mullistavuudesta ja joissa käyttötapaukset ovat liian yleisiä. Yhdysvaltalaisen TalentLMS: n 2026 L & D- raportin mukaan lähes kolmannes työntekijöistä kertoo saamansa koulutuksen olevan liian teoreettista, kun taas 86 % oppii uusia taitoja parhaiten tekemällä.
Yleisten koulutusten sijaan pitää luoda uusia oppimisen tapoja, jotka ovat käytännönläheisiä, ja joissa sisältö on oikeasti olennaista ihmisille— ja juuri heidän työnkuvalleen.
Ratkaistava haaste: Ihmisten AI-osaaminen jakautuu epätasaisesti Jokaisessa organisaatiossa on normaalijakauman mukaisesti ihmisiä, jotka jo soveltavat tekoälyä onnistuneesti käyttöön joka päivä, ihmisiä, jotka eivät käytä tekoälyä lainkaan, ja kaikkea tältä väliltä.
Käytäntöönviennin seuraava vaihe: AI-oppimisverkostot AI-oppimisverkosto kokoaa saman ammattialan tai työnkuvan asiantuntijat yhteen jakamaan oppeja ja kehittämään tekoälyn käyttöä omassa työssään.
Verkostossa ei ole ulkopuolista kouluttajaa, joka kertoo mitä tekoälyllä” voisi tehdä”. Sen sijaan verkoston jäsenet näyttävät toisilleen, miten he oikeasti käyttävät tekoälyä omassa arjessaan.
Esimerkki: Yrityksen myyjille perustetaan oma AI-verkosto. Innostuneimmat myyjät kokoontuvat kuukausittain jakamaan, miten he ovat käyttäneet tekoälyä prospektoinnissa, tarjousten laatimisessa ja kilpailutuksissa. He demoavat käyttötapauksia käytännössä, harjoittelevat yhdessä, ja vievät oppeja mukaan omiin tiimeihinsä.
Toimiva verkosto vaatii selkeän mallin tuottaakseen hyötyä osallistujille ja yritykselle Seuraavat periaatteet varmistavat verkoston vaikuttavuuden:
KUVA: VILLIAM VIRKKUNEN
AI-osaaminen leviää organisaatiossa.
28 HR viesti 4 / 2026