Miten hyödyntää tekoälyä projektinhallinnassa?

Tekoäly (AI) vahvistaa projektinhallinnan vaikuttavuutta. Se automatisoi rutiinit, tarkentaa tilannekuvaa ja ennakoi riskejä entistä paremmin (Suominen, 2025). Samalla korostuvat eettinen johtaminen, selitettävyyden vaatimus (explainability requirement) ja datan laatu (IPMA Ethics Committee, 2025; Paananen, 2025). Projektipäällikön rooli ei katoa, vaan siirtyy kohti strategista ”junailua”, viestintää ja päätösten tukemista (Nieto-Rodriguez & Viana Vargas, 2023).

Miten tekoäly muuttaa prosesseja?

Tekoäly tuo projektinhallintaan kolme keskeistä muutosta. Ensinnäkin automaatio tehostaa rutiineja: tekoäly voi ehdottaa aikatauluja, tasata resursseja ja luoda tehtäviä historiadatan pohjalta (Karttunen, 2025; Wai, 2025). Esimerkiksi sprinttien suunnittelussa algoritmit voivat arvioida tehtävien toteutusaikoja historiallisen datan perusteella ja varoittaa ylikuormasta ennen kuin se syntyy. Tämä vapauttaa projektipäällikön aikaa sidosryhmätyöhön, priorisointiin ja riskien proaktiiviseen hallintaan.

Toiseksi ennakoiva analytiikka tunnistaa viiveitä ja kustannuspoikkeamia jo ennen niiden toteutumista (Suominen, 2025; Boudreau, 2025). AI kykenee tunnistamaan varhaisia heikkeneviä signaaleja, kuten esimerkiksi kasvavan viiveen tietyissä tehtävätyypeissä tai heikentyvän kommunikaation tiimissä ja ennakoimaan aikataulupoikkeamia tai kustannusylityksiä. Kun ongelmat huomataan etukäteen, korjaavat toimet ovat kevyempiä ja vaikuttavampia.

Kolmanneksi älykkäät assistentit tiivistävät muistiot, luovat tehtäviä ja ehdottavat riskejä luonnollisen kielen käsittelyn avulla (Ruotsalainen, 2024; Wai, 2025). Luonnollisen kielen mallit tiivistävät kokousmuistioita, muuntavat epästrukturoidun keskustelun tehtäviksi, ehdottavat riskirekisteriin merkintöjä ja tuottavat tilannekatsauksia eri sidosryhmille. Ne myös helpottavat kokemuksesta oppimista (lessons learned) ja organisaation hiljaisen tiedon käyttöä.

Sovellukset ja integraatio

Tekoälyn arvo realisoituu vasta, kun se kytkeytyy projektien ydinprosesseihin ja datalähteisiin (työjonot, tuntikirjaukset, talousdata, laadun mittarit), ja kun organisaatiolla on yhteiset käytännöt. AI tukee mitä-jos-skenaarioita, resurssien optimointia ja riskisignaalien seurantaa (Suominen, 2025; Wai, 2025). Tietosuoja ja GDPR-yhteensopivuus edellyttävät selkeää roolijakoa ja pääsynhallintaa (Delev, 2025; Ram, 2024). Lisäksi tarvitaan integraatiokartta, josta käyvät ilmi yhteiset datakäytännöt (mitä kerätään, millä rakenteella, kuka omistaa?), integraatiorajapinnat (miten tieto virtaa järjestelmästä toiseen?) sekä yksityisyys ja pääsyn hallinta (kenen dataa AI näkee ja millä tasolla?). (Karttunen, 2025).

Hyödyt, riskit ja eettiset periaatteet

Tekoälyn hyödyt projektinhallinnassa ovat merkittäviä. AI lisää tehokkuutta ja vapauttaa projektipäällikön aikaa strategiseen päätöksentekoon (Nieto-Rodriguez & Viana Vargas, 2023). Se tarjoaa reaaliaikaisen tilannekuvan, joka vähentää yllätyksiä (Wai, 2025), ja parantaa riskienhallintaa sekä kokemuksesta oppimista (lessons learned) (Ruotsalainen, 2024). Tiivistetysti hyödyt ovat siis tehokkuus, läpinäkyvyys ja parempi laatu.

Riskit liittyvät tietosuojaan ja luottamuksellisuuteen, jotka vaativat huolellista suunnittelua (Delev, 2025; Ram, 2024). AI tarvitsee dataa. On varmistettava, että henkilötiedot, sopimukset ja asiakkaiden luottamuksellinen tieto käsitellään lainsäädännön mukaisesti (esim. GDPR).

Koulutusmalliharha ja selitettävyyden puute voivat johtaa epäluotettaviin tuloksiin (Lasaite, 2024). Jos mallit oppivat vinoutuneesta datasta, ne tuottavat vinoutuneita ennusteita. Tarvitaan mallinhallintaa eli mittareita, valvontaa ja jäljitettävyysketju, joka tallentaa kaikki tapahtumat, muutokset ja toimenpiteet niin, että ne voidaan myöhemmin tarkistaa ja todentaa. Myös liiallinen riippuvuus tai luottamus tekoälyyn on riski. On muistettava, että AI on apuri, ei päätöksentekijä. Ihmisen tulee säilyttää vastuu ja ammatillinen harkinta.

Eettinen käyttö edellyttää datan minimointia ja anonymisointia (Ram, 2024), selitettävyyden ja auditoinnin turvaamista (IPMA Ethics Committee, 2025) sekä oikaisureittien luomista virhetilanteisiin (Lasaite, 2024).

Projektipäällikön muuttuva rooli

Kun rutiineja automatisoidaan, projektipäällikön arvo korostuu siellä, missä AI ei ole vahvimmillaan. Projektipäällikön tärkeimmät tehtävät tulevat todennäköisesti liittymään strategiseen priorisointiin, sidosryhmien odotusten hallintaan, psykologisen turvallisuuden ylläpitoon ja tiimin resilienssin rakentamiseen.

Uudet osaamisvaatimukset sisältävät dataosaamisen ja analytiikan ymmärtämisen (Ruotsalainen, 2024), prosessimuotoilun (Suominen 2025) sekä eettisen johtamisen (IPMA Ethics Committee, 2025). Tämä tarkoittaa, että projektipäälliköllä tulisi olla perustaidot lukujen, trendien ja mittareiden tulkintaan sekä ymmärrys mallien rajoista.Edelleen projektipäällikön tulisi ymmärtää miten AI kytketään osaksi esimerkiksi kickoffia, sprinttejä ja katselmuksia. Eettinen johtaminen edellyttää läpinäkyvyyttä, turvallisuutta ja valvontaa. Näiden lisäksi viestintä ja fasilitointitaitojen avulla projektipäällikkö kykenee selittämään AI:n tuottamat havainnot ymmärrettävästi eri kohderyhmille (Nieto-Rodriguez & Viana Vargas, 2023).

Tiivistetysti voi todeta, että tekoäly ei korvaa projektipäällikköä, vaan se vahvistaa hänen kykyään johtaa monimutkaisuutta, tehdä parempia päätöksiä ja rakentaa kestävää toimintaa. Hyödyt realisoituvat, kun organisaatio standardoi datan, integroi AI:n osaksi prosesseja, huolehtii eettisestä ja juridisesta kestävyydestä sekä kehittää projektipäällikön ja tiimin data- ja viestintäosaamista.

Beata Taijala
Yliopettaja, Sertifioitu Projektiosaaja (IPMA Level D)
SEAMK

Kirjoittaja toimii asiantuntijana vAI:lla tuottavuutta -hankkeessa. Hankkeen yhtenä tavoitteena on herättää alueen toimijoissa tietoisuus ja kyvykkyys hyödyntää tekoälyteknologiaa tuottavuuden parantamiseksi.

vAI:lla tuottavuutta? -hanke on Euroopan unionin osarahoittama. Lisää tietoa hankkeesta löydät hankkeen verkkosivuilta: vAI:lla tuottavuutta?

Lähteet

Boudreau, P. (2025). In Anna Balyuk, AI in Project Management: Benefits, Examples, and the Future. Epicflow. https://www.epicflow.com/blog/ai-in-project-management-is-the-future-already-here/

Delev, Z. (2025, July 3). AI Privacy Risks and Data Protection Challenges. GDPR Local. https://gdprlocal.com/ai-privacy-risks/

IPMA Ethics Committee. (2025). IPMA guidelines on applying AI in project management. International Project Management Association. https://ipma.world/app/uploads/2025/11/IPMA-AI-Guidelines_2025.pdf

Karttunen, M. (2025). Tekoälyn hyödyntäminen työssä projektinhallinta-alalla (Opinnäytetyö). Haaga-Helia. https://www.theseus.fi/bitstream/handle/10024/895191/Karttunen_Marko.pdf?sequence=2&isAllowed=y

Lasaite, L. (2024). Ethical Considerations and Challenges of AI Adoption in Project Management. In: Hemanth, D.J., Kose, U., Patrut, B., Ersoy, M. (eds) Innovative Methods in Computer Science and Computational Applications in the Era of Industry 5.0. ICAIAME 2023. Engineering Cyber-Physical Systems and Critical Infrastructures, vol 9. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-56310-2_16

Nieto-Rodriguez, A., & Viana Vargas, R. (2023, February 2). How AI will transform project management. Harvard Business Review.
Paananen, K. (2025). Tekoälyn vaikutus projektinhallintaan (Kandidaatintutkielma). Oulun yliopisto. https://oulurepo.oulu.fi/bitstream/handle/10024/56650/nbnfioulu-202506054156.pdf;jsessionid=02E57442EF378092A38EA0377D326D3B?sequence=1

Ram, J. (2024, February 8). Privacy and security challenges when using AI in project management. IPMA. https://ipma.world/privacy-and-security-challenges-when-using-ai-in-project-management/

Ruotsalainen, R. (2024). Tekoälyn mahdollisuudet projektinhallinnan tiedonhallinnassa (Kandidaatintutkielma). Tampereen yliopisto. https://trepo.tuni.fi/bitstream/handle/10024/162311/RuotsalainenRiku_PDFA.pdf;jsessionid=814F5537DD9F2B052E99872C089FE5DC?sequence=2

Suominen, A. (2025). Miten tekoäly mullistaa projektinhallintaa. Luova Huominen. https://www.luovahuominen.fi/miten-tekoaly-mullistaa-projektinhallinnan/

Wai, F. (2025, December 1). AI in Project Management: Practical Applications, Real-World Examples & Adoption Guide. The Digital Project Manager. https://thedigitalprojectmanager.com/project-management/ai-in-project-management/