Avainsana-arkisto: journalismi

Strategia ja liiketoiminta, tekoäly

Kun visio kohtaa arjen: tekoälymuutoksen johtaminen journalismissa – kolme konkreettista näkökulmaa

Yllättävän moni on kysynyt minulta, millä tavalla tämä tekoälymyllerryksen aika johtamismielessä eroaa siitä jo suht kaukaiselta tuntuvasta ajasta, kun uutismediassa ruvettiin toden teolla miettimään printti–digi-siirtymää. On kysytty myös, millaista muutosjohtamisen pitäisi olla AI-aikakaudella nimenomaan journalismin kontekstissa eli käytännössä työympäristössä, jossa aika monella on koko ajan aika kiire.

Tämä blogikirjoitus on yritys jäsentää ajatukseni ja mielipiteeni tästä teemasta jonkinlaiseksi kokonaisuudeksi.

1. Päätöksenteko ja resurssit

Mikä toimii sinun mediassasi, ei välttämättä toimi toisen. Organisaation koolla on väliä. Jos resurssit ovat pienet, ovat myös roolit ja arjen käytännöt väistämättä erilaisia kuin isommassa talossa. Esimerkiksi näin:

  • Iso toimija: Keskitetty vai hajautettu organisoituminen, vai jotain siltä väliltä? Mielipiteeni: välimalli paras – pääasia, että liiketoiminnan tarpeet tunnetaan mahdollisimman hyvin ja toimeenpanoon ei synny pullonkauloja. Mediataloissa on aina ollut jonkinasteinen kuilu sisältö- ja kehityspuolen välillä. Sen minimointi on kaikkien etu, ja kyllä siihen tahtoa löytyy.
  • Pieni toimija: Mistä aloittaa, jos on aivan minimaaliset resurssit, eikä kykyä rakentaa esimerkiksi omia työkaluja? Mielipiteeni: Esim. ChatGPT Business tai Enterprise & litterointityökalu Goodtape kuukausimaksuilla alkuun osalle henkilöstöä. Rajoitteet selviksi: mitä niihin voi laittaa ja mitä ei. Kehityspäällikkö tai vastaava koordinoi. Jos mahdollista, voit nimetä tiimeihin/osastoille tekoälyvastaavat, jotka muodostavat ydinkäyttäjäryhmän ja parhaimmillaan levittävät innostusta ympärilleen.

2. Älä tee AI-strategiaa

  • Tai siis aivan ehdottomasti tee AI-strategia, mutta älä hyvä ihminen kutsu sitä tekoälystrategiaksi. Yrityksessä on vain yksi strategia. Teet sitten suuntatyötä, tiekarttaa tai toimintasuunnitelmaa, pidä ajatus kirkkaana: tässä on tavoitetila, ja näillä askelilla me sitä kohti menemme. Tämä toimii myös selkänojana tarvittaessa kipeillekin päätöksille: mitä priorisoidaan. Mielipiteeni: Jos yksi kohderyhmä on uutistoimitus, ydinviesti on saatava tiristettyä muutamaan slaidiin selkosuomeksi, muuten sitä ei muista kukaan. Kaikkien sitä ei tarvitsekaan muistaa, mutta vähintään keskijohdon pitää. Tarkista tasaisin väliajoin suuntatyösi merivedenkestävyys: puoli vuotta sitten tehdyt kriittiset oletukset voivat olla jo vanhentuneita.
  • Isosti ajatteleminen vai pikkuasioiden viilaaminen? Jonkinlainen suuntatyö varmistaa, että organisaatio ajattelee tarpeeksi isosti: mistä saadaan hyötyä mahdollisimman laajalti. Kolikon toinen puoli on se, että monesti sieltä ruohonjuuritason arjesta nousevat tarpeet ja toiveet tekoälyn hyödyntämiselle ovat tärkeitä ja konkreettisia, vaikka eivät “strategisiksi hankkeiksi” välttämättä yltäisikään esimerkiksi potentiaalisen käyttäjäjoukon pienuuden vuoksi. Mielipiteeni: älä jätä pikkuasioiden viilaamista liikaa huomiotta, jos haluat edistää tekoäly-ymmärrystä omassa mediassasi, muuten et välttämättä saa läpi isojakaan. Ja kun ajattelet isosti, koeta nähdä hypen yli.
  • Jos ajattelet, että tehtäväsi on kehittää tai saada ihmiset käyttämään tekoälytyökaluja, ajattelet liian pienesti. Auta kehittämään työnkulkuja, työn tekemisen tapoja. Mielipiteeni: Tiedetään, tämä on helpommin sanottu kuin tehty. Mutta tässäkin keskijohto – tiimin/osastojen vetäjät – ovat esimerkillään avainasemassa.

3. Arjen käytäntöjä

  • Selvitä lähtötaso. Jos teet kyselyn, pakota kaikki vastaamaan vaikka firman vetäytymisessä. Mielipiteeni: Alhaisen vastausprosentin kyselyillä et tee oikeasti mitään. Ideaalitilanteessa voit seurata työkalujen osalta käyttöä ns. kovasta analytiikasta.
  • Luo uusia rakenteita: tietoiskuja, työpajoja, 1:1-tuokioita, “syväsukelluksia”…räätälöi työpajat kunkin tiimin/osaston tarpeisiin, mikäli mahdollista. Selvitä, millaisia arjen ongelmia ja haasteita kenelläkin on – ne ovat todennäköisesti aivan erilaisia kuvaajalla, deskin pikavuorolaisella tai featurejuttujen tekijällä – ja pohdi, voisiko ainakin osaa niistä helpottaa tekoälyn avulla. Mielipiteeni: Työpajan ei tarvitse olla ylifasilitoitua ydinfysiikkaa. Esimerkiksi näin: Kesto 1,5 tuntia. 1) Vapaamuotoinen alkukeskustelu ja mahdollisen ennakkotehtävän läpikäynti: missä mennään & toiveet, 2) Alustus: työkalut ja muutama esimerkki, 3) Jokainen tekee yhden itselleen uuden asian jollain tekoälytyökalulla, 4) Yhdessä purku lopuksi.
  • Ruoki edelläkävijöiden innostusta: jos he haluavat koluta läpi n8n:t (wau), zapierit (mjoo) ja powerautomatet (wau mutta huoh), anna heille siihen resursseja ja aikaa. Mielipiteeni: Totta kai on varmistettava tekoälyn vastuullinen käyttö, mutta älä tapa intoa.
  • Oppien jakaminen ja jatkuva seuranta. Osastojen/tiimien väliin syntyy helposti siiloja. Naapurissa ei välttämättä lainkaan tiedetä, mitä toisella puolella tehdään. Mielipiteeni: On jaksettava toistaa, vaikka se kävisikin jo vähän tylsäksi. Vältä tätä: toimitukseen syntyy AI-ajan päivystäviä ATK-tukihenkilöitä, joiden puoleen käännytään liian helposti. Tiimien/osastojen esihenkilöt ovat muutoksen johtamisessa avainasemassa, koska he voivat näyttää esimerkkiä.

Tuo kuvituskuva? Kolmiot muistuttavat siitä, että asioita on syytä tehdä paitsi ylhäältä alas mutta myös fiksusti alhaalta ylös. Numerot kuvaavat karkeaa jaottelua tekoälytyökalujen käytöstä uutistoimituksissa – perustuu lähinnä mutuun ja joihinkin kansainvälisiin tutkimuslähteisiin: 10 prosenttia on edelläkävijöitä, 20 prosenttia ei juurikaan käytä ainakaan vielä ja keskellä on porukka, joka käyttää vaihtelevasti.

Normaali
Strategia ja liiketoiminta, tekoäly

Löydettävyys vai suojaaminen? AI-ystävällinen vs. AI-epäystävällinen sisältö – esimerkkejä uutismediasta

Tekoäly muuttaa hakukoneita – mutta mitä se tarkoittaa medioille? Riippuu siitä, haluatko tulla helposti löydetyksi vai suojella sisältöäsi. Kumpikin voi olla tapauksesta – ja sisällöstä – riippuen perusteltua, mutta kumpaakin on vaikea saada samassa paketissa.

Kokoan tähän kirjoitukseen eri lähteistä kokoamiani pohdintoja siitä, millainen sisältö olisi tämänhetkisen käsityksen mukaan parhaiten suojassa vaikkapa Googlen tekoäly-yhteenvedoilta ja toisaalta, millaiset toimenpiteet nostavat mahdollisuuksia päästä niissä esille mahdollisimman hyvin. Puhutaan siis tekoälyoptimoinnista eli GEO:sta tai jopa AEO:sta eli “hakukoneoptimoinnista vastausmoottoreille”.

Samaan aikaan niin sanotun perushaun optimointiakaan ei voi vielä unohtaa.

Medioille aihe on hankala, sillä tekoälyt käytännössä vähentävät medioille tärkeää liikennettä. Googlen osalta huolestuttavinta tällä hetkellä lienee, että se on ollut tuomassa tekoäly-yhteenvetoja myös Discover-uutissyötteeseen, joka on pitkään ollut perushakua tärkeämpi liikenteenlähde.

ChatGPT:n ja Clauden kaltaisille tekoälypalveluille journalistinen sisältö on tärkeää, sillä niiden siteeraamasta materiaalista jopa 25-50 prosenttia on peräisin uutismediasta.

AI-epäystävällinen sisältö

  • Kaikki sellainen, mikä on koneelle vaikeinta tiivistää/kopioida/pilkkoa.
    • Suosi sellaista kerrontaa, jossa näkyy kirjoittajan oma kokemus ja läheisyys aiheeseen (paikalla oleminen, henkilökohtaiset havainnot, yksityiskohtaiset kuvaukset). Kuvaileva, värikäs kieli, sanaleikit, metaforat, monitulkintaisuus – mutta ei toki asiakkaan ymmärryksen kustannuksella. Hollantilainen mediastrategi Piet van Niekerk tiivistää tämän käsitteeseen “emotional proximity”: jos onnistut luomaan sitä, se on vaikeinta tekoälyn kopioida tai tiivistää. Van Niekerk ehdottaa myös edellä kuvatun tyyppisen “pitkähäntäisen” eli hyvin aikaa kestävän sisällön lisäämistä. Toisaalta esimerkiksi aikaa kestävä lifestyle- tai ruokasisältö, tai horoskoopit, näyttäisi ensihavaintojen mukaan kärsivän eniten hakukoneliikenteen vähenemisestä, varmaankin osin koska niiden yhteydessä tekoälytiivistelmät näyttävät harvemmin linkkejä.(linkkien määrä vaihtelee sen mukaan, onko kyse esim. Perplexitystä, ChatGPT:stä tai Googlen tekoäly-yhteenvedoista tai Googlen AI Modesta).
    • Käytännössä uutispuolella esimerkiksi hetki hetkeltä -seurannat tai pidemmät kuvailevat jutut kuten reportaasit ja featuret voivat olla tällaisia. Mitä uniikimpi ja omaleimaisempi tyyli, sen parempi.
    • Kiinnostavin fakta tai faktat eivät selkeästi poimittavissa jutun alusta, esim. yhdessä lauseessa. Useampi näkökulma samassa jutussa. Pitkissä jutuissa kronologian rikkominen.
    • Jutussa olennaisia tietoja muuallakin kuin vain perustekstinä, kuten grafiikassa tai videolla. Useat sisältöelementit aiheuttavat sen, että pelkkä tekstin lukeminen ei anna tekoälylle koko kuvaa (tässäkin toki mietittävä ensisijaisesti asiakkaan käyttökokemusta, ei tekoälyä – itsehän olen sitä mieltä, että valtavat monimediaiset juttupläjäykset turhan usein lähinnä karkottavat lukijan, vaikka toimituksen mielestä hienolta näyttää).
  • Tekniset toimenpiteet, esimerkiksi tekoälybottien blokkaus, jotta tekoäly-yhtiöt eivät käyttäisi medioiden materiaalia vastikkeetta. Blokkaamisen toimivuudesta ei ole takeita, eikä välttämättä edes maksumuuri pidättele tekoälyjä.
  • Oikeudelliset toimenpiteet (esim. New York Times vs. OpenAI, tai Chilessä Copesa vs. Google)

AI-ystävällinen sisältö

  • Mieti sisältöjä ja niiden rakennetta siten kuin ne ovat esillä tekoälychäteissä tai esimerkiksi Googlen tekoäly-yhteenvedoissa.
    • Tässä INMA:n artikkelissa hieman konkretiaa: “Think featured snippets, “people also ask” boxes, or position zero.”
  • Kaikki sellainen, mikä on koneelle helpointa tiivistää.
    • Kiinnostavin fakta tai faktat heti selkeästi jutun alussa, esim. yhdessä lauseessa.
    • Selkeä otsikko ja ingressi, joista jutun pääsisältö käy jo ilmi.
    • Kaikki oleellinen html-tekstinä, ei esimerkiksi grafiikoihin tai videoihin “piilotettuna”.
    • Valmiit tiivistelmät jutun yhteydessä, tai juttu itsessään tiivistelmämuodossa.
    • Listamuotoiset jutut (kuten tämäkin tekemäni tässä nyt).
    • Nimet, numerot ja muut keskeiset tiedot selkeästi esillä.
    • Lineaariset aikajanat. Lyhyet kappaleet.
    • Erillissopimus tekoäly-yhtiöiden kanssa median aineistojen käytöstä saattaa nostaa todennäköisyyttä näkyvyydelle tekoälypalveluissa – tosin päinvastaisiakin havaintoja on.
  • Tekniset toimenpiteet: metadatan rakentaminen tukemaan em. asioita.

Iso kuva

Suomi on siinä mielessä poikkeus, että täällä monia muita maita isompi osa tulee uutispalveluihin suoraan, joten tekoälyhakujen laajemmat vaikutukset näkyvät meillä viiveellä. Asiantuntijat kehottavatkin toimenpiteisiin, jotka edelleen vahvistavat suoraa liikennettä palveluihin, mikä voi tarkoittaa esimerkiksi uutiskirjeiden tai etusivun ja artikkelinäkymän kehittämistä.

Medioiden suhteessa tekoälyjätteihin on kaikuja sosiaalisen median nousun alkuaikoihin: oli jälkikäteen katsottuna perinteiseltä medialta virhe tehdä liiaksi someen nojautuvaa strategiaa (vrt. Buzzfeed), mutta ei sieltä kokonaankaan voinut tietenkään pois olla. Sama tasapainottelu on edessä nytkin. Se on ainakin selvää, että mediataloissa kannattaa vastuuttaa henkilö tai henkilöitä seuraamaan tätä kehitystä, ei vain liikennetasolla, vaan myös sisältö/aihetasolla, kuten INMA:kin alleviivaa.

Kuvituskuva: Adobe Firefox.

Normaali
Strategia ja liiketoiminta

Media-alan kesä 2025: Kaksitoista havaintoa, jotka kertovat muutoksen suunnan Suomessa ja maailmalla

Mitä oikein tapahtuu, missä ja miksi? Kokoan tähän kirjoitukseen kesän varrelta kokoamiani toimintaympäristöhavaintoja mediasta.

SUOMALAISTEN ARVOT JA ASENTEET

1. Yhä useampi valitsee puolensa, kertoo Elinkeinoelämän valtuuskunnan EVA:n tutkimus. Tämä ei liity suoraan mediaan, mutta on välillisesti mediasisältöjen ja median yleisöjen kannalta hyvin kiinnostava tutkimus. Tutkimuksen mukaan oikeistolaiseksi itsensä asemoivien osuus on ennätystasolla. Yhä useampi suomalainen määrittelee itsensä oikeistolaiseksi ja liberaaliksi, yhä harvempi poliittiseen keskustaan. Huomionarvoista on, että poliittinen oikeisto kokoaa alleen kirjavasti sekä liberaaleja että konservatiivisia maailmankatsomuksia, joita yhdistää markkinamyönteisyys ja matalan verotuksen kannattaminen.

2. Medialle arvojen eriytyminen tarkoittaa, että myös odotukset sisältöjä kohtaan eriytyvät: kaikkien asiakastarpeiden huomioiminen ei ainakaan muutu helpommaksi. Kesällä julkaistun Uutismedia verkossa 2025 -tutkimuksen mukaan ero oikeiston ja vasemmiston luottamuksessa uutisiin kasvoi hieman (sivu 52).

TEKOÄLY JA UUTISMEDIA

3. Suomalainen tekoälyavusteinen uutispalvelu julki. Hesarin ex-päätoimittajan Mikael Pentikäisenkin konsultoima Freepress.ai-uutispalvelu julkaistiin 7.7.  Freepress tiivistää ja kääntää tekoälyn avulla uutisia eri puolilta maailmaa käyttäjän haluamalla kielellä ja lisäksi linkittää muiden medioiden juttuihin. Freepressin koosteita voi myös kuunnella. Omaan silmään virkistävää on esimerkiksi se, että koosteet on tehty bullet pointeiksi, mikä tekee sisällöistä silmäiltäviä. Palvelua voi melko perinteiseen tapaan räätälöidä haluamakseen kirjautumalla.

4. Tekoälyhahmolta pian uutisia lapsille. Suomessa Uutisraivaaja-kisan palkittuihin lukeutui Uutiskamut-projekti, jossa toteutetaan lapsille tekoälypohjainen uutistenlukija, mahdollisesti eläinhahmo.

5. Ei vielä trafiikkiromahdusta. Googlen uudet tekoälyominaisuudet (AI-yhteenvedot ja Jenkeissä myös AI Mode) eivät ole isossa kuvassa romahduttaneet uutisliikennettä – ainakaan vielä. Tässä on auttanut osin se, että uutisliikenteestä jopa 70 prosenttia tulee Discover-uutissyötteestä eikä perushaun kautta. Tosin juuri kerrottiin, että Yhdysvalloissa Google on tuomassa AI-yhteenvedot myös Discoveriin.

6. Liquid content vs. solid content. Media-alan seminaareissa on puhuttu pitkään “nestemäisestä sisällöstä”, jolla viitataan siihen, että tulevaisuudessa sisältö olisi yhä useammin modulaarista eli mukautettavissa ja jaettavissa helposti eri formaatteihin, mikä kehitys on nähtävissä jo nyt. Hollantilainen mediastrategi Piet van Niekerk pohtii, mitä on “solid content” eli sisältö, jota on vaikea kopioida tai palastella, mutta joka ei ole kuitenkaan paluuta vanhaan. Hänen mielestään “liquid contentin” riskinä on, että tekoälyn edelleen yleistyessä se menettää arvoaan: kaikki mikä on skreipattavissa, skreipataan. Van Niekerk nostaa esimerkeiksi “solid contentista” interaktiivisen tarinankerronnan tai oikeastaan minkä tahansa, mikä ei ole nopeasti tiivistettävissä.

7. Selkoa termeihin. Tämä oli hauskan rennosti toteutettu – pieni sanasto, joka pistää AI-jargonin palasiksi.

8. Uutismedian tekoälyhankkeet kartalle. AI for Newsrooms on uusi yksityishenkilön ylläpitämä sivusto, joka kartoittaa uutismedioiden tekoälyhankkeita.

Uutismedian tekoälyhankkeista pääset perille myös minun päivittämästäni GenAI in Media Trackerista, johon lisäsin juuri useita esimerkkejä heinäkuulta 2025. 

TELEVISIO

9. Youtube – hiljainen jättiläinen. Youtube ei ole enää vain kännykällä katseltava videosovellus, vaan Yhdysvaltojen katsotuin televisiosisällön lähde. Ohitus tapahtui Yhdysvalloissa keväällä. Yhä useampi katsoo Youtubea isolta ruudulta. Wall Street Journalin juttu summaa, miten tähän on tultu.

Tästä voit myös kuunnella minun ja Jaakko Lempisen Olutta ja analytiikkaa -podcastin tuoreimman jakson, joka käsittelee Youtubea.

LIIKETOIMINTA

10. Bundlaus helpommaksi. Keskisuomalainen keskittää kaikki uutismediansa yhteen yhtiöön – bundlaus helpottuu, kertoo Ylen toimintaympäristökatsaus. Tähän saakka ne ovat olleet viidessä alueellisessa yhtiössä. Eri tilausten yhdisteleminen eri bundlaaminen on arvonlisäverotuksellisesti helpompaa yhden yhtiön alla, kertoo Keskisuomalaisen toimitusjohtaja Vesa-Pekka Kangaskorpi Ylen toimintaympäristökatsauksen mukaan.

Sanoma niputti digipalvelunsa yhteen tilaukseen reilu puoli vuotta sitten (Kaikki+).

11. Maksuhalukkuus. Uutismedian liiton tutkimus: Tärkein syy sanomalehden tilauksen lopettamiseen on henkilökohtainen taloustilanne. Moni olisi valmis maksamaan uutismediasta vain 1-5 euroa kuussa.

12. Rahapelimarkkina: Bauer Media tuo Ruotsiin pelkästään urheilusta puhumiseen keskittyvän radiokanavan, kertoo Ylen toimintaympäristökatsaus. Pääsponsori on rahapeliyhtiö Unibet. Ruotsissa rahapelimainonta vapautui 2019. Bauer-esimerkki on suomalaisittain kiinnostava, sillä Suomessa Veikkauksen monopoli päättymässä ensi vuoden lopussa. Suomalaisen median vinkkelistä asiaa avataan esimerkiksi täällä.

Normaali
AI and news media, tekoäly

Tekoälychatien olematon uutiskäyttö yllätti Linkedinin – mutta onko se sittenkään yllätys? 5 pointtia

”Seitsemän prosenttia ihmisistä käyttää chatboteja uutisten kuluttamiseen [Yhdysvalloissa]. Se kuulostaa minusta yllättävän alhaiselta luvulta.”

Näin kommentoi Reuters-instituutin Digital News Report 2025:n tulosta Linkedinissä Florent Daudens, joka on ohjelmistoyhtiö Hugging Facella työskentelevä tekoälyn ja journalismin asiantuntija. Nuorissa osuus toki on isompi, alle 25-vuotiaissa 15 prosenttia.

Mutta silti, aika pientä.

Daudens ei ollut ainoa yllättynyt.

Suomessa luku on vielä alhaisempi, 2-3 prosenttia (lue täältä Uutismedia verkossa 2025:n eli Suomen-maaraportin koosteeni).

Kontrasti tekoälychatien käyttöön yleisesti on suuri: esimerkiksi amerikkalaisista 28 % käyttää tekoälytyökaluja viikottain.

Itse näen tässä kaikuja uutismedian historiasta monessakin mielessä. Digital News Reportin tuloksia pohtiessa on syytä tiedostaa ainakin nämä kysymykset:

  • Yleinen tekoälykäyttö vs. uutiskäyttö. Vedämmekö turhan helposti yhtäläisyysmerkkejä uusien teknologioiden yleisen käytön ja uutiskäytön välillä?
    • Eihän Alexan kaltaisten virtuaaliassistenttienkaan kautta ole oikeastaan haluttu kuunnella uutisia, vaan pikemminkin musiikkia.
  • Olemmeko jälleen vanhan sanonnan edessä: läheinen tulevaisuus yliarvoidaan, kaukainen aliarvioidaan?
  • Jos jokin asia on teknisesti mahdollista toteuttaa, tarkoittaako se aina, että ihmiset haluaisivat juuri sitä?
    • Tässä kohtaa olen tuttavapiirissä kärjistäen viitannut usein heittoon, jonka mukaan uutisia tullaan joskus lukemaan jääkaapin ovesta. Monikaan ei vaan tunnu pohtivan, miksi ihmeessä joku haluaisi näin tehdä, vaikka se olisikin teknisesti mahdollista.
  • Vaatiiko tekoälychatien käyttö uutisten kuluttajilta liikaa aktiivisuutta siihen nähden, että uutisia tykätään kuitenkin kuluttaa eniten, no, passiivisesti? Tähän vastaan itse empimättä, että kyllä.
    • Kuka jaksaa kirjoittaen tai jutellen pyytää nimenomaan_uutisia? Osa ns. uutisfriikeistä, joihin itsekin kuulun, varmasti kyllä. Iso massa? Hmm. Tiedämme myös uutismedioiden varhaisista kokeiluista tekoälychateillä, että niitä käytetään mieluiten valmiiden oletuspainikkeiden kautta. Miksi? Koska se on vaivattomampaa kuin näpyttely. Tästä seuraa isompi kysymys: miksi edes tehdä chatboteja, jos niitä käytetään lähinnä vain oletuspainikkein. Toisin päin: jos tekoälychatien käyttö kyetään tekemään nimenomaan uutisten kuluttamiseen mahdollisimman vaivattomaksi, on siinä enemmän potentiaalia.
    • Potentiaalia ainakin jossain määrin varmasti on: Uutismedia verkossa 2025 -raportissa kartoitettiin myös suomalaisten näkemystä erilaisiin tekoälyn mahdollistamiin esitystapoihin nimenomaan uutispalvelussa. 11 prosenttia ilmoitti, että voisi olla kiinnostunut käyttämään tekoälychatbotia, joka vastaa uutisia koskeviin kysymyksiin.
  • Kaikki edellä mainitut pointit huomioiden, tämä ei kuitenkaan ole mediankäyttäjälle pelkästään valintakysymys.
    • Googe kehittää tekoälyominaisuuksiaan siihen suuntaan, että tulevaisuudessa on vaikeampi olla käyttämättä tekoälychateja uutistenkin kuluttamiseen kuin nyt.
    • ”Voi olettaa, että tekoälyn mahdollistamat erilaiset uutissisältöjen hakumenetelmät tulevat muuttamaan ihmisten tapoja hakeutua uutisten äärelle. He eivät ehkä jatkossa enää samassa määrin ajattele seuraavansa tietyn uutismedian uutisia, vaan ylipäätään verkosta löytyvää tietoa kulloinkin itseä kiinnostavasta aiheesta. Tämä voi entisestään vaikeuttaa ihmisten sitouttamista yksittäisten uutismedioiden tilaajiksi.”, todetaan Uutismedia verkossa 2025 -raportissa.
Normaali
Strategia ja liiketoiminta, tekoäly

6 isoa uutismedian trendiä, jotka EIVÄT johdu tekoälystä

Tätä kuvaa ei ole tehty tekoälyllä, vaan se on otettu kännykkäkameralla Helsingin Tripla-kauppakeskuksen vieressä tänään.

Tekoälystä puhutaan mediassakin niin paljon (minä mukaan lukien), että saattaa tuntua siltä kuin kaikki alan muutokset liittyisivät siihen. Todellisuudessa moni iso uutismedian trendi on lähtenyt liikkeelle jo kauan tekoälykehityksen vauhdittumista – lasketaan vauhdittuminen sitten 2010-luvun koneoppimisharppauksista tai viime vuosien generatiivisen tekoälyn ajasta – ja jatkuu riippumatta sen kehityksestä. Tässä kuusi esimerkkiä.

  • Uutisvälttelyn kasvu: Trendin juuret ovat syvemmällä kuin tekoälyn nousussa. Esimerkiksi Suomessa yhä useampi suomalainen välttelee uutisia toisinaan tai usein. Vuonna 2024 näin teki noin joka viides suomalainen ja luku on kasvussa. Uutisvälttelyn syiksi mainitaan mm. uutisten määrän uuvuttavuus, toistuvuus ja aiheiden ahdistavuus.
  • Uutiskäsityksen henkilökohtaistuminen: Uutinen on yhä useammin yhdelle yhtä ja toiselle toista. Henkilökohtainen merkityksellisyys ja omat arvot ohjaavat valintoja aiempaa enemmän. Kyse on laajemmasta kulttuurisesta murroksesta kuin vain teknologisesta, vaikka teknologiajättien vallan voidaan katsoa ruokkineen tätä. Ylipäänsä yhteiskunnallisten muutosten kuten arvojen tai elämäntapojen muutosten kytkös median muutokseen on tosi mielenkiintoinen teema, ja paljon enemmän kuin ”vain” teknologiaa.
  • Median omistuksen keskittyminen: Uutismedian omistus keskittyy yhä harvemmille. Syyt löytyvät ennen kaikkea taloudellisista realiteeteista, ei suoraan tekoälystä.
  • Painettujen lehtien levikin lasku: Taustalla ovat digitalisaatio ja muuttuneet lukutottumukset. Kehitys alkoi jo ennen tekoälykehityksen kiihtymistä, vaikka voi tietysti ajatella, että algoritmienkin taustalla oleva tekoäly on tässä osatekijänä. Koronavuosina oman lisäongelmansa printille toi sanomalehtipaperin saatavuuden vaikeutuminen ja hinnannousu. Myös jakelun järjestäminen on aiempaa vaikeampaa.
  • Uutisten luottamuskriisi: Monissa maissa luottamus uutismediaan on heikentynyt. Suomessa se on säilynyt kansainvälisesti katsottuna maailmanennätystasolla, mutta polarisaatio, disinformaatio ja yhteiskunnallinen epäluulo ovat jättäneet jälkensä. Tekoälyä tuskin voidaan sanoa kriisin juurisyyksi, vaikka toki siihen vaikuttaa – hyvässä ja pahassa.
  • Verkkouutisista maksamisen vakiintuminen: Verkon uutisista maksavien suomalaisten osuus on pysynyt noin 20 prosentissa viitisen vuotta. Kymmenen vuotta sitten osuus oli noin 14 prosenttia.
Normaali
tekoäly

Tekoälyn lyhyt ja pitkä kaari uutismediassa tästä eteenpäin – mitä oikeasti tapahtuu ja mikä lopulta on olennaista?

Mitä uutismediassa tiedetään tapahtuvan generatiivisen tekoälyn saralla vuoden sisällä, ja mitä mahdollisesti tapahtuu pidemmällä aikavälillä? Ensiksi mainittu jo tiedetään. Viimeksi mainittu vaikeampi. Isoin kysymys liittyy luovuuteen ja erottuvuuteen.

Teknologia mahdollistaa jo nyt monia asioita, mutta kaikkea ei kannata vain sen vuoksi tehdä, jottei luottamus vaarannu. Muuten voi käydä kuten italialaiselle Il Fogliolle.

Toisaalta näyttää siltä, että joissain aihepiireissä toimituksellisten prosessien automatisointi on tietyllä tavalla turvallisempaa. Yksi pisimmälle vietyjä kokeiluja lienee tanskalaisen Better Collectiven alusta loppuun tekoälyllä pyörivä jalkapallon siirtouutissivusto.

Tasapainottelua

On sitten kyse pitkästä tai lyhyestä aikavälistä, tämä Ezra Eemanin nelikenttä tiivistää minusta hyvin, että kyse on jatkuvasta tasapainottelusta. Jos painopiste siirtyy automaatioon ja tekoälyagentteihin, se on väistämättä pois jos ei kontrollista niin vähintäänkin hallinnan tunteesta organisaatiossa.

Tämä kuva tekoälyagenttien mahdollisuuksista mediassa on niin ikään Eemanin ja kiteyttää käytännössä, mistä esimerkiksi edellä mainitussa tanskalaisesimerkissä on kyse.

Eeman on Hollannin yleisradioyhtiö NPO:n strategia- ja innovaatiojohtaja ja Wan-Ifran eli sanomalehtien ja uutistoiminnan kustantajien maailmanlaajuisen kattojärjestön tekoälyneuvonantaja.

Lyhyt kaari – vuosi 2025

Tämän me jo tosiaan tiedämme. Tai ainakin tiedämme sen, mitä uutisorganisaatioiden johto on suunnitellut tämän vuoden aikana tekevänsä, ja millaisia tuloksia näistä olemme erilaisissa kansainvälisissä seminaareissa nähneet.

Ison kuvan piirtää Reuters-instituutin kyselytutkimus tammikuulta. Nämä kaksi kuvaa kertovat, mitä tapahtuu konepellin alla ja toisaalta mitä näkyy lukijoille.

Monet mediat esimerkiksi kehittävät tai ovat jo tehneet työkaluja tiivistämiseen, kääntämiseen ja muuhun versiointiin, litterointiin, hakukoneoptimointiin, otsikointiin, yleisötarpeissa sparraamiseen, faktantarkistukseen, ideointiin, editointiin ja tiedonhakuun. Näkymä on monipuolistunut 1-2 vuodessa, kun ottaa huomioon, että alussa tekoälyllä lähinnä vain tiivistettiin ja käännettiin. Muutaman vuoden aikana osa näistä toiminnoista on jo uinut sinne missä toimittajat päivittäin muutenkin ovat: toimitus- ja suunnittelujärjestelmiin. Toimituksellisia prosesseja pyritään automatisoimaan yhä enemmän.

Asiakkaille yhä useammat uutistoimijat kehittävät keskustelevia käyttöliittymiä, mutta toistaiseksi epävarmaa on, kuinka iso massa niitä haluaa lopulta nimenomaan uutisten kuluttamiseen käyttää. Niiden käyttäminen kuitenkin vaatii tietynlaista aktiivisuutta käyttäjältään. Riskejäkin on. Suurin on se, jos luotettavan median botti antaa väärää tietoa.

Pitkä kaari – useampi vuosi

Tässä yhteydessä kuulee media-alalla aika usein termin ”liquid content”. Se on alun perin Googlen tekoälyjohtajan Mathieu Lorrainin keksimä termi. Tekoälyavusteinen perus-versiointi on jo nyt tätä. Tai Süddeutsche Zeitungin esimerkki, jossa jutun voi halutessaan klikata painikkeesta selkokieliseksi.

Joidenkin mielestä – ei kaikkien – edessä on täysin hyperpersonoitu tulevaisuus, jossa käyttäjä saa sisällön mieleisessään formaatissa automaattisesti ja ”artikkeli” sellaisenaan lakkaa olemasta.​ On hyvä tiedostaa, että media-alalla on ennustettu aiemminkin ties minkä kaikkien kuolemaa (esimerkiksi sanomalehtien, kun radio keksittiin), joten kaikkea ei kannata purematta niellä. Voi myös hyvin olla, että vanha ja uusi elävät joskus rinnakkain. Näinhän on nytkin.

Liquid content oli yksi teema, joka toistui jokin aika sitten Tanskassa järjestetyn Nordic AI in Media 2025 -tapahtuman puheenvuoroissa. Muitakin oli:

  • Työkalujen käytöstä vapautuva aika käytettävä sellaiseen journalismiin, jota tekoäly ei voi kopioida tai automatisoida.​
  • Riippumattomuus teknologiajättien tekoälyalustoista: omat työkalut & integrointi toimitusten prosesseihin. Ei sulje pois yhteistyötä tekoälyjättien kanssa.​
  • Tarvitaan uusia liiketoimintamalleja, jotka eivät perustu vain mainoksiin ja tilauksiin.
  • Tarvitaan kulttuurinmuutos toimituksiin: avoimuutta, kokeilunhalua, kykyä oppia. Ja aiempaa avoimempaa yhteistyötä medioiden välillä.​ Jopa toistensa kanssa kilpailevien medioiden.

Mikä on lopulta olennaista?

Kaiken kohinan keskellä huomaan itse ajattelevani usein…niin, tätä kaikkea loputonta kohinaa ja hälinää. Ja luovuutta. Miten nähdä sen keskeltä olennainen? Tämähän liittyy keskeisesti myös journalistiseen työhön. Uskon vahvasti, että tekoäly pystyy jossain vaiheessa aidosti säästämään ihmisten aikaa, jotta nämä voivat todellakin keskittyä niin sanottuun olennaiseen (journalismissa sellaiseen sisältöön jota on vaikeinta kopioida), mutta muutos on hitaampi kuin kuvittelemme. Tämän puki tällä viikolla erinomaisen hyvin sanoiksi Jukka Niittymaa, joka on yksi Suomen arvostetuimmista tekoälyasiantuntijoista:

”Aluksi luulin, että generatiivinen tekoäly vapauttaa meidät pahimmasta kiireestä. Enää en luule niin. Tekeminen muuttuu, mutta oli lapsellista olettaa, että ihmisluonto muuttuisi yhtä nopeasti kuin tekniikka kehittyy. Jos me haluamme pitää huolta siitä, että ihmisellä on sellaisia ideoita, mitä tekoäly ei ehkä kykene vielä generoimaan ja hallusinoimaan, niin ajattelun aikaa pitäisi alkaa arvostamaan. Mutta mitenkäs se temppu tehdään maassa, jossa innovoinnin tehokkuutta mitataan monissa paikoissa innovoidessa ja asiantuntijatöissä kellokorttimaisesti tuntikatteella?”

Normaali
tekoäly

Hei journalisti! Hyvä GPT-kehote ei ole tähtitiedettä – konkreettinen esimerkki & vinkit

Internet on pullollaan vinkkejä, miten promptaat tekoälyillä mahdollisimman tehokkaasti. Yhtä ja oikeaa tapaa kehotteen tekemiseen ei ole, mutta yhteistä niille on selkeys ja täsmällisyys.

Journalistisiin tarkoituksiin tehtyä spesifejä kehotteita löytyy runsaasti jo eri mediatalojen tekoälyapureiden taustalta. On hyvä ymmärtää, että niiden luominen ei ole itsessään monimutkaista. Kansainvälisiä luovia ja hauskojakin kehote-esimerkkejä nimenomaan journalistin työhön voi hakea esimerkiksi New Yorkin kaupunginyliopiston journalismiprofessorin Jeremy Caplanin Wondertools-uutiskirjeestä. 

Hyvää kehotetta, tai sellaista hyödyntävää GPT-apuria suunniteltaessa kaikki lähtee luonnollisesti käyttäjien tarpeista: mitä ongelmaa ollaan ratkaisemassa. Mediataloissa näitä tarpeita voivat olla esimerkiksi otsikoinnin parantaminen, hakukoneoptimoinnin tehostaminen, kielen sujuvoittaminen ja muu editointi, sosiaalisen median jakotekstien laatiminen, juttuideoiden pallottelu ja niin edelleen.

Tässä kirjoituksessa tiivistän ensin hyvän kehotteen perusrakenteen, minkä jälkeen kerron esimerkkipromptin havainnollistusmielessä tekemälleni Kääntäjä-GPT-apurille (kokeile itse). Kirjoituksen lopussa on hieman yksityiskohtaisempi, 17 kohtaa sisältävä muistilista kehotteen tekoon.

Tätä ennen on kuitenkin syytä muistuttaa siitä, mistä aina kaupallisten tekoälytyökalujen kohdalla: älä anna tekoälylle mitään sellaisia tietoja, joiden et kestäisi vuotavan mihinkään. Tekoälyt myös edelleen hallusinoivat ja käyttävät lähteitä epämääräisesti, joten tarkistamisen on syytä olla perusrutiini. Jos pyydät tekoälyä linkittämään lähteeseen, voi myös olla, että sen antama linkki ei toimi.

Detaljina vielä todettakoon, jos joku ihmettelee, miksi prompteissa on joskus hakasulkeita: niitä käytetään mm. erottamaan ohjeteksti sisällöstä tai viestimään siitä, mikä kohta on tarkoitus korvata omalla sisällöllä.

Jos käytät ChatGPT:tä ja haluat tehdä omia apureita, klikkaa aloitusnäkymän vasemmasta laidasta kohtaan “tutustu GPT:ihin” ja täytä pyydetyt kentät ohjeiden mukaan. Perplexityssä vastaavantyyppinen toiminto löytyy vasemman laidan Spaces-painikkeen takaa.  

Tiivis perusrakenne tehokkaalle kehotteelle

  • [ROOLI]: Määrittele, millaisena asiantuntijana tai toimijana mallin tulisi toimia.
  • [TEHTÄVÄ]: Kerro selkeästi, mitä mallin halutaan tekevän.
  • [KONTEKSTI]: Kuvaile taustatilanne, kohderyhmä tai muu olennaisesti tehtävää ohjaava tieto.
  • [RAJOITTEET]: Listaa, mitä pitää välttää tai millaisia ohjeita on noudatettava. Tämä voi osin limittyä tehtävän kanssa.
  • [ESIMERKKI]: Voit havainnollistaa esimerkillä, miten haluat toimittavan (voi toimia oikein hyvin ilmankin esimerkkiä).
  • [LOPPUTUOTOS / TYYLI]: Ilmoita, millaisessa muodossa tai millaisella tyylillä lopputuloksen haluat.

Esimerkkikehote: Kääntäjäapuri (voit kokeilla sitä itse ChatGPT:ssä täällä, vaatii kirjautumisen)

  • [ROOLI]:
    • Toimi huippuluokan monikielisenä kielenkääntäjänä.
  • [TEHTÄVÄ]:
    • Käännä sinulle annettu teksti käyttäjän pyytämälle kielelle.
  • [KONTEKSTI]:
    • Olet erikoistunut käännöksiin suomen, englannin ja ruotsin välillä, mutta pystyt työskentelemään kaikilla maailman kielillä. Käännät tekstejä sekä suomesta muihin kieliin että muilta kieliltä suomeksi. Olet natiivitasoinen suomen, ruotsin ja englannin kielen osaaja.
    • Erinomaisten kielenkääntäjien tavoin keskityt ajatusten ja merkitysten välittämiseen, et pelkästään sanasta sanaan -kääntämiseen. Suomen kielessä erityisvahvuuksiasi ovat selkeys, termien ymmärrettäväksi tekeminen ja ilmaisujen sujuvuus.
    • Käytät kääntäessäsi aina samaa tyylilajia ja sävyä kuin alkuperäisessä tekstissä, oli kyseessä sitten muodollinen, rento, asiallinen tai leikittelevä tyyli.
  • [TYYLI / RAKENNE]:
    • Vastauksesi rakenne on aina seuraava:
      • Tiivistelmä: Viiden lauseen pituinen yhteenveto käännöksen sisällöstä (vain jos alkuperäisessä tekstissä on enemmän kuin viisi virkettä).
      • Koko tekstin käännös: Täydellinen käännös alkuperäisen tekstin tyyliä, rakennetta ja sävyä mukaillen.
  • [RAJOITTEET]:
    • Vältä mekaanista sanasta sanaan -kääntämistä, ellei se tuota luontevaa ja ymmärrettävää lopputulosta.
    • Käytä alkuperäisen tekstin tyyliä ja sävyä käännöksessä.
    • Jos alkuperäisessä tekstissä on epäselviä, monitulkintaisia tai kontekstiltaan puutteellisia kohtia, pyydä käyttäjältä tarkennusta ennen kääntämistä.
    • Älä tee oletuksia käännöskielestä, jos sitä ei ole ilmoitettu — pyydä selvennystä [tämä hakasulkeiden sisällä oleva teksti ei kuulu promptiin: huom. lisäsin Kääntäjään kolme oletuspainiketta, jotka vähentävät oman kirjoittelun tarvetta]

GPT-apuria tehdessäsi kehote kirjoitetaan Ohjeet-kenttään.

Pidempi 17 asian muistilista hyvälle kehotteelle (lähde: How to AI -uutiskirje)

  • Määrittele tavoite/tehtävä: Kerro selkeästi, mitä haluat tekoälyn (tässä ChatGPT:n) tekevän.
  • Tarkenna muoto: Ilmoita, missä muodossa haluat vastauksen (esim. lista, kappale).
  • Anna rooli: Pyydä toimimaan tietyssä roolissa vastauksen antamiseksi.
  • Tunnista kohderyhmä: Kerro, kenelle vastaus on tarkoitettu.
  • Anna taustatietoa: Tarjoa tarvittava konteksti tilanteen ymmärtämiseksi.
  • Aseta rajoitteita: Määrittele esimerkiksi vastauksen pituus tai vältettävät aiheet.
  • Käytä selkeää kieltä: Muotoile kehotteesi yksiselitteisesti ja tarkasti.
  • Käytä esimerkkejä: Havainnollista, millaista vastausta toivot.
  • Määrittele sävy/tyyli: Ilmoita, haluatko vastauksen olevan esim. muodollinen vai rento.
  • Pyydä vaiheittaista vastausta: Pyydä halutessasi tarkkoja askel askeleelta -ohjeita.
  • Kannusta luovuuteen: Salli uudet ideat ja epätavanomaisetkin näkökulmat, jos se on tarkoituksenmukaista.
  • Pyydä lähteitä: Tarvittaessa pyydä linkittämään lähteitä vastausten tueksi tai niiden yhteyteen.
  • Selvennä termit: Avaa sellainen terminologia, joka on vaikeasti ymmärrettävää, jottei synny väärinymmärryksiä.
  • Ole ytimekäs: Pidä kehotteet napakoina, mutta riittävän kattavina.
  • Kysy yksi asia kerrallaan: Vältä monia kysymyksiä yhdessä kehotteessa.
  • Testaa ja muokkaa: Kokeile eri sanamuotoja parhaan lopputuloksen saavuttamiseksi.
  • Anna palautetta: Kerro, jos vastausta pitää säätää tai tarkentaa.

Loppuun vielä: olet ehkä nähnyt somefiidissäsi monen tekevän omasta kuvastaan ”tuotepakkauksen” ChatGPT:n päivitetyllä kuvanluontiominaisuudella. Sellainen syntyy kuvassa näkyvällä kehotteella (lähde: Linkedin, josta voit halutessasi kopioida kehotteen):

Normaali
Strategia ja liiketoiminta

LIVE TRACKER: GenAI in media – 200 use cases from around the world (in English and in Finnish)

A screenshot of the list. A scrollable list can be found below, both in English and in Finnish.

The List in English – scrollable horizontally and vertically & with clickable links (works best on computer, not by phone):

The List in Finnish – Finnish examples are highlighted green:

***

What is this list and who am I?

When first published in early 2025, I was asked to do this list in English as well and not just in Finnish, so here you go: in this blog you can find an updating list of GenAI tools and products in media, both in English and in Finnish. My name is Kalle Pirhonen, and as of late May 2026 I’m starting as an Executive Producer, Editorial AI Development at Alma Media, Finland (previously AI producer at Ilta-Sanomat, a Finnish tabloid owned by Sanoma Media Finland).

I am updating this list using several publicly available sources such as press releases from media companies, media industry events, publications, and newsletters, LinkedIn (e.g. Ezra Eeman’s Wayfinder and Martin Schori’s Aftonbladet’s AI Hub Buzz), Nordic AI Journalism network, Wan-Ifra, INMA, Reuters Institute, Thomson Reuters Foundation, JournalismAI website (Case studies), Newsroom Robots podcast etc. In the list I’ve also included media industry value chain placement for the examples and also, whether the example is mostly about text, audio or video. Please note that the dates are clickable links to the source.

I will update the list continuously in this blog post. My apologies if you detect some mistakes – if you notice any or want to tip me about some new great examples or sources for updating this list, please contact me via Linkedin here!

The name of this blog, ”Numeroiden takaa”, means ”Behind numbers” and it deals with the media industry’s operating environment. I’ve written the blog mainly in Finnish since 2017.

Normaali
Strategia ja liiketoiminta

Julkiset hankinnat, yhdistystiedot, kuntapäätökset, sh-piirin päätökset ja tiedotemaininnat automaattisesti mailiisi: Näin rakennat toimittajan Varkaus-haravan

Olen tässä blogissa aiemminkin kertonut kokeiluistani brittiläisen, nopeasti kasvavan startupin Convergence AI:n Proxy-työkalulla, jolla voi helposti rakentaa nettiä automaattisesti koluavan tekoälyagentin ja lähetyttää sen hakemat tulokset omaan sähköpostiinsa vaikkapa kerran viikossa.

Tämä uusin testi on tähänastisista pisimmälle viety: halusin havainnollistaa, mihin kaikkeen Proxy pystyy samaan aikaan – vai pystyykö, ja miten laadukkaalla lopputuloksella. Otin esimerkkikunnaksi syntymäkuntani Varkauden ja annoin Proxylle seuraavan pitkän kehotteen:

”Haluan rakentaa toiminnon, jossa on viisi eri osaa. Ota näitä toimintoja toteuttaessasi huomioon, että toimit kuten huippuluokan tutkiva journalisti, joka on erityisen taitava hakemaan tietoa sekä tekemään tietojen perusteella uutisia etenkin paikallisista asioista Suomessa.

Osa 1: Tiivistä Varkauden kaupunginhallituksen seuraavan kokouksen esityslistan asiat siten, että arvioit, millä listan asialla voisi olla mahdollisesti uutisarvoa. Uutisarvoa arvioidessasi otat huomioon ainakin nämä seikat: kuinka paljon löydös poikkeaa aiemmasta datasta, kuinka moni ihminen tai yritys on asianosainen, onko aiheesta jo olemassa keskustelua somessa tai muissa uutislähteissä, ovatko vastaavat aiheet aiemmin päätyneet uutisotsikoihin tai sisältääkö asia mahdollisesti jonkinlaista kitkaa. Pidä erittely tiivinä, kerro sen yhteydessä esityslistan julkaisupäivämäärä ja linkkaa lähdesivulle.

Varkauden esityslistat, pöytäkirjat, viranhaltijapäätökset ja kuulutukset löydät täältä: https://varkaus.fi/fi/sivu/osallisuus-ja-paatoksenteko/paatoksenteko

Osa 2: Varkaus kuuluu Pohjois-Savon hyvinvointialueeseen. Tee edellämainittu erittely myös hyvinvointialueen aluehallituksen tulevan kokouksen esityslistalle huomioiden kohdat, joissa mainitaan Varkaus. Voit myös arvioida, mikäli jokin esityslistan asia olisi Varkauden kannalta erityisen tärkeä, vaikka Varkautta ei mainittaisikaan. Listat löytyvät täältä: https://pshyvinvointialue.fi/esityslistat-ja-poytakirjat

Osa 3: Hae yhdistysrekisterin julkisesta hausta (https://yhdistysrekisteri.prh.fi/) tiedot siitä, milloin Varkaus-nimiseen kaupunkiin on viimeksi (huom: huomioi Varkautta koskevista hakutuloksista viimeisin rekisteröintipäivä eli vain tuorein merkintä kaikista) perustettu jokin yhdistys, ja kerro tiedot yhdistyksestä tiedot tiiviisti. Kerro myös yhdistysmerkinnän julkaisupäivämäärä ja linkkaa lähdesivulle.

Osa 4: Hae julkisia hankintoja listaavalta Hilma-sivustolta viimeisin merkintä, jossa Varkaus-niminen kaupunki on mukana. Kerro merkinnän julkaisupäivämäärä sekä tiedot merkinnästä muutamalla virkkeellä siten, että siitä ymmärtää helposti, mistä hankinnassa on kyse.

Osa 5: Kerro tiiviisti kolme tuoreinta merkintää STT:n julkaisemista lehdistötiedotteista, joissa mainitaan Varkaus-niminen kaupunki. Kerro merkinnän julkaisupäivämäärä ja tiedot merkinnästä hyvin tiiviisti siten, että siitä ymmärtää helposti, mistä on kyse. STT:n lehdistötiedotteet löytyvät täältä: https://www.sttinfo.fi/

Tee kaikista edellämainituista kohdista esitystavaltaan suurin piirtein yhdenmukaisia esimerkiksi bullet pointein jäsentäen. Käytä mahdollisimman selkeää ja kansantajuista suomen kieltä. Kokoa kaikki tulokset samaan vastaukseen, kiitos.”

Muutama huomio kehotteesta. Annoin Proxylle valmiiksi muutaman linkin suoraan, vaikka se olisi löytänyt ne itsekin, mutta olen huomannut, että linkkien vinkkaaminen nopeuttaa sen toimintaa.

Huomiona itse testistä: tässäkään asiassa kone ei korvaa journalistista silmää – mikään kehote ei ole niin täydellinen, että se hoksaisi kaikki mahdolliset uutisarvoiset aiheet. Työtä se toki helpottaa. Mutta mikä tärkeintä ja sanon tämän, vaikka on itsestään selvää: tekoäly ei tietenkään kaivele sellaisia potentiaalisia uutisaiheita, joiden jäljille ei pääse digitaalisista lähteistä.

Tässä Proxyn antama vastaus:

Kokeilin tässä testissä sekä Proxyn maksullisen tilauksen (20e/kk) sisältämää Deepwork-toimintoa että ilmaista. Deepwork oli ehkä jopa huonompi tähän tarkoitukseen, koska se esitti tarpeettoman paljon täsmentäviä kysymyksiä, vaikka ilmankin niitä tulos oli samankaltainen. Ilmaiseksi tällaisia agentteja voi tehdä Proxyllä yhden päivässä – niistäkin voit kyllä tilata sähköpostin tulemaan itsellesi säännöllisesti.

On syytä huomioida, että kaikki ei aina mene odotetusti: tietoja tarkistaessani huomasin, että yhdistyshaussa tekoäly ei ollut hakenut tuoreinta merkintää (joka olisi ollut vuodelta 2021 eikä 2019), eikä se useista täsmennyspyynnöistä huolimattakaan kyennyt ottamaan tuoreinta merkintää mukaan. Voi myös hyvin olla, että tuloksista puuttuu edelleen jotakin olennaista, mitä en vain hoksaa. Pintapuolisesti katsottuna tekoäly tiivisti kunnanhallituksen ja hyvinvointialueen hallituksen esityslistat kertaheitolla melko hyvin. STT:n tiedotehausta se ei poiminut tuoreinta, vaan kolmanneksi tuoreimman, mutta tämä saattoi johtua antamastani kehotteesta, jossa pyysin tekoälyä arvioimaan uutisarvoa (tuoreemmat tiedotteet liittyivät Voice of Finland -ohjelmaan, johon osallistuu Varkaudesta kotoisin oleva kilpailija, mitä tekoäly ei tässä ehkä tulkinnut uutisarvoiseksi – mitä se paikallislehdelle kuitenkin varmasti olisi). Myös julkisten hankintojen merkintä meni tekoälyltä kerralla oikein.

Normaali
Strategia ja liiketoiminta

Alma Median tekoälyhanke Global Media Awardsin palkintoehdokkaaksi, Intia ja Norja ehdokkuusrohmuja – tässä tiivistelmä kaikista ehdokkaista

Alma Median tekoälytyökalu, joka arvioi Iltalehden juttujen herättämät tunnetilat ja havaitsi että inspiroivilla jutuilla on paras tilaajapito, on yksi palkintoehdokkaista kansainvälisen uutismediajärjestön INMA:n Global Media Awardsin listalla kategoriassa “Best Innovation in Newsroom Transformation”.

Työkalun tavoitteena on ehkäistä uutisten välttelyä ja sitä on tarkoitus laajentaa muihinkin Alman uutisbrändeihin. Tarkoituksena on seuraavaksi yhdistää työkalun tuomaa ymmärrystä uutispalveluiden suosittelujärjestelmiin. Lehden mukaan kuukausittaiset sivulatausmäärät ovat nousseet työkalun käyttöönoton jälkeen.

Global Media Awardsissa eniten palkintoehdokkaita 199 ehdokkaan joukossa on Intiasta (22) ja Norjasta (21). Suomesta ehdokkaita on kaksi. Toinen on Keskisuomalainen kategoriassa “Best New Digital Product”. Keskisuomalaisen 22 paikallista uutissovellusta jakavat saman teknologian, joten niiden teknistä ylläpitoa hoitamaan tarvitaan konsernin mukaan vain kaksi henkilöä – ensimmäiset 19 sovellusta julkaistiin sekä Androidille että iOsiin vain kolmessa kuukaudessa. Sovelluksia ladattiin 367 000 kertaa vuonna 2024.

Vaikka Alma Median hanke hyödyntää generatiivista tekoälyä, se ei ollut ehdolla varsinaisten tekoälyhankkeiden kategorioissa, joita olivat ”Best Use of AI for Internal Productivity” ja ”Best Use of AI in Customer-Facing Products”. Tässä noiden kategorioiden ehdokkaat.

TOIMITUSTEN SISÄISET TEKOÄLYTYÖKALUT

”Best Use of AI for Internal Productivity” (suorat linkit ehdokkaiden pidempiin englanninkielisiin kuvauksiin löydät täältä):

  • A Gazeta do Espírito Santo, Brasilia: Tekoälyn avulla tehdään videoita tekstimuotoisista elokuva-arvosteluista.
  • Amedia, Norja: Amedia sai puolet toimittajistaan käyttämään säännöllisesti tekoälyä yksinkertaisilla ratkaisuilla, jotka helpottavat päivittäistä työtä.
  • Badischer Verlag, Saksa: BZ.Echo on toimituksen monipuolinen tekoälytyökalu: otsikointia, optimointia, versiointia, luonnosten generointia. Toimittajien ajansäästöä kuvataan merkittäväksi.
  • Hearst Newspapers, Yhdysvallat: Hearst käyttää tekoälyä julkishallinnon päätösten seuraamiseen, mikä tekee prosessista sujuvamman ja aikaa säästävän. Työkalu on lisännyt skuuppien määrää.
  • Russmedia, Itävalta: Tekoälypohjainen julkaisujärjestelmä mm. automatisoi otsikoiden luomisen, artikkelien kategorisoinnin ja tekstin tiivistämisen, kieliopin tarkistuksen ja tyyliehdotukset. Toinen työkalu tuottaa reaaliaikaisia päivityksiä kriittisistä aiheista, kuten liikennekatkoista ja kunnallisista päätöksistä. Räätälöidyt GPT-mallit automatisoivat monimutkaisia tehtäviä kuten tekijänoikeustarkistuksia ja eettistä ohjeistusta.
  • Constructive Institute, Tanska: News Mirror -työkalu hyödyntää tekoälyä auttaakseen toimitusta ns. rakentavan journalismin teossa, mikä parantaa sisältöjen monipuolisuutta.
  • KG Media, Indonesia: AI Media Intelligence for SDGs -projekti käyttää tekoälyä kestävän kehityksen tavoitteiden seurantaan ja raportointiin.
  • Ringier, Sveitsi: Floorian on tekoälyavusteinen automaattinen pohjahinnan hallintajärjestelmä ohjelmalliseen mainontaan.
  • Schibsted, Norja: Tekoälypohjainen User Interest Predictions (UIP) -järjestelmä tunnistaa käyttäjien kiinnostuksen kohteita yli brändirajojen. UIP luokittelee ja ennustaa käyttäjien kiinnostuksen kohteita heidän selaushistoriansa perusteella.
  • United Daily News Group, Taiwan: AiAssist-hanke paransi tuottavuutta, kustannustehokkuutta ja yleisön sitoutumista. Tekoälyn integrointi on myös yhdistänyt eri tiimejä ja luonut yhteistyöhön perustuvan mallin uutistoimitukseen.

KULUTTAJATUOTTEET JA TEKOÄLY

”Best Use of AI in Customer-Facing Products” (suorat linkit ehdokkaiden pidempiin englanninkielisiin kuvauksiin löydät täältä):

  • Amar Ujala, Intia: Asiakaspalveluchatbot.
  • Hearst Newspapers, Yhdysvallat: Kamala Harrisiin liittyviin kysymyksiin vastaava chatbot.
  • NTM, Ruotsi: Tekoälyvetoinen audioratkaisu, jonka tavoitteena on houkutella nuorempia yleisöjä ja syventää nykyisten tilaajien sitoutumista. Se tunnistaa luetuimmat artikkelit, tiivistää ne tekstiksi ja muuntaa ne audiolähetyksiksi ElevenLabsin ääniteknologian avulla.
  • Stampen Media, Ruotsi: Neljä tekoälypohjaista laskuria, jotka liittyvät henkilökohtaiseen talouteen: asuntolainan korkolaskuri, asuntojen hintojen vertailu, verolaskuri, lainanlyhennyslaskuri.
  • Stuff Group, Uusi-Seelanti: Democracy.AI etsii potentiaalisia uutisaiheita päätöksentekodokumenteista. Pilottialueella Waikato Times lisäsi juttumääräänsä 25:llä viikossa, ja digitaaliset tilaukset yli kaksinkertaistuivat. (ei ole kuluttajatuote, mutta on tässä kategoriassa, koska työkalulla tehdyille jutuille tehtiin verkkosivuille oma osionsa)
  • Prisa, Espanja: VerificAudio käyttää tekoälyä äänitallenteiden autenttisuuden varmistamiseen, mikä parantaa sisällön luotettavuutta.
  • Ringier, Sveitsi: Beobachter-chatbot tarjoaa juridista neuvontaa tekoälyn avulla.
  • Ringier Axel Springer, Puola: AI-Powered Travel Planner uudistaa sisältömarkkinointia tekoälyn avulla. Botti helpottaa matkasuunnittelua.
  • Schibsted Media, Ruotsi (Norja): Ruotsalaisen iltapäivälehti Aftonbladetin EU-vaaliapuri ja USA-vaaliapuri.
  • Stuff Group, Uusi-Seelanti: Tekoälyn avulla käännetään uutisia maoriksi.
Normaali