Perjantai-iltapäivänä verkkokaupan tekoälyagentti saa tehtävän kasvattaa viikonlopun myyntiä. Se laatii tarjoukset ja käynnistää kampanjan. Kampanja vetää ostajia puoleensa, ja kauppa käy kiihtyvällä tahdilla. Maanantaiaamuna huomataan positiivinen ongelma: tilauksia on enemmän kuin varasto pystyy käsittelemään. Tämän vuoksi asiakaspalvelu joutuu myöhemmin selvittämään myöhästyviä toimituksia. Varastolla menestystä juhlitaan ylitöillä.
Kokonaisarkkitehdille asetelma on tuttu: yhden toiminnon tehostuminen voi aiheuttaa ongelmia muualla, ja vaikutukset huomataan vasta jälkikäteen. Agenttien myötä ongelmat voivat kumuloitua paljon nopeammin.
Vladislav Ivanov aloitti tämän blogisarjan kysymällä, mitä arkkitehtuurityölle tapahtuu, jos kokonaisuuksia koskevan ymmärryksen tuottaminen halpenee. Samalla hän nosti esiin uuden pullonkaulan: kun kuvausten tekeminen nopeutuu, yhä suurempi osa työstä siirtyy niiden oikeellisuuden varmistamiseen. Kun agentit hoitavat organisaation operatiivista työtä, arkkitehtuuritiedolla on käyttäjä, joka toimii täsmälleen sille annetun tiedon perusteella.
Agentti tarvitsee näkyvyyden riippuvuuksiin
Viedään ajatus tehtaalle. Kunnossapitoagentti havaitsee mittausdatasta alkavan laakerivian. Varaosa löytyy hyllystä, ja asentaja ehtii paikalle tiistaina, joten agentti ehdottaa huoltoa. Laakeri saadaan vaihdettua ennen ennakoitua rikkoutumista. Ehdotus näyttää kaikin puolin hyvältä, kun sitä tarkastellaan kunnossapidon näkökulmasta. Mutta tuotantolaite palvelee kuitenkin kahta eri tuotantolinjaa. Toinen niistä valmistaa asiakkaan kiireellistä tilausta, ja keskiviikolle on jo suunniteltu seisokki. Jos laakeri kestää siihen asti, huolto voidaan tehdä samalla seisokilla eikä erillistä tuotantokatkoa tarvita. Yhden päivän siirto säästäisi tuotannolta ylimääräisen keskeytyksen.
Agentti tarvitsee tiedon koneen riippuvuuksista sekä ajantasaisen tuotantosuunnitelman. Se voisi selvittää arkkitehtuurimallista, mitä tuotantolinjoja kone palvelee, ja hakea niiden tilanteen tuotantojärjestelmästä. Kunnossapitotiimin näkökulmasta kyse on laakerista, mutta tuotannon näkökulmasta kyse on toimituksesta asiakkaalle, ja agentin pitäisi ymmärtää molemmat. Siksi agentti tarvitsee näkyvyyden riippuvuuksiin, jotka kuvataan arkkitehtuurimalliin.
Tiedon lisäksi tarvitaan päätöksentekoa
Tieto ei silti yksin ratkaise ongelmaa. Vaikka agentti näkisi vaikutukset oikein, joku joutuu edelleen arvioimaan niiden merkityksen. Kannattaako hyväksyä laakerin rikkoutumisen riski vai vaarantaa asiakkaan toimitus? Kuinka suuri kustannus on hyväksyttävä? Kenen tavoitteesta voidaan joustaa?
Työnkulun on ratkaistava, mitä agentti saa tehdä itse ja milloin asia siirtyy ihmisen päätettäväksi. Huoltoagentti voi valmistella työmääräimen. Tuotantokatkon ajankohdan vahvistaa tuotannosta vastaava henkilö, jolla on toimivalta arvioida toimituslupauksen ja vikariskin välistä suhdetta. Kehotteeseen kirjoitettu ”muista kysyä lupa” on tähän tarkoitukseen heikko ohjausmekanismi. Hyväksynnän pitää olla työnkulun todellinen ehto. Järjestelmän on estettävä työmääräimen vahvistaminen, jos päätöstä ei ole tehty.
Työnkulut määrittävät, mitä agentti saa tehdä
Timo Laine kuvasi sarjan edellisessä osassa tekoälyavusteisen arkkitehtuurityön liukuhihnaa. Se tarvitsee käyttökelpoista tietoa sekä määritellyt rajat teknologioille että tietojen käsittelylle.
Sama periaate korostuu organisaation toimintaa hoitavien agenttien työnkuluissa. Niissä liukuhihna muuttuu velvoittavaksi, koska agentti voi tiedon lukemisen lisäksi käynnistää tehtäviä tai kirjoittaa muutoksia takaisin järjestelmiin. Siksi työnkulkuun tarvitaan teknisiä rajoja ja hyväksymispisteitä.
Arkkitehtuurimallista agentin kompassiksi
Samalla arkkitehtuurimallin merkitys muuttuu, koska se ei ole enää vain ihmisen luettava kuvaus organisaatiosta. Agentti käyttää sitä riippuvuuksien tunnistamiseen, ja työnkulku puolestaan hyödyntää sitä päätöspisteiden määrittämiseen, ja ihminen ratkaisee sen avulla näkyviksi tehdyt ristiriidat.
Rakenteiseen tietoon perustuva haku hyödyntää kohteiden välisiä suhteita ja auttaa löytämään tietoa, jota pelkkä tekstihaku ei tavoita [1]. Arkkitehtuurimallin ajantasaisuudella on silloin suora vaikutus agentin toimintaan.
Tekoäly voi päivittää mallia, mutta vastuu säilyy ihmisellä
Kun tekoälyllä päivitettyä arkkitehtuuritietoa käytetään agentin toiminnan pohjana, päivitysten oikeellisuus on varmistettava.
Olemme Goforella testanneet useita erilaisia tekoälyn käyttötapauksia, ja yhdessä kokeilussa annettiin tekoälylle tehtäväksi arvioida lakimuutoksen vaikutuksia viraston arkkitehtuurimalliin. Ensin se luki ArchiMate-mallin ja sen rakenteen, sitten analysoi lakimuutoksen ja muodosti muutosehdotuksia. Arkkitehti tarkisti ehdotukset ennen kuin työnkulku kirjoitti hyväksytyt muutokset takaisin malliin.
Kokeilu osoitti, että mallin elementtityypit ja niiden väliset suhteet voi tarkistaa ohjelmallisesti, mutta lakimuutoksen sisällöllinen tulkinta vaatii edelleen asiantuntijan harkintaa.
Myös arkkitehtuuriongelmien tunnistamista koskeva tutkimus osoittaa asiantuntijan tarkistuksen tarpeen [2]. Synteettisillä asiakirjoilla tehdyssä tutkimuksessa paikallisesti ajettu kielimalli tuotti runsaasti vääriä havaintoja. Pilvipohjainen vertailumalli löysi vain noin neljäsosan aineistoon istutetuista ongelmista, vaikka sen tekemät havainnot osuivat useimmiten oikein. Tutkijat suosittelevat käyttämään tuloksia arkkitehdin tarkistamana esiseulontana.
Kun varmistaminen rakennetaan osaksi työnkulkua, myös siihen käytetty työ tulee näkyväksi. Voidaan arvioida erikseen, kuinka paljon järjestelmä säästi aikaa ja kuinka paljon asiantuntijatyötä tuotosten tarkistaminen vaati.
Tiedonhallintamalli voi toimia agenttien riippuvuuskarttana
Julkisessa hallinnossa osa tällaisen tietopohjan perusrakenteista on jo olemassa. Tiedonhallintalaki velvoittaa tiedonhallintayksiköt ylläpitämään tiedonhallintamallia. Malliin on kuvattava toimintaprosessien tarkoitukset, vastuut ja sidokset muihin prosesseihin sekä tietovarantojen sidokset toimintaprosesseihin ja tietojärjestelmiin [3].
Tiedonhallintamalli on kuitenkin voinut jäädä lakivelvoitteen täyttämiseksi laadituksi kuvaukseksi. Agentin näkökulmasta ajantasainen tiedonhallintamalli voi toimia riippuvuuskartan lähtökohtana. Sen avulla voidaan tunnistaa, mitä prosesseja, tietoja ja järjestelmiä suunniteltu toiminta koskee.
Samalla voidaan arvioida, kuvaako malli organisaation nykyistä toimintaa riittävän tarkasti. Tehdasesimerkin kaltainen ajantasainen tilannekuva vaatii tämän lisäksi yhteyden operatiivisiin järjestelmiin. Tiedonhallintamalli on ensimmäinen askel siihen suuntaan, koska se kokoaa prosessien, tietojen ja järjestelmien sidokset yhteen paikkaan.
Kokonaisarkkitehtuurin tehtävä korostuu agenttiajassa
Kaikki tarvittava tieto ei kuitenkaan koskaan löydy arkkitehtuurikuvauksista. Osa siitä on edelleen selvitettävä ihmisiltä, jotka tuntevat toiminnan. Kun tällainen hiljainen tieto löytyy, se kannattaa tallentaa yhteiseen malliin. Muuten sama asia joudutaan selvittämään uudelleen seuraavan muutoksen kohdalla.
Kun agentti valmistelee hallintopäätöstä, päätöksen kuitenkin tekee toimivaltainen virkamies virkavastuullaan. Hänen on pystyttävä ymmärtämään päätöksen perusteet ja arvioimaan sen seuraukset. Arkkitehdin tehtävä on auttaa rakentamaan kokonaiskuva, jonka avulla seuraukset voidaan nähdä ennen päätöstä.
Mietitään alussa mainittua verkkokauppaesimerkkiä uudelleen. Agentti tunnistaa tällä kertaa, ettei suunniteltu kampanja sovi varaston toimituskykyyn, ja tuo ristiriidan liiketoiminnasta vastaavan henkilön ratkaistavaksi ennen tarjousten julkaisemista. Päätöksen tukena ovat ajantasaiset tiedot varaston kapasiteetista ja kampanjan arvioidusta vaikutuksesta.
Ensimmäisessä esimerkissä agentti näki vain myynnin, mutta jälkimmäisessä se näki myös päätöksen seuraukset, koska organisaatio oli tehnyt riippuvuudet näkyviksi.
Vaikka agentti optimoi omaa tehtäväänsä, kokonaisuudesta vastaa päätöksentekijä. Sen vuoksi kokonaisarkkitehtuurin tehtävä on tehdä näkyviksi ne riippuvuudet, joita ilman päätöstä ei voi tehdä. Kun agentit yleistyvät, arkkitehtuurityön arvo syntyy yhä useammin siitä, että riippuvuudet ovat näkyvissä jo ennen päätöstä.
Lähteet
[1] Peng, B., Zhu, Y., Liu, Y. ym. (2026). Graph Retrieval-Augmented Generation: A Survey. ACM Transactions on Information Systems, 44(2). https://dl.acm.org/doi/epdf/10.1145/3777378
[2] Pagels, C., Hacks, S. & Bemthuis, R. H. (2026). Large Language Models for Analyzing Enterprise Architecture Debt in Unstructured Documentation. Proceedings of the 41st ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing (SAC ’26), 815–822. https://dl.acm.org/doi/epdf/10.1145/3748522.3779725
[3] Laki julkisen hallinnon tiedonhallinnasta (906/2019), 5 §. Finlex. https://www.finlex.fi/fi/lainsaadanto/2019/906#chp_2__sec_5
Goforen arkkitehtuuriasiantuntijat auttavat rakentamaan kestävää kokonaisarkkitehtuuria, hyödyntämään tekoälyn mahdollisuuksia turvallisesti sekä luomaan pohjan pitkäjänteiselle kehittämiselle.
