Kun joitakin vuosia sitten kirjoitin kokonaisarkkitehtuuriajattelun taustoista ja mahdollisista tulevaisuuden suuntaviivoista, maailma oli hyvin toisenlainen. En olisi tuolloin uskonut, että jo muutamaa vuotta myöhemmin olisimme Goforen arkkitehtuurikonsultoinnissa miettimässä arkkitehtuuripraktiikan peruskysymyksiä uusiksi, tällä kertaa aivan uudenlaisella pelikentällä. Tekoälyn kehitysharppaukset ovat muuttamassa työtä ja sen taloutta tavalla, jonka mittakaava on lähes historiallinen. Kehitys tarjoaakin rutkasti ajateltavaa – niin uusia mahdollisuuksia kuin vielä ratkaisemattomia ongelmia – myös meille arkkitehtuurin ammattilaisille.
Arkkitehtuurin lunastamaton arvolupaus
Kokonaisarkkitehtuurin hyötyjä [1], arvontuoton mekanismeja [2] ja onnistumistekijöitä [3] on pyritty jäsentämään tutkimuksessa jo vuosikymmenten ajan, mutta organisaatioiden arjessa lupaus on jäänyt toistuvasti lunastamatta. Arkkitehtuuripraktiikkaa vaivaa yhä, ainakin jossain määrin, odotusten ja toteutuneiden hyötyjen välinen kuilu [4].
Tyypilliset arkkitehtuuripraktiikan epäonnistumisen syyt ovat jokaiselle alan ammattilaiselle hyvinkin tuttuja, kahviautomaateilla ja LinkedIn-ketjuissa jo kliseeksi asti ruodittuja teemoja. Tuloksellisen arkkitehtuurityön tiellä on toistuvasti samoja esteitä: kuvaukset ovat liian raskaita tuottaa ja liian kalliita pitää ajan tasalla; viestinnästä puuttuu yhteinen kieli tai se on aina jollakin tavalla vääränlaista jollekin sidosryhmälle; tekeminen jää ylätason teoretisoinniksi, eikä siirry konkreettisiin päätöksiin. Ja jos ei muuta, voidaan aina vedota johdon tuen puutteeseen – heitä kun ei varsinaisesti kiinnosta arkkitehtuuri, vaan sen tuottamat tulokset.
Huomionarvoista on, että suuri osa arkkitehtuuripraktiikan haasteista on ollut seurausta joko vääränlaisista lähestymistapavalinnoista tai puhtaasti kustannus-hyötysuhteen ongelmista, ei siis perustavanlaatuisista vioista praktiikan taustalla vaikuttavassa arkkitehtuuriajattelussa itsessään. Systeemiajattelu, joka auttaa ymmärtämään kokonaisuuksia ja tekemään tämän ymmärryksen pohjalta parempia päätöksiä, on edelleen pätevä lähtökohta arkkitehtuurityölle. Mitä jos uudella teknologialla olisikin potentiaalia tehdä systeemiajattelusta aiempaa saavutettavampaa poistamalla sellaisia rajoitteita, jotka aiemmin miellettiin pysyviksi?
Tekoäly arkkitehtuurityön esteitä raivaamassa
Keskustelua tietotyön tulevaisuudesta tuntuu leimaavan kysymys tehtävien tehostamisesta tai jopa korvaamisesta tekoälyteknologioilla. Olennaisempana pidän kuitenkin mahdollisuuksia, jotka avautuvat, mikäli arkkitehtuurityön perinteisiä onnistumisen esteitä saadaan poistettua uuden teknologian avulla. Jos arkkitehtuuriymmärryksen tuottamisen, ylläpitämisen ja hyödyntämisen kustannus laskee merkittävästi, on arkkitehtuurin arvolupauksella hyvä mahdollisuus uuteen tulemiseen – ehkäpä aiempaa kestävämmältä pohjalta.
Arkkitehtuurityön arvontuoton mekanismit kytkeytyvät vahvasti tietämyksenhallinnan perinteeseen. Uuden teknologian tuomia mahdollisuuksia onkin mielenkiintoista tarkastella erityisesti tietämyksenhallinnan prosessien näkökulmasta, kun aiemmin vahvasti yksittäisen arkkitehdin osaamisesta ja ajankäytöstä riippuvainen työ muuttuu tekoälypohjaisten teknologioiden avulla aiempaa edullisemmaksi ja skaalautuvammaksi. Luonnollisen kielen prosessointi (NLP) tehostaa arkkitehtuuriymmärryksen poimimista rakenteettomista aineistoista, suuret kielimallit (LLM) mahdollistavat vuorovaikutuksen arkkitehtuurisisältöjen kanssa sidosryhmän omalla kielellä, koneoppimiseen (ML) perustuvat menetelmät auttavat tunnistamaan arkkitehtuuritiedon säännönmukaisuuksia ja yhteisiin ontologioihin perustuva tiedonhallinta tukee yhtenäisen kuvan muodostamista organisaation arkkitehtuurista. Teknologia lupaa sekä demokratisoida organisaatioiden arkkitehtuuritiedon hyödyntämisen tapoja että vapauttaa arkkitehtien käsiä arkkitehtuurituotosten luonnista, ylläpidosta ja tulkkauksesta kauan odotettuihin korkeamman lisäarvon tehtäviin. [5]
Arkkitehtuurityön arvon tiedetään seuraavan arkkitehtuurituotoksista vain välillisesti. Arvo syntyy organisaatioiden arjessa yhteisen ymmärryksen muodostamisesta ja voimavarojen suuntaamisesta oikeiden, yhteisten päämäärien eteen [1, 2]. Onnistuminen tässä ei edellytä ainoastaan aiempaa tehokkaampaa arkkitehtuurityötä, vaan esimerkiksi arkkitehtuuriajattelulle avointa organisaatiokulttuuria, yhteistä kieltä sekä viestintä- ja johtamistaitoja [3, 4]. Tekoälyn potentiaali luoda lisää onnistumisen edellytyksiä on ilmeinen, mutta ratkaisemattomia kysymyksiä on agendalla edelleen paljon [5].
Yksinkertaisia ratkaisuja vuosikymmeniä vanhoihin, vaikeisiin organisatorisiin kysymyksiin ei siis kannata hakea tekoälystäkään. Arkkitehtoninen tulkinta, harkinta, luovuus ja ymmärryksen muuttaminen organisaation toiminnaksi ovat inhimillisyyttä vaativia prosesseja, eikä vastuuta tehdyistä päätöksistä voida ulkoistaa tilastollisiin todennäköisyyksiin perustuville malleille. Mitä halvemmaksi tiedon tuottaminen käy, sitä nopeammin niukkuus siirtyy tuottamisesta varmistamiseen. Tällöin pullonkaula ei varsinaisesti katoa, vaan vaihtaa paikkaa. Tiedon volyymin kasvaessa ihminen on aiempaakin vaikeamman priorisointitehtävän edessä – mihin signaaleihin reagoidaan ja mihin organisaation voimavaroja käytetään.
Arkkitehtuuripraktiikan päivitys tekoälyn aikakaudelle
Goforen arkkitehtuurikonsultoinnin lähestymistapa tekoälyavusteiseen arkkitehtuurityöhön on ollut käytännönläheinen. Olemme seuranneet kehitystä suurella mielenkiinnolla, mutta jalat maassa pitäen – tekoälyteknologioiden mahdollisuudet ja rajoitteet tunnistaen. Olemme purkaneet arkkitehtuuripraktiikkaa osiin, tunnistaneet tekoälyn käyttömahdollisuuksia ja käyttötapauksia: sekä niitä, joissa tekoäly pärjää jo varsin hyvin, että niitä, joissa ihmisen panos tulee edelleen olemaan ratkaiseva. Teknologisten kyvykkyyksien lisäksi keskeinen kysymys onkin se, mitä tekoälyaika vaatii erityisesti toiminnan ja tiedonhallinnan kyvykkyyksiltä, kun ihmisarkkitehtien lisäksi niiden tulee huomioida myös arkkitehtiagenttien tarpeet.
Selvää on, että arkkitehtuuripraktiikan selkeä tasonnosto vaatii yksittäisten tehtävien ja työvaiheiden automatisointia kokonaisvaltaisempaa lähestymistavan muutosta. Tällöin arkkitehtuurityön koko arvovirta on purettava osiin ja koottava sitten uudelleen siirryttäessä yksittäisistä tekoälyavusteisista arkkitehtuuritehtävistä kohti aidosti tekoälynatiivin tai jopa agenttisen arkkitehtuuripraktiikan vaatimia kyvykkyyksiä. Työ on kesken, mutta teknologian kehitystahti on myös arkkitehtuuripraktiikan kannalta mielenkiintoisempi kuin vuosiin – se, mikä ei ollut mahdollista vielä eilen, voi olla sitä jo huomenna.
Lähteet
- Tamm, T., Seddon, P. B., Shanks, G., & Reynolds, P. (2011). How does enterprise architecture add value to organisations? Communications of the Association for Information Systems, 28(1), 141–168.
- Niemi, E., & Pekkola, S. (2020). The benefits of enterprise architecture in organizational transformation. Business & Information Systems Engineering, 62(6), 585–597.
- Ylimäki, T. (2006). Potential critical success factors for enterprise architecture. Journal of Enterprise Architecture, 2(4), 29–40.
- Gong, Y., & Janssen, M. (2023). Why organizations fail in implementing enterprise architecture initiatives? Information Systems Frontiers, 25(4), 1401–1419.
- Toumi, A., Fosso Wamba, S., & Hafsi, M. (2025). Enterprise architecture as a knowledge management discipline: evolution, challenges and AI-enabled future. Journal of Enterprise Information Management, 1-26.
