Julkaisimme juuri yhteistyössä JS Suomen kanssa uuden yritysesitteen ”Yhdessä enemmän”. Käy kurkkaamassa!
Esite tarjoaa kattavan katsauksen arvoihimme, palveluihimme ja työhömme. Esitteen avulla tutustut missioomme ”Luoda turvallisuutta asiantuntevalla ja kattavalla ict-palvelutuotannolla”.
Esitteessä kerrotaan palvelutarjonnastamme sekä asiantuntijoistamme, jotka palveluitamme suurella sydämellä toteuttavat.
Esite on toteutettu suomeksi, ruotsiksi ja englanniksi:
2M-IT’s Application Services provides support for the systems and applications used by wellbeing services counties. Business Director Kati Pöllänen sees AI above all as a tool that improves the flow of work and opens up new possibilities.
“AI solutions serve us by making our own work faster and easier. At the same time, AI supports experts in searching for and combining information, helping us find solutions and perspectives that we might not otherwise notice.”
The potential is enormous, but reliable benefits arise only when three things are in place: the data is of high quality, its use is guided ethically and securely, and people remain in control of both decision-making and quality assurance.
AI needs the right kind of high-quality source data. That is why careful and structured documentation is essential: if the source information is incomplete, the suggestions may also lead in the wrong direction. AI-generated suggestions must always be evaluated and approved by a human.
In the ServiceNow service management system introduced at 2M-IT in 2024, there is an AI assistant called Now Assist. It helps identify and handle incidents, analyzes historical data, suggests solution options, and produces log summaries and final reports. This speeds up response times and helps detect anomalies earlier than before.
In incident management, AI is used, for example, to support the leadership of a situation room – especially in compiling logs and reporting.
“AI helps us quickly identify and prioritize incidents, as well as compile and analyze information from previous cases.”
In service management, AI supports tasks such as reviewing billing and contracts, preparing presentation materials, and compiling meeting notes, summaries and proposed actions. The goal is to leave experts with more time for assessment, decision-making and collaboration.
The reliability of AI-generated solutions depends directly on the data. That is why clear criteria must be set for the structure and content of the data, and day-to-day work must emphasize careful documentation, consistent practices and accuracy: even small gaps or errors can quickly scale through AI.
“The most critical quality assurance step before introducing AI is data quality. We need to know exactly what data the AI is using – and every expert must be precise in collecting and storing that data.”
Responsible use of AI requires clear policies: what data may be used, for what purpose, and on what basis. When boundaries, responsibilities and approval practices are transparent and commonly understood, it is easier to trust AI – and risks (such as misuse, bias and data protection risks) remain under control.
The discussion around agents and advanced automation has accelerated: there is talk of agents replacing human work and other agents monitoring their work. However, it is important to remember that AI draws conclusions from existing data. If errors or gaps enter the data, they may be carried into the solutions – and in the worst case, begin to multiply if the outputs are used as the basis for new data or decisions. That is why people also play a key role in quality assurance of AI-generated solutions.
When the boundary conditions (data quality, policies and human oversight) are in place, the potential is enormous. That is why we should encourage people to learn, experiment and share their experiences of using AI. A safe atmosphere also means that people can learn from failures without fear.
AI can speed up information processing and support decision-making, but it does not replace human interaction, trust or collaboration. Complex situations are often resolved through discussion, by combining experience and tacit knowledge, and by making well-considered choices together.
That is why scenarios in which agents would one day handle Teams meetings on behalf of people sound, at the very least, unfamiliar: technology can support meetings, but meaning still comes from people meeting and building shared understanding.
AI can significantly enhance work efficiency and help find solutions faster. However, the benefits are reliable only if the underlying data is of high quality—which requires careful and consistent documentation in everyday work. In addition, clear ethical ground rules are needed for the use of data, and people must remain in control even as agents and automation increase; otherwise, errors can be carried into solutions and multiplied. When these conditions are in place, experimentation and learning should be encouraged—but it is important to remember that AI supports human collaboration, it does not replace interaction.
2M-IT:n Sovelluspalvelut tuottaa hyvinvointialueilla käytössä oleviin järjestelmiin ja sovelluksiin liittyvää tukipalvelua. Liiketoimintajohtaja Kati Pöllänen näkee tekoälyn ennen kaikkea työn sujuvuutta parantavana ja uusia mahdollisuuksia avaavana työkaluna.
”Tekoälyratkaisut palvelevat meitä siten, että oma työ sujuu nopeammin ja helpommin. Samalla tekoäly tukee asiantuntijoita tiedon hakemisessa ja yhdistelyssä, jolloin löydämme ratkaisuja ja näkökulmia, joita emme muuten välttämättä huomaisi.”
Potentiaali on valtava, mutta luotettava hyöty syntyy vain, kun kolme asiaa ovat kunnossa: data on laadukasta, käyttö on eettisesti ja tietoturvallisesti linjattua, ja ihmiset pysyvät ohjaksissa sekä päätöksenteossa että laadunvalvonnassa.
Tekoäly tarvitsee oikeanlaista ja laadukasta pohjadataa. Siksi huolellinen ja rakenteinen dokumentointi on välttämätöntä: jos lähtötieto on puutteellista, myös ehdotukset voivat ohjata väärään suuntaan. Tekoälyn tuottamat ehdotukset tulee aina arvioida ja hyväksyä ihmisen toimesta.
2M-IT:llä vuonna 2024 käyttöönotetussa ServiceNow-palveluhallintajärjestelmässä on tekoälyavustin Now Assist. Se auttaa tunnistamaan ja käsittelemään häiriötilanteita, analysoi historiadataa, ehdottaa ratkaisuvaihtoehtoja sekä tuottaa lokien koonnin ja loppuraportit. Tämä nopeuttaa reagointia ja auttaa havaitsemaan poikkeamia aiempaa aikaisemmin.
Häiriöhallinnassa tekoälyä hyödynnetään esimerkiksi tilannehuoneen johtamisen tukena – erityisesti lokien kokoamisessa ja raportoinnissa. ”Tekoäly auttaa meitä tunnistamaan ja priorisoimaan häiriötilanteita nopeasti sekä kokoamaan ja analysoimaan tietoja aiemmista tapauksista.”
Palvelunhallinnassa tekoäly tukee esimerkiksi laskutuksen ja sopimusten tarkastamista, esitysmateriaalien valmistelua sekä kokousmuistioiden, yhteenvetojen ja toimenpide-ehdotusten kokoamista. Tavoitteena on, että asiantuntijoille jää enemmän aikaa arviointiin, päätöksentekoon ja yhteistyöhön.
Tekoälyn tuottamien ratkaisujen luotettavuus riippuu suoraan datasta. Siksi datan rakenteelle ja sisällölle on asetettava selkeät kriteerit, ja arjen tekemisessä korostuvat huolellinen kirjaaminen, yhtenäiset käytännöt ja tarkkuus: pienetkin puutteet tai virheet voivat skaalautua tekoälyn kautta nopeasti.
”Kriittisin laadunvarmistusvaihe ennen tekoälyn käyttöönottoa on datan laatu. Meidän pitää tietää täsmälleen, mitä dataa tekoäly hyödyntää – ja jokaisen asiantuntijan on oltava tarkka datan keruussa ja tallennuksessa.”
Vastuullinen tekoälyn käyttö edellyttää selkeitä linjauksia: mitä dataa saa käyttää, mihin tarkoitukseen ja millä perusteilla. Kun rajat, vastuut ja hyväksymiskäytännöt ovat läpinäkyviä ja yhteisesti ymmärrettyjä, tekoälyyn on helpompi luottaa – ja riskit (esim. väärinkäyttö, vinoumat, tietosuojariskit) pysyvät hallinnassa.
Keskustelu agenteista ja pitkälle viedystä automaatiosta on kiihtynyt: puhutaan siitä, että agentit voivat korvata ihmistyötä ja että toiset agentit valvovat agenttien työtä. On kuitenkin hyvä muistaa, että tekoäly tekee johtopäätöksiä olemassa olevasta datasta. Jos dataan päätyy virheitä tai puutteita, ne voivat siirtyä ratkaisuihin – ja pahimmillaan alkaa kertautua, jos tuotoksia käytetään uuden datan tai päätösten pohjana. Siksi myös tekoälyn tuottamien ratkaisujen laadunvalvonnassa ihmisten rooli on keskeinen.
Kun reunaehdot (datan laatu, linjaukset ja ihmisen valvonta) ovat kunnossa, potentiaali on valtava. Siksi meidän kannattaa rohkaista ihmisiä opettelemaan, kokeilemaan ja jakamaan kokemuksia tekoälyn käytöstä. Turvallinen ilmapiiri tarkoittaa myös sitä, että epäonnistumisista saa oppia ilman pelkoa.
Tekoäly voi nopeuttaa tiedon käsittelyä ja tukea päätöksentekoa, mutta se ei korvaa ihmisten välistä vuorovaikutusta, luottamusta eikä yhteistyötä. Monimutkaiset tilanteet ratkeavat usein keskustelemalla, yhdistämällä kokemusta ja hiljaista tietoa sekä tekemällä yhdessä harkittuja valintoja.
Siksi skenaariot, joissa agentit hoitaisivat jatkossa Teams-palaverit ihmisten puolesta, kuulostavat vähintäänkin vierailta: teknologia voi tukea kokouksia, mutta merkitys syntyy edelleen ihmisten kohtaamisesta ja yhteisestä ymmärryksestä.
Tekoäly voi tehostaa työtä merkittävästi ja auttaa löytämään ratkaisuja nopeammin. Hyödyt ovat kuitenkin luotettavia vain, jos pohjadata on laadukasta – mikä edellyttää arjessa huolellista ja yhdenmukaista kirjaamista. Lisäksi tarvitaan selkeät eettiset pelisäännöt datan käytöstä, ja ihmisten on pysyttävä ohjaksissa myös silloin, kun agentit ja automaatio lisääntyvät: muuten virheet voivat siirtyä ratkaisuihin ja kertautua. Kun reunaehdot ovat kunnossa, kannattaa rohkaista kokeiluun ja oppimiseen – mutta pitää mielessä, että tekoäly tukee ihmisten yhteistyötä, ei korvaa vuorovaikutusta.
2M-IT:n tekoälyprojektissa laatu ja turvallisuus menevät kaiken edelle
Tekoäly parantaa projektien laatua ja varmistaa jatkuvan oppimisen
Suomalaisessa työelämässä HR:n rooli on muuttumassa hallinnosta kohti palvelulähtöisyyttä. 2M-IT:n HR-johtaja Sari Rasi korostaa HR:n olevan ensisijaisesti sisäistä palvelua esihenkilöille ja työntekijöille. Palveluasenne tukee myös yhtiön arvoja sekä hyvää työkulttuuria. Tekoälyn käyttöönotto HR-palveluissa korostaa palvelunäkökulmaa, sillä rutiinitehtävien automatisointi vapauttaa asiantuntijoiden aikaa ihmisläheisiin kohtaamisiin ja vaativiin tehtäviin.
2M-IT:n HR-palveluiden tekoälymatka alkoi vuonna 2025 ServiceNow HR-moduulin käyttöönotolla. Tavoitteena on helpottaa palvelupyyntöjen käsittelyä ja tiedonhallintaa. Automaation ja tekoälyn onnistunut hyödyntäminen vaatii laadukasta ja yhtenäistä dataa, joten jokainen prosessi ja työnkulku dokumentoitiin huolellisesti. Alkuvaiheessa on määritelty mm. 48 prosessia sekä saapuvan ja lähtevän työntekijän polut. Tiimi työsti hienosti olemassa olevien prosessien kuvaamisen ja pohti samalla niiden sujuvoittamista. Vaikka työmäärä on ollut suuri, on tiimi ollut motivoitunut, ja yhteisöllinen asenne on auttanut kehitystyössä.
”Jotta pääsemme hyödyntämään tekoälyä, pohjatyö on tehtävä erittäin hyvin. Tämä vaatii paljon taustatyötä, jota en aiemmin hahmottanut näin laajaksi”, Rasi sanoo.
Aikajana: Tekoälyn käyttöönotto 2M-IT:n HR-palveluissa
Automaatiota hyödynnetään jo mm. muistutuksissa, työnkuluissa ja onboarding-seurannassa. Jatkossa tekoäly tukee tiedonhaussa, ja nostaa relevantteja ohjeita ja tietoja esiin HR-agentille palvelupyyntöjen yhteydessä.
Tulevaisuuden näkymät
Rasi arvioi, että tulevaisuudessa tekoäly hoitaa rutiininomaiset palvelupyynnöt, jolloin asiantuntijoiden aika vapautuu vaativiin ja ihmisläheisiin tehtäviin. Palvelun nopeus ja laatu paranevat.
“HR-moduulin ja sen automaatiomahdollisuuksien hyödyt kasvavat organisaation koon myötä – mitä suurempi henkilöstömäärä, sitä enemmän voidaan tehostaa HR-palveluiden toimintaa ja saavuttaa merkittäviä hyötyjä automaation ja tekoälyn avulla”, Rasi sanoo.
Kehityspolut ja menestyksen edellytykset
Vaikka automaation ja tekoälyn avulla voidaan tulevaisuudessa hoitaa monia HR-tehtäviä, ihmiset kohtaavat jatkossakin toisensa; inhimillisyys säilyy palvelun ytimessä.
”En usko, että tekoäly pystyy hoitamaan kaiken HR-palvelun. Aina tulee olemaan asioita, joita asiantuntijat tekevät esihenkilöiden ja työntekijöiden kanssa. Kohtaaminen ei tule katoamaan. Tekoäly hoitaa selkeät ja toistuvat palvelupyynnöt, mutta asiantuntijat ratkaisevat haastavat ja tulkinnanvaraiset kysymykset”.
Marko Ranta serves as the Director of IT Services at 2M-IT. IT Services produces comprehensive and large-scale ICT services for wellbeing regions, ranging from basic infrastructure to telecommunications, information security, and end-user support.
“Our work at 2M-IT directly impacts how smoothly and safely critical everyday situations are managed—such as at the emergency room door, where every moment and system reliability are crucial. Seemingly minor technical glitches, like a non-functioning computer or a frozen system, can in a clinical environment even pose patient safety risks if, for example, patient information cannot be accessed at the right time. Our job is to ensure that these fundamentals work flawlessly so that professionals can focus on what matters most—helping people. This real-world impact is at the core of everything we do,” says Ranta.
In 2024, 2M-IT adopted the ServiceNow service management system, enabling more efficient IT service development. The system includes the AI assistant Now Assist. 2M-IT’s Support Services is currently running an AI project to develop, test, and pilot AI solutions that automate work steps and improve customer service.
“The most valuable role of AI in service production is to eliminate repetitive and manual work and clarify processes. Experts’ capacity is freed up for where the greatest value is created: high-quality problem solving and developing the customer experience. This way, we can truly focus on what benefits the customer most and continuously improve our services and cost-effectiveness,” Ranta explains.
AI assists with support requests, automatically classifies tickets, suggests solutions, and streamlines information management. AI is not rolled out to every operation at once; instead, pilots enable controlled adoption and learning.
“It has been important for us to pilot first with a smaller group and introduce AI in a controlled way. Monitoring and concrete benefits are key to safe adoption.”
Ranta emphasizes open dialogue with customers about how AI is utilized and the added value being pursued. Trust is built through a clear governance model, risk assessment, and transparent processes—only in this way can customers be assured of high-quality and secure service.
“We need to have open discussions with customers about how AI solutions are built and how they support their operations. Trust comes from assessing risks and information security in advance and ensuring processes are transparent.”
According to Marko, automation should start by following three key principles:
“When we choose which processes to automate first, we pay special attention to tasks that free up expert time and where data quality enables reliable automation. Refining processes is directly reflected in the customer experience—daily work becomes easier and turnaround times improve.”
Marko illustrates with a concrete example: previously, specialists manually classified every customer service request—a total of half a million per year—and searched for solutions in the knowledge base. In the future, AI will handle classification and propose solutions, reducing manual work and significantly speeding up request handling and turnaround times. The goal is that by December 2027, 95% of incoming requests will be classified automatically, resolution time will be reduced by an average of 50%, and customer satisfaction will remain at its current level.
However, the adoption of AI is not just a technical project but requires reviewing the entire operating model. Marko emphasizes the importance of data quality and process functionality: “Without high-quality data, automation doesn’t work—it’s not just about technology, but about developing the whole system.”
The biggest lesson has been understanding that implementing AI requires assessing the entire process and data quality. Otherwise, automation won’t produce reliable results. It is also important to ensure that guidelines and documentation practices support AI operations.
The success of the automation project is measured by, among other things, shortening ticket queues and resolution times, as well as customer satisfaction. In addition, processes, responsibility matrices, and documentation guidelines have been updated to meet AI requirements—this has enabled the construction of a reliable, high-quality, and traceable solution.
“The most important metrics are shorter ticket queues, faster resolution times, and increased customer satisfaction. It’s also essential that our experts adopt the new operating models and that processes support automation. Clarifying processes and responsibility roles has been crucial for quality and safety.”
At 2M-IT, AI already classifies tickets, produces summaries, suggests solutions, and assists in drafting knowledge articles as well as transcribing calls. This has reduced manual work and improved service speed and consistency. In the future, AI capabilities will expand to more teams and processes.
“We are already well along in having AI handle manual tasks—ticket classification, summary creation, and drafting knowledge articles have become automated. The next goal is to expand these capabilities to more teams and everyday processes.”
In the next six months, the goal is to scale successful AI solutions even more broadly. This requires strong partnerships and increased expertise in both technology and governance models. Marko sees that success will be measured by whether AI truly reduces person-years and genuinely boosts efficiency—numbers and practical everyday realities will tell.
“We don’t yet have all the expertise in-house, so partnerships are essential, especially in the early stages of implementation. At the same time, we are growing our own skills and capabilities in both technology and governance. The most important thing is that AI truly reduces person-years and brings real efficiency to daily operations.”
“Perfect readiness may never be achieved, development is always ongoing. However, when pilot results, risks, and metrics show that goals have been met and the organization’s capabilities are at the right level, we can move to production,” Marko summarizes.
If the goals are not met, the project will not move to production. The line is clear and honest: quality and safety are uncompromisingly the top priority.
“It’s hard to say when an AI project is fully complete, development is continuous. When the criteria, risks, and metrics set in the pilot are met and resources are in place, we can move to production. If the goals are not achieved, the project will not proceed—quality and safety take precedence over everything else.”
Photo: Pasi Leino Photography
Artificial intelligence enhances project quality and ensures continuous learning
Intelligent Service Delivery at 2M‑IT – ServiceNow and the Opportunities of AI in Support Services
Marko Ranta toimii 2M-IT:llä Tietotekniikkapalveluiden liiketoimintajohtajana. Tietotekniikkapalvelut tuottaa ICT-palveluita hyvinvointialueille kattavasti ja suurella volyymilla: perusinfrasta tietoliikenteeseen ja tietoturvaan sekä loppukäyttäjätukeen.
”Meidän työmme 2M-IT:llä vaikuttaa suoraan siihen, miten sujuvasti ja turvallisesti arjen kriittiset tilanteet hoituvat – kuten ensiavun ovella, jossa jokainen hetki ja järjestelmän toimivuus on ratkaisevaa. Pieniltä tuntuvat tekniset häiriöt, kuten tietokoneen toimimattomuus tai järjestelmän jumittaminen, voivat kliinisessä ympäristössä aiheuttaa jopa riskejä potilasturvallisuudelle, jos esimerkiksi potilastietoja ei saa näkyviin oikeaan aikaan. Meidän tehtävämme on varmistaa, että nämä perusasiat toimivat moitteettomasti, jotta ammattilaiset voivat keskittyä olennaiseen – ihmisten auttamiseen. Tämä arjen vaikuttavuus on koko työmme ydin”, Ranta sanoo.
2M-IT otti vuonna 2024 käyttöön ServiceNow-palvelunhallintajärjestelmän, joka mahdollistaa entistä tehokkaamman IT-palveluiden kehittämisen. Järjestelmään sisältyy tekoälyavustaja Now Assist. 2M-IT:n Tukipalveluissa meneillään olevassa tekoälyprojektissa kehitetään, testataan ja pilotoidaan tekoälyratkaisuja, joiden avulla työvaiheita automatisoidaan ja asiakaspalvelua parannetaan.
”Tekoälyn arvokkain rooli palvelutuotannossa on poistaa toistuva ja manuaalinen työ sekä selkeyttää prosesseja. Asiantuntijoiden kapasiteetti vapautuu sinne, missä tuotetaan suurin arvo: laadukkaaseen ongelmanratkaisuun ja asiakaskokemuksen kehittämiseen. Näin voimme todella keskittyä siihen, mikä hyödyttää asiakasta eniten ja kehittää palveluitamme jatkuvasti paremmiksi sekä kustannustehokkaammaksi”, Ranta kertoo.
Tekoäly avustaa tukipyynnöissä, luokittelee tikettejä automaattisesti, ehdottaa ratkaisuja ja tehostaa tiedonhallintaa. Tekoälyä ei oteta käyttöön jokaisessa toiminnossa kerralla, vaan pilotit mahdollistavat hallitun käyttöönoton ja oppimisen.
”Meillä on ollut tärkeää pilotoida ensin pienemmällä joukolla ja tuoda tekoäly käyttöön hallitusti. Seuranta ja konkreettiset hyödyt ovat avainasemassa turvallisessa käyttöönotossa.”
Ranta korostaa avointa keskustelua asiakkaiden kanssa siitä, miten tekoälyä hyödynnetään ja millaista lisäarvoa tavoitellaan. Luottamus rakentuu selkeän hallintamallin, riskien arvioinnin ja läpinäkyvien prosessien kautta – vain näin varmistetaan, että asiakkaat saavat laadukasta ja turvallista palvelua.
”Meidän pitää käydä avointa keskustelua asiakkaiden kanssa siitä, miten tekoälyratkaisut rakennetaan ja miten ne tukevat heidän toimintaansa. Luottamus syntyy siitä, että riskit ja tietoturva-asiat arvioidaan etukäteen ja prosessit ovat läpinäkyviä.”
Markon mukaan automatisointi kannattaa aloittaa seuraamalla kolmea keskeistä periaatetta:
”Kun valitsemme, mitä prosesseja automatisoidaan ensin, kiinnitämme erityistä huomiota siihen, mitkä tehtävät vapauttavat asiantuntijoiden aikaa ja missä datan laatu mahdollistaa luotettavan automaation. Prosessien hiominen näkyy suoraan asiakaskokemuksessa – arjen työ helpottuu ja läpimenoajat paranevat.”
Marko havainnollistaa asiaa konkreettisella esimerkillä: asiantuntijat luokittelivat aiemmin jokaisen asiakaspalvelupyynnön – yhteensä puoli miljoonaa vuodessa – käsin ja etsivät ratkaisuja tietämyskannasta. Tekoäly ottaa jatkossa luokittelun ja ratkaisuehdotusten tuottamisen hoitaakseen, mikä vähentää manuaalista työtä ja nopeuttaa palvelupyyntöjen käsittelyä sekä läpimenoa merkittävästi. Tavoitteena on, että joulukuussa 2027 saapuneista pyynnöistä 95 % luokitellaan automaattisesti, ratkaisuaika lyhenee keskimäärin 50 %, ja asiakastyytyväisyys pysyy nykyisellä tasolla.
Tekoälyn käyttöönotto ei kuitenkaan ole pelkkä tekninen projekti, vaan vaatii koko toimintamallin tarkastelua. Marko korostaa datan laadun ja prosessien toimivuuden merkitystä: ”Ilman laadukasta dataa automaatio ei toimi – kyse ei ole vain teknologiasta, vaan kokonaisuuden kehittämisestä.”
Suurin oppi on ollut ymmärrys siitä, että tekoälyn käyttöönotto edellyttää koko prosessin ja datan laadun arviointia. Muuten automaatio ei tuota luotettavia tuloksia. On myös tärkeää varmistaa, että ohjeistukset ja kirjaamiskäytännöt tukevat tekoälyn toimintaa.
Automaatiohankkeen onnistumista mitataan muun muassa tikettijonojen ja ratkaisuaikojen lyhentymisellä sekä asiakastyytyväisyydellä. Lisäksi prosesseja, vastuumatriiseja ja kirjaamisohjeita on päivitetty vastaamaan tekoälyn vaatimuksia – tämä on mahdollistanut luotettavan, laadukkaan ja jäljitettävän ratkaisun rakentamisen.
”Tärkeimmät mittarit ovat tikettijonojen lyhentyminen, ratkaisuaikojen nopeutuminen sekä asiakastyytyväisyyden kasvu. Myös se on tärkeää, että asiantuntijamme omaksuvat uudet toimintamallit ja prosessit tukevat automaation toimivuutta. Prosessien ja vastuuroolien kirkastaminen on ollut ratkaisevaa laadun ja turvallisuuden kannalta.”
2M-IT:llä tekoäly jo luokittelee tikettejä, tuottaa yhteenvetoja, ehdottaa ratkaisuja ja auttaa tietämyksen artikkeleiden luonnostelussa sekä puheluiden litteroinnissa. Tämä on vähentänyt manuaalista työtä ja parantaa palvelun nopeutta sekä tasalaatuisuutta. Tulevaisuudessa tekoälyn kyvykkyys laajenee yhä useampiin tiimeihin ja prosesseihin.
”Olemme jo pitkällä siinä, että tekoäly hoitaa manuaalista työtä – tikettien luokittelu, yhteenvetojen tuottaminen ja tietämyksen artikkeleiden luonnostelu ovat automatisoituneet. Seuraavaksi tavoitteena on laajentaa näitä kyvykkyyksiä yhä useampiin tiimeihin ja arjen prosesseihin.”
Seuraavan puolen vuoden aikana tavoitteena on skaalata onnistuneita tekoälyratkaisuja yhä laajemmin. Tämä edellyttää vahvoja kumppanuuksia ja osaamisen kasvattamista niin teknologian kuin hallintamallien osalta. Marko näkee, että onnistuminen mitataan sillä, vähentääkö tekoäly todella henkilötyövuosia ja tehostaako se toimintaa oikeasti – numerot ja käytännön arki ratkaisevat.
”Meillä ei vielä ole kaikkea osaamista talon sisällä, joten kumppanuudet ovat välttämättömiä etenkin käyttöönoton alkuvaiheessa. Samalla kasvatamme omaa osaamistamme ja kyvykkyyttämme sekä teknologian että hallintamallien ylläpidossa. Tärkeintä on, että tekoäly vähentää oikeasti henkilötyövuosia ja tuo tehokkuutta arkeen.”
“Täydellistä valmiutta ei ehkä koskaan saavuteta – kehittäminen on aina jatkuvaa. Kun kuitenkin pilotin tulokset, riskit ja mittarit osoittavat tavoitteiden täyttyneen ja organisaation kyvykkyydet ovat oikealla tasolla, voidaan siirtyä tuotantoon,” Marko kiteyttää.
Mikäli tavoitteet eivät täyty, hanketta ei viedä tuotantoon. Linja on selkeä ja rehellinen: laatu ja turvallisuus asetetaan tinkimättä kaiken muun edelle.
”On vaikea sanoa, milloin tekoälyhanke on täysin valmis – kehitys jatkuu jatkuvasti. Kun pilotissa asetetut kriteerit, riskit ja mittarit täyttyvät ja resurssit ovat kunnossa, voidaan siirtyä tuotantoon. Jos tavoitteet eivät täyty, niin hanketta ei viedä eteenpäin – laatu ja turvallisuus menevät kaiken edelle.”
Kuva: Pasi Leino photography
Tekoäly parantaa projektien laatua ja varmistaa jatkuvan oppimisen
Älykäs palvelutuotanto 2M-IT:llä – ServiceNow ja tekoälyn mahdollisuudet tukipalveluissa
2M-IT adopted the ServiceNow service management system in 2024, as it provides more opportunities for the efficient development of IT services. The ServiceNow platform includes its own AI assistant, Now Assist.
At the beginning of 2026, 2M-IT expanded its use of ServiceNow by implementing the project management module (Strategic Portfolio Management). This module helps the entire project workflow proceed as planned and consistently towards its goal. Identifying development needs, resource management, project planning and time tracking – all these stages can be managed on a single platform, which clarifies the overall picture and makes project management easier.
Arto Lehtokari, Director of Solution Services at 2M-IT, believes that artificial intelligence enables continuous learning in the planning of projects and services. The company’s hundreds of completed projects serve as a background repository, against which new projects can be planned, and where tasks, the required workload and time can be better assessed. AI automates routine tasks and supports better decision-making. This improves productivity across the organisation and increases the impact of projects.
“Artificial intelligence can genuinely help an organisation learn from every project and situation – as long as the data is of high quality. I believe that in the future, AI will enable the automatic transfer of lessons learned, risks and successes to subsequent projects – this will speed up decision-making and improve project quality, especially in project planning. Expectations are high,” Lehtokari states.
“Project management should always be based on existing facts, theory and experience. That is why it is important that there is feedback in work processes, which encourages learning from each situation. AI can help collect and utilise these lessons from projects and work, so that decisions are based on real information rather than just intuition,” says Lehtokari.
According to Lehtokari, the impact of AI in wellbeing area service production has so far been fairly moderate, but developments have been seen especially in recently digitalised services such as pathology and imaging. The next development areas for wellbeing regions relate to automatic structured documentation, automatic summaries of patient and medication information, and real-time interpretation.
As a technology provider, 2M-IT is interested in developing operational management for the regions, for example by building forecasts for resource requirements and ward workloads. Different queues for wards, surgeries, outpatient clinics and home care resource forecasts can also be cost-effectively built with current systems.
There are still many services in wellbeing areas that can be improved through digitalisation, and after that, AI can be utilised to achieve the next leap in productivity.
At 2M-IT, the focus is on developing customer and employee experience. The chosen perspective is frontline tools that combine all citizen service channels (app, chat, phone) into one entity. It is already natural to collect preliminary information via chat or voice bots and then transfer the matter to a human. In the future, various needs can be handled entirely with AI assistance, and the necessary information can be transferred to backend systems without human intervention. The vision for the future is that a citizen contacting the service never has to queue, but can advance their case significantly without an employee.
Arto Lehtokari emphasises that AI plays a significant role in the development of customer contact.
“The AI maturity level of CX/EX solutions is still developing, but I clearly see that AI helps improve both customer service and employee experience. With AI, we can bring transparency to processes and speed up service – no one has to queue on the phone anymore, and professionals can manage their work better. Investments should be directed at voice bots and centralised CX systems, as they allow the entire service path to be efficiently managed.”
Voice bots and centralised CX systems will enable comprehensive management of the customer journey – all information and transactions are in one system, which improves the quality and efficiency of the service. At the same time, employees’ daily work becomes easier, as the systems support customer service and reduce manual work. Professionals can manage processes more broadly, and AI supports decision-making by analysing customer data. Productivity and the impact of services increase.
Lehtokari says that one of the greatest lessons in deploying AI solutions has been understanding where AI works well and where its benefits are still limited.
“Over the past year, we have learned where language models are suitable and where their use still falls short,” says Lehtokari.
AI only delivers benefits when the data is high-quality and up to date. For example, if the information underlying a chatbot is incorrect – such as wrong phone numbers or addresses – customer service suffers and AI cannot reliably assist users. Therefore, it is worth investing in data quality and continuous learning.
“If service information, phone numbers or opening hours are wrong, AI cannot assist the customer correctly. Data quality is extremely important, because chatbots cannot provide guidance if the data is not in order,” Lehtokari reminds.
Intelligent Service Delivery at 2M‑IT – ServiceNow and the Opportunities of AI in Support Services
2M-IT otti käyttöön ServiceNow-palvelunhallintajärjestelmän vuonna 2024, koska se antaa enemmän mahdollisuuksia tehokkaaseen IT-palveluiden kehittämiseen. ServiceNow-alustalla on oma tekoälyavustaja, Now Assist.
Vuoden 2026 alussa 2M-IT laajensi ServiceNow’n käyttöä projektinhallintamoduulin käyttöönotolla (Strategic Portfolio Management). Moduulin avulla projektin koko työnkulku etenee suunnitellusti ja johdonmukaisesti kohti tavoitetta. Kehitystarpeiden tunnistaminen, resurssien hallinta, projektien suunnittelu ja tuntikirjaukset – kaikki nämä vaiheet voidaan hoitaa yhdellä alustalla, mikä selkeyttää kokonaisuutta ja helpottaa projektien hallintaa.
2M-IT:n Ratkaisupalveluiden liiketoimintajohtaja Arto Lehtokari uskoo, että tekoäly mahdollistaa jatkuvan oppimisen projektien ja palveluiden suunnittelussa. Yrityksen sadat jo tehdyt projektit toimivat tausta-aineistona, jota vasten voidaan uusia projekteja suunnitella ja paremmin arvioida tarvittavia tehtäviä ja niihin kuluvaa työmäärää ja kalenteriaikaa. Tekoäly automatisoi rutiinitehtäviä ja tukee parempien päätösten tekemistä. Näin koko organisaation tuottavuus ja projektien vaikuttavuus paranevat.
“Tekoäly voi aidosti auttaa organisaatiota oppimaan jokaisesta projektista ja tilanteesta – kunhan data on laadukasta. Uskon, että jatkossa tekoäly mahdollistaa sen, että projektien opit, riskit ja onnistumiset voidaan tuoda seuraaviin projekteihin automaattisesti – tämä nopeuttaa päätöksentekoa ja parantaa projektien laatua, etenkin projektien suunnittelussa. Odotukset ovat korkealla”, Lehtokari toteaa.
“Projektien johtamisen tulisi aina perustua olemassa oleviin faktoihin, teoriaan sekä kokemukseen. Siksi on tärkeää, että työnteon prosesseissa on takaisinkytkentä, joka kannustaa oppimaan jokaisesta tilanteesta. Tekoäly voi auttaa keräämään ja hyödyntämään näitä oppeja projekteista ja työstä, jolloin päätöksenteko perustuu oikeaan tietoon eikä pelkkään tuntumaan”, Lehtokari sanoo.
Lehtokarin mukaan tekoälyn vaikutus hyvinvointialueiden palvelutuotannossa on ollut vielä melko maltillista, mutta kehitystä on nähty erityisesti hiljattain digitalisoiduissa palveluissa kuten patologiassa ja kuvantamisessa. Hyvinvointialueiden seuraavat kehityskohteet liittyvät automaattiseen rakenteiseen kirjaamiseen, potilas- ja lääkitystiedon automaattisiin yhteenvetoihin sekä reaaliaikaiseen tulkkaukseen.
Teknologiatoimittajana 2M-IT on kiinnostunut kehittämään alueiden toiminnanohjausta esimerkiksi rakentamalla resurssitarve- ja osastokuormitusennusteita. Erilaiset vuodeosastojen jonot, leikkausten jonot, poliklinikkajonot ja kotisairaanhoidon resurssiennusteet on myös nykyjärjestelmillä kustannustehokasta rakentaa.
Hyvinvointialueilla on vielä paljon palveluita, joita voidaan digitalisaation myötä parantaa ja sen jälkeen hyödyntää tekoälyä seuraavan tuottavuusloikan ottamisessa.
2M-IT:ssä katse on suunnattu asiakas- ja työntekijäkokemuksen kehittämiseen. Katsontakulmaksi on valittu ensilinjan työkalut, jotka yhdistävät kansalaisten kaikki palvelukanavat (sovellus, chätti, puhelin) yhdeksi kokonaisuudeksi. On jo nyt luontevaa kerätä esitiedot chätin tai puherobotin avulla ja siirtää asiointi vasta tämän jälkeen ihmiselle. Jatkossa erilaisia tarpeita voidaan hoitaa kokonaan ai-avusteisesti ja kuljettaa tarvittavat tiedot taustajärjestelmiin ilman ihmiskäsiä. Tulevaisuudessa on visio, jossa yhteyttä ottava kansalainen ei koskaan joudu jonottamaan, vaan asiointia pystyy edistämään pitkälle ilman työntekijää.
Arto Lehtokari korostaa, että asiakaskontaktin kehityksessä tekoälyllä on merkittävä rooli.
“CX/EX-ratkaisujen AI-kypsyystaso on vielä kehittymässä, mutta näen selvästi, että tekoäly auttaa sekä asiakaspalvelun että työntekijäkokemuksen parantamisessa. Tekoälyn avulla voimme tuoda prosesseihin läpinäkyvyyttä ja nopeuttaa palvelua – kukaan ei enää joudu jonottamaan puhelimessa, ja ammattilainen hallitsee työnsä paremmin. Investoinnit kannattaa kohdistaa puherobotteihin ja keskitettyihin CX-järjestelmiin, koska niiden avulla saadaan koko palvelupolku tehokkaasti haltuun.”
Puherobotit ja keskitetyt CX-järjestelmät tulevat mahdollistamaan asiakaspolun kokonaisvaltaisen hallinnan – kaikki tiedot ja asioinnit ovat yhdessä järjestelmässä, mikä parantaa palvelun laatua ja tehokkuutta. Samalla työntekijän arki helpottuu, kun järjestelmät tukevat asiakaspalvelua ja vähentävät manuaalista työtä. Ammattilaiset voivat hallita prosesseja laajemmin, ja tekoäly tukee päätöksentekoa analysoimalla asiakkaan tietoja. Työn tuottavuus ja palvelujen vaikuttavuus kasvavat.
Lehtokari sanoo, että tekoälyratkaisujen käyttöönotossa suurimpia oppeja on ollut ymmärtää, missä tekoäly toimii hyvin ja missä sen hyödyt ovat toistaiseksi rajallisia.
“Olemme viimeisen vuoden aikana oppineet, mihin kielimallit sopivat ja missä niiden käyttö vielä ontuu”, Lehtokari sanoo.
Tekoälystä saadaan hyötyä vain silloin, kun data on laadukasta ja ajantasaista. Jos esimerkiksi chatbotin pohjana olevat tiedot ovat virheellisiä – kuten väärät puhelinnumerot tai osoitteet – asiakaspalvelu kärsii eikä tekoäly pysty auttamaan käyttäjiä luotettavasti. Siksi datan laatuun ja jatkuvaan oppimiseen kannattaa panostaa.
“Jos palvelutiedot, puhelinnumerot tai aukioloajat ovat vääriä, tekoäly ei pysty auttamaan asiakasta oikein. Datan laatu on erittäin tärkeää, koska chatbotit eivät osaa neuvoa, jos data ei ole kunnossa,” Lehtokari muistuttaa.
Älykäs palvelutuotanto 2M-IT:llä – ServiceNow ja tekoälyn mahdollisuudet tukipalveluissa
In 2M‑IT’s AI project, the goal is to develop AI solutions that support the ServiceNow service management system and to introduce ServiceNow’s own AI assistant, Now Assist. The introduction of AI is expected to make everyday work smoother in the future and improve the customer experience. According to Ullamaija Kotiranta, Service Director for Support Services at 2M‑IT, the project is not only about adopting new technology but also about renewing ways of working.
According to Kotiranta, the introduction of AI has been received positively, with expectations focused particularly on time savings and an improved customer experience. The aim is to reduce manual work, streamline ticket handling processes, and allow experts to focus more on demanding tasks.
A distinctive feature of the AI project is its continuous nature: this is not a one‑off initiative, but a developing whole whose value and impact are assessed continuously.
Kotiranta states “In a traditional project, you reach the finish line when it’s completed, but an AI project evolves constantly. Balancing benefits and efforts are essential – resources must be sufficient, but every investment must deliver measurable value”.
2M‑IT switched its service management system to ServiceNow because it offers substantially broader opportunities to develop IT service delivery more efficiently.
ServiceNow’s strengths include:
In addition, ServiceNow includes its own AI assistant, Now Assist, which brings AI directly into daily work.
AI is expected to bring multiple advantages:
When these elements come together, both efficiency and customer satisfaction increase.
Data security is an absolute requirement in an AI project. ServiceNow’s AI features are reviewed together with 2M‑IT specialists and the Quality and Security team.
“We have a cybersecurity expert involved in the project and work closely with 2M‑IT’s Quality and Security team to ensure that all potential security‑related scenarios are considered. It is essential that we comply with the EU’s new AI legislation, the Information Acquisition Act, and the GDPR data protection regulation,” Kotiranta explains.
Data is a core question in the project. AI performs only as well as the data it learns from – data must be high‑quality, up‑to‑date, and properly classified.
According to Kotiranta “Data management is emphasized particularly in an AI project because high‑quality and well‑managed data forms the backbone of the entire system. Poor data leads to poor outcomes, and AI simply cannot serve its purpose without timely and reliable information”.
Competence Development and Future Outlook
AI is reshaping the skill requirements of the team. Experts will need:
AI opens the opportunity to do things in new ways — not just to move old processes into a new system. According to Kotiranta, AI brings lightness to daily work and reduces manual tasks.
Kotiranta suggests “AI should be approached with an open mind and courage. Old processes should not be copied as‑is for AI to handle; instead, we should consider whether things could be done in a completely new way. AI provides an opportunity to think outside the box and find innovative solutions.”
For more information
Ullamaija Kotiranta
Head of Support Services
2M-IT Oy
ullamaija.kotiranta@2m-it.fi
2M‑IT:n tekoälyprojektissa kehitetään ServiceNow‑palvelunhallintajärjestelmää tukevia AI‑ratkaisuja ja otetaan käyttöön ServiceNow’n omaa tekoälyavustinta, Now Assistia. Tekoälyn käyttöönoton odotetaan tulevaisuudessa helpottavat arkea ja parantavat asiakaskokemusta. 2M-IT:n Tukipalveluiden palvelujohtaja Ullamaija Kotiranta kertoo, että uuden teknologian hyödyntämisen lisäksi projekti on mahdollisuus uudistaa myös toimintatapoja.
Kotirannan mukaan tekoälyn käyttöönottoon suhtauduttiin myönteisesti, sillä odotukset liittyivät ennen kaikkea ajansäästöön ja parempaan asiakaskokemukseen. Tavoitteena on vähentää manuaalista työtä, sujuvoittaa palvelupyyntöjen käsittelyä ja kohdentaa asiantuntijoiden aikaa enemmän vaativiin tehtäviin.
Tekoälyprojektin erityispiirre on sen jatkuva luonne: kyse ei ole kertaluonteisesta hankkeesta vaan kehittyvästä kokonaisuudesta, jossa hyöty‑panossuhdetta arvioidaan jatkuvasti.
“Perinteisessä projektissa päästään maaliin, kun se on valmis, mutta tekoälyprojekti elää ja kehittyy jatkuvasti. Hyötyjen ja panostusten tasapainottaminen on ratkaisevaa – resursseja tulee olla riittävästi, mutta jokaisella panostuksella on oltava mitattavaa arvoa”, Kotiranta sanoo.
2M‑IT vaihtoi palvelunhallintajärjestelmänsä ServiceNow’hun, koska järjestelmä tarjoaa huomattavasti aiempaa laajemmat mahdollisuudet kehittää IT‑palvelutuotantoa tehokkaammaksi.
ServiceNow’n vahvuus on sen kyky tukea:
Lisäksi ServiceNow sisältää oman tekoälyavustimensa, Now Assistin, joka tuo tekoälyn käytettäväksi suoraan osaksi päivittäistä työtä.
Konkreettisia hyötyjä tukipalveluissa – tekoälyltä odotetaan monipuolisia etuja:
Kun nämä elementit yhdistyvät, kasvaa sekä tehokkuus että asiakastyytyväisyys.
Tietoturva on tekoälyprojektissa ehdoton edellytys. ServiceNow’n tekoälytoiminnot käydään läpi yhdessä 2M-IT:n Laatu ja turvallisuustiimin kanssa.
“Meillä on projektissa mukana tietoturva-asiantuntija ja toimimme tiiviisti 2M-IT:n Laatu- ja turvallisuustiimin kanssa, jotta kaikki mahdolliset tietoturvaan liittyvät skenaariot otetaan huomioon. On välttämätöntä, että projektissa noudatetaan EU:n uutta tekoälylainsäädäntöä, tiedonhankintalakia sekä GDPR-tietosuoja-asetusta”, Kotiranta kertoo.
Data on projektin ydinkysymys. Tekoäly toimii vain niin hyvin, kuin sen oppima data on laadukasta, ajantasaista ja oikein luokiteltua.
“Datanhallinta korostuu erityisesti tekoälyprojektissa, sillä laadukas ja hyvin hallittu data muodostaa koko järjestelmän selkärangan. Huono data johtaa huonoihin ratkaisuihin, eikä tekoäly pysty palvelemaan ilman ajantasaista ja luotettavaa tietoa”, Kotiranta sanoo.
Tekoäly muuttaa tiimin osaamistarpeita. Asiantuntijoilta vaaditaan kykyä arvioida tekoälyn ratkaisuehdotuksia kriittisesti, datan ja sen laatuvaatimusten ymmärrystä järjestelmän toiminnan aktiivista seurantaa.
Tekoäly avaa mahdollisuuden tehdä asioita uudella tavalla — ei vain siirtää vanhoja prosesseja uuteen järjestelmään. Kotirannan mukaan tekoäly tuo arkeen keveyttä ja vähentää manuaalista työtä.
“Tekoälyä kannattaa lähestyä avoimin mielin ja rohkeasti. Vanhoja prosesseja ei tule vain siirtää sellaisenaan tekoälyn hoidettavaksi, vaan on syytä pohtia, voisiko asioita tehdä aivan uudella tavalla. Tekoäly tarjoaa mahdollisuuden ajatella boksin ulkopuolelta ja löytää innovatiivisia ratkaisuja”, Kotiranta kannustaa.
Lisätietoja antaa:
Ullamaija Kotiranta
Tukipalveluiden palvelujohtaja
2M-IT Oy
ullamaija.kotiranta@2m-it.fi
