Ensimmäinen kansallinen tutkimus tekoälystä kuntien teknisellä toimialalla paljastaa, että merkittävä jarru käytön yleistymiselle on ratkaisematon vastuukysymys. Viranhaltija kantaa henkilökohtaisen virkavastuun päätöksistään, mutta selkeät ohjeet siitä, kuka vastaa tekoälyavusteisen valmistelun virheistä, puuttuvat monesta kunnasta. Kyselyyn vastasi 218 asiantuntijaa 104 kunnasta.
Web Fellows Oy:n toteuttama ja Työsuojelurahaston tukema tutkimus tarjoaa ensimmäisen kansallisen katsauksen tekoälyn käyttöön kuntien teknisellä toimialalla. Tutkimusraportti on julkaistu 5.3.2026.
Moni kokeillut, mutta päivittäisiä käyttäjiä harvassa
Tekoälyn käyttö kuntien kaavoituksessa ja rakennusluvituksessa on alkuvaiheessa. Noin 61 prosenttia asiantuntijoista on ainakin kokeillut tekoälyä työssään, mutta päivittäisiä käyttäjiä oli vain muutama prosentti vastaajista.
Käyttö painottuu kahteen generatiivisen tekoälyn työkaluun eli Microsoft Copilotiin ja ChatGPT:hen. Tekoälyä käytetään pääasiassa tekstintuotantoon, kuten raporttien luonnosteluun, kieliasun parantamiseen ja kääntämiseen. Toinen yleinen käyttötarkoitus on tiedonhaku, esimerkiksi lainsäädännön tulkinta-apuna. Kolmas on tekninen tuki, kuten Excel-kaavojen laatiminen.
Toimialakohtaisten ohjelmistojen, kuten kaavoitus- tai rakennusvalvontajärjestelmien, tekoälyominaisuuksia hyödynnetään vasta vähän. Suurin potentiaali, kuten lupaprosessien nopeuttaminen tai kaavojen vaikutusten arviointi, odottaa vielä lunastamistaan.
Jarru on juridinen
Tutkimus tunnisti kolme keskeistä estettä tekoälyn laajemmalle käyttöönotolle: epäselvyys siitä, mitä konkreettista hyötyä tekoälystä on omassa työssä; epäilys tulosten tarkkuudesta ja luotettavuudesta; sekä epävarmuus vastuukysymyksistä, tietosuojasta ja eettisyydestä.
Kyse ei ole siis teknologiavastaisuudesta. Viranhaltija valmistelee ja tekee päätöksiä henkilökohtaisella virkavastuulla ja epäröi rationaalisesti ottaa käyttöön teknologiaa, jonka vastuunjako on ratkaisematta. Kun algoritmi osallistuu päätösvalmisteluun, harkintavalta siirtyy osittain järjestelmälle. Juridinen vastuu jää silti viranhaltijalle, joten varovaisuus on ammatillista vastuullisuutta.
Strategiat eivät motivoi
Tutkimus kertoo selvästi, mikä saa asiantuntijan tarttumaan tekoälyyn: oma kokemus siitä, että työ sujuu paremmin.
Vahvimmat motivaatiotekijät olivat työtehtävien tehostaminen ja työn laadun parantaminen. Sen sijaan organisaation strategiset tavoitteet jäi motivaatioajurina selvästi heikoimmaksi.
Opettelu jäänyt työkaverien ja oman aloitteellisuuden varaan
Kuntaorganisaatioiden tuki tekoälyn käyttöön on ollut niukkaa. Koettu sosiotekninen tuki oli asteikolla 0–3 keskiarvoltaan 0,8. Luku kertoo, että kunnat eivät ole vielä rakentaneet systemaattisia tukirakenteita tekoälyn käyttöönotolle.
Tutkimuksen mukaan suurin tukilähde oli työkaverit. Johdon tuki ja IT-tuki jäivät taka-alalle. Tekoälyn opettelu on pitkälti jäänyt oman aloitteellisuuden varaan.
”Pelkkä teknologian tarjoaminen ei riitä. Tekoälyn onnistunut hyödyntäminen vaatii kokonaisvaltaista otetta – toimivaa teknistä infrastruktuuria, aitoa sosiaalista tukea ja selkeitä pelisääntöjä”, sanoo tutkimuksesta vastannut Jarmo Pulkkinen Web Fellowsista.
Lataa raportti ja yhteenvedot
Lisätietoja
Jarmo Pulkkinen
Tutkija (HtT), toimitusjohtaja
Web Fellows Oy
jarmo.pulkkinen@webfellows.fi
Web Fellows Oy tarjoaa digitalisaation tutkimustyötä ja luentoja julkiselle sektorille.
Vem ansvarar om AI gör fel? Kommunala tjänsteinnehavare lämnas ensamma med artificiell intelligens
Den första nationella undersökningen om AI inom kommunernas tekniska sektor avslöjar att en avgörande broms för AI-användning är den olösta ansvarsfrågan. Tjänsteinnehavaren bär personligt tjänsteansvar för sina beslut, men tydliga riktlinjer för vem som ansvarar för fel i AI-stödd beredning saknas i många kommuner. Enkäten besvarades av 218 sakkunniga från 104 kommuner.
Undersökningen har genomförts av Web Fellows Oy med stöd från Arbetarskyddsfonden och erbjuder den första nationella överblicken över AI-användning inom kommunernas tekniska sektor. Forskningsrapporten publicerades den 5 mars 2026.
Många har testat, men dagliga användare är få
Användningen av AI inom kommunal planläggning och bygglovshantering befinner sig i ett inledande skede. Cirka 61 procent av de sakkunniga har åtminstone provat AI i sitt arbete, men dagliga användare utgjorde bara några få procent av respondenterna.
Användningen koncentreras till två generativa AI-verktyg: Microsoft Copilot och ChatGPT. AI används för textproduktion, såsom utkast till rapporter och utlåtanden, språkgranskning och översättning. Ett annat vanligt användningsområde är informationssökning, exempelvis som stöd vid tolkning av lagstiftning. Det tredje är tekniskt stöd, såsom skapande av Excel-formler.
AI-funktioner i branschspecifika programvaror, såsom system för detaljplanering eller byggnadstillsyn, utnyttjas ännu i liten utsträckning. Den största potentialen, såsom påskyndande av lovärendeprocessen och konsekvensbeskrivning av detaljplaner, väntar ännu på att realiseras.
Bromsen är inte teknisk
Undersökningen identifierade tre centrala hinder för en bredare implementering av AI: osäkerhet kring vilken konkret nytta AI ger i det egna arbetet, tvivel på resultatens precision och tillförlitlighet samt osäkerhet kring ansvarsfrågor, dataskydd och etik.
Det handlar alltså inte om teknikfientlighet. Tjänsteinnehavaren bereder och fattar beslut under personligt tjänsteansvar och tvekar rationellt inför att ta i bruk teknik där ansvarsfördelningen är olöst. När en algoritm deltar i beslutsberedningen övergår prövningsrätten delvis till systemet. Det juridiska ansvaret kvarstår dock hos tjänsteinnehavaren. Tjänsteinnehavarnas försiktighet är professionellt ansvarstagande.
Strategier motiverar inte
Undersökningen visar tydligt vad som får en sakkunnig att ta till sig AI: den egna upplevelsen av att arbetet fungerar bättre.
De starkaste motivationsfaktorerna var effektivisering av arbetsuppgifter och förbättring av arbetskvaliteten. Däremot hamnade organisationens strategiska mål klart lägst som motivationsdrivare.
Lärande har lämnats åt kollegor och eget initiativ
Det kommunala organisationsstödet för AI-användning har varit blygsamt. Det upplevda sociotekniska stödet var på skalan 0–3 i genomsnitt 0,8. Siffran visar att organisationerna ännu inte har byggt upp systematiska stödstrukturer för AI-implementering.
Enligt undersökningen var den största stödkällan kollegorna. Stöd från ledningen och IT-avdelningen hamnade i bakgrunden. AI-inlärningen har i hög grad lämnats åt eget initiativ.
”Att bara tillhandahålla teknik räcker inte. En lyckad AI-implementering kräver ett helhetsgrepp – fungerande teknisk infrastruktur, genuint socialt stöd och tydliga spelregler”, säger Jarmo Pulkkinen, forskningsansvarig på Web Fellows.
Ladda ner rapporten och sammanfattningar
Kontakt
Jarmo Pulkkinen
Forskare (Dr.Adm.Sc.), VD
Web Fellows Oy
jarmo.pulkkinen@webfellows.fi
Web Fellows Oy erbjuder digitaliseringsforskning och föreläsningar för den offentliga sektorn.
Who is liable when AI makes an error? Municipal officials left on their own with artificial intelligence
The first national study on AI in Finland’s municipal technical services sector reveals that one critical barrier to AI adoption is the unresolved question of liability. Public officials bear personal liability for their decisions, yet clear guidelines on who is accountable for errors in AI-assisted decision-making are lacking in many municipalities. The survey received responses from 218 professionals across 104 municipalities.
Conducted by Web Fellows Oy and funded by the Finnish Work Environment Fund, the study provides the first national overview of AI use in the municipal technical services sector. The research report was published on 5 March 2026.
Many have experimented, but daily users remain scarce
The use of AI in municipal land-use planning and building permit processes is at an early stage. Approximately 61 per cent of professionals have at least tried AI in their work, but only a few per cent of respondents are daily users.
Usage is concentrated on two generative AI tools: Microsoft Copilot and ChatGPT. AI is used for text production, such as drafting reports and statements, language revision, and translation. Another common use case is information retrieval, for example, as an aid in interpreting legislation. The third is technical support, such as creating Excel formulas.
AI features in domain-specific software, such as land-use planning or building control systems, are still underutilised. The greatest potential – such as accelerating the permit process and conducting impact assessments of local detailed plans – remains unrealised.
The barriers are not technical
The study identified three key barriers to broader AI adoption: uncertainty about the concrete benefits of AI in one’s own work; doubt about the accuracy and reliability of outputs; and uncertainty regarding liability, data protection, and ethics.
This is not about resistance to technology. Public officials prepare and make decisions under personal official liability and rationally hesitate to adopt technology where the allocation of responsibility is unresolved. When an algorithm participates in the preparation of administrative decisions, discretionary authority is partially transferred to the system. Legal liability, however, remains with the official. The caution displayed by officials constitutes professional accountability.
Strategies do not motivate
The study clearly shows what drives professionals to adopt AI: the personal experience that work becomes more efficient.
The strongest motivational factors were task-level efficiency gains and improvement in work quality. Conversely, organisational strategic objectives ranked clearly lowest as motivational drivers.
Learning has been left to colleagues and individual initiative
Organisational support for AI use in municipalities has been modest. The perceived socio-technical support averaged 0.8 on a 0–3 scale. This figure indicates that organisations have not yet established systematic support structures for AI implementation.
According to the study, the primary source of support was colleagues. Management support and IT support remained in the background. Learning to use AI has largely been left to individual initiative.
“Simply providing technology is not enough. Successful AI implementation requires a holistic approach – functioning technical infrastructure, genuine social support, and clear rules of engagement,” says Jarmo Pulkkinen, researcher at Web Fellows Ltd.
Download the summary
Summary presentation in English (pdf): Download
Contact
Jarmo Pulkkinen
Researcher (D.Sc.Admin.), CEO
Web Fellows Ltd
jarmo.pulkkinen@webfellows.fi
Web Fellows Ltd provides digitalization research and lectures for the public sector organizations.