# Suositus ennakointitiedon johtamiseen

Mika Hämäläinen, Marita Huhtaniemi, Leena Unkari-Virtanen

## ► To cite this version:

Mika Hämäläinen, Marita Huhtaniemi, Leena Unkari-Virtanen. Suositus ennakointitiedon johtamiseen. Leena Unkari-Virtanen. Tulevaisuuden kudelmia. Ennakointikyvykkyyden kehittäminen Metropoliassa, pp.50-63, 2024, 978-952-328-412-8. hal-04503423

HAL Id: hal-04503423

https://hal.science/hal-04503423v1

Submitted on 20 Mar 2024

HAL is a multi-disciplinary open access archive for the deposit and dissemination of scientific research documents, whether they are published or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers.

L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d'enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés.

<figure><img src="image_1.png" /></figure>

Distributed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License
# Suositus ennakointitiedon johtamiseen

Mika Hämäläinen, Marita Huhtaniemi ja Leena Unkari-Virtanen

Tässä artikkelissa luodaan katsaus ennakointitiedon tuottamisen ja hyödyntämisen lähtökohtiin ja valintoihin. Lopuksi suositellaan, miten tekoälyä voi käyttää tulevaisuustiedon johtamisen välineenä.

Ennakointitiedon johtamisen lähtökohtana on tulevaisuudentutkimuksen huomio siitä, että tulevaisuutta koskevaa tietoa on monenlaista riippuen tarpeesta tai ongelmasta, johon tulevaisuustietoa tarvitaan. Tieto voi olla numeerista tai narratiiveja, ja sitä voidaan jakaa esimerkiksi raporteissa, selvityksissä tai tutkimuksissa.

Tietojohtaminen liittyy tulevaisuutta koskevaan tietoon kahdella tavalla. Tulevaisuustiedon tuottamisen kohdalla puhutaan tiedon johtamisesta, ja tulevaisuustiedon hyödyntämisen kohdalla puhutaan tiedolla johtamisesta. Molemmat liittyvät ennakointikyvykkyyteen.

## Lähestymistapoja tulevaisuustietoon

Tulevaisuudentutkimuksessa on tehty huomioita siitä, miten tiedon käyttötarkoitus vaikuttaa tiedon muotoon, luonteeseen ja prosessiin, jolla tulevaisuustietoa luodaan. Huomioita on erilaisia, ja MEKY-malliin on valittu lähtökohdaksi Minkkinen, Aufferman & Ahokkaan esittämät kuusi lähestymistapaa ennakointiin (Minkkinen ym. 2019).

<figure><img src="image_2.png" /></figure>
<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Kuvio 14. Ennakoinnin kehykset Minkkinen ym. (2019) mukaan.</figcaption></figure>

## Ennustekehys

Ennustamisen lähtökohtana on ajatus siitä, että kun tiedetään, mitä on tapahtunut viimeksi kuluneina vuosina, voidaan vetää suoria johtopää-töksiä tulevaan kehitykseen. Lähestymistapa on tyypillinen ennusteisiin perustuvissa, usein kvantitatiivisissa ennustemenetelmissä, jotka poh-jautuvat empiiriseen laskennalliseen dataan ja matemaattisiin malleihin. Ennusteita luodaan myös laadullisesti, esimerkiksi asiantuntijakyselyillä.

* Yksinkertaisimmillaan kvantitatiivinen ennustaminen sopii oppi-miskyvyttömiin rakenteisiin, esimerkiksi auringon nousun ja laskun ennustamiseen.

* Ennustaminen sopii myös toiminnan määrällisestä säätelystä hyötyvään toimintaan, kuten korkeakouluopetuksen aloitus-paikkoihin.

* Menetelmiä ovat esimerkiksi matemaattiset kehityskulkujen ja aikasarjojen mallinnusmenetelmät, kuten trendiekstrapoloinnit. On myös runsaasti laadullisia menetelmäkonsepteja, joilla voidaan kartoittaa esimerkiksi vallitsevia käsityksiä tulevaisuudesta.
## Suunnittelukehys

Tulevaisuustiedon suunnittelukehys perustuu ennusteiden tavoin ajatuk-
selle, että tuntemalla tarkasti mennyt ja nykyhetki voidaan laatia varma
ja toimiva polku haluttuun tulevaisuuteen. Taustalla on halu vaikuttaa
tulevaisuuteen ja vahva uskomus kykyyn vakioida tai hallita tulevaisuu-
den kehkeytymiseen vaikuttavia muuttujia. Suunnittelukehys ei edellytä
tulevaisuuskuvaa rakentavien uskomusten tunnistamista, disruptiivista
poisoppimista ja käsitysten muuttamista. Tulevaisuustiedon tarkoituk-
sena on menneen parantaminen ja esimerkiksi muutosajureiden
tunnistaminen.

* Organisaation oppiminen perustuu menneen toiminnan arviointiin esimerkiksi PDCA-mallilla ja on kenties intuitiivista.

* Menetelmiä ovat asiantuntijakartoitusten, työpajojen ja panee-
lien lisäksi esimerkiksi toivottujen tulevaisuuksien rakentaminen
ja back-casting-menetelmät, eli polun rakentaminen toivotusta
tulevaisuudesta nykyhetkeen.

## Skenaariokehys

Skenaarioiden perustana on varautuminen epävarmaan ja mahdolli-
sesti uhkaavaan tulevaisuuteen. Tulevaisuuskuvien ja -polkujen rakenta-
minen perustuu ajatukselle, että emme voi tietää kaikkia tulevaisuuden
muotoutumiseen vaikuttavia tekijöitä ja mahdollisia tulevaisuuksia on
monia. Tulevaisuus ymmärretään luonteeltaan epävarmaksi ja hämäräksi.
Siksi kannattaa varautua monenlaisiin tulevaisuuksiin ja yhdessä, monis-
ta eri näkökulmista katsoen yrittää hahmottaa mahdollisia tulevaisuuk-
sia. Skenaariotyössä tunnistetaan polkuriippuvaisuuksia ja ennakko-
käsityksiä, mutta tulevaisuuskuvien todennäköisyyksien arviointi voi
jäädä varautumisen rinnalla vähemmälle huomiolle.

* Organisaation oppiminen perustuu epävarmuuksien tunnistami-
seen ja muutoskyvykkyyden rakentamiseen mahdollisia kehitys-
kulkuja analysoimalla.

* Menetelmiä ovat esimerkiksi skenaariot ja for- ja backcasting-
menetelmät.
<figure><img src="image_4.png" /></figure>

## Visiokehys

Visiokehyksessä tuotettavan tulevaisuustiedon tarkoituksena on vaikuttaa tulevaisuuteen esimerkiksi kestävän kehityksen edistämiseksi. Visiointikehys haastaa arvioimaan, mikä on todennäköistä ja mikä puolestaan "vain" toivottavaa. Visiointikehyksessä tulevaisuustiedon avulla hahmotellaan tulevaisuuteen vaikuttamisen kohteet ja tavoitteet sekä reitit visioiden toteutumiseen epävarmaksi ymmärretyssä toiminta-ympäristössä. Visiointityöhön kytkeytyy yhteisen ymmärryksen luominen, esimerkiksi organisaation läpäisevä strategiatyö.

* Organisaation oppiminen perustuu yhteisen polun ja ymmärryksen rakentamiseen visiosta tai strategiasta nykyhetken toimintaan ja sen muuttamiseen (esim. 3 Horizons Thinking).

* Menetelmiä ovat esimerkiksi osallistavat menetelmät, skenaariot, politiikkasuositusten laatiminen jne.

## Kriittinen kehys

Kriittinen kehys kohdistaa huomioita nykyhetken käsityksiin, uskomuksiin ja toimintatapoihin, jotka rajoittavat tulevaisuuden mahdollisuuksia ja tulevaisuuskuvia. Yhteisen ymmärryksen luominen kohdistuu epävarmaan tulevaisuuteen ja sen lisäksi myös nykyhetken tilannekuvan monoinaisuuteen ja moniäänisyyteen, sen jännitteisiin ja sokeisiin pisteisiin.

* Organisaation oppimisen perusta on jatkuva sensemaking-prosessi.

* Menetelmissä korostuu tulevaisuustietoa rajoittavien ennakkoajatusten ja uskomusten tunnistaminen, esimerkiksi CLA eli Causal layered analysis.
## Transformatiivinen kehys

Kriittinen ja transformatiivinen kehys kietoutuvat yhteen, mutta transformaation kehyksessä tiedonintressi kohdistuu muodonmuutokseen, transformaatioon ja ympäristön muutospaineisiin sopeutumiseen. Ymmärretään, miten polku hyvään tulevaisuuteen riippuu nykyhetken rajoitteiden tunnistamisen lisäksi monista erilaisista muuttujista ja että hyvän tulevaisuuden tavoittamiseen tarvitaan jatkuvaa uudistumista ja kykyä muodonmuutokseen. Tulevaisuustiedon avulla tehdään näkyväksi alati muuttuvaa polkua ja päivitetään jatkuvasti etenemiseen tarvittavaa karttaa eli "elävää tiekarttaa".

* Uudistumiskyky perustuu organisaation kyvylle oppia ja muuntua yhdessä, muun muassa organisaation yhteiseen kykyyn tunnistaa haasteiden laatu (esim. kesy tai viheliäinen ongelma), toimia ja edetä epävarmuudessa.

* Menetelmät, myös CLA, ovat systeemisiä, kompleksisia toiminta-ympäristöjä tunnistavia. Transformatiivisen tulevaisuustutkimukseen menetelmät korostavat toimintaa ja haastavat perinteiset tulevaisuuden hallintaa tavoittelevat menetelmät.

## Tulevaisuustiedolla johtaminen

Tulevaisuustiedon hyödyntäminen tiedolla johtamisessa ja päätöksenteossa on keskeinen osa organisaation tulevaisuuskestävää toimintaa.

Jotta tulevaisuustiedon hyödyntäminen johtamisessa ja päätöksenteossa ei jäisi vain satunnaiseksi toiminnaksi, on tärkeää tehdä siitä systemaat-tista ja jatkuvaa toimintaa. Siten tulevaisuustieto voidaan tuoda osaksi päivittäistä toimintaa ja päätöksentekoa. Tämän tavoitteen toteutumiseksi tiedolla johtamista on hyvä lähestyä kokonaisvaltaisena prosessina tai systeeminä.

Yleisellä tasolla tietojohtamisen voi kuvata kaksivaiheisena kokonaisuutena. Ensimmäinen vaihe on tiedon tuottamista ja toinen tiedon hyödyntämistä toiminnassa ja päätöksenteossa. Epävarmalla ja puutteellisella tulevaisuustiedolla johdettaessa prosessi ei ole kuitenkaan aina yhtä suoraviivainen. Tämä johtuu siitä, että tulevaisuustiedon luonne on hyvin
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Kuvio 15. Neljä näkökulmaa tulevaisuustietojohtamiseen.</figcaption></figure>

erilainen kuin faktatiedon. Siksi sen analysoinnin ytimeen on tuotava ihmiset. Kosonen (2019) painottaakin, että tietoa ei johdeta vain siirtämällä sitä järjestelmästä toiseen ja hyödyntämällä analytiikkaa. Sen sijaan tiedolla johtamisessa onnistuminen edellyttää toiminnan kokonaisvaltaista tarkastelua sekä kokonaisuuden näkemistä “sosioteknisenä systeeminä”.

Kuviossa 15 on koottu MEKY-projektissa tunnistettuja tietojohtamisen osia, joista tulevaisuustiedon ja tiedolla johtamisen kokonaisuus muodostuu.

Ennakointiprosessin tuloksekkaassa toteuttamisessa suositellaan huomioittavaksi kaikki tietojohtamisen näkökulmat ja huolehtimaan niiden toteuttamisesta ennakointitoiminnassa. Menetelmät ovat ennakointitiedon tuottamisen välineitä. Tässä julkaisussa piirretään kuva ennakoinnin kokonaisuudesta ennen kuin otetaan työvälineet, sahat ja vasarat, käyttöön.
## Organisaation näkökulma

Tulevaisuustietojohtamisen tarkasteleminen organisaation näkökulmas-
ta tarkoittaa kokonaisvaltaista lähestymistapaa ennakointiin ja tietoon.
Osana tätä tietojohtamisen kokonaisuutta ovat muun muassa tiedon
virtaamisen mahdollistaminen järjestelmien välillä, analytiikan aktiivi-
nen käyttö sekä tietohallinnon roolien selkeyttäminen tietojohtamisen
palvelujen ja ratkaisujen koordinoinnissa ja kehittämisessä. Nämä
eivät kuitenkaan yksinään riitä luomaan pohjaa laajalle ja proaktiiviselle
tulevaisuustietojohtamiselle.

Tulevaisuustietojohtamisen keskiössä on kyky yhdistää tieto, keskeiset
toiminnat ja tekniset ratkaisut tulevaisuusperspektiivistä ja tunnistetuis-
ta tarpeista käsin. Lisäksi on tärkeää integroida tulevaisuustiedon johta-
minen osaksi Metropolitan kaikkea toimintaa. Tätä on kuvattu tarkemmin
luvussa "Suositukset ennakointitoiminnan rakentamiseen". Johtamisessa
on tärkeää löytää tasapaino kolmen aikahorisontin huomioimisessa, esi-
merkiksi Metropolitan strategisten tavoitteiden ja tiekartan edellyttämien
kyvykkyyksien sekä toisaalta nykytilan ja kyvykkyyksien kehittämisen
haasteiden välillä. On tärkeää tunnistaa ja tehdä näkyväksi tarpeet toi-
mintamallien, osaamisen, teknologian ja teknisten ratkaisujen uudista-
miselle sekä tukea kyvykkyyksien kehittymistä. Kyvykkyydet kehittyvät
ja ilmenevät ennakointitoiminnassa. Osallisuuden ja koulutuksen lisäksi
kyvykkyyksien kehittämisen keinoja on etsittävä muun muassa rekrytoin-
nista sekä yhteistyöstä erilaisten kumppaneiden ja verkostojen kanssa.

Johtamisen avainkysymyksiä on tunnistaa, mitä kyvykkyyksiä ennakoin-
nissa tarvitaan. Osaamisen tunnistamisen ja kehittämisen lisäksi resurs-
sien oikea-aikainen ja tuloksellinen kohdentaminen on ensiarvoista.

## Systeemien ja systematiikan näkökulma

Organisaationäkökulman lisäksi tulevaisuustietojohtamisessa on keskeis-
tä kokonaisuuden näkeminen systeeminä ja kokonaisuuden osien väli-
senä systematiikkana. Menetelmät ja työkalut ovat tärkeitä ennakointi-
tiedon relevanssin kannalta, mutta niiden hyödyllisyys on riippuvainen
Metropolitan ennakointikyvykkyyden kehittämisen kokonaisuudesta ja
ennakointitietojohtamisesta.
Systeeminen näkökulma tarkoittaa kokonaisuuden näkemistä ja saman-
aikaisesti eri osasten monenlaisesta ja monitasoisesta systematiikasta
huolehtimista. Ennakoinnin kokonaiskuvassa on tärkeää laaja-alaisen
ennakoinnin ja tulevaisuustyön varmistaminen. Tulevaisuustiedon johta-
misessa on samalla suunnattava huomiota useaan eri ennakointitiedon
hyödyntämisen kohteeseen:

* korkeakoulun strategiseen johtamiseen

* osaamisen ja oppimisen ennakointiin, tutkintojen ja muiden oppimisratkaisujen sekä pedagogiikan kehittämiseen

* ilmiölähtöisiin innovaatiokeskittymiin ja ratkaisujen luomiseen

* henkilöstön ja opiskelijoiden oman osaamisen tulevaisuus-kestävyyden vahvistamiseen

* tietojärjestelmään ja datatalouden perustan rakentamiseen.

Lisäksi on tärkeää integroida ennakointitoiminta osaksi Metropolitan toiminnan ja johtamisen kokonaisuutta, kuten toiminnanohjausta, johtamisjärjestelmää sekä laadun ja riskien hallintaa (ks. luku "Suositukset ennakointitoiminnan rakentamiseen").

Tulevaisuustietojohtamisen ytimessä ovat myös data ja tiedon moni-
naiset lähteet. Osaamis- ja muuta dataa löytyy niin Metropolitan sisältä
kuin erilaisista ulkoisista lähteistä. Osa Metropolitan sisäisestä datasta
on tietohallinnon järjestelmissä, ja sitä raportoidaan ja hyödynnetään
päätöksenteossa ja toiminnan kehittämisessä. Kuitenkin merkittävä osa
sisäisestä ja ulkoisesta ennakointidatasta jää toistaiseksi kokoamatta
ja hyödyntämättä, kuten esimerkiksi toimintaympäristöön, ilmiöihin tai
osaamiseen liittyvä tulevaisuustieto. Jatkossa suositellaan panostetta-
vaksi erityisesti tähän, jotta tulevaisuustietoon liittyviä mahdollisuuksia
voidaan hyödyntää laaja-alaisesti ja kehittää Metropolitan datataloutta.

Tulevaisuustietoon liittyvien monien mahdollisuuksien hyödyntämi-
nen vaatii muutoksia tietojohtamisen ajattelutapoihin ja toimintamal-
leihin. Lähtökohtana on, että datan merkitys tämän ajan taloudessa ja
yhteiskunnassa ymmärretään. Sitran Datatalouden tiekartta -projektin
projektijohtaja Laura Helenius kuvaa dataa tämän ajan tärkeimmäksi
raaka-aineeksi. Tällä hetkellä dataa raaka-aineena hyödyntävästä datata-
loudesta hyötyvät vasta harvat digijätit (Mikkilä 2023). Mahdollisuuksia
on tarjolla kuitenkin myös monille muille toimijoille ja ennen kaikkea
erilaisille dataekosysteemeille. Datan myötä syntyneeseen datatalouteen
tulisi myös Metropoliassa panostaa, eikä vähiten osaamisdatan monien
mahdollisuuksien hyödyntämiseksi. Datan mahdollisuuksien hyödyntä-
minen ei rajoitu vain Metropolitan omaan organisaatioon, vaan mahdolli-
suuksia tulee etsiä myös ekosysteemeistä ja yhteistyöstä erilaisten kump-
paneiden kanssa.

Ihmisten ja yhteisöjen näkökulma

Kun tulevaisuustyöhön osallistuu erilaisia ihmisiä eri rooleista ja tehtä-
vistä, ennakointitiedosta, esimerkiksi tulevaisuuskuvista, tulee monipuoli-
sia. Vaikka on tärkeää rakentaa moninäkökulmaisia ennakointifoorumeita,
on esimerkiksi tutkinto-ohjelmien neuvottelukunnilla tärkeä tehtävä nyky-
tilanteen ja muutosten tunnistamisessa. Nykytilan skannauksessa ja heik-
kojen signaalien tunnistamisessa tarvitaan henkilöitä, jotka tuntevat ja
tunnistavat pitkältäkin ajalta muutoksia ennakoinnin kohteessa ja seuraa-
vat monipuolisesti niin somekanavia ja lehtikirjoittelua, viranomaisten
suunnitelmia ja tilastoja kuin ihmisten toimintaa.

Ennakoinnissa pyritään kuitenkin löytämään erityisesti sellaisia tulevai-
suuden mahdollisuuksia, jotka eivät seuraa lineaarisesti menneisyydes-
tä ja jotka myös haastavat toiminnan perususkomuksia ja -oletuksia.
Erityisesti koulutuksen kohdalla on syytä tunnistaa toiminnan raken-
teiden, kuten opetussuunnitelmien ja osaamisperustaisuuden, tuoma
polkuriippuvuus, eli pyrkimys pitää kiinni menneisyyden toimintamal-
leista ja olla haastamatta yksimielisyyttä. Liika samanmielisyys rajoittaa
tulevaisuuden mahdollisuuksien näkemistä (Inayatullah 2020; 2022). Siksi
ennakoinnissa, esimerkiksi tulevaisuusverstaissa, tarvitaan henkilöitä,
jotka tuovat prosessiin monenlaisia näkökulmia.

Laaja osallistuminen on tärkeää myös tulevaisuusvallan jakamisen
kannalta. Mitä useamalla on pääsy tulevaisuutta koskeviin keskuste-
luihin, sitä demokraattisemmin, tasa-arvoisemmin ja yhdenvertaisemmin
tulevaisuusvaltaa käytetään.
Sama pätee myös pedagogiseen johtamiseen. Jaettu pedagoginen johtaminen voidaan ymmärtää tietoiseksi päätöksenteoksi, valinnoiksi ja resurssien, kuten ajan, jakamiseksi omalla vastuualueella, olipa se oppiminen, opettaminen, TKIO (tutkimus-, kehittämis-, innovaatio- ja oppimistoiminta) tai muu korkeakoulun toiminta.

## Ekosysteemien näkökulma

Valtioneuvoston kartoitus kansallisesta ennakointitoiminnasta nosti esiin kuusi kehittämiskohdetta kansallisen ennakoinnin päivittämiseksi 2020-luvulle. Suosituksissa nostetaan ennakoinnin ekosysteemit tärkeäk- si kehittämisen kohteeksi (Kansallinen ennakointi 2020):

1. kasvatetaan yksilöiden tulevaisuuslukutaitoa ja organisaatioiden ennakointikyvykkyyttä

2. laajennetaan ennakoinnin ekosysteemiä

3. hyödynnetään globaaleja näkökulmia

4. selkeytetään toimijarooleja

5. vahvistetaan ennakointitiedon viestinnällisyyttä

6. kytketään ennakointi nykyistä vahvemmin päätöksentekoon.

<figure><img src="image_6.png" /></figure>
<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Kuvio 16. Korkeakoulut ennakoinnin kansallisessa ekosysteemissä.</figcaption></figure>

Ennakoinnin ekosysteemin laajentaminen tarkoittaa Metropolialle roolia ennakointiverkoston integroijana. Ekosysteemin orkestroinnin tai johtamisen näkökulmalla vahvistetaan ulkopuolisten asiantuntijanäkemysten, myös kriittisten, esiin tuomista ja avointa keskustelulle uusista ilmiöistä – luodaan moniäänistä ennakointitietoa.
## Tekoäly ja tulevaisuustieto

Koneoppiminen on lähtökohtaisesti tuntemattoman ennustamista. Numeerisesta datasta voidaan ennustaa esimerkiksi huomisen sää tai osakekurssien nousu. Koneoppimisen avulla tekoälymalli koulutetaan vanhalla, jo ennestään tunnetulla datalla ennustamaan ilmiöitä uudes- sa, ennennäkemättömässä datassa. Periaate on yksinkertainen, ja se on todettu toimivaksi yhä uudelleen ja uudelleen erilaisten ongelmien kohdalla.

Jos koneoppiminen toimii, miksi päivän sää ei aina vastaakaan ennus- tetta tai miksi osakekurssit eivät nousekaan ennusteen mukaan? Kone- oppimisen näkökulmasta meidän on aina yksinkertaistettava ongelma. Esimerkiksi sää on laaja planetaarinen ilmiö, johon vaikuttavat monet asiat koko ilmakehän laajuudella. Meillä ei kuitenkaan ole aina mahdolli- suutta kerätä kaikkea ilmiöön vaikuttavaa dataa reaaliajassa eikä proses- soida valtavia datamassoja järkevässä ajassa. Tietokoneiden laskennalli- nen kapasiteetti tulee nopeasti vastaan. Koko ilmakehän mallintaminen reaaliajassa vaatii paljon laskentatehoa, mikä tarkoittaa sitä, että täydel- listen sääennusteiden laatiminen olisi myös erittäin kallista.

Koneoppiminen toimii myös vajaalla datamäärällä. Tällöin on mahdol- lista, että tekoäly ei onnistukaan ennustamaan tulevaisuutta kovinkaan tarkasti – etenkään muuttuvassa maailmassa. Tällöin on hyvä muistaa, että tekoäly pohjaa ennusteet ainoastaan siihen dataan, jonka me sille kaadamme. Jos annamme tekoälylle tiedon vaikkapa opiskelijan arvosa- noista, ei tekoäly voi mitenkään ennustaa sitä, että opiskelija keskeyttää opinnot saatuaan vakituisen työpaikan. Työpaikan saamisen ja siitä johtu- van opintojen keskeytyksen ennustaminen pelkkien arvosanojen perus- teella on erittäin huteralla pohjalla.

Tulevaisuustieto ei rajoitu tekoälyn näkökulmasta pelkkään ennustami- seen. Jo ennen suuria kielimalleja tekoälytutkimusta tehtiin niin sanotun yleistiedolla päättelyn (common sense reasoning) parissa (ks. Abubakar 2022). Tekoälyä opetettiin päätelemään lyhyiden kertomusten perusteel- la asioiden tila tai seuraus. Tämä oli ensiaskel tulevaisuuden ennustami- seen pelkän tekstin pohjalta.
## Kysymys Bardille:

Japan Airlines aloitti päivittäiset lennot kuuhun. Mitä käytännön ongelmia Japan Airlines kohtasi lentojen aloittamisen suhteen?

## Bardin vastaus:

Japan Airlines kohtasi useita käytännön ongelmia päivittäisten lentojen aloittamisen suhteen. Näihin ongelmiin kuuluivat muun muassa:

* Tekniset haasteet: Kuuhun lentäminen vaatii erityisiä teknisiä ratkaisuja, kuten raketteja ja avaruusaluksia, jotka voivat kestää avaruusolosuhteet. Japan Airlinesin oli kehitettävä nämä ratkaisut itse tai hankittava ne yhteistyössä muiden yritysten kanssa.

* Turvallisuuskysymykset: Kuuhun lentäminen on erittäin vaarallista. Japan Airlinesin oli varmistettava, että sen avaruusalukset ja lennot olivat turvallisia matkustajille.

* Lainsäädäntö: Japanin hallituksella oli oltava lupa myöntää Japan Airlinesille luvat päivittäisiin lennoille kuuhun.

Näiden haasteiden lisäksi Japan Airlines kohtasi myös taloudellisia haasteita. Avaruuslennot ovat erittäin kalliita, ja Japan Airlines joutui investoimaan merkittävästi uusien avaruusalusten ja muun infrastruktuurin kehittämiseen.

Japan Airlines onnistui lopulta ratkaisemaan nämä ongelmat ja aloitti päivittäiset lennot kuuhun vuonna 2023.

Seuraavassa on joitakin konkreettisia esimerkkejä Japan Airlinesin kohtaa-mista käytännön ongelmista:

* Tekniset haasteet: Japan Airlinesin oli kehitettävä uusi raketti, joka voisi kuljettaa matkustajia ja tavaraa kuuhun. Raketin kehittäminen kesti useita vuosia ja maksoi miljardeja dollareita.

* Turvallisuuskysymykset: Japan Airlinesin oli testattava avaruus- aluksensa perusteellisesti ennen kuin se salli matkustajien lentää sillä. Testaukset kestivät useita kuukausia ja vaativat monia koelentoja.

* Lainsäädäntö: Japanin hallitus hyväksyi Japan Airlinesin hakemuksen päivittäisistä lennoista kuuhun vuonna 2022.

* Taloudelliset haasteet: Japan Airlinesin oli investoitava miljardeja dollareita uusien avaruusalusten ja muun infrastruktuurin kehittämi-seen.

Japan Airlinesin onnistuminen päivittäisten lentojen aloittamisessa kuuhun on merkittävä saavutus. Se osoittaa, että avaruusmatkailu on tulossa todelliseksi vaihtoehdoksi tavallisille ihmisille.

Kuvio 17. Bardin analyysi päivittäisiin kuulentoihin liittyvistä mahdollisista ongelmista.
Suuria kielimalleja voi käyttää paljon vapaammin ja monipuolisemmin tulevaisuustiedon tuottamiseen. Suurten kielimallien kanssa voi kokeilla erilaisia skenaarioita tai visioita. Vaikka tällä hetkellä suuret kielimallit perustuvatkin seuraavan sanan ennustamiseen lauseessa, ne eivät tee ennustusta pelkkien yksinkertaisten todennäköisyyksien varassa. Suuriin kielimalleihin on syötetty koulutusvaiheessa valtava määrä tekstiä, ja niille on emergoitunut kyvykkyyttä tehdä erilaisia asioita (ks. Anil ym. 2023). Näinpä esimerkiksi ChatGPT:n tai Bardin kanssa keskustellessa voi palottella erilaisia hypoteettisia tulevaisuuksia. Bard osasi kertoa hyvinkin seikkaperäisesti, millaisia ongelmia Japan Airlines kohtasi aloitettuaan päivittäiset lennot kuuhun hypoteettisessa tulevaisuudessa (ks. kuvio 17).

Suurista kielimalleista on tulossa kovaa vauhtia monimodaalisia. Tämä tarkoittaa, että kielimallit osaavat jatkossa käsitellä myös kuvaa, ääntä ja videota (ks. Alnajjarym 2022). Tämä mahdollistaa yhä syvemmän merkitysrepresentaation kielimallin sisällä. Parempi representaatio maailmasta puolestaan mahdollistaa entistä moninaisemman tulevaisuustiedon tuottamisen suurten kielimallien avulla.
# Lähteet

Abubakar, A. A. 2022. A survey on knowledge and commonsense reasoning for natural language processing. Scientific and practical cyber security journal, 6(2), 23–29.

Ahvenharju, S., Pouru-Mikkola, L., Minkkinen, M. & Ahlqvist, T. 2020. Tulevaisuustiedon lähteillä. Analyysi ennakointiraporteista ja tulevaisuuden ilmiöistä. Eduskunnan tulevaisuusvaliokunnan julkaisu 6/2020. Haettu 16.11.2023. https://www.eduskunta.fi/Fl/naineduskuntatoimii/julkaisut/ Documents/tuvj_6+2020.pdf

Alnajjar, K., Hämäläinen, M., Tiedemann, J., Laaksonen, J. & Kurimo, M. 2022. When to Laugh and How Hard? A Multimodal Approach to Detecting Humor and Its Intensity. Teoksessa Calzolari, L. ym. (toim.), Proceedings of the 29th International Conference on Computational Linguistics, 6875–6886. International Committee on Computational Linguistics.

Anil, R., Dai, A. M., Firat, O., Johnson, M., Lepikhin, D., Passos, A., ... & Wu, Y. 2023. Palm 2 technical report. arXiv:2305.10403. https://doi.org/10.48550/ arXiv.2305.10403

Auffermann, B., Minkkinen, M., Pouru. L. Neuvonen, A., Rowley, C. & Maria Malho, M. 2020. Kansallinen ennakointi 2020. Policy Brief. Valtioneuvoston selvitys- ja tutkimustoiminnan artikkelisarja 8/2020. Valtioneuvoston kanslia. http://urn.fi/ URN:ISBN:978-952-287-948-6

Curry, A. & Hodgson, A. 2008. Seeing in Multiple Horizons: Connecting Futures to Strategy. Journal of Futures Studies 13(1), 1–20.

Dator, J. 2012. Dream society? Ubiquitous society? No society? Futures for Finland and the world as seen from a small Pacific Island. Futura, 3/2012, 39–43.

Dufva, M. 2022. Tulevaisuusvallan laajentaminen tekee tulevaisuuksista parempia. Sitran blogit 17.10.2022. https://www.sitra.fi/blogit/ tulevaisuusvallan-laajentaminen-tekee-tulevaisuuksista-parempia/

Dufva, M. & Rekola, S. 2023. Megatrendit 2023. Ymmärrystä yllätysten aikaan. Sitran katsaus. Haettu 16.11.2023. https://www.sitra.fi/aiheet/megatrendit/

Erätauko. Erätauko-säätiö. Haettu 16.11.2023. https://www.eratauko.fi/
Halonen, M., Hyytinen, K. & Kurki, S. 2022. Tulevaisuusajattelu kansalaistaidoksi: Tulevaisuustaajuus-työpajamenetelmän arviointitutkimuksen tulokset. Sitran selvityksiä No. 221. Helsinki: SITRA. Haettu 16.11.2023. https://www.sitra.fi/app/uploads/2022/10/sitra_tulevaisussajattelu-kansalaistaidoksi_final.pdf

Huhtaniemi, M. 2023. Vaikuttavalla strategialla rakennetaan kestävää tulevaisuutta. Teoksessa Unkari-Virtanen, L. & Huhtaniemi, M. (toim.), TKIO – tulevaisuuskestävää innovointia ja osaamista. Metropolia Ammattikorkeakoulun julkaisuja, Taito-sarja 110. Helsinki: Metropolia Ammattikorkeakoulu. https://urn.fi/URN:ISBN:978-952-328-383-1

Inayatullah, S. 2008. Six pillars: futures thinking for transforming. Foresight, 10(1), 4–21. https://doi.org/10.1108/14636680810855991

Inayatullah, S. 2020. Scenarios for Teaching and training: from Being Kodaked to Futures Literacy and Futures-Proofing. CSPS Strategy and Policy Journal, 8, 33–50.

Inayatullah, S. 2022. Anticipation to emancipation. Toward a stage theory of the uses of the future. Taiwan: Tamkang University. Haettu 16.11.2023. https://jfsdigital.org/2022/02/28/anticipation-to-emancipation-toward-a-stage-theory-of-the-uses-of-the-future/

Inayatullah, S. & Milojevic, I. (toim.) 2015. CLA 2.0: Transformative Research in Theory and Practice. Taiwan: Tamkang University Press.

Kania, J., Kramer, M. & Senge. P. 2018. The water of systems change. Boston: FCG. Haettu 3.11.2023. https://www.fsg.org/resource/water_of_systems_change/

Linkola J. & Väisänen S. (toim.) 2023. Tulevaisuustyöpajoilla kohti kestävää hyvinvointia. Metropolia Ammattikorkeakoulun julkaisuja, Mikrokirjat 48. Helsinki: Metropolia Ammattikorkeakoulun julkaisuja. https://urn.fi/URN:ISBN:978-952-328-384-8

Miller R. 2018. Transforming the Future. Anticipation in the 21st Century. Lontoo: Routledge.

Milojevic, I. 2005. Educational future: Dominant and contesting visions. London: Routledge.

Minkkinen, M., Auffermann, B. & Ahokas, I. 2019. Six foresight frames: Classifying policy foresight processes in foresight systems according to perceived unpredictability and pursued change. Technological Forecasting and Social Change, Vol 149. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2019.119753

Popper, R. 2008. How are foresight methods selected? Foresight, 10(6), 62–89.
Pouru, L., Minkkinen, M., Auffermann, B., Rowley, C., Malho, M. & Neuvonen, A. 2020. Kansallinen ennakointi Suomessa 2020. Valtioneuvoston selvitys- ja tutkimustoiminnan julkaisusarja 2020:17. Helsinki: Valtioneuvosto. http://urn.fi/ URN:ISBN:978-952-287-948-6

Rohrbeck, R. 2011. Corporate Foresight. Towards a Maturity Model for the Future Orientation of a Firm. Berlin Heidelberg: Springer-Verlag. https://journals.aom. org/doi/10.5465/ambpp.2010.54493637

Rohrbeck, R. & Kum, M.E. 2018. Corporate foresight and its impact on firm performance: A longitudinal analysis. Technological Forecasting and Social Change, Vol 129, 105–116 https://doi.org/10.1016/j.techfore.2017.12.013

Saritas, O. 2010. Towards a systemic foresight methodology. Foresight 12(1). https:// www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/fs.2010.27312aaa.001/full/html

Saritas, O. 2013. Systemic foresight methodology. Teoksessa Meissner, D., Gokhberg, L. & Sokolov, A. (toim.), Science, Technology and Innovation Policy for the Future: Potentials and Limits of Foresight Studies. Heidelberg: Springer Berlin. 83–117. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-31827-6_6

Scharmer, O. 2018. The Essentials of Theory U. Oakland: Berrett-Koehler Publishers.

Scharmer, O. 2019. Vertical Literacy: Reimagining the 21st-Century University. Field of the Future -blogi 16.4.2019. Haettu 3.11.2023. https://medium.com/presencing- institute-blog/vertical-literacy-12-principles-for-reinventing-the-21st-century- university-39c2948192ee

Sharpe, B. 2013. Three Horizons. The Pattering of Hope. Aberdour: Triarchy Press.

Sipari, S., Helenius, S., Vänskä, N., Foster, R. & Salonen, A.O. 2022. Osallistuva tutkimus-, kehittämis- ja innovaatiokumppanuus ammattikorkeakoulukontekstissa. Ammattikasvatuksen aikakauskirja 24(4), 10–27.

Smart, J.M. 2023. Chapter 5: The Do Loop. The Eight Skills of Adaptive Foresight. Teoksessa J.M. Smart: The foresight guide. Foresight University (4U). Haettu 16.11.2023. https://foresightguide.com/the-do-loop-table-of-contents/

Sokero, M., Neuvonen, A., Lähteenaro, I. & Koskinen, M. 2017. Puoliksi tehty. Nuorten antisipaatiot ilmastonmuutoksessa. Helsinki: Demos. Haettu 16.11.2023. https://demoshelsinki.fi/wp-content/uploads/2017/12/raportti2-1-1.pdf

UNESCO, s.d. Futures Literacy. Haettu 16.11.2023. https://www.unesco.org/en/ futures-literacy

Weick, K.E., Sutcliffe, K.M. & Obstfeld, D. 2005. Organizing and the process of sensemaking. Organization Science, 16(4), 409–421.