Tekoälyn sisäpiirissä alkaa uusi sisältösarja. AI-agentit käytännössä sisältää havaintojani ja oppejani käytännön tietotyössä, jotta minä ja sinä opitaan yhdessä.
Olen keväästä asti rakentanut Codexilla erilaisia AI-automaatioita, jotka tekevät puolestani töitä tietokoneellani.
Yksi niistä siirtää työpöydän kuvakaappaukset Kuvakaappaukset-kansioon ja nimeää ne sisällön perusteella.
Esimerkiksi:
Screenshot 2026-08-05 at 13.35.11.png
muuttuu muotoon:
2026-08-05_chatgpt-kayttoraja-taynna.png
Tavoite oli yksinkertainen.
En aina ehdi tai muista nimetä kuvakaappauksia. Sitten niitä pitäisi joskus löytää – usein viikkojen tai kuukausien päästä.
Kun kuvakaappauksia kertyy tuhansia, epämääräisistä tiedostonimistä ei ole paljon apua. Nyt voin hakea tietokoneeni Spotlightilla nopeasti esimerkiksi kaikki kuvakaappaukset, jotka käsittelevät Codexia (kuva alla).
Samalla työpöytäni näyttää huomattavasti rauhallisemmalta. Tiedostot ovat edelleen teknisesti työpöydälläni, mutta yhden Kuvakaappaukset-kansion alla sen sijaan, että ne täyttäisivät koko näkymän.
Mikä on Codex (superlyhyesti)?
Codexin desktop-versio julkaistiin maaliskuussa 2026. Silloin aloitin siihen tutustumisen, koska se sisältyi ChatGPT Plus -tilaukseeni. Sisältyy yhä, mutta tänä päivänä työpöytäsovelluksen nimi on ChatGPT ja siitä löytyvät sekä kaikki ChatGPT:stä (keskustelut, projektit jne.), uusi ChatGPT Work -agenttitila ja Codex.
Tätä super-sovellukseksi nimettyä odotettiin koko alkuvuosi ja heinäkuussa se saapui jokaiselle. Sillä voi tehdä todennäköisesti lähes kaiken saman kuin Claude Coworkilla ja Codella sekä Microsoftin Copilotilla ja Coworkilla, mutta käyttökokemus ja -liittymä ovat tietenkin hieman erilaisia.
Ensimmäinen automaatio ei toiminut
Annoin Codexille melko vapaat kädet. En määritellyt tarpeeksi tarkasti, miltä lopputuloksen pitäisi näyttää.
Codex teki joka päivälle oman kansion ja sijoitti kuvakaappaukset sen alle.
Se ei ollut varsinaisesti järjetön ratkaisu. Päiväkohtainen ryhmittely voi joissain tilanteissa olla hyödyllinen.
Minulle se oli kuitenkin hankala. Halusin löytää kuvakaappauksia niiden sisällön, en päivämäärän perusteella. En tarvinnut kymmeniä uusia kansioita, vaan yhden selkeän paikan ja paremmat tiedostonimet.
Tajusin heti tehneeni määrittelyssä virheen.
En jäänyt kuitenkaan harmittelemaan asiaa, vaan pyysin Codexia luonnollisella kielellä korjaamaan automaation: kaikki kuvakaappaukset yhteen Kuvakaappaukset-kansioon ja tiedostonimeen päivämäärän lisäksi sisältöä kuvaava nimi.
Codex korjasi työnkulun.
Tässä on yksi agenttisen työskentelyn kiinnostavimmista puolista: ensimmäinen versio ei aina ole lopullinen, mutta virheestä voi antaa palautetta suoraan. Agentti ei loukkaannu, puolustele ratkaisuaan tai syyllistä käyttäjää huonosta ohjeesta.
Seuraava versio voi olla parempi muutamassa minuutissa.
Hyvä lopputulos pitää määritellä etukäteen
Tärkein oppini ei ollut se, että Codex osaa nimetä tiedostoja.
Agentille ei riitä, että kertoo mitä haluaa tapahtuvan. Pitää myös kuvata, miltä hyvä lopputulos näyttää.
Minun olisi pitänyt määritellä alussa esimerkiksi nämä asiat:
- kaikki tiedostot yhteen kansioon
- ei uusia päiväkohtaisia alikansioita
- alkuun päivämäärä muodossa
vvvv-kk-pp - loppuun lyhyt, sisällön perusteella muodostettu kuvaus
- alkuperäiset tiedostot siirretään, ei kopioida
- toistuvasta työstä tehdään vain tarpeellinen määrä lokia
Kun nämä rajaukset puuttuvat, agentti joutuu tekemään oletuksia.
Ja oletus voi olla teknisesti järkevä mutta käytännössä väärä.
Lokit kertoivat toisen kiinnostavan asian
Automaation ensimmäinen versio teki jokaisella ajokerralla myös CSV-lokitiedostot. Niihin tallentuivat esimerkiksi siirretyt tiedostot ja muodostetut nimet.
Alkuvaiheessa se oli hyödyllistä riskienhallintaa ja kontrollia. Halusin nähdä, mitä automaatio tekee.
Myöhemmin huomasin, että lokissa näkyvä nimi ei aina ollut sama kuin lopullinen tiedostonimi.
Esimerkiksi lokiin tallentui:
chatgpt-kayttorajat-seuraa
mutta varsinainen tiedosto nimettiin myöhemmin:
chatgpt-kayttoraja-taynna.png
Lokissa oli siis automaation ensimmäinen tulkinta. Lopullinen nimi syntyi vasta, kun kuva tarkistettiin tarkemmin.
Tämä muistutti minua siitä, että automaation tuottama loki ei automaattisesti ole luotettava auditointijälki. Se voi dokumentoida vain yhden vaiheen työnkulusta.
CSV-tiedostojen kirjoittaminen ei itsessään kuluta kielimallin tokeneita, koska paikallinen Python-skripti kirjoittaa ne suoraan levylle. Tokeneita kuluu esimerkiksi kuvien analysointiin, keskusteluun ja raportointiin.
Silti päätin lopulta luopua lokivaiheesta. Se oli palvellut tarkoitustaan, mutta en enää tarvinnut sitä päivittäisessä käytössä.
Hyvä automaatio ei ole sellainen, joka tekee mahdollisimman paljon.
Se tekee tarpeellisen työn riittävän luotettavasti ja mahdollisimman selkeästi.
Tämä ei ole Macin oma taustaohjelma
Yksi tärkeä tekninen täsmennys liittyy siihen, mitä automaatio oikeastaan tekee.
Codex ei rakentanut Macilleni itsenäisesti pyörivää taustaprosessia, kuten launchd- tai cron-ajastusta.
Codex säilyttää ajastuksen ja tehtävänannon. Ajastus käynnistää uuden Codex-tehtävän, joka toimii käyttöoikeuksiensa puitteissa ja yrittää käsitellä tietokoneellani olevia tiedostoja.
Käytännössä tämä tarkoittaa, että:
- Codexilla pitää olla pääsy tarvittaviin tiedostoihin
- Macin ja tarvittavan työympäristön pitää olla käytettävissä
- automaatio ei ole sama asia kuin täysin itsenäinen paikallinen ohjelma
- työn onnistuminen riippuu myös käyttöoikeuksista ja toimintaympäristöstä
Tämä on agenttien kanssa olennainen ero.
Kaikki agentit eivät pysty tekemään samoja asioita. Osa toimii vain pilvipalveluissa ja yhdistetyissä sovelluksissa. Osa voi käyttää myös tietokoneen paikallisia tiedostoja tai muita koneelle annettuja oikeuksia.
Siksi agenttia valittaessa ei pidä kysyä vain:
Kuinka älykäs tämä malli on?
Kannattaa kysyä myös:
Mihin sillä on pääsy ja missä ympäristössä se pystyy toimimaan?
Pieni automaatio paljasti suuremman riskin
Kuvakaappausten nimeämistä rakentaessani huomasin myös toisen asian.
Olin ajatellut, että tietokoneeni tiedostot tallentuvat automaattisesti, kansiosta riippuen, kolmeen pilvipalveluun: Google Driveen, Microsoft OneDriveen ja iCloudiin.
Kävi ilmi, etteivät Downloads-kansio automaattisesti tallentuneut minnekään.
Jos tietokone katoaa tai rikkoutuu, ladatut tiedostot voivat siis kadota mukana.
Tämä on hyvä esimerkki siitä, miten pieni automaatiohanke voi paljastaa paljon suuremman kehityskohteen.
Alun perin halusin vain paremmat nimet kuvakaappauksilleni. Samalla jouduin tarkistamaan, mitä tiedostoilleni oikeasti tapahtuu ja mihin ne varmuuskopioituvat.
Mitä tästä kannattaa oppia?
Agenttista työnkulkua ei tarvitse aloittaa suuresta strategiasta tai monimutkaisesta järjestelmästä.
Minä aloitin hyvin arkisesta ongelmasta:
Kuvakaappauksia kertyy liikaa, enkä löydä niitä myöhemmin.
Ensimmäinen versio oli liian väljästi määritelty. Se tuotti toimivan mutta minulle epäkäytännöllisen ratkaisun.
Sitten korjasin tavoitetta, rajasin lopputulosta ja annoin palautetta.
Tämä on mielestäni paljon realistisempi kuva agenttien hyödyntämisestä kuin ajatus yhdestä täydellisestä taidosta, joka ratkaisee kaiken kerralla.
Agenttinen työskentely muistuttaa enemmän yhteistyötä uuden työntekijän kanssa: annat tehtävän, tarkistat lopputuloksen, korjaat suuntaa ja rakennat vähitellen toimivamman tavan työskennellä.
Ja joskus samalla selviää, että varsinainen ongelma olikin jossain aivan muualla.
Seuraavaksi sarjassa: mitä agentti tarvitsee voidakseen tehdä työnsä – käyttöoikeudet, konteksti, työkalut ja sopiva toimintaympäristö.
Ystävällisin terveisin
Terho Tirkkonen
tekoälykouluttaja ja -konsultti
[email protected]
puh. 041 469 2682
Vastaukset