Mitä ovat AI-agentit ja miten niitä hyödynnetään markkinoinnissa?

Mikä on AI-agentti?

AI-agentti on tekoälyjärjestelmä, joka ei vain vastaa kysymyksiin, vaan tekee asioita itsenäisesti. Se saa tehtävän, pilkkoo sen osiin, suorittaa tarvittavat toimenpiteet ja palauttaa tuloksen.

Ero tavalliseen chatbottiin: Kun kysyt ChatGPT:ltä ”kirjoita sähköposti”, se kirjoittaa tekstin. AI-agentti voi kirjoittaa sähköpostin, tarkistaa vastaanottajan CRM:stä, personoida viestin asiakkaan historian perusteella ja ajastaa lähetyksen sopivaan ajankohtaan.

Käytännössä kyse on automaation seuraavasta tasosta. Perinteinen automaatio seuraa tarkkoja sääntöjä: ”kun tapahtuu X, tee Y”. AI-agentti ymmärtää tavoitteen ja päättää itse, miten sen saavuttaa.

Miten agentti eroaa tavallisesta tekoälystä?

Helpoiten ymmärtää vertaamalla:

Tavallinen chatbot (esim. ChatGPT, Claude):

• Vastaa yhteen kysymykseen kerrallaan
• Muistaa aiemmista keskusteluista sen, mitä muistitoiminto on tallentanut
• Ei tee mitään muissa järjestelmissä, ellei siihen ole liitetty sovelluksia
• Käyttäjä ohjaa jokaista askelta

Räätälöity chatbot (esim. Claude Projects, Geminin skillit):

• Vastaa kysymyksiin tallennettua kontekstia vasten
• Muistaa brändiäänen, tuotetiedot ja ohjeet
• Ei silti toimi itsenäisesti
• Käyttäjä kysyy, chatbot vastaa

AI-agentti:

• Saa tavoitteen ja päättää itse toimenpiteet
• Käyttää useita työkaluja ja järjestelmiä
• Voi tehdä monta asiaa peräkkäin ilman ihmisen ohjausta
• Ihminen valvoo ja hyväksyy lopputuloksen

Raja liukuu: ChatGPT:hen ja Claudeen voi liittää esimerkiksi sähköpostin, kalenterin tai pilvitiedostot, ja silloin ne voivat toimia niissä luvallasi. ChatGPT:n selainlaajennuksella se voi myös käyttää avoimia välilehtiä ja toimia verkkosivuilla. Oletuksena se kysyy luvan jokaiselle uudelle sivustolle, ja OpenAI neuvoo pitämään sivujen sisältöä epäluotettavana ja jättämään arkaluonteiset tiedot pois selaintehtävistä.

Esimerkkejä markkinoijan arjessa

AI-agentit eivät ole pelkkää tulevaisuutta. Agentteja voi rakentaa jo nyt:

Liidien kvalifiointi ja reititys

Agentti seuraa yhteydenottolomaketta. Kun uusi viesti tulee:

1. Analysoi viestin sisällön ja tunnistaa aihealueen
2. Tarkistaa CRM:stä, onko kyseessä olemassa oleva asiakas
3. Pisteyttää liidin potentiaalin viestin ja yritystietojen perusteella
4. Reitittää oikealle henkilölle ja luo CRM-merkinnän

Tämä säästää myyntitiimin aikaa ja lyhentää vasteaikaa.

Sisällön seuranta ja yhteenveto

Agentti seuraa kilpailijoiden blogeja, toimialan uutisia ja somekeskusteluja:

1. Kerää uudet artikkelit ja postaukset automaattisesti
2. Tiivistää ne lyhyiksi yhteenvedoiksi
3. Tunnistaa trendit ja toistuvat teemat
4. Lähettää viikoittaisen koosteen markkinointitiimille

Kampanjaraportointi

Agentti kerää kampanjadatan eri kanavista:

1. Hakee tulokset Google Adsista, Metasta ja sähköpostimarkkinoinnista
2. Yhdistää datan ja laskee keskeiset mittarit
3. Vertaa edelliseen kauteen ja tunnistaa poikkeamat
4. Tuottaa selkeän raportin johdolle

Sähköpostisekvenssien optimointi

Agentti seuraa sähköpostikampanjan tuloksia:

1. Analysoi avaus- ja klikkausprosentit viestittäin
2. Tunnistaa, mitkä otsikot ja sisällöt toimivat
3. Ehdottaa muutoksia huonosti toimiviin viesteihin
4. A/B-testaa vaihtoehtoja automaattisesti

Claude Projects ja Geminin skillit: eivätkö ne ole agentteja?

Tämä menee helposti sekaisin, ja se on ymmärrettävää. Claude Projects ja Geminin skillit ovat hyödyllisiä työkaluja, mutta ne eivät ole agentteja.

Claude Projects antaa sinun tallentaa ohjeita, dokumentteja ja brändiäänen ohjeet pysyvästi. Kun avaat projektin ja kysyt jotain, Claude vastaa tallennetun kontekstin pohjalta. Mutta se ei toimi itsekseen. Sinä kysyt, Claude vastaa.

Geminin skillit toimivat samalla periaatteella: tallennetut ohjeet ja tiedostot, joiden avulla Gemini tuntee tietyn aihealueen. Ne korvaavat Gemit: Gemini-sovellukseen skillit tulevat asteittain lokakuun puolivälistä marraskuun puoliväliin 2026, ja Google poistaa Gemit syksyn 2026 ja kevään 2027 aikana. Hyödyllinen työkalu, mutta ei itsenäinen toimija.

Skillejä voi yhdistää, ja Gemini osaa ottaa sopivan skillin käyttöön itse. Sekin tapahtuu silti vasta, kun sinä pyydät jotain.

Varsinainen AI-agentti eroaa näistä siinä, että se tekee asioita ilman jatkuvaa ihmisen ohjausta. Se voi käynnistää prosesseja, kutsua API-rajapintoja ja suorittaa tehtäviä peräkkäin.

Mistä aloittaa?

AI-agenttien rakentamiseen on kolme tasoa:

Taso 1: Visuaaliset automaatiotyökalut (ei koodausta)

Zapier ja Make tarjoavat valmiita AI-integraatioita. Voit rakentaa räätälöityjä agentteja visuaalisesti ilman koodia:

• ”Kun saan sähköpostin tietyllä otsikolla, tiivistä sisältö tekoälyllä ja lähetä Slackiin”
• ”Kun lomakkeelle tulee viesti, analysoi tekoälyllä ja lisää CRM:ään oikeaan kategoriaan”

Ei koodausta, mutta ei myöskään triviaalia. Make ja Zapier ovat visuaalisia työkaluja, mutta monivaiheisten agenttityönkulkujen rakentaminen vaatii aikaa, loogista ajattelua ja perehtymistä. Odota oppimiskäyrää, ennen kuin kokonaisuus toimii toivotulla tavalla.

Tämä on silti paras aloituspiste useimmille markkinoijille.

Taso 2: Alustakohtaiset agentit

HubSpot, Salesforce ja muut markkinointialustat rakentavat omia AI-agentteja. Nämä toimivat alustan datan ja työkalujen kanssa suoraan, ilman erillistä integrointia.

Esimerkiksi HubSpotin Breeze-agentit voivat itsenäisesti kvalifioida liidejä, ehdottaa seuraavia toimenpiteitä ja tuottaa raportteja.

Taso 3: Koodauksella rakennetut agentit

Jos tarpeesi ovat spesifejä, agentin voi rakentaa API:en päälle. Tämä vaatii teknistä osaamista mutta antaa täyden kontrollin.

Tähän käytetään esimerkiksi Claude Agent SDK:ta, OpenAI:n Responses API:a tai avoimen lähdekoodin työkaluja, kuten LangChain. (OpenAI:n aiempi Assistants API suljettiin 26.8.2026.)

Mihin agentit eivät (vielä) pysty

AI-agentit ovat vielä kehitysvaiheessa. Muutama asia, joka kannattaa tiedostaa:

Virhealttius. Agentti voi tehdä vääriä päätöksiä, erityisesti monimutkaisissa tilanteissa. Ihmisen valvonta on toistaiseksi välttämätöntä.

Kontekstin rajallisuus. Agentti ei tunne liiketoimintaasi yhtä hyvin kuin sinä. Se voi tuottaa teknisesti oikean mutta strategisesti väärän ratkaisun.

Integraatioiden monimutkaisuus. Agentti, joka yhdistää monta järjestelmää (CRM, mainosalusta, sähköposti, analytiikka), vaatii huolellista suunnittelua ja ylläpitoa.

Kustannukset. Jokainen agentin tekemä tekoälykutsu maksaa. Aktiivinen agentti, joka tekee kymmeniä analyyseja päivässä, voi kerryttää merkittäviä kustannuksia.

Suositus: Aloita yksinkertaisista automaatioista (taso 1) ja laajenna, kun kokemus karttuu. Monimutkaiset agentit eivät ole ensimmäinen askel.

Kirjoittanut

Janne Riihimäki

Tekoälykonsultti ja -kouluttaja markkinointiin · Sofia Digital

Autan markkinointitiimejä ottamaan tekoälyn käyttöön niin, että se jää arkeen. Kaikki lähtee tarpeesta: ensin katsotaan, mitä tiimi tekee, ja sitten valitaan keinot ja työkalut. Tutustu Janneen ja siihen, missä hän auttaa

Tarvitsetko apua käyttöönottoon?

Ota yhteyttä arrow_forward