Qalmari, YliopistonKatu 31, Turku (2026)

16/06/2026

Miksi olemme toistaiseksi pitäneet matalaa profiilia tekoälyhypen keskellä? Koska olemme Qalmari.

Kun tekoäly löi läpi, emme halunneet rynnätä apajille myymään jotain, minkä lopullisia vaikutuksia asiakkaidemme arkeen ei oltu vielä kunnolla ymmärretty.

Kehittäjiemme keskimääräinen työkokemus on tällä hetkellä 17 vuotta. Olisi ollut suoraan sanottuna hölmöä, jos emme olisi valjastaneet tätä senioriosaamista tekoälyratkaisujen perinpohjaiseen ymmärtämiseen ja samalla udelleet asiakkailtamme heidän todellisista tarpeistaan.

Viime vuodet olemme siis tutkineet tekoälyä pintaa syvemmältä. Kehittäjämme ovat ottaneet erilaisia työkaluja haltuun ja samalla olemme seuranneet, miten teknologian alkuhuuma taittuu ja mistä löytyy aito, mitattava tuottavuus.

Ensin asiat on ymmärrettävä itse, ja vasta sitten niistä kannattaa puhua. 🐙

12/06/2026

No bu****it on lupaus, joka pitää lunastaa joka päivä.

Miten se näkyy käytännössä sisäisesti, rekryssä ja asiakkaiden kanssa? Kurkkaa kuvat. ➡️

12/06/2026

Qalmareita tupsahtee tänään Turun toimistolle tavallista sankemmin joukoin, sillä alkamassa on AI-työpaja, jossa uppoudutaan agenttiarkkitehtuurin, RAG:n ja ReActin äärelle.

Vetäjänä toimii Qalmarin oma Pekka Rantala, joten tiedossa on hengästyttävän paljon kokemukseen perustuvaa asiaa tekoälystä.

Alkupalaksi luvassa on teoriaa siitä, mistä LLM-pohjaiset tekoälyratkaisut koostuvat: kielimallit, kontekstit, tokenit, promptaus ja tool calling, ja niiden päälle ripaus agenttiarkkitehtuuria ja orkestrointia.

Sen jälkeen onkin aika kääriä hihat ja rakentaa ReAct-agentti kielimallin päälle, seurata sen päättelyä vaihe vaiheelta, tutustua RAG:iin aina dokumenttien pilkkomisesta embeddingiin, vektorikantaan ja hakuun. Lopuksi nämä yhdistetään agentic RAG -harjoituksessa, jossa agentti itse päättää, mitä tietoa hakee, mitä työkaluja käyttää ja milloin.

Agenttien sisäinen päättely on yhä monesti melkoinen musta laatikko, eikä aina ole näkyvyyttä siihen, tekevätkö agentit juuri sen mitä on ohjeistettu vai oikovatko mutkia. Siksi työpajan aikana mietitään yhdessä kontekstinhallintaa, guardraileja ja sitä, miten agentit saa pyörimään hallitusti myös pilvessä eikä vain omalla koneella.

Teknologia kaahaa eteenpäin sellaista tahtia, että harva meistä pysyy yksin kaiken kehityksen perässä. Yhteiset tilaisuudet ovatkin mitä mainioin hetki jakaa kokemuksia, oppeja ja ihan muuten vain viettää aikaa muiden qalmareiden kanssa. 🐙

08/06/2026

Kalleinta on ratkaista väärä ongelma.

Ilman perusteellista esiselvitystä merkittävä osa ohjelmisto- tai laitekehityksen budjetista voi kulua oikaisuihin, kun toimintoja suunnitellaan uusiksi, teknologiat vaihdetaan kesken projektin tai huomataan, ettei asiakkaiden tarve ollutkaan mitä luultiin.

Qore-esiselvitys auttaa tunnistamaan olennaisen ja määrittämään projektille suunnan, prioriteetit ja huomioimaan riskit.

Hinta? 5 800 € eli melko mitätön, jos sillä voi välttää kalliit virheet.

05/06/2026

Useimmissa yrityksissä on AI-projekti jo käynnissä. Silti moni kokeilu jää pistemäiseksi ja hyödyt hämärän peittoon. Tavallisin syy on se, että tekoälyä mietitään teknologia eikä liiketoiminta edellä.

Emme ole halunneet huudella tekoälystä ennen kuin osaamme sen senior-tasoisesti, joten olemme parin viime vuoden ajan rakentaneet AI-osaamistamme suunnitelmallisesti. Jälleen yksi iso pala loksahtaa paikoilleen, kun saamme toivottaa Janeka Jalonen Giersbergin qalmariksi! 🐙

Janeka aloittaa meillä Chief Customer Success Officer & AI Transformation Lead -roolissa. Pitkä titteli, m***a ydin on yksinkertainen: hän istuu asiakkaan kanssa samalla puolella pöytää ja sanoo suoraan, mihin tekoäly tuo arvoa ja mihin ei.

Janekan roolissa se tarkoittaa käytännössä kolmea asiaa:

🔹 Asiakkuuksia hoidetaan pitkäjänteisesti, niin että katse on tuloksissa eikä yksittäisissä projekteissa.

🔹 Tekoälystä tulee osa prosesseja, päätöksentekoa ja arjen tekemistä, ei vain näyttäviä demoja.

🔹 Hyödyt tehdään näkyviksi ja mitattaviksi: aikana, euroina tai parempana laatuna.

Tähän Janeka tuo yli 15 vuotta kokemusta liiketoiminnan kehittämisestä, ERP-maailmasta ja AI-ratkaisujen käytännön hyödyntämisestä. Hänelle tekoäly lähtee ihmisistä ja heidän työstään, ja vasta sitten katsotaan, mikä teknologia sitä työtä parhaiten tukee.

Jos mietitte, mistä tekoälyn kanssa kannattaa oikeasti lähteä liikkeelle tai miten vältetään ikuiseksi venyvä pilottivaihe, jutellaan!

Mahtavaa, että valitsit meidät Janeka ja tervetuloa tiimiin! 🙌

04/06/2026

SAP-tiimimme yhteisessä koulutuspäivässä raavimme päitämme SAP Cloud ALM:n ja suuren AI- ja pilvitransformaation äärellä.

Pureuduimme siihen miten iso SAP-uudistus oikeasti pidetään hallinnassa elinkaaren alusta loppuun ja taas lopusta alkuun, sekä miten SAP AI mullistaa parhaillaan ALM-prosesseja.

Todisteeksi siitä että opit todella tarttuivat, qalmarit suorittivat SAP Solution Transformation Consultant ja Solution Transformation Practitioner -badget. 🥳

Käytännössä badget ovat osoitus siitä, että voimme auttaa SAP-uudistuksissa:

➡️ Projektin suunnittelussa ja tehtävien hallinnassa
➡️ Prosessien ja vaatimusten dokumentoinnissa
➡️ Testauksen orkestroinnissa ja defektien hallinnassa
➡️ Käyttöönoton ja julkaisujen suunnittelussa

Mukana on täysi jäljitettävyys vaatimuksista testeihin ja tuotantoonvientiin asti, eli näkyvyys siihen missä mennään silloinkin kun liikkuvia osia on satoja tai isoissa hankkeissa jopa tuhansia.

Ja kun tuotantoon on päästy, niin alkaa ylläpito ja pienkehitys, ja kulman takana odottaa jo seuraava iso päivitys tai projekti. Tässä kaikessa ALM on se tärkein tukipilari, johon voi rauhallisin mielin tuketua.

Jos SAP-uudistuksenne siis uhkaa muuttua palapeliksi ilman oikeita palasia, tai punainen lanka on lattialla mytyssä, niin tiedät keiden puoleen kääntyä. 🐙 Kun sekä SAP kehitys- että ylläpitoprosessit laitetaan kerralla kuntoon, saavat tiimit mahdollisuuden keskittyä olennaiseen.

03/06/2026

Tekoäly on jokaisen tuotekehitysjohtajan agendalla, m***a keskustelu pyörii usein yksittäisissä ratkaisuissa. Agentti tänne, pilotti tuonne ja sitten vain odottelemaan tuloksia.

Iso kysymys jää kuitenkin käsittelemättä: kun toteutus nopeutuu, myös tuotekehityksen johtaminen muuttuu.

Tästä puhuttiin tänään Qalmarin AI-aamupalalla Salossa.

Koodaaminen oli ennen hidasta, joten määrittely tehtiin huolella ja tehtävät priorisoitiin tarkkaan. Nyt AI tekee ainakin teoriassa kahden viikon koodit päivässä, ja nopeus houkuttelee oikaisemaan suoraan toteutukseen.

Pullonkaula on siirtynyt toteutuksesta määrittelyyn, ja jatkossa päätöksiä on voitava tehdä nopeasti. Kun alussa käytetään aikaa laadukkaisiin määrittelyihin ja designiin, seuraavat vaiheet sujuvat merkittävästi tehokkaammin ja laadukkaammin.

Aamupalalla puhuttiin kahdesta mallista, jotka vastaavat tähän:

💡 Spec-driven development: määrittely ohjaa kehitystä alusta loppuun, eikä ole erillinen dokumentti, joka unohtuu intraan.

💡 Design-to-Code: visuaalinen suunnitelma muutetaan toimivaksi koodiksi tekoälyavusteisesti.

Se mikä malli sopii mihinkin, riippuu yrityksen tarpeista ja liiketoimintaympäristöstä. Käytännössä parhaat tulokset syntyvät yhdistelemällä eri lähestymistapoja tilanteen mukaan.

Demossa nähtiin myös konkreettisesti, miten AI toimii kevyellä promptauksella ja miten lopputulos eroaa, kun AI on osa harkittua prosessia.

Kiitos kaikille osallistujille! Ehdottomasti parasta tilaisuudessa olivat kysymykset ja runsaat keskustelut ennen ja jälkeen esitysten. Ja jos joku aiheista jäi vielä mietityttämään, täällä ollaan. 🐙

03/06/2026

Tekoäly ei ole vain yksittäinen työkalu tai irrallinen projekti.

Suurin arvo syntyy, kun sitä hyödynnetään osana liiketoiminnan prosesseja, ja tunnistetaan ne kohdat missä syntyy hukkaa, viivettä tai turhaa manuaalista työtä.

Parhaimmillaan AI on oiva apu esimerkiksi:
• automatisoimaan työvaiheita
• parantamaan päätöksentekoa datan avulla
• optimoimaan resursseja
• mahdollistamaan kasvun ilman, että henkilöstömäärä kasvaa samaa tahtia

Tekoälyprojektit harvoin ovat pelkkää tekoälyä, vaan iso osa työstä liittyy dataan. Sen keräämiseen, jalostamiseen ja ymmärtämiseen. Lopulta itse AI-ratkaisu on vain yksi osa kokonaisuutta.

Tässä videossa muutama ajatus siitä, missä tekoälyn todellinen liiketoimintahyöty yleensä syntyy. 👇

01/06/2026

Tuotekehitysprojekteissa ongelmat eivät yleensä synny pelkästään vääristä teknisistä valinnoista, vaan siitä, että kriittisiä epävarmuuksia ei tunnisteta ajoissa. ⚠️

Johtajan näkökulmasta riskien käsittely tiivistyy kolmeen kysymykseen:

▪️ Mitkä asiat voivat oikeasti vaikuttaa projektiin?
▪️ Kuinka todennäköisiä ne ovat?
▪️ Mitä tapahtuu, jos ne toteutuvat?

Näiden pohjalta tunnistetaan kriittisimmät riskit, joihin projektin huomio kannattaa suunnata.

Laiteläheisessä kehityksessä riskit eivät rajoitu pelkkään tekniikkaan. Mukaan tulevat valmistettavuus, komponenttien saatavuus, yksikkökustannus ja regulaatiot. Tuote voi toimia teknisesti moitteettomasti ja silti kaatua omaan mahdottomuuteensa, jos sitä ei pystytä valmistamaan tavoitehinnalla tai riittävällä volyymilla.

Samoin suorituskykyyn, muistiin, virrankulutukseen ja ympäristöolosuhteisiin liittyvät reunaehdot ohjaavat tekemistä usein enemmän kuin yksittäiset ominaisuudet.

💡 Johtajan tehtävä on varmistaa, että riskit nostetaan pöydälle ajoissa ja että niiden vaikutus aikatauluun, kustannuksiin ja laajuuteen ymmärretään kunnolla.

Kun kriittiset epävarmuudet testataan varhaisilla kokeiluilla, simulaatioilla tai prototyypeillä, säästytään myöhemmin kalliilta uudelleensuunnitteluilta ja turhilta viiveiltä. 🐙

28/05/2026

MVP (minimum viable product) ei ole huono versio tuotteesta, vaan nopein tapa päästä kiinni siihen, mikä oikeasti tuottaa arvoa.

Qalmari

16/06/2026

12/06/2026

12/06/2026

08/06/2026

05/06/2026

04/06/2026

03/06/2026

03/06/2026

01/06/2026

28/05/2026

Osoite

Nettisivu

Hälytykset

Ota Yhteyttä Yritys

Oikopolut

Jaa

Kategoria