Mitä AI & Games -konferenssin puheet kertovat pelialan tekoälyn suunnasta – ja miten suomalaiset pelistudiot voivat hyödyntää opit omissa projekteissaan?
Johdanto: miksi pelialan tekoälystä puhutaan juuri nyt?
Syksy 2025 on pelialalle poikkeuksellisen kiinnostavaa aikaa. Suuret studiot julkaisevat yhä kunnianhimoisempia pelejä, generatiivinen tekoäly myllää sisällöntuotantoa ja sääntely kiristyy Euroopassa. Samalla suomalaiset pelistudiot etsivät vastauksia hyvin konkreettiseen kysymykseen: miten tekoälystä tehdään kilpailuetu, ei pelkkä kuluerä tai riski?
Yksi parhaista paikoista lukea alan signaaleja on kansainvälinen AI & Games -konferenssi, jonka ensimmäinen puhuja-aalto paljastaa, mihin suuntaan peliteollisuus on matkalla. Vaikka tapahtuma järjestetään Lontoossa, sen teemat – pelattavuuden personointi, NPC-käyttäytyminen, sisällöntuotanto, pelaaja-analytiikka ja juridiikka – ovat suoraan sovellettavissa myös suomalaiseen pelikehitykseen.
Tässä kirjoituksessa kokoan konferenssin puheista esiin ne trendit ja opit, jotka ovat erityisen relevantteja suomalaisille pelistudioille, kehittäjille ja päättäjille. Mukana on käytännön ideoita, miten voit hyödyntää näitä suuntauksia omassa tuotannossasi jo vuonna 2026 – oli tiimisi sitten kahden hengen indiestudio tai satojen tekijöiden AAA-organisaatio.
1. LLM:t, pienet mallit ja pilvi: tekoäly pelituotannon selkärankana
Konferenssin ohjelmasta näkee selvästi, että suurten kielimallien (LLM) aika pelialalla on alkanut, mutta painopiste on siirtymässä hypepuheesta tuotantokelpoisiin ratkaisuihin.
Pienet, optimoidut mallit ovat pelistudioiden ystävä
AWS:n puheenvuoro keskittyy siihen, miten:
- koulutetaan ja hienosäädetään pienempiä kielimalleja
- mallia tislataan (distillation), jotta se mahtuu laitteelle
- malli ajetaan on-device, eli esimerkiksi konsolilla tai mobiilissa
Tämä kehityssuunta on suomalaiselle peliteollisuudelle erittäin tärkeä:
- Pilvikutsut isoihin LLM:iin ovat kalliita ja hitaita mittakaavassa.
- Pelaajat odottavat matalaa viivettä ja offline-toimivuutta.
- EU-sääntely ja GDPR korostavat datan yksityisyyttä – on-device-ratkaisut helpottavat vaatimusten täyttämistä.
Mitä tästä kannattaa kopioida suomalaisille studioille?
- Suunnittele generatiivinen tai tekoälyohjattu ominaisuus niin, että pitkällä aikavälillä voit ajaa sen pienellä mallilla laitteessa.
- Panosta siihen, että keräät ja hallitset omaa dataa (esim. pelin sisäiset dialogit, pelilokit), jolloin voit kouluttaa omaan IP:hen räätälöityjä malleja.
- Mieti jo suunnitteluvaiheessa: mitä pitää olla pilvessä, mitä voi olla laitteessa, ja missä kohtaa yksityisyys- tai latenssivaatimukset tekevät päätöksen puolestasi.
LLM:t suunnittelun apuna – ei taikaratkaisuna
Toinen konferenssissa korostuva teema on se, ettei LLM ole itse peli-äly, vaan suunnittelun ja työkalujen osa.
Yksi puhe käsittelee LLM:ien käyttöä planning-AI:n taustalla: malli ei välttämättä juokse suoraan pelissä, vaan sitä käytetään esimerkiksi:
- tuottamaan päätöspuita ja tilakoneita nopeammin
- luomaan prototyyppejä NPC-käyttäytymisestä, jotka ihminen viimeistelee
- analysoimaan pelilogeja ja ehdottamaan balanssimuutoksia
Suomalaiselle studiolle tämä tarkoittaa:
- LLM voi olla suunnittelijan ja ohjelmoijan työkalu, ei välttämättä näkyvä osa lopputuotetta.
- Pienikin tiimi voi kiihdyttää iterointia ja saada AAA-tason prosesseja käyttöön ilman AAA-budjettia.
2. NPC-käyttäytyminen ja avoimet maailmat – miten jättistudiot ratkaisevat ongelmat
Toinen vahva punainen lanka konferenssissa on NPC-käyttäytyminen ja skaalautuvat maailmat. Ubisoft, Avalanche, Unknown Worlds ja muut jakavat hyvin konkreettisia oppeja siitä, miten satojen tai tuhansien hahmojen maailmat pidetään uskottavina ja suorituskykyisinä.
Tasolohkot (LOD) ja massiiviset väkijoukot
Avatar: Frontiers of Pandora -kehityksestä kertova puhe avaa, miten:
- NPC:tä käsitellään eritasoisina abstraktioina – lähihahmot ovat täysiä simulaatioita, kauempana olevat pelkkiä "varjoja" tai tilastoja.
- huolellisella LOD-suunnittelulla pystyttiin tuplaamaan maailmassa olevien NPC:iden määrä ilman, että suorituskyky romahti.
Suomalaiselle avoimen maailman tai suurten taisteluiden parissa työskentelevälle studiolle tästä seuraa muutama käytännön oppi:
- Älä yritä simuloida kaikkea täydellä tarkkuudella. Suunnittele kolme tai neljä simulaatiotasoa NPC:ille.
- Tee suunnittelun alkuvaiheessa "budjetti": kuinka monta täysin simuloitua NPC:tä voi olla kerralla näkyvissä eri laiteprofiileilla.
- Hyödynnä dataohjattuja järjestelmiä (esim. utility AI + behavior tree), jotta logiikkaa voi säätää ilman koodimuutoksia.
Käytöksen uskottavuus: animaatio, etäisyydet ja taistelut
Assassin’s Creed: Shadows -puhe nostaa esiin yllättävän konkreettisen ongelman: miten varmistetaan, että vihollisen hyökkäysetäisyys vastaa animaatiota ja hitboxia?
Kuulostaa triviaalilta, mutta:
- Pelaaja kokee epäreiluksi, jos miekka osuu "ilman läpi" tai vihollinen ei yllä, vaikka animaatio näyttää osuman.
- Eri NPC-luokilla, aseilla ja varusteilla on omat animaationsa, jotka pitää synkronoida logiikan kanssa.
Tämä liittyy suoraan NPC-käyttäytymisen laatuun ja koettuun reiluuteen. Suomalaisille toimintapelien, roguelikejen ja PvP-pelien tekijöille tästä voi vetää kolme käytännön johtopäätöstä:
- Liitä animaatio- ja AI-tiimit tiiviisti yhteen jo alussa; älä rakenna logiikkaa ja animaatioita erillään.
- Luo työkalut, joilla suunnittelija voi itse säätää hyökkäysetäisyyksiä ja ajoituksia visuaalisesti.
- Käytä pelaajadataa (hit-miss-tilastot, rage quit -prosentit) mittarina, onko "reiluus" kohdallaan.
Behavior treet ja utility AI moninpeleissä
Unknown Worldsin puhe käsittelee Unreal Enginen behavior tree -työkalujen maksimointia:
- utility AI:n yhdistäminen behavior treehen
- gameplay ability system (GAS) logiikan irrottamisessa suorittamisesta
- modulaarisuus ja uudelleenkäytettävyys moninpeleissä
Suomalaiselle studiolle (erityisesti UE-pohjaisille projekteille) tämä on selvä signaali:
- Panosta alusta asti siihen, että NPC-järjestelmä on modulaarinen – samat palikat voivat elää sekä PvE- että PvP-sisällössä.
- Hyödynnä UE:n ekosysteemiä täysimääräisesti; älä rakenna kaikkea alusta, vaan käytä GAS:ia ja behavior tree -editoreita suunnittelijoiden voimaannuttamiseen.
3. Vahvistusoppiminen ja tekoälyllä tehty pelitestaus
Yksi konferenssin kiinnostavimmista kokonaisuuksista on EA:n SEED-tiimin puhe vahvistusoppimisen (reinforcement learning) käytöstä pelitestaamisessa, esimerkkinä NHL 26.
Miksi tekoälypelitestit ovat nouseva trendi?
Perinteinen pelitestaus nojaa:
- sisäiseen QA-tiimiin
- ulkoisiin testauspalveluihin
- rajalliseen määrään pelaajia ennen julkaisua
Vahvistusoppimiseen pohjautuvat agentit voivat sen sijaan:
- pelata miljoonia otteluita vuorokaudessa, etsiä bugit ja epäreilut tilanteet
- testata balanssia ääripäissä (hyperaggressiiviset pelaajat, "trollit", AFK-käyttäytyminen)
- simuloida eri taitotasoja ja pelityylejä
Suomalaisille live service - ja free-to-play -peleille tämä on valtava mahdollisuus:
- Vähemmän yllättäviä balanssikatastrofeja päivityksissä.
- Mahdollisuus optimoida retentionia ja monen pelaajan kokemusta ennen kuin muutos menee tuotantoon.
Miten suomalainen studio pääsee alkuun?
Vaikka EA:n resursseja ei olisi käytössä, perusperiaatteita voi soveltaa kevyemminkin:
- Aloita yhdestä kriittisestä osa-alueesta: esim. "voiko pelaaja jäädä jumiin leveliin" tai "onko alkupään bossi liian vaikea?".
- Rakenna yksinkertainen botti, joka pelaa pelin läpi tuhansia kertoja ja kerää tilastoja epäonnistumisista.
- Lisää ajan mittaan vahvistusoppimisen elementtejä: botti oppii maksimoimaan esimerkiksi voittoprosenttia tai etenemisnopeutta.
Tärkeää on ymmärtää, että tekoäly ei korvaa ihmistestaajaa, vaan vapauttaa tämän tylsästä toistotyöstä ja nostaa esiin ne tapaukset, jotka oikea pelaaja luultavasti kokisi ongelmallisiksi.
4. Tekoäly pelien saavutettavuudessa ja pelaaja-analytiikassa
Konferenssissa ei puhuta vain tekniikasta, vaan myös siitä, miten tekoäly voi tehdä peleistä saavutettavampia ja inhimillisempiä.
AI saavutettavuuden tukena
Yliopistotason puhe AI:n roolista saavutettavuudessa nostaa esiin useita konkreettisia sovelluksia:
- dynaaminen vaikeustason säätö pelaajan taitoprofiilin mukaan
- automaattinen tekstin ja puheen muuntaminen (tekstitys, ruudunluku, ääniohjaus)
- värikontrastin, ohjainprofiilien ja UI:n mukauttaminen automaattisesti
Suomalaiselle studiolle tämä on myös liiketoimintakysymys:
- Hyvin toteutettu saavutettavuus laajentaa kohderyhmää ja parantaa arvosteluja.
- Tekoäly voi vähentää saavutettavuusominaisuuksien manuaalista työmäärää.
Kun rakennat uutta peliä, kysy jo GDD-vaiheessa:
- Voimmeko käyttää pelaaja-analytiikkaa havaita vaikeat kohdat ja ehdottaa vaihtoehtoisia reittejä tai asetuksia?
- Voisiko LLM tuottaa yksinkertaistettuja versioita quest-teksteistä tai ohjeista pelaajille, joilla on lukivaikeuksia tai jotka eivät hallitse peliä kielenä täydellisesti?
Pelaaja-analytiikka ja personoitu pelattavuus
Vaikka konferenssiohjelma ei tätä yhdellä otsikolla huuda, lähes kaikki puheenvuorot kiertyvät lopulta yhden teeman ympärille:
"Miten hyödynnämme dataa ja tekoälyä niin, että peli tuntuu oikealta ihmiselle näytön toisella puolella?"
Suomalaisille erityisen kiinnostavaa on:
- personoitu vaikeustaso (Dynamic Difficulty Adjustment)
- sisältösuositukset (mitä pelimuotoja, tehtäviä tai hahmoluokkia suositellaan pelaajalle based on data)
- early warning -järjestelmät churn-riskin havaitsemiseen
Moni näistä voi alkaa hyvin yksinkertaisesti:
- keräämällä pelisessiopituuksia ja epäonnistumiskertoja
- kouluttamalla kevyen mallin tai sääntöpohjaisen järjestelmän, joka reagoi, kun pelaaja on "tilastollisesti vaikeuksissa"
5. Juridiikka, investoinnit ja riskienhallinta – tekoäly ei elä tyhjiössä
Teknisten puheiden rinnalla konferenssi nostaa esiin kaksi aluetta, joita suomalaisissa studioissa usein aliarvioidaan: juridiikan ja investoinnit.
AI-lainsäädäntö: mitä pelistudion on pakko huomioida?
Juristipuheenvuoro päivittää tilannetta Yhdysvaltojen, Ison-Britannian ja EU:n näkökulmasta. Suomalaista studiolta vaaditaan käytännössä samoja asioita kuin suurilta toimijoilta:
- ymmärrys siitä, mitä dataa kerätään pelaajista ja mihin sitä käytetään
- onko generoitu sisältö koulutettu tekijänoikeudellisesti kestävällä datalla
- missä kohtaa tekoälyn käyttö on läpinäkyvää pelaajalle (esim. tekoäly-NPC:t, moderaatio, match-making)
Vuoden 2025–2026 aikana tekoälysääntely tiukkenee erityisesti EU:ssa. Nyt on oikea hetki:
- tehdä sisäinen kartoitus, missä kaikkialla tekoälyä käytetään tuotannossa ja pelissä
- kirjata ylös datavirrat: mistä data tulee, missä se sijaitsee, miten se poistetaan
- keskustella juristin kanssa edes kevyesti, ennen kuin tekoälyä ajetaan isosti tuotantoon
Investoinnit tekoäly- ja pelifirmoihin – eri logiikat, sama todellisuus
Konferenssissa järjestettävä sijoittajapaneeli pureutuu siihen, miten eri tavalla AI-startupit ja peliyritykset ovat tottuneet keräämään rahoitusta. Peliyhtiö rakentaa usein IP:tä ja kassavirtaa hitaammin, kun taas AI-startup voi saada rahoitusta jo pelkällä teknologisella läpimurrolla.
Suomalaiselle studiolle, joka haluaa rakentaa tekoälyä tuotteeksi eikä vain sisäiseksi työkaluksi, tästä seuraa kaksi tärkeää huomiota:
- Tarvitset selkeän tarinan, miksi juuri teidän AI-teknologianne on skaalautuva tuote, ei pelkkä projektikohtainen skripti.
- Sijoittajat kysyvät yhä useammin, miten suhtaudutte sääntelyyn, dataan ja eettisiin riskeihin – vastaukset kannattaa miettiä etukäteen.
Yhteenveto: miten suomalaisen studion kannattaa toimia nyt?
AI & Games -konferenssin ensimmäinen puhuja-aalto piirtää selkeän kuvan siitä, mihin suuntaan pelialan tekoäly kehittyy. Yhteenvetona suomalaiselle pelistudiolle – tai sellaiseksi aikovalle – voi nostaa esiin viisi konkreettista askelta:
- Suunnittele LLM- ja generatiiviset ominaisuudet alusta asti pienille, on-device-malleille. Tämä säästää kustannuksia ja auttaa noudattamaan EU-sääntelyä.
- Rakenna modulaarinen NPC-arkkitehtuuri, jossa on useita tarkkuustasoja (LOD). Älä yritä simuloida kaikkea täydellä tarkkuudella.
- Aloita tekoälypohjainen pelitestaus pienestä. Yksinkertainenkin botti, joka pelaa tuhansia kierroksia, voi löytää ongelmia, jotka muuten jäisivät huomaamatta.
- Hyödynnä tekoälyä saavutettavuuden ja pelattavuuden personoinnin tukena. Tämä on sekä pelaajaystävällistä että liiketoiminnallisesti järkevää.
- Ota juridiikka ja datanhallinta osaksi suunnittelua, ei jälkityötä. Mitä aikaisemmin huomioit ne, sitä vähemmän yllätyksiä tulee myöhemmin.
Tämä artikkeli on osa "Tekoäly suomalaisessa peliteollisuudessa" -sarjaa, jossa tarkastelemme, miten tekoäly muuttaa pelattavuuden personointia, NPC-käyttäytymistä, sisällöntuotantoa ja pelaaja-analytiikkaa nimenomaan suomalaisesta näkökulmasta.
Seuraavissa osissa pureudumme syvemmälle konkreettisiin toteutusmalleihin ja suomalaisten studioiden case-esimerkkeihin. Sillä välin kannattaa kysyä itseltäsi:
Jos aloittaisimme uuden peliprojektin tänään, missä kolmessa kohdassa tekoäly voisi tuoda eniten lisäarvoa – pelaajalle, tiimille ja liiketoiminnalle?
Vastaus siihen on todennäköisesti se, mistä sinun kannattaa aloittaa vuonna 2026.