Mitä AI & Games -konferenssi opettaa suomalaisille pelistudioille

Tekoäly peliteollisuudessa etenee juuri nyt kovempaa vauhtia kuin ehkä koskaan aiemmin. Loppuvuoden 2025 yksi tärkeimmistä tapahtumista on Lontoossa järjestettävä AI and Games Conference, joka kokoaa yhteen AAA-studiot, tutkimuslaitokset ja teknologia­toimijat puhumaan pelitekoälyn tulevaisuudesta.

Tässä artikkelissa emme vain referoi ohjelmaa, vaan puramme sen konkreettisiksi opeiksi suomalaisille pelistudioille – erityisesti niille, jotka haluavat hyödyntää tekoälyä pelattavuuden personoinnissa, NPC-käyttäytymisessä, sisällöntuotannossa ja pelaaja-analytiikassa.

Samalla jatkamme sarjaamme “Tekoäly suomalaisessa peliteollisuudessa”: miten maailman kärjestä tulevat opit voi muuntaa realistisiksi, tuotantokelpoisiksi ratkaisuiksi suomalaisissa tiimeissä – olit sitten mobiilipelitalo, AA/AAA-studio tai kahden hengen indietiimi.

---

1. Klassinen peli-AI ei ole kuollut – se on kypsempi kuin koskaan

AI & Games -konferenssin ohjelma muistuttaa vahvasti siitä, että perinteinen peli-AI – kuten reitinhaku, navmeshit, suunnittelijat (planners) ja deterministinen debuggaus – on edelleen aivan kriittinen osa nykypelejä.

Pathfinding ja navmesh – yhä vaikeampi kuin miltä näyttää

Kythera AI:n Bram Ridder tuo lavalle syväsukelluksen navmesh‑pohjaiseen navigaatioon. Suomalaisten pelistudioiden kannalta tästä on kaksi olennaista pointtia:

• Navigaatio on yhä tuotantoriski, etenkin avoimissa maailmoissa ja dynaamisissa ympäristöissä.
• Hyvä pathfinding ei ole vain A*-algoritmi; se on yhdistelmä tasosuunnittelua, data­rakenteita, optimointia ja työkaluja.

Käytännön opit suomalaisille studioille:

• Panosta varhaiseen navmesh‑suunnitteluun – etenkin jos pelissä on paljon AI‑ohjattuja hahmoja (esim. selviytymis- tai kaupunkisimulaatiot, suuret taistelut).
• Rakenna työkalut, joilla pelisuunnittelijat voivat itse testata ja visualisoida nav-dataa (pullonkaulat, jumit, yllättävät reitit).
• Pienetkin studiot voivat hyödyntää valmiita navigaatio­kirjastoja, mutta debuggauksen workflow ratkaisee, ei pelkkä teknologia.

AI-suunnittelu: F.E.A.R:stä Assassin’s Creediin – ja mitä siitä seuraa Suomeen

Konferenssissa käsitellään myös pelisuunnittelijoita tukevia AI-plannereita, joita on käytetty jo F.E.A.R.-pelissä (2005) ja nyt mm. Assassin’s Creed -sarjassa. Ajatus on, että tekoäly ei vain reagoi hetki hetkeltä, vaan suunnittelee toimintaansa pidemmällä aikavälillä.

Suomalaisissa peleissä tämä voisi näkyä esimerkiksi:

• Roguelite- tai selviytymispeleissä vihollis­fraktio, joka suunnittelee kampanjoita pelaajaa vastaan.
• Kaupunki- tai tycoon-peleissä asukkaiden tai fraktioiden pitkän aikavälin päämäärät, eivät vain yksittäiset tarpeet.
• Tarinavetoisissa peleissä NPC-hahmo, joka suunnittelee oman kaarensa eikä vain reagoi triggereihin.

Ydinoppi: jos peli vaatii monimutkaista NPC-käyttäytymistä, pelkkä tilakone ei enää aina riitä. Plannerit, GOAP ja muut suunnittelujärjestelmät ovat käyttökelpoista tuotantotekniikkaa myös suomalaisille studioille – ei vain tutkimusleluja.

---

2. LLM-pohjainen peli-AI: vähemmän hypeä, enemmän hallittavuutta

Ohjelmasta näkyy selvästi, että peliteollisuus on siirtymässä ohi “taikaboksina” nähdystä generatiivisesta tekoälystä. Keskiössä ovat kysymykset: Miten LLM saadaan käyttäytymään luotettavasti? Miten kustannukset ja eettisyys pidetään hallussa?

Pienet, rajatut mallit vs. pilvipalvelu-API:t

Useat puheenvuorot korostavat pieniä, laitekohtaisesti ajettavia malleja (on-device AI). Studio Atelico ja muut toimijat näyttävät, miten:

• Pienehkö LLM voidaan räätälöidä yksittäisen pelin tarpeisiin (esim. dialogi-NPC:t, dynaamiset questit) ilman massiivisia pilvikuluja.
• Generatiivisia agentteja voidaan käyttää reaaliajassa, kun mallin koko ja rajaus tehdään järkevästi.

Suomalaiselle studiol­le tämä on hyvä uutinen:

• Voit rakentaa LLM-pohjaisia NPC-hahmoja tai sisäisiä työkaluja ilman, että budjetti kaatuu API-laskuihin.
• Pienemmät mallit ovat helpommin auditoitavissa ja testattavissa, mikä helpottaa laatua ja vastuullisuutta.

“Miksi se sanoo noin?” – luotettavuus tärkeämpää kuin wow-efekti

Yksi konferenssin punaisia lankoja on LLM‑pohjaisten bottien ennustettavuus ja turvallisuus. Esimerkiksi Roblox-peleihin rakennetut chat- ja NPC-botit joutuvat toimimaan:

• lasten ja nuorten pelikontekstissa,
• yhteisössä, joka on herkkä väärälle sisällölle,
• teknisessä ympäristössä, jossa latenssi ja kustannukset on pidettävä kurissa.

Samojen periaatteiden pitäisi ohjata myös suomalaisia studioita:

• Rajoita mallin konteksti ja rooli tarkasti (esim. “kaupan myyjä kylässä X”, ei “yleis­puhuva superälykäs olento”).
• Suunnittele fallback-käyttäytyminen: mitä botti tekee, jos ei tiedä vastausta tai malli antaa epäilyttävää sisältöä.
• Logita ja testaa botin käytöstä systemaattisesti; pelkkä “tuntuu toimivan” ei riitä.

“Good enough AI” – joskus riittää, että se palvelee peliä

Sports Interactiven puheenvuoro tiivistää asenteen, joka sopii moneen suomalaiseen tiimiin:

tavoitteena ei ole täydellinen äly, vaan pelille hyvä tekoäly.

Tämä tarkoittaa käytännössä:

• AI-ratkaisun laatu on mitattava pelaaja­kokemuksella, ei teknisellä hienoudella.
• Jos yksinkertainen sääntöjärjestelmä tuottaa yhtä hyvän tai paremman kokemuksen kuin LLM, älä ota LLM:ää vain trendin takia.
• Rajaa kriittisesti, mihin generatiivista tekoälyä oikeasti tarvitaan – ja missä perinteinen AI tekee työn luotettavammin.

---

3. On-device AI: mobiili, konsoli ja PC ilman jatkuvaa verkkoriippuvuutta

Vuoden 2025 yksi selkeimmistä trendeistä on laitteessa ajettava tekoäly: mobiilissa, konsoleilla ja PC:llä. Konferenssin puheenvuorot, erityisesti mobiilialustoihin keskittyvät, korostavat tätä siirtymää.

Miksi on-device AI kiinnostaa pelistudioita?

Suomalaisesta näkökulmasta on-device AI tarjoaa vähintään neljä isoa etua:

1. Kustannusten hallinta – ei jatkuvia API-kuluja per pelaaja.
2. Parempi latenssi – etenkin reaaliaikaisessa vuorovaikutuksessa (NPC:t, ääni‑chatbotit, henkilökohtaiset kommentaattorit urheilupeleissä jne.).
3. Toimii offline-tilanteissa – tärkeää etenkin mobiili- ja konsolipeleissä.
4. Tietosuoja – data pysyy laitteessa, mikä helpottaa sääntelyn noudattamista.

Mobiilipelien vahvasta asemasta Suomessa (esim. hypercasual, midcore, F2P) seuraa, että:

• On-device AI voi mahdollistaa personoidun pelattavuuden ilman, että backend kuormittuu.
• Pienet mallit voivat pyörittää sisäistä pelaaja-analytiikkaa suoraan laitteessa, esim. sessiokohtaisia suosituksia tai vaikeustason säätöä.

Käytännön suunta suomalaisille studioille

Jos suunnittelet uutta peliä vuodelle 2026–2027, kannattaa roadmapille kirjata:

• Selvitys siitä, mitä tekoälylaskentaa voisi ajaa laitteessa (dialogi, vaikeusaste, personalisoidut haasteet, NPC-käytös).
• Prototyyppi pienellä, erikoistuneella mallilla, joka on koulutettu juuri pelisi kontekstiin.
• Tekninen tarkastelu: miten AI integroidaan nykyiseen pelimoottoriin (Unity, Unreal, oma engine) niin, ettei suorituskyky romahda.

---

4. Vahvistusoppiminen (RL) tuotannossa – ei enää vain tutkimusdemoja

Reinforcement learning on noussut viime vuosina otsikoihin mm. e‑urheilubottien ja pelitestausagenttien myötä. Konferenssissa suuret toimijat – kuten Riot Games ja datapalveluyritykset – avaavat, miten RL:ää oikeasti käytetään kaupallisessa pelinkehityksessä.

Mihin RL sopii oikeasti peleissä?

Nykyinen kehitys osoittaa, että RL sopii erityisen hyvin:

• Pelitestaus- ja tasapainotusagentteihin – botti pelaa miljoonia matseja ja paljastaa rikkovatko tietyt kyvyt tai itemit metan.
• Monimutkaisten järjestelmien ohjaamiseen, esim. talouden tai matchmakingin optimointiin.
• Oppiviin vastustajiin, kun pelaajan taitotaso muuttuu nopeasti (kilpapelit, taktis-strategiset pelit).

Suomalaisille studioille tämä ei tarkoita, että seuraavan pikkuprojektin täytyy rakentua RL:n varaan. Sen sijaan kannattaa miettiä:

• Onko pelissäsi osa-alue, jonka tasapainottaminen vie nykyään valtavasti manuaalityötä (esim. korttipeli, sankari- tai asemeta, talent-puut)?
• Voisiko RL-agentti auttaa löytämään ääriesimerkit ja exploittaukset, jotka muuten löytyisivät vasta live-vaiheessa?

Skaalautuva data- ja ML-infra – myös pienelle studiolle

Databricksin ja muiden toimijoiden esitykset alleviivaavat, että menestyksekäs RL- ja ML-käyttö peleissä nojaa:

• hyvin järjestettyyn datalakeen,
• selkeisiin kokeiluprosesseihin (experiment tracking, versiointi),
• ja tiiviiseen yhteistyöhön suunnittelijoiden kanssa.

Pienelle suomalaiselle studiolle tämä voi kuulostaa raskaalta, mutta käytännön tasolla kyse on usein:

• siitä, että pelidataa talletetaan systemaattisesti ja analysoitavassa muodossa,
• siitä, että BI-/data-työkaluista (tai yksinkertaisesta Python-notebookista) tulee osa kehitysprosessia,
• ja siitä, että suunnittelijat ja data-ihmiset keskustelevat säännöllisesti – ei vain julkaisun jälkeen, vaan alusta asti.

---

5. Suuret simuloidut maailmat ja reaktiiviset NPC:t – mitä voimme oppia AAA:sta?

Warhorse Studiosin Kingdom Come: Deliverance 2 ja Creative Assemblyn Total War -sarja tuovat konferenssiin vahvan viestin: suuret simulaatiot ovat tuotanto­kelpoisia, jos arkkitehtuuri ja rajoitteet ovat selvät.

Tuhansia NPC:itä – mutta alle 3 ms per frame

Kingdom Come: Deliverance 2:ssa simuloidaan

• tuhansia NPC-hahmoja,
• reagoimassa dynaamiseen maailmaan,
• yhdistäen käsikirjoitetut tilanteet ja emergentin käytöksen.

Silti tavoitteena on pysyä alle 3 ms per frame CPU-kustannuksessa. Tästä on muutama selkeä opetus suomalaisille studioille:

• Massiivinen simulaatio on mahdollinen, mutta kaikkea ei tarvitse simuloida täydellä tarkkuudella yhtä aikaa (esim. LOD-tyyppinen simulaatio, etäisyyteen perustuva yksinkertaistus).
• NPC-käyttäytymisen on hyvä olla modulaarista: eri tasoiset päätöksentekomallit eri tilanteisiin (kaupunkiarki vs. taistelu vs. tarinaskriptit).
• Suorituskykyrajoite kannattaa lyödä lukkoon aikaisin (esim. “AI saa käyttää 2–3 ms framesta”) ja suunnitella koko järjestelmä sen ympärille.

Taistelu-AI ja lopputulosten ennustaminen strategiapelissä

Total War -sarjassa kehitetty uusi järjestelmä ennustaa yksikköjen 1v1-taisteluiden lopputuloksia ja syöttää tämän tiedon taistelu-AI:lle.

Tämän kaltainen ennustemalli voisi hyödyttää suomalaisia:

• taktiikka- ja strategiapelejä,
• autochess-/autobattler-tyyppisiä pelejä,
• kaikkia pelejä, joissa “kivi-paperi-sakset” -tyylinen yksikkömeta on keskiössä.

Käytännön idea:

• Sen sijaan, että AI testaisi joka tilanteen simuloimalla kaiken alusta loppuun, se käyttää ennustemallia (ML tai käsin rakennettu) arvioidakseen nopeasti “kuka voittaa tämän kamppailun”.
• Näin AI voi tehdä strategisia päätöksiä (hyökätä, perääntyä, flankata) nopeasti ja johdonmukaisesti.

Suomalaiselle studiolle tämä on hyvä muistutus: tekoäly ei ole yksi iso järjestelmä, vaan yhdistelmä ennustemalleja, sääntöjä ja suunnittelijoiden päätöksiä.

---

Yhteenveto: miten suomalaisen studion kannattaa edetä vuonna 2026?

AI & Games -konferenssin ohjelma piirtää selkeän kuvan siitä, mihin suuntaan pelitekoäly on menossa – ja mitä siitä kannattaa tuoda Suomeen.

Kolme käytännön askelta jokaista suomalaista studiota varten:

1. Vahvista perus-AI:ta.

   • Huolehdi, että pathfinding, navmesh, NPC-päätöksenteko ja debuggaus ovat kunnossa ennen kuin hyppäät generatiivisen tekoälyn maailmaan.

2. Kokeile pientä, rajattua generatiivista tapausta.

   • Esim. yksi LLM-pohjainen NPC, sisäinen työkalubotti tai pieni sisällöngenerointi­työkalu. Mittaa vaikutusta tuottavuuteen ja pelaajakokemukseen.

3. Rakenna data- ja analytiikkapohja vahvistusoppimista ja personointia varten.

   • Aloita keräämällä pelaajadataa systemaattisesti ja tekemällä yksinkertaisia kokeiluja (esim. vaikeustason automaattinen säätö, personoidut suositukset).

Sarjamme “Tekoäly suomalaisessa peliteollisuudessa” jatkuu pureutumalla seuraavaksi konkreettisiin esimerkkeihin kotimaisista tiimeistä: miten he ovat jo nyt hyödyntäneet AI:ta pelattavuuden personoinnissa, NPC-käyttäytymisessä ja pelaaja‑analytiikassa – ja mitä he tekisivät toisin seuraavalla kierroksella.

Mihin osa-alueeseen sinä haluaisit tuoda tekoälyn seuraavassa peliprojektissasi – NPC:eihin, sisällön­tuotantoon, pelaaja-analytiikkaan vai täysin uuteen pelimekaniikkaan? Nyt on hyvä hetki päättää strategia, ennen kuin seuraava projektisi siirtyy täysillä tuotantoon.