Prompt engineering -opas 2026 - Tehokkaat promptit

Mikä on prompt engineering?

Prompt engineering tarkoittaa tekoälylle annettavien ohjeiden eli promptien suunnittelua ja optimointia. Sama kielimalli voi tuottaa geneerisen tai erinomaisen vastauksen riippuen siitä, miten kysyt. Neljä perustekniikkaa (ohjeet, konteksti, tulosteen muoto, rooli) kattaa 80 % tarpeista, ja ne oppii muutamassa tunnissa.

Ajattele asiaa näin: sama kielimalli voi tuottaa sekä hyödyttömän geneerisen vastauksen että erinomaisen, toimialakohtaisen analyysin – riippuen siitä, miten pyydät. Prompt engineering on ero näiden kahden tuloksen välillä.

Olen käyttänyt erilaisia AI-työkaluja päivittäin vuodesta 2020 – ensin ML-mallien kanssa finanssisektorilla, nykyään kielimallien kanssa omien tuotteidemme (Puhely, Arvento) kehityksessä. Prompt engineering on ollut ylivoimaisesti eniten aikaa säästänyt taito. Se ei vaadi ohjelmointiosaamista, mutta vaatii ymmärrystä siitä, miten kielimallit toimivat.

Miksi promptien laadulla on väliä?

Hyvä prompt tuottaa heti käyttökelpoisen vastauksen, huono prompt geneerisen tekstin jota pitää muokata käsin. Ero on konkreettinen: 5 minuuttia promptin suunnittelua säästää tyypillisesti 30 minuuttia tulosten korjaamista. Vuositasolla tämä tarkoittaa satoja säästettyjä työtunteja.

Suurin virhe, jonka näen konsultointityössä on se, että käyttäjät kirjoittavat promptit kuin Google-hakuja: lyhyitä avainsanoja ilman kontekstia. Kielimallit eivät ole hakukoneita – ne ovat keskustelukumppaneita, jotka toimivat parhaiten kun ymmärtävät tehtävän kokonaisuuden.

Hyvä uutinen: prompt engineeringin perusteet oppii muutamassa tunnissa. Tämä opas antaa sinulle kaikki tarvittavat työkalut – perustekniikoista edistyneisiin menetelmiin.

Perustekniikat: näin aloitat

Neljä perustekniikkaa kattaa 80 % promptauksen tarpeista: selkeät ohjeet, kontekstin tarjoaminen, tulosteen muodon määrittely ja roolin antaminen. Tämä on myös Anthropicin ja OpenAI:n suosittelema tärkeysjärjestys. Hallitsemalla nämä saat merkittävästi parempia tuloksia kaikista AI-työkaluista.

Selkeät ohjeet ja rakenne

Sekä Anthropic että OpenAI listaavat selkeät ohjeet tärkeimmäksi tekniikaksi. Kielimallit noudattavat ohjeita kirjaimellisesti - mutta vain jos ne ovat selkeitä. Epämääräinen pyyntö tuottaa epämääräisen tuloksen.

Huono:
"Tee yhteenveto tästä dokumentista."

Hyvä:
"Tee tästä dokumentista yhteenveto seuraavasti:
1. Otsikko (max 10 sanaa)
2. Pääpointit (3-5 bulletpointia)
3. Toimenpide-ehdotukset (numeroitu lista)
4. Kriittiset riskit (jos sellaisia on)

Pituus: max 200 sanaa. Kieli: suomi. Kohderyhmä: johtoryhmä."

Kontekstin antaminen

Kielimalli ei tiedä mitään sinun tilanteestasi, toimialastasi tai tavoitteistasi ellet kerro niitä. Konteksti on tietoa, joka auttaa mallia ymmärtämään tehtävän kokonaisuuden.

Hyvä konteksti vastaa kysymyksiin: Kenelle tämä on? Missä tilanteessa tätä käytetään? Mitä tavoitetta palvellaan? Mitä rajoituksia on?

Ilman kontekstia:
"Kirjoita markkinointiteksti AI-palvelusta."

Kontekstilla:
"Konteksti: Olemme suomalainen AI-konsultointiyritys. Kohderyhmämme
on 50-200 hengen yritykset, jotka harkitsevat ensimmäistä AI-projektia.
Suurin este on epävarmuus siitä, mistä aloittaa.

Tehtävä: Kirjoita LinkedIn-postaus, joka:
- Puhuttelee IT-johtajia ja toimitusjohtajia
- Tunnistaa ongelman (ei tiedä mistä aloittaa)
- Tarjoaa konkreettisen ensiaskelen
- Pituus: 150-200 sanaa
- Sävy: asiantunteva, ei myyvä"

Tulosteen muodon määrittely

Kerro mallille tarkalleen millaisessa muodossa haluat vastauksen. Haluatko taulukon? Bullettilistan? JSON:ia? Markdown-muotoilua? Koodilohkon? Mitä tarkemmin määrittelet muodon, sitä vähemmän sinun tarvitsee muokata tulosta jälkikäteen.

• Taulukko

  Vertailut, speksit, hinnat - "Esitä tulokset taulukkona: sarakkeet X, Y, Z"

• Bullettilista

  Pääpointit, muistilistat - "Listaa 5 tärkeintä kohtaa bulletteina"

• JSON/YAML

  Strukturoitu data - "Palauta vastaus JSON-muodossa: {nimi, kuvaus, hinta}"

• Koodilohko

  Koodiesimerkit - "Kirjoita funktio Pythonilla, lisää kommentit"

• Narratiivi

  Tarinamuoto - "Kirjoita 3 kappaleen artikkeli, jokaisessa yksi pääpointti"

Roolin antaminen (system prompt)

Roolin antaminen ohjaa mallin "ajattelutapaa", sanastoa ja vastausten syvyyttä. Kun kerrot tekoälylle kuka se on, se tuottaa vastauksia jotka sopivat siihen rooliin. Anthropic listaa roolin antamisen kuudenneksi tekniikaksi - se on hyödyllinen mutta ei niin kriittinen kuin selkeät ohjeet ja konteksti.

Ilman roolia:
"Kirjoita sähköposti."

Roolilla:
"Toimi kokeneena B2B-myyntipäällikkönä. Kirjoita sähköposti
potentiaaliselle asiakkaalle, joka on kiinnostunut AI-ratkaisusta
kirjanpidon automatisointiin. Sävy: ammattimainen mutta
helposti lähestyttävä."

Rooli voi olla yksinkertainen ("Olet kokenut copywriter") tai yksityiskohtainen ("Olet senior Python-kehittäjä, jolla on 10 vuoden kokemus Django-frameworkistä ja REST API -suunnittelusta"). Mitä tarkempi rooli, sitä paremmin kohdistettu tulos.

Edistyneet tekniikat

Edistyneet tekniikat kuten chain-of-thought (vaiheittainen päättely), few-shot prompting (esimerkkien antaminen) ja negatiiviset ohjeet nostavat tulokset uudelle tasolle. Nämä ovat erityisen hyödyllisiä monimutkaisissa tehtävissä, joissa pelkkä rooli ja konteksti eivät riitä.

Chain-of-thought (vaiheittainen päättely)

Chain-of-thought (CoT) tarkoittaa, että pyydät mallia ajattelemaan vaiheittain ennen lopullista vastausta. Tämä parantaa merkittävästi tuloksia erityisesti loogisissa, matemaattisissa ja monivaiheisissa tehtävissä.

Ilman CoT:
"Onko tämä investointi kannattava? Hinta 50 000 €, tuotto 15 000 €/v."

Chain-of-thought:
"Analysoi tämän investoinnin kannattavuus vaiheittain:

1. Laske takaisinmaksuaika
2. Laske ROI 3 vuoden aikajänteellä
3. Arvioi riskit (listaa 3 tärkeintä)
4. Vertaa vaihtoehtoisiin investointeihin
5. Anna suositus perusteluineen

Data: Investointi 50 000 €, arvioitu vuosituotto 15 000 €,
käyttöikä 5 vuotta, ylläpitokustannus 2 000 €/v."

Vaiheittainen päättely on erityisen hyödyllistä Claude Opus 4.6:n extended thinking -ominaisuuden kanssa. Claude käyttää automaattisesti pidempää ajatteluketjua monimutkaisissa tehtävissä, mutta voit myös ohjata sitä eksplisiittisesti.

Few-shot prompting (esimerkkien antaminen)

Few-shot prompting tarkoittaa, että annat mallille 1-3 esimerkkiä halutusta tuloksesta ennen varsinaista tehtävää. Malli oppii esimerkeistä tyylin, muodon ja yksityiskohtien tason – ja soveltaa sitä omaan vastaukseensa.

Tehtävä: Kirjoita tuotekuvauksia verkkokauppaan.

Esimerkki 1:
Tuote: Langaton hiiri
Kuvaus: Ergonominen langaton hiiri 2.4 GHz -yhteydellä.
Hiljainen klikkaus, 18 kk akunkesto. Sopii sekä oikea-
että vasenkätisille. USB-C -lataus.

Esimerkki 2:
Tuote: Näppäimistö
Kuvaus: Mekaaninen langaton näppäimistö RGB-valaistuksella.
Cherry MX -kytkimet, pohjoismainen layout. Bluetooth 5.0
ja 2.4 GHz dual-mode. Alumiinirunko, 60 h akunkesto.

Nyt kirjoita:
Tuote: USB-C -telakointiasema
Kuvaus:

Few-shot on erityisen tehokas kun haluat tarkkaa muotoilua, tiettyä sävyä tai johdonmukaista rakennetta. Käytän sitä itse paljon kun tuotan asiakkaille sarjallista sisältöä – esimerkiksi kymmeniä tuotekuvauksia tai työpaikkailmoituksia samalla tyylillä.

Zero-shot vs. few-shot

Nyrkkisääntö: aloita zero-shot (ilman esimerkkejä). Jos tulos ei vastaa odotuksia muodoltaan tai tyyliltään, lisää 1-2 esimerkkiä. Enempää kuin 3 esimerkkiä harvoin parantaa tulosta merkittävästi mutta kuluttaa konteksti-ikkunaa.

XML-tagit rakenteen antamiseen

XML-tagit ovat Anthropicin neljänneksi suosittelema tekniikka. Tagit auttavat mallia erottamaan promptin eri osat toisistaan: ohjeet, konteksti, esimerkit ja data. Tämä on erityisen hyödyllistä pitkissä prompteissa, joissa on paljon tietoa.

<rooli>
Olet kokenut talouspäällikkö.
</rooli>

<konteksti>
Yritys: 80 hengen tilitoimisto
Liikevaihto: 4M €/v
Ongelma: Manuaalinen ostolaskujen käsittely vie 20 h/vko
</konteksti>

<tehtävä>
Laadi ehdotus ostolaskujen automatisoinnista.
Sisällytä: kustannusarvio, aikataulu, riskit.
</tehtävä>

<muoto>
- Pituus: max 500 sanaa
- Rakenne: otsikko + 3 osiota + yhteenveto
- Kieli: suomi
</muoto>

Negatiiviset ohjeet

Kerro mallille myös mitä et halua. Negatiiviset ohjeet ovat yllättävän tehokkaita yleisten virheiden estämiseen.

"Kirjoita blogipostaus tekoälystä kirjanpidossa.

ÄLÄ:
- Käytä kliseitä kuten 'tekoäly mullistaa kaiken'
- Lupaa tuloksia, joita ei voi todentaa
- Kirjoita yli 800 sanaa
- Käytä passiivi-muotoa
- Aloita sanalla 'Tekoäly'

KÄYTÄ SEN SIJAAN:
- Konkreettisia esimerkkejä (ostolaskujen käsittely, täsmäytykset)
- Todellisia aikasäästöjä (minuutteja/viikko, ei prosentteja)
- Aktiivi-muotoa ja suomenkielisiä termejä"

Promptit eri malleille: Claude vs ChatGPT vs Gemini

Claude noudattaa ohjeita tarkimmin ja toimii parhaiten pitkissä tehtävissä (1M tokenin konteksti). ChatGPT on monipuolisin (kuvat, haut, koodin suoritus). Gemini käsittelee parhaiten multimodaalista sisältöä (teksti + kuva + ääni + video). Perustekniikat toimivat kaikissa, mutta kunkin vahvuudet kannattaa tuntea.

Claude on vahvimmillaan pitkissä, monimutkaisissa tehtävissä. Se noudattaa ohjeita tarkimmin ja tuottaa johdonmukaisia tuloksia. Jos promptissasi on paljon sääntöjä ja rajoitteita, Claude seuraa niitä uskollisimmin.

ChatGPT on monipuolisin: se generoi kuvia, hakee tietoa verkosta ja suorittaa koodia. Luovissa tehtävissä se on usein idearikkaampi kuin Claude. Lue tarkempi vertailu.

Gemini integroituu syvimmin Google-ekosysteemiin. Se käsittelee natiivisti kuvia, ääntä ja videota, mikä tekee multimodaalisesta promptauksesta sujuvaa. ChatGPT vs Gemini -vertailu kertoo lisää.

Käytännön esimerkit

Tässä neljä käytännön esimerkkiä, joita käytän itse päivittäin: sähköpostin kirjoittaminen, koodin refaktorointi, datan analysointi ja sisällöntuotanto. Jokainen näyttää konkreettisesti huonon ja hyvän promptin eron, ja voit kopioida ne suoraan omaan käyttöösi.

Sähköpostin kirjoittaminen

Rooli: Olet B2B-myyntiasiantuntija, jolla on 10 vuoden kokemus
SaaS-ratkaisujen myynnistä suomalaisille yrityksille.

Tehtävä: Kirjoita follow-up-sähköposti seuraavassa tilanteessa:

Konteksti:
- Asiakas: 80 hengen tilitoimisto
- Edellinen tapaaminen: AI-ratkaisun demo kirjanpidon automatisointiin
- Asiakas oli kiinnostunut mutta halusi "miettiä"
- Tapaaminen oli 5 päivää sitten

Ohjeet:
1. Otsikko: max 6 sanaa, herätä uteliaisuus
2. Viittaa johonkin konkreettiseen edellisestä keskustelusta
3. Tarjoa yksi uusi näkökulma (esim. case study tai luku)
4. Selkeä CTA: ehdota 15 min puhelu
5. Pituus: max 120 sanaa
6. Sävy: ammattitaitoinen, ei painostava

ÄLÄ: Käytä "vain tarkistin" -fraasin kaltaisia kliseitä.

Koodin refaktorointi

Rooli: Senior TypeScript-kehittäjä, erikoistunut Astro-frameworkiin
ja React-komponentteihin.

Tehtävä: Refaktoroi alla oleva komponentti.

Vaatimukset:
1. Erota logiikka ja UI toisistaan
2. Lisää TypeScript-tyypitys (interface Props)
3. Tee virheenkäsittely (try-catch, loading/error state)
4. Optimoi uudelleenrenderöinti (React.memo, useMemo)
5. Noudata Astro-parhaita käytäntöjä

Palauta:
- Refaktoroitu koodi koodilohkona
- Lista tehdyistä muutoksista (bulletit)
- Perustelut jokaiselle muutokselle

[Liitä koodi tähän]

Koodauspromptit toimivat parhaiten Claude Opus 4.6:ssa, joka johtaa koodausbenchmarkeissa. Jos käytät GitHub Copilotia, voit valita Claude-mallin suoraan editorissa.

Datan analysointi

Rooli: Business analyst, erikoistunut SaaS-metriikoihin.

Data: [Liitä CSV tai taulukko tähän]

Tehtävä: Analysoi data seuraavasti:

1. YHTEENVETO: Tärkeimmät havainnot (3 kpl)
2. TRENDIT: Nousevat ja laskevat mittarit (taulukko)
3. POIKKEAMAT: Arvot, jotka poikkeavat merkittävästi keskiarvosta
4. SUOSITUKSET: 3 konkreettista toimenpidettä (priorisoitu)
5. RISKIT: Mitä voi mennä pieleen jos ei reagoida

Muotoilu: Käytä otsikoita, taulukoita ja bullettilistoja.
Numerot pyöristettynä kahteen desimaaliin.
Kieli: suomi. Kohderyhmä: johtoryhmä.

Sisällöntuotanto

Rooli: Kokenut B2B-sisältöstrategi, joka kirjoittaa suomeksi.

Tehtävä: Kirjoita blogipostaus aiheesta "Tekoäly kirjanpidossa".

Konteksti:
- Kohdeyleisö: Tilitoimistojen toimitusjohtajat ja kirjanpitäjät
- Tavoite: Saada lukija harkitsemaan AI-ratkaisua
- Hakutermi: "tekoäly kirjanpidossa" (90 hakua/kk)

Rakenne:
1. H1: Pääotsikko (max 60 merkkiä, sisältää hakutermin)
2. Intro: 2-3 lausetta, koukkaa lukija ongelmalla
3. H2: Nykytila (manuaalinen työ, virheet, aika)
4. H2: Mitä AI voi automatisoida (3-4 konkreettista esimerkkiä)
5. H2: Miten aloittaa (3 askelta)
6. H2: UKK (3 kysymystä)

Säännöt:
- Minä-muoto: "Olen nähnyt..." ei "AImiten tarjoaa..."
- Konkreettiset esimerkit (eurot, tunnit, prosentit)
- Max 3 kappaletta peräkkäin ilman visuaalista katkoa
- 1200-1500 sanaa
- ÄLÄ: "tekoäly mullistaa", "tulevaisuus on täällä"

Parhaat käytännöt ja sudenkuopat

Tärkeimmät periaatteet viiden vuoden AI-kokemuksen perusteella: iteroi promptia vaiheittain (älä yritä täydellistä kerralla), testaa samaa promptia eri malleilla, tallenna toimivat promptit kirjastoksi ja käytä esimerkkejä epäselvissä tehtävissä.

Yksi tärkeimmistä oivalluksistani on ollut se, että promptin kirjoittamiseen käytetty aika maksaa itsensä aina takaisin. Viiden minuutin suunnittelu säästää kolmekymmentä minuuttia tulosten muokkaamista. Jos rakennat AI-agentteja tai automaatioita n8n:llä, hyvät promptit ovat kriittisiä, koska agentit suorittavat tehtäviä itsenäisesti ilman ihmisen korjauksia.

Prompt engineering ei ole vain tekninen taito – se on kommunikointia. Mitä paremmin osaat artikuloida mitä haluat, sitä parempia tuloksia saat. Tämä pätee niin kielimalleihin kuin ihmisiin. Tekoälyn tietoturva on myös hyvä pitää mielessä prompteja suunnitellessa – älä syötä luottamuksellista dataa malleihin, joiden datakäytännöt eivät ole selkeät.