Mitä Odd Latentin AI-native-malli opettaa suomalaisille pelistudioille? Näin tekoäly lyhentää matkan konseptista live-peliin ilman, että laatu kärsii.
Tekoäly mullistaa pelit – mitä suomalaiset voivat oppia Odd Latentilta?
Tekoäly ei ole enää vain NPC-vihollisten reitinhakua tai yksinkertaista pelaaja-analytiikkaa. Vuonna 2026 yhä useampi pelistudio – myös Suomessa – rakentaa koko tuotantomallinsa AI-nativeksi, eli niin, että tekoäly on mukana pelinkehityksen jokaisessa vaiheessa.
Nordic Game -konferenssi nostaa tämän murroksen eturiviin omalla AI-ohjelmallaan, ja yksi kiinnostavimmista nimistä on suomalaisillekin tuttu tekijä: Tatu Petersen-Jessen, Rovion ja Remedyn veteraani sekä AI-native-studion Odd Latentin toinen perustaja. Hänen työnsä on käytännön esimerkki siitä, miten tekoäly voi lyhentää matkan pelikonseptista live-peliin – ilman että taiteellinen laatu kärsii.
Tämä artikkeli on osa sarjaa “Tekoäly suomalaisessa peliteollisuudessa”. Pureudumme siihen, mitä Odd Latentin malli kertoo pelialan tulevaisuudesta, ja ennen kaikkea: miten suomalaiset pelistudiot voivat hyödyntää samoja periaatteita pelattavuuden personoinnissa, NPC-käyttäytymisessä, sisällöntuotannossa ja pelaaja-analytiikassa.
Odd Latent ja AI-native pelistudioiden uusi malli
Odd Latent edustaa seuraavaa vaihetta siinä kehityksessä, jonka suomalaiset studiot ovat jo aloittaneet: tekoäly ei ole vain työkalu, vaan strateginen perusta.
Kuka on Tatu Petersen-Jessen – ja miksi hänen uransa on kiinnostava Suomelle?
Tatulla on noin 25 vuoden kokemus pelialalta. Hän on ollut mukana:
- taidejohdossa Rovion hittipeleissä
- AAA-tuotannoissa Remedyllä
- johtotehtävissä, joissa taide, tuotanto ja teknologia on pitänyt sovittaa yhteen
Tämä tausta on tärkeä, koska Odd Latentin ideologia ei ole “AI first and fun later”, vaan pikemminkin:
"Miten tekoälyllä nostetaan laatua ja nopeutetaan tekemistä samaan aikaan?"
Suomalaisessa peliteollisuudessa tämä kysymys on juuri nyt kriittinen. Kilpailu globaaleista pelaajista kiristyy, käyttäjähankinta kallistuu ja mobiilipelien elinkaaret lyhenevät. Tekoälyn avulla voidaan:
- testata useita konsepteja nopeasti
- hioa pelimaailmaa ja taide-tyyliä iteratiivisesti
- optimoida live-opsia ja sisältöpäivityksiä dataohjatusti
Odd Latent on hyvä referenssi siitä, millainen täysin AI-native mobiilistudio voi olla – ja mihin suuntaan suomalaiset tekijät todennäköisesti kulkevat.
Miten tekoäly lyhentää matkan konseptista live-peliin?
Nordic Gamessa Tatu keskittyy erityisesti siihen, miten heidän tiiminsä on “puristanut kasaan” koko pelinkehitysputken konseptista julkaisuun. Tämä on teema, jonka jokainen suomalainen pelistudio voi kääntää omaksi toiminta-mallikseen.
1. Orkestroitu tekoäly: ei yksi malli, vaan kokonainen järjestelmä
Odd Latent ei nojaa yhteen “taikaan” tekoälymalliin, vaan puhuu proprietary orchestrationista – eli siitä, miten useita AI-työkaluja yhdistetään yhdeksi hallituksi työvirraksi.
Suomalaiselle pelistudiolle tämä voi tarkoittaa esimerkiksi:
- generatiivinen tekoäly konseptitaiteeseen ja variaatioihin
- erillinen malli UI-tekstien, tutorialien ja flavor-tekstien luonnosteluun
- analytiikkamallit, jotka seuraavat pelaajakäyttäytymistä ja ehdottavat muutoksia tasapainoon
- automaattiset testiskenaariot, jotka etsivät bugeja ja reunatapauksia
Oleellista on, että yksi orkestroiva kerros päättää, mikä työkalu tekee mitäkin, miten tulokset tallennetaan ja miten ihmistiimi käy ne läpi.
2. Asset-pipelinet: laatu ensin, automaatio heti perässä
Odd Latentin tavoitteena on pitää taiteellinen taso “sky-high” samalla kun iterointinopeus kasvaa. Tämä ajattelutapa sopii erinomaisesti suomalaisiin studioihin, joilla on jo vahva laatukulttuuri.
Käytännön esimerkkejä tekoälyavusteisesta asset-putkesta:
- NPC-hahmot: perusdesign generatiivisella mallilla, viimeistely ihmistaiteilijan toimesta
- Animaatiot: liike luonnostellaan tekoälyllä tai motion capture -datalla; animaattori säätää painot, rytmin ja ilmeet pelin tyyliin sopiviksi
- Ympäristöt: AI tuottaa variaatioita tasojen elementeistä (puiden asettelu, valot, yksityiskohdat), level designer valitsee ja kuratoi
Lopputulos: enemmän kokeiluja, enemmän versioita – mutta ihmistason taidekontrolli säilyy.
3. Live-ops automaatio: tekoäly osana jatkuvaa palvelua
Mobiilipelien menestys ratkaistaan yhä useammin live-ops-vaiheessa. Odd Latent korostaa live-ops-automaatioita, joissa tekoäly:
- analysoi pelaaja-analytiikkaa reaaliajassa
- ehdottaa A/B-testejä (tasot, tarjoukset, eventit)
- mukauttaa sisältökalenteria eri kohderyhmille
Suomalaiset studiot voivat hyödyntää samaa ajattelua:
- yhdistämällä pelaajasegmentoinnin (whalet, minnows, churn risk) generatiiviseen sisällöntuotantoon
- räätälöimällä kampanjoita ja tapahtumia eri pelaajaprofiileille
- automatisoimalla viikko- ja sesonkikampanjat esimerkiksi jouluna tai kesälomakaudella
Tekoäly pelattavuuden personoinnissa ja NPC-käyttäytymisessä
Sarjamme ytimessä ovat pelattavuuden personointi ja älykkäät NPC:t. Odd Latentin lähestymistapa nopeaan iterointiin on suoraan hyödynnettävissä näissäkin teemoissa.
Pelattavuuden personointi – pienet askeleet, suuret vaikutukset
Personointi ei tarkoita heti täyttä “jokaiselle pelaajalle oma peli” -ratkaisua. Suomalaiset studiot voivat aloittaa kevyesti:
- mukautettu vaikeustaso pelaajan taitoprofiilin perusteella
- suosittelualgoritmit, jotka ehdottavat seuraavaa pelimuotoa tai tasoa
- dynaamiset vinkit, jotka aktivoituvat kun pelaaja jumittuu tiettyyn kohtaan
Tekoälymallit voivat tunnistaa esimerkiksi:
- milloin pelaaja turhautuu (toistuvat häviöt, lyhyet sessiot)
- milloin pelaaja on flow-tilassa (tasainen eteneminen, pidemmät pelisessiot)
Näiden perusteella peli voi säätää vastustajien tasoa, resurssipudotuksia, vihjeiden määrää – sama peli, mutta eri kokemus eri pelaajille.
NPC-käyttäytyminen – elävämpi maailma ilman kaoottista koodia
Perinteinen NPC-logiikka perustuu sääntöihin ja tilakoneisiin. Tekoäly tuo siihen uuden kerroksen:
- generatiiviset mallit voivat luoda dialogivariaatioita ja reaktioita tilanteisiin
- vahvistusoppiminen voi auttaa luomaan vihollisia, jotka mukautuvat pelaajan tyyliin
- simulaatiomallit voivat pyörittää elävää pelimaailmaa taustalla (talous, sosiaaliset suhteet, liikkuminen)
Keskeinen oppi Odd Latentin kaltaisista AI-native-studioista on, että:
NPC-käyttäytymistä ei tarvitse rakentaa yhdellä isolla “älyjärjestelmällä”, vaan useista pienistä, hallituista AI-komponenteista, joita ihmiset suunnittelevat ja kuratoivat.
Tekoäly sisällöntuotannossa ja pelaaja-analytiikassa
Tatu Petersen-Jessenin työ korostaa ennen kaikkea nopeaa kokeilua. Sisällöntuotanto ja analytiikka muodostavat yhdessä kierteen, joka ruokkii pelin jatkuvaa parantumista.
Sisällöntuotanto: pipeline, ei taikalaatikko
Moni studio ajattelee generatiivista tekoälyä edelleen yksittäisenä työkaluna (“luodaan taustakuvia” tai “kirjoitetaan quest-tekstit”). AI-native-lähestymistapa on toisenlainen:
- Ideointi – AI generoi useita vaihtoehtoja: hahmot, tasoideat, eventit, tarinankaaren raakaversiot
- Valinta ja kuratointi – suunnittelijat ja taiteilijat valitsevat käyttökelpoiset ideat
- Viilaus – ihmistiimi muokkaa valitut sisällöt pelin tone of voiceen ja brändiin sopiviksi
- Testaus – data näyttää, mikä sisältö toimii; AI voi auttaa analyysin automatisoinnissa
Tämän mallin etu suomalaiselle studiolle on selvä:
- enemmän sisältöä
- nopeampi tuotantonopeus
- kuitenkin brändiin ja laatuun sopiva lopputulos
Pelaaja-analytiikka: päätökset datasta, ei mututuntumasta
Odd Latentin puhe live-ops-automaatioista liittyy suoraan pelaaja-analytiikkaan. Tekoäly voi auttaa tunnistamaan trendejä, joita ihmissilmä ei huomaa:
- mitkä tasot johtavat useimmin churniin
- millaiset tarjoukset toimivat eri pelaajasegmenteille
- mikä sisällön rytmi pitää pelaajat palaamassa viikoittain
Käytännön esimerkki suomalaiselle studiolle:
- määrittele KPI:t (päivittäiset aktiiviset pelaajat, retention, ARPDAU)
- anna tekoälymallin ehdottaa, mitkä pelin osat vaikuttavat niihin eniten
- kokeile pieniä muutoksia (tasobalanssi, palkintojen määrä, eventien ajoitus)
- anna mallin seurata vaikutuksia ja suosittaa seuraavia kokeiluja
Näin syntyy jatkuva oppimissykli, jossa peli paranee dataohjatusti – aivan kuten Odd Latent pyrkii tekemään.
Miten suomalainen pelistudio voi aloittaa AI-nativen polun?
Kaikkien ei tarvitse rakentaa kerralla uutta AI-native-studiota. Tärkeää on aloittaa suunnitelmallisesti.
1. Määrittele, mihin haluat nopeutta tai laatua
Kysy tiimiltäsi:
- Missä kohtaa kehitystä odotamme eniten? (konsepti, sisältö, koodi, testaus)
- Missä toistuvat tehtävät kuormittavat luovia tekijöitä?
- Missä elinkaaren vaiheessa (soft launch, global launch, live-ops) häviämme eniten potentiaalia?
Valitse 1–2 kohtaa, joihin otat tekoälyn tueksi – älä yritä automatisoida kaikkea kerralla.
2. Rakenna pienimuotoinen AI-orkestrointi
Sen ei tarvitse olla monimutkaista. Voit aloittaa esimerkiksi näin:
- yksi työkalu konseptikuville
- yksi työkalu tekstien luonnosteluun
- yksi analytiikkatyökalu, joka tuottaa selkeitä suosituksia (esim. retentioniin vaikuttavat tekijät)
Nimeä yksi henkilö tai pieni ryhmä AI-vastaavaksi, joka miettii, miten nämä työkalut kytkeytyvät tiimin arkeen.
3. Pidä ihmiset ytimessä
Sekä Odd Latentin tarina että suomalaisen peliteollisuuden vahvuus kertovat samasta asiasta:
- parhaat pelit syntyvät, kun luovat tekijät ohjaavat teknologiaa, eivät toisin päin.
Tekoälyn rooli on vapauttaa aikaa:
- luovaan suunnitteluun
- laadun hiomiseen
- pelaajayhteisön ymmärtämiseen
Yhteenveto: Tekoälystä kilpailuetu suomalaisille studioille
Odd Latent ja Tatu Petersen-Jessen näyttävät, miltä AI-native pelistudio voi konkreettisesti näyttää:
- orkestroitu tekoäly eri työvaiheissa
- automaattiset live-ops-prosessit
- asset-pipelinet, joissa laatu paranee samalla kun iterointinopeus kasvaa
Suomalaiselle peliteollisuudelle tämä on sekä haaste että mahdollisuus. Tekoäly voi nostaa pelien tasoa kaikilla neljällä osa-alueella, joita sarjassamme käsittelemme: pelattavuuden personointi, NPC-käyttäytyminen, sisällöntuotanto ja pelaaja-analytiikka.
Nyt on oikea hetki katsoa kriittisesti omaa tuotantoputkea ja kysyä:
- Missä kohdassa tekoäly voisi lyhentää matkaa konseptista live-peliin – ilman että taiteellinen näkemys kärsii?
Seuraavissa sarjan osissa sukellamme vielä syvemmälle käytännön ratkaisuihin, joilla suomalaiset pelistudiot voivat rakentaa oman versionsa AI-nativesta tulevaisuudesta.