FAO:n Andreas Vollrath: Tekoäly mullistaa metsien hallinnan maailmanlaajuisesti

Digitaaliset työkalut ovat mullistaneet metsätiedon keruun myös kehittyvissä maissa – ja samalla luoneet pohjan tekoälyn hyödyntämiselle. Päättäjien Metsäakatemian järjestämän paneelikeskustelun asiantuntijoiden mukaan muutos on ollut nopea ja merkittävä.

“Vielä 10–15 vuotta sitten metsätietoa kerättiin monissa maissa kynällä ja paperilla”, muistuttaa YK:n elintarvike- ja maatalousjärjestön (FAO) metsätalousasiantuntija Andreas Vollrath.   

“Digitaalisten työkalujen, kuten FAO:n suomalaistaustaisen Open Foris ‑alustan, käyttöönotto on mahdollistanut myös kehittyvissä maissa siirtymän sähköiseen tiedonkeruuseen ja avannut samalla oven tekoälyn laajamittaiselle hyödyntämiselle metsätaloudessa.”  

Metsäpäivillä Helsingin Finlandia-talolla kuultiin 23. lokakuuta 2025 Päättäjien Metsäakatemian järjestämä englanninkielinen paneelikeskustelu “Shaping Forest Futures with AI”. Tapahtumassa pohdittiin muun muassa tekoälyn vaikutuksia metsäsektoriin – datankeruusta aina strategiseen päätöksentekoon. Keskustelussa korostettiin tekoälyn roolia metsien inventoinnissa, päästöraportoinnissa ja maankäytön seurannassa sekä sen kasvavaa merkitystä politiikkalinjausten ja resurssien ohjauksen tukena.  

FAO:n Andreas Vollrath, yksi paneelin kolmesta puhujasta, totesi tekoälyn olevan vain yksi osa metsäalalla näkyvää laajempaa digitaalista murrosta.  

”FAO on hyödyntänyt koneoppimista kaukokartoituksessa jo pitkään, mutta viimeaikaiset läpimurrot ovat nopeuttaneet kehitystä merkittävästi”, hän totesi.

Erityisen lupaava edistysaskel ovat Vollrathin mukaan niin sanotut upotusmallit (embedding AI), joiden avulla valtavat satelliittiaineistot voidaan tiivistää hakuominaisuuksiltaan hyviksi formaateiksi.   

”Ne toimivat vähän samaan tapaan kuin Facebookin sisältösuositustoiminto eli samankaltaisuuksien perusteella”, Vollrath kuvaili. ”Kun merkitset metsäkatoalueen, järjestelmä löytää heti vastaavia kuvioita eri puolilta maailmaa.”   

Tällaiset mallit avaavat uusia mahdollisuuksia metsien seurantaan ja ennallistamiseen sekä politiikan tukemiseen.  

Tekoäly metsäalan arvoketjussa  

Accenturen Pohjoismaiden tekoäly- ja datajohtaja Karoliina Hagman korosti paneelikeskustelussa tekoälyn suurta, vielä osin hyödyntämätöntä potentiaalia metsäsektorilla.  

”Tekoäly on valtava muutos, joka vaikuttaa kaikkiin aloihin, eikä metsäala ole poikkeus”, hän totesi.  

Vaikka metsäyhtiöt jo soveltavat tekoälyä esimerkiksi henkilöstöhallinnossa, talousprosesseissa ja hankinnassa, Hagmanin mukaan todellinen mahdollisuus piilee koko arvoketjun optimoinnissa. Tämä kattaa raaka-aineiden hankinnan, prosessoinnin, jakelun ja hinnoittelun.

Hagman nosti esiin ennakoivan kunnossapidon, kysynnän ennustamisen ja dynaamisen hinnoittelun keskeisinä sovellusalueina, joilla tekoäly voi tuoda merkittävää lisäarvoa. Se hyödyntää menetelmiä, jotka ovat jo osoittautuneet toimiviksi teollisuudessa, logistiikassa ja kaivostoiminnassa.    

Kohti metsätiedon uutta aikakautta

Metsäneuvos ja metsäalan muutosjohtajana tunnettu Sixten Sunabacka näkee Suomella ja Ruotsilla olevan yhteiset tavoitteet metsäalan digitalisaatiossa ja tekoälyn hyödyntämisessä.

”Suomella ja Ruotsilla on hyvin samankaltaiset lähtökohdat, mutta Ruotsi erottuu elinvoimaisella startup-ekosysteemillään”, Sunabacka totesi paneelikeskustelussa. Hän viittasi erityisesti pääomasijoittajien tekoälypohjaisille hankkeille antamaan vahvaan tukeen – kehitykseen, joka on nyt vahvistumassa myös Suomessa.

Sunabacka toimii vanhempana neuvonantajana MW Group AB:ssä, pohjoismaisessa puolustus- ja turvallisuuspalveluihin erikoistuneessa yrityksessä, jonka liiketoimintaan kuuluvat myös metsäanalyysit ja ‑sovellukset.

Sunabackan mukaan keskeinen kysymys on, voiko tekoäly käynnistää metsäteollisuuden seuraavan suuren murroksen.

”Kun tarkastelee metsäalan kehitystä neljän vuosikymmenen ajalta, se on edennyt selkeinä aaltoina. Tekoäly saattaa hyvinkin olla seuraava”, sanoi Sunabacka, joka toimii myös suomalaisen paikkatietoteknologiaan erikoistuneen Arbonaut Oy:n hallituksessa.

Sunabacka hahmotti puheenvuoronsa aikana metsäalan kehitysaallot selkeästi: 1980- ja 1990-luvuilla metsätöiden koneellistuminen eteni nopeasti, mutta todellinen läpimurto tapahtui vasta, kun hakkuukoneet pystyivät mittaamaan puuta. 1990-luvulla Nokian matkapuhelimet ja kehittyvät mobiiliverkot mahdollistivat metsäinformaation hajautetun käytön ja puulogistiikan optimoinnin.

2000-luvun alussa kilpailu puusta kiristyi, ja luotettava tieto metsänomistajista ja puuvaroista kävi entistä tärkeämmäksi. Tämä vauhditti siirtymistä perinteisistä maastoinventoinneista kaukokartoitukseen, erityisesti laserkeilaukseen, Sunabacka sanoi.

”Pian koko maa oli skannattu, Sunabacka muistelee. ”Skannausten ja analyysien laatu parani edelleen 2010-luvulla.”

2020-luvulla on tullut käyttöön tarkempia laserskannausteknologioita, miehittämättömiä ilma-aluksia (drooneja) ja entistä tarkempia satelliittikuvia.

”Ilmaisten satelliittikuvien tarkkuus on parantunut, mikä tekee niistä erityisen hyödyllisiä esimerkiksi metsätuhojen ja ‑kadon kartoituksessa”, hän totesi.

Tänä päivänä tekoäly ja koneoppiminen ovat jo keskeisessä asemassa metsäsovelluksissa, mutta tekoälyn arvo riippuu täysin siitä, millaista dataa sille annetaan.

”Tekoälymallit tarvitsevat valtavasti koulutusmateriaalia ja tarkkaa dataa ollakseen luotettavia. Jos malleille syötetään roskaa, ne tuottavat roskaa, joka vain näyttää hyvältä”, Sunabacka varoittaa.

Siksi tiheä laserdata ja metsäkoneiden keräämä aineisto ovat ratkaisevassa roolissa. Ruotsissa testataan laserkeilausteknologioita, jotka tuottavat 1 500 laserpistettä neliömetrille, kun Suomessa valtakunnan metsien inventoinnissa käytetään 20 pisteen skannereita. Ruotsissa edistystä vauhdittaa tarkan metsätiedon tarve, mutta myös halu ymmärtää puiden laatua, maaston kulkukelpoisuutta, metsätuhoja, luonnon monimuotoisuutta ja metsien kulttuuriarvoja.

Sunabackan mukaan tiheän laser-skannauksen, drooniteknologian, tekoälyn ja monipuolisten tietolähteiden yhdistyminen tuo lähivuosina käyttöön “yhä tarkempaa, yhtenäisempää ja laajempaa tietoa metsistämme”.

Haasteena tekoälyn skaalaus rikkonaisissa metsäympäristöissä  

Tekoälyn edistäminen metsätaloudessa ei onnistu yhtä mallia käyttämällä etenkään silloin, kun ekosysteemit ovat rikkonaisia ja maanomistus hajautunutta. ”Kaikki riippuu siitä, kenen kanssa työskentelemme ja mikä on työn tarkoitus,” muistutti Vollrath.  

Vollrath nosti esiin Open Foris ‑työkalujen globaalin merkityksen. Suomen rahoituksella ja asiantuntijatuella kehitetty Open Foris on FAO:n avoimen lähdekoodin alusta, jota käytetään metsien mittaamiseen, seurantaan ja raportointiin yli 190 maassa. Se on ollut keskeinen työkalu esimerkiksi YK:n ilmastosopimuksen REDD+ ‑päästöraportoinnissa, ja sen avulla metsätiedon keruu mobiililaitteilla on voitu tuoda myös pienviljelijöiden ulottuville.  

Pienviljelijöitä varten FAO kehittää helppokäyttöisiä mobiilityökaluja, kuten WISP ja Crown, joiden avulla voidaan havaita metsäkatoa ja raportoida istutuksia EU:n säädösten mukaisesti. ”Metsätiedon kerääminen on ohjelmien avulla huomattavasti helpompaa kuin paperin ja kynän avulla”, Vollrath totesi. 

Metsäpäivien paneelikeskustelun yleisö toi keskusteluun olennaisen näkökulman: metsät ovat sekavia, eläviä järjestelmiä, eivät taulukoita. Vollrath oli samaa mieltä ja korosti laadukkaan datan merkitystä. Hän totesi muun muassa, että LiDAR-kaukokartoitusteknologian kehitys mahdollistaa luotettavat havainnot myös monimutkaisista metsäympäristöistä. LiDAR tuottaa tarkkoja kolmiulotteisia malleja maastosta ja kasvillisuudesta, mikä metsätaloudessa mahdollistaa puuston rakenteen, korkeuden ja tiheyden tarkan kartoituksen.  

Tekoäly ja metsäala vuonna 2030  

Paneeli päättyi rohkeisiin ennusteisiin seuraavien viiden–kymmenen vuoden kehityksestä. Asiantuntijat ennakoivat tekoälyn vauhdittavan tutkimus- ja kehitystyötä, joka ulottuu uusista metsäpohjaisista materiaaleista älykkäämpään asiakasvuorovaikutukseen esimerkiksi chatbotien ja agenttipohjaisten käyttöliittymien avulla.  

Tekoäly näkyy yhä vahvemmin myös tuotannossa. Tehtaissa on jo havaittavissa siirtymää kohti tehokkaampaa toimintaa: vähemmän seisokkeja, enemmän laatua. Tekoälyn ja automaation myötä tuotantoprosessit optimoituvat, häiriöt vähenevät ja laadunvalvonta tehostuu – mikä vahvistaa koko metsäsektorin kilpailukykyä.  

Kaukokartoituksesta keskusteltaessa esiin nousi toive, että tekoäly kykenee lähivuosina ylittämään ihmisen taidot satelliittikuvien tulkinnassa. Vaikka kehitys ei ole vielä aivan tällä tasolla, panelistien mukaan tekoälyllä on merkittävää potentiaalia oppia hahmottamaan visuaalisesti monimutkaista metsädataa entistä tarkemmin ja laajamittaisemmin – jopa ihmistä paremmin. Tämä voisi avata uusia mahdollisuuksia metsien seurannassa, analytiikassa ja päätöksenteossa globaalilla tasolla.  

Keskustelu huipentui vetoomukseen tekoälyn syvällisemmästä integroinnista politiikkaan ja ekosysteemien ymmärtämiseen. Panelistien mukaan tekoäly voi tarjota uusia näkökulmia luonnon järjestelmät toimintaan ja tuottaa lisäarvoa paitsi teollisuudelle, myös koko yhteiskunnalle. Suomessa tämä on erityisen merkityksellistä, sillä metsät ovat kiinteä osa arkea ja kulttuuria.