Pk-yritysten kestävyysraportoinnin automatisointi ja tekoälyavusteinen vastuullisuusdatan keräys
Mäenpää, Aatu; Aro, Eetu (2025)
2025
All rights reserved. This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2025060621241
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2025060621241
Tiivistelmä
Tässä opinnäytetyössä selvitettiin, kuinka moderneja tekoälymenetelmiä voidaan hyödyntää yritysten ESG-tietojen analysoinnissa ja automatisoida raportointia. Projektin aikana rakennettiin Next.js-teknologiaa käyttäen sovellus, jonka tavoitteena oli testata ja hyödyntää AWS Bedrock-palvelun tarjoamia tekoälytyökaluja.
Opinnäytetyö toteutettiin kehittämistutkimuksena, jossa kehitettiin sovellus. Teoreettisessa osuudessa esiteltiin AWS Bedrock, Next.js, ESG-raportointi sekä Generatiivinen tekoäly. Opinnäytetyössä käytettiin lähteinä pääasiassa artikkeleita, blogeja sekä teknologioiden virallisia dokumentaatioita, jotka käsittelivät aiheita.
Opinnäytetyön toteutuksessa kehitettiin Next.js-sovellus, jonka kautta käyttäjän syöttämät tiedot lähetettiin AWS Bedrock-agentille analysoitavaksi. Tuloksissa havaittiin ja tuotiin ilmi, että agentti tuotti reaaliaikaiset vastaukset, kun taas prompt management lähestymistapa ei toiminut odotetusti. Agenttipohjainen ratkaisu tarjosi joustavamman tavan käsitellä tietoja. Tuloksissa saatiin selville, että promptin tarkkuus ja datan määrä vaikuttivat suoraan vastauksien laatuun ja monen yrityksen tietojen käsittely aiheutti haasteita. Lisäksi tuloksissa saatiin selville mikä tekoälymalli suoriutui tehtävistä parhaiten.
Opinnäytetyö toteutettiin kehittämistutkimuksena, jossa kehitettiin sovellus. Teoreettisessa osuudessa esiteltiin AWS Bedrock, Next.js, ESG-raportointi sekä Generatiivinen tekoäly. Opinnäytetyössä käytettiin lähteinä pääasiassa artikkeleita, blogeja sekä teknologioiden virallisia dokumentaatioita, jotka käsittelivät aiheita.
Opinnäytetyön toteutuksessa kehitettiin Next.js-sovellus, jonka kautta käyttäjän syöttämät tiedot lähetettiin AWS Bedrock-agentille analysoitavaksi. Tuloksissa havaittiin ja tuotiin ilmi, että agentti tuotti reaaliaikaiset vastaukset, kun taas prompt management lähestymistapa ei toiminut odotetusti. Agenttipohjainen ratkaisu tarjosi joustavamman tavan käsitellä tietoja. Tuloksissa saatiin selville, että promptin tarkkuus ja datan määrä vaikuttivat suoraan vastauksien laatuun ja monen yrityksen tietojen käsittely aiheutti haasteita. Lisäksi tuloksissa saatiin selville mikä tekoälymalli suoriutui tehtävistä parhaiten.