Analyysi: Tekoälyvalmius FAIRin asiakasyrityksissa vuonna 2025
Teksti: Umair Ali Khan, 25.8.2025. Käännös: Martti Asikainen
Vaikka tekoälyn käyttöönottoon suhtaudutaan innostuneesti, useimmat yritykset ovat edelleen jumissa konseptivaiheessa, eivätkä kykene muuttamaan lupaavia ideoita toimiviksi liiketoimintaratkaisuiksi. Asiakasyrityksistämme kerätty data paljastaa teknisen asiantuntemuksen puutteet, riittämättömän tiedonhallintakapasiteetin ja strategisen suunnittelun aukkokohdat keskeisiksi esteiksi onnistuneiden tekoälyintegraatioiden tiellä.
Tekoälykonsulttimme Finnish AI Region (FAIR) -hankkeen kautta ovat auttaneet yrityksiä muuttamaan tekoälykonsepteja käytännöllisiksi liiketoimintaratkaisuiksi. Tukea tarjotaan muun muassa tiekarttasuunnitteluun, konseptin todistamiseen, liiketoiminta-arvon arviointiin, sovellusten kehittämiseen, ratkaisujen arviointiin sekä tiedonhallintastrategiaan.
Tähän mennessä yli 110 pk-yritystä on turvautunut konsulttipalveluihimme joista 85 % sijaitsee Suomessa ja 15 % Ruotsissa ja muissa maissa. Konseptin todentamispalvelu käynnistyi Haaga-Helia ammattikorkeakoulussa vuoden 2025 alussa. Uusi palvelu syntyi tarpeesta. Havaitsimme, että monilla yrityksillä oli lupaavia tekoälyideoita, mutta niiltä puuttui muun muassa tekninen osaaminen toimivien prototyyppien rakentamiseen, joiden avulla voitaisiin osoittaa todellinen liiketoiminta-arvo.
FAIRissa jokaisesta konsultoinnista luodaan yksityiskohtainen raportti, josta käy ilmi yrityksen tekoälyvalmiuden taso, ehdotettujen ratkaisujen tekninen toteutettavuus, tietovaatimukset ja organisatorinen kypsyys. Raportit sisältävät myös yksilöllisiä suosituksia ja konkreettisia ehdotuksia seuraaviksi askeliksi. Lisäksi olemme julkaisseet erillisiä julkaisuja tekoälykonsultoinnista, tekoälyn käyttöönottotrendeistä ja merkittävimmistä haasteista (Khan, 2025a; Khan et al., 2025).
Konsultoinnin jälkeen yritykset voivat sopia jatkoneuvotteluista tarpeidensa ja edistymisensä perusteella. Tässä artikkelissa tarkastelemme tekoälykonsultoinnista syntynyttä dataa ja analyysistämme syntyneitä havaintoja, jotka paljastavat asiakasyritystemme tekoälyn käyttöönottokyvyn nykytilan sekä tekoälyintegraatioiden keskeiset esteet.
Konsultointidatan analysointi
Tekoälyä koskevat konsultointiraporttimme sisältävät runsaasti arvokasta tietoa, mutta ne ovat hajallaan jäsentymättömässä tekstimuodossa. Trendien ja mallien analysoimiseksi lukuisien eri raporttien välillä meidän täytyi poimia keskeiset oivallukset ja muuntaa ne jäsennetyksi dataksi. Tätä varten kehitimme äskettäin yleiskäyttöisen tiedonlouhintaa tekevän tekoälysovelluksen, joka yksinkertaistaa merkittävästi tätä prosessia.
Sen sijaan, että rakentaisimme räätälöityjä louhintajärjestelmiä jokaiseen käyttötapaukseen, työkalumme mahdollistaa, että käyttäjät voivat määritellä tarvitsemansa tiedon luonnollisen kielen avulla. Tekoälyagenttimme tunnistaa ja louhii sitten automaattisesti relevantit datapisteet monimutkaisista dokumenteista ja raporteista. Työkalun ensimmäinen versio on julkaistu avoimen lähdekoodin ohjelmistona, ja se on kaikille ilmainen (Khan, 2025b).
Laajennamme parhaillaan työkalun toiminnallisuuksia tukemaan erilaisia dokumenttimuotoja ja tietolähteitä. Tämä tiedonlouhintasovellus on yksi keskeisistä komponenteista laajemmassa generatiivisen tekoälyn työkalupaketissa, jota kehitämme osana Generative AI Enhanced Knowledge Management in Business (GAIK) -hanketta (HHUAS, 2025). Työkalupakki koostuu modulaarisista komponenteista, joita yritykset voivat hyödyntää omien tekoälyratkaisujensa kehittämisessä. Hanketta rahoittaa Euroopan aluekehitysrahasto (EAKR).
Asiakasyritysten jakautuminen
Haaga-Helia ammattikorkeakoulun ja FAIRin konsultointipalveluihin osallistuvista yrityksistä suurin osa sijaitsee Suomessa,. Loput tulevat muista Pohjoismaista, erityisesti Ruotsista. Yritysjoukko muodostaa mielenkiintoisen tasapainon vakiintuneiden toimijoiden ja startup-yritysten välillä.
Asiakkaistamme vakiintuneet yritykset keskittyvät tyypillisesti tekoälyn integroimiseen olemassa oleviin toimintoihin ja prosesseihin, kun taas startup-yritykset rakentavat tekoälykapasiteettia suoraan ydinliiketoimintamalliensa ytimeen.
Yksi merkittävimmistä havainnoistamme koskee organisaatioiden tekoälyvalmiutta. Huomattava osa yrityksistä osoittaa alhaista tekoälykypsyyttä, mikä tarkoittaa, että ne ovat vielä varhaisessa vaiheessa tekoälyratkaisujen ymmärtämisessä ja käyttöönotossa.
Tämä osoittaa, että useimmat yritykset tarvitsevat perusteellista tukea tekoälystrategioiden kehittämisessä, tietovaatimusten hahmottamisessa ja sisäisten valmiuksien rakentamisessa ennen kuin ne pystyvät menestyksekkäästi toteuttamaan kehittyneitä tekoälyratkaisuja.
Generatiivinen tekoäly on noussut keskeiseksi kiinnostuksen kohteeksi. Tämä kertoo laajasta huomiosta, jota generatiivinen tekoäly on saanut viimeaikaisten teknologisten läpimurtojen myötä. Yritykset kartoittavat sovelluskohteita muun muassa sisällöntuotannosta ja asiakaspalvelun automaatiosta aina koodin kehitykseen ja data-analyysiin.
Terveydenhuolto ja terveysteknologiat erottuvat selkeästi johtavana sektorina tekoälykonsultoinnimme käytössä. Tämä korostuminen kuvastaa sekä alan runsasta dataympäristöä että tekoälyn merkittäviä mahdollisuuksia vastata kriittisiin haasteisiin potilashoidossa, diagnostiikassa ja toiminnan tehostamisessa.
Tekoälykypsyys eri yrityksissä
Konsultoidessamme luokittele yritykset kolmeen tekoälykypsyystasoon (AIML).
Matalan kypsyystason yritykset ovat varhaisessa ideointivaiheessa. Niillä on rajallisesti dataa, resursseja ja tekoälyosaamista, vähäistä työnkulkujen integrointia, eivätkä ne ole vielä luoneet yritykselleen virallista tekoälystrategiaa.
Kohtalaisen kypsyystason yritykset ovat edenneet konseptivaiheen ohi. Niillä on toimivia ratkaisuja, riittävästi resursseja sekä kehittyviä tiedonhallintaprosesseja, joita ohjaa osittain muotoutunut tekoälystrategia.
Korkean kypsyystason yritykset puolestaan ovat kehittäneet edistyneitä tekoälytuotteita vakiintuneine asiakaskuntineen. Niillä on täysin integroidut työnkulut, vakiintuneet tiedonhallintaprosessit ja kattavat tekoälystrategiat.
Huolimatta siitä, että niin startupit kuin vakiintuneetkin yritykset sijoittuvat pääasiassa matalaan tekoälykypsyystasoon, niin startup-yritykset ovat viime aikoina osoittaneet hieman tasaisempaa jakaantumista eri kypsyystasoille.
Tämä antaa viitteitä siitä, että uudemmat yritykset osaavat integroida tekoälyä toimintaansa jo varhaisista keihysvaiheistaan lähtien. Startup-yritykset ovat myös paremmin edustettuina kohtalaisen kypsyystason kategoriassa verrattuna vakiintuneisiin yrityksiin.
On totta, ettei suurin osa yrityksistä saavuta korkeaa tekoälykypsyystasoa, mutta havaintomme osoittavat kuitenkin sen, että startup-yritykset valmistautuvat tekoälyn käyttöönottoon jo liiketoimintakehityksensä alusta lähtien. Usein ne sisällyttävät tekoälynäkökulmat alkuperäisiin liiketoimintamalleihinsa ja toiminnan suunnitteluunsa.
Vakiintuneet yritykset sen sijaan kohtaavat tekoälyintegraatioiden kanssa eräänlaisen lisähaasteen: niiden on integroitava tekoäly olemassa oleviin järjestelmiin, prosesseihin ja organisaatiokulttuureihin, joita ei ole alun perin suunniteltu huomioimaan tekoälyä ja sen kyvykkyyksiä.
Tekninen osaaminen ja tekoälykypsyys
Teknisen osaamisen ja tekoälykypsyyden välinen suhde paljastaa selkeän mallin, joka korostaa sisäisten valmiuksien kriittistä merkitystä onnistuneelle tekoälytoteutukselle. Korkean tekoälykypsyyden saavuttaneet yritykset omaavat tyypillisesti kohtalaista tai korkeaa teknistä tekoälyosaamista. Sitä vastoin matalan tekoälykypsyyden yritykset osoittavat pääasiassa alhaista teknistä osaamista.
Tämä osaamisjakauma selittää, miksi jälkimmäiset yritykset jäävät jumiin varhaisiin ideointivaiheisiin tai kamppailevat edetäkseen konseptin todistusvaiheesta eteenpäin. Ilman riittävää teknistä asiantuntemusta organisaatiot eivät kykene tehokkaasti arvioimaan tekoälyratkaisujen toteutettavuutta, implementoimaan järjestelmiä tai ratkaisemaan kehitysprosessin monimutkaisia teknisiä haasteita.
Teknisen asiantuntemuksen ja tekoälykypsyyden välinen yhteys myös osoittaa, että tekoälykyvykkyyksiään kehittävien yritysten on priorisoitava sisäisten teknisten kompetenssien rakentamista rekrytoinnin, koulutuksen tai strategisten kumppanuuksien kautta. Yritykset eivät voi pelkästään hankkia tekoälyratkaisuja ja odottaa menestystä ilman teknistä perustaa, joka on välttämätön näiden järjestelmien ymmärtämiseksi, käyttöönottamiseksi ja tehokkaaksi ylläpitämiseksi.
Teknisen asiantuntemuksen jakauma yritystyypeittäin
Konsultointipalveluitamme käyttäneillä startup-yrityksillä on huomattavasti suurempi keskittymä kohtalaista ja korkeaa teknistä asiantuntemusta verrattuna vakiintuneisiin yrityksiin, joka korreloi suoraan niiden vahvemman tekoälykypsyyden kanssa. Samaan aikaan startup-yrityksillä on myös tasapainoisempi teknisen asiantuntemuksen profiili: merkittävä osa työvoimasta omaa kohtalaisia teknisiä taitoja ja pienempi mutta merkityksellinen osuus korkean tason asiantuntijoita.
Tämä jakauma osoittaa, että uudemmat yritykset rakentavat tiimejään tekoälyn käyttöönottoon tarvittavilla teknisillä kyvykkyyksillä jo perustamisvaiheesta lähtien. Monet startup-yritysten perustajista ovat itsekin teknisesti kyvykkäitä, jonka vuoksi he ymmärtävät paremmin tekoälyn ja datatieteen merkitystä liiketoiminnassa. Tämä saa myös heidät priorisoimaan relevantin asiantuntemuksen omaavien henkilöiden palkkaamista jo kehityksensä alkuvaiheessa.
Vakiintuneissa yrityksissä sen sijaan on voimakas keskittymä matalan teknisen asiantuntemuksen kategoriaan, kun taas kohtalaisen sekä korkean tason asiantuntijoiden osuudet ovat huomattavasti pienempiä. Tämä asetelma heijastaa vakiintuneiden yritysten historiallisia rekrytointikäytäntöjä, jotka ovat muodostuneet ennen kuin tekoäly nousi kriittiseksi liiketoiminnan ja kehittämisen saralla. Tällaisissa yrityksissä tiimit ovat rakennettu ydinliiketoimintojen ympärille, mikä ei välttämättä ole vaatinut tekoälyyn, koneoppimiseen tai datatieteeseen liittyvää edistynyttä teknistä osaamista.
Startup-yritysten korkeampi kohtalaisen ja korkean teknisen asiantuntemuksen osuus selittää myös niiden paremmat tekoälykypsyystasot verrattuna vakiintuneisiin yrityksiin. Notkeuksiensa ja vahvuuksiensa vuoksi startup-yritykset voivat edetä nopeammin ideointivaiheen ja konseptintodistuksen läpi, koska niiden tiimeillä on jo valmiiksi tekninen ymmärrys tekoälyn toteutettavuuden arviointiin ja ratkaisujen toteuttamiseen.
Vakiintuneiden yritysten mahdollisuudeksi jää joko kouluttaa nykyisiä työntekijöitään tai rekrytoida tekoälyasiantunemusta omaavia uusia osaajia samalla, kun ne hoitavat käynnissä olevaa toimintaansa. On totta, että jotkut vakiintuneet yritykset omaavat hyvinkin korkeaa teknistä asiantuntemusta, mutta niiden ongelmaksi voi muodostua uusien tekoälyratkaisujen sovittaminen monimutkaisiin ja olemassa oleviin järjestelmiin ja prosesseihin. Tämä puolestaan hidastaa tekoälyn käyttöönoton aikataulua verrattuna startup-yrityksiin, jotka ovat rakentaneet toimintansa tekoälykyvykkyyksien ympärille.
Tekoälyteknologiapreferenssit ja sovellusalueet
Tällä hetkellä generatiivinen tekoäly hallitsee tekoälykenttää selkeällä marginaalilla edustaen yli puolta kaikista tekoälyyn liittyvistä asiakasprojekteistamme. Suuri suosio osoittaa paitsi sen käytännön saavutettavuuden myös välittömän liiketoiminta-arvon, jota yritykset näkevät generatiivisissa tekoälysovelluksissa.
Havaintojemme mukaan generatiivisen tekoälyn suosio johtuu useista eri tekijöistä, jotka tekevät siitä erityisen houkuttelevan usealla erillä sektorilla. Suuret kielimallit (eng. LLM-models) ja tekoälyagentit tarjoavat välittömiä sovelluskohteita asiakaspalvelussa, sisällöntuotannossa, asiakirjojen käsittelyssä ja työnkulkujen automatisoinnissa vaatimatta laajaa teknistä infrastruktuuria tai erikoistuneita tietoaineistoja. Yritykset voivat toteuttaa generatiivisia tekoälyratkaisuja suhteellisen nopeasti verrattuna muihin tekoälyteknologioihin.
Myös kiinnostus konenäköä ja kuvankäsittelyä kohtaan nostaa päätään. Nämä visuaaliset tekoälysovellukset houkuttelevat etenkin terveydenhuollon, hyvinvoinnin valmistuksen, kuljetuksen ja logistiikan, puolustuksen, turvallisuuden, rakentamisen sekä taiteiden ja viihteen parissa toimivia yrityksiä. Esikoulutettujen mallien saatavuus ja suurten kielimallien kasvavat näkökyvykkyydet ovat tehneet konenäön saavutettavammaksi yrityksille, joilla ei aikaisemmin ollut teknistä asiantuntemusta vastaavien ratkaisujen toteuttamiseen.
Nähdäksemme myös perinteinen koneoppiminen on säilyttänyt vahvan asemansa edustaen yrityksiä, jotka keskittyvät datapohjaiseen päätöksentekoon, kuvioiden tunnistamiseen ja algoritmiseen optimointiin. Näillä yrityksillä on tyypillisesti vakiintuneet tiedonkeruuprosessit, ja ne pyrkivät saamaan oivalluksia historiallisesta tiedosta toimintojensa parantamiseksi tai tulevien trendien ennustamiseksi.
Toimialajakauma ja sektorikohtainen tekoälyn käyttöönotto
Konsulttipalveluitamme hyödyntäneiden asiakasyritysten toimialajakauma paljastaa tekoälyn käyttöönoton malleja eri sektoreilla. Terveydenhuolto ja hyvinvointi nousee selkeäksi johtajaksi edustaen lähes kahta viidesosaa kaikista FAIRin asiakasyrityksistä.
Terveydenhuollon yritykset vetävät puoleensa tekoälyratkaisuja erityisesti tietorikkaiden ympäristöjensä ja merkittävän vaikutuspotentiaalinsa vuoksi potilaiden hoitotuloksiin ja toiminnan tehokkuuteen. Lääketieteelliset laitokset tuottavat valtavia määriä strukturoitua ja strukturoimatonta dataa potilastietojen, diagnostisen kuvantamisen, hoitoprotokolien ja hallinnollisten prosessien kautta.
Tekoälysovellukset tällä sektorilla kattavat diagnostisen avustamisen, asiakaspalvelun parantamisen, potilasjonojen vähentämisen, elämäntapa- ja aktiivisuustietojen analysoinnin puettavista laitteista, juurisyiden havaitsemisen funktionaalisessa lääketieteessä, personoidut terveydenhuollon suositukset, potilaskommenttien sentimenttianalyysin ja dementian sekä Alzheimerin taudin varhaisen havaitsemisen.
Terveydenhuollon ammattilaisten lisäksi myös terveydenhuoltoon liittyvät startup-yritykset ja vakiintuneet terveys- ja hyvinvointipalveluja tarjoavat yritykset ovat kiinnostuneita tekoälyn käyttöönotosta.
Liiketoiminnan kehittämiseen keskittyvät yritykset kohdistavat toimintaansa kyselytutkimusten analysointiin, työnhakijoiden ja rekrytoijien yhteensovittamiseen, osaamisen kehittämiseen, perehdytykseen ja asiakaskokemuksen parantamiseen. Liiketoiminnan kehittämissovellusten vahva edustus asiaksyrityksissämme osoittaa, että monet yritykset omaksuvat käytännönläheisen lähestymistavan tekoälyn käyttöönotossa keskittyen alueisiin, joilla ne voivat saavuttaa mitattavia parannuksia nykyisissä toiminnoissaan suhteellisen helposti ja nopeasti.
Koulutus ja oppiminen heijastavat kasvavaa kiinnostusta tekoälypohjaisiin oppimisratkaisuihin ja koulutusteknologiaan. Kohdennetut sovellukset ja ideat sisältävät avun tutkimuksen ideoinnissa, osaamisen kartoituksessa, sisällöntuotannon puolella esimerkiksi koulutusvideoissa, personoidussa oppimisessa, räätälöidyn opetussisällön tuotannossa sekä vertaisyhteensovituksen ja kielten oppimisessa.
Tietovaatimukset ja tietovarat
Tietovaatimusten analyysi paljastaa näkemyksiä niistä tietovaroista, joita yritykset tarvitsevat tekoälyaloitteilleen. Tekstidata on yleisin tyyppi, mikä on linjassa aiemman havainnon kanssa generatiivisen tekoälyn suosiosta, sillä tekstipohjaiset tekoälysovellukset vaativat runsaasti kirjoitettua sisältöä koulutukseen ja toimintaan.
Tekstidatan korkea käyttö ja kysyntä heijastaa laajaa kiinnostusta sovelluksiin kuten asiakirjakäsittelyyn, asiakaspalvelun automaatioon, sisällöntuotantoon ja tiedonhallintajärjestelmiin.
Eri sektoreiden yritykset omistavat suuria tekstidatamääriä asiakasviestinnästä ja sisäisistä asiakirjoista sääntelyilmoituksiin ja teknisiin spesifikaatioihin.
Vaikka strukturoidun datan poiminta strukturoimattomista asiakirjoista on herättänyt kasvavaa kiinnostusta, monilla yrityksillä on jo strukturoitua dataa tai ne tarvitsevat sitä.
Esimerkkejä strukturoidusta datasta ovat IoT-laitteiden anturisignaalit, kyselytutkimusdata, potilastiedot, paikkatietodata ja talousdata.
Kuvadatan merkitys on kasvanut huomattavasti erilaisissa konenäkösovelluksissa, joka mainittiin aikaisemmin tässä artikkelissa. Kuvadatan sovelluskohteita ovat muun muassa terveydenhuollon diagnostiikka sairauksien varhaiseen havaitsemiseen, virtuaalikierrokset teollisuusympäristöissä perehdytystä varten, automaattinen tarjouslaskenta valmistuksen kaavioiden ja piirustusten perusteella, sähkölinjojen tarkastus droneilla, kohteiden tunnistaminen 3D-pistepilvidatasta sekä tietomallien luominen arkkitehtuuripiirustuksista.
Palvelutarpeet ja tukivaatimukset
FAIRin asiakasyritysten hakemien palveluiden analyysi paljastaa selkeän mallin, joka heijastaa suoraan aiemmin tunnistettuja teknisen asiantuntemuksen aukkoja.
Tekniset neuvontapalvelut hallitsevat palvelumaisemaa edustaen lähes puolta kaikista pyynnöistä. Tämä osoittaa, että useimmilta yrityksiltä puuttuu perustavanlaatuinen asiantuntemus tekoälyn käyttöönottopäätösten tekemiseen.
Teknistä neuvontaa hakevat yritykset tarvitsevat ohjausta algoritmien suunnittelussa, mallien valinnassa, koulutusmenetelmissä, testausprotokollissa ja käyttöönottostrategioissa, koska ne eivät pysty tekemään näitä kriittisiä päätöksiä itsenäisesti.
Konseptintodistuksen kehittäminen nousee toiseksi pyydetyimmäksi palveluksi, mikä korostaa yritysten kyvyttömyyttä rakentaa toiminnallisia prototyyppejä tekoälyideidensa validoimiseksi. Tätä palvelua pyytävät yritykset ovat tunnistaneet mahdollisia sovelluskohteita, mutta niiltä puuttuvat tekniset taidot toimivien demonstraatioiden ja kokeilujen luomiseen toteutettavuuden todistamiseksi ja arvon osoittamiseksi.
Konkreettisen tekoälystrategian puute heijastaa yritysten vaikeuksia johdonmukaisten, pitkän aikavälin tekoälysuunnitelmien kehittämisessä. Tekoälystrategian apua hakevat yritykset ymmärtävät systemaattisen suunnittelun tärkeyden, mutta niiltä puuttuu osaaminen realististen aikataulujen luomiseen, sopivien teknologioiden tunnistamiseen tai käyttöönottovaiheiden järkevään järjestykseen. Tämä kysyntä osoittaa, että yritykset eivät pysty itsenäisesti arvioimaan tekoälyvalmiuttaan, priorisoimaan käyttötapauksia tai suunnittelemaan kestäviä käyttöönottostrategioita.
Suositukset ja strateginen ohjaus
Konseptintodistuksen kehittäminen nousee yleisimmäksi suositukseksi, mikä heijastaa yritysten tarvetta syvemmälle teknisen toteutettavuuden ymmärrykselle ja niiden kyvyttömyyttä kehittää prototyyppejä itsenäisesti.
Yrityksillä on usein lupaavia tekoälyideoita, mutta niiltä puuttuvat tekniset valmiudet toiminnallisten demonstraatioiden rakentamiseen konseptiensa validoimiseksi. Tämä suositus vastaa kriittiseen kuiluun teoreettisen ymmärryksen ja käytännön toteutuksen välillä tarjoten yrityksille konkreettista näyttöä siitä, mitä tekoäly voi saavuttaa heidän spesifeissä käyttötapauksissa.
Suurten kielimallien hyödyntäminen aluekohtaisissa sovelluksissa on linjassa kasvavan generatiivisen tekoälyn käyttöönottotrendin kanssa. Kasvavien kyvykkyyksiensä ja monipuolisuutensa vuoksi suurten kielimallien käyttöä suositellaan monipuolisiin tehtäviin kuten chatbottien kehittämiseen, koodin generointiin, asiakirjojen kääntämiseen, raporttien luomiseen ja tiedon poimintaan.
Nämä suositukset hyödyntävät generatiivisten tekoälyteknologioiden saavutettavuutta ja välitöntä sovellettavuutta liiketoimintaoperaatioihin.
Tiedon- tai datankeruu-, käsittely- ja hallintasuositukset vastaavat yhteen kestävimmistä haasteista kaikilla kypsyystasoilla. Yritykset kamppailevat johdonmukaisesti sekä sopivien tietotyyppien tunnistamisen että korkealaatuisten, relevanttien tietoaineistojen keruun kanssa.
Monilta yrityksiltä puuttuvat systemaattiset lähestymistavat tiedonkeruuseen, puhdistukseen, laajentamiseen ja merkitsemisprosesseihin, jotka ovat välttämättömiä onnistuneelle tekoälyn käyttöönotolle.
Koneoppimismallien koulutus ja käyttöönotto muodostaa toisen merkittävän suosituskategorian keskittyen oikean tekoäly-/koneoppimismallin valintaan, koulutukseen, testaukseen, käyttöönottoon ja suorituskyvyn arviointiin.
Nämä suositukset vastaavat mallinkehityksen tekniseen monimutkaisuuteen, joka estää monia yrityksiä etenemästä konseptuaalisten suunnitteluvaiheidenohi.
Ennakoivan analytiikan suositukset kohdistuvat yrityksiin, jotka pyrkivät analysoimaan dataa ennustamista ja personoituja palveluja varten — esimerkiksi puettavien laitteiden anturidatan tai vastaavien monitorointijärjestelmien parissa työskenteleviin. Suositukset keskittyvät regressioalgoritmeihin, ensemble-menetelmiin, poikkeavuuksien havaitsemistekniikoihin ja Bayesilaisiin mallinnuslähestymistapoihin, jotka voivat poimia toimivia oivalluksia ajallisista tietoaineistoista.
Olemassa olevien tekoälytyökalujen ja -mallien hyödyntäminen edustaa käytännönläheistä lähestymistapaa yrityksille, joilta puuttuvat resurssit räätälöityyn kehittämiseen. Sen sijaan että yritykset rakentaisivat ratkaisuja tyhjästä, niitä ohjataan esikoulutettujen mallien, avoimen lähdekoodin kehysten ja vakiintuneiden alustojen pariin, jotka voivat vastata niiden tarpeisiin tehokkaammin.
Eettiset ja vastuulliset tekoälysuositukset korostavat ennakkoluulojen seurannan, selitettävyyden, läpinäkyvyyden ja inhimillisen valvonnan tärkeyttä tekoälyn käyttöönotoissa. Nämä suositukset edistävät ihmisen mukaan ottamista lähestymistapoja, jotka ylläpitävät sopivia kontrolli- ja validaatiomekanismeja varmistaen samalla, että tekoälytuotokset täyttävät eettiset standardit ja sääntelyvaatimukset.
Muut suositukset vastaavat laajempiin strategisiin tarpeisiin mukaan lukien tekoälystrategian kehittäminen, akateemiset kumppanuudet tutkimusyhteistyötä varten, turvallisten alustojen käyttöönotto tietosuojaa varten, asteittaiset toteutuslähestymistavat, tiimin osaamisen kehittäminen ja liiketoiminta-arvon validointi tekoälyinvestointien varmistamiseksi organisaatiotavoitteiden kanssa.
Keskeisiä esteitä tekoälyn käyttöönotossa
Asiakasyrityksiemme konsultointidatan analyysi paljastaa useita toistuvia haasteita tekoälyratkaisujen toteuttamisessa.
- Rajallinen tekninen asiantuntemus: Suurin osa yrityksistä ei omaa tekoälyn kehittämiseen, mallien valintaan ja käyttöönottoon tarvittavaa erikoisosaamista, mikä luo riippuvuuden ulkopuolisista konsulteista perustavanlaatuisissa teknisiä päätöksissä.
- Riittämätön tekoälykypsyys: Lähes kolme neljäsosaa yrityksistä osoittaa matalaa tekoälyvalmiutta, mikä kertoo riittämättömästä perusymmärryksestä tekoälykyvykkyyksistä, vaatimuksista ja käyttöönottoprosesseista.
- Tiedonkeruu- ja hallintahaasteet: Yritykset kamppailevat sopivien tietotyyppien tunnistamisen, korkealaatuisten tietoaineistojen keruun ja tekoälymallien koulutukseen sekä käyttöönottoon välttämättömien asianmukaisten tietojenkäsittelytyönkulkujen luomisen kanssa.
- Kyvyttömyys rakentaa prototyyppejä: Useimmat yritykset eivät pysty itsenäisesti kehittämään konseptintodistusta tekoälyideidensa validoimiseksi ja teknisen toteutettavuuden arvioimiseksi ennen täysimittaisten toteutusten aloittamista.
- Strategisen suunnittelun puute: Yritykset tarvitsevat ulkopuolista apua johdonmukaisten tekoälystrategioiden suunnittelussa, käyttötapausten priorisoinnissa ja systemaattisten lähestymistapojen kehittämisessä tekoälyn käyttöönottoon sen sijaan, että toteuttaisivat hajanaisia aloitteita.
- Kuilu konseptin ja toteutuksen välillä: Vaikka yritykset ymmärtävät tekoälyn mahdolliset hyödyt, ne eivät pysty kääntämään teoreettista tietoa käytännön sovelluksiksi ilman merkittävää ulkopuolista tukea.
- Eettiset ja säännöstenmukaisuushuolet: Yritykset kamppailevat vastuullisten tekoälykäytäntöjen ja sääntelyvaatimusten noudattamisen kanssa ilman asiantuntijaohjausta toteutuskehyksistä.
- Integraation monimutkaisuus: Vakiintuneet yritykset kohtaavat lisähaasteita tekoälyn sisällyttämisessä olemassa oleviin järjestelmiin ja työnkulkuihin, joita ei alun perin suunniteltu tekoälykyvykkyyksiä varten.
Nämä havainnot viittaavat siihen, että onnistunut tekoälyn käyttöönotto vaatii jatkuvaa tukea sisäisten valmiuksien rakentamiseen välittömän teknisen avun ohella. Organisaatiot hyötyvät eniten lähestymistavoista, jotka yhdistävät asiantuntijaohjausta systemaattiseen osaamisen kehittämiseen ja mahdollistavat etenemisen ulkoisesta riippuvuudesta kohti itsenäistä tekoälyn käyttöönottoa ajan myötä.
Ota yhteyttä
Umair Ali Khan
Vanhempi tutkija
Haaga-Helia ammattikorkeakoulu
+358 29 447 1413
umairali.khan@haaga-helia.fi
Lähteet
Khan, U. A. (2025a). Analysis: AI adoption trends in FAIR customer companies. Finnish AI Region (FAIR). https://www.fairedih.fi/en/2025/02/19/ai-adoption-trends-in-fair-customer-companies/
Khan, U. A., Kauttonen, J., & Kudryavtsev, D. (2025). AI Adoption in Finnish SMEs: Key Findings from AI Consultancy at a European Digital Innovation Hub. IEEE. https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2025040423803
Khan, U. A. (2025b). Knowledge Extraction AI Agent [Source code]. GitHub. https://github.com/umairalipathan1980/A-Generic-Knowledge-Extraction-AI-Agent/tree/main
HHUAS. GAIK. (2025). Generative AI-Enhanced Knowledge Management in Business (GAIK). https://www.haaga-helia.fi/en/rdi-projects/gaik
Finnish AI Region
2022-2025.
Media contacts