Seitsemän tapaa tuhota yrityksesi tekoälyllä – ja kuinka välttää ne
Yritykset julkistavat tekoälyhankkeitaan lähes viikoittain. Muutama kuukausi myöhemmin samalla yrityksellä on pölyttyvä pilotti, hajanainen tiimi ja johtaja, joka miettii, mihin budjetti katosi. Kaava on aina sama – ja täysin ennakoitavissa. Tekoäly voi tuottaa aitoa lisäarvoa, mutta vain jos lopetat samojen strategisten virheiden toistamisen.
Umair Ali Khan & Martti Asikainen 5.2.2026 | Kuva: Adobe Stock Photo
Tekoäly voi tuottaa todellista liiketoiminta-arvoa, mutta vain, jos se otetaan käyttöön viisaasti. Liian moni yritys lähtee tekoälyn pariin odottaen taikuutta ja päätyy kalliiseen pilottiin, jota kukaan ei käytä, hämmentyneeseen tiimiin ja ongelmiin, joita ei ollut aiemmin.
Luvut kertovat karua kieltä: lähes 90 % yrityksistä käyttää jo tekoälyä, mutta kaksi kolmasosaa on jumissa kokeiluissa ilman skaalautuvaa vaikutusta (Singla ym. 2025). Kolme neljäsosaa ei ole nähnyt kokeiluistaan syntyvän mitään konkreettista hyötyä (Boston Consulting Group 2024).
MIT:n mukaan vain 5 % projekteista tuottaa nopeaa tuloskasvua, kun taas loput polkevat paikallaan vähäisellä tai olemattomalla tuotolla (Estrada 2025).
Nämä luvut eivät ole merkki siitä, etteikö tekoäly toimisi. Sen sijaan ne kertovat siitä, että yritykset toistavat samoja strategisia virheitä uudestaan ja uudestaan.
Tässä artikkelissa käymme läpi eri keinoja, joilla yritykset sabotoivat tekoälyhankkeensa – ja mitä ne voisivat tehdä toisin, jotta tekoäly vahvistaisi liiketoimintaa budjetin rohmuamisen sijaan.
1. Ilman selkeää strategiaa
Yksi nopeimmista tavoista suistaa tekoälyprojekti raiteiltaan on ottaa se käyttöön siksi, että kaikki muutkin tekevät niin. Se on eräänlainen yrityselämän versio juoksumaton ostamisesta, koska naapurisi osti sellaisen – paitsi että juoksumatto maksaa kuusinumeroisen summan, vaatii puhdasta dataa ja mukana tulee tietosuojakatsaus.
Tuore teknologiatoimitusjohtajille tehty kysely osoitti, että noin 25–27 % yrityksistä käynnistää tekoälyprojektin ilman määriteltyjä tavoitteita tai strategiaa. Käytännössä he jahtaavat hypeä sen sijaan, että ratkaisisivat todellisen ongelman (Paladiy 2025). Kun tekoäly otetaan käyttöön pelkän trendin takia, niin tulos on tuskallisen ennustettava:
- Pilottihanke, joka ei johda mihinkään,
- budjetti, joka haihtuu savuna ilmaan,
- sekä tiimi, joka alkaa pyöritellä silmiään joka kerta, kun joku mainitsee termin ”tekoälymuutos”
Tekoäly ei ole ihmelääke. Se luo arvoa vain silloin, kun se on tiukasti linjassa konkreettisen liiketoimintatavoitteen kanssa. Ilman tätä yhteyttä et innovoi, vaan vuokraat kallista ohjelmistoa, jota kukaan ei osaa käyttää.
Mitä sinun tulisi tehdä
Aloita strategiasta, älä ohjelmistosta. Ennen kuin ostat työkaluja tai palkkaat konsultteja, määrittele täsmällisesti liiketoimintaongelma, jota yrität ratkaista. Etsi kipupisteitä tai mahdollisuuksia, joissa tekoäly voisi aidosti liikuttaa neulaa. Tällaisia voivat olla esimerkiksi manuaalisen käsittelyajan vähentäminen, asiakastyytyväisyyden parantaminen tai palveluiden tarjoaminen, jotka eivät olisi mahdollisia ilman tekoälyä.
Tämän jälkeen määrittele etukäteen, miltä menestys näyttää ennen kuin rakennat yhtään mitään. Käytännössä tämä tarkoittaa mitattavien menestysperusteiden valitsemista. Tällaisia voivat olla KPI, kustannussäästötavoitteet, tulotavoitteet, käsittelyaikojen lyhentyminen ja kaikki muu liiketoimintasi kannalta merkitsevä.
Toisin sanoen, kohtele tekoälyä päämäärän sijaan yhtenä keinona liiketoiminnan päämäärän saavuttamiseksi. Yritykset, jotka integroivat tekoälyn ydinstrategiaansa sen sijaan, että liittäisivät sen trendikkäänä lisänä, näkevät paljon todennäköisemmin merkityksellistä vaikutusta ja säästöä viivan alla.
2. ROI:n odottaminen ilman suunnittelua
Monet tekoälyprojektit eivät suinkaan epäonnistu. Ne eivät vain koskaan valmistu. Ne saavat lupaavan konseptitodistuksen, jonka jälkeen ne päätyvät muutamaan hienoon kalvoon, demoon, joka toimii hyvin kontrolloidussa ympäristössä, ja sitten ei mihinkään.
Ei käyttöönottoa, ei työnkulun integrointia tai mitään muutakaan. Entä se tuskallinen osuus? Tekoälyratkaisu on usein kunnossa, mutta se kaatuu toteutukseen. Yritykset rakentavat hienon demon, mutta niillä ei ole tiekarttaa, jonka avulla se muutettaisiin pilotista todelliseksi tuotteeksi.
Tämän seurauksena onnistunut pilotti tulee elämään ikuisesti kansiossa nimeltä ”Vaihe 2”, kun taas tiimi siirtyy seuraavaan kiiltävään lusikkaan, joka sattuu sillä hetkellä trendaamaan, ja johto antaa sille siunauksensa.
Syyllinen verhon takana
Syyllinen verhon takana tunnetaan. Monet yritykset odottavat tekoälyn tuottavan sijoitetun pääoman tuottoa samalla tavalla kuin uusi ohjelmistolisenssi. Osta se, ota käyttöön ja katso numeroiden nousevan. Mutta arvon saaminen tekoälystä vaatii yleensä enemmän kuin pelkän mallin. Se vaatii prosessien uudelleensuunnittelua, koulutusta, iterointia, seurantaa ja muutoksenhallintaa.
Toisinaan se voi vaatia myös päätöksiä siitä, kuka omistaa järjestelmä, kuka ylläpitää sitä ja mitä tapahtuu, kun tekoälymalli alkaa hallusinoimaan joskus kuuden kuukauden päästä. Monet organisaatiot myöntävät suoraan, etteivät ne ole valmiita tähän. Tekoälylle asetetaan täysin epärealistiset odotukset, mutta kukaan ei ole valmis katsomaan korttia loppuun saakka – tai panostamaan siihen, että edellytykset olisivat oikeat.
IBM Institute for Business Valuen tutkimus (2025) osoitti, että 42 % yrityksistä mainitsee riittämättömän liiketoimintamallin tai taloudellisen perustelun merkittävimpänä esteenä tekoälyn käyttöönotolle. Mistäkö tämä johtuu? No siitä, että useat tiimit aloittavat rakentamaan tekoälyratkaisua ennen kuin ne ovat perehtyneet tarpeeksi siihen, miten projekti tulee koskaan maksamaan itsensä takaisin.
Mitä sinun tulisi tehdä
Kohtele pilottia vaiheena pysyvän tilan tai pysäköintipaikan sijaan. Vaadi, että jokaiselle tekoälyprojektille on luotava liiketoimintamalli, joka on täsmällinen ja mitattava. Määrittele samalla projektin arvo määrällisesti: kustannussäästöt, tulojen kasvu, tehokkuushyödyt. Mikäli et osaa kuvata taloudellista ylösalaisuutta (tai strategista haittaa siitä, että tekisi mitään), niin et ole valmis rakentamaan tekoälyprojektia..
Kun olet määritellyt projektin arvon, niin tee sen jälkeen asia, jonka useimmat tiimit jättävät tekemättä: suunnittele tuotantoa ennen kuin pilotti päättyy. Aloita pienestä, mutta suunnittele aina onnistumiseen saakka. Mikäli pilotti saavuttaa tavoitteensa sinun pitäisi jo tietää etukäteen seuraavat asiat:
- kuka projektin omistaa
- mihin työnkulkuihin se liitetään
- mihin järjestelmiin sen on integroiduttava
- mitä budjettia ja henkilöstöä tarvitaan sen skaalaamiseen
- kuinka seuraat sen suorituskykyä ajan mittaan
Tehokkaasti toimivat yritykset asettavat tekoälyn käyttöönotolle selkeät arvotavoitteet ja keskittyvät skaalaamaan sitä, mikä toimii, sen sijaan että ne keräisivät laboratoriotolkulla ikuisia kokeita ja pilotteja.
3. Datan laadun ja valmistelun laiminlyönti
Tiesit varmastikin, että tekoäly toimii datalla. Sen vuoksi siihen pätee tietotekniikan ja ennen kaikkea data-analytiikan maailmasta tuttu, vanha kunnon ’roskat sisään, roskat ulos’ -sääntö (GIGO).
Yksi nopeimmista tavoista lamaannuttaa tekoälyaloite on sivuuttaa se vähemmän hohdokas työ, joka tapahtuu ennen kuin mitään mallia edes koulutetaan. Puhumme tietystikin datan keräämisestä, puhdistamisesta, jäsentämisestä ja yhdenmukaistamisesta siten, että dataan ja sen laatuun voidaan luottaa.
Mikäli syötät tekoälyjärjestelmääsi sotkuista, puutteellista tai heikkolaatuista dataa, niin saat epäluotettavia tuloksia ja virheellisiä suosituksia, jotka voivat aktiivisesti johtaa liiketoimintaasi harhaan. Malli saattaa kuulostaa itsevarmalta, mutta itsevarmuus ei läheskään aina ole sama asia kuin tarkkuus.
Itsevarmuus myös skaalautuu loistavasti. Monet yritykset yhä aliarvioivat, kuinka paljon aikaa ja vaivaa datan valmistelu vaatii. Yksi kysely paljastaa, että huono datan valmistelu on merkittävä sudenkuoppa tekoälyprojekteissa (Paladiy 2025). Todellisuudessa se saattaa todennäköisesti myötävaikuttaa paljon useampiin epäonnistumisiin kuin ihmiset haluavat edes tunnustaa.
Mitä sinun tulisi tehdä
Kohtele dataa ensisijaisena prioriteettina kakkosluokan matkustajan sijaan. Tämä tarkoittaa sitä, että tunnustat suoraan, ettei datainfrastruktuuri ja sen laatu ole pelkkiä teknisiä kysymyksiä, vaan strategisia päätöksiä, jotka saattavat jopa määritellä, onnistuvatko tekoälyprojektisi vai eivät. Ennen kuin investoit voimakkaasti mallin rakentamiseen, niin suosittelemme ensin investoimaan sen perustusten luomiseen:
- datan integraatioputket, jotka tuovat tiedot ja lähteet yhteen
- hallinto ja vastuut siitä, kuka omistaa mitkä tietokannat ja kuka voi muuttaa niitä
- laatutarkastukset, jotka havaitsevat puuttuvat arvot, virheet ja ristiriidat varhain
Suosittelemme, että suoritat perusteellisen datan auditoinnin jo etukäteen. Tämä auttaa sinua tunnistamaan puutteet ja korjaamaan perusteet. Varmistamaan, että käyttämäsi data on kattavaa, tarkkaa, ja ennen kaikkea relevanttia suhteessa ongelmaan, jota yrität ratkaista.
4. Säästöt tiedoista, taidoista ja koulutuksista
Tekoälyn käyttöönotto ei ole pelkästään teknologiaprojekti. Se on ihmisprojekti, joka on puettuna teknologiapukuun. Inhimillisen puolen sivuuttaminen on yksi varmimmista tavoista epäonnistua.
Organisaation hyväksyntä, osaaminen ja koulutus ovat yleensä suurimmat esteet, ja ne ylittävät jopa tekniset kysymykset. Yhdessä teknologiajohtajien vuoden 2025 tutkimuksessa 51 % mainitsi organisaation hyväksynnän ja koulutuksen hankkimisen tärkeimpänä haasteena tekoälyn toteuttamisessa – lähes kaksinkertainen osuus niihin verrattuna, jotka viittasivat johonkin tekniseen esteeseen (Mendes, 2025).
Tästä syystä yritykset yllättyvät kerta toisensa jälkeen, kun mikään ei muutukaan sen jälkeen, kun työkaluihin ja malleihin on laitettu vaivaa. Tämä taas johtuu siitä, että työntekijät eivät luota tekoälyyn, eivät ymmärrä sitä tai eivät näe, miten se sopii heidän työtoimenkuvaansa. Tuolloin työnkulut pysyvät samoina. Tekoälystä tulee sivukontrollitaulu, jota kukaan ei tarkista. Projekti pysähtyy.
Ei siksi, että tekoäly olisi huono, vaan siksi, että käyttöönotto oli huonosti toteutettu.
Mitä sinun tulisi tehdä
Mikäli haluat tekoälyn luovan arvoa, niin sinun on rakennettava osaamista, ei pelkästään ohjelmistoa. Se alkaa taitojen kehittämisestä. Koulutusohjelmista. Työpajoista. Käytännön istunnoista, joissa ihmiset oppivat tulkitsemaan tekoälyn tuloksia, milloin niitä pitää kyseenalaistaa ja miten niitä käytetään vastuullisesti.
Lisäksi tarvitset myös muutoksenhallintaa, joka on rehellistä ja ennakoivaa . Sellaista, joka käsittelee yksittäiset huolenaiheet järjestelmällisesti, johdonmukaisesti ja ennen kaikkea suoraviivaisesti:
- selitä, miten tekoäly täydentää työtä
- käsittele pelot rehellisesti, erityisesti työturvallisuuden suhteen
- ota sidosryhmät mukaan jo varhaisessa vaiheessa, jotta käyttöönotto ei tulisi ulkoa annettuna
- selkeytä uudet roolit ja vastuut (kuka omistaa päätökset, kuka vie asioita eteenpäin)
Lisää pontta voi saada tukemalla kehitystahtia sisäisesti. Monet organisaatiot ovat perustaneet osaamiskeskuksia, joissa on ihmisiä, jotka toimivat sillanrakentajina teknisten tiimien ja liiketoiminnan käyttäjien välillä, jakavat parhaita käytäntöjä ja tukevat käyttöönottoa tiimien vielä opetellessa. Tämä on kuitenkin mahdollista vain siinä tapauksessa, jos osaamiskeskuksella on todellista valtaa ja resursseja, ei vain hyvältä kuulostava titteli.
5. Sokea luottamus ilman valvontaa
Tekoälyn kanssa on kaksi tapaa mennä metsään. Ensimmäinen on jättää se täysin huomiotta. Toinen taas on se, että ojentaa sille avaimet ja kävelee pois. Toisinaan yritykset voivat mennä äärimmäisyyksiin luottamalla tekoälyyn liikaa ilman merkityksellistä valvontaa tai seurantaa.
Liiallinen luottamus ja riippuvuus tekoälystä voivat luoda vaarallisia sokeita pisteitä, joissa päätökset tehdään ilman inhimillistä harkintaa tai kontekstia. Usein puhtaasti siksi, että tekoälymalli nyt vain sattui sanomaan niin. Luottakaa, kun sanomme teille: myös tekoälymallit tekevät virheitä. Tekoälymallit voivat esimerkiksi hallusinoida vääriä vastauksia, heijastaa koulutusdataan upotettuja ennakkoluuloja ja vinoutumia.
Tekoälymallit saattavat epäonnistua kaikessa hiljaisuudessa, kun tosielämän kontekstit muuttuvat, eikä malli pysy sen perässä. Jos kukaan ei aktiivisesti tarkista tekoälyn antamia vastauksia tai tuloksia, niin nämä virheet eivät pelkästään lipsahda siivilän läpi, vaan ne voivat kasautua kasautumistaan.
Mitä sinun tulisi tehdä
Hyödynnä tekoälyä ”human-in-the-loop” -ajattelumallilla (HITL), joka viittaa suunnitteluperiaatteeseen ja toimintatapaan, jossa ihmisen harkintakyky sisällytetään tekoälyjärjestelmien päätöksentekoprosesseihin. Kohtele tekoälyn tuottamia näkemyksiä päätöksenteon tukena itsenäisten ratkaisujen sijaan.
Tekoälyn varmuuden yhteydessä HITL:llä on keskeinen rooli riskien vähentämisessä, vastuullisuuden mahdollistamisessa ja automatisoitujen toimintojen eettisen valvonnan säilyttämisessä. Vaadi korkean panoksen päätöksille aina inhimillinen arviointi ja hyväksyntä.
Lisäksi on tärkeää rakentaa työyhteisön sisälle työkulttuuri, jossa ihmisten odotetaan kyseenalaistavan tekoälyn tarjoamia tuloksia. Ihmisen ei koskaan tulisi olla pelkkä kumileimasin tekoälylle.
Käytännössä tämä tarkoittaa selkeiden rajojen ja sääntöjen asettamista:
- selkeät säännöt siitä, milloin käyttäjän tuleeohittaa tekoäly (esim. ristiriita toimialueen tietämyksen, eettisten standardien, yrityksen arvojen ja strategian tai lakien kanssa)
- eskalointipolut, kun malli käyttäytyy oudosti tai reagoi odottamattomalla tavalla
- tiimien kouluttaminen tekoälylukutaidossa, jotta he ymmärtävät vahvuudet, heikkoudet ja vikamuodot
- työnkulut, jotka pitävät lopullisen vastuun ihmisillä algoritmien sijaan
6. Hallinnon, etiikan ja riskienhallinnan laiminlyönti
Jos meidän pitäisi nimetä yksi tekoälyyn liittyvä uhka, joka voisi tuhota koko liiketoiminnan, niin se olisi tämä. Toisin kuin pysähtynyt pilotti tai sekava datasetti, hallinnan epäonnistumiset eivät vain tuhlaa rahaa. Ne voivat laukaista oikeudellisia seurauksia, tietoturvaloukkauksia ja asiakasluottamuksen romahduksen, josta toipuminen on lähes mahdotonta. Silti monet yritykset liikkuvat nopeammin kuin oma hallintakehyksensä antaa myöten.
KPMG:n tutkimus paljastaa hälyttävän faktan: puolet työntekijöistä käyttää tekoälytyökaluja ilman työnantajan lupaa. Vielä vakavampaa on se, että jopa 44 % rikkoo tietoisesti yrityksen ohjeita tekoälyn käytössä. Lisäksi lähes puolet kaikista työntekijöistä (46 %) lataa arkaluontoista yritystietoa julkisiin tekoälyalustoihin (KPMG 2025).
Kyse ei ole yksittäisten työntekijöiden ongelmasta, vaan koko järjestelmän ongelmasta. Näin voi käydä, kun johto ei tarjoa selkeitä ohjeita ja turvallisia työnkulkuja. Työntekijät täyttävät aukon itse, jonka seurauksena hallitsematon tekoäly leviää ja tietoja alkaa vuotaa paikkoihin, joissa niiden ei pitäisi olla.
Sama tutkimus paljasti, että 58 % työntekijöistä luottaa tekoälyn tuottamiin tuloksiin ilman niiden kunnollista tarkistamista. Yli puolet piilottaa tekoälyn käytön kokonaan (KPMG 2025). Luvattomien työkalujen, arkaluontoisten tietojen vuotamisen ja tarkistamattomien tulosten yhdistelmä ei ole vain sotkuista – se on tikittävä aikapommi.
Mitä sinun tulisi tehdä
Jokainen tekoälyä työkulkuihinsa ja/tai liiketoimintaansa integroiva yritys tarvitsee toimivan hallintakehyksen. Ei hajanaista sarjaa erilaisia dokumentteja, joita ei lue kukaan. Todellinen hallinta tarkoittaa, että ohjeistuksesi todella muovaavat käyttäytymistä. Se tarkoittaa, että työntekijät tietävät säännöt, johto panee ne täytäntöön ja rakentamasi järjestelmät noudattavat niitä.
Hallintakehys, joka on olemassa vain mapissa, ei ole hallintaa, vaan vastuuta odottamassa toteutumistaan. Tarvitset konkreettisia mekanismeja, jotka tekevät oikean asian tekemisestä helppoa ja väärän asian tekemisestä vaikeaa tai jopa mahdotonta. Tämä tarkoittaa esimerkiksi:
- selkeät ohjeet hyväksyttävästä tekoälyn käytöstä
- työntekijöiden koulutus siitä, mikä on sallittua ja miksi
- tekniset rajoitteet mahdollisuuksien mukaan, kuten esimerkiksi luottamuksellisten tietojen lataamisen estäminen tekoälytyökaluihin
- läpinäkyvät prosessit uusien tekoälytyökalujen ja käyttötapausten hyväksymiseksi
Se tarkoittaa myös tekoälyjärjestelmien eettisiä tarkistuksia ja riskinarviointeja:
- ennakkoluulojen ja oikeudenmukaisuuden testaaminen
- selitettävyyden varmistaminen siellä, missä päätökset vaikuttavat ihmisten elämään tai oikeuksiin
- tulosten seuraaminen ajan mittaan, kun niitä alkaa syntymään
- dokumentaatio siitä, miten järjestelmä toimii, mitä tietoja se käyttää ja missä se voi epäonnistua
Monet johtavat yritykset käyttävät jo nyt tekoälyn etiikkakomiteoita tai erillisiä riskitiimejä valvomaan näitä kysymyksiä. Samalla ne valmistautuvat myös tuleviin säännöksiin, kuten EU:n tekoälylakiin ja toimialakohtaisiin sääntöihin, jotta niiden käyttöönotto ei päädy ristiriitaan lain kanssa.
Mikäli jätät hallinnan ja etiikan huomiotta, niin vaarannat koko yrityksesi ja brändisi. Mutta jos rakennat luotettavaa tekoälyä, et vain vältä katastrofia, mutta ansaitset jotain paljon tätä harvinaisempaa: luottamuksen.
7. Tekoälypyrkimysten liika hajauttaminen
Yksi hiljaisimmista tavoista, joilla yritykset sabotoivat itseään ja tekoälyhankkeitaan, on yrittää tehdä kaikkea kerralla. Tekoälyhypen pauhatessa tarpeeksi voimakkaana on helppo päätyä kymmeniin eri kokeiluihin, kun yhdellä osastolla on chatbot, toisella ennustemalli ja kolmannella analytiikkatyökalu.
Yritys päätyy luomaan alati kasvavan hautausmaan, joka on täynnä pölyyntyviä pilotteja, joita kukaan ei muista aloittaneensa. Se näyttää vauhdikkaalta ja ketterältä, mutta tuottaa usein päinvastaisen tuloksen, kun resurssit hajaantuvat ja tiimit menettävät fokuksensa. Todellisen muutoksen sijaan saat kourallisen uutuusdemoja ja loputtomia kokouksia otsikolla ”tekoälyn synkronointi osaksi toimintaa”.
Mitä sinun tulisi tehdä
Vakiintuneille yrityksille sanomamme on selkeä: valitse taistelusi.
Älä vain kopioi trendikkäimpiä tekoälyn käyttötapauksia. Tunnista, missä tekoäly voi aidosti erottaa sinut kilpailijoistasi tai parantaa merkittävästi ydintoimintojasi. Kyse voi olla toimitusketjun optimoinnista, asiakaspersonoinnin syventämisestä tai tuskallisen manuaalisen prosessin automatisoinnista.
Kun keskityt muutamaan korkean vaikutuksen aloitteeseen, voit kohdentaa parhaat voimavarasi ja investointisi ja toteuttaa ne kunnolla. Hyvä data. Todellinen integraatio. Koulutus. Hallinta. Kaikki, mistä olemme puhuneet. Näin vältät myös hajauttamasta resurssejasi kahteenkymmeneen eri pilottiin, jotka eivät koskaan saa riittävää panostusta tuotantokäyttöön saattamiseksi.
Jos siis haluat todellista vaikutusta, niin keskity pilotteihin, jotka koskevat liiketoimintasi ydintä – niitä osa-alueita, jotka todella tuottavat tulosta.
Älä anna tekoälyn muuttua kalliiksi virheeksi
Tekoälyn integroiminen liiketoimintaan on polku täynnä sudenkuoppia. Hyvä uutinen on, että sinun ei tarvitse oppia niitä kovalla tavalla.
Jos yksi teema yhdistää jokaista tekoälyn epäonnistumistarinaa, niin se on tämä: useimmat projektit eivät kaadu, koska algoritmit pettävät. Ne pysähtyvät, koska ihmiset toistavat samoja ennustettavia virheitä. Strategia puuttuu, käyttöönottosuunnitelma puuttuu, datahygienia on heikkoa, hallinta on puutteellista tai fokus puuttuu kokonaan.
Älä siis anna kiiltävän tekoälyteknologian hämärtää perusliiketoimintajärkeäsi. Aloita selkeällä tavoitteella ja realistisella tuottosuunnitelmalla. Valmistele tietosi ennen kuin odotat mallin tekevän ihmeitä. Investoi ihmisiin, osaamiseen, koulutukseen ja muutoksenhallintaan, jotta tekoälyä todella käytetään.
Pidä ihmiset mukana päätöksenteossa, erityisesti kun kyse on kriittisistä valinnoista. Rakenna hallintarakenteet ja eettiset turvarakenteet ajoissa, ei vasta kriisin iskiessä. Ja keskity muutamaan tärkeimpään käyttötapaukseen sen sijaan, että hajaannutat resursseja tusinaan pilottiin, jotka eivät koskaan etene tuotantoon.
Lähteet
- Agile Brand Guide. (2025, December 2). “Because everyone else does”: Survey by Coupler.io reveals key mistakes businesses make in AI adoption. The Agile Brand Guide – News. Retrieved from https://agilebrandguide.com (summary of Coupler.io survey findings)
- Boston Consulting Group (BCG). (2024, October 24). AI Adoption in 2024: 74% of companies struggle to achieve and scale value [Press release]. BCG Press Room. Retrieved from https://www.bcg.com (global survey of 1,000 executives on AI maturity and value)
- Estrada, S. (2025, August 18). MIT report: 95% of generative AI pilots at companies are failing. Fortune (CFO Daily). Retrieved from https://fortune.com (summary of MIT NANDA “GenAI Divide: State of AI in Business 2025” report)
- IBM Institute for Business Value. (2024). Global AI Adoption Index – Enterprise Report. IBM Corporation. (Findings cited via IBM Think blog: Cole Stryker, “The 5 biggest AI adoption challenges for 2025”). Retrieved from https://www.ibm.com (survey data on AI adoption obstacles like data, skills, and privacy)
- KPMG. (2025, April 29). The American Trust in AI Paradox: Adoption Outpaces Governance [Research report]. KPMG U.S. Newsroom. Retrieved from https://kpmg.com (U.S. workforce survey on AI usage, attitudes, and governance gaps)
- Mendes, A. (2025, November 7). Why is AI adoption failing? New IC survey reveals challenges. Imaginary Cloud Tech Blog. Retrieved from https://www.imaginarycloud.com (Insights from a 2025 survey of tech leaders highlighting organizational buy-in and training as top adoption hurdles)
- Paladiy, O. (2025, November 19). Achieving revenue and growth-provoking decisions with AI business strategy. Coupler.io Blog. Retrieved from https://blog.coupler.io (Guide based on a survey of 129 CEOs, outlining common AI strategy mistakes and how to avoid them)
- Singla, A., Sukharevsky, A., Hall, B., Yee, L., & Chui, M. (2025, November 5). The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation. McKinsey Global Survey. Retrieved from https://www.mckinsey.com (Global survey of AI adoption; reports majority of organizations in pilot stage despite widespread AI use)
Authors
Umair Ali Khan
Senior Researcher
Finnish AI Region
+358 294471413
umairali.khan@haaga-helia.fi
Martti Asikainen
Communications Lead
Finnish AI Region
+358 44 920 7374
martti.asikainen@haaga-helia.fi
Finnish AI Region
2022-2025.
Media contacts