Suurin osa tekoälyhankkeista jää pilottiasteelle – asiantuntijat varoittavat yritysten toistavan samoja virheitä
Vain 5 prosenttia yritysten tekoälyhankkeista tuottaa nopeita tuloksia, käy ilmi tekoälyasiantuntijoiden tuoreimmista analyyseistä. Virheetkin ovat tiedossa. Huono suunnittelu, heikko hallintomalli ja laiminlyöty datan laatu kaatavat käyttöönottoprojekteja toimialasta riippumatta.
Teksti: Martti Asikainen, 3.6.2026 | Kuva: Adobe Stock Photos
Valtaosa tekoälyä hyödyntävistä yrityksistä ei saa sijoituksilleen merkityksellistä tuottoa. Pahimmillaan vain 5 prosenttia yritysten tekoälyhankkeista tuottaa nopeita liikevaihdon kasvuja, ilmenee Finnish AI Regionin (FAIR) helmikuussa julkaisemasta analyysistä.
Analyysin ovat kirjoittaneet FAIRin vanhempi tutkija Umair Ali Khan ja yrityskouluttaja Martti Asikainen. Se perustuu MIT:n, Boston Consulting Groupin, McKinseyn ja IBM:n tutkimuksiin, joiden pohjalta tunnistetaan seitsemän toistuvaa tekijää käyttöönottoprojektien epäonnistumisen taustalla.
Yleisin epäonnistumisen syy on analyysin mukaan se, että tekoäly otetaan käyttöön ilman selkeää liiketoiminnallista tavoitetta. Raportissa viitatun teknologiajohtajien kyselyn mukaan jopa 25–27 % yrityksistä käynnistää tekoälyprojektin ilman selkeitä tavoitteita. Taustalla on kilpailupaine, ei operatiivinen ongelma.
– Tekoäly ei ole taikasauva tai ihmerohto, joka muuttaa kaiken. Se luo arvoa vain silloin, kun se on tiiviisti sidottu konkreettiseen liiketoiminnalliseen tavoitteeseen. Ilman yhteyttä toimintaasi et innovoi, vaan ostat tai kehität kalliin ohjelmiston, jota kukaan ei osaa käyttää, Khan kertoo.
Governance gaps and shadow AI
Datan laatu osoittautuu toistuvaksi, mutta aliarvostetuksi haasteeksi. Analyysissä varoitetaan, että organisaatiot aliarvioivat systemaattisesti sitä valmistelutyötä, jota tarvitaan ennen kuin tekoälymallia voidaan luotettavasti kouluttaa. Tuloksena on järjestelmiä, jotka kuulostavat vakuuttavilta, mutta ovat epäluotettavia.
– Jos syötät tekoälyjärjestelmälle sotkuista, puutteellista tai heikkolaatuista dataa, niin saat epäluotettavia ja puutteellisia tuloksia sekä virheellisiä suosituksia, jotka johtavat yritystäsi harhaan. Skaalautuva virhe on skaalautuva ongelma, Khan varoittaa.
Merkittävimmät esteet onnistuneelle tekoälyn käyttöönotolle ovat kuitenkin organisatoriset ja kulttuuriset, eivät tekniset, kuten moni saattaa olettaa. Teknologiajohtajia koskevassa vuoden 2025 tutkimuksessa 51 prosenttia mainitsi organisaation sitouttamisen ja koulutuksen suurimmaksi käyttöönottohaasteeksi. Tämä on lähes kaksi kertaa enemmän kuin yhtäkään teknistä estettä maininneet.
Khanin ja Asikainen analyysissä tekoälyn käyttöönottoa kuvataan ”ihmisprojektiksi teknologian naamiossa”. Kirjoittajien mukaan koulutusohjelmat ja muutosjohtaminen, mukaan lukien rehellinen viestintä työroolien muutoksista ja selkeä kehys sille, milloin ja miten ihmisten tulee ohittaa tekoälyn tuottama tulos, ovat välttämättömiä osia, joihin useimmat organisaatiot investoivat liian vähän.
Hallintovajeet ja varjotekoäly
Khanin ja Asikaisen läpi käymien raporttien kenties silmiinpistävin havainto koskee valvomattoman tekoälynkäytön laajuutta organisaatioissa. KPMG:n vuoden 2025 tutkimuksen mukaan jopa puolet työntekijöistä käytti tekoälytyökaluja työssään ilman työnantajansa selkeää lupaa, ja 44 % rikkoi tietoisesti yrityksen ohjeita. Vastausten mukaan 46 % heistä myönsi lataavansa arkaluonteista yritystietoa julkisiin tekoälyalustoihin.
– Kyse ei ole yksittäisistä rikkomuksista tai ohjeistuksia laiminlyövistä työntekijöistä, vaan systeemisestä ongelmasta, joka on seurausta siitä, ettei johto tarjoa selkeitä ohjeita, hyväksyttyjä työkaluja ja turvfallisia työnkulkuja alaisilleen, Khan pohtii.
Suositukset ovat yhdenmukaisia kaikkien seitsemän epäonnistumismallin kohdalla. Yrityksen tulisi aloittaa liiketoimintastrategiasta teknologiavalintojen sijaan. Investoida datan laatuun ennen mallien suorituskykyä, ja rakentaa hallintokehykset, jotka kaikki tuntevat ja jotka ohjaavat toimintaa.
Khanin mukaan yritykset, jotka hajauttavat tekoälypyrkimyksensä kymmeniin samanaikaisiin pilotteihin, vaarantavat resurssinsa siinä määrin, ettei yksikään hankkeista todennäköisesti skaalaudu yrityksen sisällä.
– Älä anna tekoälyn kiiltokuvan sokaista sinua perusliiketoimintajärjeltä. Useimmat projektit eivät kaadu siksi, että algoritmit ovat heikkoja, vaan siksi, koska ihmiset tekevät toistuvia ja ennustettavia virheitä, Khan sanoo.
Löydät Khanin ja Asikaisen Seitsemän tapaa tuhota yrityksesi – ja kuinka välttää ne -analyysin verkkosivujemme julkaisuosiosta täältä.
