Suomi käyttää tekoälyä - mutta hyödyt jäävät vähäisiksi
Sanomme sen nyt suoraan. Suomi käyttää tekoälyä, mutta se ei vain vielä hyödy siitä taloudellisesti. Pohjoismaisella tasolla 79 % organisaatioista raportoi tehokkuuden parantuneen tekoälyn ansiosta, mutta vain 18 % kertoo liikevaihtonsa kasvaneen. Kyse ei ole teknologiaongelmasta. Kyse on organisaatiokulttuurista ja siitä, miten innovaatiot leviävät organisaatioiden sisällä.
Teksti: Umair Ali Khan & Martti Asikainen, 28.5.2026 | Kuva: ADobe Stock Photos |Teksti on konkäännös
Pohjoismaiset yritykset ovat ottaneet tekoälyn innokkaasti käyttöönsä, mutta jotain menee vikaan matkalla kohti tuloksia. Tuoreiden tutkimusten mukaan 79 % pohjoismaisista organisaatioista kertoo tekoälyn parantaneen tehokkuutta – mutta vain 18 % raportoi liikevaihdon kasvusta (Deloitte 2026). Näiden lukujen välinen kuilu kertoo kaiken oleellisen siitä, missä tekoälyn hyödyntäminen tällä hetkellä menee pieleen.
Sama kuvio toistuu yksilötasolla. Tilastokeskuksen helmikuun 2026 kyselyssä 80 % tekoälyä käyttävistä suomalaistyöntekijöistä kertoi työnsä nopeutuvan, mutta keskimääräinen ajansäästö on vain 5,5 tuntia kuukaudessa (Kangassalo 2026). Hyödyt ovat todellisia, mutta häiritsevän pieniä, kun puhutaan sukupolvemme merkittävimmästä teknologisesta murroksesta.
Kyse ei ole mittausviiveestä eikä pyöristysvirheestä. FAIRin konsultointityössä suomalaisten yritysten kanssa näemme saman kaavan päivittäin: tekoälytyökalut otetaan käyttöön, prosesseja tehostetaan, aikaa säästyy, mutta hyödyt jäävät paikallisiksi. Ne syntyvät tiimissä, joka ne alun perin tuotti, eivätkä leviä sieltä eteenpäin. Parhaat käytännöt ja uudet työnkulut eivät kertaudu.
ILO:n tuore analyysi kuvaa ilmiötä tekoälyn aggregaatioparadoksiksi: tehtävätason tuottavuusparannukset ovat mitattavia, mutta ne eivät muutu organisaatiotason hyödyiksi (Chan & Shedania 2026). Ilmiö vastaa myös sitä, mitä Brynjolfsson, Rock ja Syverson (2021) kutsuvat modernin tuottavuuden paradoksiksi – hyödyt viivästyvät, kunnes teknologinen käyttöönotto ja organisatoriset muutokset toteutetaan rinnakkain.
Kun johto katsoo lukuja ja esittää ilmeisen kysymyksen, ilmeinen vastaus on harvoin mukava.
Erot joita ei ennakoitu
Suomalaiset yritykset ottavat tekoälyä käyttöön nopeammin kuin rakentavat rakenteita, jotka muuttaisivat sen käytön liiketoiminnan tuloksiksi. Tehokkuushyödyt ovat todellisia, mutta paikallisia. Tiimi säästää aikaa. Rutiini automatisoituu. Dokumentaatio paranee. Ilman tietoista ponnistelua nämä hyödyt eivät kuitenkaan kerry, vaan häipyvät tiimin rajojen taakse.
Yksi rakenteellinen selitys erottuu ylitse muiden. Deloitten sama raportti osoittaa, että vain joka viides pohjoismainen organisaatio on nimennyt vastuuhenkilön tekoälyn arvonluonnille (Deloitte 2026). Ilman vastuunottajaa ei ole mittausta. Ilman mittausta ei ole skaalautumista. Kun pilotti onnistuu, oppi jää pilottiin.
Organisaatiot, jotka onnistuvat kääntämään tehokkuushyödyt liiketoiminnallisiksi tuloksiksi, jakavat muutaman yhteisen piirteen. Niillä on nimetty henkilö seuraamassa, tuottavatko tekoälyaloitteet mitattavia liiketoimintatuloksia, ei käyttöönottolukuja. Ne investoivat onnistuneiden pilottien levittämiseen tiimirajojen yli sen sijaan, että jokainen käyttöönotto käsiteltäisiin erillisenä projektina. Ja ne kohtelevat tiedonsiirtoa tietoisena johtamistehtävänä, ei itsestäänselvyytenä.
Mikään tästä ei ole teknisesti monimutkaista. Kaikki se vaatii organisatorista tahtotilaa, jota useimmilla yrityksillä ei vielä ole. Työkalut eivät myöskään ole este, vaan este on niiden ympärillä oleva järjestelmä.
Pirstoutumisen ongelma
Tekoälyn käyttö Suomessa kasvaa, mutta suuri osa siitä on hajanaista, yksilöllistä ja kokeiluluonteista. Yritykset ostavat työkaluja, käynnistävät pilotteja ja automatisoivat yksittäisiä tehtäviä. Mitä ne tekevät harvoin, on laajempien prosessien, roolien ja liiketoimintamallien uudelleensuunnittelu, eli se tila, jossa arvo oikeasti luodaan. Tuloksena on kokoelma paikallisia onnistumisia, jotka eivät summaudu strategiseksi kilpailueduksi.
FAIRin analyysi suomalaisista yrityksistä kertoo saman tarinan. Tekoälyasiantuntijan palkkaamista harkitsevien yritysten osuus on laskenut 60 prosentista 33 prosenttiin viidessä vuodessa, vaikka tekoäly on samaan aikaan syvemmin arjen toiminnoissa (Khan 2025a). Kyse ei ole välinpitämättömyydestä. Se heijastaa todellista muutosta siinä, miten yritykset ajattelevat tekoälyosaamista: erikoisosaajien rekrytoimisesta kohti yleistä kyvykkyyttä. Riski on, ettei kumpaakaan resursoida kunnolla.
Hidastavat esteet eivät ole ensisijaisesti teknisiä. FAIRin vuoden 2025 kyselytutkimus tunnistaa pääesteiksi osaamis- ja tietopuutteet, tietoturvan ja sääntelyepävarmuuden, ajanpuutteen sekä epäselvät tuotto-odotukset (Khan, Kauttonen & Kudryavtsev 2025b). Yritykset eivät ainoastaan punnitse, mitä työkaluja ottaa käyttöön. Ne yrittävät samalla selvittää, mitä tietoja voi laillisesti käyttää, mitä säännöksiä sovelletaan, miten riskejä hallitaan ja tuottaako investointi riittävästi. Se on merkittävä taakka kannettavaksi päivittäisen liiketoiminnan ohella.
Samat esteet nousevat esiin FAIRin vuoden 2026 kyselyssä, johon Taloustutkimus Oy haastatteli 200 suomalaista johtajaa. Yleisimmin mainitut esteet olivat osaamis- ja tietopuutteet (33 %) sekä tietoturva- ja vaatimustenmukaisuushaasteet (28 %). (Asikainen 2026; FAIR 2026)
Organisatorinen osaamiskuilu
FAIRin kysely tunnistaa laajemman tekoälyn käyttöönoton pääesteiksi osaamis- ja tietopuutteet (33 %), tietoturvan (29 %), sääntelyn ja vaatimustenmukaisuuden (28 %), ajan ja resurssien puutteen (26 %) sekä kustannukset ja epävarmat tuotto-odotukset (24 %) (Asikainen 2026; FAIR 2026). Nämä haasteet eivät ole pelkästään teknisiä, vaan liittyvät myös organisatoriseen valmiuteen, johtamiseen ja työskentelytapoihin.
Tulos on yhdenmukainen aiempien havaintojemme kanssa (Khan 2025a; Khan ym. 2025b). Yritykset eivät kysy vain sitä, mitä tekoälymallia käyttää. Ne kysyvät, miten tekoälyä käytetään turvallisesti, miten tiedot suojataan, miten sääntelyä noudatetaan, mistä löytyy aikaa ja resursseja ja miten investointi perustellaan.
Tekoälysääntely ei ole tulevaisuuden asia. EU:n tekoälysäädös tuli voimaan elokuussa 2024, ensimmäiset velvoitteet, mukaan lukien kiellot tietyille tekoälykäytännöille ja tekoälylukutaitovaatimukset, tulivat sovellettaviksi helmikuussa 2025, ja loput velvoitteet astuvat täysimääräisesti voimaan elokuussa 2026.
Sääntelyn tuntemus on silti edelleen rajallista. GDPR tunnetaan parhaiten, mutta muiden tekoälyyn liittyvien säädösten tuntemus on heikko: vain 25 % yrityksistä tuntee EU:n tekoälysäädöksen kohtalaisesti tai hyvin. Tämä ei ole pelkkä tietopuute. Kun tekoälyn käyttöönotto maksaa lähes nollaa, kannustin tarkistaa vaatimustenmukaisuus on vastaavasti matala, ja juuri silloin vaatimustenmukaisuusongelmat kertyvät hiljaa (Asikainen & Masala 2026).
Tämä luo käytännöllisen haasteen suomalaisille yrityksille. Tekoälyn käyttöönotto kasvaa, mutta monilla on vielä puutteita siinä, mitä vastuullinen ja sääntelyn mukainen käyttö edellyttää. Deloitten pohjoismainen raportti näyttää saman suuntauksen laajemmin: 84 % pohjoismaisista organisaatioista pitää tietosuojaa ja tietoturvaa keskeisenä huolenaiheena, ja 67 % priorisoi investointeja turvallisuuteen ja vaatimustenmukaisuuteen (Deloitte 2026).
T&K-yhteistyön laiminlyönti
Tässä kohtaa kuva muuttuu epämukavammaksi. Suomella on aitoa tutkimussyvyyttä tekoälyssä. Yliopistot julkaisevat, laboratoriot innovoivat ja maa sijoittuu johdonmukaisesti hyvin sovelletun tekoälyn kapasiteetissa. Yhteys tämän kapasiteetin ja sitä hyödyntävien yritysten välillä on silti heikko.
Jopa niistä suomalaisista yrityksistä, jotka toteuttavat kehittyneitä tekoälyprojekteja, vain joka viides tekee suoraa T&K-yhteistyötä yliopiston tai tutkimuslaitoksen kanssa (Demos Helsinki 2026). Maalle, joka asemoi tutkimuksen kilpailuedukseen, tämä on hätkähdyttävä alikäyttö. Tutkimusyhteistyöhön osallistuvat yritykset kaupallistavat tekoälyratkaisuja todennäköisemmin kuin yksin työskentelevät, mikä tarkoittaa, että kuilu maksaa jotain konkreettista.
Tavanomainen reaktio tähän havaintoon on vaatia lisää kumppanuuksia. Se on totta, mutta se ohittaa vaikeamman kysymyksen: tutkimusyhteistyö edellyttää sisäistä kykyä ottaa vastaan ja toimia sen pohjalta, mitä yhteistyöstä syntyy. Yritykset, joilla ei ole omistautunutta tekoälyjohtajuutta, uudelleensuunniteltuja prosesseja tai selkeää käsitystä siitä, missä tekoäly tuottaa arvoa, ovat huonossa asemassa hyödyntämään ulkoista asiantuntemusta, olipa se kuinka hyvää tahansa.
Ei teknologinen ongelma
Kuilu tekoälyn käyttöönoton ja liiketoimintavaikutusten välillä Suomessa ei johdu ensisijaisesti teknologian puutteesta. Suomalaisilla yrityksillä on työkalut, ja yhä useampi käyttää niitä. Kuilu on strateginen ja organisatorinen, ja siinä mielessä se on vaikeampi kuroa umpeen kuin teknologiavaje.
Sen kurominen edellyttää tekoälyn kohtelemista strategisena toimintona eikä operatiivisena lisänä. Deloitten vuoden 2026 pohjoismainen kysely tekee kuilun laajuuden konkreettiseksi: 95 % pohjoismaisista organisaatioista suunnittelee tekoälyinvestointien kasvattamista tänä vuonna, kun samaan aikaan strateginen valmius on laskenut 61 prosentista 43 prosenttiin ja henkilöstövalmius 33 prosentista 14 prosenttiin. Raha kiihtyy. Valmius heikkenee.
Käytännössä tämä tarkoittaa useita samanaikaisia toimenpiteitä. Nimetään vastuuhenkilö tekoälyn arvonluonnille, ei käyttöönotolle vaan arvolle. Investoidaan ihmisiin alustojen rinnalla. Uudelleensuunnitellaan prosessit siellä, missä tekoäly otetaan käyttöön, sen sijaan että se ladataan vanhan työnkulun päälle. Ja otetaan vaatimustenmukaisuus vakavasti ennen kuin siitä tulee kriisi.
EU:n tekoälysäädös ei ole tulevaisuuden asia: se on voimassa nyt, ja se koskee jokaista organisaatiota, jonka tekoälyn käyttö koskettaa EU:n markkinoita tai kansalaisia (EU 2024/1689). Kun tekoälyn käyttöönotto maksaa lähes nollaa, kannustin tarkistaa vaatimustenmukaisuus on vastaavasti matala, ja juuri silloin vaatimustenmukaisuusongelmat kertyvät hiljaa (Asikainen & Masala 2026).
Seuraavan kerran, kun joku organisaatiossasi raportoi tekoälytyökalun säästävän tiimin aikaa, oikea kysymys ei ole se, onko tieto tervetullut. Oikea kysymys on: mitä pitäisi muuttua, jotta se näkyisi luvuissa? Jos kenelläkään ei ole vakuuttavaa vastausta, olet löytänyt ongelman, eikä sillä ole mitään tekemistä työkalujen kanssa.
Kirjoittajat
Umair Ali Khan
Vanhempi tutkija
Finnish AI Region
umairali.Khan@haaga-helia.fi
Martti Asikainen
Communications Lead
Finnish AI Region
martti.asikainen@haaga-helia.fi
Lähteet
Asikainen, M. (2026, huhtikuu 30). Finnish firms embrace AI rapidly, but regulatory knowledge lags far behind, survey finds. Finnish AI Region.
Asikainen, M. & Masala, S. (2026, toukokuu 20). AI Is Nearly Free. That’s why we’re making our most expensive mistakes right now. Finnish AI Region.
Brynjolfsson, E., Rock, D., & Syverson, C. (2021). The productivity J-curve: How intangibles complement general purpose technologies. American Economic Journal: Macroeconomics, 13(1), 333–372.
Chan, C.Y.C., & Shedania, K. (2026). The aggregation paradox of AI: Why do micro-economic productivity gains from AI disappear at scale. ILO Research Brief. International Labour Organization.
Deloitte. (2026). State of AI in the Nordics 2026. Deloitte.
Demos Helsinki. (2026). AI in Finnish Business 2026. AI Finland; Business Finland.
Euroopan unioni. (2024). Asetus (EU) 2024/1689 tekoälyä koskevista yhdenmukaistetuista säännöistä (tekoälysäädös). Euroopan unionin virallinen lehti.
Kangassalo, P. (2026, toukokuu 20). Valtaosa työssä käyvistä hyödyntää tekoälyä – neljä viidestä arvioi töiden nopeutuvan. Tilastokeskus.
Khan, U. A. (2025a, elokuu 25). The 2025 state of AI readiness in FAIR customer companies: The case of Finland. Finnish AI Region.
Khan, U. A., Kauttonen, J., & Kudryavtsev, D. (2025b). AI adoption in Finnish SMEs: Key findings from AI consultancy at a European Digital Innovation Hub. 2025 IEEE 23rd World Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics (SAMI), 465–470.
Kemira etsii vastausta ikuisuuskemikaaleihin tekoälyn avulla – kuusi kuukautta vastasi vuosien työtä
