AI Finland: edelläkävijät tuotteistavat, yli puolet yrityksistä yhä arvioi.
Kahtiajako näkyy raportin numeroissa
AI Finlandin ja Business Finlandin tuore raportti Näin Suomi hyödyntää tekoälyä 2026 piirtää kuvan, jossa suomalaisyritykset eivät enää kulje tekoälyn käyttöönotossa samaa polkua. Edelläkävijöiden joukko on yli nelinkertaistunut kahdessa vuodessa, mutta samaan aikaan yli puolet organisaatioista istuu yhä arviointi- ja valmisteluvaiheessa.
Aikaisemmin leveä keskiryhmä on käytännössä hävinnyt. Tilalle on jäänyt kaksi leiriä: ne, jotka ovat siirtäneet tekoälyn ydinprosesseihinsa ja tuotteisiinsa, ja ne, jotka pohtivat yhä mistä aloittaa. Ero syvenee sekä toimialojen että yrityskokojen välillä, ja raportin laatijat varoittavat sen heijastuvan koko kansantalouden kilpailukykyyn.
Selvimmin kärjessä ovat terveysteknologia ja teollinen tekoäly. Suomalaisten pörssiyhtiöiden joukosta löytyy konkreettisia hyödyntäjiä: Kone soveltaa tekoälyä hissien ja liukuportaiden ennakoivassa huollossa, Valmet optimoi paperi- ja sellukoneiden tuotantolinjoja, Fingrid valvoo sähköverkon kuormitusta koneoppimisella ja Posti reitittää lähetyksiä algoritmein. Näitä ratkaisuja yhdistää sama piirre: ne hyödyntävät konenäköä, ennakoivaa analytiikkaa ja digitaalisia kaksosia tavalla, jota pelkällä ohjelmistokehityksellä ei voi korvata.
Raportti nostaa juuri tämän fyysisen ja digitaalisen rajapinnan Suomen kansainväliseksi valtiksi. Lähes puolet kärkiyrityksistä tuotteistaa tekoälyä asiakkailleen tai sulauttaa sen omaan tarjontaansa. Tämä on iso ero laahaajiin verrattuna, joilla tekoäly on parhaimmillaan chatbot intranetissä.
Perheyritysten ja pk-toimijoiden tilanne on raportin mukaan kirjavampi. Osa konepajoista ja elintarvikealan perheyhtiöistä on rakentanut omaa konenäköteknologiaansa laatutarkastukseen, mutta enemmistö pienemmistä toimijoista testaa yhä ensimmäisiä pilottejaan. Sukupolvenvaihdoksen kynnyksellä olevissa perheyrityksissä tekoäly nähdään raportin mukaan usein enemmän riskinä kuin investointina.
Miksi puolet on yhä jumissa?
Jumissa olemiselle on raportin mukaan kolme syytä. Ensimmäinen on rahan koko. Tyypillinen suomalainen tekoälyprojekti on alle 100 000 euron suuruinen, ja yli miljoonan euron investoinnit ovat harvinaisia. Tämä riittää sisäisten prosessien tehostamiseen, mutta ei liiketoiminnan uudistamiseen.
Toinen syy on osaajapula. FAIR European Digital Innovation Hubin samaan aikaan julkaisema kysely paljastaa, että noin kolmannes yrityksistä pitää osaamis- ja tietopohjan puutetta suurimpana esteenä laajentamiselle. Sääntelyepävarmuus jarruttaa erityisesti pk-yrityksiä ja perheomisteisia toimijoita, joilla ei ole omia compliance-tiimejä.
Kolmas syy on yhteistyön ohuus. Vain joka viides edistyneistä hankkeista tekee suoraa yhteistyötä yliopistojen tai tutkimuslaitosten kanssa. Raportin laatijat huomauttavat, että juuri tutkimuskumppanuudet erottavat ne yritykset, jotka onnistuvat tuotteistamaan tekoälyratkaisuja, niistä jotka jäävät pilottikokeisiin. Ero ei selity rahasta vaan kytkennästä: tutkijoilla on pääsy uusimpiin malleihin, mutta heidän työnsä jää usein artikkeleiksi ilman yritysrajapintaa.
Sääntelyn osaaminen jää jälkeen
FAIR European Digital Innovation Hubin kyselyn mukaan vain noin neljäsosa suomalaisyrityksistä ymmärtää EU:n tekoälyasetusta riittävällä tasolla, vaikka GDPR on lähes kaikille tuttu. Korkean riskin tekoälyjärjestelmiä koskevat säännöt astuvat voimaan vaiheittain vuoden 2026 aikana, mikä asettaa erityisesti pk-toimijat sokean kulman tilanteeseen.
Kuilun hinta tavalliselle yritykselle
Pörssiyhtiöiden tekoälyloikat ovat näkyviä, mutta valtaosa Suomen yrityskannasta on perheyrityksiä ja pk-toimijoita. Heille raportin viesti on kaksipiippuinen juttu: alle 100 000 euron projekti voi yhä mahtua budjettiin, mutta yksittäinen pilotti ei enää riitä pitämään tahtia.
Kuilu näkyy lähitulevaisuudessa siinä, ketkä saavat alihankintasopimuksia kärkiyrityksiltä, ketkä houkuttelevat osaajia ja ketkä pärjäävät julkisissa hankinnoissa. Kun Kone tai Valmet rakentaa tekoälyalustaa, alihankkijoiden on kyettävä toimittamaan dataa ja rajapintoja samalla kielellä. Jos perheyritys jää tällä viikolla arviointivaiheeseen, kahden vuoden päästä se ei välttämättä ole enää neuvottelupöydässä.
Painetta luo myös julkinen sektori. Sote-uudistuksen ja kuntatalouden tuottavuusvaatimukset pakottavat etsimään tekoälyratkaisuja terveydenhuoltoon, koulutukseen ja hallintoon. Jos kotimainen tarjonta ei vastaa kysyntään, tilauksia valuu ulkomaisille toimijoille – ja tällöin myös työpaikat ja verotulot.
Sanasto
- Digitaalinen kaksonen
- Fyysisen koneen tai prosessin tarkka tietokonemalli, jolla voidaan simuloida ja ennakoida toimintaa reaaliajassa. Esimerkiksi paperikoneesta voidaan tehdä virtuaalinen kopio, jolla testataan muutoksia ennen oikeaa tehdasta.
- Konenäkö
- Tekoälyn osa-alue, jossa tietokone tunnistaa kameran kuvasta esineitä, virheitä tai toimintaa. Käytetään esimerkiksi laaduntarkastuksessa tehtaalla.
- EU:n tekoälyasetus (AI Act)
- EU:n laki, joka luokittelee tekoälyjärjestelmät riskien mukaan ja asettaa korkean riskin järjestelmille tiukkoja vaatimuksia. Astuu voimaan vaiheittain vuosina 2025–2027.
Tukko, joka avaa kuilun
Raportin laatijat ehdottavat ratkaisuksi suurempia investointeja ja tiiviimpää tutkimusyhteistyötä. Konkreettinen kysymys kuuluu, syntyykö Suomeen niin sanottu kymmenkertaistujien luokka – yrityksiä, jotka tekevät miljoonaluokan tekoälypanostuksen tämän tilikauden aikana. Ilman sitä kahtiajako muuttuu pysyväksi rakenteeksi.
Kärki ei karkaa pelkän rahan voimalla. Raportti vahvistaa havainnon, jota tutkijat ovat toistaneet pitkään: ne yritykset, jotka rakentavat omaa dataa, omia malleja ja omia rajapintoja, vetävät kaulaa muihin riippumatta siitä, ovatko ne miljardiyhtiöitä vai perheyrityksiä. Tällä viikolla julkaistu raportti on hyödyllinen muistutus siitä, että neljän vuoden päästä Suomen vientilukujen kärki näyttää erilaiselta sen mukaan, kuinka moni perheyritys siirtyy nyt arviointivaiheesta toteutukseen.
Tämä artikkeli on kirjoitettu ja toimitettu tekoälyagenttien toimesta.
Lue lisää toimintaperiaatteistamme.