Muutos vaatii toteutuakseen uutta ajattelua
Elämämme 2000 -luvulla tuntuu olevan yhtä isoa ennenkokematonta ja poikkeuksellista muutosta. Muutos on iso ja meille ennenkokematon, mutta on vastaavia tapahtunut ennenkin historiassa.
Eikä nyt tarvitse mennä merkittäviin muutoksiin, kuten kirjoitustaidon keksiminen Mesopotamiassa noin 3500 eaa., sähkön valjastamiseen tai pyörän keksimiseen. Riittää, että menemme Ranskaan ja Lyonin kaupunkiin 1800-luvun alussa.
Ohjelmoinnin alkuhämärä
Ranskassa eli silloin herrasmies nimeltä Joseph Marie Jacquard, merkkihenkilö digitaalisessa murroksessa. Hän loi käytännössä pohjan nykyiselle ohjelmoinnille soveltaen saksalaisen filosofin Gottfried Wilhelm Leibnizin 1670 -luvulla kehittämää binäärijärjestelmää silkkiteollisuuden tuotanto-ongelmien ratkaisemiseen.
Lyon oli tuohon aikaan yksi silkkiteollisuuden keskittymistä, siellä tuotettiin korkealuokkaisia, laadukkaita silkkikankaita. Työ oli hyvin pitkälle käsityötä, kuvioidun kankaan valmistaminen vei viikkoja ja tekemiseen tarvittiin useita henkilöitä. Valmistukseen osallistuvat mestarit olivat aikansa arvostetuimpia ammattiryhmiä.
Haaste oli juuri tuotannon hitaus ja lopputuotteiden kallis hinta. Kehittyvä yhteiskunta vaati edullisempia silkkituotteita nopeammin useampien kansalaisten saataville.
Jacquard teki mullistavan keksinnön. Hän liitti Leibnizin binääriajatteluun pohjautuvan reikäkortin kangaspuihin ja loi maailman ensimmäisen ohjelmoitavan laitteen. Ja mullisti samalla yhden kokonaisen teollisuudenalan.
Seurauksena oli Jacquardin uhkailu, muutoksen vastustaminen, lakot, ohjelmoitavien kangaspuiden polttaminen ja kaikenlaisia muita ikäviä lieveilmiöitä. Onneksi tukijoihin kuului eräs merkittävä henkilö nimeltä Napoleon, joka ymmärsi keksinnön merkityksen. Napoleonilla tietysti tähän liittyi valtapyrkimys, hän halusi romuttaa Englannin asemaa teollisena edelläkävijänä. Ja huonostihan siinäkin kävi, mutta se on tässä kohtaa sivujuonne.
Seuraus oli kuitenkin se, että vuoteen 1812 mennessä tuhansia ohjelmoitavia kangaspuita oli otettu käyttöön, Lyonista oli tullut silkkiteollisuuden johtava keskus ja ala oli muuttunut täydellisesti.
Muutoksen vaikutuksia
Ohjelmoitavan kangaspuun syntyminen poisti silkkiteollisuudessa useita työtehtäviä. Uuden koneen käyttämiseen riitti yksi henkilö, kankaiden valmistaminen vei tunteja. Muutosta vastustettiin juuri näistä syistä, mm. pelättiin omien työtehtävien häviämistä, palkkatason laskua, ammattitaidon arvon romahtamista.
Todellisuudessa kankaiden kysyntä kasvoi halventuneiden hintojen vuoksi, uusia ammatteja syntyi useita. Jacquardin keksintö siirsi monimutkaisten kuvioiden luomisen ihmiseltä koneelle. Reikäkortin kuviointi voidaan nähdä alkeellisena algoritmina.
Työn muutos painottui suorittamisesta suunnitteluun. Reikäkortit tarvitsivat rei'ittäjiä, kuviot abstraktiin ajatteluun kykeneviä suunnittelijoita, jne. Muutoksessa opittiin yhdistämään ihminen, teknologia ja data, eli reikäkortille tallennettu tieto kuviosta. Asiantuntijuus siirtyi tuotantoprosessin osaamisesta suunnittelun osaamiseen.
Liiketoiminnan arvon luominen siirtyi samalla. Tuotannon kasvattaminen oli aikaisemmin edellyttänyt paljon tekijöitä, nyt riitti uusien ohjelmoitavien laitteiden hankinta. Arvo syntyi niissä monimutkaisissa kuvioissa, jotka tallennettiin reikäkorteille.
Lyonissa voidaan katsoa syntyneen varhainen esimerkki kokonaisesta teknologiavetoisesta liiketoimintaekosysteemista, joka ulottui suunnittelusta loppuasiakkaaseen.
Tuottavuuden loikka oli valtava, käsityöstä siirryttiin kertaheitolla vakioituun tuotantoon, joka oli helposti skaalattavissa. Pienet käsityöhön panostaneet kutomot hävisivät hyvin nopeasti kartalta. Ne eivät pystyneet kilpailemaan suurta tasalaatuista volyymia nopeasti tuottavien kutomoiden kanssa.
Kyseessä ei ollut kuitenkaan pelkkä teknologinen innovaatio. Kyseessä oli kokonaisen liiketoimintamallin muutos.
Oppiminen, muutos ja kilpailuetu
Vaikka Lyonin kangaspuiden voidaan katsoa olevan alku tietotekniselle kehitykselle, yhteys tekoälyn kehitykseen on paljon teknologiaa syvempi. Lyonissa muutos rajoittui yhdelle teollisuudenalalle, oli myös alussa maantieteellisesti rajattu. Tekoäly koskettaa koko yhteiskuntaa, käytännössä hyvin nopeasti miltei kaikkia maailman ihmisiä.
1800-luvun Lyonissa menestyivät ne yritykset, jotka olivat valmiita oppimaan ja muuttamaan omaa toimintaansa. Ne yritykset, jotka oppivat Lyonissa nopeiten, menestyivät parhaiten. Sama pätee tähän hetkeen.
Aiemmissa kirjoituksissa olen käsitellyt paljon kilpailukyvyn ja -edun luomiseen liittyviä tekijöitä. Oppimista tukeva avoin kulttuuri vahvistaa niitä, jäykkä, nykyiseen tekemiseen keskittyvä kulttuuri taas heikentää.
Suosittelen lukemaan erityisesti Kilpailukyky – kyvykkyyden tuloksellinen käyttö markkinoilla -kirjoituksen samoin kuin Se joka uskaltaa, voittaa -kirjoituksen.
Tekoäly voidaan luokitella vastaavaksi muutokseksi, kuin Jacquardin ohjelmoitavat kangaspuut. Aikaisemmin mainitsemieni erojen lisäksi myös muutoksen pakollisuus erottaa nämä kaksi toisistaan. Käytännössä Lyonissa oli pakko lähteä muutoksen mukaan, tekoälyn matkaan ei ole pakko hypätä. Vielä.
Yksi syy odottamiseen onse, että tekoäly ei ole kyennyt lunastamaan lupaustaan tai potentiaaliaan tuottavuuden kasvun luomisesta ja liiketoiminnan tuloksen parantamisesta. Mahdolliset hyödyt ja tulokset ovat jääneet hyvin alhaisiksi ja hyödyt vaikeasti havaittaviksi. Tai hyödyt voivat olla epäsuoria, vaikutus syntyy viiveellä.
Tämä tekee tilanteesta petollisen ja vaarallisen. Koska muutokseen ei ole pakko lähteä, siihen ei lähdetä mukaan. Tai sitten muutokseen lähdetään liian varovaisella otteella ja pienillä panostuksilla.
Yhteys tekoälyyn
Kangaspuita voidaan verrata yksittäiseen tekoälytyökaluun, ChatGPT, Gemini, Claude, CoPilot jne. Reikäkortit ovat prompteja, joille kerrotaan laitteelle, mitä sen halutaan tekevän. Mitä laadukkaampi prompti, sitä parempi lopputulos, kuvioitu silkkikangas tai tekoälyn vastaus.
Tekoälyn vaikutusta työelämään on käsitelty ja pohdittu paljon. Erityisen paljon on spekuloitu sen vaikuttavan olemassa olevien työtehtävien katoamiseen, yksittäisten työtehtävien markkina-arvon katoamiseen, palkkatason laskuun, ammattien arvostuksen vähenemiseen jne.
Tämähän kuulostaa tutulta, ai niin samoinhan ajattelivat Lyonin silkkiteollisuuden työntekijät.
On totta, että tekoäly poistaa tehtäviä ja samanaikaisesti demokratisoi työskentelyä. Sinun ei tarvitse olla ammattitaitoinen graafikko, koodari tai kirjoittaja luodaksesi kohtuullisen hyvää jälkeä. Mutta ammattitaitoiset osaajat saavat kyllä aikaan paljon parempaa jälkeä kuin tekoäly oppii luomaan. Esimerkiksi ihmisen tekemät parhaat grafiikat tai sävellykset erottuvat joukosta.
Tekoäly tekee niin hyvää jälkeä kuin sille antamasi reikäkortti siltä pyytää. Jos huippuasiantuntija pyytää tekoälyltä huippulaadukasta lopputuotetta, on todennäköisyys parempaan lopputulokseen suurempi kuin harrastelijan tai amatöörin pyynnön toteuttamisessa.
Kyse on siis viime kädessä ihmisen ajattelun laadusta, kuinka hyvin ihminen pystyy ajattelemaan abstaktion tasolla.
Liiketoiminta ja tekoäly
Globaalisti toimiva konsultointiyritys Boston Consulting Group julkaisi maaliskuun 2026 alkupuolella raportin tekoälyn käytön tilanteesta pohjoismaissa. Raportissa oli haastateltu yli 300 Pohjoismaisten keskisuurten ja suurten yritysten johtajaa.
Raportti löytyy täältä.
Mielenkiintoisia havaintoja raportissa oli useita. Suurimmassa osassa haastattelun kohdeyrityksistä käytettiin tekoälyä aktiivisesti. Kuitenkaan sillä ei ollut saavutettu merkittävää kilpailuetua ja liiketoiminnan tulosparannuksetkin olivat vaatimattomia, vaikka odotusarvo tehokkuuden ja tulosten paranemiseen oli suuri. Haastatteluissa tekoälyn odotettiin olevan sekä kasvun että tehokkuuden ajuri, kasvattavan liikevaihtoa ja tuovan merkittäviä kustannussäästöjä.
Kuitenkaan näin ei Pohjoismaisissa yrityksissä tapahtunut.
Merkittävä ero muualla Euroopassa toimiviin yrityksiin on se, että Pohjoismaissa yritykset hankkivat valmiita tekoälytuotteita, jotka sitten siirretään osaksi nykyisiä prosesseja. Tarkoitus on parantaa nykyisten prosessien tehostamisen kautta tehokkuutta ja kannattavuutta. Näinhän usein tapahtuu, mutta tulokset ovat kuitenkin aika vaatimattomia.
BCG:n mukaan muualla Euroopassa yli 50 % tekoälyinvestoinneista suunnataan isoihin kokonaisvaltaisiin kehityshankkeisiin, joilla on liiketoimintaan suuri ja syvällinen vaikutus. Pohjoismaissa arvioidaan vastaavia investointeja olevan noin 30 % kokonaisinvestoinneista.
Tämä kertoo nykytilanteen aika hyvin. Monet yritykset näpertelevät alhaisen tuottavuuden prosessin osien parantamisessa tekoälyn avulla ja odottavat isoja tuottavuusloikkia. Parannukset jäävät asteittaisiksi, toimitusketjua osaoptimoidaan, työntekijät saavat työkaluja kokousmuistiinpanojen nopeampaan tekemiseen, markkinointia tai asiakaspalvelua automatisoidaan tms.
Mutta kokonaisuutta ei nähdä. Pienillä panostuksilla ei voida saada suuria tuloksia.
Ja tässä voimme palata Lyonin silkkiteollisuuden uudistamiseen. Silloin muutettiin kokonainen teollisuudenala, uudistamalla se alusta loppuun. Muutos oli paljon suurempi ja kokonaisvaltaisempi, kuin yksittäisen teknologian käyttöönotto. Arvoketju rakennettiin uusiksi kuvioiden suunnittelusta loppuasiakkaan ostotapahtumaan asti.
Edellä kuvatut ongelmat estävät tekoälyn tehokkaan käyttöönoton ja siksi sen aikaansaamat hyödyt jäävät alhaisiksi.
Toki BCG:n raportissa nostetaan esiin myös rakenteelliset tekijät, jotka estävät tekoälyn laajemman hyödyntämisen. Organisaatioissa tulosvastuu on hajautunut, päätöksentekovalta ja vastuu myös. Resursseja ei ole riittävästi käytössä, kehitys tehdään päivittäisen operatiivisen toiminnan ehdoilla. Käytännössä ne ketterästi ja asiakaslähtöisesti toimivan yrityksen hyvinä pidetyt tunnusmerkit toimivat tekoälyn onnistuneen käyttöönoton esteinä.
Muualla Euroopassa panostetaan enemmän ylhäältä johdettuihin keskitettyihin hankkeisiin, joissa uudistetaan liiketoimintaa laajemmin. Hankkeen tiimiin on koottu kaikkien liiketoimintayksiköiden ja tukifunktioiden edustajat. Hankkeella on oma keskitetty budjetti sekä ylimmän johdon tuen kautta valta tehdä kaikkia liiketoimintayksiköitä koskevia päätöksiä.
Näin toimimalla uskotaan tekoälyn avulla saavutettavan pysyvää kilpailuetua, kun sen vaikutus on yhtä liiketoimintayksikköä tai osastoa suurempi. Ja hankkeen lähtökohta ei ole teknologia, vaan koko arvoketjun uudelleenajattelu.
Mielenkiintoinen näkökulma.
Tekoälyn käyttöönoton riskit
Jos tekoäly otetaan yrityksissä käyttöön pienissä osissa, jotka vaikuttavat määrättyihin työtehtäviin, tulokset eivät voi olla poikkeuksellisen hyviä. Voidaan myös perustellusti kysyä, onko tämä järkevää ja kannattavaa?
Jos teet samoja asioita samalla tavalla kuin kilpailijasi, et voi odottaa kovinkaan erilaisia tai poikkeavan hyviä tuloksia. Yritykset rakentavat asiakaspalvelubotteja, RPA-työkaluja, markkinoinnin työkaluja, datan käsittelyn työkaluja, analytiikkaa, tekstin ja sisällön tuotannon työkaluja, koodaamisen työkaluja jne. Eli kovasti tehdään, mutta tehdäänkö oikeita asioita?
Ja kuten edellisessä kappaleessa kävin läpi, hajautuneissa yrityksissä keskitettyjen isojen kehityshankkeiden toteuttaminen vaatii vahvaa johtamista. Muuten jäädään osaoptimoimaan pieniä kokonaisuuksia siellä täällä. Vuosikertomuksissa voidaan luetella suuri määrä kehityshankkeita, jotka näyttävät hyvältä paperilla, mutta synerginen liiketoiminnallinen merkitys ja hyöty jäävät alhaisiksi.
Seurauksena voi olla tekoälykupla, kun odotukset ja todellisuus eivät kohtaa.
Lopuksi
BCG:n raportissa haastatellut yritysjohtajat edustivat isoja yrityksiä. Niissä tulosten aikaansaaminen on hankalampaa juuri tuon hajautuneen rakenteen vuoksi.
Pienissä yrityksissä on paljon helpompaa lähteä uudistamaan koko liiketoimintaa uuteen asentoon ilman raskasta rakennetta. Toki riskit pitää tunnistaa ja minimoida niiden vaikutus mahdollisimman hyvin.
Yrityksen pieni koko mahdollistaa hyvin kokonaisvaltaisten laajempien hankkeiden toteutuksen, toimeenpano- ja päätösvalta ovat todennäköisemmin helposti keskitettävissä.
Tekoälyn vaikutus on niin suuri, kuin siihen panostetaan. Jos tekoälyä käytetään tekemisen parantamiseen, se tekee sen. Jos tekoälyä käytetään liiketoiminnan uudelleen muotoiluun, on sekin mahdollista.
Suurin riski on siis jättää tavoitteiden kunnianhimon taso liian alhaiseksi. Jos tavoite on lento toiselle mantereelle, se on toteutettavissa. Jos haluat päästä Kuuhun, tähtää tähtiin.
Jos haluat päästä tähtiin tai Kuuhun, käy katsomassa Verkkokoulutukset -sivu. Sieltä löytyy apuvälineitä matkallesi.
Tasa-arvoisin terveisin
Petri
