90 päivän AI suunnitelma ja työnkulut joilla pk yritys kasvattaa myyntiä ja tehostaa arkea

Ingressi

Tekoälytransformaatio on juuri nyt konkreettinen kasvuvipu pk-yritykselle. Tuore katsaus suomalaisista yrityksistä kertoo, että Suomi on AI:n käyttöönotossa Euroopan kärjessä, mutta etenemistä jarruttaa ennen kaikkea osaamisen puute, ei teknologia tai hinta (kooste: Rajut.fi, 2025). Samalla 90 päivän käytännön mallit näyttävät, miten myynnin, asiakastuen ja operatiivisten prosessien AI-työnkulut voidaan viedä tuotantoon nopeasti ja mitattavasti (case: Ilari Schmidt, 2025). Tässä kirjoituksessa jaan selkeän suunnitelman ja valmiit työnkulut, jotka tuovat tulosta 90 päivässä.

Mitä uutta lähteet kertovat

Suomi hyödyntää tekoälyä, mutta osaamiskuilu hidastaa

Suomalaisyritykset ovat ottaneet AI:ta käyttöön Euroopan keskiarvoa selvästi nopeammin. Koosteen mukaan vuonna 2024 tekoälyä hyödynsi 24 % suomalaisista yrityksistä, kun EU-keskiarvo oli noin 13 % (lähde: Rajut.fi, 2025). Silti erot yrityskokoluokkien välillä ovat suuria: yli 100 hengen yrityksissä käyttöaste on korkea, kun taas merkittävä osa pk-yrityksistä ei ole vielä aloittanut. Suurin este etenemiselle on osaamisen puute – ei hinnat tai teknologian saatavuus. Tämä on hyvä uutinen, koska osaamisvajetta voidaan kuroa kiinni käytännönläheisellä koulutuksella ja selkeästi rajatuilla piloteilla.

ROI syntyy työnkuluista, ei yksittäisistä työkaluista

Koosteen havainnot alleviivaavat, että arvo syntyy arjen työnkuluissa: markkinoinnin ideoinnista ja myynnin liidien priorisoinnista asiakastuen automaatioon ja datan analysointiin. Näillä alueilla ROI voi olla moninkertainen – jokainen euro voi tuoda takaisin 3–4 euroa säästöinä ja lisämyyntinä, kun työnkulut suunnitellaan oikein ja viedään tuotantoon (Rajut.fi, 2025). Käytännössä tämä tarkoittaa toistuvien, manuaalisten vaiheiden korvaamista älykkäällä automaatiolla, joka toimii yhdessä nykyisten järjestelmien, kuten CRM:n ja tikettijärjestelmien, kanssa.

90 päivän malli madaltaa aloituskynnystä

Case-lähde kuvaa selkeästi, miten pk-yritys rakentaa ensimmäiset tuotantovalmiit AI-työnkulut 90 päivässä – myynnistä asiakastukeen (lähde: Ilari Schmidt, 2025). Malli kytkee yhteen kolme asiaa: parhaat käytännöt datan ja prosessien kuntoon saattamiseen, mitattavat pilotit sekä jalkautuksen ja koulutuksen. Tuloksena on priorisoitu liidilista, valmiit viestipohjat segmenteille ja automaattiset myyjän tehtävät CRM:ään – konkreettista arvoa, ei pelkkiä konsepteja.

Konkreettiset työnkulut pk-yritykselle

Alla viisi valmista työnkulkua, jotka olen suunnitellut pk-yritysten tyypillisiin tarpeisiin. Nämä voidaan toteuttaa ketterästi, hyödyntäen olemassa olevaa dataa ja järjestelmiä. Lähestymistapa on “AI Flow Building” – suunnitellaan älykkäät, mitattavat ja hallittavat automaatiot, jotka kytkeytyvät suoraan liiketoiminnan tavoitteisiin.

1) Liidien rikastus ja priorisointi

• Tavoite: Myynti käyttää aikansa oikeisiin liideihin; lyhyempi myyntisykli ja korkeampi konversio.
• Syötteet: CRM-liidit, verkkolomakkeet, julkinen yritysdata, uutisvirta.
• Vaiheet: Rikastus (yrityksen koko, toimiala, teknologiapino), intenttien tunnistus (uutiset, työpaikkailmoitukset, sivukäyttäytyminen), pisteytys (ostoaikeen signaalit) ja toiminta (automaattiset tehtävät ja viestipohjat CRM:ään).
• Mittaaminen: Liidin käsittelyaika, konversio liidistä tapaamiseen, voittoprosentti, myyntisykli.
• Perustelu lähteistä: Case-malli osoittaa, miten rikastus ja intenttipohjainen pisteytys tuottavat priorisoidut liidit ja automaattiset tehtävät CRM:ään (Ilari Schmidt, 2025).

2) Tarjousprosessin automaatio

• Tavoite: Nopea ja laadukas tarjous, joka heijastaa asiakkaan tarvetta ja yrityksen parhaita käytäntöjä.
• Syötteet: Asiakkaan vaatimuslista, aiemmat tarjoukset, tuote- ja hinnastodata.
• Vaiheet: Luonnostus (AI tuottaa rungon), räätälöinti (asiakaskohtaisten tarpeiden huomiointi), riskitarkistus (ehdot, poikkeamat), muotoilu (brändi ja kieli), versiohallinta ja lähetys.
• Mittaaminen: Tarjouksen läpimenoaika, voittoaste, keskikaupan arvo, tarvittavien iterointien määrä.
• Perustelu lähteistä: Lähteiden mukaan selkeät, toistuvat työnkulut tarjoavat nopeimman ROI:n pk-yrityksille (Rajut.fi, 2025).

3) Asiakastuen vastausautomaatio ja deflektio

• Tavoite: Lyhyempi vasteaika ja korkeampi asiakastyytyväisyys, samalla kun tikettimäärä per asiakas pienenee.
• Syötteet: UKK, ohjeartikkelit, tikettihistoria, tuotedokumentaatio.
• Vaiheet: Luokittelu (aiheluokat ja prioriteetti), vastausgenerointi (hyväksyntä ennen lähetystä tai suora deflektio), oppimissilmukka (ratkaisun onnistuminen, sävy, NPS/CSAT).
• Mittaaminen: Ensivasteaika, ratkaisu ensimmäisellä kontaktilla, deflektioaste, CSAT/NPS.
• Perustelu lähteistä: Koosteen mukaan asiakaspalvelun chatbotit ja generatiiviset avustajat ovat kypsiä ja tuottavat välittömiä hyötyjä (Rajut.fi, 2025).

4) Markkinoinnin sisällöntuotannon ja analytiikan yhdistäminen

• Tavoite: Enemmän konvertoivia sisältöjä vähemmällä käsityöllä.
• Syötteet: Kohderyhmät, hakusanadata, kilpailijoiden teemat, aiemman sisällön konversiot.
• Vaiheet: Ideointi (teemat ja kulmat), luonnokset (versiot eri kanaviin), optimointi (SEO/hakuaikeet), AB-testaus ja raportointi.
• Mittaaminen: CTR, konversio, liidihinta, orgaanisen liikenteen kehitys.
• Perustelu lähteistä: Markkinoinnin ideointi ja automaatio nousivat kärkikäyttökohteiksi suomalaisissa yrityksissä (Rajut.fi, 2025).

5) Toimitusketjun riskihälytykset PK-mittakaavassa

• Tavoite: Ennakoida viiveitä ja varmistaa toimitusvarmuus ilman raskaita IT-hankkeita.
• Syötteet: Toimittajien toimitusdata, julkiset uutiset, logistiikka- ja säädata, varastotaso.
• Vaiheet: Riskisignaalien seuranta (uutiset ja data), vaikutusarvio (toimituskyky, vaihtoehdot), hälytykset (Slack/Teams/Sähköposti), toimintamalli (korvaavat tuotteet, uudelleenajoitus).
• Mittaaminen: Viiveiden määrä, turhien hälytysten osuus, varaston kierto.
• Perustelu lähteistä: Lähteiden viesti on selvä: suurin este on osaamisen puute, ei tekninen saatavuus – siksi kevyet, dataa yhdistelevät työnkulut ovat pk-yritykselle järkevä aloitus (Rajut.fi, 2025).

90 päivän AI-transformaatiosuunnitelma

Tämä malli on suunniteltu suomalaiselle pk-yritykselle, joka haluaa nopeasti mitattavia tuloksia ilman raskasta IT-projektia. Se yhdistää liiketoimintatavoitteet, datan ja prosessit AI-työnkuluiksi, jotka tuottavat arvoa heti.

Viikot 1–2: Nykytila ja mahdollisuudet

• Flow-inventaario: Listaa 10–20 toistuvaa prosessia myynnistä, markkinoinnista, asiakastuesta ja operaatioista. Arvioi käsityön määrä, vaikutus liikevaihtoon/kassavirtaan ja datan saatavuus.
• Arvokartta: Valitse 2–3 prosessia, joissa yhdistyvät korkea vaikutus ja kohtuullinen datavalmius (esim. liidien priorisointi, tarjousten luonnostus, asiakastuen deflektio).
• Mittarit ja baseline: Määritä nykyinen läpimenoaika, konversiot, kustannus per tiketti ja CSAT. Ilman baselinea hyötyjä on vaikea osoittaa.
• Riskit ja vaatimuksenmukaisuus: Kirjaa roolit, pääsynhallinta, datan minimointi ja tarkista työkalujen tietosuojakäytännöt.

Viikot 3–4: Datan kuntoonlaitto ja protot

• Datan perussetti: Siivoa CRM-kentät, yhtenäistä nimeäminen, lisää rikastuslähteet. Asiakastuessa nosta UKK ja ohjeet rakenteiseen muotoon, jotta botit oppivat oikean sisällön.
• Protot: Rakenna kevyet protot kahdesta työnkulusta. Esimerkiksi liidien pisteytys ja asiakastuen vastausluonnokset hyväksyntäsilmukalla.
• Pilotin “done”-määritelmä: Mitä pitää olla totta 4. viikon lopussa? Esim. liidin pisteytys näkyy CRM:ssä ja aiheuttaa automaattisen tehtävän myyjälle.

Viikot 5–8: Pilotit tuotantoon

• Kaksikanavainen eteneminen: 1) Myynti: rikastus, intentti, pisteytys, automaattiset tehtävät ja viestipohjat. 2) Asiakastuki: luokittelu, vastausluonnokset, deflektio ja tietopankin päivitykset.
• Käyttäjäpalautteen keruu: Kevennetty palaute myyjiltä ja tukitiimiltä: hyvät/huonot ehdotukset, osumatarkkuus, puuttuva tieto.
• Mittarit: Seuraa baselineen verrattuna viikkotasolla. Tavoittele 20–40 % parannuksia läpimenoajoissa ja 10–20 % nousua konversioissa – monesti realistisia jo ensimmäisessä iteraatiossa.

Viikot 9–10: Skaalaus ja laajennus

• Laajenna yksi askel: Lisää työnkulkuun yksi uusi lähde tai vaihe (esim. uutis- ja työpaikkadatan intenttisignaalit liidien pisteytykseen).
• Integraatiot: Kytke CRM- ja tikettijärjestelmien automaatiot niin, että tehtävät ja tilapäivitykset syntyvät ilman manuaalia.
• Kustannusoptimointi: Valitse sopiva mallikoko ja käyttöpolku, huomioi tietosuojavaatimukset ja pidä mukana vaihtoehtoistaminen toimittajariskeihin varautumiseksi.

Viikot 11–12: Jalkautus, koulutus ja hallintamalli

• Koulutus: Roolikohtaiset käytännöt myynnille, tuelle ja markkinoinnille. Pidä fokus kolmeen asiaan: milloin AI auttaa, mitä hyväksytään ja miten palaute annetaan.
• Governance ja jatkuva parantaminen: Määritä vastuuhenkilöt, versiohallinta, auditointiloki ja säännöllinen katselmus. Pidä oppimissilmukka kiinni: data → mallit → mittarit → toimenpiteet.
• Laajennussuunnitelma 6 kk: Seuraavat työnkulut (tarjousprosessi, markkinoinnin AB-testit, toimitusketjun hälytykset) aikatauluineen ja tavoitteineen.

Miksi tämä toimii pk-yrityksessä

• Liiketoimintalähtöisyys: Valinta perustuu mitattavaan vaikutukseen, ei teknologian uutuusarvoon.
• Pienet, toistettavat voitot: 90 päivää riittää näyttämään arvon ja luomaan pohjan laajentamiselle.
• Osaamiskuilun kurominen: Käytännön mallit ja koulutus ovat lääke suurimpaan esteeseen (Rajut.fi, 2025).
• Integroitavuus: Työnkulut toimivat nykyisten järjestelmien päällä, ilman massiivista IT-uudistusta (Ilari Schmidt, 2025).

Usein kysyttyä aloituksesta

Entä jos data ei ole täydellistä? Täydellistä dataa harvoin on. Aloita suppealla, riittävän hyvällä datalla ja paranna. Moni työnkulku, kuten liidien rikastus, parantaa dataa matkan varrella.

Kuinka varmistamme laadun ja turvallisuuden? Käytä hyväksyntäsilmukoita, roolipohjaista pääsyä ja pidä tuotantoon vieminen vaiheittaisena. Dokumentoi päätökset ja mittarit. Valitse työkalut, joilla on selkeät tietosuojakäytännöt.

Mitä jos pilotit eivät tuota toivottua tulosta? Tee retrospektiivi: oliko ongelma tavoitteessa, datassa vai työnkulun suunnittelussa. Iteroi tai vaihda työnkulku toiseen korkean arvon kohteeseen.

Lopetus

Tekoäly ei ole erillinen IT-projekti, vaan tapa tehostaa arkea ja kasvattaa liikevaihtoa. Suomi on vahvassa asemassa, ja pk-yrityksillä on nyt saatavilla mallit, jotka madaltavat aloituksen kynnystä. Kun keskityt selkeisiin työnkulkuihin, mittareihin ja 90 päivän etenemiseen, saat konkreettisia tuloksia nopeasti – ja rakennat perustan kestävälle kilpailuedulle.

Call to action: Haluatko priorisoida kolme korkeimman ROI:n työnkulkua yrityksellesi? Varaa 30 minuutin maksuton AI Flow -sparri tai pyydä 90 päivän tarkistuslista – aloitetaan käytännöstä, ei PowerPointista.

Lähteet

• Rajut.fi – Tekoäly suomalaisissa yrityksissä – tilanne 2025 ja tulevat trendit
• Ilari Schmidt – Pk-yrityksen tekoälytyönkulut kuntoon 90 päivässä – myynnistä asiakastukeen

Ehdotus SEO-ystävälliseksi URL-osoitteeksi

90-paivan-ai-suunnitelma-ja-tyonkulut-pk-yritykselle

Meta-kuvaus

Pk-yrityksen käytännön AI-työnkulut ja 90 päivän suunnitelma myynnin kasvuun, asiakastuen tehostamiseen ja nopeaan ROI:hin.

Key takeaways

• Suomessa AI:n käyttöönotto on EU-keskiarvon yläpuolella, mutta osaaminen on suurin este.
• Arvo syntyy älykkäistä työnkuluista myynnissä, asiakastuessa ja markkinoinnissa.
• 90 päivän malli tuottaa mitattavia tuloksia ilman massiivista IT-hanketta.
• Liidien rikastus, tarjousten automaatio ja asiakastuen deflektio ovat nopeita ROI-kohteita.
• Governance, koulutus ja jatkuva parantaminen varmistavat kestävän skaalauksen.