Kasvata myyntiä ja vapauta työaikaa älykkäillä tekoälytyönkuluilla

Ingressi

Tekoälytransformaatio ei ole enää IT-hanke, vaan käytännön tapa kasvattaa myyntiä, parantaa asiakaskokemusta ja tehostaa arjen prosesseja. Tuoreet koosteet suomalaisesta yrityskentästä osoittavat, että käyttöönoton suurin este pk-yrityksissä on osaaminen, ei niinkään teknologia tai kustannus (Rajut.fi, 2025). Samaan aikaan pk-yrityksille on tarjolla valmiita, 90 päivän toteutusmalleja, joilla työnkulkuja voi viedä tuotantoon hallitusti ja mitattavasti (Ilari Schmidt, 2025). Tässä kirjoituksessa annan suoran, käytännönläheisen polun: mitä viime aikojen lähteet kertovat, millaiset työnkulut tuovat rahaa kassaan ja miten rakentaa 90 päivän suunnitelma, joka tuottaa tuloksia.

Osa 1 – Mitä uutta lähteet kertovat

Suomen pk-yritykset kaipaavat käytännön osaamista

Laaja katsaus tekoälyn nykytilaan Suomessa nostaa esiin kaksi rinnakkaista totuutta: toisaalta generatiivinen tekoäly on jo arkea suurelle osalle organisaatioista, mutta toisaalta huomattava osa pk-yrityksistä ei ole vielä aloittanut systemaattista hyödyntämistä. Keskeinen pullonkaula on osaamisvaje – ei teknologian saatavuus tai lisenssikustannukset. Katsausten mukaan aiheen äärelle pääsee pienillä, rajatuilla piloteilla, jotka maksavat itsensä takaisin nopeasti ja rakentavat sisäistä osaamista askel askeleelta (lähde: Rajut.fi, 2025).

Työnkulut kypsyvät tuotantoon alle 90 päivässä

Käytännön ohjeistukset pk-yrityksen myyntiin, asiakastukeen ja muihin ydinprosesseihin ovat kypsyneet. Konkreettinen malli jakaa toteutuksen kolmeen kuukauteen: nykytilan kartoitus ja tavoite-KPI:t, ensimmäinen tuotantokelpoinen pilotti sekä laajennus ja juurrutus. Keskeistä on rakentaa AI Flow – selkeä, toistettava työnkulku, jossa data kulkee, päätökset dokumentoidaan ja tulokset mitataan (lähteet: Ilari Schmidt, 2025; Ilari Schmidt, 2025).

Infrastruktuuri ja ekosysteemi madaltavat aloituskynnystä

Euroopassa ja Suomessa vahvistuva AI-infra, valmiit palvelut ja avoimuus ratkaisuissa madaltavat kynnystä aloittaa. Tämä näkyy sekä teknisen tarjoaman monipuolistumisena että kustannusten ennakoitavuuden paranemisena – hyviä uutisia pk-kentälle. Käytännössä tämä tarkoittaa, että fiksu toteutus ei vaadi massiivisia investointeja, vaan järkevästi valittuja työkaluja, selkeitä rajapintoja ja datan perushygieniaa (lähde: Ilari Schmidt, 2025).

Osa 2 – Konkreettiset työnkulut, joilla syntyy mitattavaa arvoa

1) Liidien tunnistus ja priorisointi

Liikehyöty: Enemmän myyntikontakteja oikeaan aikaan, korkeampi osumaprosentti ja lyhyempi myyntisykli.

Miten toimii: Yhdistetään avoin yritysdata, sivustokäyttäytyminen ja CRM-historia. Malli tunnistaa ostoaikeen signaaleja (uutisvirta, rekrytointi, teknologiapäivitykset), pisteyttää liidit ja tuottaa myyjälle priorisoidun tehtävälistan sekä personoidut avausviestit. Käyttöön myös perusteet automaatiolle: jos pisteet ylittävät kynnyksen, luodaan tehtävä CRM:ään ja lähetetään luonnosviesti hyväksyttäväksi.

Mitä tarvitaan: Kevyt dataintegraatio CRM:ään, selainpohjainen tekoälytyökalu, ohjeistettu viestipohjakirjasto.

Mittarit: Kontaktien määrä ja laatu, tapaamisten konversio, myyntisyklin pituus, liikevaihto per myyjä.

2) Tarjousprosessi ja sopimusluonnokset

Liikehyöty: Nopeampi tarjousten läpimeno, vähemmän virheitä ja tasalaatuinen teksti, myyjälle enemmän asiakasaikaa.

Miten toimii: Kun liidi etenee, malli kokoaa automaattisesti tuote- ja hinnoittelutiedot, ehdottaa tarjousrunkoa, nostaa esiin asiakkaan toimialalle sopivat referenssit sekä ehdottaa sopimusluonnoksen keskeiset kohdat. Myyjä tarkistaa ja lähettää.

Mitä tarvitaan: Tuote- ja hinnastodata rakenteisesti, mallille ohjeet sävystä ja riskirajoista, integraatio dokumenttityökaluun.

Mittarit: Tarjouksen läpimenoaika, tarjous–kauppa -konversio, manuaalisen työn minuutit per tarjous.

3) Asiakastuen triage ja vastauskirjasto

Liikehyöty: Lyhyempi vasteaika, korkeampi NPS ja vähemmän eskalointeja.

Miten toimii: Saapuvat tiketitä ryhmitellään aiheisiin, kiireellisyyksiin ja asiakkuuksiin. Malli ehdottaa vastausta aiemman tietopankin, ohjeiden ja historioiden pohjalta. Helpoissa tapauksissa vastaus lähtee automaattisesti; muut menevät ihmiselle, jolla on valmiiksi esiehdotetut askeleet ja viestit.

Mitä tarvitaan: Tietopankki ja ohjeet, tiketöintijärjestelmän rajapinta, hyväksyntäsäännöt automaatiolle.

Mittarit: Ensivasteaika, ratkaisu ensimmäisellä kontaktilla, käsittelykustannus per tiketti.

4) Toimitusketjun riskisignaalit ja ostoennuste

Liikehyöty: Vähemmän katkoksia, alempi varastopääoma ja parempi toimitusvarmuus.

Miten toimii: Malli yhdistää myynnin, varaston ja toimittajien toimituskyvyn, tunnistaa poikkeamat ja ehdottaa ostoja. Uutis- ja säädata sekä toimialakohtaiset signaalit tuovat ennakoivaa kerrosta.

Mitä tarvitaan: Tilauksien ja varastojen perusdata, toimittajakohtaiset SLA:t, kevyt integraatio ostojärjestelmään.

Mittarit: Varaston kiertonopeus, täyden toimituksen osuus, kiirehankintojen osuus.

5) Taloushallinnon kuukausiraportointi

Liikehyöty: Nopeampi kuukauden katko, vähemmän manuaalia ja parempi näkymä kassavirtaan.

Miten toimii: Malli täsmäyttää tiliöinnit, tunnistaa poikkeamat ja laatii johdon kuukausikatsauksen graafeineen. Johdolle ehdotetaan keskeiset toimet seuraavalle kuukaudelle.

Mitä tarvitaan: Kirjanpidon aineisto, peruskäytännöt poikkeamien käsittelyyn, raporttimallit.

Mittarit: Kuukauden katkon läpimenoaika, poikkeamien määrä, johdon raportin valmiusajankohta.

Osa 3 – 90 päivän AI-transformaatiosuunnitelma pk-yritykselle

Viikot 1–2: Tavoite ja nykytila

• Määritä 1–2 liiketoimintatavoitetta, jotka näkyvät numeroissa: esimerkiksi +15 % lisää laadukkaita myyntikontakteja tai −30 % asiakastuen ensivasteaikaan.
• Kartoita data ja prosessit: missä tieto asuu, kuka omistaa, miten laatu varmistetaan. Tee kevyt datan hygienia – duplikaatit, puuttuvat kentät, sopimattomat formaatit.
• Sovi rajat ja vastuut: mitä saa automatisoida, millä ehdoilla, missä tarvitaan aina ihmisen hyväksyntä. Kirjaa läpinäkyvästi.
• Valitse 1 työnkulku pilotoitavaksi. Suosittelen myynnin liidiputkea tai asiakastuen triagea, koska näissä vaikutus näkyy nopeasti.

Viikot 3–6: Pilotti tuotantokypsäksi

• Rakenna ensimmäinen AI Flow: syötteet, päätöslogiikka, vastuuketju, ulostulot. Käytä ensin valmiita työkaluja ja rajapintoja.
• Integroi kevyesti: CRM- tai tiketöintijärjestelmään automaattiset tehtävät ja kentät, joita mittaat. Aloita sandbox-tilassa, siirrä asteittain tuotantoon.
• Kouluta tiimi: 60 minuutin käyttöpolku, esimerkkivideot ja “hyvän promptin” kirjasto. Tee selväksi, milloin automaatio pysähtyy ihmisen päätettäväksi.
• Mittaa ennen ja jälkeen: baseline ja ensimmäisen kuukauden tulokset. Tee nopea iteraatio joka viikko.

Viikot 7–10: Laajennus ja hallintamalli

• Laajenna toiseen työnkulkuun. Esimerkiksi myynnin jälkeen asiakastuen triage tai tarjouksen automatisointi.
• Luo käyttösäännöt ja audit trail: promptien versiointi, mallien päivitysrytmi, manuaalinen override ja lokitus.
• Optimoi kustannukset: malli- ja toimittajavalinnat, batch vs. reaaliaikainen käsittely, turhien kutsujen karsinta.
• Viesti läpinäkyvästi: kerro tiimille parannuksista, vaikutuksista ja seuraavista askelista. Nosta onnistujat esiin.

Viikot 11–13: Tuotantoon ja jatkuva parantaminen

• Vakiinnuta SLA:t, mittarit ja raportointi johtoryhmälle: myynnin konversiot, vasteajat, kustannus per tapahtuma.
• Laadi 6–12 kuukauden tiekartta: 2–3 seuraavaa työnkulkua, datakehitys (master data, tietopankki), koulutusohjelma.
• Tee ROI-katselmus: säästynyt aika, kasvanut liikevaihto, virheiden väheneminen. Päivitä business case.
• Varmista jatkuvuus: omistajuudet, vastuuhenkilöt, ylläpitosopimukset ja varautuminen muutoksiin.

Lopetus – Yhteenveto ja seuraavat askeleet

Tekoälyn arvo pk-yritykselle syntyy työnkuluista, ei yksittäisistä työkaluista. Tuore suomalainen tilannekuva korostaa, että osaamisvaje on ylivoimaisesti suurin este, mutta samalla valmiit mallit ja vahvistuva ekosysteemi madaltavat aloituskynnystä merkittävästi (Rajut.fi, 2025; Ilari Schmidt, 2025). Kun valitset 1–2 ydinprosessia, määrität selkeät tavoitteet ja viet työnkulun tuotantoon 90 päivässä, saat ensimmäiset mitattavat hyödyt nopeasti ja rakennat samalla sisäisen osaamisen seuraavia askeleita varten.

Toimi näin tänään:

• Valitse yksi työnkulku ja mittari, jolla vaikutus näkyy.
• Varaa 60 minuuttia nykytilan kartoitukseen ja päätä pilotin rajaus.
• Pyydä ulkopuolinen sparraus ensimmäiseen versioon, jotta saat tulokset nopeammin.

Call to action: Haluatko 90 päivän AI-suunnitelman omille prosesseillesi? Varaa keskustelu, lataa tarkistuslista ja aloita pienellä pilotilla – ensimmäiset tulokset neljässä viikossa.

Lähteet

• Rajut.fi – Tekoäly suomalaisissa yrityksissä: tilanne 2025 ja tulevat trendit (2025)
• Ilari Schmidt – Pk-yrityksen tekoälytyönkulut kuntoon 90 päivässä myynnistä asiakastukeen (2025)
• Ilari Schmidt – Älykkäät työnkulut myyntiin ja asiakastukeen tuottavat tulosta (2025)
• Ilari Schmidt – AI-infra Suomeen avaa pk-yrityksille uusia mahdollisuuksia (2025)

Julkaisun metatiedot

Slug: ai-tyonkulut-pk-yrityksille-myynti-asiakastuki-90-paivaa

Meta-kuvaus: Rakenna 90 päivässä älykkäät tekoälytyönkulut, jotka kasvattavat myyntiä, nopeuttavat asiakastukea ja tehostavat pk-yrityksen arkea.

Key takeaways

• Tekoälyn suurin este pk-yrityksissä on osaamisen puute, ei teknologia tai hinta.
• Ensimmäiset mitattavat hyödyt syntyvät 90 päivän työnkulku-pilotista.
• Myynti, asiakastuki ja tarjousprosessi tarjoavat nopeimmat eurovaikutukset.
• Selkeät mittarit, rajaukset ja audit trail varmistavat hallitun käyttöönoton.
• Vahvistuva AI-infra ja työkalut madaltavat aloituskynnystä Suomessa.