Näin rakennat älykkäät työnkulut myyntiin asiakastukeen ja toimitusketjuun

AI-transformaatio ei ole enää erillinen IT-hanke vaan tapa parantaa myyntiä, asiakaskokemusta ja kannattavuutta arjen prosesseissa. Tuoreet analyysit kertovat, että suomalaisissa pk-yrityksissä suurin este ei ole kustannus vaan osaamisen puute, ja että konkreettisia käyttötapauksia on saatavilla heti hyödynnettäväksi (Rajut.fi, 2025). Samalla markkinasignaalit korostavat kaksitoimittajastrategiaa, kustannusvaihteluihin varautumista ja selkeitä 90 päivän toimenpiteitä (Ilari Schmidt, 2025). Tämä kirjoitus kokoaa olennaisen ja tarjoaa suoran etenemismallin.

## Mitä uutta lähteet kertovat ### Suomen pk-yritysten AI-tilanne 2025 lyhyesti

Rajut.fi:n katsaus osoittaa, että Suomi on EU:n kärkeä AI:n käyttöönotossa, mutta pk-yritysten sisällä on merkittävä kuilu edelläkävijöiden ja aloittelijoiden välillä. Raportin mukaan 24 % suomalaisista yrityksistä hyödynsi tekoälyä vuonna 2024, selvästi EU-keskiarvoa (~13 %) enemmän. Informaatio- ja viestintäalalla käyttöaste yltää jopa 66 prosenttiin, kun taas pk-yrityksissä jopa 60 % ei vielä käytä tekoälyä lainkaan. Suurin yksittäinen este ei ole raha, vaan osaamisvaje: 44 % pk-yrityksistä näkee osaamisen puutteen merkittävimpänä jarruna (Rajut.fi, 2025). Tämä selittää, miksi AI:n hyödyntäminen kompastuu liian usein toiveikkaihin visioihin, vaikka arjen prosesseihin olisi tarjolla valmiita, matalan kynnyksen työnkulkuja.

Positiivista on, että käytäntöön viedyt pilotit maksavat itsensä nopeasti takaisin: raportti arvioi, että jokaista AI:hin sijoitettua euroa kohti on mahdollista saavuttaa 3–4 euron hyöty säästöinä ja lisämyyntinä, kun työnkulut valitaan oikein (Rajut.fi, 2025). Tämä on linjassa omien asiakasprojektieni havaintojen kanssa, kun rakennetaan “AI Flow Building” -ajattelulla hyvin rajattuja, selkeästi mitattavia automaatioita.

### Markkinasignaalit ja teot 90 päivälle

Ilari Schmidtin marraskuun 2025 analyysi tiivistää kolme pk-yrityksille olennaista signaalia: markkinasyklin heilunta ja kuplariskin mahdollisuus, AI-infran toimitusketjun vahvistuminen sekä mallivalikoiman laajeneminen, mukaan lukien avoimen lähdekoodin vaihtoehdot ja uudet huippumallit. Näiden käytännön merkitys pk-yritykselle on selkeä: varmistetaan kustannusjoustavuus, vähennetään toimittajariippuvuutta ja testataan 2–3 mallia todellisilla työkuormilla laatua, latenssia, hintaa ja tietosuojaa vasten (Ilari Schmidt, 2025). Schmidtin ehdottamat 90 päivän toimenpiteet ovat suoraan sovellettavissa: skenaarioharjoitukset kassalle ja AI-kuluissa 10–30 % vaihtelulla, kahden toimittajan hankintavaihtoehto, rajattu agenttipilotti ja riskienhallinnan päivitys, jossa painotetaan vendor lock-in -riskin hallintaa, käyttöpolitiikkoja ja kustannusseurantaa.

### Mitä tämä tarkoittaa pk-yrityksen johdolle

Kokonaiskuva on selkeä: Suomessa on erinomainen lähtökohta hyödyntää AI:ta, mutta todellinen kilpailuetu syntyy arjen työnkuluista, ei esityskalvoista. Yritysjohdon tulee siirtää fokus kolmeen asiaan: 1) valitse 1–2 liiketoimintakriittistä käytäntöä, joissa AI voi mitattavasti lyhentää läpimenoaikaa tai parantaa laatua, 2) minimoi toimittajariippuvuus hyväksymällä kaksi käyttökelpoista mallia/palvelua rinnakkain, ja 3) rakenna selkeät mittarit ja päätöspisteet 90 päivän sisällä. Näin AI:n arvo konkretisoituu kassavirtaan.

## Konkreettiset työnkulut, joilla syntyy arvoa ### 1) Liidien käsittely ja priorisointi myynnissä

Mitä tehdään: AI luokittelee saapuvat liidit ostoaikomuksen, toimialan sopivuuden ja signaalien (esim. verkkokäyttäytyminen, sähköpostivastaukset) perusteella. Liidit ohjautuvat myyjille SLA:n ja arvon mukaan. Automaatio laukaisee personoidut ensivastaukset ja varaa tapaamisaikoja kalenteriin.

Miten se toimii: CRM:stä ja verkkolomakkeista virtaavat tiedot syötetään luokittelijaan tai kevyelle agentille, joka pisteyttää ja tuottaa kaksi asiaa: prioriteetin ja suositellun seuraavan toimen. Aiemmat kaupat toimivat kevyenä koulutusdatana. Käyttöön valitaan 2–3 mallia testiin, jotta varmistetaan laatu ja kustannus (Ilari Schmidt, 2025).

Mittarit: Ensivasteen aika, varattujen tapaamisten määrä, liidin läpimenoaika, konversio tarjousvaiheeseen ja kauppaan, myyjän aikaa vapautettuna per viikko.

Miksi nyt: Rajut.fi:n mukaan markkinointi ja myynti ovat kypsiä AI-kohteita jo tänään, ja nopea iterointi tuo näkyvää lisäarvoa ilman massiivisia investointeja (Rajut.fi, 2025).

### 2) Tarjousprosessi ja dokumenttien generointi

Mitä tehdään: AI laatii ensimmäisen luonnoksen tarjouksesta asiakastietojen, referenssien ja tuotetietojen pohjalta. Myyjä vahvistaa hinnan ja erityisehdot. Liitteet (tuotekuvaukset, SLA, sopimusehdot) täydennetään mallipohjista agentilla, joka tarkistaa yhdenmukaisuuden.

Miten se toimii: Tuote- ja hintatiedot sekä referenssit ovat rakenteisessa muodossa. Agentti generoi rungon ja tarkistaa ehdot. Ihminen tekee lopullisen hyväksynnän. Versiohistoria talletetaan ja mallille syötetään vain tarpeellinen, tietosuojaa kunnioittaen.

Mittarit: Tarjouksen läpimenoaika, virheiden määrä, voittoprosentti, myyjän käytettävissä oleva asiakasaika.

Riskit ja hallinta: Varmistetaan, ettei malli pääse laskutus- tai henkilötietoihin ilman tarvetta; minimoidut käyttöoikeudet ja lokitus. Kaksi palveluntarjoajaa rinnalla varmistaa jatkuvuuden (Ilari Schmidt, 2025).

### 3) Asiakastuen hybridibotti ja tapausten reititys

Mitä tehdään: 24/7-ensilinjan tuki hoitaa rutiinit ja triagoi monimutkaiset caset oikealle asiantuntijalle. Botin vastaukset perustuvat rajattuun tietopankkiin: ohjeet, usein kysytyt kysymykset, tuotekohtaiset ratkaisut.

Miten se toimii: Agentti hakee vastaukset yrityksen hyväksytystä tietokannasta ja käyttää vain “grounded” lähteitä. Kun tapaus ylittää kompleksisuusrajan, se reitittyy ihmiselle tiivistettynä. Ihmisasiantuntijan vastaus palaa oppina takaisin tietokantaan.

Mittarit: Ensikontaktin ratkaisuaste, keskimääräinen käsittelyaika, NPS/CSAT, ihmiselle päätyvien tapausten osuus.

Miksi nyt: Rajut.fi listaa asiakaspalveluchatbotit selkeäksi hyötykohteeksi, jonka tuotto syntyy sekä kustannussäästöistä että nopeammasta palvelusta (Rajut.fi, 2025).

### 4) Toimitusketjun riskimittari ja hankinnan varasuunnitelma

Mitä tehdään: AI seuraa toimittajauutisia, logistiikan signaaleja ja hinnastoja sekä tuottaa viikkoraportin riskitasoista. Hankinnalle muodostetaan kahden toimittajan strategia avainkomponenteille, ja varasto-ohjaus reagoi signaaleihin.

Miten se toimii: Agentti lukee julkisia lähteitä ja sisäisiä tietoja, pisteyttää riskit ja ehdottaa toimenpiteitä. Integraatio ERP:iin päivittää kriittisten osien turvavaraston. Kaksi AI-mallia testataan laadun ja kustannuksen näkökulmasta, jotta markkinavaihtelut eivät pysäytä toimintaa (Ilari Schmidt, 2025).

Mittarit: Toimitusviiveiden määrä, turvavaraston kierto, poikkeamien ennakointi ja vältetty eurovaikutus.

### 5) Johdon automaattinen viikkoraportointi ja trendianalyysi

Mitä tehdään: AI kokoaa CRM-, talous- ja asiakastukidatan yhteen, nostaa punaiset liput ja ehdottaa päätöksiä. Raportti saapuu kalenteriin kerran viikossa ja sisältää linkit lähdedataan.

Miten se toimii: Datan yhdistävä kerros ja kevyt semanttinen malli mahdollistavat kysymyksiin vastaamisen. Agentti ei päivitä taustajärjestelmiä, vaan toimii lukijana ja analyytikkona. Tietosuoja varmistetaan käsittelemällä vain meta- ja trenditasoa, tarvittaessa anonymisoiden.

Mittarit: Raportoinnin valmisteluaika, päätösten läpimeno, toistuvien poikkeamien määrä, löydettyjen trendien hyöty.

## 90 päivän AI-transformaatiosuunnitelma pk-yritykselle ### Viikot 1–2: Nykytila, tavoitteet ja dataperusta

• Määritä 1–2 liiketoiminnan päätavoitetta: esim. myynnin ensivaste alas 50 %, tarjousten läpimeno -30 %, asiakastuen ratkaisuaste +15 %-yksikköä.
• Kartoitus: missä data makaa (CRM, ERP, tikettijärjestelmä, tiedostot), mikä on datan laatu, mitä käyttöoikeuksia tarvitaan.
• Kokoa AI-käytön pelisäännöt: hyväksytyt käyttötapaukset, roolit ja vastuut, tietosuojan ja lokituksen periaatteet.

### Viikot 3–4: Mallien ja toimittajien vertailu, kustannusskenaariot

• Valitse 2–3 lupaavinta mallia/palvelua ja testaa ne tyypillisillä työkuormilla: laatu, latenssi, kustannus, tietosuoja. Dokumentoi tulokset (Ilari Schmidt, 2025).
• Laske 10–30 % kustannusvaihtelun skenaariot ja vaikutus kassaan. Aseta kustannuskatot ja hälytysrajat.
• Valitse kahden toimittajan malli: ensisijainen ja varatoimittaja. Varmista datan vienti ja yhteensopivuus.

### Viikot 5–8: Rajattu pilotti ja mittarointi

• Valitse yksi työnkulku yllä olevista (esim. liidien priorisointi) ja määritä “valmis kun” -kriteerit: SLA, laatukynnys, ROI-tavoite.
• Rakenna MVP-agentti ja integraatio vähimmillä oikeuksilla. Käytä rajattua tietopankkia ja kirjaa kaikki käyttö.
• Kouluta käyttäjät, määritä eskalointipolku ja ota käyttöön palautesilmukka. Tee viikoittainen arviointi.

### Viikot 9–12: Skaalaus, riskienhallinta ja päätöspisteet

• Laajenna pilotti toiseen prosessiin vasta, kun mittarit ovat vihreällä kaksi viikkoa peräkkäin.
• Päivitä riskienhallinta: vendor lock-in -riskin testaus vaihtamalla malli varatoimittajaan yhdeksi viikoksi, seuraa laatu ja kustannus (Ilari Schmidt, 2025).
• Vakiinnuta hallintamalli: omistajuus, muutospyyntöjen käsittely, auditoinnit, tietosuojan tarkistuslista, kustannusraportit johdolle.
• Tee 90 päivän päätös: jatketaanko skaalaukseen, pidetäänkö taso tai hylätäänkö ja opitaan. Dokumentoi opit ja jaa organisaatiossa.

## Miksi “AI Flow Building” toimii pk-yrityksessä

Pk-yrityksen etu on ketteryys: kun työnkulku rajataan yhteen selkeään arvo-ongelmaan, rakentaminen on nopeaa, riski hallittavissa ja vaikutus mitattavissa. “AI Flow Building” yhdistää kolme asiaa: tiukan prosessikuvauksen, datan minimiperiaatteen ja kahden toimittajan strategian. Näin vältetään ylisuunnittelu ja saadaan 2–6 viikon sisällä näkyvä muutos myynnissä, tuessa tai toimitusketjussa. Lähteiden suositukset tukevat tätä mallia: aloita pienistä piloteista, mittaa, vältä toimittajalukko ja pidä ohjat kustannuksissa (Rajut.fi, 2025; Ilari Schmidt, 2025).

## Yhteenveto ja seuraava askel

Suomalaisilla pk-yrityksillä on nyt poikkeuksellisen hyvät edellytykset kääntää AI kilpailueduksi. Markkina on kypsä, käytännön työnkulut ovat valmiiksi hahmoteltuja ja parhaat käytännöt on koottu esiin. Kun aloitat yhdestä selkeästä prosessista, määrität oikeat mittarit ja otat käyttöön kaksikanavaisen toimittajamallin, saavutat mitattavan hyödyn 90 päivässä.

Haluatko nopeuttaa aloitusta? Varaa maksuton 30 minuutin sparraus, pyydä tarkistuslista “AI-työnkulun MVP 30 päivässä” tai käynnistä rajattu pilotti myynnin ensivasteelle jo tällä viikolla. Pienestä liikkeelle, nopeasti opiksi — ja sitten skaalaus.

## Lähteet

• Rajut.fi – Tekoäly suomalaisissa yrityksissä – tilanne 2025 ja tulevat trendit
• Ilari Schmidt – Kolme ajankohtaista AI‑signaalia pk‑yritykselle käytännön vaikutukset ja teot

## SEO-URL-ehdotus

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

## Meta-kuvaus

Pk-yrityksen käytännön AI-opas: 5 työnkulkua myyntiin, tukeen ja toimitusketjuun sekä selkeä 90 päivän suunnitelma riskit ja kustannukset huomioiden.

## Key takeaways

• Valitse yksi prosessi ja rakenna rajattu AI-työnkulku, jonka hyöty mitataan viikoittain.
• Testaa 2–3 mallia todellisilla työkuormilla ja varmistu kustannus- ja laatutasosta.
• Minimoi vendor lock-in pitämällä kaksi toimittajaa käyttökelpoisina rinnakkain.
• Skaalaa vasta, kun pilotti on toistuvasti vihreä ja hallintamalli kunnossa.
• Aloita nyt: 90 päivän suunnitelma tuo kassavirtaan näkyvän eron.