Pk yrityksen 90 päivän AI harppaus myynnistä toimitusketjuun

## Ingressi Tekoäly on vuoden 2026 alussa arjen työkalu, ei enää erillinen IT‑hanke. Tuoreet suomalaiset lähteet vahvistavat kahta asiaa: Suomi on yritysten tekoälyn hyödyntämisessä EU‑kärkeä, mutta etenemistä jarruttaa yhä osaamisvaje – etenkin pk‑sektorilla (Rajut.fi, 2025). Samalla toimialakohtaiset, matalan kynnyksen työkalut, kuten logistiikka-alan AI‑assistentti, näyttävät konkreettisen polun pilottien kautta tuotantoon (Fintraffic, 2025). Tässä kirjoituksessa kokoan, mitä uutta lähteet kertovat, annan 3–5 mitattavaa hyötyä tuottavaa työnkulkua ja tarjoan 90 päivän suunnitelman, jolla pk‑yritys voi aloittaa tuloksellisesti. ## Osa 1 – Mitä uutta lähteet kertovat ### Suomi on edelläkävijä, mutta pk‑kenttä on kaksijakoinen Kokonaiskuva on rohkaiseva: suomalaisyritykset hyödyntävät tekoälyä selvästi EU‑keskiarvoa laajemmin, ja etenkin tieto‑intensiivisillä aloilla käyttöaste on korkea. Silti pk‑yrityksissä on selkeä kuilu: noin 60 % ei vielä hyödynnä tekoälyä lainkaan, kun taas suuremmissa yrityksissä käyttöönotto on monin paikoin jo arkipäivää (Rajut.fi, 2025). Tämä kertoo kahdesta asiasta: teknologia ja alustat ovat saatavilla, mutta käytännön mallit ja osaaminen ratkaisevat etenemisen tahdin. ### Logistiikassa kynnys madaltuu AI‑assistentin avulla Logistiikan toimitusketjuissa tekoälyn arvo syntyy näkyvyydestä, yhteentoimivuudesta ja oikea‑aikaisesta päätöksenteosta. Fintrafficin koordinoimassa DiHaLoT‑hankkeessa kehitetty AI‑assistentti auttaa nimenomaan pk‑yrityksiä jäsentämään digitalisaation vaatimuksia, valitsemaan relevantteja teemoja ja sovittamaan ratkaisuja omaan arkeen. Malli on matalakynnyksinen: käyttäjä syöttää tilanteensa, assistentti ohjaa oikeisiin toimenpiteisiin ja taustatietoihin. Tämä on erinomainen esimerkki siitä, kuinka toimialakohtainen ohjaus kääntyy nopeasti käytännön hyödyiksi ja sääntelyyn vastaaminen muuttuu kilpailueduksi (Fintraffic, 2025). ### Strategia ensin ja selkeä hallintamalli Pohjoismaisessa kentässä korostuu “strategia ensin” ‑lähestymistapa: tekoälyn käyttöönotto sidotaan liiketoimintatavoitteisiin, hallintamalli on kevyt mutta selkeä, ja mittarit valitaan jo pilotointivaiheessa. Markkinassa nähdään myös yritysostoja ja kumppanuuksia, jotka vahvistavat tätä suuntaa – viesti pk‑toimijalle on selvä: aloita tarkoituksesta, rajaa hyöty, suojaa data ja skaalaa vasta kun arvo on todennettu (Advania Finland, 2025). ### Sääntely selkeytyy ja tukee luottamusta EU:n tekoälyasetus luo yhteiset pelisäännöt riskienhallinnalle, läpinäkyvyydelle ja datan käytölle. Pk‑yrityksen näkökulmasta oleellisinta on keventää compliancen kuormaa käytännöllisillä periaatteilla: määritä käyttötarkoitus ja riskitaso, seuraa mallien suorituskykyä, dokumentoi muutokset ja kerro läpinäkyvästi, mitä automaatio tekee ja millä ehdoin (Euroopan unioni, 2024). Tämä ei ole pelkkää hallintoa: selkeä vastuullisuuskehikko lisää asiakkaiden ja kumppaneiden luottamusta ja voi avata ovia uusiin sopimuksiin. ## Osa 2 – Konkreettiset työnkulut, jotka tuottavat mitattavaa hyötyä Alla viisi työnkulkua, joita rakennan tyypillisesti pk‑yrityksille AI Flow Building ‑periaatteella: selkeä syöte, automaattinen päätös tai ehdotus ja todennettava liiketoimintatulos. ### 1) Liidien rikastaminen ja priorisointi myynnissä - Miten toimii: verkkolomakkeelta tai tapahtumista tulevat liidit rikastetaan automaattisesti julkisilla ja ostetuilla tietolähteillä (toimiala, koko, teknologiat, uutisvirta). LLM tuottaa yhden lauseen arvolupauksen ja alustavan yhteydenoton rungon. Pisteytys ohjaa liidin oikealle myyjälle. - Työkalut ja integraatiot: CRM, yritystietopalvelu, LLM‑palvelu, sähköpostiautomaatio. - Mittarit: konversio varattuihin tapaamisiin, aika ensimmäiseen yhteydenottoon, myyjäkohtainen liidi‑kuorma. - Arvo: 20–40 % nopeampi reagointi, laadukkaampi ensikontakti, vähemmän hukattuja liidejä. ### 2) Tarjous‑ ja sopimusprosessin assistointi - Miten toimii: tarjouspyyntö parsitaan, vaatimukset ja riskit tunnistetaan, hintalaskelma pohjustetaan ja ehdotetaan sopivinta mallipohjaa. Sopimusehtojen erotus nykyisiin malleihin nostetaan esiin juristille/myynnille. - Työkalut ja integraatiot: tarjouslaskenta, dokumenttien hallinta, LLM‑pohjainen sopimusvertailu. - Mittarit: tarjousten läpimenoaika, virhekorjausten määrä, voittoprosentti. - Arvo: nopeampi tarjoustyö, vähemmän riskejä ja parempi katehallinta. ### 3) Asiakastuen triage ja vastausrunko - Miten toimii: saapuvat tiketit luokitellaan automaattisesti aiheeseen, kiireellisyyteen ja asiakasluokkaan. LLM ehdottaa vastausrungon, linkittää ohjeisiin ja nostaa eskaloinnin, jos havaitaan turvariski tai sopimuslupaus. - Työkalut ja integraatiot: tiketöinti, tietopankki, LLM‑assistentti, puhekanava. - Mittarit: ensimmäisen vastauksen aika, ratkaisu kerralla ‑osuus, NPS/CSAT. - Arvo: 25–50 % nopeampi vaste, tasalaatuinen palvelu, vähemmän manuaalia. ### 4) Toimitusketjun näkyvyys ja riskihälytykset - Miten toimii: tapahtumadata (kuljetukset, varastot, tilaukset) yhdistyy ulkoisiin lähteisiin (sää, rajat, uutiset). Malli ennustaa poikkeamat ja ehdottaa toimenpiteet. Ohjausviestit lähtevät automaattisesti toimittajille ja asiakkaille. - Työkalut ja integraatiot: ERP/WMS/TMS, tapahtumavirta, analytiikka, sää/uutis‑rajapinnat, LLM selittävyyskerros. - Mittarit: myöhästymisaste, varaston kierto, hyvitysten määrä. - Arvo: vähemmän katkoja, alhaisempi varasto, parempi asiakaskokemus. Logistiikan AI‑assistentti voi toimia ohjaavana etulinjan työkaluna etenemispolun valinnassa (Fintraffic, 2025). ### 5) Markkinoinnin sisältökehä ja A/B‑optimointi - Miten toimii: kampanja‑brief → personoitu sisältö per kanava → automaattinen A/B‑testaus → tulosten analyysi → seuraavan iteraation ohje. LLM tuottaa luonnokset, mutta hyväksyntä säilyy ihmisellä. - Työkalut ja integraatiot: CMS, uutiskirje, some‑työkalut, web‑analytiikka, LLM. - Mittarit: CTR, konversio, sisällöntuotantoon käytetty aika. - Arvo: enemmän konversioita pienemmällä sisällöntuotannon kuormalla. ## Osa 3 – 90 päivän AI‑transformaatiosuunnitelma pk‑yritykselle ### Päivät 0–30: Suunta, valinnat ja perusta kuntoon - Tavoite: määritä 2–3 liiketoimintamittausta, joihin AI vaikuttaa seuraavan kvartaalin aikana (esim. myyntiliidien konversio, tarjousten läpimenoaika, asiakastuen FRT, toimitusvarmuus, oikaistu brutto‑kate). - Nykytila: kartoita datalähteet ja prosessit per työnkulku. Missä data syntyy, miten se liikkuu, mikä on laatu ja saatavuus? - Governance: nimeä omistajuus, päätä hyväksyntärajat ja mallien valvonta. Dokumentoi roolit ja vastuut (omistaja, prosessinomistaja, tietosuoja, pääkäyttäjät). Linjaa, miten noudatat EU‑sääntelyä: käyttötarkoitus, riskiluokka, läpinäkyvyys, lokitus (Euroopan unioni, 2024). - Valinnat: päätä 1–2 pilottia Osa 2:n työnkuluista. Kriteerit: pieni toteutusriski, selkeä datalähde, mitattava arvo 30–60 päivässä. - Tekninen perusta: varmista pääsy tarvittaviin rajapintoihin, laadi sandbox/testiympäristö ja valitse LLM‑palvelu tai toimialaratkaisu. Jos toimit logistiikassa, testaa AI‑assistentti etenemispolun hahmottamiseksi (Fintraffic, 2025). ### Päivät 31–60: Rakenna, mittaa ja opi - Protot: toteuta end‑to‑end‑polku yhdellä tiimillä. Minimoi manuaali kytkemällä integraatiot, mutta säilytä ihmisen hyväksyntä kriittisissä kohdissa. - Datalaatu: korjaa puutteet, luo perussanasto ja nimeämiskäytännöt. Lisää automaattiset tarkistukset (esim. pakolliset kentät, poikkeama‑hälytykset). - Mittarit: ota käyttöön dashboardit, jotka yhdistävät prosessimittarit ja liiketoimintatuloksen. Sovitaan baseline ja tavoitetaso, jotta arvo on todennettavissa. - Koulutus: kouluta käyttäjät prompt‑pohjaisiin rutiineihin. Laadi ohje “hyväksy, muokkaa, hylkää” ‑päätöksiin. Kerää palaute sprintin lopussa. - Riskit ja laatu: tee nopeat yksityisyys‑ ja tietoturvatarkistukset. Dokumentoi mallin rajat ja ohjeista sisällön läpinäkyvyys asiakkaalle (esim. tekoälyn avustama vastaus – ihminen hyväksynyt). ### Päivät 61–90: Skaalaa, vakioi ja juurruta - Skaala‑päätös: jos pilotti saavuttaa tavoitteet, laajenna toisiin tiimeihin/toimintoihin. Jos ei, rajaa uudelleen ja kokeile pienempää kokonaisuutta. - Vakiointi: tuotteista työnkulku “toimintamalliksi”: selkeät vaiheet, tarkistuslistat, vastuut, mittarit ja poikkeamien käsittely. - Automaatioaste: lisää automaatiota vain siellä, missä laatu ja vastuut on varmistettu. Erottele “täysin automaattiset”, “ihminen silmukassa” ja “asiantuntijatuetut” polut. - Kumppanit ja skaala: jos oma tiimi on kuormittunut, ota mukaan kumppani toteutuksiin ja ylläpitoon. Varmista tiedon siirto ja dokumentaatio. - Viestintä ja muutos: jaa tulokset johdolle ja henkilöstölle. Näytä ennen‑jälkeen‑mittarit ja kerro, mitä seuraavaksi tehostetaan. Tämä luo luottamusta ja vauhtia jatkoon. ## Lopetus – Tee tekoälystä mitattavaa arvoa 90 päivässä Pk‑yrityksen etu on ketteryys. Kun valitset selkeän hyötytavoitteen, kytket datan ja työnkulun toisiinsa ja mittaat arvoa viikoittain, tekoäly muuttuu nopeasti puheesta tulokseksi. Lähteet tukevat suuntaa: Suomi on yritysten tekoälyn hyödyntämisessä EU‑kärkeä, mutta kilpailuetua ratkaisee käytännön malli, ei tekninen hype (Rajut.fi, 2025). Logistiikassa matalan kynnyksen AI‑assistentti osoittaa, miten oikea etenemisjärjestys ja toimialafokus tuottavat arvoa jo ensimmäisten kuukausien aikana (Fintraffic, 2025). Jos haluat sparrata, miten työnkulut rakennetaan yrityksellesi 90 päivässä, varaa keskusteluaika tai pyydä AI Flow Building ‑tarkistuslista – aloitetaan yhdestä pilotista ja todistetaan arvo nopeasti. ## Lähteet - [Tekoäly suomalaisissa yrityksissä – tilanne 2025 ja tulevat trendit (Rajut.fi)](https://rajut.fi/tekoaly-suomalaisissa-yrityksissa-tilanne-2025-ja-tulevat-trendit/) - [Uusi AI‑assistentti tukee logistiikka‑alan pk‑yrityksiä digitalisaatiossa (Fintraffic)](https://www.fintraffic.fi/fi/uutiset/uusi-ai-assistentti-tukee-logistiikka-alan-pk-yrityksia-digitalisaatiossa) - [Advania Finland – yritysjärjestelyt ja AI‑osaamisen vahvistaminen](https://www.advania.fi/uutiset/advania-ostaa-the-ai-framework) - [EU:n tekoälyasetus – virallinen julkaisu EUR‑Lexissä](https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj) ## SEO‑ystävällinen URL‑osoite pk-yrityksen-ai-harppaus-90-paivassa-myynti-toimitusketju ## Meta‑kuvaus Pk‑yrityksen käytännön AI‑harppaus 90 päivässä. Työnkulut myyntiin, asiakastukeen ja logistiikkaan sekä selkeä suunnitelma ja lähteet. ## Key takeaways - Aloita AI:lla mitattavista työnkuluista, ei massiivisista hankkeista. - Liidien rikastus, tarjousassistentti ja tukitriagi tuottavat arvoa viikoissa. - Logistiikassa matalan kynnyksen AI‑assistentti konkretisoi etenemisen. - 90 päivän malli: 0–30 perusta, 31–60 pilotit, 61–90 skaala ja vakiointi. - Governance ja EU‑vaatimukset keventyvät selkeillä käytännöillä.