Annika Ahonala | AI-tuottavuusloikka on johtamiskysymys

Miksi tekoäly tehostaa yksittäisen ihmisen työtä, mutta koko yrityksen tuottavuus ei kasva samassa tahdissa? Tämä kysymys nousi esiin syyskuun lopussa Piilaaksossa, jossa toimin Kasvuryhmän Kasvun Omistajat -ryhmän viikon fasilitaattorina. Kasvua, kilpailuetua ja johtamista käsitelleissä keskusteluissa etsimme vastauksia siihen, mitä yritysten pitäisi muuttaa saadakseen tekoälystä enemmän irti.

AI:n ympärillä käy kultakuume. Sen odotetaan moninkertaistavan ihmisten suorituskyvyn, kutistavan kuukausien työn päiviksi ja avaavan yrityksille uuden kasvun aikakauden.

Yksilötasolla näyttö AI:n hyödyistä on jo vahvaa: tutkimusten mukaan AI parantaa yksittäisten työtehtävien tuottavuutta tyypillisesti 15–30 prosenttia todellisissa työympäristöissä ja 20–60 prosenttia kontrolloiduissa tutkimuksissa. Myös työntekijöiden kokemukset tukevat tätä: McKinseyn vuoden 2026 kyselyssä kahdeksan kymmenestä vastaajasta koki tekoälyn parantaneen omaa tuottavuuttaan.

Organisaatiotasolla kuva on kuitenkin toinen. Vain 37 prosenttia McKinseyn kyselyyn vastanneista raportoi AI:n vaikuttaneen myönteisesti yrityksensä liikevoittoon. NBER:n tutkimuksessa AI oli käytössä 69 prosentissa yrityksistä, mutta 89 prosenttia vastaajista ei raportoinut sen vaikuttaneen tuottavuuteen edeltävien kolmen vuoden aikana. PwC:n 2026 toimitusjohtajakyselyssä puolestaan 56 prosenttia kertoi, ettei AI ollut edeltävän vuoden aikana kasvattanut liikevaihtoa eikä alentanut kustannuksia. Tästä yksilön ja organisaation hyötyjen välisestä kuilusta puhutaan nimellä AI Productivity Gap.

Tuottavuuskuilulle on monia mahdollisia selityksiä. Yksi niistä liittyy siihen, millaisen roolin annamme AI:lle organisaatiossa. Tekoäly pitäisi nähdä työkalun sijaan digitaalisena kollegana. Kun annamme työtehtävän ihmiskollegalle, varmistamme, että hän ymmärtää tavoitteen, saa käyttöönsä olennaisen tiedon ja tietää, miten hänen työnsä liittyy muiden tekemiseen. Hänen taitonsa, kokemuksensa ja aiemmat näyttönsä auttavat arvioimaan, mitä tehtäviä hänelle voi uskoa ja kuinka paljon ohjausta hän tarvitsee. Arvioimme myös työn laatua ja organisaatiolle syntyvää arvoa suhteessa käytettyihin resursseihin. Samat johtamisen periaatteet koskevat AI-agentteja eli tehtäviä hoitavia tekoälyavustajia.

Monessa yrityksessä nämä edellytykset eivät kuitenkaan vielä täyty. AI on tullut osaksi yksittäisten ihmisten työtä, mutta sen liittäminen tiimien yhteiseen tietoon, työnjakoon ja johtamiseen on jäänyt kesken. Tekoälyn hyödyntämisessä organisaation yhteisenä voimavarana näyttäisi korostuvan kolme keskeistä edellytystä.

Ensimmäinen pilari on yhteinen konteksti. AI tarvitsee tehtävänsä kannalta olennaisen näkymän yrityksen tavoitteisiin, asiakkaisiin, päätöksiin ja työn tilanteeseen. Kun tämä tieto on yhteistä ja ajan tasalla, jokaisen työntekijän ei tarvitse rakentaa omalle avustajalleen erillistä kuvaa liiketoiminnasta. Ihmiset ja agentit voivat työskennellä yhteisen ymmärryksen pohjalta.

Toinen pilari on pysyvä identiteetti. Agentti tarvitsee tehtävästä toiseen säilyvän identiteetin, johon sen osaaminen, tehdyt työt, tulokset ja palaute voidaan liittää. Näin koko tiimi voi arvioida kertyvän näytön perusteella, mihin agentti pystyy ja kuinka paljon ohjausta tai tarkastusta sen työ tarvitsee. Jokaisen ei tarvitse rakentaa luottamusta alusta alkaen, ja agentin toimintaa voidaan kehittää yhteisesti kertyvän palautteen perusteella.

Kolmas pilari on tulosvastuu. On pystyttävä osoittamaan, mihin tehtäviin tokenit eli AI-käytön mittayksiköt kuluvat, mitä työ maksaa ja mitä arvoa se tuottaa organisaatiolle. Parantaako AI esimerkiksi työn laatua, tiimin toimituskykyä tai myynnin tuloksia suhteessa kustannuksiin? Kun käyttö, kustannukset ja tulokset voidaan yhdistää, johto voi arvioida investoinnin tuottoa ja päättää, mitä AI-käyttötapoja kannattaa laajentaa ja mitä kehittää.

Viikon keskustelujen synteesinä hahmottuu myös etenemistapa, joka alkaa oman organisaation työn tarkasta ymmärtämisestä. Mihin tehtäviin yrityksessä jo käytetään tekoälyä, ja millaisia tuloksia sen avulla on saatu? Mitkä käyttötavat kannattaisi jakaa muidenkin tiimien käyttöön, ja missä työn tekeminen edelleen takeltelee? Näiden kysymysten tutkiminen yhdessä eri tiimien kanssa auttaa tunnistamaan mahdollisuuksia, jotka eivät näy yksittäisen käyttäjän tai yksikön näkökulmasta.

Nykytilan ymmärtäminen antaa pohjan seuraavalle kysymykselle: miten suunnittelisimme työn, jos lähtökohtana olisi ihmisten ja AI:n yhteistyö? Silloin tarkasteluun tulevat työnkulun lisäksi ihmisten ja agenttien tehtävät, niiden tarvitsema tieto sekä yhteistyön johtaminen. Tästä voidaan edetä rajatun kokonaisuuden rakentamiseen ja arvioida, paraneeko yhteisen työn tulos.

Kun agenteista tulee kiinteä osa tiimejä ja työnkulkuja, keskiöön nousee ihmisten ja agenttien yhteisen työn johtaminen. Se tarvitsee tuekseen alustoja ja työkaluja, joiden kautta yhteinen tieto on käytettävissä, roolit ja vastuut ovat selkeitä ja työn laatu, kustannukset ja tulokset näkyvät. Kilpailuetu voi rakentua sen varaan, kuinka hyvin yritys osaa yhdistää oman tietonsa, ihmisten osaamisen ja AI:n johdettavaksi, jatkuvasti kehittyväksi kokonaisuudeksi.

AI-tuottavuuskuilun sulkeminen edellyttääkin, että yksilöiden työn tehostamisesta edetään ihmisten ja agenttien yhteisen työn uudistamiseen ja johtamiseen. Koko yrityksen tuottavuusloikkaa ei voi jättää yksittäisten työntekijöiden kekseliäisyyden varaan: johdon vastuulla on tehdä tekoälystä organisaation yhteinen voimavara.

‍

Annika Ahonala on Piilaaksossa toimiva CMO ja advisory-palveluita tarjoavan Sand Hill Marketingin perustaja.

‍

‍