Tekoäly lupaa paljon talousjohdolle, mutta vain harva organisaatio on onnistunut skaalaamaan sen hyödyt

Uusi BearingPointin tutkimus osoittaa, että vaikka 75 % talousjohtajista odottaa tekoälyllä olevan suuri tai erittäin suuri vaikutus vuoteen 2030 mennessä, vain 9 % on onnistunut skaalaamaan tekoälyn käytön. Tämä korostaa toimintamallien uudistamisen tarvetta.

Helsinki, 28.5.2026.  Johtamis- ja teknologiakonsultointiyhtiö BearingPoint on julkaissut uuden tutkimuksen taloustoiminnon tulevaisuudesta. Tutkimus paljastaa kasvavan kuilun tekoälyyn liittyvien odotusten ja käytännön toteutuksen välillä. Vaikka talousjohto näkee tekoälyn keskeisenä muutosajurina, useimmat organisaatiot kamppailevat edelleen päästäkseen yksittäisiä pilotteja pidemmälle.

Globaaleihin kyselyihin ja syvähaastatteluihin perustuva tutkimus osoittaa, että tekoälyllä on merkittävä potentiaali ennustamisessa, talouden ydinprosessien tehostamisessa ja päätöksenteon tukemisessa. Rakenteelliset esteet kuitenkin hidastavat kehitystä ja estävät organisaatioita skaalaamasta tekoälyä läpi koko taloustoiminnon sekä juurruttamasta sitä osaksi toimintamalleja.

Tutkimuksemme osoittaa, että tekoälyn skaalaamisen suurimmat esteet talousfunktiossa eivät ole teknologisia vaan rakenteellisia. Datan laatu, hallintamallit ja prosessit ratkaisevat, jääkö tekoäly kokeiluksi vai kehittyykö siitä aidosti skaalautuva kyvykkyys. Ne, jotka pystyvät kuromaan umpeen kuilun kunnianhimon ja toteutuksen välillä, määrittävät sen, miten talousfunktio siirtyy kokeiluista käytännön vaikuttavuuteen tekoälyn aikakaudella.

Heli Moilanen, Director, BearingPoint Finland

Tekoäly muuttaa taloustoimintoa, mutta kypsyystaso on yhä matala

Taloustoiminto on siirtymässä raportointiroolista strategiseksi kumppaniksi, ja tekoäly kiihdyttää tätä muutosta. Talousjohtajat odottavat entistä ennakoivampaa näkemystä, nopeampia päätössyklejä ja vahvempaa päätöksenteon tukea koko organisaatiossa.

Nykyinen kypsyystaso on kuitenkin rajallinen. Vaikka 75 % talousjohtajista arvioi tekoälyn vaikutuksen olevan suuri tai erittäin suuri vuoteen 2030 mennessä, useimmat organisaatiot ovat edelleen varhaisessa käyttöönoton vaiheessa. Tekoälyhankkeet keskittyvät yksittäisiin pilotteihin laajamittaisten ohjelmien sijaan. 

73 % kuvaa nykyistä tekoälyn hyödyntämistä vähäiseksi tai perustasoiseksi, ja yli 80 % ennakoi merkittäviä tai kohtalaisia muutoksia talousrooleihin seuraavan viiden vuoden aikana.

Kuilu heijastaa laajempaa rakenteellista haastetta. Tekoäly on jo osoittanut selkeää potentiaalia ennustamisessa, prosessien automatisoinnissa ja päätöksenteon tukena. Ilman vahvaa datapohjaa, selkeitä hallintamalleja ja riittäviä kyvykkyyksiä organisaatiot eivät kuitenkaan pysty muuttamaan tätä potentiaalia kestäväksi ja skaalautuvaksi vaikuttavuudeksi. 

Suomalaisyritykset sijoittuvat tässä kehityksessä hieman globaalia keskiarvoa varhaisempaan vaiheeseen. Suomen aineistossa taloustoiminnon tekoälyhankkeet painottuvat erityisen vahvasti pilotteihin ja kokeiluihin, ja tuotantoon skaalattuja ratkaisuja on vain harvalla organisaatiolla. Tämä vastaa globaalin tutkimuksen yleiskuvaa rajallisesta kypsyystasosta, mutta Suomessa korostuu niin sanottu foundation-first -lähestymistapa: tekoälyn laajamittainen hyödyntäminen nähdään mahdollisena vasta ERP-uudistusten, datan laadun ja prosessien harmonisoinnin jälkeen. Kyse ei siten ole kunnianhimon puutteesta, vaan tietoisesta etenemisjärjestyksestä, jossa kestävän skaalautuvuuden edellytykset rakennetaan ennen laajempaa tekoälyn käyttöönottoa.

Skaalaaminen on keskeinen haaste

Vaikka monet organisaatiot ovat tunnistaneet lupaavia tekoälyn käyttötapauksia, niiden skaalaaminen koko taloustoimintoon on edelleen vaikeaa. Vain 9 % talousjohtajista raportoi tekoälyn olevan skaalattu odotusten mukaisesti laajasta kokeilusta huolimatta. 

Keskeiset haasteet ovat selkeitä:

•    Datan laatu (74 % talousjohtajista pitää suurimpana esteenä)
•    Hajanaiset järjestelmäympäristöt
•    Epäselvät hallintamallit
•    Rajallinen osaaminen

Seurauksena monet organisaatiot jäävät niin sanottuun pilottiloukkuun. Yksittäiset hankkeet tuottavat arvoa, mutta jäävät irrallisiksi eivätkä johda koko organisaation laajuiseen muutokseen. Ilman linjausta datan, prosessien ja toimintamallien välillä tekoälyn skaalaaminen alkuvaiheen käyttötapauksista eteenpäin on haastavaa.

Toimintamallin uudistaminen on edellytys skaalaamiselle

Tekoälyn skaalaaminen taloustoiminnossa edellyttää enemmän kuin yksittäisten käyttötapausten keräämistä. Se vaatii toimintamallin perusteellista uudistamista – mukaan lukien prosessit, datapohjat, hallintamallit ja roolit.

Tutkimus osoittaa, että edelläkävijäorganisaatiot ovat jo siirtymässä kokeiluista eteenpäin. Nämä organisaatiot:
•    linjaavat tekoälyhankkeet osaksi laajempia muutosohjelmia
•    standardoivat prosesseja ennen automaatiota
•    rakentavat skaalautumisen edellyttämät data- ja hallintorakenteet

Samalla osaaminen ja luottamus nousevat keskeisiksi mahdollistajiksi. Tekoälyn tukiessa ydintoimintoja talousammattilaisten rooli kehittyy kohti analyytikkoja, jotka tulkitsevat ja validoivat tekoälyn tuottamia tuloksia. 

Organisaatiot, jotka investoivat yhdistettyyn talous- ja dataosaamiseen sekä selkeisiin hallintamalleihin, ovat paremmassa asemassa laajentamaan tekoälyn käyttöä. Muutos merkitsee siirtymää yksittäisistä piloteista tekoälyyn ydinkyvykkyytenä. Sen sijaan, että tekoäly nähtäisiin erillisinä projekteina, edelläkävijät upottavat sen järjestelmiin, prosesseihin ja päätöksentekoon, mahdollistaen jatkuvan suorituskyvyn ohjauksen ja ennakoivamman, oivalluksiin perustuvan taloustoiminnon.

Tietoa tutkimuksesta

Tutkimus perustuu vuonna 2025 toteutettuun globaaliin kyselyyn sekä yli 30 syvähaastatteluun talousjohtajien ja talouden ylimmän johdon kanssa Euroopassa ja Yhdysvalloissa. Tutkimukseen osallistui yhteensä yli 200 talousjohtajaa. Tutkimuksessa tarkastellaan tekoälyn kypsyystasoa, työvoimavaikutuksia ja toimintamallien uudistamista taloustoiminnossa.

Koko tutkimus on ladattavissa osoitteessa: https://www.bearingpoint.com/en/insights-events/insights/cfo-in-the-age-of-ai/.

Tietoa BearingPointista

BearingPoint on riippumaton liikkeenjohdon ja teknologian konsultointiyritys, jolla on eurooppalaiset juuret ja valmiudet sekä kyvykkyydet palvelella asiakkaita maailmanlaajuisesti. Autamme asiakkaita muuttumaan yhdistämällä syvän toimialaosaamisen sekä vahvat strategia-, operaatio- ja teknologiakyvykkyydet.

Yrityksellä on dedikoidut SAP- ja Microsoft-transformaatioyksiköt, vahva AI-fokus sekä lukuisia tuotteita, jotka tuottavat mitattavaa ja kestävää arvoa. BearingPointilla on myös kaksi yhteisyritystä:

• Arcwide (yhdessä IFS:n kanssa)
• BearingPoint North America (yhdessä ABeam Consultingin kanssa)

Yhdessä ABeam Consultingin kanssa BearingPoint palvelee yli 70 maassa ja työllistää yhteensä yli 15 000 asiantuntijaa.

BearingPoint on tunnustettu TIME World’s Best Companies- ja Forbes World’s Best Employers -listoilla, ja yritys on sertifioitu B Corporation.

Lisätietoja:
Verkkosivusto: www.bearingpoint.com
LinkedIn: www.linkedin.com/company/bearingpoint