Etusivulle
Ota yhteyttä
Why AI projects Fail

Miksi 95 % te­ko­ä­ly­hank­keis­ta epäonnistuu – ja miten teollisuus voi kuulua voittajiin

GenAI-piloteista epäonnistuu tuottamaan mitattavaa liiketoiminta-arvoa. Teknologian sijaan syy piilee useimmiten muutoksessa ja sen johtamisessa.

Generatiivisen tekoälyn ympärillä on paljon hypeä, mutta yksi luku pysäyttää: aiemmin kesällä julkaistun MIT-raportin mukaan 95 % GenAI-piloteista epäonnistuu tuottamaan mitattavaa liiketoiminta-arvoa. Teknologian sijaan syy piilee useimmiten muutoksessa ja sen johtamisessa: tekoälyä ei saada juurrutettua osaksi arkea ja niitä työnkulkuja, joissa sen arvo olisi suurin.


Epäonnistuneet hankkeet ovat erityisen riskialttiita teollisuusyrityksille: tuotannon tehokkuus, tuottavuus, turvallisuus, laatu ja toimitusketjut ovat kriittisiä liiketoiminnan onnistumiselle. Teknologiaan on syytä investoida. Yhtä tärkeää on myös varmistaa, että ratkaisut todella saadaan käyttöön ja toimintatavat kehittyvät uuden teknologian mukana. Teknologiainvestoinnit eivät pysty tuottamaan aitoa hyötyä, jos uudet työkalut jäävät käyttämättä.

Miksi tekoälyhankkeet epäonnistuvat – ja mitä tehdä toisin

  • Tekoäly ei istu käyttäjänsä arkeen
    Uudenkarheakin työkalu jää käyttämättä, jos se tukee omaa työtä huonosti tai epäonnistuu auttamaan käyttäjää tämän päivittäisissä tehtävissä. Jotta tekoäly saadaan aidosti osaksi käyttäjiensä arkea, on heidät otettava mukaan alusta asti. Näin tulevalle työnteolle luodaan yhteinen omistajuus: teknologia + prosessit + ihmiset.
  • Tekoälyn käyttäjäkokemus jää huomiotta
    Luottamus katoaa nopeasti, jos tekoäly on kuin musta laatikko, jonka sisäinen logiikka pysyy visusti piilossa. Siksi työkalut ja järjestelmät on suunniteltava siten, että käyttäjän on helppo ymmärtää, hyväksyä ja tarvittaessa ohittaa tekoälyn tekemät päätökset.
  • Regulaatio: minimi vai kilpailuetu
    EU:n tekoälyasetus edellyttää ihmisen valvontaa korkean riskin tekoälyjärjestelmissä. Kyse ei kuitenkaan ole vain sääntelyn noudattamisesta. Ihmisen ja tekoälyn sujuva yhteistyö vähentää liiketoimintariskejä, parantaa käyttökokemusta ja helpottaa muidenkin kuin korkean riskin järjestelmien käyttöönottoa.
  • Tekoälylle asetetaan väärät tavoitteet ja mittarit
    Pelkkä “tekoälyn kokeileminen” ei riitä. Onnistumista pitää mitata kahdella tasolla:
    • Tekoälyratkaisun keskeiset suorituskyvyn mittarit eli KPI:t: mallin tarkkuus, selitettävyys ja käyttäjien luottamus. Näitä mittareita on hyvä seurata läpi iteratiivisen kehitystyön, sillä ne osoittavat, onko ratkaisu tekniseksi toimiva. Lisäksi ne auttavat ennustamaan, kuinka hyvin käyttäjät omaksuvat uuden ratkaisun käyttöönsä.
    • Liiketoiminnan KPI:t: tuotannon tehokkuus, laatu, tarkkuus tai työntekijäkokemus. Nämä auttavat tunnistamaan tekoälyprojektin todellisen kustannus–hyötysuhteen. Jos kustannus–hyötysuhdetta ei tunnisteta tai seurata, riskinä on, että tekoälyratkaisusta tulee erillinen tekninen kokeilu vailla liiketoiminnallista vaikuttavuutta.

Näin johdat tekoälyhankkeita menestyksekkäästi

  1. Rajaa tekoälyn käyttötapaus ja kirkasta sen arvo: valitse ongelma, jonka vaikutus on liiketoiminnalle merkittävä, mitattavissa ja linjassa strategisten prioriteettien kanssa.
  2. Pilotoi käyttäjien kanssa: ota operaattorit ja asiantuntijat mukaan suunnitteluun, jotta ratkaisu istuu käyttäjiensä arkeen merkityksellisellä tavalla.
  3. Pidä ihminen mukana: sovella human-in-the-loop -periaatteita myös silloin, kun se ei ole pakollista. Kun ihmisellä on aktiivinen rooli tekoälyn päätöksenteossa, luottamus kasvaa – ja ratkaisua halutaan myös käyttää.
  4. Varmista osaaminen ja datan valmius: huolehdi, että tiimissä on riittävästi osaamista kaikilta tarvittavilta osa-alueilta: teknologiasta, prosesseista ja ihmisnäkökulmasta. Lisäksi datan laadun tulee tukea jatkuvaa kehittämistä.
  5. Muista pitkäjänteisyys: tekoälyratkaisujen kehittäminen on maraton, ei sprintti. Kielimallien kehittyminen ja hienosäätö vievät aikaa – ajattele sitä luonnollisena osana matkaa pikavoittojen odottamisen sijaan.

Jos nämä asiat ovat kunnossa, myös teidän seuraava tekoälyhankkeenne voi kuulua menestyjien joukkoon.

Kirjoittajasta

Hanna Remula

Head of Design, Cloud and Applications

Hanna Remula is a business developer and design leader with a passion for driving meaningful transformation in industrial companies. With deep expertise in strategic design and change adoption, Remula helps organizations go beyond technology – ensuring that digital, data, and AI initiatives deliver genuine value. Remula bridges the gap between business, technology, and people across the OT–IT landscape to enterprise-wide digital, data and AI programs to deliver real impact. She is a trusted partner to industry leaders, SMEs, and global corporations shaping the future of industrial operations.