Kannattaako generatiivisen tekoälyn käyttöä opiskella itse vai ostaa ulkoisia palveluita?

Generatiivisen tekoälyn käytön opettelu vaatii runsaasti aikaa ja sitoutumista, kuten minkä tahansa uuden asian oppiminen. Usein pk-yrityksen resurssit ovat kuitenkin rajallisia. Tekoälytyökalujen käyttö ei ole niin vaikeaa, etteikö sen oppiminen olisi mahdollista kenelle tahansa. Siksi on strateginen kysymys, kannattaako taito opetella itse vai ostaa palveluita yrityksen ulkopuolelta. Tässä artikkelissa generatiivisen tekoälyn käytöllä tarkoitetaan valmiiden generatiivisen tekoälyn työkalujen, jotka soveltuvat teksti-, kuva-, ääni- tai videosisältöjen tuottamiseen, hyödyntämistä.

Kirjoittajat: Jenna Kalsi & Minna Ahlstén

Generatiivisen tekoälyn käyttöönoton haasteet pk-yrityksissä

Elinkeinoelämän keskusliiton oppaan (2025) mukaan vain alle 20 prosenttia pk-yrityksistä (pois lukien mikroyritykset) hyödyntää tekoälyä liiketoiminnassaan. Esimerkiksi Oldemeyer ym. (2023) sekä Bianchini & Sancho (2025) kertovat tutkimuksessaan, että yleisimmiksi esteiksi tekoälyn käyttöönotolle pk-yrityksissä on koettu ajan ja tiedon puute, kustannukset ja riittämätön infrastruktuuri, jotka liittyvät erityisesti sosiaalisiin, taloudellisiin ja teknologisiin näkökulmiin. Elinkeinoelämän keskusliiton oppaan (2025) mukaan 68 prosenttia yrityksistä, joilla ei ole tekoälyä käytössä, sanoo suurimmaksi syyksi tälle osaamisen puutteen. Bianchinin ja Sanchon (2025) tutkimuksessa nousi myös esiin, että digitalisaatio voi myös aiheuttaa yrityksille stressiä tai uupumusta.

Yksi suuri tekijä siinä, opetteleeko yrityksen sisäisesti generatiivisen tekoälyn käyttöä vai ostaako ulkoisia palveluita, on aika. Jokaisen tulisi ymmärtää, mitä mahdollisuuksia ja rajoituksia tekoälyllä on, eli mihin teknologia pystyy ja mihin ei. On erityisen tärkeää huomioida omassa työssään tekoälyn käyttöön liittyvät eettiset riskit (Kalsi & Ahlstén 2025). Omatoimiset kokeilut ilman aiempaa perehtymistä saattavat johtaa epäonnistumisiin, tietoturvariskeihin ja pahimmillaan yrityksen mainehaittoihin. Oppimisen tulisi myös olla jatkuvaa, jotta kehityksen nopeassa kelkassa pysyy mukana. Hankkeet voivat tuoda yhdenlaisen ratkaisun tähän pulmaan ja tarjota pk-yrityksille valmennusta ja tietoiskuja aiheesta ilmaiseksi. Näin on tehty myös mAInIO – Generatiivisen tekoälyn mahdollisuudet liiketoiminnan tehostajana/mahdollistajana -hankkeessa, joka pyrkii auttamaan Etelä-Karjalan alueen yrittäjiä ottamaan generatiivisen tekoälyn käyttöönsä liiketoimintansa tehostamiseksi.

Mistä lähteä etsimään tietoa?

Ajantasaista tietoa tekoälyn trendeistä ja puheenaiheista löytää helposti esimerkiksi LinkedInin tekoälyteemaisista ryhmistä, kuten “Tekoälyt testissä” sekä seuraamalla tekoälysisältöjä luovia henkilöitä ja yrityksiä. Näiden julkaisujen kautta on noussut esiin esimerkiksi tekoälypohjainen lakipalvelu laki.ai, joka on Finlexin dataan perustuva tietopalvelu. Palvelusta voi tekoälypohjaisen haun avulla etsiä asiasanalla tiettyjä lakeja ja asetuksia. Tämänlaisten palvelujen kehittyminen helpottaa tiedon saavutettavuutta ja nopeuttaa työntekoa yrityksissä.

Tarjolla on paljon mahdollisuuksia ja vaihtoehtoja niin alan ammattilaisista kuin generatiivisen tekoälyn työkaluistakin. Voi olla vaikeaa tietää, mitä tai kenen oppeja olisi paras uskoa, koska erilaisten ammattilaisten jakamat opit voivat olla erilaisia keskenään, johtuen muun muassa asiantuntijan omista taustoista. Omien työskentelytapojen sekä työkalujen löytäminen ei myöskään käy ihan käden käänteessä. Opettelu kuitenkin vaatii paljon käytännön kokeiluja. mAInIOn Facebook- ja LinkedIn-sivuilla on jaettu runsaasti vinkkejä muun muassa siitä, mitä työkaluja voi lähteä kokeilemaan ja miten saa rakennettua fiksuja prompteja. Verkosta löytyy myös runsaasti maksuttomia webinaareja, joissa pääsee oppimaan generatiivisesta tekoälystä lisää eri näkökulmista.

Kumpikaan vaihtoehto ei ole ilmainen

Oli yrityksen valinta sitten opetella itse, ulkoistaa tai käyttää hybridimallia, ei kustannuksilta voi tai välttämättä edes kannata välttyä. Yrityksen sisäisen henkilöstön koulutuksella on kustannuksensa, samoin ulkoistetuilla palveluilla. Mitä arkipäiväisemmäksi ja yleisemmäksi tekoälyn käyttö tulee, sitä vähemmän se toisaalta tulee tarjoamaan kilpailuetua yritykselle. Toisaalta myös kehityksen kelkasta jäämisellä voi olla hintansa. Generatiivisen tekoälyn käytöllä voidaan saavuttaa säästöjä henkilöstön palkkakustannuksissa, mikäli sen käytöllä pystytään tehostamaan toimintaa (AI for SMEs 2025) sekä sillä voidaan saavuttaa kilpailuetua markkinoilla (Ikola 2023). Menestys tekoälyn aikakaudella vaatinee visionääristä ja rohkeaa johtamista (Mayer ym. 2025).

Generatiivisen tekoälyn työkalun lisenssi on kannattava hankinta. Se myös maksaa itsensä nopeasti käyttäjälleen takaisin. Maksulliset versiot tekoälytyökaluista voivat olla tehokkaampia, älykkäämpiä, nopeampia tai parempilaatuisia, kuin ilmaisversiot. Lisäksi ne avaavat pääsyn integroituihin työkaluihin, kuten ChatGPT:n Deep Research –toiminto. Maksullisten versioiden tietoturva ja käyttöehdot ovat myös ilmaisversioita turvallisempia. (Käenniemi 2025; Johnson 2024; Willman 2025.)

Wibergin (2025) mukaan ilmainenkin tekoäly voi tulla kalliiksi. Vaikka käyttää generatiivisen tekoälysovelluksen maksutonta versiota, joutuu todennäköisesti maksamaan palvelun käytöstä datan muodossa. Useimmat ilmaista kokeilua tarjoavat työkalut vaativat palveluun rekisteröitymistä; tällöin palveluntarjoaja saa käyttöönsä ihmisten henkilökohtaisia tietoja, kuten puhelinnumeron tai syntymäajan, ja voi liittää ne tekoälyn kanssa käytyihin keskusteluihin.

Sillä on merkitystä, missä määrin tekoälyä on aikomus yrityksessä hyödyntää, mitä käyttökohteita sille on löydetty ja minkä kokoisesta yrityksestä on kyse. Tekoälyn asiantuntijapalveluita tarjoavat ammattilaiset pystyvät räätälöimään yrityksen tarpeisiin sopivat ratkaisut ja tunnistamaan mahdolliset sudenkuopat ja tietoturvauhat. Toisaalta pitkäaikainen teknologian prosessien ulkoistaminen voi johtaa tilanteeseen, jossa yritys ei hallitse omaa teknologista infrastruktuuriaan eikä ymmärrä järjestelmiensä toimintaa. Vaikka luottaisi mieluummin ulkoisiin palveluihin, on digitaalisten mahdollisuuksien ymmärtäminen silti etu, jotta ymmärtää, mistä esimerkiksi hinta muodostuu tai mitä kaikkea työtä ammattilaiset tekevät. Yrityksen sisäinen osaaminen puolestaan takaa riippumattomuuden ulkopuolisista toimijoista.

Yhteenveto

Generatiivisen tekoälyn käyttöönotto ja sen käytön opettelu yrityksessä vaatii resursseja, aikaa, osaamista ja rahaa, mutta tarjoaa myös runsain määrin hyötyjä. Yleisesti ottaen kannattavinta voi olla yhdistää molempien lähestymistapojen yhdistäminen: opetella tekoälyn perusteet itse ja hyödyntää ulkoisia palveluita silloin, kun tarvitaan erityisosaamista. Tämä mahdollistaa joustavan ja kustannustehokkaan tavan integroida generatiivinen tekoäly yrityksen toimintaan ilman suuria alkuinvestointeja tai osaamisvajetta.

Lähteet

AI for SMEs. 2025. Research Report. Viitattu 16.7.2025. Saatavissa https://ai4smes.eu/wp-content/uploads/AI-for-SMEs-Research-Report.pdf

Bianchini, M. & Sancho, M. L. 2025. SME digitalisation for competitiveness: The 2025 OECD D4SME Survey. Viitattu 16.7.2025. Saatavissa https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2025/04/sme-digitalisation-for-competitiveness_3116862a/197e3077-en.pdf

Elinkeinoelämän Keskusliitto. 2025. Ensiaskeleet tekoälyn käyttöönottoon liiketoiminnassa. Viitattu 16.7.2025. Saatavissa https://ek.fi/wp-content/uploads/2025/03/EK_Ensiaskeleet-tekoalyn-kayttoonottoon_FINAL.pdf

Ikola, J. 2023. 10 syytä miksi yrityksen kannattaa kouluttaa henkilöstöään AI-työkalujen käyttöön. AI-sanomat. Viitattu 17.7.2025. Saatavissa https://www.aisanomat.fi/p/10-syyta-kouluttaa-henkilostoa-ai-tyokalujen-kayttoon

Johnson, C. 2024. Why Pay for AI Products When Everything Is Free? Aistra. Viitattu 17.7.2025. Saatavissa https://aistra.com/blog/why-pay-for-ai-products-when-everything-is-free

Kalsi, J. & Ahlstén, M. 2025. Mitä pk-yrityksen tulisi tietää tekoälyn eettisistä riskeistä? LAB Pro. Viitattu 16.7.2025. Saatavissa https://www.labopen.fi/lab-pro/mita-pk-yrityksen-tulisi-tietaa-tekoalyn-eettisista-riskeista/

Käenniemi, J. 2025. Ilmainen vai maksullinen ChatGPT – kumpi sopii yhdistyksellesi? Nettitiimi Oy. Viitattu 17.7.2025. Saatavissa https://www.nettitiimi.fi/blogi/ilmainen-vai-maksullinen-chatgpt/

Mayer, H., Yee, L., Chui, M. & Roberts, R. 2025. Superagency in the workplace: Empowering people to unlock AI’s full potential. McKinsey Digital. Viitattu 17.7.2025. Saatavissa https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work

Oldemeyer, L., Jede, A. & Teuteberg, F. 2023. Investigation of artiﬁcial intelligence in SMEs: a systematic review of the state of the art and the main implementation challenges. Viitattu 16.7.2025. Saatavissa https://doi.org/10.1007/s11301-024-00405-4

Wiberg, M. 2025. Maksuton tekoäly voi tulla kalliiksi. Verkkouutiset. Viitattu 16.7.2025. Saatavissa https://www.verkkouutiset.fi/a/maksuton-tekoaly-voi-tulla-kalliiksi/#4b9264fd

Willman, T. 2025. Ota tekoäly työpariksi – Ilmaisen ja maksullisen Copilotin erot. Tivi. Viitattu 17.7.2025. Saatavissa https://www.tivi.fi/kumppanisisallot/frendy/ota-tekoaly-tyopariksi-ilmaisen-ja-maksullisen-copilotin-erot/

Kirjoittajat

Jenna Kalsi on LAB-ammattikorkeakoulun liiketalouden tradenomiopiskelija. Jo loppusuoralla olevat opinnot ovat painottuneet taloushallinnon ja markkinoinnin osa-alueille. 
 
Minna Ahlstén toimii TKI-asiantuntijana LAB-ammattikorkeakoulussa ja mAInIO – Generatiivinen tekoäly liiketoiminnan tehostajana/mahdollistajana –hankkeen projektipäällikkönä.  

Artikkelikuva: luotu Sora-tekoälytyökalulla (https://openai.com/sora/)