Asiantuntijatyössä hyödynnetään monenlaisia ohjelmistoja ja applikaatioita. Tässä artikkelissa summataan kolmen uuden yhteystietojen hankkimiseen liittyvän maksuttoman tekoälytyökalun kokeilun tuloksia. Aluksi kokeilussa tehtiin google-hakuja ja promptattiin aiheesta Copilotin kanssa, jonka perusteella kolme työkalua valikoitui kokeiluun. Nämä työkalut olivat Apollo, Hunter ja Lusha. Työkalujen ominaisuuksia ja niiden tuottamaa lisäarvoa vertailtiin jo käytössä oleviin tekoälytyökaluihin.

Kirjoittaja: Pasi Juvonen

Henkilökohtainen kokeilu alkoi rekisteröitymällä palvelun maksuttoman version käyttäjäksi. Tämä sujui vaivattomasti kiinnittämällä käyttäjätili tällaisia kokeiluja varten käytössä jo olevaan sähköpostiosoitteeseen. Sähköpostiin tulleen vahvistusviestin kautta pääsi kirjautumaan palveluun.

Tavoitteena oli antaa kaikille ohjelmille samanlainen perushaku: ”r&d in digital services, AI, organisational culture and leadership” eli: ”t&k aiheissa digitaaliset palvelut, tekoäly, organisaatiokulttuuri ja johtaminen”. Testattuja kohdealueita piti olla kaksi, ensimmäinen oli Etelä-Karjala ja toinen Päijät-Häme. Kaikilla kokeilluilla työkaluilla piti rakentaa prompti, joka hakisi yrityksiä edellä kuvattujen kriteerien perusteella. Tämä jäi suunnitelman asteelle, sillä maksuttomien versioiden ominaisuudet eivät tällaista hakua mahdollistaneet.

Miten Apollo, Hunter ja Lusha pärjäsivät kokeilussa?

Apollo (2026) tarjosi mahdollisuuden rakentaa haku valitsemalla erilaisia kriteereitä. Maantieteellinen tarkkuustaso rajautui pääkonttorin sijaintiin, tarkastelutasoksi pystyi valitsemaan Suomen. Teollisuudenala ja siihen liittyvät hakusanat tarjosivat mahdollisuuden tarkentaa hakua. Lisäksi tulosten määrää kavennettiin valitsemalla yritysten työntekijämääräksi 51–100 ja etsittäviä rooleja näistä yrityksistä olivat johtajat (director, president, general manager). Valitettavasti maksuttomassa versiossa yritysten hakeminen niiden kehittämän teknologian avulla ei ollut mahdollista. Näillä kriteereillä haku listasi 165 yritystä.

Vastaava haku Hunterilla (2026) rakentui lähes samalla tavalla. Kohteena Suomi ja muilta osin pieniä, mutta ei ratkaisevia eroja oli mm. toimialojen määrittelyissä, esimerkiksi Apollon ”management consulting” valintaa ei Hunterista löytynyt, vaan tilalle täytyi valita ”business consulting and services”. Kokoluokkarajoitteet olivat erilaiset, joten peruslistalle päätyivät yritykset, joiden työntekijämäärä oli 51–200. Yrityksistä etsittäviä rooleja ei ollut tarjolla hakukriteereissä. Näillä kriteereillä haku listasi 295 yritystä.

Kahdesta muusta työkalusta poiketen Lusha (2026) kysyy käyttöönottovaiheessa, mihin olemassa olevaan ohjelmistoon (mm. HubSpot, ChatGPT) se kytketään. Tässä kokeilussa Lushaa ei kytketty mihinkään muuhun työkaluun. Lusha poikkesi kahdesta muusta työkalusta mahdollistamalla suoran propektoinnin eli sopivien kontaktihenkilöiden etsimisen annetuilla kriteereillä. Haussa toimialavalinnat erosivat kahdesta aiemmasta työkalusta selvästi. Valinnat ”technology, information & media” sekä ”business services” olivat lähimpinä ja niitä käytettiin. Yritysten kokoluokka oli 51–200 ja kohdealueena Suomi kuten muidenkin kokeilujen osalta. Lusha tarjosi kahdesta muusta työkalusta poiketen suoraan henkilölistaa, yrityslistan sijaan. Edellä kuvatuilla kriteereillä tuloslistalle päätyi 2 270 potentiaalista kontaktoitavaa henkilöä.

Tietojen ajantasaisuutta tarkasteltiin vertaamalla löydöksiä satunnaisilla ”sieltä täältä” -poiminnoilla käytössä olevan Profinderin (2020) tarjoamiin yhteystietoihin, jotka ovat käytännössä osoittautuneet ajan tasalla oleviksi. Datan eheydestä tehtiin laadullinen arvio vertaamalla tulosdataa yrityksen web-sivuilta ja yleisesti hakukoneella löydettävissä olevaan dataan. Kaikki maksuttomat versiot tuottivat validia tietoa, sama tieto löytyi myös hakukoneella, kun tiesi mitä etsiä. Ennen maksutta käytettävissä olevien kredittien loppumista noin 30 yhteystietoa oli yhtä lukuun ottamatta ajan tasalla ja paikkansapitävää.

Lisäominaisuuksia maksullisella versiolla

Tässä kokeilussa käytettiin Apollon, Hunterin ja Lushan maksuttomia versioita. Maksullisella versiolla Apollo tarjoaisi tarkempia hakukriteereitä, mm.  yrityksen hyödyntämät teknologiat ja riittävän määrä krediittejä hakuja varten. Myös Hunterin maksullinen versio avaisi hakukriteereihin yrityksen hyödyntämät teknologiat. Hunterissa näyttää olevan myös toiminto ”rahoitus” (funding), jonka avautuminen käyttöön vaatisi maksullisen version. Lushan maksullinen versio puolestaan tarjoaa yhdelle käyttäjälle riittävältä vaikuttavan määrän krediittejä. On huomionarvoista, että moni suomalainen rahoittaja jakaa avoimesti tietoja myöntämistään rahoituksista maksutta.

Yhteenveto

Tämän kokeilun tuloksena voi todeta, että myös tekoälyä hyödyntäviä työkaluvaihtoehtoja yhteystietojen kartoittamiseen näyttää olevan hyvin tarjolla. Käyttöönoton jälkeen sähköpostia kaikkien työkalujen omistajilta alkoi tipahdella tasaiseen tahtiin, mikä voi muuttua joillekin häiritseväksi. Viestien sisältö oli sekoitus käyttöön opastamista ja maksullisten versioiden markkinointia. Maksuttomuus mahdollistaa työkalujen nopean käyttöönoton ja kokeilun. Maksuttomien versioiden kokeilu osoitti lähinnä sen, että työkalujen hakuominaisuudet olivat kovin rajatut ja kiinnostavimmat ominaisuudet edellyttävät maksullisen version hankkimista, sillä ”kreditit” myös perushakujen kanssa loppuivat kokeillessa nopeasti kesken. Tämä ei ole yllättävä tulos. Yllättävä tulos sen sijaan oli, että kaikki kolme kokeilussa mukana ollutta työkaluja pystyivät muutaman minuutin työskentelyn jälkeen esittämään käyttökelpoisia ja yllättävän hyviä tuloksia.

Oleellisinta on automatisoida aikaa vieviä työvaiheita sekä omassa että oman organisaation asiantuntijoiden yritysyhteistyössä tilanteissa, joissa kartoitetaan uusia potentiaalisia yhteistyötahoja. Tällaisia työkaluja kannattaa siis kokeilla ja sitä kautta löytää ja rakentaa itselleen sopiva työkalupakki. Samalla on mahdollista tiivistää ajankäyttöä niissä kohdissa, missä sille on tarvetta.

Lähteet

Apollo. 2026. Grow revenue with one connected GTM system. Viitattu 12.10.2026. Saatavissa https://www.apollo.io/

Hunter. 2026. Connect with the right leads. Viitattu 12.10.2026. Saatavissa https://hunter.io/

Lusha. 2026. Data on can build on. Viitattu 12.10.2026 Saatavissa https://www.lusha.com/

Profinder. 2020. Viitattu 12.10.2026. Saatavissa https://b2b.profinder.fi/

Kirjoittaja

Pasi Juvonen (TkT) työskentelee TKI-johtajana LAB-ammattikorkeakoululla. Hän on toiminut monenlaisissa tehtävissä ammattikorkeakoulukentällä yli 30 vuoden ajan.

Artikkelikuva: https://pxhere.com/en/photo/1379760 (CC0)

Viittausohje

Juvonen, P. 2026. Oppeja tekoälytyökalujen hyödyntämisestä: Apollo, Hunter ja Lusha. LAB Pro. Viitattu pvm. Saatavissa https://www.labopen.fi/lab-pro/oppeja-tekoalytyokalujen-hyodyntamisesta-apollo-hunter-ja-lusha/