Voivatko tekoälyn pitkän aikavälin voittajat löytyä yrityksistä, jotka osaavat hyödyntää teknologiaa kilpailijoitaan paremmin?

Jatkoa NaviOptiman Näkemykselle: Tekoälyn käyttäjistä tekoälyn hyötyjiin – missä AI näkyy jo tuloksessa?

Internetistä tekoälyyn – kuka hyötyy teknologisesta murroksesta?

Internet ja pilvipalvelut ovat viimeisten kolmen vuosikymmenen aikana muuttaneet yritysten toimintaa ja kilpailuasetelmia. Teknologian rakentajien rinnalle on noussut yrityksiä, joiden menestys perustuu sen poikkeuksellisen tehokkaaseen hyödyntämiseen.

Amazon ei keksinyt internetiä eikä verkkokauppaa. Sen kilpailuetu rakentui kyvystä yhdistää verkkokauppa, logistiikka, varastonhallinta ja asiakastieto tehokkaaksi kokonaisuudeksi. Myöhemmin Amazonista tuli myös merkittävä pilvipalvelujen tarjoaja Amazon Web Services -liiketoimintansa kautta.

Netflix puolestaan siirtyi Amazonin pilvipalveluihin vuosina 2008–2016. Kyse ei ollut vain palvelinten siirtämisestä, vaan teknisen arkkitehtuurin ja ohjelmistokehityksen uudistamisesta. Pilvipalvelut tukivat Netflixin kansainvälistä kasvua, vaikka menestykseen vaikuttivat olennaisesti myös sisältö, asiakaskokemus ja liiketoimintamalli.

Uusi teknologia luo mahdollisuuksia. Yrityksen kyky uudistaa toimintansa ratkaisee, kuinka suuri osa niistä muuttuu kilpailueduksi ja taloudelliseksi arvoksi.

Tekoälyn kohdalla saatamme nyt olla vastaavan kehityksen alkuvaiheessa.

Tekoälyn käyttö ei vielä tarkoita tekoälystä hyötymistä

Aiemmassa NaviOptiman Näkemyksessä tarkastelimme Klarnan, ServiceNow’n, Duolingon ja Metan kautta, miten tekoäly alkaa vaikuttaa yritysten tuottavuuteen, kasvuun ja kannattavuuteen.

Samalla nostimme esiin sijoittajan kannalta keskeisen ongelman: yritysten tilinpäätökset kertovat liikevaihdosta, kustannuksista ja kassavirrasta, mutta harvoin siitä, kuinka suuri osa muutoksista johtuu tekoälystä.

AI:n käyttöönotto, operatiivinen hyöty ja todennettu taloudellinen tulosvaikutus ovat kolme eri asiaa.

Yritys voi ensin ottaa käyttöön AI-työkaluja, sitten integroida niitä päivittäisiin prosesseihin ja lopulta saavuttaa mitattavia tuottavuushyötyjä. Sijoittajan kannalta ratkaisevaa on, muuttuvatko nämä hyödyt kestävästi kannattavuudeksi ja kassavirraksi.

Tarkastelemme seuraavaksi kolmea kansainvälistä suomalaisyhtiötä: Nordeaa, KONEtta ja Wärtsilää. Niiden mahdollinen kilpailuetu ei perustu maailman parhaiden yleiskäyttöisten AI-mallien kehittämiseen, vaan tekoälyn yhdistämiseen omaan dataan, osaamiseen ja liiketoimintaprosesseihin.

Nordea – tekoäly pankkitoiminnan mittakaavaetuna

Pankkitoiminnassa käsitellään päivittäin valtavia määriä asiakaskontakteja, maksutapahtumia, asiakirjoja ja riskienhallintaan liittyvää tietoa. Pienikin yksittäisen työvaiheen tehostuminen voi muodostua merkittäväksi, kun se toistuu miljoonia kertoja vuodessa.

Nordean vuoden 2025 pääomamarkkinapäivän aineiston mukaan pankilla oli lokakuun 2024 ja syyskuun 2025 välisenä aikana 5,2 miljoonaa asiakaskeskustelua, joista noin 78 prosenttia käsiteltiin Nova-chatbotin avulla.

Nova hyödyntää norjalaisen boost.ai-yhtiön teknologiaa. Toimittajan oman asiakaskuvauksen mukaan Nordealla on sen alustalla 12 AI-agenttia neljällä pohjoismaisella markkinalla.

Nordea käyttää tekoälyä myös asiakkaan tuntemiseen liittyvissä prosesseissa, tapahtumavalvonnassa ja työntekijöiden tuottavuuden parantamisessa.

Nordean vuoden 2026 kolmannen neljänneksen kulu/tuotto-suhde ilman viranomaismaksuja oli 45,0 prosenttia. Pankin tavoitteena on saavuttaa 40–42 prosentin taso vuoteen 2030 mennessä. Tekoäly on yksi strategian mahdollistajista, mutta tavoitellun tehokkuusparannuksen AI-osuutta ei ole erikseen osoitettu.

NaviOptiman arvio: Nordea

Mikä on vaikeasti kopioitava kilpailuetu?

Laaja pohjoismainen asiakaskunta, pankkitoiminnan data, sääntelyosaaminen ja vakiintuneet palveluprosessit. Yksittäinen chatbot voidaan hankkia markkinoilta, mutta sen turvallinen integrointi koko pankin toimintaan on vaikeammin jäljiteltävää.

Mitä taloudellista näyttöä jo on?

Miljoonat AI-avusteiset asiakaskeskustelut osoittavat käyttöönoton mittakaavan. Pankilla on myös konkreettinen pitkän aikavälin tehokkuustavoite. Keskustelujen määrä ei kuitenkaan vielä osoita toteutunutta kustannussäästöä.

Mitä vielä puuttuu?

Vertailukelpoiset tiedot AI:n säästämistä työtunneista, asiakaskontaktien yksikkökustannuksista ja tekoälyn erillisestä vaikutuksesta tulokseen.

KONE – tekoälystä huoltoteknikon uusi työväline

Hissien ja liukuportaiden huolto perustuu laajaan tekniseen osaamiseen, laitteiden käyttöhistoriaan ja huoltohenkilöstön kokemukseen. Ongelmatilanteessa ratkaisevaa on tunnistaa vian syy nopeasti ja turvallisesti.

KONEen kehittämä Technician Assistant on generatiiviseen tekoälyyn perustuva työväline, joka yhdistää laitteiden tietoja, huoltohistoriaa, teknisiä dokumentteja ja aikaisemmin ratkaistuja ongelmatapauksia.

KONE kertoi vuonna 2026 työkalun olevan jo 15 000 huoltoteknikon käytettävissä eri puolilla maailmaa.

Työkalu auttaa teknikoita löytämään mahdollisia vikojen syitä ja ratkaisuja. Se perustuu hyväksyttyyn tekniseen dokumentaatioon ja varmennettuihin aiempiin huoltotapauksiin.

Tekoäly ei siten korvaa huoltoteknikon ammattitaitoa, vaan tuo yrityksen laajan yhteisen tietämyksen hänen käyttöönsä.

Tämä on kiinnostavaa, koska suuri osa teollisuusyritysten osaamisesta on hajautunut dokumentteihin, tietojärjestelmiin ja kokeneiden työntekijöiden käytännön tietoon.

AI:n mahdollinen taloudellinen hyöty syntyy nopeammasta vianmäärityksestä, vähentyneistä ylimääräisistä huoltokäynneistä ja laitteiden paremmasta käytettävyydestä. KONEen 24/7 Connected Services hyödyntää lisäksi laitteiden tietoja ennakoivassa kunnossapidossa.

KONE ei kuitenkaan ole julkaissut Technician Assistantin konsernitason euromääräisiä säästöjä.

NaviOptiman arvio: KONE

Mikä on vaikeasti kopioitava kilpailuetu?

Laaja asennettu laitekanta, huoltohistoria, tekninen dokumentaatio ja kansainvälisen huolto-organisaation kokemus. Yleiskäyttöinen kielimalli ei yksin sisällä tätä toimialakohtaista tietämystä.

Mitä taloudellista näyttöä jo on?

AI-avustajan käyttöönotto 15 000 huoltoteknikolle osoittaa merkittävää operatiivista laajuutta. Yhtiö kuvaa käytännön tilanteita, joissa tekoäly tukee vianmääritystä, mutta julkinen aineisto ei vielä osoita keskimääräistä euromääräistä hyötyä.

Mitä vielä puuttuu?

Vertailukelpoiset tiedot huoltokäyntien kestosta, ensimmäisellä käynnillä onnistuneiden korjausten osuudesta, kustannussäästöistä ja tekoälyn vaikutuksesta huoltoliiketoiminnan kannattavuuteen.

Wärtsilä – tekoälyä omaan tuottavuuteen ja asiakkaan arvonluontiin

Wärtsilässä tekoälyä hyödynnetään kahdella taloudellisesti erilaisella tavalla: oman toiminnan tehostamisessa ja asiakkaiden teknisten järjestelmien optimoinnissa.

Vuoden 2025 vuosikertomuksen mukaan yhtiössä oli otettu käyttöön yli 60 AI-ratkaisua, joista 25 vuoden 2025 aikana. Sovelluksia käytetään muun muassa valmistuksessa, tuotekehityksessä, huollossa, myynnissä ja hallinnollisissa tehtävissä.

Yksi konkreettinen esimerkki on Wärtsilän omien tiimien kehittämä Talk–Review–Submit, joka muuntaa huoltoteknikoiden suulliset raportit tekstimuotoon ja yksinkertaistaa dokumentointia.

Wärtsilän vuoden 2025 vuosikertomuksessa Talk–Review–Submit-ratkaisun vuotuiseksi lisäarvoksi arvioitiin noin miljoona euroa. Käyttöönottoa suunniteltiin vuodelle 2026. Julkistettu arvio ei sellaisenaan osoita toteutunutta kustannussäästöä.

Wärtsilä hyödyntää myös itse kehittämäänsä WärtsiläGPT:tä ja Microsoft Copilotia. Asiakasratkaisuissa tekoäly ja edistynyt analytiikka ovat osa muun muassa Expert Insight -ratkaisua ja GEMS Digital Energy Platform -kokonaisuutta.

Näiden ratkaisujen avulla voidaan ennakoida laitteiden ongelmia, optimoida järjestelmien toimintaa sekä vähentää asiakkaiden kustannuksia ja päästöjä.

Wärtsilän kiinnostavin pitkän aikavälin mahdollisuus voi syntyä, jos se kykenee muuttamaan asiakkaille tuotetun jatkuvan taloudellisen hyödyn kannattaviksi pitkäaikaisiksi palvelusopimuksiksi.

Silloin tekoälystä voi tulla paitsi kustannustehokkuuden myös palveluliiketoiminnan kasvun mahdollistaja.

NaviOptiman arvio: Wärtsilä

Mikä on vaikeasti kopioitava kilpailuetu?

Moottori-, meri- ja energiajärjestelmäosaaminen, asennettu laitekanta, toimintadata ja pitkäaikaiset asiakassuhteet. Yleiskäyttöinen tekoäly ei yksin korvaa tätä teknistä kokonaisosaamista.

Mitä taloudellista näyttöä jo on?

Yhtiö on julkaissut noin miljoonan euron vuotuisen lisäarvoarvion yhdestä sisäisestä AI-ratkaisustaan. Lisäksi sen asiakasratkaisuissa käytetään tekoälyä ja analytiikkaa järjestelmien optimointiin. Arvioitu hyöty on kuitenkin erotettava toteutuneesta tulosvaikutuksesta.

Mitä vielä puuttuu?

Toteutuneiden AI-säästöjen erittely sekä tieto siitä, kuinka suuri osa asiakkaalle tuotetusta lisäarvosta muuttuu Wärtsilän omaksi palveluliikevaihdoksi, katteeksi ja kassavirraksi.

Eurooppalainen tekoäly – missä kilpailuetu syntyy?

Kolmen yrityksen tarkastelu nostaa esiin myös eurooppalaisen teknologisen kilpailukyvyn.

Nordean käyttämä norjalainen boost.ai osoittaa, että Euroopassa kehitetään suurten yritysten käyttöön soveltuvia AI-ratkaisuja.

KONEen Technician Assistant ja Wärtsilän omat sovellukset puolestaan havainnollistavat eurooppalaisten yritysten kykyä rakentaa toimialakohtaista tekoälyä oman datansa ja prosessiensa ympärille.

Wärtsilä käyttää myös yhdysvaltalaista Microsoft Copilotia. KONEen Technician Assistantin taustalla olevan kielimallin ja pilvipalvelun toimittajista ei ole tässä tarkastelussa riittävän yksityiskohtaista julkista tietoa.

On tärkeää erottaa AI-sovelluksen kehittäjä, sen käyttämä kielimalli, pilvipalvelu ja laskentainfrastruktuuri. Eurooppalaisen yrityksen kehittämä sovellus voi perustua osittain yhdysvaltalaiseen teknologiaan.

Sijoittajan kannalta olennaista on, missä arvoketjun osassa syntyy vaikeasti kopioitavaa osaamista ja kenelle taloudellinen hyöty lopulta kertyy.

Eurooppalaisten yritysten AI-mahdollisuudet eivät siten rajoitu suurten kielimallien kehittämiseen. Ne voivat syntyä myös toimialakohtaisista sovelluksista ja tekoälyä tehokkaasti hyödyntävistä käyttäjäyrityksistä.

Mitä kolme yritysesimerkkiä kertovat sijoittajalle?

Nordea, KONE ja Wärtsilä osoittavat, että tekoäly on edennyt kokeiluista käytännön liiketoimintaan. Niiden taloudellinen näyttö on kuitenkin eritasoista.

Nordeassa käyttöönotto näkyy miljoonina asiakaskeskusteluina. KONEessa se näkyy 15 000 huoltoteknikon käytettävissä olevana työkaluna. Wärtsilä on puolestaan julkaissut euromääräisen arvion yhden AI-ratkaisunsa vuotuisesta lisäarvosta.

Nämä luvut kuvaavat eri asioita, eikä niitä voi suoraan verrata keskenään.

Yhteinen kysymys on, mitä tapahtuu seuraavaksi.

Väheneekö asiakaskontaktin tai huoltotoimenpiteen kustannus? Voiko yritys palvella kasvavaa asiakasmäärää ilman vastaavaa kustannusten kasvua? Syntyykö asiakkaalle lisäarvoa, josta hän on valmis maksamaan enemmän?

Ja ennen kaikkea: näkyvätkö vaikutukset lopulta liiketuloksessa ja kassavirrassa?

Aiemmassa Näkemyksessämme hahmottelimme AI Utilization Score -ajattelua, jossa tarkastellaan tekoälyn käytön levinneisyyttä, syvyyttä, prosessi-integraatiota, automaatioastetta ja taloudellista vaikutusta.

Kolme suomalaisyritystä tarjoavat hyvän lähtökohdan arviointikehikon jatkokehittämiseen. Toistaiseksi niiden julkiset tiedot eivät kuitenkaan riitä luotettavaan numeeriseen vertailupisteytykseen.

NaviOptiman näkökulma – seuraavat AI-voittajat voivat löytyä yllättäviltä toimialoilta

Internetin ja pilvipalvelujen historia osoittaa, että teknologinen murros voi synnyttää merkittävää arvoa sekä infrastruktuurin rakentajille että sitä hyödyntäville yrityksille.

Tekoälyssä voi tapahtua samoin.

AI-buumin ensimmäiset suuret voittajat ovat löytyneet erityisesti sirujen, datakeskusten, pilvipalvelujen ja tekoälymallien ympäriltä.

Seuraavassa vaiheessa sijoittajien huomio voi siirtyä yhä enemmän yrityksiin, jotka ostavat tekoälykapasiteettia ja käyttävät sitä oman liiketoimintansa muuttamiseen.

Tällaiset yritykset eivät välttämättä näyttäydy perinteisinä teknologiayhtiöinä. Ne voivat olla pankkeja, teollisuusyrityksiä, logistiikkayhtiöitä tai palveluyrityksiä, joilla on jo vahva markkina-asema, arvokasta dataa ja syvää toimialaosaamista.

Tekoäly voi vahvistaa näitä kilpailuetuja. Se ei kuitenkaan automaattisesti tee yrityksestä hyvää sijoitusta. Myös teknologian kustannukset, kilpailijoiden kehitys, toteutuneet tulokset ja osakkeen arvostustaso ratkaisevat.

NaviOptiman näkökulmasta keskeinen kysymys on edelleen sama kuin aiemmassa Näkemyksessämme:

Kuka tekee tekoälyllä parasta liiketoimintaa?

Nordea, KONE ja Wärtsilä eivät vielä anna siihen lopullista vastausta.

Ne kuitenkin osoittavat, mistä vastausta kannattaa alkaa etsiä: yrityksistä, jotka kykenevät muuttamaan yleisesti saatavilla olevan teknologian omaksi, vaikeasti kopioitavaksi ja lopulta taloudellisesti mitattavaksi kilpailuedukseen.