Tekoälystä puhuvat nyt lähes kaikki yritykset. Yhä useampi käyttää sitä asiakaspalvelussa, ohjelmistokehityksessä, markkinoinnissa, tiedonhaussa tai sisäisten prosessien automatisoinnissa.
Sijoittajalle tämä ei kuitenkaan vielä kerro kovin paljon.
Kiinnostavampi kysymys on, mitkä yritykset pystyvät muuttamaan tekoälyn käytön paremmaksi kasvuksi, tuottavuudeksi ja kannattavuudeksi.
Tulevaisuuden AI-voittajat eivät välttämättä ole niitä yrityksiä, jotka kehittävät tekoälyä. Ne voivat yhtä hyvin olla yrityksiä, jotka osaavat hyödyntää muiden kehittämää tekoälyä kilpailijoitaan paremmin.
AI:n käyttäminen ei enää riitä kilpailueduksi
Tekoälyn käyttöönotto yrityksissä on edennyt hämmästyttävän nopeasti.
Stanford HAI:n vuoden 2026 AI Index -raportin mukaan 88 prosenttia kyselyyn vastanneista organisaatioista käytti vuonna 2025 tekoälyä vähintään yhdessä liiketoimintafunktiossa. Generatiivista tekoälyä käytti 70 prosenttia organisaatioista.
Pelkkä AI:n käyttäminen ei siis enää juuri erottele yrityksiä toisistaan.
Ratkaisevammaksi kysymykseksi muodostuu käytön syvyys.
OpenAI:n yritysasiakkaiden anonymisoitu käyttödata antaa tästä kiinnostavan kuvan. ChatGPT Enterprisen viikoittainen viestimäärä kasvoi vuoden aikana noin kahdeksankertaiseksi ja keskimääräinen käyttäjä lähetti 30 prosenttia enemmän viestejä. Rakenteellisten työnkulkujen käyttö kasvoi 19-kertaiseksi ja reasoning-tokenien käyttö organisaatiota kohden noin 320-kertaiseksi.
Myös Anthropicin Economic Index osoittaa AI:n käytön siirtyvän vähitellen yksittäisistä keskusteluista pidempikestoisiin agenttipohjaisiin tehtäviin ja työprosesseihin.
Yritykset eivät siis vain kokeile tekoälyä enemmän. Osa niistä alkaa rakentaa toimintaansa sen ympärille.
Mutta näkyykö tämä tuloslaskelmassa?
Tässä sijoittajan ongelma alkaa.
Tilinpäätös kertoo tarkasti liikevaihdon, henkilöstömäärän, kustannukset, marginaalit ja kassavirran.
Se ei yleensä kerro, kuinka suuri osa henkilöstöstä käyttää tekoälyä päivittäin, kuinka suuri osa työprosesseista on AI-avusteisia tai kuinka paljon aikaisemmin ihmisten tekemää työtä on automatisoitu.
Siksi AI:n taloudellista vaikutusta ei useimmiten voida erottaa tuloslaskelmasta omaksi tekijäkseen.
Korrelaatio ei myöskään tarkoita syy-yhteyttä.
Jos yrityksen AI:n käyttö lisääntyy samalla kun kannattavuus paranee, emme vielä tiedä, kuinka suuri osa parannuksesta johtuu tekoälystä.
Mutta jos useita merkkejä alkaa esiintyä samanaikaisesti, tilanne muuttuu kiinnostavaksi.
AI:n käyttö syvenee.
Liikevaihto työntekijää kohden kasvaa.
Kustannukset kasvavat liikevaihtoa hitaammin.
Marginaalit paranevat.
Ja yritys pystyy lisäksi osoittamaan konkreettisia prosesseja, joissa AI on muuttanut toimintatapaa.
Silloin sijoittajan kannattaa katsoa tarkemmin.
Klarna – poikkeuksellisen näkyvä tuottavuusmuutos
Klarna tarjoaa tästä yhden kiinnostavimmista esimerkeistä.
Yhtiön mukaan sen liikevaihto kasvoi vuoden 2022 lopulta vuoden 2025 loppuun 104 prosenttia samalla kun toimintakulut laskivat 8 prosenttia. Henkilöstömäärä pieneni samalla 49 prosenttia ja liikevaihto työntekijää kohden nousi 3,6-kertaiseksi, 1,24 miljoonaan dollariin. Klarna itse yhdistää kehityksen AI:n mahdollistamaan tuottavuuden paranemiseen.
Vuoden 2026 ensimmäisellä neljänneksellä kehitys jatkui. Liikevaihto kasvoi 44 prosenttia vuodentakaisesta miljardiin dollariin ja oikaistu liiketulos nousi 68 miljoonaan dollariin edellisvuoden 3 miljoonasta. Liikevaihto työntekijää kohden oli noussut jo lähes 1,4 miljoonaan dollariin.
Tämä ei todista, että koko tulosparannus olisi tekoälyn ansiota. Klarnaan vaikuttavat samanaikaisesti monet muut tekijät.
Mutta yhdistelmä on sijoittajan kannalta kiinnostava:
AI:n aktiivinen käyttöönotto + voimakas kasvu + nopeasti paraneva henkilöstötuottavuus + parempi kannattavuus.
ServiceNow – AI:sta on jo tullut liiketoimintaa
ServiceNow tarjoaa toisenlaisen esimerkin.
Siinä missä Klarna käyttää AI:ta merkittävästi oman toimintansa tehostamiseen, ServiceNow myy tekoälyä osana asiakkaidensa työprosesseja.
Vuoden 2026 toisella neljänneksellä yhtiön subscription revenue kasvoi 24,5 prosenttia 3,88 miljardiin dollariin. Vielä kiinnostavampaa on, että ServiceNow ilmoitti AI-liiketoimintansa ylittäneen miljardin dollarin vuotuisen sopimusarvon. Agenttipohjaisten AI-ratkaisujen käyttöönotto oli yhtiön mukaan yhdeksänkertaistunut yhdeksässä kuukaudessa.
Tässä AI:n yhteys kasvuun on jo huomattavasti konkreettisempi.
Kyse ei ole vain siitä, että ServiceNow’n työntekijät käyttävät tekoälyä. AI on muuttunut tuotteeksi, josta asiakkaat maksavat.
Samalla yhtiö tavoittelee vuodelle 2026 noin 31,5 prosentin non-GAAP-liikevoittomarginaalia ja 35 prosentin vapaan kassavirran marginaalia.
ServiceNow on siksi hyvä esimerkki AI:n toisesta arvonluontimallista:
AI ei ainoastaan alenna kustannuksia – se kasvattaa asiakkaalle myytävän tuotteen arvoa.
Entä Duolingo?
Duolingo on kiinnostava, mutta hieman erilainen tapaus.
Yhtiö käyttää AI:ta muun muassa oppimissisällön tuottamiseen ja uusien vuorovaikutteisten ominaisuuksien rakentamiseen. Sen liiketoimintamalli on erittäin skaalautuva, joten AI:n avulla tuotetun sisällön ja palvelujen mahdollinen kustannushyöty voi olla merkittävä.
Tuoreimmassa Q2/2026-tiedotteessaan Duolingo kertoi päivittäisten aktiivisten käyttäjien kasvaneen 23 prosenttia vuodentakaisesta. Yhtiö korostaa teknologian olevan keskeinen osa sen toimintaa ja tunnistaa AI:n ja koneoppimisen kehittämisen sekä hyödyntämisen olennaiseksi osaksi liiketoimintaansa.
Duolingon kohdalla olisin kuitenkin sijoittajana vielä varovaisempi vetämään suoraa johtopäätöstä AI:n ja tuloskehityksen välille.
Yritys on kiinnostava AI-hyötyjäehdokas – mutta ei vielä yhtä puhdas todiste AI:n taloudellisesta vaikutuksesta kuin Klarna tai ServiceNow.
Juuri tällainen erottelu on sijoittajalle tärkeää.
Meta muistuttaa AI-investointien toisesta puolesta
Meta tarjoaa vielä yhden hyödyllisen näkökulman.
Yhtiön Q2/2026-liikevaihto kasvoi 28 prosenttia ja mainostulot 27 prosenttia. Samalla mainosnäyttöjen määrä kasvoi 14 prosenttia ja keskimääräinen hinta mainosta kohden 12 prosenttia. Yhtiö itse korostaa AI:n vahvistavan sen ydinliiketoimintaa.
Mutta samaan aikaan kustannukset kasvoivat 55 prosenttia ja liikevoittomarginaali laski 43 prosentista 31 prosenttiin. Investoinnit olivat neljänneksellä yli 31 miljardia dollaria.
Meta havainnollistaa tärkeää asiaa:
AI voi parantaa liiketoimintaa ja samalla heikentää lyhyen aikavälin kannattavuutta valtavien investointien vuoksi.
Sijoittajan ei siis pidä etsiä vain kasvavaa AI:n käyttöä ja nousevaa marginaalia. On ymmärrettävä myös, missä vaiheessa investointisykliä yritys on.
Sijoittajan kannattaa seurata erityisesti tuottavuutta
Yksi yksinkertainen tunnusluku ansaitsee tässä erityistä huomiota:
Liikevaihto työntekijää kohden
Se ei ole täydellinen AI-mittari.
Mutta yhdessä muiden tunnuslukujen kanssa se voi kertoa paljon.
Ajatellaan yritystä, jonka liikevaihto kasvaa 15 prosenttia vuodessa mutta henkilöstö vain kolme prosenttia.
Jos samaan aikaan marginaalit paranevat ja yritys pystyy osoittamaan automatisoineensa merkittäviä työprosesseja tekoälyn avulla, tapahtuu jotakin kiinnostavaa.
Mahdollinen kehitysketju näyttää tältä:
AI:n käyttö syvenee
→ henkilöstön tuottavuus kasvaa
→ kustannukset kasvavat liikevaihtoa hitaammin
→ marginaalit paranevat
→ kassavirta vahvistuu.
Mutta ketju voi kulkea myös toiseen suuntaan:
AI-investoinnit kasvavat
→ kustannukset ja pääomatarve kasvavat ensin
→ tuottavuushyödyt syntyvät vasta myöhemmin.
Siksi yhden vuosineljänneksen sijasta sijoittajan kannattaa seurata kehitystä usean vuoden ajan.
Voisiko AI:n käyttöastetta mitata?
Täydellistä mittaria ei vielä ole, mutta epäsuoraa tietoa alkaa syntyä.
Ramp AI Index esimerkiksi seuraa yritysten todellisia AI-palveluihin kohdistuvia maksuja. Sen aineistossa AI-palveluista maksavien yritysten osuus ylitti keväällä 2026 ensimmäisen kerran 50 prosenttia. Heinäkuussa julkaistun aineiston mukaan AI-palveluntarjoajien väliset osuudet jatkoivat nopeaa muuttumistaan.
Tällainen data ei vielä kerro yksittäisen pörssiyhtiön AI:n käytön tehokkuutta.
Se osoittaa kuitenkin, että AI:n käyttöönottoa voidaan mitata myös muuten kuin yritysjohdon puheiden perusteella.
Tulevaisuudessa sijoittaja voisi muodostaa eräänlaisen AI Utilization Score -mittarin, jossa tarkasteltaisiin esimerkiksi:
Käytön levinneisyyttä – kuinka laajasti AI:ta käytetään organisaatiossa?
Käytön syvyyttä – onko kyse satunnaisesta avustamisesta vai päivittäisistä työprosesseista?
Prosessi-integraatiota – kuinka monessa yrityksen ydintoiminnossa AI on mukana?
Automaatioastetta – avustaako AI ihmistä vai suorittaako se kokonaisia työvaiheita?
Taloudellista vaikutusta – mitä tapahtuu liikevaihdolle työntekijää kohden, marginaaleille ja kassavirralle?
Ratkaisevaa ei välttämättä olisi indeksin absoluuttinen pistemäärä.
Kiinnostavampi voisi olla sen muutos.
Tekoälyosakkeiden seuraava sukupolvi?
AI-buumin ensimmäisiä suuria voittajia ovat olleet sirujen, datakeskusten, pilvipalvelujen ja tekoälymallien rakentajat.
Niiden jälkeen voi tulla toinen aalto.
Yritykset, jotka ostavat jatkuvasti tehokkaammaksi muuttuvaa tekoälykapasiteettia ja käyttävät sitä oman liiketoimintansa muuttamiseen.
Tässä joukossa voi olla pankkeja, vakuutusyhtiöitä, teollisuusyrityksiä, ohjelmistoyhtiöitä, verkkokauppoja, logistiikkayrityksiä ja kokonaan muita toimialoja.
Niitä ei välttämättä edes kutsuta AI-yhtiöiksi.
Ja juuri siksi ne voivat olla sijoittajalle kiinnostavia.
Sijoittajan kartta – etsi AI:n taloudellista jalanjälkeä
Kun yritys kertoo tekoälystrategiastaan, kannattaa kysyä:
1. Kasvaako liikevaihto työntekijää kohden?
2. Kasvaako henkilöstö liikevaihtoa hitaammin?
3. Paranevatko liiketulos- ja kassavirtamarginaalit?
4. Onko AI integroitu ydintoimintoihin vai onko se lähinnä henkilöstön apuväline?
5. Synnyttääkö AI uusia tuotteita, lisämyyntiä tai korkeampaa maksuhalukkuutta?
6. Onko AI:n käytön lisääntymisestä saatavissa muutakin näyttöä kuin johdon omat lausunnot?
7. Kuinka paljon AI:n vaatimat investoinnit maksavat?
8. Löytyykö AI-puheelle jo taloudellinen jalanjälki?
Yksikään mittari ei todista AI:n vaikutusta yksinään.
Mutta kun useat niistä alkavat osoittaa samaan suuntaan, yritys ansaitsee sijoittajan huomion.
NaviOptiman näkökulma
Tekoälyä ei ehkä kannata ajatella uutena toimialana vaan uutena tuotantoteknologiana.
Sähkö, internet ja pilvipalvelut muuttivat aikanaan lähes kaikkia toimialoja. Suurimmat pitkän aikavälin voittajat eivät välttämättä olleet teknologian alkuperäisiä rakentajia, vaan yrityksiä, jotka oppivat käyttämään sitä kilpailijoitaan tehokkaammin.
Tekoälyn kohdalla voi tapahtua samoin.
Siksi tulevaisuuden kiinnostavimpia AI-sijoituksia etsittäessä kysymys ei ehkä ole:
Kuka tekee parasta tekoälyä?
Vaan:
Kuka tekee tekoälyllä parasta liiketoimintaa?
Siinä on pieni mutta sijoittajan kannalta olennainen ero.
