Epävarmassa ja nopeasti muuttuvassa toimintaympäristössä yritysten on uudistuttava jatkuvasti usein rajallisilla resursseilla. Tekoäly tarjoaa käytännöllisiä keinoja tunnistaa muutoksia, jäsentää hajanaista tietoa ja tukea strategista ennakointia, jonka varaan uudet innovaatiot ja kestävä kilpailukyky rakentuvat.

Kuva: Magnific

Yritysten arkea leimaa toimintaympäristön epävarmuus, resurssien niukkuus sekä nopeat muutokset ja kasvava kompleksisuus (Rohrbeck & Kum 2018). Samanaikaisesti organisaatioilta odotetaan kykyä uudistua, kehittää kestäviä ratkaisuja ja tuottaa innovaatioita kilpailukyvyn säilyttämiseksi (Teece 2007). Pienissä ja keskisuurissa yrityksissä (pk-yritykset) päätöksentekijöiden aika ja resurssit ovat usein rajallisia, mikä vaikeuttaa sekä muutosten systemaattista seuraamista että uusien liikeideoiden kehittämistä (Dörr, Schönhofer & Schwarz 2024). Haaste ei liity ainoastaan resurssien puutteeseen, vaan erityisesti kykyyn hyödyntää saatavilla olevaa tietoa. Tekoälyn hyödyntäminen avaa yrityksille uusia mahdollisuuksia tiedon etsimiseen ja jäsentelyyn ja toimintaympäristön muutosten ennakointiin. Erityisesti se voi tukea muutosten systemaattista seuraamista, tiedon jäsentämistä ja päätöksentekoa rajallisilla resursseilla.

Innovointi kytkeytyy organisaation kykyyn tunnistaa toimintaympäristön muutoksia ja tulevaisuuden mahdollisuuksia, ja liittää sen osaksi strategista ennakointia (Gordon, Rohrbeck & Schwarz 2019). Innovaatio ei ole yksittäinen tapahtuma, vaan prosessi, joka alkaa muutosten ja mahdollisuuksien tunnistamisesta (Tidd & Bessant 2018). Strateginen ennakointi tarkoittaa toimintatapaa, jossa organisaatio hyödyntää toimintaympäristöstä saatavaa tietoa päätöksenteon tukena. Sen merkitys korostuu erityisesti epävarmuudessa, jossa päätöksenteko perustuu väistämättä epätäydelliseen tietoon (Rohrbeck 2010; Buehring & Bishop 2020).

Ennakoinnin haasteet yrityksissä

Ennakointi voidaan ymmärtää prosessina, jossa organisaatio hyödyntää tietoa tehdäkseen parempia päätöksiä epävarmuuden vallitessa (Rohrbeck 2010). Yrityksissä tämä jää usein epäformaaliseksi ja satunnaiseksi, koska se vaatii aikaa, osaamista ja analyysikyvykkyyttä, joita ei välttämättä ole käytettävissä (Rohrbeck & Kum 2018).

Keskeinen haaste liittyy tiedon löytämiseen ja hyödyntämiseen. Vaikka digitaalisten lähteiden määrä on kasvanut, yrityksiltä puuttuvat usein käytännöt toimintaympäristön systemaattiseen seurantaan (Rohrbeck & Kum 2018). Käytössä olevan tiedon hajanaisuus vaikeuttaa sen johdonmukaista hyödyntämistä yrityksen päätöksenteossa. Tämä organisaation kyky tunnistaa, omaksua ja hyödyntää ulkoista tietoa – absorptiokyky – on keskeinen edellytys muun muassa innovaatiotoiminnassa (Cohen & Levinthal 1990). Ilman tätä kyvykkyyttä tieto ei muutu päätöksenteon kannalta merkitykselliseksi, mikä johtaa helposti reaktiiviseen ja lyhytjänteiseen innovointiin (Teece 2007). Tekoälyn hyödyntäminen tarjoaa mahdollisuuden vastata tähän haasteeseen erityisesti tiedon käsittelyn näkökulmasta.

Ennakointi ja sen merkitys yrityksille

Strateginen ennakointi ei rajoitu yksittäisiin analyyseihin, vaan sen tulisi olla osa organisaation jatkuvaa toimintaa. Ennakoinnissa tunnistetaan muutoksia ja muodostetaan niiden pohjalta tulkintoja tulevasta kehityksestä (Rohrbeck 2010). Ennakoinnissa tarkastellaan muun muassa megatrendejä sekä heikkoja signaaleja muutosten tunnistamiseksi. Megatrendit kuvaavat laajoja ja pitkän aikavälin kehityssuuntia, kun taas heikot signaalit viittaavat varhaisiin ja epävarmoihin muutoksiin, jotka tarjoavat viitteitä mahdollisista tulevista muutoksista. Hiltunen (2012) kuvaa näitä ilmiöitä ennakoinnin keskeisinä lähtökohtina.

Ennakointi voi toimia yritykselle prosessina, jossa organisaatio rakentaa ymmärrystä epävarmasta tulevaisuudesta ja haastaa olemassa olevia ajattelumalleja. Skenaariotyöskentely tukee tätä tarjoamalla rakenteen vaihtoehtoisten tulevaisuuksien tarkasteluun ja niiden merkityksen arviointiin. Sen avulla yritykset voivat esimerkiksi työpajoissa pohtia vaihtoehtoisia tulevaisuuksia, haastaa omia oletuksiaan ja arvioida niiden vaikutuksia omaan toimintaansa. (Ramírez & Wilkinson 2016.) Tällainen yhteinen keskustelu tukee parempaa päätöksentekoa ja uusien liiketoimintamahdollisuuksien tunnistamista epävarmuuden keskellä.

Ennakointi saattaa perustua myös yksittäisten henkilöiden havaintoihin, jolloin luotu tulevaisuustieto on yksipuolista eikä anna parasta pohjaa päätöksenteolle. (Rohrbeck & Kum 2018). Tällöin myös kyky tunnistaa uusia liiketoimintamahdollisuuksia jää rajalliseksi. Ennakoinnin merkitys konkretisoituu erityisesti tilanteissa, joissa organisaatiot pyrkivät tunnistamaan uusia liiketoimintamahdollisuuksia epävarmuuden keskellä. Gordonin, Rohrbeckin ja Schwarzin (2019) mukaan yritykset, jotka yhdistävät ennakointia ja innovointia, kykenevät haastamaan vallitsevia oletuksia ja löytämään vaihtoehtoisia kehityspolkuja. Tämä auttaa välttämään pelkästään nykytilaan perustuvia ratkaisuja ja tukee uusien, kilpailukykyä vahvistavien innovaatioiden syntymistä.

Tekoäly ennakointikyvykkyyden tukena

Tekoälyn hyödyntäminen on keskeinen osa asiantuntijatyön osaamisvaatimuksia ja tekoälyosaaminen on vakiintumassa tietotyön geneeriseksi työelämätaidoksi. Suomen ammattikorkeakoulujen rehtorineuvoston suositusten mukaisesti ammattikorkeakoulujen tulee varmistaa opiskelijoiden ja henkilöstön valmiudet käyttää tekoälyä vastuullisesti osana oppimista, opetusta ja tutkimus-, kehittämis- ja innovaatiotoimintaa. (ARENE 2026.) Laurea-ammattikorkeakoulussa tekoälyn käyttöä onkin integroitu opetukseen (Kallionpää 2023) ja sen hyödynnettävyyttä pohdittu osana ennakointia ja tulevaisuusajattelua (Ripatti, Siltaniemi & Hario 2025; Hario 2026).

Tekoäly voi tukea ennakointia erityisesti analysoimalla ja jäsentämällä suuria tietomääriä päätöksenteon tueksi (Mikalef & Gupta 2021). Yrityksissä sitä voidaan hyödyntää tilanteissa, joissa toimintaympäristöä seurataan ja tietoa kootaan ilman erillisiä analyysiresursseja. Kuvassa 1 havainnollistetaan, missä strategisen ennakoinnin eri vaiheissa tekoälyä voi käyttää tukena, erityisesti tiedon analysoinnin ja tulkinnan näkökulmasta. Prosessi etenee vaiheittain toimintaympäristön (VUCA) havainnoinnista tiedon keruuseen, jossa tunnistetaan heikkoja signaaleja, trendejä ja muuta relevanttia tietoa. Kerätty tieto jäsennetään ja klusteroidaan, jolloin yksittäisistä havainnoista muodostuu kehityssuuntia ja vaihtoehtoisia tulevaisuuskuvia. Näiden pohjalta voidaan tehdä strateginen tulkinta siitä, mitä muutokset tarkoittavat yrityksen kannalta.

Kuva 1. Tekoälyn rooli ennakointiprosessin eri vaiheissa VUCA-ympäristössä (volatility, uncertainty, complexity ja ambiguity). Kuva luotu tekoälyn (ChatGPT 5.2) avulla.

Taloudellisen yhteistyön ja kehityksen järjestön (OECD) vuonna 2025 julkaistun tekoälyä ja strategista ennakointia käsittelevän raportin mukaan tekoäly soveltuu esimerkiksi heikkojen signaalien tunnistamiseen, trendien hahmottamiseen, tiedon jäsentämiseen sekä vaihtoehtoisten kehityskulkujen arviointiin. Käytännössä tämä tarkoittaa esimerkiksi sitä, että yritys voi tekoälyn avulla seurata toimialansa kehitystä, tunnistaa nousevia ilmiöitä ja koota hajanaista tietoa yhdeksi kokonaisuudeksi päätöksenteon tueksi. Tekoälyn arvo korostuu erityisesti tilanteissa, joissa toimintaympäristö on monimutkainen ja resurssit rajalliset.

Tekoäly ei kuitenkaan tuota innovaatioita itsenäisesti, vaan sen arvo syntyy siitä, miten organisaatio osaa hyödyntää tuotettua tietoa. Innovointi edellyttää kykyä yhdistää ja soveltaa tietoa omassa toiminnassa (Mikalef & Gupta 2021), minkä vuoksi tekoäly toimii ensisijaisesti päätöksenteon ja ennakoinnin tukena, ei niiden korvaajana. Ennakointimenetelmät ja skenaariotyö tukevat tätä prosessia auttamalla jäsentämään vaihtoehtoja ja niiden vaikutuksia (Ramírez & Wilkinson 2016).

Pohdinta ja johtopäätökset

Tekoäly tukee tiedon käsittelyä, mutta sen merkitys syntyy vasta, kun ennakointi kytketään osaksi yrityksen strategiatyötä. Yrityksille tämä tarkoittaa käytännössä kevyen toimintamallin rakentamista, jossa tekoäly toimii ennakoinnin tukena ja osana strategista keskustelua. Konkreettisesti toimintatapana yritys aloittaa tarkastelemalla strategiaansa ja nostaa muutaman valitun kehitysteeman, kuten asiakaskäyttäytymisen muutokset ja toimialan kehitys, jatkokäsiteltäväksi. Teemoja tarkastellaan säännöllisesti, ja tähän hyödynnetään tekoälyä taustatiedon kokoamiseen, ilmiöiden jäsentämiseen ja havaintojen tunnistamiseen päätöksenteon tueksi. Näin ennakointi kytkeytyy osaksi jatkuvaa strategista prosessia eikä jää irralliseksi analyysiksi.

Tekoälyn hyödyntämiseen liittyy myös rajoitteita. Datan laatu, analyysien läpinäkyvyys ja mahdolliset vinoumat edellyttävät kriittistä arviointia. Lisäksi osaamisvaje voi hidastaa teknologian käyttöönottoa yrityksissä. Ennakointi on nyt ja tulevaisuudessa olennainen osa sekä organisaatioiden että laajemman yhteiskunnan kehittämistä. Muun muassa Euroopan komission EU Policy Lab korostaa ennakoinnin roolia innovaatioiden ja päätöksenteon tukena (Euroopan komissio 2026). Kokonaisuutena tekoäly tarjoaa yrityksille mahdollisuuden vahvistaa ennakointia ja sitä kautta innovointia ja kasvun edellytyksiä – erityisesti silloin, kun se kytkeytyy osaksi yrityksen arkea ja päätöksentekoa.

Tämän raportin oikoluvussa ja kuvan 1 luomisessa on käytetty ChatGPT 5.2 -tekoälyä.

Lähteet

• ARENE 2026. Ammattikorkeakoulujen rehtorineuvosto Arene ry. Arenen suositukset tekoälyn hyödyntämisestä ammattikorkeakouluille. Päivitys 4/2026. Viitattu 25.6.2026.
• Buehring, J. & Bishop, P. 2020. Foresight and design: New support for strategic decision making. She Ji: The Journal of Design, Economics, and Innovation 6 (3), 408–432.
• Cohen, W. M. & Levinthal, D. A. 1990. Absorptive capacity: A new perspective on learning and innovation. Administrative Science Quarterly 35 (1), 128–152.
• Dörr, U. S., Schönhofer, G. & Schwarz, J. O. 2024. The state of foresight in small and medium enterprises: Literature review and research agenda.
• Euroopan komissio 2026. EU Policy Lab. Viitattu 28.3.2026.
• Gordon, A. V., Rohrbeck, R. & Schwarz, J. O. 2019. Escaping the ‘Faster Horses’ trap: Bridging strategic foresight and design-based innovation. Technological Forecasting and Social Change 140, 133–148.
• Hario, P. 2026. Strateginen ennakointi ja muotoilu opintojakson aineisto. Julkaisematon.
• Hiltunen, E. 2012. Weak signals in organizational futures learning. Futures 44 (8), 722–731.
• Kallionpää, M. 2023. AI kauheeta – vai onko sittenkään!? Tekoälyn vastuullinen hyödyntäminen korkeakouluopiskelussa. Laurea Journal. Viitattu 25.6.2026.
• Mikalef, P. & Gupta, M. 2021. Artificial intelligence capability: Conceptualization, measurement calibration, and empirical study on its impact on organizational creativity and firm performance. Information & Management 58 (3).
• OECD 2025. AI in strategic foresight: Reshaping anticipatory governance.
• Ramírez, R. & Wilkinson, A. 2016. Strategic reframing: The Oxford scenario planning approach. E-kirja. Oxford: Oxford University Press.
• Ripatti, T., Siltaniemi, E. & Hario, P. 2025. Ennakointi ja tekoäly: Tiedon käsittelystä merkitysten luomiseen. Laurea Journal. Viitattu 25.6.2026.
• Rohrbeck, R. 2010. Corporate foresight: Towards a maturity model for the future orientation of a firm. Heidelberg: Physica-Verlag.
• Rohrbeck, R. & Kum, M. E. 2018. Corporate foresight and its impact on firm performance: A longitudinal analysis. Technological Forecasting and Social Change 129, 105–116.
• Teece, D. J. 2007. Explicating dynamic capabilities: The nature and microfoundations of (sustainable) enterprise performance. Strategic Management Journal 28 (13), 1319–1350.
• Tidd, J. & Bessant, J. 2018. Managing Innovation: Integrating Technological, Market and Organizational Change. 6. painos. Hoboken, NJ: Wiley.