Tämä kirjoitus on luotu ChatGPT 4.5 -mallilla Strategiatiedon foorumissa 15.4.2025 käytyjen keskustelujen pohjalta. Keskusteluihin osallistui 25 jäsentä Suomen Strategisen Johtamisen Seurasta. Tilaisuudessa laaditut muistiinpanot tehtiin ihmisten toimest ja niistä koostettiin yhteenveto ChatGPT o3 -mallia hyödyntäen. Alkuperäinen yhteenveto löytyy tämän tekstin jälkeen. Tekoälymallien tuottamia tekstejä ei ole jälkikäteen editoitu. Kansikuva on luotu käyttäen ChatGPT 4o-mallia.

Tekoäly tarjoaa merkittävän lisäarvon strategiaprosessin eri vaiheisiin nopeuttamalla datan keruuta, analysointia sekä skenaarioiden mallinnusta. Se mahdollistaa syvän analytiikan ja ”deep research” -työkalujen avulla oleellisten signaalien löytämisen suurista tietomassoista, mikä tehostaa johtoryhmien työskentelyä ja lyhentää reagointisyklejä. Digitaalisten kaksosten ja simulaatioympäristöjen avulla strategisia vaihtoehtoja voidaan testata turvallisesti ennen varsinaista toteutusta.

Tekoäly edistää myös strategiaprosessien avoimuutta ja osallistavuutta (open strategy), jolloin koko organisaatio henkilöstöstä sidosryhmiin voi tuoda hiljaista tietoa, kokemuksia ja palautetta mukaan päätöksentekoon. Agentti-arkkitehtuurit puolestaan automatisoivat toistuvia tehtäviä, seuraavat työkalujen käyttöä ja ehdottavat prosessiparannuksia.

Vaikka tekoäly pystyykin tukemaan monia strategisia toimintoja, ihmisen rooli strategiatyössä säilyy korvaamattomana erityisesti luovuuden, kriittisen ja eettisen ajattelun, ennakoinnin sekä strategisen sitouttamisen näkökulmasta. Strategiset panostukset pitkällä aikajänteellä vaativat edelleen ihmisten tekemää kontekstitietoista arviointia ja päätöksiä.

Tekoälyn hyödyntäminen strategian toteutuksessa keskittyy erityisesti tilannekuvan reaaliaikaiseen muodostamiseen ja poikkeamien nopeaan tunnistamiseen. Automatisoidut seuranta- ja mittausjärjestelmät, palautesilmukat ja raportoinnin automatisointi keventävät manuaalisia tehtäviä, jolloin organisaatiot voivat siirtyä kohti litteämpiä rakenteita ja nopeampia päätöksentekoprosesseja. Tekoäly toimii myös päätöksenteon tukena tarjoamalla erilaisia skenaarioita ja mallinnuksia.

Tekoälyn tehokkaasta hyödyntämisestä huolimatta ihmisen vastuulle jäävät edelleen motivointi, luottamuksen rakentaminen sekä päätösten legitimointi. Strategisen tarinan kertominen ja sitoutumisen varmistaminen ovat alueita, joissa ihmisten vuorovaikutus on yhä korvaamatonta. Lisäksi laadukkaan datan varmistaminen ja eettisten periaatteiden noudattaminen ovat olennaisia tekoälyn menestyksekkäässä hyödyntämisessä.

Pitkällä aikavälillä (5–10 vuotta) tekoäly muuttaa strategiatyön luonnetta pysyvästi. Strategiasta tulee jatkuva, dataohjattu prosessi, jossa skenaariot päivittyvät reaaliaikaisesti ja strateginen suunnittelu tapahtuu ketterämmin. Organisaatiorakenteet litistyvät ja vuorovaikutteisuus kasvaa, jolloin johtajuuden merkitys korostuu erityisesti ihmisjohtamisen ja motivoinnin näkökulmasta.

Vaikka tekoäly vähentää rutiinityötä ja automatisoi analyysiä, ihmisten rooli arvovalinnoissa, eettisissä kysymyksissä sekä luottamuksen rakentamisessa pysyy keskeisenä. Ulkopuolisten strategiakonsulttien ja asiantuntijoiden rooli voi muuttua enemmän korkean tason strategisen sparrauksen ja organisaatiokulttuurin muutosten johtamisen suuntaan.

Mahdollisuuksia pitkällä aikavälillä ovat erityisesti parempi ennakointi, hyperkilpailun hyödyntäminen globaalisti sekä työhyvinvoinnin parantaminen tekoälyn avulla. Samalla riskinä on strategisen ajattelun latistuminen, jos organisaatiot liikaa ulkoistavat päätöksentekoa tekoälylle. Myös eettiset, oikeudelliset ja geopoliittiset kysymykset vaativat huomiota.

Organisaatioiden on tärkeää panostaa jatkuvaan oppimiseen, datan laadun hallintaan ja eettisten periaatteiden selkeään määrittelyyn. Hybridityövoiman mallit, joissa tekoäly toimii ”älykkäänä kollegana”, mahdollistavat ihmisen keskittymisen merkitykselliseen työhön ja korkeatasoiseen strategiseen ajatteluun.

Johtopäätöksenä voidaan todeta, että tekoälystä tulee strategiatyön keskeinen moottori, mutta ihmisen merkitys strategisessa johtajuudessa, päätöksenteossa ja eettisessä harkinnassa pysyy olennaisena. Organisaatioiden tulee varmistaa, että tekoäly tukee, eikä korvaa, ihmisten tekemää arvokasta strategiatyötä.

Yhteenveto tehty 4 ihmiskirjurin muistiinpanojen pohjalta ChatGPT o3-mallilla. Keskusteluihin tilaisuudessa osallistui 25 seuran jäsentä.

Yhteenveto: tekoäly strategiatyössä

1   AI:n tuoma lisäarvo strategiaprosessiin

• Nopeus ja tehokkuus: tekoäly kiihdyttää datan keruuta, analysointia ja skenaarioiden mallinnusta, jolloin johtoryhmän työskentely tehostuu ja reagointisyklit lyhenevät.
• Syvä analytiikka & “deep research”‑työkalut: pystyvät seulomaan massiivisista tietomääristä oleelliset signaalit ja tarjoamaan vertailukelpoista viiteaineistoa (esim. Perplexity, Notebook‑LLM).
• Skenaario‑ ja simulaatiokyky: digitaalisten kaksosten tai sandbox‑ympäristöjen avulla voidaan testata strategisia vaihtoehtoja (esim. kaukolämpöverkon optimointi).
• Laaja henkilöstön & sidosryhmien osallistaminen: Howspace‑tyyliset alustat ja copilot‑agentit mahdollistavat hiljaisen tiedon, sinikaulustyöntekijöiden kokemusten ja asiakkaiden palautteen keruun samaan prosessiin (open strategy).
• Agentti‑arkkitehtuurit: kytketyt agentit voivat automatisoida toistuvia tehtäviä, seurata työkalujen käyttöä ja ehdottaa prosessiparannuksia.

2   Ihmisen korvaamattomat roolit

• Luovuus, kriittinen & eettinen ajattelu: “outside‑of‑the‑box” ideoiden tuottaminen, priorisointi ja bias‑kontrolli edellyttävät ihmistä.
• Ennakointi ja ajoitus: strategiset panostukset 10–20 vuoden aikajänteellä vaativat kontekstitietoista arviointia ja sitoutumista (“SISU”).
• Sitoutuksen rakentaminen: strategian viestintä, päätöksenteko­vastuut ja toteutuksen seuranta vaativat sosiaalista johtamista, jota AI tukee mutta ei korvaa.

3   Käyttökohteet – missä AI:ta kannattaa hyödyntää?

4   Keskeiset haasteet ja vaatimukset

• Laadukas data: nykyinen käyttöaste Suomessa (6 % työelämästä) on matala; datan keruu‑ ja integraatiovalmiuksia on parannettava.
• Sääntely & turvallisuus: tekoäly tuottaa myös riskipintoja (esim. räjähde‑ohjeet); julkisella sektorilla riskikorostus ja datan suojatarpeet ovat korkeita.
• Eettinen keskustelu: teknisyyden rinnalle tarvitaan enemmän yhteiskunnallista ja eettistä pohdintaa (datan integriteetti, hyökkäysvektorit, vastuukysymykset).
• Työkalujen valinta‑/suositukset: työkalupaletin pirstaleisuus vaikeuttaa käyttöä – tarve SSJS‑tyyppiselle “strategia‑AI‑toolbox”‑suositukselle.

5   Toimenpide‑ehdotuksia

1. Rakenna yhteinen AI‑pelikirja: määritä kullekin strategian vaiheelle suositellut AI‑sovellukset, datavaatimukset ja roolit.
2. Pilotoi agentti‑ketjuja: aloita rajatusta prosessista (esim. kilpailijaseuranta) ja laajenna vaiheittain.
3. Kytke henkilöstö mukaan alusta asti: hyödynnä kyselyjä, chat‑copiloteja ja ryhmätyöalustoja hiljaisen tiedon vangitsemiseen.
4. Panosta datan hallintaan & eettisiin periaatteisiin: luo selkeät säännöt datan laadulle, yksityisyydelle ja mallien käytölle.
5. Seuraa työkalumarkkinaa systemaattisesti: muutosnopeuden vuoksi nimeä vastuuhenkilö/automaattinen haku skannaamaan uusia ratkaisuja.

Ytimessä: tekoäly on tukiäly – parhaimmillaan se vapauttaa aikaa, avaa vaihtoehtoja ja tarjoaa päätöksenteon perustaksi faktapohjaiset näkymät. Ihminen puolestaan varmistaa arvonluonnin pitkäjänteisyyden, kriittisen arvioinnin ja strategisen sitoutumisen.

Yhteenveto: tekoäly strategian toteuttamisen tukena

1   Mihin tekoälystä on eniten hyötyä?

• Tilannekuvan muodostaminen: reaaliaikainen datan keruu, yhdistely ja visualisointi kaikille organisaatiotasoille; “mikroliikkeiden” havaitseminen ajoissa.
• Seuranta & mittaaminen: AI voi generoida ja päivittää KPI‑tulostauluja, vartioida raja‑arvoja (agentit) ja nostaa poikkeamat esiin viiveettä.
• Palautesilmukat: fiilis‑, sitoutumis‑ ja osaamiskyselyt automatisoiden esihenkilötyön tueksi; palaute voidaan viedä suoraan tiimitasolle.
• Raportoinnin ja hallinnoinnin automatisointi: “wrapperit” vanhojen järjestelmien ympärille vähentävät manuaalista raportointia ja mahdollistavat litteämmät organisaatiot.
• Taktinen priorisointi: AI auttaa arvioimaan riippuvuuksia ja resurssivaikutuksia, jolloin strategisia painopisteitä voidaan säätää ketterästi ilman “tuuliviiri‑vaikutusta”.
• Skenaario‑ & päätöstuet: johtajan “tukiäly” simuloimassa vaihtoehtoisia markkinaskenaarioita ja muistuttamassa päätöshistoriasta.

2   Johtajan ja ihmisen korvaamattomat tehtävät

• Motivointi & luottamuksen rakentaminen: ihmiskeskeisyys, psykologinen turvallisuus ja yhteinen tarkoitus syntyvät vuorovaikutuksessa, ei algoritmeista.
• Eettinen, kriittinen ja luova ajattelu: mahdollisuuskeskeisyys, asiayhteydet ja biasien tunnistaminen vaativat yleissivistystä ja kokemusta.
• Päätösten legitimointi & sitouttaminen: AI voi tarjota faktat, mutta päätösvastuu ja vastuunkanto säilyvät ihmisillä.
• Viesti­minen & tarinallistaminen: strategian merkityksen selittäminen eri formaateilla (podcast, video, teksti) edellyttää inhimillistä kerrontaa.

3   Keskipisteessä oleva data

• Tietotyypit: operatiiviset prosessidatat, asiakaspolut, henkilöstödata (osaaminen, hyvinvointi), ulkoiset markkina‑ ja hintasignaalit (esim. öljy).
• Laadunhallinta: datan eheys ja ajantasaisuus ovat kriittisiä – “roska sisään, roska ulos” kumuloituu strategian toteutuksessa nopeammin kuin aiemmin.

4   Keskeiset hyödyt ja riskit

5   Toimenpide‑ehdotuksia strategian toteutukseen

1. Määritä AI‑avusteinen “execution‑playbook”: mitä dataa kerätään, millä työkaluilla, kuka omistaa signaalien tulkinnan.
2. Rakennuta agenttipohjainen hälytysjärjestelmä: agentit valvovat kynnysarvot, ihmisten tehtävä on reagoida ja priorisoida.
3. Vahvista johtajien roolia valmentajina: kouluta esimiehet hyödyntämään AI‑dash­boardeja ja käyttämään aikaa merkitykselliseen vuorovaikutukseen.
4. Pidä strategian tarina elossa: päivitä tilannekuva ja “miksi”‑viesti säännöllisesti, eri kanavissa ja kohderyhmille personoituna.
5. Panosta datan laatuun & eettisiin periaatteisiin: selkeät governance‑säännöt, avoin keskustelu mahdollisuuksista ja rajoista.

Johtopäätös: Tekoälystä tulee strategian toteutuksen “moottori”, joka valvoo, mittaa ja ehdottaa. Ihmisen tehtäväksi jää suunnan näyttäminen, merkityksen luominen ja luottamuksen rakentaminen – tehtävät, joihin algoritmi ei yllä.

Yhteenveto: tekoälyn pitkän aikavälin (5–10 v) vaikutuksista strategiatyöhön

1   Strategiatyön luonne muuttuu pysyvästi

• Jatkuva, dataohjattu strategia: strategia päivittyy reaaliaikaisesti “aamupäivän & iltapäivän” sykleissä; skenaariot elävät arjessa eikä kerran / vuosi -kierroksissa.
• Vuorovaikutteisuus kasvaa: live‑sparrauspalavereissa ja agentti‑tuki päätöksenteossa lisää dialogia ja aitoja kohtaamisia, vaikka työyhteisö on vähemmän toimistokeskeinen.
• Organisaatiorakenteet litistyvät: management‑kerroksia korvautuu automaatiolla; leadershipin painoarvo suhteessa people‑motivointiin kasvaa.

2   Ihmisen pysyvät roolit

3   Tuleeko strategiakonsulteille ja asiantuntijoille vielä käyttöä?

• Rutiinianalyysi automatisoituu, mutta korkean kontekstin ongelmat, arvokeskustelu ja organisaatiokulttuurin muutos vaativat edelleen ulkopuolista peiliä.
• Konsulttien rooli painottuu “meta‑strategiaan”: AI‑kyvykkyyksien rakentamiseen, eettisten raamien luomiseen ja hybridityövoiman orkestrointiin.

4   Mahdollisuudet

• Nopeampi ennakointi ja signaalointikyky: ”monitorointi‑agentit” kursivat yhteen heikot signaalit, vahvistavat varhaiset varoitukset.
• Hyperkilpailun hyödyntäminen: kielimuurien madaltuessa pk‑yritys voi skaalata globaalisti ilman massiivisia IT‑satsauksia (AI‑wrapperit).
• Työhyvinvoinnin parantaminen: hermosto‑ tai ele‑dataan pohjautuva AI-seuranta voi ennakoida kuormitusta ja tukea hyvinvointia.

5   Riskit ja jarrut

• Ajattelun latistuminen: jos johto ulkoistaa päättelyn, strateginen kyvykkyys rapautuu.
• Eettiset ja oikeudelliset sudenkuopat: data‑omistajuus, verotus, copyright, globaalit sääntelyerot.
• Geopoliittinen fragmentaatio: blokkiutunut maailma vaikeuttaa datavirtoja ja yhteisiä standardeja.
• Työmarkkinarakenteet: junioriroolit ja rutiinityö vähenevät, osaamisen polarisaatio syvenee.

6   Edellytykset ja oppimistarpeet organisaatioille

1. AI‑lukutaito kaikille: promptaamisen ja tulos‑kriittisyyden perusosaaminen, yleissivistyksen vahvistaminen.
2. Data‑governance & vastuunjako: selkeät omistus‑, laatukriteeri- ja eettiset periaatteet (myös globaaliverotuksen kaltaisiin keskusteluihin varautuminen).
3. Hybridityövoiman mallit: roolit, joissa AI on “älykäs kollega” ja ihminen tarjoaa viitekehyksen.
4. Kulttuurin resetointi: siirtyminen “informaation keräämisestä informaation prosessointiin” ­– päätöksiä priorisoidaan vaikutuksen, ei perinteisen hierarkian perusteella.

7   Miten maksimoida mahdollisuudet?

• Rakenteellinen jatkuva oppiminen: sisäänrakennetut retrospektiivit AI‑tulostauluista, keskeytyksetön skenaariopäivitys.
• Eettinen “check‑and‑balance”: riippumaton hallintoelin tai komitea valvoo AI:n käyttöä ja bias‑testausta.
• Kumppanuusverkostot: jaettu data‑ekosysteemi (”marjanpoiminta‑malli”) tuo arvoa sekä alkutuottajalle että analytiikan hyödyntäjälle.
• Investoi ihmiskeskeiseen designiin: asiakaskokemuksen ja työntekijäkokemuksen AI‑osumat optimoidaan niin, että ihminen voi halutessaan kohdata ihmisen.

Yhteenveto: Viiden–kymmenen vuoden kuluttua strategia on jatkuva, AI:n vauhdittama oppimissilmukka. Strategiasta tulee parempaa, mutta vain jos organisaatiot panostavat eettiseen hallintaan, datan laatuun ja inhimilliseen johtajuuteen. Tekoäly ei poista tarvetta ajattelulle – se siirtää sitä korkeammalle tasolle.