Tekoälyn maturiteettimalli

Mitä tekoälymaturiteetti tarkoittaa?

Tekoälymaturiteetti kuvaa organisaation kykyä hyödyntää ja johtaa tekoälyä. Maturiteettimalli on asteikko, jonka avulla tätä kyvykkyyttä arvioidaan. Organisaatiolla on tekoälymaturiteetti riippumatta siitä, käyttääkö se mitään virallista mallia.

Tekoälymaturiteetti muodostuu kolmesta osa-alueesta. Ensimmäinen on käytön laajuus: ketkä käyttävät tekoälyä ja missä työtehtävissä. Toinen on johtaminen: kuka vastaa pelisäännöistä, hankinnoista ja riskienhallinnasta. Kolmas on vaikutusten mittaaminen: näkyvätkö hyödyt myös liiketoiminnan tunnusluvuissa. Organisaatio voi olla vahva yhdellä osa-alueella ja heikko kahdella muulla. Kokonaismaturiteetti määräytyy heikoimman osa-alueen mukaan.

Tekoälyn käyttöaste ei ole sama asia kuin tekoälymaturiteetti. Organisaatiossa voi olla laajaa tekoälyn käyttöä ilman selkeää johtamista tai vaikutusten mittaamista. Tällöin hyötyä syntyy, mutta organisaatio ei pysty osoittamaan sitä luotettavasti.

Miksi maturiteettimallia tarvitaan?

Maturiteettimalli antaa johdolle yhteisen asteikon tekoälyn hyödyntämisen arviointiin. Ilman yhteistä asteikkoa keskustelu jää helposti mielipiteiden vaihtamiseksi, jossa sama asia tarkoittaa eri ihmisille eri asioita. Malli tekee näkyväksi myös eron tekoälyn käytön ja sen johtamisen välillä.

Tilastokeskuksen mukaan 38 % vähintään kymmenen henkilöä työllistävistä suomalaisyrityksistä käytti tekoälyä keväällä 2025, mutta vain 15 % oli dokumentoinut käytön ohjeet. Maturiteettimallissa tämä ero kuvaa kehitysvaihetta, ei epäonnistumista. Malli auttaa tunnistamaan seuraavan kehitysaskeleen.

Maturiteettimallin itseisarvona ei ole nostaa organisaatiota mahdollisimman korkealle tasolle. Jos tavoite on pelkkä tason nostaminen, huomio siirtyy pois liiketoimintahyödyistä. Maturiteettimalli on ennen kaikkea diagnoosityökalu, jonka avulla organisaatio valitsee strategiaansa sopivan tavoitetason.

Sofokuksen AI-maturiteettimalli

Sofokuksen AI-maturiteettimallissa on neljä tasoa. Tasot erottaa toisistaan yksi kysymys: missä hyöty syntyy ja kuka sitä johtaa. Malli on suunniteltu suomalaisten organisaatioiden käyttöön, ja se esitellään AI-opas johtajalle -teoksessa.

Hallitsemattomalla tasolla tekoälyä käytetään, mutta organisaatiolla ei ole kokonaiskuvaa siitä, missä, miten tai millä työkaluilla sitä hyödynnetään. Yksilötasolla työkalut, pelisäännöt ja koulutus ovat kunnossa, mutta työ tehdään edelleen samoilla prosesseilla kuin ennen.

Prosessitasolla tekoäly on rakennettu osaksi nimettyjä prosesseja niin, että sen ohittaminen olisi poikkeus. Vaikutuksia seurataan prosessimittareilla. Organisaatiotasolla tekoäly parantaa tuotantokykyä tavalla, joka näkyy liiketoiminnan tuloksessa ja keskeisissä tunnusluvuissa.

Tasot perustuvat havaittaviin tunnusmerkkeihin, eivät arvioihin tai mielikuviin. Jokainen tunnusmerkki voidaan todeta yksinkertaisesti: se joko on olemassa tai ei ole. Näin eri arvioijat päätyvät samaan lopputulokseen. Taso kuvaa organisaation nykytilaa, ei sen onnistumista. Useimmille organisaatioille tasot 1 ja 2 ovat luonnollinen lähtökohta.

Sama ilmiö näkyy myös tutkimuksissa. Yhdysvaltain väestönlaskentaviraston yritystutkimuksen mukaan 57 % tekoälyä käyttävistä yrityksistä hyödynsi tekoälyä enintään kolmessa liiketoimintafunktiossa.

Gartnerin malli vertailukohtana

Gartnerin AI Maturity Modelissa on viisi kumulatiivista tasoa: Awareness, Active, Operational, Systemic ja Transformational. Malli kuvaa organisaation tekoälykyvykkyyden kehittymistä kokonaisuutena, ja sitä pidetään yhtenä alan tunnetuimmista maturiteettimalleista. Tarkat arviointikriteerit ja työkalut ovat kuitenkin maksumuurin takana, joten julkisesti saatavilla ovat pääasiassa tasojen nimet ja yleiset kuvaukset.

Sofokuksen ja Gartnerin mallit vastaavat eri kysymyksiin. Gartner kuvaa organisaation kokonaiskyvykkyyden kehittymistä. Sofokuksen AI-maturiteettimalli keskittyy siihen, missä hyöty syntyy ja kuka sitä johtaa. Gartner kertoo, kuinka pitkällä organisaatio on. Sofokuksen malli kertoo lisäksi, mikä konkreettinen muutos vie seuraavalle tasolle.

Osa maturiteettimalleista julkaisee arviointikriteerinsä avoimesti, kuten MITREn AI Maturity Model. Malli kannattaa valita sen mukaan, tarvitaanko yhteinen viitekehys keskusteluun vai käytännön työkalu kehittämiseen.

Natiivius, transformaatio ja maturiteetti oppaan jäsennyksessä

AI-opas johtajalle erottaa kolme käsitettä, jotka saattavat sekoittua arkikeskustelussa: tekoälynatiivius, tekoälyllistäminen ja tekoälymaturiteetti.

Tekoälynatiivius kuvaa lähtökohtaa eli tapaa ajatella toimintaa silloin, kun tekoäly on mukana jo suunnittelun perustana. Tekoälyllistäminen kuvaa muutosta, jossa organisaatio uudistaa työtapojaan ja prosessejaan tekoälyn avulla. Maturiteetti puolestaan kertoo organisaation nykyisen sijainnin kehitysasteikolla.

Tekoälyllistäminen on organisaation omaa muutostyötä, kun taas maturiteetti on mittari, jolla nykytilaa arvioidaan. Tämä jäsennys on AI-opas johtajalle -teoksen näkökulma.

Erottelusta on käytännön hyötyä, koska käsitteet vastaavat eri kysymyksiin. Tekoälynatiivius kysyy, millaiselle toimintalogiikalle organisaatio rakentuu. Tekoälyllistäminen kysyy, mitä organisaatiossa muutetaan juuri nyt ja kuka muutoksesta vastaa. Tekoälymaturiteetti kertoo, missä vaiheessa organisaatio on suhteessa tavoitteeseensa.

Organisaatio voi olla korkealla maturiteettitasolla ilman, että se on tekoälynatiivi. Vastaavasti tekoälyllistäminen voi olla pitkä kehitystyö ennen kuin se näkyy korkeampana maturiteettitasona.

Käytännössä

Sadan hengen asiantuntijayritys arvioi olevansa kolmannella eli prosessitasolla, koska tekoälyä käytetään laajasti ja henkilöstökysely osoittaa sen tuottavan viikoittaista hyötyä.

Tunnusmerkit kuitenkin muuttavat arviointia. Yhtäkään prosessia ei ole muutettu siten, että tekoälyvaiheen ohittaminen olisi virhe, eikä prosesseille ole määritetty lähtötasoa ennen tekoälyn käyttöönottoa. Yritys sijoittuu siis toiselle eli yksilötasolle.

Seuraava kehitysaskel on nimetä kaksi prosessia, joissa tekoälyä hyödynnetään tavoitteellisesti, mitata niiden nykytila ja seurata muutoksen vaikutuksia käyttöönoton jälkeen. Sijoitus muuttui, koska arvio perustui havaittaviin tunnusmerkkeihin eikä kokemukseen tai yleiseen tuntemukseen.

Usein kysytyt kysymykset

Millä tasolla organisaatiomme on?

Tason löytää vertaamalla organisaation nykytilaa maturiteettimallin tasokuvauksiin. Ratkaisevia ovat havaittavat tunnusmerkit: onko tekoälyn käytöstä kirjalliset ohjeet, sisältääkö jokin prosessi tekoälyvaiheen ja mitataanko vaikutuksia liiketoiminnan tunnusluvuilla.

Jos vastaus johonkin keskeiseen tunnusmerkkiin jää epäselväksi, organisaatio kuuluu alemmalle tasolle.

Mitä eroa on tekoälymaturiteetilla ja maturiteettimallilla?

Tekoälymaturiteetti kuvaa organisaation kykyä hyödyntää ja johtaa tekoälyä. Maturiteettimalli on asteikko ja arviointikehys, jonka avulla tätä kyvykkyyttä tarkastellaan.

Malli määrittää jokaiselle tasolle havaittavat tunnusmerkit, joiden avulla eri ihmiset voivat arvioida saman organisaation samalla tavalla.

Mitä eroa on Sofokuksen ja Gartnerin mallilla?

Gartnerin AI Maturity Model kuvaa tekoälykyvykkyyden kehittymistä viidellä tasolla. Sofokuksen AI-maturiteettimalli sisältää neljä tasoa ja keskittyy siihen, missä hyöty syntyy ja kuka sitä johtaa.

Gartnerin malli sopii erityisesti yhteisen käsitteistön rakentamiseen. Sofokuksen malli auttaa tunnistamaan seuraavan konkreettisen kehitysaskeleen havaittavien tunnusmerkkien perusteella.

Onko maturiteettimalli sama asia kuin tekoälynatiivius?

Ei ole. Tekoälynatiivius kuvaa toimintamallia, jossa tekoäly on osa organisaation perustavaa ajattelua. Maturiteettimalli kuvaa organisaation nykyistä sijaintia kehitysasteikolla.

Tekoälynatiivi organisaatio on usein korkealla maturiteettitasolla, mutta korkea maturiteetti voidaan saavuttaa myös kehittämällä olemassa olevia toimintatapoja.

Miksi Sofokuksen mallissa on neljä tasoa eikä viittä?

Sofokuksen AI-maturiteettimallin tasot perustuvat havaittaviin tunnusmerkkeihin, jotka muodostavat neljä selkeää kehitysvaihetta. Jokainen tasoraja voidaan tunnistaa kysymyksellä, johon organisaation johto pystyy vastaamaan itse.

Viidennen tason lisääminen olisi edellyttänyt ylimmän tason jakamista pienempiin osiin. Mitattu liiketoimintavaikutus ja ansaintamallin muutos voivat kuitenkin tapahtua toisistaan riippumatta, joten ne eivät muodosta selkeää seuraavaa porrasta. Lisäksi käytännössä ylimmästä tasosta tulisi hyvin harvinainen.

Onko maturiteettimalli sama asia kuin kypsyysmalli?

Kyllä. Maturiteettimalli ja kypsyysmalli tarkoittavat samaa asiaa. Maturiteetti on suora lainasana englannin sanasta maturity, kun taas kypsyysmalli on sen suomenkielinen vastine. AI-opas johtajalle käyttää termiä AI-maturiteettimalli. Englanniksi vastaava termi on AI maturity model.

Lähteet

• Tilastokeskus: Tietotekniikan käyttö yrityksissä 2025 – tekoälyn käyttöaste ja dokumentoitujen ohjeiden osuus suomalaisyrityksissä.
• U.S. Census Bureau: Business Trends and Outlook Survey, CES-WP-26-25 – tekoälyn käytön leveys liiketoimintafunktioissa.
• BMC: Gartner’s AI Maturity Model – Gartnerin viiden tason nimet julkisessa referoinnissa.
• MITRE AI Maturity Model – esimerkki mallista, jonka kriteeristö on julkaistu avoimesti.