Mitä AI tarvitsee ymmärtääkseen projektiliiketoimintaasi?

Tekoälyn todellinen arvo kasvaa, kun se tuntee yrityksen toimintamallin ja projektien arjen

Tekoäly kehittyy nopeasti ja tarjoaa yrityksille uusia mahdollisuuksia työn tehostamiseen, tiedon analysointiin ja päätöksenteon tukemiseen. Monissa yrityksissä sitä käytetään jo yksittäisten työntekijöiden apuna, mutta sen mahdollisuudet ovat paljon tätä laajemmat.

Entä jos tekoäly tuntisi yrityksesi toimintatavat, ymmärtäisi erilaiset projektinne ja osaisi hyödyntää aiemmista hankkeista kertynyttä kokemusta?

Tällöin emme enää puhuisi vain yksittäisten työtehtävien nopeuttamisesta, vaan mahdollisuudesta kehittää koko projektiliiketoiminnan tuottavuutta, laatua ja kannattavuutta.

Mutta mitä tämä edellyttää yritykseltä?

Yksittäisistä AI-työkaluista kohti liiketoiminnan kehittämistä

Aalto-yliopiston ja Jatke Oy:n yhteistyössä toteutetussa, elokuussa 2026 julkaistussa tutkimuksessa tarkasteltiin, miten tekoäly voi muuttaa rakennusyritysten toimintaa ja liiketoimintamalleja.

Tutkimuksessa tunnistettiin tekoälyn hyödyntämismahdollisuuksia muun muassa tarjouslaskennassa, sopimus- ja riskianalyyseissä, hankinnoissa, projektien suunnittelussa ja ohjaamisessa, laadunhallinnassa sekä projektitiedon hyödyntämisessä.

Erityisen kiinnostavaa on, että tekoälyn mahdollisuudet eivät rajoitu yksittäisten tehtävien tehostamiseen. Tutkimuksessa tunnistettiin mahdollisuuksia parantaa projektien ennakoitavuutta, kustannustehokkuutta ja laatua, sekä kehittää organisaation kykyä oppia aiemmista projekteista.

Mutta mitä yhteistä näillä mahdollisuuksilla on?

Monissa niistä tarvitaan yrityksen omaa tietoa – asiakkaista, sopimuksista, toimintatavoista, projektien ominaisuuksista ja toteutuksesta. Mitä paremmin tekoäly ymmärtää tätä kokonaisuutta, sitä laajemmin se voi tukea yrityksen liiketoimintaa.

Mitä tekoälyn pitäisi tietää yrityksestäsi?

Ajatellaan rakennus-, talotekniikka- tai teollisuuden projektitoimituksia tekevää yritystä.

Yrityksessä toteutetaan erilaisia hankkeita eri asiakkaille ja vaihtelevilla toimitussisällöillä. Talotekniikassa projekti voi olla putki-, ilmanvaihto-, sähkö- tai rakennusautomaatiourakka. Korjausrakentamisessa asuinkiinteistön saneeraus eroaa käytössä olevan liikekiinteistön korjaamisesta. Teollisuudessa projektin sisältö riippuu suunniteltavasta, valmistettavasta ja toimitettavasta järjestelmä- tai laitekokonaisuudesta sekä mahdollisista asennus- ja käyttöönottovastuista.

Myös urakka- tai sopimusmuoto, vastuut, projektin laajuus ja asiakkaan erityisvaatimukset vaikuttavat siihen, miten projekti pitäisi toteuttaa.

Kokenut projektipäällikkö tunnistaa nämä erot. Hän osaa soveltaa yrityksen toimintamalleja ja täydentää puuttuvaa ohjeistusta kokemuksellaan.

Kun yritys kasvaa, projekteja on enemmän, ne ovat erilaisia ja yhä useampi ihminen osallistuu niiden johtamiseen. Yhteisen toimintamallin merkitys korostuu: yrityksen pitää pystyä toistamaan onnistumisiaan ilman, että jokainen uusi projekti on riippuvainen yksittäisten avainhenkilöiden kokemuksesta.

Tekoälyn hyödyntäminen vahvistaa entisestään tarvetta kuvata tämä osaaminen yrityksen yhteiseen käyttöön.

Mutta mistä tekoäly saa tämän saman ymmärryksen?

Yrityksen toimintajärjestelmästä pitäisi käydä ilmi, miten erilaisia projekteja johdetaan ja toteutetaan: mitä vaiheita, tehtäviä, päätöksiä, vastuita, ohjeita, dokumentteja ja laadunvarmistustoimenpiteitä niihin kuuluu.

Lisäksi yrityksen pitäisi jäsentää liiketoimintaansa yhdenmukaisesti esimerkiksi liiketoiminta-alueiden, asiakkaiden, projekti- ja urakkatyyppien, sopimusmallien sekä toimitusten sisällön ja laajuuden perusteella.

AI-aikana toimintajärjestelmältä vaaditaan enemmän

Toimintamallin on ohjattava myös projektin arkea

Pelkkä toimintajärjestelmän dokumentointi ei kuitenkaan riitä. Sen pitää kytkeytyä projektien päivittäiseen tekemiseen.

Kun projekti perustetaan, sille määritellään esimerkiksi liiketoiminta-alue, projekti- tai urakkatyyppi, toimituksen sisältö ja laajuus sekä vastuuhenkilöt. Näiden tietojen perusteella projektin käyttöön voidaan tuoda juuri siihen kuuluvat prosessivaiheet, ohjeet, tehtävä- ja dokumenttipohjat sekä päätös- ja hyväksymispisteet. Vastuutetut tehtävät voidaan ohjata suoraan oikeiden henkilöiden työlistoille.

Kun tehtäviä hoidetaan ja projektitietoa ylläpidetään sovitusti, ajantasainen tilannekuva muodostuu osana työn tekemistä. Projektipäällikkö näkee projektin etenemisen ja keskeneräiset asiat suoraan ohjausnäkymästään. Yritysjohto puolestaan saa projektisalkun tasolla näkyviin johtamisen kannalta olennaiset tiedot. Tähän ei tarvita erillistä kyselyä tekoälylle.

Tärkeää on myös, miten tieto syntyy. Sähköisillä, määrämuotoisilla lomakkeilla voidaan ohjata esimerkiksi laatutarkastusten, turvallisuushavaintojen, poikkeamien ja työmaapäiväkirjojen tietojen keräämistä. Kun tiedot tallentuvat jo syntyessään rakenteiseen muotoon ja oikeaan projekti- ja työvaiheyhteyteen, niiden vertailu onnistuu sekä projektin sisällä että projektien ja projektisalkun välillä.

Rakenteinen ja vertailukelpoinen projektitieto luo edellytykset siirtyä jälkikäteisestä raportoinnista kohti ennakoivampaa johtamista. AI voi auttaa tunnistamaan toistuvia poikkeamia, kehityssuuntia ja riskisignaaleja, joita yksittäisiä projekteja tarkasteltaessa olisi vaikea havaita.

Tekoälyn pitäisi ymmärtää sekä se, miten projektissa pitäisi toimia, että se, mitä projektissa todellisuudessa tapahtuu.

Missä tekoäly tuo varsinaisen lisäarvon?

Kun projektinohjauksen perusta on kunnossa, tekoälyä voidaan hyödyntää tehtävissä, joissa tarvitaan tulkintaa ja arviointia. Se voi esimerkiksi tarkastella suunnitelmien ja dokumenttien laatua, vertailla niitä sopimuksiin ja muihin vaatimuksiin, tunnistaa ristiriitaisuuksia sekä auttaa löytämään riskejä ja toistuvia poikkeamia.

Yksi kiinnostava hyödyntämiskohde on jo tarjousvaiheessa. Jos yrityksen tavanomainen projektien toteutusmalli on kuvattu ja tekoälyn käytettävissä ovat myös sovellettavat sopimusehdot, kuten YSE-ehdot, sekä muut vaatimukset, tarjouspyyntöä voidaan verrata yrityksen vakiomalliin.

Tekoäly voisi auttaa tunnistamaan esimerkiksi vastuunjaon, hyväksymismenettelyjen, dokumentointivaatimusten, aikataulujen ja sopimusehtojen poikkeamia. Niiden vaikutukset voitaisiin arvioida ajoissa ja huomioida tarjouslaskennassa, riskienhallinnassa ja sopimusneuvotteluissa. Hankekohtaiset asiakirjat, mahdolliset poikkeusehdot ja niiden pätevyysjärjestys on kuitenkin otettava huomioon; lopullinen tulkinta ja hinnoittelupäätös kuuluvat vastuullisille ihmisille.

Samalla tavalla projektien aikana kerättyä rakenteista tietoa voidaan analysoida yli projektirajojen: missä tietyt laatupoikkeamat toistuvat, mistä ne johtuvat ja mitä toimintamallissa pitäisi muuttaa, jotta seuraava projekti onnistuisi paremmin?

Tekoälyn hyödyt kasvavat, kun siirrytään yksilöstä koko yrityksen toimintaan

Yksilötasolla tekoäly auttaa jo nyt kirjoittamaan, tiivistämään dokumentteja ja hakemaan tietoa. Projekti- ja tiimitasolla sen avulla voidaan arvioida suunnitelmia, vertailla vaatimuksia toteutukseen ja ehdottaa parannuksia.

Kun vertailukelpoista tietoa kertyy useista projekteista, mahdollisuudet laajenevat liiketoiminta- ja yritystasolle. Voidaan tunnistaa toistuvia ongelmia, vertailla projektityyppien onnistumista ja kehittää koko organisaation toimintamallia.

Myöhemmin tekoälyn rooli voi laajentua kysymyksiin vastaamisesta analysointiin, ehdotuksiin ja rajattujen tehtävien suorittamiseen. Mitä itsenäisemmin sen annetaan toimia, sitä tärkeämpiä ovat selkeät vastuut, toimivaltuudet, käyttöoikeudet ja valvonta.

Onko yrityksesi valmis hyödyntämään tekoälyn mahdollisuudet?

Perinteisesti toimintajärjestelmän tehtävänä on ollut ohjata ihmisten toimintaa. Käytännössä kokeneet ammattilaiset ovat usein täydentäneet sen puutteita omalla osaamisellaan ja hiljaisella tiedollaan.

Tekoälyn aikakaudella tämä ei enää riitä samalla tavalla. Tekoäly ei automaattisesti tunne yrityksen kirjoittamattomia toimintatapoja. Se voi päätellä niitä saatavilla olevasta aineistosta, mutta ei ilman riittävää kontekstia pysty luotettavasti varmistamaan, että päätelmät vastaavat yrityksen hyväksyttyä tapaa toimia.

Siksi toimintajärjestelmän sisällön ja projektitiedon laadun kehittäminen on entistä tärkeämpää.

Hyvä uutinen on, ettei kaikkea tarvitse tehdä kerralla.

Kehittäminen kannattaa aloittaa liiketoiminnan kannalta tärkeimmistä projektityypeistä sekä kriittisistä prosesseista, päätöksistä ja tiedoista. Kun nämä kuvataan ja otetaan osaksi päivittäistä projektityötä, hyödyt näkyvät jo projektien johtamisessa, toiminnan yhdenmukaisuudessa ja tiedon laadussa – riippumatta siitä, missä vaiheessa tekoälyn käyttöönotto on.

Seuraavaksi toimintamallia voidaan laajentaa muihin projektityyppeihin ja prosesseihin sen mukaan, missä tunnistetaan suurimmat hyödyt. Näin yrityksen AI-valmius kehittyy pala kerrallaan osana normaalia toiminnan kehittämistä, ilman yhtä jättimäistä järjestelmä-, muutos- tai investointihanketta.

Tämä ajattelu on myös Pro3:n kehittämisen ytimessä. Pro3 yhdistää yrityksen oman tavan toteuttaa erityyppisiä projekteja, projektikohtaisen tehtävä- ja dokumenttiohjauksen sekä toteutuksen aikana syntyvän rakenteisen tiedon. Näin syntyy hyödyllinen perusta tekoälyn tuleville sovelluksille; niiden toteutus edellyttää lisäksi hallittua pääsyä tietoihin, käyttöoikeuksien huomioimista ja tiedon laadun varmistamista.

Projektin kokonaiskuvaa täydentävät myös esimerkiksi taloushallinnon, asiakkuudenhallinnan, suunnittelun ja tuotannon järjestelmissä olevat tiedot. Kun nämä tiedot voidaan yhdistää projektin kontekstiin hallitusti, myös tekoälyn mahdollisuudet tukea liiketoiminnan johtamista laajenevat.

Tekoäly voi auttaa yritystäsi tekemään asioita nopeammin. Mutta kun se tuntee liiketoimintasi, se voi auttaa yritystäsi myös toimimaan paremmin.

Ehkä tärkein kysymys yritysjohdolle ei siksi olekaan vain, mitä tekoälyllä voidaan tehdä tänään.

Vaan mitä tekoälyn pitäisi tietää yrityksestämme, jotta voimme hyödyntää sen mahdollisuuksia huomenna?

AI:n arvo riippuu siitä, mitä se tietää yrityksestäsi

Toimintamalli ja projektitieto muodostavat perustan AI:n liiketoimintahyödylle

Petri Tarjamo
+358 50 3227019
petri.tarjamo@granlund.fi

Tutkimus: Nyqvist, Kuusakoski, Aaltonen & Peltokorpi (2026). Could it be more than a toolbox? Engineering, Construction and Architectural Management. doi:10.1108/ECAM-09-2025-1450