Luin Kokoomuksen kesäkuun tekoälyraportin ekonomistin silmillä. Pelkät investoinnit tekoälyyn eivät vielä riitä eikä edes onnistuminen tekoälyn käyttöönotossa.
Kun teknologia muuttuu halvemmaksi, arvo siirtyy sen komplementeille. Tämä ei ole mielipide vaan taloustieteen peruslause. Höyrykone teki halvaksi mekaanisen liikkeen, ja arvo siirtyi teräkselle, rautateille ja tehdasorganisaatioille. Sähkö teki valaistuksen halvaksi, ja arvo siirtyi laitteille, joita sähköllä käytettiin. Internet teki halvaksi tiedon välittämisen, ja arvo siirtyi huomiolle, luottamukselle ja fyysiselle logistiikalle.
Tekoäly tekee halvaksi rutiininomaisen kognition. Se tarkoittaa, että arvo ei jää kielimalleille itselleen. OpenRouterin data on yksiselitteistä: Googlen, OpenAI:n ja Anthropicin yhteinen markkinaosuus tokeneissa on romahtanut 72 prosentista 33 prosenttiin reilussa vuodessa. Avoimet mallit pakottavat marginaalit kohti nollaa. Samoin käy laskennalle: hyperskaalaajien kumulatiiviset investoinnit nousevat kahteen biljoonaan dollariin vuonna 2026, mutta tuotot juuri ja juuri kattavat poistot.
Tämä ei ole huono uutinen. Se on hyvä uutinen tekoälyn käyttäjille ja huono uutinen sille, joka luuli rikastuvansa rakentamalla perusmalleja. Suomen kannalta se tarkoittaa kolmea asiaa.
Ensinnäkin meidän ei kannata yrittää rakentaa omaa GPT:tämme. Raportin linjaus suomen ja ruotsin kielen kyvykkyyksien ankkuroimisesta yhteiseurooppalaiseen OpenEuroLLM:ään ei ole kompromissi vaan taloudellisesti välttämätön realismi. Mallikerroksen tuotto valuu käyttäjille joka tapauksessa.
Toiseksi arvo ei myöskään jää pelkästään laskentainfrastruktuuriin. LUMI on Euroopan suurin tekoälytehdas, mutta se on pieni verrattuna siihen, mitä neljä suurinta yhdysvaltalaista teknologiayhtiötä käyttää pelkästään vuonna 2026: 725 miljardia dollaria. Laskennan hinta laskee eksponentiaalisesti. Se on globaali hyödyke, ei niukkuustarina.
Kolmanneksi arvo syntyy siellä, missä tekoäly kohtaa jotain, mitä ei voi kopioida eikä ostaa rahalla. Suomen on etsittävä omat niukkuutensa ja varmistettava, että omistamme ne.
Testi yksi: Mitä Suomessa on aidosti niukkaa?
Energia on paikkasidonnainen etu, mutta se ei ole monistamaton. Ruotsilla, Norjalla ja Islannilla on samat edut. Sadan megawatin datakeskus on miljardin euron investointi, josta kotimaisuusaste on 30–50 prosenttia ja pysyviä työpaikkoja syntyy kaksisataa. Jos Suomi myy vain sähköä ja konesalitilaa, se myy hyödykettä, jota muutkin tuottavat. Kilpailu painaa hinnan alas.
Mutta on olemassa resurssi, jota ei voi monistaa millään pääomamäärällä: viisikymmentä vuotta yhtenäisellä henkilötunnuksella linkitetyt väestörekisterit. Tämä on lähimpänä puhdasta niukkuustarinaa koko Suomen tekoälypolitiikassa. Se ei ole teknologiaa. Se on instituutio, jota ei voi rakentaa tyhjästä.
Siksi on käsittämätöntä, että Suomi vie sote-tekoälyhankkeistaan tuotantoon vain 38 prosenttia, kun Tanska vie 76 ja Viro 75. Ero ei selity teknologialla. Se selittyy sillä, että emme ole ratkaisseet institutionaalisia pullonkauloja kuten 23 sote-aluetta: kuka omistaa datan, kuka saa käyttää sitä, ja miten hyöty jaetaan. Rekisteridata on Suomen öljy, mutta jätämme sen maahan, koska emme ole rakentaneet putkia.
Testi kaksi: Mikä pysyy niukkana?
Johtamiskyky ja kohdentamistaito ovat niukkoja, ja ne pysyvät niukkoina. Niitä ei voi ostaa samalla tavalla kuin GPU:ita. Virginia Minnin tutkimus osoittaa, että hyvä esimies, joka osaa kohdentaa työntekijän oikeaan tehtävään, nostaa tämän palkkaa 30 prosenttia vielä seitsemän vuotta myöhemmin. Toimipaikan tuottavuus nousisi 61 prosenttia, jos hyvien esimiesten osuus kaksinkertaistettaisiin.
Tämä on tekoälyn aikakauden keskeinen taloudellinen mekanismi. Kun malli itsessään ei enää ole pullonkaula, tuotto kertyy sille, joka osaa rakentaa prosessit uudelleen tekoälyn ympärille. Raportin yhteenveto — muutos on 90 prosenttia johtamista ja 10 prosenttia teknologiaa — on tämä väite tiivistettynä. Ja juuri tämä on se kerros, jonka tuotto todennäköisesti jää kotimaahan sen sijaan, että valuisi ulkomaisen pilvipalvelun tarjoajan taseeseen.
Mutta johtaminen ei synny koulutusohjelmista. Se syntyy kokemuksesta. Ja tässä saattaa piillä tekoälyn aikakauden vakavin riski.
Testi kolme: Kenelle arvo päätyy?
Alex Imasin kokeellinen tutkimus osoittaa, että ihmisen tekemä työ nauttii niukkuuspreemiota: identtisen tuotteen maksuhalukkuus kaksinkertaistui pelkästä inhimillisyydestä, mutta preemio suli, kun tekoäly oli osallisena tuotannossa. Kuluttajat eivät arvosta konetta samalla tavalla.
Samanaikaisesti Stanfordin tuore tutkimus mittasi 13 prosentin suhteellisen laskun 22–25-vuotiaiden työllisyydessä eniten tekoälylle altistuneissa ammateissa. Ruotsalainen rekisteritutkimus vahvisti saman ilmiön yritysten sisällä. Nuoret koodarit ovat ensimmäisenä iskussa.
Miksi? Koska ne rutiinitehtävät, joista nuori työntekijä perinteisesti oppii ammattinsa, ovat niitä tehtäviä, joita automaatio syö ensin. Kokeneen palkkapreemio maksetaan osittain sillä, että tikapuut, joita pitkin seuraajat nousisivat samaan asemaan, ovat katoamassa. Se voi olla jatkossa talouden pullonkaula. Koko fiskaalinen kestävyysyhtälö nojaa siihen, että tuleva sukupolvi on tuottava ja työllistynyt. Jos tekoäly kaventaa nuorten sisääntuloväylää, se syö samaa työvoimaa, jonka varaan julkisen talouden tasapaino on rakennettu.
OECD:n havainto on tässä valossa vapauttava: alle prosentti työntekijöistä tarvitsee koskaan edistynyttä teknistä tekoälyosaamista. Ongelma ei ole se, että kaikki pitäisi kouluttaa uudelleen datatieteen kursseille. Ongelma on se, että aloittelijan polku työelämään on tukkeutumassa. Oppisopimukset, harjoittelupaikat ja nuorten työllisyyden erillinen seuranta eivät ole sosiaalipolitiikkaa. Ne ovat infrastruktuuria, joka tuottaa ne asiantuntijat, joiden varaan koko kestävyysyhtälö lopulta rakentuu.
Mihin arvo valuu?
Exponential View’n neljä tulevaisuusskenaariota päätyvät kaikki samaan johtopäätökseen: jokainen pinon kerros puristuu kilpailussa, ja kuluttaja saa ylijäämän. Mutta joku joutuu rakentamaan ja ylläpitämään infrastruktuurin, jonka läpi kaikki virtaa. Ja joku kerää voitot niistä komplementeista, joita tekoäly tarvitsee.
Korinekin ja Stiglitzin analyysi on tässä avuksi. Tekoälyn tuotot muistuttavat kvasivuokria: voittoja, jotka syntyvät siitä, että jokin tuotannontekijä muuttuu arvokkaammaksi, ei siitä, että joku tekisi enemmän töitä. Tällaiset windfall-voitot voidaan verottaa vähällä käyttäytymisvaikutuksella. Tämä tarkoittaa, että Suomen ei tarvitse hyväksyä passiivisesti sitä, kuka omistaa tekoälyn synnyttämän arvon. Omistusrakenteisiin voidaan — ja pitää — vaikuttaa etukäteen.
Viisi johtopäätöstä
1. Rekisterit ovat arvokkain kortti. Ne ovat ainoa aidosti monistamaton pääoma Suomen tekoälystrategiassa. Tarvitsemme selkeän omistus- ja lisensointimallin, jolla julkinen taho säilyttää määräysvallan datan hyödyntämisestä. Ei riitä, että data on olemassa. Sen arvo realisoituu vain, jos se saadaan tuotantoon. Tanskan ja Viron ero Suomeen ei ole teknologinen — se on institutionaalinen.
2. Yhteiseurooppalainen mallistrategia on oikea vastaus. Suomen ei pidä tuhlata kansalliseen perusmalliin. Mallikerroksen marginaalit puristuvat joka tapauksessa. Avoimen lähdekoodin ja yhteiseurooppalaisen yhteistyön kautta saamme kielikattavuuden ilman, että joudumme kilpailemaan tappiollisessa infrastruktuurikilpajuoksussa.
3. Energiaomistus ratkaisee enemmän kuin megawatit. On merkittävä ero sillä, omistaako Suomi sen lisäenergian, jota datakeskukset tarvitsevat, vai isännöikö se vain hallia, jonka sisällä pyörivät piirit kuuluvat jonkun muun taseeseen. Julkisen sektorin ja kotimaisten energiayhtiöiden tulisi säilyttää määräysvalta tuotannossa, ei vain siirtoverkossa. Kvasivuokrien logiikka koskee myös energiaa.
4. Johtaminen on halvin ja tuottoisin investointi. 66 prosenttia suomalaisyrityksistä käyttää generatiivista tekoälyä, mutta vain neljä prosenttia pohjoismaisista yrityksistä raportoi mitattavaa liiketoimintahyötyä. Kuilu ei ole teknologinen. Se on johtamiskuoppa. Julkisen sektorin tulisi investoida nimenomaan johtamisen ja prosessien uudelleenrakentamisen tukeen, ei pelkästään lisenssien ja laitteiston ostoon.
5. Aloittelijan polku on talouden elinehto. Diplomi-insinöörien ensimmäisen työpaikan saanti on jo hidastunut. Jos tekoäly syö tikapuut, joilla nuoret kiipeävät, se syö myös tulevan veronmaksajakunnan. Tämä vaatii pikaista toimintaa: oppisopimusten laajentamista tekoälyn käyttöön, pakollista harjoittelua osaksi korkeakoulututkintoja, ja nuorten työllisyyden erillistä seurantaa tekoälyaltistuneissa ammateissa. Kyse ei ole sosiaalipolitiikasta vaan tuottavuuden perustasta.
Suomella on hyvä käsi. Sähkönsiirron varmuus on 99,99995 prosenttia. Tukkuhinta on pysynyt vuoden 2019 tasolla, kun muualla EU:ssa on nähty yli sadan prosentin nousu. LUMI on edelleen Euroopan suurin tekoälytehdas. Väestörekisterit ovat maailmanluokan pääomaa.
Mutta talouden logiikka on armoton. Arvo valuu niukoille komplementeille. Jos Suomi ei omista niitä, se isännöi peliä, jonka säännöt ja tuotot kuuluvat jollekin muulle. Tekoäly luo arvoa — mutta sen, kenelle se arvo päätyy, ratkaisee se, kuka hallitsee niukkuutta.
Autor, D. & N. Thompson (2025), “Expertise”, Journal of the European Economic Association, https://doi.org/10.1093/jeea/jvaf023 & https://www.digitalistpapers.com/vol2/autorthompson
Brynjolfsson, Chandar & Chen (2025), “Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence”, digitaleconomy.stanford.edu
Exponential View (25.6.2026), ”The State of the AI Economy”, intelligence.exponentialview.co/assets/ev-state-of-ai-economy-2026.pdf
Korinek, A. & J. Stiglitz (2021), ”Artificial Intelligence, Globalization, and Strategies for Economic Development”, https://www.nber.org/papers/w28453
Minni, V. (2026), “Making the Invisible Hand Visible: Managers and the Allocation of Workers to Jobs”, The Quarterly Journal of Economics, https://doi.org/10.1093/qje/qjag017