# Savonia-artikkeli: Voiko tekoäly auttaa ymmärtämään asiakasta paremmin?

05.10.2026 [Artikkelit](https://www.savonia.fi/artikkelit)[Liiketalouden ala](https://www.savonia.fi/liiketalouden-ala)[Master School](https://www.savonia.fi/master_school)[Tekoäly](https://www.savonia.fi/tekoaly)

Asiakasymmärryksestä puhutaan paljon, mutta käytännössä sen hyödyntäminen on monessa organisaatiossa yllättävän vaikeaa. Asiakastietoa on usein runsaasti, mutta se löytyy eri järjestelmistä, tutkimuksista ja raporteista. Entä jos asiakasymmärrystä voisi hyödyntää keskustelemalla erilaisten synteettisten asiakaspersoonien kanssa?

Tätä kysymystä lähdettiin selvittämään ylemmän ammattikorkeakoulun opinnäytetyössä, jossa tutkittiin tekoälyllä luotujen asiakaspersoonien hyödyntämistä vuokra-asumisen liiketoiminnan ja asiakaskokemuksen kehittämisessä. Työn toimeksiantajana toimi SATO Oyj.

## Asiakasprofiileista keskustelevaan tekoälyyn

Digitalisaation ja tekoälyn kehittymisen myötä perinteiset asiakasprofiilit ovat laajentumassa kohti dynaamisempia ja simuloituja tekoälypersoonia, jotka mahdollistavat syvemmän ja käytännöllisemmän asiakasymmärryksen. (Verhaeghe 2025).

Monet organisaatiot hyödyntävät segmentointia ja asiakasprofiileja markkinoinnin sekä palveluiden kehittämisen tukena. Perinteiset asiakaspersoonat ovat kuitenkin usein hyvin staattisia kuvauksia, jotka vanhenevat nopeasti eivätkä elä mukana arjen päätöksenteossa.

Perinteiset käyttäjäpersoonat ovat usein hitaita tuottaa, alttiita inhimilliselle harhalle ja nopeasti vanhenevia, koska ne perustuvat rajattuun otokseen ja staattiseen analyysiin. Tekoäly mahdollistaa aivan uudenlaisen lähestymistavan, sillä tekoälyllä luodut persoonat ovat dataohjattuja, jatkuvasti päivittyviä ja todelliseen käyttäytymiseen perustuvia. Tekoäly pystyy analysoimaan suuria määriä monipuolista käyttäjädataa, kuten käyttäytymistä, palautteita ja tukipyyntöjä sekä tunnistamaan niistä piileviä segmenttejä, motiiveja ja kipupisteitä ilman ennakko-oletuksia. Näin syntyvät persoonat eivät ole enää kertaluonteisia kuvauksia, vaan “eläviä” malleja, jotka kehittyvät käyttäjien mukana ja tukevat ajantasaisempaa päätöksentekoa esimerkiksi viestinnässä, palvelumuotoilussa ja tuotekehityksessä. Tekoäly ei kuitenkaan korvaa ihmistä, vaan toimii analyysin vahvistajana. Ihminen vastaa edelleen tulkinnasta, kontekstista ja merkityksellisten johtopäätösten tekemisestä. (Switas 2026).

Opinnäytetyössä rakennettiin olemassa olevaan asiakasdataan ja segmentointitutkimuksiin perustuvia tekoälyasiakkaita Microsoft Copilot Studiolla. Näiden tehtävänä ei ollut korvata oikeita asiakkaita, vaan simuloida erilaisten asiakasryhmien näkökulmia esimerkiksi markkinointiviestien, verkkosisältöjen ja palveluideoiden arvioinnissa. Tutkimuksessa jokaiselle tekoälyasiakkaalle määriteltiin oma näkökulmansa, arvonsa ja tapansa tehdä päätöksiä. Näin samaa ideaa voitiin tarkastella usean erilaisen asiakkaan silmin ennen kuin sitä vietiin eteenpäin.

Jotta tekoälyasiakkaista olisi aidosti hyötyä organisaatiolle, niiden luominen ei voi perustua arvailuun. Salmisen (2023) mukaan persoonien luominen ja soveltaminen tarkoittaa dataohjautuvaa prosessia, jossa käyttäjiä tai asiakkaita koskevan tiedon pohjalta muodostetaan persoonia ja hyödynnetään niitä organisaation käytännön toiminnoissa, kuten markkinoinnissa. Prosessi etenee tyypillisesti neljän vaiheen kautta: tiedon keruusta persoonien luomiseen, validointiin ja lopulta niiden soveltamiseen.

## Mitä tutkimuksessa opittiin?

Tutkimuksen aikana tekoälyasiakkaita pilotoitiin markkinoinnin ja viestinnän kehittämistyössä. Käytännössä tekoälyasiakkaita hyödynnettiin esimerkiksi markkinointiviestien, verkkosisältöjen ja palveluideoiden arvioinnissa. Sama viesti saattoi herättää eri tekoälyasiakkaissa hyvin erilaisia reaktioita, mikä auttoi tunnistamaan mahdollisia kehityskohteita jo suunnitteluvaiheessa.

Tulokset olivat kiinnostavia. Tekoäly ei varsinaisesti tuottanut uutta asiakastietoa, mutta se auttoi tekemään olemassa olevan asiakasymmärryksen näkyväksi ja helpommin hyödynnettäväksi. Käyttäjät kokivat työkalun erityisen hyödylliseksi silloin, kun haluttiin sparrata omia ajatuksia, tunnistaa asiakkaiden mahdollisia huolia tai löytää uusia näkökulmia suunnittelun alkuvaiheessa. Merkittävin hyöty liittyi ajattelun rikastamiseen. Tekoälyasiakkaat auttoivat tarkastelemaan suunniteltuja ratkaisuja eri näkökulmista ja haastamaan organisaation omia oletuksia asiakkaista.

Samalla tutkimus osoitti myös haasteita. Eri tekoälyasiakkaiden näkökulmat eivät aina erottuneet toisistaan riittävän selkeästi ja osa vastauksista koettiin liian pitkiksi tai toistaviksi. Tämä muistuttaa siitä, että tekoälyratkaisujen arvo ei synny pelkästään teknologiasta, vaan niiden suunnittelusta, taustalla olevasta datasta ja käyttötarkoituksesta.

## Tekoäly ei korvaa todellista asiakasta

Yksi tutkimuksen tärkeimmistä havainnoista oli, että tekoälyasiakkaat eivät korvaa asiakastutkimusta eivätkä oikeita asiakkaita. Generatiivinen tekoäly tuottaa vastauksia olemassa olevan aineiston pohjalta ja voi sisältää virheitä, vinoumia tai vääriä oletuksia. Siksi sen tuottamia näkemyksiä tulee aina tarkastella kriittisesti ja tekoälyasiakkaan rinnalla tulee käyttää perinteisiä asiakastutkimuksen menetelmiä, jotka perustuvat aitojen asiakkaiden osallistamiseen.

Teknologian rooli on väline, joka mahdollistaa kuuntelun, personoinnin ja jatkuvan mukautumisen, mutta merkitys, eettisyys ja tulkinta säilyvät ihmisten vastuulla (Miniero 2026, 38).

Tutkimuksessa havaittiin myös, että parhaimmillaan tekoäly toimii asiantuntijan sparrauskumppanina. Se voi auttaa tunnistamaan kysymyksiä, joita ei ehkä olisi muuten tullut ajatelleeksi, mutta lopullinen tulkinta ja päätöksenteko kuuluvat edelleen ihmiselle.

Tutkimuksessa havaittiin, että tekoälyasiakkaiden taustalla olevan datan laatu ja määrä on tärkeässä roolissa. Tässä tutkimuksessa rakennetut tekoälyasiakkaat olivat staattiseen taustadataan rakennettuja, joten niiden päivittäminen tapahtui manuaalisesti, mikä osaltaan heikensi tekoälyasiakkaiden vastausten ajantasaisuutta.

Generatiivinen tekoäly ei ymmärrä asioita kuten ihminen, vaan muodostaa vastauksia ennustamalla todennäköisimpiä seuraavia sanoja. Tämän vuoksi se voi myös tuottaa virheellisiä tai harhaanjohtavia vastauksia, joita kutsutaan hallusinaatioiksi. Siksi tekoälyn tuottamia näkemyksiä tulee aina arvioida kriittisesti. (Baker 2024, 18-22).

Tämä tutkimuksessakin validoitu havainto on tärkeä aikana, jolloin tekoälyyn kohdistuu paljon odotuksia. Vaikka teknologia kehittyy nopeasti, asiakasymmärryksen ytimessä ovat edelleen ihmiset, heidän kokemuksensa ja todellinen vuorovaikutus.

## Tulevaisuuden mahdollisuus

Tutkimuksen perusteella tekoälyasiakkaiden suurin potentiaali ei välttämättä ole yksittäisten kehitystoimenpiteiden arvioinnissa, vaan koko asiakaspolun kehittämisessä. Tekoäly voisi auttaa tunnistamaan erilaisten asiakkaiden tarpeita ja kipukohtia asunnon etsinnästä hakemiseen, muuttoon, asumiseen ja jopa poismuuttoon asti ja auttaa kohdentamaan palveluita ja viestintää oikealle asiakkaalle aiempaa relevantimmalla tavalla.

Tekoäly ei korvaa asiakasymmärrystä eikä todellisia asiakkaita. Parhaimmillaan se kuitenkin auttaa tekemään olemassa olevasta asiakasymmärryksestä näkyvää, helposti saavutettavaa ja aktiivisesti hyödynnettävää. Tulevaisuudessa tekoälyasiakkaat voivat toimia organisaatioiden sparrauskumppaneina, jotka auttavat pitämään asiakkaan näkökulman mukana päätöksenteossa myös silloin, kun oikeita asiakkaita ei ole mahdollista osallistaa jokaiseen kehitysvaiheeseen.

Kun asiakasdata, palvelumuotoilu ja tekoäly yhdistetään tarkoituksenmukaisesti, voidaan asiakasnäkökulma tuoda osaksi arjen päätöksentekoa aivan uudella tavalla. Tekoäly ei tällöin korvaa asiakasta, vaan auttaa organisaatioita muistamaan, kenelle palveluita oikeastaan rakennetaan.

#### Kirjoittajat

Annina Rautio, Asiakaskokemuksen kehittäjä, YAMK-opiskelija, Master School, Savonia-Ammattikorkeakoulu

Ulla Pekkarinen, liiketoimintaosaamisen lehtori, Master School, Savonia-ammattikorkeakoulu

#### Lähteet

Baker, P. 2024. Generative AI for dummies. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc.

Miniero, G. 2026. Happiness and Well-Being in Customer Experience: Transformative Research in the Time of AI. Oxford: Taylor & Francis Group.

Salminen, J. 2023. Personas.fi. Miten generatiivinen tekoäly voi auttaa persoonien luomisessa ja soveltamisessa? 20.7.2023. [https://personas.fi/2023/07/20/miten-generatiivinen-tekoaly-voi-auttaa-persoonien-luomisessa-ja-soveltamisessa/](https://personas.fi/2023/07/20/miten-generatiivinen-tekoaly-voi-auttaa-persoonien-luomisessa-ja-soveltamisessa/). Viitattu 19.3.2026

Switas. 2026. Tekoälyn hyödyntäminen syvempien käyttäjätietojen ja tarkempien persoonien saamiseksi. 6.1.2026. [https://www.switas.com/fi/articles/leveraging-ai-for-deeper-user-insights-and-more-accurate-personas](https://www.switas.com/fi/articles/leveraging-ai-for-deeper-user-insights-and-more-accurate-personas). Viitattu 28.4.2026

Verhaeghe, A. 2025. AI-powered consumer personas: a new era of engagement and decision-making. 25.2.2025. Human8. [https://www.wearehuman8.com/blog/ai-consumer-personas-a-new-era-of-engagement-and-decision-making/](https://www.wearehuman8.com/blog/ai-consumer-personas-a-new-era-of-engagement-and-decision-making/). Viitattu 28.4.2026