Pilvipalveluiden käyttö kasvaa EU:ssa – näin kasvuyritys arvioi toimittajariippuvuutensa ennen tekoälyhanketta

52,74 % EU-yrityksistä käytti maksullisia pilvipalveluita vuonna 2025 – osuus kasvoi 7,42 prosenttiyksikköä vuodesta 2023 (Eurostat, 2026). Yhä suurempi osa kasvuyrityksen datasta, järjestelmistä ja nyt myös tekoälyagenteista asuu yhden tai muutaman ulkoisen toimittajan infrastruktuurissa.

Tämä ei ole ongelma sinänsä. Ongelma syntyy, kun kasvuyritys rakentaa tekoälyratkaisuja tietämättä, mihin toimittajaan se sitoutuu samalla – ja mitä tapahtuu, kun toimittaja nostaa hintaa, muuttaa käyttöehtoja tai lopettaa palvelun.

Miksi pilvitoimittajariippuvuus on nyt tekoälystrategian kysymys?

Kun yritys ottaa käyttöön AI-agentin, se ei vain käytä pilvipalvelua vaan sitoo liiketoimintaprosessin sen päälle. Agentti tarvitsee mallin, laskentatehon ja usein toimittajan omat rajapinnat. Mitä syvemmälle agentti integroituu, sitä vaikeampaa ja kalliimpaa toimittajan vaihto on jälkikäteen.

Sama ilmiö näkyy laajemmin: pilvipalveluiden käyttö EU:ssa kasvaa nopeammin kuin koskaan. Eurostatin mukaan kasvu vuodesta 2023 vuoteen 2025 oli 7,42 prosenttiyksikköä – suurin osuus tähän mennessä. Kun käyttö kasvaa, myös riippuvuus kasvaa, jos sitä ei johdeta tietoisesti.

Mitä toimittajariippuvuus tarkoittaa kasvuyrityksen arjessa?

Toimittajariippuvuus tarkoittaa, että yrityksen data, mallit tai prosessit ovat sidottuja yhteen pilvi- tai AI-toimittajaan niin tiukasti, ettei vaihto onnistu kohtuullisella ajalla tai kustannuksella. Käytännössä se näkyy kolmella tavalla: data on tallennettu toimittajan omaan formaattiin, integraatiot on rakennettu vain yhden toimittajan rajapintoihin, ja henkilöstön osaaminen keskittyy yhden alustan ympärille.

Kasvuyrityksen ei tarvitse välttää pilvipalveluita – se ei ole realistista. Sen täytyy tietää, mihin se sitoutuu, ja rakentaa data niin, että se on siirrettävissä tarvittaessa.

Miten kasvuyritys arvioi oman riippuvuutensa?

Riippuvuuden arviointi alkaa kolmesta kysymyksestä: Missä muodossa data on tallennettu? Voiko sen viedä ulos standardimuodossa ilman toimittajan erikoistyökaluja? Ja mitä tapahtuu liiketoimintaprosessille, jos toimittaja katkaisee palvelun yllättäen?

Tämä on sama logiikka, joka ohjaa moni-malli-strategiaa AI-malleissa – ks. Yksi tekoälymalli ei riitä. Riippuvuutta ei poisteta kokonaan, mutta sitä voi pienentää tietoisilla arkkitehtuurivalinnoilla.

Miksi ratkaisu on datapohjakerros, ei toimittajan vaihto?

Yleisin virhe on yrittää ratkaista riippuvuus vaihtamalla toimittajaa – mikä yleensä siirtää ongelman vain toiseen toimittajaan. Kestävä ratkaisu on rakentaa väliin kerros, joka pitää datan ja integraatiologiikan yrityksen omassa hallinnassa, riippumatta siitä, mikä pilvi- tai AI-malli on sen alla.

Master Layer on datapohjakerros, joka yhdistää yrityksen olemassa olevat järjestelmät (CRM, ERP, dokumentit) turvallisesti tekoälyn käytettäväksi. Se toimii puskurina yrityksen datan ja ulkoisen AI-toimittajan välissä: data pysyy hallittavana ja siirrettävänä, vaikka malli tai pilvipalvelu vaihtuisi.

Käytännössä tämä tarkoittaa, että kasvuyritys voi ottaa käyttöön uuden AI-agentin tai mallin ilman, että koko integraatio pitää rakentaa uudelleen. Riippuvuus siirtyy kokonaisesta toimittajasta yhteen hallittuun kerrokseen, jonka yritys itse omistaa.

Mistä liikkeelle, kun riippuvuutta ei ole vielä kartoitettu?

Ensimmäinen askel ei ole teknologian vaihto vaan kartoitus: missä data sijaitsee, missä muodossa se on, ja mitkä prosessit kaatuisivat, jos yksittäinen toimittaja katoaisi huomenna. Tämä kartoitus on osa laajempaa tekoälystrategiaa – ks. Data-inventaario ennen tekoälyhanketta.

Kun kartoitus on tehty, seuraava askel on priorisoida: mitkä järjestelmät kannattaa avata ensin datapohjakerroksen taakse, ja mikä tuottaa yritykselle eniten arvoa euroissa mitattuna. Tämä on juuri se kysymys, jonka Master Plan ratkaisee ennen teknistä toteutusta.

Usein kysytyt kysymykset

placeholder