Sisällysluettelo
- KI-työkalun Build vs Buy -päätös: Miksi se on vuonna 2025 kriittisempi kuin koskaan
- Oman KI-työkalun kehittäminen: 5 ratkaisevaa kriteeriä
- KI-standardiratkaisut vs oma kehitys: Käytännön vertailu
- KI-työkalun kehitys: Realistiset kustannukset ja ajankäyttö 2025
- Vaiheittainen opas: Näin teet oikean Build vs Buy -päätöksen
- Käytännön esimerkkejä: Nämä yritykset tekivät oikean valinnan
- Yhteenveto: Build vs Buy KI-aikakaudella
- Usein kysytyt kysymykset
Olet yrityksesi yhden tärkeimmän strategisen päätöksen edessä: pitäisikö kehittää oma KI-ratkaisu vai panostaa valmisratkaisuun?
Tunnen tämän tilanteen hyvin.
Viimeisen 18 kuukauden aikana olen konsultoinut yli 40 yritystä tämän päätöksen äärellä.
Puolet heistä valitsi väärin.
Miksi näin käy ja miten sinä onnistut paremmin, selitän tässä artikkelissa.
KI-työkalun Build vs Buy -päätös: Miksi se on vuonna 2025 kriittisempi kuin koskaan
KI-ympäristö on muuttunut radikaalisti viimeisen 12 kuukauden aikana.
Mikä ennen oli selvää (lähes aina “Buy”), on nyt huomattavasti monimutkaisempaa.
Mikä KI-ympäristössä on todella muuttunut
Ennen vastaus oli yksinkertainen: “Osta valmisratkaisu.”
Oman KI-työkalun kehitys oli hyvin kallista, hidasta ja riskialtista.
Nyt tilanne on toinen.
Avoimen lähdekoodin mallit kuten Llama 3.1 (Meta, 2024) tai Mistral (Mistral AI, 2024) ovat drastisesti vähentäneet kehityskustannuksia.
Pilvi-infrastruktuurit kuten AWS Bedrock ja Azure OpenAI Service helpottavat operointia.
No-code ja low-code -alustat mahdollistavat räätälöityjen ratkaisujen toteutuksen pienillekin tiimeille.
Samaan aikaan valmisratkaisut eivät ole automaattisesti parantuneet.
Monet SaaS-toimijat ovat vain integroineet ChatGPT:n ja nimenneet tämän “KI-ominaisuudeksi”.
Se on kuin tarra vanhan auton päällä.
Uudet realiteetit KI-kehityksen kustannuksissa
Annan konkreettisia lukuja:
| Monimutkaisuus | 2022 (oma kehitys) | 2025 (Open Source) | Valmisratkaisu SaaS |
|---|---|---|---|
| Yksinkertainen chatbot | 150.000 – 300.000€ | 15.000 – 50.000€ | 50 – 500€/kk |
| Dokumenttianalyysi | 300.000 – 800.000€ | 50.000 – 150.000€ | 200 – 2.000€/kk |
| Custom RAG -järjestelmä | 500.000 – 1.500.000€ | 80.000 – 300.000€ | 500 – 5.000€/kk |
Nämä luvut perustuvat todellisiin projekteihin omasta verkostostani.
Kuten huomaat: kustannuserot ovat kaventuneet dramaattisesti.
Kolmen vuoden aikajänteellä räätälöidyt ratkaisut voivat usein olla jopa edullisempia.
Miksi valmisratkaisut eivät ole enää automaattisesti paras vaihtoehto
Näen yhä useammin yrityksiä, jotka luottavat sokeasti valmisratkaisuihin.
Ennen se oli oikea valinta – nyt usein virhe.
Tässä yleisimmät ongelmat valmis-KI-työkaluissa:
- Datan lock-in: Arvokkaat opetusdatasi päätyvät palveluntarjoajalle
- Ominaisuusriippuvuus: Voit käyttää vain sen, minkä toimittaja on toteuttanut
- Skaalauskustannukset: Käytön kasvaessa hinnat nousevat rajusti
- Compliance-riskit: Etenkin säännellyillä toimialoilla ongelmallista
- Vendor lock-in: Palveluntarjoajan vaihto vaikeutuu ajan myötä
Yksi asiakkaistani maksaa tänään 12.000€ kuukaudessa valmisratkaisusta.
Oma ratkaisu olisi maksanut 200.000€ kehityskuluihin ja 2.000€/kk ylläpitoon.
18 kuukauden jälkeen oma ratkaisu olisi ollut jo edullisempi.
Lisäksi datan hallinta olisi täysin omissa käsissä.
Oman KI-työkalun kehittäminen: 5 ratkaisevaa kriteeriä
Olen kehittänyt päätösmatriisin, joka on johtanut oikeaan valintaan yli 90 % konsultoinneissani.
Nämä 5 kriteeriä ratkaisevat, kannattaako rakentaa vai ostaa.
Kriteeri 1: Datan hallinta ja compliance-vaatimukset
Tärkein kriteeri ylipäätään.
Jos toimit säännellyllä alalla tai käsittelet arkaluonteisia tietoja, oma ratkaisu on usein ainoa vaihtoehto.
Build-indikaattori:
- GDPR-kriittiset tiedot (terveys, finanssi, lakiasiat)
- Toimialakohtaiset compliance-vaatimukset
- Tiedot eivät saa poistua yrityksestä
- Audit-vaatimukset KI-päätöksille
Buy-indikaattori:
- Ei-kriittiset tiedot (markkinointi, julkinen tieto)
- Ei erityisiä compliance-vaatimuksia
- Cloud-first -strategia yrityksessä
Eräs asianajotoimistojen asiakkaani halusi aluksi käyttää valmisratkaisua.
Compliance-tarkastuksen jälkeen selvisi: asiakkaiden tiedot eivät voi mennä ulkopuolisille KI-toimittajille.
Oma kehitys oli ainoa vaihtoehto.
Kriteeri 2: Erityiset toiminnalliset vaatimukset
Mitä tarkemmin määritellyt tarpeesi ovat, sitä todennäköisemmin tarvitset oman ratkaisun.
Valmiit työkalut on tehty keskivertokäyttöön.
Mutta sinä et todennäköisesti ole keskiverto.
Build-indikaattori:
- Erittäin erikoistunut aladomain
- Uniikit liiketoimintaprosessit
- Proprietäärinen tietorakenne
- Integraatio vanhoihin järjestelmiin
- Hyvin erityiset ulostuloformaatit
Buy-indikaattori:
- Standardikäyttötapaukset (chat, käännös, tekstinluonti)
- Toimialatyyppiset prosessit
- Yksinkertaiset tietorakenteet
- Perusintegraatiot riittävät
Minulla oli asiakkaana konepajateollisuuden yritys, jolla oli 40 vuoden konstruktiodatan historia.
Data oli niin erityisesti rakennettua, ettei mikään valmis-KI toiminut sen kanssa.
Rakentaminen oli ainoa järkevä vaihtoehto.
Kriteeri 3: Pitkän aikavälin kustannuslaskelma
Tässä useimmat yritykset tekevät ajatusvirheen.
Kiinnitetään huomiota vain alkuinvestointiin.
Kuitenkin jatkuvat kulut 3–5 vuoden aikajänteellä ovat ratkaisevia.
Todellinen TCO (Total Cost of Ownership):
| Kustannustekijä | Oma kehitys | Valmisratkaisu |
|---|---|---|
| Alkukehitys | 50.000 – 500.000€ | 0€ |
| Kuukausilisenssi | 0€ | 100 – 10.000€ |
| Hosting/infrastruktuuri | 200 – 2.000€/kk | Kuuluu lisenssiin |
| Ylläpito/päivitykset | 15–20% kehityskuluista/vuosi | Kuuluu lisenssiin |
| Skaalauskulut | Lineaarinen infrastruktuurin mukaan | Usein eksponentiaalinen |
Break-even -nyrkkisäännöt:
- Jos SaaS-maksut yli 2.000€/kk: harkitse omaa ratkaisua
- Jos 5x skaalautuvuus 3 vuodessa: suosi rakentamista
- Jos kehityskulut alle 18x kuukausikustannukset: harkitse rakentamista
Kriteeri 4: Aika markkinoille vs täydellinen ratkaisu
Aikataulu on usein ratkaiseva tekijä.
Joskus 80 %-ratkaisu tänään on parempi kuin 100 %-ratkaisu 6 kuukauden päästä.
Build-indikaattori:
- Pitkän tähtäimen strateginen aloite
- 6+ kk kehitysaikaa käytettävissä
- Täydellisyys tärkeämpää kuin nopeus
- Kilpailuetu uniikeilla ominaisuuksilla
Buy-indikaattori:
- Nopeita pilottiprojekteja tarvitaan
- Aikakriittiset liiketoimintamahdollisuudet
- Proof-of-Concept ennen lopullista päätöstä
- “Riittävän hyvä” kelpaa
Pro-vinkki: Aloita usein Buy-vaihtoehdolla Proof-of-Conceptia varten.
Jos se toimii, voit myöhemmin siirtyä Build-strategiaan.
Kriteeri 5: Sisäiset resurssit ja osaaminen
Tätä aliarvioidaan useimmin.
KI-kehitys ei ole pelkkää ohjelmointia.
Tarvitset kokonaisen ekosysteemin.
Tarvittavat sisäiset kompetenssit:
- Tekninen: ML-insinöörit, data-analyytikot, DevOps
- Liiketoiminta: Domain-asiantuntijat tiedonlaadussa
- Organisointi: Projektinhallinta KI-hankkeissa
- Strategia: Pitkän aikavälin KI-roadmap
Rakenna vain, jos sinulla on:
- Vähintään 2–3 KI-kokemuksen omaavaa tech-asiantuntijaa
- Budjetti ulkoiseen tukeen (ensimmäiset 6–12 kk)
- Johdon sitoutuminen vähintään 2+ vuodeksi
- Valmius jatkuvaan osaamisen kehittämiseen
Vaihtoehtona: kumppanuus kokeneen toimiston kanssa.
Varaudu silti: Valitse kumppani, joka pysyy rinnallasi pitkällä aikavälillä.
Eräs asiakkaani kehitti kahden hengen toimiston avulla.
Toimisto meni nurin 8 kuukaudessa.
Työkalu toimii edelleen, mutta päivitykset ovat mahdottomia.
KI-standardiratkaisut vs oma kehitys: Käytännön vertailu
Katsotaan miltä päätös näyttää käytännössä.
Vertailen todellisia esimerkkejä konsultointiprojekteistani.
Milloin valmisratkaisut ovat parempi valinta
KI-valmisratkaisut ovat joskus juuri se oikea ratkaisu.
Nämä käyttötapaukset ovat lähes aina perusteltuja Buy-vaihtoehdolle:
1. Sisältömarkkinointi ja SEO
Työkalut kuten Jasper AI tai Copy.ai ovat blogeissa ja sosiaalisessa mediassa lyömättömiä.
Omatekoisen tekstigeneraattorin kehitys ei kannata.
Algoritmit ovat kehittyneitä ja kehittyvät jatkuvasti.
2. Peruskäännökset
DeepL ja Google Translate päihittävät omat mallit – paitsi jos tarvitset erityistä terminologiaa.
Silloin Build muuttuu taas kiinnostavaksi.
3. Perus-chatbotit asiakaspalveluun
Intercom tai Zendesk tarjoavat riittävät perustason chatbotit.
90 % yrityksistä pärjää niillä mainiosti.
Käyttöönotto tunneissa – ei kuukausissa.
4. Sähköpostimarkkinoinnin optimointi
Mailchimp ja Klaviyo sisältävät KI-ominaisuudet.
Aihekentän optimointi, lähetysajankohdat, segmentointi.
Omana kehitystyönä tämä olisi resurssien haaskausta.
5. Vakiomuotoinen data-analyysi
Power BI:n KI-ominaisuudet ja Tableau Analytics kattavat tavallisen tarpeen.
Build muuttuu ajankohtaiseksi vain poikkeuksellisen analyyttisen vaatimuksen tapauksessa.
Custom-KI: Näissä tilanteissa Build on perusteltu
Sitten toisin päin – koska Build on oikea valinta.
1. Erittäin erikoistunut dokumenttianalyysi
Asianajotoimisto, jolla 20.000 eriaikaista sopimusta.
Perustyökalut eivät tunnista rakennetta.
Custom-RAG (Retrieval Augmented Generation) -järjestelmä domainspesifisellä koulutuksella.
Kustannus: 180.000€ kehitys, ROI 14 kk.
2. Integroitu tuotannon optimointi
Konepajayritys: 200 koneen sensordata, 15 vuotta historiatietoa.
Predictive Maintenance-projekti.
Valmisratkaisut eivät tue proprietääristä dataformaattia.
Custom-ratkaisu 300.000€, säästö 150.000€/vuosi.
3. Compliance-kriittinen päätöksentuki
Vakuutusyhtiö, jossa monimutkaiset Underwriting-säännöt.
KI-hankintariskin arviointijärjestelmä – kaikki sääntelyvaatimukset täyttyvät.
Täydellinen audit trail vaaditaan.
Valmisratkaisut ovat “black box” – kelpaamattomia auditointiin.
4. Proprietaariset algoritmit kilpailueduksi
Fintech, jolla ainutlaatuinen luottoarviointimenetelmä.
20 vuoden kokemus tarkasta kohderyhmästä.
Algoritmi on ydintekemistä.
Valmisratkaisut tuhoaisivat kilpailuedun.
Hybridimallit: Paras molemmista maailmoista
Usein fiksuin ratkaisu on yhdistellä molempia tapoja.
Kaikkea ei tarvitse rakentaa – eikä ostaa.
Testatut hybridistrategiat:
- Foundation + Custom Layer:
Käytä perustason malleja (GPT-4, Claude) pohjana.
Räätälöi domain-ominaisuudet custom-promptingilla ja fine-tuningilla.
80 % tehosta, 20 % kehityskuluista.
- Osta perus, rakenna erottautuva:
Standardityökalut normaalitoiminnoille.
Custom-kehitystä vain uniikkiin tarpeeseen.
Esim. perus-chatbot + custom-tuotekonfiguraattori.
- Prototypointi ostamalla, skaalaus rakentamalla:
Käynnistä valmisratkaisulla pilotointiin.
Kun toimii, kehitä räätälöity versio.
Vähentää riskiä ja maksimoi oppimiset.
- Monitoimittajamallin orkestrointi:
Yhdistä useiden toimittajien standardiAPI:t älykkäästi.
OpenAI tekstiin, Anthropic päättelyyn, Stability AI kuvaan.
Custom-logiikka ohjaamaan liiketoiminnan sääntöjä.
Viimeisen vuoden menestynein projektini oli juuri tällainen hybridi.
Perus-LLM perustoimintoihin.
Custom RAG-järjestelmä yrityskohtaisiin dokumentteihin.
Oma bisneslogiikka päätöksenteolle.
Kehitysaika: 4 kk vs. 12 kk.
Kustannus: 120.000€ vs. 400.000€.
Suorituskyky: parempi kuin pelkkä valmis- tai custom-ratkaisu yksin.
KI-työkalun kehitys: Realistiset kustannukset ja ajankäyttö 2025
Puhutaan rahasta.
Konkreettisesti – ilman kiillotusta.
Kerron mitä KI-kehitys oikeasti maksaa.
Paljonko oman KI-ratkaisun toteutus todella maksaa?
Kulut vaihtelevat suuresti monimutkaisuuden mukaan.
Tässä jaotteluni yli 40 projektin perusteella:
Kategoria 1: Yksinkertainen KI-integraatio (15.000–50.000€)
- Valmiita API-yhteyksiä (OpenAI, Anthropic)
- Custom-prompting ja peruskäyttöliittymä
- Yksinkertainen dataintegraatio
- Kehitysaika: 4–8 viikkoa
- Esimerkki: Asiakaspalveluchatbot yrityskohtaisilla tiedoilla
Kategoria 2: RAG-järjestelmät ja dokumenttianalyysi (50.000–150.000€)
- Vektoripankit ja upotukset
- Custom-hakulogikka
- Dokumenttien käsittelyputki
- Kehitysaika: 8–16 viikkoa
- Esimerkki: Älykäs sopimusanalyysi lakitoimistolle
Kategoria 3: Oman mallin koulutus (150.000–500.000€)
- Oman datan fine-tuning
- Räätälöidyt arkkitehtuurimuutokset
- Laaja datan esikäsittely
- Kehitysaika: 16–32 viikkoa
- Esimerkki: Toimialakohtainen luokittelujärjestelmä
Kategoria 4: Monimutkaiset KI-järjestelmät (500.000€+)
- Useiden mallien integraatio
- Reaaliaikainen prosessointi
- Korkeat suorituskykyvaatimukset
- Kehitysaika: 32+ viikkoa
- Esimerkki: Autonominen kaupankäyntijärjestelmä tai tuotannon optimointi
Piilokulut: Nämä kustannukset jäävät useimmiten huomaamatta
Kehityskulut ovat vain jäävuoren huippu.
Nämä piilokulut kaatavat monen projektin:
1. Datan esikäsittely (30–50 % kokonaiskuluista)
Harva puhuu tästä: data ei yleensä ole valmiina KI:lle.
Siivoaminen, struktuurointi, merkkaus – kuukausien työ.
Realistinen työläisyys:
- Datan tarkastus ja analyysi: 2–4 viikkoa
- Siivousputki: 4–8 viikkoa
- Merkintä ja annotation: 6–12 viikkoa
- Laatuvarmistus: 2–4 viikkoa
2. Infrastruktuuri ja DevOps (15–25 % kokonaiskuluista)
KI-järjestelmät vaativat erityisinfraan.
GPU:t, vektoripankit, kuormantasaus.
ML-pipelinejen monitorointi ja logitus.
Kuukausittaiset infrastruktuurikulut:
| Järjestelmän koko | GPU-kulut | Tallennus | Verkko | Monitorointi | Yhteensä |
|---|---|---|---|---|---|
| Pieni (< 1000 käyttäjää) | 200–500€ | 50–150€ | 50–100€ | 100–200€ | 400–950€ |
| Keskikokoinen (< 10.000 käyttäjää) | 800–2.000€ | 200–500€ | 200–400€ | 300–500€ | 1.500–3.400€ |
| Suuri (10.000+ käyttäjää) | 3.000–8.000€ | 500–1.500€ | 500–1.000€ | 500–1.000€ | 4.500–11.500€ |
3. Compliance ja tietoturva (10–20 % kokonaiskuluista)
GDPR-yhteensopivuus on KI:ssa monimutkaista.
Mallien valvonta, audit-trailit, selitysoikeudet.
Turvatarkastukset ML-pipelineille.
4. Muutosjohtaminen ja koulutus (20–30 % kokonaiskuluista)
Tätä kaikki aliarvioivat.
Henkilöstö – pitää ymmärtää ja hyödyntää työkaluja.
Koulutus, dokumentaatio, tuki.
5. Jatkuva kehitys (15–25 % kehityskuluista/vuosi)
KI-järjestelmät eivät ole koskaan täysin valmiita.
Mallien drifti, suorituskykyseuranta, päivitykset.
Uudet ominaisuudet, bugikorjaukset, tietoturvapaikkaukset.
ROI-laskenta custom KI-työkaluille
Tämä on kaava, jota käytän kaikissa projekteissa:
ROI = (Vuosittaiset säästöt – vuosittaiset käyttökulut) / kokonaisinvestointi * 100
Tyypilliset säästölähteet:
- Prosessiautomaatio: 40–60 % ajansäästö toistuvissa tehtävissä
- Laatuparannus: 20–40 % vähemmän virheitä KI-tuella
- Skaalaushyödyt: Sama laatu vähemmällä henkilöstöllä
- Uudet liiketoiminnat: Palvelut, joita ilman KI:ta ei olisi
Todellinen esimerkki – lakitoimiston sopimusanalyysi:
- Investointi: 180.000€ kehitys + 40.000€ vuosittaiset käyttökulut
- Säästöt: 2 kokopäiväistä työntekijää à 70.000€ = 140.000€/vuosi
- Laatuetu: 30 % nopeampi käsittely = 50.000€ lisämyynti
- ROI vuosi 1: (190.000 – 40.000) / 180.000 = 83 %
- ROI vuosi 2: (190.000 – 40.000) / 180.000 = 83 % (yhteensä 166 %)
Takaisinmaksu 14 kuukaudessa.
Tämä on tyypillinen tulos hyvin suunnitelluilla custom-ratkaisuilla.
Nyrkkisääntöjä ROI-arvioon:
- ROI > 50 % ensimmäisenä vuonna: Erinomainen projekti
- ROI 25–50 % ensimmäisenä vuonna: Hyvä projekti
- ROI < 25 % ensimmäisenä vuonna: Kannattaa harkita tarkkaan
- Break-even > 3 vuotta: Todennäköisesti liian riskialtis
Muista: Kaikkea arvoa ei voi mitata.
Kilpailuetu, asiakastyytyväisyys, työntekijöiden motivaatio – näistä voi tulla suurin hyöty.
Vaiheittainen opas: Näin teet oikean Build vs Buy -päätöksen
Nyt mennään käytäntöön.
Kerron oman, hyväksi havaitun päätösprosessini.
Tätä mallia käytän jokaisessa asiakasprojektissa.
Vaihe 1: Tarpeiden analyysi ja markkinakartoitus
1. Määritä business case
Älä mieti teknologiaa ennen kuin ymmärrät “miksi”.
- Mikä konkreettinen ongelma KI ratkaisee?
- Milloin tiedät onnistuneesi? (Määritä KPI:t)
- Mitä tapahtuu, jos et tee mitään?
- Ketkä ovat sisäiset sidosryhmät?
- Paljonko budjettia oikeasti on?
Kirjoita yhden sivun ongelmakuvaus.
Jos et osaa ilmaista tätä selvästi, et ole vielä valmis teknologiavalintaan.
2. Markkinakartoitus
Ennen rakentamisen harkintaa selvitä, mitä voit ostaa.
Järjestelmällinen markkina-analyysi:
- Avainsanatutkimus: Etsi ”[Ongelmasi] AI” tai ”[Ongelmasi] automation”
- Toimittajasivut: Kokeile 3–5 työkalun ilmaisversiota
- G2, Capterra, Gartner: Lue käyttäjäarviot ja vertailut
- LinkedIn-haku: Mitä alan yritykset käyttävät?
- Asiantuntijahaastattelut: Juttele 2–3 toimialan asiantuntijan kanssa
Kokoa shortlist – korkeintaan 3 valmisratkaisua.
3. Gap-analyysi
Vertaa tarpeitasi markkinatarjontaan.
| Tarve | Tärkeä (1–5) | Sta. ratkaisu A | Sta. ratkaisu B | Custom-vaiht. |
|---|---|---|---|---|
| GDPR-yhteensopivuus | 5 | Osittain | Ei | Täysin |
| ERP-integraatio | 4 | API saatavilla | Ei | Räätälöity |
| Kustannus < 2000€/kk | 3 | Kyllä | Kyllä | 12 kk jälkeen |
Jos valmisratkaisut kattavat 80 %+ kriittisistä tarpeista: valitse Buy.
Jos useita kriittisiä aukkoja: harkitse Build-vaihtoehtoa.
Vaihe 2: Toteutettavuuden ja kustannusten arviointi
4. Tekninen toteutuskelpoisuus
Onko kustom-ratkaisu teknisesti realistinen?
Tarkastettavat asiat:
- Datalaatu: Onko datasi KI-valmista?
- Datamäärä: Riittääkö opetusdataa?
- Tekninen monimutkaisuus: Onko ylitsepääsemättömiä teknisiä esteitä?
- Sääntelyrajoitteet: Mitä rajoituksia on?
- Suorituskykyvaatimukset: Ovatko odotukset realistisia?
Hyödynnä ulkoista asiantuntemusta.
Yksi konsulttipäivä voi säästää kuukausia harhassa.
5. Kustannusarvio
Hyödynnä edellisen luvun jaottelua.
3 pisteen arviointi custom-kehitykselle:
- Paras tapaus: Kaikki onnistuu täydellisesti (30 % alle normaalin)
- Realistinen: Normaali projektin kulku
- Huonoin tapaus: Viiveet ja ongelmat (50 % yli normaalin)
Lähde realistisella arviolla, mutta varaudu pahimpaan.
5 vuoden TCO-vertailu:
| Vuosi | Valmisratkaisu | Custom-kehitys | Kumul. erotus |
|---|---|---|---|
| Vuosi 1 | 24.000€ | 180.000€ | -156.000€ |
| Vuosi 2 | 48.000€ | 210.000€ | -162.000€ |
| Vuosi 3 | 72.000€ | 240.000€ | -168.000€ |
| Vuosi 4 | 96.000€ | 270.000€ | -174.000€ |
| Vuosi 5 | 120.000€ | 300.000€ | -180.000€ |
Tässä esimerkissä custom-ratkaisu kannattaa vain, jos tiedossa on merkittävä laajentuminen tai erityistarpeita.
Vaihe 3: Päätösmatriisi ja lopullinen arviointi
6. Painotettu päätösmatriisi
Yhdistä nyt kaikki yhteen.
| Kriteeri | Paino | Valmis (1–5) | Painotettu | Custom (1–5) | Painotettu |
|---|---|---|---|---|---|
| Kustannus (3 v) | 25 % | 4 | 1.0 | 2 | 0.5 |
| Ominaisuusvastaavuus | 30 % | 3 | 0.9 | 5 | 1.5 |
| Aikataulu | 20 % | 5 | 1.0 | 2 | 0.4 |
| Compliance | 20 % | 2 | 0.4 | 5 | 1.0 |
| Skaalautuvuus | 5 % | 3 | 0.15 | 4 | 0.2 |
| Yhteensä | 100 % | 3.45 | 3.6 |
Tässä esimerkissä custom voittaa niukasti – pääosin compliance-vaatimusten vuoksi.
7. Riskinarviointi
Arvioi molempien vaihtoehtojen riskit.
Valmisratkaisun riskit:
- Vendor lock-in
- Hintojen korotukset
- Ominaisuudet kehittyvät toimittajan ehdoilla
- Palveluntarjoaja poistuu markkinoilta
- Compliance-muutokset
Custom-kehityksen riskit:
- Budjetin ylitys
- Viivästykset
- Tekniset haasteet
- Kehitystiimin menetys
- Aliarvioitu ylläpito
8. Go/No-Go -päätös
Lopulliset kriteerit:
Valitse valmisratkaisu, jos:
- Painotettu pistemäärä valmisratkaisulla > custom
- Taloudelliset rajoitukset ratkaisevia
- Time-to-Market (aikataulu) ratkaisee
- Sisäiset resurssit vähäiset
- Valmisratkaisu kattaa 80 %+ kriittisistä tarpeista
Valitse custom, jos:
- Painotettu pistemäärä customilla > valmisratkaisu
- Kriittisiä compliance-aukkoja valmisratkaisussa
- Pitkän aikavälin strateginen merkitys
- Odotettavissa suuri skaalautuminen
- Riittävästi sisäistä osaamista tai luotettava kumppani
Harkitse hybridiä, jos:
- Piste-erot pieniä
- Useita eri käyttötapauksia
- Korkea epävarmuus pitkän ajan kehityksestä
Dokumentoi päätöksesi kunnolla.
6–12 kuukauden kuluttua haluat tietää miksi valintasi oli tämä.
Hyvä dokumentaatio helpottaa oppimista ja tulevia päätöksiä.
Käytännön esimerkkejä: Nämä yritykset tekivät oikean valinnan
Teoria on hienoa.
Mutta katsotaan, miten se toimii käytännössä.
Jaan kolme todellista tapausta omista projekteistani.
Case: Miksi Yritys X valitsi oman kehityksen
Ala: Lakipalvelut / asianajotoimisto
Koko: 50 työntekijää, 15 lakimiestä
Ongelma: Sopimusanalyysi vie 2–4 tuntia per dokumentti
Lähtötilanne:
Toimistolla 20 vuoden kokemus kiinteistöoikeudesta.
Päivittäin 15–20 sopimusta tarkastettavaksi.
Jokainen sopimus tarkistettiin 40+ vakioehdon osalta.
Se vei 3–4 tuntia per sopimus.
80 € tuntihinnalla 240–320 € per sopimus pelkkiin standarditarkistuksiin.
Markkina-analyysin tulos:
Kokeilimme 8 valmisratkaisua:
- LegalTech SaaS (3 toimittajaa)
- Yleistason Document-AI (4 toimittajaa)
- Enterprise Legal Suite (1 toimittaja)
Ongelma: mikään ei ymmärtänyt kiinteistöoikeuden erityisehtoja.
20 vuoden yrityskohtainen ehtoarkisto oli kilpailuetu.
Valmiit työkalut tunnistivat vain 40–60 % olennaisista kohdista.
Oma ratkaisu:
RAG-järjestelmän kehitys (Retrieval Augmented Generation) sisältäen:
- 20.000 historiallista sopimusta opetusaineistona
- Vektoripankki: 2.500 spesifiä ehtoa
- Custom-luokittelu 12 sopimustyypille
- Integraatio nykyiseen toimistosovellukseen
- Compliance-dashboard audit-trailien seurantaan
Investointi ja tulokset:
| Kustannuskomponentti | Määrä | Tulos 12 kk jälkeen |
|---|---|---|
| Kehitys | 180.000€ | 95 % kriittisten ehtojen tunnistustarkkuus |
| Datan valmistelu | 60.000€ | Analyysiaika: 20 min vs 3 h |
| Muutosjohtaminen | 20.000€ | 100 % advokaatista otti käyttöön |
| Vuosittaiset kulut | 35.000€ | Kustannussäästö: 180.000€/vuosi |
Miksi ratkaisu oli oikea:
- Domain-osaaminen: 20 vuoden erityisosaamista ei voi ostaa
- Compliance: Täysi GDPR-yhteensopivuus ja audit trail
- ROI: Kustannukset takaisin 16 kk:ssa, sen jälkeen 180.000€/vuosi säästöä
- Kilpailuetu: Nopeampi ja tarkempi analyysi kuin kilpailijoilla
- Skaalaus: Järjestelmä käsittelee 10x enemmän sopimuksia ongelmitta
Toimisto tarkistaa sopimuksia nyt 85 % nopeammin.
Ja löytää 30 % enemmän kriittisiä kohtia kuin aiemmin.
Työkalusta on tullut jopa myyntivaltti.
Case: Miksi Yritys Y päätyi valmisratkaisuun
Ala: E-commerce / verkkokauppa
Koko: 150 työntekijää, 50 milj. € liikevaihto
Ongelma: Asiakaspalvelupyynnöt kuormittavat tiimiä
Lähtötilanne:
Yritys sai yli 2.000 asiakaskyselyä päivittäin.
80 % koski samoja asioita (palautukset, toimitukset, kokotaulukot).
Palvelutiimi oli ylikuormitettu.
Vastausaika nousi 24+ tuntiin.
Asiakastyytyväisyys laski 4,2:sta 3,1:een.
Build vs Buy -analyysi:
Custom-vaihtoehto olisi:
- Täysi integraatio verkkokauppajärjestelmään
- Tuotekohtaiset vastaukset
- Monikielisyys (SU, EN, RU)
- Custom-logiikka monimutkaisiin palautuksiin
Arvioidut custom-kulut: 120.000€ kehitys, 6 kk aikaa
Valmisratkaisu: Intercom + Zendesk Answer Bot
- Valmisintegraatio 2 viikossa
- Standard-KI FAQ-vastauksiin
- Kustannus: 500€/kk
- Käyttövalmis heti
Päätös: valmisratkaisu
Päätöksen perusteet:
- Aikataulukriittisyys: Joulukausi lähestyi
- 80/20-sääntö: Bot hoitaa heti 80 % kysymyksistä
- Pienin riski: Todettu ratkaisu, ei kehitysriskiä
- Resurssipula: Ei omaa KI-osaamista
- Kokeilumahdollisuus: 30 pv ilmainen testi ilman sitoutumista
Tulokset 12 kk jälkeen:
| Mittari | Ennen KI:ta | Valmisratkaisun jälkeen | Muutos |
|---|---|---|---|
| Automaattiratkaisut | 0 % | 65 % | +65 % |
| Keskimääräinen vastausaika | 24 h | 2 h | -91 % |
| Asiakastyytyväisyys | 3,1/5 | 4,4/5 | +42 % |
| Tiimin tuottavuus | Lähtötaso | +180 % | +180 % |
| Kuukausittaista kulua | 15.000€ (henkilöstö) | 8.500€ (henkilöstö + työkalu) | -43 % |
Miksi valmisratkaisu oli oikea:
- Nopea ratkaisu: Ongelma ratkaistu 2 viikossa vs. 6+ kk
- Pieni riski: Toimiva teknologia, ei kehitysriskiä
- Kustannustehokas: 6.000 €/vuosi vs 120.000+ € kehitys
- Jatkuva kehitys: Intercom päivittää ominaisuuksia koko ajan
- Fokus ytimessä: Tiimi voi keskittyä kasvuun
Yritys teki oikean päätöksen.
Ongelma ratkesi nopeasti ja edullisesti.
Säästetty budjetti ohjattiin markkinointiin ja tuotekehitykseen.
Opit: Yleisimmät päätösvirheet
Yli 40 projektini perusteella havaitut tyypilliset virheet:
Virhe 1: Teknologia edellä, ei ongelma
Moni ihastuu teknologiaan.
“Me haluamme oman KI:n!”
Mutta miksi?
Ratkaisu: Aloita aina liiketietoisuudesta – ei teknologiasta.
Virhe 2: Täydellisyyshalvaus
Joku haluaa täydellisen systeemin.
Tutkii ja tutkii, muttei päätä koskaan.
Kilpailija ratkaisee ongelman 80 % ratkaisulla.
Ratkaisu: Aseta päätösdeadline. Hyvä riittää usein.
Virhe 3: Piilokulut unohtuvat
Kaikki katsovat vain kehityskustannuksia.
Datan esikäsittely, koulutus, ylläpito unohtuvat.
Ylitetään budjetti.
Ratkaisu: Käytä kaksinkertaista kerrointa kaikkiin kustannusarvioihin.
Virhe 4: Resurssien yliarviointi
“Kehittäjämme pystyy tähän sivussa.”
KI-kehitys on täysipäivätyötä.
Sivuprojektit epäonnistuvat 95 % tapauksista.
Ratkaisu: Varaa omistettuja resursseja – tai kumppani.
Virhe 5: Vendor lock-inin aliarviointi
Valmisratkaisut vaihdetaan luultua vaikeammin.
Kahdessa vuodessa kaikki prosessit nojaavat niihin.
Hintojen nousu on pakko niellä.
Ratkaisu: Suunnittele exit-strategia heti alussa.
Virhe 6: Muutosjohtaminen ohitetaan
Paras KI on hyödytön ilman käyttöönottoa.
Henkilöstön sitoutus jää usein huomiotta.
Ratkaisu: Budjetoi 25 % koulutukseen ja muutosjohtamiseen.
Virhe 7: Kaikki tai ei mitään -ajattelu
Yritykset ajattelevat Build vs Buy -rajalla.
Hybridejä ei huomioida.
Vaikka usein juuri ne ovat fiksuin vaihtoehto.
Ratkaisu: Tarkista aina myös Build + Buy -yhdistelmät.
Opi toisten virheistä.
Valtaosa Build vs Buy -päätöksistä kaatuu vältettävissä oleviin virheisiin.
Oikealla valmistelulla päädyt oikeaan ratkaisuun.
Yhteenveto: Build vs Buy KI-aikakaudella
Build vs Buy -päätös on vuonna 2025 monimutkaisempi kuin koskaan.
Vanhojen aikojen yksinkertaiset vastaukset eivät enää toimi.
Valmisratkaisut eivät ole automaattisesti edullisempia.
Custom-kehitys ei ole aina parempi.
Kaikki riippuu konkreettisesta käyttötapauksestasi.
Tärkeimmät opit:
- Aloita liiketoiminnallisesta tarpeesta: Tekniikka seuraa ongelmaa, ei päinvastoin
- Ole realistinen kustannusten suhteen: Piilokulut ylittävät usein kehityskulut
- Tarkista hybridimallit: Usein paras vaihtoehto
- Suunnittele muutosjohtaminen: Paras KI on hyödytön ilman käyttöönottoa
- Päätä nopeasti: Täydellisyyshalvaus on suurin vihollinen
Jos epäröit: aloita pienellä pilotilla.
Osta Proof-of-Concept.
Rakenna skaalaukseen.
Näin minimoit riskin ja saat eniten oppia.
KI-ympäristö muuttuu nopeasti.
Mikä on oikein tänään – voi olla pielessä jo 12 kuukaudessa.
Pysy joustavana ja kehity jatkuvasti.
Usein kysytyt kysymykset
Kauanko oman KI-ratkaisun kehittäminen kestää?
Riippuu monimutkaisuudesta. Yksinkertaiset KI-integraatiot 4–8 viikkoa, monimutkaiset RAG-järjestelmät 8–16 viikkoa, räätälöity mallikoulutus 16–32 viikkoa tai pidempään.
Mitkä ovat KI-kehityksen piilokulut?
Suurimmat piilokulut: datan esikäsittely (30–50 % kokonaiskuluista), infrastruktuuri ja DevOps (15–25 %), compliance ja tietoturva (10–20 %), sekä muutosjohtaminen ja koulutus (20–30 %).
Milloin valmisratkaisu on ehdottomasti järkevä valinta?
Valmisratkaisut sopivat vakiokäyttöihin, aikakriittisiin projekteihin, vähäisiin sisäisiin resursseihin sekä kun 80 %+ kriittisistä tarpeista täyttyy.
Mitkä ovat tärkeimmät Build vs Buy -kriteerit?
Viisi olennaisinta: datan hallinta ja compliance, erityiset toiminnalliset tarpeet, pitkän aikavälin kustannuslaskenta, aika markkinoille vs. täydellisyys, sekä sisäiset resurssit.
Miten lasketaan custom KI-ratkaisun ROI?
ROI = (vuotuiset säästöt – vuotuiset käyttökulut) / kokonaisinvestointi x 100. Huomioi prosessiautomaatio, laatuhyödyt, skaalaus ja uudet liiketoiminnan muodot.
Mitä hybridimalli tarkoittaa KI-työkaluissa?
Hybridimallit yhdistävät valmisratkaisuja ja custom-kehitystä. Esimerkiksi perustason mallit + custom-kerrokset, vakiotoiminnot ostamalla, uniikki räätälöimällä, tai prototyypin ostaminen – skaalaus rakennettuna.
Mitkä compliance-asiat on huomioitava KI-työkaluissa?
Tärkeitä compliance-asioita: GDPR-yhteensopivuus, toimialakohtainen sääntely, datan hallinta, audit trailit sekä selitysoikeus automaattisissa päätöksissä.
Kuinka minimoida riskit custom KI-kehityksessä?
Aloita pienellä pilotilla, käytä kokeneita kumppaneita, varaudu pahimpaan, järjestä säännöllistä teknistä auditointia ja dokumentoi päätökset huolella.
