Tekoälyn hyödyntämiseen vaikuttavat tekijät verkostomaisessa innovaatiotoiminnassa

Abstract

Innovaatioiden kehittäminen on tärkeää talouskasvun ja kilpailukyvyn kannalta. Tietyt talousalueet kärsivät kuitenkin innovaatiotoiminnan tehottomuudesta. Ratkaisuksi on ehdotettu tekoälyä, jolla on useiden tutkimusten mukaan potentiaalia kehittää innovaatiotehokkuutta. Tekoälyn käyttöönotto asettaa kuitenkin yrityksille uudenlaisia haasteita, kuten tarpeellisen teknologian, osaajaresurssien ja tekoälyn käyttämän datan hankkimisen. Tekoälyn käyttö myös muuttaa perinteisiä tapoja työskennellä ja asettaa myös johtamiselle sekä organisaatiorakenteille uudenlaisia haasteita. Varsinkin pienemmillä yrityksillä saattaa ongelmaksi muodostua tarvittavien resurssien puute, johon ratkaisuksi voidaan ehdottaa innovaatioverkostoa, joiden on todettu edesauttavan uusien teknologioiden omaksumisessa.

Vaikka tekoälyn hyödyt innovaatiotoiminnassa ja verkostomaisen toiminnan merkitys tekoälyn hyödyntämisessä on tunnistettu, on tutkimus tekoälyn hyödyntämisestä verkostomaisessa innovaatiotoiminnassa vielä varsin vähäistä. Tämän tutkimuksen tavoitteena on kehittää ymmärrystä tekijöistä, jotka vaikuttavat tekoälykyvykkyyden muodostumiseen. Tutkimus on toteutettu tapaustutkimuksen metodeja noudattaen. Lähestymistapana toimii systemaattisen yhdistämisen metodi, jossa teoreettiset ja empiiriset havainnot ohjaavat tutkimuksen muodostumista. Tutkimuksen aineisto on kerätty kirjallisuuskatsauksen, strukturoidun ja avoimen haastattelututkimuksen avulla. Tutkimuksen tulokset muodostuvat viitekehyksestä tekoälyn käyttötapojen tarkastelemiseksi verkostomaisessa innovaatiotoiminnassa, teemoista, jotka esittävät tekoälykyvykkyyden muodostumisen eri osa-alueita ja yritysten kyvykkyyteen hyödyntää tekoälyä verkostomaisessa innovaatiotoiminnassa vaikuttavista tekijöistä.

Developing innovation is important for economic growth and competitiveness. However, the problem is that some regional areas have not been able to maintain effective innovation activities. Artificial intelligence (AI) has been proposed as a solution due to according to various studies it has potential to improve innovation efficiency. However, the introduction of artificial intelligence poses new challenges for companies, such as acquiring necessary technology, skilled resources and data used by artificial intelligence. The use of artificial intelligence also changes traditional ways of working and sets new challenges for management and organizational structures. Smaller companies may face problems due to a lack of necessary resources. This could be solved by utilizing innovation networks, which have been found a way to facilitate the adoption of new technologies.

Although the benefits of AI in innovation activities and the importance of networked activities in the utilization of AI have been recognized, there is still very little research on the utilization of AI in networked innovation activities. This study aims to develop an understanding of the factors that influence the formation of AI capabilities. The study was conducted using case study methods. The approach is based on a systematic integration method, in which theoretical and empirical observations guide the formation of the research. The research data was collected through literature review and structured interviews. As the results, the research presents a framework that can be used to examine the ways of usage of AI in networked innovation activities. The research also presents themes that represent different areas of AI capability development and factors influencing companies' ability to utilize AI in networked innovation activities.