From scarcity to abundance : leveraging AI to optimize resources in startups

Abstract

Start-ups grow under chronic resource scarcity: small teams, limited capital, and little slack for trial-and-error. Recent advances in Artificial Intelligence (AI) promise to offset these constraints, yet we know little about how early-stage firms turn generic AI tools into sustained competitive advantage. Guided by the Resource-Based View (VRIN logic) and Dynamic Capabilities (sensing–seizing–transforming), this thesis asks: How do AI-powered tools help start-ups overcome resource scarcity and achieve efficient growth in competitive markets?

A qualitative multiple-case design was employed. Semi-structured interviews with three Finnish start-ups (software-as-a-service, creative services, and e-commerce), complemented by secondary case materials and a systematic literature review, generated rich evidence on AI adoption processes. The analysis followed Braun & Clarke’s thematic procedures.

Findings show that AI first acts as a resource amplifier, automating repetitive work, accelerating analytics, and freeing scarce human hours, then evolves into a resource creator by generating proprietary data sets and AI-augmented workflows that satisfy VRIN criteria. Only firms with strong dynamic capabilities (rapid piloting, cross-functional learning, and iterative reconfiguration) converted these amplified resources into lasting advantages. Four recurring bottlenecks—talent gaps, data quality, capital limits, and cultural hesitation—tempered the speed and breadth of AI gains.

The study contributes (1) an integrated framework linking AI adoption to resource amplification and dynamic capability cycles in start-ups and (2) practical guidance for founders on sequencing “quick-win” pilots, building team-wide AI fluency, and protecting emergent data assets. Overall, the thesis demonstrates that AI is not a silver bullet; its strategic value materialises only when start-ups deliberately combine AI tools with adaptive routines that continually renew their resource base.

Startup-yritykset kasvavat kroonisen resurssiniukkuuden varjossa: pienet tiimit, rajallinen pääoma ja niukka kokeilupuskuri vaikeuttavat skaalaamista. Keinotekoisen älyn (AI) viimeaikaiset edistysaskeleet lupaavat helpottaa näitä pullonkauloja, mutta tutkimustieto on yhä vajavaista siitä, miten varhaisvaiheen yritykset muuttavat geneeriset AI-työkalut kestäväksi kilpailueduksi. Tähän aukkoon pureutuakseen pro gradu -tutkielma yhdistää Resurssiperusteisen näkökulman (VRIN-logiikka) ja dynaamisten kyvykkyyksien teorian (havainnointi–haltuunotto–muuntautuminen) vastaten kysymykseen: Miten AI-pohjaiset työkalut auttavat startupeja ylittämään resurssiniukkuuden ja skaalautumaan tehokkaasti kilpailluilla markkinoilla?

Tutkimus toteutettiin laadullisena monen tapausesimerkin tutkimuksena. Aineiston muodostivat kolmen suomalaisen startupin (SaaS, luovat palvelut, verkkokauppa) puolistrukturoidut haastattelut, toissijaiset tapausdokumentit sekä systemaattinen kirjallisuuskatsaus. Analyysi seurasi Braun & Clarken temaattista menetelmää.

Tulokset osoittavat, että AI toimii ensin resurssien vahvistajana: se automatisoi toistuvat tehtävät, nopeuttaa analytiikkaa ja vapauttaa niukkoja henkilöresursseja. Seuraavaksi AI kehittyy uuden resurssin luojaksi tuottamalla yrityskohtaisia datasettejä ja AI-prosesseja, jotka täyttävät VRIN-kriteerit. Kestävä etu syntyy kuitenkin vain niissä yrityksissä, jotka soveltavat vahvoja dynaamisia kyvykkyyksiä — nopeita pilotteja, poikkitoiminnallista oppimista ja jatkuvaa resurssikonfiguraation muokkausta. Neljä toistuvaa pullonkaulaa (osaamisvaje, datan laatu, pääoman niukkuus ja kulttuurinen epäluulo) hidastivat AI-hyötyjen toteutumista.

Tutkimus tarjoaa (1) integroidun viitekehyksen, joka yhdistää AI-omaksumisen resurssien vahvistumiseen ja dynaamisiin kyvykkyyssykleihin startup-ympäristössä, sekä (2) käytännön ohjeita perustajille ”nopeiden voittojen” pilotoinnista, tiimitasoisen AI-lukutaidon kehittämisestä ja syntyvien dataomaisuuksien suojaamisesta. Yhteenvetona AI ei ole hopealuoti; sen strateginen arvo konkretisoituu vasta, kun startup yhdistää AI-työkalut sopeutuviin rutiineihin, jotka jatkuvasti uudistavat yrityksen resurssipohjaa.