Tekoäly haastaa Suomen veropohjan

Tekoälyn murros on alkanut

Kun ChatGPT julkaistiin marraskuussa 2022, en olisi ikinä arvannut, että muutamaa vuotta myöhemmin katsoisin sivusta, kun tekoäly tekee osan työstäni.

Aluksi hyödynsin chattibottia lähinnä tekstin muokkaamiseen, sähköpostien kirjoittamiseen ja koodin työstämiseen. Usein se jäi silti sivurooliin. Se saattoi myös antaa itsevarmoja, mutta vääriä vastauksia ja keksiä viitteitä, joita ei ollut olemassa. Siksi osa piti koko ilmiötä lähinnä hömpötyksenä. Olin itse myös tyytyväinen, että olin selkeästi fiksumpi kuin tekoäly.

Chatti oli kuitenkin huono työkalu automaatioon. Kun työ piti ensin kirjoittaa chattiin ja siirtää tulos takaisin omaan työympäristöön, ajansäästö jäi monessa tehtävässä pieneksi. Samaan aikaan odotukset tuottavuusloikasta olivat korkealla, vaikka omassa arjessa ja usein myös tilastoissa hyödyt näyttivät vielä vaatimattomilta. Epäsuhta ruokki ajatusta siitä, onko tekoälyssä kyse kuplasta. Keskustelua vauhditti Goldman Sachsin osaketutkimuksen johtaja Jim Covello, joka kyseenalaisti kesällä 2024 julkisesti, voivatko tuhansien miljardien dollarien tekoälyinvestoinnit koskaan tuottaa riittävästi.

Agenttipohjainen työskentely on mullistanut tilanteen: uudet työkalut voivat tehdä useita työvaiheita alusta loppuun käyttäjän tietokoneella ilman, että työtä pitää siirrellä edestakaisin. Käyttäjä ei enää kopioi pätkiä edestakaisin, vaan ohjaa kokonaisuutta ja tarkistaa lopputuloksen. Tällä on eri mittakaavan vaikutus: kyse ei ole vain siitä, nopeutuuko jokin tehtävä, vaan siitä, mitä kaikkea yksi ihminen ehtii tehdä saman työpäivän aikana.

Ihmisen työpanosta tarvitaan edelleen, mutta tekijöitä ei välttämättä tarvita yhtä paljon kuin ennen. Jos aiemmin jonkin projektin tekemiseen tarvittiin kymmenen hengen tiimi, nyt saman työn voi tehdä yksi työntekijä yhdessä tekoälyagenttien kanssa. Kun kokeilin itse, mihin agentit pystyvät, olin samaan aikaan innoissani ja hieman peloissani. Olisiko omalle osaamiselleni enää jatkossa tarvetta? En enää ajattele asiaa niin, että ihminen on aina tekoälyä fiksumpi. Koodaamisessa se voi olla jo hyvin tehokas, kun taas ideoinnissa ja kokonaisuuksien hahmottamisessa minulla on edelleen etumatkaa. Taloustieteilijät puhuvat usein tuottavuuskasvusta, luovasta tuhosta ja automatisoinnista, mutta harvoin ne tuntuvat näin konkreettisilta omassa arjessani.

Myös yrityksissä on alkanut tapahtua. Helmikuussa 2026 Spotifyn toimitusjohtaja Gustav Söderström kertoi sijoittajille, joskin hieman kärjistäen, että yhtiön parhaat kehittäjät eivät ole kirjoittaneet riviäkään koodia joulukuun jälkeen, koska tekoäly tekee sen heidän puolestaan (TechCrunch, 12.2.2026). Suomessa insinööritoimisto Etteplan käynnisti syksyllä 2025 muutosneuvottelut, joissa tekoäly mainittiin tiettävästi ensimmäistä kertaa syyksi irtisanomisille suomalaisessa yrityksessä (Helsingin Sanomat, 10.2.2026). Ja jos ennusteita uskoo, vastaavia tapauksia tulee lisää: Microsoftin tekoälyjohtaja Mustafa Suleyman arvioi Fortune-lehden haastattelussa (Fortune, 13.2.2026), että suuri osa toimistotyöstä voidaan automatisoida 12–18 kuukauden kuluessa. Aikataulu kuulostaa epätodennäköiseltä, mutta kommentti on silti olennainen. Muutos on jo käynnissä ja vauhti voi yllättää.

Yrityksen kannalta yhtälö on arkinen. Koska tekoälyn käyttöönotto maksaa, investoinnin on oltava myös kannattava. Sen on joko lisättävä tuotosta selvästi tai säästöjä on löydyttävä muualta. Usein helpoin säästökohde on työvoima. Lisäksi kilpailu kiristyy: jos kilpailija tekee saman työn pienemmällä porukalla tai paremmalla laadulla, muiden on pakko seurata perässä.

Kun koneet tekevät yhä suuremman osan työstä, myös julkisen talouden perusta voi muuttua nopeasti. Mitä tämä tarkoittaa Suomen julkiselle taloudelle?

Tekoäly on riski Suomen julkiselle taloudelle

Suomen julkinen talous nojaa vahvasti työn verotukseen. Suuri osa verotuloista kertyy ansiotuloveroista ja sosiaalivakuutusmaksuista, ja työn verotus on Suomessa kansainvälisesti korkealla tasolla. Jos palkkatyön osuus pienenee, myös verotuloja kertyy vähemmän. Eläkejärjestelmä tekee tilanteesta vaikeamman. Työeläkkeitä rahoitetaan pitkälti niin, että nykyiset työntekijät rahoittavat nykyisten eläkeläisten eläkkeitä. Jos palkkatyön osuus pienenee, rahoituspohja kapenee samaan aikaan, kun väestön ikääntyminen ja syntyvyyden lasku lisäävät menopainetta.

Suomessa korkea työn verotus voi myös nopeuttaa siirtymää automaatioon. Kun työnantajan kokonaiskustannus per työntekijä on korkea, tekoälyn käyttö muuttuu helpommin kannattavaksi vaihtoehdoksi. Ennen kustannuspaineessa mietittiin, siirtyykö sellutehdas rajan yli. Nyt kilpailukykyä ratkotaan myös valkokaulustyöpaikoilla: mikä osa työstä jää ihmisille ja mikä siirtyy tekoälylle?

Toistaiseksi Suomessa ei näy merkkejä siitä, että tekoälylle altistuneissa ammateissa työskentelevät nuoret olisivat syrjäytyneet työmarkkinoilta tai että altistuminen olisi heikentänyt palkkakehitystä (Kauhanen & Rouvinen, 2026). Tämä poikkeaa Yhdysvalloista, jossa on raportoitu nuorten työllisyyden laskua tekoälylle altistuneissa ammateissa (Brynjolfsson ym., 2025). Tämä ei silti tarkoita, etteikö vaikutuksia voisi tulla myöhemmin. Suomessa vaikutukset voivat kuitenkin näkyä viiveellä: tilastot tulevat jäljessä ja työmarkkinainstituutiot voivat pehmentää lyhyen aikavälin muutoksia.

Demirer ym. (2026) tekee yhden tärkeän huomion siitä, miksi vaikutukset eivät välttämättä tule tasaisesti. Tekoäly voi olla pitkään “melkein hyvä”, kunnes se onkin riittävän hyvä tekemään kokonaisen projektin alusta loppuun niin, että ihminen vain tarkistaa lopputuloksen. Silloin yrityksen ei kannata automatisoida yhtä pientä tehtävää kerrallaan, vaan muutos voi tulla yhdessä rysäyksessä. Tästä syystä vaikutukset eivät aina näy tilastoissa hitaana trendinä, vaan vasta myöhemmin. Kaikki työt eivät myöskään ole yhtä alttiita. Helpommin automatisoituvat tehtävät, joissa samanlaiset vaiheet toistuvat, kuten raportointi ja dokumentointi. Vaikeampaa on automatisoida työtä, jossa pitää olla paljon tekemisissä ihmisten kanssa.

Entä miten käy Suomen julkiselle taloudelle, jos tekoäly muuttaa työn luonnetta pysyvästi? Korinek ja Lockwood (2025) ovat hahmotelleet kaksi mahdollista skenaariota. Ensimmäisessä skenaariossa tekoäly korvaa osan työstä, mutta ihmiset pysyvät talouden keskiössä kuluttajina ja päätöksentekijöinä. Pidemmälle menevässä skenaariossa tekoäly toimii yhä itsenäisemmin ja talouden toiminta ei enää perustu ihmisten työhön, eikä välttämättä edes ihmisten kulutukseen. Ensimmäinen skenaario on melko uskottava, kun taas toinen skenaario kuulostaa melko dystooppiselta. Joka tapauksessa yhteinen johtopäätös on, että palkkatyöstä kerättävät verotulot voivat laskea. Silloin hyvinvointivaltion rahoituspohja heikkenee, ja paine kohdistuu julkisiin palveluihin.

Mitä voidaan tehdä?

Jos emme tee mitään, tekoälyn hyödyt voivat kasautua kahdelle ryhmälle: tekoäly-yhtiöiden omistajille, ja niille, joiden tuottavuus kasvaa tekoälyn myötä mutta joiden työtehtäviä tekoäly ei korvaa. Kaikkein haavoittuvaisimpia voivat olla juuri keskiluokan tietotyöntekijät, joiden työtehtävät organisaatioissa voidaan automatisoida samanaikaisesti usealla eri toimialalla. Tämä ryhmä palkansaajia on suuri ja sen rooli veropohjaan ja julkiseen talouteen on merkittävä. Jotta hyvinvointivaltion pohja ei heikkenisi, verojärjestelmän on sopeuduttava työmarkkinoiden muutoksiin. Yksi selkeä ratkaisu on mukauttaa veropohjaa ja siirtää verotuksen painoa sinne, missä arvo jatkossa syntyy.

Korinek ja Lockwood painottavat, että politiikka kannattaa rakentaa niin, että se toimii useassa mahdollisessa kehityskulussa. Jos työn veropohja heikkenee, verotuksen painoa kannattaa siirtää vähitellen kohti kulutusta ja (tekoäly)pääomaa.

Kulutusverotuksen osalta Suomi on jo vahvoilla, koska ALV kattaa jo digitaaliset palvelut, kuten Claude Coden ja ChatGPT:n. Vaikeampi kysymys on se, että tekoäly-yhtiöiden voitot kertyvät usein Suomen ulkopuolelle. Siksi on ehdotettu erillistä digitaalisten palvelujen veroa (Digital Service Tax eli DST), joka kohdistuisi liikevaihtoon tai voittoihin siellä, missä käyttäjät ovat, eikä vain siellä, missä yritys on rekisteröity. Vastaavanlaisia veroja on jo otettu käyttöön esimerkiksi Ranskassa, Italiassa, Espanjassa, Itävallassa ja Isossa-Britanniassa. DST:ssä on silti selviä sudenkuoppia. Esimerkiksi missä kohtaa tavallinen ohjelmisto tai pilvipalvelu muuttuu "digipalveluksi", jota verotetaan eri tavalla? Mikä on sopiva kynnysarvo, jonka jälkeen liikevaihtoa aletaan verottamaan? Tämä kaikki vaatii EU-tason yhteistä linjaa.  Ilman koordinaatiota jäsenmaat voivat päätyä kilpailemaan keskenään veron kynnysarvoilla ja yksityiskohdilla, jolloin lopputulos on pirstaleinen ja veron teho jää pieneksi.

Tekoälyn verotuksessa on myös muita sudenkuoppia. Korinek ja Lockwood varoittavat erityisesti verosta, joka kohdistuu suoraan automaation tuotantopanoksiin ja laskentatehoon. Suora robottien tai laskentatehon verotus voi heikentää investointikannusteita ja hidastaa tuottavuuskasvua. Käytännön periaate on verottaa kulutusta ja palveluja, ei infrastruktuuria. Esimerkiksi datakeskusten sähköveron poistaminen on perusteltua tässä kontekstissa.

Yksi mielenkiintoinen tapa täydentää tätä pakettia on katsoa asiaa myös omistuksen kautta. Jos veropohjan paino siirtyy työstä kohti pääomaa ja voittoja, luonteva kysymys on, kenelle nuo voitot lopulta kertyvät. Korinek ja Lockwood nostavat esiin ajatuksen, että valtio voisi rakentaa rahaston, joka omistaa osuuksia tekoäly-yhtiöistä. Toinen, vielä pidemmälle menevä ajatus on, että myös kansalaisille turvattaisiin jonkinlainen omistusosuus, jolloin osa tekoälyn tuotoista kanavoituisi automaattisesti laajemmalle joukolle. Jos tekoäly todella heikentää palkkatyöhön perustuvaa veropohjaa, omistuksen tuotot kasvaisivat todennäköisesti samaan aikaan ja toimisivat puskurina. Jos taas kehitys etenee hitaammin, tuotto jää pienemmäksi, mutta silloin paine veropohjaan on myös pienempi.

Koska emme tiedä, kuinka nopeasti ja miten laajasti tekoäly muuttaa työtä, politiikan on oltava joustavaa ja varauduttava useisiin skenaarioihin.

Lopuksi

Kun katsoo kokonaisuutta, on helppo ajautua synkkiin johtopäätöksiin. Tekoäly tuo kuitenkin sekä mittavia tuottavuushyötyjä että uusia mahdollisuuksia. Omassa työssäni se voi siirtää painoa pois koodista kohti analyysia, kirjoittamista ja ideointia, eli lähemmäs sitä, mihin tutkija työssään haluaa oikeasti keskittyä.

Lisäksi yhteiskunta on selvinnyt ennenkin isoista muutoksista. Esimerkiksi aiemmissa teknologiamuutoksissa on usein käynyt niin, että tuottavuus kasvaa ja syntyy uutta työtä. Samalla työn sisältö ja palkat muuttuvat, mutta osa hyödyistä voi keskittyä niille, joilla on osaamista ja pääomaa. Internet on tästä hyvä esimerkki. Se loi uusia aloja, kuten verkkokaupan ja digitaalisen markkinoinnin, sekä uusia ammatteja, kuten sisällöntuottajat ja vaikuttajat, joita olisi ollut vaikea ennakoida etukäteen. Siksi tekoälyn kohdalla kysymys ei ole vain tuottavuudesta. Yhtä tärkeää on se, miten hyödyt ja riskit jakautuvat. Tässä verotus on yksi keskeinen väline.

Olennaista on, miten Suomi ja EU varautuvat muutokseen ja miten nopeasti politiikkaa voidaan korjata, kun uutta tietoa kertyy. Tekoäly ei odota kompromisseja, ja EU-tason päätöksenteko voi olla hitaampaa kuin muutos työmarkkinoilla. Siksi tekoälyn verottamiselle on peruste jo nyt, vaikka työn osuus verotuloista ei romahtaisi: se vahvistaa veropohjaa ja auttaa jakamaan hyötyjä laajemmin.

Verotus on muuttunut aina, kun talous on muuttunut. Kun Suomi siirtyi maataloudesta teollisuuteen, maaverotuksen rooli pieneni ja tuloverotuksen rooli kasvoi. Palvelutalouden kasvaessa kulutusverojen merkitys korostui, ja arvonlisävero laajensi veropohjaa etenkin palveluihin. Ja kun talous digitalisoitui, sääntöjä jouduttiin taas kirjoittamaan uusiksi, koska palveluja myydään yli rajojen. Tekoäly on seuraava suuri murros. Siksi valmistautuminen kannattaa aloittaa nyt.

Lähteet:

Brynjolfsson, E., Chandar, B., & Chen, R. (2025). Canaries in the Coal Mine?: Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence.

Demirer, M., Horton, J., Immorlica, N., Lucier, B., Shahidi, P., & Welcome, P. D. C. (2025). The economic impacts of generative AI on the structure of work. Working Paper.

Fortune (13.2.2026). Microsoft AI chief gives it 18 months—for all white-collar work to be automated by AI. https://fortune.com/2026/02/13/when-will-ai-kill-white-collar-office-jobs-18-months-microsoft-mustafa-suleyman/

Goldman Sachs (2024). AI: in a bubble? Top of Mind, kesäkuu 2024. https://www.goldmansachs.com/insights/top-of-mind/ai-in-a-bubble

Kauhanen, A. & Rouvinen, P. (2026). Tekoäly ei ole vaikuttanut nuorten työmarkkina-asemaan Suomessa. Etla Muistio 173.

Korinek, A. & Lockwood, L. M. (2025). Public Finance in the Age of AI: A Primer. Brookings Institution Working Paper.

TechCrunch (12.2.2026). Spotify says its best developers haven't written a line of code since December, thanks to AI. https://techcrunch.com/2026/02/12/spotify-says-its-best-developers-havent-written-a-line-of-code-since-december-thanks-to-ai/

Helsingin Sanomat (10.2.2026). Suomalainen pörssi­yhtiö alkaa jakaa potkuja tekoälyn takia – asiantuntija pelkää, että tämä on vasta alkua. https://www.hs.fi/visio/art-2000011807577.html