Väitös: Datalähtöiset liiketoimintamallit kaatuvat usein skaalaukseen – kasvun keinot on sovitettava liiketoimintamallin kypsyyteen

Teollisuusyritykset keräävät valtavia määriä dataa laitteistaan ja prosesseistaan, mutta datan muuntaminen kannattavaksi liiketoiminnaksi on haastavaa. Eveliina Lakka tutki kolmen laadullisen tapaustutkimuksen avulla, miten uudet teknologiat, kuten generatiivinen tekoäly, muokkaavat arvonluontia, millaisia jännitteitä siirtymä datalähtöisiin liiketoimintamalleihin synnyttää yritysten ja asiakkaiden välille sekä miten uudet liiketoimintamallit skaalataan kestäviksi tuote- ja palvelukokonaisuuksiksi.

Tekoäly täydentää, muttei korvaa ihmistä

Eveliina Lakan ensimmäinen osatutkimus tunnisti neljä generatiivisen tekoälyn mahdollistamaa arvonluonnin logiikkaa – syntetisoivan, vuorovaikutteisen, ennustavan ja diagnostisen – joissa tekoäly useimmiten täydentää ihmistä eikä korvaa tätä.

Toisessa osatutkimuksessa keskityttiin jännitteisiin eri datalähtöisten liiketoimintamallien siirtymävaiheissa. Tutkimuksessa havaittiin, ettei kaikkia siirtymän synnyttämiä jännitteitä kannata yrittää poistaa: osa vaatii jatkuvaa tasapainottelua, mutta osa toimii muutoksen katalyyttinä.

Kasvustrategia on sovitettava liiketoimintamallin kypsyysvaiheeseen

Lakan väitöstutkimus paljasti myös, että moni yritys onnistuu datalähtöisissä piloteissa, mutta pilottien muuntaminen kannattavaksi ja toistettavaksi liiketoiminnaksi epäonnistuu usein.

- Väitöskirjani kolmannessa osatutkimuksessa kehitimme kypsyysmallin, joka osoittaa, että skaalautumisen logiikka muuttuu liiketoimintamallin kypsyessä: alkuvaiheessa arvo syntyy oppimisesta, myöhemmin mittakaava-, laajuus- ja rakenne-eduista. Kasvustrategia on siksi sovitettava liiketoimintamallin kypsyysvaiheeseen, sanoo Lakka.

Hyötyä yritysjohdolle, data-ammattilaisille sekä asiakkaille

Eveliina Lakan väitöstutkimuksen tulokset tarjoavat käytännön suuntaviivoja yritysjohdolle, data-ammattilaisille, toimialajärjestöille ja asiakasorganisaatioille.

- Olennaista ei ole se, otetaanko tekoäly käyttöön, vaan mikä arvonluonnin logiikka valitaan, miten jännitteet tunnistetaan ja hyödynnetään sekä miten skaalausstrategia sovitetaan liiketoimintamallin kypsyysvaiheeseen, Lakka toteaa.

KTM Eveliina Lakan markkinoinnin väitöskirjan "Data-driven business models: Turning data-based insights into new business models and offerings" tarkastustilaisuus pidetään perjantaina 28.8.2026 klo 12 Jyväskylän yliopiston päärakennuksen juhlasalissa C1. Vastaväittäjänä toimii professori Christian Kowalkowski (Linköpingin yliopisto) ja kustoksena on apulaisprofessori Joel Mero (Jyväskylän yliopisto). Väitöstilaisuuden kieli on englanti.

Pääset seuraamaan väitöstilaisuutta myös etänä Moniviestimessä.

Tutustu Eveliina Lakan väitöskirjaan.

Lisätietoja:
Eveliina Lakka
eveliina.a.lakka@student.jyu.fi