Big data ja tekoäly johdon laskentatoimen päätöksenteossa suomalaisissa organisaatioissa

Tutkielma on osa Vaasan yliopiston ja Turun yliopiston kauppakorkeakoulun yhteistä tutkimus hanketta ”Big data, Artificial Intelligence and Management Accounting”. Tutkimus on toteutettu empiirisenä tutkimuksena ja tutkimusmenetelmänä käytettiin kvantitatiivista kyselytutkimusta. Tutkimuksessa toistettiin Jemmi Kuurilan vuonna 2016 tekemä tutkimus big datan osalta sekä vastaava tekoälyyn liittyvä tutkimusosuus ensimmäistä kertaa. Tutkimuksessa asetettiin seuraa vat neljä tutkimuskysymystä: 1) Miten tärkeänä yritykset pitävät big datan ja tekoälyn sovelta mista? 2) Miten big dataa ja tekoälyä käytetään tällä hetkellä johdon laskentatoimen päätöksen teossa? 3) Mitkä ovat big datan ja tekoälyn tulevaisuuden sovellusalat johdon laskentatoimen päätöksenteossa? sekä 4) Miten laskentatoimen henkilöiden ja muiden ammattikuntien roolit ovat kehittyneet? Tutkimuksen analyysimenetelmänä käytetään pääasiassa vastausten frek venssijakaumia, prosenttiosuuksia, aritmeettista keskiarvoa ja näiden tulkintaa. Tutkimustulok set tukevat aiempia aiheeseen liittyviä tutkimuksia ja verrattuna Kuurilan tutkimukseen vuonna 2016 big datan maturiteetti on noussut organisaatioissa. Myös tekoäly on enemmistössä orga nisaatioista harkinnan, suunnittelun tai pilotoinnin asteella. Suuret organisaatiot ovat pidem mällä big datan ja tekoälyn käyttöönotossa, mutta johdon kannalta tärkeimpänä pidetään edel leen nyt ja tulevaisuudessa johdon laskentatoimea ja taloudellista tietoa sekä business control lereiden tai johdon laskentatoimen henkilöiden rooleja. Roolien uskotaan tosin sisältävän tule vaisuudessa myös big data- ja tekoälypohjaista analytiikkaa. Siinä, missä big datan tärkeimpinä sovellusaloina pidetään ennustamista, myyntiä, markkinointia ja hinnoittelua painottuen tule vaisuudessa erityisesti strategiseen päätöksentekoon, tekoälyn sovellusalueet keskittyvät en nemminkin tuotteiden ja palveluiden kehittämiseen, tuotannollisiin päätöksiin ja toimintojen optimointiin, millä voidaan saavuttaa konkreettista kilpailuetua kilpailijoihin nähden. Tutkimuk sen on tarkoitus toimia kartoittavana kenttätutkimuksena uuden ilmiön osalta, mihin tutkimus aineiston laajuutta voidaan pitää riittävänä. Pienen otannan vuoksi tutkimustuloksia ei kuiten kaan voida yleistää ja jatkotutkimus esimerkiksi organisaatioiden big datan ja tekoälyn käyttöta voista eri toimialoilla ja toimialakohtaisista eroista on edelleen tarpeen.