Tekoäly tarjoaa pk-yrityksille uusia mahdollisuuksia vastuullisuusraportoinnin tehostamiseen. Sen avulla voidaan koota ja jäsentää vastuullisuustietoja, tulkita raportointivaatimuksia sekä valmistella raporttitekstejä huomattavasti aikaisempaa tehokkaammin. Tekoäly ei kuitenkaan korvaa luotettavia lähtötietoja, asianmukaisia laskentamenetelmiä eikä yrityksen vastuuta raportoimiensa tietojen oikeellisuudesta. Miten pk-yritys voi hyödyntää tekoälyä vastuullisuusraportoinnissa järkevästi ja turvallisesti?
Tekoäly madaltaa vastuullisuusraportoinnin kynnystä
Vastuullisuusraportointi mielletään pk-yrityksissä helposti työlääksi prosessiksi, joka edellyttää erityisosaamista, monimutkaisia laskelmia ja huomattavaa tiedonkeruuta. Usein suurin haaste ei kuitenkaan ole raportin kirjoittaminen vaan tarvittavien tietojen tunnistaminen, kokoaminen ja käsittely.
Yrityksen vastuullisuustietoja löytyy tyypillisesti monesta eri lähteestä. Energiankulutustiedot ovat laskuilla, henkilöstötiedot henkilöstöhallinnossa, hankintatiedot taloushallinnon järjestelmissä ja vastuullisuuteen liittyvät toimintaperiaatteet erilaisissa yrityksen sisäisissä dokumenteissa. Tietojen kokoaminen yhtenäiseksi kokonaisuudeksi voi viedä huomattavasti aikaa.
Tekoäly voi helpottaa tätä työtä. Se soveltuu erityisesti olemassa olevan tiedon käsittelyyn, dokumenttien analysointiin, tietojen luokitteluun ja raportoinnin valmisteluun. Parhaimmillaan tekoäly vapauttaa yrityksen resursseja varsinaiseen vastuullisuustyöhön eli toiminnan kehittämiseen.
Tekoälyn hyödyntäminen vastuullisuusraportoinnissa on noussut esille myös suomalaisessa yrityskehittämisessä. Jyväskylän ammattikorkeakoulun vuosina 2024–2026 toteuttamassa VAHVA-hankkeessa tekoäly vastuullisuusraportoinnin tukena oli yksi kuudesta kehitetystä toimintamallista. Hankkeen kokemukset osoittavat, että pk-yritykset tarvitsevat ennen kaikkea käytännönläheisiä työkaluja ja osaamista raportointinsa kehittämiseen.
Uusi EU vapaaehtoinen raportointistandardi antaa myös tekoälyn käytölle selkeän rakenteen
Syyskuussa 2026 voimaan tullut EU uusi vapaaehtoinen vastuullisuusraportointistandardi, joka vahvistettiin komission delegoidulla asetuksella (EU) 2026/1560, tarjoaa pk-yrityksille yhteisen mallin vastuullisuustietojen esittämiseen. Standardi perustuu aikaisempaan VSME-malliin ja säilyttää sen kaksiosaisen rakenteen: perusmoduulin ja laajan moduulin.
Standardin tarkoituksena on helpottaa yritysten mahdollisuuksia vastata asiakkaiden, rahoittajien ja muiden sidosryhmien vastuullisuustietotarpeisiin. Samalla se auttaa yrityksiä kehittämään omaa vastuullisuustyötään ja tunnistamaan liiketoimintansa kannalta merkityksellisiä vastuullisuuskysymyksiä.
Tekoälystä voi olla merkittävää hyötyä juuri standardin soveltamisessa. Yritys voi esimerkiksi antaa tekoälylle tehtäväksi tunnistaa standardin mukaiset raportointikohdat, vertailla niitä yrityksestä jo saatavilla oleviin tietoihin ja laatia luettelon puuttuvista tiedoista.
Käytännössä tekoäly voi auttaa muodostamaan raportointia varten taulukon, jossa näkyvät standardin tietovaatimus, yrityksen käytettävissä oleva tieto, tietolähde sekä mahdollinen lisäselvityksen tarve. Tämä tekee raportointiprosessista järjestelmällisemmän ja auttaa kohdentamaan työpanoksen olennaisiin asioihin.
On kuitenkin tärkeää käyttää tekoälyn lähtöaineistona voimassa olevaa standardia ja varmistaa sen tulkintojen oikeellisuus. Kaikki standardin tietopisteet eivät koske kaikkia yrityksiä samalla tavalla. Osa tiedoista on ehdollisia, osa vapaaehtoisia, ja enintään kymmenen työntekijän yrityksille on säädetty eräitä helpotuksia.
Tekoäly voi auttaa vaatimusten tunnistamisessa, mutta yrityksen on varmistettava, mitä tietoja sen valitsemassa raportointilaajuudessa todella edellytetään.
Missä tekoälystä on eniten hyötyä?
Tekoälyn käyttö vastuullisuusraportoinnissa voidaan jakaa kolmeen käytännön työvaiheeseen: tietojen kokoamiseen, tietojen jäsentämiseen ja raportin valmisteluun.
1. Vastuullisuustietojen kokoaminen
Tekoäly voi käsitellä yrityksen olemassa olevia dokumentteja ja auttaa tunnistamaan niistä raportoinnissa tarvittavia tietoja. Esimerkiksi energialaskuista voidaan poimia kulutustietoja, henkilöstöraporteista henkilöstömäärää ja työturvallisuutta koskevia tietoja sekä yrityksen toimintaperiaatteista kuvauksia vastuullisuuden johtamisesta.
Tämä ei tarkoita, että tekoäly keräisi tiedot automaattisesti kaikista yrityksen järjestelmistä. Tietojen saatavuus riippuu käytettävistä sovelluksista, niiden integraatioista ja käyttöoikeuksista. Lisäksi tekoälyn poimimat tiedot on tarkistettava alkuperäisistä lähteistä.
Hyvin toteutettuna tekoälyavusteinen tiedonkeruu voi kuitenkin vähentää manuaalista työtä ja helpottaa erityisesti ensimmäisen vastuullisuusraportin laatimista.
2. Tietojen jäsentäminen raportointistandardin mukaisesti
Kun tarvittavat tiedot on koottu, tekoäly voi auttaa sijoittamaan ne oikeisiin raportointikohtiin. EU vapaaehtoisen standardin perusmoduuli sisältää esimerkiksi energiaan ja kasvihuonekaasupäästöihin, vedenkäyttöön, resurssien käyttöön, henkilöstöön ja liiketoiminnan toimintaperiaatteisiin liittyviä tietoja.
Tekoäly voi vertailla yrityksen aineistoa standardin rakenteeseen ja tunnistaa mahdollisia puutteita tai ristiriitaisuuksia. Se voi esimerkiksi huomauttaa, jos energiankulutuksesta on ilmoitettu vain euromääräiset kustannukset, vaikka raportointiin tarvitaan kulutustietoja megawattitunteina.
Samalla tekoäly voi auttaa laatimaan tiedonkeruupohjia seuraavia raportointikausia varten. Näin raportoinnista voidaan rakentaa toistettava prosessi sen sijaan, että tiedot kerätään joka vuosi uudelleen ilman yhteistä rakennetta.
3. Raporttitekstin valmistelu
Raportin kirjoittaminen on tekoälyn luontevimpia käyttökohteita. Kun yrityksen vastuullisuustiedot, tavoitteet ja toimenpiteet on määritelty, tekoäly voi auttaa muodostamaan niistä selkeää ja ymmärrettävää raporttitekstiä.
Tekoäly voi esimerkiksi muokata teknisen kuvauksen energiankulutuksesta lukijaystävälliseksi, yhtenäistää raportin terminologiaa, tiivistää pitkiä tekstiosuuksia tai tuottaa vaihtoehtoisia esitystapoja eri kohderyhmille.
Tämä on hyödyllistä erityisesti pienissä yrityksissä, joissa vastuullisuusraportoinnista vastaava henkilö hoitaa tehtävää muun työnsä ohessa.
Raporttitekstin sujuvuus ei kuitenkaan vielä kerro mitään sen sisältämien tietojen luotettavuudesta. Tässä kulkee tekoälyn hyödyntämisen tärkein raja.
Tekoälyn tuottama teksti ei ole sama asia kuin todennettu vastuullisuustieto
Generatiivinen tekoäly tuottaa vastauksia käsittelemänsä aineiston ja oppimiensa kielellisten rakenteiden perusteella. Se pystyy kirjoittamaan vakuuttavan kuvauksen yrityksen vastuullisuudesta silloinkin, kun käytettävissä olevat lähtötiedot ovat puutteellisia. Juuri tämä tekee tekoälyn käytöstä vastuullisuusraportoinnissa myös riskialtista.
Jos tekoälyltä pyydetään esimerkiksi kuvausta yrityksen ilmastovaikutuksista ilman todellisia energiankulutus- ja päästötietoja, se saattaa tuottaa yleisluonteisen tekstin yrityksen pyrkimyksistä vähentää päästöjään. Teksti voi kuulostaa uskottavalta, vaikka yrityksellä ei olisi määriteltyä päästövähennystavoitetta eikä tietoa päästöjensä määrästä.
Vastuullisuusraportoinnissa on siksi erotettava toisistaan kolme asiaa:
- Lähtötiedot: yrityksen toiminnasta kerätyt tiedot, kuten energiankulutus, polttoaineiden käyttö, henkilöstömäärä ja työtapaturmat.
- Laskentatulokset: dokumentoiduilla menetelmillä lähtötiedoista tuotetut tulokset, kuten kasvihuonekaasupäästöt.
- Raporttiteksti: lähtötietojen ja laskentatulosten pohjalta laadittu sanallinen kuvaus yrityksen vastuullisuudesta.
Tekoäly voi avustaa kaikissa kolmessa vaiheessa, mutta sen tuottama vastaus ei itsessään todista lähtötiedon oikeellisuutta tai laskennan asianmukaisuutta. Vastuullisuusraportin luotettavuus perustuu todennettaviin tietoihin ja läpinäkyviin menetelmiin, ei siihen, kuinka vakuuttavasti raportti on kirjoitettu.
Voiko tekoäly laskea yrityksen hiilijalanjäljen?
Hiilijalanjäljen laskenta on hyvä esimerkki tehtävästä, jossa tekoälyn mahdollisuudet ja rajoitukset on ymmärrettävä. Tekoäly voi auttaa tunnistamaan tarvittavia lähtötietoja, järjestämään kulutusaineistoja, muodostamaan laskentataulukoita ja tarkistamaan laskennan loogisuutta. Se voi myös selittää laskentamenetelmiä ja auttaa dokumentoimaan laskentaprosessia.
Varsinainen hiilijalanjälkilaskenta edellyttää kuitenkin oikeita lähtötietoja, soveltuvia päästökertoimia ja johdonmukaista laskentamenetelmää. Esimerkiksi GHG Protocol -menetelmän mukaisessa laskennassa on huomioitava päästölähteiden luokittelu sekä laskennan organisatoriset ja toiminnalliset rajaukset.
Tekoäly ei voi luotettavasti päätellä yrityksen kasvihuonekaasupäästöjä pelkästään toimialan, liikevaihdon tai henkilöstömäärän perusteella. Näihin tietoihin perustuvia arvioita voidaan joissakin tilanteissa käyttää suuntaa antavina lähtökohtina, mutta niitä ei saa esittää yrityksen mitattuina tai tarkasti laskettuina päästöinä.
Myös tekoälyn ehdottamat päästökertoimet on tarkistettava. Kertoimen soveltuvuus riippuu muun muassa energiantuotantotavasta, maantieteellisestä alueesta, tarkasteluvuodesta ja käytettävästä laskentamenetelmästä.
Tekoälyä voidaan käyttää laskennan teknisenä apuvälineenä, mutta laskennan oikeellisuus on varmistettava erikseen. Yrityksen hiilijalanjälki ei muutu luotettavaksi sillä, että laskelman on tuottanut tekoäly.
Tietoturva ja luottamuksellisuus on huomioitava
Vastuullisuusraportoinnissa käsitellään myös tietoja, joita yritys ei välttämättä halua luovuttaa ulkopuolisille. Tällaisia voivat olla esimerkiksi hankintaketjujen tiedot, energiakustannukset, henkilöstöä koskevat tiedot sekä liiketoiminnan sisäiset kehittämissuunnitelmat.
Ennen aineistojen syöttämistä tekoälypalveluun on selvitettävä, miten palvelu käsittelee tietoja, missä niitä säilytetään ja voidaanko niitä käyttää palveluntarjoajan mallien kouluttamiseen. Henkilötietojen käsittelyssä on lisäksi noudatettava tietosuojalainsäädäntöä.
Yrityksen kannattaa määritellä tekoälyn käytölle selkeät toimintaperiaatteet. Kaikkea aineistoa ei tarvitse eikä kannata siirtää tekoälypalveluun sellaisenaan. Usein raportoinnin valmisteluun riittävät anonymisoidut, yhdistellyt tai muuten rajatut tiedot. Tietoturvallinen toimintatapa on osa vastuullista tekoälyn käyttöä.
Näin pk-yritys pääsee käytännössä alkuun
Tekoälyn hyödyntäminen vastuullisuusraportoinnissa ei edellytä suurta ohjelmistohankintaa tai monimutkaista tietojärjestelmäprojektia. Liikkeelle voidaan lähteä pienin, hallituin askelin.
Ensimmäiseksi yritys määrittelee raportointinsa tavoitteet ja valitsee tarkoituksenmukaisen raportointilaajuuden. Tämän jälkeen tunnistetaan tarvittavat tiedot ja selvitetään, mistä ne ovat saatavilla. Tekoälyä voidaan hyödyntää tässä vaiheessa tiedonkeruusuunnitelman ja raportointirungon laatimisessa.
Seuraavaksi kootaan yrityksen todelliset vastuullisuustiedot ja tehdään tarvittavat laskelmat. Jokaiselle raportoitavalle tunnusluvulle määritellään tietolähde, tarkastelujakso ja tarvittaessa laskentamenetelmä. Puuttuvat tiedot merkitään puuttuviksi sen sijaan, että tekoälyn annetaan täydentää niitä oletuksilla.
Vasta tämän jälkeen tekoälyä hyödynnetään varsinaisen raporttitekstin valmistelussa. Lopuksi yritys tarkistaa, että kaikki esitetyt väitteet, luvut ja tavoitteet vastaavat dokumentoituja lähtötietoja ja tehtyjä päätöksiä. Näin tekoäly toimii raportoinnin tukena ilman, että yritys menettää hallinnan raportin sisällöstä.
Tekoälyn suurin hyöty syntyy paremmasta tiedonhallinnasta
Tekoälyn merkitystä vastuullisuusraportoinnissa ei kannata arvioida pelkästään sillä, kuinka nopeasti sen avulla voidaan kirjoittaa raportti. Paljon suurempi hyöty voi syntyä siitä, että yritys oppii keräämään, jäsentämään ja hyödyntämään vastuullisuustietojaan aikaisempaa järjestelmällisemmin.
Kun energiankulutusta, materiaalivirtoja, henkilöstöä ja muita vastuullisuuden tunnuslukuja seurataan säännöllisesti, tiedoista tulee myös liiketoiminnan johtamisen välineitä. Niiden avulla voidaan tunnistaa kustannussäästöjä, toiminnan riskejä ja kehittämismahdollisuuksia sekä seurata asetettujen tavoitteiden toteutumista.
Tekoäly voi auttaa muuttamaan hajallaan olevan tiedon käyttökelpoiseksi kokonaisuudeksi. Se ei kuitenkaan määrittele yrityksen puolesta, mitkä vastuullisuuskysymykset ovat liiketoiminnan kannalta merkityksellisimpiä tai millaisiin tavoitteisiin yrityksen kannattaa sitoutua. Nämä ratkaisut edellyttävät yrityksen oman toiminnan, toimintaympäristön ja sidosryhmien odotusten ymmärtämistä.
Tekoäly ei tee yrityksestä vastuullista eikä raportista luotettavaa. Oikein käytettynä se voi kuitenkin tehdä vastuullisuustyöstä tehokkaampaa, järjestelmällisempää ja helpommin johdettavaa. Pk-yritykselle tämä on huomattavasti arvokkaampi tavoite kuin pelkkä nopeasti valmistuva vastuullisuusraportti.
Lähteet ja lisätietoa
- Euroopan komissio (2026). Komission delegoitu asetus (EU) 2026/1560. Vapaaehtoista vastuullisuusraportointia koskeva standardi. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/FI/TXT/?uri=CELEX:32026R1560
- Jyväskylän ammattikorkeakoulu (2026). VAHVA-hanke vahvisti keskisuomalaisten pk-yritysten valmiuksia vastuullisuusraportointiin. https://www.jamk.fi/fi/uutiset/2026/vahva-hanke-vahvisti-keskisuomalaisten-pk-yritysten-valmiuksia-vastuullisuusraportointiin
- Jyväskylän ammattikorkeakoulu. VAHVA – Vastuullisuusraportoinnilla vahvaan ja kestävään kasvuun Keski-Suomessa. https://www.jamk.fi/fi/tutkimus-ja-kehitys/tki-projektit/vahva-vastuullisuusraportoinnilla-vahvaan-ja-kestavaan-kasvuun-keski-suomessa
- GHG Protocol. Corporate Accounting and Reporting Standard. https://ghgprotocol.org/corporate-standard
Käkikuu Oy auttaa pk-yrityksiä rakentamaan liiketoimintaa tukevaa vastuullisuustyötä, tunnistamaan olennaiset vastuullisuuskysymykset ja tuottamaan luotettavaa vastuullisuustietoa. Tutustu palveluihimme osoitteessa www.kakikuu.fi.
FI 
EN