Tekoäly on vakiinnuttanut paikkansa asiakaspalvelussa: chatbotit vastaavat ympäri vuorokauden ja hoitavat kasvavan osan yhteydenotoista. Keskustelu tekoälyn ja ihmisen työnjaosta on kuitenkin usein mustavalkoista. Toisaalta hehkutetaan tehokkuutta, toisaalta varoitellaan kylmästä kohtaamisesta. Tämän vuoden aikana on julkaistu tutkimuksia, jotka piirtävät tilanteesta tarkemman kuvan. Kyse ei ole siitä, kumpi on yleisesti parempi, vaan siitä, missä tilanteissa kumpikin on vahvimmillaan. Vahvuusalueiden tunnistaminen on yritykselle strateginen kysymys.
Tutkimus erottaa vahvuusalueet toisistaan
Tuore 1191 tutkimustulosta yhdistävä kirjallisuuskatsaus osoittaa, että asiakkaiden arviot automatisoituja agentteja kohtaan riippuvat tehtävään sisältyvistä riskeistä (Miederer ym. 2026). Funktionaalista riskiä sisältävissä tehtävissä, joissa virhe voi haitata lopputulosta, tekoälyn osaavuus koetaan lähes ihmisen tasoisena. Psykologista riskiä sisältävissä tehtävissä, kuten nolostuttavissa tilanteissa, tekoäly nähdään jopa lämpimämpänä, koska sen ei koeta tuomitsevan. Yksityisopetuksessa tekoäly ei esimerkiksi nolaa oppijaa. Sen sijaan sosiaalista riskiä sisältävissä tehtävissä, joissa muita ihmisiä on paikalla, tekoäly häviää selvästi. Ravintolassa asiakkaan spontaaneihin kysymyksiin vastaa ihminen paremmin kuin tekoäly, sillä ihmisen joustavuus ratkaisee (Miederer ym. 2026).
Ihmisen vahvuus on lämmössä. Todellisten chat-keskustelujen avulla tehty tutkimus osoittaa, että ihmisasiakaspalvelijat koetaan lämpiminä ja tekoälychatbotit osaavina. Lämpö vaikuttaa ostopäätökseen osaamista vahvemmin (Baghirov 2026). Ero korostuu tehtävän monimutkaistuessa. Rutiiniasioissa, kuten saatavuuden tai toimituskulujen tarkistuksessa, tekoälyn osaavuus on parhaimmillaan, mutta ongelmatilanteissa ja luottamusta vaativissa suosituksissa ihmisen lämpö ratkaisee (Baghirov 2026).
Virheiden korjaamisessa tilanne ratkaisee
Palvelun epäonnistumisen korjaaminen on asiakaskokemuksen kannalta kriittinen hetki, ja tuore tutkimus osoittaa, että tekoälyn ja ihmisen rooli riippuu virheen luonteesta. Jos asiakaspalvelussa tapahtuu virhe, se annetaan helpommin anteeksi tekoälylle kuin ihmiselle (Olya ym. 2026). Jo tapahtuneiden virheiden korjaamisessa ihminen koettiin selvästi vahvemmaksi. Poikkeuksen tekivät tilanteet, joissa tekoäly välitti vahvaa empatiaa tai tarjosi kompensaatiota (Olya ym. 2026).
Myös yritysasiakkaiden suunnassa tutkimus varoittaa tekoälyn varjopuolista. B2B-kontekstissa tekoälylle syyksi katsotut virheet tuomitaan ankarammin kuin ihmisen aiheuttamat virheet. Pitkällä aikavälillä tekoälyn vahva rooli voi myös lisätä liiallista turvautumista järjestelmään, ja se rapauttaa luottamusta ja asiakkaan sitoutumista (Naidoo 2026). Lieventävä tekijä on näkyvä ihmisen vastuu: kun korjausprosessissa on ihminen mukana, vaikutus yritysten väliseen suhteeseen lievenee. Tutkimus suosittaa automaatiota matalan kriittisyyden tapauksiin ja ihmislähtöistä korjausta korkean kriittisyyden vikatilanteissa (Naidoo 2026).
Vahvuusalueiden tunnistaminen on strategista
Yhteenveto tuoreesta tutkimuksesta on selvä: tekoälyn ja ihmisen vahvuudet ovat täydentäviä, ja erojen tunnistaminen on strateginen kysymys. Rutiinikysymykset, hakutyyppiset tehtävät, nolostuttavat tilanteet ja yksinkertaiset virheet hoituvat hyvin tekoälyllä. Tunteita, luottamusta, sosiaalista läsnäoloa ja korkean kriittisyyden tapauksia vaativat ihmistä tai vähintään näkyvää ihmisen vastuuta (Naidoo 2026). Yrityksen kannattaa luokitella asiakaspalvelun tehtävät näiden ulottuvuuksien mukaan ja rakentaa hybridimalli, jossa tekoäly hoitaa volyymin ja ihminen jää monimutkaisiin, emotionaalisiin ja kriittisiin tilanteisiin (Baghirov 2026; Miederer ym. 2026; Olya ym. 2026).
Milloin sinun asiakaspalvelussasi tekoäly on vahvimmillaan ja milloin tarvitaan ihmistä? Vastaus ei ole valinta kahden vaihtoehdon välillä, vaan se löytyy siitä, miten hyvin tunnistat asiakkaidesi tilanteet ja osaat jakaa työn niiden mukaan.
Kirjoittaja
Sami Heikkinen, FT, KTM, opettaa LAB-ammattikorkeakoulun liiketoimintayksikössä palveluiden kehittämistä ja tutkii tekoälyn sovelluksia asiakaskokemukseen.
Lähteet
Baghirov, F. 2026. AI vs. human in customer service: How attribute type changes the game. Marketing Letters 37, Article 25. Viitattu 3.8.2026. Saatavissa https://doi.org/10.1007/s11002-026-09822-9
geralt. 2018. Altmann, G. Hand, robot, human, keyboard, networks. Pixabay. Viitattu 3.8.2026. Saatavissa https://pixabay.com/photos/hand-robot-human-keyboard-networks-3685829/
Miederer, S., Gelbrich, K., Roschk, H. & Hosseinpour, M. 2026. Agent-related perceptions of automated versus human agents and the role of task-related risk: A meta-analysis. Psychology & Marketing. Viitattu 3.8.2026. Saatavissa https://doi.org/10.1002/mar.70216
Naidoo, V. 2026. The dark side of AI-enabled industrial service recovery: The erosion of trust and customer engagement. Industrial Marketing Management 135, 205–223. Viitattu 3.8.2026. Saatavissa https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2026.05.004
Olya, H., Nazifi, A., Taheri, B. & Li, H. 2026. When and how does generative AI outperform human agents in service recovery? Psychology & Marketing 43(9), 2100–2116. Viitattu 3.8.2026. Saatavissa https://doi.org/10.1002/mar.7015
