Miksi tekoälyinvestointien ilmoitukset eivät aina nosta osakkeita

ChatGPT:n julkaisemisen jälkeen vuonna 2022 tapahtuneet tekoälyn alkuvaiheen kehitykset ovat järkyttäneet maailmaa nopealla teknisellä ja suorituskykyisellä edistyksellä, siirtyen yllättävän luonnollisia keskusteluja käyvän chatbotin tasolta järjestelmään, joka voi mahdollisesti korvata monia valkokaulustyöntekijöitä.

Tämä tekoälyn kyvykkyyden muutos on myös muuttanut julkista keskustelua tekoälyteknologiasta. Uuden kapasiteetin innostus sekoittuu yhä enemmän huoliin tekoälystä, ja siihen liittyy vastuullinen käyttöönotto, työvoiman syrjäytyminen tai työllisyyden kasvu. Ja varmasti kehittäjien, kuten Elon Musk, säännölliset väitteet massatyöpaikkojen tuhoamisesta tekoälyn avulla ovat lisänneet näitä huolia, vaikka hän yrittäisi esittää asian myönteisenä kehityksenä.

“Luulen, että näemme täällä historian kaikkein häiritsevimmän voiman. Meillä on ensimmäistä kertaa jotain, joka on älykkäämpi kuin älykkäin ihminen. Kohtaa koittaa, jolloin työtä ei enää tarvita. Voit pitää työtä, jos haluat sitä henkilökohtaisesta tyydytyksestä, mutta tekoäly pystyy tekemään kaiken.”

Tämän seurauksena tekoälyilmoitukset toimivat nyt sekä taloudellisina että maineellisina signaaleina. Kaksi tutkijaa University of Memphisin ja University of Arkansasin tutkimus tarkasteli, miten markkinat näkevät tekoälyilmoitukset innovaationa tai riskinä, ja että tämä eroavaisuus välittyy yhä enemmän julkisen mielipiteen kautta.

He julkaisevat löydöksensä The Journal of Strategic Information Systems¹, otsikolla “Vaikuttavatko julkiset mielipiteet etiikasta, irtisanomisista ja rekrytoinnista osakemarkkinoiden reaktioihin tekoälyinvestointien ilmoituksiin? Näkemyksiä vuosilta 2010–2023”.

Lisäys vai korvaus?

Työpaikalla tapahtuvassa tekoälyn käyttöönotossa on kaksi mahdollista polkua.

Ensimmäinen polku on lisäys, jossa IT-tuotteet tekevät yhteistyötä ihmisten kanssa, täydentäen toistensa kykyjä, mahdollistaen molemminpuolisen oppimisen ja parantaen toistensa toimintoja. Tämä on enemmän linjassa aiempien IT-teknologioiden versioiden kanssa, eikä se todennäköisesti kohtaa merkittävää vastustusta.

“Robottiprosessiautomaatio (perustuen sääntöpohjaisiin moottoreihin) on esimerkki tekoälyn käytöstä automaatioon, kun taas puheentunnistuksen ja keskustelurobottien käyttö ensimmäisen tason asiakasyhteyden parantamiseen (perustuen luonnollisen kielen prosessointiin) havainnollistaa tekoälyn käyttöä lisäyksenä.”

Toinen polku on korvaus, jossa tekoälyjärjestelmä korvaa kokonaan ihmisen aiemmin hoitamia tehtäviä. Tässä yhteydessä kyseisen tehtävän työllisyys katoaa kokonaan, ja yrityksen näkökulmasta palkkakustannukset korvautuvat (ideaalisesti pienemmällä) uudella IT-budjetilla.

Lisäys sopii paremmin epäselviin tehtäviin, joissa tekoälyjärjestelmät täydentävät ihmisen ainutlaatuisia kykyjä, kuten intuitiota ja tervettä järkeä.

IT-investoinnit ja markkinatuotot

Aikaisemmat tutkimukset ovat osoittaneet, että IT-investoinnit vaikuttavat osaketuottoihin ja niillä on merkittävä vaikutus yrityksen suorituskykyyn.

Tämän seurauksena osakemarkkinat ovat yleensä \”oppineet\” reagoimaan myönteisesti yrityksiin, jotka investoivat IT-infrastruktuuriin. Sama oli aluksi totta myös tekoälyn osalta, kun monet yritykset ilmoittivat tekoälyn käyttöönotosta tuottavuuden ja kasvun lisäämiseksi.

Nyt, useita vuosia prosessin jälkeen, markkinat alkavat tarkastella tekoälyn todellista vaikutusta tuottavuuteen ja työllisyyteen tarkemmin ja analyyttisemmin.

Kasvavat huolenaiheet koskevat eivät vain tuottavuuden vaikutusta, vaan myös eettisiä näkökohtia. Esimerkiksi tekoäly voi lisätä puolueellisuutta tai yhteiskunnallisia epätasa-arvoja vähentämällä työllisyyttä ja palkkoja. Monien tekoälyjärjestelmien “mustan laatikon” luonne, jossa päätöksentekoprosessi voi olla täysin selittämätön, vain lisää tätä riskiä.

“Yritysten, jotka korostavat tekoälyinvestointeja automaatiossa, tapauksessa tekoälyjärjestelmä toimii itsenäisesti, jolloin järjestelmiä ei valvota, mikä aiheuttaa hallitsemattomia eettisiä ongelmia. Tämä voi luoda negatiivisen käsityksen tekoälystä. Näin ollen automaatiossa tapahtuvasta tekoälyn käyttöönotosta syntyvä etiikkakäsitys voi heikentää koettua potentiaalista hyötyä tekoälypohjaisesta automaatiosta.”

Tekoälyilmoitukset ja osakemarkkinat

Tekoälyinvestointien arviointi

Tutkimus analysoi Yhdysvaltain pörssiyritysten tekoälyyn liittyviä ilmoituksia vuosilta 2010–2023 käyttäen LexisNexis‑tiedot.

1 006 ilmoituksesta tutkijat poissivat ne, jotka todennäköisesti liittyivät muihin tekijöihin, kuten kun fuusio, yritysosto, myynti tai toimitusjohtajan vaihto tapahtui 14 kaupankäyntipäivän tapahtumaikkunassa tekoälyinvestointien ilmoituksen ympärillä. Lopulta he analysoivat Yhdysvaltain pörssiyritysten 403 ainutlaatuisen tekoälyilmoituksen aiheuttamia markkinatuottoja.

Nämä ilmoitukset analysoitiin myöhemmin niiden sisällön perusteella, joka liittyi työllisyyteen liittyviin aiheisiin, joilla todennäköisesti on vaikutusta tekoälyn käsitykseen.

“Jokaisesta sijoittajien tweetistä käytimme Python‑ohjelmaa poimimaan lauseet, joissa mainittiin etiikkaan, irtisanomisiin ja rekrytointiin liittyviä avainsanoja. Koko artikkelissa termit “etiikkaan liittyvä mielipide”, “irtisanomisiin liittyvä mielipide” ja “rekrytointiin liittyvä mielipide” viittaavat kunkin aiheen sävyyn tweeteissä, jotka ympäröivät ilmoituksen.”

Tutkimus tarkasteli sitten taloudellista tuottoa AI‑toteutuksen ilmoituksen jälkeen. Tarkastelun kohteena ei ollut markkinoiden välittömät reaktiot, vaan vaikutus osakekurssiin useita kuukausia myöhemmin.

“Käytämme yhden vuoden osto‑ja‑pidä‑epänormaaleja tuottoja (BHAR) siitä päivästä, jolloin AI‑investointi julkistetaan.”

AI:n vaikutus markkinoihin

Tämän tutkimuksen ensimmäinen havainto on, että vuosina 2010–2016 AI‑ ja ei‑AI‑IT‑ilmoitusten keskimääräiset yhdistetyt päivittäistuotot eivät eroa tilastollisesti merkittävästi. Tämä on ymmärrettävää, sillä tuona aikana AI oli varhaisessa vaiheessa ja melko samankaltainen muihin IT‑järjestelmiin, joita käytettiin työvoiman täydentämiseen.

Vastaavasti vuosina 2017–2023 AI‑yritysten keskimääräiset yhdistetyt päivittäistuotot ylittävät merkittävästi ei‑AI‑IT‑yritysten tuotot. Tämä heijastaa sijoittajien yhä positiivisempaa näkemystä AI:sta ja sen tulevasta vaikutuksesta tuottavuuteen sekä tietyn osakkeen näkymiin.

Tutkimus havaitsi, että automaation korostaminen, augmentaation korostaminen ja positiivinen julkinen keskustelu rekrytoinnista liittyvät vahvempiin pitkän aikavälin poikkeaviin tuottoihin. Sen sijaan negatiivisempi keskustelu etiikasta ja irtisanomisista liittyi heikompiin tuottoihin.

“Sekä automaation että augmentaation korostaminen sekä rekrytointiin liittyvä mielipide ovat positiivisesti yhteydessä BHAR:iin, kun taas etiikkaan ja irtisanomisiin liittyvät mielipiteet ovat negatiivisesti yhteydessä BHAR:iin.”

Lähde: The Journal of Strategic Information Systems

Sijoittamisen keskeiset havainnot

AI:ta personoidaan usein, eli ihmiset antavat sille inhimillisiä ominaisuuksia, aikomuksia tai kykyjä. Tämä on sekä etu, koska se pystyy toteuttamaan tehtäviä, joihin muut IT‑innovaatiot eivät kykene, että riski, sillä se koetaan yhä enemmän kilpailijana ihmisille eikä pelkästään työntekijöiden voimavaran moninkertaistajana.

Tästä syystä monet yhdistävät AI:n eettisiin huoliin ja pelkoon työpaikkojen menetyksestä.

Näin ollen AI:n vaikutusten ja AI‑investointien yhdistäminen voi muuttaa markkinoiden käsitystä ja vaikuttaa osakekursseihin.

Sekä automaatioon että augmentaatioon keskittyvät AI‑ilmoitukset olivat positiivisesti yhteydessä pitkän aikavälin poikkeaviin tuottoihin. Kuitenkin nämä yhteydet muuttuivat ympäröivän julkisen keskustelun myötä, erityisesti kun automaatiosta puhuttiin yhdessä eettisten huolten, irtisanomisten tai rekrytoinnin kanssa.

“Kun AI‑investointi korostaa automaatiota, positiivinen yhteys pitkän aikavälin poikkeaviin tuottoihin heikkenee, kun julkinen mielipide etiikasta ja irtisanomisista muuttuu negatiivisemmaksi, mutta vahvistuu, kun julkinen mielipide rekrytoinnista muuttuu positiivisemmaksi.”

Yksi selitys julkiselle käsitykselle on, että markkinat eivät ehkä erottele AI:n tehostaman tehokkuuden aiheuttamia irtisanomisia taloudellisten vaikeuksien aiheuttamista irtisanomisista. Tämä reaktio voi olla osittain perusteltua, sillä AI:n syyttäminen yrityksen työvoiman supistamisesta voi olla houkuttelevaa kaikille taloudellisen taantuman kokeneille yrityksille.

Ja tietysti AI‑investoinnit eivät takaa positiivista tuottoa sijoitetulle panokselle ja pääomalle.

Siksi AI‑ilmoitusten yhteydessä sijoittajat arvioivat paitsi teknologian potentiaalia, myös toteutuksen uskottavuutta, työvoimavaikutuksia, sääntelyriskejä sekä sitä, onko investoinnilla realistinen polku tuottoihin tai tehokkuusparannuksiin.

Tutkimus ei väitä, että pelkkä “AI” lisääminen yritysstrategiaan takaa arvostuspremion. Sen sijaan se osoittaa, että pitkän aikavälin markkinatulokset riippuvat osittain siitä, mitä investoinnilla pyritään saavuttamaan, sekä siitä julkisesta keskustelusta, joka koskee työvoimaa ja eettisiä vaikutuksia. Koska aineisto päättyy vuoteen 2023, on tärkeä avoin kysymys, ovatko sijoittajat tulleet entistä valikoivammiksi seuraavan generatiivisen ja agenttipohjaisen AI‑investointisyklin aikana.

AI‑sovelluksiin sijoittaminen

RELX PLC

AI:n käyttöönotto ei takaa tuottoa. Vahvimmat kaupalliset tapaukset yhdistävät AI‑kulut omistajuustietoihin, vakiintuneisiin asiakassuhteisiin ja tuotteisiin, joilla on mitattavissa oleva polku kaupallistumiseen.

Hyvä esimerkki tällaisesta AI:lle hyödyllisestä tietokannasta on RELX, globaali tiedon‑pohjaisten analytiikka‑ ja päätöstyökalujen tarjoaja ammattilais‑ ja yritysasiakkaille. Sen 37 000 työntekijää palvelevat asiakkaat yli 180 maassa. Yritys tunnettiin aiemmin nimellä Reed Elsevier ja on merkittävä tieteellisten julkaisujen kustantaja. 1990‑luvun ja 2010‑luvun aikana yritys teki pitkän listan yritysostoja laajentaakseen data‑toimintaansa toimitusketjuissa, verkko‑tunnisteissa, sääntelyriskeissä, rahanpesun torjunnassa, lainvalvonnassa ym.

Yrityksen ydinliiketoiminta on jaettu neljään eri segmenttiin.

Ensimmäinen on riski, käyttäen julkista ja toimialakohtaista sisältöä kehittyneellä teknologialla ja algoritmeilla riskin arvioimiseksi ja ennustamiseksi.

Lähde: RELX

Toinen segmentti on yhtiön julkaisutoiminnan historiallinen keskus: tieteelliset, tekniset ja lääketieteelliset tiedot ja julkaisut, joista arvostetuin julkaisu on todennäköisesti lääketieteellinen lehti The Lancet.

Kolmas segmentti on oikeudelliset tiedot ja neuvonta LexisNexis Legal & Professional -haaran kautta.

“Autamme asianajajia voittamaan tapaukset, hallitsemaan työtään tehokkaammin, palvelemaan asiakkaitaan paremmin ja kasvattamaan toimintaansa hyödyntämällä kehittyneitä analyysejä ja viimeisintä, huipputeknologiaa, mukaan lukien tekoäly. Autamme yrityksiä ymmärtämään markkinoitaan paremmin ja seuraamaan olennaista uutisointia.”

Viimeinen segmentti on näyttelyt, jossa RELX käyttää “kasvokkain tapahtumia ja digitaalisia työkaluja innovaation mahdollistamiseen sekä paikallisten markkinoiden ja kansallisten talouksien taloudellisen kehityksen tukemiseen ympäri maailmaa.” Tämä segmentti saa tukea yhtiön muiden haaraosien laajasta verkostosta ja maineesta.

Kaiken kaikkiaan RELX ei ole pelkästään liiketoimintansa yksittäisiä alalohkoja, vaan data‑ensimmäinen yhtiö, joka on rakennettu yli vuosisadan tarkkaan, tieteelliseen ja ammatilliseen tietoon keskittyen.

Tämä tekee siitä hyvän esimerkin sellaiseen liiketoimintaan, joka voi menestyä data‑ohjautuvassa aikakaudessa, jossa tekoälyyritykset etsivät jatkuvasti lisää ensiluokkaisen tiedon lähteitä.

Sijoittajille tärkeä tarina on, että tätä omistettua data‑linnoitusta hyödynnetään nyt yhtiön omassa generatiivisessa ja agenttisessa tekoälyssä luotettavien palveluiden tarjoamiseksi oikeudellisissa, riskien ennustamisessa ja tieteellisissä toiminnoissa.

Viimeisimmät RELX PLC (REL) osakeuutiset ja kehitykset

Viitattu tutkimus

^{1. Ankur Arora ja Rajiv Sabherwal. Vaikuttavatko julkiset mielipiteet etiikasta, irtisanomisista ja rekrytoinnista osakemarkkinoiden reaktioihin AI‑sijoitusilmoituksiin? Näkemyksiä vuosilta 2010–2023. The Journal of Strategic Information Systems. Volyymi 35, Numero 4, joulukuu 2026, 101997. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2026.101997}