„Enamasti peetakse AI-st rääkides silmas generatiivset tehisintellekti ehk suuri keelemudeleid, mis on tugevad tekstiga seotud ülesannetes: kirjadele vastamine, tekstide toimetamine, turundusmaterjalide loomine või raportite koostamine. Seetõttu ongi AI kõige loomulikumad rakendusalad müük, turundus ja klienditeenindus,“ selgitab Garbuzenko. „Samas suudavad süsteemid teha palju enamat. Ka inseneri- ja arhitektuuribürood ning projektijuhtimise valdkond kasutavad AI-lahendusi, et analüüsida faile, töödelda andmeid või koostada aruandeid. Näiteks saab laadida ChatGPT-sse erinevaid failiformaate, analüüsida neid mudelil ja tulemused omakorda eksportida,“ ütleb ta.
Kõige suuremaks plussiks peetakse ajasäästu, kuna tehisintellekt suudab täita korduvaid ja ajamahukaid ülesandeid märksa kiiremini kui inimene. Esimene samm on enamasti töö tekstidega – tõlkimine, toimetamine, dokumentide struktureerimine. Tööriistad, nagu ChatGPT või Copilot, teevad seda äärmiselt efektiivselt. Viimastel kuudel on muutunud oluliseks hääljuhtimise kasutamine ehk mudelit saab suuliselt juhendada – selline häälpõhine töövoog võib vähendada ajakulu isegi poole võrra, muutes töö palju kiiremaks ja loomulikumaks.
Teine suur valdkond on andmetöötlus. „Ehitusettevõtted kasutavad AI-d, et luua kiiresti hinnapakkumiste põhjal koondtabeleid. Kontrollimist on endiselt vaja, kuid protsess on kordades kiirem kui nullist alustades. Samuti on AI abiks andmeanalüüsi prototüüpimisel – paljud AI-tööriistad on seotud Pythoni moodulitega, mis võimaldab kiiresti luua esmaseid analüüsilahendusi näiteks turu- või projektianalüüsiks. Lisaks kiirendab AI visuaalsete materjalide loomist esitlustest kuni andmegraafikuteni,“ selgitab Garbuzenko. „Veel ühendab AI ettevõtte süsteeme liites automaatika ja agentide kasutamise, luues näiteks WhatsAppi roboti, mis on seotud kalendri, Exceli ja dokumentatsioonibaasiga ning suudab 24/7 vastata lihtsatele päringutele,“ lisab ta.
AI kasutamine eeldab arusaamist selle tööpõhimõtetest
Suurimaks riskiks on Garbuzenko sõnul arusaamatus mudeli statistilisest olemusest. Kui tulemusi kasutatakse kontrollimata kujul, võib see viia valeinfo levitamiseni või isegi kahjustada ettevõtte mainet: „AI-mudelid põhinevad statistilisel loogikal ning nende tulemusi tuleb alati kriitiliselt kontrollida. Iga dokument, mille pilvepõhisesse tööriista laeme, liigub läbi kolmanda osapoole süsteemi. Kuigi teenusepakkujad tagavad andmete kaitse, peab ettevõte ise jääma valvsaks ja hindama, milline teave on jagamiseks sobilik ning milline mitte.“
Andmekaitse ongi üks peamisi põhjuseid, miks paljud ettevõtted eelistavad kasutada Microsoft Copilotit – enamik Eesti ettevõtteid töötavad juba Microsofti ökosüsteemis ning hoiavad oma andmeid seal. Seega pole vaja võtta täiendavaid riske uute platvormidega, nagu ChatGPT. Suurte tehnoloogiaettevõtete AI-lahendused järgivad rangeid turvastandardeid ning neil on avalikult kättesaadavad dokumendid, mis kirjeldavad täpselt, kuidas andmeid töödeldakse ja kaitstakse. Seetõttu soovitab Garbuzenko enne tööprotsessidesse lõplikku integreerimist konsulteerida infoturbespetsialistidega.
Ettevõte peab hindama, milline teave on jagamiseks sobilik ning milline mitte.
Ta nendib, et suurim väljakutse tehisintellekti kasutuselevõtul ei ole tehniline, vaid inimlik: „Arusaamine, kuidas need süsteemid päriselt töötavad. AI-d tajutakse kui loogilist süsteemi, mis peaks andma õige vastuse. Tegelikult põhinevad keelemudelid statistilisel tõenäosusel – need ei mõtle ega tea, vaid ennustavad järgmist sõna kõige tõenäolisema mustri järgi. See tähendab, et nad võivad pakkuda väga veenvalt kõlavaid, kuid sisuliselt valesid vastuseid. Kui mõistetakse, et tegemist on statistilise mudeliga, muutub inimeste suhtumine palju realistlikumaks ja ka produktiivsemaks.“
Väga oluline aspekt on ettevõtte strateegiline lähenemine. Edukad on need, kes ei kiirusta, vaid alustavad süsteemselt. Tavaliselt algab see üldisest koolitusest, kus kõigile töötajatele tutvustatakse põhimõtteid ja võimalusi. Seejärel kaardistatakse ettevõtte tööprotsessid ning otsitakse konkreetseid kohti, kus AI saaks tõsta efektiivsust või kvaliteeti. Pärast seda on soovitatav läbi viia pilootprojektid – väikesed, hästi määratletud katsetused, kus AI kasutamist katsetatakse päris töövoogudes. Üks suuremaid eksimusi on aga vastupidine lähenemine ehk ostetakse tööriist, kuid jäetakse inimesed ilma koolituseta. Tehnoloogilised tööriistad on väga võimekad, aga selge mõtteviisi ja koolitusteta võivad need jääda kasutamata või tekitada hoopis segadust.
Eesti inimesed on pragmaatilised ja analüütilised
Garbuzenko toob välja ühe Eesti inimeste eelise: „Meie inimestele on omane pragmaatiline ja analüütiline mõtlemine, mistõttu ollakse valmis kiiresti proovima ja õppima, kui nähakse, et sellest on reaalne kasu. Enamikul minu koolitustel on õhkkond väga positiivne. Tavaliselt tekib esimese poole tunni jooksul selge jaotus: on entusiastid, kes on juba tööriistu kasutanud ja soovivad minna sügavamale, ja on skeptilised, kes soovivad enne veenduda, et AI-l on tegelik praktiline väärtus. Huvitav on see, et mõlemad pooled liiguvad pärast koolitust lähemale – skeptikud näevad, et AI ei ole müstiline ega ohtlik, ja entusiastid õpivad, kui tähtis on kriitiline mõtlemine.“
Garbuzenko kogemus näitab, et kõige paremad tulemused saavutatakse siis, kui koolitus toimub kahes etapis. Esmalt baasõpe, kus selgitatakse tööriistade loogikat ja eetikat. Paari kuu pärast korraldatakse praktiline töötuba, kus inimesed saavad arutada, millised probleemid või küsimused neil päriselt töö käigus on tekkinud. Nii sünnivad parimad ideed: luuakse esimesed väikesed pilootprojektid, töötajad jagavad omavahel kogemusi ja tekib sisemine motivatsioon. Kõige suurem muutus toimub siis, kui inimesed tajuvad AI-d mitte kui väljast tulnud tööriista, vaid kui osa oma mõtlemise laiendusest. Siis kaob hirm ja tekib loovus.
„Eestlased on ideaalsed õppurid: nad ei usu pimesi, nad kontrollivad, testivad ja analüüsivad. Selline tasakaal teadlikkuse ja uudishimu vahel ongi see, mis teeb AI omaksvõtu Eestis erakordselt viljakaks,“ möönab Garbuzenko. „Kui inimene oskab tehisintellekti õigesti suunata ja mõistab selle tööpõhimõtteid, muutub AI tõeliselt asendamatuks mõttepartneriks, kellega saab struktureerida ideid, korrastada mõtteid ja luua kiiresti kvaliteetseid õppematerjale või koolitusprogramme,“ selgitab ta.
Eestlased on ideaalsed õppurid: nad ei usu pimesi, nad kontrollivad, testivad ja analüüsivad.
Garbuzenko nendib, et revolutsioon on toimunud ka visuaalsete materjalide loomisel. Näiteks platvorm Gamma, mis on uus konkurent PowerPointile, võimaldab luua esitlusi, tekste ja kujundusi vaid mõne minutiga. Koolitaja saab sisestada põhipunktid ja AI genereerib nende põhjal struktuuri, kujunduse ja soovitused illustratsioonide jaoks. Teine huvitav tööriist on Google NotebookLM, mis ühendab õppematerjalid, tehisintellekti ja interaktiivse õppe ning võimaldab isegi genereerida kursuse sisul põhinevaid podcast’e ja helisalvestusi. Nii võib õppija kuulata kursuse kokkuvõtteid just talle sobival viisil ja ajal.
„AI on nagu noor ja innukas assistent, kes on alles lõpetanud ülikooli – väga abivalmis, kiire ja võimekas, kuid vajab siiski juhendamist ja järelevalvet,“ räägib AI-koolitaja. „Ise alustan tavaliselt ideede genereerimisest ja struktuuri loomisest ChatGPT abil, seejärel kasutan visuaalset tuge Gammas ja lõpuks testin materjali koos osalejatega, et näha, millised teemad vajavad süvendamist. AI aitab mul säästa aega ja jõuda loovamate lahendusteni – kuid lõpliku versiooni koostan alati ise. Kui varem kulus palju aega tekstide, slaidide ja testide koostamisele, siis nüüd saab selle aja suunata õppijate kaasamisele, diskussioonile ja mõtestatud juhendamisele,“ ütleb Garbuzenko.
AI-oskusest saab uus kirjaoskus
Tulevikku tasub Garbuzenko hinnangul vaadata korraga ettevaatlikult ja avatud meelega: „AI aitab teha kiiremini ja targemini tööd, vähendada rutiini ja vabastada aega sisulisemateks ülesanneteks. Teisest küljest toob see kaasa kognitiivse nihke. Kui tehnoloogia võtab üle suure osa meie analüütilisest ja kirjeldavast tööst, siis paratamatult muutub meie mõtlemine. Harjume vähem pingutama ja delegeerime osa oma tähelepanust masinale. Seda tuleb teadvustada, mitte karta. See on hind, mida maksame efektiivsuse eest.“
Ta nendib, et tulevikus saab AI-oskusest uus kirjaoskus: „Juba praegu on näha, et tööandjad eelistavad kandidaate, kes oskavad keelemudeleid ja automatiseerimisvahendeid tõhusalt kasutada. AI ei asenda inimest, kuid ta suurendab tema mõju ja väärtust – eeldusel, et inimene mõistab, kuidas seda targalt teha. See toobki meid kõige olulisema järelduseni: tuleviku väärtus ei seisne mitte tehnoloogias, vaid inimese teadlikkuses. Need, kes mõistavad AI tööloogikat, jäävad selle peremeesteks; need, kes seda ei mõista, võivad muutuda selle tööriistadeks. Tulevikus on kõige hinnatumad just need spetsialistid, kes ühendavad kriitilise mõtlemise, loovuse ja tehnoloogilise kirjaoskuse.“
Dimitri Garbuzenko online-koolitusel „Tehisintellekti (AI) tööriistade 10-päevane kiirendi juhtidele ja spetsialistidele“ saab iga osaleja valmis konkreetse AI-lahenduse või tööprotsessi täiustuse, mida saab kohe oma igapäevatöös rakendada. Tutvu koolituse sisuga ja registreeru