AI-entusiast, -koolitaja ja -konsultant Gerlyn Tiigemäe, kes varem on töötanud nii panga krediidianalüütiku kui ka suurettevõtte juhtimisarvestuse valdkonnajuhina, räägib, kuidas AI meid finantstöös aidata saab. Samuti sellest, miks ta ei usu, et AI rakendamises „ootame-vaatame“ lähenemine ettevõttele edu toob.
- Gerlyn Tiigemäe Foto: Anton Massalov
Kui lugeda sinu ja raamatupidajatele hästi tuntud AI-entusiasti Krista Teearu postitusi, siis võib kergesti sattuda ärevusse, et kes veel AI-lahendusi regulaarselt ei kasuta, on ajast lootusetult maha jäänud. Samas statistikamet teatas septembris, et raamatupidamises, kontrollis või finantsjuhtimises on AI-d kasutanud ainult 2,8% ettevõtteid (turunduses 6,8%).
Aga võib-olla ongi enamikule organisatsioonidele parim „ootame-vaatame“ lähenemine – hakata liigutama siis, kui on selgem pilt, millised tööriistad ja lahendused püsima jäävad?
Olen sellist mõttekäiku ettevõtjatelt viimasel ajal päris palju kuulnud: ootame-vaatame, las teised kolistavad enne kõik ämbrid ära, selgitavad ebaõnnestuvad rakendused välja…
Aga sellisel lähenemisel on üks suur oht. Neid, kellel AI rakendamine õnnestub, on ka väga palju. Neid, kes võtavad praegu asja ette, teevad teema endale selgeks, katsetavad erinevaid tehisintellekti lahendusi.
Üldiselt on eri riikides ja eri vaatenurkadest tehtud uuringud ikkagi näidanud, et enamjaolt on üle viiekümne protsendi nende osakaal, kellel on õnnestunud AI-lahendustest väärtust saada, aega kokku hoida või mingil muul viisil efektiivsust tõsta. Nemad on ootajate-vaatajate konkurendid, kes lähevad eest ära. Kui hilja alustada, on järele võtmiseks palju pikem maa vaja läbida.
Ma ei taha kedagi hirmutada, et kindlasti peab ülikiirelt tegutsema, aga tasub ikkagi esimesed sammud praegu ära teha – ega need lihtsamaks ei lähe. Pead leidma selle niši või valdkonna, kus sinul võiks tehisintellektist kasu olla ja selles katsetama hakkama.
Arvestades seda, kui palju praegu tehisintellektist räägitakse, tunduvad statistikaameti AI-kasutuse uuringu protsendid hämmastavalt väikesed.
Mida statistikaamet mõõtis oli see, mitu protsenti ettevõtetest on mingitki tehisintellekti lahendust kasutanud. Eks osalt mõjutab vastuseid see, kes mida tehisintellekti all mõistab – näiteks paljudes rakendustes, mida üksikisikutena kasutame, on tehisintellekt sees ilma, et me seda tajuksimegi. Aga kui rääkida ettevõtetest, kus teadlikult ja konkreetse tegevusplaani järgi tehisintellekti rakendatakse, siis nende arv on tõesti väga väike.
Ilmselt on ka seda, et aasta või pool tagasi prooviti mingeid AI-mudeleid, aga pettuti, sest siis olid need eriti eesti keeles palju kehvemad kui praegu. Ent see valdkond muutub ja areneb tohutult kiiresti, praegu ei ole olukord enam sama, mis pool aastat tagasi.
Millest AI-teekonda alustada? Millised eeldused peavad olema täidetud, et üldse teele saaks asuda?
Seotud lood
Äsja avalikkuse ette jõudnud uus OpenAI keelemudel GPT4-o1 tegi arenguhüppe, mis väljendub selles, et kui varem hakkas mudel kohe vastust genereerima, siis nüüd on võimalik anda mudelile aega mõtlemiseks ja katsetamiseks, et jõuda parema vastuseni. Koolitaja Priit Ilomets, kes nimetab ennast „inimkeskseks teejuhiks AI-abil enesemeisterlikkuse saavutamise ja professionaalse ümberkujunemise teel“ räägib, mida juhtidel on vaja teha, et sääraste kiirete AI-arengute tingimustes ajaga kaasas käia.
Viimase pooleteise aasta jooksul on tehisintellekt muutunud spekulatsioonist turureaalsuseks, õhutades nii ahnust kui ka hirmu.
Kuidas alustada ärianalüütikaga väikeses tootmisettevõttes? Ärianalüütika (BI, Business Intelligence) on oluline tööriist, mis aitab isegi väikestel tootmisettevõtetel teha andmepõhiseid otsuseid, parandada efektiivsust ja suurendada kasumlikkust. Kuigi see võib alguses tunduda keeruline, saab BI kasutuselevõtu jagada loogilisteks sammudeks, mis on jõukohased ka väiksematele ettevõtetele.