Gerlyn Tiigemäe: klassikaline jaotus, kus on eraldi finants- ja ärianalüütikud ning muu suuna spetsialistid, hakkab kaduma

Gerlyn Tiigemäe on enam kui 14-aastase finantsvaldkonna kogemusega AI tippkoolitaja ja konsultant, Eesti Energia juhtiv strateegiakonsultant, Tehnopoli mentor ja ühe Eesti populaarseima praktilist AI kirjaoskust õpetava podcasti AIPowerment kaassaatejuht. Teda palkavad turuliidrid, kes teavad, et AI edukaks kasutuselevõtuks ja turupositsiooni saavutamiseks on vaja kindlat eesmärki ja selget plaani.

Gerlyni karjäär finantsmaailmas algas 14 aastat tagasi SEB krediidianalüütikuna, kust ta liikus edasi Eesti Energiasse ja on seal tänaseni püsinud aja jooksul mitmeid eri rolle täites.„ Kõik mu ametid on küll mõnevõrra erinevad olnud, kuid läbiv märksõna on olnud töö andmetega. Alustasin finantskontrollerina, seejärel sain juhtivaks finantskontrolleriks ja hiljem valdkonnajuhiks. Aja jooksul mu fookus järjest laienes, sest lisandus ka aruandluse ja andmehalduse pool. Täna tegelen osakoormusega ettevõtte tehisintellekti strateegia kujundamisega.“

„Võimalus umbes iga 1,5-2 aasta tagant oma rolli vahetada ongi põhjus, miks olen nii pikalt Eesti Energias töötanud,“ selgitab naine. Suures organisatsioonis töötades peab ta suurimaks õppemomendiks oskust pidevate muutustega kohaneda, olgu nendeks juhtide, tiimi, ametikohtade või koostööpartnerite vahetus. „Hea kohanemisvõime on olnud mulle väga väärtuslik oskus ka laiemalt. Näiteks kui mõelda praegusele AI maailmale, mis on pidevas muutuses, siis just see paindlikkus ja valmisolek muutustega kaasa minna on andnud mulle suure eelise ja eeldused edukas olla.“

Kõige tüüpilisemad probleemid, millega ettevõtjad Gerlyni poole pöörduvad, võib suuresti kaheks jagada. Ühed on need, kes tulevad täiesti nullist ehk ettevõttes ei kasutata AI-d üldse ja soovitakse aru saada, mis see täpsemalt on, kas sellest võiks kasu olla ja milliste tööriistadega alustada. „See on väga õige ja tervemõistuslik lähenemine: enne tuleb mõista, kuidas AI töötab ja milleks seda vaja on,“ selgitab Gerlyn.

„Teine grupp kliente on juba midagi kasutusele võtnud, näiteks Copiloti või ChatGPT, kuid avastanud, et paljud seda tegelikult ei kasuta ja puuduvad ka ettevõttesisesed koolitused.“ Mõistmaks, kus võiks AI-d rakendada, võiks esmalt mõelda oma igapäevasele töölauale: mis on regulaarsed korduvad tegevused, mida teed kogu aeg ühtemoodi? Millised on kolm ülesannet, mis võtavad kõige enam aega?

Täna on ka neid, kes tulevad nii-öelda uuele ringile: baaskoolitus on tehtud, tööriistu kasutatakse ning otsitakse järgmist sammu – olgu selleks automatiseerimine või süvenemine AI tehnilisse poolde. „Lisaks on juhte, kes pöörduvad minu poole individuaalselt, et aitaksin neil ehitada isiklikke AI-assistente või leida strateegiline suund, kuidas ja kus AI-d organisatsioonis rakendada.“

Gerlyn on oma töös tool-agnostic ehk jälgib teadlikult, et jääks erinevatest tööriistadest rääkides neutraalseks. „Näen sageli koolitajaid, kes keskenduvad ühele konkreetsele vahendile, ent hiljem selgub, et neil on selle ettevõttega kokkulepe. Olen püüdnud sellest hoiduda, mis on mõneti keerulisem, sest pean olema kursis kõigi suuremate lahendustega. Samas tagab see sõltumatuse ja objektiivsuse. Hoian silma peal neljal suuremal tegijal: Google (Gemini), OpenAI (ChatGPT), Microsoft (Copilot) ja Anthropic (Claude).“

Siiski küsitakse Gerlynilt sageli, kust alustada. „ChatGPT on loogiline alguspunkt. Kui keegi töötab Google’i ökosüsteemis, võib sobida Gemini, Microsofti keskkonnas Copilot. Turundustiimid võivad vahel eelistada Claude’i või Grok’i. Seega ma ei reklaami kunagi üht kindlat tööriista, vaid annan alati ülevaate eri võimalustest. Igaüks peaks saama otsustada, mis sobib tema vajaduste ja töökeskkonnaga kõige paremini.“

Ettevõtjana keskendub Gerlyn täna peamiselt sellele, kuidas AI abil finantstiimide tööd tõhustada. Väga oluline on eristada AI-d automatiseerimisest, sest neid kahte aetakse sageli segamini. Ka kasutajaid püütakse sageli eksitada, küsides kõrgemat hinda lihtsa automatisatsiooni eest, mida esitletakse eksitavalt keeruka AI-lahendusena.

„Eestis on automatiseerimise tase üsna hea: näiteks arvete automaatne sisestamine on meil juba ammu olemas. Järgmine oluline samm on konteerimise automatiseerimine AI abil, mis peab olema piisavalt tark, et mõista konteksti, kas tegemist on tootmisettevõtte, jaemüügifirma või e-poega, ja oskama selle põhjal arveid õigesti konteerida. Usun, et see areng on juba üsna lähedal ning kogu arvemajandus võib peagi olla täielikult automatiseeritud.“ Sealt edasi saab rääkida aruandlusest, erinevate raportite ja kokkuvõtete koostamisest. „Ka siin suudab AI juba täna päris palju: koostada regulaarseid aruandeid, tõlgendada tulemusi ja kirjutada seletusi või kokkuvõtteid.“

Lisaks on veel terve hulk muid valdkondi, kus AI võiks raamatupidamist toetada: näiteks paberimajandus ja kliendisuhtlus. „Praegu on üks suur piirang eesti keel, mida AI veel 100% ei mõista ja seega peab inimene vahele sekkuma. Tulevikus võiks AI juba ise kontrollida, kas klient on kõik arved edastanud ja maksed teinud, ning tegeleda edasise suhtlusega.“

Lisaks on oluline, et andmehaldus oleks paigas ehk oleks selge, kus ja kuidas faile hoitakse, milliseid tarkvarasid ja rakendusi kasutatakse. „Eestis on väga palju väikeettevõtteid, kes teevad endiselt suure osa tööst Excelis ja ei kasuta andmebaase kas harjumusest või seetõttu, et pakutavad lahendused tunduvad keerulised või kallid. See seab piiranguid, sest ei saa automatiseerida midagi, mida tehakse käsitsi.“ Seega võib väiksemates ettevõtetes AI rakendamisest saadav kasu olla piiratud. Suurettevõtetel on seevastu kogu info sageli andmebaasidesse koondatud, millele on AI lahendusi oluliselt lihtsam ehitada.

Siiski leiab Gerlyn, et olukord on üsna tasakaalus, sest ka väiksematel ettevõtetel on oma eelised. „Juurutamisel piiravad suuri ettevõtteid sageli turvanõuded ja muud reeglid, mis ei luba uusi rakendusi kohe kasutusele võtta. Praegu on palju no-code või low-code automatiseerimise vahendeid ehk tööriistu, mille kasutamiseks ei pea olema arendaja ega programmeerija. Näiteks kliendilt arvet e-kirjaga saades saab selle automaatselt õigesse kausta salvestada.“

Selliseid tööriistu on lihtne ja kiire kasutusse võtta, kuid suurettevõtetel on omad piirangud, sest tuleb tagada turvalisus ja kasutada ametlikke, nn enterprise-tasemel lahendusi, mis on sertifitseeritud ja nõuetega vastavuses. „Paindlikumad väikeettevõtted on siin kindlalt eelisseisus, mistõttu räägitaksegi viimasel ajal üha enam sellest, et tänu AI-le ja automatiseerimisele võivad väikesed ja keskmise suurusega ettevõtted saada konkurentsieelise isegi suurte korporatsioonidega võrreldes.“

Kui rääkida AI võimalustest raamatupidamises, siis jagab Gerlyn need tavaliselt nelja suuremasse gruppi. Esimene neist on personaalne produktiivsus ehk kuidas AI aitab igapäevatööd lihtsustada ja aega kokku hoida näiteks tõlkimisel või tekstide koostamisel. Oluline aspekt on ka õppimine ja teadmiste täiendamine. „Raamatupidajad liiguvad vahel ühelt tegevusalalt teisele, näiteks jaekaubandusest tootmisse. AI saab olla suureks abiks uue valdkonna tundmaõppimisel.“

Teine valdkond on dokumentatsioon: juhised, erinevad materjalid ja aruanded. „Siinkohal on oluline AI-d targalt kasutada: näiteks ei ole mõtet paluda tal kirjutada korraga kümneleheküljelist sisekorraeeskirja. Tuleb liikuda samm-sammult: esmalt koostada struktuur, seejärel täita peatükid ja lõpuks tekst üle vaadata.“ Gerlyn tõi ühe ettevõtte näite: „Neil oli vaja koostada dividendipoliitika. Selle asemel, et alustada täiesti tühjalt lehelt, selgitati ChatGPT-le tausta ja põhimõtteid ilma tundlikku infot jagamata. AI lõi neile struktuuri ja esialgse sisu, mida hiljem täiendada, – tulemus valmis kõigest paari tunniga.“

Suurem efektiivsus ja ajavõit AI kasutusest tulebki Gerlyni sõnul siis, kui seda teha tiimitasandil, luues ühtseid töövoogusid ja automatiseerides korduvaid protsesse. „See ei ole ainult aja-, vaid ka kvaliteedivõit – inimesed saavad keskenduda sisule, mitte vormile.

Üks Eesti ehitusettevõte on hea näide: nad lõid endale majasisese AI-assistendi, mida treeniti ettevõtte sisemiste juhiste ja reeglite, sealhulgas teedeehituse valdkonna regulatsioonidega. Teadupärast on tegemist valdkonnaga, kus on palju seadusi, standardeid ja nõudeid. Kui varem pidi töötaja iga uue projekti alguses kõik vajalikud dokumendid ja õigusaktid käsitsi läbi käima, siis nüüd saab ta oma AI-assistendilt küsida, millised nõuded ühe või teise projekti puhul kehtivad või millised dokumendid tuleb koostada.“

Kolmandaks on tööriistade kasutamine. „AI-d saab rakendada Excelit või mõnda ERP-süsteemi kasutades, et lahendada kiirelt tehnilisi probleeme või leida lahendusi, kui mõni funktsioon ei tööta ootuspäraselt. Näiteks kui Excel annab veateate, ei pea vastust enam guugeldama, vaid saad teha kuvatõmmise ja küsida sama küsimust AI-lt.“

Neljandaks tulevad mängu analüütika ja andmepõhised otsused. „See on koht, kus AI saab raamatupidajatele kõige suuremat lisaväärtust pakkuda. Näiteks saab AI-d kasutada numbrite valideerimiseks aastaaruannet koostades, kas aastaaruande lisades olevad andmed klapivad põhiaruannete numbritega. Samuti saab AI abil teha kulude analüüse: lasta tuvastada, kas kuskil on ebatõhusust või topeltkulutusi. AI on kasulik ka vigade ja anomaaliate kiireks tuvastamiseks: annad talle andmebaasist või tabelist väljavõtte ning palud tal vigu või andmete kõikehõlmavust kontrollida.“

Edasijõudnumad ettevõtted kasutavad AI-d ka masinõppemudelite loomiseks, näiteks klientide või koostööpartnerite segmenteerimiseks ja maksekäitumise prognoosimiseks. „Üks finantsjuht rääkis hiljuti podcast’is, et nad kasutavad AI-d klientide ja partnerite maksevõime hindamiseks ehk millekski, mis varem oli pigem suurte pankade pärusmaa.

Täna saab sama teha tavaline ettevõte, kasutades väikseid masinõppemudeleid ja AI tööriistu. See ongi AI suurim väärtus: ta laiendab märkimisväärselt raamatupidaja ja finantsjuhi töövõimalusi ning aitab andmetest välja tuua mustreid ja seoseid, mida inimene üksi lihtsalt ei jõuaks läbi töötada.“

Ehkki raamatupidajad saavad AI-d juba mitmeti kasutada, on võimalused veel piiratud. „Enamik ettevõtteid kasutab mõnda raamatupidamis- või ERP tarkvara, mis on juurutatud ammu enne AI laiemat levikut. Suuremates ettevõtetes on süsteemidesse AI komponendid juba integreeritud, ent need lahendused on sageli pealiskaudsed. Näiteks Microsofti kasutajatel on Copilot kõikides tarkvarades, kuid see suudab enamasti vastata vaid väga konkreetsetele küsimustele mõne numbri või aruande kohta.“

Gerlyn näeb AI-s tõelist väärtust siis, kui lisaks arvude analüüsile pannakse need konteksti. „Tänased keelemudelid suudavad võrrelda ettevõtte tulemusi konkurentidega, koostada turuülevaadet sektori trendidest ja võrrelda seda ettevõtte finantsandmetega.“

Siiani on olnud suur probleem, et taustal programmeerimiskeeli kasutavad keelemudelid ei olnud mõeldud arvutuste tegemiseks, mistõttu võis neis palju vigu esineda. Näiteks ei saanud nad hakkama prognooside koostamisega ega suutnud õigesti luua eelarve faile.

Gerlyni sõnul on nüüd olukord muutumas: „Claude suutis esimesena luua korrektsete valemitega eelarvefaile ja täna teeb seda üsna hästi ka ChatGPT. Lisaks saab keelemudeleid päris hästi ettevõtte süsteemidega liidestada, kasutades näiteks spetsiaalseid ühenduskihte ehk connector’eid. Muidugi tuleb sealjuures alati mõelda andmeturbele. Kui aga kasutada ettevõtte enterprise-kontot, saab liidestada turvaliselt ja kontrollitult.“

Gerlyn arvab, et suured keelemudelid saavad lähitulevikus olema väga oluline osa finantsvaldkonna tööriistapagasist. „Eraldiseisvaid AI-rakendusi pole praegu veel palju. Eestis on mõned start-up’id, näiteks Supesimple, kes on keskendunud sellele, et liidestada ettevõtte andmebaas AI-ga. Nii saadki lihtsalt küsida, kuidas eile müüginumbritega läks või kuidas kasumlikkus muutus.“ Samas eeldab see hästi korraldatud andmehaldust. Kuna paljudel väiksematel ettevõtetel seda ei ole, on suur keelemudel tihti kõige praktilisem ja paindlikum töövahend.

AI suudab pakkuda ka täiesti uusi vaatenurki: „Näiteks kui juht küsib, kuidas järgmisel aastal 30% efektiivsemalt töötada, võib AI tuua välja ideid ja seoseid, mille peale inimene ise ei tuleks. AI suudab vaadata samale probleemile teise nurga alt ja tuua sisse täiesti uue perspektiivi.“ Võime pakkuda värskeid vaatenurki ongi Gerlyni arvates keelemudelite suurim tugevus ja põhjus, miks need on finantsvaldkonnas üha olulisemaks muutumas.

See, kui hästi AI erinevate süsteemidega töötab, sõltub suuresti rakendusest. „Täna liidestuvad need üsna hästi tavakasutuses väga levinud keskkondadega, nagu Google Drive, SharePoint või OneDrive. Usun, et üsna pea hakkavad keelemudelid üha enam liidestuma ka ettevõtete enda sisemiste süsteemidega.“ Samas tõdeb Gerlyn, et kiiresti arenevas AI maailmas on ennustamine üsna tänamatu töö. „Sageli küsitakse, kus kolme aasta pärast oleme, kuid tõtt-öelda on isegi ühte aastat raske ette näha.“

„Finantsvaldkonnas on oodata fookuse laienemist: me ei hakka enam üksnes finantsandmete eest vastutama, vaid hakkame ettevõtet tervikuna vaatama. Võib juhtuda, et tulevikus on ettevõttes alles vaid üks analüütik, kelle roll on koondada erinevaid andmeid, teha analüüse ja prognoose ning ehitada üles masinõppe mudeleid. Usun, et klassikaline jaotus, kus on eraldi finants- ja ärianalüütikud ning muu suuna spetsialistid, hakkab kaduma. Automatiseerimine ja tehnoloogia areng toovad kaasa selle, et paljusid eraldi ressursse pole enam vaja – pigem tekivad uued, laiemad ja integreeritumad rollid.“

AI strateegia on Gerlyni hinnangul oluline eelkõige keskmistele ja suurematele ettevõtetele. „Sõna „strateegia“ võib olla eksitav, sest piisab ka ühest A4 dokumendist. Organisatsioonil võiks olla läbi mõeldud mõned põhipunktid: milliseid tööriistu kasutatakse või eelistatakse, millised on lubatud ja millised keelatud, millised on põhimõtted andmete jagamisel ja seoses turvalisusega.“

Väikeettevõttes piisab selle info jagamisest näiteks koolitusel, suures organisatsioonis võiksid need põhimõtted olla läbi mõeldud ja kirja pandud, et ennetada infokadu. „Need võib talletada ka siseveebi, Slacki, Teamsi või luua AI teemade jaoks eraldi kanal, kus jagada juhiseid, põhimõtteid ja vajalikku infot. Oluline on, et inimestel oleks koht, kuhu küsimuste korral pöörduda, et ennetada segadust ja võimalikke riske.“

AI-d reguleeriv õigusraamistik koosneb Euroopa Liidu tehisintellekti määrusest (EU AI Act) ning GDPR-ist. Viimase alusel peab teenusepakkuja igal hetkel teadma, kus kliendiandmed asuvad. AI tööriistade puhul on see teema väga aktuaalne, sest tasuta keelemudelite kasutamisel ei teata, kuhu andmed edasi liiguvad. „Tasuta ChatGPT-d kasutades on OpenAI-l õigus kasutajate andmeid kasutada. See tähendab, et kui sisestada kliendiandmeid, liiguvad need USA serveritesse, kus OpenAI-l on nende üle vaba voli.“ Seetõttu soovitab Gerlyn AI-d kasutades kliendiandmed välja jätta või teha need anonüümseks.

EU AI Act on tehisintellekti määrus, mis jagab AI lahendused riskide järgi eri kategooriatesse. AI kasutamine teatud valdkondades, näiteks värbamises, on „kõrge riskiga“ tegevus ja see toob kaasa täiendava aruandluskohustuse. „Just hiljuti lepiti kokku, et Eestis hakkab määruse täitmise üle järelevalvet tegema Tarbijakaitse ja Tehnilise Järelevalve Amet (TTJA). TTJA lehelt leiab määruse kohta lisainfot ja loodetavasti ilmub riigi poolt ka toetavaid materjale ja juhiseid. Siiani oskasid sellest ainsana süvitsi rääkida õigusbürood,“ selgitab Gerlyn.

Ühelt poolt saab riske maandada ettevõtetele mõeldud paketi kasutuselevõtmisega: tavaliselt tähendab see automaatselt, et teenusepakkujad ei tohi kasutajate andmeid kasutada mudelite treenimiseks. Lisaks on suur riskikoht andmete ligipääsetavus: „Kasutades SharePointi keskkonnas töötavat Copilotit, peab andmehaldus paigas olema ehk tuleb veenduda, et tundlik info on kaitstud asjakohaste õigustega. Vastasel juhul võib juhtuda, et kõik isikud saavad Copiloti kaudu teiste dokumentidele ligi.“ Arvestada tuleb ka keelemudelite kalduvusega hallutsineerida ehk faktid tuleks alati ise üle kontrollida.

Gerlyni jaoks tähendab ideaalne puhkus reisi soojale maale. Enda hobideks peab ta õppimist ja AI maailmaga pidevalt kursis olemist. „Mul on vedanud, et töötan alal, mis mulle päriselt meeldib. Isegi kui ma ei ole otseselt arvuti taga, näiteks sõidan koju või jalutan kohtumisele, on mul kõrvaklapid peas ja kuulan mõnd erialast podcasti.“

„Hiljuti lugesin populaarse podcasti „The Diary of a CEO“ autori Steven Bartlett’i LinkedIni postitust, kus ta rääkis, et tema tiimis soositakse inimesi, kes on self-educator’id ehk suudavad ise kiiresti sisse elada ja uusi teadmisi omandada. AI võimaldab seda väga hästi: kui jalutad, pane kõrvaklapid pähe, küsi AI-lt mingil huvipakkuval teemal küsimusi, aruta, õpi – kasutan ise hästi palju AI häälrežiimi,“ julgustab ta.