Gerlyn Tiigemäe: lõhe AI kasutajate ja vastuseisjate vahel süveneb

Viimase aasta jooksul on AI areng olnud pööraselt kiire ja see, kui palju uusi mudeleid ja funktsionaalsusi turule tuleb, on olnud üks suurimaid üllatusi. Veel aasta tagasi oli minu selge keelemudeli soovitus ChatGPT, kuid nüüd on tekkinud palju tugevaid konkurente, näiteks Claude, Grok ja ka DeepSeek.

Uutest funktsionaalsusest on Deep Research saanud ülivõrdes tagasisidet just ärikasutajatelt. Näiteks riskijuhtimises kasutatakse seda selleks, et välja töötada erinevaid riskimeetodikaid ja mõõdikuid, mitte ainult oma sektori sees, vaid tuginedes kogu maailma parimatele praktikatele.

Samal ajal on hakanud selgemini välja joonistuma ka süvenev lõhe AI kasutajate ja vastuseisjate vahel.

Need, kes on AI omaks võtnud ja kasutavad seda igapäevaselt, arenevad tohutu kiirusega ja nende oskused muutuvad aina väärtuslikumaks. Need, kes aga endiselt AI-d väldivad või selle olulisust alahindavad, jäävad paraku üha rohkem maha.

Olen seda näinud ka koolitustel, kus ühes ja samas organisatsioonis võivad olla inimesed, kes kasutavad AI-d aktiivselt töö tõhusamaks tegemiseks, samal ajal kui nende kolleegid ei ole isegi proovinud, kuidas see töötab.

Kui midagi on aga pettumust valmistanud, siis see, kui paljud ettevõtted AI-d kardavad ja kui palju selle kasutamist alahinnatakse.

Levinud on mõtteviis, et kui AI-st ettevõttes mitte rääkida, siis seda ka ei kasutata. Praktika näitab aga, et 60- 80% töötajatest juba kasutab AI-tööriistu, seevastu juhid hindavad seda osakaalu kuni kolm korda väiksemaks. See tähendab, et AI on juba organisatsioonis sees, kuid ilma igasuguse kontrolli, koolituse ja turvalisuse juhenditeta. Ja see on suur risk. Kui inimesed ei ole teadlikud AI-ga kaasnevatest turvaohtudest, hallutsinatsioonidest ja andmete lekkimisest, võib see ettevõttele kaasa tuua ootamatult suured kahjud nii rahaliselt kui ka mainekahjuna.

Veelgi laiemalt vaadates on pettumust valmistanud Euroopa üldine positsioon AI arengus. USA ja Hiina liiguvad tohutu kiirusega edasi, samal ajal kui Euroopa pigem reguleerib ja piirab, mitte ei toeta innovatsiooni. Positiivseid algatusi on, näiteks Eesti TI-hüpe, mis toob tehisintellekti koolidesse ja annab õpilastele juba varakult võimaluse seda õppida ja kasutada. Kuid laiemas plaanis näen, et AI rakendamist pidurdavad regulatsioonid on siin pigem tugevamad kui seda julgustavad arendused.

Ja lõpuks pean mainima ka üht takistust, mida näen, miks AI ei anna paljudele ettevõtetele oodatud väärtust – andmete kvaliteet. Andmehaldus ei ole paljudes organisatsioonides piisavalt heal tasemel, et AI-st maksimaalset kasu saada. Tihti ei olda isegi teadlikud, kuidas ja kust andmed liiguvad, mis seisus need on ja milline on nende kvaliteet.

Kui ettevõte üritab tehisintellekti rakendada, aga alusandmed on puudulikud või kaootilised, siis AI ei saa anda head tulemust. See omakorda viib pettumuseni, aga mitte AI ei ole halb, vaid antud juhul ei ole ettevõttel lihtsalt loodud eeldusi, et see hästi töötaks. See on midagi, mida saab teadlikult parandada, kui hakata AI kasutusele võtmisel mõtlema ka andmete korrastamisele ja paremale haldusele.