2025. aasta PwC
Balti tippjuhtide uuring tõi välja, et AI-ga seotud elevus on oluliselt vaibunud. Kui mullu uskus veel kolmandik Eesti juhte, et AI tõstab töötajate tõhusust, siis tänavu vaid 2%. Skepsis on kasvanud, investeeringud IT-sse kahanenud. Näiliselt on pettumus kohal. Aga kas probleem on tehnoloogias või ootustes?

- Gerlyn Tiigemäe tänavusel Pärnu Finantskonverentsil
Oluline on mõista, et AI ei võta iseseisvalt tööülesandeid üle - selle kasutegur sõltub täielikult sellest, kuidas ja milleks seda rakendatakse. Nii nagu Excel ei tee eelarvet ilma inimese sisendita, ei loo ka AI väärtust, kui selle kasutamine on kaootiline või peidetud.
Uuring näitab, et tehnoloogiainvesteeringud on kahanemas – näiteks arvutitesse ja arvutisüsteemidesse investeeritakse 20,5% vähem kui aasta varem. See võib viidata teatavale ettevaatlikkusele, samas lähemalt vaadates näeme, et investeeringute struktuur on muutumas – fookus on nihkunud protsesside ja süsteemide automatiseerimisele, mis on täna Eesti juhtide seas number üks prioriteet (68% plaanib sinna ressursse suunata). See näitab selgelt: enne kui AI-d juurutada, tuleb luua selleks tehniline ja protseduuriline raamistik.
Kuigi PwC uuring viitab sellele, et tehisintellekt ei ole töötajate tööaja tõhususele oodatud mõju avaldanud (84% Eesti tippjuhtidest ütles, et mõju on minimaalne), tasub neid tulemusi tõlgendada ettevaatlikult ja laiemas kontekstis. Nimelt on juhtide hinnang AI mõjust enda tööaja kasutusele hoopiski paranenud. See viitab sellele, et juhid on hakanud AI võimalusi teadlikumalt kasutama ning nende oskused tööriistade rakendamisel on kasvanud.
Paljud töötajad katsetavad tööriistu omal käel ja tihti “salaja”. Selleks, et efektiivsus jõuaks ka organisatsiooni tasandile, on oluline läbipaistvus ja ühine õpikogemus.
Kipun arvama, et töötajate mõju alahindamine jääb teadmatuse taha.
McKinsey poolt läbi viidud uuring näitab, et juhid alahindavad töötajate tegelikku AI kasutust kuni kolmekordselt – paljud töötajad katsetavad tööriistu omal käel ja tihti “salaja”, ilma et see oleks seotud ametlike protsesside või juhistega. Selleks, et efektiivsus jõuaks ka organisatsiooni tasandile, on oluline läbipaistvus ja ühine õpikogemus. Mida rohkem jagatakse nii edulugusid kui ka ebaõnnestumisi, seda kiiremini õpitakse, mis toimib ja mis mitte.
Lisaks näitab PwC uuring veel üht huvitavat trendi - praktiliselt on kadunud vastus “ei oska öelda”, mida varasemal aastal vastati umbes viiendikul juhtudel. See on selge märk teadlikkuse kasvust – juhid oskavad täna paremini hinnata nii AI võimalusi kui ka selle kasutuse eeldusi, olgu selleks siis digitaliseeritus, andmete kvaliteet või protsesside automatiseerimise tase.
Oluline on mõista ka demograafilist lõhet. Suur osa negatiivsetest hinnangutest AI mõjule pärineb vanuserühmast 45+, eriti 55–59 vanuses juhtide seast. Nooremates vanusegruppides oli PwC sõnul negatiivsus peaaegu olematu. See ei tähenda, et AI sobib ainult noorematele – pigem viitab see sellele, et suhtumine, harjumused ja valmisolek tehnoloogiaga kohaneda mängivad võtmerolli selle tajutavas väärtuses.
Kuidas siis AI-d kasutada nii, et sellest ka kasu tõuseks?
Alusta sealt, kus on kõige rohkem teksti. Keelemudelid nagu ChatGPT, Gemini või Claude ei ole mõeldud ainult turunduseks. Finantsis tuleb koostada keerulisi e-kirju, uuendada aastaaruande tekstiosa, kirjutada uusi protseduurireegleid, koostada ingliskeelseid päringuid partneritele jpm. Kõigis neis saab AI abiks olla – ja seda edukalt. Aga ainult siis, kui oskad õigesti küsida, mis vajab kindlasti praktikat.
AI ei ole hõbekuul. Et sellest kasu saada, peab see olema osa süsteemist. Mitte projekt, vaid igapäevane tööriist. Aga enne AI-d tuleb paika panna protsessid, andmed ja oskused.
Üks minu viimase aja suurimatest üllatustest ja avastustest on Deep Research funktsionaalsus - tegemist on ühe kõige praktilisema ja võimekama lahendusega, mida uued AI-mudelid tänaseks pakuvad. Deep Researchi päringu puhul käivitub vastamisel nn "mõtlemise ahel" ehk chain of thought, kus AI selgitab sulle, milliseid allikaid ta kasutas, miks ta midagi arvesse võttis, miks teised allikad kõrvale jättis ja millise loogikaga ta oma järeldusteni jõudis. See võimaldab sul mitte ainult saada vastuseid, vaid ka mõista, kuidas need vastused kujunesid – ja see on eriti oluline, kui otsused põhinevad AI toel.
See funktsionaalsus on eriti kasulik, kui on vaja teha:
- põhjalikku turuanalüüsi;
- hinnata makromajanduslike näitajate mõju oma ärile;
- läbi viia vastavuskontrolli uutele regulatsioonidele;
- koostada investeeringute analüüse;
- või lihtsalt süvitsi mõista keerulist teemat, mille kohta internetis leidub killustunud ja vastuolulist infot.
Deep Research (ka nimega Deep Search või Think Deeper) on tasuta kättesaadav Microsoft Copilotis, Perplexity platvormil, Grokis ( XAI), Google Geminis ning tasulisena ChatGPT-s.
Kokkuvõtteks rõhutan, et AI ei ole hõbekuul. Et sellest kasu saada, peab see olema osa süsteemist. Mitte projekt, vaid igapäevane tööriist. Aga enne AI-d tuleb paika panna protsessid, andmed ja oskused.
Kui soovid teadmisi, kuidas AI-d finantsjuhtimises strateegiliselt rakendada, siis kutsun Sind koolitusele
„AI võimalused finantsvaldkonnas“. Koolitus annab selge ülevaate, kuidas tehisintellekti kasutada finantsanalüüsis, riskijuhtimises ja tööprotsesside automatiseerimisel, ning pakub praktilisi tööriistu ja juhiseid AI juurutamiseks ettevõttes.
See teema pakub huvi? Hakka neid märksõnu jälgima ja saad alati teavituse, kui sel teemal ilmub midagi uut!
Seotud lood
Levinud on mõtteviis, et kui AI-st ettevõttes mitte rääkida, siis seda ka ei kasutata. Eksite – ja see on suur risk, hoiatab finantstaustaga AI-koolitaja Gerlyn Tiigemäe.
Saates "Finantsuudised Fookuses" arutletakse tehisintellekti rolli üle finantsjuhtimises ning uuritakse, kuidas see tehnoloogia aitab ettevõtetel tõsta efektiivsust, parandada andmete analüüsi ja luua lisaväärtust. Tehisaru kasutusvõimalusi ja riske avavad tehisintellekti koolitaja ning AIPowerment kogukonna kaaslooja Gerlyn Tiigemäe ning Verstoni finantsjuht Jarmo Liiver. Saadet juhib Paavo Siimann.
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.
Läti juhtiv ehitusseadmete rendiettevõte Storent viib läbi uut võlakirjaemissiooni, et jätkata oma positsiooni tugevdamist Baltikumis ja Põhja-Euroopas. Ettevõte otsib pidevalt uusi kasvuvõimalusi, investeerib oma varadesse ning uurib strateegiliselt olulisi omandamisvõimalusi. Praegu analüüsib Storent hoolikalt võimalikku omandamist Texases, USA-s, mis võiks veelgi kiirendada ettevõtte rahvusvahelist laienemist.