2026. aastal kasutas Statistikaameti uuringu järgi tehisintellekti 65% Eesti 16–74-aastastest elanikest ja 34% ettevõtetest. Aastaga kasvas kasutamine inimeste seas 1,4 ja ettevõtetes 1,5 korda. AI pole enam väikese tehnoloogiahuviliste seltskonna tööriist. Ilmselgelt on see jõudnud meie tavalisse tööpäeva. Statistikaamet, 16.09.2026
Need arvud kõlavad päris kenasti. Aga ma ise hakkason mõtlema, et mida tähendab eestlaste jaoks sõna „kasutab”? Kas inimene, kes palus ühe korra ChatGPT-l sünnipäevakutset kirjutada, on AI-kasutaja? Jah. Kas ettevõte, kus turundaja teeb aeg-ajalt AI abil pilte, on AI-d kasutav ettevõte? Samuti jah. Statistika kirjeldab kasutamise levikut. See aga ei näita minu jaoks, kui teadlikult AI-d kasutatakse, kas tulemust osatakse kontrollida või kas mõni töö muutus päriselt kvaliteetsemaks-kiiremaks-lihtsamaks.
Seega võiksime kasutajate arvu kõrval küsida ühe ebamugavama küsimuse: kui AI homme ära võtta, siis milline töö muutuks sinu organisatsioonis aeglasemaks või halvemaks? Kui vastust ei tule, võib AI olla küll kasutusel, kuid veel mitte töö sisse jõudnud.
Tööriista kasutamise mõõtmine on üsna madal latt, mida ületada
AI kasutamine võib tähendada väga erinevaid asju. Üks inimene küsib paar korda kuus ideid. Teine koostab selle abil iga nädal projektiraporti esimese versiooni. Kolmas on sidunud AI kindla tööprotsessiga, määranud kontrollija ja kokku leppinud, milliseid andmeid süsteemi sisestada ei tohi. Kõik kolm võivad uuringus vastata, et kasutavad AI-d. Nende tegelik oskus ja AI mõju tööle on aga väga erinevad. Sama erinevus oli kunagi MS Exceliga. Programmi avamine ei tähendanud, et inimene oskas koostada valemeid, kontrollida algandmeid või ehitada tabeli, mille põhjal julges keegi otsuse teha. AI puhul on vahe veel suurem, sest hea ja halb vastus võivad esmapilgul olla ühtviisi ladusad.
Teisalt ei tähenda, et juhuslik kasutamine oleks halb. Katsetamisest peabki kusagilt alustama. Probleem tekib aga siis, kui tööriista niinimetatud “avastamist” peetakse juba oskuseks ja ühe õnnestunud vastuse põhjal arvatakse, et nüüd on asi selge. OECD 2026. aasta ülevaate järgi piirab sobivate oskuste puudumine AI kasutuselevõttu eriti väikestes ja keskmistes ettevõtetes. Samas ei vaja enamik töötajaid mudelite ehitamise või programmeerimise oskust. Vaja on digioskusi ning võimet infot ja andmeid kasutada, analüüsida ja tõlgendada. OECD, „AI and skills”
Neli AI-kasutuse taset
AI kasutamisele pole ei peaks ehk piirnema hinnanguga „oskan” või „ei oska”. Pigem on kasulikum vaadata, millisel tasemel sa konkreetse tööülesande juures oled.
Järgmised neli taset pole ametlik hindamisskaala, liigitasin lihtsalt mõned mõttekohad, mille abil enda või meeskonna kasutusviise analüüsida.
1. Katsetaja
Katsetaja küsib AI-lt ideid, laseb teksti parandada või proovib mõnda uut funktsiooni. Kasutamine sõltub meeleolust ja meelde tulemisest. Ühel päeval saab ta väga hea vastuse, teisel päeval üsna ümarguse jutu. Selles etapis õpib inimene tööriista tundma. Tal pole veel kindlat töövõtet ega selget arusaama, millise ülesande puhul AI-st kasu on.
2. Kasutaja
Kasutajal on tekkinud mõned korduvad võtted. Ta teab, millist taustainfot anda, oskab paluda sobivat väljundivormi ning kasutab AI-d näiteks koosoleku kokkuvõtte, kirja mustandi või ideede korrastamise juures. Tulemus on juba korratav. Samas võib kasutamine endiselt sõltuda ühest inimesest. Kui tema läheb puhkusele, läheb töövõte temaga kaasa.
3. Teadlik rakendaja
Teadlik rakendaja teab piire ja võimalusi. Ta valib ülesande järgi sobiva tööriista, kontrollib väljundit ning teab, milliseid andmeid ei tohi süsteemi sisestada. Samuti oskab ta märgata, kui AI vastus on küll viisakas, kuid sisult nõrk või faktidega pahuksis.Siin muutub AI kasutamine oskusest vastutuseks ning kriitilisne mõtlemine lisandub AI kasutamise kihile. Inimene ei anna oma otsustamist tööriistale ära, vaid korrigeerib-parendab ning teeb oma enda protsessis lõike AI-ga ja ilma AI-ta.
4. Töö ümberkujundaja
Neljandal tasemel on AI juba konkreetne protsessi osa. On kokku lepitud, millise sisendi AI saab, millise tulemuse ta peab andma, kes väljundit kontrollib ja mida õnnestumise all mõeldakse. Ta on teinud automatsioone, kasutab eri tööriistasid, juhindub uutest funktsioonidest. Näiteks ei öelda enam lihtsalt: „Kasuta koosoleku kokkuvõtte tegemiseks AI-d.” Selle asemel lepitakse kokku, et AI koostab salvestuse põhjal esialgse kokkuvõtte, toob eraldi välja otsused ja vastutajad ning inimene kontrollib nimed, tähtajad ja tundliku info enne jagamist. Siit peale hakkab tase, mille puhul teame, et inimene oskab oma töövoogu läbi mõelda ja masinale ette anda.
Hea vastus ei tõesta veel head oskust
AI kasutamisel on üks üsna salakaval koht. Vahel saad väga hea vastuse ka kehva sisendiga. Tööriist aimab su soovi ära, tekst näeb korralik välja ja tekib tunne, et see oligi lihtne. Aga oskus ei ole üks õnnestunud tulemus. Oskus tähendab, et suudad tulemust korrata, hinnata ja vajaduse korral parandada.
Seda saab kontrollida kolme küsimusega.
- Kas saan sama töövõttega järgmisel korral võrreldava kvaliteediga tulemuse?
- Kas oskan märgata, kui vastus on puudulik, kallutatud või vale?
- Kas tulemuse kontrollimine võtab vähem aega kui töö nullist tegemine?
Kolmas küsimus on eriti oluline. Kui AI koostab viie minutiga analüüsi, mille parandamiseks kulub kaks tundi, siis ei pruugi see olla ajavõit. Sa lihtsalt liigutasid töö kirjutamiselt kontrollimisele. Ega jah, mõne inimese jaoks on kehva mustandi parandamine lihtsam kui tühjalt lehelt alustamine.
AI-pädevus sõltub ülesandest
Inimene võib olla väga osav AI abil teksti struktureerima ja samal ajal üsna abitu andmeanalüüsis. Ta võib osata luua hea turundusmustandi, kuid mitte hinnata juriidilise vastuse õigsust. Seepärast pole kuigi kasulik öelda, et keegi on „AI-s tugev”. Mõistlikum on hinnata oskust tööülesannete kaupa. Euroopa Komisjoni AI-pädevuse juhised lähtuvad samast loogikast. Organisatsioon peab arvestama kasutatava süsteemi, selle riskide, inimese varasema kogemuse ja kasutuskontekstiga. Üht kohustuslikku pädevustaset ega sertifikaati pole kehtestatud. Euroopa Komisjoni AI-pädevuse küsimused ja vastused
Võta kolm tööülesannet, mille juures AI-d juba kasutad. Pane igaühe kohta kirja neli asja:
- mida AI selles ülesandes teeb;
- mida inimene peab kontrollima;
- milliseid andmeid ei tohi sisestada;
- millises olukorras AI väljundit ei kasutata.
Kui neile küsimustele on raske vastata, oled ilmselt veel katsetaja või kasutaja tasemel. Täiesti normaalne. Vähemalt tead nüüd, milline järgmine samm võiks olla.
P.S Ka Eestis on olemas kohalik raamistik: Eesti.ai tellimusel valmis koostöös Tallinna Ülikooli õpitehnoloogiate dotsendi Linda Helene Sillatiga Eesti tehisaru kirjaoskuse pädevusmudel. Mudel kirjeldab tööealise inimese teadmisi, oskusi ja hoiakuid baas-, rakendus- ning edasijõudnu tasemel ja sobib nii enesehindamiseks kui ka koolitusprogrammide koostamiseks. Tutvu Eesti tehisaru kirjaoskuse pädevusmudeliga
Mida peaks juht kasutajate arvu asemel küsima?
„Mitu meie inimest AI-d kasutab?” annab juhile ühe numbri. Töö korraldamiseks annab see üsna vähe.
Sisukama pildi saab viie küsimusega.
- Milliste tööülesannete juures inimesed AI-d kasutavad?
- Milline osa tööst muutus selle abil kiiremaks või paremaks?
- Kes ja kuidas tulemust kontrollib?
- Millised vead kipuvad korduma?
- Millist head töövõtet võiks ülejäänud meeskonnaga jagada?
Nende küsimuste eesmärk pole töötajaid kontrollida ega välja selgitada, kes kasutab AI-d kõige rohkem. Kõige rohkem kasutav inimene ei pruugi olla kõige osavam. Ta võib lihtsalt toota kõige rohkem mustandeid. Eesmärk on pigem organisatsioonis leida töövõtted, mis päriselt toimivad ning kohad, kus kasutamine vajab paremaid piire või rohkem teadmisi. OECD andmetel seostavad koolitust saanud AI-kasutajad tehnoloogia kasutamist sagedamini parema töösoorituse ja töötingimustega. Samas rõhutab OECD, et koolitus peab käima koos läbipaistvuse, vastutuse, privaatsuse ja turvalisusega. Ainult tööriista nuppude näitamisest ei piisa. OECD, „AI and skills”
Järelkaja
65%. On see meie jaoks mingi uhke number? Lävepakk? Olles küll kriitiline, siis nendin, et see pole ka põhjus arvata, et Eestis kasutatakse AI-d halvasti. Number näitab, et AI on jõudnud tavakasutusse. Ja nüüd võiks edasi küsida: „Mida sa oskad selle abil teha?” Ja kui täitsa aus olla, siis küsimuse teine pool võiks sisaldada ka mõtet, kui kvaliteetne see on, mida teha oskad. Aga see võib ka edaspidi juurde tulla 🙂 Aga nüüd, vali oma tööst üks korduv ülesanne ja vaata, millisel neljast tasemest sa praegu oled ja milline oleks järgmine päris samm. Jõudu!
