Me kõik räägime AI-st, aga tegemist oleks justkui erinevate asjadega
Ma ütlen ausalt, üks kõige keerulisemaid asju AI juures ei ole tehnoloogia ise. Keeruline on see, kuidas me AI-st räägime.
Kuulen sageli juhte ja HR-inimesi ütlemas, et „AI-ga on kuidagi segane“. Ühel hetkel tundub, et kõik on juba tehtud ja rong on läinud. Teisel hetkel, et mitte midagi päriselt ei tööta ja kõik on alles alguses. Ja kummalisel kombel võivad mõlemad tunded korraga õiged olla.See segadus ei tule sellest, et keegi ei saaks aru. See tuleb sellest, et AI ei ole üks asi.
Kui vaadata, kuidas näiteks Gartner AI-d kirjeldab, siis nn hype cycle ei ole üksainus punkt. Tegelikult on seal korraga mitu eri küpsusastet. Mõned on juba pettumuse faasis, mõned ootuste tipus ja osa liigub vaikselt, peaaegu märkamatult, päris tootlikkuse suunas. Siin meenub üks vana metafoor pimedatest meestest ja elevandist. Igaüks katsub eri kohta. Üks tunneb lonti ja arvab, et tegu on köiega. Teine katsub jalga ja arvab, et see on sammas. Kolmas toetub küljele ja ütleb, et see on sein. Kõik räägivad elevandist, aga keegi ei kirjelda sama asja. Organisatsioonides juhtub täpselt sama. IT näeb AI-d tehnoloogiana. HR näeb oskuste ja rollide muutusena. Juht näeb riski või võimalust. Spetsialist näeb tööriista, mis kas aitab või tekitab ärevust. Ja siis tekib tunne, et AI-st rääkimine ei vii kuhugi.
Tegelikult ei viigi, kui pole kokku lepitud, millisest AI-st parasjagu räägitakse. Üks praktiline viis sellest segadusest välja tulla, on panna kirja, milliseid AI-võimekusi te praegu üldse kasutate või katsetate. Mitte tööriistade nimed, vaid tegevused. Näiteks kas AI aitab teil infot kokku võtta, mustandeid luua, ideid struktureerida või otsuste eeltööd teha.
Selline lihtne teekaart ei lukusta teid ühe lahenduse külge, vaid aitab kõigil rääkida samast elevandist. Ja kui see on paigas, muutuvad ka järgmised otsused märksa realistlikumaks.
Väärtus tekib tööst, mitte AI-st
Siit jõuame järgmise ebamugava kohani. Paljud organisatsioonid hakkavad AI-d kasutama mitte töö pärast, vaid hirmu pärast millestki ilma jääda. „Toome AI sisse ja las inimesed ise vaatavad, mida sellega teha saab“. Praktikas tähendab see, et osa inimesi leiab kiiresti kasutuse, osa jääb ootama juhist ja osa ei muuda oma töös midagi. Mitte seepärast, et nad ei tahaks, vaid üldiselt pole selge, milleks.
AI võimekus iseenesest ei loo väärtust. Väärtus tekib alles siis, kui AI on seotud konkreetse tööülesandega ja selge ootusega, mida see lihtsamaks teeb. Sageli töötab kõige paremini just see, kui AI eesmärk ei ole parem tulemus, vaid ajavõit. No näiteks mustandi või eeltöö tegemine. Ilma sellise kontekstita jääb AI lihtsalt nutikaks vidinaks. Ja nutikad vidinad üksi organisatsiooni ei muuda.
AI rakendamine on inimeste töö, mitte IT-projekt
AI-st rääkides kipub vastutus justkui hajuma. Nagu see oleks kellegi teise teema. IT teema. Tarkvara teema. Midagi, mis “juurutatakse” ja siis hakkab ise tööle.
Tegelikult puudutab AI otseselt inimeste tööd. Ja just seetõttu tekivad ka väga inimlikud küsimused: kas ma oskan, kas ma eksin, kas ma teen midagi valesti, kas mind hakatakse asendama või kas ma jään lihtsalt maha. Neid küsimusi ei lahenda ükski tööriist ega litsents.
Gartner on oma kogemustes korduvalt rõhutanud, et AI kasutuselevõtu suurim väljakutse ei ole tehnoloogia, vaid muudatuste juhtimine. Hirmud, oskused, kaasatus ja usaldus. Kui nendega ei tegeleta, jääb AI kasutus pinnapealseks.
Siin on üks väga praktiline koht, kus juhid ja HR saavad päriselt sekkuda. Mitte uue koolituse või reeglistikuga, vaid piiride selgeks rääkimisega organisatsiooni sees.
Palju aitab see, kui AI kasutamisel eristatakse teadlikult kahte tsoon.
Lubatud tsoon
Näiteks eeltöö, mustandite loomine, info koondamine, ideede struktureerimine. Seal ei sea AI ohtu kedagi. AI aitab inimesel mõelda selgemalt ja kiiremini, aga lõplik sõna jääb inimesele.
Keelatud tsoon
Otsused inimeste kohta, hinnangud, lõplikud järeldused, tundlik info, andmed. Kui neid piire ei öelda välja, peavad inimesed neid ise ära arvama. Ja enamasti nad pigem ei kasuta AI-d, kui riskivad valesti kasutamisega. Ja ebakindlus on see, mis hoiab inimesi vanade tööviiside küljes isegi siis, kui uus lahendus tundub mõistlik.
Miks väärtus ei tule üleöö (ja miks see on tegelikult okei)
AI puhul eksitakse sageli ajahorisondiga. Kuna AI annab vastuseid sekunditega, tekib tunne, et ka väärtus peaks tekkima kohe.
Tegelikult on AI kasutamine teekond. Alguses kasutatakse AI-d pigem üldiselt. Proovitakse, katsetatakse ja tekib tunne, et „ahhaa, siit saaks midagi“. Sageli on esimene muutus hoopis see, et töö tundub natuke vähem koormav või segane. See on päris väärtus, aga seda on keeruline rahasse panna ja seepärast kiputakse seda alahindama.
Alles järgmises etapis hakatakse AI-d siduma konkreetsete töövoogude ja protsessidega. Mitte lihtsalt „kasutame AI-d“, vaid „kasutame AI-d selleks, et see konkreetne töö osa võtaks vähem aega“. Seal hakkab muutuma ka see, mida organisatsioon päriselt mõõdab.
Praktikas tähendab see, et AI kasutuselevõtt vajab sageli katseperioodi ilma suurte lubadusteta. Mitte projekti ega programmi, vaid teadlikku kokkulepet, et esimesed kuud on proovimiseks.
AI agendid ei ole töötajad, vaid töö osa
Viimasel ajal on palju juttu AI agentidest. Siin tekivad sageli valed ootused.
AI agendid ei täida rolle. Nad täidavad ülesandeid rollide sees. Vastutus, otsustamine ja konteksti mõistmine jäävad inimesele.
Päriselus ei ole AI agent „nutikam ChatGPT“, vaid pigem automatiseeritud töövoog, mis teeb ära korduvad ja etteaimatavad sammud: kogub infot, töötleb seda loogika järgi ja annab inimesele ette struktureeritud sisendi, mitte toore kaose.
Suurim kulu ei ole sageli tehnoloogias, vaid ajas ja vaevas, mis kulub töövoo päriselt läbi mõtlemisele. Kust info tuleb, mis järjekorras see liigub ja kus inimene sekkub. Just siin tekib praktiline piir – kas organisatsioonil on endal huvi ja jaks selliseid lahendusi ehitada või on mõistlik see osa sisse osta.
AI muutub väärtuslikuks alles siis, kui keegi on valmis hype’i päris tööprotsessiks tõlkima.
AI ei ole imeloom, vaid peegel
Kui see kõik kokku võtta, siis AI ei ole organisatsioonide jaoks niivõrd tehnoloogiline hüpe kui tööviisi muutus. See ei „juhtu ära“ iseenesest ega parane ajaga, kui midagi teadlikult ei muuda.
Kõige suurem viga ei ole vale tööriista valik, vaid eeldus, et AI väärtus tekib iseenesest. Tegelikult tekib väärtus alles siis, kui keegi võtab vastutuse tööprotsessi selgeks rääkimise eest ehk annab teada, mis on lubatud, mis mitte, kus AI aitab ja kus mitte.
AI ei ole kiire võit. Ta on aeglane muutus. Ja sageli üsna aus peegel sellele, kui selge või segane töö meil juba enne AI “karbitoodete” (loe: OpenAI) plahvatust oli.
Ega ma koolitajana muud ei soovita, kui pane ise meeskonnad praktilisi töölõike katsetama või vaatame ühise koolituse raames AI-ga koostöös tehtavale tööle otsa. Rohkem AI koolitustest: empler.ee/ai-koolitused/
Keiu Kaitsa
AI koolitaja ja projektijuht
5217065
