Autor: Jarmo Tuisk
Rääkisin Andres Kostiviga tema podcastis Kasvuminutid sellest, mis organisatsioonides päriselt juhtub, kui otsustatakse "hakata AI-d kasutama". Minu kogemus ütleb üsna selgelt, et enamik ettevõtteid ei jää hätta mitte tööriistade, vaid oskuste, rollide, protsesside ja muutuste juhtimisega. AI ei ole lihtsalt uus nupp olemasolevas tarkvaras, vaid uus tööviis, mis sunnib organisatsiooni üle vaatama, kuidas tööd tehakse ja kes mille eest vastutab.
Minu jaoks oli selle vestluse keskne mõte lihtne: AI juurutamine ei ole eeskätt tehnoloogia juurutamine. See on juhtimise küsimus. Kui juhtkond ise ei saa aru, mida AI päriselt suudab, kus on selle piirid ja kuidas see töö olemust muudab, siis jääb kogu organisatsioon paratamatult pealiskaudse katsetamise tasemele.
Samas ei tähenda see, et peaks ootama täiuslikku strateegiat. Vastupidi. Organisatsioon peab korraga tegema kahte asja: kasvatama baasoskusi ja tooma ära madalal rippuvad viljad. Vaja on nii praktilisi pilote kui ka kannatlikku muutuste juhtimist. Üks webinar või üks uus tööriist ei ole AI strateegia.
TL;DR
-
Minu hinnangul on AI juurutamine umbes 70% muutuste juhtimine, 20% andmete ja protsesside mõistmine ning 10% tehnoloogia.
-
Ettevõte ei peaks alustama küsimusest "millise AI tööriista me võtame", vaid küsimusest "kus meie töö täna päriselt takerdub ja mida oleks mõistlik ümber teha".
-
Oskuste käärid organisatsioonides süvenevad. Tipud leiavad tööriistad ise üles, aga juhtide töö on aidata järele neid, kes muidu maha jäävad.
-
AI juhi roll muutub päriselt vajalikuks siis, kui AI ei ole enam eksperimenteerimine, vaid organisatsiooniline prioriteet. Sageli on selle rolli parem nimi hoopis innovatsioonijuht.
-
AI juht ei tohiks saada kõigi AI-projektide "omanikuks". Äriprotsessi omanik peab jääma selle töö tegelikuks omanikuks ka pärast AI lisamist.
-
Riskid, andmekaitse ja vastutustundlik kasutamine on päris teemad, aga neid ei lahenda tööriistade pime keelamine. Keelud toodavad enamasti varjatud kasutust.
-
Paljud vanad infosüsteemid ei ole AI-ajastuks ehitatud. Tulevikus tuleb süsteeme kavandada nii, et kasutaja ei ole ainult inimene, vaid ka agent.
-
Tõeline mõõdik ei ole see, mitu agenti organisatsioonis kasutatakse. Oluline on, kas äri muutub kiiremaks, tõhusamaks ja kasumlikumaks.
Kuula ja vaata täispikkuses: https://www.futurist.ee/kasvuminutid-ep69
Intervjuu
Andres Kostiv: Alustuseks natuke konteksti ka. Meid seob Jarmoga päris palju huvi UX-i, tootejuhtimise ja AI vastu. Mõlemad koolitame organisatsioone, mõlemad näeme üsna lähedalt, kuidas inimesed neid tööriistu päriselt kasutama hakkavad või siis ei hakka. Seepärast tundus mulle huvitav võtta täna lahti küsimus, mis üldse on AI juhtimine. Kui meil on turundusjuht, personalijuht ja IT-juht, siis kes on AI juht ja mida ta päriselt teeb?
Andres Kostiv: Kui organisatsioon otsustab, et nüüd hakkame AI-d päriselt kasutama, siis mis tavaliselt juhtub?
Jarmo Tuisk: Mustrid jagunevad laias laastus kaheks. Üks on alt üles liikumine, kus aktiivsemad inimesed ja meeskonnad hakkavad ise katsetama. Teine on ülevalt alla liikumine, kus juhatus saab aru, et AI ei ole enam nišiteema, vaid strateegiline küsimus. Viimasel aastal on just see teine muster oluliselt tugevamaks muutunud.
Andres Kostiv: Mis juhtkonda tagant lükkab?
Jarmo Tuisk: Konkurentsivõime. Aus vastus on, et mängus on nii ambitsioon kui ka hirm. Kardetakse, et konkurent läheb eest ära, aga samal ajal otsitakse ka väga praktiliselt viise, kuidas tööd tõhusamalt teha. See pinge on ettevõtetes täna täiesti olemas.
Andres Kostiv: Samas spetsialistid avastavad AI tööriistu ka ise. Kas see tähendab, et juurutamine võikski lihtsalt loomulikult alt üles minna?
Jarmo Tuisk: Ainult osaliselt. Organisatsioonis on alati pioneerid, kes hakkavad uusi tööriistu kasutama enne teisi. Aga seal kõrval on ka suur hulk inimesi, kes ei võta neid muutusi ise omaks. Kui juhtimine puudub, siis oskuste käärid ainult suurenevad. Seetõttu peab organisatsioon teadlikult toetama neid, kes muidu maha jäävad.
Andres Kostiv: Ehk siis varases faasis tulid ideed rohkem inimestelt ja tiimidelt, aga nüüd on AI jõudnud juhatuse lauale?
Jarmo Tuisk: Täpselt nii. Varem alustati pigem sellest, et keegi kuskil proovis midagi ise, sai tulemuse, rääkis kolleegile ja nii hakkas laine levima. Nüüd näen ma järjest rohkem olukordi, kus juhatus ise tahab kõigepealt aru saada, millega üldse tegemist on, millised otsused on strateegilised ja mis roll AI võiks ettevõtte tulevikus mängida.
Andres Kostiv: Sul jäi kõlama mõte, et uus baseline on see, et kõik juba kasutavad AI-d.
Jarmo Tuisk: Just. Ma ei võrdleks enam inimest tema varasema AI-vaba produktiivsusega. Tänane võrdluskoht on see, et teised kasutavad niikuinii AI-d. Küsimus ei ole enam selles, kas AI annab eelise, vaid kui hästi sa ise neid töövõtteid kasutada oskad.
Andres Kostiv: Kunagi mõõdeti seda, kui hästi sa guugeldad. Nüüd võib vist küsida, kui hästi sa AI-ga töötad.
Jarmo Tuisk: Jah, ja ka siin tekivad kiiresti erinevad oskustasemed. Osa inimesi kasutab AI-d endiselt nagu Google'it: esitab ühe küsimuse ja ootab ühte vastust. Tegelikult on palju olulisem oskus pidada masinaga tööalast dialoogi, täpsustada, anda konteksti, testida erinevaid vaatenurki ja juhtida seda vestlust sihipäraselt.
Andres Kostiv: Seda on ka ise tunda. Mõni kiri või päring on juba sellise struktuuriga, et saad aru, et inimene on lasknud AI-l selle valmis mõelda. Ma ise ei näe selles probleemi, kui info jõuab kohale. Aga organisatsioonides on näha, et mõned inimesed pahandavad AI-ga kirjutatud teksti peale juba põhimõtteliselt.
Jarmo Tuisk: Jah, seal on päris palju emotsionaalset suhet tehnoloogiaga. Väljundit ei hinnata neutraalselt, vaid sellele pannakse kohe juurde hinnang, et kust see tuli. Tüüpiline reaktsioon on, et "vaata, tegi vea". Aga sageli unustatakse ära, et mõni kolleeg teeb täpselt samasuguseid vigu. Ehk meil ei ole veel ühtlast rahulikku suhet selle tehnoloogiaga, vaid seal on palju projektsiooni, lootust, hirmu ja ärritust korraga.
Andres Kostiv: See meenutab natuke vana Wordi-vaidlust. Kunagi oli ka käsitsi kirjutatud kiri kuidagi ehtsam ja personaalsem kui arvutis tehtud dokument.
Jarmo Tuisk: Täpselt. Tõenäoliselt aasta-paari pärast me enam väga ei vaidle selle üle, kas mingi tekst või sisend tuli inimeselt või AI abil. Küsimus nihkub mujale. Hakkame rohkem vaatama, kus väärtus päriselt tekib. Kas ta tekib seal, kuidas inimene oskab mudelit kasutada, millise süsteemi ta enda ümber ehitab, või hoopis inimestevahelises arutelus, mis sellest sünnib.
Andres Kostiv: Aga kui koolitusel on skeptikud? Inimesed, kes tunnevad, et kogu see AI-jutt on kas haip või kuidagi võõras.
Jarmo Tuisk: Nendega tuleb olla aus. Skeptikuid ei veena loosungid ega ülekeeratud müügijutt. Neid aitab see, kui räägid ausalt ka piirangutest, vigadest ja sellest, kus AI ei sobi. Kui inimene saab aru, et sa ei müü talle imerohtu, vaid aitad tal päriselt mõista, mis tööriist see on, siis tekib ka usaldus.
Andres Kostiv: Samas on teistpidi ka see FOMO-efekt. Tuhanded töövood, assistendid, agendid, integratsioonid. Kogu aeg jääb tunne, et äkki ma ei kasuta midagi olulist.
Jarmo Tuisk: Jah, ja seetõttu ongi oluline mitte joosta iga uue töövoo järel. Organisatsiooni küsimus ei ole see, kas me teame tuhandeid erinevaid nippe. Küsimus on, kas me saame aru, millised oskused annavad päriselt mõju. Ja siin tulebki tagasi see oskuste kääride teema: tipud leiavad tööriistad ise üles, aga organisatsiooni edu sõltub sellest, kas ka teised tulevad järele.
Andres Kostiv: Eestis on seda oskuste vahet ka eri raportites välja toodud.
Jarmo Tuisk: Jah. Minu jaoks ongi oluline vahe teadlikkuse ja rakendusoskuse vahel. Tööriistadest on juba kuulnud peaaegu kõik. Aga see ei tähenda veel, et inimesed oskavad neid oma töö kontekstis hästi kasutada. Väga paljud jäävadki sinna, et chat'i riba nähakse kui Google'i otsinguauku. Küsitakse üks faktiküsimus ja siis öeldakse, et vot, proovisin ära. Tegelik töö algab tegelikult sealt, kus sa hakkad AI-d kasutama töö tegemise vahendina, mitte ainult info otsimise kastina.
Andres Kostiv: Kui palju sellest kõigest on tehnoloogia ja kui palju muutuste juhtimine?
Jarmo Tuisk: Ma ütleks nii: umbes 10% on tehnoloogia, 20% on andmete, info liikumise ja protsesside mõistmine ning ülejäänud 70% on inimesed. See tähendab muutuste juhtimist, baasoskuste arendamist, rollide selgitamist ja järeltegevusi. Kui organisatsioon teeb ühe veebiseminari ära ja arvab, et nüüd on AI juurutatud, siis ta eksib.
Andres Kostiv: See üks webinar 300 inimesele ei ole siis veel AI strateegia?
Jarmo Tuisk: Kindlasti mitte. Eestis on väga häid organisatsioone, kes saavad sellest aru ja teevadki programme, mis kestavad kvartali või kauem. Kõigepealt üldbaas, siis teemaspetsiifilised töötoad, siis praktilised harjutused, siis järeltegevused. Täiskasvanud inimesed ei omanda uut tööviisi ühe päevaga. AI juurutamine on päriselt õpiprotsess.
Andres Kostiv: Kui minna praktiliseks, siis kus ettevõtted kõige rohkem eksivad?
Jarmo Tuisk: Väga tihti libiseb fookus liiga kiiresti tehnoloogiale. Nähtakse uut tööriista ja hakatakse kohe küsima, kuhu me selle AI nüüd külge paneme. Tegelikult tuleks enne lahti võtta olemasolev protsess: kus tekivad viivitused, kus on käsitööd, kus liigub info valesti, kus inimesed löövad varba ära. Alles siis on mõtet küsida, kas ja millises etapis AI päriselt midagi paremaks teeb.
Andres Kostiv: Seda näeb hästi ka igapäevatöös. Sul on näiteks logistika või mõni muu teenuseprotsess ja inimesed eeldavad, et nüüd paneme AI kogu protsessile peale. Tegelikult tuleks samm-sammult vaadata, kus see protsess takerdub ja kus on mõtet midagi targemaks teha.
Jarmo Tuisk: Täpselt. Olemasoleva protsessi kaardistamine ongi võtmekoht. Ja sealt edasi tuleb juba järgmine küsimus: kas ainult AI lisamisest piisab või vajab protsess ise ümbermängimist? Vahel on aus vastus see, et me ei peaks vana protsessi lihtsalt automatiseerima, vaid peaksime küsima, miks me seda üldse sellisel kujul teeme.
Andres Kostiv: Ehk kogu protsessi ei ole mõtet AI peale lihtsalt üle valada?
Jarmo Tuisk: Täpselt. Väga sageli ei ole probleem üldse selles, et puudu oleks AI, vaid selles, et protsess ise on halvasti üles ehitatud või olemasolevaid tööriistu ei osata hästi kasutada. AI võib aidata, aga ta ei paranda automaatselt halba töökorraldust.
Andres Kostiv: See tähendab siis, et vahel on lahendus hoopis protsessi ümbermängimine, mitte uus mudel või uus assistent?
Jarmo Tuisk: Jah. Ja kui protsess päriselt muutub, siis muutuvad paratamatult ka ametikohad, rollid ja ootused inimestele. Seda ei maksa ilustada. Disruptiivne tehnoloogia tähendabki, et mingid töölõigud kaovad, mingid muutuvad ja mingid uued tekivad asemele.
Andres Kostiv: Tööriistavalikust ka. Suures organisatsioonis on see sageli üsna praktiline otsus. Kui kogu maja istub Microsofti otsas, siis on Copilot esimene loogiline samm. Kui ollakse Google Workspace'is, siis vaadatakse sinna poole. Kui oled sõltumatu, siis võtad võib-olla Claude'i või ChatGPT.
Jarmo Tuisk: Jah, eriti enterprise-maailmas on Microsoft väga loomulik baas. Neil polegi vaja midagi väga agressiivselt müüa. Nad ütlevad lihtsalt: siin on nupp, vajuta siia. Ja baasoskuste tõstmiseks võib sellest täiesti piisata. Copilot ei pruugi olla alati kõige teravam tööriist turul, aga organisatsioonivaates on selle tugevus see, et ta istub samas ökosüsteemis, kus juba failid, õigused ja andmeturve.
Andres Kostiv: Aga ainult nupu näitamisest ei piisa?
Jarmo Tuisk: Ei piisa. Kui me koolitustel näitame inimestele, kuidas selles vestluspõhises liideses päriselt tööd teha, siis näod lähevad üllatusest suureks. Vaata, see on uus tööparadigma. Varem tegid Wordi lahti ja kirjutasid dokumendi valmis. Nüüd sa töötad vestluse sees. See tundub alguses isegi kummaline: kas see ongi töö? Aga just siin tulebki uus mõtteviis mängu.
Andres Kostiv: Selle tunnen ma ise ka ära. Õpetad küll ideaalset prompti üles ehitama, aga siis ikkagi libised vahel tagasi sinna guugeldamise refleksi.
Jarmo Tuisk: Jah, see on väga inimlik. Aga AI-ga töötamisel on suur eelis see, et masin ei väsi. Sa võid minna temaga uuesti ringi, täpsustada, ümber sõnastada, avada tausta, küsida teist vormi, võrrelda versioone. Kui inimene selle kasutusviisi omandab, siis hakkavad tulemused päriselt muutuma.
Andres Kostiv: Kas sellepärast tekibki vajadus eraldi AI juhi või innovatsioonijuhi järele?
Jarmo Tuisk: Jah, eriti suuremates organisatsioonides. Kui see teema visata lihtsalt olemasoleva IT-juhi portfelli, siis on risk, et uus pall kukub vana portfelli otsas maha. IT-juht vastutab juba täna terve hulga kriitiliste süsteemide eest. AI toob juurde transformatiivse muutuse mõõtme. Seepärast on mõistlik, et keegi hoiab seda teemat fookuses organisatsiooniüleselt.
Andres Kostiv: Mis selle rolli tuum sinu hinnangul on?
Jarmo Tuisk: Kõigepealt tuleb organisatsiooni võimekus ausalt ära kaardistada. Mis on tänane oskuste tase? Kus on protsesside pudelikaelad? Kus oleks võimalik kiiresti midagi paremaks teha? Samal ajal ei saa jääda ainult diagnoosima. Juhtkond ootab ka praktilisi näiteid, pilote ja esimesi tulemusi. Nii et AI juhi töö ongi korraga strateegiline ja väga käeline.
Andres Kostiv: Ehk ühelt poolt audit ja võimekuse hindamine, teiselt poolt madalal rippuvate õunte ära toomine.
Jarmo Tuisk: Just. Sa pead suutma tegeleda strateegiaga, aga samal ajal näitama ka päris asju. Tehakse proof-of-concept'e, piloteeritakse assistente, agente, automatiseeritud töövooge. Kõik neist ei lähe kasutusse. Aga selles faasis ei peagi success rate olema ideaalne. Kui sa saad osa neist katsetustest tööle ja mõni neist annab päriselt tugeva efekti, siis on see juba väga väärtuslik.
Andres Kostiv: Kas AI juht peaks ise neid projekte omama?
Jarmo Tuisk: Ma pigem ei soovitaks seda vaikimisi mudelina. Kui müügijuht või teenusejuht saab aru, et "see on nüüd AI juhi projekt", siis tekib kohe kiusatus vastutus ära anda. Tegelikult peab äriprotsessi omanik jääma muutuse omanikuks. AI juht peaks olema pigem kuraator, tugi, suunaja ja standardite hoidja, mitte see, kes kõigi teiste eest muutuse ära teeb.
Andres Kostiv: Nii et AI juht ei tohiks saada lihtsalt kõigi rakendusprojektide omanikuks.
Jarmo Tuisk: Just. See on üks halb muster, mida ma väldiks. Kui AI juht muutub automaatselt iga projekti omanikuks, siis äripoole juhid astuvad sammu tagasi. Aga päris muutus peab toimuma nende enda tiimides ja nende enda protsessides. Seal peab vastutus alles jääma.
Andres Kostiv: Riskid, GDPR ja andmekaitse tulevad peaaegu alati kohe jutuks. Kui suur teema see päriselt on?
Jarmo Tuisk: See on päris teema, aga seda tuleb käsitleda kainelt. Inimestel on täiesti mõistetav küsimus: mis mu andmetega saab? Samas suur osa hirmudest põhineb ebamäärastel ettekujutustel, mitte faktidel. Seetõttu on üks oluline osa AI juhi tööst selgitada, millised riskid on päris ja kuidas neid hallata. Tööriistade pime keelamine ei lahenda probleemi, sest siis kolib kasutus lihtsalt varjatud kujul töötajate taskutesse.
Andres Kostiv: See tähendab siis seda sama shadow AI teemat?
Jarmo Tuisk: Täpselt. Kui organisatsioon lihtsalt ütleb, et mitte midagi ei tohi kasutada, siis inimesed kasutavad ikkagi. Nad kasutavad oma telefonis, oma isikliku kontoga, kuskil mujal. See ei vähenda riski, vaid teeb selle nähtamatuks. Palju mõistlikum on tekitada raamistik, kus inimesed saavad aru, mida tohib, mida ei tohi ja miks.
Andres Kostiv: Ja samas on olemas ka täiesti lokaalsed või kinnised lahendused, eks?
Jarmo Tuisk: Jah. Kui organisatsioonil on väga delikaatne andmestik, siis täna on võimalikud ka lokaalsed või cloud'ist eraldatud lahendused. See eeldab muidugi küpsust ja arusaamist, milline andmevoog millist töötlemiskeskkonda vajab. Aga tehnoloogiliselt ei ole see enam ulme.
Andres Kostiv: Sul tuli saates hästi välja ka see vastuolu, et inimesed lasevad failid juba pilve, aga samal ajal räägivad, et AI on liiga ohtlik.
Jarmo Tuisk: Jah, see on huvitav koht. Võetakse näiteks Microsoft 365, pannakse Excelis autosave peale, fail liigub pilve ja see tundub normaalne. Aga kui samas keskkonnas kasutatakse Copilotit, siis äkki öeldakse, et ei, nüüd on andmed ohus. Vahel ei ole küsimus mitte tehnoloogias endas, vaid selles, et inimesed ei saa päris hästi aru, mida üks või teine lahendus tehniliselt tähendab.
Andres Kostiv: Kvaliteedikontrolli küsimus tuleb ka alati mängu. Kui palju peab inimene jääma AI töö järel sisse?
Jarmo Tuisk: Nii kaua, kuni AI väljundit tarbib inimene, peab inimene määrama ka kvaliteedikriteeriumid. Sealt edasi saab küll mingil määral kvaliteedikontrolli automatiseerida, kui me teame, milliseid vigu süsteem tegema kipub. Aga täielikult see inimlik otsustus ei kao. Eriti seal, kus mängus on kliendisuhted, juriidika või kriitilised otsused.
Andres Kostiv: Praktilise näitena sobib kasvõi jaekaubandus. Kui AI aitab prognoosida, kui palju leiba või piima poodi tellida, siis kusagil peab ikkagi olema värav, kus inimene või vähemalt väga selged kontrollreeglid selle tulemuse üle vaatavad.
Jarmo Tuisk: Just. Ja siin tulebki mängu üks väga oluline baasasi, mida vahel peetakse tüütuks: inimesed peavad aru saama, mis tüüpi mudel parajasti töötab. Kui räägime suurest keelemudelist, siis selle tugevus ei ole tarbimise ennustamine. Selleks on vaja teistsuguseid mudeleid. Kui seda vahet ei mõisteta, siis tahetakse keelemudeliga lahendada ülesandeid, milleks ta olemuslikult ei sobi.
Andres Kostiv: Nii et vahel ongi kaks tundi AI põhitõdede selgitust olulisem kui kiire katsetus?
Jarmo Tuisk: Täpselt. Inimestel tekib siis võime eristada, kus mingi tehnoloogia on mõistlik ja kus mitte. Vastasel juhul hakatakse igale poole ühte ja sama haamrit toppima.
Andres Kostiv: Ja samal ajal on üks asi, mida AI ikkagi päriselt ei automatiseeri.
Jarmo Tuisk: Inimsuhteid. Ma arvan, et mida rohkem rutiini automatiseerub, seda rohkem hakatakse hindama kohti, kus väärtus sünnib inimese ja inimese vahel. See võib puudutada müüki, nõustamist, teenindust või juhtimist. Kõik ei muutu vestluseks masina ja töötaja vahel.
Andres Kostiv: Vestluses tuli sisse ka legacy-süsteemide teema.
Jarmo Tuisk: See on Eestis väga oluline. Paljud süsteemid on ehitatud ajal, mil kasutajaks eeldati ainult inimest. Kui nüüd tahta AI-d päriselt töövoogudesse panna, siis vanu süsteeme ei saa lõputult lihtsalt "külge pookida". Tuleb hakata ehitama süsteeme nii, et kasutajaks on ka agent. See tähendab uusi liideseid, teistsugust arhitektuuri ja lõpuks ka uusi investeeringuid.
Andres Kostiv: Ehk süsteem peab oskama suhelda mitte ainult inimese, vaid ka agendiga.
Jarmo Tuisk: Just. Kui sul on täna infosüsteem, mis eeldab, et keegi klikib vorme läbi ekraanil, siis AI jaoks on see väga ebaefektiivne. Jah, saab teha igasuguseid hädalahendusi, kus agent võtab justkui inimese arvuti üle ja klikib seal midagi läbi, aga see on natuke nagu hobusele laternate külge panemine, et pimedas sõita. Ta jääb ikkagi hobuseks, isegi kui laternad on küljes. Päriselt peaks süsteemil olema AI jaoks teine liides.
Andres Kostiv: See on päris hea kujund. Nii et probleem ei ole ainult selles, et meil pole AI-d, vaid selles, et vana süsteem ei ole üldse selleks ajastuks ehitatud.
Jarmo Tuisk: Täpselt. Ja see tähendab, et mingil hetkel tuleb teha valusaid, aga vajalikke otsuseid uute süsteemide ja uue arhitektuuri kasuks. Hea uudis on see, et tarkvara arendamise hind liigub alla ja neid ümbertegemisi on tehniliselt järjest realistlikum teha.
Andres Kostiv: See on ka laiem teema, mitte ainult üksikute tööriistade küsimus. Kui vanad süsteemid ehitati kümme aastat tagasi teise loogikaga, siis täna ei saa eeldada, et neid saab lõputult odavalt lappida.
Jarmo Tuisk: Just. Kui organisatsioon tahab AI-d päriselt oma siseprotsessidesse tuua, siis tasub uuesti otsa vaadata ka IT-investeeringutele. Uus baseline tarkvaraarenduses on teistsugune kui veel mõni aasta tagasi. Tänu AI-le saab väga palju kiiremini ehitada, testida ja ümber teha. See ei tähenda, et arhitektuur muutuks ebaoluliseks, aga see muudab ümbertegemise akna palju realistlikumaks.
Andres Kostiv: Ehk isegi valusad ümbertegemised on nüüd väiksema hõõrdumisega võimalikud.
Jarmo Tuisk: Jah, ja seetõttu ei ole enam alati mõistlik klammerduda vana süsteemi külge lihtsalt põhjusel, et kunagi investeeriti sinna palju raha. Kui uus tööviis eeldab uut tüüpi süsteemi, siis tuleb see otsus lõpuks ära teha.
Andres Kostiv: Sealt jõuamegi mõõtmise juurde. Mis eristab sinu hinnangul neid organisatsioone, kes on AI-ga päriselt edasi jõudnud?
Jarmo Tuisk: Kõige suurem eristaja on juhtkonna enda tase. Need organisatsioonid, kes liiguvad edasi, ei piirdu plakatite või loosungitega. Tippjuhid on ise saanud aru, mida AI suudab, kus on piirid, kuidas seda kasutada ja mida see nende ärile tähendab. Kui tippjuhtkonnal on endal see kogemus olemas, siis muutub ka kogu organisatsiooni õppimiskiirus.
Andres Kostiv: Kuidas sina mõõdaksid, kas organisatsioon on AI-ga päriselt edasi jõudnud?
Jarmo Tuisk: Mitte agentide arvu järgi ega selle järgi, mitu tööriista on litsentsitud. Päris küsimus on, kas äri liigub paremini. Kas tööd tehakse kiiremini, targemalt ja väiksema kuluga? Kas inimesed saavad rohkem väärtust loovale tööle keskenduda? Ja väga oluline märk on ka see, kas juhtkond ise saab teemast päriselt aru, mitte ei kasuta AI-d ainult loosungina.
Kokkuvõtteks
Kui ma peaks kogu vestluse võtma kokku ühe soovitusena juhile, siis see oleks järgmine: ära alusta tööriistast. Alusta inimestest, oskustest ja protsessidest. AI võib anda väga suure efekti, aga ainult siis, kui organisatsioon on valmis oma töö tegemise loogikat päriselt uuesti läbi mõtlema.
Ja teine oluline mõte: ära delegeeri AI teemat mugavalt "kellegi teise probleemiks". Juhtkond peab ise sellest aru saama, ise katsetama ja ise sõnavara omandama. Kui see tase on olemas, siis muutub ka kogu organisatsiooni õppimiskiirus.