Kogenud IT-juht: tehisaru rakendamisel on kõige keerulisem muuta inimeste harjumusi
Pikas perspektiivis on edukad need ettevõtted, mis suudavad panna oma töötajad tehisaru kui partnerit optimaalselt kasutama.
Loe AI kokkuvõtet
Kogenud tehnoloogiajuht Kalle Volkov rõhutab tehisintellekti kui partneri rolli kasutamist ettevõtetes, mitte üksnes tööriistana. AI areng on jõudnud tehnoloogiasektorist laiemale publikule ning kiire tempo tõttu on oluline pidev enesetäiendamine ja harjumuste muutmine. Tehnoloogiajuhid peavad olema kursis uute arengutega, integreerima AI turvaliselt ning õpetama töötajaid AI partnerina kasutama. Volkov käsitleb tehnoloogiajuhte, kes peaksid lähenema AI-le samm-sammult, hoides riskid kontrolli all ning tagama efektiivse sünergia inimese ja masina vahel.
AI tuleb võtta sellena, mis ta on: just partner, mitte tööriist või töötaja, kinnitas kogenud tehnoloogiajuht ja -ettevõtja Kalle Volkov, soovitades mitte jätta AId üksi tööle.
Vastab Kalle Volkov:
Kuna peagi on iga ettevõte tehnoloogiaettevõte, siis kuidas on muutumas tehnoloogiaalane juhtimine? Ja kuidas muudab tehisaru areng juhtimist laiemalt?
Muutub pigem üldine juhtimine, see ei puuduta ainult tehnoloogiat. AI on olnud juba pikalt abiks tehnoloogiasektoris, LLM on selle muutnud mainstream´iks ka inimestele väljapool tehnoloogiatiime. Öelda aga, et tänu sellele on iga ettevõte tehnoloogiaettevõte, on natuke ennatlik. Kui elekter ja internet muutus mainstream´iks, siis ei hakatud kõiki ettevõtteid interneti- või elektriettevõteteks nimetama. Küll aga integreeriti need lahendused oma töövoogu.
Tehnoloogiajuht samas peab suunama seda töövoogu integreerimist nii, et see ei läheks turvavõrkudest mööda. Tegema endale selgeks kaasnevad riskid, olema alati sammu võrra ees tehnoloogia tundmisel ja tundma ära ka tehnoloogia võimalikud ohud: hallutsioneerimine, agregeerimine, mäluprobleemid ja võimalik mõjutus n-ö pahade jõudude poolt.
Mida Eesti tehnoloogiajuhid peaksid enim arvestama seoses AI arenguga lähiaastail?
AI kui märksõna areneb nädalate, päevade ja tundidega. Kui muude tehnoloogiatega ollakse harjunud pigem pikkade iteratsioonidega – teed endale midagi selgeks ja kasutad seda aastaid, enne kui muutus tuleb –, siis praegu tuleb ennast igapäevaselt harida. Nii keelemudelite areng, agentide kui protokollide võimekus on praegu täielikult steroidide peal.
Ja mitte ainult, LLM on küll tuntum kiht AI ökosüsteemis, ent kõikvõimalike muude masinõppemudelite ja algoritmide areng on samuti tõusuteel. Nvidia näiteks andis vabaks oma isesõitvate sõidukite mudelid ja tehnoloogia, Google oma Nano Banana ja Veoga loob videoid-pilte, mis juba ongi päris, mitte ei tundu päris.
Lisaks riistvara maailm – Nvidia pole ammu enam monopol –, kus Google, Amazon ja Microsoft teevad oma kiipe, Teslal on oma spetsiifilised AI kivid jne.
Kokkuvõttes peavad tehnoloogiajuhid oma silmaringi hoidma kogu aeg avatud, pidevalt juurde õppima ja adapteeruma uue normaalsusega päevase või nädalase viitega. See võtab omakorda aega muude asjade arvelt. Seega muid igapäevaseid tegevusi tuleb rohkem koomale tõmmata või delegeerida või leida viise, kuidas mingeid tegevusi automatiseerida.
Mida peavad tehnoloogiafirmad Eestis aastal 2026 teistmoodi tegema, et olla edaspidi edukad?
Hetkel kuum
Õppima ja adapteeruma. Kõige keerulisem on muuta inimeste harjumusi. Katana oma suure koondamise käigus aasta tagasi näiteks ei koondanud kõige nõrgemaid lülisid, vaid neid, kes ei suuda adapteeruda uue AI normaalsusega.
Kõikidele inimestele tuleb arusaadavaks teha AI tööriistade võimekus ja see väärtus, mida on võimalik koos AIga luua. AI pole tööriist, AI on partner, kes oskab õige kasutuse puhul sinust parima välja tuua. Kui ettevõtted suudavad selle oma töötajatele selgeks teha, suunata-õpetada neid AId kui partnerit optimaalselt kasutama, siis on nad pikemas perspektiivis edukad.
Kui tahta misiganes valdkonnas tegevust rohkem automatiseerida, siis millest alustada?
Kõik, mis on korratav ja mõõdetav, tuleb automatiseerida, samm-sammult. Olgu selleks kontoritarvete tellimused, koosolekute memod, nädalakokkuvõtted ja igasugune muu dokumendihaldus. Keelemudelid on selles ülihead, eeldusel et inimene need üle kontrollib ja revideerib.
Sajaleheküljelise dokumentatsiooni loomine muutub mitu korda kiiremaks, kui seda süsteemselt teha: loo struktuur, vastavalt sisendile loo väljund, inimese osa on see väljund valideerida ja sisendit mugandada.
Ka koodi genereerimine – igasugused prototüübid on võimalik saada valmis tundidega. Seal tuleb olla muidugi väga ettevaatlik ja tõmmata range piir protototüübi ja MVP vahele. Liiga palju on juhtumeid, kus AI loodud aplikatsioon on täis turvaauke ja võtmeid. Mis on lubatud majasisese prototüübi puhul, pole kindlasti lubatud kliendiga katsetatava juures.
Lisaks koodiülevaatused, millest tegelikult peaks alustama. AI oskab olla väga kriitiline teatud aspektides ja see annab reaalset väärtust ja tagasisidet arendajatele. Aga jälle, AI saab seda teha kuni teatud tasemeni, inimest on vaja ajudega valideerijaks.
Kuidas valida AI rakendamisel õige suund edasi liikumiseks?
Samm-sammu haaval lähenemine: võta üks valdkond ja automatiseeri see ära 80%. Siis järgmine, siis järgmine. Alati, kui võtad uue valdkonna, itereeri eelmised läbi: mis on vahepeal muutunud, mida saab efektiivistada, kuidas inimese ja masina sünergiat paremini ära kasutada.
Kuidas küberkaitses rongist mitte maha jääda?
AI tuleb võtta sellena, mis ta on: partner, mitte tööriist või töötaja. Ära jäta AId üksi tööle. Tänased närvivõrgud on küll võimekad – nad tunnevad minevikku, nad mahutavad ära palju rohkem, kui inimene suudab oma ajust välja kraapida või läbi töödelda. AI on inimesest palju võimekam ka mustrite äratundmises ja mõtlemiskiiruses.
Aga AI-l on ka piirangud. Ta elab ainult minevikus ja suudab analüüsida sealt, ehk siis ta ei suuda luua midagi uut, või siis kogemata. AI on väga laia infohulgaga, aga kui spetsiifilised aplikatsioonid välja arvata, ei suuda ta minna sügavuti analüüsima.
Ja kui panna see küberkaitse konteksti, tuleb korrata enne öeldut: inimene peab oma analüüsivõimega kontrollima, tegema auditid AI tegevustele ja kinnitama, et see on turvaline. Ükskõik mida siis “selle” all ka mõelda.
Veel tasub kõrva taha panna, et analoogselt SEO häkkeritele, tegutsevad nüüd ka AI häkkerid keelemudelite kontekstis. Sa ei või iial teada, kuhu sinu info edasi liigub, eriti kui kasutad mudeleid, mida sa ise ei halda. Sa ei või iial teada, kuidas on seda närvivõrku peenelt manipuleeritud, et anda vastuseid, mis näiteks sinu kaitsetööstuse startupi tulemusi kuhugile poole kallutavad.
Mitme IT-ettevõtte ülesehitamise ning ka tehnoloogiajuhtimise kogemusega Kalle Volkov räägib 10. märtsil toimuval IT-juhtimise aastakonverentsil 2026. aasta tehnoloogiajuhtimise väljakutsetest. Lisainfo ja piletid:
Seotud lood
Kuigi tehisarust räägitakse sageli kui tööriistast, on see Bolti tehnoloogiajuhi Sergei Anikini sõnul eksitav ja isegi ohtlik metafoor.
10. märtsil Tallinnas toimuval traditsioonilisel IT-juhtimise aastakonverentsil jagab tõeline Eesti IT-juhtide raskekahurivägi kogemusi ja visioone tehnoloogia rakendamisest.
Tartu Ülikool avas eelmisel aastal Narva kolledžis uue magistriõppekava „Robootika ja andmeteaduse rakendused“. Praegu on käimas avalduste vastuvõtt uutelt üliõpilaskandidaatidelt.
Viimased uudised
Küberturvalisus
Liitu uudiskirjaga
Telli uudiskiri ning saad oma postkasti päeva olulisemad uudised.
Tagasi Äritehnoloogia esilehele