ChatGPT-st digitaalse tööjõuni: järgmine AI-hüpe toimub organisatsiooni sees
Veel mõni aasta tagasi tähendas tehisintellekti kasutamine ettevõtetes peamiselt eksperimenteerimist. Tänaseks on ChatGPT, Claude, Copilot ja teised AI-tööriistad jõudnud paljude kontoritöötajate igapäevaellu. Järgmine muutus võib aga olla märksa suurem: AI ei aita enam ainult inimesel üksikuid ülesandeid kiiremini teha, vaid hakkab täitma terviklikke rolle ja tööprotsesse.
BeyondCode’i asutaja Henri-Georg Eiche (pildil) sõnul liigub tehisintellekt järjest enam tööriista rollist digitaalse tööjõu suunas. Tehnopol Kiirendi vilistlasena on BeyondCode jätkanud oma AI-lahenduste arendamist ning osaleb praegu ka GSAI projektis, mis toetab ettevõtete tehisintellektivõimekuse kasvatamist.
„Suur vahe tekib hetkel, kui AI ei oota enam iga järgmise sammu jaoks inimese käsku. Tal võib olla oma roll, mälu, töövahendid, ligipääsud süsteemidele ja selgelt defineeritud vastutus. Sellisel juhul ei räägi me enam lihtsalt paremast chatbot’ist, vaid sisuliselt uuest kihist ettevõtte organisatsioonis,“ selgitab Eiche.
AI ei pea enam ootama inimese järgmist käsku
Generatiivse AI tavapärase kasutamise puhul jääb inimene protsessi keskmesse. Töötaja palub AI-l näiteks kirjutada e-kirja, analüüsida tabelit või koostada koosoleku kokkuvõtte. AI muudab töö kiiremaks, kuid inimene käivitab ülesande, hindab tulemust ja viib töö järgmisse etappi.
AI-agentide puhul võib töökorraldus olla teistsugune. Digitaalne töötaja võib jälgida talle määratud sisendkanaleid ja süsteeme, koguda eri allikatest infot, kontrollida andmeid, koostada dokumente, suhelda klientide või kolleegidega ning uuendada ettevõtte infosüsteeme.
Samuti võib agent ise käivitada järgmise tööetapi ning pöörduda inimese poole alles siis, kui on vaja kinnitust, keerulisemat hinnangut või otsust, mille eest peab vastutama inimene.
Seega ei seisne oluline erinevus tingimata selles, kui võimekat AI-mudelit kasutatakse. Olulisem küsimus on, kui suure osa terviklikust tööprotsessist suudab süsteem inimese eest ära teha.
Suurim võimalus peitub ettevõtete tööprotsessides
BeyondCode on alates 2023. aastast teinud AI- ja automatiseerimisprojekte enam kui 50 Eesti ettevõttega. Eiche sõnul kordub organisatsioonides sageli sarnane muster: märkimisväärne osa inimeste ajast ei kulu keerulistele otsustele või loomingulisele tööle, vaid protsesside käigus hoidmisele.
Töötajad kontrollivad, kas vajalik vastus on saabunud, kopeerivad infot ühest süsteemist teise, otsivad dokumente, saadavad meeldetuletusi, klassifitseerivad saabunud päringuid või panevad regulaarselt samade andmete põhjal kokku uusi raporteid.
Üksikult võivad sellised tegevused tunduda väikesed, kuid suuremas organisatsioonis võib nende peale kuluda märkimisväärne hulk tööaega.
„AI suurim väärtus ei pruugi tulla sellest, et inimene kirjutab e-kirja 30 protsenti kiiremini. Palju huvitavam küsimus on, kas seda e-kirja peab selles protsessis üldse inimene kirjutama, saatma, kontrollima ja järgmise tegevuse käivitama,“ ütleb Eiche.
AI kasutuselevõttu tasub alustada tööst, mitte tööriistast
Üks levinud lähenemine AI kasutuselevõtule on valida esmalt tehnoloogia ja hakata seejärel otsima kohti, kus seda rakendada. Digitaalse tööjõu puhul soovitab BeyondCode alustada vastupidisest otsast – organisatsiooni tööprotsessidest.
Kõigepealt tasub küsida, millised protsessid võtavad kõige rohkem aega, kus liigub palju infot erinevate inimeste ja süsteemide vahel ning millistes tööetappides tehakse rohkelt korduvaid kontrollimisi või otsuseid.
Samuti tasub vaadata, millised ülesanded sõltuvad praegu inimesest eelkõige seetõttu, et seni pole olnud sobivat alternatiivi.
Kui protsess on jagatud sisenditeks, tegevusteks, otsustuspunktideks ja väljunditeks, saab hinnata, milliseid osi oleks võimalik automatiseerida ning millised võiks anda AI-agentide täita.
Mõnel juhul võib AI võtta enda kanda ühe väikese tööetapi. Teisel juhul võib agent või agentidest koosnev süsteem hallata juba suuremat osa terviklikust töövoost.
Digitaalne tööjõud võib meenutada väikest meeskonda
Tulevased AI-süsteemid ei pruugi sarnaneda ühe universaalse vestlusrobotiga, vaid pigem erinevate rollidega digitaalse meeskonnaga.
Näiteks võib üks agent teha kliendi taustauuringut, teine kontrollida dokumentatsiooni, kolmas valmistada ette pakkumise ja neljas hallata järeltegevusi. Igal agendil võivad olla erinevad töövahendid, juhised ja ligipääsuõigused ning nad võivad ülesandeid üksteisele edasi anda.
Inimene jääb protsessi kohtadesse, kus on vaja suuremat vastutust, keerulisemat hinnangut või lõplikku kinnitust.
Selline lähenemine muudab ka AI rakendamise majanduslikku loogikat. Küsimus pole enam ainult selles, kui palju AI-tööriistade litsentse ettevõte ostab, vaid milliseid organisatsiooni võimekusi saab osaliselt või täielikult ehitada digitaalse tööjõu peale.
Inimene peab jääma sinna, kus on vaja vastutust
Kõiki protsesse ei ole mõistlik ega vajalik täielikult automatiseerida. Mida kriitilisem on otsus, seda olulisemaks muutuvad kontrollitavus, auditeeritavus, ligipääsuõigused, andmekaitse ning võimalus inimesel sekkuda.
Seetõttu peab AI-agendi kasutamisel olema selgelt määratletud, milliseid andmeid ta kasutada tohib, millistele süsteemidele pääseb ligi ja milliseid otsuseid võib teha iseseisvalt. Samuti peab olema teada, millal on vajalik inimese kinnitus, kuidas agendi tegevust logitakse ning kes vastutab lõpptulemuse eest.
Eiche hinnangul on seetõttu ettevõttele pikaajaliselt olulisem oma tööprotsesside mõistmine kui keskendumine sellele, milline AI-mudel on konkreetsel hetkel kõige võimekam.
„Mudelite areng on kiire ja mõne kuu pärast võib parim mudel olla jälle teine. Organisatsiooni jaoks on palju kestvam vara teadmine, millised protsessid tal olemas on, milline info seal liigub ja millist tööd oleks mõistlik anda digitaalsele tööjõule.“
Milline võiks olla ettevõtte digitaalne tööjõud?
BeyondCode on oma AI- ja automatiseerimisprojektide kogemuse põhjal hakanud ettevõtetele tegema AI-organisatsiooni kaardistusi, mille käigus analüüsitakse koos ettevõtte võtmeisikutega olulisemaid tööprotsesse ja otsitakse kohti, kus AI-agendid või automatiseerimine võiks võtta enda kanda suuremaid terviklikke töövooge.
Eesmärk ei ole koostada nimekirja uutest AI-tööriistadest, mida ettevõte võiks proovida. Pigem püütakse vastata küsimusele: kui organisatsioon ehitataks täna uuesti üles ning lisaks inimestele oleks võimalik kasutada ka digitaalset tööjõudu, siis milline osa tööst võiks toimida teisiti?
„2025. aasta küsimus oli paljude ettevõtete jaoks: kuidas panna inimesed AI-d kasutama? Järgmine küsimus on minu arvates juba palju suurem: millist tööd ei peaks inimene enam ise tegema?“ ütleb Eiche.
Just tööprotsesside tasandil võib peituda järgmine suurem hüpe ettevõtete AI kasutuses – mitte ainult selles, kuidas tehisintellekt aitab inimestel olemasolevaid ülesandeid kiiremini teha, vaid selles, kuidas töö ise organisatsioonis ümber kujundatakse.
Lisainfo BeyondCode’i tegevuse kohta: beyondcode.ai
