Kuidas sa AI-st mõtled, seda AI sulle ka pakub

Ettevõtetel, kes soovivad AI-d kasutusele võtta, on oluline mõista, kuidas seda tehnoloogiat parimal viisil rakendada. Täna pole enam küsimus selles, kas AI-d kasutada, vaid kuidas seda efektiivselt ja strateegiliselt rakendada. Vajalik on mitte ainult keskenduda teooriale, vaid ka praktikale. Seetõttu pakun välja neli praktilist soovitust AI rakendamiseks ettevõtetes:

AI valdkond on lai ja mitmekülgne, mistõttu on ettevõtetes tihti keeruline leida aega põhjalikeks aruteludeks. Sageli keskendutakse kitsalt vaid ühele aspektile, nagu näiteks ChatGPT-le, mis võib jätta mulje, et kogu teema on ammendatud. Siiski, AI ei ole teema, mida saaks ammendavalt käsitleda isegi tunniajase koosoleku raames. Mõnikord on vaja terve päev pühendada konkreetsele AI teemale, et saavutada selgus selle mõisteruumis ja rakendusplaanides. Uuringud on näidanud, et AI rakendamine suurendab ettevõtete konkurentsivõimet ja efektiivsust, kuid see eeldab ühtset arusaama teemast.

Praktikas on aga keeruline leida piisavalt aega sisukateks aruteludeks tavapärases koosolekute formaadis, mistõttu on soovitatav korraldada pikemaid töötube. AI teemal arutlemisel soovitaks kasutada nn aeglast mõtlemisstiili, mis võimaldab põhjalikumat analüüsi ja arusaamist, erinevalt kiirest mõtlemisest. Aeglase mõtlemise osas viitan Daniel Kahnemani raamatule "Aeglane ja kiire mõtlemine", mis toob välja mõtlemisstiilide arukat kasutamist erinevates otsustes.

Kui räägitakse AI-st, siis tavapärased mõttemudelid või analoogid, mida inimesed tihti kasutavad, hõlmavad selliseid termineid nagu robot, tehisinimene või ekspertsüsteem. Need mõisted võivad siiski olla eksitavad, kuna need ei pruugi täielikult kajastada AI olemust. Tõepoolest, analoogid võivad tihti olla ebatäpsed, kuid on oluline mõista AI sügavamat tähendust.

Näiteks robot kui AI analoog võib jätta mulje, et tehisintellekt on vaid etteantud käskude täitja. Tegelikkuses on AI palju enamat – selle keskne omadus on võime õppida ja mõista, mitte lihtsalt järgida juhiseid. Võrdluseks võib tuua juhtimise igapäevaelus: kui me palume kolleegil saavutada eesmärk X, siis võib ta seda teha robotilaadselt, järgides täpselt antud juhiseid. AI puhul aga antakse talle ülesanne saavutada eesmärk X ja AI õpib ise, kuidas seda kõige paremini teha, tuginedes saadaolevatele andmetele ja kogemustele. See lähenemine erineb esmasest käsitlusest ja annab AI-le suurema paindlikkuse ja kohanemisvõime.

Ettevõtete kogemused tehisintellekti (AI) rakendamisega näitavad, et AI ei pruugi sobida iga organisatsiooni jaoks. Edukas AI kasutuselevõtt sõltub sellest, kas ettevõte väärtustab õppimist ja arengut. AI rakendamise protsess on pikaajaline, sisaldades esialgseid katsetusi, vigade parandamist ja pidevat õppimist masinõppe algoritmide täiustamisel. AI edukas rakendamine nõuab ettevõttes pidevat tegutsemist, mõõtmist, analüüsi ja parandamist. See protsess sarnaneb masinate õppimise viisidega, kus algoritmid paranevad järk-järgult, mitte ei omanda kohe täiuslikkust. Eduka AI rakendamise märk on ettevõtte valmisolek andmeid vaadata ja sellest õppida, mitte ainult tehnoloogiat passiivselt kasutada. Enesehindamiseks – kui tihti teie ettevõttes lausutakse koosoleku jooksul: kas me teemat arutades oleme ka andmeid vaadanud?

AI kasutamisel keskendutakse tihti selle toimimisele, kuid oluline on mõelda ka praktilistele rakendusvõimalustele. Esimeses järjekorras peaksid ettevõtted kaaluma, kus ja kuidas AI-d kasutada, näiteks tarneahela optimeerimisel, kliendirahulolu ennustamisel või varude haldamisel. AI-l on palju rakendusi, kuid sageli piirdutakse ühe näite, nagu ChatGPT käsitlemisega. On oluline mõista, et AI teadmiste omandamine võtab aega ja julgust, et õppida ja kohanduda selle tehnoloogiaga.