Marko Laanes: 10 minutiga ise ära teha või 12 tunniga sama töö vingele AI-lahendusele ette sööta?

AI-d ümbritsev sumin ja menu on küll mõnevõrra tagasi tõmmanud, kuid see ei tähenda, et tehisintellekt siiani erinevatele ettevõtetele hulgaliselt kasu ei toodaks. Suure kasu kõrval on aga võimalik AI-le valede eelduste ja ootustega lähenedes toota ka hulgaliselt kahju, seda eriti siis, kui AI-rongile on hüpatud lihtsalt seepärast, et kardetakse maha jääda, räägib arvamusloos Elisa ärikliendi- ja uute teenuste turundusjuht Marko Laanes.

AI on võimas. Selles pole küsimustki. Aga võimekusel ja vajalikkusel on oluline vahe. Täna on lihtne langeda lõksu, kus justkui iga väiksemagi probleemi lahendamiseks võib turult leida uue ja põneva tehisintellektil põhinev vidina, mis lubab ära teha mingi asja nii hästi, et hakkad mõtlema, kuidas enne üldse kuidagi hakkama said. Vajad teksti? AI vidin teeb. Vajad pilti? Pole muret, AI joonistab. Vajad reklaami taustale põntsuvat muusikat? Anna aga AI-le ette. Vaja Facebooki reklaame optimeerida? No mis seal ikka, AI teeb.

Laia pilti vaadates on see kõik äge ja tõepoolest justkui millegi uue ja võimsa algus. Aga AI maailmas toimuvat tohuvabohu veidi lähemalt uurides on kiirelt võimalik mõista, et lubatud piimajõed ja pudrumäed pole ehk nii kutsuvad, kui esmapilgul tundub. Uued tehnoloogiad võivad olla meeletult kasulikud, aga mitte igal juhul. Ja kindlasti mitte siis, kui ilmajäämishirmus rakendatakse turundus-, arendus- või isegi müügitiimis tööle sada erinevat uut ja võimekat tööriista, mõtlema selle kõrval nende reaalsele väärtusele ja sellele, millest jäädakse ilma.

Su tiimi aeg maksab

Ja enamasti on see, millest ilma jäädakse, aeg. Iga AI-lahenduse välja otsimine, endale selgeks tegemine, valideerimine ja majas juurutamine nõuab aega ja tähelepanu. Seejuures enamasti mitte ühe inimese aega ja tähelepanu, vaid terve tiimi oma. Kui turundustiimi näitel tehakse juhtide poolt otsus, et nüüd hakkama kõiki tekste kirjutama selle vidina abil ja kõiki andmeid analüüsima teise vidina abil, lootuses, et nii hakkavad peagi kõik tiimiliikmed meeletult aega säästma, on ilmselge, et esmane ajaline investeering on hiiglaslik.

Uued lahendused peavad endale selgeks tegema kõik ning harjumuste ja käe sisse harjunud tegevuste muutmine on midagi, mis nõuab aega. Kui kõige selle tulemiks on ka reaalne kasu, on see midagi, mille saab üle elada. Aga seda kasu ei saa sündida, kui tiimi pihta loobitakse pimesi kõiki võimalikke uusi lahendusi, millest viimasel konverentsil kuuldi või millest keegi LinkedInis suure õhinaga rääkis.

Optimeerimise ja tulevikulahenduste kasutuselevõtmisega on väga lihtne minna liiale. Tegelikult kõikide tehnoloogiliste lahendustega. On vast raske leida kedagi, kes poleks kulutanud kaks tundi uhke Exceli tabeli joonistamisele, selle asemel, et sama tulemus 20 minutiga mustalt ja kärmelt olemasolevate vahenditega kätte saada. Või kulutanud selgelt liiga palju aega Photoshopis mõne tegevuse endale selgeks tegemisele, kuigi Canvas oleks ehk selle tehtud saanud minutiga.

See on mõistetav. Oma valdkonna ekspertidele meeldib oma valdkonna teemadega nikerdada ja midagi uut õppida. Aga mõnikord on oluline mõista, et täna kasutatav lahendus on juba piisavalt hea. Isegi kui see pole kõige säravam, uuem ja uhkem. See ei tähenda, et uusi asju katsetada ei tohiks – tohib ja tulebki –, aga mõistlikkuse piireis. Eriti AI-lahenduste kontekstis, kus turg on meeletult killustatud ja uusi võimalusi jõuab eetrisse iga päev. Tahtes alati kõige uuemat ja silmapaistvamat on end lihtne lõhki rebida ja jõuda olukorda, kus paremate tulemuste saavutamise nimel hävitatakse tänane produktiivsus.

AI on hea. Mingi piirini

Selleks, et seda ei juhtuks, tasub korra hinge tõmmata. Jah, tehisintellekt on võimas. Jah, AI-l põhinevad lahendused võivad su tiimile kasuks tulla. Jah, need on enamasti üsna soodsad ja mõnel juhul ka üsnagi lihtsad. Aga mis on see probleem, mida sa päriselt lahendada üritad? Mis on see pudelikael, kus täna asjad toppama jäävad ja mida võiks suuta tipptehnoloogia lahendada aidata?

Kui see pole copy kirjutamine, siis ilmselt selle jaoks loodud tehisintellektvidin ei ole see, mida su tiim vajab. Kui see pole reklaamivisuaalide kujundamine, siis ilmselt ei ole ka see koht, kus hakata AI peale aega kulutama. Aga kui see on näiteks loovideede genereerimine, siis see on ka lähtepunkt, millest liikuma hakata. See on reaalne probleem, kus AI-le ressursside pühendamine saab lõpuks tuua suurema kasu kui algne investeering.

Siit edasi saab juba samm-sammu haaval minna. Hakata kaardistama erinevad võimalikke tööriistasid, hinnata nende sobivust ülesannete ja ettevõtte turvareeglitega, kaardistada ära miinuspooled ja hakata vaikselt testima. Algselt ise, siis mõne kolleegiga, lõpuks terve tiimiga. Võibolla on sobivaks lahenduseks ChatGPT ehk tööriist, mida keskmisest digiteadlikum tiimiliige juba niigi kasutada oskab. Siis on asjad eriti lihtsad. Kui nii hõlpsalt aga läbi ei saa ja käiku tuleb lasta mõni nišikam toode, siis pole ka lugu. Kui selle pakutav tulemus on väärt seda, et meeskond panustab selle tundma õppimisele aega, siis ongi kõik okei.

Selle ajakulu sisse võtmiseks peab lihtsalt olema ees mingi reaalne eesmärk ja siht, mida saavutada. Iga investeering peab ennast ära tasuma ja kui isegi kõige optimistlikuma pilguga vaadates ei suuda juht või laiem tiim näha, kuidas uus lahendus ajakulu arvestades end isegi pikemas perspektiivis lunastaks, siis ilmselt pole see midagi, mida su tiim vajab. Kui aga olukord on vastupidine ja edasine tee selge, siis anna aga minna. AI on võimas, tasub seda ära kasutada. Aga nii, et sellest päriselt mingit kasu oleks.