Tehisintellekti kiire areng on muutnud kogu meie ühiskonda ning seda transformatsiooni ei saa enam ignoreerida ükski sektor. Ometi tundub, et valdkond, kus AI rakendamine peaks olema kõige loomulikum – IT-sektor ise – on kinni vanas paradigmas: tellitakse ja müüakse inimtunde, kuigi töö tegelikud tulemid sünnivad juba ammu inimese ja tehisintellekti koostöös.
Avalikus sektoris valitseb täna omapärane paradoks. Hea kolleeg IT-sektorist, Andrus Birnbaum, tõi äsja välja, et riigi IT-majade töötajate arv on väga kiiresti kasvanud – kuue aastaga 700-lt üle 1700 inimeseni – samas kui sektori üldine efektiivsus ei paista paranevat. Arenduste järjekorrad on veninud aastate pikkuseks ja riik kulutab IT-majade ülalpidamiseks ligi 100 miljonit eurot e-riigi 250 miljoni eurosest aastakulust.
IT-hangetes on aga tekkinud tõeline „hinnaralli“, kus viimase aasta jooksul on müügihinnad kukkunud kuni kaks korda, ehkki teenuste osutamisega kaasnevad kulud on pigem kasvanud. Me kõik teame, et sellises keskkonnas ei ole võimalik kvaliteetset teenust osutada. Ja me kõik teame, millise tulemuseni see lõpuks viib – töötundide näilise ülepaisutamise või muu läbipaistmatu skeemi kasutamiseni, mis võimaldavad madala tunnihinna lõksu aheldatud teenusepakkujal kuludega toime tulla.
Miks pelgame väärt tööriista?
Tehisintellekt peaks loogiliselt võttes olema efektiivsuse otsingul võtmesõna. Samas AI kui tööriista kasutamine, eriti aga selle eest tasu saamine on veel pigem avastamata territoorium. On elualasid, kus kogemuse puudumise tõttu kardetakse, et tehisaru loodu on madalama kvaliteediga, ebaloomulik, valminud vähema süvenemise ja panusega.
Liiga palju on nähtud generatiivsete keelemudelite loodud puudulikke lahendusi, mis ei peegelda ju mitte niiväga mudeli kui sellise piiratust, vaid seda, kui ebatäpne on olnud sisend või kui vildakas oli ülesandepüstitus. Kui aga järeldame selle põhjal, et tehisaru pole piisavalt võimekas, ei märka me inimese ja tehisaru koostööga kaasnevat tohutut potentsiaali – et 1+1 võib võrduda 2 asemel hoopis 3.
Koolitatud ja kogenud AI-kasutaja mõistab, et tehisintellekt on kõigest tööriist – täpselt nagu ükskõik milline programmeerimiskeel või arendusabi. Me ei umbusalda ju inimest, kes kasutab kalkulaatorit peast või arvelauaga arvutamise asemel, miks peaksime siis umbusaldama arendajat, kes kasutab koodi kirjutamisel AI abi, või kahtlema tema loodud lahenduse väärtuses?
Küsimus, kuidas hinnastada AI-loodud toodet või teenust, on olnud arutelu all ka muudes valdkondades. Kogu maailm oli hämmingus, kui juba 2018. aastal müüdi humanoidroboti Ai-Da maalitud fiktiivse tegelase Edmond de Belamy portree oksjonil enam kui 430 000 dollari eest, 43 korda kõrgema hinnaga kui algselt ennustati. Mullu läks sama AI-kunstniku loodud portree Alan Turingust oksjonil müüki juba 1,3 miljoni euro eest.
Kunstiteoste ostjad ei küsinud, mitu tundi humanoid või selle juhendaja kunstiteost tegi. Nad hindasid tulemit ja selle väärtust, tõenäoliselt ka selle innovaatilisust ja kultuurilist tähendust, mitte protsessi kestust. Mille järgi peaks aga IT-teenuse ostja hindama töö väärtust? Mida me tegelikult väärtustame? Kas kulutatud tunde või loodud tulemit ja selle kvaliteeti?
Kui palju maksta AI abil tehtud töö eest?
Et mõista AI väärtustamise ja ennekõike hinnastamisega seotud dilemmasid IT-sektoris, toon paralleeli ehitusvaldkonnast.
Stsenaarium 1: Töömees Tarmo kaevab kraavi labidaga kahe nädala jooksul ja küsib töö eest 1000€. Töömees Urmo tuleb ekskavaatoriga, teeb sama töö kahe päevaga ja küsib sama summa. Keda eelistame? Objektiivselt vaadates on Urmo efektiivsem – sama tulemus sama hinnaga, kuid kiiremini ja tõenäoliselt ka parema kvaliteediga.
Kui IT-teenuse tellija seaks eesmärgiks kvaliteetse tulemi, oleks see pigem teostaja otsustada, milliste protsesside ja -korraldusega tagab ta piisava efektiivsuse ning kui kasumlikuks projekt tema jaoks kujuneb. Nagu ka see, milliseid töövahendeid ta selleks kasutab – ehk kas ja mil määral ta töösse tehisintellekti kaasab. See ei pea tegelikult tellijat üldse puudutama.
Stsenaarium 2: Nii Tarmo kui Urmo töötavad tunnitöö alusel hinnaga 12,5€/h. Tarmo töötab 80 tundi ja saab 1000€. Urmo töötab 16 tundi ja peaks saama vaid 200€. Samas tulemus on ju väärt sama palju, lisaks on Urmo ekskavaatori ostuks teinud suuri investeeringuid. Selleks, et Urmo saaks õiglast tasu, peaks ta kas tunnitasu kunstlikult kõrgemaks tõstma (mis tekitaks küsimusi) või väitma, et töö võttis ka temal 80 tundi.
Seega piirjooned hakkavad hägustuma, täpselt nagu IT-sektoris tunnihinnaga oma meeskonnale lisajõudu tellides. Kui tellija kaasab tunnitöö alusel lisaressurssi, siis kui hea ülevaade saab tal tegelikult olla sellest, kuidas seda aega sisustatakse? Kui palju väärtust töötaja ühes töötunnis tellijale loob? Panustatava tunni ja sellest saadava väärtuse vahele ei saa paraku kuigi tihti võrdusmärki tõmmata.
Stsenaarium 3: Urmo pakub, et kasutab ekskavaatorit, mis küll kiirendab tööd, aga masina kasutamise eest tuleb lisatasu (nt 50€/h). Tellija võib nüüd protestida – miks peaks ta maksma rohkem kui “tavalise töö” eest, kui tulemus on sama? Aga kõikide eelduste kohaselt mõistab tellija, et Urmo ostis ekskavaatori, kasutab sellega töötamiseks kütust, hooldab ja remondib seda. Ja tellija jõuab tõenäoliselt pigem Urmoga kokkuleppele ja saab piisavalt kiirelt kvaliteetse tulemuse.
Samasuguste valikute ees on täna IT-sektori tellijad. Kui tänu tehisintellekti tööriistadele suudab üks töötaja töö kvaliteetselt ära teha kolm korda kiiremini teisest töötajast, siis kuidas tema panust ikkagi hinnata? Teoreetiliselt suudab see töötaja luua ju tavatöötajaga võrreldes ka kolm korda rohkem väärtust. Kas siis ei peaks töö teostaja saama sellele väärtusele vastavalt ka tasustatud?
“Panustatava tunni ja sellest saadava väärtuse vahele ei saa paraku kuigi tihti võrdusmärki tõmmata.”
Samasuguste valikute ees on täna IT-sektori tellijad. Kui tänu tehisintellekti tööriistadele suudab üks töötaja töö kvaliteetselt ära teha kolm korda kiiremini teisest töötajast, siis kuidas tema panust ikkagi hinnata? Teoreetiliselt suudab see töötaja luua ju tavatöötajaga võrreldes ka kolm korda rohkem väärtust. Kas siis ei peaks töö teostaja saama sellele väärtusele vastavalt ka tasustatud?
Inimese töötunni hind peab igal juhul katma ka kõikide töövahendite hankimiseks ja nende kasutamise oskuste loomiseks tehtud kulud. Kas aga näiteks teenuste hankijad peaksid hakkama nõudma ja hindama pakkujate tehisaru kasutamise oskust ja kogemust? Või peaks hakkama AI-d kui töövahendit käsitlema kui tehistöötajat, kellel on ka oma tunnihind ning kelle tehtu puhul vastutab ettevõte nagu iga oma teise töötaja töö kvaliteedi, terviklikkuse ja turvalisuse eest. Seda vastutust me ju tehisarule delegeerida ei saa, mistõttu eeldab AI-kasutamine vähemasti täna veel väga põhjalikku inimkontrolli tehisaru loodu üle.
Mida toob tulevik?
Organisatsioonidel tuleb igal juhul investeerida AI-sse, et tõsta töö efektiivsust, leides ajakohased töövahendid ja -protsessid ning need juurutada. Ja see tähendab siiski palju enamat kui lahenduste googeldamist vaid üksikute proovitööde lahendamist eri meetoditel, saadud tulemuste võrdlemist ning siis parima versiooni rakendamist igapäevastesse tööprotsessidesse.
Masinnägemise tehnoloogiat arendava Fyma kaasasutaja Taavi Tammiste on öelnud, et enamus ettevõtteid näevad praegu AI-projekte eelkõige kulude kokkuhoiu projektidena. Tegelikus elus ei tööta tema sõnul lähenemine, kus püütakse AI abil teha ühest inimesest poolt inimest. Hoopis tulemuslikum on mudel, kus tehisintellekti abil tehakse ühest inimesest “poolteist inimest” – seega suurendatakse väärtust, mitte ei kärbita ilmtingimata kulusid või koondata inimesi.
Olen temaga 100% nõus. Tehisintellekti rakendamine ei tähenda tingimata odavamat protsessi. AI pole ju mingi võluvits, mis automaatselt kõik töö ära teeb. Selle oskuslik kasutamine eeldab spetsiifilisi pädevusi, millesse ettevõtted peavad investeerima – arendama ja koolitama töötajaid, panustama õigetesse tööriistadesse ja kvaliteedikontrolli. Nende investeeringute tegijad ootavad loogilistelt ka võimalust nende pealt tulu teenida.
Kõik see sunnib muidugi küsima, kas saame AI ajastul üldse täpselt määratleda, kus lõpeb inimese ja algab masina töö? Inimeste ja tehisintellekti koosmõjus toimivad tööprotsessid on juba praegu niivõrd läbi põimunud, et vahetegemine muutub järjest keerulisemaks. Kvaliteetse lahenduse loomise aluseks on seni olnud ja jääb ka edaspidi hea professionaalne meeskond, mida AI-ga asendada ei saa ega tohigi. Küll aga oleks ebamõistlik võtta kalkulaatori kasutusele võtnud raamatupidajalt uus väärt tööriist ära ja ta vägisi tagasi arvelaua juurde suunata.
IT-sektor, mis propageerib tehisintellekti kasutamist teistele, peab leidma kiiremas korras viisi, kuidas seda ise läbipaistvalt ja tulemuslikult rakendada. See tähendab, et ka avalik sektor peab hakkama väärtustama edaspidi kõrgemalt partnereid, kes loovad osa oma toodangust AI abiga, kuna nad suudavad sama aja jooksul luua rohkem väärtust. AI edukas rakendamine teenust pakkuva IT-ettevõtte ja avaliku sektori organisatsiooni koostöös on võimalik aga vaid siis, kui me liigume edasi tunnihinnapõhisest mõttemallist väärtusepõhise hinnastamise suunas. Ja see nõuab muutusi nii hankeprotsessides kui ka lepingutes, aga esmajärjekorras siiski üldises mõtteviisis.
Tehisintellekti kiire areng on muutnud kogu meie ühiskonda ning seda transformatsiooni ei saa enam ignoreerida ükski sektor. Ometi tundub, et valdkond, kus AI rakendamine peaks olema kõige loomulikum – IT-sektor ise – on kinni vanas paradigmas: tellitakse ja müüakse inimtunde, kuigi töö tegelikud tulemid sünnivad juba ammu inimese ja tehisintellekti koostöös.
Avalikus sektoris valitseb täna omapärane paradoks. Hea kolleeg IT-sektorist, Andrus Birnbaum, tõi äsja välja, et riigi IT-majade töötajate arv on väga kiiresti kasvanud – kuue aastaga 700-lt üle 1700 inimeseni – samas kui sektori üldine efektiivsus ei paista paranevat. Arenduste järjekorrad on veninud aastate pikkuseks ja riik kulutab IT-majade ülalpidamiseks ligi 100 miljonit eurot e-riigi 250 miljoni eurosest aastakulust.
IT-hangetes on aga tekkinud tõeline „hinnaralli“, kus viimase aasta jooksul on müügihinnad kukkunud kuni kaks korda, ehkki teenuste osutamisega kaasnevad kulud on pigem kasvanud. Me kõik teame, et sellises keskkonnas ei ole võimalik kvaliteetset teenust osutada. Ja me kõik teame, millise tulemuseni see lõpuks viib – töötundide näilise ülepaisutamise või muu läbipaistmatu skeemi kasutamiseni, mis võimaldavad madala tunnihinna lõksu aheldatud teenusepakkujal kuludega toime tulla.
Miks pelgame väärt tööriista?
Tehisintellekt peaks loogiliselt võttes olema efektiivsuse otsingul võtmesõna. Samas AI kui tööriista kasutamine, eriti aga selle eest tasu saamine on veel pigem avastamata territoorium. On elualasid, kus kogemuse puudumise tõttu kardetakse, et tehisaru loodu on madalama kvaliteediga, ebaloomulik, valminud vähema süvenemise ja panusega.
Liiga palju on nähtud generatiivsete keelemudelite loodud puudulikke lahendusi, mis ei peegelda ju mitte niiväga mudeli kui sellise piiratust, vaid seda, kui ebatäpne on olnud sisend või kui vildakas oli ülesandepüstitus. Kui aga järeldame selle põhjal, et tehisaru pole piisavalt võimekas, ei märka me inimese ja tehisaru koostööga kaasnevat tohutut potentsiaali – et 1+1 võib võrduda 2 asemel hoopis 3.
Koolitatud ja kogenud AI-kasutaja mõistab, et tehisintellekt on kõigest tööriist – täpselt nagu ükskõik milline programmeerimiskeel või arendusabi. Me ei umbusalda ju inimest, kes kasutab kalkulaatorit peast või arvelauaga arvutamise asemel, miks peaksime siis umbusaldama arendajat, kes kasutab koodi kirjutamisel AI abi, või kahtlema tema loodud lahenduse väärtuses?
Küsimus, kuidas hinnastada AI-loodud toodet või teenust, on olnud arutelu all ka muudes valdkondades. Kogu maailm oli hämmingus, kui juba 2018. aastal müüdi humanoidroboti Ai-Da maalitud fiktiivse tegelase Edmond de Belamy portree oksjonil enam kui 430 000 dollari eest, 43 korda kõrgema hinnaga kui algselt ennustati. Mullu läks sama AI-kunstniku loodud portree Alan Turingust oksjonil müüki juba 1,3 miljoni euro eest.
Kunstiteoste ostjad ei küsinud, mitu tundi humanoid või selle juhendaja kunstiteost tegi. Nad hindasid tulemit ja selle väärtust, tõenäoliselt ka selle innovaatilisust ja kultuurilist tähendust, mitte protsessi kestust. Mille järgi peaks aga IT-teenuse ostja hindama töö väärtust? Mida me tegelikult väärtustame? Kas kulutatud tunde või loodud tulemit ja selle kvaliteeti?
Kui palju maksta AI abil tehtud töö eest?
Et mõista AI väärtustamise ja ennekõike hinnastamisega seotud dilemmasid IT-sektoris, toon paralleeli ehitusvaldkonnast.
Stsenaarium 1: Töömees Tarmo kaevab kraavi labidaga kahe nädala jooksul ja küsib töö eest 1000€. Töömees Urmo tuleb ekskavaatoriga, teeb sama töö kahe päevaga ja küsib sama summa. Keda eelistame? Objektiivselt vaadates on Urmo efektiivsem – sama tulemus sama hinnaga, kuid kiiremini ja tõenäoliselt ka parema kvaliteediga.
Kui IT-teenuse tellija seaks eesmärgiks kvaliteetse tulemi, oleks see pigem teostaja otsustada, milliste protsesside ja -korraldusega tagab ta piisava efektiivsuse ning kui kasumlikuks projekt tema jaoks kujuneb. Nagu ka see, milliseid töövahendeid ta selleks kasutab – ehk kas ja mil määral ta töösse tehisintellekti kaasab. See ei pea tegelikult tellijat üldse puudutama.
Stsenaarium 2: Nii Tarmo kui Urmo töötavad tunnitöö alusel hinnaga 12,5€/h. Tarmo töötab 80 tundi ja saab 1000€. Urmo töötab 16 tundi ja peaks saama vaid 200€. Samas tulemus on ju väärt sama palju, lisaks on Urmo ekskavaatori ostuks teinud suuri investeeringuid. Selleks, et Urmo saaks õiglast tasu, peaks ta kas tunnitasu kunstlikult kõrgemaks tõstma (mis tekitaks küsimusi) või väitma, et töö võttis ka temal 80 tundi.
Seega piirjooned hakkavad hägustuma, täpselt nagu IT-sektoris tunnihinnaga oma meeskonnale lisajõudu tellides. Kui tellija kaasab tunnitöö alusel lisaressurssi, siis kui hea ülevaade saab tal tegelikult olla sellest, kuidas seda aega sisustatakse? Kui palju väärtust töötaja ühes töötunnis tellijale loob? Panustatava tunni ja sellest saadava väärtuse vahele ei saa paraku kuigi tihti võrdusmärki tõmmata.
Stsenaarium 3: Urmo pakub, et kasutab ekskavaatorit, mis küll kiirendab tööd, aga masina kasutamise eest tuleb lisatasu (nt 50€/h). Tellija võib nüüd protestida – miks peaks ta maksma rohkem kui “tavalise töö” eest, kui tulemus on sama? Aga kõikide eelduste kohaselt mõistab tellija, et Urmo ostis ekskavaatori, kasutab sellega töötamiseks kütust, hooldab ja remondib seda. Ja tellija jõuab tõenäoliselt pigem Urmoga kokkuleppele ja saab piisavalt kiirelt kvaliteetse tulemuse.
Samasuguste valikute ees on täna IT-sektori tellijad. Kui tänu tehisintellekti tööriistadele suudab üks töötaja töö kvaliteetselt ära teha kolm korda kiiremini teisest töötajast, siis kuidas tema panust ikkagi hinnata? Teoreetiliselt suudab see töötaja luua ju tavatöötajaga võrreldes ka kolm korda rohkem väärtust. Kas siis ei peaks töö teostaja saama sellele väärtusele vastavalt ka tasustatud?
Samasuguste valikute ees on täna IT-sektori tellijad. Kui tänu tehisintellekti tööriistadele suudab üks töötaja töö kvaliteetselt ära teha kolm korda kiiremini teisest töötajast, siis kuidas tema panust ikkagi hinnata? Teoreetiliselt suudab see töötaja luua ju tavatöötajaga võrreldes ka kolm korda rohkem väärtust. Kas siis ei peaks töö teostaja saama sellele väärtusele vastavalt ka tasustatud?
Inimese töötunni hind peab igal juhul katma ka kõikide töövahendite hankimiseks ja nende kasutamise oskuste loomiseks tehtud kulud. Kas aga näiteks teenuste hankijad peaksid hakkama nõudma ja hindama pakkujate tehisaru kasutamise oskust ja kogemust? Või peaks hakkama AI-d kui töövahendit käsitlema kui tehistöötajat, kellel on ka oma tunnihind ning kelle tehtu puhul vastutab ettevõte nagu iga oma teise töötaja töö kvaliteedi, terviklikkuse ja turvalisuse eest. Seda vastutust me ju tehisarule delegeerida ei saa, mistõttu eeldab AI-kasutamine vähemasti täna veel väga põhjalikku inimkontrolli tehisaru loodu üle.
Mida toob tulevik?
Organisatsioonidel tuleb igal juhul investeerida AI-sse, et tõsta töö efektiivsust, leides ajakohased töövahendid ja -protsessid ning need juurutada. Ja see tähendab siiski palju enamat kui lahenduste googeldamist vaid üksikute proovitööde lahendamist eri meetoditel, saadud tulemuste võrdlemist ning siis parima versiooni rakendamist igapäevastesse tööprotsessidesse.
Masinnägemise tehnoloogiat arendava Fyma kaasasutaja Taavi Tammiste on öelnud, et enamus ettevõtteid näevad praegu AI-projekte eelkõige kulude kokkuhoiu projektidena. Tegelikus elus ei tööta tema sõnul lähenemine, kus püütakse AI abil teha ühest inimesest poolt inimest. Hoopis tulemuslikum on mudel, kus tehisintellekti abil tehakse ühest inimesest “poolteist inimest” – seega suurendatakse väärtust, mitte ei kärbita ilmtingimata kulusid või koondata inimesi.
Olen temaga 100% nõus. Tehisintellekti rakendamine ei tähenda tingimata odavamat protsessi. AI pole ju mingi võluvits, mis automaatselt kõik töö ära teeb. Selle oskuslik kasutamine eeldab spetsiifilisi pädevusi, millesse ettevõtted peavad investeerima – arendama ja koolitama töötajaid, panustama õigetesse tööriistadesse ja kvaliteedikontrolli. Nende investeeringute tegijad ootavad loogilistelt ka võimalust nende pealt tulu teenida.
Kõik see sunnib muidugi küsima, kas saame AI ajastul üldse täpselt määratleda, kus lõpeb inimese ja algab masina töö? Inimeste ja tehisintellekti koosmõjus toimivad tööprotsessid on juba praegu niivõrd läbi põimunud, et vahetegemine muutub järjest keerulisemaks. Kvaliteetse lahenduse loomise aluseks on seni olnud ja jääb ka edaspidi hea professionaalne meeskond, mida AI-ga asendada ei saa ega tohigi. Küll aga oleks ebamõistlik võtta kalkulaatori kasutusele võtnud raamatupidajalt uus väärt tööriist ära ja ta vägisi tagasi arvelaua juurde suunata.
IT-sektor, mis propageerib tehisintellekti kasutamist teistele, peab leidma kiiremas korras viisi, kuidas seda ise läbipaistvalt ja tulemuslikult rakendada. See tähendab, et ka avalik sektor peab hakkama väärtustama edaspidi kõrgemalt partnereid, kes loovad osa oma toodangust AI abiga, kuna nad suudavad sama aja jooksul luua rohkem väärtust. AI edukas rakendamine teenust pakkuva IT-ettevõtte ja avaliku sektori organisatsiooni koostöös on võimalik aga vaid siis, kui me liigume edasi tunnihinnapõhisest mõttemallist väärtusepõhise hinnastamise suunas. Ja see nõuab muutusi nii hankeprotsessides kui ka lepingutes, aga esmajärjekorras siiski üldises mõtteviisis.
Artikkel on avaldatud ERRs https://www.err.ee/1609687460/jan-urva-mis-maksab-saiapats-kui-selle-kupsetas-ai (10.05.2025)
Uudisnurk