Blogi haldab ja kureerib 

Dirk Hofmann: tehisintellekt tuleb ja me oma töökohtadel hakkame sellega harjuma

Juba sel neljapäeval, 13. septembril toimub Tallinnas Radisson Blu Hotel Olümpias rahvusvaheline tehnoloogiakonverents TechDay. Selle konverentsi esineja ning tehisintellekti ekspert Dirk Hofmann astub üles õhtupoolses programmis ja räägib, kuidas ettevõtted läbivad teekonna tehisintellekti ja andmete enda kasuks tööle panemiseks.

DAIN Studios´i kaasasutaja ning tehisintellekti ja andmete analüüsi alal ärikonsultandina tegutsev Dirk Hofmann demüstifitseerib seda salapärast AI-d ehk tehisintellekti, rääkides lahti, kuidas uus tehnoloogia võiks ärisid muuta heas mõttes ja need veel paremini tööle panna. Küsisime sel teemal temalt mõned küsimused.

Miks on AI ettevõtetele vajalik? Kas on võimalik äridel ka sellest mööda hiilida ja mitte sellega tegeleda lähemas tulevikus?

Tehisintellekt on moesõna, mida kasutatakse peaaegu igal pool. AI kasutus aga sõltub loomulikult sellest, mis valdkonnas tegutsetakse. Kuigi tegemist on justnagu maagilise sõnaga, mis igasuguseid probleeme lahendab, siis praeguseks on AI ettevõtetes pigem intelligentne andmetöötlus. Andmeid peab olema palju ja tehisintellekt õpib andmeid aina paremini analüüsima.

AI aitab info parema mõistmise abil ka klientidega paremini suhelda. Kui tahad olla võimalikult kliendikeskne, siis pead AI-d kasutama.

Samas on ka ärilt-ärile ettevõtteid, millist kasu neile AI pakub?

B2B ehk ärilt ärile tegutsevad ettevõtted saavad samuti AI-st kasu andmemustreid analüüsides. Oletame näiteks, et Brasiilias asuvas kaevanduses läheb tähtis kaevandusmasin katki. Kui palju see seisak reaalselt kahju toob ja kas oleks võimalik olnud ennustada, millal see masin tegelikult katki läheb? Tehisintellekt oskaks siin aidata ja ennustada aja, arvestades ka reaalseid kahjusid, mis seisakuga tulevad. Kui seisak on väga kulukas, siis AI annab sellest ennustavalt teada ning hoiatab, milliseid varuosi peaks ette tellima. Kui me AI-d ei kasuta, siis loomulikult läheb masin katki siis, kui läheb ja edasi tegeletakse vaid tagajärgedega.

Tehisintellektil ongi suur roll ettevõtete kulude ja tulude planeerimisel, arvestades kõiki andmeid, mis firmas on kasutada. Selliste ennustuste ja prognoosidega saab finantsjuhtimist palju automatiseerida.

Millised on huvitavamad näited erinevatest valdkondadest, kus AI aitab ärile kaasa?

Töötame praegu näiteks koos farmeritega, nende valdkonnas on palju huvitavaid väljakutseid. Arvutinägemine (Computer Vision) aitab põllumehi andmete kogumisel ja otsuste tegemisel, kui tehisintellekt hindab pildi põhjal olukorda (põllul või laudas).

AI võib analüüsida ka meditsiinilisi pilte – näiteks röntgenpilte ja õppida aina juurde sellest, mida piltidelt leiab. Samuti saab AI-d treenida haigusi diagnoosima. Nii omandab see spetsialisti oskused ja võib näiteks kuskil kauges kohas Indias üsna iseseisvalt tegutseda.

Eesti on ka hea näide valitsuse tasemel targast andmete kasutamisest. Eesti nutikas e-riik on Saksamaast praegu aastaid ees, see kõik on Eestis väga huvitav, mismoodi riik saab andmeid kasutada ja neid analüüsides e-valitsust rakendada. Minu jaoks on Eestis toimuv väga põnev just andmetöötluse ja andmete kasutamise valdkonnas.

Mida telekomiettevõtted tehisintellektist kasu saavad või on juba kasu saanud?

Siingi on näide üsna lähedalt võtta: Elisa on oskuslikult automatiseerinud klienditeenindust, pole vaja enam nii palju inimtööjõudu, kes istuks boksides ja vastaks kogu aeg samadele küsimustele. Tehisintellekt suudab need lihtsad ja pidevalt korduvad küsimused ise ära vastata.

Telekomifirmade äri poolelt aga oskab AI ennustada näiteks võrgukoormusi.

Milliseid vigu kiputakse AI kasutuselevõtul tegema?

Tihti alahinnatakse seda mõju, mida AI pakub. Arvatakse, et tegemist on vaid uue tehnilise lahendusega, kuid tegelikult muudab tehisintellekt päris oluliselt kogu ärimudelit, mida firma kasutab. Muudab ka inimeste tööd.

Suurim väljakutse ongi seda uut äriprotsessi kasutama hakata. Sellesama kaevanduse näitel AI aitab teada saada, millal mõni oluline masin katki läheb ja kui oluline see on, s.t kui palju tekitab seisak rahalist kahju. Kui tehisintellekti ignoreerida või mitte kasutusele võtta, läheb masin ikka samamoodi katki, kuid ettevõtte jaoks ootamatult ning sel hetkel ei pruugi vajalikku varuosa olla, selle hankimine võtab palju rohkem aega. Kokkuvõttes on kahju suurem.

Seega tuleb ettevõtet uutmoodi juhtida, võtta kuulda nõu tehisintellektilt, mis hoiatab suurema kahju eest või soovitab, kuidas äri paremini korraldada.

Milliseid uusi oskusi on vaja, kas on oht, et keegi kaotab jälle töö?

Jah, uusi oskusi on tõesti vaja ja uusi rolle, et tehisintellekti abiga ettevõtte digitaalset muundumist korraldada. Kui firmas on tugev kultuur ja vanad traditsioonid, siis muutusi on raskem teha, aga paljud asjad tuleb siiski ära teha.

Nii juhtkond kui turundajad peavad olema aina enam andmetest huvitunud (Data Curious). Töötajaid peab huvitama, mis on andmete taga ja mida see tähendab. Siis saab ka paljusid töid automatiseerida, eriti just turunduses. Kui tahad intelligentset masinat oma äri heaks kasutada, peab teadma, milliseid andmeid sellele pakkuda ning mida AI võiks analüüsida.

Uued ametid tõesti tulevad ja saavad tähtsamaks: andmeteadlased, tarkvaraarendajad, andmeanalüütikud – neid lähem palju enam vaja. Ettevõtetesse tuleb ka uusi tehnoloogiaid aina enam: pilveteenused, Open Source (avatud lähtekood), AI jne.

See kõik toob tegelikult töökohti isegi juurde, mitte ei kaota, kuid nagu ikka, on vaja uusi oskusi, et nendel uutel töökohtadel töötada.

Soomes näiteks on ettevõtted ja riik teinud üheskoos koolitusi, et tehisintellekti võimalusi tutvustada ja sellega seotud oskusi arendada. Kõik võiksid end selle valdkonnaga kurssi viia ja täiendada, sest kokkupuuteid AI-ga tuleb tulevikus aina rohkem ette.

Tegelikult muutubki keskkond ju pidevalt, tuleb juurde uusi ameteid ja töökohti ning vanad tasapisi kaovad. Alati on vaja end täiendada.

Vaata lähemalt rahvusvahelise tehnoloogiakonverentsi TechDay kohta siit.