Võib-olla oli see vaid lühike uurimistöö või teksti kavand. Võib-olla kokkuvõte või idee, mis tuli kiiremini paika panna. Võib-olla koostati PowerPointi esitlus või kirjutati e-kiri ette.
Tehisintellekt on juba ammu jõudnud igapäevasesse tööellu. Sageli märkamatult, kõrvaliselt ja väga praktiliselt.
Meie meeskonna puhul saime teha järgmise järelduse:
Üldiselt:
Kuid just siis tekibki tegelik küsimus:
Kas see oli juba tegelik rakendus? Või oli see esialgu lihtsalt kasulik hetk?
Eriti kui mõtleme uutele moesõnadele: AI-agent, AI-töövoogud …
See küsimus on meil TeleskopEffektis praegu väga aktuaalne. Töötubades, vestlustes ja innovatsioonifoorumitel näeme, et huvi tehisintellekti vastu on suur. Esimesed kogemused on juba olemas. Kuid järgmine samm on sageli ebaselge.
Mida me sellega konkreetselt peale hakkame? Kus tekib tegelikult kasu? Millised protsessid muutuvad? Milliseid oskusi vajavad töötajad? Ja kuidas saab ideest töökindel kasutusjuhtum? Kas tulemused on kõrge kvaliteediga?
Selle artikli koostamiseks oleme vaadanud läbi värskeid uuringuid ja analüüse, mis pakuvad erinevaid vaatenurki tehisintellekti kasutamisele, rakendamisele ja sellealastele oskustele ettevõtetes. Bitkomi uuringuaruanne „Tehisintellekt Saksamaal“ näitab, kuidas Saksamaa ettevõtted tehisintellekti hindavad, kasutavad või selle kasutuselevõttu kavandavad ning milliseid takistusi nad praegu näevad. „AI-indeks keskmise suurusega ettevõtetele 2025“ keskendub keskmise suurusega ettevõtetele ja näitab, kui kaugele on jõudnud tehisintellekti kasutamine, pilootprojektid, rakendamine ja strateegiline planeerimine selles sektoris. Stifterverbandi ja McKinsey uuring „Tehisintellekti pädevused Saksamaa ettevõtetes“ uurib, milliseid pädevusi ettevõtted vajavad, et tehisintellekti potentsiaali paremini ära kasutada. Microsofti „Work Trend Index 2024“ näitab, kui tugevalt on generatiivne tehisintellekt juba jõudnud teadustöötajate igapäevatöösse ning millistes valdkondades seisavad organisatsioonid veel silmitsi ülesandega luua individuaalsest kasutamisest ärilist mõju. OpenAI ja NBERi uuring „How People Use ChatGPT“ analüüsib, kuidas ChatGPT-d tegelikult kasutatakse. Eriti olulised on siin kirjutamine, teabeotsing ja praktiline orienteerumine. Anthropic Economic Index annab ülevaate sellest, kas tehisintellekt toimib pigem toetavalt või automatiseerib ülesandeid täielikult.
Nendest uuringutest tuleneb neli järeldust, mis on eriti olulised tehisintellekti rakendamisel ettevõtetes.
Neli järeldust, mis näitavad, et tehisintellekt vajab ülekandevõimet.
Bitkomi uuringuaruanne „Tehisintellekt Saksamaal“ näitab, et paljud ettevõtted peavad tehisintellekti oluliseks tulevikutehnoloogiaks. Samal ajal on selle kasutuselevõtul endiselt konkreetseid takistusi, näiteks õiguslik ebakindlus, tehnilise oskusteabe puudumine ja personaliressursside nappus. Ka „AI Index Mittelstand 2025“ näitab, et paljud keskmise suurusega ettevõtted tegelevad tehisintellektiga, kuid mitte kõigil ei ole veel konkreetseid plaane ega täielikult rakendatud lahendusi. See teeb selgeks: huvi üksi ei piisa. Ettevõtted vajavad rakenduslikku lähenemist. Nad peaksid mõistma, kus tehisintellekt võib nende igapäevaelus midagi muuta. Protsessides. Suhtluses. Otsuste tegemisel. Teadmistepõhises töös. Kliendisuhetes. Või sisemises koostöös.
Meie hinnang: Tehisintellekt avaldab mõju just seal, kus see on seotud reaalsete ülesannetega. Üldine impulss võib äratada uudishimu. Teadmiste rakendamine toimub enamasti alles siis, kui ettevõtted suudavad oma rakendusvaldkondi tuvastada ja hinnata.
Meie soovitus: Ärge alustage tööriistast. Alustage konkreetsest ülesandest. Küsige: kus me kaotame aega? Kus tegevused korduvad? Kus vajame paremaid otsuste tegemise aluseid? Kus on olemas teadmised, mida veel hästi ära kasutada ei osata?
Sealt algab tehisintellekti mõistlik rakendamine.
Bitkomi uuringuaruandest selgub, et üha suurem osa ettevõtetest kasutab juba tehisintellekti või kavandab selle kasutuselevõttu või arutab seda. „AI Index Mittelstand 2025” toob rakendamise lünga veelgi konkreetsemalt esile: paljud ettevõtted katsetavad või viivad läbi tehisintellekti pilootprojekte, kuid vaid väike osa on tehisintellekti täielikult rakendanud. Samas puuduvad paljudes ettevõtetes veel konkreetsed tehisintellekti rakenduskavad. See on oluline järeldus. Takistuseks ei ole enam ainult vastuvõtlikkus. Paljud ettevõtted on juba avatud ja näevad selles potentsiaali. Paljud katsetavad seda. Sellest ei tulene veel automaatselt kindlalt juurdunud rakendus.
Meie hinnang: „Me leiame, et tehisintellekt on põnev“ ja „Tehisintellekt muudab meie tööd mõistlikul viisil“ vahel on suur samm. Just seal on vaja struktuuri, prioriteetide seadmist ja teadmiste rakendamist.
Meie soovitus: Koostage huvi pärast lühike rakendusloogika. Valige välja kolm võimalikku tehisintellekti rakendusvaldkonda. Hinnake neid kasulikkuse, kulukuse ja teostatavuse seisukohalt. Valige välja üks väike juhtum, mida saab kiiresti testida. Ja määrake eelnevalt kindlaks, mille järgi saate aru, kas test oli edukas.
Nii muutub aktsepteerimine esimeseks rakendussammuks.
Microsofti 2024. aasta töötrendide indeks näitab, et generatiivne tehisintellekt on teadustöötajate seas juba laialdaselt kasutusele võetud. Seega kasutavad paljud töötajad tehisintellekti juba ammu oma igapäevases töös. OpenAI ja NBERi uuring „How People Use ChatGPT“ näitab lisaks, et ChatGPT tüüpilised kasutusvaldkonnad on tihedalt seotud teadmistepõhise tööga. Eriti sageli on tegemist kirjutamise, teabeotsingu ja praktilise orienteerumisega. Seega: tehisintellekt on juba kasutusel. Sageli esialgu individuaalselt. Organisatsioonile avaldab see aga mõju alles siis, kui üksikud rakendused tehakse nähtavaks, neid jagatakse, hinnatakse ja muudetakse ühisteks töövõteteks.
Meie hinnang: Paljud organisatsioonid on juba ammu hakanud tehisintellekti kasutama. Sageli puudub aga selle rakendamine ühises praktikas. Seega ei ole tegelik küsimus mitte ainult: kes kasutab tehisintellekti?, vaid: mida me organisatsioonina sellest õpime?
Meie soovitus: Tehke tehisintellekti kasutamine nähtavaks. Küsige meeskonnalt: milleks te juba tehisintellekti kasutate? Mis toimib hästi? Millistes valdkondades valitseb ebakindlus? Millised tulemused on paranenud? Milliseid kasutusviise tuleks ühiselt reguleerida, parandada või edasi arendada?
Nii muutub individuaalne kasutamine ühiseks õppeprotsessiks.
OpenAI ja NBERi uuring „How People Use ChatGPT“ eristab muu hulgas kolme kategooriat: Asking, Doing ja Expressing. Suur osa kasutamisest langeb kategooria „Asking“ alla, st küsimuste esitamine, orienteerumine, selgitamine ja otsuste tegemise abistamine. Anthropic Economic Index sobib selle pildiga kokku. See näitab, et tehisintellekti kasutamine toimib sagedamini toetava vahendina kui täieliku automatiseerijana. See on huvitav, sest tehisintellekti käsitletakse sageli pelgalt automatiseerimismasinana. Tegelik kasutamine näitab, et inimesed kasutavad tehisintellekti sageli mõtete järjestamiseks, teabe liigitamiseks, ideede arendamiseks või otsuste ettevalmistamiseks.
Meie hinnang: Tehisintellekt ei asenda mitte ainult tööd. Tehisintellekt muudab seda, kuidas inimesed mõtlevad, struktureerivad ja otsustavad. See on ettevõtete jaoks eriti oluline. Sest tehisintellekti väärtus ei seisne ainult ülesannete kiiremas täitmises. See seisneb ka selles, et esitada paremaid küsimusi, avardada perspektiive ja muuta teadmised kasulikumaks.
Meie soovitus: Kasutage tehisintellekti teadlikult kui mõttekaaslast. Ärge laske tehisintellektil ainult tekste kirjutada. Laske tehisintellektil kontrollida eeldusi, töötada välja alternatiive, tuua esile riske, simuleerida klientide seisukohti või struktureerida otsuse eelnõu.
Nii kasutatakse tehisintellekti mitte ainult kiiremini, vaid ka nutikamalt.
Tehisintellekt ei muutu tõhusaks lihtsalt sellepärast, et see on kättesaadav. See muutub tõhusaks siis, kui inimesed mõistavad, mis on võimalik. Kui ettevõtted tuvastavad oma rakendusvaldkonnad. Kui ideid süstemaatiliselt liigitatakse. Kui tulemusi dokumenteeritakse. Ja kui teadmisi levitatakse meeskondades, organisatsioonides ja võrgustikes. Seetõttu ei käsitle me tehisintellekti pelgalt tehnoloogilise teemana. Me näeme tehisintellekti kui teadmiste edasiandmise ülesannet. Teadustööst rakendusteni. Puhtast tehnoloogiast reaalsete protsessideni. Impulsist otsuseni. Ideest kasutusjuhtumini. Individuaalsetest teadmistest ühisele õppimisele.
Just selleks on vaja ülekandepädevust.
Oleme juba mitu aastat tegelenud sellega, kuidas uusi tehnoloogiaid kasutusele võtta. Pangades. Ettevõtetes. Piirkondlikes võrgustikes. Werkbank32-s. Innovatsiooniprogrammides, õppereisidel ja töötubades. Meie järeldus: otsustav samm on harva esimene tehisintellekti katsetus.
Otsustav samm on selle ülekandmine oma konteksti.
Meie tehnosiirde pädevust käsitleval leheküljel näitame, kuidas tehnosiire, eriti tehisintellekti valdkonnas, võib õnnestuda. Seal käsitletakse teaduslikku alust, meetodeid, praktilisi kogemusi ning seda, kuidas uued tehnoloogiad muutuvad konkreetseteks rakendusteks.
Soovite rohkem teada saada meie ülekandekompetentsist?
