Tilde ja SBA Groupi tehisintellektispetsialistide vestlus TI tegelikust tööotstarbelisest rakendamisest ja tulevikuootustest

Kahe igapäevaselt TI kohta lugeva ja tegelikke ärilahendusi välja töötava tehisintellektispetsialisti omavaheline vestlus Keeletehnoloogiaettevõtte Tilde tehnoloogiaosakonna juht Giedrius Karauska vestleb SBA Groupi tegevusandmete haldamise juhi Audrius Patalauskasega TI tegelikust kasutamisest ja väljakutsetest, kuidas töötajad tehisintellekti vastu võtavad ja juhid TI loodud sisule reageerivad. 

GIEDRIUS KARAUSKAS, Tilde: „Räägime küll palju TI-st, aga pole täielikult aru saanud, kuidas ettevõtted päriselt tulemuslikkuse parandamiseks TI-lahendusi otsima asunud on. SBA on suur ja tugev ettevõtete kontsern, mis tegutseb mitmes sektoris: tootmine, kinnisvara, ehitus ja investeeringute haldamine. Kuidas te ettevõttes TI võimalusi arutama hakkasite? Mis teid innustas?“

AUDRIUS PATALAUSKAS, SBA Group: „Oleme alati palju kasutanud tavalist mittegeneratiivset tehisintellekti, mida varem nimetati masinõppeks, ja automatiseerimislahendusi. Aga tehisintellekti eraldi osadele ei keskendutud. Automatiseerimislahendused olid tootmistõhususe suurendamise ja töötajate ergonoomikavõimaluste otsimise loomulik tulemus. Üks SBA Groupi ettevõte nimega Inno Line võitis hiljuti nutitööstuse võistlusel mitmesuguste tehniliste lahenduste, sealhulgas osaliselt traditsioonilise TI kasutamise eest auhinna. Neid lahendusi kasutati siselogistikas, pildipõhisel tootekvaliteedi hindamisel ja toomise planeerimisel. Selliseid TI-lahendusi töötatakse meie kontsernis välja terviklikult, aga praegu on minu ülesanne leida võimalusi generatiivse tehisintellekti, st abiliste ja keelemudelite kasutamiseks. SBA Groupi põhiväärtus on olla innovatsiooniliider. Niipea kui turul hakkas levima jutt generatiivse TI kohta, eraldas juhatus selleks eelarve ja tegi meile ülesandeks uurida parimaid lahendusi. Seega me uurime, otsime ja töötame koos suurte partneritega, et leida generatiivse TI kasutamiseks parimaid võimalusi. Minu arvates saavad kõige rohkem kasu ettevõtted, kes õpivad generatiivset tehisintellekti kõige kiiremini kasutama.“

GIEDRIUS: „Täpselt nii. Maailma ettevõtetes on üha menukamaks muutumas ühe kindla inimese või lausa kogu tiimi kasutamine TI-lahenduste juurutamiseks ja arendamiseks, aga sageli ei teata, keda selleks palgata või määrata. Milline on sinu isiklik kogemus, kuidas sattusid tehisintellektiga seotud ametikohale ja mis tööd sa varem tegid?“

AUDRIUS: „Arvan, et paljud teised nagu minagi on lihtsalt tehisintellektiga töötamise peale sattunud. Minu põhitöö on andmete haldamine ja analüütika. Tehisintellektile meeldivad korras andmed, sest see, mida sa talle annad, on see, mida sa temalt vastu saad. Seega arvan, et on üsna tavaline, et TI juurutamisele ja arendamisele keskenduvad andmeanalüütikud.“

GIEDRIUS: „Räägime masinõppemeetoditest, nii neurovõrkudest kui ka lihtsamatest lahendustest. Ütlesid, et teil on palju automatiseerimislahendusi. Äkki räägid mõnest väga edukast lahendusest, mis aitasid eriti tõhusust suurendada ja kulusid vähendada? Kui see saladus pole.“ 

AUDRIUS: „Kindlasti pole see saladus – parim näide on võib-olla tootekvaliteedijuhtimise süsteem, kus kasutatakse videokaameraid. Meie tehase tootmisprotsessis on umbes 60 kohta, mida kontrollivad TI-kaamerad, mis jäädvustavad ja tuvastavad selliseid vigu nagu näiteks ebajärjepidevus ja joondamata avad ning siis liigitavad vigased tooted ja eraldavad need korras partiist. Sellest lahendusest saadavat kasu on väga lihtne arvutada, sest see on käegakatsutav: mitu vigast toodet kliendini ei jõudnud. Ja kui need töövoost eemaldada, siis ei kaasne kahju, sest kliendile saadetakse ainult kvaliteetne kaup. Lisaks asume TI-lahenduste abil prognoosima masinate kulumist ja rikkeid. Nii saame ette näha plaaniväliseid tööseisakuid ja muuta need plaaniliseks hoolduseks, vältides ootamatu probleemi rutakaid lahendusi. See võimaldab tootmisvoogu tõhustada. Sellise lahenduse kasulikkust on muidugi keeruline hinnata, sest TI prognoositud rike ei oleks võib-olla olnudki.“

GIEDRIUS: „McKinsey uuringu kohaselt vähenevad TI-lahendusi kasutavate ettevõtete tegevuskulud esimesel aastal 25%. Mis te arvate, kas TI täieliku integreerimisega saaks ka teie töös sellise tulemuse saavutada? Kas olete TI suhtes pessimistlik või optimistlik?“ 

AUDRIUS: „Minu arvates oli McKinsey oma uuringus valiv. Esimesel aastal ennustaksin mina ainult generatiivset tehisintellekti kasutades 25% kokkuhoidu kõnekeskustega ettevõtetes. Sellistes ettevõtetes saab TI märgatavalt suure osa töövoost automatiseerida. SBA Groupi tõhusus suureneb varasemast rohkem tootmise tõttu ja TI aitab meil otsuseid teha ja neid selgemini edasi anda, ehkki seda ei saa võrrelda traditsioonilise kulusäästuga. Pealegi on generatiivsel tehisintellektil ka oma kulud. 2024. aasta juunis esitas Goldman Sachs McKinsey omadest palju tagasihoidlikumad andmed. Nende teatel prognoositakse järgmise 10 aasta jooksul ainult 1% või 2% tootlikkuse kasvu ja 1% SKP kasvu. Aasta tagasi ennustas sama pank 9% ja 6,1% kasvumäära. Aga ma olen selle tehnoloogia osas ikka optimistlik: see areneb uskumatu kiirusega.“  

GIEDRIUS: „Räägime veel mõnest TI kasutusvaldkonnast: strateegia, juhtimine ja otsustamine. Eelduste kohaselt peaks TI järgmise 10 aasta jooksul muutma paljude äriühingute üldjuhtimisstruktuuri, keskendudes üha enam „õppivate organisatsioonide“ arendamisele, kus TI teeb aina rohkem otsuseid. Mis te arvate, kas tulevikus on oodata, et juhid tuginevad äristrateegiate vormimisel täielikult TI-mudelitele? Kas „inimtegurit“ on siis enam vaja?“

AUDRIUS: „Meie kontsernis areneb generatiivse TI valdkond üsna kummaliselt. Alguses arvasin, et see saab olema üsna tagasihoidlik. Mul oli tunne, et tiimile ja klientidele ei meeldiks mõni lahendus ja see lükataks tagasi, kui ütleksime, et TI oli asjaga seotud. Aga see pole nii. Kuu aega tagasi tegime ühe harjutuse, väikse häkatoni, kus SBA Groupi organisatsioonilise süsteemi arendamise juht valmistas koos TI-abilisega ette mõne ärisuuna strateegia materjalid. Andsime TI-abilisele kriteeriumid ja juhise neid hinnata ning anda ülevaateid ja soovitusi. Selguse huvides andsime tehisintellektile kogu aeg juhise lisada allikad, kust materjalid saadi. Genereerisime palju väärtuslikku sisu ja kuna see esitati korrektselt ja loogiliselt, siis võtsid kolleegid selle hästi vastu. Seda sisu arutati, kuni tehti otsuseid. Minu arvates hoidsime palju aega kokku. See on näide sellest, et inimesed võtavad TI kaasamise otsustamisse hästi vastu. Tõsi on, et TI vigu (nö hallutsinatsioone) on veel küll ja inimene peab sekkuma.“ 

GIEDRIUS: „Mis hetkel inimesed tehisintellekti usaldama hakkasid?“

AUDRIUS: „Hea küsimus. Arvan, et see juhtus siis, kui selle kasutamine mugavaks muutus, kui kvaliteedilävi ületati ja generatiivne tehisintellekt hakkas mõistlikuks. LLM-i (suured keelemudelid) võimaluste hindamiseks on palju teste, mis näitavad, et LLM ületab meid tavalistes intellektuaalsetes oskustes kaugelt.“ 

GIEDRIUS: „Jah, olen täiesti nõus, et see usaldus tuli siis, kui „piisavalt hea“oli seljataha jäetud. Meie hindame oma töös TI-põhiste süsteemide kvaliteeti rohke testimise teel. Näiteks masintõlke testimisel kasutame näitajaid, mida mõõdame testandmestikus, ja kõnetuvastust hindame veamäära(sõnade veamäär)alusel ehk selle põhjal, kui palju vigu TI sõnade tuvastamisel teeb. Ja kliendid küsivad alati, kas TI on piisavalt hea ja saab anda rahuldava vastuse. Seega olen samal arvamusel, et inimesed hakkasid sellistele süsteemidele tuginema siis, kui nad nägid, et need on piisavalt head. Aga mul on veel üks küsimus. Mainisite, et kontrollisite koos kolleegiga kõiki teabeallikaid, mille TI sellel väiksel häkatonil esitas. Kas lasete sellel näiteks 90% täpsusega automaatlahendustes sõltumatult ja ilma inimese järelvalveta töötada?“

AUDRIUS: „Näiteks tootmisvoost vigaste osade eemaldamise lahenduses laseme sellel tõesti ilma inimeseta töötada, kui test näitab, et 99% tööst tehakse õigesti. Aga ärilahendustes ei lubata mõnel juhul isegi EL-i seaduste alusel tehisintellektil otsustada, sest inimene peab sekkuma. Arvan, et inimene jääb alati otsustamisel osalema. Kui TI tagab kiiruse ja tõhususe, siis pärisinimene peab selle kinnitama.“ 

GIEDRIUS: „Jah, olen täiesti nõus, et inimesi peab teavitama, kui süsteem on TI-põhine või kui otsuseid tuleb kontrollida. Sama teema GDPR-i (isikuandmete kaitse üldmäärus) kohta: kuidas teie ettevõtted sellega toime tulevad? Turul liigub igasuguseid jutte: mõnel on kõik keelatud ja mõnel kõik lubatud. Millisel seisukohal olete teie GDPR-i rakendamise ja TI katsetamise osas?“

AUDRIUS: „Meie ettevõttes juhib GDPR-i rakendamist äririskide osakond, mis on tihedalt minu TI-osakonnaga seotud. Peame nendega kõhklemata nõu. TI katsetamisel kasutame täiesti anonüümseid andmeid. Näiteks üks meie hulle katseid oli uurida töötajate eesmärke: tahtsime teada, kas töötajate isiklikud eesmärgid on seotud ettevõtte omadega, kuidas töötajad saavad aru meie ettevõtete kontserni väärtustest ja kas nad neid ka tööl järgivad. Küsisin tehisintellektilt, kuidas teatud töötaja meie ettevõtte väärtustega sobib. Tehisintellekt vastas: „Ma olen lihtsalt tehisintellekt ja ei saa inimest hinnata. Aga kui küsite, kuidas tema käitumine väärtussüsteemi sobib, siis saan vastata.“ (Naerab.) See tähendab, et tehisintellektil endal on sisseehitatud kaitsmed, mis tagavad vastavuse EL-i määruste nõuetele. Kasutame väga usaldusväärseid partnereid ning meil on Google’i ja Microsoftiga lepingud, et andmeid ei saadetaks EL-ist välja, ei kasutataks muudeks treenimismudeliteks ja hallataks GDPR-i nõuete kohaselt.“ 

GIEDRIUS: "Ka mina olen kokku puutunud inimeste vastuseisuga TI suhtes. See polnud isegi genereeriv TI, vaid just kõnetuvastusInimeste arvates võtavad TI otsused nende too üle ja nad peavad kas muutuma või dinosauruste kombel välja surema. Ja statistika näitab, et järgmise viie aasta jooksul võtab TI üle umbes 30% andmeanalüüsi ja haldamisega seotud töödest. Kas tajute oma ettevõtetest sisemist vastuseisu tehisintellektile? Kas inimesed on ärevil?“

AUDRIUS: „TI ei saa teid asendama, aga see saab asendama kolleegi, kes tehisintellekti ei kasuta (naeratab). See idee näitab ideaalselt seda, kui tähtis on tehnoloogia: TI kasutamine teeb sind tähtsamaks ja otstarbekamaks, sest saad tõhusamalt ja paremini töötada. Vaja on kohaneda ja õppida tehisintellekti kasutama ning edu saadab neid, kes sellega hakkama saavad.“

GIEDRIUS: “Lõpetuseks räägime tulevikust. Vaadates generatiivse TI arengut näeme, et viimase nelja aasta jooksul on see arenenud valguskiirusel. Mõne spetsialisti arvates on meil 2027. aastaks AGI ehk üldine tehisintellekt, mis oskab õppida ja ülesandeid täita sama hästi kui inimene või isegi paremini. Erinevalt praegustest ühele valdkonnale – näiteks kõne- või pildituvastus – keskenduvatest nõrga tehisintellekti (DI) süsteemidest peaks see oskama lahendada kognitiivseid ülesandeid nagu inimaju. Loomulikult on spetsialiste, kes ütlevad, et selleks kulub veel 10, 20 või lausa 50 aastat või et seda ei juhtu kunagi. Aga hüpoteetiliselt: kui meil on mõne aasta pärast AGI, siis milliseid muutusi näete ettevõtluses? Kus seda kõige rohkem kasutama hakatakse?“

AUDRIUS: „Mulle isiklikult meeldib Austraalia teadlase dr Alan D. Thompsoni üldise tehisintellekti definitsioon: see on masin, mis on võimeline tegutsema nagu keskmine inimene. Keskmine inimene on praegu kolmekümneaastane India naine. Tema hinnangul on AGI praegu 81% tasemel. Aasta tagasi oli see näitaja 55%. 12 kuu jooksul on olnud 26-protsendine kasv. Saavutame selle mõne aasta pärast, kui arengukiirus jääb samaks. Sellisel juhul ja kui see tehnoloogia on inimtööjõust odavam, siis arvan, et OpenAI tegevjuhi Sam Altmani 2024. aasta jaanuaris tehtud ühe inimese ükssarviku ennustus saab tõeks. See on väga oluline ühiskondlik muutus ning võib olla nii väga positiivne kui ka väga negatiivne.“