Lühidalt: Tehisintellekti projektid loovad lisaväärtust vaid siis, kui erialaosakonnad määratlevad kasutusjuhtumid, IT toimib võimaldajana ning selged juhtimisreeglid piiravad riske.
Horváthi uuring näitab, et paljud ettevõtted käsitlevad tehisintellekti eelkõige IT-teemana ning alustavad seetõttu kulukate katsetustega, millel puudub selge kasutegur. Edukas juurutamine eeldab, et erialaosakonnad annavad tõuke kasutusjuhtumite loomiseks ja IT toimib tehnilise võimaldajana.
Tehisintellekti pakkujate agressiivsed müügistrateegiad kohtuvad ettevõtete suure investeerimisvalmidusega. See toob aga sageli kaasa olukorra, kus tehnoloogia tõuseb esiplaanile enne, kui on selge, millist konkreetset kasu peaks tehisintellekt operatiivsetele protsessidele tooma. Tagajärjeks on kulukad projektid, millest puudub lisaväärtus.
Otsustav viga peitub rollijaotuses: erialaosakonnad tunnevad operatiivseid kitsaskohti ja ebatõhusaid protsesse kõige paremini, kuid neid ei kaasata sageli algsesse nõuete määratlemise etappi. Selle asemel määratleb nõuded üksinda IT-osakond. Kindel alus tekib ainult tiheda koostöö kaudu: erialaosakonnad annavad tõuke konkreetsete kasutusjuhtumite loomiseks, IT tagab tehnilise võimaldajana integratsiooni, skaleeritavuse ja stabiilse toimimise. Kui tehisintellekti käsitletakse ainult IT-teemana, ei õnnestu seda protsessidesse pikaajaliselt juurutada.
Andmejuhid (CDO) peaksid tegutsema süsteemselt: kõigepealt tuleb analüüsida, millised kasutusjuhtumid pakuvad tõhususe kasvu — näiteks optimeeritud töövoogude või korduvate ülesannete koormuse vähendamise kaudu. Alles seejärel tuleb valida tehnoloogia selgete kriteeriumide alusel: realistlikud tootlikkuslubadused, pakkuja protsessi- ja valdkonnapädevus, andmekaitsekontseptsioon, tehisintellekti tulemuste jälgitavus ja kvaliteedi tagamine. Horváthi uuringu kohaselt peavad paljud ettevõtted hinna ja kvaliteedi suhet tasakaalustamatuks; andmete ettevalmistamise ja tehniliste kohandustega seotud varjatud kulud vähendavad märkimisväärselt tasuvust.
Teine juhtimisega seotud risk: neli viiest küsitletud ettevõttest kardavad, et töötajad võtavad tehisintellekti loodud tulemused üle ilma neid kriitiliselt hindamata. Vajalikud on siduvad reeglid — isikuandmeid ega ettevõttesiseseid andmeid ei tohi sisestada avalikesse tehisintellektisüsteemidesse, samuti tuleb rakendada süstemaatilist usutavuse kontrolli, usaldusväärsuse skoore ja mitme mudeli paralleelset kasutamist. Lähenemine „inimene tsüklis” (human in the loop) tagab inimliku kontrolli, annab tagasisidet mudeli täiustamiseks ja vähendab veariski.
Allikas: www.it-daily.net · Avaldatud 26. juulil 2026
Lumi AI News — tehisintellekti abil kureeritud vastavalt tehisintellektimääruse artiklile 50. Parafraseerimise ja klassifitseerimise teostas Lumi News Pipeline v1.7.3.