Allikas: Äri-IT Kevad 2026
Autor: Mihkel Nugis, Digmatix Estonia BI-konsultant ja arendaja
Oleme tehisintellekti (ingl AI) tormilise arengu tunnistajad. Viimase paari-kolme aasta jooksul on meid üle ujutatud selle teemaliste uudiste ja toodetega. Isegi teemast huvitatutele on pideva infotulva vastuvõtmine ja sellega kursis püsimine üle jõu käiv. Nagu uute ja võõraste nähtuste puhul tavaks, tekivad ühed, kes ülistavad neid taevani, ja teised, kes kuulutavad peaaegu maailmalõppu. Kuid isiklikele hoiakutele vaatamata on tehisintellekt juba meie igapäevaellu jõudnud ning nüüd oleneb meist, kuidas me selle uue reaalsuse omaks võtame.
AI-lahenduste turul käiv võidujooks on teinud kättesaadavaks hulga eri nimetuste ja funktsioonidega tööriistu. Ma ei sea endale siin kirjatükis ülesandeks hinnata, millised neist on parimad või miks ühte teisele eelistada. Küll aga jagan oma kogemust sellest, kuidas on AI minu igapäevast tööd muutnud.
Kui ChatGPT-nimeline suurel keelemudelil põhinev vestlusrobot umbes kolm aastat tagasi välja hõigati, asusin seda õhinaga proovima. Esimesed katsed pakkusid seinast seina kogemust: ühes otsas üllatuse ja vaimustuse segu, teises aga täielik pettumus, kui isegi kõige elementaarsemad ülesanded AI-l ebaõnnestusid. Ent juba varakult sai mulle selgeks, et mida oskuslikumalt küsida, seda paremaid ja asjalikumaid vastuseid võib oodata.
Tänaseks on ChatGPT mitme versiooniuuenduse käigus märgatavalt täiustunud ning minule on saanud sellest igapäevane töövahend, mida kasutan samamoodi nagu Excelit, Teamsi või Outlooki. ChatGPT on mul arvutis pidevalt avatud ning sellest on saanud esimene koht, kuhu pöördun, kui vajan vastust mõnele küsimusele – ChatGPT on minu jaoks asendanud Google’i otsingu. Võrreldes tavapärase guugeldamisega on eelised ilmsed: ChatGPT ei otsi veebist üksnes vajalikku infot, vaid esitab selle ka kokkuvõtliku tekstina. Alguses tuli saadud vastused tõepoolest üle kontrollida, sest mudelil oli kombeks „luuletada“: kui ta mõnd fakti ei leidnud, siis mõtles ta selle lihtsalt ise välja. Uuemates versioonides lisab aga ChatGPT otsingutulemustele ka allikad, kust teave pärineb. See ei tähenda, et kõik ChatGPT esitatud väited oleksid nüüd puhas kuld, kuid olukord on võrreldes varasemate versioonidega märgatavalt paranenud.
Kuigi veebist info pärimine kuulub minu tööülesannete hulka, hiilgab ChatGPT minu jaoks eelkõige programmikoodi kirjutamisel. Tegelen igapäevatöös andmetega ning pean sageli kirjutama päringuskripte andmete otsimiseks ja töötlemiseks. Näiteks tuli ette olukord, kus oli vaja täiendada mõni aasta tagasi tehtud andmelaadimise skripti SQL Serveris. Sattusin funktsioonile, mille olin ise kirjutanud ja mille täpne otstarve ei olnud enam meeles. Kood ei olnud pikk, nii umbes 30 rida, ja ilmselt ei oleks mul kulunud palju aega, et see läbi analüüsida ja aru saada, mida olin sellega saavutada soovinud. Kuna mul oli aga juba kujunenud harjumus võimaluse korral sellised ülesanded ChatGPT-le delegeerida, kopeerisin koodi ja palusin tal kirjeldada, mida kood teeb. Vastus tuli ootuspäraselt minutiga. Kuid seejärel lisas ChatGPT, et ta soovitab koodi ümber kirjutada, ning pakkus välja kolmerealise SQL-skripti, mis teeb ära sama töö, kuid milleks minul oli kulunud 30 rida! Tuleb tunnistada, et oli natuke piinlik.
Teine näide pärineb just äsja lõppenud projektist. Meie kliendil oli käsil Business Centrali (BC, majandustarkvara rakendus) uue versiooni juurutus, mille käigus mindi üle BC pilveversioonile. Sama projekti jooksul tuli ümber ehitada ärianalüüsi lahenduses andmelaadimise protseduurid. Eripära seisnes selles, et vanas versioonis koguti andmeid SQL-andmebaasist, kuid uues versioonis sellele enam ligi ei pääsenud ning rakendada tuli hoopis teistsugust lähenemist ning kasutada API-põhiseid veebipäringuid. Kui SQL-andmebaasist saab päringuid teha SQL-päringukeeles, milles mul on ligikaudu 30-aastane kogemus, siis API-de kaudu päringute tegemiseks tuleb kasutada Pythoni programmeerimiskeelt. Kuigi oma karjääri jooksul olen omandanud üle tosina programmeerimiskeele, ei ole Python paraku nende hulka seni kuulunud. Varasemalt oleks sellises olukorras tulnud Pythoni tööd edasi anda teisele arendajale, kuid ChatGPT-ajastul tasus mul ise proovida. Kas või kogemuse pärast, et testida tehisintellekti võimekust.
ChatGPT menüüs on koht, kus saab luua uue projekti ja määratleda selle raamistik. Lõin projekti ja kirjeldasin ülesannet algatuseks nii, nagu oleksin teinud seda teisele arendajale. Lisaks laadisin sama projekti alla Exceli faili, kus olid kirjeldatud kõik senises BI-lahenduses kasutusel olevad tabelid ja nende väljad. Eesmärk oli, et Pythoni kood pöörduks API poole, hangiks sealt andmed, looks seejärel SQL-andmebaasis uued tabelid täpselt sellisena, nagu need olid vanas BC-versiooni andmebaasis, ning täidaks seejärel andmetega. Ma ei andnud infot selle kohta, millised on API teenuste nimed ja mil viisil on seal tabelite struktuur kirjeldatud. Tegemist on Microsofti standardsete API-dega ning vastav teave on kindlasti kusagil internetis kättesaadav. Ja mis juhtus? ChatGPT koostas iga tabeli jaoks eraldi Pythoni skripti, teades seejuures, millise API-aadressi poole pöörduda ning millised väljad vastendada soovitud SQL-tabeli väljadega. Samuti oli juba koodi sisse kirjutatud, mida teha, kui sellist välja ei leidu. Tulemuseks oli Pythoni programm, mis töötas esimesel katsel enam-vähem tõrgeteta. Muidugi selgus, et standardlahenduse API-d ei sisaldanud kaugeltki kõiki vajalikke välju. See omakorda tähendas, et BC jaoks tuli luua uued, kohandatud API-d. Kuna BC-le mõeldud API-d programmeeritakse eraldi keeles (AL), väljus projekt sel hetkel lõplikult minu kompetentsuse piiridest ning pidin pöörduma majasisese BC-arendaja poole. Arendaja hindas töömahu ära, ent oli hõivatud ega oleks lähiajal saanud ülesannet ette võtta. Seetõttu tuli abi saamiseks pöörduda kliendi projektijuhi poole. Ta tegi vajalikud API-d valmis juba samal päeval, kasutades seejuures ChatGPT ettevalmistatud AL-keelseid skripte.
Kuigi minu siinne lugu sai veidi tehniline, on moraal selge: väide, et AI võtab töö ära, peab paika. Kuid töö kaob ainult neil, kes ei oska või ei taha tehis- intellekti kasutada. Selle kohta, kuidas AI tööturgu mõjutab, on korduvalt väidetud, et kõige enam kannatavad tööturule sisenejad – 22–25-aastased valgekraed. Just sellised ametikohad – juuniorarendajad, klienditeenindajad ja konsultandid – on need, mille tööülesandeid saab AI-vahendite abil kergema vaevaga ära teha. Seega soovitan noortel omandada tehisintellekti tööriistade kasutamise oskus ning mitte häbeneda seda ka oma CV-s välja tuua. Võrrelge seda kas või olukorraga, kus keegi tänapäeval ei võta enam tööle raamatupidajat, kes ei oska kasutada Excelit. Samamoodi ei pruugita homme palgata teatud ametitesse inimesi, kellel puudub AI kasutamise oskus ja kogemus.
