„Kuigi AI-lahenduste loomine on muutunud oluliselt lihtsamaks, siis on see jätkuvalt keeruline arendusülesanne, mis nõuab aega, ressursse ja eelkõige selget vajadust. Tehisintellekt on äge ja võimekas, aga samamoodi nagu Excel ei ole parim lahendus igasuguseks andmetöötluseks, pole tehnilisemate väljakutsete puhul alati parimaks vastuseks tehisintellekti juurutamine,“ rääkis ta.
Selle asemel võib paljude ettevõtete jaoks olla mõistlikum erinevate protsesside automatiseerimine või rätseplahendusena loodud AI-tööriista asemel mõne valmistoote eelistamine, näiteks Zapieri kasutusele võtmine. Sel viisil on võimalik jätkuvalt lõigata kasu tänapäevaste tehnoloogiate pakutust, aga hoida investeeringud ja juurutamiseks kuluv aeg mõistlikumal tasemel.
Vaha tõi näiteks, et selle asemel, et ehitada valmis oma majasisene AI-assistent, saab kasutada ChatGPT-d ja selle pakutud võimalusi.
Niisamuti on võimalik töötajate elu märkimisväärselt lihtsamaks muuta, pöörates tähelepanu tüütumate tegevuste automatiseerimisele ning parema sünergia tekitamisele. „Need on veidi sellised pseudo-AI lahendused, kus asjad justkui juhtuvad automaatselt, aga taustal ei tööta mitte iseõppiv tehisaru, vaid kuskil on paika pandud loogika, et kui juhtub asi X, siis peaks järgmiseks automaatselt juhtuma ka asjad Y ja Z. Töötunde on sel viisil võimalik säästa märkimisväärselt, samas kui kogu süsteemi enda üles seadmine võib teinekord olla mõne minuti küsimus,” märkis ta.
Eelistades valmislahendusi ja lihtsamaid tööriistu, on ettevõtetel võimalik arendusressursse pühendada kriitilisemate murede lahendamiseks. Samas tähendab see, et AI-tööriistasid ei saa ära kasutada nende täielike võimete piiril. Vaha selgituse järgi tuleneb tehisintellekti võimekus andmetest, mis on selle käsutuses ning kui ettevõte soovib töös võimalikult efektiivselt ära kasutada just oma majasiseseid andmeid, tuleb luua ka erilahendusi.
Mingi maani saab oma andmetega kasutada ka avalikke tööriistu – näiteks lasta ChatGPT-l teha kokkuvõte mõnest raportist või andmestikust. See ei ole aga automaatne ja võib endaga kaasa tuua teatava turvariski. Kui tehisintellekti soovitakse kasutada maksimaalsel tasemel, tuleb sellele pakkuda ka rohkem andmeid, rohkem ligipääse ning kulutada selle kõige peale rohkem aega.
„Kui on soov, et AI käiks ja loeks igapäevaselt rätsepatööna ehitatud raamatupidamissüsteemis toimuvat ja kirjutaks nähtu pealt automaatseid raporteid, siis see on lahendus, mida karbitootena ei leia. See on midagi, mis tuleb ise mõne olemasoleva AI-mudeli peale ehitada, täiustada ja pidevalt muutuvate olude korral elus hoida,“ lausus ta. „Töö on muidugi suur, aga kui see suudab kaasa tuua selge ärilise kasu, võib tehtud samm osutuda mõistlikuks.“
Viimane on tihti aga midagi, mida saavad lubada endale vaid suuremad ettevõtted. Kuigi üksik arendaja võib liita ettevõtte tänaste süsteemidega AI-lahendusi, tuleb erilahenduste loomisesse ja haldamisse panustada pidevalt. Ainuüksi möödunud aasta jooksul on teenusena pakutavates keelemudelites toimunud hulgaliselt uuendusi, mis hõlmavad nii mudeleid ennast kui ka seda, kuidas neile päringuid esitada. Piiratud ressursiga võib olla keeruline nii muutlikus valdkonnas uuendustega kaasa liikuda.
„Kui on reaalne probleem, mida ei saa lihtsamate reeglitega automatiseerida, tasub kindlasti AI poole vaadata. Tänu teenusena pakutavatele AI-mudelitele on erilahenduste loomine märkimisväärselt lihtsamaks muutunud. Samas ei tasu unustada, et esmase kogemuse saab kätte ka karbitootega. Kõige olulisem on lihtsalt kuskilt alustada, et uue tehnoloogilise lahenduse kasulikkus enda jaoks lahti mõtestada. Ei ole tarvis kohe sukelduda kõige uhkemate lahenduste poole – alustuseks piisab sellestki, kui võtta kasutusele näiteks ChatGPT tasuline versioon ja vaadata, kas see aitab tööprotsesse optimeerida.“