Mõned aastad tagasi oli tehisintellektist kuulda siin-seal, kusjuures pigem oli tegu märksõnaga, mida liiga uljalt kasutada ei juletud. Ühelt poolt ei tahetud jätta valet muljet, teisalt oli veel mõnda aega tagasi AI avalikkuse jaoks midagi veidi hirmsat ja pisut kahtlast – see oli küll olemas, aga ei tekitanud kohest usaldust või tunnet, et niisugust tehnoloogiat kasutav toode on ilmtingimata hea või teisest parem. Pigem jättis see reklaamitriki mulje.
Tänaseks on olukord muutunud ja tehisintellektist saanud midagi, millest ka laiem avalikkus huvitub ja mida nähakse millenagi, mida otsida ja eelistada. Seetõttu on hakanud AI-d päriselt kasutavad ettevõtted sellest julgemalt rääkima. Võtame näiteks sotsiaalmeediakanalid, kus selle abil kureeritakse sisu, aga ka näiteks kontoritarkvarad, kus süsteem õpib inimest tundma ja üritab tööd lihtsustada.
Aga selle kõrval on AI kleepekas jõudnud ka paljudele toodetele, kus ei ole tehismõistusest tegelikult jälgegi. Asjad juhtuvad küll „automaagiliselt“ ning inimeste elu muutub toodet kasutades lihtsamaks, aga reaalsuses ei ole tegu masinõppega. Mõneti on sellest välja kujunenud omamoodi pseudo-AI valdkond, mis järjest enam levib.
Iseenesest ei ole see halb asi – automaatika teeb elu alati mugavamaks – aga kui minna liiga julgeks, hakkab see ühel hetkel devalveerima reaalsete AI-lahenduste saavutusi. Reaalseid tehisintellektil põhinevaid lahendusi leiab täna turul juba üksjagu, kuid tihtilugu ei pruugita neid ära tunda.
Teatud liigsest elevusest ja turundustööst hoolimata kasutatakse AI-d reaalselt ja palju. Näiteks on ChatGPT end sisse seadnud tuhandetes ettevõtetes. Üha enam suudavad AI-lahendused väljapaistvaid tulemusi saavutada valdkondades, kus nad on vaikselt askeldanud juba aastaid: küberturvalisuses, tervishoius, finantssektoris, kindlustuses ja ka „pehmemates“ sektorites nagu personalitöö ja turundus.
Tänase tehisintellekti suurimaks trumbiks on oskus tuvastada mustreid ja näha läbi suurte andmehulkade kiiremini, kui ükski inimene seda iial suudaks. See on ka põhjus, miks kasutatakse tehismõistust küberturbevaldkonnas võrguliikluse analüüsimiseks ja kõrvalekallete leidmiseks. Sarnased on tehisaru rakendused ka finantssektoris, kus pidevalt õppiv ja arenev AI suudab tuvastada pettuseid. Lisaks näiteks tervishoiusektoris, kus on suurandmetest mustrite ja muutuste leidmisel võimalik tuvastada uusi raviviise, muutuseid terviseseisundis ja palju muud.
Personaliosakonnad saavad AI-d juba täna rakendada suure hulga CV-de seas sobivate omadustega kandidaatide leidmiseks. Turundusspetsialistid saavad tänu AI-le palju kiiremini teada, millised reklaamid toimivad ja millised mitte. Veel üks oluline valdkond, mis AI-d suurel määral rakendab, on kindlustus. Robot tunneb andmeid ja oskab riske analüüsida ning hinnata. Sisuliselt võib tehisintellekt piisavate andmete olemasolul täna üsna täpselt öelda, millal keegi sureb.
Suures pildis on kõige eelneva näol tegemist tegevuste ja protsessidega, mis juba varem AI-d kasutasid, kuid tehnoloogia viimase lainega on kõik lihtsalt veelgi paremaks läinud.
Tänaseks näeme selgelt, et tehisintellekti arenguga peab kaasas käima ja sellega tuleb teadlikult tegeleda. Võib lausa öelda, et AI on nagu tööstusrevolutsioon ja rongist ei saa maha jääda. Samas pimesi ei maksa rööbastele joosta: iga uue tehnoloogia kasutusele võtmine peab lahendama reaalselt probleemi, seega analüüsist ja riskide-võimaluste kaardistamisest ei saa üle ega ümber ka siin. Kui kõik märgid viitavad AI suunas, ei maksa seda karta.