Ava õpik

mysummit.school - Tehisintellekti blogi juhtidele

TI levis kiiremini kui internet – aga 62% kasutajatest jäid stardijoonele

7 min lugemist

  1. aasta aprillis avaldas Stanford HAI üheksanda iga-aastase AI Index Report’i – kõige ulatuslikuma ülevaate tehisintellekti tööstuse seisust. Pealkirjad on ootuspäraselt optimistlikud: ettevõtete kasutuselevõtt on jõudnud 88%-ni, generatiivne TI on levikukiiruses edestanud internetti, tarbijatele loodav GenAI-tööriistade väärtus on hinnanguliselt 172 miljardit dollarit aastas. Aga numbrite taha vaadates kerkib esile tuttav probleem.

Loe edasi
TI levis kiiremini kui internet – aga 62% kasutajatest jäid stardijoonele
4 promptimise tehnikat, testitud 7 mudelil: tookokoja juhend
24 min

4 promptimise tehnikat, testitud 7 mudelil: tookokoja juhend

“Analüüsi seda projekti ja anna soovitusi” – üks prompt, seitse mudelit, ja GPT-5.4 andis välja 2231 sõna uduseid nõuandeid, samal ajal kui Claude Sonnet pakkus 11 kiitvat fraasi nagu “suurepärane eelarve struktuur”. Piisas päringu ümberkirjutamisest viie elemendi struktuuri järgi – kõik seitse mudelit mahtusid 346–443 sõnasse ja kiidulaulud kadusid. Tokenite kokkuhoid: 41% kuni 79% olenevalt mudelist.

See pole teooria. Need on andmed töökojast “Promptimine praktikas”, mille viisin läbi IIBA konverentsil. Üks projektibriif, neli tehnikat, seitse mudelit, 28 käivitust – ja $0,054 kokku. Odavam kui kohv automaadist.

99% kvaliteedist 1,4% hinnaga: mis on TI-mudelite turul valesti
6 min

99% kvaliteedist 1,4% hinnaga: mis on TI-mudelite turul valesti

Enamik juhte valib TI-mudeli nii: võtab kõige kallima saadaoleva. Loogika on arusaadav – kallim tähendab paremat. Nii on ettevõttetarkvara puhul viimased kakskümmend aastat toiminud.

TI-mudelite turg 2026. aastal on teisiti korraldatud. Ühe päringu maksumus varieerub $0,0001 kuni $0,17 – kolm suurusjärku. Aga tegelik kvaliteedierinevus kümne parima mudeli vahel? 0,24 punkti viiepallisel skaalal. Samal ajal Wharton / GBK Collective fikseerib: kolmandik ettevõtete TI-projektidest ei jõua piloodist kaugemale. Ja Epoch AI näitab, et vaid 5,6% kasutajatest rakendab TI-d tõeliselt süvitsi.

Võib-olla pole küsimus selles, milline mudel on parem, vaid selles, kas preemiumile üle maksmine annab tüüpiliste juhtimisülesannete puhul proportsionaalselt parema tulemuse.

Me kontrollisime. Vastus osutus oodatust karmimaks.

Kuidas YandexGPT-st maksimum kätte saada: mis töötab ja mis mitte
10 min

Kuidas YandexGPT-st maksimum kätte saada: mis töötab ja mis mitte

Miljonid inimesed Venemaal kasutavad Alice’i iga päev – mitte sellepärast, et nad seda valiksid, vaid sellepärast, et see on tasuta, sisse ehitatud Yandexi brauserisse ja töötab ilma VPN-ita. YandexGPT, Alice’i kapoti all olev mudel, on parim Venemaa mudel meie võrdlusuuringus, kuid GPT-5.4-ni jääb tal veel pikk maa.

Kas sellelt on võimalik saada GPT-le lähedasi vastuseid, kui õppida õigesti küsima? Me kontrollisime seda katses: kümme promptimistehnikat, kuus juhtimisülesannet, kaks sõltumatut LLM-kohtunikku. Lühike vastus: jah, on võimalik – aga kõik tehnikad ei tööta ja mõned teevad asja hullemaks.

Allpool on konkreetsed mallid, mille saad kohe vestlusse kopeerida, ning antimustrid, mida tasub vältida.

Kohalikud LLM-id juhtidele: mida tegelikult saab kodus käivitada
18 min

Kohalikud LLM-id juhtidele: mida tegelikult saab kodus käivitada

Kõik, kes on piisavalt kaua töötanud ChatGPT või Claude’iga, esitavad varem või hiljem selle küsimuse: kas saaks midagi sarnast käivitada otse oma sülearvutis – ilma tellimuseta, ilma andmete lekketa, ilma serveritest sõltumata?

Aastal 2026 on vastus jah, aga reservatsioonidega, mis on vastusest endast olulisemad.

See artikkel on neile, kes juba kasutavad pilvepõhiseid LLM-e ja tahavad mõista, mida kohalik käivitamine tegelikult annab, millist riistvara selleks vaja on ja kus lõpevad ootused. Ilma tehnilise süvitsi minekuta, aga konkreetsete numbritega.

P5.express ja agentne tehisintellekt: kus aitab, kus lõhub
20 min

P5.express ja agentne tehisintellekt: kus aitab, kus lõhub

PMI maailmas on tavaks mõelda portfellijuhtimisest kui millestki monumentaalsest: komiteed, Tableau, sajad väljad Jiras, iganädalased staatuskoosolekud slaidipakiga. P5.express pakub teistsugust lähenemist. Kolm tsüklit, viis dokumenti, kaks rolli. Süsteem mahub ühele lehele.

Just sellisele süsteemile on mõistlik agentset tehisintellekti rakendada: minimalistlik arhitektuur on arusaadav, rollid selged, andmed struktureeritud. Kuid “mõistlik” ei tähenda “kõikjal”. Mõned P5.expressi osad lakkavad automatiseerimisel töötamast – mitte sellepärast, et tehisintellekt on halb, vaid sellepärast, et nende osade mõte peitub just inimprotsessis.

Allpool – analüüs iga tsükli kaupa. Mida tasub agendile delegeerida, mida on parem jätta inimestele ja milline mudel selleks sobib.

Agent vestluse asemel: andmeanalüüs ilma copy-paste'ita
9 min

Agent vestluse asemel: andmeanalüüs ilma copy-paste'ita

Sul on kolm andmefaili: aktiveerimise lehter, A/B-testi tulemused ja klienditoe piletid. Ülesanne – mõista, miks onboarding logiseb. Avad ChatGPT, laed esimese faili üles, esitad küsimuse. Saad vastuse. Laed teise faili. ChatGPT küsib: “Kas saaksid konteksti meelde tuletada?” Laed kolmanda. Esimese faili kontekst on juba välja tõrjutud.

Nelikümmend minutit hiljem on sul kolm eraldi vestlust, ja ükski neist ei vasta algsele küsimusele. Sest küsimus oli üks, aga andmed – kolmes eri kohas.

See ei ole ChatGPT probleem. See on lähenemise probleem.