Ava õpik

Statistika

KazLLM ja suveräänne AI: Kasahstani riigiametniku teejuht

10 min lugemist

  1. veebruaril 2026 kritiseeris president Tokajev valitsuse istungil avalikult KazLLM-i. Mudelit, mis käivitati suure kõminaga 2024. aasta detsembris, kasutab vaid 600 000 inimest – 3% riigi elanikkonnast. Võrdluseks: ChatGPT-d kasutab Kasahstanis 2,6 miljonit inimest. President oli otsekohene: KazLLM «ei suuda ChatGPT-ga konkureerida».

See avaldus seab küsimuse teravalt. Milleks vajab Kasahstan oma keelemudelit, kui globaalsed lahendused töötavad paremini? Ja kui suveräänne AI on vajalik – miks see kaotab?

Vastus on keerulisem, kui paistab. Sest KazLLM ei ole «kasahhi ChatGPT». See on täiesti erinev tööriist erineva ülesandega. Ja nende võrdlemine on sama, mis võrrelda riiklikku elektrijaama imporditud kodumasinaga.

Loe edasi
KazLLM ja suveräänne AI: Kasahstani riigiametniku teejuht
Mis siis, kui tehisintellekt tuleb liiga hästi toime? Citrini 2028 stsenaariumi analüüs
5 min

Mis siis, kui tehisintellekt tuleb liiga hästi toime? Citrini 2028 stsenaariumi analüüs

  1. aasta veebruaris avaldas investeerimisanalüüsi uudiskiri Citrini Research stsenaariumi, mis pöörab tavapärase loogika pea peale. Tavaliselt ennustavad pessimistid, et AI ei vasta ootustele. Citrini küsib hoopis teisiti: mis siis, kui AI vastab kõikidele ootustele – ja just see osutub probleemiks?

Nende artikkel «The 2028 Global Intelligence Crisis» on väljamõeldud memorandum 2028. aasta juunist. See pole prognoos, vaid stressitest: mis juhtuks majandusega, kui masinintelligents tõesti asendab valgekraed nii kiiresti, nagu arendajad lubavad.

Miks õppida AI-d kursustel, kui kõik on ChatGPT-s olemas: teaduspõhine analüüs
9 min

Miks õppida AI-d kursustel, kui kõik on ChatGPT-s olemas: teaduspõhine analüüs

«Milleks mulle teie kursused, kui ma saan lihtsalt ChatGPT-lt küsida?»

See küsimus kõlab kommentaarides iga AI-koolitust puudutava postituse all. Loogika on raudne: internet on tasuta, ChatGPT selgitab kõike, YouTube on õpetusi täis. Miks maksta kursuse eest, kui kogu informatsioon on juba kättesaadav?

Suurepärane küsimus. Vastus sellele – mitte see, mida oodatakse kuulda.

Sest «informatsioonile ligipääsu omamise» ja «sellega töötada oskamise» vahel – on kuristik. Ligipääs meditsiinilistele teatmeteostele ei tee sinust arsti. Kööginoa olemasolu ei tee sinust tippkokka. Ja võimalus esitada ChatGPT-le küsimus ei tee sinust AI-spetsialisti. Nagu näitab MIT uuring valikuarhitektuuride kohta, seisneb spetsialisti tegelik jõud mitte tööriista olemasolus, vaid võimes kriitiliselt hinnata seda, mida tööriist pakub.

Ja see pole lihtsalt kaunis metafoor – see on uuringutega kinnitatud fakt.

9 küsimust iseendale: kas sina kasutad AI-d või AI – sind?
9 min

9 küsimust iseendale: kas sina kasutad AI-d või AI – sind?

Hiljuti koostasin uuele kliendile kommertspakkumist. Summa oli ebastandardne, tingimused – samuti. Sisetunne ütles: pane X, sa tunned seda turgu. Kuid ma otsustasin Claude’i kaudu „üle kontrollida". Mudel andis argumenteeritud vastuse teise numbriga – 15% madalam kui minu hinnang. Kõlas veenvalt. Ma muutsin numbri.

Nädal hiljem allkirjastas klient ilma kauplelemata. Ja rahulduse asemel tundsin ärritust: mis siis, kui mu algne number oleks samuti läbi läinud? Ma ei saa seda kunagi teada – sest otsuse tegemise hetkel surusin alla oma hinnangu „statistiliselt põhjendatud" algoritmi vastuse nimel.

Just see ongi muster, mida Anthropicu uurijad nimetavad Disempowerment – kontrolli kaotamine. Mitte dramaatiline, mitte ilmne. Lihtsalt vaikne „mina otsustasin" asendamine „AI soovitas" vastu.

Läbipaistvuse dilemma: kas öelda kliendile, et teksti kirjutas AI?
12 min

Läbipaistvuse dilemma: kas öelda kliendile, et teksti kirjutas AI?

Kirjutasite kliendile ideaalse kirja. Toon on täpne, argumendid loogilised, isegi nali on tabav. Probleem on üks: te ei kirjutanud seda. Kirjutas Claude. Või ChatGPT. Või Gemini – vahet pole.

Nüüd küsimus: kas te ütlete seda kliendile?

Intuitsioon ütleb: „Muidugi mitte. Mis vahet, kuidas on kirjutatud, kui on hästi kirjutatud?". Ettevõtte eetika sosistab: „Peab olema läbipaistev". Aga teadus ütleb midagi ootamatut: mõlemad variandid hävitavad usalduse – kuid erineval viisil ja erinevate tagajärgedega.

AI ei säästa aega – ta tihendab seda: 8 kuud vaatlusi
10 min

AI ei säästa aega – ta tihendab seda: 8 kuud vaatlusi

Ettevõtted muretsevad, kuidas panna töötajaid AI-d kasutama. Lubadus on ahvatlev: AI võtab enda peale rutiini – dokumendimustandi, info kokkuvõtted, koodi silumise – ja vabastab aega kõrgema väärtusega ülesannete jaoks.

Kuid kas ettevõtted on valmis selleks, mis juhtub, kui neil see õnnestub?

Stanfordi teadlased jälgisid 8 kuu jooksul ligikaudu 200 Ameerika tehnoloogiaettevõtte töötajat, kes oli kasutusele võtnud generatiivse AI. Ettevõte ei nõudnud AI kasutamist – lihtsalt pakkus ettevõtte tellimusi kommertstööriistadele. Töötajad otsustasid ise, kas AI-d rakendada.

Tulemus osutus paradoksaalseks. AI ei vähendanud tööd. Ta intensiivistas seda. Töötajad hakkasid kiiremini töötama, võtsid enda peale suurema hulga ülesandeid, jaotasid tööd rohkematele tundidele päevas – sageli ilma selgete väliste nõudmisteta. AI tegi „rohkem tegemise" võimalikuks, kättesaadavaks ja paljudel juhtudel sisemiselt tasuvaks.

Üllatuslikult ilmneb sama muster ka teistes uuringutes. Microsoft avastas, et 62% tootejuhtidest kasutab Gen AI-d iga päev, kuid 81% ütleb, et AI säästab aega, samas 56% eitab, et pingutust oleks vähem. Paradoks? Ei, seaduspärasus.

Varjatud AI-maks: miks 40% ajasäästust kaob
8 min

Varjatud AI-maks: miks 40% ajasäästust kaob

87% töötajatest kasutavad tööl AI-d. 77% ütlevad, et on muutunud tootlikumaks. Kõlab nagu digitaalse transformatsiooni edulugu. Aga tasub esitada ebamugav küsimus: kui AI tõstab tootlikkust nii palju, siis miks ainult 14% saavad tegelikult puhaskasu? Kuhu kaovad ülejäänud 86%?

Workday viis läbi ülemaailmse uuringu 3 200 vastajaga – ja avastas, et ilusate numbrite taga peitub ebameeldiv reaalsus. Peaaegu 40% AI abil säästetud ajast kulub selle vigade parandamisele. See pole üksikute tööriistade viga ega „vale kasutamise" probleem. See on süsteemne tõrge selles, kuidas organisatsioonid tehisintellekti juurutavad.

Meie mysummit.school oleme juba analüüsinud Dejan.AI (AI kui nooremstažöör), Gallup (kasutamise kasv 2 korda aastas) ja MIT (lõhe liidrite ja mahajääjate vahel). Workday lisab uue vaatenurga: AI-väljundite madala kvaliteedi mõõdetava hinna. Ja see hind osutub kõrgemaks, kui paljud on valmis tunnistama.

45% ameeriklastest kasutab TI-d aasta jooksul: Gallupi 2025 andmed ja mis aastaga muutus
10 min

45% ameeriklastest kasutab TI-d aasta jooksul: Gallupi 2025 andmed ja mis aastaga muutus

Gallup – üks vanimaid sotsioloogilisi uuringufirmasid USA-s – avaldas värsked andmed tehisintellekti kasutamise kohta ameeriklaste seas 2025. aastal. Meie mysummit.school-s oleme juba lahanud Stanfordi uuringut (37% isiklik kasutus), Brookingsi oma (57% kasutab, aga ainult 19% näeb tulemust) ja Whartoni oma (82% juhtidest kasutab iganädalaselt). Nüüd on meil Gallupi andmed – ja need näitavad olulist trendi: kasutus kasvab, aga aeglasemalt kui hüpe paistab lubavat.

82% juhtidest kasutab TI-d iganädalaselt: kuidas TI tungib tööstustesse – Whartoni 2025 raport
12 min

82% juhtidest kasutab TI-d iganädalaselt: kuidas TI tungib tööstustesse – Whartoni 2025 raport

Juba kolmandat aastat järjest uurivad Wharton School of Business ja GBK Collective, kuidas Ameerika ettevõtted generatiivset tehisintellekti juurutavad. Värsked 2025. aasta oktoobri andmed näitavad: tehnoloogia on liikunud eksperimentide faasist igapäevasesse praktikasse. Eelmises artiklis vaatasime lõhet tavatöötajate TI-kasutuse (19% näeb tulemust) ja korporatiivsete projektide (80% edukad) vahel. Uus Whartoni raport näitab, kuidas ettevõtted täpselt selle 80%-ni jõuavad – ja miks tulemused tööstuste lõikes erinevad.