Ava õpik

Tootlikkus

TI ja projekti rütm: kuidas juht vabaneb 300 tunnist aastas

11 min lugemist

Kaksteist tundi nädalas. Nii palju aega kulutab tüüpiline projektijuht aruannetele, plaanide uuendamisele, huvipoolte teavitamisele ja riskide jälgimisele. See on peaaegu kolmandik tööajast, mis ei kulu otsuste tegemisele, vaid nende vormistamisele.

TI-ga väheneb see aeg kolmele tunnile. Aga ainult ühel tingimusel: TI peab olema integreeritud igapäevasesse töörütmi, mitte kasutatav episoodiliselt – „kui meelde tuleb".

Loe edasi
TI ja projekti rütm: kuidas juht vabaneb 300 tunnist aastas
Mis on tehisintellekt lihtsate sõnadega: selgitus juhtidele 2026
8 min

Mis on tehisintellekt lihtsate sõnadega: selgitus juhtidele 2026

Tuhanded juhid otsivad iga päev „mis on tehisintellekt lihtsate sõnadega" – mitte sellepärast, et nad pole piisavalt targad, vaid sellepärast, et õpikute tehnilised selgitused on päriselus otsuste tegemisel kasutu. Probleem pole teema keerukuses. Probleem on selles, et enamik selgitusi on kirjutatud inseneride poolt inseneridele.

Räägime sellest ilma žargoonita ja valemiteta – keskendudes sellele, mida juht päriselt teadma peab.

AI ei tee sind rumalaks. Asi on selles, kuidas sa seda kasutad
7 min

AI ei tee sind rumalaks. Asi on selles, kuidas sa seda kasutad

Poolteist aastat tagasi kirjutasin märkme isiklikku blogisse sellest, mida märkan kolleegide ja enda töös: mida rohkem AI-d usaldad, seda harvemini küsid endalt „kas see on tõesti õige?". Toetasin end toona Microsofti uuringule – see näitas, et usaldus AI vastu pärsib antavate vastuste kriitilist hindamist. Argument tundus tugev, kuid sellel oli ilmne puudus: korrelatsioon, mitte põhjuslik seos.

  1. aasta veebruaris avaldasid Anthropicu uurijad Judy Shen ja Alex Tamkin eksperimendi, mis täitis selle lünga. Randomiseeritud kontroll. Konkreetsed andmed. Ja järeldus, mida – nagu mulle tundub – enamik sellest lugenud inimesi valesti mõistab.

Sest see pole lugu sellest, et AI teeb meid rumalamaks. See on lugu sellest, kuidas täpselt me seda kasutame.

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.

6600 commitit kuuga: workflow-õppetunnid OpenClaw loojalt
13 min

6600 commitit kuuga: workflow-õppetunnid OpenClaw loojalt

Üks arendaja. 6600 commitit. Üks kuu.

Rohkem kui enamik meeskondi saadab kvartali jooksul. Rohkem kui paljud idufirmad teevad poole aastaga. See pole turunduslik mõõdik – see on Peter Steinbergeri tegelik tootlikkus. Steinberger on OpenClaw (varem tuntud kui clawdbot) looja – üks 2026. aasta jaanuari viiruslikumaid AI-projekte.

Peter ise kirjeldab projekti lihtsalt: «See pole ettevõte – see on üks tüüp, kes istub kodus ja naudib protsessi». Pärast edukat väljumist PSPDFKitist oleks ta võinud puhata. Selle asemel ehitab ta AI-assistenti, mis haldab tema kalendrit, saadab kirju ja registreerib lende. «AI, mis tegelikult teeb asju» – nii sõnastas ta projekti missiooni.

Kuidas saab üks inimene töötada nagu terve ettevõte? Millised oskused on AI-agentidega töötamisel kriitiliselt olulised? Miks osutub 70+ inimese meeskonna juhtimise kogemus AI-ga tootlikkuse võtmeks? Ja kuidas muutub inseneri tähelepanufookus – koodi kirjutamisest arhitektuuri projekteerimisele?

Vaatame läbi Peter Steinbergeri workflow konstruktiivsed õppetunnid – rakendatavad igasuguste AI-assisteeritud projektide puhul, isegi kui te OpenClaw’i ise kunagi ei installi.

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.