Autor: Indrek Kald • 14. veebruar 2020

Just seetõttu eksperimenteerib Microsoft tema sõnul tehisintellektiga kõikvõimalikes valdkondades.Ta tõi näite, et paljud tehnoloogiarevolutsioonid on saanud alguse nii-öelda nišitoodetest.

"Näiteks internet kui selline oli ju esialgu mõeldud rakenduma ainult kaitsevaldkonnas, kuid tänaseks on sellest kasvanud omaette tööstusharu. Tõenäoliselt ootab tehisintellekti sama saatus," leidis Mäe.

Tehisintellekti tööpõhimõte ja eesmärk on tema sõnul ülimalt lihtne – kasutada olemasolevaid andmeid selleks, et saada mingi teadmine, mida meil praegu veel pole.

"Tänaseks oskab tehisintellekt tuvastada piltidelt inimesi ja objekte ning eristada ka kõnet. Samamoodi nagu inimenegi, lihtsalt kiiresti ja piiramatutes mahtudes. Kogemus näitab, et masin suudab teostada 95% kliendisuhtlusest telefonis ja veebis ning koguni 75% erinevatest rakendustest kasutavad tänaseks tehisintellekti," selgitas Mäe tehisintellekti võimekust.

Microsoft Eesti juhi sõnul näitavad turutrendid, et tehisintellekti potentsiaalne ärimaht selleks aastaks on ligi 1,2 triljonit dollarit, kuid kiire arengu tingimustes on inimeste ja ettevõtete jaoks üha suurem väljakutse pidevalt uute tehnoloogiatega kohaneda.

KPMG andmeteadlase Raul Nugise hinnangul on kasvavate andmemahtude ja tööjõukulude taustal automatiseerimine möödapääsmatu. Andmemahtude ja tööjõukulude kasvades ei saa ettevõtted endale enam lubada andmesisestajaid, lisas ta.

"Siinkohal tulebki appi digitaaltööjõud ehk tarkvaral baseeruvad robotid ja masinõppelahendused. Seni arvasime, et ainult inimene saab opereerida näiteks Exceli või raamatupidamisprogrammidega, aga tänaseks suudab masin ja koodijupp jäljendada inimtegevust ning teha rutiinse töö iseseisvalt ära," ütles Nugis.

Kui strateegiliselt juhitava digiteerimise ja automatiseerimise tulemusena, mille üheks vahendiks on RPA-tarkvararobotid, saavutatakse piisav andmete kvaliteet, saab lisaks kontorirutiinile automatiseerida ka analüütilisemaid otsustusprotsesse, rääkis Nugis. Viimane toetub aga masinõppe algoritmidele, mis on andmete kvaliteedi suhtes ülimalt tundlikud.

Tehisintellektist rääkides on Nugise sõnul masinõppelahendused olnud kõige tulemuslikumad meditsiinis, kus masinõppe diagnostika tagab pea 100% täpsuse, kuid kõige kehvemini tulevad masinõppel baseeruvad lahendused toime väärtpaberiturgudel toimuva ennustamisega.

"Võtmekaalutlused automaatika kasutamiseks: korduvad, suure mahuga ülesanded, mille täitmine ei eelda mõtlemist. Masinale peaks pakkuma lihtsasti kirjeldatavat ülesannet, struktureeritud andmeid ning stabiilset tehnoloogilist keskkonda, sest algoritmid on andmete kvaliteedi suhtes ülimalt tundlikud," selgitas Raul Nugis.

KPMG ärifoorum toimus kuuendat korda ning kandis pealkirja "Edukas Eesti. Järgmise kümnendi suured ideed".