Kas kolleegid saadavad sulle aeg-alt TI-ga loodud “tehisplära”, mis on sisutu? See HBR-i uuringust tuntud nähtus mitte ainult ei raiska aega ja raha, vaid õõnestab ka usaldust ja kvaliteedistandardeid organisatsioonis. Meie küsimus võiks olla: “Kuidas liikuda pelgalt keelemudelite kasutamisest tehisintellektil tuginevate nutikate ja strateegiliste rakendusteni?”
Osalesin ühel hiljutisel paneelarutelul, kus teemaks oli Eesti ettevõtete võimekus tehisintellekti rakendusi kasutusele võtta. Rääkisin loo kuidas keelemudelite kõrvalmõjuna on koolides koostöö, suhtlus ja üksteiselt õppimine vähemaks jäänud. Arutelu keskseks küsimuseks kujunes – kuidas me suudaksime tagada, et sama ei juhtuks ka töökohtadel.
Peale arutelu lõppu jäin vestlema juhiga, kes kirjeldas, et nende organisatsioonis on keelemudelite kasutuselevõtt olnud märkimisväärselt kiire. Kui hakkasin uurima, et kas sellega on kaasnenud ka mingeid tagasilööke või muresid, siis jäi ta mõtlikuks. Ütles, et paljude ülesannete täitmisel on neilgi saanud standardvastuseks: “Lase see AI-l valmis treida.” Ta kurtis, et seetõttu saavad tööd küll justkui formaalselt tehtud, aga sisukus on kadumas.
Uurisin seda fenomeni laiemas ringis. Minuga jagati päris huvitavaid kogemusi. Jah, keelemudelid on parandanud töömahtu ja võimekust vahetuid väljundeid toota. Asjad, mis varem võtsid aega päevi, valmivad nüüd tekstilõpetaja abil minutitega. Niimoodi sünnib praeguseks suur hulk “turuanalüüse”, “hinnapakkumisi”, “tulemusaruandeid”, “kontseptsioone”, “projektiplaane” ja teisi pikki tekstilisi materjale.
Strateegiakonsultandina näen, et isegi organisatsiooni prioriteedide läbi mõtestamine ja sisukas mõttevahetus on asendumas mõningatel juhtudel enne järjekordse nõupidamise algust koostatud jutupunktide jadaga, mis iseenesest tunduvad kõik korrektsed, aga mille puhul mõtestatusest, eripärast ja originaalsusest jääb vajaka. Selle asemel, et oma olulisemaid prioriteete kolleegidega läbi arutada, klõbistab keskastme juht kokku prompti ja jagab oma organisatsiooni teistele osakonnajuhatajatele AI-poolt koostatud vastust.
Saadetud e-kirjade lõppu on hakkanud ilmuma täiesti kontekstivabalt fraase: „Kas saan veel kuidagi aidata?“ või siis humoorikamal juhul: “Võin tuua veel näiteid, kui see oleks abiks.” Niisiis – oleme hakanud ilma süvenemata oma kirjavahetuse vastuseid lihtsalt tekstiroboti väljundist kopeerima. Töö sisukas tegemine on asendunud töötegemise matkimisega.
Oleme jõudmas absurdsesse faasi, kus juhid saadavad töötajatele keelemudeli abil koostatud töökäske, millele töötajad omakorda keelemudeli abil vastavad. Me askeldame oma organisatsioonides justkui düstoopilises ringmängus. Inimesed on keelemudeli rakenduste “postiljonid”, kes sõnumeid ühest vestlusest teise tassivad.
Tehisplära – töö, mis loob tööd?
Harvard Business Review veergudel avaldas autorite kollektiiv (Kate Niederhoffer, Gabriella Rosen Kellerman, Angela Lee, Alex Liebscher, Kristina Rapuano and Jeffrey T. Hancock) hiljuti Stanford Social Media Lab’i ja BetterUp Labs’i uuringu pealkirjaga: “AI-Generated “Workslop” Is Destroying Productivity”, mis seda fenomeni detailselt kirjeldab, andes sellele tabava nime: Workslop. Eesti keeles võiks see olla tehisplära, tehislöga või tehismöga.
Mõiste ise räägib enda eest: tegemist on keelemudelite abil loodud töömaterjaliga, mis peidab ennast asjatundliku ja sisuka kaane alla, kuid millel puudub igasugune reaalne väärtus. See on justkui maalile visatud paks värvikiht, mis varjab tühja lõuendit.
Paradoks on ilmne: kuigi töötajad järgivad organisatsioonide poolt sisse viidud juhiseid TI kasutamiseks, näitab MIT Media Lab-i uuring, et 95% organisatsioonidest ei näe oma TI-investeeringutelt mingit mõõdetavat tulu. Kuidas saakski näha, kui 1150 USA töötaja seas läbiviidud küsitlus näitas, et 40% vastanutest on viimase kuu jooksul saanud just seesugust TI-ga genereeritud sisutut materjali?
Kes selle kõik kinni maksab?
Tehisplära hind on kallis. HBR-i analüüs toob välja selle otsese maksumuse: iga tehisplära juhtumiga tegeleb vastuvõtja keskmiselt 1 tund ja 56 minutit. See tähendab 10 000 töötajaga ettevõttes kaotatud produktiivsuse näol aastast kulu üle 9 miljoni dollari (umbes 186 dollarit töötaja kohta kuus).
Kuid rahaline kulu pole kõige hullem. Palju sügavam on inimsuhetele tekitatud kahju.
- 53% vastanutest ütles, et tehisplära ülesannete saamine tekitab neis tüdimust või segadust.
- 42% hindab sellise materjali saatjat vähem usaldusväärseks.
- 37% peab neid vähem intelligentseks.
See pole pelgalt töö koormuse edasilükkamine, vaid usalduse ja austuse kadu kolleegide vahel. Nagu CNN-i äriajakirjanik Allison Morrow tabavalt kirjeldas, süveneb viimaste trendide põhjal tunne, et tehisintellekti loojad suruvad kogu maailmale peale tehnoloogiat, mis asendab inimlikkust ning töökultuuri ning viib ühel hetkel kogu selle kadunud inimlikkuse täieliku automatiseerimiseni.
Mida me selle asemel võiksime teha?
Tehisplära pole keelemudelite süü. Tegemist on tööriistale seatud ootustega kaasnenud kehva kõrvalmõjuga. Nii nagu Like-nupp pidi maailma paremaks tegema, aga tegelikkuses sünnitas FOMO.
Tehisplära on peegel, mis näitab kätte organisatsioonikultuuri kitsaskohad. Seal kajastub surve teha üha rohkem üha vähema ajaga. Suurendada ootusi nii endile kui üksteisele. Vähendades isikupära. Kasvatades valmidust leppida keskpärasusega.
Probleem ei ole keelemudelite kasutamises. Probleem on mõtlematult survestavas keskkonnas, mis tunnustab töö matkimist ja keskpärastumist ning ei ootagi midagi muud. Tehisplära on kerge tekitada, kuid see on organisatsioonile ränk maks, mis õõnestab nii tulemuslikkust kui ka kollegiaalseid suhteid. Üritame seda trendi ära tunda ja selle suunda muuta. HBR-i autorid pakuvad välja kolm juhist, mis suunavad meid töö matkimiselt tagasi päris töö juurde:
- Valime ülesandeid. Ärme ürita propageerida keelemudelite kasutamist kõikvõimalike ülesannete lahendamiseks. Enne seda võiksime uurida, et mida me tegelikult ülesandest ootame ja seejärel otsustame.
- Valime ülesannete täitjaid. Saame aru, et sõltuvalt ülesande tüübist ja täitjast on meil võimalik jagada inimesed kahte gruppi: “piloodid” ja “reisijad”. Pilootideks nimetatud töötajad, kellel on kõrgem initsiatiivikus, energiatase ja optimism kasutavad AI tööriistu sagedamini ja loovamateks ülesanneteks. Loovamate ülesannete täitmisel puhul on palju väiksem tõenäosus, et keelemudelite kasutamise tulemusel sünnib tehisplära. Reisijad, kelle initsiatiiv on madalam võtavad keelemudelid appi ennekõike töö vältimiseks – see on kõige suurem tehisplära allikas. Nad vajavad pigem oma ülesannete täitmisel toetust ja harimist.
- Väärtustame koostööd. Juba eelmises blogipostituses kirjutasin – keelemudelitega töötamiseks vajavad oskused vajavad samuti harjutamist ning see harjutamine toimib kõige paremini omavahelises interaktsioonis. Küsimuste esitamine, kriitilise tagasiside andmine, täpse konteksti kirjeldamine – on olemuselt koostöölised. Tehisplära saab sündida ennekõike organisatsioonis, kus koostöödünaamika ei toimi. Peaksime taastama austuse selle vastu, et töö on sisuliselt dialoog, mitte monoloog tekstilõpetajaga.
Uudissõna definitsioon EKI keeleveeb.ee stiilis (aitäh Elise Ojasoole, kes esialgse “tööplära” asemele tabavama vaste soovitas):
Tehisplära – tehisplära <17> (argi) tehismöga, tehislora, tehisjama, tehisloba, tööplönn (i.k. workslop). Nähtus, mille puhul keelemudelite abil loodud tekstilised töömaterjalid näivad esmapilgul sisukad ja professionaalsed, kuid millel puudub tegelik sisuline väärtus. Näidis kasutusest tekstis: “Palun ära saada mulle tehisplära!”
Foto: Gemini 2.5 Flash “Tehisplära – juht saadab töötajatele AI abil genereeritud töökäske, mida töötajad AI abil täidavad.”