Olen Meelis Sootalu ja OEJ algas ühest praktilisest küsimusest: kui palju päris tööd võib AI-le usaldada, kui süsteem on korralikult üles ehitatud?
Mitte järjekordse demo mõttes. Mind huvitavad süsteemid, mis uurivad, võrdlevad, kirjutavad, kontrollivad oma tööd, kasutavad tööriistu — ja teevad ära pärisosa tööst, mis muidu võtaks inimesel tunni või terve päeva.
Aga palju huvitavam on teine pool: kust sa tead, et tulemus on usaldusväärne?
Suure osa viimase aja tööst olen teinud just sellele küsimusele vastust otsides.
Serveris töötab minu enda AI-agent, mida kasutan iga päev: uurimiseks, audititeks, analüüsiks, kirjutamiseks ja teiste agentide juhtimiseks.
Tal on püsiv mälu, oma teadmistebaas, tööriistad, ajastatud ülesanded ja üle saja korduvkasutatava oskuse.
Oskuste arv ei ole siin tähtis. Tähtis on, et AI ei alusta iga ülesannet nullist: üks kord õpitud õppetund jääb süsteemi osaks ja on järgmine kord kohe olemas.
2026. aasta MM-iks ehitasin süsteemi, mis pani kokku statistilise mudeli, värske info otsimise, allikate kontrolli ja strateegilise otsustamise.
Ta ennustas 104 mängust 103 ja lõpetas 18 osaleja seas teisena.
Tulemus ei olnud selle juures kõige huvitavam. Turniiri käigus selgus, et suurim edasiminek ei tulnud targemast mudelist, vaid protsessi parandamisest: milliseid allikaid usaldada, kuidas viike hinnata, millal peab süsteem uuesti küsima ja kus peab inimene kinnitama.
Sellest saigi minu peamine õppetund: protsess loeb rohkem kui kõige targem mudel.
Olen ehitanud ka tööriista, mis otsib vastused suurest dokumentatsioonist üles ja valmistab klienditoe vastuse ette kliendi keeles.
Selle projekti esimene küsimus ei olnud „millist mudelit kasutada”. Esimene küsimus oli: kuidas hoida kliendi nimi, e-post, ettevõtte nimi ja seadme tunnused mudelini jõudmast?
Seepärast ehitasin kõigepealt andmekaitsekihi. Tundlikud andmed eemaldatakse lokaalselt ja kontrollitakse veel kord üle enne, kui miski edasi liigub. Kui kontroll läbi ei lähe, töö katkeb. Mitte „jätkame hoiatusega”. Katkeb.
Piirid enne võimalusi. Parem leida piir üles enne, kui funktsionaalsust ehitada.
AI-agentidega olen juhtinud ka suure veebiplatvormi valmimist — uurimisest ja spetsifikatsioonidest programmeerimise, testimise ja väljalaske kontrollini.
Seal ei ole üht „kõiketeadvat AI-d”. Planeerimine, ehitamine ja ülevaatus on eraldi tööd ja see, kes asja tegi, ei kirjuta sellele ise alla. Väited vajavad tõendit — ja kui midagi päriselt kontrollida ei saa, siis „ei saa kinnitada” on täiesti korralik vastus. Selle võtan iga kell enesekindla rohelise linnukese asemel.
AI oskab kõlada täiesti kindlalt ja olla samal ajal totaalselt vale. Tahan näha, kust number tuli ja kuidas seda kontrolliti. Kui numbrit ei saa tõendada, ei lähe see sisse. Kui tegevust ei saa kontrollida, ei tohi süsteem öelda, et see õnnestus.
AI uurib, analüüsib, valmistab ette ja soovitab. Saatmine, avaldamine, raha liigutamine ja ligipääsude muutmine on hoopis teine teema — need saavad inimeselt teadliku „jah”. Automatiseerimine ei pea inimest iga hinna eest välja võtma. Ta peab vabastama inimese selle jaoks, kus inimese otsust päriselt vaja on.
Kui süsteem puutub tundlike andmete, raha või oluliste otsustega, ei saa turvalisus olla hiljem peale kleebitud filter. Kõigepealt otsustame, mida AI ei tohi teha. Alles siis ehitame selle, mida ta tohib.
„Tundub parem” ei ole mõõdik. Olen korduvalt näinud, kuidas testid on rohelised ja toode ikkagi katki. Seepärast püüan mõõta lõpptulemust, mitte ainult seda, kas protsess jooksis lõpuni. AI puhul loeb see eriti, sest hästi kirjutatud vale vastust loeb esmapilgul õigena.
Mind ei huvita AI, mis kunagi ei eksi. Mind huvitab süsteem, mis läheb paremaks, kui keegi vea üles leiab. Kui midagi läheb valesti, küsin: milline reegel või kontroll oleks selle kinni püüdnud? Nii tekivad aja jooksul tööriistad ja kontrollid, mida saab uuesti kasutada.
Tarkvara, andmete ja tehnilise poole peal on mul selja taga üle kümne aasta. See, mida AI päriselt muutis, on küsimus, kui suurt süsteemi üks inimene suudab ehitada ja käima hoida. Üks asi ei muutunud: halb protsess AI peal on lihtsalt kiirem halb protsess.
Selleks OEJ ongi: leida üles, kus AI ettevõttes päriselt kasu toob, ja ehitada selle ümber süsteem, mis on kontrollitav, turvaline ja kasutatav ka siis, kui esimene muljetavaldav demo on ammu möödas.
Ma ei müü AI-d. Ma ehitan tööviise, kus AI teeb ära selle osa, milleks ta hea on — ja kus sina näed, mida ta tegi, mille põhjal, ja millal teda usaldada ei tasu.
Kirjuta: info@oej.ee või jäta oma huvist märku kontaktivormi kaudu.