Just nende lõhede ületamiseks korraldas TalTechi IT Kolledž koostöös Avatud ülikooliga AI juurutamise programmi, millest võttis osa ligi 120 ettevõtjat ja 150 õppurit. Programm kulmineerus mõttekoja ehk ajutrusti häkatoniga ettevõtetele ning sellele järgnenud AI häkatoniga tudengitele.
TalTechi IT Kolledži vanemteaduri ning IT didaktikakeskuse juhi Birgy Lorenzi sõnul oli eesmärk koondada kokku ettevõtete päris probleemid ja ülikooli kompetents, nii et sellest tõuseks mõlemale poolele tegelikku kasu. Ettevõtted said võimaluse oma peamised kitsaskohad läbi mõelda ja tehisaru tööriistade abil lahendusi katsetada. Tudengid aga said tegeleda samade probleemidega õppetöö kontekstis ning nägid, kuidas võiksid nende loodud lahendused päriselt kasutusse jõuda. „Kõik need ideed, mis jõudsid me sündmusel lahendusteni, võivad muuta edaspidi konkreetsete organisatsioonide protsesse tõhusamaks ja odavamaks,“ rõhutas Lorenz.
Programmi loogika: oskused peavad jõudma praktikani
IT Kolledži direktori Sirja Sulakatko sõnul läbisid ettevõtjad programmi esimeses etapis tehisaru juurutamise koolituse, mis andis tervikliku ülevaate tehisintellekti võimalustest ja praktilistest rakendustest. „Koolitus ei keskendunud üksnes tööriistadele, vaid aitas osalejatel mõtestada, millistes protsessides võiks tehisaru aidata väärtust luua ning millised eeldused peaksid organisatsioonis selleks eksisteerima.” Koolitus lõppes ajutrusti häkatoniga, mille käigus kaardistasid ettevõtted oma konkreetseid probleeme ja hakkasid nende lahendamiseks AI-tööriistade abil prototüüpe vormima.
Teine etapp oli suunatud õppuritele, kes lahendasid oma õppeainekohaste ettevalmistavate tegevuste ning kobar-häkatoni toel ettevõtetelt kogutud probleeme. Nii saigi võimalikuks leida tudengite loovuse ja tehnilise katsetamisjulguse kaudu päriselulistele probleemidele uusi vaatenurki.
Selline mitmest probleemipüstitusest ja lahendusetapist koosnev lähenemine on Eestis haruldane. „See loob uutmoodi sünergia: nii ettevõtete esindajad kui ka tudengid leiavad sarnastele probleemidele vägagi erinevaid lahendusi,“ selgitas Lorenz, kes koordineeris tudengite väljakutsepõhise õppe tegevust.
„Kõik need ideed, mis jõudsid me sündmusel lahendusteni, võivad muuta edaspidi konkreetsete organisatsioonide protsesse tõhusamaks ja odavamaks.“
TalTechi IT Kolledži vanemteaduri ning IT didaktikakeskuse juhi Birgy Lorenzi sõnul oli eesmärk koondada kokku ettevõtete päris probleemid ja ülikooli kompetents, nii et sellest tõuseks mõlemale poolele tegelikku kasu. Foto: TalTech
Andmed on, aga need ei ole valmis
IT Kolledži vilistlane ning Pragmatiq AI tegevjuht Andres Gavriljuk, kes viis läbi ettevõtetele suunatud koolituse, tõi välja, et andmete töötlemine on ettevõtjaid kõige sagedamini mõjutav probleem. „Andmed on olemas, kuid nende formaadid võivad sageli erineda, need võivad olla ebaühtlaselt kirjeldatud või juba kogumise faasis valesti struktureeritud. Seetõttu on andmeid keeruline ja ajamahukas tavapäraste analüüsitööriistadega kasutada.”
LLM-põhised mudelid (suured keelemudelid) võimaldasid osalejatel selliste kitsaskohtadega paremini tegeleda ning paindlikumaid lahendusi luua. Häkatonil arendati tehisarul põhinevaid tööriistu mis aitaksid näiteks tervishoius õdesid kiiremini assisteerida, tööstuses tellinguid automaatselt loendada, avalikus sektoris õigusaktide eelnõusid analüüsida või meedias automatiseeritud keele- ja stiilitoimetust läbi viia. Samuti loodi lahendusi finantsaruannete analüüsiks ja päikeseparkide nutikaks aruandluseks anomaaliate tuvastamisel.
Gavriljuk nentis, et ettevõtete jaoks osutus kõige keerulisemaks oskuste ja mõtteviisi koostoime. Osalejate tehnilised oskused olid väga ebaühtlased – varasem kokkupuude AI -tööriistadega varieerus suuresti. Lisaks ei teadnud paljud ettevõtjad, kust alustada või millises protsessis on tehisaru praktiliselt väärtuslik. Esile kerkis ka organisatsioonide sisemine valmisolek: kas julgetakse katsetada, kas ollakse valmis eksima ja kas on olemas inimesed, kes võtavad lahenduse edasise arendamise eest vastutuse. „Häkaton näitas selgelt, et tehnoloogia ise pole innovatsiooni pudelikael. Kitsaskohaks on pigem oskus otsustada, millistes protsessides oleks tehisintellekti mõistlik rakendada.“
Sulakatko hinnangul selgus häkatoni-päeval, et Eesti organisatsioonid on vägagi valmis AI-lahendusi päriselt kasutusele võtma. Tema sõnul on tehisarujuurutavad koolitused ning häkatonid hädavajalikud, sest nende toel on Eesti organisatsioonid paremini võimelised tehisintellekti rakendama ning teisalt tagama, et paari aasta pärast lõpetavad noored on tööturul toimuvaks piisavalt valmis. Taoline mudel, ettevõtjatele ning tudengitele suunatud tegevuste kombinatsioon, annab võimaluse tabada n-ö “kaks kärbest ühe hoobiga”.
„Häkaton näitas selgelt, et tehnoloogia ise pole innovatsiooni pudelikael. Kitsaskohaks on pigem oskus otsustada, millistes protsessides oleks tehisintellekti mõistlik rakendada.“
Sirja Sulakatko hinnangul selgus häkatoni-päeval, et Eesti organisatsioonid on vägagi valmis AI-lahendusi päriselt kasutusele võtma. Tema sõnul on tehisarujuurutavad koolitused ning häkatonid hädavajalikud, sest nende toel on Eesti organisatsioonid paremini võimelised tehisintellekti rakendama ning teisalt tagama, et paari aasta pärast lõpetavad noored on tööturul toimuvaks piisavalt valmis. Foto: TalTech
AI-häkaton aitas mõtestada riskianalüüsi
Tervisekassa infoturbejuhi Kristo Kapteni sõnul ajendas teda tehisaru juurutavas programmis ja ajutrusti häkatonil osalema selge ja praktiline vajadus: tööalased protsessid tuleb automatiseerida. Tervisekassas on see eriti aktuaalne, kuna uute infosüsteemide ja digilahenduste kasutuselevõtt eeldab alati põhjalikke riskianalüüse. „Võrgu- ja infosüsteemide riskianalüüsi (IT-riskianalüüsi) teostamised on liiga ressursikulukad, seega oli vaja leida parem lahendus.“
Kapteni jaoks oli häkatonil kõige keerulisem endale sobivat arendusplatvormi valida, kuna võimalikke tööriistu on palju ning igaühel neist on oma piirangud. Häkatoni ajal valis ta kiiret tulemust võimaldava platvormi, edasiseks arendamiseks on Tervisekassal aga olemas organisatsioonisisene tööriist, et lahendus vastaks asutuse nõuetele ning seda saaks reaalselt kasutada.
Häkatoni lõpuks valmis visuaalne ja klikitav prototüüp, mis küll ei hakanud veel sisuliselt toimima, kuid mis pani edasise arenduse jaoks paika selged raamid. Kapteni hinnangul peitubki taoliste, ettevõtteid ja ülikooli ühendavate koostöövormide suurim väärtus asjaolus, et keerukad probleemid tuleb lühikese aja jooksul selgelt läbi mõelda. Samas näeb ta, et edaspidi võiks hakata häkatoni formaat ja sisu koolitusele omasest vormist veelgi rohkem erinema. „Koolituse raames saaks luua tööplaani ja tegevuskava, mida siis häkatoni raames järele annaks proovida.“
Tudengi kogemus: AI-häkaton suurendas õpimotivatsiooni
IT-süsteemide arenduse bakalaureuseõppekava teise kursuse tudeng Artur Dzekunov, kes oli kaasatud häkatonile õpiassistendina, kirjeldas kogetut kui tähenduslikku ja inspireerivat õpikeskkonda. „Töö ettevõtete pärisprobleemidega suurendas tudengite enesekindlust, kuna esimesel või teisel kursusel omandatud teadmistega oli võimalik juba hakata lahendama reaalseid ettevõtlusprobleeme.”
Häkatoni käigus ilmnesid ka tehisintellekti põhinevate tööriistade kitsaskohad, mis omakorda tõstis tudengite õpimotivatsiooni, et mõista paremini valdkonda ning luua aina keerukamaid ja turvalisemaid süsteeme. Lisaks tehnilistele oskustele aitas häkatoni kogemus arendada meeskonnatööoskust ja julgust iseseisvalt probleemidele lahendusi otsida – omadusi, mis on tuleviku tööturul kahtlemata olulised.
„Töö ettevõtete pärisprobleemidega suurendas tudengite enesekindlust, kuna esimesel või teisel kursusel omandatud teadmistega oli võimalik juba hakata lahendama reaalseid ettevõtlusprobleeme.”
Sarnast programmi plaanitakse uuesti läbi viia 2026. aasta aprillis-mais. Fookusvaldkonnad täpsustuvad, kuid eeldatavalt jäävad keskmesse tehisintellekt, protsesside automatiseerimine, kestlikkus ning reaalsete probleemide lahendamisel rakendatav tudengite ja ettevõtjate koostöö.
