Tere kõigile ettemõtte kuulajatele, Taavi Kotka, Henrik Roonemaa on stuudios ja me oleme leidnud endale päris idufirma, kelle, kes ise kirjeldab ennast ka sõnadega AI. Nagu ikka, nagu meil plaanis on ja, ja nad tulid ka ise selle meie saate peale, kus me ütlesime, et kuulge, need ägedad, kes ei ole käinud, keda juba terve Eesti ei tea ja kes, keda tänaval ära ei tunta, nägupidi. Palun tulge meie saatesse, rääkige, mis te teete. Ja meile kirjutas selline ettevõte nagu Growf On ja nad ütlesid intrigeeriva lause, teeme tehastele AI-l põhinevat tootmisplaneerimistarkvara. Ja siis mulle kerkis silme ette Taavi Kotka nägu. Kes, ma ei teagi, kas see on nagu selline õnnelik või pigem frustreerunud nagu, aga sinu ristitud pasteediõtted on nüüd ühendatud AI-ga ja tundub, et elavad nagu täiega edasi, et on nagu Saas, mis teeb mingisugust vahekihti, aga on nagu ka AI. Kas see nii on, me saame teada, meil on selle ettevõtte Growthoni kaasasutaja Martin Rebane, tänane külaline, tere, Martin. Tere, Taavi.
Kas sina oled Growtonist ja kuidas pasteeti AI-d ühendada oled kuulnud juba või ei ole?
No ma arvan, et sa juba kasutad liiga palju seda pasteeti, et. Ma just
sõin muide hommikust lihtsalt, seal oli pasteeti võilega, see nüüd täiega, täiega nagu on saates ka vabandust.
Et ütlen ausalt, ei ole hea kuulan huviga, ma arvan, et ongi aeg, anname Martinile sõna, et räägi siis, et millega tegemist on.
Ja aitäh, meie ehitame siis tootmise planeerimise tarkvara, kõlab nagu sihuke lihtsalt, et ettevõttel on mingisugused tootmisplaanid või tellimused, mis on vaja siis oma tehases valmis toota. Ja, ja, ja siis õigeks ajaks valmis saada. Aga meie tarkvara abil siis nad teevad seda lihtsalt kiiremini ja efektiivsemalt, et. Et see tootmise planeerimine ongi praegu olnud. Tehastel väga suureks pudelikaelaks, isegi nendel, kes kasutavad ERP, on täiesti digitaliseeritud. Ja, ja see pudelikael tuleneb tavaliselt sellest, et seal see esialgne tootmisplaan tehakse valmis. Ja, ja selleks iseenesest ei olegi vaja mingisuguseid kaasaegseid meetodeid, aga. Reaalne elu on see, et, et, et elu kogu aeg muutub, tellimused muutuvad, mingi masin ütleb korraks üles või, või hoopis töödub kiiremini. Mingi materjal võib-olla praak, mingi, mingi asi võib vajada ümber tegemist. Ja vot see on see, millega tänane tarkvara ei saanud hakkama. Ja, ja, ja see on see probleem, mida me ütleme põhilise valukohana lahendame. Aga, aga siia juurde ka ütleme, niisugused toetavad, toetavad asjad nagu ütleme, toodete konfigureerimine ehk siis OM, siis tehase keeles. Et, et, et ka neid saame koostada, et, et ütleme klassikalises siis ERP-is, mida kasutavad tootmisettevõtted ühes süsteemi tarkvaras, on. Iga väike muudatus tähendab põhimõtteliselt uut toodet enamasti või siis mingisugust, mingisugust konfiguratsioonilippu, eks ju. Et, et näiteks ütleme, võtame tüüpilise mööblitootja, tal võib olla, ta võib toota ühte, ühte toolimudelit. Aga, aga ERP-is on tal neid sisestatud juba kolmsada viiskümmend kaks tükki on ju samasugust tooli, ühel on lihtsalt natuke üks peits, teine peits, üks pinnatöötlus, teine pinnatöötlus ja kõik see kombinatsioonide hulk kokku on siis nagu hästi-hästi suur.
Ma korra mõtlen seda vahele, et lähme veidi spetsiifilisemaks, et. Koldrad kirjutas, ma ei tea, nelikümmend aastat tagasi või, mis on see oma kuulsa raamatute sarja, mille esimene raamat oli eesmärk. Ja mis siis tehase näitel õpetas seda, kuidas põhimõtteliselt tootmist juhtida läbi selle, et seal siis kõige kriitilisema selle noh, masina siis, nii-öelda põhimõtteliselt tähelastelt kogu tehas selle järgi. Ja see oli nagu noh, põhimõtteliselt üks tema nagu põhimõtet, et kuidas tuleb õigilase, noh, tuleb aru saada nagu, et kuidas maksimum välja võtta kogu ahelast. Et tehased tunduvad nagu nii ära optimeeritud olema, et, et sa juba tõid sedasama näite, et, et üks peits ja teine peits on ju, noh, ERP-i peetakse peamiselt nagu ikkagi noh, nii-öelda finantssüsteemiks või no ütleme, et noh, finantssüsteemi nagu tugisambaks, et. Et ikkagi tee nüüd mingi lihtne näide, kust see teie tarkvara siis ikkagi nüüd siis appi tuleb, et mida ERP päriselt nüüd ära ei suutnud lahendada?
Jah, just, et ütleme, see põhifookus on, on kindlasti tootmise planeerimisel, planeerimisel, ehk siis, ehk siis sellel olukorral, kus järsku tekib mingisugune, mingisugune olukord, olukord, kus senine tootmisplaan enam ei kehti.
Okei, te, pidime tegema reaalkooli jaoks viiskümmend klassitooli. Nii, tellimuseks sisse, hakkasime tootma ka, tuleb välja, et nüüd ma ei tea, peitsi õli on otsas. Et peab peitsi õli vahetama, on ju, me, mis see nüüd, mismoodi see teie tarkvara nüüd sekkub ja kust kohast see sekkus on
täpselt? Siin on kaks, kaks poolt. Esimene on see, et kindlasti püüab nüüd seda peitsiõli laoseisu juba kohe, kui ta saab tellimusest teada ja jälgida ja, ja hoiatada või ette tellida, olemas siis kliendilt, kliendist, et, et, et seda juhtuks üldse. Ja see, see on see kõige suurem kasukoht, aga kui ütleme, juhtub mingi ootamatus. No ütleme, näiteks see peitsiõli oli laos olemas, aga ütleme, kogemata oli saadetud Maledoonia, siis avastatakse siis seal enne peitsimist. Et siis, siis lihtsalt planeeritakse. Tootmite ümber niimoodi, et noh, nende reaalkooli toolide asemel toodetakse siis midagi muud, et, et näiteks. Narivoodeid IKEA-le või, või midagi sellist.
Kust see AI sinna nüüd sisse tuleb, et, et selliseid tootmis, planeerimise ja igasuguseid noh, tõesti väga sarnasena kõlavaid tarkvarasid me oskame Eestis teha küll, on ju, ja oleme päris edukaid idufirmasid sinna, sinna peale teinud, aga meil on AI ajastu. Kas te AI on lihtsalt vaipkoodinud teie tarkvara, et see, sellepärast on AI või teeb tarkvara, tarkvara ise on kuidagi targem kui, kui eelmised põlvkonnad?
Võti, et kuidas, kuidas sellist probleemi lahendada, eks ju, et teha neid otsuseid, et mida me nüüd järgmiseks teeme, et kui meil on see peits otsas ja me ei saa neid toole toota. Peitub, mitte siis. No see peitubki kogu selle ettevõtte know-how teadmises. Ja, ja, ja, ja see AI roll ongi olla see kahekümne aastase kogemusega meister, kes oskab, oskab siis vastu võtta selle otsuse, et mida me siis nüüd teeme ja kuidas me selle probleemi lahendame. Ja selleks meil on siis ehitatud teadmusbaas iga siis ettevõtte taustale, mis siis, mis siis ehitab ennast automaatselt. Tekkivast know-how'st ja, ja uue, uueneb ja, ja kasutab seda know-how'd siis nende otsuste vastuvõtmisel. Et see on, see on, see on üks, üks tugisambaid, aga. Aga ka ütleme, et kliendi, kliendisisend, et, et, et seesama toote konfigureerimine näiteks, et kui klient ütleb, et. Et ma tahan, ma ei tea, teistest mõõtudes ma tahan teise tooniga, tooniga, eks ju, et siis, siis me ei hakka tegema uut, uut toodet, vaid lihtsalt AI abil siis kasutades juba olemasolevaid tööriistu, eks ju, kõik valemid ja. Et raam peab mahtuma lengi sisse ja sellised printsiibid on aile teada, eks ju, ja siis ta põhimõtteliselt konfigureerib selle toote ka. Ka ümber, et, et sihukesed kaks, kaks põhikohta, aga, aga jah, ütleme, et keelemudelitele lisaks on meil ka prognoosmudelid kasutusel. Mis siis, mis siis ütleme, ongi seesama, et see peits tegelikult üldse otsa ei saaks. Et, et sellised teemad, et, et mis seal tihti, tihti seal noh, see page'i näide oli väga lihtne, eks ju, aga mingites toidutööstustes. On ju see mure, et, et, et sul võib-olla kaupluse kett ütleb neli nädalat enne, kui ta tahab saada mingit, ma ei tea, suitsuvorsti näiteks. Aga, aga sina pead seda tootma hakkama kuus nädalat enne ja seal näiteks see prognoosmudelite toidutõistuses, prognoosmudelite roll on oluliselt suurem kui, kui, kui mujal, eks ju, et.
Aga oota, aga tootmisettevõtte puhul see võibki nagu sõna otseses mõttes tähendada seda, et mina lähen hommikul tööle. Rind on täis tahtmist ja pea on täis plaan, et ma hakkan tootma toole. Ja siis ma teen oma selle arvuti lahti, arvuti ütlemele, ei Henrik, täna toodame hoopis tiivereid, sellepärast, et no laoseis on selline, umbes niimoodi või?
Põhimõtteliselt küll jah, jah, et. Aga ta ei ütle mitte ainult seda, et toodame tiibaneid, vaid ta on ette valmistanud ka kõik tööplaanid, kõik marsruudid nendele detailidele, milliseid töökeskusi, millises järjekorras, et, et noh, näiteks tooli tootmisel. Seal võib olla üks, üks detail võib läbida seal viis kuni kümme töö, töökeskust mööblitööstuses, eks. Et, et seal planeerimisel tuleb arvestada ka sellega, et, et. Kõikidel nendel oleks kogu aeg tööd, et, et pooled ei seisaks ja kratsiks kukalt seal.
Nii et ta on, ühesõnaga, ta on otsustanud, et ma toodan diimaneid ja ta on põhimõtteliselt läbi terve ettevõtte kõik need lülid korraldanud selliseks, et ka need teeksid, üks teeb vedrusid ja teine teeb kangaid, no meil on nii lollid näiteid, palun, diimane tootjad, vabandust. Aga põhimõtteliselt ta paneb kogu ettevõtte nagu tööle selle järgi.
Aga, aga see vaene klient, kes ootab oma toole, kas ta lõpuks kirjutab ka kirja, et kuule, sorry, toole ja täna ei saa, et toolid tulevad nädala aja pärast, sest peits oli vale või kui kaugele ta sealpool nagu läheb?
No meie kliendid ei ole just soovinud, et AI nende nimel ise kirju välja saadaks, et pigem siis see kliendi. Kliendiga suhklev isik, isik seal ettevõttes, müügimees või kes ta parasjagu on, kliendihaldur, saab, saab siis teavituse ja võtab ise, ise siis oma võib-olla personal, personaliseeritud AI abil ühendust.
Vabandamise roll jääb ikka inimesele, noh, nagu reaalkoolil on, et, et algklassid õpivad ikkagi teises koolis, kuniks mööbel kohale jääb.
Kuidas te müüte seda, ma just ma ei hakka mõtlema. Et kui tihti seda nagu juhtuks, see võib olla nagu mingisugune nagu multifilm põhimõtteliselt või, et noh, et inimesed lähevad tööle ja, ja noh, mingi asjad lendavad osakule paremale, kõik on jälle muutunud, kõik on jälle muutunud, lõuna ajal tuleb peits, kõik on jälle muutunud. Arvuti möllab, lihtsalt keegi ei saa aru, mis selles ettevõttes toimub.
Siin, siin ongi see, et see kaos oli enne meid. Me üritame lihtsalt seda kaost nagu natukene selgemaks teha ja näidata sealt teed välja, et, et noh. Tavaliselt tootmisettevõttes. Noh, kui on niisugune suurem ja keerulisem tootmine, et siis kui, kui ei ole just ainult üks liin, et sa toodadki nädal aega järjest siin ühe liini peal ühte toodet, eks ju. Et, et siis tavaliselt tootmisettevõttes on, on see, et, et see tootmisplaan hälbib iga nädal, et. Et sul ei olegi sellist tootmisplaani, mis sada protsenti läheb plaani järgi, et midagi ikka juhtub, kui on suur ettevõte, palju tooteid. Et siis see on nagu paratamatus.
Aga see, tootmised on ka väga erinevad, eks, et me just rääkisime siin mööblitootmisest, aga ütleme, ma ei tea, trükitööstus ja, ja need on kõik täitsa erinevad maailmad ikkagi, et kuidas see teie onboarding käib üldse, see ei ole päris niimoodi, et ma noh, selles mõttes ei ole klassikaline Saas, et sa lähed. Võtad plupsti veebist, teed next, next, next on ju ja lumps läheb, töötab, on ju, et ma kujutan ette juba teil alusandmeallikate või ütleme selle kogu nii-öelda see andmepaa, nii-öelda andmehulga kättesaamine, enda aile kättesaadavaks tegemine. Juba see on mingi niisugune, noh, rets, kahekuune projekt vähemalt nagu, et.
Ja, see andmete kättesaadamaks tegemine ja töütlemine, et see on kõige, kõige, kõige niisugune teadmusmahukam ja keerukam, keerukam osa üldse, üldse sellest, et, et, et, et A-i selle omandaks tarkuse, mis on vajalik seal tehase, siis tehases toimetamiseks.
Räägi sellest, kuidas see õpetamine käib, on ju, te lähete, võtate teete kliendiga lepingu, klient peab esiteks uskuma teid, on ju. Te, kuidas see töö käib, et teete ära, siis maksab või ta hakkab pimesi juba maksma, uskudes, et te saate midagi hakkama, on ju, et. Et siis te istute seal meistri kõrval kuus kuud, on ju, õpetate seda masinat, on ju, mismoodi otsuseid tehakse ja nii edasi, et. Kuidas see protsess käib üldse, et see ei kõla nagu väga skaleerivalt, et see kõlab nagu niisugune väike. Tark, custom software on steroids nagu, et mulle, kui ma kõrvaga kuulen.
Jah, kogu, kogu meie, kogu meie see aur lähebki või noh, põhiaur siis lähebki sellele, et teha seda protsessi kiiremaks, et ütleme, kui me kliendiga hakkame juba rääkima. Siis me lepime enamus klientidega kohe kokku, et, et meil on siin igal koosolekul. Nad täna podcast'is siin ei ole, aga igal koosolekul on üks AI abiline lisaks, kes siis, kes siis kuulab ja hakkab juba seda teadmusbaasi koostama ja korrastama. Et aga ka kõik dokumendid ja ütleme ka kõik programmikood, genereeritud kood, seal on hästi palju ärireegleid kirjas, mida, mida keegi isegi ei mäleta enam. Ja, ja ka absoluutselt kõik siis vead, eks, et, et mis on meil ka hästi oluline, on see, et kui midagi läheb valesti tehases ja. Sihukese juurutuse käigus alati tekib selliseid kohti, millele pole suutnud ette mõelda ei AI ega meie. Et, et siis, siis, siis see tehisaru õpiks, õpiks kohe sellest ja järgmine kord seda jama juhtuks.
Mis kujul see info ettevõtetes täna on, ma kujutan ette, et midagi on, ma ei tea, midagi on CRM-ides, midagi on mingites muudes mingites ERP-ides või. Või laotarkvarades või mingites, midagi on Gmailis ja midagi on Outlookis, on ju, midagi on Kautikus, midagi on Excelis. Ja midagi on üldse, ma ei tea, peas kellelgi, eks ole, et see käib tavaliselt niimoodi. Kas see on umbes selline see pilt, mida ma kirjeldan või noh, kuidas, kuidas te teete seda arvutile söödavaks, nii et see protsess ka tulevikus tõesti saaks olla skaleeruv?
Ja, sa kirjeldasid päris adekvaatselt, et, et ettevõtetes on eriti, kuna. Ütleme viimased kümme aastat on ettevõtted ikkagi väga palju pööranud rõhku digitaliseerimisele, aga siis ongi digitaliseerimise käigus ongi tekkinud mõnes ettevõttes hoopis see probleem, et ongi. Näiteks seitse erinevat tarkvara kasutusel ja tarkvarad, mõned suhtlevad üksteisega, mõned mitte, et näiteks üsna sage on see, et ühest tarkvarast võetakse. Välja Excel, siis ütleme, täna on tootmisplaneerija natuke tüütleb seda Excelit ja siis ta paneb selle järgmisse tarkvarasse sisse, eks ju, et, et, et iseenesest see andmete kättesaadavus ja see ei ole. Enam probleemiks, sest ükskõik, mis formaadis need andmed on, kas või käsikirjaliselt paberile, eks ju, et A-i saab, saab need välja lugeda, aga keeruline on jah, ütleme kogu seda ahelat kokku panna, kogu seda protsessi jälgida, sealt, sealt siis tuletada seda tegelikku, seda tootmisreeglit, jah. Ja, ja neid printsiipe, et see on, see on see raskus, raskus seal. Aga, aga jah, väga palju osa, väga palju teadmist tegelikult ei ole üldse kirjalikult olemaski, et, et ongi, et selle otsuse võtab vastu meister selles töökohas, aga sellest samast otsusest, mis see üks meister seal vastu võtab, võib sõltuda terve poole tehase ülejäänud päeva töökorralduse.
Selle AI teemadega tuleb päris palju kriitikat selle koha pealt, et noh, põhimõtteliselt tundub tihti niimoodi, et kui founder lihtsalt unistab, mismoodi asjad võiksid käia. Noh, siis kõik nõustuvad sellega, et, et mingis ajahorisondis mingite õigete tähtede kokkulangemise hetkel tõesti on võimalik see masin õpetada noh, nii heaks, et ta päriselt sind aitab, on ju. Aga me näeme igapäevatöös kas või enda chat'ide või kloodide pealt, et noh, ikkagi paneb ikka normaalset kelbast, on ju, aeg-ajalt ikkagi täitsa nagu. Ja, ja siis ongi tihti see nagu sama küsimus, nagu siin vahepeal tõsteti raha Powerpoint'idega sellega, et, et noh, üks asi ongi see, et mis on nagu founder'i unistus, teine on päris reaalsus, on ju. Ja noh, tõe kriteerium on ikkagi praktika, et, et kui sa praegu räägid sellest unistusest, mis sul on, kuidas need tehased kõik on AI poolt nagu juhitud, et mis see reaalne, noh, teie kogemus on, et noh, mitmest tehasest te olete? Kas on juba, kus mõtlen, et noh, et, et kas ongi juba tehtud nii, et sada protsenti on ainult masin või on ikkagi vihikus paralleelplaneerimine, on ju, või ERB-is, on ju, et noh, et, et, et, et mis see nagu reaalne seis on ikkagi?
Me alustasime niisuguse aktiivse ehitamisega veebruaris ja tänaseks on üks tehas täiesti meie. Vabandust meie süsteemi peal ja, ja neli tehast on veel töös, kus siis, kus, kus me juba katsetame ja, ja üks küll, äsja läks töösse, eks, aga. Selle probleemile me jooksime juba esimese kuu aja järel. Et, et, et see, ütleme, see mudelite töökindlus ja, ja sealt. See probleem on võib-olla natuke keerulisem, keerulisem isegi, kui sa sõnastasid, et see ei ole puhtalt see, et, et mudel hallutsineerib, aga seal, seal on. Et, et alati on võimalik võtta, võtta kallim mudel või võtta, lasta mitmel mudelil siis teha ühine otsus. Aga, aga mis tööstuse osas on, on oluline, et jah, et kui toota, ütleme kallist diivanit, siis, siis saab seda teha, aga kui toota näiteks plastkarpi, mille hind on seintides, eks ju, et siis ei saa kulutada ühe plastkarbi kohta pool eurot, eks ju. Mingite otsuste tegemiseks, et, et siis meie, meie lahendus on see, et, et me kasutame. Pigem kergemaid mudeleid. Väga palju kasutame näiteks Mistrali mudeleid ja, ja siis meil on valideerimistööriistad. Mis on siis AI poolt ette ehitatud ja nüüd, nüüd töö ajal siis see kergem mudel, ta saab kasutada neid valideerimise tööriistu ja. Ja mida, mida siis raskem mudel on või siis võimekam mudel on ette ehitanud ja, ja ta, ja ta käivitab neid ja saab oma tööd valideerida selle najal ja sellega me oleme saanud selle hallutsineerimise probleemi nagu maha. Et, et see alustineerimise probleem tuli ka osaliselt sellest, et, et me ei taha ju, me tahame, et süsteem oleks ka kiire. Me ei taha talle anda nagu kogu ettevõtte teadmust korraga ühte prom, prompti ja ütelda, et nüüd arvata välja, et, et kui paks see plastik peaks siin selle karbi juures olema. Et, et ja, aga mida vähem on ta infot, seda vähem, seda suurem tõenäosus on jälle eksida mudelid.
Kuidas te ikkagi nii-öelda raha küsite selle asja eest, et, et see hetk, kui te olete seal alguses sees, ma ei tea, mitme mehe, kahe-kolme mehega lähete peale neid andmeid sinna nagu ette ajama ja. Erinevate osapooltega suhtlema, eks, et noh, nende meeste tasud tuleb, naiste tasud tuleb ju ära tasuda, on ju, see on palk ja nii edasi, on ju, okei, seal saab ka siis klassikalist tarkvara arendusmudelit korraldada, ehk siis noh, põhimõtteliselt töötunni hind korra töötunni arv ja, ja, ja tulemus tuleb, on ju. Mis pärast saab, ütleme nii, et te saite selle asja nüüd jooksma, masinaga pärast rohkem ise tegema otsuseid, on ju. Millest te raha võtate, kuhu maks? Jah.
Praegu meil ongi sihuke otsustuskoht ka endale, et mis teed edasi minna, eks. Et me oleme teinud, mõned projektid oleme teinud niimoodi klassikalise tarkvara müügina, et siin on, siin on see tarkvara ja siin on selle hind. Ja osad oleme siis teinud litsentsitasuna aastasena ja ütleme müügi seisukohalt. See, vabandust, müügiseisukohalt on see aastane kliendile nagu riskivabam, et seda on lihtsam müüa tegelikult, et kuigi võib-olla eluaja jooksul ta maksab sellest rohkem, aga, aga just see, et väga paljud tarkvarad ju fail'ivad. Noh, peale, peale otse, kohe peale rakendamist. Ja, ja selle riski, me võtame kliendid ära sellega, et ta maksab aastast litsentsitasu, et kui tõesti see fail'ib, eks ju, ta ei pea seda litsentsi jätkama ostma, et ta saab väga odavalt sealt asjast välja tulla ja see on võtnud nagu klientidelt hirmu maha meie siis toote eest. Et aga jah, need kliendid, kes, kes maksavad nagu täishinda, ostavad see tarkvara välja. Nende, nendega me teeme ikkagi, ütleme juba selleks, et lepingusse jõuda, teeme palju rohkem tööd.
No mõtleme, võtame mingi klassikalise näite, on ju, kui sa nüüd välja selle asja, sa oled seal kahe mehega vähemalt pool aastat sees, on ju. Noh, see on niisugune noh, vähemalt kuuekümne saja tuhande vahele nagu laks, on ju. Kui sa teed seda aastalitsentsi, et kas me räägime seda, et see aastalitsents on sul siin kümme tuhat eurot või viis tuhat eurot või, või ühesõnaga, kuhu me selle joone peaks tõmbama? Selleks, et me saaksime oma peas aru, et mis, kui suur või kui potentsiaali kärju sul üldse olemas on.
Jah, sihuke kümme, kakskümmend, see sõltub sellest, et mida see tehas teha, teha, teha tahab, et kui tal on väga konkreetne probleem, tal ongi ainult see tootmise planeerimise osa. Et tal on väga head pommid, need bill of materials'id tulevad ERP-ist, meie, meie saame kätte, saame kätte müügitellimused. Teeme plaani ja kirjutame kuhugi edasi, et siis, siis on see soodsama otsa hind, aga kui tal ütleme, on vaja ka juba. Neid pomme seal koostada, neid ei ole kvaliteetselt, et, et siis, siis see läheb jah kallimaks, aga noh, niisugune tüüpiline juurutus on jah, niisugune kümme-kakskümmend tuhat litsentsiga.
Okei, aga siit võtame edasi, et need andmed ja andmekoostused on nüüd kokkuvõttes kliendi omad, on ju, need ei saa täie omaks. Et kuidas te ennast selle eest kaitsete või ongi see, et see hind on nii väike, et lihtsalt klienti ei viitsi jurada, on ju, aga et ühel hetkel ka see masin üldse järjest paremaks, ka klienditeadlikkus tõuseb, noh, ütleb, et kuule, aga andmed ja andmekohtsendused on ju meie omad, on ju, et noh. Asi see nüüd siis siit ära ei ole visata, see Growfon ja, ja teeme oma junni siia peale, on ju, vabandust ma niimoodi ütlen, on ju. Et, et kui sellest nagu või mis, mis see nagu, kas see lihtsalt praegu on see, et klientide enda teadmus pole nii hea ja see on teie äri eelis või, või tulete mingi äri eelis veel teiega koos kaasa peale selle, et, et te lihtsalt oskate enne klienti AI-d teha?
Ma arvan, et see põhiline äri, äri eelis ongi see, et, et me oleme välja mõelnud, kuidas see asi panna. Tööle niimoodi, et ta töötaks, et jah, et kui klient täna ise läheks näiteks kloodiga sama asja tegema. Et kindlasti ta jõuaks mingi tulemuseni, aga ma pole sugugi kindel, et see tulemus oleks selline, et, et see stabiilselt töötaks ja et see oleks ka, ütleme, majanduslikult mõistlik. Ja need kaks asja ongi, et, et me pakume seda, et see oleks majanduslikult mõistlik, ehk siis. Ei viiks toote omahinda ülesse ja, ja töötaks, töötaks turvaliselt ja stabiilselt.
Sa mainisid ühe ohuna, et noh, vähemasti kliendi jaoks, et see tarkvara ei hakka tööle või no ei toimi selles ettevõttes ja ma arvan, üks võimalusi, kuidas ta ei toimi, on noh, kuidagi see, et. Tarkvara võib ise töötada, aga kui inimesed ei hakka kasutama või ei viitsi, ei jaksa, ei oska, no mis iganes, et ma olen näinud ju seda küll, et lihtsalt töötajad ei võta üle nii-öelda, ükskõik kui palju sa. Võimled selle nimel. Mida see ettevõtte jaoks tähendab, et see teie AI nii sügavalt käsikaudu sees on? Nad tegelikult peavad ju hakkama edaspidi iga päev, iga tund, iga koosolek sellega ju arvestama. Et see AI peab ju ka lisainfot ju peale saama, eks ole, mitte et sa ühe korra teed ära, puhh, söödame kõik sisse. Vaid, et ta ikkagi saab töötada ainult siis, kui ta on nagu kogu aeg direktori laua taga ja noh, üldse iga laua taga nagu kaasas, on ju, et kuidas, mida see tähendab nagu ettevõtte jaoks, kuidas te seda lahendanud olete?
Ja, ja just, et see know-how uueneks. No suur osa neid otsustest tehakse tõesti direktori lauales, aga teine sama oluline osa tehakse ka tehases. Nende samade meistrite poolt kõik need viga, vigade töötluse kaudu. Et, et pool infot tuleb juba sealt ja pool infot tuleb tõesti siis uued koosolekuprotokollid, et, et ei olegi vaja nagu formaliseerida, et, et, et. Et ettevõte lihtsalt lindistab oma koosolekuid ja siis AI käib, käib need läbi ja siis uuendab selle teadmusbaasi ära.
Aga nad peavad arvestama, et nad seda teevad, eks ole, kui kuskil tehases tehakse jooksujalu lifti juures koosolek on ju, lõpetakse kokku, et taai Roman vasakule, Sergei paremale. Noh, jookseme, on ju. Ja see õnnetu AI, sa tead, et siis võib päris olulisi mingeid nagu kokkukukkumisi hakata kogu selles ahelast tulema.
Ja, ja kindlasti, et, et kui nüüd niimoodi listi, listi võrres AI kõrvale jätta otsustest, siis, siis on tõesti probleem. Et see eeldab ka kindlasti seda ettevõtte sisemise protsessi muutmist, et, et mitte võib-olla, aga kindlasti.
No teil on täna üks klient, ma saan aru Eestis, kes on oma tehase selle peale viinud?
Üks, kellel see on juurutus, tööta aktsiale juba täielikult tehasesse ja siis seal mitmes tehases meil käib, käib veel juurutus.
Kuidas sa sellega, kas see klient on selline kellegi, kaasasutaja isa umbes kellelegi öeldes, et davai, sa pead me panema selle oma tehasesse või, või oli see päris nagu müügiprotsess, et sa lähedki kohale ja ütled, et noh, me oleme siin sellised tüübid. Meil on AI, on ju, nüüd sa pead igale poolele, sa pead ütlema kõik, mida sa vähegi tead sellele meie masinale ja edaspidi ka kõik, mida sa vähegi tead. Ja siis me tahame selle eest saada, ma ei tea, sada tuhat eurot, et kas see oli nagu selline traditsiooniline müük? Või pigem selline FFF-i müük?
Jah, see ei olnud kumbagi, et tegelikult enne, kui me selle ettevõtte asutasime, asutasime. Töötasin Tartu teaduspargis ja tegelesin siis tööstusettevõtete nõustamisega AI in Robotics Estonia. Kaudu, siis on see aire, aireprogramm, mis ongi Eestis tööstuse turgutamiseks mõeldud ja seal oli nagu iga sihukese nõustamise lõpus oli. Oli, oli see, et ettevõte siis küsib, et, et ütle mulle, et keegi, kes nüüd päriselt mulle need lahendused valmis teeb ja. Siis sageli andsin, andsin mingi nimekirja Eesti ettevõtetest, kes tegelevad siis AI võimekusega tarku, tarkvara loomisega. Aga ega enamus neist ei jõudnud, jõudnud mitte kuskile ja siis lõpuks üks ütles, et kuule, et. Mõtle, et, et vot, meil on siin nii palju raha ja sul on nagu need oskused, et miks, miks sa ise ei tee, et äkki, äkki tuled ja tuleb ja, ja, ja, ja, ja teed meile selle asja ära ja siis nendest saigi hiljem meie esimene kõik. Et, et ega see mõte ei tulnud muidugi ainult sellelt ühelt kleidilt, et see oli pigem tõuge, aga eks mul oli enne ka ikka juba tekkinud arusaam, et seal on nagu väga suur lünk ettevõtete jaoks ja, ja et sellel ideel on nagu potentsiaali.
Aga see, küsimus on tegelikult, mis mul vahepeal oli, aga vist läks korra ja libisesid, libisesid üle sellest, et tootmisettevõtted on väga eri nägu. Ma mõtlesin, et noh, tooli tootmine, trükitööstus on mõlemad tootmine, aga kokkuvõttes täiesti erinevad masinad ja täiesti erinev sisend ja nii edasi, eks ju, kuigi sa võid selle nii-öelda noh, teitsendada või tõlgendada samadele nimetajatele, eks, et. Et kui universaalne teie olete või te oletegi rohkem, et okei, kui sa toodad nagu, ma ei tea. Puidu tooteid, element, et siis sa oled meie klient ja kui sa veel trükitööstuses oled, siis sa ei ole veel meie klient, et, et kust maalt see universaalsus tekib?
Universaalsus tekib tegelikult selle, sel hetkel, kui me selle teadmusbaasi, mis on kogu meie see tarkvaramootori sees. Suudame üles ehitada igas, igas tööstuses, et täna jah, ütleme, kuna meil on puidutööstuse ettevõtted olemas, eks ju, et siis, siis puidutööstuses me suudame kindlasti kiiremini. Seda teha kui mõnes, mõnes kohas, kus, kus meil veel juurutust ei ole, aga. See, ütleme, ütleme see spetsiifika, et me ei mõtle nagu enda, ei enda tarkvaras ega enda peas, me ei mõtle niimoodi, et noh, et, et ahaa, et siin on nüüd pöövlid, siin on nüüd treipingid. Ja teises kohas on tikkimismasinad ja need on nüüd totaalselt erinevad asjad, et pigem me mõtleme seda, et, et meil on tootmine. Ja matemaatiliselt me saame seda esitada graafina, see toode peab liikuma graafis läbi kindla teekonna ja, ja, ja seda teekonda me saame siis juhtida ja jälgida. Et, et see on see läbi, mille me läheneme siis erinevate tööstuste probleemidele ja spetsiifikale siis ühtse nagu, ühtse tööriistaga.
Me oleme tegelikult alguses ma, ma nüüd uuesti ei kasuta seda sõna, aga me alustasime ju saadet sellest, et sellist tüüpi ettevõtteid on Eestis noh, start-upide alal traditsiooniliselt olnud palju. Ja ega meil on siin olnud saateid, kus on räägitud nende surmast nii-öelda, et noh, mis neil nüüd enam ikka teha, et AI tuli peale ja noh, nüüd on, nüüd on kõik teistmoodi. Sina oled ühendanud ikkagi selle SaaS ja AI, kas sa näed? Et teised teevad ka seda, sa näed, et see selline Eesti inseneri, tulen teie ettevõttesse, vaatan, issand, miks te asju nii rumalasti teete, teen teile parema tarkvara. Kas see nagu elab edasi, siis nagu AI ajastul, et seda on võimalik nüüd kokku panna või noh, teiselt poolt on see Taavi igavene hirm olnud, eks ole, et aga see on ju nii lihtne, et noh. Paar tüüpi teevad selle nädalavahetusega valmis ja kelle käest sa siis küsid oma, oma kakskümmend või kaheksakümmend tuhat. Kuidas sa kogu seda valdkonda nagu vaatad või mis, mis seal toimub sinu, sinu nägem
Jah, no siin ongi võib-olla kaks eriküsimust, üks on üldse see Saas, Saas kui selline, eks ju, et, et väga palju nendest teenustest noh, mida me ka ise oleksime paar aastat tagasi ostnud mõnda Saas teenust, me lihtsalt kiiresti. Nädalavahetusega paneme oma tööriistsa püsti ja kasutame seda selle asemel, et näiteks CRM-i. Üldse ei kasuta mingit kolmanda poole asja, et kõik on lihtsalt internal tooling ja paar crompti ja uus featuur on olemas. Aga kus see Saas võib-olla ellu jääb, on, ongi siis sihukesed väga keerulised, keerulised lahendused, noh, me tahame mõelda, et ka meie, meie oma on üks nendest, eks. Aga me ei näe jah, et, et me nüüd teeme selle lahenduse valmis ja siis kümme aastat täpselt samal kujul seda, seda müüme, et meil ikkagi plaanid on, on palju-palju suuremad. Ja, ja me soovime ikkagi järjest keerukamat tehnoloogiat ka ise arendada. Et ka me ei hakka nüüd siukseid kloodi, kloodiga konkureerivaid keelemudeleid arendama, aga siukseid tehases, tehases kasutatavaid mudeleid kindlasti, et see on meie, meie plaanis. Sest nende spetsiifika on, on hoopis, hoopis teine.
Aga teised sinu valdkonnas, kus sa käid mingitel meet-up'idel või ma ei tea, loed LinkedIni poste või mida iganes sa loed. Et kas see mõtteviis, et oo, aga me saame teha küll nagu seda sama vana nii-öelda teenust pakkuda ettevõtetele lihtsalt kümme korda targemana, on ju, et. Et paneme ta siis veel rohkem tegema, kui ta enne tegi, et kas, kas see on nagu leviv mõtteviis või sa oled seal üksinda ja proovid tõestada, et saab küll?
Ega ta vist väga levinud ei ole, et, et ma olen nõus jah, et enam, enamasti räägitakse sellest, et, et Saas on surnud või üldse tarkvara on surnud, eks ju.
Tarkvara ei ole surnud, seda juttu pole küll keegi rääkinud, et vabandust, et kõik on tarkvara, vastupidi. Selles mõttes ma tahaks. Kõik on tarkvara, nii, alustame sellest ja nüüd räägime, et Saas on surnud.
Okei, teeme nii, just, et ja seda, seda, seda juttu on nagu väga palju, aga võtame kasvõi ükskõik mis organisatsiooni, eks ju. Et, et jah, sa saad seal prototüübi tööle, aga mingil hetkel siis. Kui on natuke suurem organisatsioon, kõikidel, kõikidel töötajatel ei ole sul samad õigused, kõik ei pea kliendilepingutele ligi pääsema, kõik ei pea, kõik ei pea saama feed'i sisse kõige lihtsamaid probleeme, mis tekivad kuskil tehases või kontoris, eks ju. Et ja, ja lõpuks. No see, me jõuame sinna halduseni. Halduseni, et keegi peab kõike seda nagu ülevalt pidama ja haldama ka, et see on, see on. See on võib-olla üks, üks pool, mis hoiab seda SaaS-i veel ikkagi elus ka nendel juhtudel, kus, kus võib-olla see taasloomise keerukust, keerukus on väike. Aga jah, teine, teine, aga, aga jah, kindlasti, kindlasti see SaaS on väga palju, väga palju muutumas ja eks Cloud ja OpenAI pingutavad ka siin. Väga selle nimel, et, et see saas tähendaks aina rohkem, ütleme, nende agentide parve selle asemel, et, et kellelegi kolmandale maksta.
Vot mina ei suuda otsustada, aidake mind kahe peale, ma olen vaadanud kogu seda diskussiooni ju väga lähedalt ja korra nädalas teen saadet. Et kas see asjaolu, et mul ei ole. Et ma ei ole ühtegi AI-d koodima midagi pannud, ma ei ole ehitanud, eks ole, või ma ei tea, vaipkoodinud ühtegi tööriista endale, et ma ei ole üldse selle koodimise, iseendale tarkvara ehitamise maailmaga tutvust teinud. Kas ma olen mahajääja, eks, ehk et. Tegelt ma peaks seda tegema, sest kõik inimesed hakkavad seda nagu varsti tegema või ma olen vastupidi ajast ees, et mitte keegi tavaline inimene ei hakka seda tegema, sest progejatel, noh, progejate töö muutub kümme korda odavamaks, kui mul on mingit jublakat vaja, on ju, siis keegi teeb nagu mulle selle viiekümne euro eest valmis. Ja mina võin tegeleda edasi sellega, mis on minu tugevus, et minust ei saa kunagi, isegi AI abil nagu head programmeerijad, no see ei ole võimalik. Ma arvan või vähemasti sinna läheb selline effort sisse, et mul oleks mõistlik ju tegeleda ikkagi edasi oma päris tööga ja teha seda AI abiga. Taavil on juba, ma vaatan. Ma
võin kohe ära vastata sulle selle, et see, et see pigem on, ma arvan, et ma proovin hästi ruttu nüüd siin mingi analoogi leida, aga üks võimalus seda leida on selle kaudu, et, et kui internet tulid. Siis olid ka mingid vennad, ütlesid, et no mis kasu mul sellest on, et, et mina seal ei käi brausimas, on ju. Või on inimesed, kes ütlevad, et oh, ma sotsiaal, sotsiaalmeediat ei tee, on ju, ja siis noh, imestavad, et ups, et keegi mu tooteid ei osta, on ju, et noh, et seal põhimõtteliselt nagu midagi juhtuda, sul nagu ära ei sure selle pärast. Aga sa lihtsalt tülitad enda jaoks välja nagu ühe tööriista, mis tegelikult võiks teha sulle rohkem käivet, anda rohkem teadmust, anda sulle mingit rohkem nagu ühesõnaga, sa põhimõtteliselt ütled ühe
Ma kasutan seda oma töö jaoks, vaata oma liinides, mitte, mitte mingi noh, asja progemiseks.
Ei, aga ma ütlengi, et see, see küsimus ongi selles, et noh, et, et kui sa nagu oleksid võimekusega seda asja nagu progeda ka, on ju, et, et siis noh, ma, ma väidan, et, et see nagu, sul avaneks nagu täiesti uus maailm või nii-öelda uued, uued optsioonid. Et see ongi see, et on ju, et noh, kui sa, kui sul on betoonsein ja sul ei ole löök trelli. Noh, noh. Sa isegi, sa isegi ei aju seda, et noh, et, et, et tegelikult sa oled valmeline selle noh, õige tööriistage ise ka selle au sinna ära tegema, on ju. Ei, sa pead kutsuma minu, lööb trelliga selleks, et ma selle augu ära teeksin, on ju, tegelt see on imelihtne, on ju. Ma üritan seda
analoogiat jah leida, et kas noh, et võib ka võtta näiteks mingi Photoshopi analoogia või, või, või, või fotograafi analoogia, et noh, et enamuse fotosid ma saan oma elus ise tehtud, aga kui on noh, päriselt mingisugune suurem asi, eks ole, noh, siis kutsutakse ikkagi sinna korraliku kaameraga professionaalkohale, eks ole, kui ma ei tea, mingid peod või mingid asjad. Et võib-olla see on siis midagi sarnast, et ma ikkagi selle nii-öelda telefonifotode tegemise võiks selgeks õppida. Taavi noogutas, ma ei tea, võtame seda heakskiidu.
No mina näiteks näen, et, et noh, kui, kui see GPT kolm tuli, eks ju, see, mis lõi neid keelemudeli laineid ja tõi selle massidesse. Et, et siis, siis ta oligi niisugune vahva jutu robot, aga ütleme Exceli faile või analüüsida või pilte täiendada ta iseseisvalt siis veel ei suutnud. Täna kõik need mudeleid suudavad. Et jah, et mõnes mõttes küll sul on täiesti õige, õige, õige vaade, et, et mingi osa sellest tarkvarast kaobki ära, et mingi osa sellest tööst teevadki need otse need keelekudelid, et sa ei peagi ehitama endale mingit andmeanalüüsi tarkvara, kui sul on vaja ühte Excelit analüüsida.
No ma siis ikkagi ja heidan, jätkan endale etteheitmist, et ma pean selle maailmaga ennast kurssi viima ja selle trelliga augu tegemise ära aeglima.
Ei pea alati, või ei pea lihtsalt sõbrale ja maktan üksi
raha. Jah. Ja, ja tegelikult noh, on, olgem ausad, kui sul on vaja pilt seina panna, tuleb sõber Drelliga, sellest võib väga lõbus õhtu kujuneda. Võtame ühe veini ja räägime juttu
Igal pool on plusse ja miinuseid. Meie saade saab läbi ja sellel on ka nii plussid kui miinused. Ja, aga igaüks otsustab ise, kas ta. Lõpetas kuulamise kergendusega või jäi veel midagi puudu? Martin Rebane ja Growz on, on meie tänane külaline. Meie oleme tagasi Taaviga nädala pärast, nii et kuulmiseni.
[ TRANSKRIPTSIOONI LÕPP ]