Generatiivsele AI-le on Eestis tugevalt avatud umbes 35 000 töökohta. Kõige suurem küsimus ei ole aga see, kas masin liigub inimesest kiiremini, vaid kas riik jõuab suunata inimesed uut sorti töökohtadele enne, kui vana roll muutub väiksemaks.
Ühel hiljutisel vestlusel ütles ühe korporatsiooni esindaja otse välja, et esimesena kaovad tööd, mida poleks pidanud sellisel kujul üldse olemas olema, ehk busywork. Need on positsioonid, kus inimene liigutab infot ühest süsteemist teise, paneb kokku aruandeid, mida keegi päriselt ei loe, või hoiab käigus protsessi, mis oleks tulnud juba ammu ümber teha.
Piltlikult öeldes on need inimesed ämbrid lekkiva katuse all. Needsamad tööd teeb nüüd ära AI. Ei, AI ei lahenda põhjust, miks katus üldse lekib. Ta lihtsalt leiab info üles, vormistab esimese mustandi, täidab tabeli, koostab standardse vastuse või liigutab ämbreid kiiremini. See erinevus on oluline.
Nad ei ole mõttetud inimesed
Busywork ei ole ametinimetus ega hinnang inimese väärtusele. Ka inimese töö võib olla organisatsioonile vajalik, kuigi osa tema igapäevastest ülesannetest on korduvad, halvasti korraldatud või ebamõistlikult käsitsi tehtavad. Sinna kuuluvad näiteks e-kirjadest ja dokumentidest info kokku otsimine, sama info mitmesse süsteemi sisestamine, koosolekute ettevalmistamine, protokollide ja staatuseraportite esimeste versioonide tegemine, ülesannete järje ajamine, standardsete pakkumiste koostamine ning eeldefineeritud küsimustele vastamine.
Just sellist tööd teeb masin juba praegu päris hästi. See puudutab sekretäre ja administratiivtöötajaid, klienditoe ning müügi tugitiime, projektikoordinaatoreid, analüütikuid ja osa keskastmejuhtide tööst. See ei puuduta tingimata neid ameteid tervikuna, vaid nende rutiinset ettevalmistavat kihti.
Võtame näiteks keskastmejuhi. Üks osa tema tööst on inimesi juhtida, prioriteete seada, konflikte lahendada, otsuseid langetada ja vastutus võtta. Seda ei asenda ükski praegune tekstikast. Teine osa võib aga tähendada seda, et juht loeb läbi 30 kirja, küsib neljalt inimeselt seisu, paneb kokku esitluse, uuendab tabelit ja kirjutab järgmise koosoleku memo. Siin saab AI teha ettevalmistuse minuti, mitte päevaga. See ei tähenda, et keskastmejuhte pole enam vaja. See tähendab, et sama organisatsioon võib vajada vähem koordineerivat kihti, jätta mõne uue inimese värbamata või ühendada mitme rolli töö üheks laiemaks ametikohaks. Esimene mõju ei pruugi seega väljenduda ainult koondamistes. See võib alata värbamise aeglustumisest, tugitiimide vähenemisest ja sellest, et noorematele kontoritöötajatele tekib vähem kohti, kus õppida.
See ei ole ainult tunne
Google’i tellimusel konsultatsioonifirmal Implement Consulting Group 2024. aastal valminud uuring „Tehisintellekti majanduslik potentsiaal Eestis“ hindas, et ligikaudu 35 000 töökohta ehk 5% Eesti tööhõivest on generatiivse tehisintellekti mõjule tugevalt avatud. See tähendab, et enam kui pooled nende ametikohtade tööülesannetest oleks võimalik tehnoloogia abil osaliselt või täielikult automatiseerida. Suurima riskirühma moodustavad kontori- ja administratiivtöötajad, keda on hinnanguliselt 15 000. Näideteks toob uuring kontoritöötajad, kontaktkeskuste müügitöötajad ja tõlgid.
See ei ole ennustus, et 35 000 inimest jääb töötuks. Tegemist on tööülesannete kokkupuute mudeliga, mis eeldab tehnoloogia täielikku kasutuselevõttu. Sama analüüs rõhutab, et paljud inimesed jäävad tööle, kuid nende ülesanded muutuvad. Mõni liigub teise ametisse. Mõni saab AI abil teha rohkem väärtust loovat tööd.
Ka ILO 2025. aasta ülevaate järgi on just kontori- ja administratiivametid generatiivsele AI-le kõige rohkem avatud. Suure sissetulekuga riikides on AI-ga mingil määral kokkupuutuvates ametites 34% tööhõivest, kuid kõige tõenäolisem mõju on töö sisu muutumine, mitte enamiku ametite täielik kadumine.
Eesti kohta ütleb OECD, et 2022. aastal oli umbes kolmandik tööjõust ametikohtadel, kus vähemalt viiendiku ülesannetest saaks generatiivse AI abil teha kaks korda kiiremini. Samal ajal märgib OECD, et AI kasutuselevõtt eeldab juhtimisoskust, tööprotsesside muutmist ja olemasoleva tööjõu täiendõpet – mitte ainult noorte koolitamist või uute IT-inimeste värbamist.
See ongi minu jaoks põhipunkt. AI ei muuda inimesi mõttetuks. Ta võib teha odavamaks osa nende senistest tööülesannetest.
Kulu kärpimine ei ole veel uus lisandväärtus
AI-evangelistid on aastaid rääkinud meeletust produktiivsuse kasvust. Üksiku inimese tasandil on seda lihtne näha: kokkuvõte saab valmis kiiremini, pakkumise esimene versioon on olemas minutitega ja dokumentidest saab info kätte ilma tundidepikkuse otsimiseta. Ent seda ei tohi segi ajada uue väärtuse loomisega.
Kui viieliikmeline tiim teeb nüüd ära kuue inimese töö, on ettevõte eelkõige kärpinud kulu. See ei tähenda automaatselt, et ta müüb rohkem, teeb paremat toodet, leiab uusi kliente või toob Eestile uut eksporditulu. Sama pilt tuleb välja ka ettevõtete juhtide küsitlustest. PwC 2026. aasta globaalses tegevjuhtide küsitluses ütles 56% vastanutest, et AI ei ole nende ettevõttele veel olulist finantskasu toonud. Ainult 12% ütles, et AI on korraga aidanud nii kulu vähendada kui ka tulu kasvatada.
McKinsey värske uuring annab sama kontrasti: 80% vastanutest näeb AI-st individuaalse produktiivsuse kasvu, kuid positiivset mõju ettevõtte EBIT-ile näeb 37%. Tugeva mõjuga ettevõtteid – neid, kelle jaoks AI tähendab vähemalt 5% EBIT-mõju ja märkimisväärset väärtust – on ainult 6%. Seega töötab AI juba praegu hästi busywork’i kulukääridena. Uus väärtus tuleb endiselt sellest, et keegi ehitab parema toote, teeb sellest brändi, toodab, paigaldab, hooldab, müüb ja annab kliendile päriselt põhjuse maksta.
AI võib seda tööd võimendada. Ent vähemalt praegu ei tee ta seda meie eest ära. Just seepärast ei lahenda AI-maks seda küsimust. Kui automatiseerimine kärbib eelkõige rutiinse töö kulu, mitte ei loo veel laialdaselt uut tulu ja lisandväärtust, siis ei ole seal ka uut suurt maksubaasi. Maksustame tööriista kasutamist või kulu kokkuhoidu, mitte uut toodet, uut klienti ega uut eksporti.
Eesti erasektor ei pruugi inimesi kiiresti vastu võtta
Kui Pipedrive, Swedbank ja teised vähendavad töökohtade arvu, siis erasektoris ei ole praegu kuskil vabalt seisvat masinat, mis võtaks kõik inimesed kiiresti vastu. Nende ettevõtete põhjendused erinevad, kuid mõlemas loos on AI ja töö ümberkorraldamine oluline taust. Oleks hea uskuda, et erasektor võtab koondatud inimesed lihtsalt vastu. Mõni tootja kasvab. Mõni kaupmees avab uue poe. Mõni start-up sünnib. Ja lõpuks loksub kõik ise paika. Aga just siin ongi Eesti jaoks probleem.
Meil on tööstusettevõtteid, mis teevad häid asju, ent kelle toodangut on järjest raskem edasimüüjate kaudu müüa, sest suurema marginaali annab odavam Hiinast toodud oma kaubamärgiga toode. Meil on edasimüüjaid, kes sulgevad uksi, sest ost liigub odavama importkauba poole. Ka tehnoloogiasektor ei ole praegu see koht, kust võiks oodata automaatset päästet. Eestis on head ettevõtted finants- ja küberturbe valdkonnas. On kasiinotarkvara, äritööriistu, Bolt ja lõpuks ka hoogu koguv kaitsetööstus.
Kõik need on olulised. Ent see on üsna kitsas nimekiri. Probleem ei ole ainult selles, et uued suured tööandjad ei jõua kiiresti kohale. Minu hinnangul ei ole meil praegu isegi piisavalt selgeid kasvuseemneid, millest võiks tulla Euroopa Google, Eesti SAP või mõni muu laia turu ja suure tööandjabaasiga ettevõte. Seda ei lahenda me kohe, ent see on praegune reaalsus. Me ei ole selles üksi. See on üleeuroopaline probleem.
Ent Itaaliast saab vähemalt ilusaid rõivaid. Prantsusmaalt tuleb siiani imeline vein. Saksamaalt saab veel võimsaid autosid. Hispaanias on endiselt mõnus puhata. Igal neist riikidest on vähemalt mõni globaalne asi, mille eest maailm on valmis hästi maksma. Aga muus osas on vesi ahjus. Euroopa tööstus on surve all. Tarbija ostujõud on surve all. Tehnoloogiasektor on surve all. Ja nüüd lisandub sellele küsimus, mida teha inimestega, kelle senised tööülesanded muutuvad masinale odavamaks.
Riigil on olemas tükid, kuid mitte veel kiire plaan
Eestis ei alustata nullist. OSKA prognoosib tööjõu- ja oskuste vajadusi. Töötukassa vahendab tööd ja koolitusi. Kutse- ning kõrghariduse süsteemid on olemas. AI-ga seotud programme ja koolitusi tekib juurde. Probleem on, et need tükid ei moodusta minu hinnangul veel üht kiiret ja mõõdetavat üleminekuplaani inimestele, kelle töö sisu muutub enne, kui nad ise jõuavad uue ameti välja mõelda.
OECD osutab samale nõrkusele: Eesti senised oskuste programmid keskenduvad rohkem noortele ja kõrgharidusele kui olemasoleva tööjõu pidevale täiend- ja ümberõppele. Just olemasolev tööjõud on aga see, kelle ülesanded muutuvad praegu. See pole ainult järgmine põlvkond, kes alles kooli tuleb.
Töötuse määr oli Eestis 2026. aasta teises kvartalis 6,6% ehk tööta oli 49 000 inimest. Samal ajal oli hõivatuid 5700 võrra vähem kui aasta varem ning tööhõive määr olulist paranemist ei näidanud. Teisel pool on ametid, kus inimesi on päriselt puudu. OSKA energeetikauuring prognoosib, et elektrikute ja automaatikute arv peab 2035. aastaks suurenema ligi 1400 inimese võrra. Võrreldavatel põhikutsealadel jääb igal aastal üle saja vajaliku lõpetaja puudu.
See on tööturu paradoks, mille lahendamine ei saa jääda üksiku inimese, ühe kooli või ühe tööandja õlgadele. Koondatud projektikoordinaator ei saa automaatselt elektrikuks. Määravad tema senised oskused, asukoht, sissetulekuvajadus, koolituse kestus, praktikakoht ja tööandja valmisolek talle esimene võimalus anda.
Soovituslik valitsuse tegevusplaan
1. Kvartalipõhine seire. Millistes ametites ja piirkondades vähendatakse töömahtu, kus värbamine aeglustub ning kus inimesi samal ajal puudu on?
2. Tööandjatega seotud üleminekukoolitused. Koolituse alguses peab olema teada, milline tööandja pakub praktikakohta ja milliste tingimustega töökohta.
3. Täiskasvanud töötaja sissetulekusild. Igaüks ei saa säästude abil aasta või kaks uut ametit õppida. Ümberõpe peab olema majanduslikult võimalik, mitte ainult paberil olemas.
4. Avalik tulemusmõõdik. Mitte ainult koolitatud inimeste arv, vaid teadmine, mitu inimest jõuab kuue ja 12 kuu pärast uuele tööle ning mis palgatasemel tööle.
See ei ole üleskutse AI kasutuselevõttu pidurdada. Vastupidi, ettevõtted peavad tehnoloogiat kasutama õppima. Töötajad peavad uusi oskusi omandama. Kuid riigi ülesanne on juhtida üleminekut nii, et kulusääst ühes ettevõttes ei muutuks töötuseks ja väiksemaks maksubaasiks teises otsas.
Eesti järgmise Nokia leidmine on oluline küsimus. Õnneks mõned väiksemad seltskonnad selle üle ka mõtlevad. Ent see on suurem ja aeglasem küsimus. Praegu tuleb tõsiselt mõelda, mida teha inimestega, kes liikusid varem ettevõtetes infoämbritega ringi ja kelle töö on nüüd AI abil väiksemaks muutunud või kadunud.
