NBF 2026. Kjell A. Nordström: kuidas õitseda „metsiku teadmise“ ajastul?

Kui Michael Beckley vaatas maailma geopoliitika ja majanduse tasandilt ning küsis, kust tuleb konkurentsieelis järjest killustunumas maailmas, siis Kjell A. Nordström tõi fookuse tagasi teadmiste, organisatsioonide ja inimeste juurde.

Tema NBF 2026 sessioon kandis pealkirja “Thriving on Wild Knowledge”.

Ja küsimus, mille ma sellest enda jaoks kaasa võtsin, oli väga hea: Mis siis, kui tuleviku kõige väärtuslikum teadmine on just see, mida AI ei suuda üles leida? Nordström rääkis AI-st, linnadest, globaliseerumisest, organisatsioonide ülesehitusest, konkurentsist ja Põhjamaade eripärast. Esmapilgul tohutult erinevad teemad. Aga neid ühendas üks mõte: maailmas, kus formaalne teadmine muutub kõigile kättesaadavaks, võib konkurentsieelis liikuda sinna, kus teadmist ei saa lihtsalt andmebaasi panna.

Pea, käed ja süda

Nordström alustas väga lihtsa mudeliga. Inimene saab luua väärtust kolmel viisil: oma pea, käte või südamega. Pikka aega oli just inimese pea meie suur eelis. Me analüüsisime, arvutasime, kirjutasime, planeerisime, lahendasime probleeme ja töötlesime informatsiooni. Nüüd oleme loonud masinad, mis hakkavad meiega just selles valdkonnas konkureerima. AI konkureerib peaga. Ja džinn on pudelist välja lastud. Seda ei ole võimalik sinna enam tagasi panna. Küsimus on selles, mida AI muudab ja milline väärtus jääb inimesele maailmas, kus masin oskab järjest rohkem teha seda, mida varem pidasime intellektuaalseks tööks.

AI ei ole lihtsalt tööriist

Mulle jäi Nordströmi ettekandest eriti kõlama see, kuidas ta püüdis AI-d sõnastada. Tema mõte oli, et meil ei ole veel isegi päris head keelt selle kirjeldamiseks. See on paljude suurte tehnoloogiliste muutustega nii olnud, kõigepealt tekib midagi uut ja alles hiljem tekivad sõnad ja mudelid, millega me seda päriselt mõistma hakkame. AI puhul on üks oluline erinevus varasematest tööriistadest agency ehk tegutsemisvõime. Tavaline tööriist teeb seda, mida me tal käsime teha. AI-põhine süsteem võib teha midagi, mida me ei ole talle samm-sammult ette kirjutanud. Seetõttu kirjeldas Nordström AI-d pigem kui seadet, mille kaudu saab teadmist „striimida“. See on päris teistsugune viis AI-st mõelda. Mitte ainult kui masinast, millele annan ülesande, vaid kui millestki, mis hakkab järjest aktiivsemalt osalema selles, kuidas teadmine meie organisatsioonides liigub ja kuidas otsuseid tehakse.

Kõik, mida saab digitaliseerida, digitaliseeritakse

Nordström meenutas MIT Media Labi asutaja Nicholas Negroponte mõtet: “Everything that can be digitized, will be digitized.” Negroponte rääkis sellest juba 1996, kui külastas Soomet. Tollal võis see tunduda futuristlik. Täna elame suuresti selles maailmas. Numbrid, tekstid, pildid, graafikud, analüüsid, protsessid – tehnoloogia teeb järjest suuremat osa neist asjadest kiiremini ja paremini kui inimene. Ja kui midagi saab muuta digitaalseks, muutub see ka kopeeritavaks, skaleeritavaks ja järjest odavamalt kättesaadavaks. See tähendab, et teadmise omamine iseenesest muutub järjest vähem väärtuslikuks konkurentsieeliseks. Kõigil võib olla ligipääs samale informatsioonile. Kõigil võib olla ChatGPT. Kõigil võib olla sama analüüsivõimekus.

Mis siis jääb?

Wild knowledge – teadmine, mida me ei oska sõnadesse panna

Siin jõudis Nordström oma ettekande kõige huvitavama mõisteni:

wild knowledge.

Ta ütles:

“Human beings, all of us, know more than we can say.”

See, et me ei oska midagi sõnadesse panna, ei tähenda, et me seda ei tea. Mõtle näiteks väga kogenud juhile. Ta siseneb koosolekuruumi ja saab üsna kiiresti aru, et midagi on valesti. Keegi pole talle midagi öelnud. Üheski raportis pole punast märki. Excel näitab võib-olla isegi rohelist. Aga ta teab.

Või inimene, kes on oma erialal töötanud kakskümmend aastat ja ütleb: „Ma ei oska täpselt seletada, aga ma ei teeks seda nii.“ See ei pruugi olla juhuslik kõhutunne. Selle taga võib olla tuhandeid varasemaid olukordi, mustreid, ebaõnnestumisi, vestlusi ja tähelepanekuid, mille aju on aastate jooksul kokku pannud. Seda teadmist nimetatakse sageli tacit knowledge’iks ehk vaiketeadmiseks.

Nordströmi wild knowledge läheb samasse maailma – teadmine, mis elab kogemuses, intuitsioonis ja inimestevahelistes suhetes ning mida ei ole lihtne struktureerida.

Mis siis, kui AI ei leia kõige olulisemat teadmist?

AI on erakordselt hea töötama teadmisega, mis on mingil moel olemas: tekstides, andmetes, dokumentides, piltides, andmebaasides. Aga organisatsioonides on tohutu hulk teadmist, mida pole kunagi kuhugi kirjutatud. Kuidas see klient tegelikult mõtleb. Miks üks protsess paberil töötab, aga praktikas mitte. Kellele helistada, kui tekib päriselt keeruline olukord. Millal reeglit järgida ja millal aru saada, et olukord vajab teistsugust lähenemist. Kes suudab keerulise kliendi maha rahustada. Millal tiim on tegelikult väsinud, kuigi engagement survey seda veel ei näita.

See teadmine elab inimestes.

Ja see pani mind juhina väga mõtlema. Me räägime palju sellest, kuidas saada organisatsiooni teadmine AI-le kättesaadavaks.Aga võib-olla peaksime sama palju küsima: milline teadmine meie organisatsioonis ei ole üldse digitaliseeritav? Ja kuidas me hoolitseme selle eest, et see ei kaoks koos inimestega?

Surve loob innovatsiooni

Nordström tõi huvitava näitena autotööstuse. Tema sõnul on see olnud üle saja aasta üks maailma kõige konkurentsitihedamaid tööstusharusid. Ja just pidev konkurentsisurve on sundinud autotööstust olema erakordselt innovaatiline ja dünaamiline. See on oluline mõte ka organisatsioonidele. Meile, inimestele, meeldib stabiilsus. Aga liiga palju stabiilsust ei pruugi tingimata sünnitada innovatsiooni. Surve sunnib kohanema.

Ja võib-olla on AI praegu just selline surve. See sunnib organisatsioone uuesti küsima: milles seisneb meie tegelik väärtus? Millist tööd peaks tegema inimene? Millist masin? Ja mille eest on klient valmis tulevikus maksma?

Ettevõtted on alati muutunud koos maailmaga

Nordström tegi väga huvitava ajaloolise ringkäigu ka organisatsioonide ülesehitusest. Kunagi domineeris funktsionaalne organisatsioon. Inimesed jaotati funktsioonide järgi: müük, tootmine, turundus, finants jne. Siis muutus maailm keerulisemaks.

General Motorsi juht Alfred Sloan sai juba eelmise sajandi alguses aru, et inimesed tahavad valikut. Ford oli saanud kuulsaks standardiseerimisega. GM läks teist teed – Chevrolet, Buick ja teised kaubamärgid võimaldasid pakkuda erinevatele inimestele erinevaid tooteid. Sellest kasvas välja multidivisional organisation – ettevõte, kus erinevad divisjonid said tegutseda suurema iseseisvusega. Hiljem tuli järgmine samm: NASA ja kosmoseprogrammid pidid lahendama nii keerulisi probleeme, et ühest hierarhiast enam ei piisanud. Tekkis maatriksorganisatsioon. Inimene võis kuuluda korraga funktsiooni ja projekti.

Miks see oluline on? Sest Nordströmi suurem mõte oli, et organisatsiooni vorm muutub koos probleemide keerukusega.

Heterarchy, not hierarchy

Nordström rääkis heterarhiast. Traditsioonilises hierarhias liigub võim ülevalt alla. Heterarhias ei ole organisatsioon ainult üks vertikaalne käsuliin. Teadmine, mõju ja otsustusõigus võivad liikuda sõltuvalt olukorrast. Ühes projektis võib juhtida üks inimene, teises teine. Ekspertiis võib olla olulisem kui ametinimetus. Väärtus sünnib järjest rohkem projektides, võrgustikes ja ajutistes meeskondades. See on minu meelest väga oluline juhtimismõte. Kui kõige väärtuslikum teadmine organisatsioonis on järjest rohkem hajutatud erinevate inimeste vahel, siis ei saa eeldada, et kõige kõrgemal positsioonil olev inimene teab kõige rohkem.

Juhi ülesanne muutub. Ta ei pea omama kõiki vastuseid. Ta peab suutma luua süsteemi, kus õiged teadmised ja õiged inimesed leiavad õigel hetkel üksteist.

Ja selle süsteemi kõige olulisem koostisosa on usaldus

Siit jõudis Nordström teemani, mis mind eriti kõnetas: usaldus. Ta ütles Põhjamaade kohta, et meid eristavad kaks asja. Me oleme ühed maailma kõige kõrgema usaldusega ühiskonnad ning samal ajal väga tehnoloogiapositiivsed ja need kaks omadust võivad AI-ajastul osutuda väga tugevaks kombinatsiooniks. Nordström ütles selle kohta talle omaselt üsna otse:

“You get shit done fast if there is trust in the system.”

Kui inimesed usaldavad üksteist, juhti, organisatsiooni ja institutsioone, kulub palju vähem energiat kontrollimisele. Kõike ei pea üle kinnitama. Kõike ei pea reguleerima. Iga otsuse juurde pole vaja kolme allkirja. Inimesed saavad tegutseda. Ja kui maailm muutub kiiresti, on see tohutu eelis. Usaldus vähendab süsteemis hõõrdumist.

Aga usaldusel on üks probleem. Nordström kasutas hollandi vanasõna: “Trust comes walking, but leaves on horseback.”

Usaldus tekib aeglaselt. Vestlus vestluse järel. Lubadus lubaduse järel. Otsus otsuse järel. Aga selle võib kaotada väga kiiresti. Ja see muutub AI-ajastul minu meelest veel olulisemaks. Kui tahame anda inimestele rohkem autonoomiat, töötada projektipõhisemalt, kasutada AI-d ja liikuda hierarhiast võrgustikuma organisatsiooni poole, vajame veel rohkem usaldust – mitte vähem. Kontrolliga saab juhtida suhteliselt stabiilset süsteemi. Kiiresti muutuvas süsteemis muutub kontroll ise pudelikaelaks.

Linn kui „hope machine“

Nordström viis meid korraks ka organisatsioonidest linnadesse. Üha suurem osa inimkonnast elab linnades ning tema märkmete järgi võib aastaks 2050 linnades elada üle 80% maailma inimestest. Ta viitas urbanist Jane Jacobsile ja tema mõttele linnast kui “hope machine’ist”. Inimesed lähevad linna, sest seal on võimalused. Linn koondab inimesi ja teadmisi. Ja see seostus minu jaoks väga hästi wild knowledge’i ideega. Innovatsioon ei sünni ainult sellest, et meil on ligipääs informatsioonile. See sünnib ka sellest, et erinevad inimesed satuvad kokku.

Põhjamaadel võib AI-ajastul olla väga huvitav eelis

Nordström tõi välja ka Põhjamaade majanduskasvu küsimuse. Kui pikaajaline reaalne kasv jääb umbes 2% juurde, siis AI võiks tema hinnangul aidata seda tõsta ehk 3% lähedale. Üks protsendipunkt ei kõla esmapilgul revolutsiooniliselt. Aga aastakümnete jooksul on selle mõju tohutu. Ja Põhjamaade võimalik eelis ei pruugi tulla ainult tehnoloogiast endast. Põhjamaade tugevus võib olla kombinatsioon: kõrge usaldus + tehnoloogiapositiivsus + paindlikud ühiskonnad. 

Kui AI levik sõltub sellest, kui kiiresti inimesed ja organisatsioonid julgevad uusi tööviise kasutusele võtta, võib usaldus osutuda palju olulisemaks konkurentsieeliseks, kui esmapilgul tundub.

Minu suurim takeaway: ära otsi ainult teadmist, mida AI juba teab

Kjell Nordströmi ettekanne pani mind mõtlema sellele, kui palju räägime praegu AI puhul küsimusest:

„Mida AI oskab?“ 

Aga võib-olla peaksid juhid küsima hoopis:

„Mida meie inimesed teavad, mida AI ei tea?“

Milline teadmine elab meie organisatsioonis ainult inimeste kogemuses? Kes on need inimesed, kelle juurde kõik lähevad siis, kui protsess enam ei tööta? Millist teadmist ei ole võimalik lihtsalt protseduuriks kirjutada? Kas meie organisatsioon võimaldab sellel teadmisel liikuda? Kas meil on piisavalt usaldust, et inimesed seda jagaksid? Ja kas meie struktuur aitab teadmistel kokku saada või hoopis takistab seda?

AI muudab teadmise kättesaadavamaks kui kunagi varem. See tähendab paradoksaalselt, et teadmise omamine ise ei pruugi enam olla suur konkurentsieelis. Eelis võib olla võime ühendada masinate tohutu ligipääs formaliseeritud teadmisele sellega, mida inimesed teavad kogemuse, intuitsiooni, suhete ja konteksti kaudu. Selle wild knowledge’iga, mida me sageli isegi lõpuni sõnastada ei oska ja võib-olla ongi tuleviku organisatsiooni üks olulisemaid ülesandeid mitte lihtsalt AI abil rohkem teada. Vaid luua keskkond, kus inimeste teadmised, tehnoloogia ja usaldus saavad omavahel kokku.

Sest nagu Nordström ütles: “Human beings know more than we can say.”

Ja AI-ajastul võib just selles peituda üks meie kõige väärtuslikumaid eeliseid.