NBF 2026. Shawn Kanungo

Kui Rahaf Harfoush rääkis sellest, kuidas AI-ajastul oma mõtlemisvõimet säilitada, Michael Beckley vastupidavusest muutuvas maailmas ja Kjell Nordström teadmisest, mida masinasse panna ei saa, siis Shawn Kanungo viis AI-teema väga praktilisele ja samas provokatiivsele tasandile.

Tema NBF 2026 sessioon kandis pealkirja “The Most Dangerous Person in the Room: Decision-Making in the Age of AI.”

Ja tema põhisõnum oli üsna lihtne: AI ajastul ei ole enam suurim konkurentsieelis teadmine. Varsti ei pruugi see olla isegi teostusvõime. Eelis liigub otsustusvõime juurde, sest kui järjest rohkem asju muutub tehnoloogia abil lihtsaks, kiireks ja odavaks, muutub järjest olulisemaks hoopis see, mida me otsustame teha.

Me oleme jõudnud AGI ajastusse

Kanungo alustas üsna jõuliselt: tema sõnul oleme jõudmas või juba jõudnud AGI ehk artificial general intelligence’i ajastusse.

Tema eristus oli: GenAI has knowledge. AGI has judgment.

Generatiivse AI esimene laine andis meile tööriistad, mis suutsid teksti kirjutada, pilte genereerida, infot kokku võtta ja küsimustele vastata. Järgmine laine on agentic AI, kus AI ei vasta enam ainult küsimusele. Ta võib hakata ise ülesannet täitma, nt liikuda erinevate programmide vahel, otsida infot, teha analüüsi, koostada tulemuse ja teha ka töö ära.

Kanungo demonstreeris laval näiteks, kuidas autonoomsete agentidega oli võimalik ehitada Helsingi 3D digitaalne kaksik koos avalike teenuste andmetega. Teises näites otsis AI ettevõtte vabad töökohad, leidis igale ametikohale kandidaadid, koostas kandidaatide hindamise dashboard’i ja valmistas ette personaalse pöördumise. Ehk me liigume maailmast, kus AI aitab inimesel tööd teha, maailma, kus AI suudab järjest rohkem tööprotsesse ise läbi viia. Ja Kanungo sõnum juhtidele oli selge: mõelge suuremalt.

Kui kõigil on sama AI, siis kus on sinu eelis?

See oli minu jaoks üks ettekande kõige olulisemaid küsimusi. Kui ChatGPT, Copilot, Gemini ja teised tööriistad on kõigile kättesaadavad, siis AI olemasolu iseenesest ei ole konkurentsieelis. Kui kõik saavad sekunditega kirjutada teksti, analüüsida Excelit, genereerida koodi või luua turundusmaterjali, siis muutub ka execution ehk teostusvõime järjest tavalisemaks kaubaks.

Kanungo sõnastas selle nii:

“The easier that it becomes to do anything, the more it matters what you choose to do.”

Kunagi oli võim teadmises. Internet ja otsingumootorid demokratiseerisid ligipääsu teadmisele. Seejärel muutus võimuks execution – võime ideed kiiresti ellu viia. Kui nüüd AI suudab ka teostada, liigub väärtus veel ühe sammu võrra ülespoole. Judgment – otsustusvõime.

Mida tasub teha? Mida mitte? Milline idee on hea? Milline probleem väärib üldse lahendamist? Millist võimalust teised veel ei näe? AI võib anda meile sada võimalikku vastust. Aga keegi peab endiselt otsustama, milline küsimus tasub esitada.

AI on maailma kõige võimsam conventional wisdom machine

Kanungo ütles midagi, mis mulle väga meeldis: “AI is the greatest engine of conventional wisdom that we have today.” AI on erakordselt hea sünteesima seda, mida inimkond juba teab. Aga just selles peitub ka piirang. Kanungo kasutas Wrighti vendade näidet. Kui Orville ja Wilbur Wright oleksid 19. sajandi lõpus küsinud tänapäeva generatiivselt AI-lt, kas inimene suudab ehitada lendava masina, oleks süsteem toonase olemasoleva teadmise põhjal võinud jõuda järelduseni, et see pole võimalik. Sest AI vaatab seda, mis on olnud. Innovatsioon küsib vahel seda, mida veel ei ole.

Ja siin tuli Kanungo üks kõige olulisemaid küsimusi:

“Why not?”

Tema sõnul on see innovaatori üks võimsamaid küsimusi.

Miks mitte? Miks me ei võiks seda teha? Miks peab see protsess üldse selline olema? Miks peab meie ettevõte töötama nii, nagu ta praegu töötab? Miks ei võiks mina seda teha?

Kanungo ütles lõpetuseks, et on veel üks võimsam küsimus kui “Why not”. See on: “Why not me?”

AI-ajastul võib piiravaks teguriks järjest vähem olla see, kas inimesel on kõik vajalikud tehnilised oskused. AI võib aidata kirjutada koodi, teha disaini, analüüsida andmeid, koostada äriplaani, luua prototüüpi ja teha palju muud. Järjest suuremaks piiranguks võib muutuda hoopis: kas sul tuli idee? Ja kui tuli, siis: kas julged proovida?

Ära pane AI-d katkise protsessi peale

See oli teine mõte, mis minu jaoks juhina väga tugevalt kõlama jäi. Paljud organisatsioonid võtavad olemasoleva protsessi ja lisavad sinna AI. Meil on 12-sammuline protsess. Paneme sinna AI. Meil on raport, mida keegi eriti ei loe. Las AI koostab selle kiiremini. Meil on kolm kinnitusringi. Las AI aitab neid efektiivsemaks muuta.

Aga Kanungo küsis sisuliselt: mis siis, kui seda protsessi ei peaks üldse olemas olema?

Tema soovitus oli ehitada oma organisatsioonist V2. Mitte parandada olemasolevat versiooni, vaid minna mõttes 100 → 0.

Kui peaksid oma ettevõtte täna nullist uuesti üles ehitama ja sul oleksid algusest peale kasutada AI-agendid, siis mida sa elimineeriksid? Mida automatiseeriksid? Mida sa üldse enam ei teeks? Ja mida teeksid täiesti teistmoodi?

See on palju ebamugavam küsimus kui „kuidas AI-ga 10% efektiivsemaks saada?“, aga just selles võib peituda kümnekordne muutus. Kanungo rõhutas, et kõige raskem pole alati ettevõtte viimine nullist sajani, palju raskem on valmis olla minema sajast tagasi nulli ja iseennast lõhkuma enne, kui konkurent seda teeb.

Aga kas kõik peab üldse muutuma frictionless’iks?

AI lubab meil eemaldada järjest rohkem friction’it. Üks klikk. Üks prompt. Automaatne vastus. Automaatne makse. Automaatne protsess. Aga Kanungo küsis kas friction on alati halb? Tema järgi võivad tuleviku edukad ettevõtted liikuda kahte väga erinevasse suunda.

Ühes otsas on fast and frictionless. Kõik on võimalikult kiire, automatiseeritud ja lihtne. Vajutad nuppu ja asi juhtub.

Teises otsas on intentional friction and deep craftsmanship.

Ettevõte teeb teadliku valiku protsessi mitte täielikult automatiseerida, sest just inimlik kontakt, aeg, meisterlikkus ja kogemus loovad väärtuse. Kanungo tõi näidetena luksusbrändid, kõrgetasemelise hospitality ja personaalse teeninduse. Kõige ohtlikum koht on tema sõnul nende kahe vahel. Ta nimetas seda “the black hole of mediocrity.”

Sa ei ole piisavalt kiire, et võita automatiseeritud ettevõtteid. Aga sa pole ka piisavalt inimlik ja eriline, et klient tahaks sinu eest rohkem maksta. Pasted text

Mõnikord tuleb friction eemaldada. Mõnikord juurde panna.

Kõik administratiivne, korduv ja madala väärtusega võiks olla võimalikult frictionless.

Raportid.
Andmete liigutamine.
Rutiinsed kontrollid.
Info otsimine.
Administratsioon.

Aga võib-olla on kohti, kus peaksime tegema vastupidist. Lisama teadlikult friction’it.

Oluline otsus võiks vajada mõtlemisaega. Keeruline vestlus võiks toimuda inimesega, mitte chatbotiga. Loovprotsessi ei peaks alati optimeerima võimalikult kiireks. Kliendisuhte kõige olulisem hetk võiks olla teadlikult inimlik. See haakus minu jaoks väga hästi Rahaf Harfoushi ettekandega, kus tuli samuti välja, et kogu pingutuse eemaldamine ei pruugi inimesele alati kasulik olla.

Kõik, mida saab lihtsamaks teha, ei pea tingimata muutuma lihtsamaks.

Automatiseeri iseenda töö

Selle asemel, et karta „Millal AI minu töö ära võtab?” võiks küsida „Millise osa oma tööst saan mina ise esimesena automatiseerida?”

Tema mõte oli, et väärtuslikuks muutuvad inimesed, kes ei kaitse oma olemasolevaid ülesandeid, vaid julgevad iseenda tööviisi lõhkuda. Kui suudad automatiseerida selle osa tööst, mis võtab aega, kuid ei vaja sinu kõige tugevamaid inimlikke oskusi, vabastad enda jaoks ruumi keerulisemate probleemide lahendamiseks. Kanungo järgi annab see võimaluse kujundada töö lõpuks rohkem inimese tugevuste ümber – empaatia, strateegilise tunnetuse, lugude jutustamise, suhete ja loovuse ümber. See on hoopis teine mõtteviis kui oma ametijuhendi kaitsmine.

“Work scared until you become scary”

AI-ga seotud muutused tekitavad paratamatult ka hirmu. Mis saab minu tööst? Kas minu oskusi on viie aasta pärast vaja? Kas AI oskab varsti seda paremini kui mina? Kanungo ei soovitanud hirmu ignoreerida.

Tema soovitus oli:

“Work scared until you become scary.”

See oli minu jaoks üks kogu sessiooni meeldejäävamaid lauseid. Sa ei pea ootama hetke, mil sa enam ei karda. Õpi. Katseta. Kasuta tööriistu. Automatiseeri. Tee midagi, mida sa veel päriselt teha ei oska. Liigu edasi koos hirmuga. Kuni ühel hetkel oled ise nii hea, et sinust saab see inimene, kelle tegemisi teised vaatavad.

Kõige ohtlikum inimene ruumis

Ja siit jõudis Kanungo tagasi oma ettekande pealkirja juurde. Kes siis on “the most dangerous person in the room”?

Mitte inimene, kes teab kõige rohkem. Mitte inimene, kellel on kõige parem AI. Mitte isegi see, kes ei karda.

Kanungo ütles:

“The most dangerous person in the room is the person who is most afraid, yet bold enough to move forward.”

Julgus on liikumine vaatamata hirmule ja võib-olla on see väga oluline juhtimisoskus just praegu, sest kellelgi ei ole AI tuleviku kohta valmis playbook’i. Me kõik alles õpime.

Ja mida õpetada lastele?

Q&A-s küsiti Kanungolt ka laste kohta. Tema vastusest jäi mulle eriti meelde kaks asja: head sõbrad ja resilience ehk vastupidavus.

See oli huvitavalt lihtne vastus keset väga tehnoloogilist ettekannet. Me võime lastele õpetada programmeerimist, AI-d ja tulevikutehnoloogiaid, aga me ei tea tegelikult, milliseid konkreetseid tööriistu nad 10 või 20 aasta pärast kasutavad. Küll aga teame, et neil tuleb toime tulla muutustega. Õppida uusi asju. Eksida. Uuesti proovida. Luua suhteid. Ja liikuda edasi olukorras, kus vastust veel ei ole. Võib-olla on need tulevikuoskused palju püsivamad kui ühegi konkreetse tehnoloogia valdamine.

Minu suurim takeaway: lihtsam teostus muudab valikud olulisemaks

Shawn Kanungo ettekandest jäi mulle kõige rohkem meelde mõte, et mida rohkem asju muutub võimalikuks, seda olulisemaks muutub valik.

Kui saad teha peaaegu kõike, siis mida sa otsustad teha? Kui AI annab sulle sada vastust, millise küsimuse sina esitad? Kui AI saab optimeerida olemasolevat protsessi, kas see protsess peaks üldse olemas olema? Kui kõik konkurendid kasutavad sama tehnoloogiat, milles seisneb sinu erinevus? Kui kõik liigub frictionless-maailma poole, kus võiks just inimlik hõõrdumine luua rohkem väärtust?

Ja lõpuks kõige ebamugavam küsimus, kui peaksin täna alustama nullist, kas ma ehitaksin oma organisatsiooni üldse selliseks nagu ta praegu on?

AI ei sunni meid ainult uusi tööriistu kasutama. See annab meile võimaluse küsida, kas kogu senine viis, kuidas me töötame, otsustame ja organisatsioone üles ehitame, on üldse veel õige.

Ja võib-olla ongi tuleviku kõige väärtuslikum küsimus üllatavalt lihtne:

Why not?

Või veel parem:

Why not me?