AI-agent ja 12 000 eurot maksnud õppetund

Soldera kogemus näitab, miks tehisintellekti autonoomia vajab selgeid piire, mõõdikuid ja inimlikku kontrolli.

Ühel hetkel ei ole AI-agent enam jutukas abiline brauseriaknas. Tal on ligipääs e-postile, koodile, tööriistadele ja võib-olla ka andmebaasile. Siis muutub küsimus sellest, mida tehisintellekt oskab, palju praktilisemaks: mida tal on lubatud teha, kui palju see võib maksta ja kes sekkub, kui midagi läheb valesti?

Algorütmi saates rääkis Soldera kaasasutaja Al William Tammsaar, kuidas ettevõte kasutab AI-agente päris töö tegemiseks. Episoodi kõige valusam näide on valesti kavandatud automatiseerimine, mis kulutas 12 000 euro väärtuses tokeneid ehk mudeli tööd mõõtvaid tekstiühikuid. Jakso pealkiri lisab veel ühe terava tagajärje: agent kustutas andmebaase.

See pole pelgalt värvikas tehnoloogialugu. Eesti ettevõtjale on see hoiatus ja võimalus korraga. Väike meeskond võib agentide abil liikuda kiiremini, kuid rahvusvahelises konkurentsis ei anna kiirus eelist, kui automatiseerimine muudab kulud ettearvamatuks või seab ohtu ettevõtte andmed.

Kui abilisest saab iseseisev tegutseja

Tavaline vestlusrobot vastab küsimusele. Agent saab eesmärgi, kasutab talle antud tööriistu, kogub konteksti ja teeb ülesande täitmiseks mitu sammu. Ta võib otsida infot, koostada sõnumi, muuta faili või käivitada järgmise töövoo ilma, et inimene kinnitaks iga liigutust eraldi.

Algorütmi arutelu liigub juba konkreetsete kasutusjuhtumiteni: AI-agent igale töötajale, müügitöö automatiseerimine, Poola bürokraatiaga tegelemine, e-kirjade saatmine ja koodi kirjutamine. Saates käsitletud OpenClaw seob mudeli päris tööriistade ja kontekstiga. Soldera on avaldanud ka OpenClaw’ töövoogude mallid, mis aitavad ideed praktilisemalt uurida.

Halb sisend kasvab kiiresti halvaks tulemuseks

Saate peatükk 15:23 kannab tuttavat põhimõtet garbage in, garbage out: vigane või puudulik sisend toodab vigase väljundi. Agendi puhul on mõju tavalisest suurem. Kui ebatäpne juhis kohtub tegevusõiguste ja automaatse kordamisega, ei jää viga ühe vastuse sisse, vaid võib levida läbi terve tööprotsessi.

Kontekst pole seega lihtsalt pikk prompt. See hõlmab värskeid andmeid, selgelt määratud eesmärki, lubatud tööriistu ja tingimusi, mille korral agent peab peatuma. Tehnoloogiline tulevik ei sünni iseenesest: ka tulevikudisain on valikute tegemine, ning agentide puhul kirjutatakse need valikud õigustesse ja töövoogudesse.

12 000 eurot paljastab juhtimisvea

Saate 48:12 juures jõuab arutelu 12 000 euro suuruse tokenikuluni. Oluline pole üksnes summa. Juhtum näitab, kuidas tehniliselt toimiv automatiseerimine võib olla äriliselt halvasti disainitud, kui sellel puuduvad kulupiir, katkestustingimus või inimese kinnitust nõudev kontrollpunkt.

Automatiseerimise väärtust ei saa mõõta ainult sellega, mitu töötundi see näiliselt säästab. Arvesse tuleb võtta mudelikasutus, järelevalve, vigade parandamine, võimalik andmekadu ja mainekahju. Nagu tarbijaturul võib kallis mudel kriisis võita, ei tähenda ka AI puhul madalaim ühikuhind automaatselt parimat koguväärtust.

Kõige ohtlikum mõõdik on ülesannete arv ilma tulemuse kvaliteedita. Agent võib teha tuhat tegevust ja luua vähem väärtust kui inimene kümne hästi valitud otsusega. Halb automatiseerimine ei muutu paremaks lihtsalt seetõttu, et see töötab kiiresti.

Autonoomia vajab nähtavaid piire

Kui agent saadab ise e-kirju, saab oma identiteedi või kirjutab koodi, kasvab ka tema eksimuse ulatus. Saade jõuab õiguste ja turvalisuseni 59:40 juures. Ettevõtte jaoks ei peaks turvalisus olema kasutuselevõtu järel tehtav kontroll, vaid osa töövoo algsest ülesehitusest.

Praktiline kontrollimudel võib sisaldada järgmisi kihte:

• Vähimad vajalikud õigused: agent pääseb ligi ainult andmetele ja tööriistadele, mida konkreetne ülesanne vajab.
• Kulu- ja ajapiirid: töövoog peatub enne, kui korduv tegevus muutub kalliks lõksuks.
• Kinnitust nõudvad toimingud: inimene otsustab enne e-kirja saatmist, koodi avaldamist, makse tegemist või andmete kustutamist.
• Logid ja hoiatused: iga tegevus peab olema hiljem jälgitav ning kõrvalekalle kiiresti nähtav.
• Turvaline katsetamine: uut agenti proovitakse esmalt piiratud andmete ja pööratavate toimingutega.

Hea rusikareegel on lihtne: mida raskem on tegevust tagasi pöörata, seda vähem iseseisvust peaks agent esimeses versioonis saama. AI-agent ei vaja alguses kõiki ettevõtte võtmeid. Ta vajab väikest, mõõdetavat ülesannet ja selget põhjust inimese poole pöördumiseks.

Saate lisamaterjalides mainitud Hermes Agent tuletab samuti meelde, et agentide ökosüsteem areneb kiiresti. Tööriista uudsus ei vabasta ettevõtet vastutusest. Kui agent tegutseb ettevõtte nimel, jäävad kliendisuhe, andmekaitse ja äriline risk endiselt ettevõtte kanda.

Kas agent teenib oma hinna tagasi?

Saates esitatakse tasuvuse küsimus 1:02:45 juures. Aus vastus ei tule demost, vaid mõõdetud katsetest. Ettevõte peaks enne kasutuselevõttu teadma, millist tulemust parandatakse: kas müügivihje käsitlemise aega, vastuste kvaliteeti, arenduse läbilaskevõimet või töötaja vabanevat aega?

Sama oluline on vaadata ebaõnnestunud tegevusi. Kui agent vajab pidevat parandamist, tekitab uusi kontrollikihte või kasutab kallist mudelit lihtsa ülesande jaoks, võib automatiseerimise tegelik tootlus jääda tagasihoidlikuks. Investeering on põhjendatud siis, kui väärtus püsib ka pärast kõigi järelevalve- ja veakulude lisamist.

Jagu tõstatab lõpus ka küsimuse, kas juunioridel läheb raskemaks. Risk on reaalne, kui algtaseme ülesanded antakse agentidele, kuid õppimisrada jäetakse ümber kujundamata. Samas ei võrdu saavutus automaatselt hea tööeluga, nagu avab ka lugu teemal miks saavutus üksi ei pruugi piisata. Juunioridele tuleb anda võimalus õppida agentide tulemusi hindama, vigu märkama ja süsteeme vastutustundlikult juhtima.

Mida saab ettevõtja sellest õppida?

Soldera kogemus ei ütle, et agentidest tuleks loobuda. See ütleb, et autonoomiat tuleb teenida sammhaaval. Esmalt tuleb tõestada kvaliteet ja kulude kontroll, seejärel saab laiendada õigusi ning vähendada inimese sekkumist.

1. Vali üks piiratud ja mõõdetav tööprotsess.
2. Pane paika edu, vea ja peatamise tingimused.
3. Alusta lugemisõigusest ning lisa kirjutamis- või saatmisõigusi hiljem.
4. Määra kululagi ja jälgi kogukulu, mitte ainult ühe mudelikutse hinda.
5. Hoia pöördumatud otsused inimese käes, kuni süsteem on end tõestanud.

Suurim oivallus on, et AI-agent pole ainult tarkvaratööriist. See on uus tegutseja ettevõtte protsessis ning vajab rolli, eelarvet, õigusi ja vastutajat. Hästi juhituna võib ta anda väikesele Eesti ettevõttele märkimisväärse kiiruse. Piirideta võib sama kiirus viia lihtsalt kiiremini valesse kohta.

Halb automatiseerimine ei muutu paremaks lihtsalt seetõttu, et see töötab kiiresti.

Mida raskem on tegevust tagasi pöörata, seda vähem iseseisvust peaks agent esimeses versioonis saama.

Autonoomiat tuleb teenida sammhaaval.

▶

Allikad

• Algorütm: AI-agent kustutas andmebaase ja põletas 12 000 eurot — Artikli peamine allikas; avaldatud 5. augustil 2026.
• Soldera OpenClaw’ mallid — Episoodi juures jagatud praktilised OpenClaw’ töövoogude mallid.
• OpenClaw — Episoodis käsitletud agenditööriista veebileht.
• Hermes Agent — Episoodi lisamaterjalides mainitud AI-agendi projekt.