Notes from the work, not a content calendar.

It is a strange world when the Pope speaks more clearly about AI than some people in tech.

Pope Leo XIV recently made a simple but important point:

“Machines are tools, not persons.”

The future of AI depends on our choices. And if a system causes harm, responsibility cannot disappear behind a faceless technical entity.

This should be at the centre of the recent debate in Estonia around agent identity codes and digital identities.

For me, we are looking at the question from the wrong end.

The main question is not how to give an agent an identity.

It is how a person or company gives software a specific, limited right to act on their behalf - and how we later establish:

• whose behalf it acted on; • what it was authorised to do; • which data and systems it could access; • who granted the authority; • how it can be revoked; • and who is responsible when something goes wrong.

An identity code alone solves almost none of this.

You may see that an agent is connected to Priit. But without key-bound authorisation, a clear scope, audit logs, and the ability to stop a specific agent or access right, there is no real chain of accountability.

There is simply another register.

This was also the core point in an analysis by Nodachi a few weeks ago. The proposed framework discusses digital identity, but it registers the person - not the individual agent or its concrete permissions.

What remains unclear is what matters most: scope, revocation, logs and liability.

Interestingly, both sides broadly want the same thing:

Limited, auditable and revocable authority for an agent.

Visibility into what it did.

And a responsible person or company behind it.

The disagreement is mostly about the instrument: build a new state-run identity system, or apply existing technical and legal principles more precisely?

My view: we should not give agents personhood or speak about them as new citizens.

An agent is not a person.

It cannot carry moral or legal responsibility. It cannot compensate for harm. And it should not become a convenient entity behind which a founder, manager, company or public institution can hide its decisions.

That does not mean agents should be anonymous. The state may have an important role in establishing trusted links to the responsible party, and standards for verifying whether an authorisation is valid.

But an identifier is not the solution.

Before inventing another code, agree on the basics:

1. What can the agent do? 2. On whose behalf? 3. Under which authority? 4. How is that authority revoked? 5. What trace remains? 6. Who is accountable for harm?

If we cannot answer these questions, an identity code does not make the system safer. It simply puts a new label on a messy system.

The machine can do the work.

The responsibility must remain with the human.

A corporate rep recently said something hard to disagree with:

The first jobs to disappear will be the ones that should not have existed in their current form.

Busywork.

Moving information between systems. Compiling reports nobody reads. Keeping a process alive that should have been redesigned years ago.

Buckets under a leaking roof.

AI can now do more of that work.

No, it does not fix why the roof is leaking. It just moves the buckets faster.

Work that creates real value still matters. Product development. Sales. Installation. Repair.

An agent can find information, keep a CRM updated, answer recurring questions, and prepare a first proposal. But in larger sales, people still need to understand actual needs, build trust, and ensure the offer can be delivered.

BUT!

If businesses need fewer people to achieve the same result, where do those people go?

This isn't just about whether AI makes someone faster. It is about whether it creates new value.

PwC’s 2026 CEO survey found that 56% of respondents had not yet seen a significant financial benefit from AI. If a team of five can do the work of six, the company has reduced a cost. It has not necessarily sold more, built a better product, or created new export revenue.

That is also why an AI tax is not a serious answer today. Taxing the use of a tool or an administrative cost saving does not create a new product, customer or export market.

And we should not assume the private sector will simply absorb the people who are laid off.

Manufacturers and retailers are already under pressure from cheaper imports and weaker purchasing power. Estonia’s IT sector has important companies in fintech, cybersecurity, casino software, business tools, Bolt, and defence technology.

It is still a narrow list.

The problem is not only that large new employers do not appear overnight. I do not see enough seeds today from which a European Google, an Estonian SAP, or another broad-market company with a large employer base could grow.

We cannot fix that tomorrow.

But it is the reality today.

And Estonia is not alone.

Europe has real strengths. But outside those strengths, industry, consumer purchasing power, and technology are all under pressure.

Finding Estonia’s next Nokia is important. It is also the slower question.

The immediate question is what we do with people whose jobs have become smaller or disappeared because AI can now move those buckets of information faster.

For me, that should be the Estonian government’s number-one priority.

CODE RED!

Map where people are genuinely needed. Connect retraining with employers, placements and real jobs. Update vocational programmes, university curricula and public education orders accordingly.

Simpler white-collar roles may not return in the same form.

The work that becomes more valuable is the work that understands real needs, makes good choices, and gets something meaningful done.

Sales. Design. Production.

And doing all of it exceptionally well.

“Read my emails and tell me which customer I should follow up with next.”

Instead of adopting a sales tool, give the task to a machine. With the right access and data, it reviews emails, finds unfinished conversations, and prepares next steps.

This is where the software market gets interesting.

It’s no longer just about better or cheaper software. Some tasks may not need a separate tool at all.

One-off analyses. Image editing. Extracting data. Building small tools. More of this can go to Manus AI without adopting another service each time.

In McKinsey’s survey, 32% of respondents at organisations regularly using AI said their firms had skipped buying at least one software product or feature. They could build it in-house with AI.

Not throwing out all their software. Just purchases not made. Enough to start changing the market.

That puts pressure on the old model: fund development yourself, recover the investment through subscriptions. If the same features become free or cheaper, monetisation and funding need rethinking.

But building software is only part of this.

Many small firms have discussed adopting a CRM for years. Work still happens in email, an industry-specific tool, and Google Sheets. Implementation has gone nowhere.

Now an agent can do some of that work where the information already lives. Without first retraining everyone on another system.

This changes what people pay for.

Work done. Reliable information. Compute. A continuously running service. Not necessarily access to another tool.

Salesforge.ai 🔥 offers a sales agent. Pactum AI automates procurement negotiations. Cybersecurity still needs continuous monitoring and response, not code written once.

Some services move into the background. Users request work in familiar tools without knowing what runs underneath. They don’t all need to learn to build agents first.

Yesterday, I came across someone who had used Claude to build a shop for her used books. No Shopify. No Stripe. €120 worth of books sold on day one towards renovating her children’s room.

She needed a shop. Not everything else yet.

BUT!

Free code doesn’t mean free upkeep. Security, maintenance, and integrations still matter. Paying for a good existing solution can make sense. Especially in manufacturing, where replacing one connected system is a major project.

Incumbents can survive and grow. Cheaper, simpler tools can gain customers. The market is still changing.

That said, the alternative is no longer just another tool.

It’s an agent doing the work for you in the background.

And that’s why the idea that SaaS is dying keeps spreading.

Last week, I heard rumours that one of Estonia’s oldest furniture showrooms was closing. Now it’s confirmed: ELKE Mööbel is shutting down.

This morning, Bloomberg News reported that the EU is preparing to impose import restrictions on Chinese chemicals, furniture, and machinery. The EU could present measures in Q1 2027.

European furniture manufacturers have been sounding the alarm.

Italian furniture exports: down 17.7% in the first seven months of 2026.

Chinese furniture imports into the EU: up over 55% between 2019 and 2025. From around €8B to €12.5B. Only within Belgium: up 90% between 2020 and 2025.

The pressure on European producers and retailers is real.

The obvious response: why restrict access to affordable products? Just make better products for less.

There’s some truth in that. But EU furniture manufacturing means around 1 million jobs, 130,000 businesses, and over €100B in turnover. Even after €20B has already flowed out of Europe.

Closing the market is not a good answer. Competition pushes businesses to improve. Yet should everyone play by the same rules?

Even if restrictions buy time, they won’t do the next job for us.

How do we survive?

Yes, survive. Buyers have tools in their pockets to compare offers beyond their hometown. ChatGPT. Claude. Grok. Muse. Increasingly, agents are doing the searching for them.

No, they don’t always find the best deal. I’ve written about that too. But hoping they keep failing is a poor business strategy.

If your offer never reaches the comparison, buyers cannot consider it. Even with a better price, faster delivery, or a better custom solution.

And if a simple answer takes three days, they may have bought elsewhere.

So, review how work moves through your business.

Get product data right. Make it machine-readable. Dimensions. Variants. Prices. Actual availability and lead times.

Respond faster. Make sure your sales team knows what can be customised and where the limits are. Preparing a quote should not take three phone calls.

Make your value clear. Advice. Customisation. Installation. Delivery. Help when something goes wrong.

Winning does not always mean being cheapest.

Fortunately, more work can now be requested in plain language. Less memorising menus. More doing the work.

BUT! Another AI subscription won’t fix the business.

Understand the workflow. What buyers and their agents need. Where automation helps. Where a person reviews and approves.

Learn it yourself. Or work with a partner who connects your data, processes, and sales.

For me, the question is not just whether the EU restricts imports. It is whether our businesses actually get better.

Even good, ambitious, long-established businesses that don’t make this change will close in the coming years. Just like ELKE today. A long history does not guarantee the next customer.

Changing how your business actually works needs to start now.

The crypto era is over. Long live crypto. 
Some thoughts on a16z Crypto becoming a16z Frontier. 
I've spent most of my life working with new and complex technologies. Smart supply chains. Autonomous robots. Space tech. AI. Peer-to-peer networks. 
After selling Shipitwise, building logistics infrastructure on distributed technologies seemed sensible. It was the golden age of DeFi and NFTs. 
Distributed systems promised direct information exchange between companies without a central intermediary. IBM and Maersk were building TradeLens along similar lines. 
Then came two blows. 
First Luna. 
Then FTX. 
Other problems damaged the sector's reputation too. Web3 sounded better than crypto, but a different name did not restore trust or fix bad business models. 
Europe also introduced MiCA. That did not end crypto. But in my view, by the end of 2023, much of the original promise of removing intermediaries and returning money and power to people had run its course. 
The technology did not disappear. 
Instead, it started blending into the broader tech landscape. 
Prediction markets like Polymarket and Kalshi gained attention. They work differently, but users care about what they can do. Not the infrastructure underneath. 
Businesses kept experimenting with product provenance, loyalty programmes, priority purchase rights and programmable money. Some found real uses. Others are still looking. 
Yet calling every such solution a crypto project makes less sense. Not every business using the internet is an internet company. 
This is why a16z's name change makes sense to me. 
To be clear: they are not stopping crypto investments. Chris Dixon said that explicitly. They are expanding their focus. 
Crypto became too narrow a label. Frontier also covers new devices, autonomous machines, and entirely new products and markets enabled by AI. 
Investment firms have outgrown web, mobile, SaaS and fintech specialisations before. Some are now outgrowing crypto as a standalone category. 
Not necessarily the technology. The category. 
AI agents buying compute. Credit and energy markets on public blockchains. Programmable money. Still very much relevant. 
But calling them crypto tells us little about what is being built or whose problem it solves. 
For me, that is the shift. Define a business by what it does. Not just the technology it uses. 
Interesting times. But attention is moving on. 
Beyond the next AI model or infrastructure layer. Towards what they make possible for the first time. 
Not just doing old things faster. Doing genuinely new things. 
For the same reason, we've spent the past two and a half years helping businesses use their data to grow sales. Making buying easier for customers. Making internal processes smarter.

On Monday, I asked: where are Estonia’s Furniture1 and BURGA?

We have great tech companies. Good manufacturers too. Yet Estonia’s side of that particular map lacked businesses using technology to sell physical products at €100M+ annual revenue.

The comments raised useful questions. Business models? Proximity to Poland and Germany? Management, sales, or how we collaborate?

Innovation alone cannot explain the gap. Neither can funding.

Then I came across another graphic.

In OpenAI’s September 2026 comparison, Lithuania ranked first in the EU for the agentic share of AI output. Estonia ranked seventh, behind Cyprus, Hungary and Poland, among others.

Lithuania: 85%. Estonia: 71%. Germany: 51%.

To be clear, this measures the share of output tokens generated through agentic tools in the ChatGPT Enterprise and Business accounts analysed. Not the percentage of companies using AI. Estonia’s result is strong, but the gap is still 14 percentage points.

That said, this does not explain how Lithuania’s €100M+ businesses were built. We need to learn what actually worked. AI is one possible tool for building the next ones.

Are we going to let Lithuania pull further ahead?

For me, one observation from the discussion stood out. Building a substantial business does not always require inventing something new. Sometimes it means selling and delivering familiar products well. Across Europe.

Furniture. Clothing. Cosmetics. Beauty and wellness products.

We make good products too. But a good product does not automatically create international sales.

Are we weaker at building brands? Or good at manufacturing while leaving the customer relationship to someone else?

Contract manufacturing is not a bad business. But we could test more ways to sell internationally, independently or together with other producers.

This is where technology could help.

First, understand what you offer. Products, variants, prices, availability and delivery terms. Make that information usable internally and, where appropriate, accessible to buyers’ agents.

Your own salesperson should not need three phone calls to prepare a quote.

Then connect it to actual work. An agent helps prepare a quote, find a suitable product or process an order. A person reviews and approves.

With the right integrations, more of this work can be requested in plain language. Less memorising menus. More getting things done.

BUT! A text box will not fix a messy price list or a broken process.

It still starts with management. Make the decision. Get the data right. Test one real workflow. Measure whether quotes go out faster and buying becomes easier.

Not simply using more AI. Selling more good products.

A gym in San Francisco is telling people not to vibe code between sets.

Fair enough. I've given my agents tasks at the gym, at the cinema, during conferences, on public transport, and while sitting in a parked car.

Assign a task. Get on with your day. Review the result. Decide what happens next.

The work no longer has to wait until I'm back at my desk.

But this is becoming more interesting than finding a dinner recipe or choosing a restaurant. Consider an incoming quote request. An agent reads the email and attachments. Extracts the relevant details from a technical drawing. Flags missing information. Requests supplier quotes. Prepares a comparison and a draft budget.

A person reviews. Clarifies. Approves.

The same logic applies to analyses, mockups, orders, and plenty of other operational work. Not necessarily without human involvement. But without a human having to start from scratch every time.

BUT!

If prices live in one spreadsheet, product knowledge lives in someone's head, and finding an order's actual status takes three phone calls, another AI subscription won't fix it.

An agent doesn't automatically turn a messy process into a good one. It might just create more confusion, faster.

First, understand how the work actually happens. Which data it needs. Who makes the decisions. Where human approval is required.

Then make your product or service information machine-readable. Correct prices. Correct variants. Correct availability. Not three competing versions of the truth.

For me, this is the more important shift.

Competing internationally will take more than teaching employees to write better prompts. It means reviewing how work moves through the business.

If a competitor can send more quotes, get orders into production faster and spend less time chasing information, that's a real operational advantage. Not just newer software.

Fortunately, there's an upside for employees too.

Too many digitalisation projects meant a new CRM, training sessions and another set of menus to memorise. Once the project ended, the actual work stayed in Excel.

With the right integrations and controls, employees can increasingly describe what they need in plain language. The agent handles the steps across systems and brings the result back for review.

That doesn't remove the need for good tools, training, or employee involvement. But people shouldn't have to know which submenu contains the right button just to get their work done.

Less time operating software. More time doing the work it was supposed to support.

So, what about you? Are you resting between sets, or giving your agents their next assignment?

We have spent the last 30 years building tech companies. In Estonia alone, we have plenty to be proud of: two exits of Skype; IPO of Wise; capital raises of Pipedrive, Bolt, Veriff and others. But how much of that effort has affected the larger business environment?

On Saturday, I saw this Baltic scale-up graphic, and it made me look south.

More so, I started thinking: where are our equivalents for Furniture1 and BURGA? Businesses using technology to reach €100M+ annual revenue with product-led strategies.

They are absent from Estonia’s side of this particular map. Bolt connects to commerce through Bolt Food, but that's only a minor part of their larger business.

That said, congrats to the Lithuanian founders and teams. You've managed to beat us in this, even when you have fewer unicorns per capita.

This graphic raises a useful question: have we been better at building technology businesses than helping existing businesses grow through technology?

I suspect this question matters across Europe. Especially now that the economics of software are changing as people are able to build their own tools via vibe coding. Yes, those tools might not be secure or fully functioning at all times. However, as of now, software functionality alone has become harder to defend.

I bet that future €100M+ software businesses will increasingly need something beyond the code. Proprietary data. Network effects. A physical component. Capital or regulatory barriers. Something another agent cannot simply reproduce.

For ambitious manufacturers and product brands, that creates an opportunity.

They already have things software cannot generate on demand: good products, production expertise, supplier relationships, and the ability to deliver.

But adopting AI cannot mean adding a chatbot to the same old website.

It means making product information machine-readable. Keeping specifications, variants, prices, availability and delivery terms consistent. Investing in SEO and testing visibility in AI-generated answers. Where useful, it also means connecting agents to live product databases and purchasing workflows, through MCP or other integrations. Not letting a chat window guess what is in stock.

None of this guarantees a recommendation or a sale.

The point is not to turn every manufacturer into a software company.

It is to use technology to sell better products to more customers, internationally.

Lithuania has shown that substantial businesses can be built this way. Estonia should pay attention.

The "AI is replacing software engineers" narrative just took another hit.

Daniel shared his GitHub Copilot usage report for April 2026. Under the current Premium Requests model, it was only $36.57.

Under the new usage-based AI Credits model, $290.27.

That’s a massive $253.70 price increase - nearly 8x higher.

GitHub/Microsoft was clearly subsidizing Copilot heavily before this change.

Daniel has already decided to cancel his Copilot subscription and will only use Claude going forward.

This pricing shift is going to force a lot of teams to reconsider the real ROI of coding assistants seriously...

Had a coffee meeting this morning with a friend who’s an avid reader. 1337 books on Audible. Over 1500 e-books. Previously built a co-reading application. Someone who really breathes in books like there’s no tomorrow. My kind of person!

We were meeting to discuss Raamatuhai and how a total bookworm would perceive it. Marketplace for bringing together readers, collectors, publishers, authors, critics, and all other book lovers. And then we got talking about the trend of physical books having a renaissance.

Like, really, all the trends we’ve been studying show people are starting to return to physical ownership.

Yes, digital products are incredible. You can access them anywhere you go. You can save space by not having all the clutter around you. You can even share them simply by sharing your password with someone else. Truly amazing!

BUT! Have you ever thought about what happens after you die?

Well, that got morbid real fast…

However, have you ever given a thought to what happens once you’re not here anymore? These digital goods are, after all, connected with your digital identity and devices. Meaning that once you are gone, they are gone.

What’s worse? By losing access, your kids and grandkids might never have access to the same content you have consumed. Not only is the money spent gone, but the knowledge itself is also lost - sometimes forever.

As my friend said this morning, we might be the first generation that does not leave a legacy, simply by not owning anything anymore…

It’s not just about ownership and leaving a legacy tho. Oftentimes, by not owning and only licensing, we might lose access to everything, even while still staying alive. Simply because the people behind the service we relied on made some bad decisions.

Or even if they survive, we might not need that “thing” more than once, but have no way to resell it, because we never actually owned it. Although we might have paid almost the same price for it as we would have for a physical copy.

The same happens across industries. Games. Movies. Music. We pay the same price. But we don't own anything if it is digital. And therefore, there is nothing to gift or sell once we are done with the content.

Fortunately, people have started to realise it, and it’s clear that in the realms of video games, books, and even music, physical media is experiencing a revival. Oftentimes, we see physical sales growing faster than digital sales. And I believe it is for the best!

Anyway, just wanted to share this realisation we had this morning: I, for one, shall keep on buying the physical, because then I shall keep ownership, will have an opportunity to gift it forward or sell it, and won’t rely on third parties to maintain access.

Two months into the Raamatuhai journey, and our mission to redefine the book market is gaining serious momentum. The initial signals are clear: we've struck a chord, and the pace is quickening.

With zero marketing spend, we've organically doubled our user base and surpassed 2,000 books in our ecosystem. More importantly, hitting a new daily transaction milestone has illuminated the final bottlenecks to clear before we unleash our major marketing push. This isn't just about growth - it's about building a robust foundation for what's next.

And what's next is a significant leap forward. We're not just building a marketplace; we're building the future of how people interact with books. Our recent product updates are the first glimpse of this vision:

→ Smarter & Faster Service: A new customer service bot and fully automated modules for order disputes & returns are streamlining the experience end-to-end.

→ Market Intelligence: Price-comparison browser extensions and a Mac menu bar app now empower readers to find the best value, wherever they are.

Behind the scenes, our friend and early supporter Marko Russiver is working on giving Raamatuhai a full facelift - transforming our geek project into an elegant, intuitive platform. The teaser in the picture hints at the beautiful design Daniel is about to implement.

This is all part of a larger strategy. We're using AI and machine learning not to replace human connection, but to enhance it - from fair pricing models to our 'Shelfie' visual recognition tool that digitises an entire bookshelf in minutes. Technology serving culture, not the other way around.

Our immediate roadmap is focused on expansion. We are finalising partnerships with couriers to enable affordable, pan-European shipments, launching alongside a multi-item cart later in March - enabling single purchases from multiple sellers. A crucial step towards market leadership.

We started Raamatuhai to address the inefficiencies of the used-book market, but our ambition is far greater. The pieces are coming together, and we're just getting started. Stay tuned.

We launched Raamatuhai (BooksShark) just before Christmas on the Perxify tech stack. Three weeks in: 215 users, 1,077 listings, 20 sales - all organic.

What's happening now: • We're preparing materials to onboard 1-2 customers from the Baltics • On Jan 23rd, we have a meeting with a partner looking to list 600k books • We're expanding logistics capabilities for EU-wide shipping • Once that inventory is live, we're launching a marketing campaign

Technology-wise, the platform is working. Customers are already using OCR to ease product listing and our AI pricing models to get suggested prices. We're training our seller-focused AI models as we get new listings. We're building the MVP of the buyer-focused AI engine. We're ready to onboard new customers to test the platform's scalability.

Perxify is built for agentic commerce. We've been working on personal shopping assistants and marketing AI since Perxify's inception two years ago - now in MVP and internal testing. Google's announcement of the Universal Commerce Protocol yesterday validates the direction. We'll explore how to use UCP to provide more value with our tech.

See on ikka väga huvitav maailm, kus paavst räägib tehisintellektist õigemini kui osa IT-inimesi.

Paavst Leo XIV kirjutas hiljuti üsna lihtsa, aga olulise asja:

"Masinad on tööriistad, mitte isikud.

Tehisintellekti tulevik ei ole ette määratud. See sõltub valikutest, mida inimesed teevad. Ning kui mingi süsteem teeb kahju, ei tohi vastutus kaduda kuskile näotu tehnilise üksuse taha."

Täpselt sama mõte peaks olema Eestis viimastel nädalatel palju arutatud agentide isikukoodi või digitaalidentiteedi küsimuse keskmes.

Minu jaoks vaadatakse seda debatti praegu veidi valest otsast.

Küsimus ei ole eelkõige selles, kuidas anda agendile identiteet.

Küsimus on selles, kuidas inimene või ettevõte annab tarkvarale väga konkreetselt piiratud õiguse enda eest midagi teha. Ning kuidas pärast on võimalik aru saada:

- kelle nimel agent tegutses; - milleks tal õigus oli; - millistele andmetele ja süsteemidele ta ligi pääses; - kes selle õiguse andis; - kuidas see õigus vajadusel kohe tagasi võtta; - ning kes vastutab, kui midagi läheb valesti.

Lihtne registrikanne või isikukood ei lahenda neist küsimustest peaaegu ühtegi.

Võid küll registrist näha, et mingi agent on seotud Priiduga. Aga kui puudub võtmega seotud volitus, selge tegevusulatus, auditilogid ja võimalus konkreetne agent või ligipääs kohe peatada, siis ei ole meil päriselt toimivat vastutusahelat.

On lihtsalt uus register.

Just seda tõi paar nädalat tagasi hästi välja ka Priit Kaasiku loodud agent Nodachi oma analüüsis. Eelnõu räägib küll digitaalidentiteedist, aga tegelikult registreerib inimest, mitte agenti ega selle konkreetseid õigusi. Hetkel ei ole kuskil piisavalt selgelt sees seda, mis peaks päriselt oluline olema: volituse ulatus, tühistamine, logid ja vastutus.

Huvitav on see, et mõlema poole inimesed tahavad sisuliselt sama asja.

Et inimene saaks agendile anda piiratud, kontrollitava ja tagasi võetava volituse.

Et oleks näha, mida agent tegi.

Et vastutav inimene või ettevõte oleks olemas.

Erimeelsus on pigem selles, kas lahendus on ehitada uus riiklik identiteedisüsteem või kasutada olemasolevaid tehnilisi ja õiguslikke põhimõtteid palju täpsemalt.

Minu hinnangul ei peaks me agentidele andma isikustaatust ega rääkima neist nagu uutest kodanikest.

Agent ei ole inimene.

Ta ei kanna moraalset ega juriidilist vastutust. Ta ei saa kahju hüvitada. Ta ei peaks olema mugav koht, mille taha peita inimese, juhi või ettevõtte tehtud otsuseid.

See ei tähenda, et agente ei peaks tuvastama.

Vastupidi. Mõnes olukorras võib riigil olla väga oluline roll: näiteks luua usaldusväärne omaniku- või vastutaja seos ning standard, mille abil saab eri süsteemide vahel kontrollida, kas konkreetne volitus kehtib.

Aga identifikaator üksi ei ole lahendus.

Enne kui hakkame uut koodi välja mõtlema, tuleks kokku leppida palju lihtsamates asjades:

1. Mida agent tohib teha? 2. Kelle nimel ta seda teeb? 3. Millise õigusega? 4. Kuidas see õigus peatatakse? 5. Milline jälg jääb tema tegevusest alles? 6. Kes vastutab, kui tulemus on vale või kahjulik?

Kui nendele küsimustele ei ole head vastust, siis ei tee isikukood süsteemi turvalisemaks. Ta lihtsalt annab segasele süsteemile uue sildi.

Tehisintellekti juures ei tohiks eesmärk olla anda masinale rohkem näiliselt iseseisvat rolli.

Eesmärk peaks olema teha inimeste antud volitused, kontroll ja vastutus palju selgemaks.

Masin võib teha töö ära.

Vastutus peab jääma inimesele.

Ühel hiljutisel vestlusel ütles ühe korporatsiooni esindaja otse välja, et kaduvad töökohad on peamiselt need, mida poleks pidanud sellisel kujul üldse olemas olema.

Ehk busywork.

Positsioonid, kus inimene liigutab infot ühest süsteemist teise, paneb kokku aruandeid, mida keegi päriselt ei loe, või hoiab käigus protsessi, mida oleks tulnud juba ammu ümber teha.

Ämbrid lekkiva katuse all.

Need samad tööd teeb nüüd ära AI.

Ei, ta ei lahenda neid probleeme. Ta lihtsalt liigutab ämbreid kiiremini. Päriselt väärtust loov töö on jätkuvalt oluline. Tootearendus. Müük. Paigaldus. Remont.

Võib-olla arenevad masinad kunagi nii kaugele, et muutub ka töö olemus nendes valdkondades. Täna teeb masin aga koodi, pilte ja esimesi mustandeid nendes piirides, mille inimene talle ette annab. Keegi peab ülesande täpselt sõnastama, tulemuse üle vaatama ja vead parandama.

Ka müük ei muutu ühe nupuvajutusega automaatseks. Agent võib teha info otsimise, halduse, korduvad vastused ja hästi disainitud protsessis ka esimese pakkumise.

Ent suurema müügi juures jäävad määravaks kliendi tegeliku vajaduse mõistmine, usaldus, eelarve, sisemised otsustusprotsessid ning oskus pakkumine päriselt teostatavaks teha.

See kõik ei muuda hetkeprobleemi olematuks.

Riigi vaatest on seis väga keeruline.

Meil tuleb VÄGA KIIRELT kogu tööhõive küsimus ja ilmselt ka haridussüsteem üle vaadata. Alustades riiklikest tellimustest, ülikoolide õppekavadest ja kutsehariduse plaanidest.

Inimesi on endiselt vaja. Ent täiesti teistsugustel alustel.

Viimaste uudiste valguses peaks riigil olema CODE RED. Kiirelt on vaja selget kaarti sellest, kus inimesi päriselt puudu on - näiteks elektrikud ja automaatikud - ning ümberõppeprogramme, mis viivad koos tööandjate ja praktikakohtadega päris tööni.

Seda eriti erasektoris.

Õpetajaid, arste, politseinikke ja paljusid teisi on jätkuvalt vaja. Ent nende palk tuleb riigieelarvest. Meil on kasvav küsimus, kust tuleb uus lisandväärtus, mis riigi rahakotti täidab.

Kulud kasvavad. Kõik tahavad kõrgemat palka. Taristu vajab investeeringuid. Ja lisandub järjest rohkem endisi kõrgepalgalisi inimesi, kes ootavad neile lubatud töötushüvitisi.

Uued maksud võivad eelarveauke lühiajaliselt lappida. Ent me ei saa lõputult makse tõsta ja riiklikke positsioone tekitada.

Ka AI-maks ei lahenda seda.

AI aitab täna eelkõige busywork’i kulusid vähendada. See ei ole sama, mis uus lisandväärtus. PwC 2026. aasta tegevjuhtide küsitluses ei näinud 56% vastanutest AI-st veel olulist finantskasu. McKinsey uuringus nägi 80% individuaalse produktiivsuse kasvu, kuid positiivset EBIT-mõju vaid 37%.

Kui viieliikmeline tiim teeb ära kuue inimese töö, on ettevõte kärpinud kulu. Ta ei pruugi selle tõttu rohkem müüa, paremat toodet teha või Eestile uut eksporditulu tuua.

Uus väärtus tuleb endiselt inimestelt, kes ehitavad parema toote, teevad sellest brändi, toodavad, paigaldavad, hooldavad ja müüvad.

Ehk täna ei ole seal veel midagi suurt maksustada. Maksustada saame kulude kokkuhoidu, mitte uut toodet, uut klienti ega uut eksporti.

Samal ajal on probleemid laiemad kui AI kasutuselevõtt ja koondamised.

Meil on reaalseid tööstusettevõtteid, mis teevad häid asju, ent kelle toodangut edasimüüjad enam sisse ei võta, sest parema marginaali annab odavam Hiinast toodud oma kaubamärgiga toode.

Ja meil on edasimüüjaid, kes sulgevad uksi, sest inimestel pole vahendeid kvaliteetsema kauba ostmiseks ning ost liigub taas odavama importkauba poole.

Lisaks meie tehnoloogiasektor.

Finants. Küberkaitse. Kasiinotarkvara. Mõned äritööriistad. Bolt. Natuke kaitsetööstust.

Kõik need on olulised. Ent see on üsna kitsas nimekiri.

Probleem ei ole ainult selles, et uued suured tööandjad ei jõua kiiresti kohale.

Meil ei ole praegu isegi 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 hetkereaalsus.

Kui endale ausalt otsa vaadata, siis paljud ettevõtjad teevad väga tublit tööd, et luua väärtust endale, oma töötajatele ja kogukonnale.

Ent erasektoris ei ole praegu kuskil seda vabalt seisvat masinat, mis võtaks kõik AI tõttu vabanevad inimesed kiiresti vastu.

Ja me ei ole siin 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.

Aga muus osas on vesi ahjus.

Praegu ei ole aga aeg oodata, mis võiks olla Eesti järgmine Nokia.

See on suurem küsimus, mille üle õnneks mõned väiksemad seltskonnad mõtlevad. Arutasime sama teemat alles eile kitsas ringis ning jätkame järgmisel nädalal.

Aga täna tuleb tõsiselt mõelda, mida teha kõigi nende inimestega, kes liikusid varem ettevõtetes infoämbritega ringi ja kes nüüd tõesti AI-ga asendati.

See peaks olema Eesti valitsuse küsimus number üks, sest praegu näeme alles algust.

Neid lihtsamaid valgekrae positsioone ei tule enam samal kujul tagasi.

Alles jääb ja muutub väärtuslikumaks oskus mõista vastaspoole vajadust, omada head maitset ning selle põhjal tooteid ja teenuseid valmistada. Müük, disain ja tootmine.

Ja seda ka vaid siis, kui seda kõike teha hingega ja väga hästi. Keerulised ajad.

Ent sellistest sünnivadki kõige suuremad positiivsed muutused.

Jaksu ja kiiret ümberõpet!

„Vaata mu kirjavahetus läbi ja ütle, millisele kliendile peaksin järgmisena kirjutama.”

Selle asemel, et võtta kasutusele järgmine müügiprogramm, saab anda sellise ülesande masinale. Sobiva ligipääsu ja vajaliku info korral vaatab ta kirjad läbi, leiab pooleli jäänud teemad ning valmistab järgmised sammud ette.

Ja siin läheb tarkvaraturul üsna huvitavaks.

Küsimus pole enam ainult selles, milline programm on parem või odavam. Osa töö jaoks ei pruugi eraldi programmi üldse vaja minna.

Ühekordne analüüs. Piltide töötlemine. Failidest vajaliku info välja võtmine. Väikese tööriista tegemine. Järjest rohkem selliseid asju saab anda näiteks Manus AI’le ette, ilma et peaks iga kord uue teenuse kasutusele võtma.

McKinsey värskes uuringus ütles 32% regulaarselt AI-d kasutavate ettevõtete vastajatest, et nende ettevõte jättis vähemalt ühe tarkvaratoote või lisafunktsiooni ostmata. Vajalikku funktsionaalsust sai AI abil ettevõtte sees ehitada.

Ehk mitte kogu senine tarkvara ei lennanud prügikasti. Üks või mitu ostu jäid tegemata. Sellest piisab, et senine turg muutuma hakkaks.

See paneb surve alla ka uute programmide tegemise senise loogika: ehita oma rahaga valmis ja teeni see aastate jooksul kuutasudest tagasi. Kui sama funktsiooni saab vahepeal tasuta või palju odavamalt, tuleb raha teenimise alus uuesti läbi mõelda. Ja ka see, milliste ressurssidega esialgne toode üldse valmis ehitada.

Ent oma programmi ehitamine on ainult üks osa sellest kõigest.

Paljudes väikestes firmades on aastaid räägitud CRM'i ehk kliendihaldustarkvara kasutusele võtmisest. Päris töö käib endiselt meilides, mingis erialases tööriistas ja Google Sheetsis. Uue süsteemi juurutamine pole kuhugi jõudnud.

Lõpuks on tekkinud võimalus anda osa sellest tööst agendile sealsamas, kus vajalik info juba asub. Ei pea enne kogu ettevõtet uue programmi järgi ümber õpetama.

See muudab ka seda, mille eest inimene maksab.

Vajaliku töö ära tegemise eest. Usaldusväärse info eest. Arvutusvõimsuse eest. Teenuse eest, mis pidevalt toimib. Mitte tingimata eraldi programmi kasutamise õiguse eest.

Näiteks Salesforge pakub müügitööd tegevat agenti. Eesti taustaga Pactum laseb agentidel pidada ostuläbirääkimisi. Küberturbe puhul on aga vaja pidevat jälgimist ja reageerimist, mitte lihtsalt programmi, mille saab korra valmis kirjutada.

Samal ajal liiguvad mõned teenused taustale. Kasutaja annab oma tuttavas keskkonnas ülesande ette ega pea teadma, mitu tööriista selle täitmiseks kasutati.

Selle kogemiseks ei pea kõik inimesed kõigepealt ise agente ehitama õppima.

Eile nägin näiteks, et Triinu Pääsik lasi Claude’il teha oma kasutatud raamatute müügiks poe. Ei mingit Shopify'd. Ei mingit Stripe'i. Lihtsalt pood ning juba esimesel päeval 120 euro eest raamatuid müüdud, et teha lastetoa remonti.

Poodi oli vaja. Kõike muud aga kohe mitte.

AGA.

Tasuta kood ei tähenda tasuta haldamist. Turvalisus, hooldus ja ühendused teiste süsteemidega ei kao ära. Kui valmis lahendus töötab hästi ja teeb vajaliku ära, võib selle eest edasi maksmine olla täiesti mõistlik.

Eriti tootmises või mujal, kus ühe süsteemi küljes on hulk teisi ning selle väljavahetamine oleks omaette suur projekt.

Seega ei kao kõik vanad tegijad. Mõni kasvab edasi. Mõni odavam või lihtsam lahendus saab kliente juurde. Ent sellele vaatamata on kogu turg muutumas.

Mida saab kohe proovida?

Võta üks korduv töö. Näiteks vastuseta kirjade leidmine, müügitabeli analüüs või failidest andmete kokku kogumine.

Anna olemasolevale AI-tööriistale ülesanne koos selge tulemusega: millist infot vajad, millisel kujul ning kust see peab pärinema. Meiliga ühendamisel alusta piiratud lugemisõigusest, mitte kirjade automaatsest saatmisest.

Vaata tulemus üle. Kas töö sai tehtud? Kas juhendamine ja parandamine võtsid vähem aega kui senine viis? Kas eraldi programmi ostmiseks jäi veel mõni põhjus?

Just see viimane küsimus hakkab järjest rohkemate tarkvaraostude juures tekkima.

Alternatiiv ei ole enam ainult teine programm.

Alternatiiv on ka see, et agent teeb vajaliku töö sinu eest taustal ära.

Ja seetõttu levibki nüüd üha enam mõttekäik, et SaaS on suremas.

Eelmisel nädalal hakkasid minuni jõudma kõlakad, et üks Eesti vanimaid mööblisalonge paneb uksed kinni. Nüüd on väljas ka uudis: ELKE Mööbel lõpetab tegevuse.

Samal ajal kirjutas täna hommikul Bloomberg, et Euroopa Liit valmistab ette uusi piiranguid Hiinast imporditavatele kemikaalidele, mööblile ja masinatele. Meetmed võidakse esitada juba 2027. aasta esimeses kvartalis.

Sellele on eelnenud Euroopa mööblitootjate appihüüd. Itaalia mööblieksport on 2026. aasta esimese seitsme kuuga langenud 17,7%. Hiinast Euroopa Liitu imporditud mööbli väärtus kasvas aga aastatel 2019-2025 üle 55%. Umbes 8 miljardilt eurolt 12,5 miljardile.

Belgias kasvas Hiina mööbli import aastatel 2020–2025 lausa 90%.

Need uudised ei selgita iseenesest ELKE sulgemise põhjuseid. Ent laiem surve Euroopa tootjatele ja edasimüüjatele on päris.

Loomulikult tekib kohe küsimus: miks te jälle tahate hindu tõsta või piirata ligipääsu odavale kaubale?

Või siis soovitus, et Euroopa tootjad võiksid lihtsalt teha paremat kaupa odavama hinnaga. Siis poleks ju vaja seda mujalt sisse tuua.

Osaliselt on selles kriitikas tõetera. Ent probleem on laiem. Ainuüksi Euroopa Liidu mööblitööstuses räägime umbes miljonist töökohast, 130 000 ettevõttest ja üle 100 miljardi euro suurusest käibest, pärast seda kui €20 miljardit on juba Euroopast välja liikunud.

Vaba turu kinnikeeramine ei oleks hea lahendus. Väline konkurents sunnib tootjaid oma tooteid ja protsesse edasi arendama. Samal ajal on põhjendatud küsida, kas kõigile peaksid kehtima samad reeglid.

Ent isegi kui piirangud annavad Euroopa ettevõtetele aega juurde, ei tee need nende eest ära järgmist tööd.

Kuidas muutunud maailmas ellu jääda?

Just nimelt ellu jääda. Sest ostjal on taskus tööriist, mis aitab tal otsida ja võrrelda pakkumisi kaugemalt kui oma kodulinnast. ChatGPT. Claude. Grok. Muse. Ja järjest rohkem agente, mis saavad osa otsimise tööst tema eest ära teha.

Ei, need ei leia täna alati parimat pakkumist. Olen sellest ka varem kirjutanud. Ent kaupmehe jaoks pole kuigi hea strateegia loota, et ostja tööriist jääbki hätta.

Kui sinu pakkumine sellesse võrdlusse ei jõua, ei saa ostja seda isegi kaaluda. Ka siis, kui sul on parem hind, kiirem tarne või sobivam erilahendus.

Ja kui ostja peab lihtsa vastuse saamiseks ootama kolm päeva, võib ta selle ajaga juba mujalt ära osta.

Seega tuleb oma sisemised protsessid üle vaadata.

Teha tooteandmed korda ja masinloetavaks. Õiged mõõdud. Õiged variandid. Õige hind. Tegelik saadavus ja tarneaeg.

Kiirendada päringutele vastamist. Teha kogu müügitiimile selgeks, milliseid erilahendusi suudame pakkuda ja milliste piirangutega. Et pakkumise tegemiseks ei peaks iga kord kolme kolleegi läbi helistama.

Ja mõelda läbi, mille eest klient meile päriselt maksab. Nõustamine. Kohandamine. Paigaldus. Kiire tarne. Abi siis, kui midagi läheb valesti.

Võit ei eelda alati odavaimat hinda. Ent oma lisaväärtus tuleb ostjale arusaadavaks teha.

Õnneks ei pea seda kõike enam täiesti käsitsi tegema. Võrreldes viie või kümne aasta taguse ajaga saab järjest rohkem tööd anda tööriistadele ette tavakeeles. Ilma et iga töötaja peaks iga programmi kõigi nuppude ja menüüde asukohad pähe õppima.

See ei kaota vajadust töötajaid kaasata ega tulemusi kontrollida. Ent võimaldab vähem aega programmi teenindada ja rohkem päris tööd teha.

Samas ei piisa lihtsalt uue AI-konto tegemisest. Ega sellest, et juht on kõik viimased tööriistad läbi proovinud.

Tuleb aru saada, kuidas töö ettevõttes päriselt liigub. Millist infot vajab ostja ja millist tema kasutatav masin. Kus agent saab aidata ning kus inimene peab kontrollima ja kinnitama.

Selle võib endale ise selgeks teha. Või kaasata partneri, kes aitab andmed, protsessid ja müügi üheks tervikuks siduda.

Minu jaoks ongi siin peamine küsimus. Mitte ainult see, kas Euroopa Liit piirab importi. Vaid see, kas meie ettevõtted liiguvad selles suunas, et ise paremaks saada.

Ka tublid, ägedad ja pikaealised ettevõtted kes ei võta täna seda muutust ette, sulgevad järgmiste aastate jooksul oma uksed täpselt sama moodi nagu ELKE Mööbel täna. Pikk ajalugu ei taga, et järgmine klient sinu juurde jõuab.

Oma äride päriselt muutmine tuleb võtta ette juba nüüd.

Krüpto ajastu on läbi. Long live krüpto.

Ehk mida arvata sellest, et a16z Crypto on nüüd a16z Frontier.

Olen suurema osa elust olnud seotud uute ja keeruliste tehnoloogiatega. Targad tarneahelad. Iseliikuvad robotid. Kosmosetehnoloogia. Tehisintellekt. Peer-to-peer-võrgud.

Seega tundus pärast Shipitwise’i müüki mõnda aega mõistlik ehitada logistikataristut hajutatud tehnoloogiate peale. Oli ju detsentraliseeritud finantsteenuste ehk DeFi ja NFT-de kuldajastu.

Hajutatud süsteemid tundusid olevat just see viis, kuidas võimaldada ettevõtetel omavahel infot liigutada ilma keskse vahendajata. Ka IBM ja Maersk panustasid samasse suunda, ehitades ühiselt TradeLensi.

Ent siis käis järjest kaks pauku.

Esmalt Luna.

Siis FTX.

Ja eks tagantjärele vaadates oli taustal veel hulk probleeme, mille tõttu sai kogu valdkond kehva maine. Web3 kõlas küll paremini kui krüpto, ent uus nimi ei parandanud usaldust ega kehvi ärimudeleid.

Euroopas lisandus sellele MiCA ja uus regulatiivne raamistik. See ei lõpetanud krüptot. Ent minu hinnangul oli 2023. aasta lõpuks läbi saanud suur osa sellest esialgsest loost, kus tehnoloogia pidi vahendajad kõrvale lükkama ning raha ja võimu inimestele tagasi andma.

Tehnoloogia ise ei kadunud kuhugi.

Pigem hakkas valdkond sulanduma ülejäänud tehnoloogiamaailma. Inimeste poolel said uut tähelepanu ennustusturud. Näiteks Polymarket ja Kalshi. Need pole tehniliselt üks ja sama asi, ent kasutaja jaoks on oluline see, mida seal teha saab. Mitte see, millise taristu peal teenus töötab.

Samal ajal jätkasid ettevõtted katsetusi toodete päritolu tõendamise, lojaalsusprogrammide, eelisostuõiguste ja programmeeritava rahaga. Osa neist on leidnud päris kasutuse. Osa alles otsib seda.

Ent järjest vähem on põhjust nimetada iga sellist lahendust krüptoprojektiks. Nii nagu iga internetti kasutav ettevõte ei ole internetiettevõte.

Ja siin muutubki a16z nimemuutus minu jaoks täiesti arusaadavaks.

Oluline täpsustus: nad ei lõpeta krüptosse investeerimist. Chris Dixon ütles selle oma teates üsna otse välja. Nad laiendavad fookust.

Ehk Crypto jäi liiga kitsaks nimeks sellele, kuhu nad tegelikult investeerida tahavad. Frontier mahutab lisaks plokiahelatele ka uusi seadmeid, autonoomseid masinaid ning täiesti uusi tooteid ja turge, mida AI võimaldab luua.

Nii nagu investeerimisfirmad on varem kasvanud välja interneti-, mobiili-, SaaS- või FinTechi-kesksest fookusest, kasvavad mõned nüüd välja krüptokesksest fookusest.

Mitte tingimata tehnoloogiast. Vaid sellest kui omaette kategooriast.

AI-agendid, mis ostavad arvutusvõimsust. Avalikel plokiahelatel toimivad krediidi- ja energiaturud. Programmeeritav raha. Need on endiselt vägagi in.

Ent nende nimetamine lihtsalt krüptoks ei ütle enam kuigi palju selle kohta, mida ehitatakse või kelle probleemi lahendatakse.

Minu jaoks ongi see peamine muutus. Ettevõtet tasub määratleda selle järgi, mida ta teeb. Mitte ainult selle järgi, millist tehnoloogiat ta kasutab.

Olid vägagi huvitavad ajad. Ent nüüd liigub tähelepanu edasi.

Mitte lihtsalt järgmise AI-mudeli või uue infra juurde. Vaid selle juurde, mida nende abil esimest korda üldse teha saab.

Mitte ainult vanu asju kiiremini. Päriselt uusi asju.

Samal põhjusel oleme ka meie juba kaks ja pool aastat töötanud eelkõige sellel suunal kuidas aidata ettevõtetel oma andmeid paremini kasutada selleks, et suurendada müüki. Tekitades mugavaid lahendusi klientidele. Ja muutes oma sisemisi protsesse oluliselt targemaks.

Esmaspäeval kirjutasin Leedu 100M+ käibega äridest. Ja küsisin, kus on meie Furniture1 ja BURGA.

Eestis on palju ägedaid tehnoloogiaettevõtteid. Häid tootjaid ka. Innovatsiooni jagub. Ent minu jagatud kaardil polnud Eesti poolel neid suuri rahvusvahelisi ärisid, mis müüvad tehnoloogia abil päris kaupa.

Kommentaarides läks arutelu üsna huvitavaks. Võib-olla on küsimus ärimudelites. Võib-olla Poola ja Saksamaa läheduses. Võib-olla juhtimises, müügioskuses või selles, kuidas me koostööd teeme.

Ehk küsimus ei saa olla ainult innovatsioonis. Ega ainult rahas.

Samal ajal jäi ette uus graafik. OpenAI septembri võrdluses oli Leedu agentsete AI-tööriistade osakaalu poolest EL-is esimene. Eesti seitsmes. Meist eespool ka Küpros, Ungari ja Poola.

Leedu 85%. Eesti 71%. Saksamaa 51%.

Täpsustuseks: mõõdeti agentsete tööriistade osakaalu ChatGPT Enterprise’i ja Businessi kontode väljundtokenitest. Mitte seda, mitu protsenti riigi ettevõtetest AI-d kasutab. Eesti tulemus on selles võrdluses tugev. Ent Leeduga on vahe ikkagi 14 protsendipunkti.

See ei tõesta, et AI ehitas leedulaste 100M+ ärid. See graafik nende kujunemist ei selgita. Nende kasvust tuleb õppida seda, mis päriselt töötas. AI on üks võimalik tööriist järgmiste ehitamiseks.

Aga kas lasemegi Leedul eest ära joosta?

Minu jaoks jäi kommentaaridest kõige rohkem kõlama üks lihtne tähelepanek. Suure äri tegemiseks ei pea alati leiutama midagi enneolematut. Võib ka tuttavaid asju väga hästi müüa ja tarnida. Üle Euroopa.

Mööbel. Rõivad. Kosmeetika. Ilu- ja heaolutooted.

Meil tehakse samuti head kaupa. Ent hea toode ei tähenda veel head rahvusvahelist müüki.

Kas oleme kehvemad brändide ehitajad? Või oskame toota, aga jätame kliendisuhte ja müügikanali kellelegi teisele?

Allhange pole iseenesest halb. Ka selle abil saab suureks kasvada. Ent võiksime rohkem katsetada, kuidas oma kaupa ise või mitme tootjaga koos kaugemale müüa.

Ja siin võib uus tehnoloogia päriselt aidata.

Kõigepealt tuleb korralikult kaardistada, mida me üldse pakume. Millised tooted ja variandid. Mis hinnaga. Mis koguses. Kui kiiresti ja kuhu tarnime.

Teha see info ettevõttes kasutatavaks ja sobivas ulatuses ka ostjate agentidele kättesaadavaks. Et isegi oma müügiinimene ei peaks pakkumise tegemiseks kolme kolleegi läbi helistama.

Siis saab järgmised sammud ette võtta. Agent aitab hinnapäringust pakkumise teha. Ostjal sobiva toote leida. Müügiinimesel tellimuse töösse anda. Inimene kontrollib ja kinnitab.

Õnneks ei pea selleks enam iga programmi kõiki nuppe pähe õppima. Järjest rohkem tööd saab anda ette tavakeeles ning agent teeb vajalikud sammud süsteemides ära.

Ent tekstikast ei paranda segast hinnakirja. Ega tee kehvast protsessist head protsessi.

Kõik hakkab ikkagi juhtimisest. Tuleb võtta otsus. Teha andmed korda. Testida uusi lahendusi ühe päris töö peal. Vaadata, kas pakkumine jõuab kiiremini välja ja kas ostjal on lihtsam osta.

Mitte lihtsalt rohkem AI-d kasutada. Rohkem head kaupa müüa.

Nii võiks ka Eestist tulla rohkem 100M+ käibega ärisid, mis kasutavad tehnoloogiat, aga müüvad päris asju. Üle Euroopa ja kaugemalegi.

San Franciscos on jõusaali seinal uus reegel. Ära vibe code’i settide vahel.

Fair enough. Mina olen oma agentidele ülesandeid andnud nii trennis, kinos, konverentsisaalis kui ka parklas autos istudes.

Anna ülesanne. Tee oma asju edasi. Vaata tulemus üle. Ütle, kuidas edasi minna.

Sisuliselt on mul kamp töömesilasi, kes ei pea ootama, kuni ma uuesti arvuti taha jõuan.

Ja point ei ole enam ainult selles, et masin leiab õhtusöögiks retsepti või soovitab restorani.

Ettevõttesse tuleb hinnapäring. Agent loeb kirja ja manused läbi. Võtab jooniselt vajalikud andmed. Märgib ära, mis on puudu. Küsib tarnijatelt pakkumised. Paneb kokku võrdluse ja esialgse eelarve.

Inimene kontrollib. Täpsustab. Kinnitab.

Sama loogika töötab analüüside, mockupide, tellimuste ja hulga muu igapäevase tööga. Mitte tingimata algusest lõpuni ilma inimeseta. Ent piisavalt, et inimene ei peaks iga kord nullist alustama.

AGA.

Kui hinnad on ühes Excelis, tooteandmed kellegi peas ja tellimuse tegelik seis selgub alles kolme telefonikõne järel, siis ei lahenda seda lihtsalt uus AI-konto.

Agent ei tee segasest protsessist automaatselt head protsessi. Ta võib lihtsalt segadust kiiremini juurde toota.

Kõigepealt tuleb aru saada, kuidas töö päriselt käib. Milliseid andmeid kasutatakse. Kes mida otsustab. Kus on vaja inimese kinnitust.

Ja teha toote- või teenuseandmed masinale loetavaks. Õiged hinnad. Õiged variandid. Õige saadavus. Mitte kolm eri versiooni tõest.

See ongi minu jaoks praegu peamine muutus.

Maailmatasemel konkureerimiseks ei piisa enam sellest, et töötajad oskavad ChatGPT-lt paremaid vastuseid küsida. Üle tuleb vaadata see, kuidas ettevõttes töö üldse liigub.

Kui konkurent saab sama ajaga rohkem pakkumisi välja, kiiremini tellimused töösse ja vähem aega info tagaajamisele kulutada, siis on tal üsna konkreetne eelis. Mitte lihtsalt moodsam tarkvara.

Õnneks on siin üks hea uudis ka.

Varasem digitaliseerimine tähendas liiga tihti uut CRM-i, koolitust ja hulka nuppe, mille asukoha kõik pidid ära õppima. Pärast projekti lõppu elas päris töö ikka Excelis edasi.

Nüüd saab järjest rohkem tööd anda ette tavakeeles. Agent teeb vajalikud sammud süsteemides ära ning toob tulemuse kontrollimiseks tagasi.

See ei kaota vajadust korralike tööriistade ega töötajate kaasamise järele. Ent inimene ei pea enam iga liigutuse jaoks teadma, millise menüü kolmandas alajaotuses õige nupp asub.

Ehk vähem programmi teenindamist. Rohkem päris tööd.

Aga kuidas sinuga lood on - kas settide vahel puhkab ainult keha või saavad agendid ka uued ülesanded?

Oleme aastaid Eestis uhkusega rääkinud oma tehnoloogiaettevõtetest. Skype müüdi kaks korda. Wise jõudis börsile. Bolt, Pipedrive, Veriff ja hulk teisi on jõudnud ükssarviku staatusesse. Täitsa põhjusega saame olla uhked. Ent seda pilti vaadates tekkis mul teine küsimus. Kus on meie Furniture1 ja BURGA? Ehk kus on meie ettevõtted, mis müüvad inimestele päris kaupa ning on tehnoloogia abil jõudnud üle 100 miljoni euro aastakäibeni. Sellel kaardil Eesti poolel selliseid näiteid ei ole. Jah, pilt ei näita kogu majandust. Ent leedulastele tuleb au anda. Nad on ehitanud suuri rahvusvahelisi ärisid ka väljaspool tarkvara müümist. Meile on aastaid räägitud, kuidas tehnoloogia aitab kogu majandusel kasvada. Midagi kindlasti muutus. Ent miks pole meil rohkem tootjaid ja kaubamärke, mis selle abil maailmas suureks müüvad? Senini oleme ehitanud pigem tehnoloogiat teistele tehnoloogiaettevõtetele. Ja oma mööblitootjad, rõivabrändid või muu hea kauba tegijad on sellest kasvust pigem kaugele jäänud. Nüüd võib uus võimalus tekkida. AI abil saab järjest lihtsamini endale programme ja tööriistu ehitada. See ei tähenda, et kõik tarkvaraettevõtted kaovad. Ent lihtsalt programmi olemasolu eest on ilmselt järjest raskem palju raha küsida. Head füüsilist toodet agent samamoodi valmis ei kirjuta. Keegi peab selle endiselt tootma, kvaliteeti hoidma ja kohale toimetama. Siin võiks meie tootjatel olla päris korralik eelis. Kui nad õpivad uut tehnoloogiat müügiks kasutama. Mitte lihtsalt uut e-poodi tegema. Või selle nurka juturobotit lisama. Kui ostja küsib AI-lt sobivat söögilauda, peab masin sinu pakutava laua üles leidma. Mõõtudest aru saama. Õiget hinda nägema. Teadma, kas see on laos ja kuhu seda tarnitakse. Kui üks koht ütleb „saadaval” ja teine „otsas”, ei päästa ilus tootekirjeldus midagi. Sama kehtib siis, kui agent soovitab toodet, mida enam ei müüda. Ehk tootjal tuleb oma kauba info päriselt korda teha ja masinatele kättesaadavaks muuta. Mõnel juhul ka võimaldada ostja agendil tellimus ära vormistada. Point ei ole selles, et mööblitootja peaks hakkama tarkvaraettevõtteks. Vastupidi. Ta peaks saama rohkem aega head mööblit teha ning tehnoloogia abil seda kaugemale müüa. Leedulased on näidanud, et siinsamas saab selliseid suuri ärisid ehitada. Palju õnne neile. Meil tasub õppida. Ma päriselt loodan, et ka meile tekib tulevikus üha rohekm sarnaseid üle 100 miljoni euro aastakäibega rahvusvahelisi ettevõtteid, sest siis saame ka laiemalt oma majanduse taas kasvama.

Eile kirjutasin e-poodide ja AI katsetustest. Kusjuures, esimese vastuse peale olin ma ChatGPTst tegelikult kõige rohkem impressed. Ilusad pildid. Korralik tekst. Ostulingid. Ent ma ju teadsin, et olemas on ka parema hinnaga pakkumisi. Ja kui hakkasin neid taga ajama, läks ilus pilt üsna kiiresti käest ära. Point ei ole selles, et ChatGPT on halb. Vastupidi. Esimene kogemus oli väga hea. Lihtsalt ostja ei saanud veel parimat pakkumist. Ma ei otsinud kõige võimekamat mudelit ega keerulisemat seadistust. Võtsin ette tavapärase kasutuskogemuse, kus inimene logib sisse ja hakkab kasutama. Võrdlemiseks kasutasin samu prompte värsketes kontodes. Leia see toode. Vaata hinda. Anna ostulink. Jah, kui punnida, siis saab rohkem kätte. Vahetada mudelit. Muuta prompti. Kasutada põhjalikumat agenti või lasta tal päris brauseris leht avada. Manus AI kes kasutas brauserit tegigi tööd ilmselt seetõttu paremini. Ent kaupmehe jaoks on see suht kehv asi millele lootma jääda. „Meie toote hinna leidmiseks kasuta lihtsalt Claude Code'i ja käivita Chrome.” No ei. Vanasti rääkisime, et kui veebileht viis sekundit laeb, on klient kadunud. Nüüd eeldame, et ta hakkab enne ostmist AI tööriistu seadistama, et meie hinnakirjast aru saada. Ostja tahab vastust. Mitte kodutööd. Just siin muutub asi minu jaoks olulisemaks kui ühe või teise AI-brändi võimekus. Ostja võib alustada ChatGPTst. Või Google'ist. Või mõnest uuest rakendusest, mille nime me veel ei tea. Ma ei ehitaks oma müüki eeldusele, et ta valib alati sama akna või kõige võimekama paketi. See tähendab, et ainult ilusast tootekirjeldusest ei piisa. Mõnel juhul tuleb minna koodi. Teha olulised andmed kättesaadavaks ilma lisaklikkide ja lehe lõputu laadimiseta. Kontrollida ligipääsupiiranguid. Hoida sama toote hind, variant ja saadavus eri väljundites kooskõlas. Ja kui kataloogis on tuhandeid tooteid koos variatsioonidega, ei ole see ühekordne SEO projekt. Täna muudad hinna. Homme saab kaup otsa. Ülehomme saadab tarnija uue faili. Kui veebileht, tootevoog ja ostukorv räägivad selle peale igaüks oma lugu, ei paranda seda ükski hästi kirjutatud AI-tekst. Siin on vaja protsessi ja tööriistu, mis infot pidevalt korras hoiavad. Mitte raportit, mis ütleb, et kuskil võiks veel ühe schema-välja lisada. Minu jaoks ongi järgmine samm ehitada see osa võimalikult mudelist sõltumatuks. Et kaupmehe kinnitatud tooteandmed oleksid kasutatavad eri otsingutes ja agentides. Mitte optimeerida kogu äri ühe tänase mudeli veidruste järgi. See ei garanteeri kohta igas soovituses. Ent kui ostja kasutatav tööriist ei saa sinu pakkumist kätte, on see sinu jaoks müügikanali probleem. Ka siis, kui mõni teine agent suure pusimise peale hakkama saab. See katsetus ei olnud minu jaoks AI-brändide edetabel. See oli üsna konkreetne näide sellest, et müügikanal muutub ning kaupmehe senisest tehnilisest valmisolekust ei pruugi enam piisata. „Aga minu arvutis ju töötas” ei muutunud paremaks argumendiks lihtsalt sellepärast, et nüüd räägime AI-st.

Tegin eile hulga katsetusi e-poodide, LLMide ja agentidega. ChatGPT, Google Gemini, Grok ja Manus AI. Eesmärk oli lihtne - lasta masinal leida soovitud toode koos hinna ja ostulingiga. Raamatud. Lauamängud. Diivanilauad. Näiliselt lihtsad asjad. Leia üles. Ava link. Osta ära. Enne olin ise pakkumised läbi vaadanud. Teadsin, kes Eestis neid tooteid müüvad ning kust saab parema hinna või sobivamad tarnetingimused. Ehk ma ei küsinud masinatelt midagi, mille olemasolus ma ise kahtlesin. Tulemus oli üsna üheülbaline. Esimese hooga leiti peamiselt üles tuntumate poodide pakkumised. Näiteks Rahva Raamat, Lauamängud.ee ja InteriorStore Estonia. Kusjuures, osad leitud toodetest olid küll tootelehtedena olemas, ent mitte saadaval. Palusin siis mudelite teha lisa päringuid. Vaata rohkem poode. Leia parem hind. Kontrolli, kas päriselt saab tellida. Oluliselt paremaks ei läinud. Kolmandaks andsin juba konkreetsete poodide nimed ette. Et kuule, vaata äkki sinna ka. Olin ikkagi endiselt valideerinud, et neil olid pakkumised olemas. Tulemuseks leiti tooted enamikel juhtudel üles. AGA! Hind jäi mõnel juhul endiselt leidmata. Väidetavalt polnud seda lehel. Soovitati kaupmehelt otse küsida. Minu katsetes jäi ChatGPT kõige sagedamini hätta. Ka täiesti tavapäraste detailidega, mis olid tootelehel olemas. Viimaks pidin talle andma isegi lingi ette. Näed, siit saab. Hind on ka olemas. Mõnel juhul lisasin isegi kuvatõmmise, sest lingist endiselt ei piisanud. Ainus erinevus oli Manus AI kes leidis enamikel juhtudel parima hinnaga tulemuse kohe üles. Jah, tal läks kauem aega. Ent vähemalt leidis. Sama kogemust teised tööriistad järjekindlalt ei pakkunud. Ja siin on minu jaoks põhiline probleem. Kui mina pean õige poe ja lingi ise ette andma, olen ma otsimise töö juba masina eest ära teinud. Ostja, kes seda poodi ei tea, ei pruugi sinna jõudagi. Kaupmees võib pakkuda paremat hinda, paremat teenust või sobivamat tarnet. Ent kui pakkumine ostja kasutatavasse tööriista ei jõua, ei saa ostja seda isegi kaaluda. Lisaks, õige tootenimi koos hinnaga ei tähenda veel õiget pakkumist. Sama diivanilaud teise kõrgusega ei ole sama asi. Kasutatud raamat ei ole uus raamat. Eeltellimus ei tähenda, et kaup läheb homme teele. Kõlab elementaarselt. Ent just nende detailidega läkski asi käest ära. Tehniline pool oli samuti üsna kõnekas. Mõnel lehel ilmusid olulised tooteandmed alles pärast JavaScripti käivitamist. Mõnel sõltus sisu keelest või brauseri seadetest. Mõnel olid andmed olemas, aga kasutatav tööriist ei saanud neid ikkagi kätte. Ja schema olemasolu ei ole ka mingi võluvits. Kui leht ütleb „eeltellimus”, aga struktureeritud andmed ütlevad „laos”, peab masin valima kahe vastuolulise väite vahel. Ehk tooteleht võib inimese jaoks töötada. Hind võib olla olemas. Ostukorv võib töötada. Aga ostja kasutatav masin ei pruugi sellest kõigest aru saada. Fine. Võime öelda, et AI peaks paremini otsima ja lugema. Peakski. Ent kaupmehe jaoks ei lahenda see midagi. Masinad on sellised, nagu nad täna on. Kui kliendid neid kasutavad, tuleb oma pakkumised neile arusaadavaks teha. Mitte eeldada, et iga ostja kasutab kõige põhjalikumat agenti või hakkab ise puuduvat infot kokku otsima. Meil ju veebileht töötab” ei ole enam piisav vastus. Toote olemasolu e-poes ei tähenda enam, et see jõuab ostjani. Võtke oma poe kümme olulisemat toodet. Laske masinatel need üles leida, võrrelda ja ostulingiga tagasi tulla. Ilma poe nime või linki ette andmata. Vaadake, mis juhtub.

Viimase aastaga ehitasime üles ilmselt kõige innovaatilisema raamatupoe Euroopas. Täiesti nullist. Omaenda infrale. Eesmärgiga turgu raputada. Tee pilt raamatust. Kinnita hinnasoovitus. Müügi toimumisel skänni QR kood, et avada pakiautomaadi uks eelvormistatud paki saatmiseks. Hiljem küsi väljamakset, jälgi statistikat või kui pakiga oli probleeme, siis kasuta automaatset tagastusprotsessi. Saime isegi esimesed kirjastused pardale, et lisaks järelturu raamatutele müüa uusi raamatuid oluliselt paremate hindadega kui kaubanduskeskuste poodides. Kõik töötab 97% ajast täisautomaatselt, kuniks raamatute info ESTERi andmebaasis on õige. (oi jah, Eesti IT tiiger…)��AGA… Kahjuks on sellisel kujul turuplatside loomine kallis protsess, mis eeldab rohkem investeeringuid kui kamp tehnokraate omapäi kinni maksta suudavad. Loomulikult on turundus üks küsimus, ent tegelikult sööb ka tänasel AI ajastul platvormide ehitus endiselt täitsa korralikult aega ja raha. Esialgu plaanisime seda kõike finantseerida tehnoloogia müügist teistele sektoritele, võttes seda raamatute eksperimenti kui näidiskeskkonda. Ent ka selle edukaks tegemiseks on vaja esialgset investorit kellel on kas endal piisavalt suur valu või kes on valmis võtma üsna suurt riski. Huvilisi tegelikult on. Nii ettevõtete kui ka investorite seas. Eestis ja kaugemal. However, keegi ei taha olla esimene ning need paar kes lubasid kogu ringi juhtida jäid venima. Kuid ja kuid. Veebruarist sai Aprill. Maist sai Juuli. Augustist Oktoober. Ma võin olla täitsa kannatlik inimene. Vahel lausa liiga kannatlik. Ent mingil hetkel tuleb tõele otsa vaadata, et isegi kui mõni investoritest üheks hetkeks päriselt oma finantsid korda saab, siis momentum on seiskunud ning osa tehnoloogiast vananenud. Niisiis võtsime vastu otsuse Raamatuhai turuplats sellisel kujul hetkel peatada - tehes veel mõned sammud selleks, et kõik oleks korrektne ja kasutajad rõõmsad. Kui kõik tehtud, siis putitame mootorit edasi ning valmistume järgmiseks etteasteks. Need ligi kolm aastat garaažis ehitamist ja klientidega suhtlemist on andnud meile väga korraliku kooli agentide, e-kaubanduse, logistika ja laiemalt operatsioonide haldamise osas. Seda kõike kasutame ära nii praeguse süsteemi edasiarenduseks kui ka uute potentsiaalsete partnerite aitamiseks. That said, olen omalt poolt otsustanud võtta lühiajaliselt ette veel 1-2 huvitavat projekti mille raames ettevõtetel aidata teha sisemine reset nende tootearenduse-, ärimudeli- ja turustusstrateegiate osas. Let me know kui kellelgi on vaja abi. Peamine on aga see, et kolm aastat tagasi tekkis meil hüpotees, et tehnoloogia on jõudmas kohta kus brändid peavad lõpuks oma senised müügikanalid ja -strateegiad üle vaatama. Ja vaadates viimaseid llm-mudelite ja personal agentide katsetusi mis Anthropic, Meta ja teised välja lasevad olen ma enam kui kindel, et the time is now. Enam ei ole aega oodata ja taoliseid otsuseid edasi lükata.