8
8 e e e e eeee eeeee eeeee eeeee eeeeeee e eeeee eeee
8e 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8
88 8e 8 8eee8 8eee 8e 8 8e 8 8eee8 8e 8 8 8e 8e 8 8eee
e 88 88 8 88 8 88 88 8 88 8 88 8 88 8 8 88 88 8 88
8eee88 88ee8 88 8 88ee 88 8 88ee8 88 8 88 8 8 88 88 8 88ee
Lõputöö tegijale
Minu poole võid juba kohe täna pöörduda kui otsid juhendajat oma lõputööle. Kui on mõttes teema, mis Sinu arvates võiks sobida minu üldise uurimissuunaga, siis paku see välja.
Saada mulle email või võta ühendust konsultatsiooniks (vt lehelt “Tudengile”)
Juhendatavad uurimisteemad
- Digipööre – äriprotsesside digitaliseerimine, digimuudatuste juhtimine
- Vestlusagendid (CA-conversational agents), virtuaalassistendid (VA-virtual assistants), vestlusrobotid, suured keelemudelid (LLM-large language models)
- Ennustav analüütika – prognoosimine jm automatiuseeritud arvutused ning analüüsid
- BPM (business process management) – äriprotsesside juhtimine AI abil
- AI riistvara juurutamine äriprotsessides – pilvandmetöötlus, servatöötlus – tootmisliini, teenindusüksuse, osakonna, ettevõtte või konsortsiumi tasandil.
- AI juhtimises – otsustugisüsteemid, reeglipõhised lähenemisviisid, otsustuspuud jne.
- Tööstus 4.0, nutikas tootmine, tarneahela optimeerimine, ennetav hooldus, tootmisprotsesside automatiseerimine jne.
- AI turunduses – kliendikäitumise analüüsimine, kliendirahulolu, automatiseeritud sisuloome ja sisuanalüüs, kliendikäitumise prognoosimine, isikupärastatud turundus, tarbijate tagasiside analüüs jne.
- AI klienditeeninduses – vestlusrobotid, sentimentanalüüs, klienditoe automatiseerimine jne.
- AI rahanduses – finantsanalüüs, riskihindamine, pettuste avastamine jne.
- AI inimressurssides – värbamine, töötajate tulemuslikkuse analüüs, töötajate heaolu/töölt puudumise hindamine, personalianalüütika, töötajate tootlikkuse hindamine ja parandamine jne.
- AI töötervishoius ja tööohutuses – automatiseeritud riskianalüüs, riskimonitooring, riskiprognoosimine, riskikommunikatsioon jne.
- muud sobivusuuringud, efektiivsusuuringud tehisintellekti kasutamise kohta ettevõtluses.
5 küsimust lõputöö teema kujundamisel
Lõputöö teema valimisel tuleb meil esmalt selgusele jõuda järgmistes küsimustes. Esimese vestluse käigus küsin üldiselt ka sinu professionaalsete huvide kohta, et leida, kuidas plaanitav töö võiks sinu arengut ja karjääri toetada.
- Millises valdkonnas töö läbi viiakse? (field of activity) Määra, millises valdkonnas uurimus läbi viiakse, näiteks rõivaste valmistamine.
- Millist äriprotsessi vaadeldakse? (business process) Näiteks klientide teenindamine.
- Mis on innovatiivne lahendus? (innovative solution) Uurimistöö käsitleb üldjuhul mõnda innovatiivset lahendust või meetodit, mis võimaldab mingit tegevust ettevõttes efektiivsemalt teha. Innovatiivne lahendus võib olla juba töös olev lahendus või siis mida tudeng ise käepäraste vahenditega testib või palub testisikutel testida/ hinnata.
- Milliseid andmeid kogutakse? (data) Uurimistöö keskmeks on andmed. Mõtle sellele, kas 1) andmeid võetakse olemasolevast äriprotsessist või 2) andmed tuleb ise genereerida, n eksperimendi, lahenduse proovimise ja intervjueerimise, küsitluse teel.
- Mida tulemused peaksid näitama? (results) Üldjuhul uurimistöö selgitab välja, kas uus innovatiivne lahendus/ meetod on traditsioonilisest meetodist tõhusam. Mil moel uurimistulemused seda demonstreerivad?
+------------------------------------------+
| 1. Agreeing on the topic and methodology |
| with the supervisor |
+------------------------------------------+
|
v
+------------------------------------------+
| 2. Data collection (plan |
| min 6 weeks) |
+------------------------------------------+
|
v
+------------------------------------------+
| 3. Data analysis and writing |
| results (plan min 2 weeks) |
+------------------------------------------+
|
v
+------------------------------------------+
| 4. Submit the final version of |
| the work |
+------------------------------------------+
|
v
+------------------------------------------+
| 5. Powerpoint Slide Series Oral |
| Presentation |
+------------------------------------------+
Joonis 1. Uurimistöö peamised tegevused (Koppel 2022)Näidisteemad
Allpool on esitatud valik näidisteemadest ning nendega seotud metoodilistest valikutest. Kirjeldatud metoodika on näitlik ning ei väljenda üksikasju, mis uuringu kavandamisel juhendajaga kokku lepitakse. See on piiratud valik teemadest ning tudeng võib pakkuda välja oma teema või fookuse mõnele allolevatest teemadest. Teemad sobivad kõikidel tasemetel uurimistöödele, sh kursusetöö, bakalaureuse- ja magistritöö. Doktoritöö lahendab uurimisküsimusi mitme nurga alt ning hõlmab tavaliselt mitut teemat. Kui on vaja tehnilisi vahendeid, siis need pakutakse võimalusel juhendaja labori poolt.
KATEGOORIA: Virtuaalagendid front office ja back office inimtöö ülevõtmisel
TEEMA: Virtuaalagent juhendab töötajat omandama uut oskusteadmist tööprotsessi läbiviimiseks
MEETOD: virtuaalagendi (chatboti) treenimine otsitava info kiiremaks leidmiseks ning kasutajale esitamiseks; interventsioon – testijad, n töötajad testivad virtuaalagenti, mõõdetakse kas on kiirem interventsioon või manuaalne lahendus (mõõdetakse ajakulu ja küsitakse subjektiivset hinnangut)
ANDMED: andmetabelid, vaba teksti vormis juhendid, mis sisaldavad ärile võtmetähtsat oskusteavet
TULEMUSED: kas virtuaalagendiga töötamine oli kiirem kui tavapäraselt manuaalselt tehtavad toimingud nagu n juhendite lugemine
TEEMA: Jaemüügi chatboti koostamine ettevõtte kontaktkanalite mitmekesistamiseks ja kliendipoolse kontakti hõlbustamiseks
MEETOD: chatboti koostamine, testimine pilootrühma poolt, ankeetküsitlus
ANDMED: chatboti kasutusnäitajad (pöördumiste arv, pikkus jm); klientide tagasiside (ankeetküsitlus)
TULEMUSED: kas chatbot – tõstab klientide rahulolu, – suudab tuua ettevõttele rohkem kliente, – suurendab läbimüüki
TEEMA: Virtuaalsekretär, kirjarobot – Klienditoe vastuse koostamine suure keelemudeli baasil
MEETOD: Virtuaalse sekretäri loomine, mis võtab vastu klientide e-kirju, analüüsib neid, koostab ja saadab vastuseid. Katserühma testimine, küsimustik.
ANDMED: Automaatselt koostatud/välja saadetud e-kirjade hindamine inimeksperdi poolt (küsimustik); klientide tagasiside (küsimustik)
TEEMA: Tekst – kõneks / kõne – tekstiks rakenduste viimine äriprotsessi, n Amazon Alexa stiilis virtuaalkonsultant, telefonikõnerobot vm
MEETOD: traditsiooniliste manuaalsete protsesside asendamine, n koosoleku transkriptsiooni koostamine kõne-tekstiks automaatmeetodil; täpsuse mõõtmine, kasutajate rahulolu mõõtmine (ankeetküsitlus)
ANDMED: koosoleku vm automaattranskriptsioonid vs inimkirjutatud transkriptsioonid, automaattranskriptsioonide täpsus/efektiivsus äriprotsessi jaoks
TULEMUSED: kas AI põhine automaatmeetod suudab asendada manuaalmeetodit; millised on mõlema meetodi tugevused, nõrkused; kasutajate rahulolu
TEEMA: Tehisintellekt intervjuude/vestluste läbiviijana
MEETOD: tekst – kõneks / kõne – tekstiks rakenduste kasutamine intervjuude läbiviimiseks ning ütluste transkribeerimiseks. Kasutusjuhtumiteks näiteks tööle kandideerimisvestlused; alluva-ülemuse perioodilised vestlused.
ANDMED: automaattranskriptsioonid, nende võrdlemine manuaalse tööga; kasutajate rahulolu automaatlahendusega (ankeetküsitlus v intervjuu)
TULEMUSED: Kas tehisintellekt intervjuu läbiviijana suudab asendada inimtöötajat; millised on lahenduse tugevused, nõrkused; kasutajate rahulolu
KATEGOORIA: Automatiseeritud sisuloome inimtöötajate asendamisel
TEEMA: Sisuloome tööriistade rakendamine äritekstide koostamisel (n müügitekstid, ettekanded, artiklid vm)
MEETOD: Kahte tüüpi sisu genereerimine: a) inimkirjutaja, b) AI-genereeritud. Sisuloome tulemuste võrdlemine – kas inimene saab aru, millised lõi AI, – millise teksti valiks testklient. Inimtestijad peaksid teadma AI genereeritud teksti temaatikat või kuuluma teksti sihtrühma.
ANDMED: AI genereeritud tekstid, n müügitekstid; kasutajate tagasiside (ankeetküsitlus ja võrdlushindamine)
TULEMUSED: Kirjeldav statistika (tekstide tähemärkide arv, lausete arv jms); semantiline analüüs; Inimtestija hinnang tekstidele (küsimustik). Professionaali, n vastavat tööd tegeva inimese hinnang genereeritud tekstidele.
KATEGOORIA: Sisuanalüütika ettevõtte tööprotsesside toetamisel
TEEMA: Sisuanalüütika, semantiline analüüs tööriistade rakendamine ettevõtte protsesside automatiseerimiseks
MEETOD: 1) vabateksti analüüsimine (sentimendianalüüs)
2) automatiseerimine – tööriistad saab osa mõnest äriprotsessist
3) efektiivsuse hindamine läbi a) vigade mõõtmise ning b) kasutajate küsitlemise. Näide
ANDMED: dokumendid, emailid (kirjavahetus klientidega, kolleegidega), klientide tagasiside, vm äritegevuse infovahetus
TULEMUSED: hinnang olulisusele, positiivsusele jm aspektidele.
TEEMA: Automatiseeritud koosolekute transkriptsioon ja memode koostamine
MEETOD: kõne-tekstiks tööriistad, transkriptsioon, automaattranskriptsiooni võrdlus inimese koostatuga
ANDMED: koosolekute kõnesalvestused, inimkirjutatud koosolekumemod
TULEMUSED: automaattranskriptsiooni ja automaatkoosolekumemo võrdlus inimtehtuga, vigade üldarvu võrdlemine, veatüüpide esiletoomine
KATEGOORIA: Ennustav ärianalüütika
TEEMA: Staatuse/seisundi prognoosimine
MEETOD: võimalikud on erinevad uurimisküsimust lahendavad meetodid
ANDMED: juba organisatsiooni poolt kogutud andmed või andmekogumine monitooringseadmetega (n töötjate terviseandmed, hooneandmed vm aegread)
TULEMUSED: erinevad uurimisküsimuse lahendamise mõõdikud
TEEMA: Tegevusnäitajate prognoosimine; tegevusnäitajad võivad olla nii tulud, kui kulud jm finantsandmed. Ettevõtte tegevuse väliskeskkonna tingimuste, mõjurite prognoosimine
MEETOD: ettevõtte andmete ajalooline analüüs
trendide (aegridade) prognoosimine
tulemuste kuvamine. Näide
ANDMED: ettevõtte finantsaruanded, rahandussuhtarvud vm tegevusnäitajad; andmed tulemuslikkust otseselt (firmasisesed) ja kaudselt (n ilmaandmed) mõjutavate tegurite kohta
TULEMUSED: n käibe jm tegevusnäitajate ennustuse võrdlus tegelike tulemustega, täpsuse arvutamine (%)
TEEMA: Klientide maksevõime/ krediidikõlblikkuse prognoosimine
MEETOD: Masinõpe meetodid, ennustav analüüs. Lahenduse valideerimine päriselu tingimustes.
ANDMED: ettevõtte ajaloolised andmed, klientide maksed, laekumata maksed
TULEMUSED: prognoos-tõenäosus, kas klient täidab maksekohustused / võrdlus tegelike andmetega
TEEMA: Klienditeenindusaja prognoosimine
MEETOD: sentimendianalüüs
ANDMED: ettevõtte kliendisuhtlus (vabateksti pöördumised, emailid, kõne transkriptsioonid ja neile vastamised – teksti sisu, pikkus ja vastamiseks kuluv aeg)
TULEMUSED: iga pöördumise kohta prognoos – kui kaua vajab klienditeeninduse aega, prognoosi võrdlus tegelikkusega; teenindusaja lühenemine
TEEMA: Potentsiaalsete uute ostude/tellimuste sooritajate tuvastamine, et teada, kellele on mõtet otsepakkumisi teha
MEETOD: Ennustav analüüs. Lahenduse valideerimine päriselu tingimustes. Näide
ANDMED: ettevõtte potentsiaalse ostja kohta kogutud andmed, n liitumine meililistiga, külastused meie e-poes v veebilehel jm
TULEMUSED: Ennustuse täpsus, võtmetegurid. Lahenduse rakendamisest päriselus saadav/hinnatav kasu.
TEEMA: Meie teenusest tõenäoliselt loobuvate klientide ennustamine, et neile kliendisuhte hoidmiseks otsepakkumisi teha
MEETOD: Masinõpe meetodid, ennustav analüüs. Lahenduse valideerimine päriselu tingimustes. Näide
ANDMED: Kliendisuhte käigus kogutud andmed (kliendiandmebaas koos tellitavate teenuste ja ostunäitajatega)
TULEMUSED: Ennustuse täpsus, võtmetegurid. Lahenduse rakendamisest päriselus saadav/hinnatav kasu.
TEEMA: Töötajate rahulolu/ absenteismi/ lahkumise hindamine
MEETOD: Töötajate rahulolu hindamine ennustava analüütika tööriistadega, eesmärgiks töötaja rahulolematuse/produktiivsuse languse varajane tuvastamine, et tema motivatsiooni tõsta ning töötaja lahkumist vältida; lahenduse valideerimine päriselu keskkonnas/andmetega; võimalik ka ankeetküsitlus
ANDMED: Töötajate tegevust iseloomustavad andmed – ettevõtte poolt kogutud, kui ka avalikest allikatest kättesaadavad andmed.
TULEMUSED: Ennustuse täpsus, võtmetegurite identifitseerimine. Lahenduse rakendamisest päriselus saadav/hinnatav kasu.
TEEMA: Automatiseeritud/ tehisintellektil põhineva ärianalüütika rakendamine riskide hindamiseks
MEETOD: riskitaseme arvutamine reaalajas või ennustavalt; riskihindamise tööriista testimine/valideerimine päriselu tingimustes ja selle täpsuse ja kasulikkuse hindamine (arvutuslikult ja hinnanguliselt – anketeerimine)
ANDMED: valitud riskiga seotud muutujate andmed; riskianalüüsi koostajate hinnang (ankeetküsitlus)
TULEMUSED: Olulised mõõdikud, mille põhjal järeldatakse riskihindamise täpsust
KATEGOORIA: Audio/video-mudelite treenimine äriprotsesside, toodete/teenuste parendamiseks
TEEMA: Töötaja heaolu, stressi, produktiivsuse määramine ja ennustamine
MEETOD: töötaja tegevuse uurimine ajalooliste andmete või uudselt kogutavate andmete baasil. Võimalik viia läbi sensormõõtmised. Võimalik lahenduse testimine testindiviidide (töötajate) poolt. Näide 1
ANDMED: aegread: töötaja tulemusnäitajad; töötajat mõjutavad otsesed ja kaudsed tegurid; võimalikud sensorandmeid
TULEMUSED: Kas välja töötatud lahendus suudab pakkuda ennustust töötaja stressi kasvamisele, heaolul ja produktiivsuse langemisele
KATEGOORIA: Tööstus 4.0, nutikas tootmine, nutikas kontor
TEEMA: Tootmisvajaduse planeerimine
MEETOD: Masinõpe meetodid, ennustav analüüs. Lahenduse valideerimine päriselu tingimustes. Võimalik ka kasutajate tagasiside ankeetküsitluse teel.
ANDMED: Tootmisnäitajad, otsesed ja kaudsed mõjurid jm olulised mõõdikud
TULEMUSED: Ennustuse paika pidamine tegelikkusega, so täpsus (%); kasutajate tagasiside (ankeetküsitlus)
TEEMA: Hooldusvajaduse planeerimine masinatõrgete ja tööseisakute vältimiseks
MEETOD: Masinõpe meetodid, ennustav analüüs. Lahenduse valideerimine päriselu tingimustes. Võimalik ka kasutajate tagasiside ankeetküsitluse teel. Näide
ANDMED: Tootmisliini või masina tootmismaht, andmed seisundianduritest, kulutegurid jm olulised mõõdikud
TULEMUSED: Ennustuse paika pidamine tegelikkusega, so täpsus (%); kasutajate tagasiside (ankeetküsitlus)
TEEMA: Servaarvutused
MEETOD: Tehisintellekti rakendused väikearvutite baasil, n Arduino, Raspberry Pi, Alexa, Google Home jms. Väikearvuti kogub ja töötleb masinõppe meetoditel andmeid. Võimalusel järgneb väljundandmetele automaatselt käivitatud tegevus.
ANDMED: 1) Väikearvutitega kogutud toorandmed, 2) andmete töötlemise tulemusel saadud väljundandmed, n otsustoele, 3) testkasutajate hinnang väljundandmetele (n ankeet)
TULEMUSED: Servaarvutuse toetatud protsessi efektiivsus võrreldes varasema tööviisiga. Kasutajate rahulolu.
KATEGOORIA: Digitaalsete muudatuste juhtimine
TEEMA: Äri-tehisintellekti rakendamise SWOT seoses organisatsiooni struktuuri, oskuste, äristrateegiate, muudatuste juhtimise, kommunikatsiooniga – ettevõtte näitel
MEETOD: dokumendianalüüs (efektiivsuse mõõtmine arvnäitajate teel), intervjuud, anketeerimine. Äriprotsessi vaatlemine, vajadusel interventsioon.
ANDMED: ettevõtte analüüs, uurimisküsimuse lahendamiseks olulised kvantitatiivsed ja kvalitatiivsed mõõdikud
TULEMUSED: Kui hästi suudab AI enda kanda võtta äriprotsesse, mida varem ajasid inimesed. Kui hästi suudab AI asendada inimest äritegevuses. Efektiivsuse mõõdikud
TEEMA: AI võtab üle töökohad – millised on struktuursed muutused tööjõuturul
MEETOD: Erinevate majandusvaldkondade või ühe tööstusharu analüüs ning trendi ennustamine
ANDMED: Oluliste muutujate identifitseerimine, muutujate aegread, süsteemi kasutajate ankeetküsitlemine
TULEMUSED: Tööjõuturu muutujate kvantitatiivne (arvuline) ja kvalitatiivne (hinnanguline) kirjeldamine
KATEGOORIA: Organisatsiooni andmevaradele võimendusefekti andmine
TEEMA: Organisatsiooni graafandmebaasi kavandamine. Organisatsioon võib olla ettevõtte või muu asutus.
MEETOD: Valitakse fookus, mis terviklikult kaardistab ühte tegevusfunktsiooni, n klienditellimuste vastuvõtmine. Olemasoleva relatsioonilise andmebaasi (tabelite) transformeerimine graafandmebaasiks VÕI graafandmebaasi loomine nullist. Platvormiks n neo4j või muu. Graafandmebaasi lisatakse andmed, testitakse kasutajate poolt. Võrreldakse kahe andmebaasitüübi kasutamise erisusi: kiirus, funktsionaalsus.
ANDMED: Andmebaasi kasutajad on uuringu valim, kes on ettevõtte üks sihtrühmadest, n töötajad – neilt kogutakse tagasisidet (ankeetküsitlus või intervjuu). Võimalusel mõõdetakse kasutuskiirust ajaliselt ja töö efektiivsust läbitöötatavate andmete mahuga.
TULEMUSED: Tehakse järeldused kasulikkuse osas organisatsioonile.
Juhendamisel lõputööd
Using AI to enhance workers’ productivity, Olga Tšernikova, PhD-student
Tehisintellektipõhine otsustustugisüsteem organisatsiooni juhtimisel, Kristjan Vomm, Magistritöö
Leveraging AI for Corporate Crisis Management, Angelica Tikk, Master’s thesis
Oskusteadmiste siire läbi virtuaalassistendi, Kätlin Veesaar, Magistritöö
Juhendatud lõputööd
EESTI TARBIJA HOIAKUD JA E-KIRJA KAASATUS TEHISINTELLEKTI LOODUD REKLAAMI SUHTES, Henri Valk, Magistritöö, 2024
TARBIJATE HOIAKUD TEHISINTELLEKTI SÜNTEETILISSE MEEDIASSE, Jana Karimova, Magistritöö, 2024
PILETIKONTROLLI PROTSESSI RESSURSIVAJADUSTE PROGNOOSIMINE TEHISINTELLEKTI ABIL, Rakell Pärnamäe, Magistritöö, 2024
TEHISINTELLEKTI RAKENDAMINE VÄRBAMISPROTSESSIS NING VÕRDLUS PERSONALITÖÖTAJATEGA, Sandra Vallik, Magistritöö, 2024
DIGITAL TRANSFORMATION IN ALIBABA’S E-COMMERCE ECOSYSTEM: LEVERAGING TECHNOLOGY FOR TRANSFORMATION, Subarna Islam Sharna, Master’s Thesis, 2024
Use of chatbot in customer service to improve efficiency in Indian fintech industry, Swapnil Ashok Kasar, Master’s thesis, 2024
FINNISH CONSUMER ATTITUDES TOWARDS AI-GENERATED MARKETING MESSAGES, Micaela Myllymäki, Bachelor’s thesis, 2024
Tehisintellektist vestlusroboti rakendamise võimalused Eesti ehituskeemia sektoris kliendirahulolu näitel, Sten Tiidt, Magistritöö, 2023
Tehisintellektipõhiste sisuloometööriistade tõhusus Eesti e-kaubandusettevõtte turundusprotsesside juhtimises, Brenda Lepp, Magistritöö, 2023
Performance of AI-generated content in content marketing, Sohaib Arshad, Master’s thesis, 2023
Employing AI to evaluate companies’ performance – An approach to utilize ChatGPT for financial ratio analysis to assist managers in decision making, Sonia Ranjbar Sarvandani, Master’s thesis, 2023
Improving employee engagement with the help of Engy chatbot, Aleksei Rozenberg, Master’s thesis, 2022
The combined effect of Virtual Assistants and Augmented Reality tools to enhance customer engagement in furniture industry, Matias Kaijomaa, Bachelor’s thesis, 2022
TEHISINTELLEKTIPÕHISE VIRTUAALAGENDI SOBIVUS TÖÖSTRESSIGA TOIMETULEKUL, Signe Bergert, Bakalaureusetöö, 2022
Smartphone Electromagnetic Fields’ Effect on Human Heart Rate Variabiity and Cognitive Performance, Valentine Augustine Okoye, Master’s thesis. 2020