Gerlyn Tiigemäe: klassikaline jaotus, kus on eraldi finants- ja ärianalüütikud ning muu suuna spetsialistid, hakkab kaduma

Gerlyn Tiigemäe on enam kui 14-aastase finantsvaldkonna kogemusega AI tippkoolitaja ja konsultant, Eesti Energia juhtiv strateegiakonsultant, Tehnopoli mentor ja ühe Eesti populaarseima praktilist AI kirjaoskust õpetava podcasti AIPowerment kaassaatejuht. Teda palkavad turuliidrid, kes teavad, et AI edukaks kasutuselevõtuks ja turupositsiooni saavutamiseks on vaja kindlat eesmärki ja selget plaani.

Gerlyni karjäär finantsmaailmas algas 14 aastat tagasi SEB krediidianalüütikuna, kust ta liikus edasi Eesti Energiasse ja on seal tänaseni püsinud aja jooksul mitmeid eri rolle täites.„ Kõik mu ametid on küll mõnevõrra erinevad olnud, kuid läbiv märksõna on olnud töö andmetega. Alustasin finantskontrollerina, seejärel sain juhtivaks finantskontrolleriks ja hiljem valdkonnajuhiks. Aja jooksul mu fookus järjest laienes, sest lisandus ka aruandluse ja andmehalduse pool. Täna tegelen osakoormusega ettevõtte tehisintellekti strateegia kujundamisega.“

„Võimalus umbes iga 1,5-2 aasta tagant oma rolli vahetada ongi põhjus, miks olen nii pikalt Eesti Energias töötanud,“ selgitab naine. Suures organisatsioonis töötades peab ta suurimaks õppemomendiks oskust pidevate muutustega kohaneda, olgu nendeks juhtide, tiimi, ametikohtade või koostööpartnerite vahetus. „Hea kohanemisvõime on olnud mulle väga väärtuslik oskus ka laiemalt. Näiteks kui mõelda praegusele AI maailmale, mis on pidevas muutuses, siis just see paindlikkus ja valmisolek muutustega kaasa minna on andnud mulle suure eelise ja eeldused edukas olla.“

Kui alguses töötas Gerlyn pigem finantsandmetega, siis aja jooksul on ta kokku puutunud ka kliendi-, tootmis- ja elektrivõrguandmetega. „Igas rollis olen pidanud neisse eri perspektiivist süvenema, kuid fookus on jäänud samaks: kuidas andmetest päriselt väärtust luua.“ Gerlyn peab mitmekesist tööd andmetega üheks põhjuseks, kuidas ta jõudis AI teemadeni: „Näen, et AI võimaldab veelgi enam andmetest väärtust luua. Erinevate ettevõtetega töötades olen aga märganud, et andmete täismahus kasutus on sageli üsna väike.“

„Finantsandmed on igas ettevõttes keskne osa, kuid väga palju teisi andmeid jääb sageli kasutamata. Suurim võit tuleb oskusest erinevaid andmeid omavahel kombineerida. Näiteks müügiandmeid saab vaadata toodete või klientide lõikes, tootmise poolelt võiks analüüsida kulusid: kust need tekivad, milliste seadmetega need seotud on, miks tekivad vead või katkestused.“