Mudel hõlmab kolme taset – baastase, rakendustase ja eksperttase – ning vaatleb viit võtmevaldkonda:
- tehnoloogia, rakendused ja digisisu loomine;
- turvalisus ja eetika;
- inimkeskne mõtteviis ja suhtlus;
- tehisaru süsteemide disain;
- tehisaru alane info- ja andmekirjaoskus.
Praktiline mudel on mõeldud kasutamiseks erinevates ametirollides ja sektorites ning seda saab võtta aluseks õpiformaatide ja -teekondade disainis ja hindamises, enesehindamises jpm.
Mudeli kasutuselevõtt toetab teadlikku ja turvalist tehisaru kasutamist Eestis.
Baastase (Novice)
Teadmised (Knowledge)
Mõistab, et generatiivne tehisaru suudab andmete põhjal teha tuletusi, prognoose ja luua uut sisu (tekst, pilt, heli).
Teab, et masin suudab teksti genereerida, kuid ei 'mõtle' nagu inimene.
Oskused (Skills)
Oskab kasutada generatiivse tehisaru põhitööriistu (nt koostada lihtsat teksti või pilti etteantud malli järgi).
Oskab AI abil sisu muuta või tõlkida.
Hoiakud (Attitudes)
Uudishimulik ja katsetamisaldis; valmis katsetama uusi digitaalse sisuloome viise.
Rakendustase (Independent)
Teadmised (Knowledge)
Tunneb üldotstarbeliste AI-mudelite (General-Purpose AI) olemust.
Mõistab DigComp-põhimõtet, et AI-ga sisu loomisel kehtivad autoriõigused ja intellektuaalomandi reeglid (sh teadlikkus sellest, mis andmetel mudeleid treenitakse).
Oskused (Skills)
Valdab edasijõudnud päringute/viipade koostamist (Prompt Engineering), kasutades konteksti, rolle ja piiranguid.
Oskab kombineerida erinevaid AI-rakendusi (tekst, pilt, kõne-tekstiks nagu HANS) keerukate töövoosüsteemide loomiseks.
Hoiakud (Attitudes)
Kriitiline looja; märgistab vajadusel korrektselt AI poolt loodud või muudetud sisu ning kontrollib alati fakte, et vältida tehisintellekti hallutsinatsioonide levitamist.
Eksperttase (Expert)
Teadmised (Knowledge)
Süvateadmised suurte keelemudelite (LLM) arhitektuurist, transformeritest ja agentidepõhistest võrgustikest.
Oskused (Skills)
Suudab mudeleid peenhäälestada (fine-tuning) organisatsiooni spetsiifiliste andmete peal, arendada uusi generatiivse AI rakendusi ja integreerida neid läbi API-de olemasoleva infosüsteemiga.
Hoiakud (Attitudes)
Innovatsiooni ja tehnoloogilise disaini suunaja; loob standardeid uute loome- ja arendusprotsesside efektiivseks juhtimiseks ühiskonnas.
Baastase (Novice)
Teadmised (Knowledge)
Teab, et EL-is on teatud TI-praktikad keelatud (nt sotsiaalne kodeerimine).
Digipädevuse komponendina teab, et avalikud TI-rakendused salvestavad sisestatud infot mudelite treenimiseks.
Mõistab, et konfidentsiaalsete andmete sisestamine on lubatud ja turvaline ainult täielikult isoleeritud lokaalsetes tehisintellekti mudelites, samas kui avalikes ja pilvepõhistes kommertsmudelites kehtib andmelekete vältimiseks range null-tolerants.
Oskused (Skills)
Rakendab küberhügieeni: ei sisesta tehisintellekti akendesse paroolide, isikukoodide ega konfidentsiaalsete andmete osi.
Oskab märgata potentsiaalseid süvavõltsinguid või AI-genereeritud petukirju.
Hoiakud (Attitudes)
Ohutusteadlik ja kriitiline; väärtustab oma digitaalset jalajälge ja privaatsust.
Võtab vastutuse väljundi kasutamise ja võimalike andmelekete eest.
Mõistab, et vastutab süsteemi rakendaja, mitte algoritm ('Kratt seaduse' eetika).
Rakendustase (Independent)
Teadmised (Knowledge)
Tunneb kõrge riskiga AI-süsteemide valdkondi (nt värbamine, pangandus, e-riigi teatud otsused) ja nendega kaasnevaid kohustusi.
Mõistab tehisaru mõju keskkonnale (mudelite treenimise suur energiakulu).
Oskused (Skills)
Oskab hinnata AI-tööriistade privaatsustingimusi enne nende meeskonnas juurutamist.
Suudab panustada põhiõiguste mõjuhinnangu (fundamental rights impact assessment) protsessi.
Hoiakud (Attitudes)
Vastutustundlik; järgib põhimõtet, et AI väljundi kasutamise ja võimalike andmelekete eest vastutab süsteemi rakendaja, mitte algoritm ('Kratt seaduse' eetika).
Eksperttase (Expert)
Teadmised (Knowledge)
Süvateadmised andmekaitse kõrgematest standarditest (GDPR tehisintellekti kontekstis) ja mudelite seletatavusest (Explainable AI - XAI).
Oskused (Skills)
Loob organisatsiooniüleseid AI eetikakoodekseid ja turvastrateegiaid.
Suudab auditeerida mudeleid, et vähendada diskrimineerimist, andmete kallutatust (bias) ning tagada vastavus tehisibtellekti õigusreeglitele ja nõuetele (AI Act).
Hoiakud (Attitudes)
Eetiline suunandja; seab süsteemide arendamisel ja disainimisel andmete puutumatuse (nt KSI plokiahela kasutamine) ja sotsiaalse vastutuse innovatsiooniga võrdväärseks prioriteediks.
Baastase (Novice)
Teadmised (Knowledge)
Teab, et AI on inimese loodud abivahend, mitte elusolend.
Tunneb DigComp-põhimõtet, et suhtlemine AI-põhise vestlusrobotiga (nt riiklik Bürokratt) nõuab teistsugust digitaalset käitumist (netiketti) kui inimesega suhtlemine.
Oskused (Skills)
Oskab kasutada lihtsaid tehisaru liideseid, et küsida infot või suunata e-riigi päringuid.
Suudab järgida ekraanile kuvatavaid juhiseid.
Rakendab tehnoloogiaga suhtlemisel vastavaid käitumispraktikaid ja -norme.
Hoiakud (Attitudes)
Teadvustab, et lõplik otsustusõigus on alati inimesel; suhtub automatiseeritud klienditeenindusse eelarvamusteta, kuid säilitab valvsuse.
Rakendustase (Independent)
Teadmised (Knowledge)
- Mõistab masina usaldamise pimeduse ohtu (automation bias) – teab, et tehisintellekti soovitusi ei tohi pimesi usaldada.
- Saab aru, kuidas TI ja robotid muudavad tööturgu ja ametikohti.
Oskused (Skills)
Oskab tehisaru agente kaasata meeskonnatöösse (nt koosoleku märkmete automaatne analüüs, ühised tööriistad).
Suudab vajadusel AI süsteemi töösse sekkuda (human-in-the-loop).
Hoiakud (Attitudes)
Väärtustab inimkeskset koostööd; mõistab, et tehisintellekti rakendamisel töökohal tuleb situatsioonist lähtudes tagada asjakohaste meeskonnaliikmete digitaalne kaasatus.
Eksperttase (Expert)
Teadmised (Knowledge)
Süvateadmised inimese ja arvuti interaktsiooni (HCI) ja sotsiaaltehniliste süsteemide disaini põhimõtetest riigi või suurettevõtte tasandil.
Oskused (Skills)
Disainib ja juhib lahendusi, kus tehisaru agendid (sh Bürokrati ökosüsteem) ja inimesed töötavad koos turvaliselt ja efektiivselt.
Tagab inimjärelevalve (human oversight) süsteemide üle.
Hoiakud (Attitudes)
Toimib e-liidrina, tagades, et organisatsiooni digipööre ja tehisaru juurutamine austaks inimväärikust ja töötajate heaolu.
Baastase (Novice)
Teadmised (Knowledge)
Teab, et riiklikud süsteemid vahetavad andmeid turvaliselt (e-Estonia ja X-tee põhimõtted).
Oskused (Skills)
Oskab otsida infot AI-põhiste süsteemide abil ja suudab märgata ilmselgeid vigu või vastuolusid.
Hoiakud (Attitudes)
Mõistab chatbot'i piire – teab, et chatbot annab ise ära enda vastutuse ehk suunab inimese ise otsustama.
Rakendustase (Independent)
Teadmised (Knowledge)
Mõistab tehisaru elutsüklit disainist kuni juurutamiseni.
Teab, kuidas kasutada AI-d oma digipädevuste arendamiseks (probleemilahendus).
Oskused (Skills)
Oskab formuleerida AI-projektidele lähteülesandeid ja ärilisi/funktsionaalseid nõudeid.
Hoiakud (Attitudes)
Analüütiline ja koostööaldis; toimib sillana valdkonnaekspertide ja arendajate vahel, väärtustades läbipaistvat süsteemiarhitektuuri.
Eksperttase (Expert)
Teadmised (Knowledge)
Sügav arusaam hajutatud andmesüsteemide arhitektuurist, MLOps (masinõppe operatsioonid) printsiipidest.
Oskused (Skills)
Projekteerib keerulisi, skaleeritavaid ja turvalisi AI-süsteeme, mis integreeruvad riikliku e-infrastruktuuriga (RIHA/RIHAKE).
Juhib andmearhitektuuri riske ja reaalsetes tingimustes testimist (testing in real-world conditions).
Hoiakud (Attitudes)
Arhitektuurne ja strateegiline juht; seab prioriteediks süsteemide pikaajalise jätkusuutlikkuse, tehnilise tõhususe ja riikliku digitaalse suveräänsuse.
Baastase (Novice)
Teadmised (Knowledge)
Mõistab, et tehisarusüsteemid vajavad toimimiseks suuri andmemahte ning et tulemuse kvaliteet sõltub otseselt sisendandmetest.
Oskused (Skills)
Oskab otsida infot AI-põhiste süsteemide abil ning suudab märgata andmetes ilmselgeid vigu või vastuolusid.
Oskab täpselt täita digivorme, et infosüsteemid loeksid andmeid korrektselt.
Hoiakud (Attitudes)
Mõistab puhaste ja korrektsete andmete olulisust digiriigi toimimises.
Rakendustase (Independent)
Teadmised (Knowledge)
Mõistab andmehalduse põhiprintsiipe, sealhulgas andmete kogumist, puhastamist ja eelarvamuste (eelhäälestatuse/kallutatuse) tuvastamist.
Oskused (Skills)
Suudab kasutada AI-põhist analüütikat suurte andmemahtude filtreerimiseks, struktureerimiseks ja mustrite leidmiseks.
Hoiakud (Attitudes)
Toimib sillana valdkonnaekspertide ja arendajate vahel, väärtustades andmekvaliteeti.
Eksperttase (Expert)
Teadmised (Knowledge)
Sügav arusaam hajutatud andmesüsteemide arhitektuurist ning andmete päritolu ja kvaliteedi tagamise monitooringust (sh data drift ja model drift).
Oskused (Skills)
Juhib andmearhitektuuri riske.
Seab prioriteediks süsteemide pikaajalise jätkusuutlikkuse ja tehnilise tõhususe.
Hoiakud (Attitudes)
Arhitektuurne ja strateegiline juht
Viimati uuendatud 22.06.2026
