Shrani za kasnejše branje.
Vodilna podjetja v Sloveniji pri implementaciji rešitev umetne inteligence pristopajo strateško, s poudarkom na dolgoročnih poslovnih koristih.
Darja Kocbek
Podjetja, s katerimi v Sloveniji sodeluje podjetje Medius, so dobro izobražena in pripravljena investirati v nove tehnologije, tudi v projekte, ki vključujejo umetno inteligenco, ugotavlja solastnik Mediusa Viktor Brajak. Slovenska podjetja so kljub manjšemu trgu hitro osvojila tehnologije umetne inteligence, vendar so v primerjavi z večjimi trgi EU še vedno nekoliko zadržana, pravi dr. Stevanče Nikoloski, vodja področja Data in AI v podjetju Result. Podjetje CREAPLUS ima kot ponudnik celovitih rešitev za informacijsko in kibernetsko varnost ter umetno inteligenco veliko strank, ki umetne inteligence sploh še ne uporabljajo. Med tistimi, ki njihove rešitve in storitve umetne inteligence uporabljajo, se raba precej razlikuje, razlaga direktor Mitja Trampuž.
V osnovi gre za to, ali za podjetje izvedejo projekt, ki je namenjen optimizaciji produkcijskih ali odločevalskih procesov, za katere posebej razvijejo podatkovni model in rešitev strojnega učenja. »Na tem področju smo recimo razvili rešitve za napovedovanje cestnega prometa, prodaje in odhoda strank, za odkrivanje prodajnih priložnosti ter recimo za spremljanje kakovosti in odkrivanje napak na izdelkih. Sodelujemo celo pri razvoju rešitev za evropsko vojaško industrijo,« razlaga Trampuž.
Pri teh rešitvah, ki so usmerjene v povečanje učinkovitosti osnovnih dejavnosti, gre po njegovi razlagi dejansko za pridobitve, ki podjetjem izboljšajo položaj na trgu, odnose s strankami in poslovnimi partnerji, podpirajo nove izdelke ter znižujejo stroške in tveganja. Konkretnih merljivih podatkov o poslovnih učinkih nimajo, vsekakor pa gre za prebojne rešitve, ki že imajo oziroma bodo imele pozitiven vpliv na poslovanje teh podjetij. Drugo področje storitvene dejavnosti podjetja CREAPLUS pri umetni inteligenci je priprava strategije umetne inteligence, svetovanje in izobraževanje, kjer gre spet recimo bolj za rešitve »težke kategorije«. Vsekakor je delež podjetij, ki se odločajo za takšne storitve daleč premajhen.
Rešitve, usmerjene v povečanje učinkovitosti osnovnih dejavnosti, podjetjem izboljšajo položaj na trgu.
Drugi segment strank podjetja CREAPLUS pri umetni inteligenci predstavljajo uporabniki njihove rešitve AILA. »AILA je blagovna znamka zasebne generativne umetne inteligence, ki podjetjem omogoča varno in zaupno izkoriščanje zmožnosti umetne inteligence na njihovih podatkih, informacijah in vsebini,« pojasnjuje Mitja Trampuž. Podjetja uporabljajo rešitev AILA za pripravo povzetkov, iskanje internih informacij, pripravo odgovorov na vprašanja zaposlenih in strank, za ustvarjanje novih vsebin, predvsem pri trženju in prodaji, za pregledovanje in preverjanje pogodb ali ostale dokumentacije ter za podporo pri odnosih s strankami, kjer se uporablja za analizo občutij pri odzivih na sporočila podjetja oziroma pri komunikaciji s podjetjem preko različnih kanalov. Pri teh postopkih dela z informacijami gre za 90- in večodstotne prihranke časa. Določenih stvari podjetja brez rešitve AILA sploh ne bi mogla izvajati, pravi Trampuž.
Za umetno inteligenco v Sloveniji vlada veliko navdušenje
Viktor Brajak ugotavlja, da v tem trenutku za umetno inteligenco v Sloveniji vlada veliko navdušenje in številna podjetja si jo želijo vpeljati v svoje poslovanje. »V kar nekaj primerih se izkaže, da za to niso pripravljena, saj v letih pred tem niso veliko vlagala v zbiranje kvalitetnih podatkov, ki bi jih lahko danes uporabila za modeliranje. Tukaj tudi vidimo veliko razliko med slovenskimi in tujimi podjetji,« navaja Brajak. Tuja podjetja po njegovih besedah nekoliko bolj previdno in premišljeno vstopajo v področje umetne inteligence in mogoče po tej plati nekoliko zaostajajo, so pa v večini veliko bolj pripravljena za ta prehod, saj imajo lastne podatke strukturirane in kakovostneje označene. Kar je seveda predpogoj in osnova za uvedbo umetne inteligence ter razvoj strojnega učenja po meri.
Stevanče Nikoloski ugotavlja, da vodilna podjetja v Sloveniji pri implementaciji rešitev umetne inteligence pristopajo strateško, s poudarkom na dolgoročnih poslovnih koristih. Posebnost slovenskih podjetij je usmerjenost v zagotavljanje skladnosti z zakonodajo in etičnih vidikov umetne inteligence, kar jim omogoča varno in odgovorno rast na mednarodnih trgih.
Ključno je, kako umetna inteligenca vpliva na poslovanje
»Če gledamo podatke evropskega statističnega urada Eurostat iz leta 2023, je Slovenija pri uporabi umetne inteligence izredno visoko, na osmem mestu med državami EU. Menim, da ta slika ne odraža realnega stanja napredka. Bolj kot število uporabnikov je ustrezno vprašati, kako umetna inteligenca vpliva na poslovanje,« razlaga Mitja Trampuž. Velika razlika je, nadaljuje, ali tržnik v podjetju pripravi članek za spletno stran s pomočjo Chat GPT ali če umetna inteligenca optimira transportne poti ali recimo krmili naročila dobaviteljem glede na pričakovano prodajo.
Storitve generativne umetne inteligence, kot je recimo Chat GPT, uporablja veliko ljudi, od zaposlenih do učencev v osnovni šoli. Poleg tega ima veliko poslovnih programskih rešitev vgrajene neke elemente umetne inteligence, kar seveda doprinese k tako visokemu odstotku. »Ocenjujem, da smo v Sloveniji na področjih od uporabe pogovornih robotov v procesih dela s strankami do optimizacije temeljnih procesov v storitvenih in proizvodnih dejavnostih, še zadaj. Resno uporabo umetne inteligence zasledimo predvsem v slovenskih finančnih ustanovah ter velikih infrastrukturnih podjetjih,« pravi Mitja Trampuž.
Ker se v podjetju Medius že dlje časa ukvarjajo z razvojem modelov umetne inteligence po naročilu, so po besedah Viktorja Brajaka o tej tematiki dodobra izobrazili tudi veliko večino svojih strank. »Umetno inteligenco implementiramo v obstoječe ali nove rešitve pri naročnikih, predvsem zato, da jim pomagajo pri izboljšavi delovnih procesov in odločanju.
Primerov je kar veliko, na primer iskanje prevar v avtomobilskih zavarovanjih na osnovi historičnih podatkov, napovedovanje proizvodnje električne energije na večjih sončnih elektrarnah z uporabo vremenske postaje, ki zaznava premikanje oblakov in osončenje, iskanje anomalij za namen prediktivnega vzdrževanja v proizvodnih obratih na podlagi korelacije različnih metričnih podatkov, anonimizacija in psevdonimizacija nestrukturiranih tekstualnih besedil z uporabo procesiranja naravnega jezika, napovedovanje odpovedi in težav v delovanju IT poslovnega ekosistema za ohranjanje visokega nivoja delovanja IT storitev,« našteva Brajak.
Podjetje Medius se lahko pohvali z digitalnim projektom leta, ki je vključeval umetno inteligenco za iskanje zavarovalniških prevar.
Hkrati ugotavlja, da se veliko podjetij odloča tudi za integracijo in pridobivanje dodane vrednosti, ki jih prinašajo veliki jezikovni modeli (LLM), npr ChatGPT. V Mediusu so po njegovih besedah specializirani tudi za to, da modele LLM postavijo na naročnikovi infrastrukturi, da se pri tem izognejo težavi odtekanja zaupnih podatkov.
Slovenija od nekdaj proizvaja odlične podatkovne znanstvenike
Slovenija je bila po besedah Viktorja Brajaka od nekdaj znana po tem, da proizvaja odlične podatkovne znanstvenike. Že konec 80. let prejšnjega stoletja je profesor dr. Ivan Bratko, ki je še danes predstojnik laboratorija za Umetno inteligenco na Fakulteti za računalništvo in informatiko univerze v Ljubljani, sodeloval pri razvoju programskega jezika Prolog, za programiranje ekspertnih odločevalskih sistemov, na primer igranje šaha, in zasejal dobro seme vsem nadaljnjim generacijam. »Danes je na fakulteti izjemno zahteven, a kakovosten magistrski program podatkovne znanosti. Posledično je Slovenija proizvedla tudi veliko število odličnih podjetij, ki se ukvarjajo z umetno inteligenco,« razlaga Brajak.
Viktor Brajak poudarja, kako pomembni so kakovostni podatki, ki jih lahko podjetja nato uporabijo za modeliranje.
Foto: Medius
Dobra zgodba o uspehu je po njegovi oceni podjetje Zemanta (danes Outbrain), ki je svojo dodano vrednost zgradila na osnovi naprednih modelov strojnega učenja, s katerimi izvaja ciljane oglaševalske kampanje. »Tudi sami se lahko pohvalimo, da smo lansko leto s strani GZS dobili priznanje za najboljši digitalni projekt leta, le-ta je vključeval umetno inteligenco za iskanje zavarovalniških prevar,« je spomnil Viktor Brajak.
Umetna inteligenca omogoča povečanje produktivnosti
Stevanče Nikoloski razlaga, da podjetja v Sloveniji vse bolj uporabljajo umetno inteligenco kot ključni dejavnik za optimizacijo poslovnih procesov in izboljšanje izdelkov ter storitev. »V sektorjih, kot so proizvodnja, finance, logistika in zdravstvo, umetna inteligenca prinaša pomembne spremembe. Odločevalci pogosto uporabljajo umetno inteligenco za avtomatizacijo, izboljšanje odločanja prek simulacije odločitve in s tem napovedovanje poslovnih tveganj. Z večjim poudarkom na personalizaciji in operativni učinkovitosti umetna inteligenca omogoča povečanje produktivnosti in hitrejše odzivanje na tržne spremembe,« pojasnjuje Nikoloski.
Slovenska podjetja se po njegovih besedah počasi prilagajajo številnim možnostim, ki jih ponuja umetna inteligenca, vključno z generativno umetno inteligenco, kot so modeli LLM. Ta orodja omogočajo semantično luščenje informacij iz nestrukturiranih podatkov, kar predstavlja pomembno prednost. Poleg tega podjetja še vedno pogosto uporabljajo tradicionalne rešitve umetne inteligence, kot so prediktivno vzdrževanje v proizvodnji, napovedi v dobavni verigi ter dinamično prilagajanje cen. »Primeri dobre prakse so predvsem v panogah, kjer te tehnologije prinašajo večjo učinkovitost in konkurenčno prednost,« pojasnjuje Stevanče Nikoloski.
Zakonodaja ne sme omejevati raziskav in razvoja novih možnosti umetne inteligence, meni Stevanče Nikoloski.
Foto: AsjaM
Mitja Trampuž ocenjuje, da se v Sloveniji umetno inteligenco največ uporablja pri klepetalnih robotih za stranke, za bogatenje informacij v notranjih postopkih ter za razvoj različnih agentov pri zalednem poslovanju. Finančne ustanove, vključno z zavarovalnicami, jo uporabljajo tudi pri napovedovanju, na primer odhodov strank, v proizvodnji pa se uporablja za odkrivanje anomalij pri izdelkih v proizvodnem procesu. Podjetja z močno raziskovalno-razvojno dejavnostjo, recimo v farmaciji, jo uporabljajo pri raziskavah patentov, obdelavah raziskav, za simulacije ter za napredno analitiko. »Splošno jo podjetja uporabljajo za napredno iskanje informacij in za avtomatizacijo procesov, kjer gre predvsem za odpravo ročnega izvajanja rutinskih postopkov,« razlaga Trampuž.
Primere dobrih praks najdemo v panogah, kjer tehnologije z umetno inteligenco prinašajo večjo konkurenčno prednost.
Akt o umetni inteligenci, ki je bil sprejet v EU, je po njegovih besedah namenjen predvsem zmanjšanju tveganj pri uporabi umetne inteligence. »Če povzamemo stališče Evropskega parlamenta, je osnovni cilj te zakonodaje, da bodo sistemi umetne inteligence, ki se uporabljajo v EU, varni, pregledni, sledljivi, nediskriminatorni in okolju prijazni. Seveda bo to uredilo uporabo umetne inteligence v EU, je pa tudi res, da bodo omejitve zaustavile razvoj, saj preostra zakonodaja omejuje inovativnost. Razvoj vedno poteka na meji znanega in dovoljenega in vprašanje je, kako bo EU pri tem sploh lahko konkurenčna,« opozarja Mitja Trampuž.
Zakonodaji se očita, da omogoča največjim tehnološkim podjetjem, ki s svojim kapitalom nadzorujejo največje modele umetne inteligence, nepošteno konkurenčno prednost. »Menim, da sam akt ne bo dovolj in da bomo potrebovali še podporo druge zakonodaje, od avtorskih pravic do konkurenčnosti. Vzporednico lahko potegnemo z drugimi restriktivnimi politikami, ki so v zadnjih letih pripomogle k nazadovanju EU. Verjamem, da so zakonodajalci dobro pretehtali prednosti, koristi in škodljive posledice tako za gospodarstvo kot za ljudi. Vsekakor je to priložnost za evropske ponudnike, saj recimo v nekaterih primerih ne bo dovoljeno uporabljati rešitev umetne inteligence z izvorom zunaj EU,« razlaga Trampuž.
Evropa na področju razvoja umetne inteligence močno zaostaja za ZDA in Kitajsko, kar se vidi tudi iz števila patentov, ki jih vlagajo podjetja, pa tudi iz števila in kvalitete prispevkov, ki se redno objavljajo v številnih strokovnih revijah in konferencah, opozarja Viktor Brajak. Delno to po njegovih besedah lahko pripišemo tudi bolj striktni zakonodaji. »Vsekakor pa to ni osnovni in glavni razlog, da smo manj konkurenčni. Predvsem gre razloge iskati v veliko manjšem investiranju s strani velikih skladov, raziskovalnih inštitucij, univerz in globalnih korporacij (GAFAM), ki se v Evropi ne more primerjati z ZDA in Kitajsko. Razmerje moči je vidno že na podlagi procesorske moči, če primerjamo število grafičnih procesnih enot (GPU), ki jih imajo na voljo v podjetjih v ZDA in na Kitajskem v primerjavi z Evropo. Mark Zuckerberg je na primer v začetku leta 2024 napovedal, da bo Facebook do konca leta vložil 10 milijard dolarjev v nakup novih GPU kartic,« pravi Brajak.
Razvoj umetne inteligence se bo nadaljeval ne glede na akt EU
Razvoj umetne inteligence se bo po njegovem prepričanju nadaljeval ne glede na akt EU. »Vsekakor je dobro, da se skuša na vse načine omejiti potencialne nevarnosti, ki jih lahko prinese razvoj umetne inteligence. Zato menim, da je Evropa naredila prave korake v tej smeri in da se bodo tudi druge države, kot so ZDA in Kitajska, zgledovale po tem aktu in ga v kratkem prisvojile. Podobno, kot se je zgodilo z GDPR zakonodajo, ki je sedaj v podobni obliki lepo sprejeta tudi v ZDA,« pravi Viktor Brajak.
Akt EU je pomemben okvir za odgovorno uporabo umetne inteligence
Stevanče Nikoloski je prepričan, da akt EU o umetni inteligenci predstavlja pomemben okvir za odgovorno uporabo umetne inteligence, vendar je bistveno, da regulacija ne omejuje raziskav in razvoja novih možnosti, ki jih ponujajo algoritmi umetne inteligence, zlasti v akademskih ustanovah. »Ključno je, da zakonodaja omogoča vzpostavitev varnega razvojnega okolja (tako imenovanega peskovnika), kjer lahko podjetja simulirajo in preizkušajo rešitve umetne inteligence pred uvedbo v produkcijo,« pravi Nikoloski. Ta peskovnik bi po njegovih besedah moral biti dostopen brez dodatnih stroškov za podjetja, s financiranjem iz državnih oziroma evropskih sredstev, na primer iz inovacijskega sklada ali pa iz evropskih vozlišč za digitalne inovacije (EDIH), kar bi pospešilo širjenje rabe umetne inteligence v gospodarstvu.