DIGITALIZACIJA
Kako uporabiti AI v lastnem podjetju? Umetna inteligenca (AI) se z vsemi svojimi različicami pojavlja na raznih delih našega osebnega in profesionalnega življenja. Pogosto teh tehnologij ne zaznamo, ampak jih preprosto uporabljamo in smo zadovoljni, ker računalnik ali pametni telefon počneta nekaj bolj učinkovito. To se dogaja pretežno ob uporabi sistemov velikih svetovnih gigantov, kot so Google, Apple, Microsoft, Amazon, Uber, Facebook, Twitter in v novejšem času tudi kitajskih tehnoloških gigantov, ki so v marsičem že presegli zahodna podjetja po številu uporabnikov, popularnosti in tudi po kakovosti storitve.
Dr. Marko Grobelnik, mag. Mitja Jermol Ostaja pa vprašanje – kje lahko tehnologije AI koristijo v podjetjih, za katere scenarije in kako se tega lotiti? In kakšne so investicije oz. tveganja pri uvajanjih prijemov AI?
36
Morda si najprej odgovorimo na vprašanje, ali imamo v Sloveniji dovolj znanja s področja AI in ali podjetja že uporabljajo to tehnologijo. Na kratko: DA. V Sloveniji imamo nekaj 100 strokovnjakov s področja AI, ki pretežno delajo ali izhajajo iz institutov in univerz. Večina teh ima strokovna znanja in znajo reševati tehnološke in analitske probleme. Nekaj 10
Ljubljani in katerega glavni cilj je prikaz dodane vrednosti uvedbe umetne inteligence v podjetja, institucije oz. njihovo poslovanje. Izobraževalnega dogodka v januarju se je udeležilo preko 800 udeležencev iz več kot 60 držav, jeseni sledi akademija za ciljno skupino srednjega managementa, v nadaljevanju predvidevamo izobraževanje za vrhnji management. Gre za tako pomemben prenos znanja iz znanosti v prakso. Kako je s tehnologijo? Izkaže se, da je večino osnovne AI tehnologije na razpolago zastonj ali proti relativno doseglji-
Večina osnovne AI tehnologije je na razpolago zastonj ali proti relativno dosegljivemu plačilu. Osnovna orodja so torej dosegljiva – tisto, kar ustvarja stroške, so prilagoditve na naše specifične probleme. pa bi se jih našlo, ki imajo tudi poslovna znanja in izkušnje, ki lahko služijo kot most med tehnologijo in poslovnimi problemi. V Sloveniji imamo tudi 10 do 20 podjetij, ki se pretežno ukvarjajo z AI – po večini so to manjša podjetja, ki so specializirana za reševanje specifičnega spektra problemov.
Vrzel med znanjem, tehnologijo in poslom Obstaja vrzel med strokovnim znanjem, tehnologijo ter poslovnim svetom, ki jo je nujno treba zapolniti. Dober primer za to je denimo projekt ConnectAI, ki smo ga razvili skupaj s Centrom poslovne odličnosti Ekonomske fakultete v
REVIJA
vemu plačilu (npr. na oblaku Microsofta, Amazona ali Googla). Osnovna orodja so torej dosegljiva – tisto, kar ustvarja stroške, so prilagoditve na naše specifične probleme. Kaj pa podatki? Podatki so nekako jedro oz. predpogoj za aplikacije AI v kateremkoli sektorju. V tem smislu se moramo vprašati, kakšne podatke imamo, katere lahko pridobimo in iz tega izpeljemo smer naših možnih aplikacij. Pri podatkih se tudi najpogosteje zatakne. Namreč, podatki morda obstajajo, vendar niso dovolj urejeni, so pomanjkljivi, ne zbiramo jih na sistematičen način, lahko imajo težavo zaradi GD-
PR-ja (tj. naslavljajo konkretne osebe), ali pa preprosto niso dosegljivi zaradi pravnih ali tehničnih razlogov. Pogosto se zgodi, da podatke zbiramo, vendar jih tudi izbrišemo in zato izgubljamo poslovne priložnosti.
Kako najprimerneje izbrati prve korake pri uporabi AI v podjetju? Morda je najenostavneje preveriti pri podjetjih podobnega tipa, kakšne AI aplikacije in rešitve že uporabljajo. Izkaže se, da je precej takih rešitev že razmišljenih in morda tudi izdelanih. To pa še ne pomeni, da jih je enostavno uporabiti tudi v našem lastnem podjetju zaradi vrste razlogov, kot so digitalna zrelost, dostopnost do podatkov in tudi zrelost interne ekipe, ki bi tako rešitev lahko razvila, prilagodila in integrirala v naš poslovni proces. Če skušamo biti konkretni, bi lahko uspešne aplikacije AI razvrstili v naslednjih nekaj skupin, ki so se v poslovnem svetu izkazale za koristne in so najverjetneje lahko uporabne tudi za slovenska podjetja. 1. Računalniški vid. Računalniki slike zares ne razumejo, znajo pa prepoznati kompleksne vzorce, ki predstavljajo objekte, obrise, gibanje itd. V tem smislu so popularne rešitve, ki so v uporabi v preverjanju kakovosti izdelkov (npr. na industrijski liniji), detekciji ljudi ali objektov (npr. v kontekstu varnosti), prepoznavi vzorcev na medicinskih sli-
