Mitja Trampuž Vodič uvajanja umetne inteligence v mala in srednja podjetja v Sloveniji Zagotovite, da bo vaše podjetje pripravljeno za 21. stoletje Soavtorji publikacije: Franc Bračun, Tomaž Čebela, Flavio Fuart, Andreja Lampe, Mateja Pucihar Baebler Vodič uvajanja umetne inteligence v mala in srednja podjetja v Sloveniji Zagotovite, da bo vaše podjetje pripravljeno za 21. stoletje Avtor: Mitja Trampuž Soavtorji publikacije: Franc Bračun, Tomaž Čebela, Flavio Fuart, Andreja Lampe, Mateja Pucihar Baebler Založnik: Združenje za informatiko in telekomunikacije pri GZS Jezikovni pregled: Urška Vračun Ljubljana, maj 2023 Naložbo sofinancirata Republika Slovenija in Evropska unija iz Evropskega sklada za regionalni razvoj. Vaše predloge in komentarje sprejemamo na: ai4si@gzs.si Kataložni zapis o publikaciji (CIP) pripravili v Narodni in univerzitetni knjižnici v Ljubljani COBISS.SI-ID 145798403 ISBN 978-961-6986-66-3 Mitja Trampuž Vodič uvajanja umetne inteligence v mala in srednja podjetja v Sloveniji Zagotovite, da bo vaše podjetje pripravljeno za 21. stoletje Soavtorji publikacije: Franc Bračun, Tomaž Čebela, Flavio Fuart, Andreja Lampe, Mateja Pucihar Baebler Uvodnik Drage podjetnice in podjetniki, Pred vami je Vodič uvajanja umetne inteli- gence v mala in srednja podjetja v Sloveniji, ki s svojo aktualno vsebino predstavlja prvi korak k dvigu uporabe umetne inteligence v sod- obnem poslovnem okolju. Umetna inteligenca vedno bolj vstopa v vsakodnevno življenje in Igor Zorko vedno močneje vpliva tudi na gospodarstvo. S tem vodičem so slovenska podjetja dobila prve smernice, kako se lotiti vpeljave in uporabe struktivno ter operativno sodelovanje vseh umetne inteligence v podjetjih, kar je s svojo sektorjev in deležnikov pri digitalnem razvoju podporo vodiču prepoznal tudi Gospodarski Slovenije, da bomo lahko skupaj pospešili vla- strateški svet za digitalizacijo na Gospodarski ganja v razvoj umetne inteligence, uvedbo ob- zbornici Slovenije (GZS). veznega predmeta informatike v osnovnih in srednjih šolah, finančno podporo digitalnega Gospodarski strateški svet za digitalizacijo razvoja malih in srednjih podjetij in uvajanjem (GSSD) je bil ustanovljen 20. aprila 2022 kot digitalnih komponent v javne razpise. Idej je posvetovalno telo GZS, z namenom obravna- veliko, a potrebujemo konkretne izvedbene vanja in odzivanja na zakonodajne predloge in načrte in izpolnjevanje zavez ter rokov vseh druge pobude na področju digitalizacije. Cilj deležnikov tudi države. Vodič pred vami je Strateškega sveta je podpora procesu digita- eden od teh zavez s strani gospodarstva. lizacije podjetjem in poslovnega okolja v Slo- veniji nasploh, in s tem dvigovanje produktiv- GZS podpira uvajanje umetne inteligence v nosti in konkurenčnosti gospodarstva ter mala in srednja podjetja v Sloveniji. Aktivnosti, blaginje Slovenije. Strateški svet povezuje vse ki jih izvajamo, kot je pobuda AI4SI, bodo deležnike v gospodarstvu, predvsem pa pod- pomagala podjetjem pravočasno razumeti in jetja in uporabnike različnih velikosti in iz oceniti, kakšne koristi in prihranke jim bo teh-različnih panog, da k digitalizaciji pristopijo nologija umetne inteligence prinesla. Verjame - zavzeto. mo, da bodo podjetja na pot uvajanja umetne inteligence s tem vodičem stopila še bolj varno Digitalizacija je za GZS, poleg zelenega pre- in zanesljivo ter po preverjeni metodologiji. hoda nujna, da ohranimo svojo konkurenčnost. Država bo tako morala nasloviti pomanjkanje Naj vam bo Vodič v navdih za vaše nadaljnje sredstev za spodbujanje digitalizacije malih poslovne uspehe! 2 podjetij, pomanjkanje primernih strokovnih kadrov, premalo ambicioznih in neenotnih raz- Igor Zorko vojnih načrtov, ter prenizko digitalno pisme- predsednik Gospodarskega strateškega nost državljanov vseh starosti. Nujno bo kon- sveta za digitalizacijo pri GZS Predgovor Umetna inteligenca (UI) igra ključno vlogo v digitalni preobrazbi podjetij. Na različnih po- slovnih področjih si podjetja prizadevajo izko- ristiti nove tehnologije za povečanje prihodkov ali nižanje stroškov. Toda UI je veliko več kot pospeševalnik, ki podjetje postavi na drugo raven digitalne preobrazbe. Današnja realnost Dr. Franc Bračun je, da umetna inteligenca preoblikuje celotne industrije in omogoča doseganje prej nemogo- čih ravni obsegov z operativno učinkovitostjo in nenehnim učenjem ter inovacijami. Razlog za to je, da umetna inteligenca avtomatizira pridobivanje uporabnih spoznanj iz podatkov in odkriva vzorce na način, za katerega bi ljudje po- potrebno tudi transformacijsko moč umetne trebovali tedne, mesece ali celo leta – če sploh. inteligence za podjetje. UI ima potencial, da v temeljih preoblikuje posel, ki ga opravljate, za Zato se je na umetno inteligenco začelo gledati nekatera podjetja pa je hitrost uvajanja UI kot na ključni dejavnik poslovanja v vse več pa- celo vprašanje preživetja. Presenetljivo veliko nogah. Korporacije – tesno pa jim sledijo tudi število podjetij ne ve, kaj pomeni vlaganje v mala podjetja - začenjajo gledati na UI kot na umetno inteligenco, ali pa so prepričana, transformacijsko tehnologijo prihodnosti, ki da vlaganje v umetno inteligenco pomeni jim omogoča nadaljnje poslovanje in dvig kon- najem ali zaposlitev množice podatkovnih kurenčnosti. Toda ali so podjetja na splošno znanstvenikov, ki lahko zgradijo modele stroj- pripravljena na to množično transformacijo? nega učenja. To je napačen pogled in se mora Na podlagi lastnih izkušenj v zadnjih petih letih spremeniti. Kako, je nazorno in razumljivo pri- ocenjujem, da večina podjetij ni pripravljena na kazano v tem vodniku, ki podjetnike, poslovod- to preobrazbo, vendar se je potrebno zavedati, stva in lastnike podjetij vodi skozi ključne da tudi njihove stranke niso. Ne gre spregle- odločitve, ki jih morajo sprejeti na poti uvajanja dati, da velike tehnologije – kar umetna inteli- UI v svoje poslovanje. Zgolj tehnologija ni za- genca vsekakor je - veliko obetajo, vendar dosti. Potrebno je razviti znanja, pridobiti nove zahtevajo temeljno preoblikovanje znotraj zaposlene z novimi znanji, preoblikovati notra- podjetij, da se ti obeti tudi udejanjijo. nje procese, spremeniti kulturo, zagotoviti kakovostne podatke in še bi lahko naštevali. Sprejemanje strateške odločitve za naložbo v umetno inteligenco ni enako ostalim investicij- Res je, da je umetna inteligenca ena od današ- skim odločitvam. Ne gre samo za finančni vidik njih najbolj opevanih tehnologij in vse več naložbe in koristi iz povečanja obsegov poslo- podjetij trdi, da imajo strokovno znanje in iz- vanja ali pa širitve poslovanja. Upoštevati je kušnje pri ustvarjanju rešitev, ki jih poganja UI. 3 Vendar praksa zaenkrat tega ne potrjuje. Velika Ta priročnik ne govori zgolj o tehnologiji. Ta pri- večina poskusov uvajanja UI je neuspešna, ker ročnih govori tudi o ostalih vidikih, ki jih morajo se uvajanja UI lotevajo z vidika tehnologije, ki podjetja upoštevati, da začno učinkovito izko- ji pripisujejo največji pomen in posvečajo naj- riščati tehnologijo UI. Izvedite več o izgradnji več pozornosti. Tehnologija je pomembna, da zmogljivosti umetne inteligence v pričujočem ne bo pomote. Ni pa samo po sebi zadostna. vodniku uvajanja umetne inteligence v mala in Poleg tega pa je vedno bolj očitno dejstvo, da srednja podjetja v Sloveniji. Prepričan sem, da sta močna podatkovna strategija in zmogljivost bo številnim slovenskim podjetjem pomagal umetne inteligence vse bolj ključnega pomena pri odločanju glede uvajanja in uporabe UI. za uspeh in preživetje vsake organizacije. Ob- vladovanje umetne inteligence in zagotavljanje Naj za zaključek omenim še naslednje. Večkrat kakovostnih podatkov je ena najpomembnej- dobim vprašanje, kaj naj bo prvi korak na poti ših stvari, ki jih podjetja danes lahko naredijo, uvajanja UI. Moj odgovor je vedno isti. Najprej da se preoblikujejo v digitalna podjetja, dose- najdite partnerja z znanji in izkušnjami. Komer- žejo vzdržno rast in preprečijo tekmecem, da cialna uporaba umetne inteligence je razme- jih izrinejo iz trga. Z osredotočenim pristopom roma mlada, vendar se hitro razvija. Praktiki z k izgradnji zmogljivosti umetne inteligence, ki znanji in izkušnjami so neprecenljivi. Naslednje ga razgrne ta priročnik, se lahko tudi vaše pod- moje priporočilo pa je, najdite partnerja čim jetje pridruži tej transformaciji, ki se odvija prej. Čim prej poiščite te partnerje zato, ker ko pred našimi očmi. Da je ta transformacija ko- se vse več podjetij zaveda strateškega pomena renito posegla v naša življenja se vsakdo lahko umetne inteligence, postanejo talenti vse prepriča sam. Samo dnevne novice o nepred- dražji in jih je težko najti, to pa pomeni da je stavljivih zmožnostih ChatGPT poglejmo. To je vse težje najti tudi partnerje, ker so razgra- tehnologija, o kateri danes informacije prepla- bljeni. vljajo vse medije. Pomembno je tudi spoznanje in zavedanje, da Dr. Franc Bračun UI ni v domeni zgolj velikih podjetij. UI danes V Krškem, 1. februar 2023 uporabljajo podjetja vseh velikosti, od kmetij- skega gospodarstva in obrtnikov pa vse do naj- večjih korporacij. Tehnologija je dostopna za podjetja vseh velikosti. Pred leti je npr. zelo od- mevala zgodba japonskega kmeta, ki je upora- bljal UI za razvrščanje kumaric v kakovostne razrede. 4 Kazalo Uvodnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 Predgovor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 Kaj prinaša vodič managerju, podjetniku in lastniku? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 Razumevanje pomena umetne inteligence danes je ključ do uspeha v prihodnosti . . . . . . . . . . . 6 Umetna inteligenca prinaša širok nabor priložnosti za mala in srednja podjetja (MSP) . . . . . . . . . 8 Razumevanje in sistematično načrtovanje razvoja glavnih stebrov UI v podjetjih managerjem, podjetnikom in lastnikom pomaga pri sprejemanju odločitev . . . . . . . . . . . . . . . . 9 Korak 1 – Ovrednotenje notranjih zmogljivosti in zrelosti UI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 Korak 2 – Razumevanje UI, določanje poslovnih potreb in prioritizacija primerov uporabe UI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 Korak 3 – Razvijanje spretnosti ter uporaba znanja in storitev, ki so na voljo prek omrežij in poslovnih združenj . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 Korak 4 – Priprava podatkov za podporo rešitvam UI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 Korak 5 – Dokvalifikacija lastne ekipe ali vzpostavitev sodelovanja s partnerji s področja UI in podatkov . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 Korak 6 – Obvladovanje stroškov s pomočjo partnerstev . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 Za MSP-je je primeren zagon majhnega pilota za zbiranje povratnih informacij in ustrezno razvijanje stebrov UI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 Začetek uvajanja UI v podjetje je verjetno najpomembnejša odločitev, ki jo mora sprejeti manager, podjetnik ali lastnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 Opredelite svoje vrzeli glede pripravljenosti na UI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 Poiščite izvedljive pobude UI z visokim učinkom . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 Razvijte kratkoročno strategijo UI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 Razvoj primerov uporabe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 Proaktivno zapolnjevanje vrzeli . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 Sledenje napredku, prilagajanje in ponovitev . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 Premišljena gradnja štirih stebrov UI je ključ do uspešne uvedbe UI v podjetje . . . . . . . . . . . . 24 I. Kultura podjetja . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 II. Talenti . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 III. Podatki . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 IV. Infrastruktura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 Izdajatelji vodiča . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 Podpornik vodiča . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 5 Kaj prinaša vodič managerju, podjetniku in lastniku? Kot manager, podjetnik ali lastnik, ki želi svoje padejo, bo to za podjetje slabo. Etična dilema, podjetje pripraviti na gospodarsko okolje, te- da zaposleni izgubijo službo, lahko še dodatno melječe na umetni inteligenci (UI), se danes okrepi vaše strahove. soočate z nasprotujočimi informacijami glede nevarnosti in koristi UI. Se morate kot vodja V tem kratkem vodiču so predstavljeni koraki, osredotočiti na tehnične stvari ali na strateško po katerih lahko kot manager, podjetnik ali raven? So to dobre ali slabe novice? Na koncu lastnik podjetja pričnete z uvajanjem UI v svoje morda ne želite imeti nič z UI, saj se bojite vla- podjetje na tak način, da se izognete nepotreb- ganja v napačne tehnologije ali izpostavljanja nim tveganjem in z veliko mero gotovosti pre- svojega podjetja finančnim tveganjem zaradi brodite različne čeri na tej poti. potrebnih investicij. Še huje – če pobude pro- Razumevanje pomena umetne inteligence danes je ključ do uspeha v prihodnosti Danes je ključnega pomena, da ste konkuren- do mi nirati na internetnem trgu. Številna pod- čni. Enako pomembno je tudi razmišljanje o jetja niso pravočasno prepoznala potenciala in tem, kako vam lahko nove tehnologije poma- nevarnosti interneta in za to drago plačala. gajo, da ostanete konkurenčni v prihajajočih Gledati so morala, kako se jim poslovni modeli letih. Ta vodič pomaga razumeti, kaj morate sesuvajo pred očmi. Le nekaj se jih je naučilo storiti, da svoje podjetje pripravite na gospo- prilagajati, medtem ko se drugi niso in danes darsko okolje, v katerem bo UI gonilo razvoja. se nihče več ne spomni njihovih imen. Si lahko UI ni muha enodnevnica. UI je realnost, ki nas predstavljate, kako bi delali in živeli v svetu, v bo dolgo spremljala. katerem ni interneta in pametnih telefonov? Ob prelomu tisočletja so bile številne panoge Verjetno zelo težko. videti bistveno drugače kot danes. Za najem Danes se pred nami odvija podobna zgodba filma za sproščujoče noči doma smo morali kot pred približno četrt stoletja, le da je vlogo obiskati videoteko. Netflixa in ostalih storitev glavne igralke namesto interneta prevzela pretočnih vsebin si večina ljudi sploh ni zmogla umetna inteligenca. Še ena razlika je: zgodba predstavljati, kaj šele, da bi obstajale. Namesto se odvija bistveno hitreje, čeprav tega morda elektronske pošte je večina ljudi uporabljala še niste opazili, njen zaključek pa bo še bolj navadno pošto. Telefonirali smo večinoma s dramatičen. Zakaj? Ker UI bistveno posega v stacionarnih telefonov. Le redki srečneži so vse pore našega udejstvovanja, delovanja in imeli mobilne telefone. Namesto na Amazonu poslovanja; spremlja nas že skoraj na vsakem 6 smo tuje knjige kupovali in naročali v knjigar- koraku našega življenja. Dobesedno v žepu jo nah. Microsoftov tržni položaj se je zdel ne-nosimo, saj so danes pametni telefoni polni ra- zlomljiv, dokler ni prišel Google in začel zličnih tehnologij UI. Če je internet omogočil hitro in preprostejšo izmenjavo informacij, gre koristi od tega. Četrti pravijo, da bo UI rešila pri sodobni tehnologiji UI za sprostitev znanja vse probleme človeštva. iz podatkov, ki omogoča avtomatizacijo odlo- Obstaja razlog, da se v medijih pojavljajo tak- čanja. Prisotnost UI pogosto ni očitna, saj je šne in drugačne zgodbe o UI. Živimo v času, ko del druge programske opreme ali orodij, ki jih je dostop do informacij neomejen, vendar ve- podjetja že uporabljajo. Ko se pomikate s pa- čino informacij podajajo tržniki, prodajne ekipe metnim telefonom, bo algoritem, ki temelji na in navdušenci – v bistvu ljudje, ki še nikoli niso UI, hitro poiskal za vas najboljšo pot z uporabo delali z UI. Kaj pa raziskovalci in strokovnjaki podatkov v realnem času iz številnih drugih pa- za UI? Pogosto govorijo o najnovejših tehnikah, metnih telefonov. Tu gre za uporabo podatkov, osredotočajo se na pospeševanje učenja mo- ki jih ustvarjajo mobilni telefoni. Mnogi od vas delov na velikih količinah podatkov, po možno- ste opazili, da vam sodobna orodja za elek- sti v realnem času. Vse to pa vam kot tronsko pošto predlagajo, kako organizirati managerju, podjetniku ali lastniku ne pomaga čas, in so celo pripravljena za vas najti čas, ko pri odločanju, kako uvesti UI v svoje podjetje. boste imeli mir za premislek o pomembnih Mnogi so poskusili kopirati uspešna tehnolo- odločitvah. Za tem stoji UI. Ko si želite ogledati ška podjetja, kot so Google, Amazon ali Meta film na Netflixu, boste dobili priporočila za (prej Facebook). Pri tem niso bili uspešni, saj ostale filme, ki temeljijo na vaših prejšnjih iz- samo nakup tehnologije in zaposlitev podat- birah filmov in na izbirah ostalih ljudi, ki so vam kovnih znanstvenikov ne zagotavljata uspeha. podobni. Vse to in še mnogo več omogoča UI Nekateri so poskusili z zunanjimi partnerji in v že danes. Mnogi eminentni strokovnjaki s tega sodelovanju z akademskimi institucijami, a so področja ocenjujejo, da smo šele na začetku mnogi na koncu ugotovili, da se obljube niso dobe, ko bo glavno gonilo ekonomskega raz- uresničile. Številna podjetja pa niso niti začela voja UI, ki temelji na podatkih. razmišljati o uvedbi UI, ker ne vedo, kje začeti Slovenija ima velike načrte na področju umetne in kako se pripraviti. Ne glede na vaše izho- inteligence, ki jih je opredelila v Nacionalnem diščno stanje vam bo ta vodič lahko pomagal programu spodbujanja razvoja in uporabe začeti. umetne inteligence in se postavila ob bok drža- vam, ki so se zavezale k sodelovanju ne tem Kaj morate torej storiti, da uspešno uvedete UI področju na ravni EU. v svoje podjetje? Najprej morate svoje podjetje pripraviti na to. V ta namen bomo začrtali pot Mediji so danes preplavljeni z novicami o do- uvedbe UI in predstavili gradnike za razvoj or- sežkih umetne inteligence. Ob vsem tem bren- ganizacije, pripravljene na uvedbo UI. Izkušnje čanju in medijskem pompu okoli UI ste v tem vodiču temeljijo na praksi in izkušnjah ti- verjetno že siti obljub o tem, kaj vse je možno. stih podjetij, ki so se in se še vedno v ozadju Danes je velika večina ljudi preobremenjena z medijskega pompa v miru, premišljeno in si- informacijami in dezinformacijami okoli UI. stematično pripravljajo na razmere, v katerih Nekateri trdijo, da je UI slaba za človeštvo in bo uporaba podatkov in umetne inteligence bo povzročila izumrtje ljudi. Drugi spet pravijo, nekaj tako samoumevnega, kot je danes upo- da bo UI nadomestila vsa naša delovna mesta. raba interneta. Tretji pravijo, da uporabljajo UI, vendar nimajo 7 Umetna inteligenca prinaša širok nabor priložnosti za mala in srednja podjetja (MSP) Funkcije UI, kot so predvidevanje, avto- do medicine. Glavne koristi teh rešitev so po-matizacija in odkrivanje povezav med večevanje produktivnosti in prihodkov ter za- dogodkih, ponujajo širok nabor prilož- gotavljanje konkurenčnosti v prihodnje. nosti in primerov uporabe, ki segajo od optimiziranega delovanja logističnih procesov Specifične uporabe UI so zelo odvisne od sek- do sodelovanja s strankami ali od preoblikova- torja. Sektorji z intenzivno ročno dejavnostjo, nih izdelkov in storitev do opolnomočenja za- kot sta kmetijstvo in gradbeništvo, imajo koristi poslenih. Te priložnosti UI odkriva tako, da se od robotizacije in avtomatizacije, hkrati pa zvi- modeli, ki so osnovni gradniki rešitev UI, učijo šujejo varnosti dela za delavce. Aplikacije, ki iz podatkov. Tako naučeni modeli opisujejo temeljijo na UI, imajo priložnost, da podprejo sliko dogajanja v stvarnosti, ki so jo razbrali na ali prevzamejo precej rutinske naloge, pove- podlagi statističnih zakonitosti, vsebovanih v zane z obdelavo informacij v sektorjih, bogatih teh podatkih. Tako naučeni modeli se lahko z dokumenti, kot so računovodstvo in pravne uporabljajo v različnih primerih. storitve. Znotraj zdravstvenega sektorja, kot MSP morajo na primer poleg nalog, vezanih na sektorja visoke prioritete v EU zaradi staranja svojo dejavnost, poskrbeti, da se opravijo tudi prebivalstva in pomanjkanja zdravstvenih de- številne administrativne naloge (plačevanje ra- lavcev ima UI možnost, da uvede številne čunov, vodenje zalog ipd.). Rešitve UI omogo- spremembe – od prepoznave bolezenskih zna- čajo, da se številne od teh nalog avtomatizirajo, kov na krvni sliki do odkrivanja težkih bolezni na primer razporejanje prejetih računov, pre- na rentgenskih posnetkih – in omogoči učinko- gled in razvrščanje dokumentacije, razvrščanje vitejšo obravnavo bolnikov, nove postopke elektronske pošte ipd. Te rešitve so primerne ter boljše in pravočasno zdravljenje. Vse to zni- za vse MSP in jim omogočajo znižanje stroškov. žuje stroške in lahko prispeva k nižji stopnji Seveda pa se uporaba UI hitro širi na različne smrtnosti. glavne dejavnosti poslovanja od kmetijstva vse 8 Razumevanje in sistematično načrtovanje razvoja glavnih stebrov UI v podjetjih managerjem, podjetnikom in lastnikom pomaga pri sprejemanju odločitev Za podjetja se lahko praktične aplikacije za Gradnjo teh stebrov lahko povzamemo v šest umetno inteligenco manifestirajo na vse mo- ključnih korakov, kot jih prikazuje spodnja goče načine odvisno od organizacijskih potreb slika. Vse to bo podjetju omogočilo, da sča- in povezav v podatkih, ki jih odkrije UI. Podjetja soma spremeni način poslovanja, ki bo omo- lahko vključujejo UI v vse svoje poslovne pro- gočal uspešno izkoriščanje priložnosti, ki jih cese in funkcije od rudarjenja po podatkih do prinaša UI. upravljanja odnosov s strankami ter optimiza- cije logistike. UI lahko pomaga tudi pri zmanj- Ključno je razumevanje, da se podjetje ne ševanju porabe pesticidov v kmetijstvu. more pripraviti na UI tako, da enkrat zapore- Vendar pa se mora podjetje na to pripraviti. Za doma izvede korake na sliki 1. Podjetje mora uspešno uvedbo UI mora podjetje zgraditi štiri svoje stebre graditi postopoma po malih kora- osnovne podporne stebre umetne inteligence: kih v več iteracijah, zato je proces narisan kro-1. kultura podjetja, žno. Na koncu vodiča je podan predlog, kako 2. človeški viri/talenti, začeti. 3. podatki in 4. infrastruktura. Zagon malega pilota za zbiranje povratnih informacij in ustrezno razširitev uporabe UI 1 Ovrednotenje 6 notranjih zmogljivosti in zrelosti UI Obvladovanje 2 stroškov s Razumevanje UI, pomočjo določanje poslovnih partnerstev potreb in prioritizacija primerov uporabe UI 5 3 Dokvalificiraj lastno Razvijanje spretnosti ekipo ali se posvetuj ter uporaba znanja z domenskim in storitev, ki so specialistom na voljo 4 Priprava podatkov za podporo rešitvi UI Slika 1: Šest ključnih korakov izgradnje štirih podpornih stebrov umetne inteligence 9 Korak 1 – Ovrednotenje notranjih zrelosti podjetja za UI, podjetje pridobi uvid v zmogljivosti in zrelosti UI to, katere dimenzije mora prilagoditi, da do- Prvi korak priprave podjetja na UI je ocenjeva- seže naslednjo raven zrelosti. Za MSP z nič ali nje notranjih zmogljivosti in zrelosti podjetja. malo izkušnjami v UI je priporočljivo, da za pri- Ocena pomaga določiti izhodiščno stanje pod- pravo ocene pridobijo izkušene partnerje, ki jetja, kar omogoča načrtovanje naslednjih ko- jim pomagajo pri razumevanju in načrtovanju rakov. potrebnih korakov za razvoj podjetja v smeri zrelosti za UI. S tem si lahko manager, podjet- Uvajanje UI v podjetje je popotovanje. Za nik ali lastnik prihrani marsikateri glavobol in uspešno načrtovanje poti je prvi pogoj, da ugo- privarčuje. Napačno razumevanje v tem koraku tovimo, kje se nahajamo: kolikšna je danes ima lahko daljnosežne posledice. zrelost podjetja glede sposobnosti uvajanja UI v svoje poslovanje? Zato morajo biti podjetja Obstajajo različne metodologije presoje zrelo- jasna glede svojih trenutnih notranjih zmoglji- sti podjetja za uvajanje UI, vendar lahko di- vosti in statusa quo ter razvijati svoje zmoglji- menzije, po katerih se presoja pripravljenost vosti UI od te izhodiščne ravni zrelosti. Eden podjetja na uvajanje UI, strnemo v štiri ključne od načinov ocene trenutnega stanja podjetja stebre: je presoja zrelosti podjetja na uvajanje UI ali 1. kultura podjetja, AI Business Research: assessment of organ- 2. človeški viri/talenti, izational AI readiness and adoption level. 3. podatki in Gre za poslovno raziskavo v angleškem jeziku, 4. infrastruktura. ki je bila razvita na Ekonomski fakulteti Uni- verze v Ljubljani. Tovrstno ocenjevanje pa po- Vsak od štirih stebrov ima drugačen pogled na nujajo tudi nekateri AI DIH v Evropi. Zrelost pripravljenost, samo vsi skupaj pa pomagajo, podjetja za uvajanje UI je mogoče preveriti tudi da se ustrezno pripravite na UI. Še vedno pa tukaj: Artificial Intelligence (AI) Maturity velja, da je to, katere ukrepe za krepitev teh Tool. Na podlagi strokovnega znanja različnih stebrov vaše podjetje potrebuje, odvisno od nacionalnih in mednarodnih podjetij se ocenju- tega, kje na poti k UI ste trenutno. jejo tipični izzivi v različnih dimenzijah vsake stopnje zrelosti. Ko se določi trenutna stopnja 10 Korak 2 – Razumevanje UI, določanje pripravljenosti na UI. Zato uspešna podjetja že poslovnih potreb in prioritizacija primerov na začetku veliko pozornosti namenjajo zago- uporabe UI tavljanju zadostnega razumevanja UI na ravni Kot vsaka sprememba v podjetju tudi uvajanje poslovodstva, da lahko razumejo vpliv tehno- UI zahteva vodjo na ravni poslovodstva. Vodja logije na svojo panogo in podjetje ter sprejmejo mora razumeti priložnosti in nevarnosti, ki jih zahtevane ukrepe. Na spletu je na voljo veliko prinaša UI. Imeti mora tudi intuitivno razume- informacij in tečajev za razumevanje osnov UI. vanje delovanja UI, vsekakor pa še zdaleč ni Več spletnih in nespletnih virov ponuja tudi te- potrebno, da je podatkovni znanstvenik. Ta čaje o osnovnih in bolj specifičnih temah v oseba je gonilo vseh potrebnih sprememb, da zvezi z UI (imamo samo en tečaj v slovenskem podjetje doseže načrtovano zrelostno stopnjo jeziku, ostali pa so vsi v angleščini): Elementi AI – osnovni tečaj o elementih UI v slovenskem jeziku Udacity's Intro to AI course and Artificial Intelligence Nanodegree Program Stanford University's online lectures: Artificial Intelligence: Principles and Techniques MIT’s online course on Artificial Intelligence: Implications for Business Strategy edX's online AI course offered through Columbia University MonkeyLearn's Gentle Guide to Machine Learning Glede na začetno raven znanja se lahko ti tečaji poslovne potrebe in iz njih izhajajoči primeri in orodja uporabijo za poglobitev razumevanja uporabe UI. Podjetje mora jasno opredeliti, ka- managerjev in drugih posameznikov. Lahko so tere poslovne potrebe bo naslavljalo z UI, in v pomoč pri ocenjevanju učinka in posledično dati prednost tistim primerom uporabe UI, ki korakov, ki so potrebni za zvišanje pripravlje- imajo jasno opredeljene koristi ter ocenjene nosti podjetja na UI. Množični odprti spletni te- potrebne vložke za uvedbo. Odločitev za za- čaji (MOOC) o UI, na primer prek platforme četne primere uporabe UI, ki jih je treba razviti, Coursera, zagotavljajo še posebej dobro izho-ni preprosta, saj je odvisna od različnih vidikov, dišče za MSP, saj je do njih mogoče dostopati ki so specifični za vsako podjetje. Uskladiti jih od kjerkoli in so brezplačni. V Sloveniji največ je treba s celotno vizijo podjetja glede uvajanja informacij, delavnic in vavčerjev za digitaliza- UI pa tudi z odločitvijo podjetja o tem, kje in cijo MSP ponuja DIH Slovenija. Na spletni za kaj se uporablja UI, npr. za avtomatizacijo strani ai4si si lahko ogledate serijo seminarjev procesov, avtomatizacijo odločanja, razvoj z različnih področij uporabe UI. »pametnih« izdelkov in storitev ipd. Zato je treba UI uporabiti za reševanje konkretnih po- Za podjetja z malo izkušnjami z UI je priporoč- slovnih problemov in izzivov v podjetju. Ideje ljivo, da poiščejo partnerja, ki jim pomaga pri o primerih uporabe prihajajo tako s strani pov- pripravi načrta izobraževanja za poslovodstvo. praševanja, na primer povratnih informacij Vložek v to bo hitro poplačan. strank, kot s strani tehnologije, na primer glede Zelo pomemben vpliv na to, katere gradnike na razpoložljive podatke in zmožnosti tehno- mora imeti podjetje v katerem trenutku, imajo logij UI. 11 podjetje dobro opravi. Odločitve v tem koraku Vsak primer uporabe se nato oceni na podlagi imajo daljnosežne posledice. Ali so te pozitivne vrednosti, ki jo prinaša tako finančno kot stra- ali negativne, je odvisno od pravilnosti izvedbe teško, kot tudi glede na zahtevnost njegove iz- tega koraka. vedbe, ki vključuje podatke, algoritme, procese in sisteme ter znanje/know-how. Ocenjevanje V idealnem primeru se najprej obravnavajo primerov uporabe se običajno izkaže kot zelo primeri uporabe, ki so v skladu z vizijo UI, ki trd oreh, zato naj neizkušeni MSP poiščejo podjetju prinašajo visoko vrednost in jih je pre - strokovno pomoč pri ocenjevanju njihove vred- prosto razviti in uvesti. V ta namen lahko pod- nosti. Izkušen partner lahko MSP pripravi jetje uporabi različne prijeme, kot so: ustrezno metodologijo ocenjevanja in razvrš- čanja primerov uporabe ter ga nauči uporabe le-te. Na ta način lahko podjetje v prihodnje samo izvaja ocenjevanje in razvrščanje prime- rov uporabe UI. Pomembno je, da to nalogo 1. Začnite s preprostimi primeri, ki prinašajo koristi (hitre zmage), tako da imate čas za izgradnjo notranje zmogljivosti. 2. Vzporedno z avtomatizacijo dela ali odločanja je treba zgraditi tudi mehke veščine zaposlenih, ki bodo v drugačni vlogi kot pred avtomatizacijo. 3. Poiščite lokalne pionirje uvajanja UI od zgodnjih uporabnikov do dobaviteljev UI. Iz njihovih izkušenj se lahko naučite, katere primere uporabe UI je smiselno v kateri dobi zrelosti podjetja razvijati. 12 Korak 3 – Razvijanje spretnosti ter uporaba znanja in omrežja je zahtevna. Nekateri primeri znanja in storitev, za ta vozlišča so: ki so na voljo prek omrežij in poslovnih • Slovenija: AI4SI - ai4si.gzs.si združenj • Švedska: AI Sweden - ai.se/en MSP lahko veliko pridobijo z uporabo znanj in • Francija: Hub France IA - hub-franceia.fr storitev, ki so na voljo prek omrežij in poslovnih • Nemčija: appliedAI - appliedai.de združenj. V mnogih državah EU obstajajo vo- • Hrvaška: CroAI - croai.org zlišča za UI, ki so lahko prvi vir informacij in • Poljska: AI Poland - aipoland.org podpore za začetek uvajanja UI. Običajno za- • Finska: First Artificial Intelligence gotavljajo strokovno znanje v smislu svetoval- Accelerator - faia.fi nih storitev, srečanj, spletni seminarjev in • Nizozemska : NL AI Coalitie - nlaic.com pomagajo z nasveti pri tehničnih izvedbah pro- • Avstrija: AI Austria - aiaustria.com jektov ali infrastrukture UI. Prav tako ponujajo • in še veliko več. močno mrežo in skupnost zagonskih podjetij s področja UI v ustrezni regiji in širše. MSP lahko Poleg tega so DIH AI ali prihodnji EDIH v s temi osrednjimi institucijami sodelujejo v za- Evropski uniji izbrani na podlagi svojih podpor- četnih korakih na poti UI. Na ta način lahko na nih dejavnosti za MSP in so zato dober vir za začetku uporabijo bližnjico do izgradnje last- svetovanje. V Sloveniji je konec leta 2022 začel nega znanja in lastnih omrežij. Izgradnja tega delovati prvi eDIH DIGI-si. 13 Korak 4 – Priprava podatkov za podporo v najboljšem primeru neuporabni, v najslab- rešitvam UI šem pa zavajajoči in škodljivi. Zato je skrb za Podatki so temelj, na katerem slonijo vse sod- pripravo dovolj kakovostnih podatkov za pod- obne rešitve UI. Modeli strojnega učenja – ti so poro rešitvam UI tisti mejnik, ki določa, ali je motor današnjih rešitev UI – se namreč na- primer uporabe UI v podjetju sploh mogoče učijo pravil iz podatkov. Če podatki niso zadosti uvesti ali ne. kakovostni ali pa jih ni dovolj, se modeli ne na- učijo nič kaj pametnega oz. se naučena pravila Podatki so ključni gradnik aplikacij UI, zato ne skladajo z realnostjo in so rezultati modelov morajo izpolnjevati nekatere zahteve: 1. Podatki morajo biti urejeni in kakovostni, da bi se izognili scenariju »smeti noter, smeti ven«. Nekakovostni podatki lahko pripeljejo do neuporabnosti modelov. 2. Podatki morajo biti namenjeni točno določenemu kontekstu. 3. Iz podatkov je treba izločiti nekonsistentne informacije. 4. Podatki morajo vsebovati vse atribute, ki jih potrebuje algoritem, da opravi svojo nalogo. Glede potrebnih značilnosti podatkov se mora Vendar pa vnaprej naučeni modeli predstav- podjetje nasloniti na strokovnjake s področja ljajo tudi tveganje za neopazno pristranskost podatkovnih znanosti, kot so npr. podatkovni modela, ki je inherentna v podatkih, na katerih inženir, podatkovni znanstvenik ali podobni se modeli učijo. Sintetični podatki so umetno profili. Če nima lastnih strokovnjakov, mora po- ustvarjeni podatki, ki jih lahko nato uporabimo iskati zunanjo pomoč. za učenje modelov UI. Več organizacij se osredotoča na ustvarjanje sintetičnih podat- PPogosto se izkaže, da MSP, ki delajo prve ko- kov, do katerih lahko MSP dostopajo, če tre- rake na poti uvajanja UI v svoje poslovanje, nutno nimajo lastnih zahtevanih podatkov. običajno nimajo zahtevanih količin podatkov. Obstaja več ukrepov, ki jih lahko MSP sprej- mejo za premoščanje teh manjkajočih podat- kov in doseganje visokokakovostnih aplikacij UI. Ena od možnosti je uporaba modelov, vna- prej naučenih na sintetičnih podatkih ali po- datkih iz odprtih podatkovnih prostorov. Predhodno naučeni modeli so bili, kot ime pove, že naučeni, zato MSP ne potrebujejo ve- likih podatkovnih naborov in časa za dodatno učenje teh modelov UI. 14 Evropska komisija ima različne pobude glede Medtem ko so sami podatki sestavina, je treba evropskih podatkovnih prostorov, kakršen je podatkovne cevovode, skozi katere se podatki na primer podatkovni prostor proizvodnih pretakajo, strokovno načrtovati, razvijati in podjetij, ki zagotavlja znanja za uporabo po-upravljati, da izpolnjujejo (prihajajoče) uredbe datkov v industrijskem okviru. Prek podat- EU o podatkih in umetni inteligenci, na primer kovnih prostorov lahko skupna infrastruktura, Uredba o evropskem upravljanju podatkov ter sistemi in procesi pomagajo pri zaupanja spremembi Akta o upravljanju podatkov (DGA), vredni izmenjavi podatkov. Vse to lahko MSP Evropska splošna uredba o varstvu podatkov uporabijo za nadomeščanje manjkajočih po- (GDPR) in Evropski akt o umetni inteligenci datkov. Poleg tega lahko MSP sodelujejo tudi s (EU AI Act). Poleg upravljanja po datkov mo-ponudniki UI kot storitve (AIaaS) ali zagon-rajo podjetja zagotavljati tudi ustrezno uprav- skimi podjetji. Ti svoje rešitve običajno ponu- ljanje modelov, na katerih temelji UI, da jajo s predhodno naučenimi modeli, ki zadostijo zahtevam prihajajoče zakonodaje zahtevajo le malo lastnih podatkov. na področju UI. Korak 5 – Dokvalifikacija lastne ekipe ali Podjetje mora vzpostaviti različne vloge znotraj vzpostavitev sodelovanja s partnerji s podjetja ali pa najti zunanje strateške part- področja UI in podatkov nerje, ki bodo za podjetje izvajali naloge v teh Po postavitvi temeljev za UI so potrebni ljudje vlogah. Ali bo podjetje gradilo lastne notranje s pravimi znanji in veščinami. Ne zgolj s po- talente za popolnitev teh vlog ali pa se bo dročja UI, ampak tudi s področja upravljanja obrnilo na strateške partnerje je ena izmed podatkov. Zaposlovanje novih talentov s po- ključnih odločitev poslovodstva in je odvisna dročja UI in podatkov je izjemno težavno, saj od velikosti podjetja kakor tudi od specifične MSP tekmujejo z velikim organizacijami za situacije, v kateri se nahaja posamezno pod- redke in povrhu tega drage talente s področja jetje. UI. Povpraševanje po tovrstnih talentih je na- mreč veliko in se bo v prihodnje samo še po- V zvezi s posebnimi zahtevami vloge mora večevalo. Zato sta znanje in dokvalifikacija podjetje za vsako pripraviti specifično indivi- obstoječih zaposlenih bistvenega pomena. dualno učno pot, ki ima za posledico posebne Podjetje se lahko tudi odloči, da določene spretnosti, ki jih lahko podprejo številni spletni vloge razvijajo sami, za določene vloge pa po- tečaji. Spodnji pregled nekaterih ključnih vlog iščejo zunanjega partnerja. je lahko pri tem v pomoč, vsekakor pa je za podjetje priporočljivo, da poišče strokovno pomoč. Opredelitev učnih poti ni preprosta, sam seznam tečajev nikakor ni zadosti. 15 Vloga Zahteve, ki jih mora izpolnjevati vloga v dobi UI Poslovodstvo mora razumeti priložnosti in nevarnosti, ki jih prinaša UI. Imeti mora tudi intuitivno razumevanje delovanja UI in kaj lahko Poslovodstvo pričakuje od UI. Priporočeni tečaji: Glej preglednico v Koraku 2. Zaposleni mora razumeti, kako bo njegovo delo videti v prihodnosti in kako bo uporabljal UI pri svojem vsakodnevnem poslu. Postati mora podatkovno pismen. Podatkovna pismenost je sposobnost branja, Zaposleni razumevanja, ustvarjanja in posredovanja podatkov kot informacij. Znanje domene je potrebno za izgradnjo uspešnih aplikacij UI, ki prinašajo vrednost podjetju. Priporočeni tečaji: Elementi AI (tečaj je v slovenskem jeziku) Podatkovni inženir zbira, povezuje, preoblikuje ter shranjuje podatke in Podatkovni jih na ta način pripravi za nadaljnjo uporabo. Osredo točeni so predvsem inženir, v združevanje neobdelanih podatkov in njihovo oblikovanje v uporabne, razvijalec urejene in strukturirane oblike podatkov. podatkovnih Priporočeni tečaji: Teh je mnogo in pojavljajo se vedno novi. Dobro izho-rešitev* dišče je platforma množičnih odprtih spletnih tečajev (MOOC) Coursera. Podatkovni znanstvenik poenostavljeno povedano razvija statistične modele oziroma modele strojnega učenja, ki so osnova rešitev UI. Podatkovni Podatkovni znanstvenik na splošno analizira velike podatke ali znanstvenik, skladišča podatkov. Obvlada statistične modele in analizira pretekle in inženir trenutne podatke iz takšnih skladišč podatkov, da dobi priporočila in strojnega predloge za optimalno odločanje v poslovnih situacijah. učenja, Priporočeni tečaji: Dobro izhodišče je platforma množičnih odprtih sple-modelar* tnih tečajev (MOOC) Coursera. Omeniti veja, da v Sloveniji tudi že nekaj fakultet izobražuje podatkovne znanstvenike: FRI UL, FAMNIT UP, FIŠ Ta vloga je najmlajša in zato tudi najmanj znana. Se je pa izkazalo, da je najpomembnejša za uspešno uvajanje UI v podjetja. Prevajalec podatkov predstavlja most med podatkovnimi strokovnjaki in poslovnimi uporabniki. Njegove naloge so: • identificira poslovne probleme z velikim vplivom, ki jih je mogoče rešiti s podatkovno znanostjo, in okoli njih ustvari trdne poslovne primere, Prevajalec • zagotavlja, da skupina za podatkovno znanost in inženiring razume podatkov, poslovni problem in je sposobna določiti ustrezen analitični in prevajalec podatkovni načrt ter analitičnih • pomaga pri razlagi in zagotavljanju rezultata, ki ga vgrajuje v rešitev* poslovno in IT-krajino organizacije. Priporočeni tečaji: Možnosti za izpopolnjevanje in usposabljanje prevajalcev podatkov je izjemno malo v primerjavi z možnostmi, ki jih imajo podatkovni inženirji in podatkovni znanstveniki. Dve dobri izobraževanji 16 sta: Connor: Becoming an expert data translator - Developing pres- entations and slideshows | Coursera in The Analytics Translator - Data Science Career | Udemy. * Imenovanje vlog je po organizacijah različno, morajo pa izpolnjevati opisane zahteve Poudariti velja, da se vse tri strokovne vloge zamenjevanja nazivov, kar novince na tem po- (podatkovni znanstvenik, prevajalec podatkov dročju pogosto zmede. Zato je pomembneje, in podatkovni inženir) hitro razvijajo, zato po- da se osredotočimo na vsebino vloge kot pa na gosto prihaja do uporabe različnih nazivov in njeno poimenovanje. Korak 6 – Obvladovanje stroškov s pomočjo Za obvladovanje stroškov, zlasti če želijo MSP partnerstev aplikativno vpeljati specifične rešitve UI onkraj Na začetku tega vodiča smo omenili, da mora preprostega prototipa, morajo poiskati part- za uspešno uvajanje UI podjetje zgraditi štiri nerje, kajti izkušnje igrajo tu veliko vlogo, stro- osnovne podporne stebre umetne inteligence. ški pa lahko začnejo naraščati čez vse meje. Z K tem bi lahko dodali še enega, ki pa je seveda izkušnjami je možno z bistveno nižjimi stroški osnova za vse ostale štiri. Uspešno uvajanje UI doseči enake rezultate. v podjetje zahteva tudi določena vlaganja, zato mora v ta namen podjetje zagotoviti finančna V primerih specifičnih potreb so primerni part- sredstva. Potrebna vlaganja so odvisna od nerji zagonska podjetja, ki so razvila UI za re- tega, kje se trenutno nahaja podjetje na zrelo- ševanje teh specifičnih potreb. V primeru stni lestvici, in od načina razvoja podpornih različnih potreb pa so primernejša podjetja, ki stebrov UI, predvsem od tega, ali se podjetje so specializirana v UI in so ustvarila inovativne odloči za lasten razvoj vseh stebrov ali pa za pristope uvajanja UI. posamezne stebre išče partnerje. Iskanje pravega partnerja za MSP ni enostavno Delovne prototipe UI je preprosto pripraviti, v okolju, kjer je veliko organizacij, ki ponujajo vendar jih je težko industrializirati. Najpogo- UI. Za usmerjanje MSP in pomoč pri iskanju stejša napaka podjetij brez izkušenj z UI je, da kakovostnih ponudnikov UI so v EU na voljo ra- pri načrtovanju nalog in proračuna za UI iz- zlične krajine UI. V Sloveniji se lahko podjetja hajajo iz porabljenih virov in opravil za razvoj obrnejo tudi na ai4si. Ta pregled zagonskih prototipa. Razvoj prototipov UI je značilen la- podjetij se stalno razvija in bo v naslednjih me- boratorijski pristop, ki se najpogosteje upora- secih/letih razširjen na večino evropskih držav. blja v znanosti, v industriji pa je problematičen, ker ni razširljiv – ne omogoča industrializacije, ki je ključna pri industrijski uporabi UI. Mnogo podjetij se je soočilo s to bridko izkušnjo. 17 VELIKE Zaščitite svojo Takojšnji rezultati UI. osnovno dejavnost. Razvijajte rešitve UI sami Zgradite posebne in jih hitro razširjajte zmogljivosti. znotraj podjetja. PRILOŽNOSTI Prevzamejo zunanji Potencialna poslovna izvajalci, kolikor priložnost UI. POTENCIALNE je le mogoče. Raziščite, ali KONKURENČNE Osredotočite se na sodelovanje s partnerji PREDNOSTI NOVIH upravljanje pogodb. ZMOGLJIVOSTI prinaša visoko vrednost. MAJHNE VELIKE Slika 2: Možni načini uvajanja UI v podjetje Pri odločanju, kdaj iskati zunanjega partnerja, razvoja in uvajanja prvega primera uporabe UI si lahko MSP pomagajo z matriko na Sliki 2. v podjetju. Zlasti MSP z omejenimi sredstvi Poleg tega je na spletu objavljenih veliko orodij bi morali razvijati UI postopoma, korak za ko- in knjižnic, ki so lahko MSP v pomoč pri načr- rakom. Začnejo naj s pilotnim projektom UI, tovanju uvajanja UI. Platforma AI4EU, ki jo vendar pa se morajo zavedati in vseskozi načr- podpira Evropska komisija, jih zbira in zagotav- tovati, da je treba pilote tudi industrializirati. lja zainteresiranim stranem. Poleg tega zago- To jim daje občutek za razvoj aplikacij UI, ki jih tavljajo dostop do evropskega ekosistema UI lahko gradijo v prihodnosti. V okviru izboljšav za lažje sodelovanje med evropskimi akterji UI, in nadaljnjega razvoja pilota v smeri indu- kot so znanstveniki in MSP. strializacije izdelka je treba vzpostaviti potre- Slovenska podjetja lahko dobijo mnogo upo- bno infrastrukturo in rešiti vprašanja glede rabnih informacij na spletni strani ai4si. postopkov, pristojnosti in odgovornosti. Pri razmahu rešitve UI mora biti dodana vred- Za MSP-je je primeren zagon majhnega nost za podjetje vidna, da upraviči nadaljnje pilota za zbiranje povratnih informacij in korake. Hkrati je treba samo organizacijo pri- ustrezno razvijanje stebrov UI lagoditi tako, da lahko nenehno vzdržuje in na- Za MSP-je je zagon majhnega pilota za zbiranje dalje razvija rešitve UI. Ključna je zaveza na povratnih informacij, dokazovanje dodane ravni poslovodstva, da bo podprlo uvajanje UI vrednosti za podjetje in ustrezno razširitev v v prihodnje. prihodnosti najprimernejši prvi korak. Ta naj služi predvsem pridobivanju izkušenj in znanj. V nadaljevanju je predstavljen preprost, a Čeprav je navdušenje nad UI običajno veliko in praktičen model, kako lahko MSP začne svojo 18 podjetja pričakujejo takojšnje rezultate, bi mo- pot uvajanja UI v podjetje. rala podjetja, predvsem MSP, začeti z majhnimi koraki in zbirati povratne informacije na poti Začetek uvajanja UI v podjetje je verjetno najpomembnejša odločitev, ki jo mora sprejeti manager, podjetnik ali lastnik V prejšnjih razdelkih smo razpravljali o štirih Kako se torej lotiti uvajanja UI v podjetje? stebrih UI in potrebnih korakih za njihovo Treba je začeti. Skrivnost začetka je razčlenitev uvedbo. Vsak steber je pomemben, vendar pa zapletenih in neobvladljivih nalog na majhna delati na vseh stebrih hkrati ni praktično, še obvladljiva opravila. Nato začnemo s prvim posebej, če ste na začetku uvajanja UI v pod- opravilom. Vprašanje je, kako lahko to dose- jetje. Poleg tega včasih pretečejo leta, da se iz- žemo. Zato je potreben pristop, ki omogoča, da popolni en steber. podjetje eksperimentira z UI strateško, hkrati pa mu pomaga izpolniti vrzeli pripravljenosti Poleg zahtevnosti izgradnje štirih stebrov UI se na UI v organizaciji z uporabo kratkoročnih ko- je treba zavedati, da se tehnologija na področju rakov. Gradnje stebrov UI in uvajanja UI v po- UI eksponentno razvija. Nekatere ocene ka- slovanje se je treba lotiti eksperimentalno. To žejo, da se je v zadnjih desetih letih zmogljivost eksperimentiranje je treba strateško usmerjati, UI v povprečju podvojila na 3 do 4 mesece. To kar je mogoče doseči z iterativnim izvajanjem pa postavlja pred vsa podjetja izjemno velik naslednjih kratkoročnih korakov: izziv. Sledenje tako hitremu razvoju z notranjim ustrojem podjetja, ki je naravnan na razvojne cikle nekaj let, ni možno. 1. Opredelite svoje vrzeli pri pripravljenosti na UI 2. Poiščite pobude UI z visokim učinkom 3. Razvijte kratkoročno strategijo UI Ti trije kratkoročni koraki omogočajo razčleni- to ekipo sestavljajo samo interni zaposleni. tev zapletenih in neobvladljivih nalog na majhna Dejstvo namreč je, da imajo strokovnjake za UI obvladljiva opravila. Vprašanje pa je, kako za- in podatke največkrat le večja podjetja. Za četi prvo opravilo. Začeti je treba z ekipo za mala podjetja je zato ključno, da poiščejo zu- UI, ki bo opolnomočena za izvajanje zgoraj na- nanje partnerje, ki jim bodo pomagali zapolniti štetih korakov. Poslovodstvo mora vzpostaviti vloge strokovnjakov za UI in podatke. sledenje napredku, prilagajati strategijo in za- gotoviti konsistentno ponavljanje omenjenih Opredelite svoje vrzeli glede korakov. Ekipa mora biti sestavljena iz poslov- pripravljenosti na UI nih vodij, inovatorjev, prevajalcev podatkov, Prvi kratkoročni korak je, da preučite, na kateri podatkovnih znanstvenikov, strokovnjakov za stopnji pripravljenosti na UI ste v podjetju. Ali UI in podatkovnih inženirjev. Ta ekipa je odgo- imate kulturo eksperimentiranja v svoji »krvi«? vorna za razvoj strategije UI za podjetje in nad- Ali zbirate podatke in kje jih shranjujete? Kak- zor nad njenim izvajanjem. Kako bo sestavljena šna je kakovost teh podatkov? Ali sploh imate ekipa, je zelo odvisno od velikosti podjetja. Le notranjo ekipo za prepoznavanja vrzeli glede malo podjetij si lahko na začetku privošči, da pripravljenosti na UI? Kje se nahajate tehnolo- 19 ško glede uvajanja UI? Ali ste dali v proračun meni, da morate izvesti obsežne študije. Pre- sredstva za začetek uvajanja UI? Podjetje mora prost pristop je, da za vsakega od štirih stebrov nasloviti vsa ta in podobna vprašanja že na UI sestavite seznam približno petih ključnih samem začetku. vprašanj. Z nekaj znanja je mogoče ta vpraša- nja za vse štiri stebre pripraviti v enem dnevu. V tem koraku je najbolje, da se iskanja vprašanj Tukaj je naveden primer, kako se lahko tega lo- in odgovorov lotite sistematično. To ne po- tite za podatke in talente: Primer za ugotavljanje podatkovnih vrzeli pripravljenosti na UI Vprašanje Odgovor Ali vemo, katere podatke imamo v podjetju? Ne Ali shranjujemo vse podatke, ki jih ustvarjamo v podjetju? Nekatere Ali lahko enostavno in hitro dostopamo do vseh naših podatkov? Ne Ali v elektronske dnevnike beležimo vsako interakcijo stranke s podjetjem? Nekatere Primer za ugotavljanje vrzeli pripravljenosti na UI glede talentov Vprašanje Odgovor Ali imamo v podjetju strokovnjake za UI? Ne Ali imamo v podjetju strokovnjake za podatke? Da Ali imamo v podjetju dovolj strokovnjakov za podatke? Ne Ali imamo v podjetju organizirana izobraževanja za strokovnjake za podatke? Ne Pomembno je razumeti, da v prvi iteraciji ni Poiščite izvedljive pobude UI z visokim mogoče pripraviti vseh vprašanj. Dodatna učinkom vprašanja boste lahko oblikovali in nanje iskali Cilj tega kratkoročnega koraka je, da (1) iden- odgovore v naslednjih iteracijah. Pristop, ki ga tificirate pobude UI, ki bodo najbolj koristne za opisujemo, je namreč iterativen in temelji na vaš podjetje, pri tem pa (2) razvijate tudi ve- strateškem eksperimentiranju. ščine UI za voditelje in člane vaše ekipe za UI. Na voljo je več načinov iskanja priložnosti za Pojdite skozi vsak seznam vprašanj za posa- UI v podjetju. Vaša ekipa za UI lahko z viharje- mezne steber UI in odgovorite na vprašanja njem možganov išče področja v vašem podje- z »da«, »ne«, »deloma/nekatere«. Odgovore tju, kjer bi bila uporaba UI najprimernejša. »ne« obarvajte z rdečo, »deloma/nekatere« Ideje lahko pridejo iz obstoječega znanja o do- pa z oranžno. Do konca boste točno vedeli, kje meni ali znanih neučinkovitosti v organizaciji. so vaše vrzeli, in to bo vaše izhodišče in vodilo Drug pristop je, da preučite dolgoročnejše cilje skozi prvo iteracijo zgoraj navedenih treh podjetja in ugotovite, ali obstajajo težave, ki jih kratkoročnih korakov. Vsi odgovori »ne« in lahko reši UI. Lahko pa prosite vodje različnih 20 »deloma/nekatere« so vrzeli, ki jih je treba enot podjetja, da naštejejo svoje ključne te-zapolniti. žave, in presodite, ali jih je mogoče odpraviti ali omiliti z uporabo UI. Seveda to zahteva, da ti pravili podatke, ki jih boste lahko nemudoma voditelji razumejo tudi področja, kjer bi bila UI uporabili, če se na vaši poti pokažejo poslovne v pomoč, zato je pomembno, da jim zagotovite priložnosti uporabe UI. Opredelitev lastnih osnovna znanja o UI, predvsem kaj lahko in vrzeli glede pripravljenosti na UI in iskanje po- česa ne more zagotoviti UI. Vaša ekipa lahko bude UI z visokim učinkom lahko izvajamo uporablja številne ideje in primere uporabe, ki vzporedno, vendar pa je pomembno, da obe so opisani v spletu. Lahko pa se obrnete na zu- aktivnosti zaključimo, preden nadaljujemo s nanjega partnerja, ki vam pomaga pri iskanju pripravo kratkoročne strategije UI. potencialnih primerov uporabe UI v vašem podjetju. Razvijte kratkoročno strategijo UI Ko boste odkrili več izvedljivih idej UI z visokim Ko imate vrsto idej za UI, jih morate spremeniti učinkom, boste razvili kratkoročno strategijo v konkretne pobude. Če želite to storiti, zdru- UI. Natančneje, razvili boste načrt za zapolni- žite svoje ideje v seznam in jih razvrstite glede tev vrzeli, ugotovljenih v koraku 1, in hkrati na to: izvršili več pobud za UI. To bo pomagalo izbolj- 1. kakšne učinke lahko imajo in šati pripravljenost vašega podjetja na UI. 2. kolikšen je potreben vložek – ne samo v denarju, temveč tudi v ljudeh. Začnite ta korak tako, da določite jasne dolgo- ročne cilje za UI. Dolgoročna vizija vam bo dala To vam bo pomagalo zožiti seznam, da pridete namen in motivacijo za spodbujanje pobud na- do najbolj izvedljivih in vplivnih pobud. Glede prej. Če je vaš cilj preširok, na primer »želimo na to, kako globoko v seznam greste, bi morali postati podjetje, ki ga poganja UI«, se bo zdelo do konca tega koraka imeti nekaj izvedljivih zapleteno in nedosegljivo. Zato raje uporabite idej z visokim učinkom. Na začetku ni po- rezultate iz koraka 2, ki vam bodo pomagali membna količina pobud. Zadosti je, da štartate pripraviti konkretno strategijo, ki bo relevantna z eno samo. Pomembno je, da začnete. za vaše podjetje, namesto generične strategije, ki vam ne pomaga kaj dosti. Odgovorite si na Iskanje izvedljive ideje UI z visokim učinkom ključna vprašanja, kot so: lahko tudi razkrije, da nimate takih problemov, 1. Kje vidite večino možnosti za UI? ki jih lahko UI učinkovito reši. V tem primeru 2. Ali se te priložnosti ujemajo z dolgo - imate dve možnosti. Prva možnost je, da zača- ročnimi poslovnimi cilji vašega podjetja? sno zaustavite iskanje in razvijanje primerov 3. Na katera področja se morate uporabe UI, vendar še naprej zapirate vrzeli osredotočiti pri uvajanju UI in zakaj? pripravljenosti v vaših stebrih UI, ki so kritični (npr. skladišče podatkov). To je pomembno, saj Z odgovorom na nekatera od teh vprašanj morda UI danes ne more učinkovito rešiti vaših boste lahko oblikovali dolgoročne cilje, ki so problemov, kar pa ne pomeni, da jih ne bo specifični za vaše podjetje. Ko enkrat poznate mogla učinkovito rešiti čez šest mesecev. Ne svoje dolgoročne cilje, lahko opredelite svojo pozabite, da se zmogljivost tehnologij UI pod- kratkoročno strategijo. V bistvu boste uporabili voji na vsake 3 do 4 mesece. Druga možnost kratkoročne korake za doseganje dolgoročnih pa je, da se odločite in začnete razvoj prepro- ciljev. To je bistvo strateškega eksperimentira- stih primerov uporabe UI, zato da v podjetju nja, saj boste z izvajanjem korakov po vsaki ite- začnete pridobivati izkušnje z UI. V obeh pri- raciji lahko svojo strategijo prilagodili z novimi merih boste pridobili znanja in izkušnje ter pri- informacijami in spoznanji, ki jih boste pridobili 21 Primer oblikovanja strategije v praksi Predpostavimo, da se ukvarjate s servisom bele tehnike za gostinske lokale in da ste v koraku 2 spoznali, da lahko dosežete konkurenčno prednost, če skrajšate odzivne čase in bolje načrtujete izvajanje servisov pri strankah. V naslednjih treh do petih letih želite oblikovati storitev za ključne stranke, ki vas bo razlikovala od konkurence. To je vaš dolgoročni cilj za UI. Da ga dosežete, so lahko kratkoročni cilji naslednji: radi bi imeli hitrejše odzivne čase, izboljšali prvi stik s stranko, izboljšali produktivnost med serviserji in dosegli manj izgorelosti. Na koncu želite zagotoviti, da vaša služba za stranke na trgu izstopa kot najkakovostnejša in najzanesljivejša. Vse te cilje nam lahko že danes UI olajša doseči. Morda bi kot enoletni cilj želeli vsaj eno rešitev UI v logistiki, ki bi naslovila enega ali več zgoraj naštetih ciljev in odpravo 30 % vrzeli iz koraka 1 (npr. zbirka podatkov o opravljenih servisih s ključnimi informacijami, ki lahko pomagajo graditi rešitve UI za boljše načrtovanje preventivnih servisnih posegov). To je vaša kratkoročna strategija. Takšna strategija je lahko napisana na eni sami strani in ne zahteva obsežnih elaboratov. v posameznem koraku, še vedno pa boste na- začeli načrtovati in izvrševati te pobude. Kot ravnani k svojim dolgoročnim ciljem. del tega boste tvorili razvojno skupino UI, Glede na to, kaj boste dosegli v prvem letu, sprejemali odločitve o sodelovanju z zunanjimi lahko spremenite strategijo za naslednje leto. partnerji in nakupu ali najemu tehnoloških Ti kratkoročni koraki vas bodo približali dolgo- virov v oblaku, raziskovali infrastrukturne ročnim ciljem, da svoje podjetje jasno diferen- možnosti in praktično poskušali speljati pro- cirate na trgu v primerjavi z ostalo konkurenco. jekt od ideje do uvedbe in nato do uporabe v dnevnih procesih ali izdelkih. Na poti se boste Morda se vam pojavlja vprašanje: »Kako bom učili, eksperimentirali in formalizirali procese s kratkoročno strategijo zapolnil vrzeli v pripra- in orodja. vljenosti na UI, hkrati pa eksperimentiral z Začnete lahko tako, da izberete enega ali dva UI?« Za izvajanje kratkoročne strategije obsta- primera uporabe UI z visokim potencialom, ki jata dva pristopa: razvoj primerov uporabe in se ujemata z dolgoročnimi cilji. Nato začnete proaktivno zapolnjevanje vrzeli. Oba pristopa načrtovati aktivnosti okoli teh pobud. Določite, je mogoče izvajati vzporedno, pomembo je le, kdo bo razvijal modele, raziskoval možnosti in- da se najprej zapolnijo vrzeli zmogljivosti, ki so frastrukture, zagotovil pravilen pretok podat- potrebne za razvoj izbranih primerov uporabe. kov in tako naprej. Ob koncu vsakega pilota dokumentirajte pridobljene izkušnje in infor- Razvoj primerov uporabe macije ter formalizirajte procese. Poleg tega 22 Razvoj primerov uporabe vas sili, da začnete z posodobite vrzeli, ki ste jih zapolnili. Nato po-UI. V ožjem seznamu boste našli nekaj izved- novite od začetka tolikokrat, kot ste opredelili ljivih primerov uporabe UI z visokim potencia- v kratkoročni strategiji. lom, pomembnih za vaše dolgoročne cilje, ter Proaktivno zapolnjevanje vrzeli UI, katere zmogljivosti mora podjetje zagotav- Proaktivna metoda zapolnjevanja vrzeli zah- ljati, kako se operativno organizirati za uva- teva, da preučite vse vrzeli za pripravljenost na janje UI ipd. Zelo nevarno je, da podjetje UI, ugotovljene v koraku 1, in poskusite zapol- preskoči katerokoli obliko izobraževanja o UI niti najbolj pereče. Najbolj pereče so tiste, ki in skoči naravnost v pilotne projekte UI. Morda jih potrebujete za razvoj primerov uporabe iz niste usposobljeni za prepoznavanje najboljših prejšnjega razdelka, in pa tiste, ki so po- pobud UI ali merjenje uspeha UI. Še huje, membne za doseganje kratkoročnih ciljev. Če- morda rešujete napačne težave z UI. Tu naj prav se nekatere vrzeli lahko zapolnijo znotraj vam bo vodilo naslednje spoznanje podjetij, ki aktivnosti, ki jih podjetje izvaja pri razvoju pri- so uspešno uvedla UI v svoje poslovanje. UI merov uporabe iz prejšnjega razdelka, je treba je prepomembna, da bi ključne odločitve pre- druge zapolniti z aktivnim načrtovanjem. Pri- puščali strokovnjakom za UI. UI je najprej mer: izobraževanje za UI na ravni podjetja, od- poslovno vprašanje, zato mora o njej ključne krivanje in skladiščenje podatkov ter etika in odločitve sprejeti poslovodstvo. Strokovnjaki odgovornost UI potrebujejo skrbno načrtova- pa nato pomagajo pri tehnični izvedbi. nje in se lahko opravijo proaktivno. Poleg tega bi delali tudi z izvedbeno ekipo, ki dela na raz- Spodnji pregled vsebuje dobre prakse o tem, voju primerov uporabe, da bi zagotovili forma- katere vrzeli zapreti in kdaj. Upoštevajte, da je liziranost nekaterih procesov. Naj na tem nekatere od teh vrzeli mogoče zapolniti z upo- mestu opozorimo, da sta etika in odgovornost rabo izkušenj, pridobljenih pri razvoju primerov UI ključni zahtevi (prihajajočega) zakona o UI. uporabe. Najpogostejše vprašanje podjetij je: »Katere vrzeli naj najprej zapolnimo?« Vrstni red, v ka- Kot podjetje se proaktivnega zapolnjevanja terem zapolnite vrzeli, mora biti smiseln glede vrzeli lahko lotite tako, da najprej preučite vrzeli na vašo strategijo. Se je pa izkazalo kot univer- iz koraka 1 in ustvarite načrt za zapolnitev zalno pravilo, da je treba začeti s pridobiva- prvega nabora vrzeli, ki bo šel v kratkoročno njem relevantnih znanj s področja UI – ne strategijo podjetja. Začnite z osre do toča njem samo tehničnih, temveč in še bistveno po- na temeljne težave. Uporabite smernice iz ča- membneje poslovnih. Poslovna znanja o UI se sovnice, da določite, katere vrzeli zapolniti. ukvarjajo predvsem z uporabno vrednostjo Najbolje je, da za vsako vrzel zapišete seznam Izvedite v bližnji Izvedite tik pred Izvedite med Izvedite, ko bo UI prihodnosti začetnim pilotom UI piloti UI institucionaliziran • Izobraževanje vodstva • Proces oblikovanja • Izbira in preizkušanje • Širjenje razumevanja UI o umetni inteligenci in medfunkcionalnih timov infrastrukturne platforme v podjetju podatkih • Prvi krog odločitev o za UI • Vzpostavitev postopkov • Podatkovna strategija najemanju/zunanjem • Začetna razprava o etiki in procesov za uvajanje • Uvedba odločanja na izvajanju in odgovornosti in spremljanje modelov podlagi podatkov • Več izpopolnjevanja / • Imenovanje odgovornega • Pridobitev proračunskih zaposlovanja po potrebi osebja za upravljanje in sredstev podporo infrastrukture UI, • Izpopolnjevanje zaposlenih uvajanje modela in za pomoč pri izvajanju spremljanj strategije UI Č A S O V N I C A Slika 3: Časovnica zapiranja ugotovljenih vrzeli v pripravljenosti podjetja na UI 23 nalog za njeno reševanje. Na ta način si olaj- izvajanje UI postalo bolj tekoče. Povečalo se šate prenos v uporabo in sledite napredku. bo število pobud, ki bodo šle v uporabo, hkrati pa bodo pobude hitreje napredovale in prine- Sledenje napredku, prilagajanje in ponovitev sle koristi. Vse zgoraj našteto pa terja čas. Med izvajanjem vaše kratkoročne strategije UI Glede na vaše primere uporabe se lahko učinki je ključnega pomena, da sledite napredku. Ko UI, ki imajo resničen učinek v vašem podjetju, so nekatere vrzeli zapolnjene, se bodo pojavile začnejo kazati v obdobju šestih mesecev do nove, tem novim vrzelim pa je treba tudi slediti dveh let. Dejanska časovnica se bo spremi- in jih zapolniti. Zato potrebuje podjetje več njala tudi glede na začetno točko vašega pod- kratkoročnih ponovitev. V vsaki iteraciji morajo jetja. Razmislite o oceni pripravljenosti na UI, biti cilji dosegljivi in merljivi v kratkih intervalih. da vidite, kje ste na poti k UI. Da je vaša strategija UI na pravi poti, boste ve- deli, ko se začne povečevati delež uvedenih Na koncu pa se vprašajte naslednje: »Kakšna primerov uporabe UI in ko ti začnejo ustvarjati bo cena, če moje podjetje ne bo pripravljeno vrednost. Ko boste pridobili več izkušenj z UI na izzive, ki jih bo UI v prihodnje pripeljala v in se bo vaša pripravljenost na UI izboljšala, bo mojo panogo?« Premišljena gradnja štirih stebrov UI je ključ do uspešne uvedbe UI v podjetje Večkrat smo omenjali štiri osnovne podporne Biti pripravljen na UI zahteva raven pripravlje- stebre umetne inteligence: kultura podjetja, nosti, o katerem se redko razpravlja, in to ni talenti, podatki in infrastruktura. Ko je podjetje samo strošek. Zahteva investicije/naložbe v pripravljeno na UI, lahko UI uporablja v svojem 4 ključne stebre: vsakodnevnem poslovanju. Še več, biti pripra- 1. kulturo podjetja, vljen na UI pomeni, da lahko UI uporablja kon- 2. človeške vire/talente, sistentno in vzdržno. Ampak do tega ni mogoče 3. podatke in priti čez noč. 4. infrastrukturo. 24 Steber UI Postanite pripravljeni na UI Sprejetje UI v poslovanje je še vedno novo za podjetja. Voditelji bi morali sprejeti proaktivne korake pri oblikovanju odnosov zaposlenih in strank do UI. Zagotoviti morajo vzpostavitev kulturnih in mi-selnih sprememb za dolgoročno sprejetje UI. Te je moč doseči z naslednjimi prijemi: (1) Zvišanje pismenosti o UI: Pismenost je ključ za oblikovanje odnosa zaposlenih do UI. Vsi zaposleni bi morali imeti osnovno razumevanje UI in bi morali znati odgovoriti na vprašanja, kot so: Kaj je UI? Kako deluje? Kaj namerava podjetje storiti z UI? Kako vpliva na varnost delovnih mest?Podatkovna pismenost se ne ustavi pri podatkovnih znanstvenikih. Poslovodstvo, vodje človeških virov, prodajno in marketinško osebje – kdor koli sprejema poslovne odločitve in upravlja inovacije – mora vedeti, kako uporabljati in razlagati podatke. Ne samo, da bo to pomagalo pri strateškem odločanju, ki te-a podjetja melji na podatkih, temveč bo tudi olajšalo sprejetje UI, saj je veliko odločitev okoli UI odvisnih od podatkov. (2) Pripravite svoje podjetje za eksperimentiranje in odpornost na negotovost: Eksperi-ultur mentiranje in iteracija sta kritična dela razvojnega življenjskega cikla strojnega učenja, ki je danes temelj UI. Gradnja kulture eksperimentiranja v vašem podjetju zahteva, da zagotovite dovolj časa I. K za več krogov preizkušanja in ponavljanja. (3) Oblikujte medfunkcijske ekipe: Vključevanje UI v vaše izdelke in poslovne procese je resnično ekipni šport. Poslovni voditelji in strokovnjaki za domene, podatkovni znanstveniki, podatkovni inženirji in prevajalci podatkov morajo sodelovati. Če ste navajeni delovati v silosih, potem bodo pobude za UI ostale kot prototipi v rokah podatkovnih znanstvenikov. (4) Imejte odprt um: Če želite resnično izkoristiti UI, morate imeti odprt um. Govorili smo o pismenosti glede UI v razdelku kulture podjetja, vendar pa nekateri zaposleni poleg osnovnega razumevanja, kaj je UI in kako se bo uporabljala v podjetju, potrebujejo bolj specializi-rano usposabljanje in izurjenost. Brez nje bo vaša sposobnost za načrtovanje in izvajanje strategije UI omejena. Ena izmed najbolj dragocenih potez, ki jih lahko podjetje naredi pred razvojem prvega pilota UI, je, da izuči svoje vodje na temo UI v poslovnem kontekstu podjetja. Usposabljanje inovatorjev bi moralo biti podobno usposabljanju vodstvenega kadra z dodatnim poudarkom na vidikih alenti izvajanja. Usposabljanje bi moralo vključevati bolj tehnično razumevanje UI in njenega razvojnega II. T življenjskega cikla. Za izvajanje vaše podatkovne strategije ali novih pilotnih pobud za UI potrebujete osebje s pravimi znanji. Lahko zaposlite nove zaposlene, da zapolnijo vrzel v znanju, ali pre-kvalificirate obstoječe. Ker zaposleni že poznajo vašo infrastrukturo in procese, boste lažje načrtovali in izvajali strategijo UI. Strojno učenje in algoritmi globokega učenja potrebujejo velike količine podatkov. Zagotovitev podatkovne infrastrukture je zato eden od najbolj kritičnih korakov pri pripravi podjetja na UI. Vaše podjetje nenehno ustvarja podatke, vprašanje pa je, ali vse te podatke tudi shranjujete. Zbiranje in shranjevanje podatkov ni nujno kompleksno, še posebej, če ste ravno začeli. Najprej morate zagotoviti zbiranje in shranjevanje podatkov, ustvarjenih v vsakodnevnem pogonu vašega podjetja. Lahko imate podatke raztresene po različnih aplikacijah, na primer lahko imate več virov pritožb tki strank: nekatere iz e-pošte, nekatere s socialnih omrežij, nekatere pa iz sistema za podporo stran-oda kam. V tem primeru boste morali podatke zbrati, urediti in skladiščiti na enem mestu. Zbiranje teh podatkov in enostavna dostopnost do njih sta cilja skladiščenja podatkov. Če želite preveriti stanje skladišča podatkov, ugotovite, ali so podatki iz dnevnega poslovanja vašega podjetja, kot so naro-III. P čila strank, plačila opravljenih storitev, poročila o napakah ipd., dostopni ključnim deležnikom v podjetju. Če veliko teh podatkov ni na voljo, potem boste potrebovali boljšo strategijo skladiščenja podatkov. Številna podjetja imajo še vedno kup papirja z dragocenimi podatki, ki je raztresen po celotnem podjetju. Ne prezrite kupov papirja. V njih so lahko dragocene informacije, ki so koristne za analitiko in UI. Pripravite strategijo, kako boste te dokumente digitalizirali. Poslovne aplikacije za UI brez podpore infrastrukture so samo raziskovalni projekti ali stranski projekti. Če želite začeti uporabljati UI za različne namene v podjetju, je UI-infrastruktura ključna. Vse to zahteva specializirana programska orodja, veliko računalniške moči, včasih posebno strojno opremo in podporno osebje. Dobra stvar je, da je infrastruktura za računalništvo zdaj na voljo za najem v obliki storitev računalništva v oblaku. Platforme za strojno učenje v oblaku, znane kot Strojno a učenje kot storitev (MLaaS), omogočajo ekipam izgradnjo, uvajanje in upravljanje modelov v oblaku. tur Poleg tega te platforme v oblaku ponujajo tudi orodja, ki vam bodo omogočila izgradnjo inovativnih rešitev UI. Primeri takšnih platform so Amazon Machine Learning, Azure ML in Google Cloud AI. S truk takšnimi platformami ekipam ni več treba skrbeti za vzpostavitev infrastrukture za UI od začetka. as Namesto tega se lahko osredotočijo na razvoj rešitev, ki prinašajo koristi. Potrebno je omeniti tudi omejitve tega pristopa. Prvič, nastavitev in razpoložljivi algoritmi na teh platformah morda ne ustre- . Infr zajo vsakemu primeru poslovne uporabe. Recimo, da želite uporabiti zelo prilagojen algoritem. Če IV platforma ne podpira algoritmov po meri, ste precej omejeni. Poleg tega vas te platforme silijo tudi v specifične načine dela, ki morda niso združljivi z razvojno prakso vašega podjetja. Poleg tega so te storitve drage. Če ne potrebujete vseh računskih virov, se stroški za stvari, ki jih nikoli ne boste uporabili, seštejejo. Zato pri gradnji infrastrukture poiščite pomoč partnerjev, ki bodo to izvedli profe-sionalno. Plačilo za njihove storitve se vam bo hitro povrnilo skozi nižje stroške za infrastrukturo. 25 Izdajatelji vodiča POBUDA ai4si (Umetna inteligenca za Slovenijo) Umetna inteligenca (UI) vedno bolj vstopa v vsakodnevno življenje ljudi in vedno močneje vpliva tudi na gospodarstvo. V Sloveniji imamo dobro razvito raziskovalno sfero na področju umetne inteligence. Potrebno pa je narediti korak naprej pri uporabi umetne inteligence v gospodarstvu tako pri podpori poslovnih in proizvodnih procesov kot pri nadgradnji samih proizvodov in storitev ter krepitvi kompetenc in veščin. Slovenija je mednarodno znana na področju raziskav in razvoja s področja umetne inteligence, opaziti pa je, da uvajanje le-te v poslovne procese tako gospodarstva kot državne uprave še vedno ne steče. Z namenom pospešitve hitrejšega prenosa UI v prakso je bila ustanovljena iniciativa ai4si (UI za Slovenijo), katere ustanovitelja sta Združenje za informatiko in telekomunikacije pri GZS in IKT horizontalna mreža (SRIP PMiS) v sodelovanju z drugimi deležniki v Sloveniji. Več o pobudi ai4si IKT horizontalna mreža (IKT hm) Organizacijsko IKT horizontalna mreža spada pod SRIP PMiS. Opredeljena je kot skupek omogočitvenih tehnologij in kompetenc, s svojimi aktivnostmi je podpora vsem vertikalam SRIP PMiS ter ostalim SRIP-om. IKT Horizontalna mreža sledi viziji Vlade Republike Slovenije, da naj Slovenija postane zelena referenčna država v digitalni Evropi. Za člane pripravlja informacije o trgih, organizira tematsko usmerjene IKT konference ter druge dogodke s ciljem povezovanja in vzpostavljanja poslovnih kontaktov z uporabniki v podjetjih in javni upravi. S poglabljanjem partnerskih odnosov z držav-nimi institucijami in zastopanjem interesov v Sloveniji in EU, si prizadevamo za čim bolj ugodno poslovno okolje v IKT pa-nogi. Sodelujemo pri sprejemanju panožnih specifičnih zakonov in direktiv, posebna pozornost pa je namenjena internacionalizaciji v obliki organizacije poslovnih delegacij in skupinskih nastopov na mednarodnih sejemskih. Združenje za informatiko in telekomunikacije (ZIT) pri GZS ZIT je ključno in v okolju prepoznano reprezentativno panožno združenje, ki deluje v okviru GZS in podpira interese IKT sektorja ter je aktiven član podpornega okolja za uspešno digitalno preobrazbo slovenske družbe in gospodarstva. Prizadevamo si za povezovanje države in IKT podjetij ter sodelovanje pri trženju in uvajanju IKT rešitev doma, Evropi in tujini. V združenju delujemo v skladu z interesi naših članov, predstavljamo slovensko IKT industrijo do ključnih deležnikov doma in v tujini ter soustvarjamo poslovni ekosistem, ki IKT podjetjem ter končnim uporabnikom pomaga izkoriščati prednosti IKT tehnologij in rešitev v njihovem vsakdanjem poslovnem in privatnem življenju. AIDAS AIDAS – Sekcija za podatkovno znanost in umetno inteligenco Poslanstvo sekcije je spodbujanje sodelovanja in razvoja in uvajanja produktov, rešitev in storitev na področju podatkovne 26 znanosti in umetne inteligence ter obravnavati problematiko članov. Cilj je podpreti potrebe naših članov in se odzvati na ključne trende v industriji in pričakovano regulativo, kar bo močno vplivalo na IKT sektor, vključevanje v proces nastajanja pobud in regulative ter pravočasno prilagajanje panoge na spremembe. Podpornik vodiča Gospodarski strateški svet za digitalizacijo pri Gospodarski zbornici Slovenije (GZS) Na pobudo Združenje za informatiko in telekomunikacije je bil 20. aprila 2022 na GZS ustanovljen Gospodarski strateški svet za digitalizacijo (GSSD). Strateški svet deluje kot posvetovalno telo organov GZS za oblikovanje izhodišč in predlog politike na področju digitalizacije slovenskega poslovnega okolja. V trenutnem mandatu je Strateški svet sestavljen iz 23 gospodarstvenikov, ki so bili predlagani s strani panožnih in regijskih zbornic ter združenj GZS. Strateškemu svetu predseduje Igor Zorko, podpredsednik GZS za malo gospodarstvo in digitalizacijo. Cilji strateškega sveta so med drugim: (1) podpora digitalizaciji gospodarstva ter poslovnega okolja in s tem dvig produktivnosti in konkurenčnosti gospodarstva ter blaginje Slovenije, (2) razvoj digitalnih kompetenc in novih delovnih mest z visoko dodano vrednostjo ter (3) postavitev GZS v središče digitalizacije slovenskega gospodarstva s poudarkom na storitvah za mala in srednja podjetja. 27 28 Varno in zanesljivo z našimi strokovnjaki pri uvajanju umetne inteligence Umetna inteligenca vedno bolj vstopa v vsako- Strokovnjaki iz podjetij in institucij znanja, ki se dnevno življenje ljudi in vedno močneje vpliva združujemo v ai4si, zagotavljamo, da boste na tudi na gospodarstvo. V vodiču smo vam pred- pot uvajanja umetne inteligence stopili varno, stavili začetne korake uvajanja umetne inteli- zanesljivo in z zagotovljenimi učinki. gence v mikro, mala in srednja podjetja. Ključno je, da se uvajanja lotite in naredite prvi Poiščite nasvet strokovnjaka na ai4si@gzs.si korak. To vam bo pomagalo pravočasno razu- meti in oceniti, kakšne koristi in prihranke vam ta tehnologija lahko zagotovi. ai4si eSeminarji Vabimo vas k ogledu spletnih seminarjev ai4si. • Uporabna umetna inteligenca kot pospešek za slovensko gospodarstvo • Kako poiskati koristi umetne inteligence v svojem podjetju • Razumevanje in ustvarjanje jezika z umetno inteligenco • Umetna inteligenca v zdravstvu in medicini • Vpliv prihajajočega zakonodajnega paketa na področju podatkov in umetne inteligence na podjetnike UI • Tehnološke platforme za razvoj rešitev umetne inteligence III Združenje za informatiko in telekomunikacije Mitja Trampuž Vodič uvajanja umetne inteligence v mala in srednja podjetja v Sloveniji Zagotovite, da bo vaše podjetje pripravljeno za 21. stoletje O avtorju Mitja Trampuž se že desetletja ukvarja z digitalizacijo poslovanja v različnih organizacijah. Eden prvih takih projektov je bil pionirsko uvajanje elektronskega bančništva v slovenske banke v devetdesetih letih. Deluje na področju zagotavljanja varnosti v informacijski tehnologiji doma in v mednarodnem prostoru. V zadnjih letih se posveča tudi pospeševanju uvajanja umetne inteligence v organizacije tako pri podpori poslovnih procesov kot pri nadgradnji samih proizvodov in storitev, prispeva pa tudi k razvoju, promociji in podpori širše uporabe umetne inteligence v gospodarstvu. Je direktor podjetij CREAplus in CREApro ter prvi predsednik pobude AI4SI - umetna inteligenca za Slovenijo, ki deluje v sklopu Združenja za informatiko in telekomunikacije pri Gospodarski zbornici Slovenije.