Всички използват AI. Малцина знаят как да спечелят от него

Изкуственият интелект навлиза все по-бързо в бизнеса и публичния сектор, но масовото му внедряване все още не води до съизмерими икономически резултати. Технологиите обещават по-висока производителност и ефективност, но реалната трансформация изисква нещо повече от автоматизиране на съществуващите процеси – промяна в организациите, образованието и начина, по който държавите изграждат своята технологична инфраструктура.

Позовавайки се на изследвания на McKinsey, Роберто Алварес, изпълнителен директор на Global Federation of Competitiveness Councils (GFCC), обърна внимание на разминаването между нарастващото използване на AI и резултатите, които компаниите постигат. Според него основното предизвикателство вече не е достъпът до технологията, а превръщането ѝ в измерима икономическа стойност.

Ричард Билингам, главен оперативен директор на британския Aston University, направи важно разграничение между внедряването на изкуствен интелект и действителната трансформация на организациите.

Внедряването на AI и трансформацията чрез AI са две напълно различни неща. Има последователност – внедряване, оптимизация, трансформация. А ние бъркаме оптимизацията с трансформацията“, посочи той по време на Global Innovation Summit.

Според Билингам използването на новите инструменти за ускоряване на съществуващите дейности не е достатъчно. Истинската промяна започва, когато компаниите и институциите преосмислят самите процеси, вместо просто да ги направят по-ефективни.

Кой ще подготви следващото поколение експерти?

Едно от най-сериозните предизвикателства пред AI трансформацията е свързано с пазара на труда. Автоматизирането на рутинни задачи може да повиши производителността в краткосрочен план, но същевременно поставя под въпрос начина, по който младите специалисти навлизат в професията и натрупват опит.

Билингам предупреди, че стремежът към ефективност крие риск компаниите да премахнат именно началните позиции, които традиционно служат като първа стъпка в професионалното развитие.

Не бива да ставаме толкова ефективни, че да премахнем работата за начинаещи, а с нея и механизма, чрез който например моите деца ще могат да станат старши специалисти“, каза той.
Това налага промяна и в университетското образование. Според него добавянето на AI инструменти към съществуващите учебни програми не представлява истинска реформа. Вместо да се съсредоточават единствено върху предаването на знания, университетите трябва да развиват критично мислене, преценка и умения за решаване на проблеми.

Ако AI може да даде напълно задоволителен отговор на изпитен въпрос, защо изобщо продължаваме да оценяваме по този начин?“, попита Билингам.

Инвеститорът Елвин Гури, главен изпълнителен директор и управляващ партньор на INVENIO Partners, също открои преквалификацията като едно от най-важните направления за инвестиции. Според него обществата все още не са достатъчно подготвени за мащабната необходимост от придобиване на нови умения, а отговорността трябва да бъде споделена между бизнеса и държавата.

Българският AI излиза от лабораторията

На фона на тези предизвикателства България вече прави опити да пренесе изкуствения интелект от научните разработки към практическото му приложение в икономиката и публичния сектор. Борислав Петров, изпълнителен директор на INSAIT, подчерта, че AI не може да се разглежда като обикновена софтуерна технология, тъй като развитието му е неразривно свързано с фундаменталните научни изследвания.

По думите му именно инвестициите в наука позволяват на организациите да предвиждат технологичните предизвикателства години преди те да станат масови. Като пример той посочи разработването на езикови модели за езици с ограничени ресурси, включително български, още преди въпросите за контрола върху данните и AI суверенитета да придобият сегашното си значение.

Сред конкретните инициативи Петров открои българската AI фабрика – проект за около 90 млн. евро, който трябва да подпомогне развитието на местната технологична екосистема.

INSAIT работи и по мащабни проекти за внедряване на AI в държавната администрация. Един от тях е в Националната агенция за приходите, където според Петров вече е внедрена цялостна технологична система, включваща хардуер, езикови модели, приложения и необходимата регулаторна рамка. По думите му тя има над 6000 потребители.

Без енергия и инфраструктура няма AI икономика

Развитието на изкуствения интелект обаче поставя и все по-сериозни изисквания към физическата инфраструктура. Дейта центровете, изчислителните мощности и електроенергийните мрежи се превръщат в съществена част от технологичната конкурентоспособност на държавите.

Според Елвин Гури именно тук се откриват част от големите инвестиционни възможности. Наред с образованието и здравеопазването той посочи дейта центровете и енергийната инфраструктура като направления с растящо стратегическо значение.

По думите му центровете за данни вече не са просто икономически актив, а имат отношение към националната сигурност и технологичния суверенитет. За по-малките държави това създава допълнително предизвикателство, тъй като те невинаги разполагат с необходимите ресурси за самостоятелно изграждане на такава инфраструктура.

Затова Гури вижда възможности в регионалното сътрудничество, съчетано с инвестиции от частния сектор.

Предпоставка за всичко, което можем да направим, е електрификацията на икономиката – инвестициите в мрежите, диверсификацията на енергийните източници и гарантирането на достатъчно сигурни доставки, защото тези дейта центрове са изключително енергоемки“, подчерта той.

Дженифър Стийл от American University of Beirut допълни и геополитическия аспект. Достъпът до най-новите изчислителни технологии все повече зависи от международните отношения и ограниченията върху технологичния износ, което поставя отделните държави в неравностойна позиция. Съревнованието в AI икономиката постепенно излиза извън сферата на алгоритмите. Все по-голямо значение придобива способността на държавите да осигурят необходимите специалисти, енергия, изчислителен капацитет и институционална среда.

Накратко – използването на изкуствен интелект само по себе си вече не е достатъчно конкурентно предимство. Съществената разлика ще бъде между икономиките, които просто добавят нови технологии към досегашния си начин на работа, и тези, които успяват да изградят нови модели около тях.