UI neusmiljeno spreminja pravila igre

dr. Danijel Skočaj

Umetna inteligenca (UI) bo imela na poslovanje podoben transformacijski vpliv, kot sta ga imeli uvedbi računalnikov in interneta. Ključna prednost te transformacije za podjetja so bistveno krajši čas od ideje do delujočega produkta, saj sinergija med človeškim znanjem in pametnimi razvojnimi orodji korenito povečuje produktivnost razvojnih ekip. Hkrati UI omogoča reševanje zelo kompleksnih problemov ter uvedbo novih produktov in poslovnih modelov. Podjetja, ki bodo z uvajanjem orodij UI odlašala, bodo v njihovo uvedbo sčasoma prisiljena, tista, ki jih premišljeno uporabljajo že danes, pa si na trgu že zagotavljajo odločilno konkurenčno prednost.

UI je ena najbolj ‘vročih’ tem zadnjih let. Čeprav se zdi, da je v širšo javnost vstopila šele nedavno, predvsem s pojavom klepetalnika ChatGPT, sta njen razvoj in uporaba bistveno širša ter segata na številna področja znanosti in gospodarstva.

Od ChatGPT do nišno specializiranih rešitev
Široka javnost je hitro spoznala uporabnost jezikovnih tehnologij in generativne umetne inteligence pri pisanju in izboljševanju besedil, prevajanju, povzemanju in sorodnih nalogah. A veliki jezikovni modeli, ki predstavljajo jedro teh sistemov, ponujajo mnogo več od tega. Z vidika računalniške znanosti delujejo kot izjemno zmogljivi modeli znanja. V procesu učenja so strukturirali velik del javno dostopnega človeškega znanja v obliko, ki omogoča bliskovito poizvedovanje in sintezo informacij. Njihova uporaba sega od neposrednega odgovarjanja na vprašanja, preko bolj poglobljenega poizvedovanja po informacijah do osebnih digitalnih asistentov in podpore zaposlenim pri vsakodnevnem delu.

Ti sistemi niso nezmotljivi. Lahko ustvarijo prepričljive, a napačne odgovore, zato je njihova uporaba smiselna le ob ustreznem preverjanju informacij in jasni odgovornosti uporabnikov. Kljub temu se tehnologija hitro izboljšuje: stopnja t. i. halucinacij se zmanjšuje, zlasti kadar so modeli prilagojeni specifičnim problemskim domenam in povezani z zanesljivimi viri podatkov. Poleg splošnih modelov se vse pogosteje pojavljajo specializirane rešitve za konkretne problemske domene in poslovne procese – od pravne podpore do medicinskih analiz ali izobraževanja. Na trgu nastaja val aplikacij, ki gradijo na splošnih zmogljivih velikih jezikovnih modelih, nadgrajenih z domenskim znanjem.

Za podjetja je v tem trenutku edino smiselno, da orodja UI obravnavate in jih v svoje procese vključujete z vso resnostjo. Ignoriranje te tehnologije, pretirano nezaupanje in odlašanje z njeno integracijo v poslovne procese vam bodo na dolgi rok škodili.

To predstavlja veliko priložnost za podjetja in start-upe, ki lahko na obstoječih temeljnih modelih razvijajo inovativne in nišno usmerjene digitalne produkte. Primer je slovensko podjetje Astra AI, ki razvija platformo za personalizirano učenje z interaktivnimi pametnimi tutorji. Takšni primeri dokazujejo, da UI ni zgolj orodje za optimizacijo obstoječega dela, temveč platforma za nastanek povsem novih storitev in poslovnih modelov.

Učinkovito orodje pri razvoju programske opreme
Veliki jezikovni modeli so se izkazali tudi kot izjemno učinkovito orodje prirazvoju programske opreme. Ker programski jeziki sledijo strogi logični strukturi, so ti modeli dragocena podpora pri generiranju kode, iskanju napak in razlagi kompleksnih programskih struktur. To razvijalcem omogoča prehod od rutinskega pisanja vrstic kode k zahtevnejši vlogi arhitektov sistemov, kjer je poudarek na kreativnem reševanju zahtevnih problemov. Ključna prednost te transformacije za podjetja je bistveno krajši čas od ideje do delujočega produkta, saj sinergija med človeškim znanjem in pametnimi razvojnimi orodji korenito povečuje produktivnost razvojnih ekip. Tudi na tem področju nastajajo nova podjetja, med njimi podjetje slovenskih strokovnjakov *codeplain, ki razvija rešitve za generiranje programske kode iz specifikacij v strukturiranem naravnem jeziku. Takšne inovacije ne le pospešujejo razvojne cikle, temveč tudi bogatijo način, kako podjetja gradijo in dolgoročno vzdržujejo svoje digitalne produkte.

Računalniški vid – prvi nadzornik kakovosti
Naslednje pomembno področje uporabe UI je računalniški vid. Ker je vid ključni človeški čut, avtomatizacija vizualnega zaznavanja omogoča avtomatizacijo številnih nalog, zlasti v proizvodnji. Vizualni nadzor kakovosti je en najbolj očitnih primerov, saj lahko sistemi strojnega vida popolnoma avtomatizirajo preverjanje izdelkov na proizvodnih linijah. Medtem ko so bili starejši sistemi omejeni na enostavne in strogo nadzorovane pogoje, sodobni pristopi, temelječi na globokem učenju, omogočajo robustno delovanje tudi pri zelo zahtevnih problemih. Zelo uspešno aplikacijo strojnega vida na tem področju so razvili v podjetju Sensum, ki proizvaja stroje za nadzor kakovosti v farmacevtski industriji. Razvili so eno prvih industrijskih rešitev na svetu, ki za vizualni nadzor kakovosti farmacevtskih tablet in kapsul v serijski proizvodnji uporablja globoko učenje. Sistem omogoča zanesljiv nadzor celo pri transparentnih izdelkih, pri katerih so tradicionalne metode pogosto povzročale visok delež lažnega izmeta. Uporaba rešitve lahko izmet zmanjša za približno 8–10 %, kar pomeni nižje stroške in manj odpadnega materiala. Poslovni učinek je izjemen: v obdobju od leta 2022 do konca leta 2025 je promet z napravami, ki vključujejo rešitve globokega učenja, v podjetju dosegel 18 milijonov evrov, kar predstavlja 31-% povečanje prihodkov na račun te tehnologije.

Brez sodelovanja z akademijo tečete počasneje
Omenjena rešitev je nastala v sodelovanju z raziskovalci Fakultete za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani (FRI UL). Med prvimi na svetu smo na FRI UL začeli sistematično raziskovati detekcijo vizualnih anomalij z metodami globokega učenja. Zgodnje raziskave in podrobno poznavanje relevantne metodologije so omogočile hiter in učinkovit prenos znanja v industrijsko prakso. Podoben primer vzajemnega akademsko-industrijskega sodelovanja je podjetje Genialis, ki razvija napredne platforme za analizo genomskih podatkov. Z metodami strojnega učenja pomaga farmacevtskim podjetjem odkrivati biomarkerje ter napovedovati odziv bolnikov na posamezna zdravila, kar je ključno za razvoj personalizirane medicine.

Slovenija ima močno in mednarodno prepoznavno raziskovalno skupnost na področju UI. Raziskovalci poglobljeno obvladajo najsodobnejše pristope in dobro razumejo, kaj je s tehnologijo mogoče doseči ter kje so njene omejitve.

Slovenija ima močno in mednarodno prepoznavno raziskovalno skupnost na področju UI. Kako jo lahko izkoristite? Raziskovalci poglobljeno obvladajo najsodobnejše pristope, imajo neposreden vpogled v najnovejše trende ter jih pogosto tudi aktivno soustvarjajo. Dobro razumejo, kaj je s tehnologijo mogoče doseči in kje so njene omejitve. Podjetja imate pogosto druge razvojne prioritete, zato vaši zaposleni novostim težje sledijo in se jim ne morejo poglobljeno posvečati. Tukaj je naše presečišče najbolj učinkovito: raziskovalci smo v sodelovanju z industrijo vir pomembne dodane vrednosti; pomagamo vam razvijati rešitve z velikim inovacijskim in tržnim potencialom.

Ignoranca je vaš sovražnik št. 1
Seznam področij, kjer UI prinaša preboje, je bistveno, bistveno daljši. Čeprav UI ni univerzalno zdravilo za vse izzive, v določenih panogah deluje kot močan generator konkurenčne prednosti. Najizrazitejši potencial za transformacijo izkazujejo področja informacijskih tehnologij in inženirstva, managementa in poslovanja, financ in zavarovalništva, marketinga, administracije, pravnih storitev, medijev ter logistike. Tudi na teh področjih umetna inteligenca ni čarobna palica, ki bi rešila vse probleme, je pa izjemno zmogljivo orodje za povečanje produktivnosti, ustvarjanje višje dodane vrednosti ter razvoj novih rešitev.
Za podjetja je v tem trenutku edino smiselno, da orodja UI obravnavate in jih v svoje procese vključujete z vso resnostjo. Medtem ko sta pretirana evforija in nerealistična pričakovanja odveč, so dolgoročno še bolj škodljivi ignoriranje te tehnologije, pretirano nezaupanje in odlašanje z njeno integracijo v poslovne procese.

Dr. Danijel Skočaj je redni profesor na Fakulteti za računalništvo in informatiko UL, kjer je predstojnik Laboratorija za umetne vizualne spoznavne sisteme. Raziskovalno se ukvarja predvsem z računalniškim vidom in spoznavno robotiko.

Preberite tudi