Težave in pomanjkljivosti slovenskega ekosistema UI

Umetna inteligenca (UI) je hitro razvijajoče se področje, kjer se tehnologije in zahteve trga nenehno spreminjajo. Rezultat tega je enostavno prepočasno posodabljanje izobraževalnih programov, ki ne sledijo trendom, kar pomeni, da diplomanti ne pridobijo celotnega (trenutno potrebnega) spektra znanj.

Mnogi izobraževalni programi se osredotočajo zgolj na tehnične vidike UI, kot so programiranje in algoritmično razmišljanje. Vendar pa trg pogosto zahteva tudi "mehke" veščine, kot so timsko delo, komunikacija in kreativno reševanje problemov ter globoko razumevanje specifičnih sektorjev, kot so finance, trženje, dobavne verige ipd. Tovrstna paleta znanj strokovnjakom omogoča smiselno umestitev tehnologije v poslovanje podjetja in ustvarjanje dodane vrednosti. Sposobnost delovanja v organizacijah in razumevanje poslovnih procesov je namreč ključna za učinkovito implementacijo rešitev UI. Trenutni izobraževalni programi pa kot rečeno ne ponujajo dovolj priložnosti za razvoj tovrstne interdisciplinarne strokovnosti.

Kljub temu ima Slovenija v primerjavi z ostalimi državami EU relativno dobre izobraževalne vzvode na področju umetne inteligence. Državne univerze in inštitucije, vključno z Univerzo v Ljubljani, Univerzo v Mariboru in Inštitutom Jožef Stefan, kažejo visoko koncentracijo strokovnjakov, ki dosegajo svetovno priznane rezultate. V Sloveniji programi dodiplomskega študija sicer ne vključujejo vsebin s področja UI, so pa magistrski programi po intenzivnosti vsebin UI v vrhu EU, in sicer zasedajo 2. mesto. Delež strokovnjakov za umetno inteligenco med diplomanti se v zadnjih letih spreminja, pri čemer je bila stopnja za magistrski študij leta 2020 4,1%. To je nekoliko nad povprečjem EU (3,9 %), a nižje od vodilnih evropskih držav.

S svojo 40-letno zgodovino raziskav in razvoja na področju UI je Slovenija (glede na okoliščine) nezanemarljiv igralec na tem področju. Začetki raziskav segajo v 1970-ta leta na Inštitut Jožefa Štefana, kjer raziskovalna dejavnost intenzivno poteka še danes, v njihovih prostorih pa deluje tudi Mednarodni raziskovalni center za umetno inteligenco (IRCAI). Lastne laboratorije imajo tudi številno druge univerze in raziskovalne ustanove, in sicer po naši oceni v Sloveniji trenutno deluje več kot 20 raziskovalnih ustanov na področju umetne inteligence.

Kljub mednarodni prepoznavnosti na področju raziskovanja in razvoja UI, je vrzel pri implementaciji tako v gospodarstvu kot v državni upravi očitna. Po podatkih Statističnega urada Republike Slovenije (SURS) zgolj 11% podjetij uvaja umetno inteligenco (UI), pa še ta je večinoma ne razvijajo interno – zgolj 3% podjetij uporablja samostojno razvito UI. Večina podjetij se zanaša na komercialno dostopne rešitve, torej uporabljajo modificirane komercialne, odprtokodne rešitve, razvite s strani zunanjih dobaviteljev.

Tehnologija UI se v Sloveniji v največji meri uporablja za izboljšanje varnostnih ukrepov in zagotavljanje varne uporabe informacijske in komunikacijske tehnologije, in sicer v kar 68% primerih. V približno 26% primerih je uporabljena za povečanje učinkovitosti trženja in prodaje, v 25% za optimizacijo proizvodnih procesov, okoli 20% podjetij, ki uporablja UI, pa jo vključuje v interne strategije upravljanja.

Intenzivno se UI uporablja za namene vizualnega prepoznavanja, generiranja naravnega jezika in strojno učenje. Drugi vidiki uporabe UI, kot so avtomatizacija delovnih procesov, prepoznavanje govora, analiza besedil in samostojno gibanje strojev, so v Sloveniji redkeje uporabljeni.

V Sloveniji pa se podjetja soočajo s težavami na področjih, ki so po kompleksnosti implementacije bistveno manj zahtevna in so praktično predpogoj za uspešno uporabo elementov umetne inteligence. Kar 60% podjetij in samozaposlenih se sooča s težavami pri digitalni preobrazbi svojega poslovanja. Med temi se tretjina podjetij sooča s finančnimi omejitvami, več kot tretjina pa trpi za pomanjkanjem kadra z ustrezno usposobljenostjo - kar 40% podjetij se spopada s pomanjkanjem veščin strojnega učenja ali modeliranja, 40% s pomanjkanjem veščin računalništva v oblaku, 52% s pomanjkanjem veščin upravljanja masovnih podatkov in 60% s pomanjkanjem programerskih veščin.

Raziskava AI Watch, ki jo izvaja Evropska komisija Slovenijo uvršča med najmanj ambiciozne države glede naložb v umetno inteligenco, in sicer so izmed 27 držav EU za nami po obsegu naložb zgolj Poljska, Romunija, Bolgarija, Grčija in Madžarska. Iz tega izhaja spoznanje, da je potreben znaten porast izdatkov, usmerjenih v umetno inteligenco. V primerjavi s sosednjimi državami je Slovenija prejela tudi nizko količino tveganega kapitala za naložbe v umetno inteligenco. Leta 2022 je bilo, kljub znatnem povečanju, vloženih zgolj 19 milijonov USD.

Slovenija ne uspeva »proizvesti« dovolj talentov s področja umetne inteligence, da bi zadostila nenehno naraščajočim potrebam v raziskavah in industriji. Kljub razmeroma dobremu in uspešnemu sistemu raziskovanja in izobraževanja se Slovenija še vedno sooča z "begom možganov" mlajših, visoko izobraženih ljudi, ki se spopadajo z nekonkurenčnimi plačami in stimulacijo.

Nizka zrelost in poznavanje možnosti uporabe umetne inteligence je verjetno glavni razlog za razmeroma omejeno implementacijo rešitev. Bančni in zavarovalniški sektor sta pri tem najnaprednejša, pri čemer se umetna inteligenca večinoma uporablja za ocenjevanje tveganj in modeliranje, aktivnosti proti pranju denarja, odkrivanje goljufij in podobno. Iniciative o uporabi umetne inteligence ali vsaj preizkušanju primerov uporabe najpogosteje izhajajo iz prepoznane potrebe po poenostavitvi poslovnega procesa, a pogosto naletijo na ovire kot so pomanjkanje vodstvene podpore, razpoložljivost podatkov ali regulatorne omejitve. Slovenski regulatorji na področju finančnih storitev za določene procese zahtevajo zmožnost pojasnitve odločitvenega procesa, s čimer omejujejo možnost uporabe umetne inteligence, ki deluje po principu "črne skrinjice".

V splošnem opažamo, da gre pri večini podjetij za pomanjkanje podatkovnih strategij in fragmentacijo podatkov, vključno z različnimi strukturami in formati, kar predstavlja največjo oviro in razmislek o smiselnosti uporabe umetne inteligence. Pogosto omenjeni pomisleki so povezani tudi z GDPR in vprašanjem lastništva ter obdelave podatkov.