Mākslīgais intelekts - no "modes vārda" līdz stratēģiskai nepieciešamībai

Prakse rāda, ka daļa uzņēmēju mākslīgo intelektu piesauc arī situācijās, kur pietiktu ar kvalitatīvu automatizāciju. Tomēr svarīgākais nav tehnoloģijas nosaukums, bet biznesa ieguvums. MI ieviešanas mērķi parasti iedalāmi četros virzienos: izmaksu samazināšana (piemēram, brāķa mazināšana), procesu paātrināšana (automātiska tāmēšana, datu apstrāde), klientu pieredzes uzlabošana un pārdošanas apjoma pieaugums.

Mākslīgais intelekts vairs nav tikai futūristisks koncepts vai tehnoloģiju entuziastu temats, bet ikdienas biznesa realitāte. Ģeneratīvo MI rīku, piemēram, ChatGPT, plašā pieejamība ir radījusi papildu interesi, taču uzņēmējiem svarīgākais ir atšķirt īslaicīgu ažiotāžu no reālām konkurētspējas priekšrocībām.

Kas uzņēmējdarbības kontekstā tiek saprasts ar mākslīgo intelektu

Būtiski uzsvērt, ka mākslīgais intelekts (MI) nav viena konkrēta tehnoloģija, bet dažādu tehnoloģiju kopums. Uzņēmējdarbības vidē to nereti jauc ar automatizāciju. Tomēr starp abiem risinājumiem ir būtiska atšķirība. Automatizācija nozīmē iepriekš definētu procesu izpildi pēc skaidriem noteikumiem, savukārt MI spēj arī analizēt un interpretēt datus, uz tiem balstoties, pieņemt lēmumus un sniegt rekomendācijas, kā arī mācīties pats no savas pieredzes.

Prakse rāda, ka daļa uzņēmēju mākslīgo intelektu piesauc arī situācijās, kur pietiktu ar kvalitatīvu automatizāciju. Tomēr svarīgākais nav tehnoloģijas nosaukums, bet biznesa ieguvums. MI ieviešanas mērķi parasti iedalāmi četros virzienos: izmaksu samazināšana (piemēram, brāķa mazināšana), procesu paātrināšana (automātiska tāmēšana, datu apstrāde), klientu pieredzes uzlabošana un pārdošanas apjoma pieaugums. Ne vienmēr tam nepieciešami dārgi, individuāli risinājumi – daudzos gadījumos var sākt ar jau tirgū pieejamiem rīkiem un sarežģītākas sistēmas ieviest pakāpeniski.

Praktiski MI izmantošanas piemēri uzņēmumos

Interese par MI Latvijā ir augsta – atbalsta programmās aptuveni trešdaļa projektu pieteikumu saistīti tieši ar MI integrēšanu uzņēmumu procesos. Īpaši aktīvi ir ražošanas uzņēmumi.

Ražošanā aktuālas ir iekārtas ar MI komponenti,  piemēram, mašīnredzi, kur MI, izmantojot attēlu atpazīšanu, veic kvalitātes kontroli un identificē brāķi, tā aizstājot manuālu pārbaudi. Pārdošanā un klientu servisā uzņēmumi ievieš automātiskās tāmēšanas risinājumus – sistēmas analizē klientu specifikācijas un vēsturiskos datus, sagatavojot precīzas tāmes un tā būtiski paātrinot apkalpošanu. E-komercijā MI palīdz personalizēt produktu ieteikumus un nodrošināt klientu atbalstu 24/7 režīmā, savukārt finanšu sektorā to izmanto krāpniecības atklāšanā un kredītriska vērtēšanā.

Datu kvalitātes un pieejamības nozīme

MI risinājumu kvalitāte ir tieši atkarīga no datiem, ar kuriem tie tiek apmācīti. Bez sakārtotas, pilnīgas un uzticamas datu bāzes nav iespējami kvalitatīvi rezultāti. Praksē bieži izrādās, ka lielākais izaicinājums nav pats MI rīks, bet gan uzņēmuma datu vide. 

Viena no tipiskākajām problēmām ir datu strukturēšana – informācija atrodas dažādās sistēmās, Excel failos vai pat papīra formātā, un pirms MI ieviešanas tā ir vispirms jāsavāc un vienādi jāstrukturē. Otrs izaicinājums ir precizitāte: vēsturiskajos datos bieži ir kļūdas vai nepilnības, kas var izraisīt MI “halucinācijas” un novest to pie nepareiziem secinājumiem. Jārēķinās, ka datu sakārtošana var izrādīties laikietilpīgāka un dārgāka par paša MI risinājuma izstrādi. 

Riski un atbildība, izmantojot MI risinājumus

MI risinājumi saistīti ar vairākiem būtiskiem riskiem. Pirmkārt, laika un finanšu un dimensija. Īpašu personalizētu sistēmu izstrāde var aizņemt gadu vai pat ilgāk, turklāt bieži nepieciešams arī papildu laiks testēšanai un kļūdu novēršanai. Sākotnēji plānotais budžets nereti izrādās nepietiekams, jo jāiegulda arī datu sakārtošanā un pielāgošanā. Parasti MI nav vienreizējs “pirkums” – sistēma nepārtraukti jāuzrauga, jāpielāgo un jāatjaunina, tādēļ uzņēmumam nepieciešama iekšējā kompetence ikdienā ar ieviesto risinājumu strādāt vai arī stabilam sadarbības partnerim, kas sniedz atbalsta pakalpojumu. 

Uzticamu partneru izvēle ir īpaši būtiska. Tirgū netrūkst skaļu solījumu, tāpēc pirms līguma slēgšanas rūpīgi jāizvērtē piegādātāja pieredze, iepriekš realizētie projekti un spēja nodrošināt ilgtermiņa atbalstu.

Visbeidzot, būtiski ir ētikas, datu aizsardzības un drošības jautājumi. Ja MI apstrādā personas datus, jāievēro Vispārīgās datu aizsardzības regulas (GDPR) prasības, tostarp attiecībā uz automatizētu lēmumu pieņemšanu un profilēšanu. Vienlaikus – jo vairāk digitālu procesu uzņēmums ievieš, jo lielāks kļūst potenciālais kiberapdraudējumu risks. Nepietiekami testētas vai slikti pārvaldītas sistēmas var radīt kļūdainus rezultātus, bet atbildības mehānismi, kurš uzņemas sekas par algoritma kļūdām, praksē vēl tikai nostiprinās.

Regulējuma pamatvirzieni Eiropas Savienībā

Eiropas Savienība ir viena no pasaulē pirmajām, kas izveidojusi visaptverošu regulējumu mākslīgā intelekta jomā, 2024. gadā pieņemot ES Mākslīgā intelekta aktu. Regulējuma pamatā ir riskos balstīta pieeja: jo lielāks ir potenciālais kaitējums cilvēka tiesībām, veselībai vai drošībai, jo stingrākas atbilstības, dokumentēšanas un uzraudzības prasības MI sistēmai. Plānots, ka līdz 2026. gada augustam akta prasības pilnībā tiks ieviestas dalībvalstu, tātad arī Latvijas, nacionālajos tiesību aktos.

ES regulējums neaprobežojas tikai ar šo aktu – MI izmantošana uzņēmējdarbībā vienmēr jāvērtē arī datu aizsardzības un cilvēktiesību kontekstā. Vispārīgā datu aizsardzības regula (GDPR) nosaka prasības automatizētai lēmumu pieņemšanai un profilēšanai, kā arī paredz personu tiesības zināt, kad lēmumu pieņēmis algoritms, un apstrīdēt tos. 

Vienotais datu pārvaldības regulējums (Data Governance Act, Data Act) veicina drošu datu koplietošanu un stiprina uzņēmumu iespējas izmantot kvalitatīvus datus MI attīstībai. Savukārt kiberdrošības prasības, tostarp NIS2 direktīva, uzliek pienākumu uzņēmumiem nodrošināt augstāku IT drošības līmeni un risku pārvaldību. 

Kopumā ES pieeja paredz, ka MI risinājumi jāattīsta inovācijas veicinošā, bet drošā un uz cilvēku orientētā veidā. Uzņēmējam tas nozīmē ne tikai tehnoloģisku gatavību, bet arī juridisku un organizatorisku sagatavotību darbam stingri regulētā digitālajā vidē.

MI kā ilgtermiņa attīstības virziens, nevis īstermiņa tendence

Arvien vairāk uzņēmumu saprot, ka mākslīgais intelekts nav vienreizējs digitalizācijas eksperiments, bet ilgtermiņa attīstības virziens. Tehnoloģiju attīstības temps pieprasa uz MI raudzīties stratēģiski, daudzu gadu perspektīvā. Kā uzsver eksperti, jautājums vairs nav “vai” izmantot MI, bet gan “kā” to darīt.

Racionālākā parasti izrādās “soli pa solim” pieeja – izmēģināt jau gatavus tirgū pieejamos rīkus (piemēram, biroja programmatūras paplašinājumus vai satura ģenerēšanas un datu analīzes instrumentus) un novērtēt to sniegto ieguvumu, pirms pieņemt lēmumus par lielām investīcijām apjomīgos, individuāli izstrādātos risinājumos.

Svarīgi skaidri definēt problēmu, ko MI risinās un kādu pievienoto vērtību radīs, un paredzēt tā ieviešanu uzņēmuma ilgtermiņa digitālajā attīstībā. Vienlaikus jāstiprina darbinieku kompetence un iekšējie resursi. Lielākie ieguvēji būs tie uzņēmumi, kas tehnoloģisko entuziasmu spēs sabalansēt ar pragmatisku risku un ieguvumu izvērtējumu.

Platformas izveide tiek īstenota Eiropas Savienības Atveseļošanas un noturības mehānisma investīcijas 2.1.2.1. “Digitālo pakalpojumu platforma business.gov.lv” ietvaros, ciešā sadarbībā ar valsts institūcijām un uzņēmēju pārstāvjiem.
Tās attīstība notiek pakāpeniski – testējot risinājumus, pilnveidojot lietojamību un pielāgojot platformu uzņēmēju reālajām vajadzībām. Īpaša uzmanība izstrādes procesā pievērsta lietotāju pieredzei – uzņēmēji ir aktīvi iesaistīti testēšanā un sniedz atgriezenisko saiti par platformas lietošanas ērtību.
Projekts “Digitālo pakalpojumu platforma biznesa attīstības veicināšanai” tiek īstenots ar Eiropas Savienības Atveseļošanas un noturības mehānisma (NextGenerationEU) finansējumu.