Gervigreind og snjallar lausnir í opinberri þjónustu – II. hluti: Lýðvæðing, grænar lausnir og siðfræði


Í fyrra bloggi DataLab um snjallar lausnir í opinberri þjónustu var fjallað um þau tækifæri sem liggja í notkun gervigreindar hjá hinu opinbera. Í þessari grein, sem Axel Örn Jansson hjá DataLab skrifaði, köfum við í frekari vangaveltur um gervigreind og snjallar lausnir hjá hinu opinbera með áherslu þrjú mikilvæg málefni:

  • Lýðvæðing gervigreindar, snjallra lausna og gagna er viðfangsefni þar sem markmiðið er að veita almenningi aðgang að tólum gervigreindarinnar, sem og tækifæri til að þróa slík tól. Þar gegna opinber gögn mikilvægu hlutverki, því undirstaða gervigreindar og snjallra lausna eru gögn.
  • Umhverfismál og grænar lausnir hafa mikið verið í umræðunni og á þeim sviðum eru mörg tækifæri fyrir hið opinbera að nýta tól gervigreindarinnar og innleiða snjallar lausnir til að vinna betur að kolefnisjöfnun og almennt minnka sóun. Einnig má líta til þess að samræma þá nálgun þvert yfir stofnanir.
  • Siðfræði gervigreindar (e. AI ethics) er mikilvægt málefni sem hafa þarf í huga þegar nýjar lausnir eru þróaðar og sérstaklega þegar hið opinbera er annars vegar. Þar má sérstaklega nefna innbyggðar skekkjur sem búa í sögulegum gögnum og þarf að varast. Til eru lausnir við þessum vanda og hafa víða verið þróaðar leiðbeiningar og leikreglur er varða skynsamlega notkun á gervigreindartækninni.

“Markmiðið með því að innleiða gagnadrifnar og snjallar lausnir í opinberum rekstri er meðal annars að létta álag og auka afkastagetu svo starfsfólk geti betur sinnt verkefnum þar sem slíkar lausnir nýtast ekki. Tilgangurinn er ekki að leysa starfsfólk af hólmi heldur styðja starfsfólkið og stofnunina í sínum verkefnum.”

Axel Örn Jansson hjá DataLab

Er fyrirtæki þitt tilbúið fyrir gervigreindarbyltinguna? Hjá DataLab starfa sérfræðingar á sviði hagnýtingar gagna í snjöllum lausnum sem m.a. aðstoða við stefnumótun, fræðslu og leiðsögn vegna hagnýtingar slíkra lausna. Hafðu samband og fáðu stutta kynningu á möguleikum gagnadrifinna og snjallra lausna þér að kostnaðarlausu.

Lýðvæðing gervigreindar er mikilvæg til framtíðar

LÝÐVÆÐING GERVIGREINDAR

Til að hægt sé að veita almenningi aðgang að tækifærum og tólum gervigreindarinnar er mikilvægt að stofnanir og hið opinbera auki aðgengi að opnum ríkisgögnum. „Opin ríkisgögn“ eru öll þau gögn sem safnað er af ríkisstofnunum og varða ekki persónuvernd, öryggishagsmuni eða háð öðrum takmörkunum, og hægt er að gera aðgengileg almenningi á tölvutæku formi.

Sem dæmi um slík gögn má nefna tölur um lyfjanotkun almennings sem Landlæknir safnar og opinberar; mælingar Vegagerðarinnar á umferð um vegi landsins og færð á vegum; upplýsingar um úthlutanir styrkja frá Rannís eða rafrænir textar Íslendingasagna.

Grunnhugmyndin með opnum gögnum er að gera sem flestum – einstaklingum, stofnunum og fyrirtækjum – kleift að prófa sig áfram og búa til virði á grundvelli gagnanna. Þetta ýtir einnig undir gagnamenningu hjá almenningi, þar sem gögn eru notuð til að svara spurningum. Ofan á það mun það að opna á gögn hins opinbera auka gagnsæi í stjórnsýslu og þar með traust.

UMHVERFISMÁL OG GRÆNAR LAUSNIR

Á hvaða sviði geta þá gervigreind og snjallar lausnir helst nýst þegar kemur að umhverfismálum og baráttunni við loftslagsbreytingar?

Hér má nefna nokkur svið:

  • Eiming gagna: Snjallar lausnir geta sameinað gríðarstór gagnasöfn og síað mikilvægar upplýsingar úr þeim. Þannig er hægt að taka betur upplýstar lykilákvarðanir og tryggja að farið sé í aðgerðir sem bæta viðbúnað, seiglu og aðlögun þegar kemur að loftslagsbreytingum.
  • Bætt forspárgeta: Gervigreind má nýta til að spá fyrir um raforkuframboð og halda jafnvægi á rafmagnskerfinu, eða spá fyrir um uppskeru í landbúnaði þar sem breytt veðurfar ógnar fæðuöryggi.
  • Bestun í flóknum kerfum: Snjallar lausnir geta hjálpað við að besta orkuþörfina í byggingum, eða besta tímaáætlanir stórra vöruflutninga.

Margar stofnanir eru nú þegar að nýta sér aðferðir gervigreindar og snjallra lausna í einhverjum mæli. Þær virðast flestar vera að innleiða þessar lausnir hver í sínu horni en lítil yfirsýn er yfir hvað hver og einn hefur verið að þróa og hvernig mætti deila reynslu og sérfræðiþekkingu, bæði milli hins opinbera og einkaaðila. 

Þetta er vegferð sem er rétt að hefjast.

Þegar kemur að því að koma þessari vegferð á laggirnar hjá hinu opinbera er því þörf á reynslu, tilraunaverkefnum, uppbyggingu á nýjum innviðum, sameiginlegri sýn og einnig þarf að huga vel að gagnamenningu.

Vegferðina má hugsa í þremur áföngum:

  • Gögn og gagnainnviðir.
  • Rannsóknir og fjármagn til nýsköpunar.
  • Reglugerðir, viðskiptalíkön og markaðssókn.

Aðgengi að gögnum og gagnainnviðum er ákveðið forystufé í þessari vegferð, hvort sem það er í formi kortlagningar á tiltækum gögnum og líkönum sem má endurnýta eða þá aðgangur að tölvubúnaði eða umhverfi þar sem hægt er að prófa og þróa lausnir.

Markviss fjármögnun í rannsóknar- og nýsköpunarverkefni á þessu sviði hjálpar til við að virkja þverfaglega samvinnu, bæði milli einkaaðila, háskólasamfélagsins og hins opinbera sem og milli mismunandi geira í atvinnulífinu.
Reglugerðir, viðskiptalíkön og markaðssókn þarf að hafa í huga og styðja þegar þessar lausnir eru útfærðar og ná síðar meir útbreiðslu. Þessi liður er flókinn og þarf hér að huga að hinum ýmsu hagsmunaaðilum.

Gagnasöfnun og snjallar lausnir munu gegna stóru hlutverki í baráttunni gegn hvers kyns sóun. Framundan er betri nýting auðlinda á grundvelli gagna og snjallra lausna. Fyrir vikið mun draga úr orku- og matvælasóun og samgöngur og framleiðslutæki verða umhverfisvænni.

Axel Örn Jansson

SIÐFRÆÐI GERVIGREINDAR OG STEFNA

Við hjá DataLab erum engir sérfræðingar í siðfræði en höfum fylgst með umræðunni sem snýr að siðfræði gervigreindar (e. AI Ethics).

Mögulegur ávinningur gervigreindartækni er gríðarlegur en samhliða þarf að huga að áhættunni sem fylgir hagnýtingu tækninnar og hafa lýðræðisleg gildi og mannréttindi til hliðsjónar.

Til að vandamál falli undir siðfræði gervigreindar þarf að vera uppi spurning um hvað er það rétta að gera í ákveðnum aðstæðum er snerta gervigreind. Mikilvægt verður því að svara áður ósvöruðum spurningum og spyrja nýrra spurninga. Hugmyndin er að tæknin vinni í okkar hag og til þess þarf að ná sameiginlegri sýn á hvernig ábyrg notkun og hönnun lítur út.

Eistland er oft tekið sem dæmi þegar rætt er um stafvæðingu hins opinbera þar sem Eistar hafa lengi verið frumkvöðlar á því sviði. Þar sem stafrænir innviðir Eista eru nú vel þekktir og hafa þroskast með samfélaginu seinustu 20 árin, þá hafa þeir einnig sett sér markmið fyrir næsta áfanga sem er á sviði snjallvæðingar og notkun gervigreindar. Þeir eru nú með um 50 virk verkefni sem hefur verið komið á laggirnar.

Stefna Eista er nefnd KrattAI. Kratt er persóna eða vera úr þjóðsögum Eista, samsett úr heyi og heimilishlutum úr málmi sem er vakin til lífsins og gefin mannssál. Í meginatriðum var Kratt þjónn sem smiður gerði úr heyi eða gömlum búsáhöldum til að hjálpa til við verkefni sín.

En einnig þurfti að sýna aðgát, því ef Kratt var ekki haldið uppteknum þá gat það ráðist gegn skapara sínum. 

Einhverjum gæti dottið í hug, með líkum hætti, að líkja gervigreind við Lagarfljótsorminn sem vex og vex í óstjórnanlegar stærðir, spúir eitri og þarf að lokum að fjötra í botn Lagarfljótsins. Þetta gæti verið ýkt samlíking – og ekki trúverðug nema þá í því tilfelli að við værum staðsett í hugarheimi Stan Lee.

Siðferðisleg sjónarmið skipta miklu máli hjá hinu opinbera

Siðferðisleg sjónarmið þarf að hafa í huga, ekki síst þegar þróaðar eru lausnir fyrir hið opinbera sem þarf að sýna gott fordæmi. Sum lönd, líkt og Danmörk og Bretland, hafa til að mynda sett á laggirnar sérstaka stýrihópa eða deildir innan stofnana sem eiga að fara með þessi mál. 

Einnig hafa fyrirtæki sem starfa ekki í hagnaðarskyni myndað hópa sem vinna að því að nýta gervigreind og snjallar lausnir í þágu samfélagsins og hafa verið mótaðar sameiginlegar leikreglur. Nefna má The Center for the Governance of AI, The Alan Turing Institue, OpenAI, AI Now Institute og fleiri.

“Eftir því sem tæknin þroskast og hagnýtingartilfellum fjölgar er viðbúið að tortryggnin víki fyrir skynsamlegu mati á kostum þess að nýta tæknina þar sem hún hentar.”

Axel Örn Jansson

ÁVINNINGUR OG ÁSKORANIR

Þegar fólk hugsar um heim þar sem gervigreind er allsráðandi er líklegt að ímyndunaraflið sjái fyrir sér óstjórnanleg vélmenni frekar en að láta hugann reika um framtíð þar sem gervigreind leysir ýmis erfiðustu vandamál samfélagsins. Hið síðarnefnda er að líkindum mun nær sannleikanum.

Gervigreind hefur nú þegar náð merkilegum árangri við að takast á við ákveðnar grundvallaráskoranir. Þar má nefna lausnir Deep Mind sem lúta að skilningi á grunnvirkni próteina, og þróun á nýju spálíkani sem sér fyrir nákvæmari veðurmynstur en áður var mögulegt.

Snjöll spálíkön greina sífellt betur flókin veðurmynstur

“Snjallar lausnir munu ýmist leysa okkur af hólmi, bæta við nýrri getu eða styðja við og bæta ákvarðanatöku starfsfólks á öllum sviðum.”

Axel Örn Jansson

Vísindamenn nota gervigreind í auknum mæli til að álykta um þær meginreglur sem liggja til grundvallar mjög flóknum raunverulegum fyrirbærum – reglur sem við gætum mögulega aldrei uppgötvað án aðstoðar hennar. Næsta grundvallaráskorunin mun meðal annars tengjast umhverfismálum og aðgerðum í átt að kolefnishlutleysi.

Þörf er á samstarfi sérfræðinga í einkageiranum og hinu opinbera svo snjallar lausnir og gervigreindarfræðin geti náð verulegum framförum í þessum grundvallaráskorunum.


LOKAORÐ

Vonir standa til þess að brátt verði hægt að samræma þessa vegferð enn frekar hjá hinu opinbera, með gögnum og gagnainnviðum. Hægt er að læra heilmikið af stefnu Eistlands sem og annarra landa, bæði hvað varðar stefnumótun og innleiðingu á lausnum.

Undirstaða margra stofnana er gagnaöflun og miðlun upplýsinga. Gagnamenning hjá hinu opinbera er því mikilvæg sem og skilningur á og traust til gagnadrifinna lausna. Stafrænt Ísland hefur síðan 2020 leitt vinnu hvað varðar stafvæðingu hins opinbera. 

Þar hafa gögn verið gerð aðgengilegri með opnum vefþjónustum og komið hefur verið á frekara samspili milli stofnana með Straumnum (e. X-Road) samhliða stafvæðingu ýmissa ferla hjá ríkisstofnunum.

Snjallvæðingin er sannarlega framundan.

Gervigreind og snjallar lausnir í opinberri þjónustu – I. hluti: Hindranir og tækifæri

Notkun gervigreindar og snjallra lausna í opinbera geiranum eykst stöðugt um allan heim.


Tæknin þróast hratt og verður áreiðanlegri, aðgengilegri og ódýrari með hverju árinu sem líður. Gríðarleg tækifæri eru fyrir opinberar stofnanir til að nýta slíka tækni enda búa opinberir aðilar yfir miklu magni gagna sem er aðalfóður snjallra lausna.


Hér verður fjallað um nokkrar áskoranir vegna innleiðingar gagnadrifinna og snjallra lausna í opinberum rekstri en sjónum svo beint að sviðum þar sem þegar er verið að nýta tæknina á spennandi hátt víða um heim til að bæta nýtingu fjármuna og þjónustu við borgarana og auka sjálfvirkni.


Reynt verður að setja umræðuna í íslenskt samhengi.

HELSTU PUNKTAR TIL AÐ TAKA MEÐ:

  • Gríðarleg tækifæri eru fyrir opinbera aðila að nýta sér möguleika gervigreindar, enda búa þeir iðulega yfir miklu magni gagna sem eru aðalfóður snjallra lausna
  • Ýmsar áskoranir eru í vegi snjallvæðingar hins opinbera, meðal annars tortryggni gagnvart nýrri tækni, siðferðisleg álitamál gagnvart skjóstæðingum, kerfistregða og skortur á hæfum sérfræðingum í samkeppni við einkageirann
  • Nú þegar er tæknin víða nýtt til að bæta opinbera þjónustu og rekstur, til dæmis með sjálfvirknivæðingu ýmissar bakvinnslu sem og afgreiðslu og upplýsingagjafar
  • Nettengdir nemar (e. Internet of Things) fæða gögn til reiknirita sem bæta eftirlit og viðhald með ýmiss konar innviðum og mannvirkjum
  • Umhverfismál og grænar lausnir verða stórt viðfangsefni snjallra lausna í næstu framtíð, þar sem lágmörkun sóun og betri nýting auðlinda verður helsta markmiðið

Er fyrirtæki þitt tilbúið fyrir gervigreindarbyltinguna? Hjá DataLab starfa sérfræðingar á sviði hagnýtingar gagna í snjöllum lausnum sem m.a. aðstoða við stefnumótun, fræðslu og leiðsögn vegna hagnýtingar slíkra lausna. Hafðu samband og fáðu stutta kynningu á möguleikum gagnadrifinna og snjallra lausna þér að kostnaðarlausu.

Óþekkti embættismaðurinn gegnir lykilhlutverki í snjallvæðingu hins opinbera

GERVIGREIND – GAGNADRIFNAR OG SNJALLAR LAUSNIR

Auk gagna byggja snjallar lausnir á hugbúnaðarinnviðum, ýmsum reikniritum (e. algorithms) og reiknigetu. Hugtakið „gervigreind“ er oft notað í almennri umræðu til að lýsa slíkum lausnum þar sem þær leysa í mörgum tilfellum verkefni sem áður kröfðust mannlegra vitsmuna.

Í þessari samantekt er það heiti notað þegar við á en einnig er talað um „gagnadrifnar og snjallar lausnir“ sem lýsir tækninni ágætlega. Á ensku eru lykilorðin data science, machine learning og AI.

ÁSKORANIR FYRIR OPINBERA GEIRANN

Tæknin býður upp á marga möguleika til hagræðingar og betri þjónustu en það eru þó ýmsar áskoranir sem þarf að takast á við á vegferðinni sem framundan er.

Tortryggni gagnvart gervigreind

Opinberir aðilar sem starfa í almannaþágu hafa ríkari skyldur gagnvart almenningi en fyrirtæki á markaði. Það kemur því ekki á óvart að stjórnendur þar og starfsmenn séu hikandi við tækni sem er ný af nálinni, oft umdeild og höndlar þar að auki með viðkvæmar persónuupplýsingar. Þessi viðhorf endurspegla að mörgu leyti viðhorf borgaranna sem einnig eru tortryggnir gagnvart notkun gervigreindar.


Eftir því sem tæknin þroskast og hagnýtingartilfellum fjölgar er viðbúið að tortryggnin víki fyrir skynsamlegu mati á kostum þess að nýta tæknina þar sem hún hentar.

Tæknin finnur sér farveg í sátt við samfélagið sem hún þjónar.

Breytingar eru erfiðar fyrir fólk og ferla

Breytingar eru erfiðar fyrir allar skipulagsheildir, en þær geta mætt enn meiri mótspyrnu hjá opinberum aðilum, ekki síst ríkisstofnunum, þar sem krafan um arðsemi og að halda í við samkeppnina eiga síður við.


Innleiðing snjallra lausna snýst ekki aðeins um að ráða inn nokkra sérfræðinga til að sjá um málið, heldur felur hún oft í sér stefnumótun og endurskipulagningu á ferlum og vinnulagi allra starfsmanna, sem getur tekið á.


Markmiðið með því að innleiða gagnadrifnar og snjallar lausnir í opinberum rekstri er m.a. að létta álag og auka afkastagetu svo starfsfólk geti betur sinnt verkefnum þar sem slíkar lausnir nýtast ekki. Tilgangurinn er ekki að leysa starfsfólk af hólmi.

Til að lausnirnar fái brautargengi í opinberum stofnunum er mikilvægt að leiðtogar miðli þessari hugsun skýrt innan sinnar skipulagsheildar.

Skortur á þekkingu og hæfum einstaklingum

Hæfir sérfræðingar á þessu sviði eru eftirsóttir og má gera ráð fyrir umframeftirspurn eftir þeirra kunnáttu á næstu árum — bæði á sviði tæknilegra úrlausnarefna en ekki síður á sviðum sem snúa að innleiðingu nýrra lausna í starfseminni.

Það kann því að vera áskorun fyrir opinbera aðila að laða að hæfa sérfræðinga sem einkageirinn sækist jafnframt eftir. Opinberir aðilar þurfa að taka skrefið og fjárfesta í slíku fólki og auðvelda núverandi sérfræðingum að „stíga upp“.

Með sterka sveit starfsmanna í fararbroddi fá opinberar stofnanir mun meira út úr samstarfi við utanaðkomandi sérfræðinga.

“Comme de l’escargot!”

Kerfistregða

Stóru kerfin okkar virðast oft þróast á hraða snigilsins þótt víða sé vilji fyrir hendi að uppfæra þau og nútímavæða. Hugmyndir að úrbótum mæta andstöðu hagsmunaaðila, best sé að stíga varlega niður og hrófla sem minnst við hlutunum. Landbúnaður, menntakerfi, heilbrigðiskerfi og velferðarkerfi koma upp í hugann.

Innbyggð kerfistregða er og verður til staðar. Við sem sjáum tækifæri í hverju horni ættum því að stilla væntingum í hóf og hugsa til lengri tíma.

Nýjungar verða innleiddar í skrefum og meðvindur fæst með því að sýna fram á skýran ávinning og á grundvelli reynslu og þekkingar sem byggist upp innan þeirra stofnana sem ríða á vaðið.

TÆKIFÆRIN: SNJALLAR LAUSNIR Í OPINBERUM REKSTRI

Nú þegar eru gagnadrifnar og snjallar lausnir notaðar í opinberum rekstri víða um heim með góðum árangri. Framundan er umbylting ferla og þjónustu, sjálfvirknivæðing og aukin afkastageta með tilheyrandi sparnaði og betri gagnadrifnum ákvörðunum.


Hér að neðan er fjallað um nokkur dæmi.

Tæknin nýtt til að auka afköst í opinberri þjónustu

Kröfur og væntingar til opinberra aðila hvað varðar hlutverk og þjónustu eru sífellt að aukast. Ein leið til að mæta þessum kröfum er að ráða fleira fólk til að sinna hinum ýmsu verkefnum sem samfélagið hefur falið opinberum aðilum að sinna.

Önnur leið er að nýta tæknina til að taka smám saman yfir verkefni sem áður kröfðust aðkomu starfsmanna. Gagnadrifnar og snjallar lausnir hafa verið notaðar til leysa mannshöndina af í stöðluðum og endurteknum verkefnum eins og við útgáfu, meðhöndlun og eftirfylgni reikninga, launagreiðslur, áætlanagerð, útgreiðslu bóta og útgáfu ýmissa vottorða og skjala.

Talað er um sjálfvirknivæðingu í þessu sambandi og þar er gervigreindin á heimavelli.

Sjálfvirkt og bætt eftirlit með greiðslukerfum

Þá hefur tæknin verið nýtt til að finna og koma í veg fyrir kostnaðarsöm frávik í launa-, skatt- og bótakerfum, gegn peningaþvætti og til að greina misferli og óhagræði í innkaupum og stórum útboðum á vegum hins opinbera.

Gervigreindarlausnir henta sérlega vel til þess að bæta og sjálfvirknivæða hvers kyns eftirlit með greiðslukerfum sem geta til dæmis bætt skattheimtu svo um munar og tryggt að takmarkaðir fjármunir hins opinbera renni til þeirra sem á þeim þurfa að halda.

Gervigreindartækni er beitt til að finna og koma í veg fyrir skattsvik sem árlegra kosta ríkissjóð tugi milljarða króna.

Stórbætt þjónusta og upplýsingagjöf

Gervigreind er þegar notuð til að auka sjálfvirkni í þjónustuverum þar sem spjallþjónar svara algengustu fyrirspurnum og beina skjólstæðingum áfram réttan farveg til lausnar sinna mála. Þannig nýtist starfsfólk betur til að svara flóknari fyrirspurnum sem spjallþjónarnir ráða ekki við og reynsla og tími starfsfólks nýtist betur. Dæmum um slíkt fjölgar nú hér á landi.


Slíkar lausnir má nýta í velferðarkerfi til að upplýsa borgara betur um réttindi sín og benda á frekari þjónustu og úrlausnir. Augljóst tækifæri fyrir slíka tækni eru í fyrstu snertingu í heilbrigðiskerfinu þar sem slíkar lausnir mætti nýta til að svara einföldum fyrirspurnum og þannig létta álagið.

IoT eftirlitstækni mælir slit og spáir fyrir um viðhaldsþörf

Það er mikið og flókið verkefni að hafa eftirlit með og viðhalda hinum fjölmörgu innviðum sem opinberir aðilar bera ábyrgð á, svo sem vegakerfi, veitukerfi, almenningssamgöngur og upplýsingarkerfi. Fyrir vikið er hætta á að viðhaldsaðgerðir mótist af kostnaðarsömum viðbrögðum við óvæntum áföllum.

IoT (e. Internet of Things) nemar og gervigreind sem nýtir sér gögn þeirra gerir mögulegt að greina í tíma viðhaldsþörf og hættu á þjónustufalli vegna slits og bilana ýmissa kerfa og tækja. Samkvæmt skýrslu McKinsey er áætlað að nýting IoT tækni í þessum tilgangi geti haft í för með sér efnahagslegan ábata sem svarar þúsundum milljarða dala árlega þegar árið 2025.

Bilun í veitukerfi veldur tjóni í HÍ á dögunum (mynd frá Slökkviliði höfuðborgarsvæðisins)

Stýring umferðar

Ýmis dæmi eru um að gervigreind sé notuð til að greina umferð í þeim tilgangi að bæta ljósastýringu og jafna álag á vegakerfi, fækka slysum, sjá fyrir umferðarhnúta og minnka þar með losun koltvísýrings.

Yfirvöld í Pittsburg í Bandaríkjunum hafa náð miklum árangri á þessu sviði, en þar hefur tekist að minnka umferðartíma um 20% og útblástur koltvísýrings um sama hlutfall með gervigreindartækni.

Í Kína er tæknin notuð til að gefa rauntímaupplýsingar um umferðarhraða, ólöglegan akstur og líkur á slysum á tilteknum vegum og svæðum, þar sem einnig er tekið tillit til þátta eins og veðurskilyrða.

Umferðarhnútar á höfuðborgarsvæðinu með tilheyrandi mengun, slysahættu og sóun á dýrmætum tíma fólks er verðugt vandamál fyrir gervigreindartækni.

Stytting vinnuvikunnar

Eitt af verkefnum næstu ára er að standa við skuldbindingar um styttingu vinnuvikunnar án þess að fjölga starfsfólki.

Gagnadrifnar og snjallar lausnir munu gegna stóru hlutverki í viðleitni opinberra aðila til að bæta þjónustu og standa undir lögbundnu hlutverki sínu á sama tíma og vinnuframlag starfsmanna minnkar.

Reglubundnar og einfaldar aðgerðir munu í auknum mæli falla undir verksvið sjálfvirkra lausna en sérhæfðir starfsmenn mun sinna hinum flóknari og áhugaverðari verkefnum.

Umhverfismálin og grænar lausnir

Gagnasöfnun og snjallar lausnir munu gegna stóru hlutverki í baráttunni gegn hvers kyns sóun. Framundan er betri nýting auðlinda á grundvelli gagna og snjallra lausna. Fyrir vikið mun draga úr orku- og matvælasóun og samgöngur og framleiðslutæki verða umhverfisvænni.

Hér mun hið opinbera gegna lykilhlutverki með skattaívilnunum vegna fjárfestinga einkafyrirtækja í grænni tækni og beinum styrkjum til frumkvöðla. Einnig mun hið opinbera sýna gott fordæmi og hagnýta slíkar lausnir í eigin rekstri.

Menntun og heilbrigðismál

Mennta- og heilbrigðismál eru tveir risastórir málaflokkar sem gervigreindin á eftir að umbreyta á næstu áratugum og verðskulda dýpri umfjöllun — seinna meir.

Frumkvöðlar og fjármagn leita í þessar áttir um allan heim og þróunin er hröð. Krafa almennings er að kerfin nútímavæðist, verði skilvirkari og veiti betri þjónustu. Úr annarri átt, frá pólitíkinni, kemur svo krafan um betri nýtingu fjármagns. Faraldurinn hefur flýtt fyrir þróuninni eins og við þekkjum vel.

Lausnir sem hagnýta gervigreindartækni og sérsníða þjónustu að þörfum og einstökum aðstæðum hvers og eins og auka skilvirkni og afkastagetu eru handan við hornið.

Og jarðvegurinn er frjór. Niðurstaðan verður betra heilbrigðis- og menntakerfi fyrir notendur og starfsmenn.

SAMANTEKT

Tækifærin til að nýta gögn í snjöllum lausnum sem hagnýta gervigreindartækni eru víða í opinberum rekstri og ávinningurinn getur verið mikill — betri þjónusta, aukin afköst og betri nýting fjármuna.


Margar þjóðir eru komnar lengra á þessu sviði en við og því er full ástæða til að hvetja opinberar stofnanir hér á landi til að kynna sér tæknina og hagnýtingarmöguleikana, læra af reynslu nágrannaþjóða, til dæmis systurstofnana og nýta hvers kyns samstarfsvettvang sem þau hafa aðgang að. Hefja svo markvissa og skynsamlega fjárfestingu í fólki, innviðum og ferlum sem styðja við innleiðingu tækninnar.

Skref fyrir skref.

Er hægt að meta arðsemi fjárfestingar (e. ROI) í gervigreind?

Það er eðlilegt að gera kröfur um sannanlegan ávinning, fjárhagslegan eða annars konar, þegar fjárfest er í nýrri tækni, tækjum og þekkingu. Þegar hefðbundnar hugbúnaðarlausnir eru annars vegar er þetta oft fremur einfalt reikningsdæmi. Útreikningur á arðsemi fjárfestinga í gervigreindar- og gagnalausnum er yfirleitt töluvert snúnari. 

Samkvæmt könnun MIT og Boston Consulting Group frá 2020 sögðust aðeins 10% fyrirtækja hafa uppskorið umtalsverðan fjárhagslegan ávinning af snjallverkefnum sínum. Önnur könnun leiddi í ljós að 79% fyrirtækja sem sjá enga arðsemi eða jafnvel tap af sínum verkefnum eru ekki með kerfi eða ferla til að mæla árangur af slíkum verkefnum.

Spurningin vaknar því: Er vandinn fólginn í flókinni tækni í þróun eða kunnáttuleysi við að skilgreina mælikvarða?

HELSTU PUNKTAR TIL AÐ TAKA MEÐ:

  • Erfitt getur verið að mæla arðsemi fjárfestinga í gervigreind
  • Þau fyrirtæki sem náð hafa mestum árangri í gervigreind standa sig einnig best við að skilgreina mælikvarða
  • Helstu vandkvæði við skilgreiningu mælikvarða snúa að rekjanleika afraksturs, fáum fyrirmyndum og ólíkum áskorunum fyrirtækja, sem ekki eru samanburðarhæfar
  • Leiðir til að tækla mælingar á ávinningi felast meðal annars að því að skilgreina vel hina viðskiptalegu áskorun, líta til óbeins ávinnings og skilgreina strax í upphafi viðeigandi mælikvarða

Er fyrirtæki þitt tilbúið fyrir gervigreindarbyltinguna? Hjá DataLab starfa sérfræðingar á sviði hagnýtingar gagna í snjöllum lausnum sem m.a. aðstoða við stefnumótun, fræðslu og leiðsögn vegna hagnýtingar slíkra lausna. Hafðu samband og fáðu stutta kynningu á möguleikum gagnadrifinna og snjallra lausna þér að kostnaðarlausu.

Mynd: Yuliia Chyzhevska í gegnum Canva Pro

HVAÐ ER ARÐSEMI FJÁRFESTINGAR?

Í sínu einfaldasta formi er arðsemi fjárfestingar (e. return on investment, ROI) hlutfall þar sem ágóði er veginn á móti upphaflegri fjárfestingu [ágóði/fjárfesting].

Yfirleitt fellur kostnaður til við upphaf verkefnis en arðsemin eða afraksturinn kemur fram í ótilgreindri framtíð. Í öllu falli er mun meiri óvissa um hvenær ágóði fellur til en kostnaðurinn. Hugsunin er því einföld, en útfærslan er það ekki alltaf.

Beina arðsemi (e. „hard“ ROI) má rekja til þessara helstu þátta:

Meiri framleiðni: Snjalllausnir geta bætt og flýtt ákvarðanatöku sem eykur framleiðni starfsmanna. Þessi framleiðniaukning getur ýmist orðið til vegna meiri skilvirkni (verkum lýkur hraðar) eða með betri ákvörðunum.

Sparnaður: Tímasparnaður og meiri framleiðni getur í sumum tilfellum þýtt að færra fólk þarf til að vinna verk af sama magni, sem felur í sér sparnað. 

Þetta er þó alls ekki gefið: Ef tími sem tekur að vinna tiltekið verk er styttur um 20% á starfsmaður oft auðvelt með að finna önnur verkefni til að fylla upp í gatið – ef sparnaðurinn er 80% eða meira er hins vegar auðveldara að ráðast í hagræðingaraðgerðir.

Tekjuaukning: Snjallar lausnir eins og meðmælakerfi geta sannarlega aukið tekjur, eins og Domino’s á Íslandi, viðskiptavinur Datalab, hefur sannarlega sýnt.

Útreikningur á arðsemi gervigreindarlausna getur verið höfuðverkur

NOKKUR VANDKVÆÐI VIÐ ÚTREIKNING Á ARÐSEMI

Sem fyrr segir reynist mörgum fyrirtækjum erfitt að sýna fram á hreina arðsemi af fjárfestingum sínum í snjöllum gagnlalausnum. 

Það er ekki til að einfalda myndina að þegar fyrirtæki raunverulega uppskera af snjallverkefnum sínum eru þau hikandi við að opinbera sínar tölur, sérstaklega ef verkefnin gætu skilað forskoti á markaði.

Hér eru fleiri vandkvæði við arðsemisútreikninga:

Óvissa og erfiður samanburður

Það er ekki til nein ein algild regla til að reikna út arðsemi fjárfestingar gervigreindar. Oft er  verið að leysa vandamál sem ekki hafa verið leyst áður, þannig að enginn samanburður er fyrir hendi.Mörg fyrirtæki eru með slíka útreikninga í stöðugri þróun. 

Annars staðar er slíkum útreikningum ýtt til hliðar eða beinlínis sleppt vegna óvissunnar. Stundum liggur ekki fyrir hverju verkefnið skilar verður og hvernig eða hvort það muni hafa áhrif á tekjur eða kostnað.

Þá getur verið snúið að greina nákvæmlega hvað má rekja til hvers. Þetta á sérstaklega við um stærri mælikvarða eins og hagnað fyrirtækisins eða heildarkostnað.  

En auðvitað er þetta ekkert sérvandamál í gervigreindartækni: Disney+ opnaði í nóvember 2019 og safnaði fljótt 95 milljónum áskrifenda – var það vegna snjallrar markaðssetningar eða eitthvað sem Covid-19 færði fyrirtækinu upp í fangið? Markaðsfólk á einmitt mjög oft erfitt með að sýna fram á arðsemi sinna aðgerða, ekki síst dýrra vörumerkjaherferða.

Ekki er allur ávinningur mælanlegur

Gervigreind getur bætt ákvarðantöku, þannig að færri mistök séu gerð, straumlínulagað ferla og laðað að hæft starfsfólk. Þetta eru eru allt dæmi um ávinning sem er mikils virði en oft erfitt að reikna til tekna eða minni kostnaðar. 

Snjallverkefni geta líka leitt af sér fleiri snjöll umbótaverkefni eða nýjar vörur, sem engum hafði hugkvæmst áður.

Nánar um þetta neðar.

Ávinningur snjallvæðingar er til langs tíma

Til að ná til baka kostnaði við gagnaundirbúning, innleiðingu nýrra tæknilausna og þjálfun starfsmanna, og byrja að uppskera mælanlegan ávinning þarf skipuheildin að ná ákveðnum snjallþroska.

Það tekur tíma að stilla saman fólk, ferla og nýja tækni. Að sama skapi þarf að gefa snjöllum lausnum tíma til að sanna sig. Mikilvægast er að byrja rétt; finna hentug verkefni sem styðja við stefnu skipuheildarinnar, finna eða framleiða gögn sem nauðsynleg eru og gera þau tæk til úrvinnslu. 

Svo þarf að þróa og fínstilla reikniritin og bíða eftir að þau læri á gögnin og geri sér mat úr þeim. Þetta tekur allt tíma. Upphafsfjárfestingin getur verið töluverð en hún þarf tíma og skölun til að skila ágóða. 

Það getur tekið 1,5 – 2 ár fyrir meðalstórt fyrirtæki að ná núllpunkti fyrir fjárfestingar sínar, áður en arðsemi fer að mælast.

Engin algild aðferð er til sem mælir arðsemi gervigreindarverkefna

Snjallvæðing felur í sér almennt umbótastarf

Það er erfitt að rekja stórar sveiflur í rekstrinum eins og meiri hagnað eða minni rekstrarkostnað beint til gagnalausna, sem fyrr segir. Til að fyrirtæki nái árangri með sinni snjallvæðingu þurfa þau að taka ýmsa ferla og samskiptaþætti í gegn. 

Snjallverkefni krefjast oft samvinnu þvert á deildir. Þau hafa gjarnan í för með sér öflugt gæðastarf og nákvæmari vinnubrögð, sannkallaða gagnamenningu. Slíkar umbreytingar geta bætt reksturinn í sjálfu sér með hagræðingu, nákvæmari ferlum og betri menningu – og skilað hagnaði, sem verður ekki rakið til gervigreindar einnar saman.

NOKKRAR LEIÐIR TIL AÐ META ÁVINNING OG ARÐSEMI GAGNALAUSNA

Skilgreina vel hina viðskiptalegu áskorun

Ein leið til að tryggja að snjallverkefnið hafi mælanleg viðmið um árangur er að velja viðfangsefni eða vandamál þar sem í gangi er lausn sem nýtir ekki gervigreind og þegar er verið að mæla og rekja árangur hennar.

Það þarf að líta á þessar lausnir eins og hvaða tækni sem er: Það þarf að vera skýr tilgangur og markmið með innleiðingunni. Þá fyrst er hægt að setja niður mælikvarða til að fylgjast með árangri.

Gagnlegt er að svara spurningum eins og:

  • Hvaða vandamál eða áskorun í rekstrinum á verkefnið að leysa? 
  • Er hið viðskiptalega markmið skýrt? 
  • Snýr áskorunin að vexti, eða skilvirkni eða betri upplifun eða þjónustu?

Óbein arðsemi gagnalausna skiptir máli

Það er mikilvægt að hafa í huga að þótt að snjallverkefni geti sparað tíma og peninga krefjast þau oft töluverðrar fjárfestingar. Það er því ekki gefið að það leiði endilega til sparnaðar. 

Líklegra er að árangurinn mælist til dæmis fremur í bættri þjónustu, nýju vöruframboði eða aðgreiningu á markaði. Þetta þarf að vega og meta saman.

Óbein arðsemi (e. „soft„ ROI) lítur til þátta sem ekki er hægt að meta til fjár með beinum hætti, en skapar virði fyrir fyrirtækið engu að síður.

Þetta eru þættir eins og

  • Færri mistök, meiri ánægja starfsmanna og minni starfsmannavelta, 
  • Betra aðgengi að upplýsingum og samvinna þvert yfir deildir
  • Minni hætta á brotum á lögum og vanhlítni við staðla (e. non-compliance), t.d. GDPR. Slík hætta við meðferð gagna getur skapast ef ekki er fjárfest í öruggu gagnaumhverfi
  • Áhætta gagnvart því að vera skilinn eftir á markaði (e. opportunity cost). Þeir sem ekki taka þátt í gervigreindinni verða skildir eftir. Það er líka hætta á atgervisflótta metnaðarfulls fólks sem vill starfa hjá fyrirtækjum í fremstu röð.
  • Betri þjónustuupplifun og hollusta viðskiptavina
Hugvitsemi er mikilvæg þegar nýir mælikvarðar eru skilgreindir

Skilgreina mælikvarða strax í upphafi

Vænlegt til árangurs er að skilgreina strax í upphafi, áður en ráðist er í verkefnið, hvaða mælikvarðar verða notaðir til að meta árangur.  Skilgreinið markmið og takið gögn um grunnstöðu áður en hafist er handa. Takið svo stöðuna reglulega. 

Ef góðar mælingar og gögn eru fyrir hendi er oft hægt að meta þær til fjárhagslegs ávinnings, þótt síðar verði.

Það er skynsamlegt fyrir stærri fyrirtæki að gera einn aðila ábyrgan fyrir árangursmælikvörðum. Sá hinn sami heldur þá utan um allar mælingar og kynnir fyrir framkvæmdastjórn reglulega.

Þetta tryggir að önnur svið sjái mælanlegan árangur og áhugi á tækninni kvikni víðar í fyrirtækinu.

Skilja hvar núll-punktur verkefnis liggur

Núll-punktur verkefnis liggur þar sem afrakstur þess jafngildir fjárfestingunni.  Þegar fyrir liggur hversu mikið fyrirtækið vonast til að spara með verkefninu er fyrst hægt að ákveða hversu miklu má verja í verkefnið.

Með því að láta sparnað í rekstri stjórna upphaflegri fjárfestingu er hægt að byrja að áætla hvenær núll-punktinum er náð.

AÐ LOKUM

Það er ýmsum vandkvæðum bundið að leggja mat á arðsemi fjárfestinga í gervigreind og snjöllum gagnalausnum. Til þess eru ýmsar ástæður, meðal annars að tæknin er enn í þróun og erfitt getur verið að rekja árangur beint til snjallvæðingar fremur en almenns gæðastarfs sem fylgir slíkum verkefnum.

Eitt er ljóst: Enda þótt erfitt sé að sýna fram á eða mæla arðsemi af snjöllum gagnalausnum er það ekki góð ástæða til að fjárfesta ekki í þeim. Það felst þvert á móti mikil áhætta í því að standa á hliðarlínunni og taka ekki þátt í byltingunni sem fram undan er.

LESTU MEIRA UM ARÐSEMI SNJALLVÆÐINGAR:

Measuring ROI for AI Efforts

4 Ways That You Can Prove ROI From AI

How to measure the ROI of AI

Defining and measuring return on investment for AI

You’ve Invested In AI, But Are You Getting ROI From It?