DI agentai keičia verslą, bet Europoje jų pritaikymas vis dar stringa

Dirbtinio intelekto agentai per pastaruosius metus tapo viena labiausiai aptariamų technologijų krypčių, o DI rinka juda link sistemų, kurios jau pačios vykdo užduotis, o ne tik generuoja rašytinį ar vizualų turinį, rašoma „Magoom“ pranešime žiniasklaidai.

Globaliai šis pokytis vyksta labai greitai ir JAV technologijų ekosistema jau aktyviai integruoja dirbtinio intelekto agentus į produktus ir vidinius procesus, o Kinijoje matomas dar spartesnis tempas – čia pati valstybė palaiko didelę dalį technologinių iniciatyvų, o nauji sprendimai gana agresyviai testuojami realioje rinkoje. Tuo tarpu Europoje situacija kitokia ir čia, nors technologija yra prieinama, jos pritaikymas versle vystosi gerokai lėčiau.

Skirtingos starto pozicijos: technologijos ir infrastruktūra

Vienas esminių skirtumų tarp regionų yra technologinė aplinka, kurioje šie sprendimai diegiami. JAV ir Kinijoje didelė dalis įmonių jau ilgą laiką investuoja į vidines technologijų komandas, duomenų infrastruktūrą ir integruotas sistemas. Tai leidžia naujus sprendimus testuoti ir pritaikyti greitai, nes pagrindas jau yra sukurtas.

„Nors DI agentai globaliai vystosi labai greitai, Europoje jų pritaikymas susiduria su visai kitokiais struktūriniais iššūkiais“, – sako marketingo agentūros „Magoom“ vadovas Vytautas Majauskas. Skirtingos rinkos, nevienodi technologiniai standartai ir skirtingas skaitmenizacijos lygis reiškia, kad vienodas sprendimų diegimas tampa sudėtingas. Europos Komisijos skaitmenizacijos rodikliai rodo aiškų atotrūkį tarp regiono šalių ir kai Šiaurės Europos valstybės gali pasigirti aukšta skaitmenine branda, kitos žemyno šalys pasižymi dar vis gerokai lėtesniu progresu technologijų srityje.

Kitu svarbiu veiksniu tampa reguliacinė aplinka ir čia Europa jau dabar turi vieną griežčiausių duomenų apsaugos sistemų pasaulyje, o papildomai įvedamas DI aktas dar labiau sustiprina reikalavimus dirbtinio intelekto sprendimams. Įmonės privalo įvertinti technologijos naudą ir rizikas, susijusias su duomenų naudojimu, sprendimų skaidrumu bei atsakomybe. Dėl to sprendimų priėmimas tampa lėtesnis, o eksperimentavimas – labiau ribotas.

Pasak V. Majausko, būtent reguliacinė aplinka yra viena pagrindinių priežasčių, kodėl Europoje naujos technologijos į verslą ateina lėčiau nei kituose regionuose bei turime tokį skirtumą tarp Europos bei JAV ir Kinijos situacijų. Ten inovacijos dažniau vystomos vykdant greitą testavimą ir iteracijas, o reguliavimas prisitaiko prie jau atsiradusių sprendimų. Europoje procesas vyksta priešinga kryptimi – pirmiausia apibrėžiamos taisyklės, o tik tuomet plečiamas technologijų naudojimas. Tai nereiškia, kad vienas modelis yra geresnis už kitą, tačiau diegimo tempai ir technologijų vystymosi greitis gerokai skiriasi.

Kai ne visi juda vienodu greičiu

Europos verslo ir įmonių struktūra taip pat daro didelę įtaką DI agentų pritaikymui. Čia didelę dalį ekonomikos sudaro smulkus ir vidutinis verslas, kuris dažnai neturi didelių technologinių komandų ar resursų eksperimentuoti su naujausiais sprendimais. Tokiose organizacijose prioritetas dažniausiai yra operacinis stabilumas, o ne inovacijų testavimas ir tai natūraliai lėtina naujų technologijų įsisavinimą, nes kiekvienas pokytis turi būti pagrįstas aiškia ir pagrįsta grąža.

Tuo tarpu technologijų įmonės, kurios dažniausiai matomos kaip DI sėkmės pavyzdžiai, veikia visiškai kitokiomis sąlygomis. Jos turi techninius resursus, progresyvų požiūrį ir kultūrą, leidžiančią greitai testuoti ir keisti procesus. Šis skirtumas dažnai lieka nepastebėtas, nors jis yra vienas pagrindinių veiksnių, lemiančių realų technologijų pritaikymą.

Dar vienas svarbus aspektas – skaitmeninių įgūdžių lygis. Eurostato duomenys rodo, kad Europoje vis dar egzistuoja dideli skirtumai tarp šalių, kai kalbama apie bazinius skaitmeninius gebėjimus. Kai kuriose rinkose darbuotojai yra įpratę dirbti su pažangiomis sistemomis ir lengvai adaptuojasi prie naujų įrankių. Tuo tarpu kitose vis dar dominuoja rankiniai procesai, fragmentuotos sistemos ir mažesnis pasitikėjimas technologijomis.

„DI agentai reikalauja technologinės infrastruktūros ir gebėjimo dirbti su ja. Jei organizacijoje trūksta šių įgūdžių, net ir geriausi sprendimai tampa sunkiai pritaikomi arba naudojami tik iš dalies. Dėl to įdiegimo procesai užtrunka ilgiau, reikalauja daugiau mokymų ir dažnai susiduria su vidiniu pasipriešinimu. Todėl tenka pripažinti, kad didelė dalis verslų Europoje vis dar neturi pakankamo skaitmeninio pagrindo, kuris leistų efektyviai išnaudoti DI agentų galimybes“, – akcentuoja V. Majauskas.

Ne atsilikimas, o kita trajektorija

Dirbtinio intelekto agentų plėtra globaliai vertinama per greičio prizmę ir laimi tas, kas pirmas įsidiegia, kas greičiau adaptuojasi ir kas daugiau investuoja. Tačiau Europos situacija rodo, kad šis klausimas yra gerokai sudėtingesnis. Regionas juda kita logika ir čia skiriamas didesnis dėmesys reguliavimui, duomenų apsaugai ir procesų stabilumui. O tai lemia, kad technologijos diegiamos atsargiau, taip mažinamas eksperimentavimo greitį, bet kartu sumažinamas ir neapibrėžtumas.

Šis skirtumas nereiškia atsilikimo, bet tiesiog rodo skirtingą požiūrį į technologijų diegimą ir jų poveikio vertinimą. Tai ypač išryškėja lyginant Europą su Kinija, kur DI sprendimai dažnai testuojami realioje rinkoje dar prieš pilnai suformuojant jų reguliavimo modelį. Tokia aplinka leidžia greitai išbandyti naujas idėjas, tačiau kartu didina riziką.

Europa pasirenka kitą kelią ir pirmiausia siekia apibrėžti ribas, o tik tada plėsti technologijų pritaikymą. Dėl to DI agentų diegimas čia gali atrodyti lėtesnis, tačiau jis vyksta labiau kontroliuojamoje aplinkoje.

Pasak V. Majausko, galutinis skirtumas tarp regionų greičiausiai bus apibrėžtas ne tuo, kas pirmas pradėjo, o tuo, kaip šios technologijos bus integruotos į kasdienę verslo veiklą. DI agentai neabejotinai taps standartine verslo dalimi, tačiau jų įsisavinimas visur vyks skirtingu tempu ir būtent šis skirtumas formuos skirtingą konkurencinę aplinką skirtinguose regionuose.