Cyfrowa przyszłość brytyjskiej gospodarki: Kiedy sztuczna inteligencja staje się koniecznością ekonomiczną

Brytyjski cud sztucznej inteligencji ma jeden haczyk: (wciąż) brakuje ludzi, którzy potrafiliby go wdrożyć.

Brytyjska gospodarka przechodzi fundamentalną transformację, której pełny zakres stanie się widoczny dopiero w nadchodzących latach. Podczas gdy firmy od dziesięcioleci korzystają z infrastruktury danych w oparciu o reaktywną konserwację, szybki rozwój sztucznej inteligencji wymusza zmianę paradygmatu, która wpłynie na każdy sektor. Tradycyjne podejście, w którym zespoły ds. danych rozwiązują problemy na bieżąco, jest coraz częściej zastępowane inteligentnymi systemami, które uczą się, adaptują i działają proaktywnie. Ten rozwój nie jest już tylko technologiczną sztuczką dla pionierów innowacji, lecz stał się ekonomiczną koniecznością dla każdej firmy, która chce utrzymać konkurencyjność na rynku globalnym.

Brytyjski rynek zarządzania danymi oparty na sztucznej inteligencji (AI) odnotowuje wyjątkowy wzrost, przewyższający nawet najbardziej optymistyczne prognozy. Liczby mówią same za siebie i pokazują dynamikę tego rozwoju. Przewiduje się, że brytyjski rynek zarządzania danymi oparty na AI wzrośnie z 1,44 mld USD w 2023 roku do 6,2 mld USD do 2030 roku, co oznacza średnioroczny wzrost na poziomie 23,2%. Wielka Brytania odgrywa wiodącą rolę w Europie i jest kluczowym motorem tego rozwoju. Z 5,6% udziałem w globalnym rynku w 2023 roku, brytyjska gospodarka pozycjonuje się jako główny gracz na globalnym rynku AI.

Gotowość międzynarodowych gigantów technologicznych do inwestowania podkreśla ich zaufanie do rynku brytyjskiego. Microsoft ogłosił bezprecedensową inwestycję w wysokości 22 miliardów funtów, największą poza Stanami Zjednoczonymi. Google zobowiązał się do zainwestowania 5 miliardów funtów w infrastrukturę badawczą AI, a Nvidia, wraz z partnerami, planuje zainwestować do 11 miliardów funtów w brytyjską infrastrukturę AI. Łączna wartość tych inwestycji przekracza 31 miliardów funtów w ramach tzw. umowy Tech Prosperity Deal między Wielką Brytanią a Stanami Zjednoczonymi. Firmy inwestują nie z entuzjazmu technologicznego, ale dlatego, że przemawiają za tym przekonujące argumenty ekonomiczne.

Między innowacją a koniecznością

Rzeczywistość gospodarcza zderza się z rewolucją technologiczną, która wpływa na wszystkie sektory gospodarki. Platformy zarządzania danymi oparte na sztucznej inteligencji obiecują nie tylko wzrost wydajności, ale także fundamentalną przebudowę sposobu, w jaki firmy zarządzają swoimi najcenniejszymi zasobami. Automatyzują powtarzalne zadania, wykrywają anomalie, zanim staną się problemami, i przekształcają statyczne systemy reguł w dynamiczne, uczące się infrastruktury. W 2024 roku brytyjska gospodarka zainwestowała 2,9 miliarda funtów w firmy z branży sztucznej inteligencji, a średnia wartość transakcji wyniosła 5,9 miliona funtów. Inwestycje te przyniosły już wymierny wpływ na gospodarkę. Brytyjskie firmy z branży sztucznej inteligencji wnoszą obecnie do gospodarki 11,8 miliarda funtów, czyli dwa razy więcej niż w 2023 roku. Zatrudnienie w sektorze sztucznej inteligencji przekroczyło już 86 000 miejsc pracy.

Stopy adopcji różnią się znacznie w zależności od sektora gospodarki, odzwierciedlając zróżnicowany poziom cyfryzacji i możliwości inwestycyjnych. Podczas gdy około 15% wszystkich brytyjskich firm wdrożyło co najmniej jedną technologię AI w 2023 roku, odsetek ten wzrósł do 39% do 2025 roku. Ten rozwój sytuacji świadczy o przyspieszonym tempie wdrażania, ale jednocześnie podkreśla, że ​​większość firm wciąż znajduje się na początku swojej drogi z AI. Stopy adopcji silnie korelują z wielkością firmy. Podczas gdy 68% dużych firm korzysta z technologii AI, wskaźnik ten wynosi 34% w przypadku firm średnich i zaledwie 15% w przypadku małych firm. Ta rozbieżność podkreśla potrzebę szerszej dostępności i lepszego zrozumienia technologii AI wśród mniejszych organizacji.

Choć obietnice są imponujące, brytyjskie firmy stoją przed złożonym zadaniem integracji tych technologii z istniejącymi systemami, spełnienia rygorystycznych wymogów zgodności i utrzymania kontroli nad swoimi danymi. Wyzwania są różnorodne, od problemów z integracją techniczną i niedoborem umiejętności, po problemy z jakością danych i zarządzaniem nimi. Koszt niskiej jakości danych w Wielkiej Brytanii szacuje się na 200 miliardów funtów rocznie, a firmy tracą średnio od 10 do 15 milionów funtów rocznie z powodu niewystarczających danych. Ta rzeczywistość ekonomiczna sprawia, że ​​inteligentne systemy zarządzania danymi nie są opcją, lecz koniecznością.

Branża finansowa jako pionier transformacji

Wpływ zarządzania danymi opartego na sztucznej inteligencji jest szczególnie widoczny w brytyjskim sektorze finansowym, który tradycyjnie należy do najbardziej wymagających pod względem przetwarzania danych. Transformacja ta znajduje odzwierciedlenie w imponujących liczbach. Wspólne badanie przeprowadzone przez Bank Anglii i Urząd Nadzoru Finansowego (FCA) wykazało, że 75% instytucji finansowych już korzysta ze sztucznej inteligencji (AI), a kolejne 10% planuje jej wdrożenie w ciągu najbliższych trzech lat. Stanowi to znaczący wzrost w porównaniu z rokiem 2022, kiedy to jedynie 58% z nich korzystało ze sztucznej inteligencji. Modele fundamentalne stanowią obecnie 17% przypadków użycia AI, co podkreśla ich rosnące znaczenie w standaryzacji i skalowaniu aplikacji w całym sektorze.

Instytucje finansowe przetwarzają miliardy transakcji dziennie, muszą spełniać złożone wymogi zgodności i jednocześnie wykrywać oszustwa w czasie rzeczywistym. Systemy zarządzania danymi oparte na sztucznej inteligencji automatyzują walidację danych transakcyjnych, stale monitorują zgodność z przepisami i identyfikują anomalie, które mogą wskazywać na oszustwa. Zautomatyzowane podejmowanie decyzji odgrywa istotną rolę we wdrożeniach sztucznej inteligencji, a 55% przypadków użycia obejmuje automatyczne podejmowanie decyzji. Jednak w pełni autonomiczne podejmowanie decyzji pozostaje rzadkością, stanowiąc zaledwie 2%, co odzwierciedla ostrożne podejście sektora i preferencję dla utrzymania nadzoru człowieka nad kluczowymi procesami.

Wzrost produktywności jest mierzalny i znaczący. Badanie przeprowadzone przez Lloyds Banking Group wśród ponad 100 dyrektorów brytyjskich instytucji finansowych wykazało, że 59% instytucji deklaruje poprawę produktywności dzięki wdrożeniu sztucznej inteligencji (AI), co stanowi znaczący wzrost w porównaniu z zaledwie 32% w roku poprzednim. Jedna trzecia instytucji poprawia doświadczenia klientów, a kolejna jedna trzecia zyskuje głębszy wgląd w ich sytuację. 21% twierdzi, że AI bezpośrednio napędza wzrost biznesu, w porównaniu z zaledwie 8% w 2024 roku. Ten trend napędza zmianę nastrojów – 91% instytucji postrzega obecnie AI jako szansę, a nie zagrożenie, co stanowi wzrost w porównaniu z 80% w 2024 roku.

Jednocześnie rośnie gotowość do inwestowania. Ponad połowa instytucji planuje zwiększyć inwestycje w sztuczną inteligencję (AI) w ciągu najbliższych dwunastu miesięcy, a kolejne 22% utrzyma obecny poziom wydatków. Instytucje postrzegają AI jako dźwignię strategiczną: 54% oczekuje przewagi konkurencyjnej, 53% przewiduje oszczędności kosztów, 52% uważa, że ​​będzie ona motorem wzrostu firmy, a 50% twierdzi, że pomoże w budowaniu bardziej wykwalifikowanej kadry pracowniczej. Aby to osiągnąć, prawie połowa instytucji utworzyła dedykowane zespoły ds. AI, a 20% współpracuje z zewnętrznymi dostawcami AI w celu przyspieszenia wdrażania.

Kwestia zgodności jest szczególnie istotna dla instytucji finansowych i stanowi kluczowy czynnik napędzający inwestycje w systemy oparte na sztucznej inteligencji. Ryzyka związane z danymi dominują w obecnym krajobrazie, a obawy dotyczące prywatności, jakości, bezpieczeństwa i stronniczości danych należą do pięciu najważniejszych. Odzwierciedla to silne uzależnienie sektora od dokładnych i bezpiecznych danych w systemach sztucznej inteligencji. Oczekuje się, że nowe zagrożenia, takie jak poleganie na zewnętrznych modelach sztucznej inteligencji i rosnąca złożoność aplikacji AI, będą rosły, co rodzi pytania o przejrzystość i kontrolę. Cyberbezpieczeństwo jest nadal uważane za najwyższe postrzegane ryzyko systemowe i pozostanie istotne w ciągu najbliższych trzech lat. Oczekuje się jednak, że krytyczne zależności od podmiotów zewnętrznych będą stanowić największy wzrost ryzyka systemowego, co podkreśla potrzebę silniejszego nadzoru nad zewnętrznymi dostawcami sztucznej inteligencji.

Przemysł wytwórczy między tradycją a awangardą technologiczną

Brytyjski przemysł wytwórczy przeżywa renesans produktywności dzięki zarządzaniu danymi opartemu na sztucznej inteligencji, co ma potencjał, by fundamentalnie wzmocnić jego międzynarodową konkurencyjność. 53% brytyjskich producentów wdraża już uczenie maszynowe lub sztuczną inteligencję w halach produkcyjnych, co znacznie przewyższa europejską średnią wynoszącą 30%. Ta przewaga wykracza poza same wskaźniki adopcji, obejmując zaawansowane strategie wdrażania i mierzalne rezultaty biznesowe. Imponujące 98% producentów już korzysta z generatywnej sztucznej inteligencji lub planuje ją wdrożyć, co podkreśla transformacyjny potencjał tej technologii dla sektora.

Wdrożenie w poszczególnych sektorach jest bardzo zróżnicowane, odzwierciedlając różne poziomy dojrzałości cyfryzacji i możliwości inwestycyjnych. Branża motoryzacyjna przoduje z 60-procentowym wskaźnikiem wdrożenia i poziomem dojrzałości 5/5, a następnie firmy elektroniczne i high-tech z 55-procentowym wskaźnikiem. Sektor lotniczo-kosmiczny i obronny odnotowuje 50-procentowy wskaźnik wdrożenia, podczas gdy firmy farmaceutyczne i biotechnologiczne osiągają 40-procentowy wskaźnik wdrożenia. Firmy takie jak Jaguar Land Rover wykorzystują analitykę opartą na sztucznej inteligencji w 128 zakładach, aby wykrywać anomalie produkcyjne w czasie rzeczywistym, co pokazuje praktyczne korzyści płynące z powszechnego wdrożenia sztucznej inteligencji.

Amerykańscy i brytyjscy producenci wykorzystują te systemy do analizy danych maszyn w czasie rzeczywistym, umożliwiają predykcyjne utrzymanie ruchu i automatyzację kontroli jakości. Wdrożenie predykcyjnego utrzymania ruchu opartego na sztucznej inteligencji może obniżyć koszty utrzymania ruchu nawet o 30% i zmniejszyć liczbę awarii sprzętu o 45%. Ten bezpośredni wzrost wydajności przekłada się bezpośrednio na przewagę konkurencyjną. Przykład z branży spożywczej ilustruje ten wpływ ekonomiczny. Zakłady Frito-Lay zredukowały nieplanowane przestoje do tego stopnia, że ​​były w stanie zwiększyć moce produkcyjne o 4000 godzin. Taki wzrost wydajności ma bezpośredni wpływ na rentowność i pozycję rynkową.

Gotowość do inwestowania jest odpowiednio wysoka – 75% brytyjskich producentów planuje zwiększyć swoje inwestycje w sztuczną inteligencję (AI) w przyszłym roku. Inwestycje te koncentrują się na różnych obszarach, od zarządzania energią i redukcji odpadów po optymalizację procesów i kontrolę jakości. Istnieje jednak znaczna luka w wiedzy – tylko 16% z nich uważa, że ​​zna potencjał sztucznej inteligencji (AI). W rezultacie tylko jedna trzecia firm wykorzystuje sztuczną inteligencję (AI) w swoich procesach produkcyjnych. Adopcja robotyki również pozostaje słaba, pomimo globalnych możliwości automatyzacji. Sugeruje to, że pomimo rosnącej adopcji, Wielka Brytania potrzebuje zmiany podejścia do automatyzacji, w przeciwnym razie ryzykuje utratę szansy na transformacyjny wzrost produktywności.

Handel detaliczny w cyfrowej reinwencji

Brytyjski sektor handlu detalicznego przechodzi fundamentalną transformację dzięki inteligentnemu zarządzaniu danymi, a systemy sztucznej inteligencji (AI) rewolucjonizują personalizację i zarządzanie zapasami. Wdrożenie jest imponujące: 99% brytyjskich decydentów w handlu detalicznym deklaruje posiadanie w swojej organizacji jakiejś formy wiedzy specjalistycznej z zakresu AI, a 88% uważa, że ​​AI daje lokalnym sprzedawcom detalicznym przewagę konkurencyjną nad globalnymi gigantami handlu detalicznego. To, co kiedyś było korzystne wyłącznie dla firm technologicznych, obecnie stanowi siłę napędową branży handlu detalicznego. AI umożliwia lokalnym sprzedawcom detalicznym oferowanie dynamicznych cen, spersonalizowanego marketingu i lepszej widoczności łańcucha dostaw, co jest kluczowe dla spełniania oczekiwań klientów i szybkiego dostosowywania się do zmian.

Sztuczna inteligencja stała się powszechnym rozwiązaniem w brytyjskim handlu detalicznym, a niemal wszyscy respondenci potwierdzają jej wykorzystanie w procesie podejmowania decyzji. Ponad połowa z nich utworzyła w swoich organizacjach kierownicze stanowiska i zespoły ds. sztucznej inteligencji. Sprzedawcy detaliczni wykorzystują systemy sztucznej inteligencji do integracji danych klientów z różnych punktów styku, przewidywania zachowań zakupowych i optymalizacji zapasów. Wyzwanie tkwi w samej złożoności strumieni danych. Duży sprzedawca detaliczny przetwarza dane z systemów punktów sprzedaży (POS), platform e-commerce, kart lojalnościowych, mediów społecznościowych i systemów łańcucha dostaw. Zarządzanie danymi oparte na sztucznej inteligencji gwarantuje, że dane te są zarządzane zgodnie z przepisami, a jednocześnie umożliwia analizę w czasie rzeczywistym, która wspiera spersonalizowane interakcje z klientami.

Dyskusje na temat agentów AI często wybiegają w przyszłość, ale w brytyjskim handlu detalicznym systemy te już wpływają na kluczowe funkcje i wywierają wpływ. 38% brytyjskich klientów korzysta już ze sztucznej inteligencji w handlu detalicznym, a 60% chce korzystać z aktualizacji dostaw opartych na sztucznej inteligencji, takich jak śledzenie w czasie rzeczywistym. 57% uważa, że ​​sztuczna inteligencja może poprawić efektywność realizacji zamówień. Pomimo tych korzyści, badania wskazują na powszechny sceptycyzm co do zaufania i wykorzystania danych. Tylko 46% brytyjskich klientów ufa sztucznej inteligencji w rekomendowaniu produktów na podstawie historii zakupów, a połowa ankietowanych pozostaje podzielona w kwestii tego, czy sztuczna inteligencja może usprawnić zakupy bez naruszania prywatności. Co ważne, większość, bo aż 94%, uważa, że ​​transparentność narzędzi AI zarówno w działaniu, jak i przetwarzaniu danych jest kluczowa.

Korzyści z wdrożenia sztucznej inteligencji (AI) są niezaprzeczalne. Sprzedawcy detaliczni zgłaszają redukcję kosztów dzięki poprawie efektywności, wzrost przychodów dzięki lepszemu wglądowi w potrzeby klientów i spersonalizowanym doświadczeniom, usprawnienie procesu decyzyjnego dzięki analityce predykcyjnej oraz przewagę konkurencyjną dzięki lepszej obsłudze klienta. Skuteczne zespoły wykorzystują sztuczną inteligencję (AI), aby uzupełnić istniejące systemy, zmniejszyć tarcia i usprawnić swoje zadania. Kolejne kroki są jasne: brytyjscy sprzedawcy detaliczni, którzy nie tylko przetrwają, ale i odniosą sukces, to ci, którzy przekształcą swoje dane biznesowe i dane o klientach w praktyczne informacje. Budowanie solidnych fundamentów danych i wdrażanie w pełni kontrolowanych agentów AI będzie kluczowe dla długoterminowego sukcesu komercyjnego i operacyjnego.

5G, sztuczna inteligencja i energia: plan działania Wielkiej Brytanii w zakresie infrastruktury cyfrowej – Zdjęcie: Xpert.Digital

Opieka zdrowotna między innowacją a przeciążeniem systemu

Brytyjski system opieki zdrowotnej, a w szczególności Narodowa Służba Zdrowia (NHS), stoi przed bezprecedensowym wyzwaniem, jakim jest zaspokojenie rosnącego zapotrzebowania przy ograniczonych zasobach. Sztuczna inteligencja jest postrzegana jako niezbędna, aby NHS mogła sprostać temu zapotrzebowaniu. Rząd przedstawił 10-letni plan opieki zdrowotnej, który nakreśla trzy fundamentalne zmiany dla NHS: od szpitalnictwa do opieki społecznej, od analogowego do cyfrowego oraz od chorób do profilaktyki. U podstaw tej transformacji leży ambicja zintegrowania sztucznej inteligencji ze ścieżkami opieki, a aplikacja NHS będzie służyć jako pojedyncza cyfrowa brama dla pacjentów. Deklarowanym celem jest uczynienie NHS systemem opieki zdrowotnej najbardziej opartym na sztucznej inteligencji na świecie.

Największy tego typu test sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej na świecie, z udziałem ponad 30 000 pracowników NHS, pokazał, jak nowa technologia może generować bezprecedensowe oszczędności czasu dla personelu NHS i prowadzić do lepszej opieki nad pacjentami. Przełomowy pilotaż Microsoft 365 Copilot w 90 organizacjach NHS wykazał, że wsparcie administracyjne oparte na sztucznej inteligencji może zaoszczędzić personelowi NHS średnio 43 minuty na osobę dziennie lub więcej, co odpowiada pięciu tygodniom na osobę rocznie. Wyniki testu pokazują, że pełne wdrożenie mogłoby zaoszczędzić do 400 000 godzin pracy personelu miesięcznie, co daje miliony godzin rocznie, umożliwiając personelowi efektywniejsze skupienie się na opiece na pierwszej linii. NHS szacuje, że technologia mogłaby zaoszczędzić miliony funtów miesięcznie, w oparciu o 100 000 użytkowników, co potencjalnie przełoży się na setki milionów funtów oszczędności kosztów rocznie.

Najbliższa przyszłość koncentruje się na wdrażaniu sprawdzonych technologii, takich jak asystenci transkrypcji AI pod nowym kierownictwem NHS England, przyspieszeniu wdrażania sztucznej inteligencji diagnostycznej poprzez wczesną ocenę wartości NICE (NICE Early Value Assessments) oraz testowaniu nowatorskiej sztucznej inteligencji jako urządzenia medycznego w nadzorowanym środowisku MHRA AI Airlock Sandbox. Systemy oparte na sztucznej inteligencji automatyzują kodowanie danych klinicznych z 96-procentową dokładnością, wyodrębniają ustrukturyzowane informacje z nieustrukturyzowanych notatek klinicznych i automatycznie identyfikują chronione informacje medyczne w celu ich anonimizacji. Przewiduje się, że brytyjski rynek sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej osiągnie imponujące tempo wzrostu, z 13,26 mld USD w 2024 roku, ze skumulowaną roczną stopą wzrostu na poziomie 36,76%.

Istnieją jednak również poważne obawy. Lekarze i studenci medycyny na specjalnym posiedzeniu Brytyjskiego Towarzystwa Medycznego wyrazili poważne obawy dotyczące cyfrowych i technologicznych aspiracji rządu w 10-letnim planie. Lekarze ostrzegali przed potencjalnymi zagrożeniami wynikającymi z gwałtownego rozwoju cyfryzacji w służbie zdrowia, która już teraz zmaga się z przestarzałą infrastrukturą informatyczną, oraz z promowania słabo poznanych technologii sztucznej inteligencji (AI). Jeden z lekarzy rodzinnych ostrzegł, że plan ten naraża tę profesję na niebezpiecznie poważne zagrożenia związane z IT i że kraj ryzykuje, że stanie się nieświadomym królikiem doświadczalnym technologii, której nie rozumieją do końca jej twórcy, a co dopiero lekarze. Rząd wydaje się przyjmować mentalność Doliny Krzemowej, polegającą na szybkim wprowadzaniu zmian i ich łamaniu, co nie jest właściwe w przypadku gruntownej przebudowy złożonego systemu opieki zdrowotnej.

Telekomunikacja jako kręgosłup infrastruktury cyfrowej

Branża telekomunikacyjna stoi przed wyjątkowymi wyzwaniami w zakresie zarządzania danymi sieciowymi, jednocześnie odgrywając kluczową rolę jako czynnik umożliwiający całą transformację AI. Wraz z rozwojem sieci 5G i rozwojem urządzeń IoT, wolumen danych gwałtownie rośnie. Grupa BT, która zarządza największą siecią komórkową w Wielkiej Brytanii za pośrednictwem swojej spółki zależnej EE, z powodzeniem wdrożyła dostęp do sieci 5G dla ponad 75% populacji Wielkiej Brytanii, co stanowi znaczące osiągnięcie w mobilnym krajobrazie kraju. Uruchomienie samodzielnych usług 5G w 15 miastach Wielkiej Brytanii stanowi punkt zwrotny, ponieważ technologia ta w końcu jest w stanie spełnić obietnice 5G, które były rozgłaszane od ponad dekady.

Gwałtowny wzrost wykorzystania aplikacji AI wydaje się być kluczem do stymulowania dodatkowego wzrostu przychodów z usług 5G. BT i Assembly Research szacują, że lepszy zasięg 5G SA może przynieść brytyjskiej gospodarce nawet 230 miliardów funtów do 2035 roku, dzięki automatyzacji, łączności i modernizacji sieci energetycznej. BT szacuje, że samo przemysłowe wykorzystanie technologii, takich jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, umożliwione przez 5G SA, mogłoby wygenerować ponad 88 miliardów funtów wartości ekonomicznej. Od ekspansji obszarów wiejskich i autonomicznego transportu po drony i media, ulepszone sieci mogłyby odblokować miliardy w wielu sektorach, po usunięciu barier związanych z widmem i planowaniem.

Firmy telekomunikacyjne wdrażają systemy oparte na sztucznej inteligencji (AI), aby optymalizować wydajność sieci, przewidywać awarie przed ich wystąpieniem i dynamicznie alokować zasoby. Sześćdziesiąt pięć procent firm telekomunikacyjnych planuje zwiększyć budżety na infrastrukturę AI do 2025 roku, a planowanie i eksploatacja sieci stanowią najwyższy priorytet inwestycyjny (37 procent). Vodafone UK i Ericsson z powodzeniem zmniejszyły dzienne zużycie energii przez urządzenia radiowe 5G nawet o 33 procent w wybranych lokalizacjach w Londynie. Było to możliwe dzięki testom wykorzystującym zaawansowane rozwiązania programowe Ericsson oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym. Pakiet aplikacji Ericsson Service Continuity AI z inteligentną efektywnością energetyczną dynamicznie dostosowuje zużycie energii w sieci w zależności od zapotrzebowania, co przekłada się na niższe koszty operacyjne i niższą emisję dwutlenku węgla bez obniżania wydajności.

Energetyczny wymiar tej transformacji infrastruktury staje się krytyczną kwestią ekonomiczną i polityczną. Rząd Wielkiej Brytanii powołał Radę ds. Energii AI, której zadaniem jest zarządzanie rosnącym zapotrzebowaniem na energię w obszarze sztucznej inteligencji i centrów danych, a jednocześnie realizacja celów w zakresie czystej energii. Rada ma na celu wskazanie, w jaki sposób rozwój sztucznej inteligencji może być zgodny z ambicjami kraju, aby stać się światowym liderem w dziedzinie czystej energii. Na pierwszym posiedzeniu, które odbyło się 8 kwietnia, omówiono, w jaki sposób kraj może poprawić efektywność energetyczną i zrównoważony rozwój swojej infrastruktury sztucznej inteligencji i centrów danych. Ambitny cel rządu, jakim jest dwudziestokrotne zwiększenie mocy obliczeniowej Wielkiej Brytanii w ciągu najbliższych pięciu lat, ma istotne implikacje energetyczne, które wymagają skoordynowanego planowania międzysektorowego. Częścią rozwiązania jest utworzenie Stref Wzrostu AI, czyli centrów na obszarach zdolnych do obsługi co najmniej 500 MW mocy elektrycznej, co w przybliżeniu wystarcza do zasilenia dwóch milionów domów.

Logistyka i łańcuchy dostaw w okresie przejściowym

Brytyjski sektor logistyki i łańcucha dostaw przechodzi radykalną transformację, a sztuczna inteligencja i automatyzacja stoją na czele tej rewolucji, umożliwiając firmom usprawnienie operacji, usprawnienie procesu decyzyjnego i zwiększenie ogólnej wydajności łańcucha dostaw. Jeśli Twoje ostatnie dostawy wydawały się szybsze, dokładniejsze i bardziej zrównoważone, jesteś świadkiem cichej rewolucji, która zachodzi za kulisami. Do 2025 roku inteligentne technologie przestaną być widoczne na horyzoncie; staną się one w pełni zintegrowane z codziennymi działaniami, od autonomicznych pojazdów dostawczych w centrach miast po systemy predykcyjne, które pomogą sprzedawcom detalicznym unikać wąskich gardeł.

Sztuczna inteligencja odgrywa obecnie kluczową rolę w planowaniu i realizacji dostaw. Od planowania tras po prognozowanie ruchu, inteligentne systemy pomagają dostawcom logistycznym podejmować szybsze i bardziej świadome decyzje. Dostawy są nie tylko szybsze, ale także bardziej niezawodne, z mniejszą liczbą opóźnień i lepszym wykorzystaniem pojazdów oraz paliwa. Autonomiczne pojazdy dostawcze i systemy zautomatyzowane są już wykorzystywane w wybranych regionach Wielkiej Brytanii, szczególnie w przypadku dostaw krótkodystansowych lub na ostatnim kilometrze. Te autonomiczne technologie zmniejszają konieczność pracy ręcznej i obniżają koszty, a jednocześnie oferują nowe sposoby obsługi trudno dostępnych obszarów.

Magazyny i centra dystrybucyjne również przeszły transformację cyfrową. Zadania manualne, takie jak sortowanie, pakowanie i kontrola stanu magazynowego, są coraz częściej przejmowane przez roboty, podczas gdy oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji monitoruje i zarządza zapasami w czasie rzeczywistym. Symulacje cyfrowe, znane jako cyfrowe bliźniaki, pozwalają menedżerom logistyki testować różne scenariusze, takie jak gwałtowne wzrosty popytu czy zakłócenia w łańcuchu dostaw, bez wpływu na działalność operacyjną. Ułatwia to przygotowanie się na nieoczekiwane zdarzenia i identyfikację nowych możliwości usprawnienia. Firmy takie jak Simarco korzystają z zaawansowanych narzędzi, takich jak SnapFulfil WMS, aby łączyć systemy zarówno wewnętrznie, jak i bezpośrednio z klientami, zapewniając wgląd w czasie rzeczywistym i kontrolę nad zapasami oraz zamówieniami od momentu ich przyjęcia do dostawy.

Jednak nowe badania pokazują, że brytyjscy liderzy łańcucha dostaw i transportu przewidują autonomiczną przyszłość AI, ale napotykają na poważne bariery w zakresie umiejętności i integracji danych. Prawie połowa ankietowanych organizacji nie ma wystarczającej widoczności danych, aby proaktywnie dostosowywać trasy wysyłek. Czterdzieści pięć procent stwierdziło, że nie jest w stanie podjąć działań naprawczych, zanim przesyłki ulegną opóźnieniu lub zakłóceniu. Ta luka między aspiracjami technologicznymi a rzeczywistością operacyjną jest pogłębiana przez poważne wyzwania wewnętrzne. Czterdzieści dwa procent respondentów wskazało na brak umiejętności w swoich organizacjach, a 39 procent wskazało rozdrobnienie danych na różnych platformach i rozwiązaniach jako poważną przeszkodę. Pomimo tych obecnych przeszkód, istnieje silne przekonanie co do przyszłości opartej na AI, a 63 procent organizacji spodziewa się wdrożenia w pełni autonomicznej, agentowej AI lub minimalnego nadzoru ze strony człowieka w ciągu najbliższych pięciu lat.

Farmacja i nauki przyrodnicze na czele innowacji

Brytyjski przemysł farmaceutyczny i nauk przyrodniczych jest liderem innowacji w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI), a modele oparte na AI są coraz częściej wykorzystywane przez firmy farmaceutyczne i biotechnologiczne do przyspieszania odkryć leków poprzez przewidywanie interakcji molekularnych, optymalizację projektu badań klinicznych i identyfikację potencjalnych zagrożeń bezpieczeństwa na wcześniejszym etapie procesu rozwoju. To przyspieszenie jest szczególnie obiecujące w kontekście zaspokajania niezaspokojonych potrzeb medycznych i opracowywania metod leczenia złożonych chorób. Generatywna sztuczna inteligencja ma różnorodne zastosowania w kontekście odkrywania leków, w tym szybką analizę in silico danych genomicznych i kandydatów na leki.

Rząd Wielkiej Brytanii aktywnie wspiera innowacje w tej dziedzinie i niedawno zobowiązał się do przekazania 82 milionów funtów na wsparcie brytyjskich projektów, w tym PharosAI i Bind Research, wykorzystujących sztuczną inteligencję do opracowywania nowych modeli leczenia i terapii chorób takich jak choroba Alzheimera i nowotwory. Przełomowy superkomputer Isambard-AI, wart 225 milionów funtów, ma zrewolucjonizować medycynę, wykorzystując sztuczną inteligencję do opracowywania nowych leków i szczepionek. Ten najnowocześniejszy ośrodek, zlokalizowany w Bristolu, stanie się najpotężniejszym superkomputerem w Wielkiej Brytanii, gdy osiągnie pełną sprawność operacyjną tego lata. Niektóre części systemu Isambard-AI są już funkcjonalne, a trwające projekty badają nowe metody leczenia chorób takich jak choroba Alzheimera, choroby serca i różne nowotwory.

Brytyjskie konsorcjum OpenBind wykorzysta technologię eksperymentalną do wygenerowania największego na świecie zbioru danych na temat interakcji leków z białkami – budulcami organizmu. Będzie on 20 razy większy niż jakikolwiek zbiór zebrany w ciągu ostatnich 50 lat i umocni pozycję Wielkiej Brytanii jako globalnego centrum odkrywania leków z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Będzie to wsparcie dla szkolenia nowych modeli sztucznej inteligencji zdolnych do identyfikacji obiecujących leków, dając naukowcom bezprecedensowe możliwości otwierania nowych horyzontów w walce z chorobami. Koszty rozwoju zostaną obniżone nawet o 100 miliardów funtów, a innowacje i wzrost gospodarczy, które stanowią podstawę rządowego Planu Zmian, zostaną pobudzone.

Brytyjski przemysł biofarmaceutyczny coraz częściej poszukuje specjalistów z zakresu sztucznej inteligencji (AI) i analizy danych, aby utrzymać konkurencyjność, ponieważ technologie cyfrowe napędzają innowacje. Przemysł farmaceutyczny coraz częściej wdraża nowe narzędzia cyfrowe, takie jak sztuczna inteligencja i analiza dużych zbiorów danych (Big Data), aby wspierać innowacyjne odkrywanie i rozwój leków, ale wiele firm ma trudności ze znalezieniem i przyciągnięciem wykwalifikowanych pracowników. Rząd Wielkiej Brytanii przyjął proinnowacyjne podejście do regulacji dotyczących AI, równoważąc potrzebę nadzoru z promowaniem ciągłego rozwoju branż opartych na AI. Wielka Brytania aktywnie pracuje nad zbadaniem etycznego i efektywnego wdrożenia technologii AI w programach mających na celu poprawę wyników leczenia pacjentów i usprawnienie świadczenia opieki zdrowotnej.

Zarządzana platforma AI — zdjęcie: Xpert.Digital

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowy, bezproblemowy pakiet rozwiązań dla sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu kilku dni.

Najważniejsze korzyści w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do wdrożenia w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają u Ciebie. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmujemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Dbamy o ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej na ten temat tutaj:

• Zarządzana platforma AI

Działaj szybko: Oto jak zarządzanie danymi wspomagane sztuczną inteligencją się opłaca – Zdjęcie: Xpert.Digital

Wyzwanie jakości danych i zarządzania nimi

Pomimo wszelkich postępów technologicznych, jakość danych pozostaje stałym wyzwaniem, które fundamentalnie wpływa na sukces wdrożeń sztucznej inteligencji (AI). Jakość danych stanowi największe wyzwanie dla integralności danych w organizacjach i stała się jeszcze bardziej powszechna. W 2024 roku 64% respondentów stwierdziło, że jakość danych stanowi dla nich największe wyzwanie w zakresie integralności danych, w porównaniu do 50% w 2023 roku. Doprowadziło to do braku zaufania do danych – 67% respondentów stwierdziło, że nie do końca ufa danym wykorzystywanym do podejmowania decyzji, co stanowi znaczny wzrost w porównaniu z 55% w roku poprzednim. Chociaż problemy z jakością danych nie są niczym nowym, ich wpływ na wyniki biznesowe jest większy niż kiedykolwiek wcześniej.

Wynika to z szybkości, z jaką rozwijają się zaawansowana analityka, business intelligence i sztuczna inteligencja. Nie można podejmować trafnych decyzji opartych na danych, mając słabe dane, a kiedy te dane zasilają analitykę i modele AI, negatywny wpływ może być szybki i poważny. Oceny jakości danych w organizacjach spadły w tym roku o 11 punktów procentowych. W zeszłym roku 66 procent respondentów oceniło jakość swoich danych jako przeciętną lub gorszą. W tym roku 77 procent twierdzi, że jakość ich danych jest w najlepszym razie przeciętna. Respondenci podają, że główną przeszkodą uniemożliwiającą im osiągnięcie wysokiej jakości danych są niewystarczające narzędzia do automatyzacji procesów jakości danych (49 procent). Niespójne definicje i formaty danych nadal nękają organizacje (45 procent). Nic dziwnego, że ilość danych wzrosła jako wyzwanie, przy czym 43 procent wymieniło ją jako główny problem, w porównaniu do 35 procent w 2023 roku.

Brytyjskie firmy dostrzegają kluczową rolę, jaką efektywne zarządzanie danymi odgrywa we współczesnej gospodarce, ale wskazują na nieodłączne przeszkody utrudniające wdrożenie tych praktyk. Wyniki pokazują, że 8 na 10 brytyjskich firm przyznaje, że zarządzanie danymi nie powinno być już kwestią drugorzędną i może zapewnić im strategiczną przewagę. Kolejne 86 procent zgodziło się ze stwierdzeniem, że zarządzanie danymi nabierze znaczenia w ciągu najbliższych pięciu lat. W obliczu transformacji sztucznej inteligencji (AI) w sposobie prowadzenia działalności gospodarczej i postrzegania jej jako kluczowego czynnika różnicującego, prawie trzy czwarte respondentów stwierdziło również, że zarządzanie danymi stanowi fundament dla lepszej AI. Jednak trudności z integracją i skalowalnością, a także niska jakość danych, to kluczowe wyzwania, przed którymi stoją firmy, jeśli chodzi o efektywne i odpowiedzialne zarządzanie danymi w całym cyklu ich życia.

Trzy najczęstsze przeszkody dla dobrego zarządzania danymi to wbudowanie zarządzania danymi w istniejące metody pracy i procesy (72%), poprawa jakości i skalowalności danych (71%) oraz zapewnienie, że nadąża ono za istniejącymi technologiami i modelami biznesowymi (71%). Prawie każda ankietowana firma planuje zainwestować w swoje podejście do zarządzania danymi w ciągu najbliższych dwóch lat. Obejmuje to inwestycje w wysokiej jakości technologie i narzędzia, a także poprawę wewnętrznej znajomości danych i umiejętności w tym zakresie. Osiemdziesiąt jeden procent firm odczuwa trudności z powodu rozproszonych danych – danych rozproszonych w wielu systemach i lokalizacjach – podczas gdy 77 procent twierdzi, że ich obecne narzędzia nie są w stanie obsłużyć tak dużej ilości przetwarzanych danych. Ponad trzy czwarte firm wskazuje przepisy dotyczące danych i regulacje branżowe jako główne wyzwanie, a 75 procent zgłasza niedobór wykwalifikowanych analityków.

Luka w umiejętnościach jako krytyczne wąskie gardło

Luka w kompetencjach w zakresie danych i sztucznej inteligencji (AI) staje się jedną z największych przeszkód w skutecznym wdrażaniu inteligentnych systemów. Szacuje się, że wdrożenie AI pobudzi gospodarkę Wielkiej Brytanii nawet o 400 miliardów funtów do 2030 roku dzięki usprawnieniom w zakresie innowacji i produktywności w miejscu pracy. Jednak nowy raport ujawnia poważne wyzwania związane z podnoszeniem kwalifikacji w różnych sektorach. AI przekształca miejsca pracy w całej gospodarce, ale pracodawcy mają trudności z nadążaniem za tym procesem i wykorzystywaniem jego potencjału. Rząd wprowadził trzy nowe narzędzia wspierające szersze i bardziej odpowiedzialne wdrażanie AI: ramy umiejętności w zakresie AI, ścieżkę wdrożenia oraz listę kontrolną dla pracodawców.

Zapotrzebowanie na stanowiska związane ze sztuczną inteligencją (AI) znacznie przewyższa podaż wykwalifikowanych specjalistów. Według London School of Economics and Political Science, obecny brytyjski rynek pracy w sektorze technologii koncentruje się zdecydowanie na stanowiskach związanych z AI. Wśród nich, inżynierowie AI i uczenia maszynowego znajdują się na szczycie listy najbardziej pożądanych stanowisk. Architekci chmury obliczeniowej, którzy byli już bardzo poszukiwani przed niedawnym wzrostem popularności AI i automatyzacji, są teraz dwukrotnie trudniejsi do obsadzenia. Wynika to z faktu, że infrastruktura chmurowa jest jeszcze bardziej krytyczna dla każdej firmy wdrażającej technologie takie jak AI i automatyzacja. Niedobór specjalistów ds. danych jest uznawany za jedną z największych barier we wdrażaniu AI, z prawie 2,9 milionami ofert pracy związanych z danymi na całym świecie.

Analiza kosztów i korzyści inwestycji w AI jest jeszcze bardziej złożona z powodu tej luki w kompetencjach. Dyrektor ds. Danych (Chief Data Officer) w Wielkiej Brytanii zarabia od 175 000 do 350 000 funtów rocznie, menedżerowie ds. zarządzania danymi (Data Governance Manager) – od 120 000 do 180 000 funtów, a specjaliści ds. zarządzania danymi (Data Stewards) – od 85 000 do 130 000 funtów. Te znaczne koszty osobowe stanowią zazwyczaj od 40 do 50 procent całkowitych kosztów wdrożeń AI. Według badań, 97 procent organizacji, które doświadczyły incydentów związanych z AI, nie posiada odpowiednich mechanizmów kontroli dostępu do AI, a 63 procent nie posiada polityk zarządzania AI. Te luki w zarządzaniu nie są jedynie teoretycznymi zagrożeniami; przekładają się one na konkretne straty finansowe i kary regulacyjne.

Partnerstwo branżowe ma na celu pomóc. Oczekuje się, że do 2030 roku 7,5 miliona brytyjskich pracowników zdobędzie niezbędne umiejętności w zakresie sztucznej inteligencji dzięki partnerstwu branżowemu z firmami NVIDIA, Google, IBM i Microsoft. Organizacja Skills England wykorzystuje nowy raport do opracowywania materiałów szkoleniowych. Dwie trzecie brytyjskich firm zgłasza już znaczną poprawę wydajności dzięki sztucznej inteligencji, ale tylko 45 procent z nich oferuje szkolenia dla pracowników, co uwydatnia lukę w umiejętnościach, pomimo znacznych postępów. Wraz z rozwojem adopcji, Wielka Brytania musi zmienić podejście do wykorzystania sztucznej inteligencji i automatyzacji, w przeciwnym razie ryzykuje utratę szansy na transformacyjny wzrost wydajności i pozostanie w tyle za konkurencją międzynarodową.

Krajobraz regulacyjny między innowacją a nadzorem

Wielka Brytania przyjęła proinnowacyjne podejście do regulacji dotyczących sztucznej inteligencji (AI), równoważąc potrzebę nadzoru z promowaniem zrównoważonego rozwoju w branżach opartych na AI. Urząd Nadzoru Finansowego (FCA) potwierdził, że jego zorientowane na wyniki podejście do regulacji i nadzoru ma również zastosowanie do AI. Oznacza to, że FCA opiera się na istniejących ramach regulacyjnych i ustawowych, aby ograniczyć wiele ryzyk związanych z wykorzystaniem AI w brytyjskich usługach i rynkach finansowych. FCA postrzega to jako regulację umożliwiającą innowacje. Koncentrując się na wynikach, a nie na sztywnych przepisach, FCA zapewnia firmom pewną elastyczność w sposobie wdrażania nowych technologii, takich jak AI, jednocześnie pociągając je do odpowiedzialności za uczciwe traktowanie klientów i odporność działalności.

9 września 2025 roku FCA uruchomiło nową stronę internetową zatytułowaną „AI and the FCA: Our Approach”, umacniając swoją pozycję w zakresie bezpiecznego i odpowiedzialnego wdrażania sztucznej inteligencji na brytyjskich rynkach finansowych. FCA ogłosiło również program AI Live Testing, nową inicjatywę w ramach swojego AI Lab, która umożliwia firmom bezpośrednią współpracę z regulatorem i otrzymywanie spersonalizowanego wsparcia w zakresie opracowywania, oceny i wdrażania systemów AI na brytyjskich rynkach finansowych. Opinie były bardzo pozytywne, a program AI Live Testing postrzegany był jako sposób na poprawę przejrzystości, zniwelowanie rozbieżności między teorią a praktyką oraz zmniejszenie niepewności regulacyjnej, która często blokuje projekty AI.

We wrześniu 2025 roku Komisja Skarbu Izby Gmin zwróciła się do sześciu dużych firm technologicznych z prośbą o wyjaśnienie ich roli w świadczeniu usług AI dla brytyjskiego sektora finansowego. Listy te są częścią trwającego dochodzenia w sprawie wpływu AI na banki, systemy emerytalne i rynki. Pytania obejmują szeroki zakres tematów, w tym strategie tych firm w zakresie AI, środki przejrzystości, ograniczanie stronniczości, planowanie awaryjne oraz współpracę z FCA i Bankiem Anglii. Co istotne, komisja pyta, jak zareagowałyby te firmy, gdyby zostały uznane za krytyczne podmioty zewnętrzne, co mogłoby wiązać się z zaostrzeniem obowiązków regulacyjnych i wymogów dotyczących odporności.

Przewiduje się, że średni koszt naruszenia danych wyniesie 4,4 mln dolarów w 2025 roku, podczas gdy ogromne naruszenia danych, obejmujące ponad 50 milionów rekordów, będą kosztować średnio 375 mln dolarów. Kary za naruszenie RODO osiągną 5,65 mld euro do marca 2025 roku, a pojedyncze kary dla firm takich jak Uber i Meta wahają się od 250 mln do 345 mln euro. Średni koszt zapewnienia zgodności z RODO dla firm średniej wielkości wynosi 1,4 mln dolarów. Systemy zarządzania danymi oparte na sztucznej inteligencji minimalizują to ryzyko dzięki ciągłemu monitorowaniu zgodności, automatycznej kontroli dostępu i kompleksowym ścieżkom audytu. Sześćdziesiąt cztery procent decydentów IT obawia się potencjalnych kar z powodu niezgodności danych, podczas gdy 80 procent zdaje sobie sprawę, że utrzymanie zgodności danych ma kluczowe znaczenie dla uzyskania przewagi konkurencyjnej.

Droga naprzód między szansą a wyzwaniem

Nadchodzące lata będą kluczowe dla brytyjskiej gospodarki i jej zdolności do pełnego wykorzystania potencjału zarządzania danymi opartego na sztucznej inteligencji. Firmy i organizacje, które z powodzeniem wdrożą zarządzanie danymi oparte na sztucznej inteligencji, zyskają znaczącą przewagę konkurencyjną dzięki szybszym innowacjom, lepszemu podejmowaniu decyzji i bardziej wydajnemu działaniu. OECD szacuje, że sztuczna inteligencja może zwiększyć produktywność nawet o 1,3 punktu procentowego rocznie, co odpowiada 140 miliardom funtów. Do 2030 roku wdrożenie sztucznej inteligencji może pobudzić brytyjską gospodarkę nawet o 400 miliardów funtów. Liczby te podkreślają ogromny potencjał gospodarczy, o który toczy się gra.

Nadal jednak istnieją istotne wyzwania. Skuteczne wdrożenie zarządzania danymi opartego na sztucznej inteligencji wymaga czegoś więcej niż tylko wiedzy technologicznej; wymaga fundamentalnej reorganizacji priorytetów i procesów organizacyjnych. Organizacje muszą przejść od postawy defensywnej do sprzyjającej w zarządzaniu danymi. Transformacja kulturowa jest równie istotna, jak transformacja technologiczna. Zespoły ds. danych muszą nauczyć się ewoluować od reaktywnych rozwiązań problemów do strategicznych architektów, którzy koordynują inteligentne systemy, zamiast realizować procesy manualne. Pomimo wszelkich postępów technologicznych, jakość danych pozostaje stałym wyzwaniem, a 67% organizacji nie do końca ufa danym, które wykorzystują do podejmowania decyzji.

Decyzja inwestycyjna w zakresie zarządzania danymi opartego na sztucznej inteligencji wiąże się ze złożonym rachunkiem ekonomicznym. Firmy muszą uwzględnić nie tylko koszty licencji platformy, które zazwyczaj wahają się od 50 000 do 500 000 funtów rocznie, ale także koszty wdrożenia, które często przewyższają koszty oprogramowania, a także niezbędne inwestycje w personel. Te znaczne inwestycje początkowe należy porównać z kosztami braku działania. Szacuje się, że niska jakość danych kosztuje brytyjskie firmy 200 miliardów funtów rocznie. Te abstrakcyjne liczby przekładają się na konkretne straty biznesowe, nieefektywne budżety marketingowe i nietrafione decyzje strategiczne.

Pytanie nie brzmi już, czy zarządzanie danymi oparte na sztucznej inteligencji zostanie wdrożone, ale jak szybko i skutecznie organizacje będą w stanie zarządzać tą transformacją. Bodźce ekonomiczne są oczywiste, rozwiązania technologiczne dojrzewają, a presja konkurencyjna rośnie. Dzięki wiodącej pozycji w Europie, znacznym inwestycjom międzynarodowych gigantów technologicznych i proinnowacyjnemu podejściu regulacyjnemu, Wielka Brytania ma silną pozycję wyjściową. Udane znalezienie równowagi między innowacją a odpowiedzialnym wdrażaniem, wzrostem gospodarczym a prywatnością danych oraz transformacją technologiczną a nadzorem ludzkim zadecyduje o tym, czy Wielka Brytania osiągnie swój cel, jakim jest stanie się światowym liderem w gospodarce opartej na sztucznej inteligencji. W tym kontekście strategiczne decyzje podjęte w nadchodzących latach ukształtują krajobraz konkurencyjny brytyjskiej gospodarki na następną dekadę i mogą przesądzić o sukcesie lub porażce całych branż.

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

skontaktować się ze mną pod Wolfenstein ∂ xpert.digital

zadzwonić pod +49 89 674 804 (Monachium)

LinkedIn