Дигитална будућност британске економије: Када вештачка интелигенција постане економска нужност

Британско чудо вештачке интелигенције има једну зачкољицу: (још увек) му недостају људи који могу да га имплементирају

Британска економија пролази кроз фундаменталну трансформацију, чији ће пуни обим постати очигледан тек у наредним годинама. Док су компаније деценијама управљале инфраструктуром података на бази реактивног одржавања, брзи развој вештачке интелигенције приморава на промену парадигме која ће утицати на сваки сектор. Традиционални приступ, где тимови за податке решавају проблеме како се појављују, све више се замењује интелигентним системима који уче, прилагођавају се и делују проактивно. Овај развој више није технолошки трик за иновативне пионире, већ је постао економска нужност за сваку компанију која жели да остане конкурентна на глобалном тржишту.

Тржиште Уједињеног Краљевства за управљање подацима заснованим на вештачкој интелигенцији доживљава изузетан раст, превазилазећи чак и најоптимистичније прогнозе. Бројке говоре саме за себе и показују замах овог развоја. Са 1,44 милијарде америчких долара у 2023. години, очекује се да ће тржиште Уједињеног Краљевства за управљање подацима заснованим на вештачкој интелигенцији порасти на 6,2 милијарде америчких долара до 2030. године, што представља просечну годишњу стопу раста од 23,2 процента. Уједињено Краљевство игра водећу улогу у Европи и кључни је покретач овог развоја. Са уделом од 5,6 процената на глобалном тржишту у 2023. години, економија Уједињеног Краљевства се позиционира као главни играч у глобалном пејзажу вештачке интелигенције.

Спремност међународних технолошких гиганата да инвестирају наглашава њихово поверење у британско тржиште. Мајкрософт је најавио невиђену инвестицију од 22 милијарде фунти, највећу за компанију ван Сједињених Држава. Гугл је потом обећао улагање од 5 милијарди фунти у инфраструктуру за истраживање вештачке интелигенције, док Нвидиа, заједно са партнерима, планира да инвестира до 11 милијарди фунти у инфраструктуру вештачке интелигенције у Великој Британији. Ова улагања укупно износе преко 31 милијарде фунти у оквиру такозваног Споразума о технолошком просперитету између Велике Британије и САД. Компаније не улажу из технолошког ентузијазма, већ зато што су економски аргументи убедљиви.

Између иновације и нужности

Економска стварност се судара са технолошком револуцијом која утиче на све секторе економије. Платформе за управљање подацима засноване на вештачкој интелигенцији обећавају не само повећање ефикасности, већ и фундаментално редизајнирање начина на који компаније управљају својим највреднијим ресурсом. Оне аутоматизују понављајуће задатке, откривају аномалије пре него што постану проблеми и трансформишу статичке системе правила у динамичне, учеће инфраструктуре. Британска економија је 2024. године уложила 2,9 милијарди фунти у компаније које се баве вештачком интелигенцијом, са просечном вредношћу послова од 5,9 милиона фунти. Ова инвестиција је већ дала мерљив економски утицај. Британске компаније које се баве вештачком интелигенцијом сада доприносе 11,8 милијарди фунти британској економији, што је двоструко више него 2023. године. Запосленост у сектору вештачке интелигенције већ је премашила 86.000 радних места.

Стопе усвајања значајно варирају у различитим економским секторима, што одражава различите нивое дигитализације и инвестиционих капацитета. Док је око 15 процената свих компанија у Великој Британији усвојило барем једну вештачку интелигенцију 2023. године, ова бројка је порасла на 39 процената до 2025. године. Овај развој догађаја показује убрзано усвајање, али такође истиче да је већина компанија још увек на почетку свог пута ка вештачкој интелигенцији. Стопе усвајања снажно корелирају са величином компаније. Док 68 процената великих компанија користи вештачку интелигенцију, стопа је 34 процента за средње компаније и само 15 процената за мале компаније. Ова разлика наглашава потребу за широм доступношћу и бољим разумевањем вештачке интелигенције међу мањим организацијама.

Али иако су обећања велика, британске компаније се суочавају са сложеним задатком интеграције ових технологија у постојеће системе, испуњавања строгих захтева за усклађеност и одржавања контроле над својим подацима. Изазови су вишеструки, од проблема техничке интеграције и недостатка вештина до проблема са квалитетом података и управљањем. Трошкови лошег квалитета података у Великој Британији процењују се на 200 милијарди фунти годишње, при чему компаније у просеку губе од 10 до 15 милиона фунти годишње због неадекватних података. Ова економска реалност чини интелигентне системе за управљање подацима не опцијом, већ нужношћу.

Финансијска индустрија као пионир трансформације

Утицај управљања подацима заснованог на вештачкој интелигенцији посебно је очигледан у финансијској индустрији Велике Британије, сектору који је традиционално међу секторима са најинтензивнијим коришћењем података. Трансформација се огледа у импресивним бројкама. Заједничко истраживање Банке Енглеске и Управе за финансијско понашање открило је да 75% финансијских институција већ користи вештачку интелигенцију, а додатних 10% планира да је имплементира у наредне три године. Ово представља драматичан пораст у односу на 2022. годину, када је само 58% користило вештачку интелигенцију. Основни модели сада чине 17% случајева употребе вештачке интелигенције, што истиче њихов растући значај у стандардизацији и скалирању апликација у целом сектору.

Финансијске институције обрађују милијарде трансакција дневно, морају да испуњавају сложене захтеве за усклађеност и истовремено откривају преваре у реалном времену. Системи за управљање подацима засновани на вештачкој интелигенцији аутоматизују валидацију података о трансакцијама, континуирано прате усклађеност са прописима и идентификују аномалије које би могле указивати на преварне активности. Аутоматизовано доношење одлука игра истакнуту улогу у примени вештачке интелигенције, при чему 55% ​​случајева употребе укључује аутоматизовано доношење одлука. Међутим, потпуно аутономно доношење одлука остаје ретко, само 2%, што одражава опрезан приступ сектора и склоност ка одржавању људског надзора у критичним процесима.

Повећање продуктивности је мерљиво и значајно. Анкета коју је спровела банкарска група Лојдс међу преко 100 руководилаца у британским финансијским институцијама открила је да 59% институција извештава о побољшаној продуктивности кроз усвајање вештачке интелигенције, што је драматичан пораст у односу на само 32% претходне године. Трећина институција побољшава корисничко искуство, док друга трећина стиче дубљи увид у потребе купаца. 21% каже да вештачка интелигенција директно покреће раст пословања, у поређењу са само 8% у 2024. години. Овај замах подстиче промену расположења, при чему 91% институција сада вештачку интелигенцију види као прилику, а не као претњу, што је пораст у односу на 80% у 2024. години.

Спремност за улагање расте сходно томе. Више од половине институција планира да повећа своја улагања у вештачку интелигенцију у наредних дванаест месеци, док ће додатних 22 одсто задржати тренутни ниво потрошње. Институције виде вештачку интелигенцију као стратешку полугу: 54 одсто очекује конкурентске предности, 53 одсто предвиђа уштеде трошкова, 52 одсто верује да ће она покренути раст пословања, а 50 одсто каже да ће помоћи у изградњи технолошки квалификованије радне снаге. Да би се ово подржало, скоро половина институција је основала наменске тимове за вештачку интелигенцију, док 20 одсто сарађује са спољним добављачима вештачке интелигенције како би убрзали усвајање.

Димензија усклађености је посебно критична за финансијске институције и представља кључни покретач улагања у системе засноване на вештачкој интелигенцији. Ризици везани за податке доминирају тренутним стањем, а забринутост због приватности података, квалитета, безбедности и пристрасности је међу пет највећих ризика. Ово одражава велико ослањање сектора на тачне и безбедне податке за покретање система вештачке интелигенције. Очекује се да ће нови ризици, као што су ослањање на моделе вештачке интелигенције трећих страна и повећана сложеност апликација вештачке интелигенције, расти, постављајући питања о транспарентности и контроли. Сајбер безбедност се и даље сматра највећим перципираним системским ризиком и остаће важна током наредне три године. Међутим, очекује се да ће критичне зависности од трећих страна представљати највећи пораст системског ризика, истичући потребу за јачим надзором спољних добављача вештачке интелигенције.

Производна индустрија између традиције и технолошке авангарде

Производна индустрија у Великој Британији доживљава ренесансу продуктивности захваљујући управљању подацима заснованом на вештачкој интелигенцији, са потенцијалом да фундаментално ојача њену међународну конкурентност. Са 53 одсто произвођача у Великој Британији који већ имплементирају машинско учење или вештачку интелигенцију у својим производним погонима, Велика Британија је значајно испред европског просека од 30 одсто. Ово лидерство се протеже даље од пуких стопа усвајања и укључује софистициране стратегије примене и мерљиве пословне резултате. Импресивних 98 одсто произвођача већ користи генеративну вештачку интелигенцију или планира да је имплементира, што истиче трансформативни потенцијал ове технологије за сектор.

Секторска усвајања значајно варира, што одражава различите нивое зрелости дигитализације и инвестиционог капацитета. Аутомобилска индустрија предњачи са стопом усвајања од 60% и нивоом зрелости од 5 од 5, а следе је електроника и високотехнолошке компаније са 55%. Сектор ваздухопловства и одбране показује усвајање од 50%, док фармацеутске и биотехнолошке компаније показују стопу имплементације од 40%. Компаније попут Јагуар Ленд Ровера користе аналитику засновану на вештачкој интелигенцији на 128 локација како би откриле аномалије у производњи у реалном времену, демонстрирајући практичне предности широко распрострањене имплементације вештачке интелигенције.

Амерички и британски произвођачи користе ове системе за анализу података о машинама у реалном времену, омогућавање предиктивног одржавања и аутоматизацију контроле квалитета. Имплементација предиктивног одржавања заснованог на вештачкој интелигенцији може смањити трошкове одржавања до 30 процената и смањити кварове опреме за 45 процената. Ова директна повећања продуктивности директно се преводе у конкурентске предности. Пример из прехрамбене индустрије илуструје економски утицај. Фрито-Леј погони су смањили непланиране застоје до те мере да су могли да повећају производни капацитет за 4.000 сати. Таква повећања ефикасности имају директан утицај на профитабилност и тржишну позицију.

Спремност за улагање је сходно томе висока, при чему 75 одсто произвођача у Великој Британији планира да повећа своја улагања у вештачку интелигенцију следеће године. Ова улагања су усмерена на различите области, од управљања енергијом и смањења отпада до оптимизације процеса и контроле квалитета. Међутим, постоји значајан јаз у знању, јер само 16 одсто сматра да је добро упознато са потенцијалом вештачке интелигенције. Као резултат тога, само трећина компанија користи вештачку интелигенцију посебно у својим производним операцијама. Усвајање роботике такође остаје слабо, упркос глобалним могућностима аутоматизације. Ово сугерише да, иако усвајање расте, Великој Британији је потребна промена у свом приступу аутоматизацији, или ризикује да пропусти трансформативне добитке у продуктивности.

Малопродаја у дигиталној реинвенцији

Малопродајни сектор у Великој Британији пролази кроз фундаменталну трансформацију кроз интелигентно управљање подацима, при чему системи вештачке интелигенције револуционишу персонализацију и управљање залихама. Усвајање је изванредно: 99% доносилаца одлука у малопродаји у Великој Британији наводи неки облик стручности у области вештачке интелигенције унутар своје организације, док 88% верује да вештачка интелигенција даје локалним трговцима на мало конкурентску предност у односу на глобалне малопродајне гиганте. Оно што је некада било искључиво корисно за технолошки оријентисане компаније сада је велики изједначивач малопродајне индустрије. Вештачка интелигенција омогућава локалним трговцима на мало да понуде динамично одређивање цена, персонализовани маркетинг и побољшану видљивост ланца снабдевања, што је кључно за испуњавање очекивања купаца и брзо прилагођавање променама.

Вештачка интелигенција је постала мејнстрим у малопродаји у Великој Британији, а скоро сви испитаници су потврдили њену употребу у доношењу одлука. Више од половине је успоставило лидерске улоге и тимове за вештачку интелигенцију унутар својих организација. Трговци на мало користе системе вештачке интелигенције за интеграцију података о купцима на различитим тачкама контакта, предвиђање понашања при куповини и оптимизацију залиха. Изазов лежи у самој сложености токова података. Велики трговац на мало обрађује податке из система продајних места, платформи за електронску трговину, картица лојалности, друштвених медија и система ланца снабдевања. Управљање подацима засновано на вештачкој интелигенцији осигурава да се овим подацима управља у складу са прописима, а истовремено омогућава аналитику у реалном времену која подржава персонализоване интеракције са купцима.

Дискусије о вештачкој интелигенцији (ВИ) често се односе на будућност, али у малопродаји у Великој Британији, ови системи већ утичу на кључне функције и имају утицај. 38% купаца у Великој Британији већ користи ВИ у малопродаји, а 60% жели ажурирања испоруке заснована на ВИ, као што је праћење у реалном времену. 57% верује да ВИ може побољшати ефикасност испуњења поруџбина. Упркос овим предностима, истраживање указује на широко распрострањен скептицизам у погледу поверења и коришћења података. Само 46% купаца у Великој Британији верује ВИ да ће препоручити производе на основу њихове историје куповине, а половина испитаних је и даље подељена око тога да ли ВИ може побољшати куповину без угрожавања приватности. Важно је напоменути да већина од 94% сматра кључним да су алати ВИ транспарентни и у свом пословању и у руковању подацима.

Предности усвајања вештачке интелигенције су неоспорне. Трговци на мало пријављују смањене трошкове кроз побољшану ефикасност, повећане приходе кроз бољи увид у купце и персонализована искуства, побољшано доношење одлука кроз предиктивну аналитику и конкурентску предност кроз супериорна искуства купаца. Успешни тимови користе вештачку интелигенцију како би допунили постојеће системе, смањили трење и подржали своје радно оптерећење. Следећи кораци су јасни: трговци на мало у Великој Британији који не само да преживе већ и напредују биће они који трансформишу своје пословне податке и податке о купцима у корисне интелигенције. Изградња јаких основа података и примена потпуно контролисаних вештачких интелигенција биће неопходни за дугорочни комерцијални и оперативни успех.

5G, вештачка интелигенција и енергија: Британски план за дигиталну инфраструктуру – Слика: Xpert.Digital

Здравство између иновација и преоптерећења система

Здравствени систем Уједињеног Краљевства, а посебно Национална здравствена служба (НЗС), суочава се са невиђеним изазовом задовољавања растуће потражње са ограниченим ресурсима. Вештачка интелигенција се сматра неопходном ако НЗС жели да задовољи ову потражњу. Влада је представила десетогодишњи план здравствене заштите који наводи три фундаментална померања за НЗС: од болнице ка заједници, од аналогног ка дигиталном и од болести ка превенцији. У сржи ове трансформације је амбиција да се вештачка интелигенција интегрише у путеве неге, при чему ће апликација НЗС служити као јединствена дигитална капија за пацијенте. Наведени циљ је да НЗС постане здравствени систем са највише вештачке интелигенције на свету.

Највеће испитивање вештачке интелигенције те врсте у здравству широм света, у којем је учествовало преко 30.000 запослених у Националној здравственој служби (NHS), показало је како нова технологија може генерисати невиђене уштеде времена за запослене у NHS-у и довести до боље неге пацијената. Револуционарни пилот пројекат Microsoft 365 Copilot у 90 NHS организација открио је да административна подршка заснована на вештачкој интелигенцији може уштедети запосленима у NHS-у у просеку 43 минута по особи дневно или више, што је еквивалентно пет недеља по особи годишње. Резултати испитивања показују да би потпуно увођење могло уштедети до 400.000 радних сати месечно, што износи милионе сати сваке године, омогућавајући запосленима да се ефикасније фокусирају на негу на првој линији фронта. NHS процењује да би технологија могла уштедети милионе фунти сваког месеца, на основу 100.000 корисника, што би потенцијално резултирало уштедама трошкова од стотина милиона фунти годишње.

Блиска будућност се фокусира на увођење доказаних технологија као што су вештачка интелигенција (AI) транскрипциони асистенти под новим руководством Националне здравствене службе Енглеске (NHS) убрзање усвајања дијагностичке вештачке интелигенције путем NICE ране процене вредности (NICE Early Value Assessments) и тестирање нове вештачке интелигенције као медицинског уређаја у надгледаном MHRA AI Airlock Sandbox-у. Системи покретани вештачком интелигенцијом аутоматизују кодирање клиничких података са тачношћу од 96%, извлаче структуриране информације из неструктурираних клиничких белешки и аутоматски идентификују заштићене здравствене информације у сврху анонимизације. Пројектовано је да ће британско тржиште вештачке интелигенције у здравству достићи импресивне стопе раста са 13,26 милијарди америчких долара у 2024. години, са сложеном годишњом стопом раста од 36,76%.

Међутим, постоје и значајне забринутости. Лекари и студенти медицине на посебном састанку Британског лекарског удружења изразили су озбиљну забринутост због дигиталних и технолошких тежњи у десетогодишњем плану владе. Лекари су упозорили на потенцијалне ризике од масовног ширења дигитализације у здравственој служби која се већ бори са застарелом ИТ инфраструктуром и од промоције слабо схваћених вештачке интелигенције. Један лекар опште праксе упозорио је да овај план излаже професију опасно озбиљним ризицима везаним за ИТ и да нација ризикује да постане несвесно заморче за технологију коју њени творци, а камоли медицинска струка, не разумеју правилно. Чини се да влада усваја менталитет Силицијумске долине брзог покретања ствари и њиховог кварења, што није прикладно када се реформише сложен здравствени систем.

Телекомуникације као окосница дигиталне инфраструктуре

Телекомуникациона индустрија се суочава са јединственим изазовима у управљању мрежним подацима, а истовремено игра кључну улогу као покретач целокупне вештачке интелигенције (AI) трансформације. Са ширењем 5G мрежа и растом IoT уређаја, количине података експлодирају. BT Group, која управља највећом мобилном мрежом у Великој Британији преко своје подружнице EE, успешно је омогућила 5G приступ за преко 75 процената становништва Велике Британије, што је значајно достигнуће у мобилном пејзажу земље. Покретање самосталних 5G услуга у 15 градова у Великој Британији означава прекретницу, јер је ова технологија коначно способна да испуни 5G обећања која су се најављивала више од деценије.

Метеорски пораст употребе апликација вештачке интелигенције изгледа да је кључан за подстицање додатног раста прихода од 5G услуга. BT и Assembly Research процењују да би побољшана покривеност 5G аутономном мрежом могла допринети британској економији са до 230 милијарди фунти до 2035. године, вођена аутоматизацијом, повезивањем и модернизацијом енергетске мреже. BT процењује да би индустријска употреба технологија као што су вештачка интелигенција и машинско учење, коју омогућава 5G аутономна мрежна мрежа, сама по себи могла генерисати економску вредност од преко 88 милијарди фунти. Од ширења руралних подручја и аутономног транспорта до дронова и медија, побољшане мреже би могле да ослободе милијарде у више сектора када се реше баријере у спектру и планирању.

Телекомуникационе компаније примењују системе засноване на вештачкој интелигенцији како би оптимизовале перформансе мреже, предвиделе прекиде пре него што се догоде и динамички распоредиле ресурсе. Шездесет пет процената телекомуникационих компанија планира да повећа своје буџете за вештачку интелигенцију инфраструктуру у 2025. години, при чему су планирање и операције мреже највећи инвестициони приоритет са 37 процената. Vodafone UK и Ericsson су успешно смањили дневну потрошњу енергије 5G радио јединица до 33 процента на одабраним локацијама у Лондону. Ово је резултат теста који користи Ericsson-ова напредна софтверска решења заснована на вештачкој интелигенцији и машинском учењу. Ericsson Service Continuity AI пакет апликација са интелигентном енергетском ефикасношћу динамички прилагођава потрошњу енергије мреже на основу потражње, што резултира смањеним оперативним трошковима и мањом емисијом угљеника без угрожавања перформанси.

Енергетска димензија ове трансформације инфраструктуре постаје критично економско и политичко питање. Влада Велике Британије покренула је Савет за енергију вештачке интелигенције како би управљала растућим енергетским потребама вештачке интелигенције и центара података, а истовремено испуњавала циљеве чисте енергије. Циљ савета је да усмери како се ширење вештачке интелигенције може ускладити са амбицијом земље да постане глобални лидер у чистој енергији. Његов први састанак 8. априла истражио је како земља може побољшати енергетску ефикасност и одрживост своје инфраструктуре вештачке интелигенције и центара података. Са амбициозним циљем владе да повећа капацитет јавног рачунарства у Великој Британији двадесет пута у наредних пет година, енергетске импликације су значајне и захтевају координирано планирање у свим секторима. Део одговора укључује стварање зона раста вештачке интелигенције, чворишта у областима способним да подрже најмање 500 MW електричне енергије, што је отприлике довољно за напајање два милиона домаћинстава.

Логистика и ланци снабдевања у транзицији

Логистичка и индустрија ланца снабдевања у Великој Британији пролази кроз радикалну трансформацију, а вештачка интелигенција и аутоматизација су на челу ове револуције, омогућавајући предузећима да поједноставе пословање, побољшају доношење одлука и повећају укупне перформансе ланца снабдевања. Ако су вам се недавне испоруке чиниле бржим, прецизнијим и одрживијим, сведоци сте тихе револуције која се дешава иза кулиса. До 2025. године, паметне технологије више неће бити на видику; оне ће бити у потпуности уграђене у свакодневно пословање, од аутономних возила за доставу у центрима градова до предиктивних система који помажу трговцима на мало да избегну уска грла.

Вештачка интелигенција сада игра централну улогу у планирању и извршавању испорука. Од планирања руте до прогнозе саобраћаја, интелигентни системи помажу логистичким добављачима да доносе брже и информисаније одлуке. Испоруке нису само брже већ и поузданије, са мање кашњења и бољим искоришћењем возила и горива. Аутономна возила за доставу и аутоматизовани системи већ се користе у одабраним деловима Велике Британије, посебно за испоруке на кратке релације или до последње миље. Ове аутономне технологије смањују ослањање на ручни рад и смањују трошкове, а истовремено пружају нове начине за опслуживање тешко доступних подручја.

Складишта и дистрибутивни центри су такође прошли кроз дигиталну трансформацију. Ручне задатке попут сортирања, паковања и провере залиха све више преузимају роботи, док софтвер вештачке интелигенције прати и управља залихама у реалном времену. Дигиталне симулације, познате као дигитални близанци, омогућавају менаџерима логистике да тестирају различите сценарије, као што су нагли пораст потражње или поремећаји у ланцу снабдевања, без утицаја на пословање. Ово олакшава припрему за неочекиване догађаје и идентификовање нових ефикасности. Компаније попут Simarco-а користе напредне алате као што је SnapFulfil WMS за повезивање система и интерно и директно са купцима, пружајући видљивост и контролу у реалном времену над залихама и поруџбинама од пријема до испоруке.

Међутим, нова истраживања показују да лидери у ланцу снабдевања и транспорту у Великој Британији очекују аутономну будућност вештачке интелигенције, али се суочавају са значајним препрекама у погледу вештина и интеграције података. Скоро половина анкетираних организација нема довољну видљивост података да би проактивно прилагодила руте испоруке. Четрдесет пет процената је изјавило да нису у могућности да предузму корективне мере пре него што се пошиљке одложе или прекину. Овај јаз између технолошких тежњи и оперативне стварности погоршавају значајни интерни изазови. Четрдесет два процента испитаника указало је на недостатак вештина унутар својих организација, док је 39 процената навело фрагментиране податке на различитим платформама и решењима као озбиљну препреку. Упркос овим тренутним препрекама, постоји снажно поверење у будућност вођену вештачком интелигенцијом, при чему 63 процента организација очекује да усвоји потпуно аутономну, агентску вештачку интелигенцију или да захтева минималан људски надзор у наредних пет година.

Фармацеутски производи и науке о животу на граници иновација

Фармацеутска и биолошка индустрија у Великој Британији је у првим редовима иновација у области вештачке интелигенције, а моделе вођене вештачком интелигенцијом све више користе фармацеутске и биотехнолошке компаније како би убрзале откривање лекова предвиђањем молекуларних интеракција, оптимизацијом дизајна клиничких испитивања и идентификовањем потенцијалних безбедносних проблема раније у процесу развоја. Ово убрзање је посебно обећавајуће за решавање незадовољених медицинских потреба и развој третмана за сложене болести. Генеративна вештачка интелигенција има различите примене у контексту откривања лекова, укључујући брзу in silico анализу геномских података и терапијских кандидата.

Влада Уједињеног Краљевства активно подржава иновације у овој области и недавно је обећала 82 милиона фунти за подршку пројектима у Великој Британији, укључујући PharosAI и Bind Research, који користе вештачку интелигенцију за развој нових модела лечења и терапије за болести попут Алцхајмерове болести и рака. Револуционарни суперкомпјутер Isambard-AI, вредан 225 милиона фунти, спреман је да револуционише медицинску област коришћењем вештачке интелигенције за развој нових лекова и вакцина. Смештен у Бристолу, овај најсавременији објекат постаће најмоћнији суперкомпјутер у Великој Британији када постане у потпуности оперативан овог лета. Делови система Isambard-AI су већ функционални, а текући су пројекти који истражују нове третмане за болести попут Алцхајмерове болести, срчаних болести и разних врста рака.

Британски конзорцијум OpenBind користиће експерименталну технологију за генерисање највеће светске колекције података о томе како лекови интерагују са протеинима, градивним блоковима тела. Ово ће бити 20 пута веће од свега што је прикупљено у последњих 50 година и учвршћује позицију Велике Британије као глобалног центра за откривање лекова засновано на вештачкој интелигенцији. Ово ће подржати обуку нових модела вештачке интелигенције способних да идентификују обећавајуће нове лекове, дајући истраживачима невиђену могућност да отворе нове границе у борби против болести. Трошкови развоја биће смањени до 100 милијарди фунти, а биће стимулисане иновације и економски раст који су основа владиног Плана за промене.

Британска биофармацеутска индустрија све више тражи таленте са вештинама вештачке интелигенције и података како би остала конкурентна, јер дигитална технологија покреће иновације. Фармацеутска индустрија све више усваја нове дигиталне алате као што су вештачка интелигенција и аналитика великих података како би подржала откривање и развој иновативних лекова, али многе компаније се боре да пронађу и привуку квалификоване раднике. Влада Велике Британије је усвојила проиновативни приступ регулацији вештачке интелигенције, уравнотежујући потребу за надзором са промоцијом континуираног раста у индустријама заснованим на вештачкој интелигенцији. Велика Британија активно ради на истраживању етичког и ефикасног усвајања технологије вештачке интелигенције у програмима усмереним на побољшање исхода пацијената и поједностављивање пружања здравствене заштите.

Управљана AI платформа - Слика: Xpert.Digital

Овде ћете сазнати како ваша компанија може брзо, безбедно и без високих баријера за улазак имплементирати прилагођена решења за вештачку интелигенцију.

Управљана AI платформа је ваше свеобухватно и безбрижно решење за вештачку интелигенцију. Уместо да се бавите сложеном технологијом, скупом инфраструктуром и дуготрајним процесима развоја, добијате готово решење прилагођено вашим потребама од специјализованог партнера – често у року од само неколико дана.

Кључне предности на први поглед:

⚡ Брза имплементација: Од идеје до апликације спремне за употребу за дане, а не месеци. Нудимо практична решења која стварају тренутну додату вредност.

🔒 Максимална безбедност података: Ваши осетљиви подаци остају код вас. Гарантујемо безбедну и усклађену обраду без дељења података са трећим лицима.

💸 Без финансијског ризика: Плаћате само за резултате. Велика почетна улагања у хардвер, софтвер или особље су потпуно елиминисана.

🎯 Фокусирајте се на свој основни посао: Концентришите се на оно што најбоље радите. Ми се бринемо о целокупној техничкој имплементацији, раду и одржавању вашег вештачке интелигенције.

📈 Спремно за будућност и скалабилно: Ваша вештачка интелигенција расте са вама. Обезбеђујемо континуирану оптимизацију и скалабилност и флексибилно прилагођавамо моделе новим захтевима.

Више информација овде:

• Управљана AI платформа

Делујте брзо: Овако се исплати управљање подацима уз помоћ вештачке интелигенције – Слика: Xpert.Digital

Изазов квалитета података и управљања

Упркос свим технолошким достигнућима, квалитет података остаје стални изазов који фундаментално утиче на успех имплементације вештачке интелигенције. Квалитет података је највећи изазов за интегритет података у организацијама и постао је још свеприсутнији. У 2024. години, 64 одсто испитаника је рекло да је квалитет података њихов највећи изазов за интегритет података, у поређењу са 50 одсто у 2023. години. То је довело до недостатка поверења у податке, при чему је 67 одсто испитаника изјавило да не верује у потпуности подацима које користе за доношење одлука, што је значајан пораст у односу на 55 одсто претходне године. Иако проблеми са квалитетом података нису ништа ново, утицај ових проблема на пословне резултате је већи него икад.

То је због брзине којом напредна аналитика, пословна интелигенција и вештачка интелигенција напредују. Не можете доносити исправне одлуке засноване на подацима са лошим подацима, а када ти подаци покрећу аналитику и моделе вештачке интелигенције, негативан утицај може бити брз и озбиљан. Оцене квалитета организационих података пале су за 11 процентних поена ове године. Прошле године, 66% испитаника је оценило квалитет својих података као просечан или лошији. Ове године, 77% каже да је квалитет њихових података у најбољем случају просечан. Испитаници наводе да је препрека број један која их спречава да постигну висококвалитетне податке неадекватни алати за аутоматизацију процеса квалитета података (49%). Недоследне дефиниције и формати података и даље муче организације (45%). Није изненађујуће да је количина података порасла као изазов, са 43% наведених као највећу бригу, у поређењу са 35% у 2023. години.

Британске компаније препознају кључну улогу коју ефикасно управљање подацима игра у савременој економији, али наводе инхерентне препреке за примену ових пракси. Резултати показују да 8 од 10 компанија у Великој Британији признаје да управљање подацима више не би требало да буде накнадна мисао и да им може дати стратешку предност. Додатних 86 процената сложило се да ће управљање подацима постати важније у наредних пет година. С обзиром на то да вештачка интелигенција трансформише начин на који се пословање води и сматра се кључним фактором разликовања, скоро три четвртине је такође рекло да је управљање подацима основа за бољу вештачку интелигенцију. Међутим, потешкоће са интеграцијом и скалабилношћу, као и лош квалитет података, кључни су изазови са којима се компаније суочавају када је у питању ефикасно и одговорно управљање подацима током њиховог животног циклуса.

Три најчешће препреке добром управљању подацима су уграђивање управљања подацима у постојеће начине рада и процесе (72%), побољшање квалитета и скалабилности података (71%) и осигуравање да оно прати постојећу технологију и пословне моделе (71%). Скоро свака анкетирана компанија планира да инвестира у своје приступе управљању подацима током наредне две године. То укључује инвестиције у висококвалитетне технологије и алате, као и побољшање интерне писмености и вештина у вези са подацима. Осамдесет један проценат је отежан дистрибуираним подацима – подацима који су распоређени по више система и локација – док 77% каже да њихови тренутни алати не могу да поднесу количину података коју обрађују. Више од три четвртине наводи законске прописе о подацима и индустријске прописе као главни изазов, а 75% пријављује недостатак квалификованих аналитичара.

Јаз у вештинама као кључно уско грло

Јаз у вештинама у области података и вештачке интелигенције појављује се као једна од највећих препрека успешној имплементацији интелигентних система. Процењује се да ће усвајање вештачке интелигенције подстаћи британску економију за чак 400 милијарди фунти до 2030. године кроз побољшања у иновацијама и продуктивности на радном месту. Међутим, нови извештај открива озбиљне изазове за унапређење вештина у различитим секторима. Вештачка интелигенција трансформише радна места у целој економији, али послодавци се боре да прате корак и искористе њену моћ. Влада је увела три нова алата за подршку ширем и одговорнијем усвајању вештачке интелигенције: оквир вештина за вештачку интелигенцију, пут усвајања и контролну листу послодаваца.

Потражња за позицијама везаним за вештачку интелигенцију далеко премашује понуду квалификованих стручњака. Према Лондонској школи економије и политичких наука, тренутно тржиште рада у технолошком сектору у Великој Британији је сада одлучно фокусирано на позиције везане за вештачку интелигенцију. Међу њима, инжењери вештачке интелигенције и машинског учења су на врху листе најтраженијих позиција. Клауд архитекте, које су већ биле веома тражене пре недавног пораста вештачке интелигенције и аутоматизације, сада је двоструко теже попунити. То је зато што је клауд инфраструктура још критичнија за сваку компанију која усваја технологије попут вештачке интелигенције и аутоматизације. Недостатак стручњака за податке идентификован је као једна од највећих препрека за имплементацију вештачке интелигенције, са скоро 2,9 милиона отворених радних места везаних за податке широм света.

Анализа трошкова и користи инвестиција у вештачку интелигенцију је још сложенија због овог јаза у вештинама. Главни службеник за податке у Великој Британији зарађује између 175.000 и 350.000 фунти годишње, менаџери за управљање подацима између 120.000 и 180.000 фунти, а специјализовани управници података између 85.000 и 130.000 фунти. Ови значајни трошкови за особље обично чине 40 до 50 процената укупних трошкова имплементације вештачке интелигенције. Према истраживањима, 97 процената организација које су доживеле инциденте повезане са вештачком интелигенцијом немају адекватне контроле приступа вештачкој интелигенцији, док 63 процената нема политике управљања вештачком интелигенцијом. Ови недостаци у управљању нису само теоријски ризици; они се претварају у конкретне финансијске губитке и регулаторне казне.

Индустријско партнерство има за циљ да помогне. Очекује се да ће 7,5 милиона британских радника стећи основне вештине вештачке интелигенције до 2030. године кроз индустријско партнерство са NVIDIA, Google, IBM и Microsoft. Skills England користи нови извештај за развој материјала за обуку. Две трећине британских компанија већ извештавају о значајним побољшањима продуктивности захваљујући вештачкој интелигенцији, али само 45 одсто нуди обуку радне снаге, што истиче јаз у вештинама упркос изузетним добицима. Како усвајање расте, Велика Британија мора да промени начин коришћења вештачке интелигенције и аутоматизације, или ризикује да пропусти трансформативне добитке у продуктивности и заостане у међународној конкуренцији.

Регулаторни пејзаж између иновација и надзора

Велика Британија је усвојила проиновативни приступ регулацији вештачке интелигенције, уравнотежујући потребу за надзором са промоцијом одрживог раста у индустријама вођеним вештачком интелигенцијом. Управа за финансијско понашање (FCA) потврдила је да се њен приступ регулацији и надзору оријентисан ка резултатима подједнако примењује и на вештачку интелигенцију. То значи да се FCA ослања на постојеће регулаторне и законске оквире како би ублажила многе ризике повезане са употребом вештачке интелигенције у финансијским услугама и на тржиштима Велике Британије. FCA ово сматра регулацијом која омогућава иновације. Фокусирајући се на резултате, а не на крута правила, FCA омогућава компанијама извесну флексибилност у начину на који усвајају нове технологије попут вештачке интелигенције, а истовремено их држи одговорним за праведан третман купаца и отпорно пословање.

Дана 9. септембра 2025. године, FCA је покренула нову веб страницу под називом „AI и FCA: Наш приступ“, учвршћујући свој став о безбедном и одговорном усвајању AI на финансијским тржиштима у Великој Британији. FCA је такође најавила AI Live Testing, нову иницијативу у оквиру своје AI Lab која омогућава фирмама да директно сарађују са регулатором и добију прилагођену подршку за развој, процену и примену AI система уживо на финансијским тржиштима у Великој Британији. Повратне информације су биле изузетно позитивне, а AI Live Testing се види као начин за побољшање транспарентности, премостивање јаза између теорије и праксе и смањење регулаторне несигурности, која често кочи AI пројекте.

У септембру 2025. године, Одбор за финансије Доњег дома британског парламента писао је шест великих технолошких компанија тражећи појашњење о њиховој улози у пружању услуга вештачке интелигенције финансијском сектору Уједињеног Краљевства. Писма су део текуће истраге о утицају вештачке интелигенције на банке, пензије и тржишта. Питања покривају широк спектар тема, укључујући стратегије ових компанија у вези са вештачком интелигенцијом, мере транспарентности, ублажавање пристрасности, планирање за непредвиђене ситуације и сарадњу са FCA и Банком Енглеске. Приметно је да одбор пита како би ове компаније реаговале ако би биле одређене као критичне треће стране, статус који би могао да наметне пооштрене регулаторне обавезе и захтеве за отпорност.

Процењује се да ће просечни трошкови кршења прописа о подацима бити 4,4 милиона долара у 2025. години, док ће мега кршења прописа о подацима која утичу на преко 50 милиона записа коштати у просеку 375 милиона долара. Казне за GDPR ће достићи 5,65 милијарди евра до марта 2025. године, са појединачним казнама у распону од 250 милиона до 345 милиона евра за компаније попут Убера и Мете. Просечан трошак усклађености са GDPR-ом за средња предузећа је 1,4 милиона долара. Системи за управљање подацима засновани на вештачкој интелигенцији ублажавају ове ризике кроз континуирано праћење усклађености, аутоматизоване контроле приступа и свеобухватне ревизорске трагове. Шездесет четири одсто доносилаца ИТ одлука је забринуто због потенцијалних казни због неусклађености података, док 80 одсто препознаје да је одржавање усклађених података кључно за стицање конкурентске предности.

Пут напред између прилике и изазова

Наредне године биће кључне за економију Велике Британије и њену способност да оствари пуни потенцијал управљања подацима заснованог на вештачкој интелигенцији. Компаније и организације које успешно имплементирају управљање подацима засновано на вештачкој интелигенцији стећи ће значајне конкурентске предности кроз брже иновације, боље доношење одлука и ефикасније пословање. ОЕЦД процењује да вештачка интелигенција може повећати продуктивност до 1,3 процентна поена годишње, што је еквивалентно 140 милијарди фунти. До 2030. године, усвајање вештачке интелигенције могло би повећати економију Велике Британије за чак 400 милијарди фунти. Ове бројке указују на огроман економски потенцијал који је у питању.

Међутим, значајни изазови остају. Успешна имплементација управљања подацима заснованог на вештачкој интелигенцији захтева више од технолошке стручности; она захтева фундаментално преусмеравање организационих приоритета и процеса. Организације морају да пређу са дефанзивног на омогућавајући став према управљању подацима. Културна трансформација је подједнако важна као и технолошка трансформација. Тимови за податке морају да науче да еволуирају од реактивних решавача проблема до стратешких архитеката који оркестрирају интелигентне системе уместо да извршавају ручне процесе. Упркос свим технолошким достигнућима, квалитет података остаје стални изазов, при чему 67% организација не верује у потпуности подацима које користе за доношење одлука.

Одлука о улагању у управљање подацима засновано на вештачкој интелигенцији подразумева сложен економски прорачун. Компаније морају да узму у обзир не само трошкове лиценцирања платформе, који се обично крећу од 50.000 до 500.000 фунти годишње, већ и трошкове имплементације, који често превазилазе трошкове софтвера, као и неопходна улагања у особље. Ова значајна почетна улагања морају се одмерити у односу на трошкове неактивности. Процењује се да лош квалитет података кошта компаније у Великој Британији 200 милијарди фунти годишње. Ове апстрактне бројке се претварају у конкретне пословне губитке, неефикасне маркетиншке буџете и неуспеле стратешке одлуке.

Питање више није да ли ће управљање подацима засновано на вештачкој интелигенцији бити имплементирано, већ колико брзо и ефикасно организације могу да управљају овом трансформацијом. Економски подстицаји су јасни, технолошка решења сазревају, а конкурентски притисак се интензивира. Са водећом позицијом у Европи, значајним инвестицијама међународних технолошких гиганата и про-иновативним регулаторним ставом, Велика Британија је у јакој почетној позицији. Успешно проналажење равнотеже између иновација и одговорне имплементације, економског раста и приватности података, као и технолошке трансформације и људског надзора одредиће да ли ће Велика Британија постићи свој циљ да постане глобални лидер у економији вођеној вештачком интелигенцијом. У том контексту, стратешке одлуке донете у наредним годинама обликоваће конкурентски пејзаж британске економије за наредну деценију и могу одредити успех или неуспех читавих индустрија.

Konrad Wolfenstein

Било би ми драго да вам будем лични саветник.

контактирати на wolfenstein ∂ xpert.digital

Само ме позовите на +49 89 89 674 804 (Минхен) .

ЛинкедИн