Немачки циљеви у области вештачке интелигенције до 2030: Осамнаест мера неће створити једно профитабилно тржиште вештачке интелигенције – Шта је компанијама заиста потребно – Креативна слика на тему, са вештачком интелигенцијом: Xpert.Digital
Вештачка интелигенција у Немачкој: Недостаје кључни корак између пилот пројекта и продуктивности
Више вештачке интелигенције, али премало утицаја? Шта је сада важно за немачку економију
Иницијатива немачке владе за вештачку интелигенцију: Како ће финансирање постати право тржиште
Немачка има за циљ да постане водећа нација у области вештачке интелигенције до 2030. године. Немачка влада је формулисала 18 кључних мера и амбициозних циљева како би се то постигло: вештачка интелигенција треба да се користи знатно чешће у компанијама и јавним органима и да да већи допринос економском учинку. Међутим, политичке одлуке, програми финансирања и додатни центри података сами по себи не гарантују економски успех. Кључни фактор је да ли компаније постају мерљиво продуктивније са вештачком интелигенцијом, да ли јавни органи могу боље да испуне своје задатке и да ли добављачи технологије могу да развију одрживе пословне моделе из пилот пројеката.
Управо ту лежи изазов. Употреба вештачке интелигенције је у порасту, али често постоји јаз између почетног експериментисања и дубоке интеграције у радне процесе. Мала и средња предузећа (МСП) се посебно суочавају са високим трошковима, ограниченим људским ресурсима и сложеним проблемима који се тичу података, безбедности и техничке интеграције. Истовремено, влада мора да разјасни где може да делује као поуздан купац и присталица – а где нови програми само дуплирају постојеће понуде или стварају зависности.
Овај чланак испитује немачку стратегију вештачке интелигенције из економске перспективе: Шта омета прелазак са примене на стварање вредности? Какву улогу играју јавна потражња, европски добављачи и индустријска сарадња? И како можемо утврдити да ли су мере финансирања заиста ефикасне? Централна теза: Успех не зависи од броја мера, већ од тога да ли оне елиминишу специфична уска грла и омогућавају мерљиве, одрживе резултате.
Немачка стратегија вештачке интелигенције стављена на економски тест: Како политичке мере стварају конкурентна тржишта
Немачкој није потребна најопсежнија могућа колекција програма за вештачку интелигенцију. Потребне су јој компаније које постају продуктивније уз помоћ вештачке интелигенције, јавне институције које ефикасније обављају своје задатке и добављачи технологије који развијају одрживе пословне моделе из понављајућих решења. Управо то ће одредити да ли је национална стратегија за вештачку интелигенцију економски успешна. Број политичких мера није ништа поузданија мера овога од броја финансираних пројеката или величине најављених центара података.
Са својом визијом да до 2030. године постане нација вођена вештачком интелигенцијом, немачка влада је консолидовала 18 кључних међуресорних мера. Међу јавно изнетим циљевима су коришћење вештачке интелигенције од стране најмање 80 процената великих компанија и 55 процената малих и средњих предузећа (МСП). Штавише, 90 процената савезних агенција треба да користи барем једну апликацију вештачке интелигенције за своје основне задатке. Више од десет процената економског производа треба да се генерише коришћењем вештачке интелигенције. Ови циљеви су амбициозни. Међутим, да ли они заиста описују економску трансформацију значајно зависи од тога како се дефинишу употреба, стварање вредности и успех.
Компанија може да примени текстуалног асистента и тиме се сматра корисником вештачке интелигенције. То не значи аутоматски да ће се њени трошкови производње смањити, да ће продаја бити успешнија или да ће се стопа иновација повећати. Влада може да подржи један процес помоћу вештачке интелигенције док велика већина њених процеса остаје непромењена. А економски учинак заснован на вештачкој интелигенцији може се смислено мерити само ако се направи разлика између прихода добављача вештачке интелигенције, активности које подржава вештачка интелигенција и стварно створене додатне вредности.
Кључно економско питање стога није да ли је Немачка усвојила довољно мера. Већ да ли се те мере баве правим уским грлима. То укључује недостатак потражње, недовољно обрађене податке, високе трошкове интеграције, несигурне пословне моделе и претерано спор прелазак са резултата истраживања на производе који се могу наћи на тржишту.
Ефикасна политика вештачке интелигенције мора другачије да се бави овим проблемима. Не сме ни сваку предузетничку тешкоћу прогласити случајем за финансирање нити се ослањати на претпоставку да ће тржиште без одговарајуће инфраструктуре и поузданих оквирних услова аутоматски произвести међународно конкурентне добављаче.
Прави јаз лежи између почетне употребе и економске пенетрације
Доступни пословни подаци откривају важан развој догађаја: вештачка интелигенција више није само експериментална тема у Немачкој. До 2025. године, 26 одсто анкетираних компанија користило је вештачку интелигенцију. За мала предузећа са 10 до 49 запослених, та бројка је била 23 одсто, за средња предузећа са 50 до 249 запослених 36 одсто, а за велика предузећа са 250 или више запослених 57 одсто. Ове бројке се односе на статистички забележене категорије величине и не могу се директно екстраполирати на сва микропредузећа и самозапослене особе.
Ово је резултирало разликом од 34 процентна поена између малих и великих компанија. Ово је економски значајније од пуког посматрања просечне стопе коришћења. Велике компаније могу распоредити трошкове припреме података, техничке интеграције, правног прегледа и обуке запослених на више запослених и пословних процеса. Такође, чешће имају сопствена ИТ одељења и довољне финансијске резерве за тестирање вишеструких случајева употребе.
За мању компанију, исти улазак у свет вештачке интелигенције може представљати знатно већи организациони терет. Менаџмент мора не само да процени технологију, већ и да одабере добављаче, разјасни приступ подацима и осигура безбедност текућих процеса. Чак и ако апликација вештачке интелигенције технички функционише, њена имплементација може пропасти због недостатка времена и нејасних одговорности.
Врста употребе је такође кључна. Међу компанијама које користе вештачку интелигенцију, 27 процената је користило технологије за аутоматизацију радних процеса или доношење одлука у 2025. години. Шест процената их је користило за аутономно кретање машина. Ове бројке се експлицитно односе на компаније које већ користе вештачку интелигенцију, а не на целокупну пословну популацију. Оне показују да су општа стопа коришћења и дубока интеграција у оперативне процесе различити концепти.
Ово разјашњава потребу за акцијом економске политике: Немачка не само да сме да упозна више компанија са вештачком интелигенцијом. Мора да олакша прелазак са повремене употребе на робусне, понављајуће и економски релевантне примене.
Алат заснован на тексту може бити корисна полазна тачка. Међутим, већи добици у продуктивности често се јављају само када се промене и токови информација, одговорности и оперативни процеси. Управо је овај други корак захтевнији, скупљи и мање погодан за статистику политичког успеха.
Зашто мали почетни буџети не финансирају индустријску имплементацију
Дискусија о слабо финансираним пројектима вештачке интелигенције дотиче се правог проблема смањења трошкова. Постоје значајне разлике између алата за кратку оријентацију и апликације спремне за производњу. Буџет од, на пример, 2.000 евра могао би бити довољан за јасно дефинисану радионицу, почетну анализу потенцијала или подешавање једноставног стандардног алата. Међутим, то није реалан оквир финансирања за прилагођено, интегрисано решење са захтевним безбедносним захтевима.
Пример прорачуна илуструје обим трошкова. Под претпоставком екстерне дневне стопе од 1.000 евра, такав буџет покрива два радна дана. Од овога се морају платити припрема, координација, извршење и документација. Ово оставља мало простора за темељну анализу процеса, вишеструке системске интеграције, робусну фазу тестирања и обуку за различите групе корисника. Овај прорачун је само у илустративне сврхе и не представља општу тржишну цену.
Проблем, дакле, не лежи нужно у постојању малих почетних буџета. Проблем настаје када се алат за оријентацију помеша са алатом за имплементацију. Свако ко очекује свеобухватну трансформацију са малом количином новца ствара разочарање на обе стране: купац не добија продуктивно решење, а добављач не може да пружи одрживу услугу.
Добро осмишљен модел подршке морао би да узме у обзир различите нивое зрелости. Прво питање које треба решити је који случај употребе има економског смисла. Након тога следи ограничено тестирање са јасно дефинисаним критеријумима успеха. Тек тада треба финансирати интеграцију у текуће операције. Скалирање на додатне локације, одељења или купце је потпуно посебан задатак.
Кључно је да је оно што се дешава након почетног финансирања од кључне важности. Једнократне консултације не стварају одрживо тржиште на дужи рок. Тек када су компаније спремне да наставе да финансирају решење сопственим средствима, постојаће поуздан показатељ његових економских користи.
Јавна подршка стога не би требало да има за циљ генерисање што већег броја необвезујућих почетних контаката, већ олакшавање преласка на самофинансирајуће накнадне инвестиције. Успех програма почетног нивоа тада се не би мерио бројем издатих ваучера, већ продуктивним применама, њиховом континуираном употребом и њиховим доказивим доприносом профиту компаније.
За младе компаније које се баве вештачком интелигенцијом, потражња је често вреднија од додатног финансирања пројеката
За добављача технологије, финансирање и приход од купаца су фундаментално различити. Финансирање финансира специфичан развојни рад. С друге стране, купац који плаћа потврђује да конкретна услуга пружа довољну корист у реалним условима.
Ова разлика утиче на цео пословни модел. Редовни приходи омогућавају планирање радне снаге, побољшавају преговарачку позицију са инвеститорима и пружају увид у то које функције су купцима заправо потребне. Успешно завршен развојни пројекат може бити користан, али доследно коришћен производ је јача основа за раст.
Посебно на тржишту вештачке интелигенције, постоји ризик да компаније спроводе превише појединачних демонстрационих пројеката без изградње скалабилне понуде. Сваки нови купац тада добија прилагођено решење. Приход може расти, али трошкови особља расту истом стопом. Компанија економски остаје добављач услуга вођен пројектима, иако се споља представља као добављач скалабилног софтвера.
Ово није само по себи лоше. Специјализовано консултовање и интеграција такође могу бити вредни пословни модели. Међутим, са становишта економске политике, мора се направити јасна разлика између програма који финансирају услуге, стварају стандардизовани производ или подржавају развој фундаменталне технологије.
За добављаче скалабилне вештачке интелигенције, посебно је релевантно да ли се решење може применити на друге купце уз знатно мање додатног напора. Интерфејси за вишекратну употребу, стандардизоване безбедносне функције и јасно дефинисани оперативни модели су често важнији у том погледу од још једне спектакуларне демонстрације.
Економски оријентисана политика вештачке интелигенције стога не треба само да промовише развојне активности. Она такође мора побољшати услове под којима пилотски купци постају стални купци. То укључује јасне захтеве, поуздане услове плаћања, преносиве техничке стандарде и потражњу која не нестаје када се програм заврши.
Држава, као главни купац, мора бити поуздана без стварања нових зависности
Немачка влада експлицитно описује државу као потенцијалног главног купца за моделе и апликације вештачке интелигенције. Ово се заснива на логичном економском механизму: јавним институцијама су потребни високо ефикасни дигитални алати, док младим добављачима треба солидна потражња, практично искуство и референце. Ако се обе стране ефикасно удруже, може се појавити самојачајуће тржиште.
Међутим, само проглашавање државе главним купцем није довољно. Њена потражња мора бити предвидљива и економски управљива за добављаче. Ако свака институција тежи сопственим техничким решењима, трошкови прилагођавања се множе. Добављач може добити појединачне купце, али не и скалабилну основу.
Заједнички интерфејси и компоненте за вишекратну употребу могу ублажити овај проблем. Решење за подршку обради докумената не би требало да буде потпуно редизајнирано за сваку агенцију. Истовремено, морају се узети у обзир различити професионални захтеви. Стандардизација стога не значи изједначавање свих административних процеса, већ стварање заједничких техничких основа.
Држава мора да уравнотежи два интереса. С једне стране, може бити корисно стратешки развијати европске добављаче као озбиљне учеснике на тржишту. С друге стране, то не сме довести до трајне гаранције куповине економски или технички неадекватних производа. Одлука о пореклу не замењује процену учинка.
Чак и европски добављач може створити јаку зависност међу својим купцима. Затворени формати података, тешко преносива прилагођавања и нејасне опције пребацивања остају проблематични, без обзира на локацију компаније. Стога, суверена јавна употреба вештачке интелигенције захтева не само одређено географско порекло већ и заменљивост и контролу.
Влада би била добар сидрени купац ако постави захтевне, реалне захтеве, поуздано користи успешна решења и истовремено осигура да је промена добављача технички могућа у каснијем датуму. Ово ствара потражњу без жртвовања конкуренције и притиска за иновацијама.
Мистрал је светионик наде за Европу, али не и потпуна стратегија суверенитета
Мистрал је пример питања да ли Европа може да изгради сопствене високо ефикасне добављаче вештачке интелигенције. Компанија развија моделе и све више их комбинује са понудама за употребу у предузећима. Заједно са САП-ом, ради на сувереној платформи вештачке интелигенције за европске пословне клијенте. Циљ овога је консолидација развоја модела, пословног софтвера и контролисаних оперативних окружења.
Са економске перспективе, ова веза има смисла. Моћан модел сам по себи не решава пословни проблем. Потребан је приступ релевантним подацима, интеграција са постојећим софтвером и јасна правила за дозволе, евидентирање и одговорност. Успостављени добављач пословног софтвера може понудити знатно бољи приступ тржишту у том погледу него изоловани добављач модела.
Ипак, било би ризично изједначавати европски суверенитет вештачке интелигенције са успехом једне компаније. Национално или европски фаворизовани добављач може бити стратешки важан, али он остаје компанија са сопственим економским интересима, технолошким ограничењима и финансијским ризицима.
Штавише, систем вештачке интелигенције састоји се од више слојева. Чак и европски модел може бити обучен на неевропском хардверу, зависити од специфичних акцелераторских чипова или радити преко инфраструктуре чије су битне компоненте контролисане ван Европе. Суверенитет стога није бинарно својство.
Уместо тога, требало би да се мери постојећим зависностима, које од њих су економски прихватљиве и за које критичне функције остају доступне алтернативе. Европски модел повећава избор. Међутим, он не елиминише аутоматски све остале зависности.
Објективно оправдан став је стога: Европа би требало да развије и распореди високо ефикасне добављаче попут Мистрала као истинску конкурентну опцију. Истовремено, потребни су вишеструки добављачи, отворене оперативне опције и могућности техничке промене. Легитимни интерес индустријске политике не би требало да доведе до нове стратегије једног добављача.
Индустријска вештачка интелигенција добија на замаху тамо где решава конкретне процесне проблеме
Немачка индустријска база нуди кључну почетну тачку за економски релевантну вештачку интелигенцију. Међутим, предност не лежи само у обиљу машина. Она лежи у међусобном деловању стручности, разумевања процеса, односа са купцима, техничких података и година искуства са сложеним системима.
Сарадња између Ербаса и Мистрала илуструје ову логику. Идентификоване области примене укључују индустријске процесе, техничку документацију, инжењеринг, дизајн и помоћ уз подршку вештачке интелигенције током фаза развоја, тестирања и сертификације. Ово није једна, општа примена, већ низ различитих задатака, сваки са својим специфичним захтевима за квалитет и безбедност.
Посебно су занимљиви задаци где стручњаци проводе много времена тражећи, прикупљајући и проверавајући информације. Иако бржа евалуација техничке документације не доводи аутоматски до новог производа, може убрзати развојни рад и ослободити оскудне стручне капацитете за захтевније задатке.
Исто важи и за интралогистику. Апликација вештачке интелигенције могла би да структурира извештаје о кваровима, консолидује информације о одржавању или подржи анализу понављајућих проблема у постројењу. Корист тада мање зависи од импресивних могућности обраде говора, а више од квалитета везе са стварним подацима о постројењу и процесу.
Различити технички задаци морају бити одвојени. Језички модел може бити користан за приступ документацији и знању. За директно управљање машином или доношење одлука критичних за безбедност, морају се испунити различити захтеви. Није свака индустријска вештачка интелигенција генеративни језички систем.
Постојећа партнерства између индустријских компанија, добављача софтвера и програмера модела стога могу бити вреднија од додатног, апстрактног програма финансирања. Међутим, њихова ефикасност мора се мерити конкретним резултатима. Добро позната корпоративна група сама по себи није доказ функционалног решења.
Штавише, успешан индустријски екосистем не би требало да укључује само велике корпорације. Специјализована средња предузећа, интегратори и мање софтверске компаније морају имати приступ интерфејсима и тржиштима. У супротном, појавиће се затворене платформе, чије ће се користи осетити само у ограниченој мери широм економије.
Наше стручно знање из ЕУ и Немачке у развоју пословања, продаји и маркетингу
Наша стручност у развоју пословања, продаји и маркетингу из ЕУ и Немачке - Слика: Xpert.Digital
Фокус индустрије: B2B, дигитализација (од AI до XR), машинство, логистика, обновљиви извори енергије и индустрија
Више информација овде:
Тематски центар који нуди увиде и стручност:
- Платформа знања која покрива глобалне и регионалне економије, иновације и трендове специфичне за индустрију
- Збирка анализа, увида и основних информација из наших кључних области фокуса
- Место за стручност и информације о актуелним дешавањима у пословању и технологији
- Чвориште за компаније које траже информације о тржиштима, дигитализацији и иновацијама у индустрији
Побољшање продуктивности од примене вештачке интелигенције у компанијама
Повећање продуктивности настаје тек након одузимања свих додатних трошкова
Многе дискусије о вештачкој интелигенцији фокусирају се искључиво на време уштеђено током обраде. То није довољно за економску процену. Кључно питање је каква корист остаје након разматрања свих додатних трошкова и ризика.
Поједностављен пример илуструје разлику. Компанија са 100 запослених штеди десет минута по особи дневно коришћењем ове апликације. Са 220 радних дана, то је еквивалентно приближно 3.667 сати годишње. Под претпоставком укупних трошкова од 50 евра по сату, то резултира израчунатом потенцијалном временском вредношћу од око 183.000 евра годишње.
Међутим, ова количина времена не значи аутоматски додатни профит или одговарајућу уштеду у платним трансакцијама. Ако се ослобођени минути распореде на много задатака, могу се само делимично продуктивно искористити. Поред тога, ту су трошкови лиценцирања, трошкови имплементације, подршке и праћења.
Под претпоставком да годишњи оперативни трошкови износе 60.000 евра и да се заправо остварује само половина израчунатог временског потенцијала, годишња корист пре разматрања почетних трошкова имплементације била би приближно 31.500 евра. Овај пример је намерно хипотетички како би се илустровало колико се значајно почетно импресивна бруто цифра може променити након детаљнијег испитивања.
У задацима критичним за квалитет, грешке не само да одузимају време. Нетачне техничке информације могу изазвати поновни рад, кашњења или ризике од одговорности. С друге стране, побољшано откривање грешака може створити значајне користи које се не могу одмах квантификовати за неколико минута.
Компанијама је стога потребна евалуација која комбинује време, квалитет, брзину и ризик. Значајне метрике укључују, на пример, време обраде процеса, број потребних корекција, искоришћеност оскудних квалификованих радника или трошкове по обрађеном случају.
Политички програми би требало да подрже ову перспективу уместо да награђују највећи могући теоријски потенцијал уштеде. Оно што је економски кључно није колико брзо вештачка интелигенција генерише дизајн, већ колико ефикасан постаје цео процес, водећи до употребљивог резултата.
Европска сарадња је питање обима, а не дипломатског такмичења
Супротстављање јаче оријентације ка Француској и сарадње са Канадом је превише поједностављено ако се схвати као једина опција. Немачка влада наводи и европске капацитете и међународна партнерства као компоненте свог приступа. У том контексту, између осталог, истичу се сарадња са Канадом и подршка LawZero-у у развоју вештачке интелигенције оријентисане ка безбедности.
Са економске тачке гледишта, свако партнерство мора се проценити према његовом специфичном доприносу. Француска је природни партнер Немачке у изградњи већег европског тржишта и у сарадњи са европским добављачима модела. Канада може допринети додатном стручношћу у одређеним областима истраживања и технологије.
Релевантно питање, дакле, није која земља добија више политичке пажње. Већ да ли сарадња отвара приступ технологији, квалификованим радницима, купцима или комплементарном знању. Партнерство без оперативних веза остаје симболично. С друге стране, мања, али продуктивна сарадња може генерисати мерљиве користи.
Истовремено, међународна сарадња не би требало да замагли чињеницу да Европа мора сама да реши проблеме величине. Различити технички захтеви и одвојена национална тржишта могу значити да европски добављач мора да направи значајна прилагођавања за сваку нову групу купаца.
За растућу компанију за вештачку интелигенцију, истински употребљиво европско тржиште је стога често важније од још једног оквира политичке сарадње. Заједнички захтеви, преносиви докази и компатибилне инфраструктуре могу омогућити скалирање без потпуног елиминисања националних специфичности.
Паметна стратегија стога комбинује два нивоа: она обједињује европску потражњу и капацитете тамо где је величина кључна, док остаје отворена за међународне партнере који нуде конкретне технолошке допуне. Отвореност и стратешка независност се међусобно не искључују, све док се зависности свесно процењују.
Експертиза за чипове захтева специјализовану инфраструктуру и јасну поделу рада
Жеља за већом независношћу код вештачке интелигенције (AI) чипова је разумљива. Међутим, она постаје непрецизна чим се дизајн чипова, истраживање полупроводника, производња и рад AI дата центара третирају као један задатак.
Чип мора бити дизајниран. Његов дизајн захтева одговарајуће алате и технолошке основе. Производња, заузврат, захтева специјализовану опрему, материјале и процесе. Уз то се додају технологије складиштења, паковања и интеграције у комплетне рачунарске системе. Напредак на једном нивоу не надокнађује аутоматски недостајуће могућности на другима.
Белгијски истраживачки центар imec је кључно европско средиште у овом контексту. Пилот линија NanoIC повезана је са планираним заједничким улагањем од 2,5 милијарди евра и намењена је, између осталог, да компанијама, стартап компанијама, универзитетима и добављачима дизајна и система обезбеди приступ напредној технологији и изради прототипова.
У фебруару 2026. године, imec је отворио додатних 2.000 квадратних метара чистих простора као део овог проширења. Пројекат је експлицитно организован на европском нивоу и укључује партнерске локације, међу којима је и Фраунхофер у Немачкој. Немачка је такође једна од држава учесница у финансирању. Стога, схватање да су национална истраживања и повећана употреба imec-а фундаментално алтернативни приступи не одражава адекватно ову међусобну повезаност.
Економски разуман приступ је подела рада у којој се специјализована, велика инфраструктура користи концентрисано, а истовремено омогућава широк приступ истраживањима и предузећима. Изградња скупих објеката на бројним локацијама истовремено може бити неефикасна. С друге стране, најсавременија инфраструктура је од мале користи ако мање компаније практично не могу да јој приступе.
Права питања су, дакле, следећа: Које вештине заправо недостају? Где већ постоје међународно релевантне снаге? Како младе компаније добијају приступ алатима за дизајн, објектима за тестирање и производним партнерима? И које апликације оправдавају значајне трошкове развоја на дужи рок?
Перспективна стратегија за полупроводнике захтева приоритете. Она не мора да представља сваку фазу ланца вредности у потпуности на националном нивоу, већ да обезбеди критичне компетенције и створи поуздан приступ комплементарним вештинама.
Истраживање је неопходно, али његово финансирање захтева другачије метрике успеха
Критика дуготрајних истраживачких пројеката садржи валидну поенту када се фокусира на недостатак релевантности и нејасно коришћење јавних средстава. Међутим, било би погрешно закључити да је научна обука по својој природи мање вредна од директног корпоративног финансирања.
Истраживање и развој предузетништва испуњавају различите функције. Основна истраживања могу генерисати знање чија је економска примена у почетку отворена. С друге стране, пројекат развоја оријентисан ка тржишту требало би да буде у стању да много прецизније објасни који се проблем решава и како би могла изгледати накнадна употреба.
Процењивање оба користећи исту метрику било би грешка. Ако би се сваки истраживачки пројекат процењивао искључиво на основу краткорочних прихода, дугорочне могућности за знање би биле изгубљене. Насупрот томе, ако би се сваки пројекат оријентисан на примену процењивао искључиво на основу научних публикација, економска исплативост би остала секундарна.
Квалитет особе или пројекта не може се поуздано проценити на основу врсте универзитета који је особа похађала или једног степена студија. За индустријску вештачку интелигенцију, практично искуство, систематско тестирање и добро разумевање области примене могу бити подједнако важни као и врхунско теоријско знање.
Прави проблем често лежи у транзицији. Резултати истраживања морају бити технички стабилизовани, претворени у производе и повезани са стварним захтевима купаца. Овај посао није ни класично основно истраживање нити рутинска продаја. Захтева другачије вештине, а често и другачије финансирање.
Уравнотежена политика би стога требало да штити научни квалитет, а истовремено озбиљно схвата пренос знања. Заједнички пројекти са јасним одговорностима, привремена размена особља између истраживачког сектора и индустрије и транспарентно руковање правима коришћења могу бити важнији од другог нивоа организационог финансирања.
Институт за безбедност вештачке интелигенције мора да се бави јавним ризицима, а не да замењује постојећа тржишта
Немачка влада додељује аналитичку и оперативну функцију Немачком институту за безбедност вештачке интелигенције (AISI). Није замишљен да буде регулаторно тело, већ центар изврсности за анализу технологије, процену ризика и стратешко консултовање. То укључује свест о ситуацији и информације о раним упозорењима у вези са друштвом, економијом и националном безбедношћу.
Ово разграничење одговорности је кључно за економску процену. Мандат јавне безбедности разликује се од тестирања одређеног производа компаније. Системски ризици, нови вектори напада или развој догађаја релевантан за безбедност могу захтевати увиде које ниједан приватни клијент не би у потпуности финансирао.
Постоји оправдан разлог за интервенцију владе овде. Ако многе заинтересоване стране имају користи од побољшане процене ризика, али нико не жели да сноси целокупне трошкове, јавна институција може да попуни празнину у услугама.
Ситуација је другачија код стандардизованих услуга тестирања прилагођених јасно дефинисаним потребама купаца. У тим случајевима, услуге тестирања и консултација приватног сектора могу бити корисне. Влада не би требало да дуплира ове активности без доказиве додате вредности.
Практични изазов, дакле, лежи у прецизној подели рада. Јавне власти би могле да истраже свеобухватне ризике, даље развију методе испитивања и учине налазе доступним. Приватни добављачи би затим могли да надограде ову основу како би понудили специфичне ревизије, подршку у имплементацији и редовне инспекције.
Такође је важно избећи дуплирање напора. Ако компаније морају више пута да производе готово идентичну документацију за различите клијенте и институције, настају додатни трошкови без одговарајућег повећања безбедности. Признати и преносиви резултати били би економски вреднији од све већег броја одвојених процеса тестирања.
Институт безбедности стога није ни аутоматски неопходан ни аутоматски сувишан. Његова корисност зависи од тога да ли попуњава јасно дефинисану празнину, да ли су његови резултати практично применљиви и да ли његови задаци остају различити од постојећих тржишних понуда.
Потребна је већа рачунарска снага, али још увек не и пословни модел
Немачка влада има за циљ да до 2030. године барем удвостручи укупни капацитет дата центара у Немачкој и да учетворостручи капацитет за вештачку интелигенцију и високоперформансно рачунарство. Ово решава кључно уско грло инфраструктуре. Међутим, додатни капацитет у почетку представља понуду и још увек не гарантује економски успех.
За кориснике је важно да ли је рачунарска снага доступна по разумним ценама, са одговарајућим алатима и под потребним условима рада. Произвођачу машина средње величине није нужно потребан директан приступ великом систему за обуку. Можда ће им бити потребно поуздано и приступачно окружење за специјализовану примену.
Такође се морају разликовати обука и текући рад. Развој великог модела може захтевати огромне рачунарске ресурсе. Насупрот томе, уско дефинисана пословна апликација понекад се може покренути са мањим моделом. Која је архитектура економски исплатива зависи од задатка, оптерећења и захтева за квалитетом.
Стога, планирање капацитета треба да буде повезано са реалистичном анализом потражње. Фактори које треба узети у обзир укључују напајање, прикључке на мрежу, хлађење, расположиво квалификовано особље и темпо технолошких промена. Постројење може бити технички ефикасно, а ипак радити неефикасно ако је његово искоришћење прениско.
С друге стране, било би подједнако проблематично чекати са улагањем док се не извесно искористи свака будућа примена. Инфраструктура често мора бити изграђена пре него што се задовољи пуна потражња. Стога су флексибилни концепти, разноврсни модели коришћења и транспарентна расподела инвестиционог ризика кључни.
Економски показатељ не би требало да буде искључиво инсталирани капацитет. Подједнако релевантни су стварна употреба, трошкови по значајном рачунарском задатку, доступност и приступ за мања предузећа. Инфраструктура постаје конкурентска предност само када омогућава продуктивне активности које се иначе не би одвијале или би биле значајно нарушене.
Доброј политици вештачке интелигенције потребно је мање симболичких бројева и бољи подаци о утицају
Најављени циљеви пружају основу за политичку контролу. Међутим, они носе ризик да ће се лако мерљиве активности погрешно протумачити као стварни резултати.
Стопа коришћења у почетку показује колико је технологија распрострањена. Она не објашњава колико интензивно се користи или да ли се инвестиција исплати. Број финансираних компанија описује домет програма. Она још увек не доказује да би те компаније прошле горе без финансирања.
Овај додатни ефекат је кључан. Ако компанија финансира већ планирану инвестицију искључиво јавним средствима, резултат може бити само неочекивани добитак. Међутим, ако подршка омогући економски одрживу имплементацију која би иначе пропала због очигледног уског грла, она може створити праву додату вредност.
Поуздана процена би стога морала да дефинише очекиване промене пре него што програм уопште почне. За почетни програм, то би могла бити накнадна самофинансирана употреба. За индустријске примене, фокус би могао бити на времену протока, побољшању квалитета или нижој стопи грешака. За инфраструктуру, приступачност и искоришћење би били кључни фактори.
Циљна бројка од више од десет процената економског учинка заснованог на вештачкој интелигенцији такође захтева транспарентну дефиницију. Ако се свака активност коју подржава вештачка интелигенција у потпуности укључи, резултат ће се разликовати од разматрања само додатне створене вредности. Без јасне дефиниције, метрика би била политички импресивна, али аналитички слаба.
Добар систем извештавања би стога требало да комбинује неколико значајних кључних индикатора учинка (KPI) са транспарентним методологијама. Ово такође укључује неуспеле пројекте и завршене иницијативе. Стратегија у којој сваки програм наставља без обзира на исход не успева да учи из сопствених искустава.
Политичка одговорност се показује кроз компетентност у спровођењу и јасне одговорности
Општа критика генерација није довољна да објасни проблеме политике вештачке интелигенције. Технолошка компетентност се не може поуздано утврдити годинама. Млади доносиоци одлука могу површно расправљати, док искусни лидери могу ефикасно управљати променама.
Важније питање је које компетенције утичу на политичке одлуке и ко је одговоран за резултате. Политика вештачке интелигенције захтева техничко знање, разумевање оперативних процеса и способност одређивања приоритета у условима неизвесности.
Привреда не треба да се третира као монолитни ентитет. Добављачи модела, компаније за облак, интегратори, индустријски конгломерати и мали корисници имају различите интересе. Програм који је привлачан једном добављачу не мора нужно бити користан за привреду у целини.
Тесно учешће компанија је стога неопходно, али оно не замењује независну процену. У супротном, постоји ризик од политика које штите постојеће пословне моделе уместо јачања конкуренције и продуктивности.
Немачка влада предвиђа да ће њена радна група за вештачку интелигенцију наставити да управља спровођењем мера, састајући се најмање једном у три месеца на нивоу државног секретара. Да ли ће ово резултирати ефикасним управљањем зависи не од учесталости састанака, већ од овлашћења за доношење одлука, обавезујућих одговорности и способности да се заправо отклоне препреке.
У овом контексту, одговорност такође значи постављање приоритета упркос отпору. Не може се свака добра идеја финансирати истовремено. Није свакој постојећој институцији потребан нови задатак вештачке интелигенције. И не заслужује сваки започети програм да се наставља унедоглед.
Одржива стратегија комбинује отварање тржишта, специјализацију и доследан избор
Са економске тачке гледишта, немачка политика вештачке интелигенције требало би да комбинује три различита задатка.
Прво, мора олакшати широку употребу. То захтева разумљиве понуде, одговарајућу обуку, лако доступне оперативне моделе и подршку за проблеме са подацима и интеграцијом. Мање компаније, посебно, имају користи када се доказана решења не морају сваки пут развијати од нуле.
Поред тога, мора подржати компаније које развијају међународно скалабилне производе и фундаменталне технологије. Овај задатак захтева веће финансијске обиме, дуже временске хоризонте и већу спремност на преузимање технолошких ризика. Не сме се мешати са парцијалним финансирањем дигитализације.
На крају крајева, држава мора да обезбеди јавну инфраструктуру коју појединачне компаније не могу адекватно да финансирају. То укључује специфичне истраживачке инфраструктуре, свеобухватне безбедносне анализе и заједничке техничке стандарде.
Ови задаци захтевају различите алате. Малој компанији са специфичним проблемом аутоматизације није потребна национална стратегија модела. С друге стране, европски програмер модела не може постати међународно конкурентан само добијањем неколико консултантских ваучера. И институт за безбедност не би требало да се оцењује само на основу краткорочних прихода од софтвера.
Јасна перспектива је, дакле, да Немачка треба мање да покушава да организује сваку активност под заједничком ознаком вештачке интелигенције и да јасније разликује развој тржишта, развој технологије и јавне задатке. Постојеће високо ефикасне сарадње заслужују подршку, под условом да остану довољно отворене за друге компаније и дају мерљиве резултате.
Држава мора деловати поуздано тамо где сама ствара потражњу, а бити уздржана тамо где додатне структуре само дуплирају постојећу понуду. Европска специјализација је често разумнија од покушаја да се свака способност потпуно реплицира на националном нивоу.
Да ли ће Немачка постати јака нација вештачке интелигенције до 2030. године на крају не зависи од потпуности листе мера. Важно је да ли компаније генеришу трајне приносе од апликација, запослени раде продуктивније и јавне институције приметно побољшавају своје услуге. Стратегија је успешна када омогућава ове резултате и елиминише сувишне активности – а не када једноставно додаје све више и више.
🎯🎯🎯 B2B индустријски центар вођен подацима као квази-интерно решење
Квази-интерно решење: Како Xpert.Digital затвара оперативне празнине у B2B маркетингу и продаји – Паметно пословање вођено садржајем - Слика: Xpert.Digital
Xpert.Digital је B2B индустријски центар вођен подацима, којим руководи Konrad Wolfenstein . Компанија делује као екстерно, квази-интерно решење за индустријске партнере, попуњавајући оперативне празнине у маркетингу, садржају и продаји – без потребе за додатним ресурсима на страни клијента.
Више информација овде:
Ваш глобални партнер за маркетинг и развој пословања
☑️ Наш пословни језик је енглески или немачки
☑️ НОВО: Преписка на вашем матерњем језику!
Konrad Wolfenstein
Ја и мој тим смо срећни што вам можемо бити на располагању као ваш лични саветник.
Можете ме контактирати попуњавањем контакт форме овде wolfenstein@xpert.digital:или ме једноставно позовите на +49 7348 4088 965. Моја имејл адреса је
Радујем се нашем заједничком пројекту.
