URN_NBN_SI_DOC-RKSH48DC

SIR * IUS, september 2020 68 rešitev – pa vse kompleksnejše zahteve in izzive. Sočasno z razvojem tehnologij se pogosto spreminjajo tudi koncepti njihove uporabe, pri čemer vse bolj raste zavedanje o pomenu ustrezne analize obilice ustvarjenih podatkov in želja po uporabi znanja, skritega v njih. Ob zavedanju potenciala umetne inteligence in strojnega učenja kot dostopnega orodja za spopadanje z naštetimi izzivi je v zadnjih letih strojno učenje postalo eden od temeljnih elementov informacijske tehnologije in ključna sestavina za tehnološki napredek [2] . Uporabniki so ozavestili inteligentno obnašanje naprav ter storitev, kar v vedno večji meri zahtevajo tudi od ponudnikov. Podjetja so tako primorana nadgrajevati ter razvijati produkte in rešitve v smeri integracije z metodami in tehnologijami strojnega učenja oziroma s pomočjo umetne inteligence. Da bi nadoknadili zaostanek za konkurenti, ki so se vpeljave inteligentnih rešitev že lotili ali morebiti že žanjejo prve ugodne rezultate tovrstnega truda, v vodstvu podjetij pritiskajo na svoje skupine razvijalcev z vse večjimi zahtevami po hitri, ekonomični in kakovostni vpeljavi rešitev umetne inteligence. Kljub velikemu napredku na področju strojnega učenja je to še vedno zelo zahtevna naloga, ki zahteva obilico specializiranih strokovnih znanj in izkušenj. Kot nas je zgodovina naučila že na mnogih drugih področjih, se le z ustreznim upoštevanjem dobrih inženirskih praks, podprtih s strokovnim znanjem in pridobljenimi izkušnjami, lahko izognemo pastem, v katere se vse prehitro ujamejo premalo izkušeni razvijalci, ki pod vplivom pogosto prevelikih pričakovanj in nerealnih zahtev vodstva vidijo metode umetne inteligence kot novo "silver bullet" tehnologijo [3] . V grobem lahko pasti in tveganja, ki so jim pri implementaciji rešitev umetne inteligence razvijalci najbolj izpostavljeni, razdelimo v tri temeljne skupine [4] : 1. Med strateška tveganja štejemo vse morebitne neustrezne odločitve o razvoju in vpeljavi rešitev umetne inteligence v proces digitalne preobrazbe podjetja na najvišjem nivoju, ki so običajno posledica pomanjkljive poslovne vizije, napačnih poslovnih odločitev in/ali neustreznih pričakovanj. Za strateške napake praviloma niso odgovorni sami razvijalci, mora pa vodja razvoja nanje opozarjati vodstvo podjetja. 2. Kot taktična tveganja opredelimo predvsem morebitno neustrezno izbiro in odločitve pri načrtovanju izvedbe zastavljenega strateškega cilja razvoja in vpeljave rešitev umetne inteligence. Za prepoznavanje in izogibanje taktičnim pastem skrbi predvsem vodja razvoja, nanje pa morajo opozarjati tudi sami razvijalci. 3. Izvedbena tveganja so vsa tista, katerim smo zlasti izpostavljeni pri sami implementaciji inteligentnih rešitev. Čeprav imajo težave, ki so posledica izvedbenih tveganj, ki se jim nismo ustrezno izognili, praviloma najbolj omejene posledice in se jih da odpraviti z manj vloženega truda kot taktične