ICT na Ti: Umjetna inteligencija mijenja temelje ICT industrije

Hrvatska ICT industrija ulazi u razdoblje u kojem dosadašnji modeli poslovanja, razvoj softvera i način korištenja podataka prolaze kroz velike promjene. Umjetna inteligencija više nije samo dodatna tehnologija koju kompanije uvode u postojeće proizvode, nego sve snažnije utječe na njihov razvoj, cijene i tržišnu poziciju. O izazovima domaćeg IT sektora, globalnoj konkurenciji, upravljanju podacima i budućnosti softverske industrije u 105. emisiji ICT na Ti razgovarali smo s Draženom Oreščaninom, suosnivačem tvrtki Solvership i Legit Software.

Prema Oreščaninovu iskustvu, poslovanje na međunarodnom ICT tržištu posljednjih je godina postalo zahtjevnije. Njegove su kompanije od početka bile usmjerene prema inozemnim korisnicima, uz zadržavanje dugoročnih odnosa s velikim hrvatskim poslovnim sustavima. Takva orijentacija pokazuje koliko je za domaće tehnološke tvrtke važno razvijati vlastite proizvode i specijalizirana rješenja, umjesto oslanjanja isključivo na prodaju rada razvojnih stručnjaka.

Promjene posebno dolaze do izražaja u poslovnoj analitici. Tradicionalni sustavi temeljili su se na podatkovnim skladištima, unaprijed pripremljenim izvještajima i alatima kojima su poslovni korisnici pristupali informacijama. Danas se pojavljuju AI platforme koje omogućuju postavljanje pitanja prirodnim jezikom i dobivanje traženih analiza bez klasičnog oblikovanja izvještaja. Korisnik tako može jednostavno zatražiti usporedbu prodaje, planiranih prihoda i rezultata iz prethodnih razdoblja.

Takav razvoj mijenja očekivanja naručitelja, ali ne uklanja potrebu za stručnjacima. Razumijevanje poslovnih procesa, značenja podataka i njihove međusobne povezanosti ostaje nužno za izgradnju pouzdanih rješenja. Umjetna inteligencija može ubrzati pristup informacijama, ali kvaliteta rezultata i dalje ovisi o tome koliko su podaci točni, uređeni i prikladni za obradu.

Upravo zato Oreščanin smatra da će podaci postati jedna od najvažnijih konkurentskih prednosti kompanija. Kako se mogućnosti velikih jezičnih modela budu približavale, sve će važnija postajati kvaliteta informacija kojima organizacije raspolažu. Tvrtke će morati pažljivije odlučivati kome omogućuju pristup podacima, na koji ih način obrađuju i kako iz njih stvaraju dodatnu poslovnu vrijednost.

Jedan od mogućih smjerova razvoja jest izrada specijaliziranih modela temeljenih na vlastitim podacima, pri čemu se tržištu ne moraju nuditi izvorne informacije, nego rezultati njihove obrade. Time kompanije mogu razvijati nove proizvode i usluge, a istodobno zadržati kontrolu nad poslovno vrijednim podacima.

Promjene bi mogle zahvatiti i velike proizvođače poslovnog softvera. Oreščanin upozorava da tradicionalni ERP sustavi, uključujući rješenja kompanija SAP, Oracle i Microsoft, više ne moraju predstavljati prednost kakvu su imali prethodnih desetljeća. Manje i fleksibilnije organizacije mogle bi pojedine poslovne procese povezivati pomoću specijaliziranih aplikacija i AI agenata, bez dugotrajnih i skupih implementacija velikih sustava.

Takav razvoj predstavlja izazov i za hrvatske IT kompanije koje prihod ostvaruju prvenstveno pružanjem razvojnih usluga. Ako umjetna inteligencija pojednostavni programiranje i ubrza izradu aplikacija, tržište će sve manje vrednovati sam broj angažiranih programera, a sve više sposobnost isporuke konkretnih poslovnih rezultata. Prilagodba poslovnih modela zato postaje jedno od važnijih pitanja za domaću industriju.

Drugi važan dio razgovora odnosi se na zaštitu podataka i regulatorno okruženje. Oreščanin naglašava da organizacije moraju istodobno voditi računa o zakonitosti prikupljanja i obrade podataka te etičnosti njihove uporabe. Europska unija kroz GDPR i pravila o umjetnoj inteligenciji postavlja visoke zahtjeve, osobito za sustave koji mogu utjecati na prava i sigurnost građana.

Takva zaštita donosi koristi korisnicima, ali povećava troškove i složenost razvoja novih proizvoda. Prema Oreščaninovu mišljenju, Europa se pritom suočava s ozbiljnim izazovom konkurentnosti u odnosu na Sjedinjene Američke Države i Kinu. Iako europske institucije kroz investicijske fondove i razvojne programe podupiru inovacije, privatni kapital i spremnost na preuzimanje rizika ne prate uvijek potrebe tehnološke industrije.

Poseban problem predstavlja nedovoljno razumijevanje regulatornih obveza među kompanijama. Oreščanin razlikuje organizacije koje sustavno ulažu u usklađenost, one koje prepoznaju rizike, ali prednost daju drugim ulaganjima, te tvrtke koje zanemaruju moguće posljedice ili nisu svjesne svojih obveza. Formalno donošenje internih procedura pritom nije dovoljno ako organizacija nema stvarnu kontrolu nad podacima koje obrađuje.

Dodatnu složenost donosi sve šira uporaba generativne umjetne inteligencije među zaposlenicima. Pojedinci danas mogu samostalno stvarati aplikacije, obrađivati dokumente i analizirati poslovne informacije, često bez izravnog sudjelovanja IT odjela. To povećava produktivnost, ali otvara ozbiljna pitanja zaštite osobnih i povjerljivih podataka koji završavaju u vanjskim AI sustavima.

Oreščanin očekuje da će sljedećih nekoliko godina biti obilježeno ubrzanim i teško predvidljivim promjenama. Umjetna inteligencija demokratizira razvoj softvera, ali istodobno zahtijeva ozbiljnije upravljanje informacijama i jasnije definiranje odgovornosti unutar kompanija. Brzina dolaska do rezultata postajat će sve važnija, no bez razumijevanja poslovnih procesa ni najnapredniji AI alati neće moći osigurati kvalitetne odluke.