Johnson je svoje pionirsko delu na področju tehnologije pametnih zaslonov že v šestdesetih letih 20. stoletja opravil kot raziskovalec v britanski javno financirani raziskovalni instituciji Royal Radar Establishment. Tudi bistveno bolj znani Tim Berners Lee, ki ga štejemo za izumitelja sodobnega spleta, je svoje izjemne dosežke razvijal v znamenitem švicarskem centru CERN, ki ga financirajo evropske vlade. Kot v svoji knjigi Podjetniška država ugotavlja italijansko-ameriška ekonomistka Mariana Mazzucato, so praktično vse ključne strojne in programske tehnologije, ki poganjajo naš digitalni svet (mikročipi, GPS, internet), v veliki meri nastale tudi s pomembno pomočjo javnega sektorja. Zato me ne preseneča, da lahko mnoge zanimive in učinkovite digitalne rešitve, ki državljanom prihranijo nemalo časa, najdemo prav v javnih sistemih.

V Sloveniji so prav ta trenutek v pripravi nov vladni načrt in smernice uporabe umetne inteligence (UI), ki se naslanjajo na evropsko direktivo in evropsko zavezništvo za umetno inteligenco [https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/artificial-intelligence]. V luči tega bi rada omenila nekaj primerov dobrih praks uporabe UI iz EU in drugih tujih držav ter nekoliko osvetlila možne načine uporabe UI oziroma kognitivnih tehnologij v javnem sektorju. 

Kako bo UI spremenila sodobne javne službe?

Kdor nekoliko podrobneje spremlja razvoj UI tehnologij, je zagotovo opazil, kako burne in čustvene znajo včasih postati debate o naši prihodnosti v družbi umetne inteligence. Dejstvo je, da bo UI sprožil ogromne spremembe tako v zasebnem kot v javnem sektorju: nekatere službe se bodo preoblikovale, nekatere bodo nastale na novo in – res je – nekatere bodo postale nepotrebne. V izjemno zanimivi študiji, ki jo je pred časom pripravil Deloitte, so dobro definirali štiri načine oziroma pristope, kako bo UI spremenila sodobne javne službe.

Umetna inteligenca prevzema rutinske naloge
Prvi možen način je sproščanje človeških virov (relieve) oziroma prenos rutinskih nalog na UI. Na ta način so v klicnem centru davčne uprave v Veliki Britaniji uspeli za 40 odstotkov skrajšati čakalne vrste pri obravnavi klientov, saj se svetovalcem ni bilo več treba ukvarjati s preprostim, a nadležnim brskanjem po podatkovnih bazah. Ko boste naslednjič pri dnevnih poročilih poslušali o sodnih zaostankih, imejte v mislih, da je to eno od področij, ki bi se jih lahko (bolje rečeno – ki se jih bo) v prihodnosti dalo izboljšati tudi z uporabo pametnih rešitev.  

Avtomatizacija procesa podpore uporabnikom
Drugi pristop delitve nalog (split up) se deloma prekriva s prvim. Večino del je namreč mogoče razbiti na več različnih nalog; nekatere so bolj primerne za avtomatizacijo, nekatere manj. Tipičen primer je uporaba pogovornih robotov (t. i. chatbots), ki jih veliko podjetij uporablja za pomoč in podporo strankam: na manj zahtevna vprašanja odgovarjajo roboti, bolj kompleksne primere pa prevzamejo usposobljeni svetovalci. Izjemno zanimiv se mi je zdel tudi primer novozelandskega servisa SmartStart, ki z združevanjem vseh najpomembnejših vladnih virov bodočim staršem olajša birokratske zadeve, jim pomaga pri vlaganju ustreznih obrazcev za finančno pomoč in omogoča digitalno naročilo rojstnega lista. Starši lahko na ta način več časa posvetijo svojemu novorojenčku, namesto da bi dirjali od urada do urada, javni uslužbenci pa se posvetijo bolj kompleksnim nalogam.

Strojno učenje že pomaga pri zaznavanju anomalij
Dejstvo je, da bodo nekatera izjemno rutinska dela sčasoma tudi popolnoma izginila oziroma jih bo nadomestila (replace) umetna inteligenca. Tak primer je sortiranje pošte po poštnih številkah. Po drugi strani pa bodo kognitivne tehnologije nekatera dela še dodatno obogatile (augment and extend). S strojnim učenjem bo mogoče recimo zaznati anomalije tudi pri izjemno kompleksnih borznih prevarah, kar bo regulatorjem omogočilo, da svoje sile nadzora bolj učinkovito osredotočijo na kritične primere. Prav to je glavni obet umetne inteligence – združiti najboljše iz človeškega in digitalnega sveta. V Evropi se tega očitno dobro zavedamo.

Evropska komisija je namreč lani objavila tridelni evropski pristop k umetni inteligenci:

• povečanje finančne podpore ter spodbujanje javnega in zasebnega sektorja, naj sprejmeta umetno inteligenco; 
• priprava na družbeno-gospodarske spremembe, ki jih bo prinesla umetna inteligenca; 
• zagotovitev ustreznega etičnega in pravnega okvira.   

 Menim, da gre za zelo pomemben korak, saj se mi zdi ključnega pomena, da tudi širšo javnost čim bolj sistematično obveščamo o dogajanju na področju razvoja umetnih tehnologij in pomagamo širiti resnice ter razbijati mite.

Digitalne tehnologije in umetna inteligenca skozi velika vrata vstopajo tudi v javno upravo. Na kakšne načine se bo v prihodnosti spreminjal javni sektor? 

Ula Kepezinskaite Duric, Senior Account Executive Public Sector Slovenia & Croatia Microsoft Slovenia