Nedávnemu vzniku Kempelenovho inštitútu inteligentných technológií (KInIT.sk) predchádzali dramatické udalosti na FIIT STU, ktoré považujem za bezprecedentné morálne zlyhanie súčasného vedenia fakulty. O to viac oceňujem odhodlanosť profesorky Márie Bielikovej a jej tímu pretaviť vzniknutú situáciu do konštruktívneho riešenia, ktoré umožňuje udržať špičkové vedecké kapacity v rámci jedného perspektívneho celku. 

Rovnako reakcia firiem a veľkej časti IT komunity v podobe podpory nového inštitútu prináša nádej, že naša spoločnosť dokáže využiť technologické a finančné príležitosti, ktoré tu dnes máme a že nový inštitút pomôže nasmerovaniu Slovenska k skutočnej digitálnej transformácii.

Prečo je to dôležité?

Pokúsim sa priniesť jeden náhľad. Dôvodov je pravdaže viac.

So zrýchľujúcou sa digitalizáciou zhromažďujú inštitúcie stále väčšie množstvo dát. Pozrieť sa na ne očami stroja môže priniesť väčší vhľad do vlastného priestoru a nové nečakané príležitosti. Zároveň sa zvyšuje komplexnosť využívaných systémov. Manažmenty, alebo riadiace systemy musia sledovať stále viac ukazovateľov, tabuliek, grafov a štatistík, aby sa mohli optimálne rozhodovať.

Do hry vstupuje množstvo z tradičného ohľadu externých dátových zdrojov, ktoré dokážu výrazne rozšíriť možnosti rozhodovania. Skombinovanie externých a interných dát prináša novú príležitosť hlavne ak inštitúcia naplno využíva možnosti strojového učenia.

Paradoxne skutočná príležitosť nie je o technológiách, tie sú len podmienkou pre automatizáciu a urýchlenie celého procesu.Príležitosť je primárne v hlbšom pochopení vlastného pracovného priestoru a v možnosti rozhodovať sa na základe omnoho väčšej množiny informácií. Tie je možné efektívne pochopiť len na základe poznania svojho priestoru. Organizácie, ktoré prechádzajú evolučnou transformáciou a samotnú digitalizáciu procesov rozšíria o tzv. Data driven decision making, dokážu postupne vyladiť aj procesy rozhodovania tak, aby im informácie poskytli skutočnú oporu pri rozhodnutiach.

Ekosystém informácií

Informácie vznikajú a menia svoje parametre v reálnom čase. Pokúšať sa udržať všetky procesy a evidencie v jednom monolitickom systéme je ambícia minulosti.

Základ pre poznanie svojho dátového priestoru môže umožniť napríklad prístup Master data management (MDM). Každý typ informácie by mal mať presne určený zdroj.Môže to byť účtovný systém, výrobný, či bankový systém, CRM, objednávkový systém, eShop, internet banking, opendata, mail server, dokumenty, tabuľky a voľné texty v dokument manažmente, či znalostnej báze. Zaujímavé obohatenie môže prísť do ekosystému aj vo forme komerčne dostupných externých datasetov.  Stále viac do ekosystému informácií vstupujú aj dáta zákazníkov, dodávateľov, či partnerov.

Pre ekosystém informácií je podstatné pochopiť a zaviesť také procesy, ktoré tieto dáta dokážu prepojiť a umožnia ich efektívne vyťaženie bez zásahu človeka.

V ďalších krokoch spracovania vznikajú odvodené dáta v procese zavedenia automatizovaných matematických operácií. Mnohokrát dochádza k dopočítaniu rôznych štatistických ukazovateľov, sumárov, porovnaní v čase atď. V tomto bode zväčša končí prvá fáza budovania dátového ekosystému. Ak jeho využívanie organizácia absorbuje, prichádzajú sofistikovanejšie otázky typu: Ako zvýšiť predaj? Ako vyladiť proces výroby? Ako predpovedať kritické situácie? To je priestor pre zavedenie algoritmov strojového učenia a v niektorých prípadoch big data spracovania, ktorých výstupom je ďalšia skupina dát potrebných pre efektívne rozhodovanie.

Uvedenie dátového ekosystému do života má niekoľko foriem. Unifikovaný a prepojený pohľad na dáta sa vracia do zdrojových systémov, ktoré využívajú rozšírené informácie z iných systémov alebo výpočtov. Automatizované procesy sledujú dôležité ukazovatele v širších kontextoch a spúšťajú procesy upozornení alebo zásahov. Dáta sa väčšinou transformujú aj do dátových kociek, ktoré využívajú dátový analytici v organizáciách a pripravujú pre seba alebo manažment rôzne pohľady, často vo forme automatických reportov v mailoch, znalostných bázach, alebo v produktoch Business intelligence. Zväčša ide o živý proces, pri ktorom sa dátový ekosystém priebežne rozširuje, zvyšuje sa kvalita dát a aplikujú sa ďalšie algoritmy.

Digitálna transformácia neznamená nahradenie človeka

Nielen v digitálnom svete existuje množstvo oblastí, ktoré je možné automatizovať. Neznamená to ale nahradenie človeka strojom, ktorý bude na základe získaných dát robiť kvalifikované komplexné rozhodnutia. Strojové učenie prináša nové dimenzie do ekosystému informácií, na základe ktorého sa rozhodujeme. Pochopenie a vhodné interpretovanie informácií v organizácii je neľahká úloha. Túto úlohu nevyrieši technológia, je to záležitosť dobre postaveného tímu a procesov. Tento fakt sa prejavuje u väčšiny úspešných projektov zapojením expertov a externých konzultantov priamo do procesov manažmentu. Organizácie riadi manažment. Ak chce organizácia rozšíriť zapojenie dát do svojho rozhodovania, je potrebné transformačné projekty riadiť a definovať na úrovni manažmentu. IT dodá čo treba, ale zadanie a koordináciu pre takúto transformáciu nesformuluje.

Pre zvládnutie prechodu riadenia organizácií na skutočné, dátami podložené riadenie, je potrebné vybudovať na Slovensku celý ekosystém. Na strane inštitúcií a firiem sú to manažéri, ktorí budú vnímať potrebu a potenciál príležitosti. To sa dá stimulovať vzdelávaním, príkladmi z podobných oblastí, ale aj organickou úpravou existujúcich riešení, ktoré sa využívajú dnes.
Dodávatelia dokážu chápať doménovú oblasť svojich zákazníkov a poskytovať stále sofistikovanejšie IT riešenia, ale niektoré problémy sú natoľko komplexné a ich riešenia tak nákladné, že nie sú realizovateľné jednou firmou.

Prečo krajina potrebuje odborníkov z KInIT?

Verím, že nový inštitút KInIT.sk dokáže pôsobiť aj v roli rozšírenia spomínaného ekosystému, stane sa popri akademickej výskumnej činnosti aj aktívnym partnerom IT priemyslu a prípadne prinesie riešenia špecifické pre naše prostredie. Z pohľadu IT priemyslu vidím veľký priestor v slovensky špecifických oblastiach ako je oblasť samotného slovenského jazyka a spracovania dát jazykovo špecifických pre Slovensko. Zároveň existujú dátové zdroje, ktoré vznikajú unikátne v našom prostredí pre ktoré pravdepodobne nebudú existovať univerzálne zahraničné riešenia. V neposlednom rade vidím obrovský priestor aj v prenose vedeckých poznatkov zo zahraničia a v publikovaní nových informácií, podnetov, inšpirácií v našom priestore a v našom kontexte.

Vzhľadom na špecifiká fungovania vedeckých inštitúcií nemáme na Slovensku veľa príkladov úspešných spoluprác medzi komerciou a vedeckým svetom. Hlavne spolupráca s univerzitami bola problematická. Vznik súkromného inštitútu v oblasti inteligentných technológií a informatiky prináša ešte jednu výzvu a nádej zároveň. Možno sa konečne spoločne naučíme efektívne spájať vedecký potenciál Slovenska s aplikovanou praxou.

Gabriel Lachmann, CEO BOOTIQ EEA