Implementacija umetne inteligence na področju javnih naročil

V današnjih časih ima umetna inteligenca pomemben vpliv na poslovanje v različnih panogah, prav tako pa postopoma pridobiva vse pomembnejšo vlogo tudi v postopkih javnih naročil. Uporaba različnih digitalnih rešitev v javnih storitvah in pospešena uporaba umetne inteligence postajata ključnega pomena za odzivanje na različne spremembe tega področja.  

Pomembnost uporabe umetne inteligence v javnem sektorju je opisana in predstavljena tudi v nedavno objavljenih Evropskih poročilih.

V poročilu »European landscape on the use of Artificial Intelligence by the Public Sector«, objavljenem dne 1.6.2022 s strani AI Watch, je navedeno, da uporaba umetne inteligence v javnih upravah narašča in bi lahko v bližnji prihodnosti bistveno izboljšala uspešnost in učinkovitost javnih uprav. Vseeno, pa obstajajo določene ovire, ki onemogočajo povsem učinkovito in brezskrbno uporabo tehnologije umetne inteligence. Navedene ugotovitve temeljijo na sledečih treh ključnih analizah:

  1. Analiza nacionalnih strategij držav članic EU o umetni inteligenci

Ena izmed glavnih ugotovitev predmetne analize je, da sta strokovnost in usposobljenost uslužbencev v javni upravi glede tehnologije umetne inteligence na zelo nizki ravni in se morata za učinkovito delovanje nemudoma povzpeti na višjo raven. Zato je zelo pomembno, da so zaposleni v javnem sektorju deležni nenehnega strokovnega usposabljanja na tem področju. Naslednja ugotovitev analize je, da kljub potrebi po ustreznem financiranju za inovacije, ki temeljijo na umetni inteligenci, zneski samega financiranja pogosto niso točno določeni ali pa se razlikujejo, kar predstavlja dodatno težavo pri uporabi same tehnologije umetne inteligence (Joint Research Centre, 2022, str. 4).

  1. Popis in analiza primerov uporabe umetne inteligence v javnem sektorju z namenom pregleda stanja implementacije umetne inteligence v Evropi

Študija vključuje pregled 686 primerov, ki temeljijo na uporabi umetne inteligence v javnem sektorju vseh 27 članic EU. Glavni rezultati predmetne analize so sledeči:

  • za tretjino primerov je bilo ugotovljeno, da se umetna inteligenca uporablja v vsakodnevnem delovanju, vendar je v večini še v razvojni fazi,
  • največ primerov umetne inteligence temelji na tehnikah strojnega učenja in obdelavi naravnega jezika,
  • razvoj umetne inteligence je v največji meri odvisen od nacionalnih vlad, saj imajo največjo kadrovsko in finančno zmogljivost za razvoj umetne inteligence,
  • vse več poudarka in želje za uveljavitev umetne inteligence je moč opaziti tudi na lokalni in regionalni ravni, kar pomeni, da tudi regije, mesta in občine lahko igrajo ključno vlogo pri spodbujanju razvoja in uporabe umetne inteligence,
  • večina uporabe umetne inteligence v javnem sektorju je namenjena izboljšanju kakovosti javnih storitev ali izboljšanju upravne učinkovitosti (Joint Research Centre, 2022, str. 5).
  1. Analiza poglobljenih študij primerov, ki podrobno opisujejo dejavnike in posledice, ključne za odgovoren razvoj in uporabo umetne inteligence

V navedeni analizi je obravnavanih osem različnih, poglobljenih študij primerov. Analiza je bila izvedena s pregledom vseh informacij, ki so na voljo na spletu, in vsaj enim intervjujem s subjektom, ki sodeluje pri implementaciji rešitve uporabe umetne inteligence. Glavni rezultati te analize so:

  • uspeh implementacije umetne inteligence v javni sektor je sestavljen iz številnih družbenih, organizacijskih, kulturnih in ekonomskih dejavnikov,
  • za razvoj in uporabo umetne inteligence je nujno potrebno pridobiti strokovno znanje, povezano z umetno inteligenco, bodisi z zahtevanim usposabljanjem zaposlenih ali s sodelovanjem z zunanjimi, strokovno usposobljenimi partnerji. Tu je potrebno poudariti, da se ne smemo zanašati samo na zunanje strokovno znanje, saj lahko pomanjkanje strokovnega znanja znotraj samega javnega sektorja povzroči omejitve ali zaplete pri vzpostavitvi projektov, upravljanju razvoja umetne inteligence, vzdrževanju sistemov umetne inteligence ki so trenutno v uporabi, itn.,
  • bolj kot se zanašamo na uporabo različnih sistemov umetne inteligence, več mora biti poudarka na sprejetju ukrepov za zmanjševanje tveganj,
  • uspešna uporaba umetne inteligence pri naročanju še ne pomeni, da se lahko zanašamo samo na njeno delovanje. Vselej je potrebno biti previden in konstantno izvajati dodatne analize njenega delovanja in uporabe,
  • ključnega pomena so še vedno uslužbenci javnega sektorja in njihovo sprejemanje tehnologije umetne inteligence (Joint Research Centre, 2022, str. 6).

Sanchez-Graells v prispevku »The importance of procurement for public sector  AI uptake« ugotavlja, da se na evropski ravni pojavljajo spoznanja, kjer imajo javna naročila velik potencial za prevzem umetne inteligence v javnem sektorju. Nadalje meni, da bi bilo potrebno pripraviti in deliti med vsemi državami članicami EU smernice o tem, kako spodbujati in organizirati javna naročila umetne inteligence s strani javnih uslužbencev. Sanchez-Graells identificira sodelovanje z inovativnim zasebnim sektorjem kot dodaten pomemben korak k lažji uvedbi umetne inteligence v javnem sektorju. Prav tu pa se pojavi pomemben izziv, saj je bilo v preteklosti zaradi togih predpisov o javnih naročilih močno oteženo sodelovanje med zasebnim in javnim sektorjem. Prav zato so nekatere države članice EU predstavile različne strategije za izboljšanje postopkov javnega naročanja (Španija, Malta, Nizozemska, Estonija, Češka,...).

Glede na strateški pomen javnih naročil, potrebo po izpopolnjevanju in izobraževanju zaposlenih na področju javnih naročil ter izgradnji dodatne zmogljivosti umetne inteligence v javnem sektorju na področju javnega naročanja, se pridružujemo stališču Sanchez-Graells, da bo v bodoče to področje temelj mnogih raziskav, ki bodo še kako pomembna za sam razvoj tematike. Glavni razlogi, s katerimi bi lahko pripomogli k napredku na tem področju, so zlasti zagotavljanje pravega ravnovesja med strokovnim znanjem in zmogljivostmi javnega ter zasebnega sektorja, zagotavljanje močnega sodelovanja med njima,  izboljšanje upravljanja podatkov ter delo na področju zmanjševanja tveganj (Sanchez-Graells, 2022).

Tudi v okviru Foruma znanja prepoznavamo sodelovanje med javnim in zasebnim sektorjem na področju nabave kot enega ključnih priložnosti za nadaljnji razvoj. Vabimo vas, da si – v kolikor ste zamudili dogodek – pogledate posnetek delavnice »Na poti k strateškim nabavam« tukaj, kjer smo sledili temu pristopu.