Britanska nacionalna strategija podataka mora evoluirati kako bi otključala AI u javnom sektoru

Izazovi u primjeni podataka i AI

Većina AI projekata u vladi danas postavlja veliki jezički model (LLM) na postojeće naslijeđene skupove podataka. Ovaj pristup može dati rezultate neki korisnih ishoda. Na primjer, AI model može pregledati sate Hansardovih transkripata – službenog zapisa parlamentarnih debata – i trenutno rezimirati diskusije ili skenirati dokumente vladine politike kako bi utvrdio gdje je određeno pitanje pokrenuto. Ovi primjeri pokazuju potencijal umjetne inteligencije da presiječe preopterećenje informacijama i podrži brže donošenje odluka.

Međutim, ovi slučajevi upotrebe su ograničeni i imaju problema kada se primjenjuju na velike, različite i nestrukturirane skupove podataka raspoređene u više odjela. Osnovni izazov ostaje – fragmentirani, nepotpuni i izdvojeni podaci.

Bez konzistentnih temelja podataka, ovi dokazi koncepta ne mogu se skalirati ili integrirati u kritične javne usluge. Infrastruktura potrebna za obradu i analizu ovih podataka – od platformi u oblaku i računarskih sistema visokih performansi do modernih mreža i skladištenja – takođe mora da se razvija sa rastućom potražnjom i složenošću.

Velika Britanija se također suočava s nedostatkom vještina, s nedostatkom zaposlenih u javnom sektoru obučenih za odgovorno upravljanje, tumačenje i primjenu AI. Vrijedni talenti za umjetnu inteligenciju napuštaju UK radi uloga u inostranstvu, privučeni naprednijim objektima i višim plaćama.

Osvježena nacionalna strategija podataka

Osvježena nacionalna strategija podataka može ponuditi mapu puta za prevazilaženje ovih izazova i pretvaranje AI pilota u skalabilne, produktivne rezultate.

Trebalo bi nastojati uspostaviti jasne standarde za kvalitet podataka, interoperabilnost i dostupnost širom vlade. Ovo zahtijeva ne samo čišćenje i standardizaciju naslijeđenih skupova podataka, već i stvaranje modela upravljanja koji podstiču saradnju, a ne izolovane pilote.

Ono što je najvažnije, ovo mora biti podržano strukturiranim pristupom — od revizije postojećih podataka, do njihove konsolidacije i uklanjanja duplikata, do njihove migracije na moderne platforme gdje se njima može bezbedno upravljati i pristupiti. Nadalje, okviri upravljanja trebali bi omogućiti sigurnu razmjenu podataka između odjela, omogućavajući građanima da se tretiraju kao cjeloviti pojedinci, a ne kao fragmentirani zapisi rasuti po više sistema.

Vlada može dodatno ubrzati napredak ulaganjem u vještine i kulturu, opremanjem osoblja AI sposobnostima i podsticanjem načina razmišljanja koji uključuje digitalnu transformaciju. Treba podsticati međuodjelsku saradnju, uz okvire i poticaje za razmjenu podataka i poduzimanje zajedničkih inicijativa, smanjujući silose i maksimizirajući vrijednost AI u svim uslugama.

Podaci javnog sektora često uključuju osjetljive lične ili nacionalne informacije, zbog čega se o robusnim sigurnosnim ogradama ne može pregovarati. Osvježena strategija trebala bi se baviti ne samo načinom na koji se podaci pohranjuju i dijele, već i kako su zaštićeni od sve složenijih prijetnji. Ugrađivanjem jakih principa suvereniteta podataka i sigurnosti u svaku fazu primjene AI, vlada može organizacijama u javnom sektoru dati povjerenje da prihvate AI uz efikasno upravljanje rizikom.

Ugrađivanje AI u svakodnevne javne usluge

AI ima potencijal da transformiše javne usluge, poboljšavajući efikasnost, donošenje odluka i rezultate građana kroz zdravstvenu zaštitu, infrastrukturu i svakodnevne vladine operacije. Za ostvarenje ovog potencijala biće potrebno više od pilota; biće potrebni koordinirani napori da se AI ugradi u strukturu rada u javnom sektoru.

Ulaganjem u vještine radne snage, moderniziranu infrastrukturu, međuodjelsku suradnju i snažnu upravu, Ujedinjeno Kraljevstvo može prijeći sa izolovanih eksperimenata na AI rješenja koja se povećavaju, donose opipljive koristi i održavaju povjerenje javnosti.

Matt Harris je generalni direktor za Veliku Britaniju, Irsku, Bliski istok i Afriku u HPE-u.