Stručnjak iz Stuttgarta za Klix.ba: Ono što BiH nema moglo bi joj postati prednost u eri umjetne inteligencije

Redžić radi s velikim evropskim proizvođačima, a iz fabričkih hala donosi iskustvo koje rijetko dolazi do javnosti. Otkrio je da zna zašto se projekti koji savršeno rade u testnoj fazi "zaglave" kada stignu u proizvodnju, gdje menadžeri najčešće griješe i kako pridobiti povjerenje radnika koji mašinu poznaju po zvuku.

Uoči Kiss the Future AI Summita, na kojem će 15. i 16. oktobra govoriti u Sarajevu, za Klix.ba je otkrio i zašto vjeruje da dijaspora i inženjerska tradicija mogu biti naša velika prednost.

Zašto se mnogi industrijski projekti vještačke inteligencije zaustave u fazi studije izvodljivosti i šta je potrebno da bi se oni uspješno implementirali u realnoj proizvodnji?

Možete napraviti studiju izvodljivosti (PoC) koja radi savršeno, a da nam pritom daje vrlo ograničenu sliku o stvarnom radu u proizvodnji. PoC je obično samo mali djelić mnogo šireg proizvodnog okruženja koji se lako može izolirati, pripremiti i testirati u kontrolisanim uslovima.

Jednom kad se to rješenje vrati u fabriku, ono mora funkcionirati sa svim izazovima proizvodnje - promjenama proizvoda, drugačijim ponašanjem mašina, neurednim podacima, postojećim sistemima, ustaljenim navikama radnika koji su pod pritiskom vremena. Tu projekti obično udare o zid. Model i dalje može dobro raditi, ali sada mora funkcionirati kao dio mnogo većeg sistema u kojem se prepliću tehnički i organizacioni uvjeti.

Uspješna implementacija zahtijeva dobro razumijevanje proizvodnog procesa oko rješenja. Neophodni podaci moraju biti pouzdano dostupni, sistem se mora povezati sa postojećim okruženjem, a izlazni rezultati se moraju prirodno uklopiti u svakodnevni rad kako bi ih ljudi zapravo mogli koristiti kada je donošenje odluka neophodno. Prema mom iskustvu, kompanije uspješno prelaze sa PoC-a na proizvodnju kada rješenje postane pouzdan dio šireg proizvodnog sistema i može se postepeno širiti na mašine, linije i fabrike.

Gdje menadžeri i korporativni lideri najčešće prave greške prilikom planiranja i implementacije AI rješenja u kompanijama?

Najčešća greška koju viđam na terenu je kada kompanije posmatraju vještačku inteligenciju isključivo kao tehnički problem. One obično krenu tako što sakupljaju primjere primjene po odjelima i paralelno pokreću nekoliko pilot-projekata. To stvara privid aktivnosti i može dati odlične rezultate u pojedinačnim oblastima, ali organizacija u svojoj osnovi često još uvijek nema temelj potreban za skaliranje. Godinu dana kasnije, na papiru možda imate niz obećavajućih projekata, dok se timovi i dalje muče sa istim stvarima. Podaci su nedostupni, sistemi se ne spajaju, ne zna se ko tačno upravlja procesom, a radnici novi alat ne koriste. Zato menadžment mora razmišljati dalje od pojedinačnih slučajeva upotrebe.

Za uspjeh su presudni dobra strategija s podacima, tačno podijeljene uloge, infrastruktura koju možete iskoristiti za više stvari i, što je najvažnije, realno razumijevanje kako će ljudi zaista raditi s tom tehnologijom. Prvi projekti moraju donijeti mjerljivu korist za biznis i ujedno ojačati firmu za sve što dolazi. Pravi napredak se vidi tek kada vam svaka nova implementacija pomogne da se u sljedećem koraku krećete brže i sigurnije.

Kako zadobiti povjerenje iskusnih inženjera i operatera u fabrici koji se decenijama oslanjaju na svoje praktično iskustvo i zvuk mašine?

Za mene povjerenje počinje uključivanjem ljudi od prvog dana. Iskusni operateri i inženjeri često nose znanje koje nikada nije dokumentirano. Oni prepoznaju promjene u zvuku, vibracijama i ponašanju mašina i razumiju mnoge izuzetke i obrasce koje je teško uhvatiti u podacima. To znanje je izuzetno vrijedno i mora postati dio projekta u ranoj fazi.

Uključujemo ih u razumijevanje procesa, definiranje informacija koje bi zapravo bile korisne i testiranje kako se sistem ponaša u stvarnim situacijama. Njihove povratne informacije nam pomažu da identificiramo nedostajući kontekst, poboljšamo rješenje i razumijemo gdje tehnologija još uvijek može biti nepouzdana. Transparentnost je također važna jer ljudima je potrebno dovoljno konteksta da razumiju zašto sistem daje preporuku i koliko je siguran u nju.

I onda se vremenom desi nešto zanimljivo. Iskustvo operatera i mogućnosti sistema počinju da se međusobno pojačavaju. Ljudsko znanje poboljšava tehnologiju, a tehnologija daje ljudima pristup obrascima i informacijama koje bi inače bile teže vidjeti.

Koje se nove prilike otvaraju za studente, mlade naučnike i inženjere iz BiH i regiona u ovoj tranziciji?

Mislim da Bosna i Hercegovina ima vrlo zanimljivu priliku u ovoj tranziciji. Imamo snažan tehnički talenat, industrijsku tradiciju i veliku dijasporu koja radi u važnim kompanijama i industrijama širom Evrope i šire. Ta dijaspora može postati pravi most između potreba međunarodnog tržišta i ljudi koji ovdje grade rješenja, dajući nam pristup iskustvu i mrežama kontakata.

Mnoge visoko razvijene ekonomije, uključujući Njemačku, vuku za sobom izuzetno složene industrijske i administrativne sisteme koji su se razvijali decenijama. S druge strane, BiH u mnogim oblastima nema toliko duboko ukorijenjenih digitalnih sistema. To nam donosi očigledne izazove, ali istovremeno otvara prostor da preskočimo korake, direktno sagradimo modernu infrastrukturu i brže usvojimo nove tehnologije u odabranim sektorima.

Za mlade ljude, najbolja pozicija dolazi iz kombinacije vještačke inteligencije i dobrog poznavanja konkretne struke. Ako tu kombinaciju povežemo sa iskustvom i mrežama naše dijaspore, imamo priliku da u ovoj tehnološkoj promjeni nastupimo sa mnogo većom ambicijom i gradimo proizvode koji mogu konkurisati na međunarodnom planu.

Kao predavač i stručnjak koji spaja praksu sa akademskom zajednicom, šta ćete predstaviti na predstojećem samitu i koja je glavna poruka vaše sesije?

Moja sesija će istraživati složen odnos između vještačke inteligencije i proizvodnje, kao i ono što možemo naučiti iz pokušaja da ih spojimo u stvarnim industrijskim okruženjima. Fabrike imaju ogroman potencijal jer generiraju velike količine podataka i sadrže decenije inženjerskog znanja, ali su istovremeno i najzahtjevnija mjesta za novu tehnologiju.

Podijelit ću lekcije iz našeg rada sa velikim evropskim proizvođačima i pokazati šta je potrebno da se s obećavajuće ideje pređe na svakodnevnu proizvodnju.

Glavna poruka je da se industrijska vještačka inteligencija razvija kroz izgradnju kapaciteta. Kompanije koje nauče kako da povežu svoje podatke, tehnologiju, procese i ljude moći će ponovljivije da implementiraju AI i riješe probleme koji su ranije bili previše složeni ili preskupi. Tu vjerujem da počinje prava transformacija.

Senad Redžić je jedan od 70 istaknutih regionalnih i svjetskih govornika koji će svojim stručnim sesijama obogatiti predstojeći Kiss the Future AI Summit u Sarajevu. Ulaznice i kompletan raspored predavanja dostupni su putem platforme Entrio, kao i na zvaničnoj stranici kissthefuture.ai.