Kako bismo dobili realan prikaz stvarne digitalne transformacije kroz Solvershipove AI projekte, dobili uvide u ulogu Data Governancea te značaj AIMPACT zajednice, razgovarali smo s Markom Štajcerom, koji u Solvershipu obavlja funkciju Line of Business Director, AI & Product Engineering
Digitalna transformacija je danas buzzword. Kako vi u Solvershipu definirate stvarnu transformaciju – iznutra?
Za nas digitalna transformacija nije samo uvođenje novih alata. Prava transformacija znači promjenu načina rada i procesa donošenja odluka te načina kako se koriste podaci i kako tehnologija pomaže u svakodnevnim poslovnim izazovima. Podaci pritom postaju ključna strateška imovina, koje je potrebno prikupiti, skladištiti i obraditi, kako bi podržali brze analize i uvide. Na primjer, modernizacija podatkovne infrastrukture i integracija AI u poslovne procese omogućava tvrtkama točnije uvide i predikcije, a samim time i bržu prilagodbu promjenama na tržištu. Ključ je u tome da procesi temeljeni na podatkovno utemeljenom odlučivanju postanu sastavni dio organizacijske kulture i načina rada. Tek tada AI može postati stvarna konkurentska prednost za tvrtku.
Koji su najčešći izazovi u implementaciji AI rješenja kod enterprise klijenata?
Jedan od primarnih i najčešće isticanih jest kvaliteta i dostupnost podataka. AI modeli su ovisni o podacima na kojima se treniraju te su njihova točnost i pouzdanost u izravnoj korelaciji s kvalitetom ulaznih podataka. Fragmentirani, nekonzistentni, nepotpuni ili generalno nekvalitetni podaci predstavljaju značajnu prepreku.
Nadalje, integracija AI rješenja s postojećim, često vrlo složenim sustavima unutar enterprise arhitekture, može biti tehnički izuzetno zahtjevna, što implementaciju čini kompleksnim zadatkom.
Često u kompanijama postoji početni entuzijazam za uvođenjem AI tehnologije bez jasne vizije o tome kako će ona riješiti konkretan poslovni problem ili doprinijeti ostvarenju poslovnih ciljeva. Iz tog razloga definiranje jasnog use-casea i mjerljivih pokazatelja povrata investicije (ROI) predstavlja kritičnu točku. Također, sve veći značaj pridaje se etičkim pitanjima i osiguravanju usklađenosti s relevantnim regulativama, kao što je GDPR ili nadolazeći EU AI Act. Upravo tu savjetodavna uloga Solvershipa dolazi do izražaja, gdje pomažemo klijentima da definiraju poslovnu vrijednost i postave realna očekivanja od AI-ja.
Možete li nam dati pregled konkretnih rješenja koje ste razvili? Što ih čini posebnima?
U Solvershipu razvijamo specifična AI rješenja za različite industrije.
ScoutLense PRO je platforma za nogometni scouting gdje AI analizira statističke i druge dostupne podatke o igračima te procjenjuje njihovu tržišnu vrijednost i budući potencijal.
PharmaSolve Assistant je virtualni asistent za farmaceutske tvrtke koji može dati brzi odgovor na pitanja o primjeni i doziranju lijekova, čime se ubrzava korisnička podrška.
Solvy je naš generički AI chatbot namijenjen internim korisnicima: služi za automatizaciju čestih upita i izvlačenje informacija iz internih procedura i akata.
Data Model Assistant pomaže pri radu s industrijskim modelima podataka te nudi interaktivnu podršku u izgradnji i prilagodbi struktura podataka specifičnih za pojedinu industriju.
Fokus ovih rješenja nije na AI tehnologiji kao takvoj, već na rješavanju konkretnih izazova u određenim industrijama koje ta tehnologija omogućuje.
Kako izgleda razvoj AI proizvoda u konzultantskom okruženju? Po čemu se vaš pristup razlikuje?
U konzultantskom okruženju razvoj AI rješenja započinje definicijom poslovnih ciljeva, a nastavlja se kroz dizajn arhitekture, katalog use-caseova i implementaciju prototipa. Mi u Solvershipu spajamo strateško savjetovanje, dizajn i arhitekturu sustava te isporuku konačnog rješenja, gdje u suradnji s klijentom gradimo roadmap, od POC-a (proof of concept) do produkcije. Ovakav pristup nam osigurava da tehnologija odgovara potrebama organizacije, gdje često radimo zajedno s timom na strani klijenta kako bi kroz agilan pristup i brze iteracije došli do najboljeg mogućeg rješenja.
Koju ulogu u svemu tome ima Data Governance – i kako se AI i upravljanje podacima nadopunjuju?
Data Governance je temelj za svako ozbiljno AI rješenje. U Solvershipu ga vidimo kao ključni preduvjet za izgradnju pouzdanih, korisnih i etički prihvatljivih AI sustava. AI modeli, posebno oni koji koriste strojno učenje, ovise o velikim količinama kvalitetnih, točnih i dobro organiziranih podataka. Bez jasnih pravila i strukture u radu s podacima, AI može generirati pogrešne, pristrane ili u konačnici neupotrebljive rezultate, kako se kaže: “garbage in, garbage out”.
U više navrata spominjete koncept ‘ownership’. Što to konkretno znači u razvoju AI rješenja za klijente?
U Solvershipu ‘ownership’ znači da ne isporučujemo samo kod – preuzimamo odgovornost za uspjeh rješenja. AI i druge projekte radimo zajedno s klijentom, od prve ideje do stvarne primjene, predlažemo i implementiramo najbolja rješenja te ostajemo uključeni kroz podršku i po završetku implementacije. Ukoliko nešto ne radi kako je očekivano, tražimo rješenje. Takav pristup znači da nismo samo dobavljač, već partner koji stoji iza svakog rezultata. Kroz ovakav pristup, blisku suradnju s klijentom i prijenos znanja, AI rješenja postaju dio svakodnevnog poslovanja, a ne samo PoC ili pilot-projekt koji nikada ne zaživi.
Vaš model je AI + savjetovanje + ownership. Zašto je ta kombinacija ključna?
Naš pristup temelji se na tri povezana elementa: tehnologija, savjetovanje kao strateški smjer i ownership kao preuzimanje odgovornosti za krajnji ishod. To je integrirani model rada koji donosi stvarne rezultate. AI bez prave strategije često završi kao tehnološki zanimljivo, ali poslovno neupotrebljivo rješenje. Savjetovanje bez tehnologije ostaje na razini preporuka koje se nikada ne provedu. A ako nema ownershipa, nema ni tima koji će stati iza rješenja i osigurati da ono zaživi u stvarnom svijetu. Zato ovakav pristup doprinosi rješavanju realnih problema, smanjuje rizik implementacije, gradi povjerenje s klijentima i omogućuje stvarne inovacije. Mi u Solvershipu ne radimo „za“ klijenta, već „s“ njim, od ideje do rezultata. To je ono što nas razlikuje: ne nudimo samo AI, već partnerstvo koje stvara dugoročnu poslovnu vrijednost.
Koliko je važna edukacija klijenata tijekom takvih projekata – i kako to izgleda u praksi?
Edukacija klijenata i prijenos znanja nije dodatak projektu, već je ključni dio svakog AI projekta. AI donosi nove tehnologije, metode i promjene u načinu rada, zbog čega je važno da korisnici razumiju ne samo kako rješenje radi, već i zašto je razvijeno na taj način. Kroz edukaciju pomažemo klijentima da rješenja brže usvoje, koriste ga samostalno i lakše prihvate promjene. Naša edukacija uključuje radionice i treninge, neformalne prijenose znanja tijekom projekta, jasnu dokumentaciju i prilagođene edukativne materijale. Uz to, kroz Solvership edukacijske programe i AIMPACT meetupe, dodatno gradimo podatkovnu pismenost i povezujemo stručnjake iz industrije.
Što je AIMPACT meetup – kako je nastao i zašto ga ne vidite kao side-project, nego strateški alat?
AIMPACT Meetup nije samo događaj – to je platforma znanja. Nastao je iz stvarne potrebe da se ogromni potencijal umjetne inteligencije spusti s razine teorije i buzzwordova na konkretne primjene koje donose stvarne, mjerljive rezultate. Od samog početka, nismo ga vidjeli kao “još jedan meetup”, već kao strateški alat za pozicioniranje našeg tima i naših partnera kao lidera u AI prostoru.
AIMPACT je odgovor na tržišnu potrebu za razumijevanjem kako AI stvarno funkcionira u praksi. Kroz njega gradimo most između stručnjaka, poduzetnika i tvrtki koje žele razumjeti kako konkretno primijeniti AI u vlastitom poslovanju.
Na koji način AIMPACT pomaže vašem timu, ali i AI zajednici u regiji?
AIMPACT djeluje kao win-win platforma – jednako važna za razvoj našeg internog tima, kao i za širu AI zajednicu u regiji.
Za naš tim, AIMPACT je izvor stalnog učenja, povezivanja s vrhunskim stručnjacima i razmjene znanja kroz stvarne izazove i rješenja. Kroz susrete, otvaraju se nova pitanja, jača se ekspertiza i ubrzava inovacija.
Za AI zajednicu, AIMPACT je prostor vidljivosti i vjerodostojnosti. Ovdje se ne govori o “što bi AI mogao jednog dana napraviti”, nego se pokazuje što već jest napravio – u tvrtkama koje posluju ovdje i sada. To stvara kulturu povjerenja, dijeljenja znanja i zajedničkog napretka.
Koji su najveći izazovi i prilike za AI u regiji u sljedećih 12 mjeseci – gledano iz perspektive Solvershipa?
Među ključnim izazovima su nedostatak visoko specijaliziranih AI stručnjaka te regulatorna neizvjesnost, osobito u kontekstu nadolazećeg EU AI Acta. Također, brzina i česte promjene u tehnologiji predstavljaju dodatni izazov jer tvrtke i stručnjaci moraju kontinuirano pratiti nove alate, platforme i metode kako bi ostali konkurentni, što zahtijeva značajne resurse za stalno usavršavanje i prilagodbu.
Solvership aktivno doprinosi prevladavanju izazova i kreiranju novih prilika kroz razvoj konkretnih AI rješenja, kontinuiranu edukaciju te jačanje zajednice, s posebnim naglaskom na vrijednost i održivost projekata. Tradicionalne industrije poput proizvodnje, poljoprivrede i turizma imaju značajan potencijal za transformaciju primjenom AI tehnologija, što otvara brojne nove mogućnosti za rast i inovacije.
U tijeku je i poziv na dostavu projektnih prijedloga “IRI S3 – Povećanje razvoja novih proizvoda i usluga koji proizlaze iz aktivnosti istraživanja i razvoja“, čime se kroz potpore iz EU fondova ubrzava razvoj i primjena umjetne inteligencije, posebno u malim i srednjim poduzećima. Time se jača inovacijski ekosustav, povećava konkurentnost i potiče digitalna transformacija.
Nastupili ste na .debugu sa temom „AI & Data Governance: Strateški par za digitalnu budućnost“. Zašto je to važno za industriju?
Sve više organizacija gradi proizvode i usluge temeljene na umjetnoj inteligenciji, a bez čvrste strategije upravljanja podacima nema održivog AI razvoja. AI inicijative često nailaze na prepreke zbog loše kvalitete podataka, nedostatka pristupačnosti, neusklađenih pravila i nedefiniranog vlasništva nad podacima.
U našem predavanju pokazali smo zašto su umjetna inteligencija i upravljanje podacima (Data Governance) usko povezani te kako kvalitetno upravljanje podacima osigurava pouzdane i dostupne informacije potrebne za uspješan razvoj AI rješenja. Također, istaknuli smo kako kombinacija AI tehnologija i dobrog Data Governancea može postati ključni temelj za digitalnu transformaciju te pomoći tvrtkama da dugoročno povećaju svoju vrijednost i konkurentnost.
