Kako dolgo bo še mogoče graditi napredne rešitve umetne inteligence na javno dostopnih podatkih? V svetu, kjer je kakovosten in specifičen podatek ključ do boljših modelov, startupi vse bolj verjamejo, da je prihodnost v njihovih rokah. Podjetja, ki vlagajo v lastne zbirke podatkov, postavljajo nova pravila tekme v AI industriji in ustvarjajo podatkovne “jarke”, ki jih konkurenca težko prečka.
Primeri iz prakse: od bolnišnic do avtomobilskih cest
Podjetje Hugging Face, znano po svoji odprtokodni infrastrukturi za razvoj jezikovnih modelov, se je v zadnjem letu usmerilo v pridobivanje unikatnih podatkov preko partnerstev z raziskovalnimi in izobraževalnimi institucijami. OpenAI sodeluje z založbami in ponudniki specializiranih vsebin, da izboljša modele z vsebinami, ki niso dostopne širši javnosti. Iz slovenskega prostora je podjetje InvenAI zaslovelo z razvojem rešitev za analizo medicinske dokumentacije, pri čemer zbira in anonimizira zdravstvene podatke iz več slovenskih bolnišnic, da optimizira diagnostične AI modele.
V finančnem sektorju startup Truera gradi lastne modele na podlagi obsežnih, a strogo reguliranih transakcijskih vzorcev, ki jih pridobi neposredno od bank in fintech podjetij. S tem naslavljajo probleme pristranskosti in razumevanja razlogov za odločitve AI sistemov. Na področju mobilnosti pa mlada slovenska podjetja, kot je AV Living Lab, zbirajo podatke senzorjev iz testnih flotov avtonomnih vozil v realnih prometnih razmerah v Ljubljani, saj javno dostopne zbirke ne odražajo lokalne infrastrukture in voznih navad.
Ključ do uspeha leži v kombinaciji domenskega znanja in inovativnih načinov zbiranja podatkov. Startupi pogosto rešujejo zelo specifične probleme, denimo prepoznavanje redkih bolezni ali napovedovanje likvidnostnih tveganj, kjer javni podatki niso uporabni. S samostojnim zbiranjem podatkov, njihovo anotacijo in obdelavo lahko ponudijo rešitve, ki so resnično prilagojene lokalnim ali industrijskim izzivom.
Izzivi, vložki in prihodnost podatkovnih strategij
Zbiranje in upravljanje lastnih podatkov zahteva znatna finančna sredstva in specializirane kadre. Podjetja morajo vlagati v strokovnjake, kot so data scientists, inženirji za podatke in poznavalci posameznih panog. Poleg razvoja tehničnih rešitev za shranjevanje, čiščenje in označevanje podatkov morajo zagotoviti še infrastrukturo za varnost in dostopnost informacij, kar predstavlja velik izziv za manjša podjetja.
Pravni in etični vidiki so pogosto ključen izziv. Zbiranje občutljivih podatkov, kot so zdravstveni ali finančni zapisi, zahteva strogo spoštovanje predpisov, kot je GDPR. Startupi vse pogosteje uporabljajo metode kot sta federirano učenje in diferencialna zasebnost, ki omogočata učenje na podatkih brez neposrednega prenosa surovih informacij. Hkrati sodelujejo z regulatorji in pravnimi strokovnjaki, da zagotovijo skladnost in etičnost uporabe podatkov.
Tehnološko je največji izziv v zagotavljanju kakovosti podatkov in skalabilnosti procesov anotacije. Podjetja uporabljajo specializirana orodja in avtomatizirane postopke za označevanje, kar močno pospeši razvoj, a zahteva skrbno kontrolo kakovosti. Problem predstavljajo tudi stroški obdelave, predvsem ko gre za velike količine nestrukturiranih podatkov, kot so slike, zvok ali prosti tekst. Le podjetja s trajno strategijo in jasno vizijo dolgoročnega upravljanja podatkov lahko izkoristijo vse prednosti tega pristopa.
Slovenski kontekst in napoved za prihodnost
V Sloveniji se trend zbiranja in upravljanja lastnih podatkov šele uveljavlja, a prva podjetja že dokazujejo, da je lokalni pristop lahko konkurenčen tudi v globalnem merilu. Sodelovanja med bolnišnicami, univerzami in startupi krepijo ekosistem in spodbujajo inovacije, posebej tam, kjer so specifične jezikovne, kulturne ali zakonodajne posebnosti. Slovenija ima priložnost, da postane vodilna v razvoju visoko specializiranih podatkovnih storitev za manjše evropske trge.
V prihodnosti bodo podatkovni “moats” postali ključen strateški kapital podjetij v umetni inteligenci. Nastaja nova veja industrije – podjetja, ki se specializirajo izključno za zbiranje, čiščenje in prodajo visoko kakovostnih, specializiranih podatkov. S tem se bo razmerje moči v AI ekosistemu preusmerilo od razvijalcev algoritmov k lastnikom podatkov, medtem ko bo pomen odprtokodnih virov manjši, a še vedno pomemben za hitre prototipe.
Podjetja, ki danes vlagajo v edinstvene podatkovne vire, bodo jutri narekovala tempo inovacij. Tisti, ki bodo še naprej stavili izključno na javno dostopne zbirke, bodo le stežka dosegli konkurenčno prednost na globalnem trgu. Nova valuta umetne inteligence je tako znanje o podatkih – in sposobnost, da iz njih izluščimo prave odgovore za vsak izziv prihodnosti.
