Governments Crave Artificial Intelligence, but Intelligent Automation Adoption Stalls

Miközben a nemzetek világszerte versenyt futnak a digitális korszak befogadásáért, paradoxon bontakozott ki: a kormányok felismerik a mesterséges intelligencia transzformatív potenciálját, az intelligens automatizálás bevezetése mégis frusztrálóan lassú. Az ipari automatizálással ellentétben, amely a kézzelfogható automatizálási berendezések révén forradalmasította a gyártást, a közszféra mesterséges intelligencia alapú megoldások felé vezető útját egyedi kihívások akadályozzák. Az EY új jelentése szerint míg a kormányzati vezetők 64% százaléka költségmegtakarításra törekszik, és 63% százalékuk a mesterséges intelligenciát a szolgáltatásnyújtás javítására szolgáló eszköznek tekinti, csak 26% százalékuk integrálta ezeket a technológiákat szervezeteiben. Az ambíció és a cselekvés közötti szakadék rávilágít arra, hogy kritikus fontosságú áthidalni a szakadékot a politikai vízió és a gyakorlati megvalósítás között.

Az intelligens automatizálás akadályai a közszférában

A közel 500 vezető beosztású kormányzati vezető megkérdezésével készült felmérés rávilágít a mesterséges intelligencia ígérete és a közigazgatásban való valósága közötti éles ellentmondásokra:

• Adatvédelem, mint akadályA válaszadók 62%-a említi az adatbiztonsági aggályokat fő akadályként, ami egyedülálló kihívás az intelligens automatizálásban, ahol az érzékeny polgári adatok központi szerepet játszanak a mesterséges intelligencia modellekben. Ez ellentétben áll az ipari automatizálással, ahol az adatkockázatok gyakran a működési mutatókra korlátozódnak.
• Infrastruktúra-hiányokA szabványosított automatizálási berendezésekkel felszerelt gyárakkal ellentétben a kormányzatoknak nincsenek egységes adatarchitektúráik. Csak az 58% rendelkezik egyértelmű digitális átalakulási stratégiával, így a mesterséges intelligencia kezdeményezések megfelelő alapok nélkül rekedtek.
• Etikai dilemmákMíg az ipari automatizálás a hatékonyságra összpontosít, a kormányzatban az intelligens automatizálásnak olyan problémákon kell keresztülmennie, mint az algoritmikus elfogultság és az elszámoltathatóság. A jelentés megjegyzi, hogy a polgároknak csak 391,3%-a bízik a kormányokban a mesterséges intelligencia kezelésében, ami akadályozza az elterjedést.

Úttörők kontra követők: Tanulságok az intelligens automatizálásban

A korai alkalmazók – akiket „úttörőknek” neveznek – a siker tervét kínálják:

• Infrastruktúra Első88% úttörő telepített robusztus adatinfrastruktúrát, míg 58% „követő” – ez bizonyítja az alapvető technológia szükségességét az intelligens automatizálás virágzásához.
• TehetségbefektetésAz úttörő kormányok prioritásként kezelik a mesterséges intelligencia fejlesztését, felismerve, hogy az ipari automatizálás mechanikus kezelőivel ellentétben az intelligens automatizálás adatkutatókból és szakpolitikai szakértőkből álló, több tudományágat átfogó csapatokat igényel.
• Bizalomépítő intézkedésekAz olyan városok, mint Amarillo, Texasban, mesterséges intelligenciával vezérelt asszisztenseket vezettek be, mint például az „Emma”, hogy bevonják a polgárokat, ezzel is bizonyítva, hogy az intelligens automatizálásba vetett bizalmat átlátható, emberközpontú tervezéssel kell kiépíteni.

Az előrevezető út: az ambíciótól a cselekvésig

Az EY jelentése öt pillért vázol fel a sikeres mesterséges intelligencia bevezetéséhez, amelyeket az intelligens automatizálás egyedi igényeihez igazítottak a közszférában:

1. Adatok és technológiaBiztonságos, interoperábilis rendszerek fejlesztése, amelyek utánozzák az ipari automatizálás szabványosított protokolljait, de digitális adatfolyamokra tervezve.
2. Tehetségökoszisztémák: Képezze a köztisztviselőket a mesterséges intelligencia használatára, átalakítva a bürokráciát a manuális feldolgozókból intelligens automatizálási koordinátorokká.
3. Adaptív kultúraÁtállás a merev munkafolyamatokról az agilis keretrendszerekre, hasonlóan ahhoz, ahogyan az ipari automatizálás a fix összeszerelő soroktól a rugalmas gyártócellákig fejlődött.
4. Etikai irányításEgyértelmű szabályokat kell megállapítani a mesterséges intelligencia használatára vonatkozóan, amelyek kezelik az algoritmusokban rejlő torzításokat – ez egy lépés túlmutat az ipari automatizálás biztonsági előírásain.
5. Együttműködő hálózatok: Működjön együtt olyan magánszektorbeli szakértőkkel, akik értik az intelligens automatizálási eszközök integrálását, hasonlóan ahhoz, ahogyan az ipari automatizálási szolgáltatók támogatják a gyárakat

Konklúzió: Az intelligens automatizálásban rejlő lehetőségek kiaknázása a kormányzatban

A kormányok előtt álló kihívás egyértelmű: az intelligens automatizálás életre szóló lehetőséget kínál a közszolgáltatások újraértelmezésére, de ehhez olyan akadályok leküzdésére van szükség, amelyekkel az ipari automatizálás soha nem szembesült. A bizalom előtérbe helyezésével, a tehetségekbe való befektetéssel és a robusztus adatinfrastruktúrák kiépítésével a kormányok a mesterséges intelligenciát a divatos szóból olyan eszközzé alakíthatják, amely valóban a polgárokat szolgálja – hasonlóan ahhoz, ahogyan az ipari automatizálás átalakította a termelést a jobbá.

Ahogy az EY munkatársa, Catherine Friday figyelmeztet: „Azok a kormányok, amelyek nem cselekszenek, kockáztatják, hogy technológiailag lemaradnak.” A továbblépés útja nem az ipari automatizálás modelljének lemásolásáról szól, hanem az intelligens automatizálás új paradigmájának megteremtéséről, amely egyensúlyt teremt az innováció és az elszámoltathatóság között. Ha a nemzetek áthidalják a törekvés és a végrehajtás közötti szakadékot, nemcsak a szolgáltatások nyújtását javítják, hanem újraértelmezik a polgárok és kormányaik közötti kapcsolatot is a digitális korban. Itt az ideje a cselekvésnek – mielőtt az intelligens automatizálás egy újabb olyan technológiává válik, ahol a közszféra lemarad a magánszektor mögött.