Räätälöidyn, suvereenin tekoälyn puolesta julkisella sektorilla

Toimijamainen tekoäly on tullut käyttöön eri alojen työpaikoilla. Tämä tarkoittaa, että sen sijaan, että tekoälyjärjestelmät vain vastaisivat kehotteisiin, ne käyttävät nyt kontekstisuunnittelua suunnitellakseen, päätelläkseen ja toimiakseen todellisissa operatiivisissa työnkuluissa. Tämä käyttöönotto on ehkä merkityksellisin ja haastavin säännellyissä ympäristöissä (kuten rahoitusalalla, biotieteissä, julkishallinnossa, puolustuksessa ja julkisissa instituutioissa), joissa edellytetään luottamusta, vaatimustenmukaisuutta ja vastuullisuutta.

Jopa julkisella sektorilla organisaatioilla on vaikeuksia ottaa toimijamainen tekoäly käyttöön oikein työkalujen puutteen vuoksi. Erilliset mallit ja suuren yleisön keskuudessa suositut ”päälle liimatut” tekoälyominaisuudet eivät kuitenkaan lainkaan vastaa niitä syvällisiä operatiivisia, hallinnollisia ja sääntelyyn liittyviä integraatioita, joita julkisen sektorin ympäristöt edellyttävät.

Voittoa tavoittelevat yritykset voivat olettaa kantavansa valmiiden ratkaisujen käyttöönoton riskin perustason työnkuluissa, mutta suuryritysten tietohallintojohtajat ja julkisen sektorin johtajat huomaavat usein, että näissä ratkaisuissa ei ole selvää, mitä älykkäitä tuotteita ne tarkalleen ottaen tuovat arkaluonteisiin ekosysteemeihin. Tässä suvereeni tekoäly, jolla tarkoitetaan kansakunnan tai organisaation kykyä tuottaa ja hallita omaa tekoälyään paikallisesti omistetun infrastruktuurin, datan ja henkilöstön avulla, muodostuu tuotteiden erottavaksi tekijäksi.

deepsetin avoimen lähdekoodin työ Haystackin parissa heijastaa laajempia muutoksia suuryrityksissä ja julkisella sektorilla. Organisaatiot siirtyvät pois pilottihankkeista ja valmiiksi paketoidusta tekoälystä kohti tekoälyn orkestrointia muutosvoimaisissa käyttötapauksissa. Orkestroinnilla tarkoitetaan useiden mallien, työkalujen ja järjestelmien koordinointia yhtenäisiksi työnkuluiksi, jotka tuottavat johdonmukaisia ja vastuullisia tuloksia. Säännellyillä toimialoilla nämä ovat mukautettuja, tehtävän mukaisia järjestelmiä ja toimijoita, jotka tuottavat mitattavia tuloksia säilyttäen samalla vaatimustenmukaisuuden ja kykynsä sopeutua muutoksiin.

Euroopan ottaessa johtoaseman suvereenien tekoälyekosysteemien määrittelyssä olemme rakentaneet Haystackin mahdollistamaan tämän tulevaisuuden. Kokemukseni perusteella tämä on tapa, jolla organisaatiot voivat rakentaa tuotantovalmiita suvereeneja, toimijamaisia tekoälyratkaisuja säänneltyihin ympäristöihin – ja siksi mukauttaminen on avain luotettavuuden ja suvereniteetin vastuulliseen saavuttamiseen.

Suvereenien tekoälyjärjestelmien kolme pilaria

Tuotejohtajille suvereeni tekoäly ei ole poliittinen kannanotto eikä pelkkä vaatimustenmukaisuuden tarkistusruutu, vaan säänneltyihin ympäristöihin tarkoitettu tuotteen toimintamalli. Kun toimijamainen tekoäly otetaan käyttöön näissä ekosysteemeissä, se on toteutettava harkitusti siten, että se vastaa työnkulkujen todellisiin tarpeisiin.

Suvereenin tekoälyn kolme pilaria ovat mukautettavuus, käyttöönoton joustavuus ja avoimen lähdekoodin perusta. Näiden periaatteiden tulisi ohjata kaikkia tekoälyn käyttöönottostrategioita säännellyllä toimialalla riippumatta siitä, missä organisaatio maantieteellisesti sijaitsee.

●  Mukautettavuus: Tekoälyputkien ja toimijoiden mukauttaminen yrityksen tai julkisen organisaation erityiseen toimialaosaamiseen, sääntöihin ja hallinnollisiin vaatimuksiin luotettavuuden varmistamiseksi.

●  Käyttöönoton joustavuus: Tekoälyn tulisi toimia missä tahansa, esimerkiksi pilvessä, suojatuissa paikallisissa järjestelmissä, hybridiympäristössä, virtuaalisessa yksityispilvessä tai jopa verkkoyhteydettömissä ympäristöissä.

●  Avoimen lähdekoodin perusta: Läpinäkyvyyden, auditoitavuuden ja toimittajalukkiutumattomuuden varmistaminen sekä järjestelmien käyttäminen eri suvereniteettirajojen yli.

Yhdessä nämä kolme pilaria mahdollistavat tekoälyn rakentamisen tavalla, johon organisaatiot voivat luottaa, jota ne voivat hallita ja jonka ne todella omistavat, samalla kun ne edistävät tuote­tiimien, loppukäyttäjien, tietoturvan ja lakiasioiden sidosryhmien tiiviimpää yhteistyötä.

Julkisen sektorin erityispiirteet

Säännellyissä ympäristöissä toimijamaisen tekoälyn käyttöönottoon liittyy monia riskejä – tietoturvaloukkauksia, vaatimustenmukaisuuden laiminlyöntejä ja ”mustan laatikon” päätöksiä, joita ei voida auditoida. Koska organisaatiot ovat vastuussa kaikista tekoälytoimijoidensa tekemistä päätöksistä ja kaikesta arkaluonteisesta datasta, jota nämä järjestelmät käsittelevät, julkisten instituutioiden on asetettava hallinta, vaatimustenmukaisuus ja luottamus etusijalle heti käyttöönoton ensimmäisestä päivästä lähtien.

Lisäksi näiden tekoälyjärjestelmien on organisaation sisäisen prosessin ja muutoshallinnan tukemiseksi autettava luomaan toimialastandardeja vastaavia työnkulkuja varten. Yksi kaikille sopiva tekoälyratkaisu ei yksinkertaisesti toimi, kun tekoälyn ja tekoälytoimijoiden on toimittava erilaisten oikeudellisten viitekehysten, dataluokitusten ja vastuumallien alaisina. Valmiin ”suuren laatikkoratkaisun” hankkiminen vaikuttaa näihin säänneltyihin työnkulkuihin ja edellyttää työntekijöiltä sopeutumista, samalla kun dataan ja päätöksentekoon liittyvät riskit ja vastuut jäävät epäselviksi. Siksi mukauttaminen on välttämätöntä, jotta tekoäly menestyisi säännellyillä toimialoilla.

Mukauttaminen koetaan usein hitaaksi tai kalliiksi. Oikean tasoisen ja oikein kerrostetun avoimen orkestroinnin avulla tiimit voivat siirtyä prototyypeistä iteratiiviseen testaukseen ja tuotantokäyttöönottoon muutamassa viikossa. Orkestroinnin ansiosta tekoälyjärjestelmät voivat kehittyä turvallisesti ja asteittain hallinnosta tinkimättä. Näistä järjestelmistä tulee sitten standardeja, joita muut osastot tai julkisen sektorin eri tasot voivat ottaa käyttöön ja mukauttaa tarpeisiinsa. Käytännönläheiset yritysarkkitehdit ja alustatiimit kuvaavat tätä usein kykynä standardoida toistettavia arkkitehtuureja.

Miltä mukautetut, suvereenit tekoälyjärjestelmät näyttävät

Kun tarkastellaan suvereenin tekoälyn vaihtoehtoja, menestyksekkäisiin suvereeneihin tekoälyjärjestelmiin kuuluu:

1. Mallien, datan ja käyttöönoton hallinta: Tekoälyputkien modulaarinen orkestrointi ehkäisee toimittajalukkiutumista, mahdollistaa arkaluonteisen datan turvallisen integroinnin ja käyttöönoton itse ylläpidetyissä ympäristöissä.
2. Turvallisuus etusijalla oleva infrastruktuuri ja auditoitavuus: Sisäänrakennettu lokitus, käyttöoikeuksien hallinta ja vaatimustenmukaisuuden valmius tukevat yleistä luottamusta ja läpinäkyvyyttä.
3. Ihminen mukana päätöksenteossa -suunnittelu: Ihmiset ovat edelleen vastuussa päätöksistä, ja tekoäly automatisoi toistuvan työn korvaamatta työntekijöiden harkintaa tai aiempaa tietämystä, vaan tuomalla ne osaksi työnkulkuja.
4. Selitettävyys ja jäljitettävyys: Jokaisen tuotoksen on oltava nähtävissä ja perusteltavissa auditointien ja hallinnollisten tarkastelujen aikana.

Tämän vuoksi valtion virastot siirtyvät suurista yleiskäyttöisistä tekoälymalleista ja yksittäisratkaisuista kohti tuotantovalmiita, turvallisia infrastruktuureja, jotka on suunniteltu erityisesti niiden todellisia työnkulkuja varten.

Tekoälyagentteihin liittyvän ”hypen” vuoksi organisaatiot ovat keskittyneet sopivan tekoälymallin löytämiseen ja käyttöönottoon. Luotettavien tekoälyagenttien rakentaminen säännellyissä ympäristöissä on kuitenkin aloitettava orkestroinnista. Mallit ja järjestelmäsuunnitelmat muuttuvat luonnostaan.

Modulaariset orkestrointialustat mahdollistavat mallien, toimialalogiikan ja datan integroinnin vaihdettavina komponentteina hallituissa tekoälyputkissa. Nämä putket rakennetaan yksityiskohtaisten datan hallintakeinojen, käyttäjäpalautteen testaamismenettelyjen, auditointipolkujen, identiteetin- ja käyttöoikeuksien hallinnan sekä jatkuvan parantamisen ja riskienhallinnan CI/CD-integraation avulla. Tämä tuo tekoälyn osaksi tavanomaisia ohjelmistokehityksen ja käyttöönoton käytäntöjä, mikä mahdollistaa agenttien autonomian arkkitehtuurin avulla samalla, kun tiukkaa vaatimustenmukaisuutta valvotaan ja työnkulkujen tarpeet täytetään.

Periaatteista käytäntöön Haystackin avulla: todelliset käyttötapaukset

Jos organisaatiot eivät ole varmoja siitä, missä laajuudessa räätälöityä tekoälyä voidaan ottaa käyttöön, deepsetissä olemme työskennelleet säännellyissä ja korkean panoksen ympäristöissä osoittaaksemme, että räätälöity tekoälyorkestrointi on olennaisen tärkeä horisontaalinen hallintakerros koko infrastruktuurissa. 

Esimerkiksi Saksan liittovaltion tutkimus-, teknologia- ja avaruusministeriön työntekijöillä oli aiemmin vaikeuksia navigoida rahoitusohjelmia koskevassa 200-sivuisessa käsikirjassa, mikä aiheutti viivästyksiä ja epäjohdonmukaisuuksia myöhemmissä tehtävissä. Ongelma ratkaistiin Haystackin päälle rakennetulla räätälöidyllä tekoälyjärjestelmällä, joka tarjoaa nyt työntekijöiden käsikirjaa koskeviin kysymyksiin varmennetut vastaukset alle kolmessa sekunnissa ja ilmoittaa lähteet kattavasti. Tämä on parantanut tehokkuutta tinkimättä vaatimustenmukaisuudesta, jäljitettävyydestä ja ihminen mukana päätöksenteossa -suunnittelusta.

Puolustuksen yhteydessä Airbus Defense and Space -yhtiön johtamassa KITCH-hankkeessa on käytetty orkestroituja, RAG-pohjaisia agenttijärjestelmiä simulaatioiden ja edistyneiden työkalujen integroimiseen reaaliaikaisten päätösten tukemiseksi nopeasti muuttuvissa tilanteissa. Näitä ohjelmia on käytetty kontekstitietoisten näkemysten kehittämiseen kriittisissä tehtäväympäristöissä, joissa ne tukevat johtajien nopeampaa ja luotettavampaa päätöksentekoa.

Laajemmin EU:n tasolla Euroopan komissio on rakentanut suvereenin tekoälyalustansa Haystackin päälle mahdollistaakseen eri osastojen tarpeisiin vastaavan räätälöinnin ja samalla varmistaakseen infrastruktuurin ja arkkitehtuurien hallinnan, jotka täyttävät standardien vaatimukset, sekä luodakseen innovaatioita ja toistettavuutta tukevan ekosysteemin.

Kohti tekoälyyn integroitua tulevaisuutta julkisella sektorilla

Säännellyillä toimialoilla on erityisiä agenttitekoälyn tarpeita. Niiden on pystyttävä hallitsemaan, auditoimaan, mukauttamaan ja luottamaan tekoälyynsä, mikä tarkoittaa, etteivät yleiskäyttöiset ratkaisut koskaan riitä. Tuotantovalmius mielessä rakennettujen suvereenien järjestelmien varaan rakentuu julkisen sektorin tekoälyn käyttöönoton seuraava aalto.

Tämän muutoksen keskiössä on tekoälyn orkestrointi. Suvereenia tekoälyä ei rakenneta valitsemalla ”oikeaa” mallia. Se rakennetaan suunnittelemalla oikea konteksti kestävän ja orkestroidun järjestelmän avulla. Tekoälyn kehittyessä näissä työympäristöissä todellinen muutos säännellyissä ympäristöissä syntyy alustoista, jotka yhdistävät agenttien autonomian hallintaan, vaatimustenmukaisuuteen, jäljitettävyyteen ja ihmisten vastuullisuuteen. Tämä on vastuullisen ja suvereenin tekoälyn tulevaisuus sekä mahdollisuus julkisille instituutioille, jotka ovat valmiita rakentamaan harkitusti työnkulkujensa tulevaisuutta.

Pysy ajan tasalla

Muista tilata uutiskirjeemme saadaksesi lisää tuotejohtamisen resursseja ja oppaita sekä uusimmat podcastit, haastattelut ja muut alan johtajien ja asiantuntijoiden näkemykset.