INT/945
Dirbtinis intelektas labai mažose, mažosiose ir vidutinėse įmonėse
NUOMONĖ
Bendrosios rinkos, gamybos ir vartojimo skyrius
Dirbtinio intelekto plėtojimas Europos labai mažose, mažosiose ir vidutinėse įmonėse
(nuomonė savo iniciatyva)
|
Kontaktinis adresas
|
int@eesc.europa.eu
|
|
Administratorė
|
Colombe Gregoire
|
|
Dokumento data
|
11/01/2022
|
Pranešėja Marie-Françoise Gondard-Argenti
|
Plenarinės asamblėjos sprendimas
|
25/03/2021
|
|
Teisinis pagrindas
|
Darbo tvarkos taisyklių 32 straipsnio 2 dalis
|
|
|
Nuomonė savo iniciatyva
|
|
Atsakingas skyrius
|
Bendrosios rinkos, gamybos ir vartojimo skyrius
|
|
Priimta skyriuje
|
13/12/2021
|
|
Priimta plenarinėje sesijoje
|
DD/MM/YYYY
|
|
Plenarinė sesija Nr.
|
…
|
|
Balsavimo rezultatai
(už / prieš / susilaikė)
|
…/…/…
|
1.Išvados ir rekomendacijos
1.1Europos ekonomikos ir socialinių reikalų komitetas (EESRK) primena, kad labai mažos, mažosios ir vidutinės įmonės diegs dirbtinį intelektą atsižvelgdamos į jo patikimumą, įtraukumą ir tvarumą ir į tai, ar jis atitinka ekonominę ir socialinę sistemą, kurioje saugoma aplinkai, skatinama verslo plėtra, įsidarbinamumas ir visų ES darbuotojų ir piliečių geresnė gyvenimo kokybė bei sveikatos būklė. Pagarba pagrindinėms ir socialinėms teisėms ir griežtesni skaidrumo reikalavimai skatins visų piliečių ir labai mažų, mažųjų ir vidutinių įmonių pasitikėjimą dirbtiniu intelektu ir jo įsisavinimą.
1.2EESRK primena, kad visuose sektoriuose savarankiškai dirbantys asmenys, veikiančios labai mažos, mažosios ir vidutinės įmonės sudaro 99 proc. ES įmonių, du trečdalius privačiojo sektoriaus darbo vietų ir daugiau kaip pusę ES įmonių sukuriamos pridėtinės vertės. Nors jos susiduria su konkurencija, kurią iš esmės keičia ekonomikos skaitmeninimas, joms tenka svarbus vaidmuo vykdant ES skaitmeninę ir ekologinę pertvarką, kad būtų galima įveikti iššūkius. Todėl šioms įmonėms turi būti suteiktos vienodos galimybės naudotis dirbtiniu intelektu, nes priešingu atveju Europa prarastų savo vertingiausius ekonominius, socialinius ir žmogiškuosius išteklius.
1.3Savo nuomonėje dėl suderinto plano persvarstymo EESRK pabrėžė, kad tai, jog labai mažos, mažosios ir vidutinės įmonės plačiai diegia dirbtinį intelektą, yra labai svarbus Europos pramonės atsilikimo mažinimo veiksnys. Nepaisant jų dinamiškumo, skaitmeninės transformacijos siekiančios labai mažos, mažosios ir vidutinės įmonės susiduria su dideliais vidaus ir išorės sunkumais: sąnaudos, plačiajuosčio ryšio infrastruktūros trūkumas tam tikrose teritorijose, galimybės gauti finansavimą, žmogiškieji ištekliai, informacija, mokymas ir t. t.
1.4EESRK ragina suteikti labai mažoms, mažosioms ir vidutinėms įmonėms paprastas priemones ir prieinamą finansavimą, kurie joms padėtų diegti šią brangią technologiją, kuri vis dėlto yra labai svarbi siekiant išlaikyti ar net padidinti jų konkurencingumą. Pirmenybė turi būti teikiama prieigai prie kokybiškų ir pakankamo kiekio duomenų, taip pat eksperimentavimui realiomis sąlygomis.
1.5EESRK mano, kad norint veiksmingai paremti labai mažas, mažąsias ir vidutines įmones joms įsisavinant dirbtinį intelektą, reikia tvirtos politinės valios visais lygmenimis, glaudaus bendradarbiavimo su visais organizuotos pilietinės visuomenės dalyviais ir kokybiško socialinio dialogo valstybėse narėse.
1.6Atsižvelgiant į didelę labai mažų, mažųjų ir vidutinių įmonių įvairovę įvairiuose sektoriuose, reikia tinkamos ir tikslinės paramos dirbtinio intelekto diegimui, taip pat pažangių ir įtraukių teisės aktų, kurie būtini siekiant užtikrinti teisinį tikrumą ir pasitikėjimą.
1.7EESRK rekomenduoja skubiai supažindinti visus suinteresuotuosius subjektus ir visų pirma verslininkus su švietimo priemone, kurią sudaro priemonių rinkinys, pateiktas EESRK paskelbtame tyrime šiuo klausimu, kuriame aprašomi įvairūs dirbtinio intelekto naudojimo etapai labai mažose, mažosiose ir vidutinėse įmonėse. Šios priemonės gali išsklaidyti su šia technologija susijusius nuogąstavimus ir padėti keisti supratimą apie šią technologiją.
2.Bendrosios pastabos
2.1EESRK paskelbtame tyrime Boosting the use of artificial intelligence in Europe‘s micro, small and medium-sized enterprises išnagrinėti penki veiklos sektoriai (žemės ūkio, statybų, sveikatos priežiūros paslaugų, teisės paslaugų ir apskaitos) penkiose valstybėse narėse (Italijoje, Prancūzijoje, Airijoje, Rumunijoje ir Švedijoje. Rekomendacijos dėl priemonių rinkinio yra skirtos ir politikos formuotojams, ir labai mažoms, mažosioms ir vidutinėms įmonėms.
2.2Liepos mėn. Europos Komisijos (EK) paskelbtoje 2021 m. ataskaitoje dėl MVĮ, remiantis dviem tyrimais, atliktais per pirmąjį pandemijos etapą ir paskutinį 2020 m. ketvirtį, aiškiai apibūdinama skaitmenininių technologijų diegimo labai mažose, mažosiose ir vidutinėse įmonėse dabartinė padėtis 27 ES valstybėse narėse.
2.325 mln. labai mažų, mažųjų ir vidutinių Europos įmonių, kurios yra ES ekonomikos ramstis ir kuriose yra apie 100 mln. darbo vietų ir sukuriama beveik 57 proc. Europos BVP, atlieka svarbų vaidmenį kuriant vertę visuose sektoriuose (nuo tradicinių nepriklausomų amatų iki socialinės ekonomikos, t. y. 2,8 mln. įmonių, aukštųjų technologijų startuolių ir kt.), todėl joms reikia pritaikytos ir tikslinės paramos, pažangių ir įtraukių teisės aktų, teisinio tikrumo, pasitikėjimo ir darbuotojų gyvenimo kokybės.
2.4EESRK tikisi, kad priemonės, kurių ėmėsi Komisija ir valstybės narės, bus toliau praktiškai įgyvendinamos vietos lygmeniu. Minėtas priemonių rinkinys turėtų paskatinti valdžios institucijas, bendradarbiaujant su pilietine visuomene ir atitinkamomis įmonėmis, eksperimentuoti įgyvendinant atitinkamas iniciatyvas.
2.5Dirbtinis intelektas, pramonės pertvarkos garantas, dažnai yra neprieinamas mažoms, mažosioms ir vidutinėms įmonėms: jų dinamiškumui trukdo tiek vidaus sunkumai (žmogiškieji ištekliai, išlaidos, prieiga prie kokybiškų duomenų ir t. t.), tiek išorės kliūtys (prieiga prie plačiajuosčio ryšio infrastruktūros, finansai, informacija, mokymas ir t. t.).
2.6Dirbtinio intelekto diegiamas visose labai mažose, mažosiose ir vidutinėse įmonėse yra labai svarbus Europos pramonės atsilikimo mažinimo veiksnys, nes pažeidžiamiausiems, savarankiškai dirbantiems asmenims, labai mažoms įmonėms, šeimos ar atokiai nuo miestų centrų esančioms struktūroms, taip pat socialinės ekonomikos įmonėms reikia skirti ypatingą dėmesį siekiant išvengti diskriminacijos, kurios ekonominis ir socialinis poveikis būtų pražūtingas visai ES.
2.7Būtina skubiai sukurti pasitikėjimo klimatą, kad labai mažos, mažosios ir vidutinės įmonės taptų ES kompetencijos ir lyderystės strategijos dalyvėmis. Šiuo tikslu reikia sutelkti visus institucinius subjektus – nuo Europos Komisijos iki nacionalinių vyriausybių ir regionų bei vietos institucijų – siekiant numatyti tikslines priemones ir tikslinę pagalbą, atsižvelgiant į įmonės dydį ir užtikrinti paramą bei investicijų garantijas. Norint panaikinti atotrūkį tarp labai mažų, mažųjų ir vidutinių įmonių ir didelių įmonių grupių, ypač svarbu mažinti skaitmeninę atskirtį ir integruoti tinklus.
2.8Pasitikėjimas priklauso nuo stiprios politinės valios glaudžiai bendradarbiauti su visais lygmenimis: su organizuota pilietine visuomene, socialiniais partneriais, asociacijomis, prekybos rūmais, profesinėmis asociacijomis, grupėmis ir pan., kurios veiklą vykdo vietos lygmeniu ir kurias žino bei pripažįsta tiek darbdaviai, tiek labai mažų, mažųjų ir vidutinių įmonių darbuotojai, todėl jos gali geriausiai informuoti darbuotojus ir darbdavius apie kiekvieno sektoriaus riziką ir uždavinius. Visi šie dalyviai turi reikiamos kompetencijos daryti įtaką politiniams sprendimams visais lygmenimis, kad būtų atliepti labai mažų, mažųjų ir vidutinių įmonių poreikiai dirbtinio intelekto srityje. EESRK mano, kad valstybės narės turėtų būti suinteresuotos paskatinti kokybišką socialinį ir įprastinį dialogą siekiant užtikrinti kuo didesnį labai mažoms, mažosioms ir vidutinėms įmonėms skirtos politikos poveikį.
2.9Akivaizdu, kad svarbu Europos programas, pavyzdžiui, Skaitmeninės Europos programą ir programą „Europos horizontas“ veiksmingai orientuoti į labai mažas, mažąsias ir vidutines įmones. Visas priemones turi būti paprasta naudoti.
2.10Vis sudėtingesni algoritmai daro poveikį duomenų kokybei ir apsaugai ir net saugumui ir skaidrumui, todėl kyla daug su etikos problemų (diskriminacija, didėjanti socialinė nelygybė, abejotinų žmogaus sprendimų savarankiškumas ir t. t.). Dėl šių iššūkių, kuriems įveikti reikia visų, įskaitant labai mažas, mažąsias ir vidutines įmones, didžiausio budrumo, šiose įmonėse neturi būti vėluojama diegti dirbtinį intelektą.
2.11Minėto tyrimo rezultatais grindžiamos daugelis EESRK rekomendacijų:
˗dirbtinio intelekto diegimas labai mažose, mažosiose ir vidutinėse įmonėse visų pirma priklauso nuo jų vadovų ir darbuotojų raštingumo dirbtinio intelekto srityje, įskaitant žinias apie riziką prieš diegiant šias technologijas;
˗tik tinkamas finansavimas kompensuos su dydžiu ir branda susijusius trūkumus, dėl kurių labai mažose, mažosiose ir vidutinėse įmonėse de facto sunku plačiai taikyti dirbtinį intelektą. Šiuo požiūriu EESRK palankiai vertina 1,98 mlrd. EUR sumą, kurią EK paskelbė skirsianti pagal Skaitmeninės Europos programą. Inovacijų centrai suteikia suinteresuotiesiems subjektams geriausias galimybes įgyti naujausių skaitmeninių įgūdžių ir dalyvauti mokyme;
˗labai mažoms, mažosioms ir vidutinėms įmonėms reikia kokybiškų išorinių duomenų bazių. EESRK jau pabrėžė, kad svarbu užtikrinti visiems prieigą prie viešojo sektoriaus didelių duomenų rinkinių ir sukurti stiprias programų sąsajas (API) ar net ES saugaus dalijimosi duomenimis platformas, kaip antai „Gaia-X“. Komitetas taip pat pasiūlė taikyti bendro duomenų valdymo ir keitimosi jais metodą bei pabrėžė, kad svarbu plėtoti duomenų altruizmą;
˗kad galėtų įsigyti dirbtinio intelekto technologijų, turėti prieigą prie duomenų, vykdyti standartizavimą ir gauti finansavimą, labai mažoms, mažosioms ir vidutinėms įmonėms reikia aiškių ir vienodų taisyklių Europos rinkoje, kurios yra sveikos konkurencijos, kuri savo ruožtu skatina ekonomikos augimą ir darbo vietų kūrimą, sąlyga. Be to, jos turi kuo ankstesniu etapu dalyvauti rengiant standartus ir taisykles Europos lygmeniu. Aiškūs ir skaidrūs etikos ir atsakomybės klausimų sprendimai padės didinti piliečių ir vartotojų pasitikėjimą ir paskatins labai mažas, mažąsias ir vidutines įmones diegti dirbtinį intelektą.
2.12EESRK remia pirmiau minėtame tyrime pateiktas rekomendacijas ir pabrėžia, kad norint jų laikytis reikia itin aktyvios ir nuoseklios politinės valios:
˗švietimo ir profesinio mokymo priemonėmis skatinti piliečių raštingumą dirbtinio intelekto srityje, kad visos pilietinės visuomenės grupės, įskaitant labai mažas, mažąsias ir vidutines įmones, galėtų nevaržomai įsisavinti dirbtinį intelektą ir jo atžvilgiu elgtųsi kompetentingai bei atsakingai. Būtina akademinį mokymą papildyti praktinėmis priemonėmis ir pasiūlyti tinkamą bei įperkamą tęstinį mokymą savarankiškiems darbuotojams, labai mažų, mažųjų ir vidutinių įmonių vadovams ir jų darbuotojams. Vadovams reikia suteikti geresnes galimybes įgyti išorinės patirties organizuojant verslo verslui (B2B) partnerystę, visiems prieinamą dirbtinį intelektą ir dirbtinio intelekto kaip paslaugos (angl. AI-as-a-service) pasiūlą;
˗siekti, kad labai mažoms, mažosioms ir vidutinėms įmonėms būtų paprasta gauti tiek viešąjį, tiek privatųjį finansavimą ir paspartinti jiems skirto ES finansavimo sinergiją;
˗visose teritorijose, įskaitant kaimo vietoves, užtikrinti reikalingą infrastruktūrą ir ryšį, kad būtų išvengta skaitmeninės atskirties, bei suteikti prieigą prie atitinkamų ir sąveikių duomenų, kurių vienas pagrindinių naudotojų yra žemės ūkis;
˗užtikrinti gerą visų subjektų ir lygmenų veiksmų koordinavimą;
˗skatinti visada atsižvelgti į kibernetinio saugumo iššūkius ir į šališkų duomenų ir kitų galimų pavojų daromą žalą ekonomikai ir visuomenei. Žmonių įvairovė kuriant dirbtinio intelekto įrankius yra pagrindinė priemonė gerinti duomenų kokybę;
˗aktyviai skleisti gerąją patirtį ir vietos sėkmės pavyzdžius, sudaryti sąlygas keistis įgyta patirtimi siekiant paskatinti labai mažas, mažąsias ir vidutines įmones plačiai diegti dirbtinį intelektą.
2.13EESRK nori atkreipti ES institucijų dėmesį į šiuos veiklos principus dirbtinio intelekto srityje:
˗pradėti nuo mažų įmonių, siekiant paskatinti tinkamą ir proporcingą politiką, kuri vėliau galbūt galėtų būti pritaikyta didžiosioms įmonėms;
˗didinti teisinį tikrumą ir skatinti teisingą taisyklių supratimą, kad įmonėms būtų lengviau jas taikyti ir remti jų investicijas inovacijoms ir dirbtiniam intelektui plėtoti;
˗padėti visiems geriau suprasti dirbtinį intelektą geriau koordinuojant ir didinant politinių priemonių ir iniciatyvų sinergiją, šiuo tikslu sukuriant labai mažų, mažųjų ir vidutinių įmonių platformą;
˗skatinti eksperimentus realiomis sąlygomis pradiniame etape, visų pirma parengiant operatyvinius veiklos protokolus. EESRK pakartoja, kad „tam reikalinga bandymų infrastruktūra ir bandomosios reglamentavimo aplinkos [...], palankios eksperimentuoti su naujomis idėjomis ir jas išbandyti“ ir kad būtina šias priemones vertinti, siekiant jas kuo veiksmingiau pritaikyti. Skaitmeninių inovacijų centrai, Europos įmonių tinklas ir reikminės platformos turi būti glaudžiai bendradarbiauti ir koordinuoti veiksmus siekiant palaikyti MVĮ pastangas diegti dirbtinį intelektą;
˗pradedant dirbtinio intelekto plėtojimu ir baigiant jo diegimu skatinti paneuropinį požiūrį užbaigiant kurti ES bendrąją rinką ir priderinant politiką prie valstybių narių poreikių;
˗užtikrinti prieigą prie atvirųjų duomenų (angl. open data), paisant duomenų apsaugos ir nuosavybės, ir didinti duomenų srautus į dirbtiniu intelektu grindžiamas sistemas;
˗sukurti skaidrią ES bendrąją rinką siekiant sumažinti riziką ir padidinti galimybes perkelti dirbtinio intelekto sprendimus į labai mažas, mažąsias ir vidutines įmones. Šiuo požiūriu pagrindinė būtina sąlyga yra esminių skaitmeninės infrastruktūros objektų sąveikumas.
3.Konkrečios pastabos
3.1Žemės ūkis
3.1.1Žemės ūkio sektoriuje, kuriame veikia ypač daug šeimos verslo labai mažų, mažųjų ir vidutinių įmonių (96 proc. ūkių 2016 m.), reikia spręsti daug uždavinių: demografijos, klimato, patrauklumo ir konkurencingumo.
3.1.2Atsižvelgiant į įrodytą dirbtinio intelekto ir robotikos naudą šiame sektoriuje, reikėtų teikti nuolatinę paramą ūkininkams ir jų darbuotojams, skirtą padėti prisitaikyti prie šių pokyčių, plėtoti mokymą šiose srityse ir tinkamą metodiką, kaip dalytis duomenimis ir juos kaupti, kartu ieškoti naujų išlaidų pasidalijimo būdų, pavyzdžiui, kurti kooperatyvus.
3.2Statybų sektorius
3.2.1Šiame darbui imliame sektoriuje galėtų būti daugiau naudojamasi skaitmeninėmis technologijomis: bent vieną dirbtinio intelekto technologiją pritaikė 36 proc. šio sektoriaus įmonių, o kituose sektoriuose – 42 proc.
3.2.2Statinio informacinis modeliavimas (angl. BIM – building information modeling) šiame sektoriuje yra vis svarbesnis: 2016 m. juo naudojosi 29 proc. įmonių, todėl reikalingos masinės investicijos į mokymą ir atvira bei nediskriminuojanti prieiga prie elektroninio planavimo programų, pasinaudojant atviromis ir standartizuotomis sąsajomis (open BIM), siekiant nesudaryti kliūčių labai mažoms, mažosioms ir vidutinėms įmonėms patekti į rinką.
3.2.3Dėl šio sektoriaus ypatybių ir potencialo jis galėtų tapti žaliosios ir skaitmeninės Europos pavyzdžiu, jei bus sudarytos išankstinės sąlygos saugiai patekti į rinką technologijų ir viešųjų pirkimų teisės požiūriu.
3.3Sveikata
3.3.1Sveikatos srityje labiau nei kitose srityse inovacijos turi atitikti etinius ir saugos reikalavimus nuo projektavimo iki naudojimo etapo. Norint plėtoti dirbtinį intelektą sveikatos srityje, reikia turėti prieigą prie pakankamo kiekio ir kokybiškų duomenų. Šiuo požiūriu labai mažoms, mažosioms ir vidutinėms įmonėms būtų naudinga teritorinė duomenų bandomoji aplinka (angl. sandboxes).
3.3.2Ypač daug labai mažų, mažųjų ir vidutinių įmonių dirba medicinos įrangos (95 prc. iš 32 000 šio sektoriaus bendrovių) ir paslaugų srityse, jos pirmauja inovacijų ir našumo srityje (47 proc. įmonių jau yra įdiegusios dirbtinio intelekto technologiją).
3.3.3Tačiau joms tenka padengti dideles mokslinių tyrimų ir plėtros sąnaudas, vykdyti ilgus inovacijų ciklus bei įgyvendinti sudėtingas leidimo pateikti rinkai procedūras, laikantis privalomų BDAR nuostatų.
3.3.4Sukūrus Europos patikimų sveikatos duomenų erdvę bei įdarbinant darbuotojus, turinčius mišrių įgūdžių, t. y. turinčius savo specialybės ir skaitmeninių įgūdžių, būtų skatinami novatoriški sprendimai, be kita ko, labai mažose, mažosiose ir vidutinėse įmonėse, kurie padėtų sutaupyti ir užtikrinti tvaresnes atsparesnes priežiūros sistemas.
3.4Laisvosios profesijos
3.4.1Turint omenyje, kad laisvųjų profesijų atstovai turi neskelbtinus duomenis, privataus gyvenimo apsaugos, konfidencialumo, skaidrumo ir nediskriminavimo uždaviniai šiame sektoriuje itin svarbūs.
3.4.2Dirbtinio intelekto panaudojimas sudėtingiausioms užduotims automatizuoti turėtų padėti laisvųjų profesijų atstovams vėl susitelkti į savo amato esmę ir dar geriau patenkinti savo klientų ar pacientų poreikius.
3.4.3Kaip pabrėžta nuomonėje „Laisvosios profesijos 4.0“, naudojant dirbtinį intelektą kyla klausimas dėl laisvosios profesijos atstovo ir jo kliento ypatingo pasitikėjimo ryšio ir nepriklausomybės bei profesinės atsakomybės sąvokų. Dėl šios priežasties reikia peržiūrėti laisvųjų profesijų atstovų profesinės etikos taisykles į jas įtraukiant su dirbtiniu intelektu susijusius techninius ir etinius aspektus ir nustatyti naujus reikalavimus, taikytinus profesiniam mokymui bei atitinkamiems įgūdžiams (duomenų saugumas ir kokybė, asmens duomenų apsauga ir pan.).
3.5Teisinės konsultacijos
3.5.1Nepaisant nuolatinio ekonomikos augimo, nepriklausančio nuo ekonominių ciklų (2,6 proc. per metus 2014–2018 m. laikotarpiu), pažanga šiame sektoriuje sulėtėjo dėl skaidrumo ir objektyvumo problemų, nuo pat pradžių kylančių dirbtinio intelekto srityje, kurioje pasitikėjimas grindžiamas tiesioginiais žmonių kontaktais.
3.6Apskaita ir (arba) valdymo kontrolė
3.6.1Šiame sektoriuje, kuriame 2018 m. veiklą vykdė 640 000 Europos įmonių, labai mažos, mažosios ir vidutinės įmonės dominuoja. Kadangi pusę apskaitos užduočių galima automatizuoti, dirbtinis intelektas gali suteikti pridėtinės vertės ir padėti specialistams nukreipti veiklą į naudotojų konsultavimą.
3.6.2Šiuose abiejuose sektoriuose, visų pirma siekiant išvengti piratavimo rizikos antrajame, būtų labai naudinga rengti mišraus profilio specialistus, įvaldžiusius teisę arba apskaitą ir informatiką.
2021 m. gruodžio 13 d., Briuselis
Alain Coheur
Bendrosios rinkos, gamybos ir vartojimo skyriaus pirmininkas
_____________