21.7.2023   

LV

Eiropas Savienības Oficiālais Vēstnesis

L 184/8


KOMISIJAS ĪSTENOŠANAS REGULA (ES) 2023/1507

(2023. gada 20. jūlijs),

ar ko saskaņā ar Eiropas Parlamenta un Padomes Regulu (ES) 2019/2152 tematam “IKT izmantojums un e-komercija” nosaka datu prasību tehniskās specifikācijas un metadatu un kvalitātes ziņojuma iesniegšanas termiņu 2024. pārskata gadam

(Dokuments attiecas uz EEZ)

EIROPAS KOMISIJA,

ņemot vērā Līgumu par Eiropas Savienības darbību,

ņemot vērā Eiropas Parlamenta un Padomes Regulu (ES) 2019/2152 (2019. gada 27. novembris) par Eiropas uzņēmējdarbības statistiku, ar ko atceļ 10 tiesību aktus uzņēmējdarbības statistikas jomā (1), un jo īpaši tās 7. panta 1. punktu un 17. panta 6. punktu,

tā kā:

(1)

Temats “IKT izmantojums un e-komercija” nodrošina datus, kas ES digitālajai desmitgadei nepieciešami saskaņā ar “Digitālo kompasu”, lai uzraudzītu ES digitālos mērķrādītājus 2030. gadam, piemēram, digitālās intensitātes rādītāju, kas atspoguļo uzņēmumu digitālo pārveidi. Tas arī sniedz informāciju par dažādām citām Savienības politikas jomām, kas saistītas ar Eiropas digitālo sniegumu un Eiropas Komisijas prioritāti “digitālajam laikmetam gatava Eiropa”.

(2)

Lai varētu novērtēt datu kvalitāti un nodrošināt, ka dati par IKT izmantošanu un e-komerciju ir salīdzināmi un saskaņoti, pirms datu publiskošanas ir jāiesniedz metadati un kvalitātes ziņojumi.

(3)

Šajā regulā paredzētie pasākumi ir saskaņā ar Eiropas Statistikas sistēmas komitejas atzinumu,

IR PIEŅĒMUSI ŠO REGULU.

1. pants

Attiecībā uz Regulas (ES) 2019/2152 I pielikumā minēto tematu “IKT izmantojums un e-komercija” dalībvalstis nosūta Komisijai (Eurostat) datus par 2024. pārskata gadu saskaņā ar šīs regulas pielikumu.

2. pants

1.   Gada metadatu ziņojumu par tematu “IKT izmantojums un e-komercija” par 2024. pārskata gadu nosūta Komisijai (Eurostat) līdz 2024. gada 31. maijam.

2.   Gada kvalitātes ziņojumu par tematu “IKT izmantojums un e-komercija” par 2024. pārskata gadu nosūta Komisijai (Eurostat) līdz 2024. gada 5. novembrim.

3. pants

Šī regula stājas spēkā divdesmitajā dienā pēc tās publicēšanas Eiropas Savienības Oficiālajā Vēstnesī.

Šī regula uzliek saistības kopumā un ir tieši piemērojama visās dalībvalstīs.

Briselē, 2023. gada 20. jūlijā

Komisijas vārdā –

priekšsēdētāja

Ursula VON DER LEYEN


(1)  OV L 327, 17.12.2019., 1. lpp.


PIELIKUMS

Datu prasību tehniskās specifikācijas tematam “IKT izmantojums un e-komercija”

Obligāti/fakultatīvi

Darbības joma (filtrs)

Mainīgais lielums

Obligātie mainīgie lielumi

i)

par visiem uzņēmumiem:

1)

uzņēmuma galvenā saimnieciskā darbība iepriekšējā kalendārajā gadā

2)

darbinieku un pašnodarbināto personu vidējais skaits iepriekšējā kalendārajā gadā

3)

apgrozījuma kopējā vērtība (naudas izteiksmē, bez PVN) iepriekšējā kalendārajā gadā

4)

to darbinieku un pašnodarbināto personu skaits vai to darbinieku un pašnodarbināto personu kopskaita procentuālā daļa, kurām uzņēmējdarbības nolūkos ir piekļuve internetam

5)

IKT speciālistu nodarbināšana

6)

jebkādas apmācības piedāvāšana ar mērķi pilnveidot uzņēmumā nodarbināto IKT speciālistu ar IKT saistītās prasmes iepriekšējā kalendārajā gadā

7)

jebkādas apmācības piedāvāšana ar mērķi pilnveidot citu nodarbināto personu ar IKT saistītās prasmes iepriekšējā kalendārajā gadā

8)

IKT speciālistu pieņemšana darbā vai mēģinājums pieņemt darbā iepriekšējā kalendārajā gadā

9)

IKT funkciju veikšana (piemēram, IKT infrastruktūras uzturēšana, atbalsts biroja programmatūrai, uzņēmējdarbības pārvaldības programmatūras/sistēmu un/vai tīmekļa risinājumu izstrāde vai atbalsts, drošība un datu aizsardzība), izmantojot pašu darbiniekus (tostarp tos, kuri nodarbināti mātesuzņēmumos vai saistītos uzņēmumos), iepriekšējā kalendārajā gadā

10)

IKT funkciju veikšana (piemēram, IKT infrastruktūras uzturēšana, atbalsts biroja programmatūrai, uzņēmējdarbības pārvaldības programmatūras/sistēmu un/vai tīmekļa risinājumu izstrāde vai atbalsts, drošība un datu aizsardzība), izmantojot ārējos pakalpojumu sniedzējus, iepriekšējā kalendārajā gadā

ii)

par uzņēmumiem ar darbiniekiem un pašnodarbinātām personām, kurām uzņēmējdarbības nolūkos ir piekļuve internetam:

11)

jebkāda veida fiksēta pieslēguma internetam izmantošana

12)

nodarbināto personu attālināta piekļuve (izmantojot datorus vai portatīvas ierīces, piemēram, viedtālruņus) uzņēmuma e-pasta sistēmai

13)

nodarbināto personu attālināta piekļuve (izmantojot datorus vai portatīvas ierīces, piemēram, viedtālruņus) uzņēmuma dokumentiem (piemēram, datnēm, izklājlapām, prezentācijām, diagrammām, fotogrāfijām)

14)

nodarbināto personu attālināta piekļuve (izmantojot datorus vai portatīvas ierīces, piemēram, viedtālruņus) uzņēmuma uzņēmējdarbības lietojumprogrammām vai programmatūrai (piemēram, piekļuve grāmatvedībai, pārdošanai, pasūtījumiem, klientu attiecību pārvaldībai (CRM)), izņemot iekšējai saziņai izmantotās lietotnes

15)

attālināto sanāksmju rīkošana

16)

preču vai pakalpojumu pārdošana tīmeklī iepriekšējā kalendārajā gadā, izmantojot uzņēmuma tīmekļa vietnes vai lietotnes (tostarp ekstranetus)

17)

preču vai pakalpojumu pārdošana tīmeklī iepriekšējā kalendārajā gadā, izmantojot e-komercijas tirdzniecības platformu tīmekļa vietnes vai lietotnes, kuras preču vai pakalpojumu pārdošanai izmanto vairāki uzņēmumi

18)

preču vai pakalpojumu EDI tipa pārdošana (pasūtījumu saņemšana, izmantojot elektroniskās datu apmaiņas ziņojumus) iepriekšējā kalendārajā gadā

19)

IKT drošības pasākumu piemērošana uzņēmuma IKT sistēmām: autentifikācija, izmantojot drošu paroli (piemēram, minimālais garums, skaitļu un īpašu rakstzīmju izmantošana, ko periodiski maina)

20)

IKT drošības pasākumu piemērošana uzņēmuma IKT sistēmām: autentifikācija ar biometriskām metodēm, ko izmanto, lai piekļūtu uzņēmuma IKT sistēmai (piemēram, autentifikācija, pamatojoties uz pirkstu nospiedumiem, balsi, seju)

21)

IKT drošības pasākumu piemērošana uzņēmuma IKT sistēmām: autentifikācija, pamatojoties uz vismaz divu autentifikācijas mehānismu kombināciju (t. i., kombināciju, ko veido, piemēram, lietotāja noteikta parole, vienreizēja parole (OTP), kods, kas ģenerēts ar drošības marķierierīci vai saņemts, izmantojot viedtālruni, biometriskā metode (piemēram, pamatojoties uz pirkstu nospiedumiem, balsi, seju))

22)

IKT drošības pasākumu piemērošana uzņēmuma IKT sistēmām: datu, dokumentu vai e-pastu šifrēšana

23)

IKT drošības pasākumu piemērošana uzņēmuma IKT sistēmām: datu dublējums atsevišķā vietā (tostarp dublējums mākonī)

24)

IKT drošības pasākumu piemērošana uzņēmuma IKT sistēmām: tīkla piekļuves kontrole (lietotāju tiesību pārvaldība uzņēmuma tīklā)

25)

IKT drošības pasākumu piemērošana uzņēmuma IKT sistēmām: Virtuāls privāts tīkls (VPN), kas paplašina privāto tīklu publiskajā tīklā, lai varētu droši apmainīties ar datiem publiskajā tīklā

26)

IKT drošības pasākumu piemērošana uzņēmuma IKT sistēmām: IKT drošības uzraudzības sistēma, ko izmanto, lai atklātu aizdomīgu darbību (piemēram, ielaušanās atklāšanas vai novēršanas sistēmas, kas uzrauga lietotāju uzvedību vai ierīču darbību, tīkla datplūsmu), izņemot pretvīrusu programmatūru un ugunsmūra noklusējuma risinājumu, kas iekļauts personālo datoru un maršrutētāju operētājsistēmā

27)

IKT drošības pasākumu piemērošana uzņēmuma IKT sistēmām: tādas žurnāldatnes uzturēšana, kas ļauj veikt analīzi pēc IKT drošības incidentiem

28)

IKT drošības pasākumu piemērošana uzņēmuma IKT sistēmām: IKT riska novērtēšana, t. i., periodiska IKT drošības incidentu varbūtības un seku novērtēšana

29)

IKT drošības pasākumu piemērošana uzņēmuma IKT sistēmām: IKT drošības testi (piemēram, ielaušanās testu veikšana, drošības trauksmes sistēmas testēšana, drošības pasākumu pārskatīšana, dublējumsistēmu testēšana)

30)

nodarbināto personu informēšana par viņu pienākumiem ar IKT drošību saistītos jautājumos, izmantojot brīvprātīgas apmācības vai iekšēji pieejamu informāciju (piemēram, informāciju intranetā)

31)

nodarbināto personu informēšana par viņu pienākumiem ar IKT drošību saistītos jautājumos, izmantojot obligātus apmācības kursus vai ieviešot obligāti izskatāmu materiālu

32)

nodarbināto personu informēšana par viņu pienākumiem ar IKT drošību saistītos jautājumos, izmantojot līgumu (piemēram, darba līgumu)

33)

dokumenta(-u) pieejamība par IKT drošības pasākumiem, praksi vai procedūrām, piemēram, dokumentu par IKT drošību un datu konfidencialitāti, kuros ietverta informācija par darbinieku apmācību IKT izmantošanā, IKT drošības pasākumiem, IKT drošības pasākumu novērtēšanu, IKT drošības dokumentu atjaunināšanas plāniem

34)

iepriekšējā kalendārajā gadā pieredzētie ar IKT saistītie drošības incidenti, kas izraisījuši šādas sekas: IKT pakalpojumu nepieejamība aparatūras vai programmatūras atteices dēļ

35)

iepriekšējā kalendārajā gadā pieredzētie ar IKT saistītie drošības incidenti, kas izraisījuši šādas sekas: IKT pakalpojumu nepieejamība ārēja uzbrukuma dēļ, piemēram, izspiedējprogrammatūras uzbrukumi, pakalpojumatteices uzbrukumi

36)

iepriekšējā kalendārajā gadā pieredzētie ar IKT saistītie drošības incidenti, kas izraisījuši šādas sekas: datu iznīcināšana vai sabojāšana aparatūras vai programmatūras atteices dēļ

37)

iepriekšējā kalendārajā gadā pieredzētie ar IKT saistītie drošības incidenti, kas izraisījuši šādas sekas: datu iznīcināšana vai sabojāšana ļaunprogrammatūras inficēšanās vai neatļautas ielaušanās dēļ

38)

iepriekšējā kalendārajā gadā pieredzētie ar IKT saistītie drošības incidenti, kas izraisījuši šādas sekas: konfidenciālu datu izpaušana ielaušanās, domēnsagrozes, pikšķerēšanas uzbrukuma, darbinieku tīšu darbību dēļ

39)

iepriekšējā kalendārajā gadā pieredzētie ar IKT saistītie drošības incidenti, kas izraisījuši šādas sekas: konfidenciālu datu izpaušana darbinieku netīšu darbību dēļ

40)

tādu mākslīgā intelekta tehnoloģiju izmantošana, kas veic rakstiskās valodas analīzi (piemēram, tekstizrace)

41)

tādu mākslīgā intelekta tehnoloģiju izmantošana, kas pārvērš mutvārdu valodu mašīnlasāmā formātā (runas atpazīšana)

42)

tādu mākslīgā intelekta tehnoloģiju izmantošana, kas ģenerē rakstisko vai mutvārdu valodu (dabiskās valodas ģenerēšana, runas sintēze)

43)

tādu mākslīgā intelekta tehnoloģiju izmantošana, kas identificē objektus vai personas, pamatojoties uz attēliem vai videomateriāliem (attēlu atpazīšana, attēlu apstrāde)

44)

mašīnmācīšanās (piemēram, mašīnu dziļās mācīšanās) izmantošana datu analīzei

45)

tādu mākslīgā intelekta tehnoloģiju izmantošana, kas automatizē dažādas darbplūsmas vai palīdz lēmumu pieņemšanā (piemēram, uz mākslīgā intelekta balstītas programmatūras robotikas procesu automatizācija)

46)

tādu mākslīgā intelekta tehnoloģiju izmantošana, kas nodrošina iekārtu fizisku kustību, izmantojot autonomus lēmumus, kuru pamatā ir apkārtējās vides novērošana (autonomie roboti, bezvadītāja transportlīdzekļi, autonomie droni)

iii)

par uzņēmumiem, kuri izmanto jebkāda veida fiksētu interneta pieslēgumu:

47)

ātrākā fiksētā interneta pieslēguma maksimālais lejupielādes ātrums saskaņā ar līgumu šādos diapazonos: [0 Mbit/s, < 30 Mbit/s], [30 Mbit/s, < 100 Mbit/s], [100 Mbit/s, < 500 Mbit/s], [500 Mbit/s, < 1 Gbit/s], [≥ 1 Gbit/s]

48)

fiksētā(-o) interneta pieslēguma(-u) ātruma pietiekamība uzņēmuma faktiskajām vajadzībām

iv)

par uzņēmumiem, kuri iepriekšējā kalendārajā gadā veica preču un pakalpojumu pārdošanu tīmeklī, izmantojot uzņēmuma tīmekļa vietnes vai lietotnes vai e-komercijas tirdzniecības platformu tīmekļa vietnes vai lietotnes, kuras preču vai pakalpojumu pārdošanai izmanto vairāki uzņēmumi:

49)

tīmeklī veiktās preču vai pakalpojumu pārdošanas vērtība vai kopējā apgrozījuma procentuālā daļa, ko veido tīmeklī veiktā preču un pakalpojumu pārdošana, iepriekšējā kalendārajā gadā

50)

tīmeklī veiktās pārdošanas vērtības procentuālā daļa, kas iegūta iepriekšējā kalendārajā gadā, pārdodot tīmeklī privātiem patērētājiem (uzņēmumu darījumi ar patērētājiem: B2C)

51)

tīmeklī veiktās pārdošanas vērtības procentuālā daļa, kas iegūta iepriekšējā kalendārajā gadā, pārdodot tīmeklī citiem uzņēmumiem (uzņēmumu darījumi ar uzņēmumiem: B2B) un publiskajam sektoram (uzņēmumu darījumi ar valsts iestādēm: B2G)

52)

iepriekšējā kalendārajā gadā tīmeklī veikta pārdošana klientiem, kuri atrodas uzņēmuma paša valstī

53)

iepriekšējā kalendārajā gadā tīmeklī veikta pārdošana klientiem, kuri atrodas citās dalībvalstīs

54)

iepriekšējā kalendārajā gadā tīmeklī veikta pārdošana klientiem, kuri atrodas pārējā pasaulē

v)

par uzņēmumiem, kuri iepriekšējā kalendārajā gadā veica preču un pakalpojumu pārdošanu tīmeklī, izmantojot uzņēmuma tīmekļa vietnes vai lietotnes un e-komercijas tirdzniecības platformu tīmekļa vietnes vai lietotnes, kuras preču vai pakalpojumu pārdošanai izmanto vairāki uzņēmumi:

55)

tīmeklī veiktās preču vai pakalpojumu pārdošanas vērtības procentuālā daļa, kas iegūta iepriekšējā kalendārajā gadā, pārdodot uzņēmuma tīmekļa vietnēs vai lietotnēs

56)

tīmeklī veiktās preču vai pakalpojumu pārdošanas vērtības procentuālā daļa, kas iegūta iepriekšējā kalendārajā gadā, pārdodot e-komercijas tirdzniecības platformu tīmekļa vietnēs vai lietotnēs, kuras preču vai pakalpojumu pārdošanai izmanto vairāki uzņēmumi

vi)

par uzņēmumiem, kuri iepriekšējā kalendārajā gadā veica preču vai pakalpojumu EDI tipa pārdošanu:

57)

preču vai pakalpojumu EDI tipa pārdošanas vērtība vai kopējā apgrozījuma procentuālā daļa, ko veido preču un pakalpojumu EDI tipa pārdošana, iepriekšējā kalendārajā gadā

vii)

par uzņēmumiem, kuri iepriekšējā kalendārajā gadā pieņēmuši darbā vai mēģinājuši pieņemt darbā IKT speciālistus:

58)

IKT speciālistu vakantās amata vietas, ko bija grūti aizpildīt

viii)

par uzņēmumiem, kas izmanto mākslīgā intelekta tehnoloģijas, īpaši atsaucoties uz obligātajiem mainīgajiem lielumiem 40)–46):

59)

mākslīgā intelekta programmatūras vai sistēmu izmantošana tirgvedībā vai pārdošanā (piemēram, klientu profilēšana, cenu optimizācija, personalizēti tirgvedības piedāvājumi, tirgus analīze, kuras pamatā ir mašīnmācīšanās, sarunboti, kuru pamatā ir dabiskās valodas apstrāde klientu atbalstam, autonomi roboti, kas veic pasūtījumu apstrādi)

60)

mākslīgā intelekta programmatūras vai sistēmu izmantošana ražošanas procesos (piemēram, prognozējoša apkope vai procesa optimizācija, kuras pamatā ir mašīnmācīšanās, rīki produktu klasificēšanai vai produktu defektu atrašanai, pamatojoties uz datorredzi, autonomi droni ražošanas uzraudzībai, drošības vai pārbaudes uzdevumiem, montāžas darbi, ko veic autonomi roboti)

61)

mākslīgā intelekta programmatūras vai sistēmu izmantošana uzņēmējdarbības vadības procesu vai pārvaldības organizēšanai (piemēram, uzņēmējdarbības virtuālie asistenti, kuru pamatā ir mašīnmācīšanās un/vai dabiskās valodas apstrāde (un kuru uzdevums, piemēram, ir veikt dokumentu sastādīšanu), datu analīze vai stratēģisku lēmumu pieņemšana, kuras pamatā ir mašīnmācīšanās (piemēram, riska novērtēšana), plānošana vai uzņēmējdarbības prognozēšana, kuras pamatā ir mašīnmācīšanās, cilvēkresursu pārvaldība, kuras pamatā ir mašīnmācīšanās vai dabiskās valodas apstrāde (piemēram, kandidātu priekšatlase, darbinieku profilēšana vai darba rezultātu analīze)

62)

mākslīgā intelekta programmatūras vai sistēmu izmantošana loģistikā (piemēram, autonomi roboti šķirošanas un iepakošanas risinājumiem noliktavās, kuru uzdevums ir veikt paku nosūtīšanu, izsekošanu, izplatīšanu un šķirošanu, maršrutu optimizācija, kuras pamatā ir mašīnmācīšanās)

63)

mākslīgā intelekta programmatūras vai sistēmu izmantošana IKT drošībai (piemēram, sejas atpazīšana, pamatojoties uz datorredzi, IKT lietotāju autentifikācijai, kiberuzbrukumu atklāšana un novēršana, pamatojoties uz mašīnmācīšanos)

64)

mākslīgā intelekta programmatūras vai sistēmu izmantošana grāmatvedībā, kontroļu veikšanai vai finanšu pārvaldīšanai (piemēram, mašīnmācīšanās, lai analizētu datus un tādējādi palīdzētu pieņemt finansiālus lēmumus, uz mašīnmācīšanos balstīta rēķinu apstrāde, mašīnmācīšanās vai dabiskās valodas apstrāde ar grāmatvedības uzdevumiem saistītām vajadzībām)

65)

mākslīgā intelekta programmatūras vai sistēmu izmantošana pētniecībā un izstrādē vai inovācijas darbībā, izņemot mākslīgā intelekta pētniecību (piemēram, datu analizēšana pētniecības nolūkā, pētniecības problēmu risināšana, jauna vai būtiski uzlabota produkta/pakalpojuma izstrāde, kuras pamatā ir mašīnmācīšanās)

Fakultatīvie mainīgie lielumi

i)

par uzņēmumiem ar darbiniekiem un pašnodarbinātām personām, kurām uzņēmējdarbības nolūkos ir piekļuve internetam:

1)

to nodarbināto personu skaits vai to nodarbināto personu kopskaita procentuālā daļa, kuras uzņēmējdarbības nolūkos izmanto uzņēmuma piešķirtu portatīvo ierīci, kas nodrošina interneta savienojumu, izmantojot mobilo tālruņu tīklus

2)

izdevumi par reklāmu internetā (piemēram, reklāmas meklētājprogrammās, sociālajos medijos, citās tīmekļa vietnēs vai lietotnēs)

ii)

par uzņēmumiem, kas maksā par reklāmu internetā:

3)

mērķorientētu reklāmu izmantošana, kuru pamatā ir interneta lietotāju meklētais saturs vai atslēgvārdi

4)

mērķorientētu reklāmu izmantošana, kuru pamatā ir lietotāju pagātnes darbību vai profila izsekošana

5)

mērķorientētu reklāmu izmantošana, kuru pamatā ir interneta lietotāju ģeolokācija

6)

jebkuras citas tādas mērķorientētas reklāmas metodes izmantošana internetā, kura nav norādīta fakultatīvajos mainīgajos lielumos 3), 4) vai 5)

iii)

par uzņēmumiem, kuri iepriekšējā kalendārajā gadā veica pārdošanu tīmeklī klientiem, kuri atrodas vismaz divos no šādiem ģeogrāfiskajiem apgabaliem: paša valsts, cita dalībvalsts vai pārējā pasaule:

7)

tīmeklī veiktās pārdošanas vērtības procentuālā daļa, kas iegūta iepriekšējā kalendārajā gadā, pārdodot klientiem, kuri atrodas uzņēmuma paša valstī

8)

tīmeklī veiktās pārdošanas vērtības procentuālā daļa, kas iegūta iepriekšējā kalendārajā gadā, pārdodot klientiem, kuri atrodas citās dalībvalstīs

9)

tīmeklī veiktās pārdošanas vērtības procentuālā daļa, kas iegūta iepriekšējā kalendārajā gadā, pārdodot klientiem, kuri atrodas pārējā pasaulē

iv)

par uzņēmumiem ar IKT speciālistu vakancēm, kuras bijis grūti aizpildīt, kad tie mēģinājuši pieņemt darbā IKT speciālistus, iepriekšējā kalendārajā gadā:

10)

grūtības pieņemt darbā IKT speciālistus iepriekšējā kalendārajā gadā pieteikumu trūkuma dēļ

11)

grūtības pieņemt darbā IKT speciālistus iepriekšējā kalendārajā gadā, jo pieteikumu iesniedzējiem trūka attiecīgās ar IKT saistītās kvalifikācijas, ko nodrošina izglītība un/vai apmācība;

12)

grūtības pieņemt darbā IKT speciālistus iepriekšējā kalendārajā gadā, jo pieteikuma iesniedzējiem trūka attiecīgās darba pieredzes

13)

grūtības pieņemt darbā IKT speciālistus iepriekšējā kalendārajā gadā, jo pieteikuma iesniedzējiem bija pārāk augstas prasības saistībā ar atalgojumu

v)

par uzņēmumiem, kuriem ir dokuments(-i) par IKT drošības pasākumiem, praksi vai procedūrām:

14)

laiks, kad veikta uzņēmuma dokumenta(-u) par IKT drošības pasākumiem, praksi vai procedūrām jaunākā definēšana vai pārskatīšana: pēdējo divpadsmit mēnešu laikā, pirms vairāk nekā divpadsmit mēnešiem un līdz divdesmit četriem mēnešiem, pirms vairāk nekā divdesmit četriem mēnešiem

vi)

par uzņēmumiem, kas izmanto mākslīgā intelekta tehnoloģijas, īpaši atsaucoties uz obligātajiem mainīgajiem lielumiem 40)–46):

15)

mākslīgā intelekta programmatūru vai sistēmas izstrādājuši pašu darbinieki (tai skaitā tie, kas nodarbināti mātesuzņēmumā vai saistītā uzņēmumā)

16)

komerciālo mākslīgā intelekta programmatūru vai sistēmas pārveidojuši pašu darbinieki (tai skaitā tie, kas nodarbināti mātesuzņēmumā vai saistītā uzņēmumā)

17)

atklātā pirmkoda mākslīgā intelekta programmatūru vai sistēmas pārveidojuši pašu darbinieki (tai skaitā tie, kas nodarbināti mātesuzņēmumā vai saistītā uzņēmumā)

18)

tika iegādāta lietošanai gatava mākslīgā intelekta programmatūra vai sistēmas (tas ietver gadījumus, kad tās jau bija iekļautas iegādātajā precē vai sistēmā)

19)

tika noslēgts līgums ar ārējiem pakalpojumu sniedzējiem par mākslīgā intelekta programmatūras un sistēmu izstrādi vai pārveidošanu

20)

datu apstrāde (piemēram, dzimums, vecums, rase vai etniskā izcelsme, invaliditāte, reliģija vai pārliecība, seksuālā orientācija, sejas attēli, pirkumu reģistrs, nodarbošanās vai adrese) par indivīdiem (piemēram, darbiniekiem, amata vietu pretendentiem vai klientiem), izmantojot mākslīgā intelekta tehnoloģijas

vii)

par uzņēmumiem, kas izmantoja mākslīgā intelekta tehnoloģijas, lai apstrādātu datus par indivīdiem:

21)

ieviesti pasākumi (piemēram, dažādu mašīnmācīšanās modeļu rezultātu analīze, datu kopas, ko izmantoja mašīnmācīšanās modeļa apmācībai, pārbaude, datu daudzuma palielināšana, kas ietver paņēmienus, ar kuriem mākslīgi ģenerēt papildu datu punktus no esošajiem datiem, t. i., sintētiskus datus), lai pārbaudītu mākslīgā intelekta tehnoloģiju ģenerētos rezultātus attiecībā uz iespējamiem aizspriedumiem par indivīdiem dzimuma, vecuma, rases vai etniskās izcelsmes, invaliditātes, reliģijas vai pārliecības, seksuālās orientācijas dēļ;

viii)

par uzņēmumiem, kas neizmantoja mākslīgā intelekta tehnoloģijas, īpaši atsaucoties uz obligātajiem mainīgajiem lielumiem 40)–46):

22)

mākslīgā intelekta tehnoloģiju izmantošanas apsvēršana, īpaši atsaucoties uz obligātajiem mainīgajiem lielumiem 40)–46)

ix)

par uzņēmumiem, kas neizmantoja, bet apsvēra izmantot mākslīgā intelekta tehnoloģijas, īpaši atsaucoties uz obligātajiem mainīgajiem lielumiem 40)–46):

23)

mākslīgā intelekta tehnoloģijas netika izmantotas, jo izmaksas šķiet pārāk augstas

24)

mākslīgā intelekta tehnoloģijas netika izmantotas, jo uzņēmumā trūkst attiecīgu zināšanu

25)

mākslīgā intelekta tehnoloģijas netika izmantotas, jo tās nebija saderīgas ar esošām ierīcēm, programmatūru vai sistēmām

26)

mākslīgā intelekta tehnoloģijas netika izmantotas ar vajadzīgo datu pieejamību saistītu grūtību vai vajadzīgo datu kvalitātes dēļ

27)

mākslīgā intelekta tehnoloģijas netika izmantotas, jo pastāv bažas par datu aizsardzības un privātuma pārkāpumiem

28)

mākslīgā intelekta tehnoloģijas netika izmantotas, jo trūkst skaidrības par juridiskajām sekām (piemēram, atbildība mākslīgā intelekta izmantošanas rezultātā nodarīta kaitējuma gadījumā)

29)

mākslīgā intelekta tehnoloģijas netika izmantotas ētisku apsvērumu dēļ

30)

mākslīgā intelekta tehnoloģijas netika izmantotas, jo tās uzņēmumam nav noderīgas


Mērvienība

Absolūtos skaitļos, izņemot raksturlielumus, kas saistīti ar apgrozījumu valsts valūtā (tūkstošos) vai procentuālo daļu no (kopējā) apgrozījuma

Statistikas populācija

Aptvertās darbības

NACE 2. red. C līdz J, L līdz N sadaļa un 95.1. grupa

Aptvertās lieluma klases

Uzņēmumi, kuros ir 10 vai vairāk darbinieku un pašnodarbinātu personu. Uzņēmumus, kuros ir mazāk par 10 darbiniekiem un pašnodarbinātām personām, var ietvert pēc izvēles.

Dalījumi

Darbību dalījums

valsts agregātu aprēķinam

NACE 2. red. sadaļu un grupas C+D+E+F+G+H+I+J+L+M+N+95.1, D+E agregāti

NACE 2. red. sadaļas: C, F, G, H, I, J, L, M, N

NACE 2. red. nodaļas: 47, 55

NACE 2. red. nodaļu agregāti: 10 + 11 + 12 + 13 + 14 + 15 + 16 + 17 + 18, 19 + 20 + 21 + 22 + 23, 24 + 25, 26 + 27 + 28 + 29 + 30 + 31 + 32 + 33

NACE 2. red. nodaļu un grupu agregāts: 26.1 + 26.2 + 26.3 + 26.4 + 26.8 + 46.5 + 58.2 + 61 + 62 + 63.1 + 95.1

tikai Eiropas kopsummu vajadzībām

NACE 2. red. sadaļas: D, E

NACE 2. red. nodaļas: 19, 20, 21, 26, 27, 28, 45, 46, 61, 72, 79

NACE 2. red. grupa: 95.1

NACE 2. red. nodaļu agregāti: 10 + 11 + 12, 13 + 14 + 15, 16 + 17 + 18, 22 + 23, 29 + 30, 31 + 32 + 33, 58 + 59 + 60, 62 + 63, 69 + 70 + 71, 73 + 74 + 75, 77 + 78 + 80 + 81 + 82

Darbinieku un pašnodarbināto personu skaita lieluma klase: 10+, 10–49, 50–249, 250+; pēc izvēles: 0–9, 0–1, 2–9

Datu nosūtīšanas termiņš

2024. gada 5. oktobris