Featured image for Kaip Lietuvos gamyba gali pasiruošti ES DI reglamentui

Kaip Lietuvos gamyba gali pasiruošti ES DI reglamentui

Europos Sąjungos dirbtinio intelekto reglamentas (AI Act) jau įsigaliojo, o tai reiškia, kad Lietuvos verslams – ypač gamybos sektoriui – prasideda kelių metų perėjimo laikotarpis. Vien tik technologiškai diegti AI („Pramonė 4.0“, nuspėjamoji priežiūra, kokybės kontrolė) nebeužtenka – nuo šiol tai turi būti daroma teisiškai tvarkingai, skaidriai ir atsakingai.

Daugeliui didesnių įmonių tai bus dar vienas atitikties projektas. Tačiau mažesnėms gamykloms, šeimos verslams ar pramonės startuoliams naujoji ES DI teisinė aplinka gali atrodyti kaip neįveikiamas barjeras: nauji terminai, rizikos kategorijos, dokumentai, auditai.

Šiame straipsnyje, priklausančiame serijai „AI Lietuvos gamyboje: Pramonė 4.0“, aptarsime, ką praktiškai reiškia naujasis ES DI reglamentas Lietuvos gamybos įmonėms, kaip pasiruošti be panikos ir kokios pagalbos galima tikėtis, kad skaitmeninė transformacija nenutrūktų, o paspartėtų.

1. Ką iš tikrųjų keičia ES DI reglamentas gamyboje?

ES DI reglamentas nesiekia stabdyti inovacijų – jo tikslas yra užtikrinti, kad dirbtinis intelektas būtų diegiamas saugiai, patikimai ir skaidriai. Gamybos ir pramonės įmonėms tai reiškia keletą konkrečių pokyčių.

Pagrindinė idėja – rizikos pagrindu grįstas požiūris

Reglamentas suskirsto DI sistemas į kelias rizikos kategorijas:

Minimalios rizikos (pvz., paprasti analizės įrankiai, kai kurios prognozės)
Ribotos rizikos (pvz., DI pagrįsti pokalbių robotai, informacinės sistemos)
Didelės rizikos DI (čia patenka dalis pramoninių sprendimų)
Nepriimtinos rizikos (pvz., manipuliuojantis ar diskriminuojantis DI – draudžiami)

Gamyboje daugiausia aktualios didelės rizikos DI sistemos. Tai gali būti:

automatizuoti sprendimai, darantys įtaką darbuotojų saugai;
sistemos, kurios atrenka, vertina ar planuoja darbuotojų darbą (pvz., pamainų skirstymas, našumo vertinimas su DI);
tam tikri kokybės kontrolės sprendimai, jei jie daro tiesioginį poveikį produktų atitikčiai jautriuose sektoriuose (maistas, farmacija, medicininė įranga ir pan.).

Kodėl tai svarbu Lietuvos pramonei?

Lietuvos gamybos įmonės aktyviai diegia Pramonė 4.0 sprendimus: robotiką, kompiuterinę viziją, nuspėjamąją priežiūrą, skaitmeninius dvynius. Dalies šių sprendimų teisinis statusas keisis – jiems gali tekti taikyti didelės rizikos DI reikalavimus:

aiškus atsakomybės pasiskirstymas tarp tiekėjo ir naudotojo;
duomenų kokybės ir šališkumo kontrolė;
skaidrumas ir dokumentuotas rizikos vertinimas;
žmogaus atliekama priežiūra („žmogus kilpoje“ – human-in-the-loop), kai sprendimai veikia darbuotojus.

Todėl laimės tie, kurie į tai pažvelgs ne kaip į „dar vieną naštą“, o kaip į galimybę:

ES DI reglamentas gali tapti kokybės ir pasitikėjimo sertifikatu – tiek jūsų klientams Vakarų Europoje, tiek talentams, kuriuos norite pritraukti į įmonę.

2. Didžiausi iššūkiai Lietuvos gamybos įmonėms

Ne visos įmonės startuoja iš tos pačios pozicijos. Didieji koncernai dažniausiai turi teisininkų, atitikties padalinius ir IT komandas. Mažos ir vidutinės gamyklos – ne.

Mažos ir vidutinės įmonės: trūksta laiko ir kompetencijų

Dažniausiai pasikartojantys iššūkiai:

Nežinomybė, nuo ko pradėti. Kuri mūsų sistemos laikoma DI? Ar tai išvis paliečia mus?
Trūksta žmonių, atsakingų už atitiktį. Saugos, kokybės, IT ir HR funkcijos dažnai „sukrautos“ keliems žmonėms.
BIJOMA stabdyti inovacijų. Vadovai baiminasi, kad dėl naujų taisyklių teks atsisakyti planuotų AI projektų.

Rezultatas – delsimas. O delsimas ilgainiui kainuos brangiau: vėliau teks skubiai taisyti DI sistemas, keisti sutartis, perkurti procesus, galbūt net laikinai stabdyti kai kuriuos AI sprendimus.

Startuoliai ir technologijų kūrėjai: teisinė rizika skalės etape

Gamybos ir industriniai startuoliai, kuriantys nuspėjamosios priežiūros, kompiuterinės vizijos, kokybės kontrolės ar logistikos optimizavimo sprendimus, susiduria su kitokiu iššūkiu:

Investuotojams rūpi teisinė rizika. Ar jų portfelio įmonė nepažeis ES DI reikalavimų?
Klientai pradeda klausti apie atitiktį. Didelės gamyklos norės aiškių atsakymų, ar sprendimas atitinka AI reglamentą.

Tie, kurie anksti integruos ES DI reglamento principus į savo produktus, turės konkurencinį pranašumą Europos rinkoje.

3. Žingsnis po žingsnio: kaip pasiruošti ES DI reglamentui

Toliau – praktinė dalis. Kaip Lietuvos gamybos įmonė, realiai ribotais resursais, gali pasiruošti?

3.1. Inventorizuokite savo DI ir automatizavimo sprendimus

Pirmas žingsnis – žinoti, kur išvis naudojate DI. Ne visa pažangi automatika yra DI, bet verta susidėlioti vaizdą. Sudarykite sąrašą:

kompiuterinės vizijos sistemų (pvz., defektų aptikimas ant konvejerio);
nuspėjamosios priežiūros sprendimų (sensoriai + modeliai, prognozuojantys gedimus);
optimizavimo algoritmų (gamybos planavimas, energijos suvartojimo optimizavimas);
sprendimų, darančių įtaką darbuotojams (grafikų sudarymas, našumo vertinimas, atranka);
bet kokių kitų sprendimų, kuriuose naudojami „modeliai, prognozės, neuroniniai tinklai, mašininis mokymasis“.

Kiekvienam sprendimui atsakykite:

Koks jo tikslas?
Kokią riziką jis potencialiai gali sukelti žmonėms (darbuotojams, klientams)?
Ar sprendimas yra kuriamas viduje, ar perkamas iš tiekėjo?

3.2. Nustatykite, kurie sprendimai gali būti „didelės rizikos“

Orientaciniai klausimai, padedantys atpažinti didelės rizikos DI:

Ar sistema veikia darbuotojų saugos srityje (pvz., robotų ir žmonių sąveika, pavojingų zonų stebėjimas)?
Ar ji priima ar labai stipriai įtakoja sprendimus dėl darbuotojų (pvz., atranka, vertinimas, darbo krūvio paskirstymas)?
Ar dėl klaidos gali kilti rimta žala sveikatai, saugai, aplinkai ar sukelti reikšmingus finansinius nuostolius klientams?

Jei bent į dalį atsakymų – „taip“, verta laikyti tą sprendimą kandidatu į didelės rizikos DI ir jam skirti prioritetą ruošiantis reglamentui.

3.3. Pradėkite nuo procesų, o ne nuo dokumentų

Dažna klaida – iškart šokti rašyti „atitikties politikų“. Daug veiksmingiau:

Aiškiai paskirti atsakingą asmenį ar komandą (net jei tai – 0.2 etato).
Susitarti dėl sprendimų priėmimo principų: kur būtina žmogaus priežiūra, kada DI tik rekomenduoja, o ne sprendžia.
Įvesti paprastą pokyčių valdymą DI sistemoms: kas ir kaip fiksuoja modelių atnaujinimus, versijas, klaidas.

Dokumentai tuomet tampa jau egzistuojančios praktikos aprašymu, o ne formalia prievole.

3.4. Įtraukite tiekėjus ir partnerius

Daugelis DI sprendimų – pirkta įranga ar programinė įranga. Todėl:

į naujus pirkimus įtraukite reikalavimą aiškiai aprašyti DI funkcionalumą ir atitiktį ES DI reglamentui;
peržiūrėkite kritinius esamus tiekėjus – paprašykite jų plano, kaip jie ketina atitikti naujus reikalavimus;
kalbėkite ne tik su IT, bet ir su įrangos tiekėjais, integratoriais, automatikos partneriais.

Strategiškai svarbu – rinktis partnerius, kurie padeda jums pereiti per ES DI reglamento kelią, o ne tik parduoda „juodą dėžę“.

4. Praktiniai pavyzdžiai: DI gamyboje ir reglamento reikalavimai

Kad būtų aiškiau, pažvelkime į kelis tipinius AI Lietuvos gamyboje scenarijus ir kaip juos veikia naujasis reglamentas.

Nuspėjamoji priežiūra (predictive maintenance)

DI analizuoja sensorių duomenis ir prognozuoja, kada reikės remonto ar detalių keitimo.

Jei sprendimas neturi tiesioginio poveikio darbuotojų saugai ir nėra kritinis gyvybiškai svarbiems produktams, dažnai jis bus laikomas ribotos ar minimalios rizikos.
Vis tiek aktualu: duomenų kokybė, saugumas, klaidų valdymas, tačiau atitikties našta bus santykinai mažesnė.

Kompiuterinė vizija kokybės kontrolei

Kameros ir DI modeliai tikrina suvirinimo siūles, paviršiaus defektus, pakuotes.

Jei tai standartinė pramoninė produkcija, sprendimas gali būti ribotos arba didelės rizikos, priklausomai nuo sektoriaus ir klaidos pasekmių.
Jeigu kalbame apie maisto, farmacijos, medicininės įrangos gamybą – tikėtina, kad sistema pateks į didelės rizikos DI kategoriją.

Tokiu atveju prireiks:

aiškios duomenų kilmės (iš kur vaizdai, ar nėra šališkumo);
dokumentuoto modelio testavimo ir klaidų statistikos;
žmogiškos peržiūros galimybės kritiniais atvejais.

DI, veikiantis darbuotojų darbą

Pavyzdžiui:

sistema planuoja pamainas ir darbo krūvį, atsižvelgdama į našumą;
DI analizuoja našumo rodiklius ir gali daryti įtaką premijoms ar karjerai.

Čia rizika labai jautri – tai susiję su žmonių teisėmis ir galimu šališkumu. Didelė tikimybė, kad tokie sprendimai bus traktuojami kaip didelės rizikos DI, todėl reikės:

aiškių paaiškinimų darbuotojams, kaip veikia sistema;
žmogaus galimybės apskųsti ar užginčyti automatinį sprendimą;
šališkumo ir diskriminacijos rizikų analizės.

5. Kokios pagalbos gali tikėtis Lietuvos verslai?

Naujasis ES DI reglamentas numato, kad valstybės narės ir ekosistema turi padėti verslams prisitaikyti, o ne palikti juos vienus.

Pagalbos kryptys, kurių verta ieškoti

Nors konkrečių programų pavadinimų čia neminėsiu, tipinės pagalbos formos bus šios:

Konsultacinės programos: praktiniai seminarai, atvejo analizės, DI ir teisinės atitikties dirbtuvės gamybos sektoriui.
Finansinė parama: dalinis kompensavimas už DI auditus, atitikties vertinimus, ekspertų paslaugas.
Metodinė medžiaga: gidai, kontroliniai sąrašai, pavyzdinės procedūros konkrečioms šakoms (metalo apdirbimas, maisto pramonė, medžio apdirbimas ir kt.).

Lietuvos gamybos įmonėms verta aktyviai sekti, kokios iniciatyvos atsiranda, nes jos leis:

sumažinti teisinės rizikos baimę;
paspartinti Pramonė 4.0 projektus, o ne juos stabdyti;
gauti prieigą prie ekspertų, kurių savarankiškai pasisamdyti būtų brangu.

Vidinės kompetencijos kūrimas – ilgalaikis pranašumas

Net ir gaunant išorinę pagalbą, kritiška yra sustiprinti vidinę kompetenciją:

bent vienas žmogus, suprantantis DI pagrindus ir reglamento esmę;
aiškus tiltas tarp IT, gamybos, teisininkų ir personalo;
kultūra, kurioje atsakingas AI naudojimas suvokiamas kaip kokybės ir reputacijos dalis.

Tokios įmonės taps patraukliausiais partneriais tiek klientams, tiek technologijų tiekėjams.

Išvados: ES DI reglamentas – ne stabdis, o filtras kokybei

ES DI reglamentas atrodo sudėtingas, bet Lietuvos gamybos įmonėms jis gali tapti konkurenciniu pranašumu, jei į jį žiūrėsime kaip į kokybės ir pasitikėjimo standartą, o ne tik teisinę prievolę.

Pagrindinės žinutės:

pirmiausia inventorizuokite savo DI ir automatizavimo sprendimus;
nustatykite, kurie iš jų gali būti didelės rizikos DI ir jiems skirkite prioritetą;
stiprinkite procesus ir atsakomybes, o dokumentus naudokite kaip šių procesų atspindį;
aktyviai ieškokite pagalbos programų ir partnerių, galinčių padėti pasiruošti;
suvokite tai kaip natūralią „AI Lietuvos gamyboje: Pramonė 4.0“ evoliuciją – nuo „veikia“ prie „veikia saugiai ir atsakingai“.

Jeigu pradėsite dabar, per kelis ateinančius metus galite ne tik įvykdyti reglamento reikalavimus, bet ir išsiskirti rinkoje kaip patikimas, naujos kartos gamybos partneris. Klausimas, kurį verta užduoti šiandien: ar mūsų AI projektai bus dar vieni „bandymai ceche“, ar taps sertifikuota, konkurencinį pranašumą suteikiančia kompetencija?