Radiografia investițiilor în inteligența artificială

Reading Time: 4 minute

Inteligența artificială va contribui cu 1,2 puncte procentuale la creșterea PIB-ului global în următorii zece ani, mai mult decât orice altă inovație din istorie. Constantin Pelehra, Managing Consultant al Horváth & Partners România, crede că investițiile în startup‑urile românești din AI pot avea impact la nivel global.

În contextul actual, care ar fi domeniile în care inteligența artificială ar putea aduce un impact semnificativ?

Contextul actual cauzat de pandemia de COVID-19 determină o digitalizare accelerată în majoritatea sectoarelor economiei. Această tendință generează oportunitatea pentru aplicații AI pentru că se generează și mai multe date cu valoare. Pe termen lung, la nivelul economiei, impactul AI va fi major. Înainte de pandemie era preconizat că inteligența artificială va contribui suplimentar cu 1,2 puncte procentuale la creșterea PIB-ului global în următorii zece ani, mai mult decât orice altă inovație din istorie. Comparativ, dezvoltarea internetului în anii 1990 și 2000 a contribuit cu 0,6 puncte procentuale la creșterea PIB-ului, iar introducerea motorului cu abur, cu 0,3 puncte procentuale dar pe o perioadă mai lungă, între 1850 și 1910. Printre industriile care vor crea cea mai mare valoare prin AI se numără serviciile financiare (banking și asigurări), retail, bunuri de consum, dar și sectorul public. În privința funcțiilor care vor crea cea mai mare valoare prin AI, marketing și vânzări, împreună cu logistica și activitățile de producție vor acoperi peste două treimi din potențial. La nivel de regiuni, cea mai mare adăugare de valoare prin AI va veni din China, urmată de America de Nord. La nivelul Europei, adăugarea de valoare este de ordinul a peste 2 trilioane de euro până în 2030, reprezentând aproximativ 10% la PIB. Creșterea de valoare în PIB va veni ca urmare a câștigurilor de productivitate prin AI, inclusiv utilizarea de roboți inteligenți și vehicule autonome, precum și prin creșterea cererii consumatorilor rezultată din hiperpersonalizarea produselor și serviciilor și sporirea calității.

Care este nivelul investițiilor în acest domeniu în România?

Referitor la startup-uri românești, anul 2019 a fost unul de succes pentru segmentul de inteligență artificială, investițiile totalizând 23 de milioane de euro în companii mai cunoscute precum TypingDNA și FintechOS, dar și în startup-uri precum HappyRecruiter (Dora, robotul inteligent de recrutare a candidaților pentru joburi), MorphL, o aplicație AI/ML (Machine Learning) pentru creșterea profitabilității în marketing pentru sectorul de comerț online, și XVision, aplicație AI care ajută medicii radiologi în sarcinile zilnice. Ne așteptăm ca investițiile anuale în startup-uri românești de inteligență artificială să ajungă la valoarea de 50 milioane de euro în 2025. În privința investițiilor companiilor românești în AI, mare parte din proiectele pilot și implementări sunt în zona de marketing și vânzări, în soluții precum Next-Best Offer (determinarea celei mai bune oferte de prezentat clienților actuali, pentru creșterea vânzărilor), segmentarea algoritmică a clienților, previzionarea și prevenirea plecării clienților (churn prevention), stabilirea dinamică a prețurilor, în zona de logistică, în soluții precum prognozarea cererii și optimizarea stocurilor și în domeniul fraudei (ex.: în banking și asigurări sau în domeniul energiei – detectarea cazurilor de intervenții neautorizate asupra mijloacelor de măsurare).

Cum arată investițiile în startup-urile de AI din SUA, UE, China?

Dacă ne referim la investiții în startup-uri AI, volumul a crescut cu aproape 50% pe an, în ultimii cinci ani, până la aproape 25 de miliarde de euro în 2019. Aproximativ 60% din investiții au fost realizate anul trecut în startup-uri din Statele Unite. China a cunoscut o dezvoltare impresionantă a investițiilor în AI din 2015 până în prezent și este estimat ca va depăși SUA, în 2025. Valoarea totală a investițiilor în startup-uri AI va fi de 100 miliarde euro în 2025. UE este la mare distanță de SUA și China, în 2019 investițiile ajungând la nivelul de 1,7 miliarde euro. Din această valoare, Marea Britanie deține peste 50%, urmată de Germania și Franța. Este de așteptat ca Germania să continue expansiunea în investiții în startup-uri AI, în următorii cinci ani. În privința investițiilor în AI făcute de corporații, nivelul de creștere în ultimii cinci ani a fost de peste 60% pe an, chiar mai accelerat față de startup-uri, și estimăm ca în cinci ani investițiile totale în AI ale corporațiilor vor depăși 100 miliarde de euro. Din perspectiva aplicațiilor, cele mai multe investiții, atât pentru startup-uri cât și pentru corporații, au fost realizate pentru aplicații de machine learning, în special supervised learning (clasificări și predicții) și pentru platforme de machine learning. Roboții inteligenți sunt a treia aplicație după volumul de investiții, iar computer vision și natural language processing se plasează pe următoarele locuri.

Ce poate face în prezent AI?

Progresul din ultimii zece ani în domeniul inteligenței artificiale s-a concentrat aproape exclusiv pe un anumit tip de AI, inteligența artificială îngustă: preocuparea este asupra unei singure sarcini specifice și limitate ca scop, transferul către o altă sarcină nu este posibil, iar abilitățile sunt în general limitate. Următorul nivel de dezvoltare este cel de inteligență artificială generală (IAG). La acest nivel, AI ar fi la fel de capabil ca un om inclusiv din perspectiva diversității și complexității sarcinilor pe care le face. IAG este un domeniu incipient, iar una din limitări este că încă sunt informații importante despre creier pe care nu le-am descoperit. Al treilea nivel, cel puțin teoretic, este de
super inteligență artificială, care ar fi capabilă să rezolve cele mai complexe provocări, precum eliminarea problemei resurselor finite sau deplasarea interstelară.

Ce nu poate încă face?

Inteligența artificială încă nu poate elabora un studiu de piață: sarcina este încă prea complexă pentru AI din perspectiva identificării, colectării și procesării datelor din surse variate într-un studiu coerent. De asemenea, nu poate diagnostica pneumonia pe baza unui manual de medicină: limitarea aici e dată de volumul de date. Un manual de medicină conține probabil câteva poze cu radiografii ale bolnavilor de pneumonie. În continuare, nu poate interpreta semnele umane în trafic, din cauza diversității, atât individuale cât și culturale. Ca să învețe, AI trebuie să fi fost antrenat pe ceva similar cu rezultatul dorit. În caz contrar, nu va reuși să facă predicția sau clasificarea.

Care este impactul robotizării asupra pieței muncii din UE?

Din perspectiva automatizării prin roboți, studiile recente arată că până la 57% din sarcinile locurilor de muncă actuale vor fi parțial sau integral automatizate până în 2030, atât prin automatizare clasică, bazată pe reguli, cât și prin automatizare inteligentă. Un studiu din 2019, realizat pentru țările din UE, arată un clasament al piețelor de forță de muncă cu cel mai mare grad de automatizare. Țările din sudul și estul Europei au cel mai mare potențial de automatizare a pieței forței de muncă. România nu a fost inclusă în analiză, însă preconizăm că potențialul este similar cu cel din Ungaria, Croația și Grecia, adică între 50% și 60% potențial de automatizare parțială sau integrală.