Transcrierea videoclipului
Ștefan Morcov – Hermix: Ceea ce vrem să facem acum este să abordăm cazul tehnologiei și al Inteligenței Artificiale și modul în care acestea influențează achizițiile publice și vânzările. Vom discuta despre aplicații foarte practice, ce funcționează și ce nu funcționează, împreună cu oportunități și provocări prin exemple practice. Evident, nu pot să nu vorbesc și despre Hermix și despre ceea ce facem în aceste domenii specifice. Unele sunt mai aspiraționale, în timp ce altele sunt deja în producție, cu sute de utilizatori implicați.
Acestea sunt lucrurile pe care le facem în prezent în Hermix: analizarea datelor, utilizarea învățării automate pentru analiza licitațiilor, informații de piață, crearea de profiluri ale concurenței, precum și analiza textului GPT, analiza specificațiilor licitațiilor și automatizarea ofertelor.
Cu toții urmărim cu extrem interes modul în care Inteligența Artificială va influența propunerile de scriere. În acest moment, aș dori să vi-l prezint pe invitatul nostru, Rudolf, directorul general al Unisys, Belgia. Ne cunoaștem de ceva vreme și el a gestionat diverse inițiative timp de mai mulți ani.
Rudolf de Schipper: Voi face tot posibilul să mențin interesul ridicat și vom vedea unde ne va duce. Desigur, Inteligența Artificială atrage multă atenție în aceste zile - aproape de câțiva ani. Încă este foarte greu de prezis unde ne va duce, deoarece există o mulțime de investigații și explorări în desfășurare, alături de multe îndoieli. Va fi acesta sfârșitul umanității? Cred că vom atinge aproape totul în timpul acestei convorbiri.
Pentru început, sunt fascinat de tehnologie. Monitorizez GPT și îl folosesc de peste trei ani de când a început. A creat o mare popularitate, mai ales odată cu ascensiunea ChatGPT, care devine foarte puternic.
Ștefan Morcov – Hermix: Așa cum a menționat Rudolf acum doar câteva zile, multe companii încep să ia acest lucru în serios. A existat o agitație; unele au așteptări mari și au efectuat numeroase teste, în timp ce altele sunt, pe bună dreptate, reticente. Am participat la o conferință în această dimineață unde am fost întrebat care cred că este cea mai mare barieră în calea adoptării. Cred că este lipsa de încredere.
În același timp, este transformator. Există anumite tehnologii în societate care schimbă brusc lumea. Un exemplu celebru este calul: exact acum o sută de ani, Ford a inventat și a pus în producție Ford Model T. În câțiva ani, mașinile Ford au înlocuit sute de mii de cai în fiecare oraș din lumea modernă.
Transportul nu s-a schimbat; mai degrabă, metoda de transport s-a schimbat. Încă mai călătorești, dar este mai rapid și complet diferit. Avem și exemple foarte recente. De exemplu, acum 50 de ani, trimiteam scrisori. Acum douăzeci și cinci de ani, trimiteam e-mailuri. Acum, ai telefonul și, fie că ești în mașină sau în metrou, citești și trimiți e-mailuri, totul pentru că Steve Jobs s-a gândit: “Bine, avem tehnologia; hai să o folosim diferit.”
Un alt exemplu este Google Docs, pe care l-am folosit pentru colaborarea la propuneri de scriere.
Ștefan Morcov – Hermix: Avem tehnologie care transformă achizițiile și vânzările din sectorul public. De exemplu, utilizăm în prezent big data și știința datelor pentru potrivirea inteligentă a licitațiilor, monitorizarea licitațiilor și înțelegerea întrebărilor cheie în orice context comercial:
- Vreau să urmez această licitație?
- Cum ar trebui să abordez problema? Ce fel de parteneri sau tehnologie ar trebui să propun?
În Hermix, avem aproximativ 8 milioane de contracte din sectorul public în întreaga Europă, împreună cu aproximativ 1,2 milioane de profiluri de companii și 170.000 de profiluri de cumpărători. Această bogăție de date permite planificarea strategică, crearea de portofolii de proiecte, calificarea comercială a ofertelor și analiza concurenței. De asemenea, putem evalua potențialii parteneri pe baza livrărilor lor anterioare și a cunoștințelor de piață.
O arie semnificativă de interes este analiza prețurilor, care se confruntă cu provocări din cauza confidențialității propunerilor financiare și tehnice. Trebuie să discernem datele pe care le avem față de cele pe care nu le avem.
De exemplu, efectuăm analize tehnice și comerciale ale licitațiilor utilizând date disponibile publicului. Aceasta include evaluarea companiilor care participă la licitații, analiza contractelor anterioare câștigate de acestea și înțelegerea dinamicii pieței.
Analiza pe care o realizăm include tendințele pieței, cum ar fi volumele și valorile contractelor, precum și detalii despre cumpărători și istoricul lor de licitații.
În ceea ce privește prețurile, am avut o discuție interesantă mai devreme și cred că Rudolf ar putea dori să detalieze acest aspect.
Rudolf de Schipper: Absolut. Este important să subliniem că informațiile pe care le oferim sunt disponibile publicului. Nu există nicio magie aici; este vorba despre organizarea și analizarea datelor pentru a obține informații eficiente.
Cu ajutorul analizei datelor și al învățării automate, putem dezvălui tipare care ar necesita timp și efort extins pentru a fi descoperite manual. Principala provocare acum este să știm cum să punem întrebările potrivite atunci când interacționăm cu aceste instrumente.
Recent, am văzut apariția unor roluri precum “ingineri prompti”, care se specializează în formularea de întrebări eficiente pentru a obține cele mai bune rezultate din inteligența artificială.
Un alt aspect critic de luat în considerare este validarea răspunsurilor pe care le primim de la sistemele de inteligență artificială. De exemplu, cu GitHub Copilot, un asistent de codare, mulți utilizatori constată că aproximativ 40% din codul generat este incorect. Acest lucru poate duce la interacțiuni reciproce, în care trebuie să corectezi inteligența artificială și să te implici în discuții despre rezultat.
Rudolf de Schipper: Da, dar este o situație tipică cu care nu vrei să te confrunți atunci când răspunzi la o cerere de ofertă (RFP), deoarece ai o singură șansă. Nu poți să-i spui clientului: “Am avut cererea de ofertă scrisă de inteligența artificială și, de fapt, mi-a dat un răspuns greșit”. Intrăm într-o dinamică interesantă aici și cred că este ceva ce putem discuta mai departe. Care sunt, să zicem, punctele forte și punctele slabe ale utilizării inteligenței artificiale astăzi atunci când răspunzi la cereri de ofertă (RFP-uri)?
Ștefan Morcov – Hermix: Absolut. Mă gândeam să las întrebările pentru final, dar aceasta este una bună și are legătură directă cu ceea ce am discutat mai devreme. Așa că o voi răspunde acum. Puteți vedea ce contracte au câștigat acele companii în mod specific? Da, răspunsul este da și, de fapt, vă pot arăta. De ce nu v-aș arăta în direct? Am deschis acum. [partajează ecranul]
Așadar, vă arăt că, pentru o anumită licitație, puteți analiza ce contracte au fost câștigate anterior, cine le-a câștigat și așa mai departe - numărul și valoarea contractelor câștigate de fiecare companie. De asemenea, aveți distribuția geografică a provenienței acestor furnizori. În acest caz, Luxemburgul și Belgia sunt principalele locuri în care se află furnizorii.
De asemenea, puteți consulta proiectele relevante anterioare - ce proiecte exacte au fost licitate anterior, când au fost licitate, durata, bugetele și câștigătorii. Puteți detalia; puteți face clic pe o licitație și puteți vedea toate detaliile acesteia.
Mai mult decât atât, dacă dai clic pe unul dintre aceste numere, cum ar fi, să zicem, 8 contracte semnate de o entitate... Și am deschis un raport care arăta asta în direct. E destul de rapid; de obicei, aplicația noastră e mai rapidă decât vorbesc eu. Îmi amintesc de un discurs în care un tip a spus că va încerca să vorbească chiar mai repede decât mașinile noastre, ceea ce nu e niciodată posibil.
Deci, acestea sunt cele 8 contracte câștigate în ultimii 8 ani de către grupul de entități. Acestea sunt companiile din grup care au semnat contracte, valorile lor, anii și puteți intra în detalii pentru fiecare dintre ele pentru a vedea exact ce contracte au fost semnate. De exemplu, acesta este Cordis. Acesta este portalul pentru cercetare și aveți aici secțiunea pentru contracte.
Deci, cam așa am răspuns deja la această întrebare. Aș sugera să trecem la a doua parte interesantă, pentru că Rudolf a deschis deja ușa.
Trăim în lumea GPT, nu-i așa? Modele lingvistice mari. Cred că există patru tipuri de aplicații pe care le-am putea lua în considerare: calificarea tehnică a ofertelor, analiza cerințelor, cerințele tehnice, automatizarea ofertelor și redactarea propunerilor. Într-adevăr, este un subiect interesant. Cât de mult vă bazați pe GPT și analiza automată? Apropo, la fel este și în curățarea datelor. Folosim instrumente de învățare automată pentru a curăța datele, iar acestea nu sunt niciodată complet curate.
Citirea documentelor este cam la fel. Mulți dintre utilizatorii noștri ne-au spus că nu s-ar baza pe analiza pe care o oferim. Îi încurajez pe aceștia. Utilizarea unui instrument pentru automatizare este ca și cum ai citi un rezumat pentru o lucrare științifică. Citești rezumatul sau o recenzie a unei cărți, dar dacă vrei cu adevărat să folosești acele informații în teza ta de doctorat, trebuie să citești cartea și articolul. Este similar și cu specificațiile. Ai putea primi un rezumat de o pagină al unei licitații. Oferim și acest lucru, iar tu poți vedea în două minute dacă are sens să participi la licitația respectivă.
Dar întrebarea este, de fapt, că pot chiar să vă arăt. De ce nu?
Ștefan Morcov – HermixPentru aceeași propunere.
Rudolf de Schipper: Așa cum spui și tu, Stefan, generarea unui rezumat rapid dintr-o cerere de propuneri (RFP) este adesea extrem de utilă pentru a obține o privire rapidă. Ne-ar interesa acest lucru? Ochiul uman este foarte sensibil la discrepanțe, iar creierul este, de asemenea, foarte sensibil la discrepanțe.
Rudolf de Schipper: Când citești ceva care pare ciudat, ai tendința să cauți mai departe. Acesta este un aspect foarte interesant al utilizării inteligenței artificiale - pentru a-ți atrage atenția asupra a ceva ce ar putea părea amuzant.
Ștefan Morcov – Hermix: Avem un nivel destul de ridicat de precizie în analiza licitațiilor. Șabloanele și modelele noastre au o precizie de aproximativ 98-99%. Cu toate acestea, am observat unele probleme legate de context. De exemplu, uneori este nevoie de un context mai larg pentru a înțelege și analiza anumite informații.
Ștefan Morcov – Hermix: Iată un exemplu al aceleiași licitații. Acesta este rezumatul tehnic al licitației. Răspundem rapid la întrebări precum: Care sunt obiectivele? Care este bugetul? Care sunt criteriile de atribuire? În loc să căutați prin 500 de pagini de anexe, puteți găsi experții necesari și chiar cerințele de formatare, cum ar fi fontul Calibri dimensiunea 11. Pentru această propunere, locul de executare este Luxemburg. După cum am menționat anterior, livrabilele și capacitatea economică și financiară necesită o cifră de afaceri de 3,5 milioane. Așadar, primiți un scurt rezumat în loc să petreceți 30 de minute sau 2 ore citind documentele de licitație.
Ștefan Morcov – Hermix: Precizia instrumentelor noastre este acum extrem de ridicată. Am testat mai multe limbi, oferind rezumat și analiză a ofertelor. Am testat slovenă, franceză și, bineînțeles, engleză, unde precizia este, de asemenea, mai mare. Descărcăm anunțuri de licitație și documente care acoperă întreaga Europă, inclusiv instituțiile europene, prin intermediul unor portaluri precum TED, portalul de finanțare al UE, licitații electronice, portalul de achiziții publice din Belgia și alte câteva.
Ștefan Morcov – Hermix: Când decideți să lucrați la o licitație, este important să citiți oferta personal. Recent, am implementat o funcție de chat unde vă puteți personaliza propriile întrebări și informații.
Ștefan Morcov – Hermix: Puteți pune întrebări precum “Câte CV-uri trebuie prezentate în propunerea tehnică?”. Acestea sunt întrebări standard sau puteți detalia și pune întrebări specifice, cum ar fi “Care sunt cerințele pentru acești experți?” sau “În ce pachete de lucru este implicată această persoană?”. Puteți chiar extrage informații numerice, cum ar fi solicitarea cifrei de afaceri minime. De exemplu, “Care este cifra de afaceri minimă?”. Răspunsul este 3,5 milioane.
Ștefan Morcov – Hermix: Jocul și experimentarea cu ingineria promptă au devenit un hobby pentru mine. Am cerut chiar și o glumă legată de acest standard. Iată una: “De ce a refuzat inginerul de învățare automată să participe la acest standard? Pentru că de fiecare dată când încerca să trimită o propunere, documentele erau supradimensionate.”
Rudolf de Schipper: Cred că AI-ul găsește asta amuzant.
Ștefan Morcov – Hermix: Da, exact. Iată încă una: “De ce aduc departamentul de vânzări din sectorul public scrisori la întâlniri? Pentru că vor mereu să atingă noi culmi în birocrație.” S-ar putea ca unii să simtă ofensatoare.
Ștefan Morcov – Hermix: Cred că aceasta este o completare interesantă a instrumentului, deoarece adesea, atunci când răspunzi la o cerere de ofertă (RFP), vii cu întrebări improvizate. La început, apar întrebări tipice, cum ar fi: “De câte CV-uri avem nevoie?”. Dacă ai această întrebare, poți primi un răspuns rapid.
Rudolf de Schipper: Chiar mai târziu, după ce ați redactat propunerea, ați putea avea întrebări de genul: “Chiar răspundem acestei cerințe?”. Ați putea solicita IA clarificări cu privire la cerințele din cererea de propuneri.
Rudolf de Schipper: Mulți participanți la acest webinar s-ar putea să se fi confruntat cu întrebări neașteptate în timpul aprobărilor. Ar fi benefic să se ceară răspunsuri de la inteligența artificială pe baza cererii de ofertă. De exemplu, dacă cineva întreabă “Care este locul de livrare?”, s-ar putea să nu fie întotdeauna simplu dacă sunt implicate mai multe locații.
Rudolf de Schipper: Accesul rapid la date, precum și la datele interpretate, este esențial. După cum ați spus, analizarea a 25 de anexe nu este productivă. Deși cumpărătorul poate face acest lucru cu bune intenții, nu este întotdeauna ușor să se utilizeze toate informațiile prezente într-o cerere de ofertă.
Rudolf de Schipper: Există mai multe soluții de inteligență artificială de mici dimensiuni în acest ecosistem. Avem una care creează rezumate și un bot cu care poți interacționa. Nu este un sistem masiv de inteligență artificială; este o colecție de instrumente mai mici. Deocamdată, așa abordează industria aceste provocări.
Rudolf de Schipper: Deci, poate că nu ar trebui să ne facem prea multe griji cu privire la preluarea controlului de către inteligența artificială.
Ștefan Morcov – Hermix: Susțin pe deplin acest lucru. Sunt de acord că cea mai mare provocare în vânzările din sectorul public și în propunerile mari și complexe este investiția semnificativă necesară pentru redactarea lor.
Ștefan Morcov – Hermix: De exemplu, atunci când încerci să vinzi unei corporații mari precum Vodafone, investești similar cu investiția ta atunci când scrii o propunere de 50 de milioane pentru Comisia Europeană.
Ștefan Morcov – Hermix: O provocare majoră cu care ne confruntăm este că redactarea unei propuneri poate necesita o investiție de zeci de mii de euro. Un client cu care am vorbit a menționat că a avut propuneri în care a investit 200.000 de euro. Redactarea propunerilor implică adesea mai multe persoane care lucrează împreună timp de mai multe luni, ceea ce este extrem de costisitor.
Ștefan Morcov – Hermix: Chiar și înainte de asta, verificarea propunerilor poate fi o sarcină zilnică. Dacă vă aflați într-o nișă de piață, este posibil să primiți 2-3 propuneri relevante zilnic. Într-o piață mai mare, verificăm aproximativ 2.000 de propuneri pe zi cu Hermix. Imaginați-vă că primiți 5 notificări de la orice sistem utilizați, poate Hermix sau altul. Apoi, trebuie să evaluați dacă ar trebui să continuați licitația respectivă, ceea ce poate dura între 30 de minute și 2 ore pentru a înțelege cerințele tehnice.
Ștefan Morcov – Hermix: În plus, înțelegerea mediului comercial și a concurenței poate dura 2 ore sau chiar 2 zile. Vrei să vizezi licitații cu concurență redusă și bugete substanțiale, urmând strategia oceanului albastru - vrei să fii cel mai mare sau singurul rechin dintr-un ocean plin de ton.
Ștefan Morcov – Hermix: Deci, cum găsești partea de ocean cu fonduri semnificative, bugete mari și concurență minimă?
Ștefan Morcov – Hermix: Am lucrat la o licitație obișnuită timp de aproximativ 2 ore, poate 2-3 zile pentru o licitație mai importantă, ca să înțeleg pe deplin contextul și nuanțele.
Sunt de acord cu punctele tale de vedere. Costurile implicate sunt semnificative. În ceea ce privește rezolvarea acestor tipuri de probleme, nu există o soluție miraculoasă - nicio soluție unică care să rezolve totul peste noapte. Cu toate acestea, putem integra diverse instrumente, fiecare conceput pentru a aborda probleme specifice și a automatiza anumite procese. Asta înțelegem prin “potrivit scopului”.”
În ceea ce privește curățarea datelor, voi răspunde rapid la o întrebare care a fost ridicată: cum gestionăm curățarea datelor și dacă folosim învățarea automată sau doar analiza de bază a datelor. Răspunsul este că folosim ambele abordări. SQL tradițional îndeplinește multe funcții utile și încă ne bazăm foarte mult pe acesta. De asemenea, utilizăm metode de notare, cum ar fi distanța Levenshtein, alături de tehnici mai avansate, cum ar fi sumarizarea contextului semantic și traducerea.
De exemplu, instrumentul nostru poate traduce cerințe, iar eu l-am testat cu succes cu documente de licitație în slovenă și franceză, traducându-le în engleză. SQL-ul tradițional nu poate gestiona singur acest nivel de complexitate. De asemenea, efectuăm analize grafice pentru a înțelege relațiile dintre entități, modelând piața ca un graf mare în care nodurile reprezintă clienți, furnizori, cumpărători și contracte. Acest lucru ne permite să detectăm anomalii și să înțelegem parteneriatele din cadrul consorțiilor.
În plus, folosim învățarea automată cu datele noastre curățate. Colaborăm cu Universitatea din Luxemburg la un proiect Eureka, concentrându-ne pe seturi de date specifice pentru a extrage informații utile. Așadar, este o combinație între metode tradiționale și moderne.
Cât despre modul în care sunt prezentate parteneriatele și consorțiile, permiteți-mi să vă demonstrez.
Iată o analiză a pieței, care arată valorile contractelor și locațiile geografice ale clienților. De exemplu, examinez o companie din Luxemburg numită Anthrop, iar aici puteți vedea principalii clienți ai acesteia. Oferim analize ale parteneriatelor care urmăresc istoricul din ultimii 8 ani, evidențiind parteneriatele cheie și contractele asociate.
De asemenea, oferim afișaje grafice configurabile, permițându-vă să selectați nivelurile de profunzime și numărul de parteneri afișați. Acest lucru ajută la gestionarea complexității informațiilor, asigurând lizibilitatea.
Acum, abordând o altă întrebare: instrumentul de analiză a documentelor standard funcționează în prezent doar pentru licitațiile disponibile publicului. Platforma noastră indexează și analizează aceste documente de patru ori pe zi. Lucrăm la adăugarea unei funcționalități prin care utilizatorii își pot încărca propriile documente, dar aceasta este încă în stadiul de prototip.
Majoritatea informațiilor publice despre propunerile depuse nu sunt de obicei dezvăluite, în special în cazul ofertelor respinse. Aceasta înseamnă că adesea nu avem acces la aceste date.
Rudolf de Schipper: Explorăm viitorul inteligenței artificiale în acest domeniu. În prezent, ne concentrăm pe rezumarea cererilor de propuneri (RFP) și extragerea cerințelor. Următorul pas logic ar putea fi utilizarea inteligenței artificiale pentru a scrie cereri de propuneri (RFP). Experimentăm cu generarea de text coerent pe baza nevoilor noastre.
Cu toate acestea, generarea de text cu impact este încă o provocare. Clienții vor folosi probabil și inteligența artificială pentru a evalua propunerile noastre, ceea ce ar putea crea un ciclu în care inteligența artificială determină atât redactarea, cât și evaluarea propunerilor, reducând potențial accentul pus pe calitate în favoarea automatizării.
Apare îngrijorarea: vor fi atribuite contractele în funcție de calitatea inteligenței artificiale utilizate în redactarea propunerilor sau se va reveni la o piață bazată exclusiv pe preț?
Există, de asemenea, întrebarea dacă inteligența artificială ne poate ajuta să dezvoltăm strategii de stabilire a prețurilor, un subiect care merită revizuit în viitor, pe măsură ce vom dobândi mai multe informații despre aceste tehnologii.
Ștefan Morcov – Hermix: Este o discuție interesantă despre trecerea către evaluări bazate exclusiv pe preț. Observăm această tendință în licitații, așa cum este exemplificat de o licitație recentă a Digita Suit, care este în întregime bazată pe preț.
Având în vedere că inteligența artificială generează din ce în ce mai mult mesaje corporative pe platforme precum LinkedIn, ne aflăm într-o situație în care calitatea propunerilor poate scădea dacă toată lumea se bazează pe inteligența artificială pentru a le scrie. Din punct de vedere istoric, propunerile lungi și greoaie erau rareori citite, iar acum există o presiune pentru concizie și claritate, ajutată de progresele tehnologice.
Ne aflăm la o răscruce: pe de o parte, ne imaginăm un viitor în care inteligența artificială simplifică sarcinile manuale, iar pe de altă parte, ne confruntăm cu potențialul rezultat distopic în care automatizarea duce la o piață pur tranzacțională, lipsită de substanță.
Ștefan Morcov – Hermix: Text generat automat. Au un set de reguli, câteva sute sau mii de linii care se combină în rapoarte. Contabilitatea este o știință foarte clară. Nu toate tehnologiile sunt utile pentru orice.
Rudolf de Schipper: O remarcă interesantă a Laurei Price: acest lucru se aplică doar bunurilor și serviciilor standard. Sunt întru totul de acord cu asta.
Ștefan Morcov – Hermix: Da, sunt de acord! Observație excelentă. Te face să te gândești la ce are în minte clientul atunci când face o cerere de ofertă bazată doar pe preț. Asta înseamnă probabil că consideră ceea ce vrea să cumpere ca pe un bun sau serviciu standard - foarte procedural, așa cum ai menționat, o grămadă de reguli și nimic altceva. Pentru serviciile creative și strategice, evaluările bazate doar pe preț pot să nu conducă la calitate.
Rudolf de Schipper: Cuvântul “creativ” m-a frapat. Am discutat asta ieri, Stefan: ce înseamnă “creativ” atunci când inteligența artificială generează imagini frumoase? Este ceva ce am numi creativ sau este doar o reluare a materialului existent într-un mod pe care nu l-am mai văzut până acum?
Ștefan Morcov – Hermix: Absolut. Există două aspecte în această privință. În primul rând, sunt întru totul de acord că se poate aplica stabilirea prețurilor și evaluarea prețurilor la bunuri și servicii standard. Aici se pune problema achizițiilor publice, care se orientează mai mult spre evaluarea tehnică decât spre evaluarea prețurilor, în special pentru proiecte creative, strategice sau complexe. Evaluarea prețurilor pentru medii creative sau complexe non-standard este o provocare.
În al doilea rând, inteligența artificială este la fel de bună ca oamenii care o gestionează. Cred că inteligența artificială este doar un instrument; poate fi folosită în bine sau în rău, ca în cazul oricărei tehnologii. Chiar și un tractor poate fi folosit greșit.
Când discutăm despre creativitate și tehnologie, este important de menționat că tehnologia este utilizată ca instrument pentru atingerea obiectivelor precum câștigarea licitațiilor și obținerea celor mai bune propuneri.
Ștefan Morcov – Hermix: Dacă cerințele și propunerile pentru licitații sunt generate de inteligența artificială, cum vă diferențiați? Cred că diferențierea vine din creativitate. Aveți nevoie de minți umane - echipe de oameni inteligenți, arhitecți tehnici și vizionari care pot genera idei originale și arhitecturi inteligente. Instrumentele pot ajuta la transpunerea acestor idei pe hârtie, dar conceptele originale trebuie să vină de la oameni.
Există o concepție greșită des întâlnită conform căreia inteligența artificială creează soluții. Deși poate părea creativă uneori, în esență compilează text existent. Trecem de la “Lasă-mă să caut asta pe Google” la “Lasă-mă să-ți întreb asta de la ChatGPT”. Inteligența artificială răspunde cu precizie la multe întrebări, dar compilează informații existente în loc să creeze conținut original.
Ștefan Morcov – Hermix: În ceea ce privește analiza grafurilor, este un subiect pe care l-am învățat în liceu și la universitate - calcularea distanțelor în noduri, algoritmi greedy și așa mai departe. Putem evalua distanța dintre două noduri pe baza contractelor semnate între parteneri și a valorilor acestora, ceea ce duce la obținerea unui scor.
Ștefan Morcov – Hermix: Există multe întrebări care apar. De exemplu, este IA interzisă de către organizații pentru reducerile de propuneri? Nu cred. A existat o scurtă încercare de a restricționa IA în Italia când ChatGPT a apărut pentru prima dată, iar în New York, școlile publice au interzis-o timp de o lună. Cu toate acestea, în cadrul organizațiilor, nu am auzit de interdicții. IA este un instrument util și îl folosim zilnic fără să ne dăm seama.
Ștefan Morcov – Hermix: Tehnologii precum transcrierile și traducerile automate pe Zoom sunt forme de inteligență artificială. Deja folosim inteligența artificială în activitățile noastre zilnice. Nu cunosc organizații care să interzică inteligența artificială în propuneri. Încurajez utilizarea inteligenței artificiale, deși nu cred că este suficient de creativă sau inteligentă pentru a înțelege contextul.
Ștefan Morcov – Hermix: Un comentariu de la Roswan: într-adevăr, oficiul pentru publicații pentru licitații deschise este un cumpărător public modern care adoptă inteligența artificială pentru servicii publice eficiente. Este lăudabil. Învățăm din integrarea inteligenței artificiale de către ei, atât intern, cât și extern.
Ștefan Morcov – Hermix: Sectorul privat tinde să se miște mai repede din diverse motive.
Ștefan Morcov – Hermix: Mai avem câteva întrebări. Care este poziția actuală a achizițiilor publice ale UE în ceea ce privește licitațiile generate de inteligența artificială? Sincer, nu știu. Dacă cineva are perspective, vă rog să le împărtășiți. Bănuiesc că nu există un consens în această privință.
Rudolf de Schipper: Sunt de acord că nu există un consens general. Din perspectiva unui cumpărător obiectiv, dacă poți oferi cea mai bună propunere folosind inteligența artificială, fă-o. Cu toate acestea, un cumpărător mai centrat pe om ar putea prefera să te concentrezi pe cererea de ofertă.
