W tym odcinku omawiam sytuację w branży IT na podstawie ostatnich doświadczeń i wydarzeń, w których uczestniczyłem.

Transkrypcja odcinka

Cześć, nazywam się Krzysztof Rychlicki-Kicior i witam cię serdecznie w podcaście „Software z każdej strony”, w którym dowiesz się, jak łączą się ze sobą świat biznesu i IT.

To jest odcinek 43., przemyślenia na temat stanu branży – jesień 2023. W przypadku niektórych podcastów mam takie wrażenie, że autorzy starają się nie mówić za wiele o tak zwanej kuchni, czyli tego, w jaki sposób przygotowują swoje materiały. Może chcą, aby to było takie doświadczenie ze sfery sacrum. Ja nie czuję takiej potrzeby, żeby również opowiadać o wszystkim, natomiast zdarza mi się czasem wspomnieć o tym, z jakim wyprzedzeniem przygotowuję, nagrywam odcinki. Zwłaszcza dzisiaj jest dobry ku temu moment, bo kończy się akurat pierwszy tydzień października, Polscy siatkarze zapewniają sobie awans na olimpiadę, a ja jestem z kolei po konferencji SoDA, Software Development Association Poland, czyli organizacji pracodawców usług IT, w ramach której działam już od ładnych paru lat na rzecz branży, ale też na rzecz rozwoju oprogramowania jako takiego, propagowania software'u, po to, aby, mówiąc w takim największym skrócie, ludzie lepiej rozumieli, po co i w jaki sposób używać oprogramowania.

Na konferencji miałem przyjemność brać udział w panelu na temat zastosowań AI w sektorze publicznym. A to z kolei, to wystąpienie, ten udział miał związek z raportem opublikowanym przez SoDA AI Research Group na ten sam temat, w którego to raportu radzie programowej byłem, no i skorzystałem tutaj zarówno ze swojego doświadczenia, ze swojej wiedzy na temat AI, jak i doświadczenia, powiedzmy, pisarskiego, wszystkich książek, artykułów, które pisałem, aby zadbać o jak największą jakość tego raportu.

Skoro zrobiłem już tak zwany shameless plug, czyli odrobinę samochwalstwo, to dodam też, że konferencja, zresztą jak zawsze, była okazją do obserwowania trendów, wymiany poglądów, no i do wyciągnięcia pewnych wniosków, nie da się ukryć. I dla mnie jest to też taki wyjątkowy moment, skoro już taka prywata, to po całości, bo ten początek października to taki pierwszy moment i ten odcinek jest pierwszym, który nagrywam po zakończeniu pełnienia przeze mnie funkcji dziekana na Akademii Ekonomiczno-Humanistycznej w Warszawie. Niezwykle intensywne 3 lata są już za mną, aczkolwiek w środowisku akademickim dalej na tej samej uczelni pozostaję jako tylko, można powiedzieć, adiunkt, wykładowca. Natomiast nie da się ukryć, że spory oddech, można powiedzieć, po mojej stronie, sporo zmian, myślę też, nie jedynych. Mówię o tym nie tylko, żeby się pochwalić czy zrobić taki update, ale to skłoniło mnie do różnych przemyśleń, których właśnie w ostatnim czasie mam dość sporo. Teraz może nie wszystkie, ale część z nich, kluczowych, chciałbym teraz przedstawić.

Konferencje SoDA mają miejsce jesienią, na przełomie września i października. Nietrudno zauważyć, że rok temu na tej samej konferencji mało kto rozmawiał o wielkich modelach językowych, o sieciach generatywnych, choć one już przecież istniały. Były usługi bodajże GitHub Copilot, już był używany. Natomiast niedługo potem doszło do tej małej rewolucji i jednak widać pewien wpływ, mimo że to już sporo czasu minęło, pewne kwestie się poukładały. Natomiast warto też zauważyć, że choć rozmawialiśmy o AI, siłą rzeczy ten panel jest tego dowodem, również tej generatywnej sztucznej inteligencji, no nie był to jedyny temat, ponieważ wiele różnych trendów daje się zaobserwować, nie tylko zresztą na tej konferencji, ale w ogóle w biznesie.

Podstawową kwestią, która ma obecnie kluczowe znaczenie, jest przede wszystkim znalezienie zastosowań sztucznej inteligencji, nie tylko tej generatywnej, ale też tej, powiedzmy, analitycznej. Analityczna AI, skoro tak ją nazwałem, to tak może będę kontynuował, to są te modele, te algorytmy, które polegają na uzyskaniu pewnych informacji z przedstawionych danych wejściowych, z obrazów, z nagrań, z dźwięków czy też z jakichś baz danych, a nie na generowaniu informacji na podstawie jakiegoś prompta. Czyli można powiedzieć tutaj, że w tych generatywnych mechanizmach mamy dużo outputu, chciałoby się rzec po Informatycznemu, dużo treści generowanych na podstawie małych informacji wejściowych, a jeśli chodzi o tą analityczną AI, to mamy sytuację odwrotną, duże ilości danych, a stosunkowo mała ilość informacji na wyjściu, będąca rezultatem takiego modelu.

Przełom, który niewątpliwie miał miejsce w listopadzie, w grudniu poprzedniego roku, związany z usługą Chat GPT, w ogóle z wielkimi modelami językowymi był spory, ale jego istota tak naprawdę polegała na tym, że duży efekt osiągnięto w krótkim czasie. Była to po prostu kwestia premiery tego narzędzia. W dodatku była to premiera narzędzia, które może być z łatwością używane przez w zasadzie każdego, kto umie wpisać tekst na klawiaturze. Natomiast warto zauważyć, że istotna ewolucja, niewątpliwie wolniejsza, ale dokonuje się już od ponad dekady, gdzie algorytmy głębokiego uczenia zaczęły dominować obok jakby tradycyjnego uczenia maszynowego. Poza branżą ten trend nie został tak bardzo odnotowany, bo po prostu działo się to wszystko wolniej. Chociaż wiele algorytmów, które chociażby obecnie zajmują się rozpoznawaniem obiektów na obrazkach, przez całe dekady takiego zadania nie sposób było rozwiązać. A potem pojawiły się właśnie takie sieci głębokie, które po prostu sobie z tym problemem radzą.

Mimo że ta rewolucja, że to zainteresowanie sztuczną inteligencją tak bardzo wzrosło, to poza wieloma takimi dość prostymi wdrożeniami, tak naprawdę nakładkami na usługi typu Chat GPT, takie bardziej rozbudowane, większe wdrożenia nie zaczęły pojawiać się od razu jak grzyby po deszczu, tak samo jak szybko pojawił się właśnie Chat GPT. Zaczęto rozmawiać o tej technologii zarówno pod kątem takich błyskawicznych właśnie, ale prostych wdrożeń, przez aspekty związane z prawami autorskimi, które dalej stanowią pewien problem, aż po uregulowanie w ogóle wszelkich działań związanych ze sztuczną inteligencją, co ma niezwykle istotne znaczenie w kontekście AI Act. Co ważne, chociaż to się często właśnie tak w gdzieś w rozmowach utożsamia, że nastąpił taki wybuch, eksplozja sztucznej inteligencji, to jest też AI Act, ale tak naprawdę ten akt prawny, te regulacje są przygotowywane od roku 2021, więc zauważalnie wcześniej.

Też na konferencji SoDA miałem okazję wysłuchać prelekcji na ten temat i no niestety, stety niestety w sumie dużo pewnych regulacji, ograniczeń pojawia się w kontekście właśnie stosowania sztucznej inteligencji. Z jednej strony jest to dobre, bo my też gdybyśmy zostawili kompletnie możliwość tworzenia systemów samym sobie, to mogłoby to pójść w bardzo niebezpieczną stronę, związaną też z pewnego rodzaju inwazją prywatności, z wprowadzeniem systemów, które podejmują decyzje, co do których nie jesteśmy świadomi, jak działają. Natomiast z drugiej strony będzie to sporo formalności, będzie to sporo procedur, które będzie trzeba spełniać przy tworzeniu takich systemów, a co za tym idzie, zwiększy to ich koszt. To z pewnością nie jest taka kolejna regulacja typu cookies, ciasteczka w przeglądarce, gdzie prostu klika się przyciski już. Natomiast z jednej strony także mówię o tym pod tym kątem, że fajnie, że ten świat AI staje się ukształtowany od strony formalnej, natomiast z drugiej strony trzeba się zastanowić, jak podejdą do tego inne kraje, Stany, Chiny, no i w ogóle jeszcze inne, mniejsze kraje, gdzie te regulacje mogą po prostu nie zaistnieć.

Wspomniany dokument nie ma jeszcze ostatecznej postaci na ten moment nagrywania odcinka, więc nawet trudno tak w pełni przywiązywać się do tych wszystkich zapisów. Natomiast to, co jednak rzuca się w oczy, jeśli chodzi o w ogóle świat sztucznej inteligencji, to właśnie to, że nie mamy tak dużej liczby wdrożeń sztucznej inteligencji w ramach różnych projektów informatycznych. Mamy oczywiście innowacyjne startupy. Są przykłady wdrożeń też w korporacjach, tak jak szybko dosyć Zalando chociażby zaadaptowało jako asystenta. Natomiast trudno mówić tu o takim masowym podejściu, że nagle po pół roku wszyscy to AI mają. Oczywiście też jest tak, że część firm może używać, ale po prostu gdzieś wewnętrznie i tego nie widać. Natomiast moim zdaniem ta wolna adopcja wynika głównie z tego, że o ile cyfryzacja, digitalizacja przedsiębiorstw czy organizacji jako taka, można powiedzieć, że gdzieś tam wchodzi pod te strzechy nawet mniejszych firm, nawet tych firm, które nie stawiają sobie za cel takiej modernizacji, po prostu trudno uciec od komputerów, od systemów informatycznych, to AI to jest jednak szczebel albo i dwa wyżej. Bo nie dość, że temat dla przeciętnego człowieka, przedsiębiorcy nawet jest bardziej zaawansowany, to jeszcze żeby wdrożyć to AI, to nie wystarczy kupić komputera i zainstalować oprogramowania, i szybko pokazać, jak się go używa. Wdrożenie takiego AI wymaga zrozumienia, co można osiągnąć za pomocą poszczególnych narzędzi sztucznej inteligencji, jakie dane są do tego potrzebne, co jest przecież kluczowe, i ile to może też oczywiście kosztować. Biorąc pod uwagę, że same techniki sztucznej inteligencji się zmieniają, one wciąż ewoluują, to nic dziwnego, że ten świat jest wciąż trochę takim Dzikim Zachodem.

No i właśnie wspomniany raport, odwołuję się do niego często, ale Jestem całkiem dumny z tego, co wszyscy w tej grupie AI-owej osiągnęliśmy, ten raport ma być takim dowodem na to, że tych wdrożeń, przykładów wdrożeń jest coraz więcej. Natomiast nawet ważniejsze od tego jest pokazanie bardzo konkretnych case'ów, przykładów nie tylko tak naprawdę w kontekście sektora publicznego, choć troszkę na nim się skupiliśmy, ale przecież w bardzo podobnych sytuacjach również w sektorze prywatnym, w biznesie można te i podobne usługi wdrażać. Tutaj warto zauważyć, że w trakcie opracowywania tego raportu, w ramach którego pracowało kilkadziesiąt osób z różnych firm, kilkunastu bodajże firm, no to właśnie okazało się, że wcale to generatywne AI nie jest aż tak często spotykane. Przykłady jego oczywiście też są bardzo fajne. Natomiast właśnie ta analityczna sztuczna inteligencja używana do rozpoznawania informacji, do pozyskiwania informacji, rozmaitych wzorców, te zadania też trzymają się dobrze. To jest ważne, bo jeśli chcemy na przykład wykrywać choćby niebezpieczne informacje w Internecie czy jakąś rosyjską propagandę, to tutaj właśnie w takich zastosowaniach AI jest niezastąpiona. Tak czy siak zainteresowanych zapraszam na stronę sodapl.com, gdzie raport będzie dostępny do pobrania. Myślę też, że w social mediach będzie udostępniany. Sam też na pewno ten raport będę udostępniał. W momencie, w którym będziecie słuchać tych słów, to już będzie pewnie udostępniony, więc zachęcam.

No dobrze, bo po raz kolejny rozgadałem się na temat sztucznej inteligencji, ale to jednak nie jest taki jedyny aspekt przyszłości, o którym warto rozmawiać. Ważne jest też swoją drogą trwające od listopada/grudnia minionego roku, podobnie jak Chat GPT, (czyżby przypadek? Nie do końca na pewno), natomiast właśnie trwające od wtedy spowolnienie w branży IT , które zaowocowało gdzieniegdzie zwolnieniami, na pewno też wpłynęło na rekrutację. I tutaj jest pytanie, co będzie w przyszłości. Ludzie z IT nie da się ukryć, że wyzwań się nie boją. To już ostatnie lata, pandemia, wojna pokazują, że my jako branża jesteśmy dość elastyczni i otwarci na różne wyzwania. Natomiast ten dość popularny, skalowalny i wydawało się, że świetny model biznesowy, przez pewien czas może był, gdzie tak jakby tylko było takie pośrednictwo trochę, ale wiele, wiele firm właśnie skupiało się na tym, żeby jak najwięcej osób pozyskać do siebie, jak najwięcej klientów złapać, a jakby forma pracy była czasami, gdzieniegdzie oczywiście, mniej istotna. Natomiast można powiedzieć, że takie usługi troszkę cieńsze, chciałoby się powiedzieć, jak body leasing, wypożyczanie ludzi czy nawet dostarczanie całych zespołów projektowych będą coraz trudniejsze, bo coraz mniejszy popyt na takie usługi się pojawia. Natomiast, jak to zresztą w ogóle w biznesie, dostarczanie usługi kompleksowej, całkowitej, taki on stop shop może się okazać pewną wartością wygrywającą.

A z czego to w ogóle wynika? No cóż, koszt pracy specjalistów, zwłaszcza programistów, jest, jaki jest. Już nawet żarty krążą na ten temat. Jednocześnie świat nasyca się z czasem coraz większą liczbą gotowych do użycia aplikacji, usług, SAS-ów i tym podobnych. Czasami żartuję sobie, że software house’y, czyli takie firmy jak nasza, trochę same sobie zgotowały ten los, bo pomagając, oczywiście komercyjnie, ale pomagając wielu startupom i przedsięwzięciom, z których sporo się udało, doprowadziły do sytuacji, że potem te inne firmy, końcowi klienci, zamiast stworzyć sobie jakieś oprogramowanie, to wolały skorzystać na przykład z usługi startupów, które mogło być po prostu tańsze.

Jednocześnie warto pamiętać, że tworzy się taki nowy obszar, o którym mówią też coraz szerzej inni w branży, który ja też staram się w pewien sposób promować. I to jest taki obszar, który w tych naszych kochanych software house’ach pojawiał się już do tej pory. Dlatego ja tak mówię, to jest taki nowy stary obszar. Natomiast mówię, krótko mówiąc, o takim konsultingu, doradztwie, czyli odejścia od tego, że my dostarczamy software zgodnie z jakimś tam wymaganiami, a raczej, że nie tylko to jest esencją, tylko przejście na trochę wyższy poziom i skupienie się na tym, co firma chce uzyskać, w jaki sposób firma ma przejść z punktu A do punktu B, jak to się mówi często w konsultingu, jak wprowadzić zmianę w organizacji, oczywiście z założenia koncentrując się na środkach cyfrowych przede wszystkim, natomiast już mniej koncentrując się na takim oprogramowaniu dedykowanym, ale tak naprawdę wdrażającą to, co trzeba. Może to być oprogramowanie na miarę, może to oprogramowanie gotowe, jakaś mieszanka tych dwóch powyższych, a może LockOut KnockOut, a może po prostu wystarczy optymalizacja tego, co dana organizacja ma.

Oczywiście ktoś może powiedzieć, że tak to zawsze powinno było wyglądać, że ten software development powinien być stosowany tam, gdzie jest faktycznie potrzebny. No ale powiedzmy sobie szczerze, w poprzedniej dekadzie czasami po prostu taniej było zrobić oprogramowanie od zera, niż zastanawiać się, poświęcać czas na konsulting, na jakieś wdrożenia gotowców. Natomiast w związku ze wzrostem kosztów do tamtych czasów już nie wrócimy. Ten model był popularny na rynku, można go było bardzo łatwo skalować, dostarczając mniej lub bardziej autonomiczne zespoły, samodzielne. Natomiast to jest teraz za drogie i trzeba szukać po prostu nowych dróg.

I to jest chyba jedna z ważniejszych refleksji ostatnich dni, tygodni, nawet miesięcy. Bo digitalizacja świata, ucyfrowienie, cyfryzacja to zjawisko, od którego odwrotu nie ma tak naprawdę. Zwłaszcza od czasów pandemii, która jakby potwierdziła ten trend. Natomiast to, w jaki sposób te potrzeby cyfrowe będą zaspokajane, to już zupełnie inna bajka.

I na tym kończę ten dzisiejszy odcinek. Takie ładne zdanie tu mi się akurat ułożyło wcześniej. Czasami takie różne sentencje wpadają na myśl. Natomiast ten temat nie jest z pewnością przypadkowy, a przemyślenia w nim zawarte, materializują się, można powiedzieć, będą miały wpływ na moje i nasze, myślę, [ns 00:20:31] działania zarówno w tym najbliższym, jak i dalszym horyzoncie czasowym. W nie tak długiej przyszłości myślę, że przekonacie się, co mam na myśli, a póki co, jak to się mówi, stay tuned. I cóż, na dziś dziękuję zatem za uwagę. Kłaniam się nisko i do usłyszenia.

KONIEC