#Solvers of PwC - Adam Kňaze
Adam Kňaze je Senior AI & Data Analytics konzultant v Advanced Technology Solutions tíme PwC. Vo svojej práci sa venuje hlavne témam ako computer vision, čiže spracovaniu obrazu alebo vizuálnych dát, napríklad satelitných a leteckých snímok. Jeho úlohou je pomocou AI a priestorových dát prinášať riešenia pre klientov, ktorí potrebujú vedieť, čo sa deje „v teréne“.
img1
Si súčasťou AI tímu, ako využívaš v práci umelú inteligenciu?
V našom tíme sa zaoberáme digitalizáciou a snažíme sa veci automatizovať. Naším cieľom je v tomto nahradiť niektoré repetitívne činnosti počítačom, aby ich nemuseli robiť ľudia. Pri štandardných postupoch a algoritmoch často narazíme aj na to, že jednoducho nestačia. Vtedy prichádza na rad umelá inteligencia.

Vieš nám uviesť konkrétny príklad, ako využívaš AI? V čom ti pomáha?
Pri niektorých projektoch sme pracovali s leteckými snímkami z celej krajiny. Slovensko nie je až taká veľká krajina, ale predstav si, že by si si musel skontrolovať každý štvorcový meter manuálne. To by, samozrejme, pre človeka nedávalo zmysel. Vďaka umelej inteligencii vieme takéto činnosti, ktoré boli niekedy výhradnou doménou ľudí, plne automatizovať.

Čiže učíte umelú inteligenciu preberať niektoré úlohy, ktoré robili ľudia?
Tu je kľúčové slovo „naučiť“. V tom je rozdiel medzi umelou inteligenciou a klasickými algoritmami. Algoritmus funguje tak, že ty povieš počítaču, čo má presne spraviť. Jednoducho mu dáš zoznam pokynov. AI funguje iným spôsobom. Ty vytvoríš program, ktorý je schopný učiť sa sám. Potom mu ukážeš veľmi veľa príkladov. Opakovane mu ukazuješ rôzne vstupy a on ti vytvorí výstupy. Najprv bude jeho odpoveď pravdepodobne hlúposť. Ty mu však vždy povieš, čo malo byť správnym výsledkom. A on si podľa toho pomení svoje parametre tak, aby bola nabudúce jeho odpoveď lepšia.
Ako dlho pracujete s umelou inteligenciou?
Náš špecializovaný AI tím existuje zhruba päť rokov. Ja som jeho súčasťou asi tri roky.
​​​​​​​
Aký je rozdiel medzi AI, ktorú využívate vy, a teraz obľúbenými open AI platformami (Chat GPT atď.)?
Rozdiel je v tom, že naše modely sú väčšinou prispôsobené alebo určené na riešenie jednej konkrétnej úlohy. Spomínal som príklad so satelitnými snímkami. Máme umelú inteligenciu, ktorá rozpoznáva budovy a iné objekty. Povie ti, že toto je les a toto je zas niečo iné. Ona má jednu úlohu, na ktorú bola trénovaná. Modely ako ChatGPT sú všeobecnejšie. Vývojári im dali obrovské množstvo dát a jednoduchú úlohu (predpovedaj ďalšie slovo vo vete). A keď ich natrénovali, tak potom pol roka objavovali, aké všetky úlohy to vlastne dokáže riešiť. Takéto riešenia sú skvelé svojou univerzálnosťou, je tam však väčší problém zistiť, prečo sa model rozhodol tak, ako sa rozhodol, sú menej transparentné.
Nebojíš sa, že voľne dostupné technológie o chvíľu nahradia vaše riešenia?
Nie, úplne sa toho nebojím. Je otázkou, ako dlho tie technológie budú voľne dostupné. Náklady na prevádzkovanie serverov na ich výpočty nie sú malé. V konečnom dôsledku to niekto bude musieť zaplatiť. Veľakrát to bude súčasť komerčných riešení, ktoré už používame. MS Office bude za teba robiť veľa vecí, ktoré sme museli doteraz robiť manuálne, mailový klient napíše za teba bez problémov e-mail etc. Na druhej strane, klasický biznis bude vždy potrebovať nejakú formu customizovaného riešenia. A na tie sme sa vždy zameriavali aj my.

Nahradí AI ľudí? Musia sa báť ľudia o prácu?
Niektorí určite áno. Repetitívne práce s malou pridanou hodnotou budú určite z nejakej časti nahradené. Zároveň sme stále dobrí v prispôsobovaní sa novým situáciám a v riešení problémov. Ak sa stretneme s novým problémom, s ktorým sme sa doteraz nestretli, vieme naň lepšie reagovať. Vieme tiež lepšie zdôvodniť to, čo robíme. Zatiaľ teda máme prevahu.

V rámci Satelitného Monitoringu ste pripravovali aj projekt v oblasti vodárenského priemyslu. Vieš nám o ňom povedať viac?
Pointou bolo, že na Slovensku platíš za zrážkovú vodu, ak ju odvádzaš do kanalizácie. Keď prší a voda dopadá na trávnatú plochu alebo voľnú zem, vsiakne a ostáva v krajine. Ale ak dopadne na asfalt, strechu alebo iný pevný povrch, väčšinou skončí v kanalizácii a neskôr v čistiarni. Čiže sa za ňu platí ako za odpadovú vodu. A teda výpočet toho, koľko zrážkových vôd si odviedol do kanalizácie, závisí od toho, koľko máš pevného povrchu na pozemku. Problém vodární je ten, že nemajú evidenciu o zastavaných plochách odberných miest. Pomocou leteckých a satelitných snímok v spojení s AI vieme rozpoznávať povrchy na akomkoľvek mieste. Keď sme už mali tieto dáta, doplnili sme ich o údaje z katastra, vodární a o to, čo nahlásili majitelia nehnuteľností. Ak niekto nahlásil, že má zastavanú plochu 50 metrov a v realite to bolo 200, vieme klientovi ukázať, že na vybraných miestach sú disproporcie.

Ak by sa chcel niekto stať tvojím kolegom, musí mať vyštudovanú technickú školu?
Nejaký technický background je nutný, lebo v konečnom dôsledku robíme technické riešenia. Keď príde za nami klient s nejakým problémom, snažíme sa mu navrhnúť nielen riešenie, ale aj zabezpečiť implementáciu. Čo sa týka umelej inteligencie, dôležité je, aby sa človek o túto tému zaujímal. Dôležitý je aj prehľad v dátových analýzach. Všetko toto sa dá získať samoštúdiom, ale v škole je to najjednoduchšie.

Čo ťa na práci v PwC baví?
Práca ma baví vďaka tímu a aj preto, že mám široký záber vecí, ktorým sa môžem venovať. Od implementácie cez dizajn až po komunikáciu s klientom. Keď sa nejaký z mojich projektov dostal do produkčnej fázy, som zároveň aj product ownerom. To široké spektrum možností sa mi na mojej práci páči.

Práca v konzultingu alebo čisto technologickej firme?
Technologický konzulting má veľkú výhodu v spomínanej rôznorodosti. Vyskúšaš si viac vecí. V čisto technologickej firme veľakrát pracuješ na nejakom produkte, ktorý si tá firma vytvorila. Robíš na jednej veci dlhodobo. V konzultingu máš možnosť stretnúť sa s viacerými oblasťami a technológiami. Pracuješ na viac projektoch, niektoré trvajú pár mesiacov, iné niekoľko rokov. Ak by som ostal pracovať ako programátor, zlepšoval by som sa v programovaní určite viac ako teraz. Na druhej strane, bolo by to pre mňa veľmi úzke zameranie na jednu doménu. V PwC je to iné. Práca je tu tiež spojená s rýchlym učením sa. Predtým som napríklad nikdy nerobil so satelitnými snímkami. Keď som nastúpil do firmy, môj líder mi ukázal projekt a povedal mi, že by mohlo byť zaujímavé využívať satelity. „Pozri sa, či sa tam nedá niečo spraviť,“ bolo finálne zadanie. Musel som sa zrazu naučiť, ako také snímky fungujú, ako pracovať s priestorovými dátami atď. Ak sa človek rád učí nové veci, baví ho rôznorodosť, konzultantský sektor vie byť zaujímavejší.

Máš nejaký vysnívaný projekt?
Akýkoľvek projekt, v ktorom môžem vymýšľať riešenie od podlahy. Cítiť za ním „ownership!“. To je pre mňa asi najpodstatnejšia a najviac zmysluplná vec. Keď vidíš, že tvoj projekt na konci dňa prináša nejakú hodnotu.