W środę, 26 października 2022 r., odbyło się w Warszawie Public Inspiration Day, mające na celu popularyzację wykorzystania nowych technologii, w szczególności narzędzi analitycznych i sztucznej inteligencji, w sektorze publicznym.

Podczas spotkania zaprezentowane zostały następujące tematy:

1. Światowe trendy w AI i analityce – wykład prowadzony przez Zbigniewa Wyszomierskiego i Piotra Kaczyńskiego (SAS Poland) stanowił inspirację do wykorzystania analityki i AI w sektorze publicznym. Prowadzący zaprezentowali zasady działania sztucznej inteligencji w analityce oraz pokazali, jak technologie oparte na AI funkcjonują w praktyce analizy danych. Celem prezentacji było przekonanie publiczności, że sztuczna inteligencja nie ma zastąpić człowieka, ale ułatwić mu wykonywanie najbardziej powtarzalnych i żmudnych czynności. Wykładowcy wskazywali także na konieczność stosowania takich algorytmów, które będą potrafiły wykazać, jakie czynniki wpłynęły na ich wybory.
2. Grupa robocza ds. sztucznej inteligencji przy KPRM – podsumowanie prac oraz plany na przyszłość – Halszka Suszek – Borkowska oraz Sylwia Stefaniak (koordynatorki GRAI) przedstawiły organizację i działalność grupy roboczej rządu ds. AI. Pokazały m.in., jak dzieli się grupa, jakie ma zadania, jakie materiały publikuje oraz jak działa portal sztucznej inteligencji. Zachęciły także do udziału w pracach GRAI.
3. Prezentacja Informatycznego Centrum Edukacji i Nauki – Marek Charążka, Dyrektor ICEiN zapoznał publiczność z działaniami swojej organizacji oraz systemami, jakie prowadzi. Zwracał szczególną uwagę na rolę analityki jako narzędzia do lepszej organizacji i rozwoju systemu szkolnictwa.
4. Nowości w technologii SAS – Artur Skalski (SAS Poland) zaprezentował narzędzia analityczne, w tym oparte na AI. Zapoznał publiczność z ich funkcjonalnościami oraz możliwościami m.in. w sferze transformacji danych.
5. AI w sektorze administracji publicznej – Łukasz Hoppe (COIG S.A.) zapoznał odbiorców z narzędziami przeznaczonymi dla samorządów terytorialnych i administracji publicznej, uwzględniającymi specyfikę wykonywania zadań publicznych. Omawiał takie funkcjonalności jak wizualizacja, ekstrakcja danych, automatyczne wykrywanie podobnych spraw po słowach kluczowych czy automatyzacja podejmowania decyzji.
6. Koncepcja Citizen Data Scientist – Marek Ruciński (SAS Poland) omówił sposób na poszerzenie zdolności analitycznych organizacji, w szczególności jednostki publicznej, przez wzmocnienie kompetencji zatrudnionej w niej kadry. Rozwiązanie takie to interesujący pomysł w dobie rosnącej ilości danych i małej dostępności (również ze względów finansowych) zewnętrznych analityków. W jego ocenie, rozwinięcie umiejętności kadry merytorycznej (np. osób zajmujących się danymi geograficznymi w gminie lub osób potrafiących w sposób zaawansowany wykorzystywać dostępne w biurze narzędzia analityczne), a także taka organizacja jednostki, aby zapewnić efektywne wykorzystanie nowych możliwości, mogą uniezależnić jednostkę od zewnętrznych analityków. Prowadzący podkreślił konieczność dobrego opracowania wewnętrznych polityk oraz zapewnienia odpowiednich narzędzi i szkoleń osobom, które miałyby zajmować się analizą danych w jednostce.
7. Odporność państwa w wymiarze cyfrowym – Krzysztof Malesa (Microsoft) podkreślił konieczność oparcia budowy odporności (zarówno w wymiarze organizacji, jak i państwa) na aktualnej analizie ryzyka, uwzględniającej wojnę za wschodnią granicą. Jako wytyczne do budowania odporności w wymiarze cyfrowym wskazał wymogi NATO (7 Baseline Requirements), Narodowy Program Ochrony Infrastruktury Krytycznej oraz zasadę Zero – Trust (NIST). Wskazał, że odporność jest wielowymiarowa i skomplikowana, jej wzmacnianie wymaga połączenia zasad z wielu sektorów (NATO, Polska i biznesu). Jej trzema filarami powinny być organizacja, ludzie i  technologia.
8. Wykorzystanie zaawansowanej analityki i AI w sektorze zdrowia – Mariusz Dzieciątko (Gabor Software) omówił możliwości zastosowania AI w sektorze zdrowia: w diagnostyce, badaniach naukowych, usprawnianiu procesów zarządzania, wsparciu pacjenta oraz personelu medycznego. Wskazał przykłady użycia sztucznej inteligencji w szczególności w tej ostatniej kategorii.