Kada govorimo o modernim softverskim rešenjima, teško je zamisliti da neka od njih nisu u određenoj meri oslonjena na tehnike mašinskog učenja. Bilo da se radi o automatizaciji poslovnih procesa, personalizaciji korisničkog iskustva ili prediktivnoj analitici, algoritmi mašinskog učenja danas oblikuju način na koji se softver razvija, plasira i koristi.
Ali, koliko zapravo razumemo uticaj ovih algoritama na tržište? Da li zaista znamo koliko često softver donosi odluke umesto nas?
Od statičkog koda do adaptivnih sistema
Tradicionalni softver funkcioniše po strogo definisanim pravilima – unos podataka, obrada prema zadatim algoritmima, izlazna vrednost. Mašinsko učenje uvodi novu dimenziju. Umesto da se oslanja na unapred kodirane instrukcije, softver sada može učiti iz podataka, prilagođavati svoje ponašanje i optimizovati sopstvene procese.
Primer? Zamislimo klasičnu aplikaciju za detekciju prevara u bankarskom sistemu. Prethodne generacije softvera radile su na bazi fiksnih pravila – ako transakcija premašuje određeni prag, označava se kao sumnjiva. Danas, algoritmi mašinskog učenja analiziraju milione transakcija u realnom vremenu, otkrivaju obrasce koji nisu eksplicitno definisani u kodu i samostalno prilagođavaju kriterijume za prepoznavanje prevara.
Sofisticiraniji? Svakako. Efikasniji? Nesumnjivo. Ali, gde su granice?
Izazovi i nepredvidivost algoritama
Mašinsko učenje nije nepogrešivo. Modeli donose odluke na osnovu podataka na kojima su trenirani, a ti podaci nisu uvek reprezentativni, tačni ili nepristrasni.
Setimo se primera automatskog prepoznavanja lica koje su razvile velike tehnološke kompanije. Iako su algoritmi pokazali izuzetne rezultate, u praksi su demonstrirali sklonost ka greškama kada su u pitanju određene etničke i demografske grupe. Razlog? Neuravnoteženost podataka korišćenih u obuci modela.
Dakle, možemo li dopustiti da se kritične odluke u potpunosti oslanjaju na ove sisteme? Da li softver koji „uči iz podataka“ može preuzeti odgovornost za odluke koje donosi?
Softver budućnosti – između autonomije i kontrole
Mašinsko učenje je nesumnjivo transformisalo način na koji se softver razvija i primenjuje. Međutim, kao i kod svake tehnologije, ključ nije samo u mogućnostima koje nudi, već i u načinu na koji ih koristimo.
Softverska industrija danas stoji pred pitanjem – da li kreirati potpuno autonomne sisteme ili osigurati ljudsku superviziju u ključnim tačkama? Možda je rešenje negde između – algoritmi mašinskog učenja kao snažni asistenti koji analiziraju, predlažu i optimizuju, ali ne donose konačne odluke bez ljudskog nadzora.
Bilo kako bilo, jedno je sigurno – softverski proizvodi više neće biti isti. A oni koji razumeju kako da usklade moć algoritama sa odgovornošću razvoja, oblikovaće budućnost tržišta.
Autor: Ognjen Tomić, član Udruženja e-Razvoj
Ognjen Tomić je mladi istraživač u oblasti informacionih tehnologija, veštačke inteligencije i MLOps-a i doktorant na IT studijama. Profesionalno iskustvo stekao je kroz rad na istraživačkim projektima, vođenje IT tima za Erasmus+ program i objavljivanje naučnih i stručnih radova. Autor je više softverskih rešenja, uključujući Smart Start, aplikaciju za analizu tržišta i preporuku lokacija za pokretanje biznisa. Poseduje iskustvo u administraciji WordPress sistema, predavanju informatike i razvoju softverskih projekata u različitim oblastima. Ognjen Tomić je član Udruženja e-Razvoj.