Zasoby dla rozwoju biznesu

29 listopada 2025 r.

Regulowanie tego, co nie zostało stworzone: czy Europa ryzykuje technologiczną nieistotność?

Europa przyciąga zaledwie jedną dziesiątą globalnych inwestycji w sztuczną inteligencję, ale twierdzi, że dyktuje globalne zasady. Jest to "efekt Brukseli" - narzucanie zasad na skalę planetarną poprzez siłę rynkową bez napędzania innowacji. Ustawa o sztucznej inteligencji wchodzi w życie zgodnie z rozłożonym w czasie harmonogramem do 2027 r., ale międzynarodowe firmy technologiczne reagują kreatywnymi strategiami unikania: powołując się na tajemnice handlowe, aby uniknąć ujawnienia danych szkoleniowych, tworząc zgodne technicznie, ale niezrozumiałe podsumowania, wykorzystując samoocenę do obniżenia klasyfikacji systemów z "wysokiego ryzyka" do "minimalnego ryzyka", forum shopping wybierając państwa członkowskie o mniej rygorystycznych kontrolach. Paradoks eksterytorialnych praw autorskich: UE wymaga, by OpenAI przestrzegało europejskich przepisów nawet w przypadku szkoleń poza Europą - zasada nigdy wcześniej niespotykana w prawie międzynarodowym. Pojawia się "podwójny model": ograniczone wersje europejskie vs. zaawansowane wersje globalne tych samych produktów AI. Realne ryzyko: Europa staje się "cyfrową fortecą" odizolowaną od globalnych innowacji, a obywatele europejscy mają dostęp do gorszych technologii. Trybunał Sprawiedliwości w sprawie scoringu kredytowego odrzucił już obronę "tajemnic handlowych", ale niepewność interpretacyjna pozostaje ogromna - co dokładnie oznacza "wystarczająco szczegółowe podsumowanie"? Nikt tego nie wie. Ostatnie nierozstrzygnięte pytanie: czy UE tworzy etyczną trzecią drogę między amerykańskim kapitalizmem a chińską kontrolą państwową, czy po prostu eksportuje biurokrację do obszaru, w którym nie konkuruje? Na razie: światowy lider w zakresie regulacji AI, marginalny w jej rozwoju. Rozległy program.
29 listopada 2025 r.

Outliers: Gdzie nauka o danych spotyka się z historiami sukcesu

Nauka o danych postawiła ten paradygmat na głowie: wartości odstające nie są już "błędami, które należy wyeliminować", ale cennymi informacjami, które należy zrozumieć. Pojedyncza wartość odstająca może całkowicie zniekształcić model regresji liniowej - zmienić nachylenie z 2 na 10 - ale wyeliminowanie jej może oznaczać utratę najważniejszego sygnału w zbiorze danych. Uczenie maszynowe wprowadza zaawansowane narzędzia: Isolation Forest izoluje wartości odstające poprzez budowanie losowych drzew decyzyjnych, Local Outlier Factor analizuje lokalną gęstość, Autoencoders rekonstruują normalne dane i zgłaszają to, czego nie mogą odtworzyć. Istnieją globalne wartości odstające (temperatura -10°C w tropikach), kontekstowe wartości odstające (wydanie 1000 euro w biednej dzielnicy), zbiorowe wartości odstające (zsynchronizowane skoki ruchu w sieci wskazujące na atak). Równolegle z Gladwellem: "reguła 10 000 godzin" jest kwestionowana - dixit Paula McCartneya "wiele zespołów spędziło 10 000 godzin w Hamburgu bez sukcesu, teoria nie jest nieomylna". Azjatycki sukces matematyczny nie jest genetyczny, ale kulturowy: chiński system liczbowy jest bardziej intuicyjny, uprawa ryżu wymaga ciągłego doskonalenia w porównaniu z ekspansją terytorialną zachodniego rolnictwa. Rzeczywiste zastosowania: brytyjskie banki odzyskują 18% potencjalnych strat dzięki wykrywaniu anomalii w czasie rzeczywistym, produkcja wykrywa mikroskopijne wady, których ludzka inspekcja by nie zauważyła, opieka zdrowotna weryfikuje dane z badań klinicznych z czułością wykrywania anomalii 85%+. Końcowa lekcja: w miarę jak nauka o danych przechodzi od eliminowania wartości odstających do ich zrozumienia, musimy postrzegać niekonwencjonalne kariery nie jako anomalie, które należy skorygować, ale jako cenne trajektorie, które należy zbadać.