Kompleksowy przewodnik dla spo艂eczno艣ci mi臋dzynarodowej dotycz膮cy tworzenia i skalowania wp艂ywowych inicjatyw B+R w dziedzinie SI, obejmuj膮cy strategi臋, talent, infrastruktur臋, etyk臋 i wsp贸艂prac臋.
Kszta艂towanie Przysz艂o艣ci: Globalna Perspektywa Budowania Bada艅 i Rozwoju Sztucznej Inteligencji
Sztuczna Inteligencja (SI) nie jest ju偶 koncepcj膮 teoretyczn膮; to transformacyjna si艂a przekszta艂caj膮ca przemys艂, gospodarki i spo艂ecze艅stwa na ca艂ym 艣wiecie. Dla narod贸w i organizacji, kt贸re chc膮 wykorzysta膰 jej potencja艂, budowanie solidnych zdolno艣ci w zakresie Bada艅 i Rozwoju (B+R) SI jest najwa偶niejsze. Ten post oferuje globaln膮 perspektyw臋 na fundamentalne elementy, strategiczne rozwa偶ania i operacyjne najlepsze praktyki dotycz膮ce ustanawiania i skalowania efektywnych B+R SI, skierowan膮 do zr贸偶nicowanej mi臋dzynarodowej publiczno艣ci.
Imperatyw B+R SI w Zglobalizowanym 艢wiecie
W XXI wieku przyw贸dztwo technologiczne jest nierozerwalnie zwi膮zane z konkurencyjno艣ci膮 gospodarcz膮 i bezpiecze艅stwem narodowym. SI reprezentuje awangard臋 tej ewolucji technologicznej. Kraje i korporacje, kt贸re strategicznie inwestuj膮 w B+R SI, pozycjonuj膮 si臋 do rozwi膮zywania z艂o偶onych wyzwa艅, tworzenia nowych rynk贸w i uzyskiwania przewagi konkurencyjnej. Od post臋p贸w w opiece zdrowotnej i naukach o klimacie po ulepszenia w transporcie i komunikacji, potencjalne zastosowania SI s膮 ogromne i stale si臋 rozszerzaj膮.
Jednak budowanie 艣wiatowej klasy B+R SI nie jest prostym przedsi臋wzi臋ciem. Wymaga wieloaspektowego podej艣cia, kt贸re uwzgl臋dnia:
- Wizj臋 strategiczn膮 i d艂ugoterminowe planowanie.
- Kultywowanie wykwalifikowanej i zr贸偶nicowanej puli talent贸w.
- Ustanowienie najnowocze艣niejszej infrastruktury.
- Poruszanie si臋 po z艂o偶onych implikacjach etycznych i spo艂ecznych.
- Wspieranie ekosystemu opartego na wsp贸艂pracy.
Ten przewodnik zag艂臋bi si臋 w ka偶d膮 z tych dziedzin, dostarczaj膮c praktycznych spostrze偶e艅 dla interesariuszy na ca艂ym 艣wiecie.
I. K艂adzenie Fundament贸w: Strategia i Wizja
Zanim zostan膮 poczynione jakiekolwiek znacz膮ce inwestycje, niezb臋dna jest jasna i przekonuj膮ca strategia. Obejmuje to zdefiniowanie zakresu, cel贸w i po偶膮danych wynik贸w wysi艂k贸w B+R SI. Globalna perspektywa wymaga zrozumienia, w jaki spos贸b SI mo偶e rozwi膮zywa膰 zar贸wno uniwersalne wyzwania, jak i specyficzne potrzeby regionalne.
Definiowanie Narodowych i Organizacyjnych Strategii SI
Narodowa strategia SI mo偶e koncentrowa膰 si臋 na obszarach takich jak:
- Wzrost gospodarczy i tworzenie miejsc pracy.
- Wzmacnianie us艂ug publicznych (np. opieki zdrowotnej, edukacji, bezpiecze艅stwa publicznego).
- Adresowanie priorytet贸w narodowych (np. obronno艣ci, zr贸wnowa偶onego rozwoju 艣rodowiska).
- Stanie si臋 globalnym centrum innowacji SI.
Organizacyjne strategie SI, cho膰 cz臋sto bardziej skoncentrowane, powinny by膰 zgodne z szerszymi celami korporacyjnymi i trendami rynkowymi. Kluczowe aspekty to:
- Identyfikacja kluczowych zastosowa艅 SI w firmie.
- Ocena istniej膮cych zdolno艣ci i identyfikacja luk.
- Okre艣lenie po偶膮danego poziomu dojrza艂o艣ci SI.
- Alokacja odpowiednich zasob贸w (finansowych, ludzkich i technologicznych).
Ustalanie Jasnych Cel贸w i Kluczowych Wska藕nik贸w Wydajno艣ci (KPI)
Niejasne cele prowadz膮 do rozproszonych wysi艂k贸w. Cele B+R SI powinny by膰 SMART (Specyficzne, Mierzalne, Osi膮galne, Istotne, Okre艣lone w czasie). Przyk艂ady obejmuj膮:
- Opracowanie nowego algorytmu SI do analizy obraz贸w medycznych z 95% dok艂adno艣ci膮 w ci膮gu trzech lat.
- Uruchomienie chatbota obs艂ugi klienta opartego na SI, kt贸ry skr贸ci czas rozwi膮zywania zapyta艅 o 30% w ci膮gu 18 miesi臋cy.
- Za艂o偶enie laboratorium badawczego, kt贸re publikuje co najmniej pi臋膰 recenzowanych artyku艂贸w naukowych o SI rocznie na konferencjach najwy偶szego szczebla.
Ustanowienie jasnych KPI umo偶liwia ci膮g艂e monitorowanie post臋p贸w i u艂atwia oparte na danych dostosowania strategii.
Zapewnienie Poparcia Interesariuszy i Finansowania
Skuteczne B+R SI wymaga trwa艂ego zaanga偶owania. Obejmuje to zapewnienie poparcia od:
- Organ贸w rz膮dowych i decydent贸w.
- Lider贸w bran偶y i inwestor贸w z sektora prywatnego.
- Instytucji akademickich i organizacji badawczych.
- Spo艂ecze艅stwa, adresuj膮c obawy i buduj膮c zaufanie.
Zdywersyfikowane modele finansowania, w tym dotacje rz膮dowe, kapita艂 wysokiego ryzyka, partnerstwa korporacyjne i wk艂ady filantropijne, mog膮 zapewni膰 niezb臋dn膮 stabilno艣膰 finansow膮.
II. Kultywowanie Silnika: Talent i Wiedza Specjalistyczna
B+R SI jest zasadniczo ludzkim przedsi臋wzi臋ciem. Dost臋pno艣膰 wykwalifikowanych badaczy, in偶ynier贸w i analityk贸w danych jest krytycznym czynnikiem determinuj膮cym sukces. Budowanie globalnej puli talent贸w wymaga wsp贸lnych wysi艂k贸w w zakresie edukacji, rekrutacji i utrzymania.
Rozwijanie Wykwalifikowanej Kadry Pracowniczej SI
Obejmuje to kilka wzajemnie powi膮zanych strategii:
- Reforma Systemu Edukacji: Integracja SI i nauki o danych z programami nauczania uniwersyteckiego, od studi贸w licencjackich po doktoranckie. Obejmuje to specjalistyczne stopnie naukowe z zakresu SI, a tak偶e przedmioty do wyboru z zakresu SI dla student贸w pokrewnych dziedzin, takich jak informatyka, in偶ynieria, matematyka, a nawet nauki humanistyczne (dla etyki i polityki SI). Przyk艂ady obejmuj膮 inicjatywy takie jak singapurski program "AI Singapore", kt贸rego celem jest wspieranie talent贸w i wdra偶ania SI.
- Rozw贸j Zawodowy i Podnoszenie Kwalifikacji: Zapewnianie mo偶liwo艣ci ci膮g艂ego uczenia si臋 dla obecnych profesjonalist贸w poprzez bootcamps, kursy online i korporacyjne programy szkoleniowe. Kraje takie jak Korea Po艂udniowa zainwestowa艂y znaczne 艣rodki w inicjatywy podnoszenia kwalifikacji, aby dostosowa膰 swoj膮 si艂臋 robocz膮 do wymaga艅 SI.
- Przyci膮ganie Mi臋dzynarodowych Talent贸w: Wdra偶anie polityk u艂atwiaj膮cych rekrutacj臋 i utrzymanie wykwalifikowanych specjalist贸w ds. SI z ca艂ego 艣wiata, takich jak usprawnione procedury wizowe i konkurencyjne granty badawcze. Kanadyjska "AI Talent Strategy" jest godnym uwagi przyk艂adem takiego podej艣cia.
Wspieranie Kultury Innowacji i Wsp贸艂pracy
Opr贸cz umiej臋tno艣ci technicznych kluczowa jest kultura, kt贸ra zach臋ca do eksperymentowania, interdyscyplinarnej wsp贸艂pracy i dzielenia si臋 wiedz膮. Mo偶na to osi膮gn膮膰 poprzez:
- Mi臋dzyfunkcyjne Zespo艂y: 艁膮czenie badaczy, in偶ynier贸w, ekspert贸w dziedzinowych, etyk贸w i socjolog贸w w celu rozwi膮zywania z艂o偶onych problem贸w SI.
- Otwarte Kana艂y Komunikacji: Zach臋canie do dzielenia si臋 wynikami bada艅, najlepszymi praktykami i wyzwaniami wewn膮trz i pomi臋dzy organizacjami.
- Motywowanie Wsp贸艂pracy: Uznawanie i nagradzanie osi膮gni臋膰 zespo艂owych i projekt贸w mi臋dzyinstytucjonalnych.
R贸偶norodno艣膰 i Integracja w Talentach SI
Zr贸偶nicowana si艂a robocza wnosi szerszy zakres perspektyw, prowadz膮c do bardziej solidnych i sprawiedliwych rozwi膮za艅 SI. Zapewnienie reprezentacji r贸偶nych p艂ci, grup etnicznych, 艣rodowisk spo艂eczno-ekonomicznych i region贸w geograficznych jest kluczowe. Wymaga to aktywnych wysi艂k贸w w celu:
- Promowania edukacji STEM w艣r贸d niedostatecznie reprezentowanych grup.
- Zwalczania uprzedze艅 w procesach rekrutacji i awansu.
- Tworzenia integracyjnych 艣rodowisk pracy, w kt贸rych wszystkie osoby czuj膮 si臋 cenione i wzmocnione.
Inicjatywy takie jak warsztaty "Women in Machine Learning" (WiML) podkre艣laj膮 znaczenie wspierania niedostatecznie reprezentowanych spo艂eczno艣ci w SI.
III. Budowanie Infrastruktury: Zasoby i Narz臋dzia
Efektywne B+R SI wymaga dost臋pu do znacznej mocy obliczeniowej, ogromnych zbior贸w danych i specjalistycznych narz臋dzi programowych. Infrastruktura musi by膰 skalowalna, bezpieczna i dostosowywalna do zmieniaj膮cych si臋 potrzeb.
Zasoby Obliczeniowe
SI, szczeg贸lnie g艂臋bokie uczenie, jest intensywna obliczeniowo. Potrzebne s膮 inwestycje w:
- Klastry Oblicze艅 Wysokiej Wydajno艣ci (HPC): Dedykowane klastry wyposa偶one w procesory graficzne (GPU) i procesory tensorowe (TPU) s膮 niezb臋dne do trenowania z艂o偶onych modeli SI. Wiele wiod膮cych kraj贸w inwestuje w krajowe centra superkomputerowe na potrzeby bada艅 nad SI.
- Us艂ugi Chmury Obliczeniowej: Wykorzystanie platform chmurowych (np. AWS, Google Cloud, Microsoft Azure) oferuje elastyczno艣膰, skalowalno艣膰 i dost臋p do specjalistycznych us艂ug SI. Organizacje na ca艂ym 艣wiecie korzystaj膮 z tych us艂ug do zarz膮dzania wahaniami zapotrzebowania na moc obliczeniow膮.
- Przetwarzanie Brzegowe: W przypadku aplikacji wymagaj膮cych przetwarzania w czasie rzeczywistym i niskich op贸藕nie艅 coraz wa偶niejsze jest rozwijanie infrastruktury do przetwarzania SI na "brzegu" (np. na urz膮dzeniach, czujnikach).
Dost臋pno艣膰 Danych i Zarz膮dzanie Danymi
Dane s膮 paliwem dla SI. Ustanowienie solidnej infrastruktury danych obejmuje:
- Hurtownie Danych i Jeziora Danych: Budowanie skalowalnych system贸w do przechowywania i zarz膮dzania r贸偶nymi typami danych (ustrukturyzowanymi, nieustrukturyzowanymi, p贸艂ustrukturyzowanymi).
- Zarz膮dzanie Danymi i Jako艣膰 Danych: Wdra偶anie ram do zbierania danych, czyszczenia, adnotacji i zapewnienia prywatno艣ci i bezpiecze艅stwa danych. Kluczowe jest 艣cis艂e przestrzeganie przepis贸w, takich jak RODO (Europa) lub CCPA (Kalifornia).
- Generowanie Danych Syntetycznych: W domenach, w kt贸rych rzeczywiste dane s膮 rzadkie lub wra偶liwe, opracowywanie metod generowania danych syntetycznych mo偶e by膰 cenn膮 alternatyw膮.
- Inicjatywy Otwartych Danych: Zach臋canie do udost臋pniania anonimizowanych lub publicznie dost臋pnych zbior贸w danych do cel贸w badawczych mo偶e przyspieszy膰 innowacje. Inicjatywy takie jak zbiory danych Kaggle lub rz膮dowe portale otwartych danych s膮 dobrymi przyk艂adami.
Oprogramowanie i Narz臋dzia
Dost臋p do odpowiedniego oprogramowania jest krytyczny dla rozwoju SI:
- Ramy AI/ML: Wsparcie dla szeroko stosowanych ram open-source, takich jak TensorFlow, PyTorch i scikit-learn.
- 艢rodowiska Programistyczne: Zapewnienie dost臋pu do zintegrowanych 艣rodowisk programistycznych (IDE), notatnik贸w Jupyter i platform do wsp贸lnego kodowania.
- Narz臋dzia do Zarz膮dzania Modelami i Wdra偶ania: Rozwi膮zania do kontroli wersji, 艣ledzenia eksperyment贸w, wdra偶ania modeli i monitorowania (MLOps).
IV. Poruszanie si臋 po Krajobrazie Etycznym: Odpowiedzialno艣膰 i Zarz膮dzanie
Wraz z post臋pem mo偶liwo艣ci SI ro艣nie r贸wnie偶 odpowiedzialno艣膰 za zapewnienie, 偶e s膮 one rozwijane i wdra偶ane etycznie i odpowiedzialnie. Konieczne jest globalne podej艣cie do etyki SI, uznaj膮ce r贸偶norodne warto艣ci kulturowe, przy jednoczesnym poszanowaniu podstawowych praw cz艂owieka.
Kluczowe Rozwa偶ania Etyczne
Centralne znaczenie dla odpowiedzialnego rozwoju SI maj膮:
- Sprawiedliwo艣膰 i Minimalizacja Uprzedze艅: Aktywne identyfikowanie i minimalizowanie uprzedze艅 w danych i algorytmach, aby zapobiega膰 dyskryminacyjnym wynikom. Jest to istotny problem dla kraj贸w takich jak Indie, gdzie ogromna r贸偶norodno艣膰 j臋zykowa i kulturowa mo偶e wprowadza膰 subtelne uprzedzenia.
- Przejrzysto艣膰 i Wyja艣nialno艣膰 (XAI): Opracowywanie system贸w SI, kt贸rych procesy decyzyjne mo偶na zrozumie膰 i wyja艣ni膰, szczeg贸lnie w zastosowaniach wysokiego ryzyka, takich jak finanse lub wymiar sprawiedliwo艣ci w sprawach karnych.
- Prywatno艣膰 i Ochrona Danych: Zapewnienie, 偶e systemy SI szanuj膮 prywatno艣膰 u偶ytkownik贸w i przestrzegaj膮 rygorystycznych przepis贸w o ochronie danych na ca艂ym 艣wiecie.
- Odpowiedzialno艣膰: Ustanowienie jasnych linii odpowiedzialno艣ci za dzia艂anie systemu SI i potencjalne szkody.
- Bezpiecze艅stwo i Solidno艣膰: Projektowanie system贸w SI, kt贸re s膮 niezawodne, bezpieczne i odporne na ataki typu adversarial.
Opracowywanie Etycznych Ram i Wytycznych SI
Wiele narod贸w i organizacji mi臋dzynarodowych opracowuje etyczne wytyczne dotycz膮ce SI. Cz臋sto obejmuj膮 one:
- Podej艣cia Oparte na Zasadach: Okre艣lanie podstawowych warto艣ci, takich jak orientacja na cz艂owieka, sprawiedliwo艣膰, bezpiecze艅stwo i zr贸wnowa偶ony rozw贸j. Zasady SI OECD s膮 pod tym wzgl臋dem wp艂ywowe.
- Ramy Regulacyjne: Wdra偶anie praw i przepis贸w reguluj膮cych rozw贸j i wdra偶anie SI, koncentruj膮c si臋 na zastosowaniach wysokiego ryzyka. Proponowany przez UE akt o SI jest kompleksowym przyk艂adem.
- Etyczne Komisje Rewizyjne: Ustanawianie komitet贸w oceniaj膮cych implikacje etyczne projekt贸w badawczych nad SI przed ich rozpocz臋ciem.
Organizacje musz膮 integrowa膰 rozwa偶ania etyczne od samego pocz膮tku, wspieraj膮c kultur臋, w kt贸rej etyczna SI jest podstawow膮 kompetencj膮.
V. Kultywowanie Ekosystemu: Wsp贸艂praca i Otwarto艣膰
呕aden pojedynczy podmiot nie mo偶e samodzielnie nap臋dza膰 innowacji w zakresie SI. Budowanie pr臋偶nego ekosystemu B+R SI wymaga wsp贸艂pracy mi臋dzy sektorami i granicami.
Partnerstwa Publiczno-Prywatne (PPP)
PPP s膮 kluczowe dla 艂膮czenia zasob贸w, wiedzy specjalistycznej i przyspieszenia przek艂adania bada艅 na praktyczne zastosowania. Przyk艂ady obejmuj膮:
- Wsp贸lne centra badawcze finansowane przez rz膮d i przemys艂.
- Sponsorowane przez przemys艂 akademickie projekty badawcze.
- Inicjatywy rz膮dowe maj膮ce na celu u艂atwienie wdra偶ania SI w przemy艣le.
Brytyjski Alan Turing Institute s艂u偶y jako krajowy instytut ds. SI i nauki o danych, wspieraj膮c wsp贸艂prac臋 mi臋dzy 艣rodowiskiem akademickim a przemys艂em.
Wsp贸艂praca Mi臋dzynarodowa
SI jest globalnym wyzwaniem i szans膮. Wsp贸艂praca mi臋dzynarodowa sprzyja wymianie wiedzy, dost臋powi do r贸偶norodnych zbior贸w danych i wsp贸lnym obci膮偶eniom badawczym. Mo偶e to przejawia膰 si臋 jako:
- Wsp贸lne projekty badawcze mi臋dzy instytucjami w r贸偶nych krajach.
- Udzia艂 w mi臋dzynarodowych konferencjach i warsztatach po艣wi臋conych SI.
- Udost臋pnianie narz臋dzi i zbior贸w danych o otwartym kodzie 藕r贸d艂owym.
- Umowy dwustronne i wielostronne dotycz膮ce bada艅 i polityki w zakresie SI.
Inicjatywy takie jak Globalne Partnerstwo na rzecz Sztucznej Inteligencji (GPAI) maj膮 na celu wype艂nienie luki mi臋dzy teori膮 a praktyk膮 w zakresie SI, wspieraj膮c odpowiedzialny rozw贸j i wdra偶anie.
Powi膮zania 艢rodowiska Akademickiego, Przemys艂u i Rz膮du
Silne powi膮zanie mi臋dzy uniwersytetami, instytucjami badawczymi, sektorem prywatnym i rz膮dem jest niezb臋dne. Te powi膮zania zapewniaj膮, 偶e B+R jest:
- Zgodne z potrzebami spo艂ecznymi: Uniwersytety koncentruj膮 si臋 na badaniach podstawowych, rz膮d ustala polityk臋 i zapewnia finansowanie, a przemys艂 nap臋dza zastosowania i komercjalizacj臋.
- Reaguj膮ce na zapotrzebowanie rynku: Informacje zwrotne od przemys艂u informuj膮 o priorytetach bada艅 akademickich, a polityka rz膮du tworzy 艣rodowisko sprzyjaj膮ce innowacjom.
Dolina Krzemowa w Stanach Zjednoczonych jest klasycznym przyk艂adem, chocia偶 podobne modele pojawiaj膮 si臋 na ca艂ym 艣wiecie, takie jak rozw贸j centr贸w SI w miastach takich jak Pekin, Tel Awiw i Berlin.
VI. Pokonywanie Wyzwa艅 i Spojrzenie w Przysz艂o艣膰
Budowanie zdolno艣ci w zakresie B+R SI jest obarczone wyzwaniami, ale zrozumienie i proaktywne rozwi膮zywanie ich jest kluczem do d艂ugoterminowego sukcesu.
Kluczowe Wyzwania
- Niedob贸r Talent贸w: Globalny popyt na ekspert贸w ds. SI cz臋sto przewy偶sza poda偶.
- Dost臋pno艣膰 i Jako艣膰 Danych: Dost臋p do wystarczaj膮cych, wysokiej jako艣ci i bezstronnych danych pozostaje przeszkod膮 w wielu sektorach i regionach.
- Niepewno艣膰 Etyczna i Regulacyjna: Zmieniaj膮ce si臋 normy etyczne i krajobrazy regulacyjne mog膮 stwarza膰 niejednoznaczno艣膰 dla programist贸w.
- Ochrona W艂asno艣ci Intelektualnej (IP): Ochrona innowacji SI w szybko zmieniaj膮cym si臋 krajobrazie technologicznym.
- Zaufanie i Akceptacja Spo艂eczna: Odnoszenie si臋 do obaw spo艂ecznych dotycz膮cych wp艂ywu SI na miejsca pracy, prywatno艣膰 i bezpiecze艅stwo ma kluczowe znaczenie dla przyj臋cia.
- Przepa艣膰 Cyfrowa: Zapewnienie sprawiedliwego dost臋pu do technologii i korzy艣ci SI w r贸偶nych warstwach spo艂eczno-ekonomicznych i lokalizacjach geograficznych.
Praktyczne Wskaz贸wki dla Globalnych Interesariuszy
- Inwestuj w Badania Podstawowe: Chocia偶 stosowana SI ma kluczowe znaczenie, inwestowanie w podstawowe badania nad SI zapewnia d艂ugoterminowe prze艂omy.
- Promuj Interdyscyplinarn膮 Wsp贸艂prac臋: Problemy SI rzadko s膮 rozwi膮zywane przez pojedyncze dyscypliny; wspieraj wsp贸艂prac臋 w zakresie informatyki, etyki, nauk spo艂ecznych i wiedzy specjalistycznej.
- Priorytetowo Traktuj Wyja艣nialn膮 SI (XAI): Skoncentruj si臋 na opracowywaniu system贸w SI, kt贸re s膮 zrozumia艂e, szczeg贸lnie w krytycznych zastosowaniach.
- Opowiadaj si臋 za Jasnymi i Sp贸jnymi Regulacjami: Wsp贸艂pracuj z decydentami w celu ustanowienia przewidywalnych i skutecznych ram regulacyjnych, kt贸re wspieraj膮 innowacje, jednocze艣nie minimalizuj膮c ryzyko.
- Wspieraj Globaln膮 Spo艂eczno艣膰 Praktyk贸w: Zach臋caj do otwartego dialogu i dzielenia si臋 wiedz膮 za po艣rednictwem mi臋dzynarodowych for贸w, konferencji i inicjatyw open-source.
- Kieruj si臋 R贸偶norodno艣ci膮 i Integracj膮: Aktywnie buduj zr贸偶nicowane zespo艂y i wspieraj integracyjne 艣rodowiska, aby zapewni膰, 偶e SI przynosi korzy艣ci wszystkim w spos贸b sprawiedliwy.
Wniosek
Budowanie zdolno艣ci w zakresie Bada艅 i Rozwoju SI jest strategicznym imperatywem dla narod贸w i organizacji, kt贸re chc膮 rozwija膰 si臋 w XXI wieku. Wymaga to holistycznego podej艣cia, kt贸re integruje wizjonersk膮 strategi臋, dedykowany rozw贸j talent贸w, solidn膮 infrastruktur臋, etyczne zarz膮dzanie i aktywn膮 wsp贸艂prac臋. Przyjmuj膮c globaln膮 perspektyw臋, wspieraj膮c mi臋dzynarodowe partnerstwa i proaktywnie odpowiadaj膮c na wyzwania, interesariusze na ca艂ym 艣wiecie mog膮 wsp贸lnie kszta艂towa膰 przysz艂o艣膰, w kt贸rej SI s艂u偶y jako pot臋偶ne narz臋dzie post臋pu ludzkiego i dobrobytu spo艂ecznego.
Podr贸偶 B+R SI trwa, naznaczona ci膮g艂ym uczeniem si臋, adaptacj膮 i innowacjami. Wraz z ewolucj膮 dziedziny, tak samo musz膮 ewoluowa膰 nasze strategie i nasze zaanga偶owanie w budowanie SI, kt贸ra jest nie tylko inteligentna, ale tak偶e korzystna, odpowiedzialna i integracyjna dla wszystkich.