Докладът „Съвместен анализ на регионалните иновационни екосистеми“, проведен в рамките на проекта BrAIn и подкрепен от програмата Danube Interreg, предоставя задълбочено разглеждане на факторите, които формират прилагането на изкуствен интелект (AI) в МСП в 10 региона на Европа.

Това обширно изследване анализира регионалните иновационни екосистеми, като се фокусира върху уменията, необходими на МСП за интегриране на процеси, базирани на AI. Докладът подчертава силните и слабите страни на различните региони - от напреднали области като Баден-Вюртемберг и Горна Австрия, които разполагат със силна научноизследователска и развойна дейност и подкрепа от правителствата, до развиващи се региони като България, Румъния и Молдова, които се сблъскват с проблеми като ограничен достъп до капитал и дефицит на умения.

Докладът разглежда политическите, икономическите, социалните, технологичните, правните и екологичните фактори, предоставяйки ключови прозорци за това как целенасочени стратегии, увеличено финансиране и по-добро сътрудничество между академичните и индустриалните сектори могат да стимулират дигиталната трансформация. Той също така предлага практически препоръки за МСП за прилагане на AI технологии, подобряване на конкурентоспособността и насърчаване на иновациите чрез регионални и трансгранични партньорства.

В крайна сметка, изводите подчертават важността на подкрепата за прилагане на AI чрез подходяща инфраструктура, механизми за финансиране и образователни реформи, за да се преодолеят регионалните неравенства и да се ускори растежът, базиран на изкуствен интелект в Европа.

Основните изводи от „Съвместен анализ на регионалните иновационни екосистеми":

1. Резюме

• Докладът е фокусиран върху разбирането на уменията, необходими на малките и средни предприятия (МСП) за прилагане на процеси, задвижвани от изкуствен интелект (ИИ), чрез анализ на регионалните иновационни екосистеми в 10 региона от Дунавския регион, партньори по проекта BrAIn.
• Основни заключения:
• Напреднали региони (например Баден-Вюртемберг, Горна Австрия) са лидери в използване на ИИ, благодарение на устойчиви научноизследователски инфраструктури и подкрепа от правителството.
• Развиващи се региони (например България, Румъния, Молдова) показват потенциал, но се сблъскват с предизвикателства като достъп до капитал и липса на квалифициран персонал.
• Препоръките включват увеличаване на финансирането, насърчаване на сътрудничеството между университети и индустрия и опростяване на регулациите.

2. Политически фактори

• Ключови политически рамки в Баден-Вюртемберг и Горна Австрия подпомагат иновациите и внедряването на ИИ.
• Централизираната управленска структура в държави като България позволява ефективно прилагане на стратегии, но има възможност да се пренебрегнат специфични местни нужди.
• Ключови програми на ЕС, като Horizon Europe, значително подпомагат дигиталната трансформация и прилагането на ИИ.

3. Икономически фактори

• Напредналите икономики (напр. Баден-Вюртемберг, Горна Австрия) използват силните си индустриални бази и експортни капацитети.
• Региони като Унгария и Словакия се фокусират върху интегриране на съвременни технологии в производството и земеделието.
• Наличието на финансиране и екосистемите за рисков капитал играят ключова роля, като средствата от ЕС са критично важни за повечето региони.

4. Социални фактори

• Образователните системи варират, като Баден-Вюртемберг е лидер с дуалната система за професионално обучение и цифрова грамотност.
• Молдова и Сърбия се сблъскват с предизвикателства в готовността на работната сила и интегрирането на цифрови умения.
• Регионите поставят акцент върху ученето през целия живот и STEM образованието, за да се адаптират към нуждите на индустрията.

5. Технологични, правни и екологични фактори

• Баден-Вюртемберг и Горна Австрия разполагат с модерна дигитална инфраструктура и развита изследователска дейност.
• Развиващите се региони се сблъскват с препятствия като сложни регулации и ограничени цифрови рамки.
• Инвестициите в инфраструктура за ИИ и междуотраслови центрове са ключови за мащабиране на ИИ решенията.

6. Приложения на ИИ за МСП

• Приоритетните сектори включват производство, агро-хранителна промишленост и здравеопазване.
• Препоръки към МСП:
• Използване на ресурсите от ЕС и целеви програми за финансиране.
• Подобряване на цифровите умения чрез обучения и сътрудничество с академични институции.
• Внедряване на технологии за ИИ за оптимизация на процесите и повишаване на конкурентоспособността.

7. Регионално сътрудничество и иновации

• Регионални центрове като цифровите иновационни хъбове в Словения насърчават споделянето на знания и иновациите.
• Трансграничните партньорства подобряват интеграцията на ИИ и ускоряват цифровата трансформация.
• Международни програми като Horizon Europe играят ключова роля в насърчаването на съвместните иновации.

Този задълбочен анализ подчертава критичната роля на персонализираните стратегии, механизмите за финансиране и образователните реформи за развитие на иновациите на база използването на ИИ, сред МСП в разнообразни регионални екосистеми.