Kaj se je zgodilo
Evropsko središče za digitalne inovacije Dortmund (EDIH-DO) je sodelovalo s podjetjem Stattküche v Münstru, ponudnikom šolskih obrokov, da bi napovedno analitiko, ki temelji na umetni inteligenci, uporabilo za zelo praktičen problem: šolske menze pogosto pripravijo več obrokov, kot jih dejansko pojedo.

Sistem natančneje napoveduje verjetno porabo obrokov, kar ponudniku omogoča, da uskladi nakup, pripravo in načrtovanje porcij z dejanskim povpraševanjem. Po podatkih EDIH-DO in mreže EDIH Evropske komisije je rezultat manj zavržene hrane, manjša poraba virov in nižji stroški, ne da bi se zmanjšala kakovost storitev.

Projekt je prejel nagrado EDIH Network Award for Excellence 2026, potem ko je bil izbran izmed 69 predloženih zgodb o uspehu. Uradni viri ne objavljajo odstotnega zmanjšanja odpadkov, zato bi vpliv predstavil kot preverjen, vendar še ne numerično količinsko opredeljen v javnem poročanju.

Zakaj je to pomembno
To je močan primer odgovorne, na človeka osredotočene umetne inteligence, ker se ne začne s tehnologijo, ki išče primer uporabe. Začne se s ponavljajočim se, merljivim operativnim problemom in uporabi relativno osredotočeno orodje umetne inteligence za izboljšanje vsakodnevnih odločitev.

Njegov širši pomen je, da je model zelo prenosljiv. Podobno napovedovanje bi lahko zmanjšalo odpadke v bolnišnicah, domovih za starejše, menzah podjetij, hotelih, na dogodkih in v javnih ustanovah. Prikazuje tudi, kako lahko EDIH ustvari viden vpliv s povezovanjem običajnega ponudnika storitev s strokovnim znanjem o podatkih, namesto da se osredotoča le na napredna tehnološka podjetja.

Ena ideja, ki bi jo Aleš lahko prilagodil
TPLJ bi lahko sprožil majhen izziv »Umetna inteligenca za vsakodnevne odpadke« prek DIGI-SI, AI HUB Slovenia ali delavnice AI Demo Factory.

Pilotni projekt bi lahko povabil enega ponudnika šolske prehrane, eno prizorišče dogodkov in eno menzo podjetja, da bi prinesli več mesecev anonimiziranih podatkov o naročilih, udeležbi, jedilnikih, vremenu, delovnih dneh in ostankih.

Med kratkim vodenim programom bi udeleženci:

opredelili en merljiv problem z odpadki;

pripravili in očistili razpoložljive podatke;

izdelali preprost prototip za napovedovanje povpraševanja;

ga testirali v praksi štiri do šest tednov; in

rezultate objaviti kot slovensko zgodbo o pozitivni inovaciji.

To bi združilo uvajanje umetne inteligence, trajnost, praktične veščine in močno javno naracijo. »Majhna umetna inteligenca, veliko dobro« - zgodbe, ki prikazujejo, kako skromna, dobro zasnovana digitalna orodja izboljšujejo vsakdanje sisteme.