Целите на Германия за изкуствен интелект до 2030 г.: Осемнадесет мерки няма да създадат нито един печеливш пазар за изкуствен интелект – от какво наистина се нуждаят компаниите

Повече изкуствен интелект, но твърде малко въздействие? Какво е важно сега за германската икономика

Инициативата на германското правителство за изкуствен интелект: Как финансирането ще се превърне в реален пазар

Германия се стреми да се превърне във водеща нация в областта на изкуствения интелект до 2030 г. Германското правителство е формулирало 18 ключови мерки и амбициозни цели за постигането на тази цел: ИИ трябва да се използва значително по-често в компаниите и публичните органи и да има по-голям принос за икономическия резултат. Политическите решения, програмите за финансиране и допълнителните центрове за данни обаче сами по себе си не гарантират икономически успех. Решаващият фактор е дали компаниите ще станат измеримо по-продуктивни с ИИ, дали публичните органи могат по-добре да изпълняват задачите си и дали доставчиците на технологии могат да разработят устойчиви бизнес модели от пилотни проекти.

Именно тук се крие предизвикателството. Използването на изкуствен интелект се увеличава, но често има разлика между първоначалното експериментиране и дълбоката интеграция в работните процеси. Малките и средните предприятия (МСП) са изправени пред високи разходи, ограничени човешки ресурси и сложни проблеми, свързани с данните, сигурността и техническата интеграция. В същото време правителството трябва да изясни къде може да действа като надежден клиент и поддръжник – и къде новите програми просто дублират съществуващите предложения или създават зависимости.

Тази статия разглежда стратегията на Германия за изкуствен интелект от икономическа гледна точка: Какво възпрепятства прехода от приложение към създаване на стойност? Каква роля играят общественото търсене, европейските доставчици и индустриалните сътрудничества? И как можем да определим дали мерките за финансиране са действително ефективни? Централната теза: Успехът зависи не от броя на мерките, а от това дали те премахват специфични пречки и позволяват измерими, устойчиви резултати.

Стратегията на Германия за изкуствен интелект е поставена на икономически тест: Как политическите мерки създават конкурентни пазари

Германия не се нуждае от възможно най-обширната колекция от програми за изкуствен интелект. Тя се нуждае от компании, които стават по-продуктивни с изкуствен интелект, от публични институции, които изпълняват задачите си по-ефективно, и от доставчици на технологии, които разработват жизнеспособни бизнес модели от повтаряеми решения. Именно това ще определи дали една национална стратегия за изкуствен интелект е икономически успешна. Броят на политическите мерки не е по-надежден показател за това, отколкото броят на финансираните проекти или размерът на обявените центрове за данни.

С визията си да се превърне в нация, задвижвана от изкуствен интелект, до 2030 г., германското правителство е консолидирало 18 ключови междуведомствени мерки. Сред публично заявените цели са използването на изкуствен интелект от поне 80% от големите компании и 55% от малките и средни предприятия (МСП). Освен това, 90% от федералните агенции трябва да използват поне едно приложение с изкуствен интелект за основните си задачи. Повече от десет процента от икономическия продукт трябва да бъде генериран с помощта на изкуствен интелект. Тези цели са амбициозни. Дали обаче те действително описват икономическа трансформация зависи значително от това как се дефинират употребата, създаването на стойност и успехът.

Една компания може да внедри текстов асистент и по този начин да бъде считана за потребител на изкуствен интелект. Това не означава автоматично, че производствените ѝ разходи ще намалеят, продажбите ѝ ще бъдат по-успешни или процентът ѝ на иновации ще се увеличи. Правителствена агенция може да поддържа един-единствен процес с изкуствен интелект, докато по-голямата част от процесите ѝ остават непроменени. И икономическите резултати, базирани на изкуствен интелект, могат да бъдат измерени смислено само ако се направи разграничение между приходите на доставчиците на изкуствен интелект, дейностите, поддържани от изкуствен интелект, и действително създадената допълнителна стойност.

Следователно ключовият икономически въпрос не е дали Германия е предприела достатъчно мерки. По-скоро въпросът е дали тези мерки са насочени към правилните пречки. Те включват липса на търсене, недостатъчно обработени данни, високи разходи за интеграция, несигурни бизнес модели и прекомерно бавен преход от резултати от изследвания към пазарно годни продукти.

Една ефективна политика в областта на изкуствения интелект трябва да се справи с тези проблеми по различен начин. Тя не трябва нито да обявява всяка предприемаческа трудност за основание за финансиране, нито да разчита на предположението, че пазар без подходяща инфраструктура и надеждни рамкови условия автоматично ще създаде международно конкурентни доставчици.

Истинската разлика е между първоначалната употреба и икономическото проникване

Наличните бизнес данни разкриват важно развитие: изкуственият интелект вече не е само експериментална тема в Германия. До 2025 г. 26% от анкетираните компании са използвали изкуствен интелект. За малките предприятия с 10 до 49 служители този процент е бил 23%, за средните предприятия с 50 до 249 служители - 36%, а за големите предприятия с 250 или повече служители - 57%. Тези данни се отнасят до статистически регистрираните категории размер и не могат да бъдат директно екстраполирани за всички микропредприятия и самонаети лица.

Това доведе до разлика от 34 процентни пункта между малките и големите компании. Това е по-икономически значимо от простото разглеждане на средния процент на използване. Големите компании могат да разпределят разходите за подготовка на данни, техническа интеграция, правен преглед и обучение на служителите между повече служители и бизнес процеси. Те също така по-често имат собствени ИТ отдели и достатъчни финансови резерви за тестване на множество случаи на употреба.

За по-малка компания, същото навлизане в сферата на изкуствения интелект може да представлява значително по-голяма организационна тежест. Ръководството трябва не само да оцени технологията, но и да избере доставчици, да изясни достъпа до данни и да гарантира сигурността на текущите процеси. Дори ако дадено приложение с изкуствен интелект функционира технически, неговото внедряване може да се провали поради липса на време и неясни отговорности.

Видът употреба също е от решаващо значение. Сред компаниите, използващи ИИ, 27% са използвали технологиите за автоматизация на работни процеси или вземане на решения през 2025 г. Шест процента са ги използвали за автономно движение на машини. Тези цифри се отнасят изрично за компании, които вече използват ИИ, а не за цялата бизнес популация. Те показват, че общият процент на използване и дълбоката интеграция в оперативните процеси са различни понятия.

Това изяснява необходимостта от действия в икономическата политика: Германия не само трябва да запознае повече компании с изкуствения интелект. Тя трябва да улесни прехода от спорадична употреба към надеждни, повтарящи се и икономически значими приложения.

Текстов инструмент може да бъде полезна отправна точка. По-голямо повишаване на производителността обаче често се случва само когато се променят и информационните потоци, отговорностите и оперативните процеси. Именно тази втора стъпка е по-взискателната, скъпата и по-неудобната за статистиката на политическия успех.

Защо малките първоначални бюджети не финансират индустриалното внедряване

Дискусията за нискофинансирани проекти за изкуствен интелект засяга реален проблем за намаляване на разходите. Съществуват значителни разлики между инструмент за кратко ориентиране и готово за производство приложение. Бюджет от например 2000 евро може да е достатъчен за ясно дефиниран семинар, първоначален анализ на потенциала или настройване на прост стандартен инструмент. Това обаче не е реалистична рамка за финансиране на персонализирано, интегрирано решение с високи изисквания за сигурност.

Примерно изчисление илюстрира мащаба на разходите. Ако приемем външна дневна ставка от 1000 евро, такъв бюджет покрива два работни дни. От тази сума трябва да се платят разходите за подготовка, координация, изпълнение и документация. Това оставя малко място за задълбочен анализ на процесите, множество системни интеграции, стабилна фаза на тестване и обучение за различни потребителски групи. Това изчисление е само с илюстративна цел и не представлява обща пазарна цена.

Следователно проблемът не е непременно в наличието на малки първоначални бюджети. Проблемът възниква, когато инструмент за ориентация се обърка с инструмент за внедряване. Всеки, който очаква цялостна трансформация с малка сума пари, създава разочарование и от двете страни: клиентът не получава продуктивно решение, а доставчикът не може да предостави жизнеспособна услуга.

Един добре проектиран модел за поддръжка би трябвало да вземе предвид различните нива на зрялост. Първият въпрос, на който трябва да се отговори, е кой случай на употреба е икономически изгоден. След това следва ограничен тест с ясно определени критерии за успех. Едва след това трябва да се финансира интеграцията в текущите операции. Мащабирането към допълнителни локации, отдели или клиенти е съвсем отделна задача.

Най-важното е какво се случва след първоначалното финансиране. Еднократната консултация не създава устойчив пазар в дългосрочен план. Само когато компаниите са готови да продължат да финансират решение със собствени ресурси, ще има надеждна индикация за неговите икономически ползи.

Следователно публичната подкрепа не трябва да има за цел да генерира възможно най-много необвързващи първоначални контакти, а по-скоро да улесни прехода към самофинансирани последващи инвестиции. Успехът на една начална програма тогава няма да се измерва с броя на издадените ваучери, а с продуктивните им приложения, тяхната непрекъсната употреба и техния доказуем принос към крайния резултат на компанията.

За младите компании в областта на изкуствения интелект търсенето често е по-ценно от допълнителното финансиране на проекти

За доставчик на технологии финансирането и приходите от клиентите са коренно различни. Финансирането финансира специфична развойна дейност. Плащащият клиент, от друга страна, потвърждава, че конкретната услуга предоставя достатъчна полза в реални условия.

Тази разлика влияе върху целия бизнес модел. Постоянните приходи позволяват планиране на работната сила, подобряват преговорната позиция с инвеститорите и предоставят представа за това от кои функции клиентите действително се нуждаят. Успешно завършеният проект за разработка може да бъде полезен, но постоянно използваният продукт е по-силната основа за растеж.

Особено на пазара на изкуствен интелект съществува риск компаниите да провеждат твърде много индивидуални демонстрационни проекти, без да изградят мащабируемо предложение. Всеки нов клиент получава персонализирано решение. Приходите може да нараснат, но разходите за персонал се увеличават със същия темп. Компанията остава икономически ориентиран към проекти доставчик на услуги, въпреки че външно се представя като мащабируем доставчик на софтуер.

Това не е по своята същност лошо. Специализираното консултиране и интеграция също могат да бъдат ценни бизнес модели. От гледна точка на икономическата политика обаче трябва да се прави ясно разграничение между програми, които финансират услуги, създават стандартизиран продукт или подкрепят разработването на фундаментална технология.

За доставчиците на мащабируем изкуствен интелект е особено важно дали дадено решение може да бъде внедрено при други клиенти със значително по-малко допълнителни усилия. Многократно използваемите интерфейси, стандартизираните функции за сигурност и ясно дефинираните оперативни модели често са по-важни в това отношение от поредната зрелищна демонстрация.

Икономически ориентираната политика за изкуствен интелект следователно не само трябва да насърчава дейностите по разработка. Тя трябва също така да подобри условията, при които пилотните клиенти стават редовни клиенти. Това включва ясни изисквания, надеждни условия за плащане, преносими технически стандарти и търсене, което не изчезва с края на програмата.

Държавата, като основен клиент, трябва да бъде надеждна, без да създава нови зависимости

Германското правителство изрично описва държавата като потенциален основен клиент за модели и приложения на изкуствен интелект. Това се основава на логичен икономически механизъм: публичните институции се нуждаят от високопроизводителни цифрови инструменти, докато младите доставчици се нуждаят от солидно търсене, практически опит и препоръки. Ако двете страни се обединят ефективно, може да се появи самоподсилващ се пазар.

Самото обявяване на държавата за основен клиент обаче не е достатъчно. Търсенето ѝ трябва да бъде предвидимо и икономически управляемо за доставчиците. Ако всяка институция преследва свои собствени технически решения, разходите за адаптация се умножават. Доставчикът може да спечели отделни клиенти, но не и мащабируема основа.

Общите интерфейси и компонентите за многократна употреба могат да смекчат този проблем. Решението за поддръжка на обработката на документи не трябва да бъде напълно преработено за всяка агенция. В същото време трябва да се вземат предвид различните професионални изисквания. Следователно стандартизацията не означава уеднаквяване на всички административни процеси, а по-скоро създаване на общи технически основи.

Държавата трябва да балансира два интереса. От една страна, може да бъде полезно стратегически да развива европейските доставчици като сериозни участници на пазара. От друга страна, това не трябва да води до постоянна гаранция за покупка на икономически или технически неадекватни продукти. Решението относно произхода не замества оценката на производителността.

Дори европейски доставчик може да създаде силна зависимост сред своите клиенти. Затворените формати на данни, трудните за прехвърляне персонализации и неясните опции за превключване остават проблематични, независимо от местоположението на компанията. Следователно, суверенното публично използване на ИИ изисква не само специфичен географски произход, но и взаимозаменяемост и контрол.

Правителството би било добър основен клиент, ако постави взискателни, реалистични изисквания, надеждно използва успешни решения и едновременно с това гарантира, че смяната на доставчика е технически осъществима на по-късна дата. Това създава търсене, без да се жертва конкуренцията и натиска за иновации.

„Мистрал“ е лъч надежда за Европа, но не и цялостна стратегия за суверенитет

Mistral е пример за въпроса дали Европа може да изгради свои собствени високоефективни доставчици на изкуствен интелект. Компанията разработва модели и все по-често ги комбинира с предложения за корпоративна употреба. Заедно със SAP тя работи върху суверенна платформа за изкуствен интелект за европейски бизнес клиенти. Целта е да се консолидира разработването на модели, корпоративният софтуер и контролируемите операционни среди.

От икономическа гледна точка тази връзка има смисъл. Един мощен модел сам по себе си не решава бизнес проблем. Той изисква достъп до съответните данни, интеграция със съществуващ софтуер и ясни правила за разрешения, регистриране и отговорност. Утвърден доставчик на корпоративен софтуер може да предложи значително по-добър достъп до пазара в това отношение, отколкото изолиран доставчик на модели.

Въпреки това би било рисковано да се отъждествява европейският суверенитет в областта на изкуствения интелект с успеха на една-единствена компания. Национално или европейско предпочитан доставчик може да е стратегически важен, но той си остава компания със собствени икономически интереси, технологични ограничения и финансови рискове.

Освен това, една система с изкуствен интелект се състои от множество слоеве. Дори европейски модел може да бъде обучен на неевропейски хардуер, да зависи от специфични ускорителни чипове или да работи чрез инфраструктура, чиито основни компоненти се контролират извън Европа. Следователно суверенитетът не е двоично свойство.

По-скоро, то трябва да се измерва чрез съществуващите зависимости, кои от тях са икономически приемливи и за кои критични функции остават алтернативи. Европейският модел увеличава избора. Той обаче не елиминира автоматично всички останали зависимости.

Следователно обективно обоснованата позиция е: Европа трябва да разработи и внедри високоефективни доставчици като „Мистрал“ като истински конкурентен вариант. Същевременно са необходими множество доставчици, отворени оперативни опции и възможности за техническа смяна. Легитимен интерес на индустриалната политика не бива да води до нова стратегия за един-единствен доставчик.

Индустриалният изкуствен интелект набира скорост там, където решава конкретни технологични проблеми

Индустриалната база на Германия предлага ключова отправна точка за икономически значим изкуствен интелект. Предимството обаче не се крие само в изобилието от машини. То се крие във взаимодействието на експертен опит, разбиране на процесите, взаимоотношения с клиентите, технически данни и дългогодишен опит със сложни системи.

Сътрудничеството между Airbus и Mistral илюстрира тази логика. Идентифицираните области на приложение включват промишлени процеси, техническа документация, инженеринг, проектиране и помощ, подкрепена от изкуствен интелект, по време на фазите на разработване, тестване и сертифициране. Това не е едно-единствено, общо приложение, а по-скоро набор от отделни задачи, всяка със свои специфични изисквания за качество и безопасност.

Особено интересни са задачите, при които специалистите прекарват много време в търсене, събиране и проверка на информация. Макар че по-бързата оценка на техническата документация не води автоматично до нов продукт, тя може да ускори работата по разработката и да освободи оскъдния експертен капацитет за по-взискателни задачи.

Същото важи и за интралогистиката. Приложение с изкуствен интелект може да структурира отчети за повреди, да консолидира информация за поддръжка или да подпомогне анализа на повтарящи се проблеми в инсталацията. Тогава ползата зависи по-малко от впечатляващите възможности за обработка на реч, отколкото от качеството на връзката с реални данни за инсталацията и процеса.

Различните технически задачи трябва да се държат отделно. Езиковият модел може да бъде полезен за достъп до документация и знания. За директно управление на машина или за вземане на решение, критично за безопасността, трябва да бъдат изпълнени различни изисквания. Не всяко индустриално приложение на изкуствен интелект е генеративна езикова система.

Следователно съществуващите партньорства между индустриални компании, доставчици на софтуер и разработчици на модели могат да бъдат по-ценни от допълнителна, абстрактна програма за финансиране. Тяхната ефективност обаче трябва да се измерва с конкретни резултати. Една добре позната корпоративна група сама по себе си не е доказателство за работещо решение.

Освен това, една успешна индустриална екосистема не трябва да включва само големи корпорации. Специализираните средни предприятия, интеграторите и по-малките софтуерни компании трябва да имат достъп до интерфейси и пазари. В противен случай ще се появят затворени платформи, чиито ползи ще достигнат само в ограничена степен в цялата икономика.

Нашият опит в областта на развитието на бизнеса, продажбите и маркетинга в ЕС и Германия - Изображение: Xpert.Digital

Фокусни области в индустрията: B2B, дигитализация (от AI до XR), машиностроене, логистика, възобновяеми енергийни източници и промишленост

Повече информация тук:

• Експертен бизнес център

Тематичен център, предлагащ анализи и експертиза:

• Платформа за знания, обхващаща глобалните и регионалните икономики, иновациите и специфичните за индустрията тенденции
• Колекция от анализи, прозрения и обща информация от ключовите ни области на фокус
• Място за експертиза и информация за актуалните развития в бизнеса и технологиите
• Център за компании, търсещи информация за пазари, дигитализация и иновации в индустрията

Увеличението на производителността се получава едва след приспадане на всички допълнителни разходи

Много дискусии за изкуствения интелект се фокусират единствено върху спестеното време по време на обработката. Това е недостатъчно за икономическа оценка. Ключовият въпрос е каква остава ползата след отчитане на всички допълнителни разходи и рискове.

Един опростен пример илюстрира разликата. Компания със 100 служители спестява десет минути на човек на ден, като използва това приложение. При 220 работни дни това се равнява на приблизително 3667 часа годишно. Ако приемем общи разходи от 50 евро на час, това води до изчислена потенциална времева стойност от около 183 000 евро годишно.

Това време обаче не се превръща автоматично в допълнителна печалба или съответстващо спестяване при платежни транзакции. Ако освободените минути са разпръснати между много задачи, те могат да бъдат използвани продуктивно само частично. Освен това има разходи за лицензиране, разходи за внедряване, поддръжка и мониторинг.

Ако приемем, че годишните оперативни разходи са 60 000 евро и реално се реализира само половината от изчисления потенциален срок, годишната полза преди отчитане на първоначалните разходи за внедряване би била приблизително 31 500 евро. Този пример е умишлено хипотетичен, за да илюстрира колко значително може да се промени една първоначално впечатляваща брутна цифра при по-внимателно разглеждане.

При задачи, критични за качеството, грешките не само струват време. Неточната техническа информация може да доведе до преработка, забавяния или рискове от отговорност. И обратно, подобреното откриване на грешки може да създаде значителни ползи, които не могат да бъдат непосредствено измерими за минути.

Следователно компаниите се нуждаят от оценка, която съчетава време, качество, бързина и риск. Значимите показатели включват например времето за обработка на даден процес, броя на необходимите корекции, използването на оскъдни квалифицирани работници или разходите за обработен случай.

Политическите програми трябва да подкрепят тази перспектива, вместо да възнаграждават възможно най-високия теоретичен потенциал за спестявания. Икономически решаващо не е колко бързо един изкуствен интелект генерира даден дизайн, а колко ефективен става целият процес, водещ до използваем резултат.

Европейското сътрудничество е въпрос на мащаб, а не на дипломатическо съревнование

Съпоставянето на по-силна ориентация към Франция и сътрудничество с Канада е твърде опростено, ако се разбира като единствената опция. Германското правителство посочва както европейските възможности, така и международните партньорства като компоненти на своя подход. В този контекст, наред с други неща, се подчертават сътрудничеството с Канада и подкрепата за LawZero в разработването на ориентиран към сигурността изкуствен интелект.

От икономическа гледна точка всяко партньорство трябва да се оценява според специфичния му принос. Франция е естествен партньор за Германия в изграждането на по-голям европейски пазар и в сътрудничеството с европейски доставчици на модели. Канада може да допринесе с допълнителен опит в определени области на научните изследвания и технологиите.

Следователно, релевантният въпрос не е коя държава получава повече политическо внимание. По-важен е дали сътрудничеството отваря достъп до технологии, квалифицирани работници, клиенти или допълващи се знания. Партньорството без оперативни връзки остава символично. От друга страна, по-малкото, но продуктивно сътрудничество може да генерира измерими ползи.

Същевременно международното сътрудничество не бива да замъглява факта, че Европа трябва да реши собствените си проблеми с размера. Различните технически изисквания и отделните национални пазари могат да означават, че европейският доставчик трябва да прави значителни корекции за всяка нова клиентска група.

За една разрастваща се компания в областта на изкуствения интелект, истински използваемият европейски пазар често е по-важен от друга рамка за политическо сътрудничество. Общите изисквания, преносимите доказателства и съвместимите инфраструктури могат да позволят мащабиране, без да се елиминират напълно националните специфики.

Следователно, една интелигентна стратегия съчетава две нива: Тя обединява европейското търсене и възможности, където размерът е от решаващо значение, като същевременно остава отворена за международни партньори, които предлагат конкретни технологични допълнения. Отвореността и стратегическата независимост не са взаимно изключващи се, стига зависимостите да бъдат съзнателно оценени.

Експертизата в областта на чиповете изисква специализирана инфраструктура и ясно разделение на труда

Желанието за по-голяма независимост в областта на AI чиповете е разбираемо. То обаче става неточно, веднага щом проектирането на чипове, изследванията на полупроводници, производството и работата на AI центрове за данни се третират като една единствена задача.

Чипът трябва да бъде проектиран. Неговият дизайн изисква подходящи инструменти и технологични основи. Производството, от своя страна, изисква специализирано оборудване, материали и процеси. Към това се добавят технологии за съхранение, опаковане и интеграция в цялостни компютърни системи. Напредъкът на едно ниво не компенсира автоматично липсващите възможности на други.

Белгийският изследователски център imec е ключов европейски център в този контекст. Пилотната линия NanoIC е свързана с планирана съвместна инвестиция от 2,5 милиарда евро и е предназначена, наред с други неща, да предостави на компании, стартиращи фирми, университети и доставчици на дизайнерски и системни решения достъп до съвременни технологии и прототипиране.

През февруари 2026 г. imec откри допълнителни 2000 квадратни метра чисти помещения като част от това разширение. Проектът е изрично организиран на европейско ниво и включва партньорски обекти, сред които Fraunhofer в Германия. Германия е и една от участващите финансиращи държави. Следователно, схващането, че националните изследвания и увеличеното използване на imec са фундаментално алтернативни подходи, не отразява адекватно тази взаимосвързаност.

Икономически разумен подход е разделение на труда, при което специализирана, мащабна инфраструктура се използва концентрирано, като същевременно се осигурява широк достъп за научни изследвания и бизнес. Изграждането на скъпи съоръжения на множество места едновременно може да бъде неефективно. И обратно, авангардната инфраструктура е от малка полза, ако по-малките компании нямат практически достъп до нея.

Следователно правилните въпроси са: Какви умения всъщност липсват? Къде вече съществуват международно значими силни страни? Как младите компании получават достъп до инструменти за проектиране, съоръжения за тестване и производствени партньори? И кои приложения оправдават значителните разходи за разработка в дългосрочен план?

Една обещаваща стратегия за полупроводници се нуждае от приоритети. Тя не е нужно да представлява всеки етап от веригата за създаване на стойност изцяло на национално ниво, а по-скоро да осигурява критични компетенции и да създава надежден достъп до допълнителни умения.

Изследванията са незаменими, но финансирането им изисква различни показатели за успех

Критиката към продължителните изследователски проекти е основателна, когато се фокусира върху липсата на релевантност и неясно използване на публичните средства. Би било неправилно обаче да се заключи, че научното обучение е по своята същност по-малко ценно от директното корпоративно финансиране.

Научните изследвания и предприемаческото развитие изпълняват различни функции. Фундаменталните изследвания могат да генерират знания, чието икономическо приложение е първоначално отворено. Пазарно ориентираният проект за развитие, от друга страна, би трябвало да може да обясни много по-точно кой проблем се решава и каква би могла да бъде последващата му употреба.

Оценяването и на двете, използвайки един и същ показател, би било грешка. Ако всеки изследователски проект се оценяваше единствено въз основа на краткосрочните приходи, дългосрочните възможности за знания биха били загубени. И обратно, ако всеки проект, ориентиран към приложението, се оценяваше единствено въз основа на научни публикации, икономическата жизнеспособност би останала второстепенна.

Качеството на даден човек или проект не може да бъде надеждно изведено от вида на посещавания университет или от един-единствен курс. За индустриалния ИИ практическият опит, систематичното тестване и доброто разбиране на областта на приложение могат да бъдат също толкова важни, колкото и теоретичните знания на най-високо ниво.

Истинският проблем често се крие в преходите. Резултатите от изследванията трябва да бъдат технически стабилизирани, превърнати в продукти и свързани с реалните изисквания на клиентите. Тази работа не е нито класическо фундаментално изследване, нито рутинни продажби. Тя изисква различни умения и често различно финансиране.

Следователно, балансираната политика трябва да защитава научното качество, като същевременно приема сериозно трансфера на знания. Съвместните проекти с ясни отговорности, временният обмен на персонал между научните изследвания и индустрията и прозрачното управление на правата за ползване могат да бъдат по-важни от друго ниво на организационно финансиране.

Институтът за безопасност на изкуствения интелект трябва да се занимава с обществените рискове, а не да измества съществуващите пазари

Германското правителство възлага аналитична и оперативна функция на Германския институт за сигурност в областта на изкуствения интелект (AISI). Той не е предназначен да бъде регулаторен орган, а по-скоро център за върхови постижения в областта на технологичния анализ, оценката на риска и стратегическото консултиране. Това включва ситуационна осведоменост и информация за ранно предупреждение по отношение на обществото, икономиката и националната сигурност.

Това разграничаване на отговорностите е от решаващо значение за икономическата оценка. Мандатът за обществена сигурност се различава от тестването на конкретен продукт на компанията. Системни рискове, нови вектори на атака или развития, свързани със сигурността, може да изискват анализи, които никой отделен частен клиент не би финансирал напълно.

Тук има основателна причина за правителствена намеса. Ако много заинтересовани страни се възползват от подобрена оценка на риска, но никой не желае да поеме цялата цена, една публична институция може да запълни празнина в услугите.

Ситуацията е различна за стандартизираните услуги за тестване, съобразени с ясно дефинирани нужди на клиентите. В тези случаи услугите за тестване и консултации от частния сектор могат да бъдат полезни. Държавна институция не трябва да дублира тези дейности без доказана добавена стойност.

Следователно, практическото предизвикателство се състои в прецизно разделение на труда. Публичните органи биха могли да разследват всеобхватните рискове, да доразвият методи за тестване и да направят резултатите достъпни. Частните доставчици биха могли да надградят върху тази основа, за да предложат специфични одити, подкрепа при внедряването и периодични инспекции.

Важно е също да се избягва дублирането на усилия. Ако компаниите трябва многократно да изготвят почти идентична документация за различни клиенти и институции, възникват допълнителни разходи без съответно повишаване на сигурността. Признатите и преносими резултати биха били по-икономически ценни от нарастващия брой отделни процеси на тестване.

Следователно, институтът за сигурност не е нито автоматично необходим, нито автоматично излишен. Неговата полезност зависи от това дали той запълва ясно дефинирана празнина, дали резултатите му са практически приложими и дали задачите му остават различни от съществуващите пазарни предложения.

Необходима е повече изчислителна мощност, но все още не е бизнес модел

Германското правителство си е поставило за цел поне да удвои общия капацитет на центровете за данни в Германия до 2030 г. и да учетвори капацитета за изкуствен интелект и високопроизводителни изчисления. Това е решение на ключов проблем в инфраструктурата. Допълнителният капацитет обаче първоначално представлява предлагане и все още не гарантира икономически успех.

За потребителите е важно дали изчислителната мощност е налична на разумни цени, с подходящи инструменти и при необходимите условия на работа. Средно голям производител на машини не се нуждае непременно от директен достъп до голяма система за обучение. Те може да се нуждаят от надеждна и достъпна среда за специализирано приложение.

Обучението и текущата работа също трябва да се разграничават. Разработването на голям модел може да изисква огромни изчислителни ресурси. За разлика от това, тясно дефинирано бизнес приложение понякога може да се изпълнява с по-малък модел. Коя архитектура е икономически изгодна зависи от задачата, работното натоварване и изискванията за качество.

Следователно, планирането на капацитета трябва да бъде обвързано с реалистичен анализ на търсенето. Факторите, които трябва да се вземат предвид, включват електрозахранване, мрежови връзки, охлаждане, наличен квалифициран персонал и темпото на технологични промени. Едно предприятие може да бъде технически ефективно, но все пак да работи неефективно, ако използването му остава твърде ниско.

Обратно, би било също толкова проблематично да се чака с инвестирането, докато всяко бъдещо приложение не е сигурно. Инфраструктурата често трябва да бъде изградена, преди да бъде задоволено пълното търсене. Следователно, гъвкавите концепции, разнообразните модели на ползване и прозрачното разпределение на инвестиционния риск са от решаващо значение.

Икономическият бенчмарк не трябва да бъде единствено инсталираният капацитет. Също толкова важни са действителното използване, цената на смислена изчислителна задача, наличността и достъпът за по-малките предприятия. Инфраструктурата се превръща в конкурентно предимство само когато позволява продуктивни дейности, които иначе не биха се осъществили или биха били значително нарушени.

Добрата политика за изкуствен интелект се нуждае от по-малко символични числа и по-добри данни за въздействието

Обявените цели осигуряват основа за политически контрол. Те обаче носят риска лесно измерими дейности да бъдат сбъркани с реални резултати.

Коефициентът на използване първоначално показва колко широко разпространена е дадена технология. Той не обяснява колко интензивно се използва или дали инвестицията се изплаща. Броят на финансираните компании описва обхвата на програмата. Той все още не доказва, че тези компании биха се справили по-зле без финансиране.

Този допълнителен ефект е от решаващо значение. Ако една компания финансира вече планирана инвестиция единствено с публични средства, резултатът може да е просто неочаквана печалба. Ако обаче подкрепата позволи икономически жизнеспособно внедряване, което иначе би се провалило поради очевиден проблем, тя може да създаде истинска добавена стойност.

Следователно, една надеждна оценка би трябвало да определи очакваните промени, преди програмата дори да започне. За първоначална програма това може да бъде последващото самофинансирано използване. За промишлени приложения фокусът може да бъде върху времето за обработка, подобренията в качеството или по-ниския процент на грешки. За инфраструктурата достъпността и използването биха били ключови фактори.

Целевата цифра от над десет процента от икономическия продукт, базиран на изкуствен интелект, също изисква прозрачно определение. Ако всяка дейност, подкрепена от изкуствен интелект, бъде изцяло включена, резултатът ще се различава от разглеждането само на създадената допълнителна стойност. Без ясно определение, показателят би бил политически впечатляващ, но аналитично слаб.

Следователно, една добра система за отчитане трябва да комбинира няколко смислени ключови показателя за ефективност (KPI) с прозрачни методологии. Това включва и неуспешни проекти и завършени инициативи. Стратегия, при която всяка програма продължава независимо от резултата, не успява да се поучи от собствения си опит.

Политическата отговорност се демонстрира чрез компетентност за изпълнение и ясни отговорности

Общата критика на поколенията е недостатъчна, за да обясни проблемите на политиката в областта на изкуствения интелект. Технологичната компетентност не може да бъде надеждно определена от възрастта. Младите хора, вземащи решения, може да спорят повърхностно, докато опитните лидери могат ефективно да управляват промяната.

По-важният въпрос е кои компетенции информират политическите решения и кой е отговорен за резултатите. Политиката за изкуствен интелект изисква технически познания, разбиране на оперативните процеси и способност за приоритизиране в условия на несигурност.

Икономиката не трябва да се третира като монолитно цяло. Доставчиците на модели, облачните компании, интеграторите, индустриалните конгломерати и малките потребители имат различни интереси. Програма, която е привлекателна за един доставчик, не е непременно полезна за икономиката като цяло.

Следователно е необходимо тясно участие на компаниите, но то не замества независимата оценка. В противен случай съществува риск от политики, които защитават съществуващите бизнес модели, вместо да засилват конкуренцията и производителността.

Германското правителство предвижда неговата работна група по изкуствен интелект да продължи да управлява прилагането на мерките, като се среща поне веднъж на тримесечие на ниво държавен секретар. Дали това ще доведе до ефективно управление зависи не от честотата на срещите, а от правомощията за вземане на решения, обвързващите отговорности и способността за реално премахване на пречките.

В този контекст отговорността означава и отстояване на приоритети въпреки съпротивата. Не всяка добра идея може да бъде финансирана едновременно. Не всяка съществуваща институция се нуждае от нова задача, свързана с изкуствен интелект. И не всяка започната програма заслужава да бъде продължавана безкрайно.

Една жизнеспособна стратегия съчетава отваряне на пазара, специализация и последователен подбор

От икономическа гледна точка, политиката на Германия в областта на изкуствения интелект трябва да съчетава три различни задачи.

Първо, трябва да улесни широкото използване. Това изисква разбираеми предложения, подходящо обучение, леснодостъпни оперативни модели и поддръжка за проблеми с данните и интеграцията. По-малките компании, по-специално, се възползват, когато не е необходимо доказани решения да се разработват от нулата всеки път.

Освен това, тя трябва да подкрепя компании, които разработват международно мащабируеми продукти и фундаментални технологии. Тази задача изисква по-големи финансови обеми, по-дълги времеви хоризонти и по-голяма готовност за поемане на технологични рискове. Не бива да се бърка с частичното финансиране на дигитализацията.

В крайна сметка държавата трябва да осигури публична инфраструктура, която отделните компании не могат адекватно да финансират. Това включва специфични изследователски инфраструктури, всеобхватни анализи на сигурността и общи технически стандарти.

Тези задачи изискват различни инструменти. Малка компания със специфичен проблем с автоматизацията не се нуждае от национална стратегия за моделиране. И обратно, европейски разработчик на модели не може да стане конкурентоспособен на международно ниво само с получаването на няколко консултантски ваучера. И един институт по сигурност не бива да бъде оценяван единствено по краткосрочните си приходи от софтуер.

Следователно, ясната перспектива е, че Германия трябва да се опитва по-малко да организира всяка дейност под общ етикет за изкуствен интелект и да прави по-ясно разграничение между развитие на пазара, развитие на технологиите и публични задачи. Съществуващите високоефективни сътрудничества заслужават подкрепа, при условие че останат достатъчно отворени за други компании и дават измерими резултати.

Държавата трябва да действа надеждно там, където сама създава търсене, и да проявява сдържаност там, където допълнителните структури просто дублират съществуващото предлагане. Европейската специализация често е по-разумна от опитите за пълно възпроизвеждане на всяка способност на национално ниво.

Дали Германия ще се превърне в силна нация в областта на изкуствения интелект до 2030 г. в крайна сметка не зависи от пълнотата на списъка с мерки. Важното е дали компаниите генерират трайна възвръщаемост от приложенията, служителите работят по-продуктивно и публичните институции осезаемо подобряват услугите си. Една стратегия е успешна, когато тя позволява постигането на тези резултати и елиминира излишните дейности, а не когато просто добавя все повече и повече.

Квази-вътрешно решение: Как Xpert.Digital запълва оперативните пропуски в B2B маркетинга и продажбите – Интелигентен бизнес, управляван от съдържание - Изображение: Xpert.Digital

Xpert.Digital е индустриален център за B2B, базиран на данни, ръководен от Konrad Wolfenstein . Компанията действа като външно, квази-вътрешно решение за индустриални партньори, запълвайки оперативните пропуски в маркетинга, съдържанието и продажбите – без да се изискват допълнителни ресурси от страна на клиента.

Повече информация тук:

• Квази-вътрешно решение: Как Xpert.Digital запълва оперативните пропуски в B2B маркетинга и продажбите – Smart Content-Driven Business

☑️ Нашият бизнес език е английски или немски

☑️ НОВО: Кореспонденция на родния ви език!

Konrad Wolfenstein

Аз и моят екип с удоволствие ще бъдем на ваше разположение като ваш личен съветник.

Можете да се свържете с мен, като попълните формата за контакт тук [email protected]:или просто ми се обадите на +49 7348 4088 965. Моят имейл адрес е

Очаквам с нетърпение нашия съвместен проект.

☑️ Подкрепа за МСП в стратегията, консултирането, планирането и внедряването

☑️ Създаване или пренасочване на дигиталната стратегия и дигитализация

☑️ Разширяване и оптимизиране на международните процеси на продажби

☑️ Глобални и дигитални B2B търговски платформи

☑️ Pioneer Развитие на бизнеса / Маркетинг / PR / Търговски панаири