Konec „důkazu konceptu“: Proč modely umělé inteligence založené na výsledcích způsobují revoluci v IT prostředí

Konec naivity: Proč musíme kompletně přepočítat ekonomickou životaschopnost umělé inteligence

Zatímco Silicon Valley zažívá zlatou horečku a do generativní umělé inteligence proudí miliardy rizikového kapitálu, v představenstvech evropských společností se šíří deziluze. Tento rozpor je alarmující: na jedné straně je tu revoluční příslib této technologie, na druhé straně rozvaha, kterou lze konvenčními metodami jen stěží ospravedlnit. Mnoho společností zjišťuje, že jejich drahé iniciativy v oblasti umělé inteligence, ačkoli jsou technicky působivé, jsou ekonomicky zklamáním.

Problém však nespočívá v samotné technologii, ale v tom, jak měříme a spravujeme její hodnotu. Manažeři se po desetiletí učili kalkulovat investice do IT, jako jsou implementace SAP nebo CRM systémů – deterministické projekty s jasným začátkem, koncem a definovatelnými přínosy. Umělá inteligence se však řídí jinými pravidly: je nestálá, pravděpodobnostní a dynamicky se vyvíjí. Každý, kdo se pokusí orientovat v tomto novém světě se starými mapami tradičního IT zadávání veřejných zakázek, riskuje, že utopí obrovské rozpočty do „pasti utopených nákladů“, aniž by kdy viděl měřitelné výnosy.

Tato situace je obzvláště kritická pro německé malé a střední podniky a evropské korporace. Evropa, vklíněná mezi inovační kapitalistickou silou USA a státem řízeným rozšiřováním Číny, riskuje zaostávání. Řešením však nemůže být slepé investování dalších peněz. Místo toho je nutná radikální změna paradigmatu: od placení za infrastrukturu a licence k odměňování skutečných výsledků.

Následující článek analyzuje strukturální nedostatky tradičních investičních modelů, odhaluje skryté faktory ovlivňující náklady projektů umělé inteligence a nastiňuje cestu ven, která minimalizuje riziko a zaručuje tvorbu hodnoty od prvního dne. Je to průvodce pro osoby s rozhodovací pravomocí, které chtějí chápat umělou inteligenci nikoli jako technologickou hračku, ale jako ziskovou konkurenční výhodu.

Vhodné pro:

• Unframe.AI: Návratnost investic do podnikové umělé inteligence: Proč je většina výpočtů chybná

Proč jsou tradiční investiční modely v Evropě odsouzeny k neúspěchu a jak radikální změna může zajistit přístup na globální trhy

Současný rozpor mezi masivními investicemi do umělé inteligence a reálnými výnosy, které generuje, představuje jeden z nejpalčivějších problémů pro vedoucí pracovníky podniků po celém světě. Zatímco americké private equity a venture capital společnosti jen v roce 2024 investovaly do tohoto sektoru přes 100 miliard dolarů, evropské společnosti – zejména německé malé a střední podniky – čelí znepokojivé realitě. Velká část výpočtů návratnosti investic do podnikové umělé inteligence se ukazuje jako chybná. To není způsobeno nedostatkem matematické přesnosti, ale spíše zásadně nesprávnými předpoklady. Technologická infrastruktura a finanční modely na ní postavené, vyvíjené po celá desetiletí pro deterministické IT systémy, jako je ERP nebo CRM, se hroutí pod vlivem volatility a pravděpodobnostní povahy moderních systémů umělé inteligence. Každý, kdo se stále snaží řídit generativní umělou inteligenci se stejnými klíčovými ukazateli výkonnosti (KPI) jako implementace SAP, v podstatě pluje po oceánu s plánem.

Strukturální nekompatibilita klasických IT metrik

Hlavní problém tradičních investičních výpočtů spočívá v nepochopení podstaty projektů umělé inteligence. Čtyři dynamiky zásadně odlišují tyto investice od konvenční implementace softwaru, což vede k tomu, že standardní modely návratnosti investic systematicky produkují nepřesné prognózy.

Zaprvé je tu vážný problém s časovým harmonogramem. Klasická návratnost investic předpokládá definovanou implementační fázi následovanou fází měřitelných výnosů. Projekty umělé inteligence se však zřídka chovají lineárně. Projekt plánovaný jako šestiměsíční pilotní projekt se často vyvine do čtrnáctiměsíční experimentální fáze. Produkční připravenost, která byla údajně vzdálena jen několik týdnů, zůstává teoretickým cílem i o rok později. Zatímco jmenovatel v rovnici návratnosti investic se v důsledku průběžných nákladů neustále zvyšuje, čitatel – návratnost – zůstává na nule.

Za druhé, projekty umělé inteligence podléhají extrémní variabilitě rozsahu. Zatímco tradiční IT projekty se často řídí striktními specifikacemi, případy užití umělé inteligence se dynamicky vyvíjejí. Systém pro zpracování dokumentů se může během vývoje transformovat na platformu pro vyhledávání znalostí, která je krátce před zavedením nahrazena řešením pracovních postupů založeným na agentech. Vzhledem k tomu, že se technologické základy – modely, rámce a nástroje – mění s poločasem rozpadu pouhých několika měsíců, je nutné řešení neustále upravovat, aby se po nasazení nestala zastaralými.

Za třetí, problém atribuce představuje pro finanční oddělení zdánlivě nepřekonatelné výzvy. I když systém umělé inteligence generuje hodnotu, izolace této hodnoty je složitá. Lze zvýšení tržeb připsat novému doporučovacímu nástroji umělé inteligence, přepracovanému prodejnímu týmu nebo jednoduše příznivým ekonomickým podmínkám? Na rozdíl od deterministického softwaru, kde je kauzalita často jasná, u umělé inteligence se často měří pouze příspěvek k výsledku, nikoli jeho jediná příčina.

Za čtvrté, past utopených nákladů často vede k iracionálním rozhodnutím. Většina podnikových projektů umělé inteligence vyžaduje značné počáteční investice: zajištění infrastruktury, čištění dat, trénování modelů a integraci. K tomu se přidávají náklady na správu pozorovatelnosti umělé inteligence, protože modely, na rozdíl od statického softwaru, podléhají degradaci výkonu, známé jako drift, a musí být neustále monitorovány. Bod, kdy lze ověřit, zda se investice vyplatí, je často v tak pozdní fázi projektu, že většina rozpočtu již byla nenávratně vynaložena.

Globální kontext a specifická polohová nevýhoda Evropy

Tato inherentní rizika narážejí na obzvláště křehký ekosystém v Evropě. Zatímco americké společnosti jsou často podporovány rizikovým kapitálem tolerantním k riziku a pěstují kulturu „rychlého selhání“, evropský trh funguje v prostředí s vysokou averzí k riziku a přísnou regulací. Ačkoli zákon Evropské unie o umělé inteligenci poskytuje právní jistotu, ukládá malým a středním podnikům (MSP) značné náklady na dodržování předpisů. Odhady naznačují, že testování souladu jednoho vysoce rizikového systému umělé inteligence může stát až 400 000 EUR, pokud nejsou zavedeny žádné systémy řízení kvality.

To vede k nebezpečné investiční mezeře. Americké investice do umělé inteligence daleko převyšují evropské. Čína zase využívá státem řízenou integraci k vynucení úspor z rozsahu v průmyslu. Německo a Evropa riskují, že se ocitnou v těsné pozici: technologicky závislé na amerických modelech a pod cenovým tlakem čínské efektivity. Pro evropské manažery na úrovni C to znamená, že projekty umělé inteligence musí být nejen ziskové, ale také strategicky důležité. Přesto je to právě německý Mittelstand, páteř evropské ekonomiky, kdo váhá. Pouze asi třetina velkých společností a ještě menší zlomek malých a středních podniků produktivně využívá umělou inteligenci. Strach z nevyčíslitelných nákladů a nejasných přínosů brzdí inovace.

Platforma spravované umělé inteligence – obrázek: Xpert.Digital

Zde se dozvíte, jak může vaše společnost rychle, bezpečně a bez vysokých vstupních bariér implementovat řešení umělé inteligence na míru.

Spravovaná platforma umělé inteligence (AI) je vaším komplexním a bezstarostným balíčkem pro umělou inteligenci. Místo řešení složitých technologií, drahé infrastruktury a zdlouhavých vývojových procesů získáte od specializovaného partnera řešení na klíč šité na míru vašim potřebám – často během několika dnů.

Klíčové výhody na první pohled:

⚡ Rychlá implementace: Od nápadu k provozní aplikaci během dnů, nikoli měsíců. Dodáváme praktická řešení, která vytvářejí okamžitou hodnotu.

🔒 Maximální zabezpečení dat: Vaše citlivá data zůstávají u vás. Garantujeme bezpečné a kompatibilní zpracování bez sdílení dat s třetími stranami.

💸 Žádné finanční riziko: Platíte pouze za výsledky. Vysoké počáteční investice do hardwaru, softwaru nebo personálu jsou zcela eliminovány.

🎯 Zaměřte se na své hlavní podnikání: Soustřeďte se na to, co děláte nejlépe. My se postaráme o kompletní technickou implementaci, provoz a údržbu vašeho řešení s umělou inteligencí.

📈 Připraveno na budoucnost a škálovatelné: Vaše umělá inteligence roste s vámi. Zajišťujeme průběžnou optimalizaci a škálovatelnost a flexibilně přizpůsobujeme modely novým požadavkům.

Více o tom zde:

• Spravovaná platforma umělé inteligence

Od abstraktního slibu k měřitelné realitě

Aby se tato patová situace prolomila, je třeba radikálně přehodnotit obchodní argumentaci pro umělou inteligenci. Úspěšné organizace se nezačínají ptáním na technologii, ale na výsledek. První otázka musí znít: Jaký konkrétní obchodní výsledek tato umělá inteligence umožní? Vágní cíle jako „zvýšení efektivity“ nebo „podpora inovací“ jsou v tomto kontextu bezcenné. Robustní obchodní argumentace vyžaduje přesné metriky, které lze sledovat každý týden na dashboardu.

Dobrými příklady jsou konkrétní a ověřitelné: zkrácení doby kontroly smluv ze čtyř hodin na dvacet minut, zvýšení míry vyřešení prvního kontaktu v zákaznickém servisu z 62 procent na 78 procent nebo snížení ručního zadávání dat u žádostí o úvěr o 80 procent. Pokud cíl nelze formulovat jazykem vedoucího oddělení, neexistuje žádný obchodní případ.

Druhá klíčová otázka se týká validace: Jak poznáme, jestli to funguje? Tradiční modely na to odpovídají na konci projektu – často po osmnácti měsících. Projekty umělé inteligence však vyžadují průběžnou validaci. Co musíme vidět ve druhém týdnu, abychom potvrdili směr? Jaký rozhodovací bod existuje ve třetím měsíci, kde lze projekt zastavit, pokud chybí ukazatele? Nejlepší investice jsou strukturovány tak, aby rychle prokázaly svou hodnotu, nebo selhaly dříve, než bude zničen významný kapitál.

Neviditelní ničitelé kapitálu v nákladové struktuře

I když je cíl dobrý, mnoho výpočtů selhává kvůli skrytým nákladům, které jsou v počáteční fázi často ignorovány. Příprava dat spotřebuje ve většině projektů přibližně 60 procent času a rozpočtu. To zahrnuje nejen technické čištění, ale také správu, normalizaci a obzvláště složité právní schvalování datových sad v Evropě.

Dalším podceňovaným faktorem je složitost integrace. Umělá inteligence, která funguje v izolovaném demo prostředí, má jen málo společného se systémem zabudovaným do stávajících bezpečnostních architektur a pracovních postupů. Tato „poslední míle“ integrace často stojí více než samotná komponenta umělé inteligence a je to místo, kde se většina projektů zastaví. K tomu se připočtěte průběžné provozní náklady. Modely vyžadují neustálé sledování odchylek a pravidelné přetrénování, když se změní datové vzorce.

A konečně, náklady příležitosti v čase se téměř nikdy nevypočítávají. Každý měsíc, který projekt umělé inteligence potřebuje k dosažení hodnoty, je měsícem tvorby ztracené hodnoty. Projekt s dobou trvání 18 měsíců a 200% návratností investic může být ekonomicky horší než projekt s dobou trvání šest týdnů a 80% návratností investic, protože ten druhý generuje kladný cash flow o 16 měsíců déle. Organizace s nejlepší návratností investic nejsou nutně ty s nejvyššími výnosy, ale spíše ty, které dosahují měřitelné hodnoty nejrychleji s nejmenšími kapitálovými investicemi.

Za hranicemi kapitálových výdajů: Posun paradigmatu směrem k modelům financování orientovaným na výsledky

Vzhledem k těmto rizikům a neochotě Evropy získávají na popularitě nové cenové a obchodní modely, které přesouvají riziko z kupujícího na dodavatele. Poskytovatelé jako Unframe a další progresivní hráči na trhu zavádějí principy založené na validaci před uzavřením závazků. Tento přístup k tvorbě cen založený na výsledcích by mohl být klíčem k překonání zmrazení investic v Evropě.

Místo nákupu infrastruktury předem (CapEx) nebo placení za licence na uživatele (ceny založené na počtu uživatelů), které často zůstávají nevyužité, zde firmy platí za dosažené výsledky. Náklady se zvyšují s dosaženou hodnotou, nikoli se spotřebovanými zdroji. To přímo řeší problém atribuce a nutí dodavatele prodávat pouze řešení, která skutečně fungují.

V tomto modelu začíná každá interakce definovaným případem užití a měřitelným výsledkem. Zákazník vidí, jak umělá inteligence pracuje s jeho vlastními daty a v jeho prostředí, než provede významnou investici. Neexistují žádné 18měsíční projekty s nadějí na návratnost investic na konci. Prioritou je tvorba hodnoty. Navíc se často eliminují masivní počáteční náklady na infrastrukturu, protože moderní platformy zvládají zátěž přípravy dat a nasazení modelu. Tím se eliminují skryté náklady, které by jinak mohly spotřebovat až 80 procent rozpočtu.

Další výhodou tohoto modelu je odklon od modelů licencování založených na uživatelích, které v minulosti znevýhodňovaly široké přijetí. Pokud každý další uživatel nese náklady, je používání technologie uměle omezeno. Modely orientované na výsledek naopak široké používání podporují, protože více uživatelů obecně vede k větším výsledkům, a tedy k větší přidané hodnotě.

Strategické důsledky pro evropské vůdčí postavení

Pro osoby s rozhodovací pravomocí v Evropě to znamená, že éra experimentálního „ověřování konceptů“ bez jasné cesty k tvorbě hodnoty skončila. Ekonomická realita vyžaduje odklon od technologické fascinace směrem k téměř chirurgické přesnosti při definování obchodních výsledků. Společnosti by neměly využívat workshopy a pilotní fáze k tomu, aby se naučily, co umělá inteligence dokáže, ale spíše k izolaci nejcennějších případů užití a ověření jejich ekonomického dopadu.

Je vhodné hledat partnerství s poskytovateli, kteří jsou ochotni podstupovat rizika a být měřeni výsledky. To však také vyžaduje změnu myšlení na straně zákazníka: od nákupu „IT hodin“ nebo „licencí“ k uzavírání partnerství vytvářejících hodnotu. Ve světě, kde USA a Čína dominují prostřednictvím masivní alokace kapitálu, je efektivita kapitálového nasazení jedinou šancí Evropy. Klíčem není utrácet více peněz, ale investovat tyto peníze do modelů, které se zaplatí dříve, než je účet splatný. Každý, kdo se stále spoléhá na 18měsíční prognózy, již prohrál. Skutečná konkurenceschopnost vzniká tam, kde se tvorba hodnoty neslibuje, ale prokazuje od prvního dne.

Konrad Wolfenstein

Rád posloužím jako váš osobní poradce.

kontaktovat pod Wolfenstein ∂ xpert.digital

Zavolejte mi pod +49 89 674 804 (Mnichov)

LinkedIn
 

Naše globální odborné znalosti v oblasti rozvoje podnikání, prodeje a marketingu v oboru a v oblasti podnikání - Obrázek: Xpert.Digital

Zaměření na odvětví: B2B, digitalizace (od AI po XR), strojírenství, logistika, obnovitelné zdroje energie a průmysl

Více o tom zde:

• Obchodní centrum Xpert

Tematické centrum s poznatky a odbornými znalostmi:

• Znalostní platforma o globální a regionální ekonomice, inovacích a trendech specifických pro dané odvětví
• Sběr analýz, impulsů a podkladových informací z našich oblastí zájmu
• Místo pro odborné znalosti a informace o aktuálním vývoji v oblasti podnikání a technologií
• Tematické centrum pro firmy, které se chtějí dozvědět více o trzích, digitalizaci a inovacích v oboru