Tehisintellekt Saksamaa majanduses: pöördepunkt on saavutatud.

113 minutit ajasäästu päevas: need arvud näitavad tehisintellekti tõelist võimsust töökohal

Tehisintellekt (AI) on muutumas tehnoloogilisest eksperimendist strateegiliseks vajaduseks, mis määrab tulevase konkurentsivõime. Praegused arvud näitavad kiirenenud arengut – kui 2022. aastal kasutas tehisintellekti vaid umbes 12 protsenti ettevõtetest, siis 2024. aastaks peaks see näitaja ulatuma 20–27 protsendini. See dünaamika näitab aga kasvavat lõhet: kuigi peaaegu pooled suurettevõtted on tehisintellekti juba rakendanud, jäävad keskmise suurusega ettevõtted märkimisväärselt maha, kusjuures kasutuselevõtu määr on vaid 17–28 protsenti.

Samal ajal on strateegilised arusaamad põhjalikult muutunud. 91 protsendi ettevõtete jaoks on genereeriv tehisintellekt nüüd nende ärimudeli jaoks ülioluline ning investeerimisvalmidus suureneb dramaatiliselt. Esialgsed empiirilised andmed näitavad muljetavaldavat tootlikkuse kasvu, mis on tehisintellekti kasutavates ettevõtetes keskmiselt 13 protsenti, ja igapäevast ajakokkuhoidu kuni 113 minutit töötaja kohta. Vaatamata sellele potentsiaalile takistavad laialdast ümberkujundamist märkimisväärsed takistused, nagu oskusteabe puudumine, uuest ELi tehisintellekti määrusest tulenev õiguslik ebakindlus ja terav oskustööliste puudus. Saksamaa on ülemaailmses konkurentsis kriitilises punktis, kus määratakse kindlaks tehnoloogilise arengu või mahajäämuse suund.

Sobib selleks:

• Tehisintellekti otsustusprotsess ja otsustusprotsessid ettevõtetes: strateegilisest tõukejõust praktilise rakendamiseni

Kui digitaalsed eksperimendid muutuvad strateegiliseks vajaduseks

Saksamaa majandusmaastik läbib põhimõttelist muutust, mis ulatub pelgast digitaliseerimisest kaugemale. Tehisintellekt areneb eksperimentaalsest tehnoloogiast majandusliku konkurentsivõime otsustavaks teguriks. Praegused andmed maalivad keerulise pildi: Saksamaa on pöördepunktis, kus lõhe liidrite ja mahajääjate vahel suureneb dramaatiliselt. Samal ajal kui mõned juba saavutavad mõõdetavat tootlikkuse kasvu, riskivad teised maha jääda.

Arvud räägivad enda eest. Liidumaa statistikaameti andmetel kasutab 2024. aastal umbes 20 protsenti Saksamaa ettevõtetest tehisintellekti (AI), kuigi erinevad uuringud annavad olenevalt kasutatud metoodikast veidi erinevaid tulemusi. Ifo Instituut teatas 2024. aasta juulis isegi 27 protsendist. Täpsest arvust olulisem on aga kasutuselevõtu tempo: kuigi 2021. aastal kasutas tehisintellekti vaid 11 protsenti ja 2022. aastal umbes 12 protsenti ettevõtetest, on kasutuselevõtt nüüd kiirenevas tempos. 2025. aasta lõpuks plaanib veel 25 protsenti ettevõtetest alustada või intensiivistada tehisintellekti kasutamist. See areng tähistab üleminekut katsefaasist laialdasele rakendamisele kõigis ettevõtetes.

Ettevõtte suuruse ja rakendusmäära vaheline lahknevus on silmatorkav. Kuigi peaaegu pooled kõigist 250 või enama töötajaga suurettevõtetest tuginevad nüüd tehisintellekti tehnoloogiatele, on see määr 50–249 töötajaga keskmise suurusega ettevõtete puhul vaid 28 protsenti. 10–49 töötajaga väikeettevõtete osakaal on kõigest 17 protsenti. Need arvud näitavad murettekitavat lõhet Saksamaa majanduses. Suurettevõtetel on ressursid, oskusteave ja riskivalmidus tehisintellekti projektide süstemaatiliseks edendamiseks. Keskmise suurusega ja väikesed ettevõtted seevastu seisavad silmitsi struktuuriliste takistustega: piiratud eelarved, oskustööjõu puudus ja regulatiivsete nõuete ebakindlus.

Tehnoloogilisest mänguasjast strateegiliseks imperatiiviks

Tehisintellekti strateegiline tajumine on põhjalikult muutunud. Audiitorfirma KPMG uuring dokumenteerib seda paradigma muutust muljetavaldavalt: 91 protsenti küsitletud Saksa ettevõtetest peab generatiivset tehisintellekti nüüd oma ärimudeli ja tulevase väärtuse loomise jaoks ülioluliseks. 2024. aastal oli see näitaja vaid 55 protsenti. See kahekordistumine ühe aasta jooksul annab märku enamast kui pelgalt entusiasmist tehnoloogia vastu. See tähistab arusaama, et tehisintellektist on saamas majandusliku edu põhiline eeltingimus.

Paralleelselt on strateegiline küpsus märkimisväärselt paranenud. Ligi seitsmel kümnest ettevõttest on nüüd selge strateegia genereeriva tehisintellekti jaoks, võrreldes vaid 31 protsendiga 2024. aastal. Veel 28 protsenti töötab aktiivselt sellise strateegia väljatöötamise kallal. Need arvud näitavad, et tehisintellekti ei vaadelda enam isoleeritud IT-projektina, vaid pigem ettevõtteülese ümberkujundamisena, mis nõuab strateegilist juhtimist. Ettevõtted tunnistavad üha enam, et tehisintellekti edukas kasutamine ulatub kaugemale tehnoloogia rakendamisest ning nõuab organisatsioonilisi kohandusi, kultuurilisi muutusi ja uusi oskusi.

Sellele strateegilisele ümberhindamisele järgneb investeerimisvalmidus. 82 protsenti ettevõtetest plaanib järgmise kaheteistkümne kuu jooksul oma tehisintellekti eelarvet suurendada. Neist enam kui pooled ehk 51 protsenti kavatsevad oma eelarvet suurendada isegi vähemalt 40 protsenti. Eelmisel aastal olid need arvud vastavalt 53 ja 28 protsenti. See investeerimisvalmiduse tohutu kasv peegeldab mitte ainult suurenenud usaldust tehnoloogia vastu, vaid ka arusaama, et tehisintellekti edukaks skaleerimiseks on vaja märkimisväärseid ressursse. Piiratud eelarvega väikeste pilootprojektide ajastu on andmas teed suuremahulistele strateegilistele investeeringutele.

Eriti paljastav on jaotus tööstusharude lõikes. Saksamaal on ootuspäraselt tehisintellekti kasutuselevõtt kõrgeim, 42 protsenti. Järgnevad õigus- ja maksukonsultatsioonid ning auditeerimine 36 protsendiga, mida tingib peamiselt dokumentide töötlemise ja loomise automatiseerimine. Teadus- ja arendustegevus on samuti 36 protsenti, kuna tehisintellekti kasutatakse eriti andmete analüüsimisel ja modelleerimisel. Pangandus moodustab 34 protsenti, juhtimiskonsultatsioonid aga 27 protsenti. Ringhäälingu- ja telekommunikatsioonisektor ning meedia ulatuvad mõlemad 26 protsendini.

Mõõdetav tootlikkuse kasv ületab skeptitsismi

Pikaajaline arutelu selle üle, kas tehisintellekt viib tegelikult mõõdetava tootlikkuse kasvuni, leiab üha enam empiirilist vastust. Erinevate uuringute andmed koonduvad muljetavaldavate numbrite suunas. St. Louisi föderaalreservpanga uuring näitas, et generatiivse tehisintellekti kasutamine suurendab töötajate tootlikkust 33 protsenti iga tehisintellekti kasutamise tunni kohta. See ei ole teoreetiline prognoos, vaid põhineb tegelike tööprotsesside analüüsil. Saksamaal teatab 82 protsenti generatiivset tehisintellekti kasutavatest ettevõtetest juba tootlikkuse kasvust. Keskmiselt on see 13 protsenti aastas.

Aja kokkuhoid on igapäevaelus selgelt nähtav. Adecco Grupi ülemaailmse uuringu kohaselt säästavad Saksa töötajad tehisintellekti abil keskmiselt 64 minutit päevas. Teises uuringus saadakse isegi 113 minutit päevas aja kokkuhoidu. Boston Consulting Group leidis oma uuringus, et 58 protsenti tehisintellekti kasutajatest võidavad vähemalt viis töötundi nädalas. Seda säästetud aega ei kasutata mingil juhul tegevusetuseks. 41 protsenti kasutab seda rohkemate ülesannete täitmiseks, 39 protsenti pühendub uutele ülesannetele, veel 39 protsenti katsetab tehisintellekti tööriistadega ja 38 protsenti keskendub strateegilistele tegevustele. Seega ei too aja kokkuhoid kaasa töökohtade kaotust, vaid pigem nihkumist korduvatelt tegevustelt väärtust lisavatele tegevustele.

Makromajanduslikud prognoosid on tähelepanuväärsed. Hinnangute kohaselt võiks generatiivse tehisintellekti kasutamine Saksamaal 2030. aastaks säästa 3,9 miljardit töötundi. See vastab täpselt 4,2 miljardi töötunni suurusele demograafilisele lõhele, mille on tekitanud oskustööliste puudus. Seega on tehisintellektist saamas mitte ainult tootlikkuse tegur, vaid ka potentsiaalne lahendus ühele Saksamaa majanduse ees seisvale pakilisemale struktuurilisele probleemile. Saksa Majandusinstituut (IW) ennustab, et aastane makromajanduslik tootlikkuse kasv võib ainuüksi tehisintellekti tõttu tõusta praegusest 0,4 protsendist keskmiselt 0,9 protsendini aastatel 2025–2030 ja 1,2 protsendini aastatel 2030–2040.

Neid numbreid tuleb aga vaadata nüansiga. Loodetud tootlikkuse kasv ei toimu automaatselt. Mitmed uuringud näitavad, et aja kokkuhoid ei ole sünonüümne tootlikkuse suurenemisega. Üks uuring näitab, et kolmandik töötajatest jätkab säästetud aja kulutamist samadele ülesannetele nagu varem. Selleks, et aja kokkuhoid tooks kaasa suurema tootlikkuse, peavad tööandjad määratlema selged ootused ja täpsustama, milliseid uusi ülesandeid töötajatelt oodatakse. Ainult tehnoloogia rakendamisest ei piisa. Olulised on kaasnevad organisatsioonilised kohandused, protsesside optimeerimine ja muutuste juhtimise meetmed.

Tööstusharuspetsiifilised rakendusvaldkonnad näitavad konkreetset lisaväärtust.

Tehisintellekti praktiline rakendamine laieneb kogu ettevõtte väärtusahela ulatuses. Autotööstuses, mis on Saksamaa tööstuse tugevuse traditsiooniline põhivaldkond, on tehisintellekt revolutsiooniliselt muutmas nii tootmist kui ka tootearendust. BMW tehastes vähendavad tehisintellektil põhinevad pilditöötlussüsteemid kontrolliprotsesse 40 sekundilt 24 sekundile, parandades samal ajal defektide tuvastamist 40 protsenti. Siemens ja Audi kasutavad digitaalseid kaksikuid tervete tootmisliinide virtuaalseks kaardistamiseks, vähendades seeläbi planeerimisaega 35 protsenti. Ennustavad hooldussüsteemid tuvastavad masina rikkeid enne, kui need riketeni viivad, ja vähendavad oluliselt planeerimata seisakuid.

Siiski investeerib eriti autotööstus tehisintellekti arvutusvõimsusse, meeskondadesse ja eelarvetesse teiste sektoritega võrreldes ettevaatlikult. Kuigi tehisintellekti kasutuselevõtu küpsusaste autotööstuses on viimase viie aasta jooksul tõusnud 4,4-lt 5,4-le, jääb see siiski veidi maha tööstuse üldisest keskmisest. See näitab paradoksi: kuigi tööstusharu on potentsiaali ära tundnud ja arendab muljetavaldavaid rakendusi, on laialdane kasutuselevõtt sageli puudulik. Paljud rakendused on endiselt pilootfaasis. Capgemini uuringu kohaselt kasutab 44 protsenti autoettevõtetest klienditeeninduses generatiivset tehisintellekti, kuid ainult 18 protsenti viib läbi pilootprojekte ideede ja sisu loomise valdkonnas.

Tehisintellekti kasutamine on eriti mitmekesine turunduses, müügis ja klienditeeninduses. Tehisintellektil põhinevad süsteemid analüüsivad klientide käitumist, loovad personaalseid pakkumisi ja automatiseerivad rutiinseid ülesandeid. Müügivihjete hindamise algoritmid hindavad potentsiaalseid kliente nende suhtluse põhjal ja seavad müügitegevuse prioriteediks kõige lootustandvamad kontaktid. Vestlusrobotid ja häälrobotid tegelevad korduvate klienditeeninduse päringutega ning ettevõtted on teatanud enam kui 40-protsendilisest vähenemisest. Seejärel saavad klienditeenindajad vabanenud võimsust kasutada keerukate probleemide lahendamiseks ja konsultatsioonimahukateks suhtlusteks.

Ennustav müük kasutab tehisintellekti optimaalsete kliendipakkumiste prognoosimiseks. Graafinärvivõrgud analüüsivad keerulisi seoseid toodete, klientide interaktsioonide ja müügi vahel. Üks B2B-ettevõte suutis nende tehnoloogiate abil oma konversioonimäärasid suurendada 40 protsenti. E-kaubanduses parandavad tehisintellektil põhinevad soovitussüsteemid klikkimise määrasid enam kui 25 protsenti, vähendades samal ajal reklaamikulusid. Hüperpersonaliseerimine võimaldab tooteid ja teenuseid täpselt individuaalsete klientide vajadustele kohandada.

Finantssektoris analüüsivad tehisintellekti süsteemid keerulisi andmemustreid ja toetavad riskihindamist. Deutsche Bank kasutab 275 petaflopi GPU-võrku, mis kiirendab kauplemisjärelevalvet enam kui kolmandiku võrra ja vähendab valehäireid 41 protsenti. Keemia- ja farmaatsiatööstuses optimeerib tehisintellekt keerulisi protsesse ja kiirendab tootearendust, tuvastades tuhandete võimalike koostiste hulgast kõige lootustandvamad ühendid. Logistikatööstus kasutab tugevdusõpet marsruutide reaalajas kohandamiseks ja tarnete kiirendamiseks. DHL on selle tehnoloogia abil saavutanud märkimisväärse tõhususe kasvu.

Struktuurilised takistused aeglustavad ümberkujundamist.

Vaatamata ilmsele potentsiaalile ja mõõdetavatele edusammudele seisavad tehisintellekti laialdase kasutuselevõtu teel märkimisväärsed takistused. Suurim takistus on tehnoloogiaalaste teadmiste puudumine. 71 protsenti ettevõtetest, kes tehisintellekti veel ei kasuta, nimetavad peamise põhjusena oskusteabe puudumist. See teadmiste puudujääk on mitmetahuline: see hõlmab tehisintellekti süsteemide toimimise ja nende võimaluste tehnilise mõistmise puudumist, strateegiliste teadmiste puudumist oma ettevõtte sisukate kasutusjuhtude kohta ning ebakindlust rakendusprotsesside ja edu mõõtmise osas.

Teiseks peamiseks takistuseks on õiguslik ebakindlus ja andmekaitseprobleemid. 58 protsenti ettevõtetest on mures õiguslike tagajärgede pärast ja 53 protsendil on andmekaitseprobleeme. Seda probleemi süvendab esialgu ELi tehisintellekti määrus, mis on järk-järgult jõustunud alates 2025. aasta veebruarist. Seadus liigitab tehisintellekti süsteemid nelja riskiklassi ja määratleb vastavad nõuded. Kõrge riskiga tehisintellekti süsteemidele, näiteks personalijuhtimises või laenude heakskiitmise otsuste tegemisel kasutatavatele süsteemidele, kehtivad põhjalikud dokumenteerimis-, järelevalve- ja kvaliteedinõuded. Nõuete mittetäitmise korral võidakse karistada trahvidega kuni 35 miljonit eurot või seitse protsenti ülemaailmsest aastakäibest.

Paljud ettevõtted on ülekoormatud küsimusega, milliseid nende tehisintellekti rakendusi tuleks liigitada kõrge riskiga ja millised konkreetsed vastavusnõuded tuleb täita. Tehisintellekti määrus kehtib lisaks isikuandmete kaitse üldmäärusele (GDPR) ja mõlemat reeglistikku tuleb käsitleda koos. Olemasolevaid andmekaitseprotsesse saab kasutada tehisintellekti nõuetele vastavuse alusena, kuid neid tuleb laiendada, et hõlmata konkreetseid aspekte, nagu õiglus, põhiõiguste kaitse ja otsuste jälgitavus. Ettevõtted vajavad läbipaistvaid auditeerimisjälgi ja peavad selgelt määratlema vastutuse: kes jälgib? Kes dokumenteerib? Kes sekkub, kui midagi valesti läheb?

Olukorda süvendab oskustööliste puudus. 35–41 protsenti Saksa ettevõtetest peab tehniliste oskuste puudumist tehisintellekti projektide oluliseks takistuseks. Tehisintellekti arendajate töökuulutuste arv tõusis aastatel 2019–2024 23 000-lt 37 000-le kvartalis. Vaatamata kasvavale nõudlusele püsib oskuste puudus. Saksamaa konkureerib rahvusvaheliselt tehisintellekti talentide pärast riikidega, kes reklaamivad end agressiivsemalt ja pakuvad sageli paremaid tingimusi. Kuigi LinkedIni analüüsi kohaselt on Saksamaal 1,7 korda suurem tõenäosus kui OECD keskmisel tasemel tehisintellekti tööriistade ja rakenduste valdamine, olles maailmas teisel kohal USA järel, ei ole see siiski nõudluse rahuldamiseks piisav.

Huvitaval kombel kasutavad mõned ettevõtted ise tehisintellekti IT-oskuste puuduse lahendusena. Bitkomi uuringu kohaselt kasutab viis protsenti ettevõtetest tehisintellekti personalilünkade ületamiseks. Suurettevõtete seas, kus on üle 250 töötaja, tõuseb see näitaja 21 protsendini. Tehisintellekt võtab üle tarkvaraarenduse ja IT-halduse rutiinsed ülesanded, võimaldades olemasolevatel spetsialistidel keskenduda keerukamatele tegevustele. See leevendab oskuste puudust, kuid ei lahenda seda põhimõtteliselt.

Lõhe pilootprojekti ja produktiivse kasutamise vahel

Üks suurimaid väljakutseid tehisintellekti ümberkujundamisel on nn pilootprojekti ja tootmise vaheline lõhe. Paljud ettevõtted arendavad kontrollitud testimiskeskkondades edukaid tehisintellekti prototüüpe, kuid ei suuda neid tootmisse üle viia. 23 protsenti Saksa ettevõtetest on üle poole oma generatiivsetest tehisintellekti katsetest tootmisse viinud, mis on oluliselt kõrgem kui maailma keskmine 16 protsenti. See tähendab aga ka seda, et 77 protsenti Saksa ettevõtetest kasutab tootmises vähem kui poolt oma tehisintellekti katsetest.

Selle lünga põhjused on mitmekesised. Tehnilises mõttes ebaõnnestub skaleerimine sageli seetõttu, et pilootprojektid kasutavad otseteid: mudelid töötavad kohalikes masinates käsitsi tehtavate protsessietappidega, mis ei sobi tootmiseks. Üleminek nõuab tugevat ja skaleeritavat infrastruktuuri automatiseeritud töövoogudega andmete ekstraheerimiseks, mudeli treenimiseks, valideerimiseks, juurutamiseks ja pidevaks jälgimiseks. Tuleb luua MLOps-torustikud, mis hõlmavad tehisintellekti mudelite kogu elutsüklit ja võimaldavad usaldusväärset üleminekut pilootfaasist tootmiskeskkondadesse.

Organisatsiooniliselt puudub tehnilise teostatavuse ja ärilise kasu vaheline seos sageli. Pilootprojekte viiakse läbi isoleeritult IT-osakondades või innovatsioonilaborites, ilma et süsteemidega hiljem töötama hakkavad äriüksused oleksid varakult kaasatud. Puuduvad selged edukriteeriumid ja mõõdetavad tulemusnäitajad (KPI-d), mis tuleks enne projekti algust määratleda. Ilma selliste mõõdikuteta jääb ebaselgeks, kas pilootprojekt oli edukas ja õigustab selle laiendamist.

Tehisintellekti projektide edukas skaleerimine nõuab süstemaatilist lähenemist. Esiteks peavad pilootprojektid olema algusest peale seotud ärieesmärkide ja KPI-dega. Tehnoloogiapõhiste eksperimentide asemel peaksid ettevõtted tuvastama konkreetsed äriprobleemid, millele tehisintellekt saab lahendusi pakkuda. Teiseks on oluline luua skaleeritav infrastruktuur. Pilveplatvormid, automatiseeritud andmekanalid ja MLOps protsessid tuleb luua juba varakult. Kolmandaks peab tugev andmehaldus tagama andmete puhtuse, kättesaadavuse ja nõuetele vastavuse. Neljandaks tuleb arendada või omandada ekspertiisi mitte ainult arendustegevuse, vaid ka tootmistegevuse jaoks. Viiendaks on soovitatav järkjärguline juurutamine tagasisideahelatega, et süsteeme saaks samm-sammult täiustada.

Meie EL-i ja Saksamaa valdkonna asjatundlikkus äriarenduse, müügi ja turunduse alal - pilt: Xpert.Digital

Tööstusharu fookus: B2B, digitaliseerimine (tehisintellektist XR-ini), masinaehitus, logistika, taastuvenergia ja tööstus

Lisateavet selle kohta siin:

• Xpert Business Hub

Teemakeskus koos teadmiste ja ekspertiisiga:

• Teadmisplatvorm globaalse ja regionaalse majanduse, innovatsiooni ja tööstusharude suundumuste kohta
• Analüüside, impulsside ja taustteabe kogumine meie fookusvaldkondadest
• Koht ekspertiisi ja teabe saamiseks äri- ja tehnoloogiavaldkonna praeguste arengute kohta
• Teemakeskus ettevõtetele, kes soovivad õppida turgude, digitaliseerimise ja valdkonna uuenduste kohta

Investeeringutasuvus kui kriitiline edutegur

Tehisintellekti projektide investeeringutasuvuse (ROI) mõõtmine esitab ettevõtetele ainulaadseid väljakutseid. Erinevalt traditsioonilistest IT-investeeringutest ei ole mõju sageli otseselt kvantifitseeritav. Sellest hoolimata on investeeringutasuvuse analüüs strateegiliste otsuste langetamiseks ja edasiste investeeringute põhjendamiseks ülioluline. Uuringud näitavad, et 48 protsenti Saksamaa ettevõtetest, kes tehisintellekti tegelikult kasutavad, teatavad, et eelised kaaluvad üles kulud. Samal ajal kõhkleb 63 protsenti ettevõtetest tehisintellekti laialdasema kasutamise suhtes, kuna neil on raske selle eeliseid hinnata.

Tehisintellekti investeeringute investeeringutasuvuse (ROI) arvutamine toimub üldiselt järgmise valemi järgi: investeeringutasuvus võrdub tulude ja investeerimiskulude vahega, mis on jagatud investeerimiskuludega ja korrutatud 100-ga. Väljakutse seisneb tulude ja kulude täpses kajastamises. Kvantifitseeritavad tulud hõlmavad kulude kokkuhoidu korduvate ülesannete automatiseerimise kaudu, töötajate aja kokkuhoidu, vähenenud veamäärasid, suurenenud müüki parema isikupärastamise kaudu ja uute toodete kiiremat turuletoomist. Kvalitatiivseid eeliseid, nagu näiteks andmepõhiste teadmiste abil parem otsuste tegemise kvaliteet või suurenenud töötajate rahulolu soovimatute rutiinsete ülesannete kõrvaldamise kaudu, on keerulisem kvantifitseerida, kuid need pole vähem olulised.

Äritegevuse valideerimise aruanne näitab, et tehisintellekti integreerimine kliendikogemuse ja ettevõtte juhtimise süsteemidesse võib viie aasta jooksul saavutada konservatiivse investeeringutasuvuse (ROI) 214 protsenti. Parimal juhul võib investeeringutasuvus ulatuda isegi 761 protsendini. See integratsioon võib suurendada tehingute keskmist suurust 10–30 protsenti, suurendades seega otseselt tulu. Näiteks ettevõte, mis investeerib tehisintellektil põhinevasse vestlusrobotisüsteemi 50 000 eurot, säästab aastas 1200 tundi käsitsi kliendituge, mis võrdub 75 000 euroga personalikuludes. Seega on investeeringutasuvus ainuüksi esimesel aastal 50 protsenti.

Investeeringukulud hõlmavad lisaks ilmselgetele kuludele, nagu tarkvaralitsentsid, riistvara ja arendus, ka sageli alahinnatud tegureid: integreerimine olemasolevatesse süsteemidesse, töötajate koolitamine, muudatuste juhtimine, pidev hooldus ja tugi, samuti vastavus- ja andmekaitsekulud. Varjatud kulud tulenevad projektijuhtimise pingutustest, ajutistest tootlikkuse langustest ülemineku ajal ja vajalikest protsesside kohandamistest.

Edukad ettevõtted määratlevad investeeringutasuvuse mõõtmiseks spetsiifilised KPI-d, mis on kooskõlas nende ärieesmärkidega. Nende hulka kuuluvad ühikuhind enne ja pärast tehisintellekti juurutamist, aja kokkuhoid automatiseeritud protsesside kaudu (rahaliselt hinnatud), veamäärade vähendamine ja kvaliteedi paranemine, kasutajate omaksvõtt ja selle mõju tootlikkusele ning klientide rahulolu skoorid. Nende näitajate pidev jälgimine võimaldab võtta sihipäraseid parandusmeetmeid, kui tehisintellekti projektid ei anna oodatavaid tulemusi.

Sobib selleks:

• Tehisintellekti lisaväärtus? Enne tehisintellekti investeerimist: tuvastage edukate projektide 4 vaikset tapjat

Muutuste juhtimine kui alahinnatud edutegur

Tehisintellekti kasutuselevõtt ei ole eelkõige tehnoloogiline, vaid organisatsiooniline ja kultuuriline ümberkujundamine. Tehniline rakendamine üksi ei taga edu. Vajalik on ettevõttesisene põhjalik kultuuriline nihe, mida saab tagada ainult tõhusa muutuste juhtimise abil. Enamik ebaõnnestunud tehisintellekti projekte ei ebaõnnestu mitte tehnoloogia enda, vaid aktsepteerimise puudumise, ebapiisava organisatsioonilise ettevalmistuse ja juhtkonna pühendumuse puudumise tõttu.

Kultuurimuutuse esimene samm on teadlikkus ja haridus. Töötajad ja juhid peavad mõistma, miks tehisintellekt on ettevõtte jaoks oluline ja kuidas see aitab kaasa strateegiliste eesmärkide saavutamisele. Töötoad, koolitused ja infoüritused on tõhusad vahendid teadmiste jagamiseks ja murede lahendamiseks. Paljudel töötajatel on ebamäärased hirmud töökoha kaotamise või uute tehnoloogiate poolt ülekoormatud olemise ees. Avatud suhtlus realistlike mõjude ja võimaluste kohta vähendab vastupanu.

Tehisintellekti oskuste edendamine ulatub kaugemale tehnilisest asjatundlikkusest. Kuigi andmeteadlased ja tehisintellekti arendajad vajavad põhjalikke tehnilisi teadmisi, peavad ka äriosakonnad arendama põhiteadmisi, et tuvastada olulisi kasutusjuhtumeid ja kasutada tehisintellekti süsteeme tõhusalt. Kohandatud koolitusprogrammid ja koostöö välisekspertidega võivad selles osas olla hindamatud. Oluline on see, et koolitust ei tohiks vaadelda ühekordse sündmusena, vaid pideva protsessina.

Struktuuride ja protsesside kohandamine on sageli vajalik. Traditsioonilised hierarhilised otsustusprotsessid ja jäigad töömeetodid ei sobi kokku agiilse tehisintellekti arendamise ja selle iteratiivsete täiustustsüklitega. Ettevõtted peaksid olema valmis traditsioonilisi töömeetodeid kahtluse alla seadma ja uusi, agiilsemaid lähenemisviise rakendama. See võib hõlmata uute suhtluskanalite kasutuselevõttu, otsustusprotsesside kohandamist või töövoogude ümberkujundamist. Eriti tõhusateks on osutunud valdkondadevahelised meeskonnad, mis ühendavad valdkonnaalaseid teadmisi tehniliste oskustega.

Tehisintellekti kultuuriline integreerimine nõuab avatud ja uuenduslikku mõtteviisi, mis tunnistab andmete väärtust ja andmepõhise otsustusprotsessi potentsiaali. Tehisintellekti ei tohiks vaadelda välise elemendina, vaid pigem ettevõtte kultuuri lahutamatu osana. Eksperimenteerimise ja elukestva õppe kultuuri edendamine on oluline. Töötajaid tuleb julgustada uusi tehnoloogiaid proovima, vigu aktsepteerima ja neist õppima.

Juhtidel on kultuurilise ümberkujundamise protsessis võtmeroll. Nad peavad mitte ainult määratlema visiooni ja strateegia, vaid olema ka eeskujuks ja kehastama tehisintellektile orienteeritud kultuuri väärtusi. Juhtimise arendamise programmid aitavad tõsta vajalikku teadlikkust ja oskusi. Ilma tippjuhtkonna nähtava pühendumuseta puudub tehisintellekti projektidel vajalik hoog. Keskmise suurusega tootmisettevõtted, mis suurendasid oluliselt omaksvõttu terviklike muutuste juhtimise lähenemisviiside, sealhulgas infotundide, sihipärase koolituse ja töötajate kaasamise kaudu rakendusprotsessi, näitavad selle lähenemisviisi tõhusust.

Saksamaa positsioon globaalses konkurentsis

Tehisintellekti arengu rahvusvahelistes võrdlustes on Saksamaal ambivalentne positsioon. Globaalse tehisintellekti indeksi kohaselt on Saksamaa üldarvestuses seitsmendal kohal: kindel tulemus, kuid siiski maha jäädes sellistest juhtivatest riikidest nagu USA, Hiina, Singapur ja mitmed Euroopa riigid. See edetabel peegeldab nii Saksamaa tehisintellekti ökosüsteemi tugevusi kui ka nõrkusi. Saksamaa on tehisintellekti uuringutes üks maailma juhtivaid riike. Ülikoolid, instituudid ja kompetentsikeskused teevad olulist alustööd, alates masinõppest kuni eetiliste küsimusteni. Saksamaa on IT-spetsialistide koolitamisel maailmas kolmandal kohal.

Siiski on teadusuuringute ja praktilise rakenduse vahel lõhe. Saksamaal on raskusi teaduslike leidude reaalseteks rakendusteks ülekandmisega. Tehisintellekti infrastruktuuri osas on oluline järele jõuda: ülemaailmses tehisintellekti indeksis on Saksamaa selles valdkonnas alles 13. kohal. Peamised probleemid on arvutusvõimsus ja andmete kättesaadavus. Tehisintellekti rakenduste jaoks mõeldud kõrgjõudlusega andmekeskuste võimsus peab 2030. aastaks kolmekordistuma, praegusest 1,6 gigavatist 4,8 gigavatini. Praegu on aga ehitamisel vaid 0,7 gigavatti ja veel 1,3 gigavatti. Selle 1,4 gigavatise võimsuslõhe kaotamiseks tuleb 2030. aastaks investeerida kuni 60 miljardit eurot.

Saksamaa osakaal ülemaailmsete andmekeskuste võimsuses on alates 2015. aastast langenud umbes kolmandiku võrra. Investeeringud tehisintellekti jäävad kaugele maha sellistest tegijatest nagu USA, Ühendkuningriik, Prantsusmaa, teised ELi riigid ja Hiina. Saksa ettevõtete vaatenurgast on USA ja Hiina praegu generatiivse tehisintellekti valdkonna liidrid. 36 protsenti peab USA-d ja 32 protsenti Hiinat esirinnas. Vaid üks protsent Saksa ettevõtetest omistab Saksamaale juhtpositsiooni. See hinnang rõhutab vajadust tegutseda, mida Saksa poliitikakujundajad ja ettevõtted peavad tegema. 71 protsenti ettevõtetest nõuab Saksa tehisintellekti pakkujate tugevamat toetamist ja suuremaid investeeringuid andmekeskustesse.

Masinõppe valdkonnas on Saksamaa rahvusvahelisel tasandil neljandal kohal viie teadaoleva mudeliga. USA aga domineerib 61 mudeliga, millele järgneb Hiina 15 mudeliga. Investeeringute osas on vahe veelgi suurem: 2023. aastal voolas USA-s tehisintellekti tehnoloogiatesse umbes 67 miljardit eurot erakapitali, mis on peaaegu üheksa korda rohkem kui Hiinas. Samal ajal kui investeeringud USA-s pidevalt kasvavad, on EL-is alates 2022. aastast toimunud 44,2-protsendiline langus. Saksamaal on potentsiaali oma arvutusvõimsust viie aasta jooksul kolmekordistada, kuid see nõuab otsustavat tegutsemist.

USA ja Hiina vaheline ülemaailmne tehisintellekti võidujooks on tänu sellistele arengutele nagu Hiina DeepSeek mudel uut hoogu saanud. Kuigi USA on traditsiooniliselt olnud suuremahuliste keelemudelite liider, jõuavad Hiina ettevõtted kiiresti järele. Tippjuhid Microsoftist OpenAI-ni hoiatasid 2025. aasta mais, et USA edumaa tehisintellekti valdkonnas on kahanenud vaid mõne kuuni. Alates 2017. aastast on Hiina järginud väljakuulutatud strateegiat saada 2030. aastaks juhtivaks tehisintellekti riigiks. Gartneri andmetel on 47 protsenti maailma tippteadlastest Hiinast, võrreldes vaid 18 protsendiga USA-st. Hiina laiendab oma infrastruktuuri ja rakendusi palju kiiremini kui USA.

Saksamaa ja Euroopa jaoks on tekkimas bipolaarne tehnoloogiline maastik. Üks blokk moodustub USA tehnoloogia, näiteks Nvidia ja ARM-i, ümber, kasutades lääne andmeside standardeid, samas kui teine ​​​​blokk keerleb Hiina ökosüsteemi ümber, kus on Huawei Ascend ja RISC-V. Neutraalsus muutub selliste riikide nagu Saksamaa jaoks üha võimatumaks. Küsimus ei ole enam selles, kas Saksamaa suudab järele jõuda, vaid pigem selles, millises tehnoloogilises ökosüsteemis ta end positsioneerib ja kuidas ta suudab seejuures säilitada oma suveräänsust.

Saksa ettevõtete strateegiline kursuse raamistik

Saksamaa seisab silmitsi strateegilise pöördepunktiga. Tehisintellekti turu maht Saksamaal peaks 2025. aastaks ulatuma üle üheksa miljardi euro ja 2031. aastaks peaks see kasvama 37 miljardi euroni, mis tähendab üle 25 protsendi aastast kasvu. See kasv ei jaotu aga ühtlaselt. Ettevõtted, kes investeerivad tehisintellekti juba praegu, arendavad oskusteavet ja muudavad oma organisatsioone, saavutavad otsustava konkurentsieelise. Need, kes kõhklevad, riskivad maha jääda. Lõhe liidrite ja mahajääjate vahel suureneb kiiresti.

Edukas tehisintellekti ümberkujundamine nõuab enamat kui lihtsalt tehnoloogilist rakendamist. See nõuab terviklikku strateegiat, mis koosneb mitmest sambast: esiteks strateegiline kooskõla selge visiooni, määratletud eesmärkide ja prioriseeritud kasutusjuhtumitega. Ilma strateegilise ankurdamiseta tippjuhtkonna tasandil jäävad tehisintellekti algatused isoleeritud lahendusteks ilma jätkusuutliku mõjuta. Teiseks on vaja operatiivset rakendamist tehisintellekti tippkeskuste abil, mis pakuvad ekspertiisi ja konsultatsioone, standardiseeritud projektijuhtimise meetodeid, korduvkasutatavaid tehisintellekti komponente ja ennetavat teadmiste haldamist. Kolmandaks on vaja riski ja vastavust selgetele juhtimisstruktuuridele, riskide klassifitseerimist vastavalt ELi tehisintellekti määrusele, andmekaitsealaste nõuetele vastavust ja eetikajuhiseid.

Neljas sammas hõlmab tehnoloogilist infrastruktuuri, sealhulgas skaleeritavaid pilveplatvorme, töökindlaid andmekanaleid, MLOps protsesse ja pidevat jälgimist. Viies sammas hõlmab inimesi ja kultuuri koos süstemaatilise oskuste arendamise, muutuste juhtimise, eksperimenteerimiskultuuri edendamise ja juhtkonna pühendumusega. Tehisintellekti ümberkujundamine saab olla edukas ainult siis, kui kõik viis sammast toimivad koos.

Ettevõtted peaksid alustama hallatavate pilootprojektidega, mis lubavad käegakatsutavaid eeliseid, kuid ei ole äriliselt kriitilise tähtsusega. Etapidine lähenemine vähendab riske ja soodustab aktsepteerimist. Edukad pilootprojektid loovad usaldust ja hoogu edasistele algatustele. Oluline on see, et pilootprojektid tuleb algusest peale kavandada skaleeritavust silmas pidades. Tehniline arhitektuur, andmeprotsessid ja organisatsiooniline integratsioon peavad olema tootmiseks valmis. Tehisintellekti rakendamine ei ole ühekordne projekt, vaid pidev optimeerimisprotsess, mis hõlmab pidevat õppimist ja kohanemist.

Regulatiivne raamistik, sealhulgas ELi tehisintellekti määrus ja isikuandmete kaitse üldmäärus (GDPR), võib esialgu tunduda koormana, kuid see pakub ka võimalusi. Need, kes investeerivad praegu läbipaistvusse, dokumenteeritud protsessidesse ja ennetavasse riskijuhtimisse, loovad aluse usaldusväärsetele ja konkurentsivõimelistele tehisintellekti rakendustele. Andmekaitse ja tehisintellekti riskihindamise vaheline seos näitab, et selged protsessid ja määratletud vastutusalad mitte ainult ei võimalda innovatsiooni kontrollida, vaid ka strateegiliselt kujundada. Ettevõtted, kes peavad vastavust konkurentsieeliseks, mitte takistuseks, positsioneerivad end usaldusväärsete partneritena.

Realistlikud tulevikuväljavaated, mis ületavad liialduse piiri

Saksamaa majanduse ümberkujundamine tehisintellekti abil on alles alanud. Järgmised viis aastat on otsustava tähtsusega. Prognoosid näitavad, et aastatel 2026–2030 on kuni 40 protsenti keskmise suurusega ettevõtetest integreerinud tehisintellekti tööriistad oma igapäevategevusse, eriti müügi, rahanduse ja personalijuhtimise valdkonnas. Ettevõtete osakaal, kes on tehisintellekti täielikult integreerinud, tõuseb praegusest üheksast protsendist märkimisväärselt. Lähiaastate tehisintellekti trendide hulka kuuluvad genereeriv tehisintellekt automatiseeritud sisu loomiseks, tehisintellektil põhinev klienditeenindus ööpäevaringse toega, ennustav analüütika müügiprognoosimiseks, tehisintellektil põhinev turundus hüperpersonaliseerimisega, automatiseeritud raamatupidamine, tehisintellektil põhinev värbamine ja nutikas tootmine intelligentsete tehastega.

Mõju tööturule on mitmekesine. McKinsey Global Institute'i andmetel võiks 2030. aastaks tehnoloogia, sealhulgas genereeriva tehisintellekti abil automatiseerida umbes 30 protsenti praegustest töötundidest. See ei tähenda aga massilist töökohtade kadumist, vaid pigem tööprofiilide muutumist. Rutiinsed ülesanded kaovad, samal ajal kui nõudlus kõrgema väärtusega, loomingulisema ja strateegilisema töö järele suureneb. Juba 13 protsenti Saksamaa töötajatest teatab, et on tehisintellekti tõttu töö kaotanud, mis on kooskõlas maailma keskmisega. Samal ajal tekivad uued tööprofiilid ja kvalifikatsiooninõuded.

Üldised majandusliku tootlikkuse mõjud on märgatavad, kuid imesid need ei tee. Aastane tootlikkuse kasv võib aastatel 2025–2030 tõusta 0,4 protsendilt 0,9 protsendile ja aastatel 2030–2040 1,2 protsendile. See oleks märkimisväärne edasiminek, mis tugevdaks Saksamaa konkurentsivõimet ja aitaks leevendada demograafiliste muutuste mõjusid. Tootlikkuse imet aga, nagu mõned lootsid, ei toimu. Tehisintellekt on oluline, kuid mitte ainus majanduskasvu edasiviiv jõud. Kaasnevad investeeringud haridusse, taristusse ja innovatsioonivõimekusse on hädavajalikud.

Tehisintellekti arendamise geopoliitiline mõõde muutub üha olulisemaks. USA ja Hiina vaheline tehnoloogiline konkurents sunnib Saksamaad ja Euroopat võtma strateegilisi positsioone. Tehnoloogilise suveräänsuse küsimus muutub üha pakilisemaks: kas Euroopa saab arendada oma tehisintellekti mudeleid, infrastruktuure ja standardeid või jääb see sõltuvaks Ameerika või Hiina tehnoloogiatest? Selliste programmide nagu Digital Europe ja EuroHPC eesmärk on pakkuda Euroopa tehisintellekti projektidele juurdepääsu kõrgjõudlusega andmetöötlusele. Nende algatuste edu määrab Saksamaa ja Euroopa võime tegutseda ülemaailmses tehisintellekti konkurentsis.

Lähiaastad näitavad, kas Saksamaa suudab oma teadus- ja haridusvaldkonna tugevused majanduslikeks konkurentsieelisteks muuta. Kurss seatakse juba praegu. Ettevõtted, kes mõistavad tehisintellekti strateegilise küsimusena, tegelevad sellega süstemaatiliselt ja muudavad oma organisatsioone, kindlustavad oma tulevase elujõulisuse. Need, kes kõhklevad või lükkavad tehisintellekti tagasi kui mööduva moehulluse, maksavad selle eest hinda. Üleminek pilootfaasist produktiivsele kasutamisele on täies hoos. Saksamaa seisab pöördepunktis tehnoloogilise integratsiooni ja mahajäämuse vahel. Otsus lasub ettevõtete juhatustel, juhtkondadel ja keskmise suurusega ettevõtetel, kes juba täna homse kurssi seavad.

Digitaalse transformatsiooni uus dimensioon hallatud tehisintellekti (AI) abil – platvorm ja B2B-lahendus | Xpert Consulting - pilt: Xpert.Digital

Siit saate teada, kuidas teie ettevõte saab kiiresti, turvaliselt ja ilma kõrgete sisenemisbarjäärideta rakendada kohandatud tehisintellekti lahendusi.

Hallatud tehisintellekti platvorm on teie igakülgne ja muretu tehisintellekti pakett. Keerulise tehnoloogia, kalli infrastruktuuri ja pikkade arendusprotsesside asemel saate spetsialiseerunud partnerilt teie vajadustele vastava võtmed kätte lahenduse – sageli juba mõne päeva jooksul.

Peamised eelised lühidalt:

⚡ Kiire teostus: Ideest rakenduseni päevade, mitte kuude jooksul. Pakume praktilisi lahendusi, mis loovad kohest väärtust.

🔒 Maksimaalne andmeturve: Teie tundlikud andmed jäävad teie kätte. Garanteerime turvalise ja nõuetele vastava töötlemise ilma andmeid kolmandate osapooltega jagamata.

💸 Finantsriski pole: maksate ainult tulemuste eest. Suured esialgsed investeeringud riist- ja tarkvarasse või personali jäävad täielikult ära.

🎯 Keskendu oma põhitegevusele: Keskendu sellele, mida sa kõige paremini oskad. Meie tegeleme sinu tehisintellekti lahenduse kogu tehnilise juurutamise, käitamise ja hooldusega.

📈 Tulevikukindel ja skaleeritav: teie tehisintellekt kasvab koos teiega. Tagame pideva optimeerimise ja skaleeritavuse ning kohandame mudeleid paindlikult uutele nõuetele.

Lisateavet selle kohta siin:

• Hallatud tehisintellekti lahendus – tööstuslikud tehisintellekti teenused: konkurentsivõime võti teenuste, tööstuse ja masinaehituse sektoris

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

minuga ühendust võtta Wolfenstein ∂ xpert.digital

Helistage mulle lihtsalt alla +49 89 674 804 (München)

Linkedin
 

Meie globaalne tööstus- ja ärialane ekspertiis äriarenduses, müügis ja turunduses - pilt: Xpert.Digital

Tööstusharu fookus: B2B, digitaliseerimine (tehisintellektist XR-ini), masinaehitus, logistika, taastuvenergia ja tööstus

Lisateavet selle kohta siin:

• Xpert Business Hub

Teemakeskus koos teadmiste ja ekspertiisiga:

• Teadmisplatvorm globaalse ja regionaalse majanduse, innovatsiooni ja tööstusharude suundumuste kohta
• Analüüside, impulsside ja taustteabe kogumine meie fookusvaldkondadest
• Koht ekspertiisi ja teabe saamiseks äri- ja tehnoloogiavaldkonna praeguste arengute kohta
• Teemakeskus ettevõtetele, kes soovivad õppida turgude, digitaliseerimise ja valdkonna uuenduste kohta