Az ígéret és a valóság közötti szakadék: Mit árul el a Salesforce küzdelme a mesterséges intelligencia átalakulásáról a technológiai iparágban?

A nagy mesterséges intelligencia-kiábrándulás: Miért mutatja a Salesforce, hogy a valóság másképp néz ki?

A CRM-óriás Salesforce részvényárfolyamának látványos, 27 százalékos esése 2025 eleje óta nem egyetlen vállalat elszigetelt jelensége. Inkább a mesterséges intelligenciával szembeni magas elvárások és kereskedelmi hasznosításának rideg valósága közötti alapvető ellentmondást szimbolizálja. Miközben a világ minden táján a technológiai vállalatok az autonóm MI-ügynökök által előidézett forradalmat hirdetik, a Salesforce helyzete három központi problémát tár fel, amelyek az egész iparág tünetei lehetnek: a MI-innovációk monetizációja, a vállalati szoftverpiac strukturális érettsége és a technológiai integráció növekvő összetettsége. Ez az elemzés azt vizsgálja, hogy mi is rejlik valójában a jövő ezen feltételezett ígérete mögött, és milyen következményekkel jár a technológiai iparágra nézve.

Alkalmas:

• Mesterséges intelligencia: Miért nem indították el a Salesforces AgentForce - a független alternatívák jobbak

Alapismeretek és relevancia

A Salesforce 2025 októberi helyzete fordulópontot jelent a mesterséges intelligencia, mint a már bejáratott techcégek növekedésének közvetlen motorjaként való felfogásában. Marc Benioff, az ügyfélkapcsolat-kezelő cég karizmatikus alapítója és vezérigazgatója a vállalat San Franciscó-i Dreamforce konferenciáján hirdette ki az ügynökalapú mesterséges intelligencia korszakának elérkezettét. Víziója: Az autonóm algoritmusok felváltanák az emberi alkalmazottakat a vállalatoknál, és a Salesforce legfontosabb bevételnövelőjévé válnának. A valóság azonban más képet fest.

A Salesforce részvények drámai esése éles ellentétben áll a technológiai iparág általános trendjével, ahol a technológiai részvények jelentős nyereséget könyvelhettek el ugyanebben az időszakban. Ez az eltérés alapvető kérdéseket vet fel: Vajon az iparág túlbecsülte-e azt a sebességet, amellyel a mesterséges intelligencia valódi bevétellé alakítható? Reálisak-e az autonóm MI-ügynökökkel kapcsolatos elvárások? És milyen strukturális problémák húzódnak meg a mesterséges intelligencia ígéretének csillogó homlokzata mögött.

Ennek az elemzésnek a jelentősége messze túlmutat a Salesforce-on. Minden olyan vállalatot érint, amely a mesterséges intelligenciára, mint kulcsfontosságú növekedési motorra támaszkodik. Érinti a befektetőket, akik milliárdokat pumpálnak a mesterséges intelligencia technológiákba. És azokat a munkavállalókat is érinti, akiknek a munkahelyét fenyegeti az ígért automatizálás. A Salesforce esete egyedülálló betekintést nyújt egy átmeneti iparág mechanizmusaiba, reményeibe és csalódásaiba.

Ez a cikk nyolc részre oszlik, amelyek szisztematikusan bemutatják a történelmi gyökereket, a technikai mechanizmusokat, a jelenlegi állapotot, a gyakorlati felhasználási eseteket, a kritikus problémákat, a jövőbeli fejlesztéseket, valamint a tanulságok végső szintézisét. Világossá válik, hogy a Salesforce kihívásai mélyebb iparági problémákat képviselnek, amelyek messze túlmutatnak egyetlen vállalat keretein.

A felhőalapú megoldások úttörőjétől a mesterséges intelligencia harcosáig: Egy iparági óriás stratégiai újraorientációja

A jelenlegi helyzet megértéséhez nyomon kell követni a Salesforce eredetét és fejlődését. A Marc Benioff által 1999-ben alapított vállalat forradalmasította a szoftveripart egy akkoriban radikális koncepcióval: a Szoftver mint Szolgáltatás (Software as a Service). Ahelyett, hogy drága licenccsomagokat értékesített volna, amelyeket az ügyfelek szervereire kellett volna telepíteni, a Salesforce online kínálta CRM-megoldását. Az ügyfelek havi díjat fizettek, és a szoftvert egyszerűen a böngészőjükön keresztül használhatták.

Ez az innováció tette a Salesforce-t piacvezetővé az ügyfélkapcsolat-kezelés területén. Több mint 21 százalékos piaci részesedésével a vállalat ma is uralja a globális CRM-piacot, messze megelőzve olyan versenytársakat, mint a Microsoft, az Oracle és az SAP. Több mint két évtizeden át a Salesforce-t par excellence növekedési részvénynek tekintették. A bevétel évről évre kétszámjegyű ütemben nőtt, a részvényárfolyam folyamatosan emelkedett, és a vállalat számos felvásárláson keresztül terjeszkedett.

De már a 2025-öt megelőző években megjelentek a lassulás első jelei. A CRM szoftveriparág növekedése összességében lelassult, mivel a piac egyre telítettebbé vált. Sok nagyvállalat már bevezette a CRM rendszereket, és a könnyen elérhető gyümölcsöt leszedték. Ugyanakkor új versenytársak jelentek meg, amelyek innovatív megközelítésekkel és alacsonyabb árakkal szereztek piaci részesedést.

Ebben a helyzetben a Benioff egyre inkább a mesterséges intelligenciára összpontosított, mint új növekedési történetre 2022-től kezdődően. A Salesforce először az Einsteint mutatta be, egy mesterséges intelligencia platformot, amely lehetővé tette a prediktív elemzést és automatizálást a meglévő CRM-termékeiben. Majd 2024 szeptemberében következett a nagy bejelentés: az Agentforce, egy platform autonóm mesterséges intelligencia ügynökök számára, amelyek önállóan végeznek feladatokat olyan területeken, mint az ügyfélszolgálat, az értékesítés és a marketing.

A vízió ambiciózus volt: 2025 végére az ügyfelek egymilliárd autonóm MI-ügynököt hoznának létre a platformon keresztül. Ezek az ügynökök nemcsak egyszerű kérdésekre válaszolnának, hanem önállóan terveznének és hajtanának végre összetett, több lépésből álló feladatokat. Proaktívan cselekednének, döntéseket hoznának, és hozzáférnének a vállalat teljes adatbázisához.

Ezzel egy időben a Salesforce jelentős összegeket fektetett be ezen MI-ügynökök technológiai alapjaiba. 2025 májusában a vállalat bejelentette az Informatica, egy adatkezelési specialista felvásárlását 8 milliárd dollárért. A felvásárlás célja az volt, hogy a MI-ügynökök hozzáférjenek a kiváló minőségű, jól strukturált adatokhoz. 2024 őszén a Salesforce már felvásárolta az Own Data-t, egy másik adatkezelő céget, 1,9 milliárd dollárért.

De ezen hatalmas beruházások és a grandiózus vízió ellenére a remélt bevételnövekedés nem valósult meg. A 2025/26-os pénzügyi év második negyedévében a Salesforce bevétele 9,8 százalékkal, 10,24 milliárd dollárra nőtt. Bár ez kissé meghaladta a várakozásokat, ez volt az ötödik egymást követő negyedév, amikor egyszámjegyű növekedést produkáltak. A következő negyedévre vonatkozó kilátások még óvatosabbak voltak, ami aggodalmat keltett azzal kapcsolatban, hogy a mesterséges intelligencia offenzívája nem hozza meg a remélt kereskedelmi sikert.

Az autonóm mesterséges intelligencia ágensek anatómiája: Technológia a látás és a megvalósíthatóság között

Ahhoz, hogy megértsük, miért bizonyul olyan nehéznek a mesterséges intelligencia által támogatott ügynökök bevételszerzése, fontos megvizsgálni ezen rendszerek technikai alapjait és mechanizmusait. Az Agentforce számos technológiai komponensen alapul, amelyeknek együtt kell működniük az ígért autonómia elérése érdekében.

A lelke az Atlas Reasoning Engine, amely a mesterséges intelligencia asszisztenseinek neurális hálózataként vagy agyaként működik. Ez a motor az emberi gondolkodás és viselkedés utánzására, a feladatok helyes kategorizálására, a feladatlépések rangsorolására és végső soron azok helyes végrehajtására szolgál. A korábbi, nagymértékben emberi interakcióra támaszkodó mesterséges intelligencia asszisztensekkel, például a Copilottal ellentétben az Agentforce ágensek nagyrészt autonóm módon működnek.

A második kulcsfontosságú elem a Salesforce Data Cloud, amely valós időben harmonizálja az összes releváns vállalati adatot, és elérhetővé teszi azokat a mesterséges intelligencia által kezelt ügynökök számára. Ezen adatok minősége és teljessége kulcsfontosságú az ügynökök teljesítménye szempontjából. Ez egyben az egyik legnagyobb kihívást is jelenti: Sok vállalat évek óta gyűjtötte adatait különböző rendszerekben, egységes szabványok vagy rendszeres tisztítás nélkül.

A harmadik komponens az olyan integrációs eszközök, mint a MuleSoft és az előre elkészített csatlakozók, amelyek lehetővé teszik az ügynökök számára, hogy interakcióba lépjenek a meglévő munkafolyamatokkal és külső rendszerekkel. Ezek a felületek lehetővé teszik az ügynökök számára, hogy ne csak a Salesforce világán belül működjenek, hanem más vállalati alkalmazásokkal is kommunikáljanak.

Ezen Salesforce-specifikus komponensek mellett az Agentforce harmadik féltől származó szolgáltatók, például az OpenAI, az Anthropic és a Google Gemini nagyméretű nyelvi modelljeit is integrálja. Ezek a modellek biztosítják az alapul szolgáló természetes nyelvi feldolgozást és az általános világismeretet, amelyre az egyes ügynökök épülnek.

A funkcionalitás egy ügyfélszolgálati ügynök példáján keresztül szemléltethető: Egy ügyfél felveszi a kapcsolatot a céggel egy kérdéssel. Az ügynök elemzi a kérdést, hozzáfér a releváns ügyféladatokhoz az adatfelhőből, összehasonlítja azokat a korábbi hasonló esetekkel, kidolgoz egy többlépéses megoldási tervet, végrehajtja ezeket a lépéseket, és közli az eredményt az ügyféllel. Mindez emberi beavatkozás nélkül történik, kivéve, ha az ügynök olyan problémába ütközik, amely meghaladja a képességeit.

Ez elméletben lenyűgözően hangzik. A gyakorlatban azonban számos buktató van. Az ügynökök csak annyira jók, mint amennyire jók az adatok, amelyekhez hozzáférnek. Ha az adatok hiányosak, elavultak vagy inkonzisztensek, az ügynökök helytelen döntéseket hoznak. A meglévő vállalati rendszerekbe való integráció gyakran összetett és jelentős erőfeszítést igényel. Az ügynökök konfigurálása pedig, bár alacsony kódú folyamatként hirdetik, mégis jelentős technikai ismereteket és Salesforce-specifikus know-how-t igényel.

Egy másik probléma a bizalom hiánya. Sok vállalat vonakodik átadni a kritikus üzleti folyamatok irányítását autonóm ügynököknek robusztus tesztelési eljárások és biztonsági mechanizmusok nélkül. A hibák, adatvédelmi incidensek vagy nemkívánatos viselkedés kockázata valós, amint azt más iparágak példái is mutatják.

A nyereségességhez vezető nehéz út: Három alapvető kihívás

A Salesforce problémái három fő, az egész iparágra jellemző kihívásban foglalhatók össze: a mesterséges intelligencia innovációinak monetizálása, a strukturális piaci felkészültség és a technológia adaptációjának összetettsége.

Az első kihívás a monetizációval kapcsolatos

Bár a Salesforce egy technológiailag fejlett terméket fejlesztett ki az Agentforce-szal, a kulcskérdés továbbra is fennáll: hogyan lehet ezt pénzzé tenni? Az Agentforce árképzési modellje beszélgetésenként két dolláron alapul, ami egy használatalapú megközelítés, és eltér a hagyományos licencmodellektől. Sok potenciális ügyfél azonban vonakodik a technológia nagymértékű bevezetésétől, amíg a befektetés megtérülése egyértelműen nem mutatható ki.

A mesterséges intelligencia ágenseinek futtatásának költségei jelentősek. Az alapul szolgáló nagyméretű nyelvi modellek drága számítási erőforrásokat igényelnek. Az iparági becslések szerint egyetlen generatív mesterséges intelligencia modellre irányuló lekérdezés akár tízszer annyiba is kerülhet, mint egy hagyományos Google-keresés. Ezeket a költségeket át kell hárítani az ügyfelekre, ami korlátozza az árelfogadást. Ugyanakkor az ügyfelek elvárják az MI-ágensektől, hogy olyan egyértelmű értéket nyújtsanak, amely igazolja a magasabb költségeket.

A mai napig mindössze körülbelül 12 000 vállalat használja az Agentforce-t, ami elenyésző szám a Salesforce több százezer vállalatból álló hatalmas ügyfélköréhez képest. Az Agentforce éves ismétlődő bevétele kevesebb, mint 500 millió dollár, ami a több mint 40 milliárd dolláros teljes bevétel töredéke. Még ha ez a szám a következő években megháromszorozódik vagy megnégyszereződik is – ahogy a Salesforce reméli –, a teljes bevételhez való hozzájárulása továbbra is korlátozott lesz.

A második fő kihívás a CRM piac strukturális érettsége.

Két évtizednyi erős növekedés után az ügyfélkapcsolat-kezelő szoftverek piaca elérte a telítettségi fázist. A fejlett piacokon működő nagy- és középvállalkozások többsége már bevezette a CRM-rendszereket. Az új ügyfelek megszerzésén keresztüli organikus növekedés lehetősége korlátozott.

Ugyanakkor a verseny fokozódott. A Microsoft a Dynamics 365-tel, az Oracle a felhőalkalmazásaival, az SAP a CRM-megoldásaival, valamint számos specializált szolgáltató, mint például a HubSpot, a Zendesk és a Zoho, mind versenyeznek a piaci részesedésért. Ezek a versenytársak az elmúlt években utolérték őket, és néha olcsóbb vagy specializáltabb megoldásokat kínálnak.

Ebben a környezetben a Salesforce számára nehezebb lesz kétszámjegyű növekedési ütemet elérni, még innovatív mesterséges intelligencia funkciókkal is. Az ügyfelek nem fogják egyszerűen lecserélni CRM-rendszerüket, mert egy szállító új mesterséges intelligencia képességeket kínál. Egy CRM-rendszer bevezetése összetett, költséges és időigényes. A vállalatok vonakodnak váltani, amíg a meglévő rendszerük működik.

Az olyan elemzők, mint Karl Keirstead az UBS-től, rámutattak, hogy a CRM piac már viszonylag érett, míg az ügyfelek mesterséges intelligencia alapú beruházásai ezen a területen még nagyon korai szakaszban vannak. Így időbeli eltérés van az alapvető termékek piaci érettsége és a mesterséges intelligencia alapú kiegészítések érettsége között. Ez az eltérés megnehezíti a Salesforce számára, hogy visszanyerje korábbi növekedési lendületét.

A harmadik alapvető kihívás a technológia adaptációjának összetettségével kapcsolatos.

Bár a Salesforce az Agentforce-t felhasználóbarát, alacsony kódigényű megoldásként népszerűsíti, a valóság sok ügyfél számára sokkal bonyolultabb. Az AI-ügynökök sikeres megvalósításához szilárd adatbázisra, jól meghatározott folyamatokra, műszaki szakértelemre, valamint jelentős beruházásokra van szükség a képzésbe és a változáskezelésbe.

Sok vállalat küzd olyan alapvető kihívásokkal, mint a rossz adatminőség, az elszigetelt adatsilók, a nem megfelelő informatikai infrastruktúra és a mesterséges intelligencia szakértelmének hiánya. Ezeket a problémákat meg kell oldani, mielőtt a mesterséges intelligencia ágensei kiaknázhatnák a bennük rejlő lehetőségeket. Ehhez idő, erőforrások és hosszú távú megközelítés szükséges, amelytől sok vállalat elzárkózik.

Ehhez jön még a szakképzett munkaerő hiánya. A mesterséges intelligencia szakértők, adatspecialisták és Salesforce adminisztrátorok iránti kereslet messze meghaladja a kínálatot. A vállalatoknak magas fizetéseket kell fizetniük, hogy képzett alkalmazottakat vonzanak és tartsanak meg. Ez tovább növeli a mesterséges intelligencia megoldások bevezetésének költségeit, és meghosszabbítja a megtérülési időt.

Itt megtudhatja, hogyan valósíthat meg vállalata testreszabott mesterséges intelligencia megoldásokat gyorsan, biztonságosan és magas belépési korlátok nélkül.

Egy menedzselt MI platform egy átfogó, gondtalan csomag a mesterséges intelligencia területén. Ahelyett, hogy komplex technológiával, drága infrastruktúrával és hosszadalmas fejlesztési folyamatokkal kellene bajlódnia, egy specializált partnertől kap egy az Ön igényeire szabott, kulcsrakész megoldást – gyakran néhány napon belül.

A legfontosabb előnyök áttekintése:

⚡ Gyors megvalósítás: Az ötlettől a gyakorlati alkalmazásig napok, nem hónapok alatt. Gyakorlati megoldásokat szállítunk, amelyek azonnal értéket teremtenek.

🔒 Maximális adatbiztonság: Érzékeny adatai Önnél maradnak. Garantáljuk a biztonságos és megfelelő feldolgozást anélkül, hogy megosztanánk az adatokat harmadik felekkel.

💸 Nincs pénzügyi kockázat: Csak az eredményekért fizet. A hardverbe, szoftverbe vagy személyzetbe történő magas előzetes beruházások teljesen elmaradnak.

🎯 Koncentráljon a fő üzleti tevékenységére: Koncentráljon arra, amiben a legjobb. Mi kezeljük AI-megoldásának teljes technikai megvalósítását, üzemeltetését és karbantartását.

📈 Jövőálló és skálázható: A mesterséges intelligencia veled együtt növekszik. Biztosítjuk a folyamatos optimalizálást és skálázhatóságot, és rugalmasan igazítjuk a modelleket az új követelményekhez.

Bővebben itt:

• A menedzselt mesterséges intelligencia megoldás - Ipari mesterséges intelligencia szolgáltatások: A versenyképesség kulcsa a szolgáltatások, az ipar és a gépészet szektorában

Sikertörténetek és kiábrándulás: Mit tanít nekünk a gyakorlat a mesterséges intelligencia ügynökeiről?

A teljes kép érdekében érdemes megvizsgálni a mesterséges intelligencia ágensekkel kapcsolatos konkrét felhasználási eseteket és gyakorlati tapasztalatokat, mind a Salesforce-nál, mind más vállalatoknál.

A Salesforce maga is megvalósította az egyik legnagyobb horderejű mesterséges intelligencia alapú ügynöki megoldást: saját ügyfélszolgálatában. Marc Benioff vezérigazgató 2025 szeptemberében jelentette be, hogy a vállalat 9000-ről 5000 alkalmazottra csökkentette ügyfélszolgálati csapatát, ami 45 százalékos csökkenést jelent. Az elbocsátott alkalmazottakat mesterséges intelligencia alapú ügynökök váltották fel, akik Benioff szerint már 1,5 millió ügyfélbeszélgetést kezeltek, és az emberi ügynökökéhez hasonló ügyfél-elégedettségi szintet értek el.

Egyrészt ez a drasztikus intézkedés jól mutatja a mesterséges intelligencia által támogatott ügynökökben rejlő lehetőségeket az ismétlődő feladatok automatizálására és a költségek csökkentésére. A Salesforce jelentős személyzeti költségeket takarít meg ezekkel a leépítésekkel, miközben egyidejűleg több megkeresést is képes feldolgozni. Másrészt etikai és gyakorlati kérdéseket vet fel. Az összetettebb, emberi ítélőképességet és empátiát igénylő megkeresések ügyfélszolgálatának minősége még várat magára. Más vállalatoknak, mint például a Klarnának, amelyek hasonló automatizálási stratégiákat alkalmaztak, el kellett ismerniük, hogy a szolgáltatás minősége romlott.

Egy másik példa az értékesítésben dolgozó mesterséges intelligencia által vezérelt ügynökök. Számos Salesforce ügyfél olyan ügynököket vezetett be, akik automatikusan minősítik a potenciális ügyfeleket, időpontokat egyeztetnek és további e-maileket küldenek. Ezek az ügynökök a nap 24 órájában dolgoznak, és több száz érdeklődőt tudnak párhuzamosan kezelni. A Salesforce szerint egyes ügyfelek arról számoltak be, hogy értékesítési csapataik termelékenysége 20-30 százalékkal nőtt az ilyen ügynökök használatának eredményeként.

Azonban itt is vannak korlátok. Az ügynökök a szabványosított folyamatokkal és egyértelműen meghatározott minősítési kritériumokkal dolgoznak a legjobban. Gyorsan elérik a korlátaikat az összetett B2B értékesítési folyamatokban, amelyek mélyreható termékismeretet és stratégiai tárgyalási készségeket igényelnek. Továbbá egyes felhasználók bizonyos fokú elégedetlenségről számolnak be a potenciális ügyfelekkel kapcsolatban, akik szívesebben beszélnek egy emberrel.

A Salesforce-on kívül számos más vállalat is használ mesterséges intelligencián alapuló ügynököket. A ServiceNow, a Salesforce közvetlen versenytársa az IT-szolgáltatásmenedzsment területén, kifejlesztette saját platformját mesterséges intelligencián alapuló ügynökök számára. Ezeket az ügynököket úgy tervezték, hogy függetlenül diagnosztizálják és megoldják az IT-problémákat, kezeljék a szolgáltatási kérelmeket és irányítsák a munkafolyamatokat.

A Microsoft is ügynökalapú mesterséges intelligenciára támaszkodik a Copilot termékeiben, de kissé eltérő megközelítéssel. A Microsoft ügynökei mélyebben integrálódnak a meglévő Office 365 termékekbe, és az egyéni termelékenység támogatására összpontosítanak, nem pedig az autonóm folyamatok automatizálására.

Az SAP és az Oracle hasonló stratégiákat követ, közvetlenül az ERP és CRM rendszereikbe ágyazott MI-ügynököket fejlesztenek. Az SAP bemutatta a Joule-t, egy MI-asszisztenst, amely elemzi az üzleti folyamatokat, ajánlásokat ad és automatizálja a feladatokat. Az Oracle különösen a MI-alapú felhőinfrastruktúrára összpontosít, és a számításigényes MI-munkaterhelések platformjaként pozicionálja magát.

Mindezek a példák azt mutatják, hogy a mesterséges intelligencia által működtetett ágensek a legjobban a világosan meghatározott használati esetekben, strukturált adatokkal és szabványosított folyamatokkal teljesítenek. Minél összetettebb, kiszámíthatatlanabb és emberközpontúbb egy feladat, annál nehezebb az autonóm ágensek számára, hogy elérjék vagy meghaladják az emberi teljesítményt.

Alkalmas:

• Salesforce AI: Miért jobbak a független AI platformok, mint az Einstein, és az AgentForce-Hybrid megközelítés Beats eladó lock-in!

Kritika, viták és megoldatlan kérdések: A mesterséges intelligencia forradalmának sötét oldala

A Salesforce problémái és a mesterséges intelligencia alapú ügynökök bevezetésének tágabb kihívásai heves vitát váltottak ki a technológia ígéreteiről és korlátairól. Számos kritikus szempont érdemel különös figyelmet.

Az első vitatott pont a munkahelyek elvesztése. 4000 ügyfélszolgálati alkalmazott elbocsátásával a Salesforce egyértelmű üzenetet küldött: a mesterséges intelligencia által vezérelt ügynökök nemcsak a nem hatékony folyamatokat, hanem az embereket is helyettesítik. Benioff korábban azt állította, hogy a mesterséges intelligencia nem fog az irodai munkahelyek eltűnéséhez vezetni. A valóság azonban mást mutat.

Ez a tendencia nem korlátozódik a Salesforce-ra. Az adatok szerint 2025-re több mint 64 000 technológiai munkahely szűnik meg csak az Egyesült Államokban, amelyek közül sok a mesterséges intelligencia révén fokozott automatizáláshoz kapcsolódik. Az irónia az, hogy ugyanakkor ezek közül a vállalatok közül sokan új alkalmazottakat szeretnének felvenni, különösen a mesterséges intelligencia fejlesztése és értékesítése terén. Ezért egyfajta eltolódás zajlik, bizonyos pozíciók elavulttá válnak, míg mások megjelennek. De továbbra is kérdéses, hogy az újonnan létrehozott munkahelyek számban és minőségben is ellensúlyozzák-e a megszűnteket.

A második kritikus szempont a marketing és a valóság közötti ellentmondás. A Salesforce és más technológiai vállalatok nagy ígéretekkel népszerűsítették a mesterséges intelligencia alapú ügynököket: forradalmasítják a munka világát, varázslatos termelékenységnövekedést érnek el, autonóm rendszerek váltják fel az emberi alkalmazottakat. A valóság azonban az, hogy sok megvalósítás még mindig kísérleti fázisban van, és az ígért termelékenységnövekedés gyakran nem valósul meg, vagy csak korlátozott területeken valósul meg.

Egy Capgemini-tanulmány szerint míg a megkérdezett vezetők 90 százaléka meg van győződve arról, hogy az ügynökalapú mesterséges intelligencia versenyelőnyt biztosít, mindössze 14 százalékuk kezdte el a megvalósítását. A többség még a tervezési fázisban van, és majdnem a felüknek nincs konkrét megvalósítási stratégiája. A teljesen autonóm MI-ügynökökbe vetett bizalom az elmúlt évben jelentősen, 43 százalékról 27 százalékra csökkent.

Egy harmadik problémás kérdés az egyes technológiai óriásoktól való függőség. A Salesforce Agentforce szorosan integrálva van a Salesforce ökoszisztémával. Az ügynökök akkor működnek a legjobban, ha minden adat és folyamat a Salesforce világán belül található. A külső tudásforrások vagy rendszerek integrálása jelentős erőfeszítést igényel. Ez szállítófüggőséget okoz, ami megnehezíti az ügyfelek számára az alternatív megoldásokra való átállást.

A Microsoft, az SAP és az Oracle is hasonló kritikákkal szembesül. Minden gyártó megpróbálja létrehozni a saját ökoszisztémáját, amelyben az MI-ügynökei a legjobban működnek. Ez bonyolítja a különböző rendszerek integrációját, és arra kényszeríti az ügyfeleket, hogy elsődleges szolgáltatót válasszanak. Az olyan kezdeményezések, mint a Model Context Protocol, amelynek célja a különböző gyártók MI-ügynökei közötti szabványosított kommunikáció lehetővé tétele, még gyerekcipőben járnak.

A negyedik vitatott szempont az adatvédelemmel és -biztonsággal kapcsolatos. A mesterséges intelligencia ügynökeinek hatékony működésükhöz hozzáférésre van szükségük a vállalati adatokhoz. Ez potenciális biztonsági kockázatokat teremt, különösen akkor, ha ezeket az adatokat külső MI-szolgáltatásoknak, például az OpenAI-nak vagy az Anthropicnak továbbítják. Bár a Salesforce és más gyártók hangsúlyozzák, hogy szigorú adatvédelmi intézkedéseket vezettek be, az aggodalmak továbbra is fennállnak, különösen a szabályozott iparágakban, például az egészségügyben vagy a pénzügyi szolgáltatásokban.

Az ötödik kritikus pont a környezeti hatás. A nagyméretű MI-modellek futtatása hatalmas számítási teljesítményt, és ezáltal energiát igényel. Az ezeket a modelleket működtető adatközpontok több millió kilowattóra villamos energiát fogyasztanak, és jelentős CO2-kibocsátást termelnek. Egy olyan időszakban, amikor a vállalatokra egyre nagyobb nyomás nehezedik fenntarthatósági céljaik elérése érdekében, a MI-rendszerek környezeti lábnyoma egyre nagyobb aggodalomra ad okot.

Előretekintés: A konszolidáció és a következő hullám között

A jelenlegi kihívások ellenére a szakértők azt jósolják, hogy a mesterséges intelligencia által támogatott ágensek egyre fontosabb szerepet fognak játszani a vállalatoknál az elkövetkező években. A kérdés nem az, hogy vajon elterjed-e ez a technológia, hanem az, hogy milyen gyorsan és milyen formában.

A Gartner előrejelzése szerint 2026-ra az összes vállalati alkalmazás körülbelül 40 százaléka tartalmaz majd feladatspecifikus MI-ügynököket, ami jelentős növekedés a 2025-ös kevesebb mint 5 százalékhoz képest. 2035-re az ügynökalapú MI a globális vállalati szoftverbevétel körülbelül 30 százalékát teheti ki, meghaladva a 450 milliárd dollárt. Az autonóm MI és az autonóm ügynökök piaca a 2025-ös 8,62 milliárd dollárról 2035-re 263,96 milliárd dollárra fog növekedni, ami több mint 40 százalékos összetett éves növekedési ütemet jelent.

Ezek az előrejelzések azon a feltételezésen alapulnak, hogy a jelenlegi kihívásokat fokozatosan leküzdjük. Ehhez számos fejlemény járulhat hozzá:

Először is, maga a technológia fog fejlődni. Az alapul szolgáló nagy nyelvi modellek erősebbek, hatékonyabbak és költséghatékonyabbak lesznek. Az olyan új modellek, mint az OpenAI továbbfejlesztett érveléssel rendelkező o1-je vagy az Anthropic hosszabb kontextusablakos Claude-ja, összetettebb feladatokat tesznek lehetővé. Az MI-következtetés költsége már drámaian csökkent, 2022 novembere és 2024 októbere között 280-szorosára. Ez a tendencia valószínűleg folytatódni fog, ami gazdaságilag vonzóbbá teszi a MI-alkalmazásokat.

Másodszor, a vállalatok megtanulják, hogyan használják hatékonyabban a mesterséges intelligencia ágenseit. A korai alkalmazók tapasztalatokat gyűjtenek, azonosítják a legjobb gyakorlatokat, és megosztják azokat a szélesebb közösséggel. Képzési programok, tanúsítványok és tanácsadási szolgáltatások jelennek meg, amelyek támogatják a vállalatokat a megvalósításban.

Harmadszor, a szabványosítás is előreléphet. Az olyan kezdeményezések, mint a Model Context Protocol vagy a ServiceNow Agent-to-Agent Protocol, a különböző gyártók MI-ügynökei közötti kommunikációt hivatottak lehetővé tenni. Ha ilyen szabványok létrejönnek, elősegítenék az integrációt és csökkentenék a gyártófüggőséget.

Negyedszer, a szállítók konszolidációja várható. Az AI-ügynökök piaca jelenleg széttagolt, több tucat startup és már befutott szereplő verseng a piaci részesedésért. Az elkövetkező években valószínűleg felvásárlások és piaci átrendeződések lesznek, hasonlóan a múltban más technológiai szegmensekben tapasztaltakhoz. A nagyvállalatok, mint a Salesforce, a Microsoft, a Google, az SAP és az Oracle kisebb szállítókat fognak felvásárolni AI-képességeik bővítése érdekében.

A Salesforce számára különösen fontos lesz, hogy a vállalat sikeresen integrálja-e az Informatica felvásárlását, és valódi értéket teremtsen-e az Agentforce számára. A felvásárlás a vállalat történetének legnagyobb szabásúja a 2021-es Slack-felvásárlás óta. Kockázatokkal jár, amint azt az RBC leminősítése is mutatja, amely drasztikusan csökkentette a célárat. De lehetőségeket is kínál, ha lehetővé teszi a Salesforce számára, hogy egy átfogóbb adatkezelési platformot hozzon létre, amely hatékonyabbá teszi a mesterséges intelligencia ágenseit.

Középtávon, 2030-ra a Salesforce több mint 60 milliárd dolláros bevételt kíván elérni, ami évi 10 százalék feletti organikus növekedési ütemnek felel meg. Ez a kétszámjegyű növekedéshez való visszatérést jelentené, miután 2024 közepe óta ez alá a szint alá esett. Az, hogy ez a cél reális-e, nagymértékben függ attól, hogy az Agentforce és más mesterséges intelligencia termékek hozzák-e a remélt sikert.

A Gartner előrejelzése szerint hosszú távon a trend a komplex, többágenses ökoszisztémák felé tolódhat el. Az ilyen rendszerekben a specializált ágensek együttműködnek, összehangolják tevékenységeiket és megosztják az információkat. Az egyik ágens elemezheti az ügyfelek kérdéseit, egy másik kidolgozhat megoldásjavaslatokat, egy harmadik koordinálhatja a megvalósítást, a negyedik pedig figyelemmel kísérheti a minőséget. Ez az összehangolt együttműködés még összetettebb üzleti folyamatokat automatizálhat.

De még hosszú út áll előttünk. A következő két-három év kulcsfontosságú lesz annak eldöntésében, hogy leküzdhetők-e a jelenlegi problémák, és hogy a megígért termelékenységnövekedés és bevételnövekedés valóban megvalósul-e.

A Salesforce-válság tanulságai a technológiai ipar számára

A Salesforce-probléma elemzése alapvető igazságokat tár fel a mesterséges intelligencia helyzetéről és kereskedelmi hasznosításáról. A legfontosabb megállapítás az, hogy jelentős eltérés van a mesterséges intelligencia ágenseinek technológiai megvalósíthatósága és kereskedelmi jövedelmezősége között a jelenlegi piaci környezetben.

A Salesforce kiváló példa arra, hogy az iparág nagy elvárásokkal lépett be a mesterséges intelligencia korszakába, de most a monetizáció kemény valóságával szembesül. A három fő kihívás – a monetizációs nehézségek, a piac telítettsége és az adaptáció összetettsége – nem kifejezetten a Salesforce-ra jellemző, hanem a teljes vállalati szoftveripart érinti.

A tapasztalat azt mutatja, hogy a technológiai innováció önmagában nem elég. A vállalatoknak meggyőző üzleti modellt is ki kell dolgozniuk, egyértelmű ügyfél-előnyöket kell bemutatniuk, és csökkenteniük kell az adaptáció akadályait. A Salesforce az Agentforce-szal egy technológiailag lenyűgöző terméket alkotott, de ennek fenntartható bevételnövekedéssé alakítása továbbra is kihívást jelent.

A befektetők számára ez azt jelenti, hogy különbséget kell tenniük a rövid távú felhajtás és a hosszú távú érték között. Számos mesterséges intelligencia alapú vállalat magas értékelése a jövőbeni nyereségre vonatkozó elvárásokon alapul, amelyek esetleg nem valósulnak meg, vagy jelentősen késnek. A tényleges bevezetési arányok, a bevételhozzájárulások és a jövedelmezőség józan elemzése elengedhetetlen.

Azoknak a vállalatoknak, amelyek mesterséges intelligencia alapú ügynököket szeretnének bevezetni, a következő ajánlást kell tenniük: Kezdjenek világosan meghatározott használati esetekkel, fektessenek be az adatminőségbe és a változáskezelésbe, és ne várjanak egyik napról a másikra bekövetkező csodákat. A legsikeresebb megvalósítások néhány jól végrehajtott projektre összpontosítanak, ahelyett, hogy számos felszínes kísérletet indítanának.

A munkavállalók számára ez a fejlemény azt jelenti, hogy bizonyos feladatokat automatizálni fog a mesterséges intelligencia, miközben új szerepkörök jelennek meg. A mesterséges intelligenciával kapcsolatos készségekbe való befektetés – legyen szó akár a fejlesztésről, az irányításról vagy a mesterséges intelligencia stratégiai alkalmazásáról – egyre fontosabbá válik.

A Salesforce-eset tehát sokkal több, mint egyetlen bajba jutott vállalat története. Tanulságul szolgál a technológiai átalakulás kihívásairól, a vízió és a valóság közötti szakadékról, valamint arról, hogy az új technológiák iránti lelkesedés ellenére is tisztán kell látni a gazdasági realitásokat. A mesterséges intelligencia forradalma el fog jönni, de fokozatosan, döcögősen és szelektíven fog haladni – nem a gyakran emlegetett ősrobbanásként, hanem egy folyamatos folyamatként, hullámvölgyekkel.

☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német

☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!

 

Szívesen szolgálok Önt és csapatomat személyes tanácsadóként.

Felveheti velem a kapcsolatot az itt található kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) . Az e-mail címem: wolfenstein ∂ xpert.digital

Nagyon várom a közös projektünket.

 

 

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Úttörő üzletfejlesztés / Marketing / PR / Szakkiállítások

Iparági fókusz: B2B, digitalizáció (AI-tól XR-ig), gépészet, logisztika, megújuló energiák és ipar

Bővebben itt:

• Szakértői Üzleti Központ

Egy témaközpont betekintésekkel és szakértelemmel:

• Tudásplatform a globális és regionális gazdaságról, az innovációról és az iparágspecifikus trendekről
• Elemzések, impulzusok és háttérinformációk gyűjtése fókuszterületeinkről
• Szakértelem és információk helye az üzleti és technológiai fejleményekről
• Témaközpont olyan vállalatok számára, amelyek a piacokról, a digitalizációról és az iparági innovációkról szeretnének többet megtudni

Az Xpert.Digital mélyreható ismeretekkel rendelkezik a különböző iparágakról. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy személyre szabott stratégiákat dolgozzunk ki, amelyek pontosan az Ön konkrét piaci szegmensének követelményeihez és kihívásaihoz igazodnak. A piaci trendek folyamatos elemzésével és az iparági fejlemények követésével előrelátóan tudunk cselekedni és innovatív megoldásokat kínálni. A tapasztalat és a tudás ötvözésével hozzáadott értéket generálunk, és ügyfeleink számára meghatározó versenyelőnyt biztosítunk.

Bővebben itt:

• Használja ki az Xpert.Digital ötszörös szakértelmét egy csomagban – mindössze 500 €/hó áron