A fogyasztói siker mint megtévesztés | A nagy kiábrándulás: Amikor a mesterséges intelligencia kudarcot vall a gyárban

„A gondolkodás illúziója”: Miért csapódott a ChatGPT hype a gyártósornak?

Miközben a világ még mindig ámuldozik a ChatGPT kreatív képességein, a reálgazdaságban egy teljesen más dráma bontakozik ki. Új adatok azt mutatják, hogy az ipari mesterséges intelligencia forradalmának álma fenyegetően okozza a digitális történelem legdrágább csalódását.

Az aranyláz után másnaposság honol. Három éven át a generatív mesterséges intelligencia uralta a címlapokat, felhajtotta a részvényárfolyamokat, és a korlátlan termelékenység korszakát sugallta. De bárki, aki bepillant a csillogó technológiai bemutatók kulisszái mögé, és meglátja, hol történik a valódi értékteremtés – az ipar gyártócsarnokaiban, logisztikai központjaiban és mérlegeiben –, nyers felismerést tapasztal.

Ami a magánéletben hasznos chatbotként működik, az gyakran látványosan kudarcot vall az ipari gyártás komplex gépezetében. A számok riasztóak: Míg a technológiai óriások billiókat pumpálnak az adatközpontokba, az MIT és a McKinsey friss tanulmányai szerint a vállalatoknál bevezetett mesterséges intelligencia 95 százaléka hatástalan. A megígért hatékonyságrobbanás helyett költségrobbanást tapasztalunk, a befektetések megtérülése nélkül.

A „tanulási szakadéktól” és az adatstratégiák hiányától a német kkv-k kapitulációjáig: Ez a cikk könyörtelenül leleplezi, miért kipukkadhat a mesterséges intelligencia, miért csak a „gondolkodás illúzióját” szimulálja a mesterséges intelligencia, és miért lesz 2026 sorsdöntő év az egész technológiai szektor számára. Elemzi a széles körű kiábrándultságot – és azt a kérdést, hogy mi marad a felhajtás után.

Alkalmas:

• „Strukturálisan csődbe ment”? A ChatGPT veszteséges üzletága: A sokkoló igazság az OpenAI üzleti modelljéről

Miért válik az automatizált gyár álma a digitális történelem legdrágább illúzióvesztésévé?

A ChatGPT és a generatív mesterséges intelligencia körüli három év féktelen felhajtás után fordulópont van kibontakozva. Amit korábban termelékenységi forradalomként beharangoztak, egyre inkább a technológiai túlzás klasszikus mintázatának bizonyul: a lenyűgöző demonstrációs hatások ütköznek a kijózanító üzleti valósággal. Miközben világszerte emberek milliói használnak mesterséges intelligenciát szövegekhez, képekhez és mindennapi digitális feladatokhoz, az ígért áttörés nem valósult meg ott, ahol a valódi gazdasági értékteremtés zajlik – a gyártócsarnokokban, az összeszerelő sorokban és az összetett ipari folyamatokban.

A számok magukért beszélnek. Egy 2025-ös McKinsey-elemzés feltárja az eltérés teljes mértékét: Míg a vállalatok 78 százaléka valamilyen formában használ mesterséges intelligenciát, ugyanennyien nem tudnak mérhető előnyöket kimutatni. A Massachusetts Institute of Technology átfogó tanulmányában még tovább megy, és lesújtó következtetésre jut: az összes vállalati MI-bevezetés 95 százaléka semmilyen hatást nem mutat az eredménykimutatásra. A kísérleti projekteknek csak öt százaléka jut el a tesztelési fázisból a tényleges termelési készenlétbe. Ami itt kiderül, az nem átmeneti alkalmazkodási nehézség, hanem egy mélyen gyökerező okokkal járó strukturális hiba, amelynek messzemenő következményei lesznek.

A fogyasztói siker mint megtévesztés

A mesterséges intelligencia széles körű elfogadottsága a magánszférában veszélyes illúziót keltett. Az OpenAI elképesztő, heti 800 millió ChatGPT-felhasználóról számol be 2025 szeptemberében, ami nyolcszoros növekedést jelent 2023 novemberéhez képest. Németországban a lakosság 64 százaléka használ legalább hetente egyszer mesterséges intelligenciával működő chatbotokat vagy hangasszisztenseket; a 16 és 29 év közöttiek körében ez a szám 89 százalékra emelkedik. Ezek a lenyűgöző elterjedési arányok azt a benyomást keltik, hogy egy olyan technológia sikeresen meghonosodott. Ez a benyomás azonban alapvetően félrevezető, ha a tényleges értékteremtést vesszük figyelembe.

A fogyasztói felhasználás az alacsony gazdasági hatású alkalmazásokra koncentrálódik: mindennapi kérdések megválaszolására, személyes célú szövegek létrehozására és szórakozásból készült képek generálására. A felhasználók 87 százaléka kizárólag a szolgáltatások ingyenes verzióit használja. Ez a tény önmagában is jól mutatja a korlátozott fizetési hajlandóságot, és így az érzékelt gazdasági értéket. Bár az OpenAI lenyűgöző, becsült éves bevételt generál, 12 milliárd dollárt, ez a siker elsősorban a felhasználók és a vállalati licencek puszta számából fakad, nem pedig a reálgazdaságban kimutatható termelékenységnövekedésből.

A mesterséges intelligencia igazi próbája nem a közösségi média tartalmak generálásában vagy a triviális kérdések megválaszolásában rejlik, hanem az ipari gyártás, a logisztika és a termelésirányítás összetett környezetében. Itt a rendszereknek meg kell birkózniuk a fizikai folyamatokkal, a változatos termékválasztékkal, a változó specifikációkkal és az összetett gépi ökoszisztémákkal. És pontosan itt válnak nyilvánvalóvá a hibák.

A termelékenységi paradoxon visszatér

Ami jelenleg kirajzolódik, az egy aggasztó ismétlődése egy olyan jelenségnek, amelyet a közgazdászok már az 1980-as évekből ismernek: a Solow-paradoxonnak. A Nobel-díjas Robert Solow 1987-ben híresen megfigyelte, hogy a számítógépek kora mindenhol látható, kivéve a termelékenységi statisztikákban. Ez a paradox helyzet a 2000-es évek digitalizációjával megismétlődött. Az OECD adatai szerint a digitalizációba történő hatalmas beruházások ellenére a termelékenység Németországban mindössze évi 0,7 százalékkal nőtt 2010 és 2018 között. 1992 és 2010 között pedig évi 1,55 százalékkal csökkent.

Most ennek a termelékenységi paradoxonnak egy harmadik iterációját tapasztaljuk, ezúttal a mesterséges intelligenciával, mint a feltételezett áttörést hozó tényezővel. Egy 2025-ös McKinsey-elemzés szerint a vállalatok 92 százaléka növeli majd mesterséges intelligencia beruházásait, mégis csak egy százalékuk rendelkezik érett megvalósítással. Valójában 67 százalékuk számolt be arról, hogy legalább egy mesterséges intelligencia kezdeményezés csökkentette az általános termelékenységet. Ezek a számok katasztrofális eltérést mutatnak a beruházások volumene és a realizált megtérülés között.

Ennek az ismétlődő paradoxonnak az okai sokrétűek. Az egyik alapvető kihívás magában a modern mesterséges intelligenciarendszerek természetében rejlik. A jelenleg domináns nagynyelvi modellek a betanítási adatok statisztikai mintázatfelismerésén alapulnak, nem pedig szisztematikus logikai érvelésen vagy valódi megértésen. Egy 2025 júniusi Apple-tanulmány tömören összefoglalta a problémát: még az úgynevezett magyarázható mesterséges intelligencia is, amely lépésről lépésre vázolja fel a problémamegoldási folyamatát, csupán a gondolkodás illúzióját kelti. Ez az alapvető korlátozás megbízhatatlanná teszi a rendszereket azokban az alkalmazásokban, ahol a pontosság és a következetesség kulcsfontosságú – pontosan azok a tulajdonságok, amelyek nélkülözhetetlenek az ipari gyártási folyamatokban.

Kudarc az ipari valóságban

A mesterséges intelligencia termelési környezetekben történő megvalósítása számos olyan állandó akadályba ütközik, amelyeket nem lehet pusztán technológiai fejlesztésekkel leküzdeni. Egy MIT-tanulmány az úgynevezett tanulási rést azonosítja a fő problémaként: a legtöbb MI-rendszer nem tud tanulni a működési visszajelzésekből, alkalmazkodni a változó kontextusokhoz, és nem fejlődik idővel. A megkérdezett vállalati felhasználók kilencven százaléka az emberi kollégákat részesíti előnyben a mesterséges intelligenciával szemben összetett, hosszú távú projektekhez, mivel a rendszerek minden használatkor kiterjedt bemenetet igényelnek, és nem építenek ki állandó kontextust.

Ezt a strukturális hiányosságot számos szervezeti és technikai tényező súlyosbítja. A Német Gazdasági Intézet (IW) és a különféle iparági felmérések egységes képet festenek: a kis- és középvállalkozások (kkv-k) 76 százaléka küzd elégtelen adatminőséggel és töredezett adatsilók problémájával. 68 százalékuk nem rendelkezik jól kidolgozott MI-stratégiával. 82 százalékuk jelentős MI-szakértői hiányosságokról számol be. Németországban jelenleg 244 000 STEM-szakember hiányzik, köztük 29 500 IT-szakember. Ezek a számok azt mutatják, hogy a probléma messze túlmutat a technológiai korlátokon.

Ahhoz, hogy egy gyártóvállalat sikeresen bevezethesse a mesterséges intelligenciát, számos előfeltételnek kell teljesülnie: különböző forrásokból származó, kiváló minőségű, strukturált és integrált adatok; technikai infrastruktúra ezen adatok rögzítéséhez, tárolásához és feldolgozásához; mind az adattudományban, mind a konkrét termelési folyamatokban jártas szakemberek; szervezeti struktúrák a változáskezeléshez és az elfogadás elősegítéséhez; valamint egyértelmű irányítási keretek a felelősségi körök és a kockázatkezelés tekintetében. Ha ezen elemek közül akár csak egy is hiányzik, a projektek nagy valószínűséggel kudarcot vallanak.

A valóság a német gyártóvállalatoknál kijózanító. A Koblenzi Egyetem tanulmánya szerint míg a megkérdezett 120 vállalat kétharmada már számolt be mesterséges intelligencia használatáról, 80 százalékuk csak körülbelül két éve alkalmazza ezt. A tényleges gyártási gyakorlatok közelebbről megvizsgálva kiderül, hogy a mesterséges intelligencia alapú folyamatok a legtöbb gyártóvállalat számára még mindig távoli jövőt jelentenek. A legnagyobb akadályt az adatok konszolidációja és elérhetősége jelenti, szorosan ezt követi a szakképzett munkaerő hiánya, ami tovább köti le a már amúgy is korlátozott informatikai erőforrásokat.

Költségrobbanás megtérülés nélkül

A működési előnyök hiányával párhuzamosan a beruházási költségek is szédítő mértékben nőnek. A mesterséges intelligencia adatközpontokra fordított globális kiadások becslések szerint 2025-ben 600 milliárd dollárra rúgnak, és a prognózisok szerint 2030-ra 3 és 4 billió dollár közé emelkednek. Ez évi 46 százalékos növekedési ütemet jelent. A McKinsey 2030-ra 7 billió dolláros igényt jelez előre csak az adatközponti infrastruktúrára. Az OpenAI a Stargate kezdeményezésén keresztül az Oracle-lel és a Softbankkal 500 milliárd dollár értékű adatközpontot tervez. A Meta vezérigazgatója, Mark Zuckerberg 2028-ra 600 milliárd dolláros költségekkel számol.

Ezeknek a hatalmas összegeknek végül meg kell térülniük. A Sequoia Capital számításai szerint a mesterséges intelligencia iparágnak évi 600 milliárd dolláros bevételt kellene generálnia a jelenlegi beruházások indokolttá tételéhez, ami egy olyan akadály, amelyet rövid távon szinte lehetetlen leküzdeni. A Goldman Sachs határozott figyelmeztetéseket adott ki, hogy az 1 billió dolláros mesterséges intelligencia beruházások esetleg nem hozzák meg a várt hozamot. Jim Covello elemző nyíltan fogalmazott: Az olyan dolgok túlzásba vitele, amelyekre a világnak nincs szüksége, vagy amelyekre nem áll készen, általában rosszul végződik.

Az energiakomponens különösen problematikus. Az Egyesült Államok kulcsfontosságú PJM régiójában a kapacitásárak megawatt-naponként 329 dollárra emelkedtek a 2026/2027-es szállítási évben, ami majdnem kilencszeres növekedést jelent a 2025/2026-os évhez képest. Ez a hatékonyságra nehezedő kritikus nyomás arra kényszeríti a hiperskálázókat, hogy azonnal energiahatékony architektúrákat alkalmazzanak. Azonban még a továbbfejlesztett architektúrák mellett is beáll egy robbanásszerű pillanat 2026 közepén, amikor a beruházások által vezérelt kínálat gyorsabban növekszik, mint a monetizált felhasználás. Ebben a forgatókönyvben a tokenenkénti költség megközelítheti a nullát, ami az újonnan épített következtetési kapacitás gyors leértékelődéséhez vezethet.

A helyzet a 2000-es évek elejének dotcom-buborékára emlékeztet, amikor a száloptikai kábelekbe történő hatalmas beruházások túlkapacitást eredményeztek, amelyet soha nem használtak ki teljesen. Sok újonnan épült mesterséges intelligencia adatközpont hasonló sorsra juthat, ha a kereslet nem a tervezett ütemben fejlődik. A Gartner Hype Cycle, egy jól bevált előrejelző eszköz a technológiai ciklusokhoz, azt sugallja, hogy a mesterséges intelligencia 2026-ban beléphet a harmadik fázisába, a kiábrándulás mélypontjára. Ebben a fázisban a korlátozások és a magas költségek szembetűnően válnak, a skálázási problémák és az életképes üzleti modellek hiánya számos projekt kudarcához és a szolgáltatók eltűnéséhez vezet.

A német középosztály kapitulál

Miközben a technológiai óriások továbbra is milliárdokat pumpálnak a mesterséges intelligenciába, figyelemre méltó tendencia van kibontakozóban a német kis- és középvállalkozásoknál (kkv-k): egy stratégiai visszavonulás. A Horvath menedzsment tanácsadó cég által 2026 januárjában közzétett, 200 kkv körében végzett felmérésből kiderül, hogy ezek a vállalatok 2025-ben bevételüknek mindössze 0,35 százalékát fogják mesterséges intelligencia technológiákra költeni, szemben a 2024-es 0,41 százalékkal. Ez azt jelenti, hogy a kkv-k körülbelül 30 százalékkal kevesebbet fektetnek be, mint a teljes piac, és ez a különbség egyre csak szélesedik.

Ennek a fejleménynek az okai árulkodóak. A geopolitikai feszültségek számos középvállalkozást megzavartak, és a költségoptimalizálásra helyezték át a hangsúlyt. Ami azonban még ennél is fontosabb, a korai MI-alkalmazások esetleg nem hozták meg a remélt hatékonyságnövekedést. Heiko Fink, a tanulmány igazgatója és a Horvath igazgatótanácsának tagja nyomatékosan figyelmeztet: Ha a MI-átalakulás most nem gyorsul fel jelentősen, a technológiai szakadék egzisztenciális stratégiai kockázattá válik.

A kis- és középvállalkozások (kkv-k) előtt álló kihívások sokrétűek és mélyen gyökereznek. A bürokratikus akadályok és a digitalizáció lassú előrehaladása jelentősen rontja a mesterséges intelligencia bevezetésének képességét. Az adatvédelemmel és a digitális szuverenitással kapcsolatos aggodalmak tovább akadályozzák az adaptációt. Egy 2025-ös, a kkv-k átfogó MI-tanulmánya drámai képet fest: Bár a válaszadók 86 százaléka felismeri a mesterséges intelligencia jelentőségét, mindössze 23 százalékuk valósított meg sikeresen konkrét MI-projekteket. Csak 32 százalékuk rendelkezik jól kidolgozott MI-stratégiával, és mindössze 19 százalékuk hozott létre dedikált MI-menedzsert vagy -csapatot.

Az adatproblémák komoly Achilles-sarkának bizonyulnak. A kis- és középvállalkozások (kkv-k) 76 százaléka küzd elégtelen adatminőséggel és a rendszerek közötti adatsilók problémájával. 83 százalékuknál hiányzik az átfogó adatstratégia. 69 százalékuk azt sem tudja, milyen adatokra van szüksége a mesterséges intelligencia alkalmazásaihoz. 58 százalékuknál hiányoznak az adatkezelési struktúrák. Ezek a számok azt mutatják, hogy a probléma jóval a mesterséges intelligencia tényleges megvalósítása előtt elkezdődik: hiányzik az alapvető digitális infrastruktúra.

Ehhez jön még az irányítási hiányosság. Bár a válaszadók 91 százaléka kritikus fontosságúnak tartja a mesterséges intelligencia biztonságát és megfelelőségét, 76 százalékuknál hiányzik az MI irányítási keretrendszere. Ez az eltérés jelentős jogi és reputációs kockázatot jelent, különösen az EU AI-törvényével kapcsolatban, amely 2024 augusztusában lépett hatályba. Bár a szabályozás megteremti a felelős MI-használathoz szükséges keretet, sok vállalat túlszabályozásként érzékeli, ami versenyhátrányba hozza őket az Egyesült Államokkal és Kínával szemben. Míg az európai vállalatok küzdenek az új szabályozások dzsungelében, az észak-amerikai és ázsiai technológiai óriások továbbra is viszonylag szabad kezet élveznek.

A digitális átalakulás új dimenziója a „menedzselt MI” (mesterséges intelligencia) segítségével – Platform és B2B megoldás | Xpert Consulting - Kép: Xpert.Digital

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

Ahol a mesterséges intelligencia valóban hozzáadott értéket teremt

A nagyrészt lehangoló összkép ellenére vannak olyan területek és felhasználási esetek, ahol a mesterséges intelligencia kimutathatóan hozzáadott értéket teremt. Ezek a sikertörténetek azonban nagyon specifikusak, és felismerhető mintákat követnek, amelyek jelentősen eltérnek a sikertelen tömegprojektektől.

Egy 2025 októberi IBM-tanulmány szerint a németországi vállalatok 62 százaléka már jelentős termelékenységnövekedést ér el a mesterséges intelligencia segítségével. Majdnem a felük mérhető megtérülést vár tizenkét hónapon belül, elsősorban a jobb alkalmazotti elégedettség, az időmegtakarítás és a megnövekedett bevételek révén. Egy SAP-tanulmány hasonló következtetésre jut: A mesterséges intelligenciába történő beruházások átlagos megtérülése (ROI) az első évben 16 százalék, és várhatóan két éven belül közel megduplázódik, elérve a 31 százalékot. A válaszadók 64 százaléka nyilatkozta, hogy elégedett a jelenlegi megtérülésével, ami magasabb, mint bármely más technológiai beruházás esetében.

Ezek a pozitív számok azonban jelentősen mérséklődnek, ha közelebbről megvizsgáljuk, hogy hol és hogyan teremtődik az érték. Az MIT tanulmánya egy kulcsfontosságú mintázatot azonosít: A sikeres mesterséges intelligencia-implementációk a háttérirodai automatizálásra összpontosítanak, nem pedig a forradalmasított termelési folyamatok grandiózus ígéreteire. A dokumentumautomatizálás, a beszerzési folyamatok és a kockázatértékelések mutatják a legnagyobb megtérülést. A sikeres implementációk évente két-tíz millió dollárt takarítanak meg az üzleti folyamatok kiszervezésének csökkentésével. Az ügynökségi költségek 30 százalékkal csökkennek, amikor a mesterséges intelligencia eszközei átveszik a kreatív és analitikai feladatokat.

Alkalmas:

• A kísérletezéstől a skálázásig és az iparosításig: A vállalati mesterséges intelligencia 2026-ban fordulópontot jelent a strukturált üzleti működés felé

Egy alapvető probléma merül fel a befektetések eloszlásában

A generatív mesterséges intelligencia költségvetésének több mint felét marketingre és értékesítésre költik, annak ellenére, hogy a back-office automatizálás gyakran magasabb megtérülést generál. Ez a rossz allokáció a technológia elterjedésének tünete, amelyet a felhajtás, nem pedig a racionális költség-haszon elemzés vezérel.

Magában az ipari termelésben a sikerek szórványosak és bizonyos alkalmazásokra korlátozódnak. A prediktív karbantartás, amely gépadatokat használ a kopás vagy a hibák korai észlelésére, kimutatható sikereket mutat. Az olyan autógyártók, mint a Volkswagen, mesterséges intelligenciát használnak gyáraikban az érzékelőadatok elemzésére, minimalizálva a nem tervezett állásidőt. A Ford mesterséges intelligenciát használ a gyártási folyamatok, például a hegesztés és az összeszerelés automatizálására. A General Motors 20 százalékkal csökkentette az állásidőt a prediktív karbantartás révén.

A számítógépes látást alkalmazó minőségellenőrzés egy másik olyan terület, ahol dokumentáltan sikeresek az eredmények. A mesterséges intelligenciával támogatott rendszerek valós időben elemzik a kameraképeket, és még a mikroszkopikus hibákat is észlelik, jelentősen növelve a megbízhatóságot. Az elemzések azt mutatják, hogy egy teljes mértékben megvalósított mesterséges intelligencia infrastruktúra 200-300 százalékos megtérülést biztosíthat a befektetésre a hibák csökkentése és a gyorsabb ellenőrzési ciklusok révén. Az ellátási lánc és a készletgazdálkodás optimalizálása 150-250 százalékos megtérülést ér el a készlethiány megelőzésével és az ellátási lánc menedzsmentjének javításával.

Döntő fontosságú, hogy ezek a sikerek nem a szabványos MI-megoldások egyszerű plug-and-play implementációjából fakadnak, hanem inkább a konkrét folyamatokba való mélyreható, testreszabott integrációból, amelyet jelentős változásmenedzsment és folyamatos alkalmazkodás kísér. Az MIT adatai azt mutatják, hogy a külső partnerségek nagyjából kétszer olyan gyakran érik el a termelési készenlétet, mint a belső fejlesztések, 67 százalék a 33 százalékkal szemben. A sikeres vásárlók a MI-szolgáltatókat nem szoftverszállítóként, hanem üzleti partnerként kezelik, és a sikert üzleti eredményekkel, nem pedig technikai referenciaértékekkel mérik.

Az árnyékgazdaság, mint indikátor

A használati minták alaposabb elemzése során egy lenyűgöző jelenség bontakozik ki: A megkérdezett vállalatok 90 százalékában az alkalmazottak saját MI-eszközöket használnak a munkájukhoz, annak ellenére, hogy a vállalatoknak csak 40 százaléka rendelkezik hivatalos MI-licenccel. Ez az úgynevezett árnyékgazdaság egy alapvető ellentmondást mutat: Az egyének sikeresen használhatják a MI-t, ha az eszközök rugalmasak és felhasználóbarátak. Az intézményi megvalósítás ezzel szemben a bonyolultság, az integráció hiánya és a szervezeti akadályok miatt kudarcot vall.

A mesterséges intelligencia nem hivatalos használatának ez a párhuzamos világa számos következménnyel jár. Először is, azt mutatja, hogy maga a technológia is előnyös lehet, ha könnyen elérhető. Másodszor, egy hatalmas irányítási problémára tár fel: a vállalatok 81 százalékának nincsenek irányelvei a mesterséges intelligencia eszközeinek használatára vonatkozóan. 64 százalékuknál adatvédelmi aggályok merültek fel. 73 százalékuk nem tudja mérni a termelékenység növekedését. 58 százalékuk minőségi problémákról számol be a mesterséges intelligencia által kibocsátott eredményekkel kapcsolatban. Holisztikus mesterséges intelligencia munkahelyi koncepció nélkül az árnyék-IT és a nem hatékony eszközkörnyezet valódi kockázatot jelent.

Az egyéni fogyasztói felhasználás és a sikertelen vállalati megvalósítás közötti ellentmondás a mesterséges intelligencia jelenlegi formájának alapvető problémájára utal. A rendszerek egyszerű, egyedi, alacsony kockázatú és összetettségű felhasználási esetekre vannak optimalizálva. Azonban szisztematikusan kudarcot vallanak, amikor összetett szervezeti kontextusokba kell beágyazni őket, magas minőségi és megbízhatósági követelményekkel. Az úgynevezett tanulási rés – a rendszerek képtelensége arra, hogy tanuljanak a visszajelzésekből és alkalmazkodjanak a kontextusokhoz – alkalmatlanná teszi őket az ipari vállalatokat uraló hosszú távú, összetett projektekhez.

Iparágspecifikus eltérések

Az MIT elemzése egy másik fontos mintázatot is feltár: A kilenc vizsgált iparág közül csak kettő – a technológia és a média – mutat valódi strukturális változásokat a mesterséges intelligencia révén. Hét másik iparágban, köztük a gyártásban is, az átalakulás a jelentős kísérleti tevékenység ellenére sem tartható meg. Ez az iparágspecifikus eltérés nem véletlen, hanem a komplexitás és a követelmények alapvető különbségeit tükrözi.

A technológiai és médiavállalatok digitális környezetben működnek, strukturált adatokkal, magas szintű folyamatszabványosítással és rövid iterációs ciklusokkal. Üzleti modelljeik szoftvereken és digitális szolgáltatásokon alapulnak, nem pedig fizikai termékeken, komplex ellátási láncokkal és gyártási folyamatokkal. Nagy adatkutatói és mesterséges intelligencia-szakértői körrel rendelkeznek. Szervezeti kultúrájuk a gyors technológiai adaptációra irányul. Mindezek a tényezők elősegítik a mesterséges intelligencia sikeres bevezetését.

A gyártó- és ipari vállalatok teljesen eltérő kihívásokkal néznek szembe. A termelési környezetet árnyalatok határozzák meg: változó termékválaszték, fejlődő specifikációk, ingadozó kereslet és összetett gépi ökoszisztémák. Amikor a mesterséges intelligencia modelljei figyelmen kívül hagyják ezeket a valóságokat, elszaporodnak a téves riasztások, és aláássa a munkavállalói bizalmat. A Gyártási Vezetői Tanács becslése szerint a legtöbb valós gyártási adat kiaknázatlan marad. Ha a kontextus figyelmen kívül marad, a mesterséges intelligencia költséges hibákra hajlamos, például a folyamatzaj hibának minősítésére vagy a fejlesztésre szoruló valódi jelek figyelmen kívül hagyására.

Ehhez járul még a széttagolt IT és OT környezet problémája. Az évtizedek óta létező architektúrák gyakran elszigetelik a gépi adatokat generáló operatív technológiai rendszereket az informatikai rendszerektől, amelyek a folyamat- és üzleti adatokért felelősek. Ez a széttagoltság elhomályosítja a kulcsfontosságú jeleket, és azt jelenti, hogy a mesterséges intelligencia modelljei a gyártócsarnok valóságának részleges, elavult vagy következetlen képével működnek. Ezen strukturális akadályok leküzdéséhez hatalmas infrastrukturális beruházásokra van szükség, amelyek csak hosszú távon térülnek meg.

A Deloitte 2025-ös intelligens gyártási felmérése szerint a gyártók 92 százaléka úgy véli, hogy az intelligens gyártás fogja előmozdítani a jövőbeli versenyképességet, de 84 százalékuk nem tud automatikusan reagálni az adatintelligenciára. Az S&P Global felmérése szerint a szervezetek 42 százaléka 2025-re felhagyott a legtöbb mesterséges intelligencia kezdeményezéssel, szemben a 2024-es mindössze 17 százalékkal. Egy 2024-es RAND-jelentés arra a következtetésre jut, hogy az ipari mesterséges intelligencia projektek több mint 80 százaléka kudarcot vall, ami a folyamatok összetettségének, a rossz adatminőségnek és a valós kontextus hiányának tulajdonítható.

A megszegett ígéretek mértéke

Ahhoz, hogy teljes mértékben megértsük ennek a kiábrándultságnak a mértékét, érdemes visszatekinteni a 2023-ban és 2024-ben tett ígéretekre. 2025 januárjában Sam Altman, az OpenAI vezérigazgatója diadalmasan bejelentette blogján, hogy most már tudják, hogyan kell mesterséges általános intelligenciát felépíteni. Azt állította, hogy a mesterséges intelligencia ágenseinek még ugyanebben az évben érezhető hatása lesz a vállalat eredményeire. Majd 2025 novemberében Altman jelentős eredménynek tekintette, hogy a ChatGPT végre helyesen tudta kezelni a kötőjeleket. Ez az eltérés a törekvés és a valóság között jól mutatja, hogy mennyire messze voltak az elvárások és a tényleges képességek.

A Google megbízásából a Gazdaságkutató Intézet (Institute for Economic Research Consult) azt jósolta, hogy a generatív mesterséges intelligencia használata akár 7,8 százalékkal is növelheti a bruttó hozzáadott értéket a német feldolgozóiparban, ami 56 milliárd eurónak felel meg. A valóság azonban egészen más. A gépészetben és a feldolgozóipar más területein a munkatermelékenység gyakorlatilag változatlan maradt 2018 óta, mindössze évi 0,4 százalékkal nő. Eddig nincsenek jelek a mesterséges intelligencia hasznára.

A McKinsey azt jósolta, hogy a mesterséges intelligencia fellendíti a termelékenységet, és hatalmas potenciállal bír a globális gazdaság számára. A Goldman Sachs ezzel szemben arra figyelmeztetett, hogy a magas költségek ellenére a technológia messze nem hasznos. A túlzásba vitt dolgok, amelyekre a világnak nincs haszna, vagy amelyekre még nem készült fel, általában rosszul végződnek. A Sequoia kockázati tőkealap és az Elliott hedge fund már most is úgy látja, hogy a technológiai vállalatok a buborék területén vannak.

Egyre hangosabbak a kritikus hangok a tudományos közösségben. Gary Marcus kognitív tudós arra figyelmeztet, hogy bár egyre több vállalat kísérletezik a technológiával, nem tapasztalnak érdemi javulást. Egy Forrester-tanulmány szerint a tervezett mesterséges intelligencia-beruházások körülbelül negyedét elhalasztják 2026-ra. A Boston Consulting Group a magas áron vásárolt stagnálás képét fest: a vállalatoknak csak elenyészően kis százaléka volt képes eddig hatalmas beruházásait valódi hozzáadott értékké alakítani.

A kudarc strukturális okai

A kudarcot vallott MI-projektek elemzése a strukturális okok következetes mintázatát tárja fel, amelyeket iteratív algoritmusfejlesztésekkel nem lehet orvosolni. Az elsődleges akadály az irányítás hiánya. A legtöbb vállalat a mesterséges intelligenciát csupán egy újabb IT-projektként kezeli, nem pedig folyamatos karbantartást igénylő ökoszisztémaként. Hiányoznak a világos felelősségi körök, a kockázatkezelési keretrendszerek és a folyamatos minőségbiztosítás mechanizmusai.

Az adatérettségi probléma jelenti a második alapvető akadályt. Egy több mint 50 vállalat több mint 20 000 órányi kutatásán alapuló technológiai vállalati elemzés szerint mindössze 14 százalékuk rendelkezik a sikeres mesterséges intelligencia bevezetéséhez szükséges alapokkal. A többség küzd a töredezett adatokkal, az inkonzisztens rendszerekkel és az adatkezelés hiányával. Kiváló minőségű, strukturált és hozzáférhető adatok nélkül még a legfejlettebb algoritmusok is hatástalanok maradnak.

A szakemberhiány tovább súlyosbítja a problémát. Németországban jelenleg 244 000 STEM-szakember hiányzik, köztük 29 500 IT-szakember. A számítástechnikai szakértők, köztük az adatkutatók és a mesterséges intelligencia-szakemberek esetében a szakemberhiány várhatóan eléri a 18 655-öt 2027-re. A legnagyobb relatív növekedés az IT-hálózatmérnöki és IT-adminisztrációs vezetők körében várható. A vállalatok azzal a dilemmával szembesülnek, hogy a mesterséges intelligencia sikeres bevezetéséhez olyan szakértelemre van szükségük, amely a piacon alig áll rendelkezésre.

A változásmenedzsment hiányosságai alkotják a kudarc negyedik pillérét. A technikai megvalósítás csak a probléma fele. Átfogó változásmenedzsment nélkül az elfogadás elmarad. Egy pénzügyi szolgáltató kifinomult csalásészlelő rendszert vezetett be, de ennek csekély hatása volt a jóváhagyási folyamatba való integráció hiánya miatt, mivel az alkalmazottak rendszeresen megkerülték a rendszert. Az operátorok és a mérnökök gyakran szkeptikusak, ha a mesterséges intelligencia ajánlásai nem egyeznek a valósággal, vagy olyan fekete dobozos rendszerekből származnak, amelyek nem nyújtanak átlátható indoklást.

Az erőforrások helytelen elosztása súlyosbítja ezeket a strukturális problémákat. A generatív mesterséges intelligencia költségvetésének több mint felét értékesítésre és marketingre fordítják, annak ellenére, hogy a back-office automatizálás gyakran magasabb megtérülést generál. A vállalatok nagyszabású projekteket kergetnek anélkül, hogy kiépítették volna az alapvető digitális infrastruktúrát. Tökéletes demóadatokra építenek, amelyek valós körülmények között azonnal összeomlanak. Szisztematikusan alábecsülik az integrációhoz, a karbantartáshoz és a folyamatos alkalmazkodáshoz szükséges erőfeszítéseket.

A következő huszonnégy hónap válaszútként

A következő két év kulcsfontosságú lesz a mesterséges intelligencia további fejlődése szempontjából a termelésben és az iparban. Számos trend arra utal, hogy 2026 és 2027 kulcsfontosságú időszak lesz, amelyben a nyertesek és a vesztesek egyértelműen megkülönböztetik egymást.

A Gartner Hype Cycle szerint a mesterséges intelligencia 2026-ban a kiábrándulás mélypontjára kerül. Ebben a fázisban a korlátok és a magas költségek egyértelműen nyilvánvalóvá válnak. A skálázási problémák és az életképes üzleti modellek hiánya számos projekt kudarcához és a szolgáltatók eltűnéséhez vezet. Ez a fázis azonban nem katasztrófa, hanem egy szükséges piaci korrekció. A Hype Cycle-ön keresztülhaladó technológiák a kiábrándulás mélypontja után érik el a termelékenység platóját, ahol valódi értékteremtés történik.

A beruházási dinamika egy potenciális robbanásszerű növekedésre utal 2026 közepén. Ha a kínálat – amelyet a tőkekiadások vezérelnek – gyorsabban növekszik, mint a monetizált felhasználás, a tokenenkénti költség megközelítheti a nullát. Ez az újonnan épített következtetési kapacitás gyors leértékelődéséhez vezetne, és hatalmas leírásokat tenne szükségessé. Azoknak a vállalatoknak, amelyek túl későn jöttek rá, hogy mesterséges intelligencia-befektetéseik nem hoznak megtérülést, fájdalmas kiigazításokat kell majd végrehajtaniuk.

Ezzel egyidejűleg egy új generációs mesterséges intelligencia rendszerek vannak kialakulóban, az úgynevezett ágentikus mesterséges intelligencia. Ezek a rendszerek perzisztens memóriával és iteratív tanulással rendelkeznek, így közvetlenül áthidalják azt a tanulási hiányosságot, amelyet a vállalatok fő akadályként azonosítanak. Az ügyfélszolgálati ügynökökkel, akik önállóan kezelik a teljes körű lekérdezéseket, vagy a pénzügyi folyamatokat felügyelő ügynökökkel végzett korai kísérletek ígéretes potenciált mutatnak. Azok a vállalatok, amelyek most fektetnek be adaptív, mélyen integrált mesterséges intelligencia rendszerekbe, olyan versenyelőnyöket teremtenek, amelyeket később nehéz lesz behozni.

A szabályozási környezet is kulcsszerepet játszik majd. Az EU mesterséges intelligencia törvénye kötelező érvényű jogi keretet hoz létre hat-harminchat hónapos átmeneti időszakokkal és potenciálisan jelentős bírságokkal a meg nem felelés esetén. Bár ez megfelelési kötelezettségeket és dokumentációs terheket teremt, az AI Made in Europe egyben a minőség pecsétjének is tekinthető. Azok a vállalatok, amelyek korán bevezetik a megfelelési követelményeket, úttörőként pozicionálhatják magukat a megbízható mesterséges intelligencia területén. A kérdés az, hogy az európai szabályozás megteremti-e a remélt bizalmi előnyt, vagy elsősorban versenyhátrányt jelent az Egyesült Államokkal és Kínával szemben.

Mi következik a kiábrándulásból?

A mesterséges intelligencia termelésben és iparban való alkalmazását övező jelenlegi kiábrándultság nem átmeneti alkalmazkodási nehézség, hanem a strukturálisan hiányos technológiával szembeni felfújt elvárások elkerülhetetlen eredménye. A jelenleg MI-ként emlegetett rendszerek rendkívül kifinomult eszközök konkrét felhasználási esetekre, nem pedig univerzális problémamegoldók. Képesek felismerni az adatokban lévő mintákat, de nem képesek szisztematikusan és logikusan gondolkodni. Automatizálhatják az egyszerű feladatokat, de nem tudják önállóan optimalizálni az összetett termelési folyamatokat. Támogathatják az emberi szakértelmet, de nem helyettesíthetik azt.

Ez a felismerés nem jelenti a mesterséges intelligencia innovációjának végét, hanem egy reálisabb szakasz kezdetét. Azok a vállalatok lesznek sikeresek az elkövetkező években, amelyek a mesterséges intelligenciát nem csodaszernek, hanem olyan eszköznek tekintik, amely gondos integrációt, folyamatos karbantartást és reális elvárásokat igényel. Nem nagyszabású projektekbe fognak befektetni, hanem az alapvető digitális alapokba: az adatminőségbe, a rendszerintegrációba, a készségfejlesztésbe és a szervezeti változásmenedzsmentbe.

Az elkövetkező évek értékteremtése elsősorban szűken meghatározott felhasználási esetekben fog felmerülni, ahol a mesterséges intelligencia erősségei, a nagy adathalmazokban való mintázatfelismerés, az ismétlődő feladatok automatizálása és a strukturált információk gyors feldolgozása érvényesül. A prediktív karbantartás továbbra is egyre nagyobb jelentőségre tesz szert. A számítógépes látáson alapuló minőségellenőrzés meghonosodik. A háttérirodai automatizálás jelentős költségmegtakarítást eredményez. Az autonóm, önoptimalizáló gyárak víziója azonban a belátható jövőben továbbra is sci-fi marad.

A német kkv-k stratégiai fordulópont előtt állnak. A mesterséges intelligenciába való befektetéssel kapcsolatos jelenlegi vonakodás érthető a korábbi projektek kiábrándító eredményeit tekintve. A teljes tartózkodás azonban nem a megoldás. Azok a vállalatok, amelyek most megteremtik az alapvető előfeltételeket – az adatinfrastruktúrát, a digitális folyamatokat és a készségfejlesztést –, a következő generációs mesterséges intelligenciarendszerek előnyeit élvezhetik majd, amint azok kiforrnak. Azok, akik továbbra is kivárnak, kockáztatják, hogy teljesen lemaradnak.

A mesterséges intelligencia termelésben és iparban való jelenlétét övező kiábrándultság végső soron a felfújt elvárások szükséges korrekciója. Arra kényszerít minket, hogy szembenézzünk a kellemetlen valósággal: hogy a technológia önmagában nem hoz létre átalakulást, hogy a szervezeti és emberi tényezők legalább annyira fontosak, mint az algoritmusok, és hogy a fenntartható értékteremtés időt és szisztematikus munkát igényel. A mesterséges intelligencia bizonyította hozzáadott értékét a szövegek és a képek esetében. A termelés és az ipar gazdasági összetevője esetében ez a bizonyíték még várat magára, és még nem tudni, hogy mikor lesz elérhető.

☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német

☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!

Konrad Wolfenstein

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

Profitáljon az Xpert.Digital széleskörű, ötszörös szakértelméből egy átfogó szolgáltatáscsomagban | K+F, XR, PR és digitális láthatóság optimalizálása - Kép: Xpert.Digital

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