A vállalat belső mesterséges intelligencia platformja, mint stratégiai infrastruktúra és üzleti szükségszerűség

Digitális szuverenitás: Hogyan tartják fenn a vállalatok az irányítást a mesterséges intelligencia és az adataik felett?

A mesterséges intelligenciával végzett kísérletek korszaka leáldozott. A mesterséges intelligencia már nem opcionális innovációs projekt, hanem gyorsan döntő tényezővé vált a versenyképesség, a hatékonyság és a jövőbeli életképesség szempontjából. A vállalatok megduplázzák a mesterséges intelligencia alkalmazásának arányát, és felismerik, hogy a tétlenség egyenértékű a stratégiai regresszióval. Azonban a mesterséges intelligencia lehetőségeinek kiaknázására irányuló sietségükben sokan gyors, külső felhőmegoldásokhoz folyamodnak, figyelmen kívül hagyva a hosszú távú következményeket: a rejtett költségeket, a veszélyes szállítófüggőséget, valamint az adatvédelmet és a digitális szuverenitást fenyegető súlyos kockázatokat.

Ezen a kritikus fordulóponton a vállalat saját menedzselt MI-platformja nem a számos lehetőség egyikeként, hanem stratégiai szükségszerűségként jelenik meg. Ez a külső MI-technológia puszta használatától a saját adatvezérelt értékteremtés szuverén építészévé válás felé való elmozdulást jelenti. Ez a döntés messze túlmutat a technikai megvalósításon – ez egy alapvető irányváltás, amely meghatározza, hogy ki tartja fenn az irányítást a vállalat legértékesebb digitális erőforrásai felett: az adatok, a modellek és az ezekből eredő innovatív erő felett.

Ez a cikk rávilágít a paradigmaváltás kényszerítő okaira. Elemzi azt az összetett gazdasági logikát, amely gyakran a belső platformot teszi a költséghatékonyabb megoldássá a skálázás során, és bemutatja, hogyan alakítja át a GDPR és az EU MI-törvényéből fakadó szabályozási nyomás az adatszuverenitást ajánlásból kötelezettséggé. Továbbá megvizsgálja a szállítófüggőség stratégiai csapdáját , valamint a szervezeti felkészültség kritikus fontosságát a mesterséges intelligencia teljes potenciáljának biztonságos, megfelelő és fenntartható kiaknázásához.

Amikor a digitális szuverenitás versenytényezővé válik: Miért nem opció a menedzselt mesterséges intelligencia, hanem túlélési stratégia?

A mesterséges intelligencia vállalati struktúrákon belüli kezelése döntő fordulóponthoz érkezett. Ami néhány évvel ezelőtt még kísérleti jellegű, marginális témának számított, az mára alapvető stratégiai döntéssé válik, amelynek messzemenő következményei vannak a versenyképesség, az innováció és a digitális autonómia szempontjából. A menedzselt, házon belüli MI-platform, mint menedzselt MI-megoldás, paradigmaváltást jelent abban, ahogyan a szervezetek kezelik korunk legátalakítóbb technológiáját.

A mesterséges intelligencia platformok globális piaca már 2025-re elérte a jelentős, 65,25 milliárd dolláros méretet, és a becslések szerint 2030-ra eléri a 108,96 milliárd dollárt, ami átlagosan évi 10,8 százalékos növekedési ütemet jelent. Ezek a számok azonban elfedik a folyamatban lévő alapvető átalakulást. Nem egyszerűen a piaci növekedésről van szó, hanem az üzleti értékteremtés átszervezéséről olyan intelligens rendszerek révén, amelyek képesek önállóan cselekedni, tanulni és döntéseket hozni.

Németországban a vállalatok 27 százaléka használ mesterséges intelligenciát üzleti folyamataiban, szemben a tavalyi 13,3 százalékkal. Ez az egy éven belüli megduplázódás fordulópontot jelez. A vonakodást egyre inkább felváltja annak a felismerésnek a háttere, hogy a mesterséges intelligenciától való tartózkodás már nem semleges álláspont, hanem aktív versenyhátrányt jelent. A vállalatok több mint tíz százalékos termelékenységnövekedést várnak a mesterséges intelligencia használatától, amit nem lehet figyelmen kívül hagyni a gazdasági bizonytalanság és a szakemberhiány idején.

A mesterséges intelligencia alkalmazásának ágazati megoszlása ​​különösen árulkodó. Az IT-szolgáltatók 42 százalékkal vezetnek, őket követik a jogi és adótanácsadás 36 százalékkal, valamint a kutatás-fejlesztés szintén 36 százalékkal. Ezeket az ágazatokat egyesíti a strukturált és strukturálatlan adatok intenzív feldolgozása, munkafolyamataik magas tudásintenzitása, valamint az információfeldolgozás és az értékteremtés közötti közvetlen kapcsolat. Korai indikátoraiként szolgálnak egy olyan fejlődésnek, amely a gazdaság minden ágazatára kiterjed.

A házon belüli mesterséges intelligencia platformok gazdasági racionalitása

Egy házon belüli, menedzselt MI-platform bevezetésének döntése összetett gazdasági logikát követ, amely messze túlmutat az egyszerű költség-összehasonlításokon. A tipikus MI-implementációk teljes birtoklási költsége sokkal többet foglal magában, mint a nyilvánvaló licencelési és infrastrukturális költségek. Kiterjed a teljes életciklusra, a beszerzési és megvalósítási költségektől az üzemeltetési költségeken és rejtett költségeken át a kilépési költségekig.

A mesterséges intelligencia projektek megvalósítási költségei a felhasználási esettől függően jelentősen eltérnek. Az egyszerű chatbot megoldások ára 1000 és 10 000 euró között mozog, míg az ügyfélszolgálati automatizálás ára 10 000 és 50 000 euró között mozog. Az értékesítési folyamatok prediktív elemzése 20 000 és 100 000 euró között mozog, az egyedi mélytanulási rendszerek pedig 100 000 eurótól kezdődnek, felső határ nélkül. Ezek az adatok azonban csak a kezdeti befektetést tükrözik, és szisztematikusan alábecsülik a teljes költségeket.

Egy tanulmány kimutatta, hogy a szervezeteknek csak 51 százaléka tudja megbízhatóan felmérni a mesterséges intelligencia projektek megtérülését (ROI). Ez a bizonytalanság az MI-rendszerek által áthatolt értékláncok összetettségéből és a közvetett hatások számszerűsítésének nehézségéből fakad. A harmadik féltől származó költségoptimalizáló eszközöket használó vállalatok jelentősen nagyobb bizalomról számolnak be a ROI-számításaikban, ami kiemeli a professzionális irányítási struktúrák szükségességét.

Az átlagos havi mesterséges intelligencia-költségvetés várhatóan 36 százalékkal fog növekedni 2025-ben, ami a nagyobb és összetettebb mesterséges intelligencia-kezdeményezések felé való jelentős elmozdulást tükrözi. Ez a növekedés nem egységes az összes vállalatnál, hanem azokra a szervezetekre koncentrálódik, amelyek már sikeresen megvalósítottak kisebb mesterséges intelligencia-projekteket, és most bővíteni szeretnék azokat. Ez a skálázási dinamika jelentősen megerősíti a stratégiai platformdöntés fontosságát.

A felhőalapú és a helyszíni megoldások közötti különbségtétel egyre fontosabbá válik ebben az összefüggésben. Míg a felhőalapú megoldások alacsonyabb belépési korlátokat kínálnak és lehetővé teszik a gyors kísérletezést, a helyszíni megvalósítások költséghatékonyabbak lehetnek megfelelő használati intenzitás mellett. A helyszíni rendszerek aktiválása, a több éven át tartó amortizáció és az adózási értékcsökkenési lehetőségek, valamint a vállalati szintű adatokon futó nagy nyelvi modellek kezdeti betanítási költségei gazdaságilag vonzóvá teszik a helyszíni megoldásokat a skálázás során.

A külső MI-szolgáltatók árképzési modelljei eltérő logikát követnek. A licencalapú modellek tervezési biztonságot kínálnak magas előzetes beruházásokkal. A fogyasztásalapú fizetési modellek rugalmasságot biztosítanak az ingadozó kereslettel szemben, de intenzív használat esetén exponenciálisan növekvő költségekhez vezethetnek. Az előfizetéses modellek leegyszerűsítik a pénzügyi tervezést, de magukban hordozzák a fel nem használt kapacitásért fizetett költségek kockázatát. A freemium megközelítések ingyenes alapfunkciókkal vonzzák az ügyfeleket, de a költségek a skálázással gyorsan emelkedhetnek.

Egy gyakorlati példa szemlélteti a gazdasági dimenziót. Egy tízfős vállalat, ahol a munkavállalók hetente nyolc órát töltenek jelentéskészítéssel, évente 3600 munkaórát köt le ezzel a feladattal. Egy olyan mesterséges intelligencia megoldás, amely ezt az időt jelentésenként egy órára csökkenti, évi 2700 munkaórát takarít meg. 50 eurós átlagos óradíjjal számolva ez évi 135 000 eurós költségmegtakarítást jelent. Még 80 000 eurós bevezetési költséggel is a befektetés hét hónapon belül megtérül.

A mesterséges intelligencia beruházások átfogó elemzése azt mutatja, hogy a legmagasabb mesterséges intelligencia érettséggel rendelkező vállalatok akár hat százalékponttal magasabb megtérülést mutatnak, mint a kevésbé elterjedt szervezetek. A mesterséges intelligencia felhasználóinak közel kétharmada, konkrétan 65 százaléka elégedett a generatív mesterséges intelligencia megoldásaival. Ez aláhúzza, hogy a mesterséges intelligencia gazdasági értéke nem hipotetikus, hanem mérhető és elérhető.

Irányítás, adatvédelem és szabályozási megfelelés

Az európai általános adatvédelmi rendelet (GDPR) és az EU mesterséges intelligencia törvénye olyan szabályozási keretet hoz létre, amely nemcsak lehetővé teszi, hanem hatékonyan előírja a házon belüli mesterséges intelligencia platformok működését. A GDPR természeténél fogva elszámoltathatóságot, adatminimalizálást, célhoz kötöttséget és átláthatóságot követel meg a személyes adatok feldolgozása során. Ezek a követelmények alapvetően ütköznek számos külső mesterséges intelligencia szolgáltató üzleti modelljével, amelyek az adatgyűjtésen, az ügyféladatokkal történő modellképzésen és az átláthatatlan döntéshozatali folyamatokon alapulnak.

A mesterséges intelligencia törvény bevezeti a mesterséges intelligenciarendszerek kockázatalapú osztályozását, amely a tiltotttól a magas kockázatún át a minimális kockázatú osztályokig terjed. Ez a kategorizálás átfogó dokumentációt, tesztelést, irányítási folyamatokat és emberi felügyeletet igényel a magas kockázatú rendszerek esetében. A szervezeteknek képesnek kell lenniük bizonyítani, hogy mesterséges intelligenciarendszereik nem okoznak diszkriminatív hatásokat, átláthatóak a döntéshozatali folyamataikban, és folyamatosan figyelemmel kísérik az elfogultságot.

Az adatszuverenitás stratégiai szükségszerűséggé válik. Az államok vagy szervezetek azon képességét jelenti, hogy ellenőrizzék adataikat, függetlenül attól, hogy azokat fizikailag hol tárolják vagy dolgozzák fel. A szuverén MI-rendszerek a nemzeti vagy regionális szabályozások és korlátozások betartása mellett tárolják és kezelik a MI-modelleket és -adatokat. Ők szabályozzák, hogy ki férhet hozzá az adatokhoz, és hol képezik ki a modelleket.

A GDPR-kompatibilis mesterséges intelligencia rendszerek megvalósítása számos kulcsfontosságú intézkedést igényel. A beépített adatvédelmet és az alapértelmezett adatvédelmet a kezdetektől fogva integrálni kell a rendszerarchitektúrába. Az adatvédelmi hatásvizsgálatok gyakorlatilag minden modern mesterséges intelligencia eszköz esetében kötelezőek az érintettek jogaira jelentett magas kockázat miatt. Az összes adatáramlás, a feldolgozási cél és a biztonsági intézkedések átfogó dokumentációja elengedhetetlen. A nemzetközi adatátvitelre vonatkozó standard szerződéses záradékok elengedhetetlenek, amikor az adatok elhagyják az EU-t.

Ezen követelmények gyakorlati megvalósítása jelentősen eltér a különböző telepítési forgatókönyvek között. A nagy amerikai szolgáltatók felhőalapú megoldásai gyakran az EU-USA adatvédelmi keretrendszer szerint működnek, amely azonban a Schrems II. ítélet óta fokozott jogi bizonytalanságnak van kitéve. A vállalatoknak adatátviteli hatásvizsgálatokat kell végezniük, és bizonyítaniuk kell, hogy az adatátvitel megfelel a GDPR követelményeinek.

A prompt adatok tárolása különös kockázatot jelent. A Google Gemini akár 18 hónapig is tárolja a promptokat, ami jelentős megfelelőségi problémákat okozhat, ha véletlenül személyes adatokat adnak meg. Bár a Microsoft Copilot átfogó irányítási eszközöket kínál a Microsoft Purview-val, ezeket megfelelően kell konfigurálni ahhoz, hogy hatékonyak legyenek. A ChatGPT Enterprise lehetővé teszi a használati és a betanítási adatok elkülönítését, és EU-s szerverhelyeket kínál, de megfelelő szerződéses megállapodásokat igényel.

Saját, házon belüli mesterséges intelligencia platform megléte döntő előnyöket kínál. Az adatok soha nem hagyják el a vállalati infrastruktúrát, minimalizálva az adatvédelmi kockázatokat és leegyszerűsítve a megfelelést. A hozzáférési korlátozások, a feldolgozási eljárások és az auditálhatóság feletti teljes kontroll automatikusan megvalósul a belső irányítás révén. A vállalatok az irányítási szabályzatokat kifejezetten az igényeikhez igazíthatják anélkül, hogy általános szállítói szabályzatokra támaszkodnának.

A mesterséges intelligencia hivatalos irányítási struktúrájának létrehozását a felső vezetésnek kell elvégeznie, ideális esetben egy MI-vezetővel vagy egy MI-irányítási bizottsággal. Ennek a vezetői szintnek kell biztosítania, hogy a MI-stratégiák összhangban legyenek az átfogó üzleti célokkal. Elengedhetetlen az adatkezelők, a MI-vezetők és a megfelelőségi tisztviselők egyértelmű szerepeinek és felelősségi köreinek meghatározása. A szolgáltatási szintű szabványokként szolgáló, megismételhető MI-szabályzatok kidolgozása megkönnyíti a skálázást és az új alkalmazottak betanítását.

A szállítófüggőség csapdája és az interoperabilitás fontossága

A mesterséges intelligencia korában a szállítófüggőség kritikus stratégiai kockázattá válik. Az egyes szolgáltatók saját ökoszisztémáira való támaszkodás hosszú távon korlátozza a rugalmasságot, növeli a költségeket, és korlátozza a választott rendszeren kívüli innovációkhoz való hozzáférést. Ez a függőség fokozatosan alakul ki látszólag pragmatikus egyéni döntések sorozatán keresztül, és gyakran csak akkor válik nyilvánvalóvá, amikor a váltás már megfizethetetlenül költségessé vált.

A szállítófüggőség mechanizmusai sokrétűek. A zárt API-k technikai függőségeket hoznak létre, mivel az alkalmazáskód közvetlenül a szállítóspecifikus interfészekre íródik. Az adatmigrációt bonyolítják a zárt formátumok és a magas kimeneti díjak. A hosszú távú elkötelezettséggel járó szerződéses kötelezettségek csökkentik a tárgyalási erőt. A folyamatfüggőség akkor fordul elő, amikor a csapatokat kizárólag egyetlen szállító eszközeire képzik. A szállítóváltás költségei – technikai, szerződéses, eljárási és adatokkal kapcsolatosak – idővel exponenciálisan nőnek.

A német vállalatok közel fele újragondolja felhőstratégiáját a növekvő költségek és a függőség miatti aggodalmak miatt. A szervezetek 67 százaléka már most is aktívan igyekszik elkerülni az egyes mesterséges intelligencia technológiai szolgáltatóktól való túlzott függést. Ezek a számok a zárt platformok stratégiai kockázatainak növekvő tudatosságát tükrözik.

A függőség költségei több szinten jelentkeznek. Az áremelkedéseket nem lehet ellensúlyozni a versenytársakhoz való átállással, ha a migráció technikailag vagy gazdaságilag kivitelezhetetlen. Innovációs késedelem akkor jelentkezik, amikor fejlett modellek vagy technológiák válnak elérhetővé a kiválasztott ökoszisztémán kívül, de nem használhatók fel. Az alkupozíció csökken, amikor a szállító tudja, hogy az ügyfél gyakorlatilag csapdába esett. A stratégiai agilitás elvész, ha a saját ütemterv a szállítóéhoz kötődik.

Egy hipotetikus példa illusztrálja a problémát. Egy kiskereskedelmi vállalat jelentős összegeket fektet be egy szolgáltató átfogó mesterséges intelligencia marketingplatformjába. Amikor egy piaci rést betöltő versenytárs jelentősen jobb prediktív lemorzsolódási modellt kínál, a vállalat rájön, hogy a váltás lehetetlen. Az eredeti szolgáltató saját API-jainak az ügyféladat-rendszerekkel és a kampányok végrehajtásával való mély integrációja azt jelenti, hogy az újjáépítés több mint egy évig tartana és milliókba kerülne.

Az interoperabilitás ellenszere a szállítófüggőségnek. A különböző MI-rendszerek, -eszközök és -platformok azon képességét jelenti, hogy zökkenőmentesen tudjanak együttműködni, függetlenül a szállítójuktól vagy az alapul szolgáló technológiától. Ez az interoperabilitás három szinten működik. A modellszintű interoperabilitás lehetővé teszi több, különböző szállítóktól származó MI-modell használatát ugyanazon munkafolyamaton belül, infrastruktúra-változtatások nélkül. A rendszerszintű interoperabilitás biztosítja, hogy a támogató infrastruktúra, például a gyorskezelés, a védőkorlátok és az analitika következetesen működjön a különböző modellek és platformok között. Az adatszintű interoperabilitás a szabványosított adatformátumokra, például a JSON-sémákra és a beágyazásokra összpontosít a zökkenőmentes adatcsere érdekében.

A szabványok és a protokollok központi szerepet játszanak. Az ügynökök közötti protokollok egy közös nyelvet hoznak létre, amely lehetővé teszi a mesterséges intelligencia által működtetett rendszerek számára az információcserét és a feladatok emberi beavatkozás nélküli delegálását. A Mesh Communication Protocol egy nyílt, skálázható hálózatot hoz létre, amelyben a mesterséges intelligencia által működtetett ügynökök redundáns munka nélkül működhetnek együtt. Ezek a protokollok a nyílt mesterséges intelligencia ökoszisztémák felé való elmozdulást képviselik, amelyek elkerülik a szállítóhoz való kötődést.

A függőségek elleni védelemre tervezett moduláris architektúra lehetővé teszi az egyes MI-komponensek cseréjét a rendszer teljes újratervezése nélkül. Egy technológiafüggetlen platform például lehetővé teszi az alapul szolgáló nagynyelvi modell (LML) megváltoztatását a teljes alkalmazás újratelepítése nélkül. Ez a megközelítés több mint 90 százalékkal csökkenti az egyetlen technológiai veremtől való függőséget.

A kódmentes platformok tovább erősítik a külső fejlesztőktől való függetlenséget, és növelik az üzleti részlegek autonómiáját. Amikor az üzleti felhasználók maguk konfigurálhatják és testreszabhatják a munkafolyamatokat, csökken a speciális fejlesztőcsapatoktól való függés, akik esetleg csak egy adott szállítói ökoszisztémát ismernek.

A stratégiai ajánlás tehát a következő: tudatosan lépjünk be a függőségekbe, de védjük a kritikus területeket. Alternatívákat és kilépési lehetőségeket kell tervezni a kritikus folyamatokhoz. Fenn kell tartani a hajlandóságot az új szolgáltatásokkal való kísérletezésre, de csak alapos értékelés után integráljuk azokat mélyen. Folyamatosan figyelemmel kell kísérni a szolgáltatók állapotát és az alternatívák elérhetőségét. Evolúciós alkalmazkodási stratégiát kell követni, amikor a piaci körülmények vagy az igények megváltoznak.

Felügyelt mesterséges intelligencia platform - 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:

• Felügyelt AI platform

Szervezeti felkészültség és a kompetenciaválság

A mesterséges intelligencia megoldások technológiai elérhetősége nem jelenti automatikusan a szervezet hatékony használatára való felkészültséget. A mesterséges intelligencia iránti készséghiány a mesterséges intelligenciával kapcsolatos pozíciók iránti gyorsan növekvő kereslet és a rendelkezésre álló képzett tehetségek közötti eltérést írja le. A vállalatok több mint 60 százaléka küzd mesterséges intelligencia szakértők toborzásával. Ez a hiány nemcsak a kódolási vagy adattudományi készségeket érinti, hanem a műszaki szakértelem, az üzleti érzék, a problémamegoldó képesség és az etikai megfontolások kombinációját is.

A globális mesterséges intelligencia területén tapasztalható tehetséghiány 2025-re kritikus méreteket ölt. A kereslet 3,2:1 arányban fogja meghaladni a kínálatot minden kulcsfontosságú szerepkörben, több mint 1,6 millió nyitott pozícióval és mindössze 518 000 kvalifikált jelölttel. Az LLM-fejlesztés, a mesterséges intelligencia alapú képzések és az AI-etika területén lesznek a legsúlyosabb szűk keresztmetszetek, a keresleti pontszámok 85/100 felett, a kínálati pontszámok pedig 35/100 alatt lesznek. Az AI-pozíciók betöltésének átlagos ideje hat-hét hónap lesz.

A mesterséges intelligencia területén dolgozók fizetési elvárásai 67 százalékkal magasabbak, mint a hagyományos szoftveres pozícióknál, és minden tapasztalati szinten 38 százalékos éves növekedést mutatnak. Ez az árdinamika a kínálat és a kereslet közötti alapvető egyensúlyhiányt tükrözi, és sok szervezet számára pénzügyi kihívást jelent a toborzás terén.

A mesterséges intelligencia nemcsak a technológiai rendszereket változtatja meg, hanem a szervezeti struktúrákat, a munkafolyamatokat és a vállalati kultúrát is. A változásmenedzsment egyre kritikusabb sikertényezővé válik a mesterséges intelligencia bevezetésében. Egy 2022-es IBM-tanulmány a tudáshiányt jelöli meg a mesterséges intelligencia használatának legnagyobb problémájaként. Még a Microsofthoz hasonló technológiai óriások is kezdetben nehezen tudták meggyőzni alkalmazottaikat a mesterséges intelligencia előnyeiről, és elsajátítani a szükséges készségeket.

A sikeres mesterséges intelligencia integrációhoz átfogó képzési programok és változáskezelési kezdeményezések szükségesek, amelyek minden alkalmazottat bevonnak. Ezek az intézkedések a mesterséges intelligencia technológiáinak nagyobb elfogadottságához és a munkaerő készségeinek javulásához vezetnek. A JPMorgan Chase kifejlesztette a COiN platformot, amely gépi tanulást használ jogi dokumentumok elemzésére, ami évente 12 000 szerződés feldolgozása során körülbelül 360 000 munkaórát takarít meg. A siker azonban attól függ, hogy az alkalmazottak megtanulják-e használni a mesterséges intelligenciát, és hajlandóak-e erre.

A szervezeti mesterséges intelligencia iránti felkészültség többet foglal magában, mint pusztán a technológiai előfeltételeket. Megköveteli a technikai és soft skillek kölcsönhatását, a szervezeti összehangolást és a mesterséges intelligencia iránti bizalom kiépítésének képességét. A legfontosabb felkészültségi tényezők közé tartozik a bizalom, a vezetői támogatás, az adatok, a készségek, a stratégiai összehangolás, az erőforrások, a kultúra, az innovativitás, a vezetői képességek, az alkalmazkodóképesség, az infrastruktúra, a versenyképesség, a költségek, a szervezeti felépítés és a méret.

A mesterséges intelligenciára épülő kultúra egyik kulcsfontosságú jellemzője az adatvezérelt szervezeti kultúra. Azok a szervezetek, amelyek adatok és bizonyítékok alapján hoznak döntéseket, nem pedig intuíció vagy hagyományok alapján, nagyobb valószínűséggel állnak készen a mesterséges intelligencia használatára. Az adatvezérelt kultúra biztosítja, hogy az alkalmazottak minden szinten rendelkezzenek az eszközökkel és a gondolkodásmóddal ahhoz, hogy a mesterséges intelligenciát integrálják a napi döntéshozatali folyamataikba.

A mesterséges intelligencia által vezérelt változásmenedzserek szerepe egyre fontosabbá válik. Ezek a szakemberek támogatják a szervezeteket a mesterséges intelligencia által előidézett átalakulás sikeres kezelésében. Különösen a munkavállalók támogatására összpontosítanak ebben a változási folyamatban, céljuk a mesterséges intelligencia által nyújtott megoldások elfogadásának elősegítése, a szorongások enyhítése és a változás elfogadására való hajlandóság előmozdítása. Feladataik közé tartozik a változási folyamatok tervezése, irányítása és megvalósítása; változási stratégiák kidolgozása; a vízió és az előnyök kommunikálása; workshopok és visszajelző ülések lebonyolítása; a változási igények és az elfogadás akadályainak elemzése; valamint képzési és kommunikációs intézkedések kidolgozása.

Paradox módon egy házon belüli mesterséges intelligencia platform kezelése elősegítheti a készségfejlesztést. Ahelyett, hogy az alkalmazottaknak különféle külső eszközökkel és azok eltérő interfészeivel kellene megküzdeniük, egy központi platform egységes környezetet kínál a tanuláshoz és a kísérletezéshez. Szabványosított képzési programok fejleszthetők ki, amelyek az adott platformhoz igazodnak. A tudásátadás egyszerűbb, ha mindenki ugyanazt a rendszert használja.

A munkavállalóknak csupán hat százaléka érzi magát nagyon kényelmesen a mesterséges intelligencia használatával a munkakörében, míg közel egyharmaduk jelentősen kényelmetlenül érzi magát. Ezt az eltérést a technológiai elérhetőség és az emberi képességek között kezelni kell. A kutatások a problémamegoldó készséget, az alkalmazkodóképességet és a tanulási hajlandóságot azonosítják kritikus kompetenciákként a mesterséges intelligencia által vezérelt jövő kezeléséhez.

Ezen készségbeli hiányosságok kezelésének elmulasztása elidegenedéshez, nagyobb fluktuációhoz és a szervezeti teljesítmény csökkenéséhez vezethet. A munkahelyéről távozni tervező alkalmazottak negyvenhárom százaléka a képzési és fejlesztési lehetőségeket helyezi előtérbe. Azok a munkaadók, amelyek ezekbe a területekbe fektetnek be, nemcsak megtarthatják a tehetségeket, hanem erősíthetik hírnevüket is, mint előremutató szervezet.

Piaci dinamika és jövőbeli fejlemények

A mesterséges intelligencia platformok világa gyors konszolidáció és differenciálódás időszakán megy keresztül. Egyrészt olyan hiperskálázók, mint a Microsoft Azure AI, az AWS Bedrock és a Google Vertex AI dominálnak integrált infrastruktúrájukkal, identitás- és számlázási rendszereikkel. Ezek a szolgáltatók a meglévő felhőalapú ökoszisztémáikat használják ki a fiókok eltolódásának megakadályozására. A pure-play szolgáltatók, mint az OpenAI, az Anthropic és a Databricks, ezzel szemben a modellek mérete, a nyílt súlyú kiadások és az ökoszisztéma bővíthetősége tekintetében feszegetik a határokat.

A fúziók és felvásárlások volumene 2024-ben meghaladta az 50 milliárd dollárt, aminek kiemelkedő példái a Meta 15 milliárd dolláros befektetése a Scale AI-ba és a Databricks 15,25 milliárd dolláros finanszírozási köre. A hardveres közös tervezés új esélyvárként jelenik meg, a Google TPU v5p és az Amazon Trainium2 chipjei tokenenkénti költségcsökkentést ígérnek, és a saját fejlesztésű futtatókörnyezetek felé vonzzák az ügyfeleket.

A szoftverkomponens a mesterséges intelligencia platformok piacának 71,57 százalékát tette ki 2024-ben, ami az integrált modellfejlesztési környezetek iránti erős keresletet tükrözi, amelyek egyesítik az adatbevitelt, a vezénylést és a monitorozást. A szolgáltatások, bár kisebbek, 15,2 százalékos éves összetett növekedési ütemmel bővülnek, mivel a vállalatok tervezési és üzemeltetési támogatást keresnek a megtérülési ciklusok lerövidítése érdekében.

A felhőkonfigurációk a mesterséges intelligencia platformok piacának 64,72 százalékát tették ki 2024-ben, és a várakozások szerint a leggyorsabb, 15,2 százalékos éves összetett növekedési rátával (CAGR) fognak növekedni. A helyszíni és peremhálózati csomópontok azonban továbbra is elengedhetetlenek az egészségügyben, a pénzügyekben és a közszférában, ahol az adatszuverenitási szabályok érvényesek. A helyet elvonó hibrid koordinátorok lehetővé teszik a szervezetek számára a központi képzést, miközben a peremhálózaton következtetnek ki, egyensúlyozva a késleltetést és a megfelelőséget.

Különösen figyelemre méltó az adatszuverenitás érdekében a privát/edge mesterséges intelligencia felé való elmozdulás, amelyet az EU hajt, és amely az ázsiai-csendes-óceáni, valamint a szabályozott amerikai szektorokra is kiterjed, és becslések szerint 1,7%-os hatással van a hosszú távú CAGR-re. A modellek auditálhatóságára irányuló szabályozási törekvés, amelyet az EU vezet, miközben az amerikai szövetségi bevezetése folyamatban van, további 1,2%-kal növeli a hosszú távú CAGR-t.

Németországban vegyes a kép. Míg a mesterséges intelligencia vállalatoknál való abszolút használata 11,6 százalék, ami meghaladja a nyolc százalékos uniós átlagot, ez a használat meglepő módon stagnál 2021 óta. Ez a stagnálás ellentétben áll a GenAI-alkalmazások, például a ChatGPT dinamikus fejlődésével, és a pozitív termelékenységi hatások fényében ellentmondásosnak tűnik.

Egy árnyaltabb elemzés azonban jelentős növekedést mutat. Ha azokat a vállalatokat is figyelembe vesszük, amelyek korábbi felmérésekben arról számoltak be, hogy mesterséges intelligenciát használnak, de 2023-ban nem – valószínűleg azért, mert a mesterséges intelligencia folyamatai annyira integráltak, hogy a válaszadók már nem tartják őket említésre méltónak –, akkor a mesterséges intelligencia használatának egyértelmű növekedése figyelhető meg 2023-ban 2021-hez képest. Ez a mesterséges intelligencia üzleti folyamatokban való normalizálódására utal.

A német vállalatok 91 százaléka ma már fontos tényezőnek tekinti a generatív mesterséges intelligenciát üzleti modellje és jövőbeli értékteremtése szempontjából, szemben a tavalyi 55 százalékkal. 82 százalékuk tervezi, hogy többet fektet be a következő tizenkét hónapban, és több mint a felük legalább 40 százalékos költségvetés-növekedést tervez. 69 százalékuk dolgozott ki stratégiát a generatív mesterséges intelligenciára, ami 38 százalékkal több, mint 2024-ben.

A vállalatok által a mesterséges intelligenciától elvárt előnyök közé tartozik a fokozott innováció, hatékonyság, értékesítés és automatizálás, valamint a termék- és növekedési lehetőségek. Az irányítás, az etikai irányelvek és a képzések terén felhalmozódott elmaradás azonban továbbra is kihívást jelent, és a mesterséges intelligencia megbízható használata továbbra is fő akadály.

Az ügynökségi MI fogja uralni az IT-költségvetés bővítését a következő öt évben, elérve a globális IT-kiadások több mint 26 százalékát, 2029-ben 1,3 billió dollárral. Ez a beruházás, amelyet az ügynökségi MI-alapú alkalmazások és az ügynökségi flották kezelésére szolgáló rendszerek növekedése vezérel, a vállalati IT-költségvetések, különösen a szoftverek terén történő átalakulását jelzi az ügynökségi MI-alapon alapuló termékek és szolgáltatások által vezérelt befektetési stratégiák felé.

Az előrejelzés egyértelmű összefüggést mutat a mesterséges intelligenciára fordított kiadások növekedése és az IT-vezetők azon bizalma között, hogy a hatékony mesterséges intelligencia használata a jövőbeni üzleti sikerek előmozdítója lehet. Azok az alkalmazás- és szolgáltatók, amelyek lemaradnak a mesterséges intelligencia termékeikbe való integrálásában, és nem fejlesztik azokat ágensekkel, kockáztatják, hogy piaci részesedést veszítenek azokkal a vállalatokkal szemben, amelyek úgy döntöttek, hogy a mesterséges intelligenciát helyezik termékfejlesztési ütemtervük középpontjába.

A németországi mesterséges intelligencia piac becslések szerint 2025-re meghaladja a kilencmilliárd eurót, és várhatóan 2031-re eléri a 37 milliárd eurót, ami az éves növekedési ütemet jelentősen meghaladja az általános gazdasági fejlődés mértékét. Németország mesterséges intelligencia startup körképe 2024-ben 687 startupot foglalt magában, ami 35 százalékos éves növekedést jelent. Berlin és München uralja a mesterséges intelligencia startup körképet, az ország összes mesterséges intelligencia startupjának körülbelül 50 százalékát adva.

A német vállalatok 73 százaléka úgy véli, hogy a mesterséges intelligenciára vonatkozó egyértelmű szabályozások versenyelőnyt biztosíthatnak az európai vállalatok számára, ha helyesen alkalmazzák őket. Ez kiemeli az európai szabályozási megközelítésben rejlő lehetőséget: a megbízható, Európában készült mesterséges intelligencia megkülönböztető tényezővé válhat.

A telepítési forgatókönyvek stratégiai döntési mátrixa

A mesterséges intelligencia platformok felhőalapú, helyszíni és hibrid telepítési modelljei közötti választás nem univerzális logikát követ, hanem tükröznie kell az egyes szervezetek sajátos követelményeit, korlátait és stratégiai prioritásait. Minden modell eltérő előnyöket és hátrányokat kínál, amelyeket gondosan mérlegelni kell az üzleti célokkal szemben.

A helyszíni telepítési modellek maximális biztonságot és ellenőrzést kínálnak az adatok és a szellemi tulajdon felett. A fokozottan érzékeny adatok, a szellemi tulajdon vagy a szigorú szabályozási követelmények hatálya alá tartozó adatok, például a pénzügyi vagy az egészségügyi szektorban, itt kezelhetők a legjobban. A magas szintű testreszabhatóság lehetővé teszi a modellek egyedi igényekhez igazítását. A kritikus valós idejű alkalmazások esetében a potenciálisan alacsonyabb késleltetés a helyi feldolgozásból adódik. A skálázás során felmerülő költségelőnyök a tőkésítési lehetőségekből és az alacsonyabb változó tranzakciós költségekből adódnak.

A helyszíni megoldások kihívásai közé tartozik a magas kezdeti infrastrukturális beruházás, a hosszabb megvalósítási idő, a karbantartáshoz és frissítésekhez szükséges belső szakértelem, valamint a felhőalapú rugalmassághoz képest korlátozott skálázhatóság. Ezeket a kihívásokat enyhíteni lehet egy olyan partner kiválasztásával, aki standard terméket, konfigurációs szolgáltatásokat és támogatást tud kínálni a helyszíni telepítéshez.

A felhőalapú telepítés gyors megtérülési időt kínál a kezdeti kísérletezéshez vagy a koncepció igazolásához. Alacsonyabb indulási költségvetésre van szükség, mivel nincs szükség hardverberuházásokra. Az automatikus skálázhatóság lehetővé teszi az alkalmazkodást az ingadozó munkaterhelésekhez. A standard termékek gyors éles üzembe helyezése felgyorsítja az értékteremtést. A szállító kezeli a karbantartást, a redundanciát és a skálázhatóságot.

A felhőalapú megoldások hátrányai a potenciálisan exponenciálisan növekvő költségekben nyilvánulnak meg intenzív használat esetén, mivel a használatalapú fizetési modellek nagy volumen esetén drágává válnak. A korlátozott versenybeli megkülönböztetés azért merül fel, mert a versenytársak ugyanazokat a kész megoldásokat használhatják. Az adatok és a modell tulajdonjoga továbbra is a szolgáltatónál marad, ami adatvédelmi, biztonsági és szállítófüggőségi problémákat okoz. A korlátozott testreszabhatóság korlátozza a haladó kísérletezést.

A hibrid felhőmodellek ötvözik mindkét megközelítés előnyeit, miközben kiküszöbölik azok korlátait. Az érzékeny AI-munkaterhelések a megfelelőség érdekében csupasz fémen vagy privát klasztereken futnak, míg a kevésbé kritikus betanítás a nyilvános felhőbe kerül áthelyezésre. Az állandó állapotú munkaterhelések privát infrastruktúrán működnek, míg a nyilvános felhő rugalmasságát csak szükség esetén használják. Az adatszuverenitást az biztosítja, hogy az érzékeny adatok a helyszínen maradnak, miközben a nyilvános felhő skálázhatóságát is kihasználják, ahol ez megengedett.

A mesterséges intelligencia gyorsítása a generatív mesterséges intelligencia, a nagy nyelvi modellek és a nagy teljesítményű számítási feladatok révén átalakítja az infrastrukturális követelményeket. A vállalkozásoknak hozzáférésre van szükségük GPU-klaszterekhez, nagy sávszélességű hálózatépítéshez és alacsony késleltetésű összeköttetésekhez, amelyek nem egyenletesen oszlanak el a szolgáltatók között. Többfelhős környezetekben a vállalatok a mesterséges intelligencia specializációja alapján választanak szolgáltatót, például a Google TPU-szolgáltatásai vagy az Azure OpenAI-integrációja alapján. Hibrid felhős környezetekben az érzékeny mesterséges intelligencia alapú feladatok a helyszínen futnak, míg a képzést a nyilvános felhőbe szervezik ki.

A szabályozási nyomás világszerte fokozódik. Az EU digitális működési ellenálló képességről szóló törvénye, Kalifornia CPRA-ja és az APAC régió új adatszuverenitási előírásai előírják a vállalatok számára, hogy átláthatósággal és ellenőrzéssel rendelkezzenek az adataik helye felett. A többfelhős megoldások földrajzi rugalmasságot kínálnak, lehetővé téve az adatok tárolását olyan joghatóságokban, ahol a szabályozások megkövetelik. A hibrid felhő szuverenitási garanciát nyújt azáltal, hogy az érzékeny adatokat a helyszínen tartja, miközben kihasználja a nyilvános felhő skálázhatóságát, ahol megengedett.

Egy felügyelt MI-megoldás belső platformként történő gyakorlati megvalósítása jellemzően strukturált megközelítést követ. Először meghatározzák a célokat és a követelményeket, valamint részletesen elemzik, hogy van-e értelme a MI használatának, hogyan és hol. A technológia kiválasztása és az architektúratervezés figyelembe veszi a rugalmasan cserélhető moduláris komponenseket. Az adatintegráció és -előkészítés képezi a nagy teljesítményű modellek alapját. A modellfejlesztés és az MLOps beállítása folyamatos telepítési és monitorozási folyamatokat hoz létre.

Egy házon belüli mesterséges intelligencia platform előnyei közé tartozik a szabványosítás és újrafelhasználás révén lerövidült fejlesztési idő, az automatizált képzési, telepítési és monitorozási folyamatok, a meglévő rendszerekbe való biztonságos integráció az összes megfelelőségi követelmény figyelembevételével, valamint az adatok, modellek és infrastruktúra feletti teljes ellenőrzés.

A mesterséges intelligencia platform, mint stratégiai infrastruktúra

Egy menedzselt, házon belüli MI-platform, mint menedzselt MI-megoldás, sokkal többet jelent, mint egy technológiai döntés. Stratégiai váltást jelent, amelynek alapvető következményei vannak a versenyképességre, a digitális szuverenitásra, a szervezeti agilitásra és a hosszú távú innovációs képességre nézve. A piaci adatokból, a vállalati tapasztalatokból és a szabályozási fejleményekből származó bizonyítékok egyértelmű képet festenek: azoknak a vállalatoknak, amelyek komolyan gondolják a MI bevezetését, koherens platformstratégiára van szükségük, amely egyensúlyt teremt az irányítás, a rugalmasság és az értékteremtés között.

A gazdasági indokok differenciált megközelítést javasolnak. Míg a külső felhőszolgáltatások alacsony belépési korlátokat és gyors kísérletezést kínálnak, a költségszerkezet drámaian eltolódik a belső megoldások javára a rendszerek skálázódásával. A teljes birtoklási költséget a teljes életciklus során figyelembe kell venni, beleértve a szállítófüggőségből, az adatlopásból és az ellenőrzés hiányából eredő rejtett költségeket is. Az intenzív mesterséges intelligencia-használattal és szigorú megfelelőségi követelményekkel rendelkező szervezetek gyakran a helyszíni vagy hibrid modellekben találják meg a gazdaságilag és stratégiailag optimális megoldást.

Az európai szabályozási környezet, a GDPR-ral és a mesterséges intelligenciatörvénnyel, nemcsak kívánatossá, hanem egyre szükségesebbé is teszi a mesterséges intelligenciarendszerek feletti belső vállalati ellenőrzést. Az adatszuverenitás a „jó, have”-ból a „must-have”-ig fejlődik. Az a képesség, hogy bármikor be lehessen mutatni, hol dolgozzák fel az adatokat, ki fér hozzájuk, hogyan képezték ki a modelleket, és milyen alapon hozzák meg a döntéseket, egyre inkább megfelelési kötelességgé válik. A külső mesterséges intelligenciaszolgáltatások gyakran nem tudják teljesíteni ezeket a követelményeket, vagy csak jelentős többletráfordítással tudnak megfelelni ezeknek a követelményeknek.

A szállítófüggőség kockázata valós, és minden egyes zárt integrációval növekszik. A moduláris architektúrákat, a nyílt szabványokat és az interoperabilitást a kezdetektől fogva be kell építeni a platformstratégiákba. Az összetevők cseréjének, a modellek közötti váltásnak és az új technológiákra való migrációnak a képessége biztosítja, hogy a szervezet ne váljon egy szállítói ökoszisztéma foglyává.

A szervezeti dimenziót nem szabad alábecsülni. A technológia elérhetősége nem garantálja automatikusan a hatékony használatának képességét. A készségek fejlesztése, a változások kezelése és az adatvezérelt kultúra kialakítása szisztematikus befektetést igényel. Egy belső platform elősegítheti ezeket a folyamatokat egységes környezetek, szabványosított képzések és egyértelmű felelősségi körök révén.

A piaci dinamika azt mutatja, hogy a mesterséges intelligencia beruházások exponenciálisan növekednek, és az ügynökségi mesterséges intelligencia az evolúció következő szakaszát képviseli. Azok a vállalatok, amelyek most fektetik le a skálázható, rugalmas és biztonságos mesterséges intelligencia infrastruktúra alapjait, az autonóm rendszerek eljövendő hullámára pozícionálják magukat. Egy menedzselt mesterséges intelligencia platform kiválasztása nem az innováció elleni döntés, hanem a fenntartható innovációs képesség melletti döntés.

Végső soron a kontroll kérdéséről van szó. Ki ellenőrzi az adatokat, a modelleket, az infrastruktúrát, és így a mesterséges intelligenciából származó értékteremtés képességét? A külső függőségek rövid távon kényelmesnek tűnhetnek, de hosszú távon az alapvető stratégiai kompetenciákat harmadik felekre delegálják. Egy házon belüli MI-platform, mint felügyelt MI-megoldás, a szervezetek számára a módja annak, hogy fenntartsák az irányítást – adataik, innovációs kapacitásuk és végső soron a jövőjük felett egy egyre inkább MI-vezérelt környezetben és gazdaságban.

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

a kapcsolatot velem Wolfenstein ∂ Xpert.Digital

hívj +49 89 674 804 (München) alatt

LinkedIn