Nincs több „koncepcióbizonyítás”: Miért forradalmasítják az eredményalapú mesterséges intelligencia modellek az IT-környezetet?

A naivitás vége: Miért kell teljesen újraszámolnunk a mesterséges intelligencia gazdasági életképességét?

Miközben a Szilícium-völgyben aranyláz zajlik, és kockázati tőke milliárdok áramlanak a generatív mesterséges intelligenciába, az európai vállalatok igazgatótanácsaiban egyre nagyobb a kiábrándultság. Az ellentmondás riasztó: egyrészt ott van a technológia forradalmi ígérete, másrészt egy olyan mérleg, amelyet a hagyományos módszerekkel aligha lehet igazolni. Sok vállalat tapasztalja, hogy költséges MI-kezdeményezéseik, bár technikailag lenyűgözőek, gazdaságilag kiábrándítóak.

A probléma azonban nem magában a technológiában rejlik, hanem abban, hogyan mérjük és kezeljük az értékét. A vezetők évtizedek óta megtanulják kiszámítani az olyan informatikai beruházásokat, mint az SAP-implementációk vagy a CRM-rendszerek – ezek determinisztikus projektek, amelyeknek világos kezdetük, végük és meghatározható előnyeik vannak. A mesterséges intelligencia azonban más szabályokat követ: változékony, valószínűségi és dinamikusan fejlődő. Aki a hagyományos informatikai beszerzés régi térképeivel próbál eligazodni ebben az új világban, kockáztatja, hogy hatalmas költségvetéseket süllyeszt az „elsüllyedt költségek csapdájába” anélkül, hogy valaha is mérhető megtérülést látna.

Ez a helyzet különösen kritikus a német kkv-k és az európai vállalatok számára. Az USA innovációvezérelt kapitalista hatalma és Kína államilag irányított növekedése közé szorulva Európa kockáztatja, hogy lemarad. A válasz azonban nem lehet az, hogy vakon több pénzt fektetünk be. Ehelyett radikális paradigmaváltásra van szükség: az infrastruktúra és a licencek fizetésétől a tényleges eredmények jutalmazása felé kell elmozdulni.

A következő cikk a hagyományos befektetési modellek strukturális hiányosságait elemzi, feltárja a mesterséges intelligencia projektek rejtett költségtényezőit, és felvázol egy olyan kiutat, amely minimalizálja a kockázatot és garantálja az értékteremtést az első naptól kezdve. Útmutató azoknak a döntéshozóknak, akik a mesterséges intelligenciát nem technológiai játékszerként, hanem jövedelmező versenyelőnyként szeretnék megérteni.

Alkalmas:

• Unframe.AI: Vállalati AI ROI: Miért hibás a legtöbb számítás?

Miért kudarcra vannak ítélve a hagyományos befektetési modellek Európában, és hogyan biztosíthatja a radikális átrendeződés a globális piacokhoz való hozzáférést?

A mesterséges intelligenciába történő hatalmas beruházások és az általuk generált valós hozamok közötti jelenlegi eltérés a világ egyik legsürgetőbb problémája az üzleti vezetők számára. Míg az amerikai magántőke- és kockázati tőkealapok csak 2024-ben több mint 100 milliárd dollárt pumpáltak az ágazatba, az európai vállalatok – különösen a német kkv-k – kijózanító valósággal szembesülnek. A vállalati MI-re vonatkozó ROI-számítások nagy része hibásnak bizonyul. Ez nem a matematikai szigor hiányának, hanem alapvetően helytelen feltételezéseknek tudható be. A determinisztikus IT-rendszerekhez, például az ERP-hez vagy a CRM-hez évtizedek alatt kifejlesztett technológiai infrastruktúra és az arra épülő pénzügyi modellek összeomlanak a modern MI-rendszerek volatilitása és valószínűségi jellege alatt. Bárki, aki még mindig ugyanazokkal a KPI-kkal próbálja kezelni a generatív MI-t, mint egy SAP-implementáció, lényegében egy óceánban navigál egy ütemtervvel.

A klasszikus IT-metrikák strukturális összeférhetetlensége

A hagyományos befektetési számítások alapvető problémája a mesterséges intelligencia projektek természetének félreértése. Négy dinamika különbözteti meg alapvetően ezeket a befektetéseket a hagyományos szoftverimplementációtól, ami ahhoz vezet, hogy a standard megtérülési modellek szisztematikusan pontatlan előrejelzéseket produkálnak.

Először is, van egy komoly időbeli probléma. A klasszikus ROI egy meghatározott megvalósítási fázist feltételez, amelyet egy mérhető megtérülési fázis követ. Az MI-projektek azonban ritkán viselkednek lineárisan. Egy hat hónapos kísérleti projektként tervezett projekt gyakran tizennégy hónapos kísérleti fázissá alakul. A termelési készenlét, amely állítólag csak hetekre volt, még egy évvel később is elméleti cél marad. Míg a ROI-egyenlet nevezője folyamatosan növekszik a folyamatos költségek miatt, a számláló – a megtérülés – nulla marad.

Másodszor, a mesterséges intelligencia projektek hatóköre rendkívül változatos. Míg a hagyományos IT-projektek gyakran merev specifikációkat követnek, a mesterséges intelligencia használati esetei dinamikusan fejlődnek. Egy dokumentumfeldolgozó rendszer a fejlesztés során tudásvisszanyerési platformmá alakulhat, majd röviddel a bevezetés előtt egy ügynökalapú munkafolyamat-megoldás váltja fel. Mivel a technológiai alapok – modellek, keretrendszerek és eszközök – mindössze néhány hónapos felezési idővel változnak, a megoldásokat folyamatosan módosítani kell, hogy elkerüljük az elavulttá válást a telepítéskor.

Harmadszor, az attribúciós probléma látszólag leküzdhetetlen kihívások elé állítja a pénzügyi osztályokat. Még ha egy MI-rendszer értéket is generál, ennek az értéknek az elkülönítése összetett. A bevételnövekedés az új MI-ajánlómotornak, az átalakított értékesítési csapatnak vagy egyszerűen a kedvező gazdasági körülményeknek tulajdonítható? A determinisztikus szoftverekkel ellentétben, ahol az oksági összefüggések gyakran egyértelműek, a MI esetében gyakran csak az eredményhez való hozzájárulást mérik, nem pedig annak egyetlen okát.

Negyedszer, az elsüllyedt költségek csapdája gyakran irracionális döntésekhez vezet. A legtöbb vállalati MI-projekt jelentős előzetes beruházásokat igényel: infrastruktúra kiépítése, adattisztítás, modell betanítása és integráció. Ehhez jönnek még a MI megfigyelhetőségének kezelési költségei, mivel a modellek – a statikus szoftverekkel ellentétben – teljesítményromlásnak, az úgynevezett sodródásnak vannak kitéve, és folyamatosan figyelni kell őket. Az a pont, amikor ellenőrizhető, hogy a befektetés megéri-e, gyakran a projekt olyan késői szakaszában van, hogy a költségvetés nagy részét már visszavonhatatlanul elköltötték.

A globális kontextus és Európa sajátos földrajzi hátránya

Ezek az inherens kockázatok különösen sérülékeny európai ökoszisztémába ütköznek. Míg az amerikai vállalatokat gyakran kockázattűrő kockázati tőke támogatja, és „kudarcra gyorsan” törekszenek, az európai piac magas kockázatkerülés és szigorú szabályozás környezetében működik. Bár az Európai Unió mesterséges intelligenciatörvénye jogbiztonságot nyújt, jelentős megfelelési költségeket ró a kis- és középvállalkozásokra (kkv-kra). A becslések szerint egyetlen magas kockázatú mesterséges intelligenciarendszer megfelelőségi tesztelése akár 400 000 euróba is kerülhet, ha nincsenek bevezetett minőségirányítási rendszerek.

Ez veszélyes beruházási hiányhoz vezet. Az amerikai mesterséges intelligencia beruházások messze meghaladják az európaiakat. Kína viszont államilag irányított integrációt használ a méretgazdaságosság kikényszerítésére az iparban. Németország és Európa szendvicshelyzetbe kerülhet: technológiailag függnek az amerikai modellektől, és a kínai hatékonyság árnyomása alatt állnak. Az európai felsővezetők számára ez azt jelenti, hogy a mesterséges intelligencia projekteknek nemcsak nyereségeseknek, hanem stratégiailag létfontosságúaknak is kell lenniük. Mégis, éppen a német közép- és negyedgazdaság, az európai gazdaság gerince, az, amely habozik. A nagyvállalatoknak csak körülbelül egyharmada, a kkv-knak pedig még kisebb hányada használja a mesterséges intelligenciát produktívan. A kiszámíthatatlan költségektől és a nem egyértelmű előnyöktől való félelem elfojtja az innovációt.

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

Az absztrakt ígérettől a mérhető valóságig

Ennek a patthelyzetnek a megoldásához gyökeresen újra kell gondolni a mesterséges intelligencia üzleti tervét. A sikeres szervezetek nem a technológiával, hanem az eredményével kezdik a kérdést. Az első kérdés így hangzik: Milyen konkrét üzleti eredményt tesz lehetővé ez a mesterséges intelligencia? Az olyan homályos célok, mint a „hatékonyságnövelés” vagy az „innováció előmozdítása”, ebben az összefüggésben értéktelenek. Egy robusztus üzleti tervhez pontos mutatókra van szükség, amelyeket hetente egy irányítópulton lehet nyomon követni.

Jó példák erre kézzelfoghatóak és ellenőrizhetőek: a szerződések elbírálási idejének csökkentése négy óráról húsz percre, az ügyfélszolgálat első kapcsolatfelvételi arányának 62 százalékról 78 százalékra növelése, vagy a hitelkérelmek manuális adatbevitelének 80 százalékkal történő csökkentése. Ha egy cél nem fogalmazható meg egy osztályvezető nyelvén, akkor nincs üzleti terv.

A második kulcsfontosságú kérdés a validációval kapcsolatos: Honnan tudjuk, hogy működik-e? A hagyományos modellek erre a projekt végén adnak választ – gyakran másfél év elteltével. A mesterséges intelligencia projektek azonban folyamatos validációt igényelnek. Mit kell látnunk a második héten a kurzus megerősítéséhez? Milyen döntési pont van a harmadik hónapban, ahol a projekt leállítható, ha hiányoznak az indikátorok? A legjobb befektetések úgy vannak strukturálva, hogy gyorsan bizonyítsák értéküket, vagy kudarcot valljanak, mielőtt jelentős tőke semmisülne meg.

A láthatatlan tőkerombolók a költségstruktúrában

Még ha a célkitűzés megalapozott is, sok számítás kudarcot vall a rejtett költségek miatt, amelyeket gyakran figyelmen kívül hagynak a kezdeti fázisban. Az adatelőkészítés a legtöbb projektben az idő és a költségvetés körülbelül 60 százalékát teszi ki. Ez nemcsak a technikai tisztítást foglalja magában, hanem az irányítást, a normalizálást és az adathalmazok különösen összetett jogi jóváhagyását is Európában.

Egy másik alábecsült tényező az integráció összetettsége. Egy elszigetelt demó környezetben működő mesterséges intelligencia kevés közös vonást mutat egy meglévő biztonsági architektúrákba és munkafolyamatokba ágyazott rendszerrel. Az integrációnak ez az „utolsó mérföldje” gyakran többe kerül, mint maga a mesterséges intelligencia komponens, és a legtöbb projekt itt akad el. Ehhez jönnek még a folyamatos üzemeltetési költségek. A modellek folyamatos monitorozást igényelnek az eltolódás szempontjából, és rendszeres újratanítást, amikor az adatminták megváltoznak.

Végül, az idő alternatív költségét szinte soha nem számolják ki. Minden hónap, amíg egy MI-projekt értéket teremt, egy elvesztegetett értékteremtési hónap. Egy 18 hónapos időtartamú és 200 százalékos megtérülésű projekt gazdaságilag rosszabb lehet, mint egy hathetes időtartamú és 80 százalékos megtérülésű projekt, mivel az utóbbi 16 hónappal tovább pozitív cash flow-t generál. A legjobb megtérüléssel rendelkező szervezetek nem feltétlenül azok, amelyek a legmagasabb megtérüléssel rendelkeznek, hanem azok, amelyek a leggyorsabban érnek el mérhető értéket a legkisebb tőkebefektetéssel.

A beruházásokon túl: Paradigmaváltás az eredményorientált finanszírozási modellek felé

Tekintettel ezekre a kockázatokra és az európai vonakodásra, egyre népszerűbbek az új árképzési és üzleti modellek, amelyek a kockázatot a vevőről a szállítóra helyezik át. Az olyan szolgáltatók, mint Unframe és más progresszív piaci szereplők, a kötelezettségvállalás előtti validáción alapuló elveket alakítanak ki. Ez az eredményalapú árképzési megközelítés kulcsfontosságú lehet az európai beruházási befagyasztás leküzdéséhez.

Ahelyett, hogy előre megvásárolnák az infrastruktúrát (CapEx), vagy felhasználónként fizetnének a licencekért (helyalapú árazás), amelyeket gyakran nem használnak fel, a vállalatok itt az elért eredményekért fizetnek. A költségek a megszerzett értékkel, nem pedig a felhasznált erőforrásokkal arányosak. Ez közvetlenül kezeli az attribúciós problémát, és arra kényszeríti a szállítókat, hogy csak a ténylegesen működő megoldásokat értékesítsék.

Ebben a modellben minden együttműködés egy meghatározott használati esettel és egy mérhető eredménnyel kezdődik. Az ügyfél látja, ahogy a mesterséges intelligencia a saját adatain és a környezetében dolgozik, mielőtt jelentős befektetést eszközölne. Nincsenek 18 hónapos projektek, amelyek a végén megtérülnének. Az értékteremtés prioritást élvez. Ezenkívül az infrastruktúra hatalmas kezdeti költségei gyakran megszűnnek, mivel a modern platformok kezelik az adatelőkészítés és a modelltelepítés terhét. Ez kiküszöböli azokat a rejtett költségeket, amelyek egyébként a költségvetés akár 80 százalékát is felemészthetik.

Ennek a modellnek egy másik előnye a felhasználó-alapú licencelési modellektől való eltávolodás, amelyek a múltban büntették a széles körű elterjedést. Ha minden további felhasználó költségekkel jár, a technológia használata mesterségesen korlátozott. Az eredményorientált modellek ezzel szemben ösztönzik a széles körű használatot, mivel több felhasználó általában több eredményhez és így nagyobb hozzáadott értékhez vezet.

Stratégiai következmények az európai vezetésre nézve

Az európai döntéshozók számára ez azt jelenti, hogy a kísérleti „koncepcióbizonyítások” korszaka, ahol nem volt egyértelmű út az értékteremtéshez. A gazdasági valóság megköveteli az elmozdulást a technológiai lenyűgözéstől a szinte sebészi pontosságú üzleti eredmények meghatározása felé. A vállalatoknak nem a workshopokat és a kísérleti fázisokat kellene felhasználniuk a mesterséges intelligencia képességeinek elsajátítására, hanem inkább a legértékesebb felhasználási esetek elkülönítésére és gazdasági hatásának validálására.

Célszerű olyan szolgáltatókkal partnerséget keresni, akik hajlandóak kockázatot vállalni, és akik eredményeik alapján mérhetők. Ehhez azonban a vevői oldalon is szemléletváltásra van szükség: eltávolodni az „IT-órák” vagy „licencek” vásárlásától, és inkább az értékteremtő partnerségek kialakítására törekedni. Egy olyan világban, ahol az USA és Kína hatalmas tőkeallokáció révén dominál, Európa egyetlen esélye a tőkebevonás hatékonysága. A kulcs nem az, hogy több pénzt költsünk, hanem az, hogy ezt a pénzt olyan modellekbe fektessük be, amelyek a számla esedékessége előtt megtérülnek. Aki még mindig 18 hónapos előrejelzésekre hagyatkozik, az már elvesztette a játékot. Az igazi versenyképesség ott jön létre, ahol az értékteremtést nem ígérik, hanem az első naptól kezdve bizonyítják.

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

a kapcsolatot velem Wolfenstein ∂ Xpert.Digital

hívj +49 89 674 804 (München) alatt

LinkedIn
 

Globális iparági és üzleti szakértelmünk az üzletfejlesztés, az értékesítés és a marketing területén - Kép: Xpert.Digital

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