Még mindig reaktív informatikai üzemmódban van a vállalata? A pazarolt óráktól az intelligens automatizálásig a felügyelt mesterséges intelligencia szolgáltatásokkal.

Óránként 300 000 euróba kerülnek az informatikai leállások? Ez a mesterséges intelligencia által fejlesztett technológia előrejelzi a problémákat, mielőtt azok bekövetkeznének.

A vállalati informatikai részlegek kritikus fordulóponthoz érkeztek, a működési hatékonyság hiányának ördögi körében csapdába esve, amelynek messzemenő gazdasági következményei vannak. Jelenleg az informatikai munkaidő mintegy 60%-át manuális feladatokra fordítják, mint például a jegyek áttekintése, továbbítása és frissítése, míg a rendszerkiesések közel fele az összefüggések azonosításában elkövetett hibák miatt következik be.

Ezek a hatékonyságcsökkenések nemcsak kellemetlenséget okoznak, hanem hatalmas költségtényezőt is jelentenek: egyetlen óra leállás egy átlagos vállalatnak 300 000 dollárba kerülhet, míg a pénzügyi és egészségügyi szervezetek számára ez az összeg akár óránként ötmillió dollárra is emelkedhet.

Erre a kihívásra válaszul alapvető paradigmaváltás zajlik: az átalakulás a mesterséges intelligencia alapú informatikai műveletek felé. Ahelyett, hogy pusztán a már felmerült problémákra reagálnának, az intelligens rendszerek lehetővé teszik az anomáliák proaktív észlelését és az ellenintézkedések automatikus megindítását. Ez a megközelítés messze túlmutat az egyszerű munkafolyamat-automatizáláson, és egy fogalmi átrendeződést jelent, a reaktív problémamegoldástól az intelligens előrejelzés felé haladva.

Ennek az átalakulásnak a dinamikáját lenyűgöző piaci adatok tükrözik. Az intelligens folyamatautomatizálás piaca várhatóan 15 milliárd dollárról (2024) 48 milliárd dollárra (2034) fog növekedni. Ezzel párhuzamosan a „MI mint szolgáltatás” piaca robbanásszerűen növekszik, ami rávilágít arra a trendre, hogy a mesterséges intelligencia képességeit inkább felügyelt felhőszolgáltatásként szerzik be, mintsem belsőleg fejlesztenék azokat.

Ezek a fejlesztések egyértelművé teszik, hogy az intelligens IT-automatizálás már nem opcionális extra, hanem stratégiai szükségszerűség minden modern vállalat versenyképessége és működési jövedelmezősége szempontjából.

Az óránkénti 300 000 dolláros összeg jól dokumentált és több független forráson alapul:

Az ITIC 2024-es óránkénti leállási költségfelmérése megerősíti, hogy a közép- és nagyvállalatok több mint 90%-a számolt be arról, hogy egyetlen óra leállás több mint 300 000 dollárba kerül nekik. Ez az átfogó tanulmány több mint 1000 vállalatot kérdezett meg világszerte 2023 novembere és 2024 márciusa között.

Az eredeti, 2014-es Gartner-tanulmány percenként 5600 dolláros átlagos leállási költséget határozott meg, ami óránként 336 000 dollárra extrapolálható. Bár ez az adat több mint tíz éves, még mindig gyakran hivatkoznak rá viszonyítási alapként.

A legújabb elemzések azt mutatják, hogy ezek a költségek folyamatosan emelkednek. 2016-ban a Ponemon Intézet percenként közel 9000 dollárra (óránként 540 000 dollárra) becsülte a költségeket. A 2024-es és 2025-ös adatok megerősítik, hogy az összes szervezet esetében átlagosan percenként 14 056 dollárra, a nagyvállalatok esetében pedig percenként 23 750 dollárra emelkedtek.

Az ötmillió dolláros küszöb a pénzügyek és az egészségügy területén:

Azt az állítást, miszerint a pénzügyi és egészségügyi szervezetek óránként akár ötmillió dolláros leállási költségeket is elszenvedhetnek, kutatási adatok is alátámasztják:

A kulcsfontosságú iparágakban – beleértve a banki/pénzügyi, egészségügyi, gyártási, média- és kommunikációs, kiskereskedelmi, telekommunikációs és energiaipari szektort – az átlagos óránkénti leállási költség meghaladja az 5 millió dollárt. Az ITIC tanulmánya szerint a vállalatok 41%-a számolt be arról, hogy egy óra leállás 1 és 5 millió dollár közötti összegbe kerül az üzletüknek.

Az egészségügyi szektorban a költségeket átlagosan óránként 636 000 dollárra becsülik, az egyes leállási napok átlagosan 1,9 millió dollárba kerülhetnek. Zsarolóvírus-támadások esetén ez a szám átlagosan napi 1,9 millió dollárra emelkedik. Egyes becslések percenként 7500 dolláros költséget jósolnak, ami óránként 450 000 dollárnak felel meg.

A pénzügyi szektorban a költségek különösen extrémek lehetnek. Míg az általános becslések percenként 12 000 dollártól indulnak, a nagyobb bankok akár óránként 9,3 millió dolláros veszteséget is elszenvedhetnek. A pénzügyi intézmények átlagosan évi 152 millió dollárt veszítenek a leállások miatt. A legmagasabb dokumentált költségek valójában elérik az óránkénti 5 millió dollárt, és ezek a számok még nem is tartalmazzák a hatósági bírságokat és büntetéseket.

Fontos korlátozások és kontextus:

Vállalati méretfüggőség: Az említett adatok elsősorban a közepes és nagyvállalatokra vonatkoznak. A kisvállalkozások abszolút költségei lényegesen alacsonyabbak – percenként 137 és 427 dollár között (óránként 8220 és 25 620 dollár között), bár még a nagyon kis, körülbelül 25 alkalmazottat foglalkoztató vállalatok esetében is egy óra leállás körülbelül 100 000 dollárba kerülhet.

Iparágspecifikus eltérések: A költségek iparáganként jelentősen eltérnek. Míg az autóipar percenként 50 000 dollárt (óránként 3 millió dollárt) számol fel, a leállás a kiskereskedelemben körülbelül 1,1 millió dollárba, a telekommunikációban 2 millió dollárba, az energiaszektorban pedig 2,48 millió dollárba kerül óránként.

További költségek kizárása: A gyakran idézett adatok jellemzően nem tartalmazzák a jogvitákat, bírságokat, büntetéseket és a hírnévkárosodást. A tényleges teljes költség ezért jelentősen magasabb lehet.

Időbeli trend: A leállási költségek az elmúlt években folyamatosan emelkedtek. 2014 és 2024 között a percenkénti költségek több mint kétszeresére nőttek – 5600 dollárról több mint 14 000 dollárra. Ez tükrözi a modern üzleti folyamatok növekvő digitális függőségét.

Az elvesztegetett óráktól az intelligens automatizálásig – hogyan forradalmasítja az informatikai működést a felügyelt mesterséges intelligencia

Működési hatékonyság, mint versenytényező: Az intelligens automatizálás gazdasági alapjai

A vállalatok informatikai működésének jelenlegi állapota kritikus fordulóponthoz érkezett. Az informatikai munka 60 százalékát manuális triázsra, útvonaltervezésre és jegyfrissítésekre fordítják. Ugyanakkor a leállások negyvenöt százaléka a rendszerek közötti összefüggések azonosításában elkövetett hibákból ered. Az alkalmazottak idejének harminc százaléka a válaszok keresésére vagy a kérések megoldásához szükséges kontextus összeállítására megy kárba. Ez az alapvető hatékonysághiány mélyreható gazdasági következményekkel jár minden méretű szervezet számára. Egy óra leállás egy átlagos vállalatnak körülbelül háromszázezer dollárjába kerül, míg a pénzintézetek és az egészségügyi szervezetek óránként ötmillió dolláros veszteséggel néznek szembe. Ennek fényében azonnal világossá válik, hogy az intelligens informatikai automatizálás miért nem opcionális hozzáadott érték, hanem a működési jövedelmezőség és a versenyképesség elengedhetetlen előfeltétele.

A mesterséges intelligencia által vezérelt IT-műveletekre való áttérés alapvető paradigmaváltást jelent a vállalatok technikai infrastruktúrájának kezelésében. Ahelyett, hogy a már kárt okozó problémákra reagálnának, a szervezetek intelligens rendszereket használhatnak a rendellenességek proaktív észlelésére, a különböző jelek közötti összefüggések megállapítására és az ellenintézkedések automatikus megtételére. Ez az átalakulás messze túlmutat az egyszerű munkafolyamat-automatizáláson, és a vállalati architektúra és az üzleti modell alapvető aspektusait érinti.

Milliárd dolláros piacok konvergenciája: Piaci dinamika és strukturális változások

Az intelligens folyamatautomatizálás piaca 2024-re elérte a 15 milliárd dolláros méretet, és a becslések szerint 2034-re 48 milliárd dollárra fog növekedni, ami átlagosan évi 14,35 százalékos növekedési ütemet jelent. Ez a növekedési adat nemcsak egy múló trendet tükröz, hanem egy alapvető piaci eltolódást is. A felhőalapú szegmens a piac 62 százalékos részesedésével dominál, és évi 14,95 százalékos ütemben növekszik. Ez aláhúzza a vállalatok stratégiai döntését, hogy az automatizálási megoldásokat nem saját infrastruktúrájukon, hanem felhőplatformokon keresztül menedzselt szolgáltatásként szerzik be.

Ezzel párhuzamosan a mesterséges intelligencia, mint szolgáltatás piaca a 2024-es 12,7 milliárd dollárról 2034-ig várhatóan 30,6 százalékos éves növekedési ütemmel bővül. A szolgáltatásként nyújtott szoftverek szegmense 46 százalékos részesedéssel uralja ezt a piacot, ami azt mutatja, hogy a nagyvállalatok egyre inkább a speciális MI-funkciók szerződéses szolgáltatásokon keresztüli beszerzését részesítik előnyben a házon belüli fejlesztés helyett. Az üzleti folyamatautomatizáló szoftverek piaca viszont a 2024-es 13 milliárd dollárról 2029-re várhatóan 23,9 milliárd dollárra nő, éves növekedési üteme 11,6 százalék. Ezek az összefonódó piacok együttesen egy olyan ökoszisztémát alkotnak, amely alapvetően átalakítja az informatikai műveleteket.

Ezen piacok stratégiai jelentőségét tovább növeli az a tény, hogy a globális IT-kiadások várhatóan elérik a 2570 milliárd dollárt 2025-re – ami 9,3 százalékos növekedést jelent 2024-hez képest. Különösen figyelemre méltó az a tény, hogy az adatközpontokba és szerverrendszerekbe történő beruházások várhatóan közel 50 százalékkal fognak növekedni 2024 és 2025 között. Az intelligens automatizálás iránti kereslet tehát nem áll ellentétben a növekvő összkiadással, hanem inkább az vezérli – a vállalatok egyszerre fektetnek be infrastruktúrába és intelligens szoftverrétegekbe az infrastruktúra hatékonyabb működtetése érdekében.

Mérhető megtérülés a befektetésekre: az elmélettől a dokumentált üzleti valóságig

Az intelligens IT-automatizálás értéke több dimenzióban is számszerűsíthető. A British Telecom 33 százalékkal tudta csökkenteni az IT-incidensek kezelési idejét. A londoni tőzsde másfél óráról öt másodpercre csökkentette az incidenselemzések elkészítéséhez szükséges időt – ez 99,9 százalékos javulást jelent. Ezek nem elszigetelt példák, hanem a szisztematikus hatékonyságnövekedés mutatói, amelyek megismételhetők.

A javításhoz szükséges átlagos idő vagy a megoldáshoz szükséges átlagos idő fogalma kulcsfontosságú mérőszám a működési teljesítmény szempontjából. Egy olyan világban, ahol minden percnyi leállás egzisztenciális költségekkel jár, ennek a mérőszámnak minden egyes csökkenése, akár csak néhány perccel is, jelentős hozzáadott értéket képvisel. A modern, mesterséges intelligencián alapuló megoldások ezt számos mechanizmuson keresztül érik el. Először is, az automatizált riasztásirányítás biztosítja, hogy az illetékes személyzet azonnal értesítést kapjon, ahelyett, hogy a kommunikációs láncokban kellene navigálniuk. Másodszor, a mesterséges intelligencia kontextusba helyezi és rangsorolja a riasztásokat, lehetővé téve a műszaki csapatok számára, hogy a valóban kritikus incidensekre összpontosítsanak, és elkerüljék, hogy elveszjenek a téves riasztások tengerében. Harmadszor, automatizált korrekciós szabályzatokat alkalmaznak, amelyek emberi beavatkozás nélkül oldják meg az egyszerűbb problémákat.

Az MTTR (átlagos javítási idő) csökkentése közvetlenül mérhető üzleti előnyökhöz vezet. A kritikus rendszerek rendelkezésre állása nő, az ügyfél-elégedettség magasabb szinten stabilizálódik, és a technikai leállások miatt nem esik ki bevétel. Ugyanakkor jelentősen csökken az informatikai csapatok érzelmi terhe. Az úgynevezett riasztási fáradtság – a téves vagy irreleváns riasztások folyamatos áradata által okozott pszichológiai túlterhelés – számos biztonsági és informatikai üzemeltetési központban diagnosztizált probléma. Az intelligens szűrés és a kontextualizálás jelentősen csökkentheti ezt a terhet.

A tőkehozamok új magasságokba emelkednek: A mesterséges intelligencia átalakulásának pénzügyi dimenziói

A mesterséges intelligenciába történő befektetések átlagos megtérülése a befektetett tőke 1,7-szerese. Az emberi tevékenységgel kapcsolatos elemzések akár 2,1-szeres megtérülést is mutatnak, ami jelentős előnyt jelez a rutin- és koordinációs feladatok automatizálásában. Az AI-platformokat bevezetett vállalatok 88%-a már három hónapon belül pozitív megtérülést ér el befektetései után.

Azok a szervezetek, amelyek erős mesterséges intelligencia-felkészültségi alapokat építettek ki, 45 százalékkal gyorsabban érnek el pozitív megtérülést, mint versenytársaik. Az időbeli különbség jelentős: míg a bevezetéstől a pozitív megtérülésig átlagosan 3,3 év telik el, az érett szervezetek átlagosan 1,8 év alatt érik el ezt a megtérülési pontot. Ez az időmegtakarítás létfontosságú a gyorsan változó piacokon, ahol a versenyelőny a technológiai ciklusoktól függ.

A mérhető megtakarítások jelentősek. A folyamatautomatizáláshoz mesterséges intelligenciát használó vállalatok átlagosan 40-75 százalékkal csökkentik költségeiket az érintett folyamatterületeken. Az üzleti folyamatok automatizálására szakosodott vállalatok 26-31 százalékos költségmegtakarítást érnek el a funkcionális határokon átívelően. Ehhez párosul a termelékenység növekedése, amelyet a tudományos elemzések évi 8,0-1,4 százalékra becsülnek – emberi beavatkozás nélkül. Alkalmazottanként az MI-automatizálás átlagosan évi 8700 eurós hatékonyságnövekedést tesz lehetővé alkalmazottanként.

A mesterséges intelligencia beruházások multiplikátor hatásai túlmutatnak a közvetlenül érintett szervezeti egységen. Minden egyes, a mesterséges intelligencia infrastruktúrájába fektetett dollár további 2,3 dollárral növeli a teljes gazdasági tevékenységet. Ez különböző csatornákon keresztül történik: Azok a vállalatok, amelyek csökkentik működési költségeiket, ezeket a megtakarításokat bővítési vagy innovációs projektekbe fektetik be. Azok az alkalmazottak, akiknek az automatizálás révén felszabaduló ideje nagyobb értékű tevékenységekre fordíthatók, ami viszont felszabadítja az innovációs potenciált.

Felügyelt MI-szolgáltatások mint architekturális paradigma: Technológiai differenciálás

A menedzselt MI-szolgáltatások külön kategóriát képviselnek a tágabb MI-piacon belül. A hagyományos szoftverlicenceléstől abban különböznek, hogy operatívan integrálódnak a meglévő infrastruktúrába, és folyamatosan optimalizálják őket speciális műszaki csapatok. Az olyan platformok, mint Unframe számos strukturális jellemzőn keresztül testesítik meg ezt a megközelítést.

Először is, az egységes intelligenciát az összes riasztás, jegy és napló egyetlen intelligens munkaterületre konszolidálásával érik el. Ahelyett, hogy az informatikai személyzetnek a ServiceNow, a Jira, a Slack és a különféle megfigyelhetőségi eszközök között kellene navigálnia, minden működési információ koherens kontextusban jelenik meg. Ez a konvergencia nem pusztán felhasználói élménybeli probléma, hanem alapvető kognitív kihívás. A mesterséges intelligencia rendszerek csak akkor képesek összefüggéseket észlelni és mintákat felismerni, ha a releváns adatok egyetlen rendszerben konvergálnak. Például egy biztonsági csapat észlelhet rendellenes bejelentkezési viselkedést, de a hálózati naplók és a rendszererőforrás-felhasználás egyidejű rögzítése nélkül a rendszer nem tudja megfelelően kontextusba helyezni ezt az anomáliát.

Másodszor, a mesterséges intelligencia által vezérelt szolgáltatásmenedzsment lehetővé teszi a munkafolyamatok és feladatok automatizált megoldását, miközben teljes átláthatóságot és irányítást biztosít. Az IT-műveletek klasszikus problémája az automatizálás és az irányítás közötti feszültség. A szervezeteknek skálázniuk kell az autonóm rendszereket, de fennáll a kontrollálatlan eszkaláció kockázata. A modern felügyelt MI-szolgáltatások ezt szerepköralapú hozzáférés-vezérléssel, auditnaplókkal és vállalati szintű megfelelőségi ellenőrzésekkel kezelik. Amikor egy automatizált művelet aktiválódik, a rendszer egyidejűleg dokumentálhatja, hogy miért javasolták a műveletet, milyen adatok vezettek hozzá, milyen egyéb lehetőségek álltak rendelkezésre, és hogy a műveletet ténylegesen végrehajtották-e.

Harmadszor, az ilyen szolgáltatások intelligens automatizálást kínálnak megbízható MI-válaszokkal, amelyek forrásai hivatkozottak, és logikája átlátható. Ez két okból is kritikus fontosságú. Először is, az emberi operátoroknak képesnek kell lenniük az automatizált ajánlásokra támaszkodni – ehhez meg kell érteniük, hogyan generálódott egy ajánlás. Másodszor, sok szervezet szembesül olyan megfelelési követelményekkel, amelyek előírják az automatizált döntéshozatal elszámoltathatóságát. Azok a rendszerek, amelyek nem tudnak indoklást adni, gyakorlatilag haszontalanok a szabályozott iparágakban.

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

Holisztikus transzformáció a pontoptimalizálások helyett: Koncepcionális átrendezés

A menedzselt MI-szolgáltatások és a hagyományos IT-automatizálás közötti különbség nemcsak a technológiában, hanem a filozófiában is rejlik. Míg a régebbi megközelítések az automatizálást egyetlen pontmegoldásként kezelik – mint például az RPA bizonyos munkafolyamatokhoz –, a menedzselt MI a működés holisztikus szemléletét alkalmazza. Az egyes folyamatok optimalizálása helyett a teljes működési intelligenciát újratervezik.

Ez konkrétan három területen nyilvánul meg. Az incidenskezelés területén az egységes intelligencia lehetővé teszi a különböző forrásokból származó riasztások egyidejű feldolgozását. Egy adatbázis-kiszolgáló tárolási figyelmeztetést válthat ki, míg a terheléselosztó egyidejűleg jelenti a sikertelen kérések számának növekedését. Egy hagyományos rendszer külön továbbítaná mindkét riasztást. Egy egységes rendszer azonnal felismeri, hogy az adatbázis-kiszolgálón fellépő tárolási probléma valószínűleg a sikertelen kérések számának növekedését okozza, és ennek megfelelően rangsorolja a feladatokat.

A szolgáltatásmenedzsment területén intelligens munkafolyamatokat alakítanak ki, amelyek alkalmazkodnak a rendelkezésre álló ismeretekhez, a korábbi incidensmintákhoz és a támogató csapatok kapacitásához. Gyakran előforduló hiba észlelésekor a rendszer automatikusan alkalmazza az ismert megoldási szabályzatot. Új hiba észlelésekor a rendszer hasonló múltbeli incidensek alapján hipotéziseket tud kidolgozni, ezeket bemutatja az informatikai szakértőknek, és a felülvizsgálat eredményeit elmenti a jövőbeli incidensek esetére. Ez egy önmagát erősítő tanulási ciklust hoz létre.

A megfelelőség területén biztosítják, hogy az automatizálási döntések ne csak megszületjenek, hanem átláthatóan dokumentálódjanak is. Ez különösen kritikus az olyan iparágakban, mint a pénzügyi szolgáltatások, az egészségügy és a biztosítás, ahol a szabályozási követelmények ezt megkövetelik.

Kiberbiztonság, mint kiemelt alkalmazási eset: Gyakorlati bemutatók és eredmények

A biztonsági iparág különösen meggyőző esettanulmányt kínál a menedzselt mesterséges intelligencia szolgáltatások értékére vonatkozóan. A biztonsági műveleti központok (SOC-ok) átlagosan öt alapvető gyengeségről számolnak be a hagyományos megközelítésekben. Az adatlekérdezések sebessége gyakran elégtelen – a lassú adatlekérdezések kritikus percekkel késleltethetik a fenyegetések észlelését. A historikus adatok elérhetősége korlátozott – sok SOC-rendszer csak korlátozott historikus időszakokhoz fér hozzá, így hiányoznak a hosszabb időszakok alatt kialakuló minták. A komplexitás tiltóan magas – a biztonsági elemzőknek összetett lekérdezőnyelveket kell tanulniuk, és hetekig tartó képzésen kell részt venniük. Az incidensekre adott válaszfolyamatok robusztussága gyakran nem megfelelő. A fenyegetésekkel kapcsolatos információk pedig széttöredezettek – a fenyegetésjelzők nincsenek szisztematikusan összefüggésben.

A mesterséges intelligencia szisztematikusan kezeli ezeket a sebezhetőségeket. A mesterséges intelligencia rendszerek percek helyett másodpercek alatt képesek petabájtnyi adatot átszűrni. Többéves adathalmazokat képesek teljes mértékben átvizsgálni ahelyett, hogy csak korlátozott időablakokat használnának. Természetes nyelvet használnak, amelyet az elemzők átfogó képzés nélkül is megértenek és alkalmaznak. Lehetővé teszik a folyamatos, intelligencia-vezérelt fenyegetésvadászatot a reaktív riasztáskezelés helyett. Automatizálják a korrelációt, a kontextualizálást és a cselekvési ajánlásokat.

Egy globális ipari szolgáltató 70 százalékkal csökkentette a kivizsgálási és válaszidőt mesterséges intelligencia által vezérelt SOC-automatizálás révén. Ez a fejlesztés nemcsak gyorsabb fenyegetésészleléshez vezet, hanem a biztonsági csapatok kiégésének csökkenéséhez is. Egy Fortune 500-as biztosító 45 százalékkal gyorsabb incidensmegoldást ért el mesterséges intelligencia által vezérelt egységes megfigyelhetőség és automatizált korreláció révén. Ez a kézzelfogható javulás közvetlenül a biztonsági kockázatoknak való kitettség csökkenésében nyilvánul meg.

Piaci adaptáció az átmeneti időszakban: Ciklikus dinamika és jövőbeli pályák

A mesterséges intelligencia automatizálásának bevezetési pályája tipikus S-görbe dinamikát követ. A vállalatok körülbelül 66 százaléka automatizált legalább egy üzleti folyamatot 2024-re. Ez a szám várhatóan 85 százalékra emelkedik 2029-re. A dinamika különösen figyelemre méltó a folyamatautomatizálás, az ügyfélszolgálati chatbotok és az adatelemzés területén – ezek a vezető felhasználási esetek, 76, 71 és 68 százalékos bevezetési aránnyal. A hatás jelentős: a folyamatautomatizálás 43 százalékkal csökkenti a feldolgozási időt, az ügyfélszolgálati chatbotok 67 százalékkal csökkentik a válaszidőt, az előrejelző karbantartás pedig 52 százalékos bevezetési aránnyal 29 százalékkal csökkenti az állásidőt.

A szervezetek nyolcvan százaléka felgyorsította az üzleti folyamatok automatizálásának bevezetését a világjárvány miatt, különösen a távmunka és a helytől független működés esetében. Ez azt mutatja, hogy a mesterséges intelligencia általi automatizálás nemcsak hatékonyságnövelő program, hanem alapvető változásokat is lehetővé tesz a munkaszervezésben.

A jövőbeli előrejelzés ambiciózus. 2025-re 48 százalékos növekedés várható az ágensalapú MI-projektekben, ami a fejlett működési érettséget jelzi. A szervezetek huszonegy százaléka jelenleg MI-ágenseket használ, és ez az arány várhatóan jelentősen növekedni fog. Ez az ember által kezdeményezett automatizálásról az önállóan működő automatizálásra való elmozdulást jelenti.

Üzleti modellek és erőforrás-elosztás: Stratégiai beszerzési döntések

A mesterséges intelligencia szolgáltatások stratégiai beszerzése nem a klasszikus „építés kontra vásárlás” paradigmát követi, hanem egy hibrid modellt. A menedzselt szolgáltatók speciális szakértelmet, skálázhatóságot és folyamatos optimalizálást kínálnak anélkül, hogy a vállalatoknak ki kellene építeniük alapvető IT-műveleti kompetenciáikat. Ez különösen releváns a munkaerőpiacon tapasztalható kereslet és kínálat közötti szakadék miatt.

A képzett szakemberek hiánya olyan területeken, mint az IT-biztonság, az adat- és analitika, valamint a megfelelőség, a menedzselt szolgáltatások iránti kereslet egyik fő mozgatórugója. Ahelyett, hogy a vállalatok piaci áron remélnének speciális tehetségeket találni, megbízhatnak menedzselt szolgáltatókat, akik erőforrásaikat számos ügyfél között osztják el, ezáltal megtakarítva a specializációt. Egy menedzselt szolgáltató vezethet egy harmincfős biztonsági csapatot, amely több száz vállalat működését figyeli, ahelyett, hogy minden vállalat megpróbálná felépíteni a saját speciális csapatait.

Ez olyan gazdasági modellekhez vezet, ahol a menedzselt szolgáltatásokra fordított kiadások közepes méretű környezetek és a mérettől és összetettségtől függően havi négy-hétszázkilencezer eurótól kezdődnek. Egy száz alkalmazottal rendelkező informatikai vállalat esetében ez jellemzően havi ötven-hatvanezer eurós kiadást jelent az átfogó menedzselt szolgáltatásokra, beleértve a 24/7-es monitorozást, a biztonságkezelést, a FinOps-ot és a megfelelőséget.

Makrogazdasági következmények: Hosszú távú termelékenységnövekedés

A mesterséges intelligencia IT-műveletekben való alkalmazásának strukturális hatása messze túlmutat az egyes vállalatokon. Feltételezve, hogy a jelenlegi GDP nagyjából 15 százalékát fogja a mesterséges intelligencia befolyásolni az idő múlásával – és ez az arány a következő két évtizedben növekedni fog –, az elemzések becslése szerint a mesterséges intelligencia 2035-ig évente 1,5 százalékkal, 2055-ig közel 3 százalékkal, 2075-ig pedig 3,7 százalékkal fogja növelni a termelékenységet. Ezek a hosszú távú növekedések makrogazdasági és mikroökonómiai szempontból nézve óriásiak.

A helyzet különösen releváns Németország számára. Németország gazdasági modellje hagyományosan a technológiai kiválóságon és a működési hatékonyságon alapul. A mesterséges intelligencia bevezetése az informatikai műveletekben lehetőséget kínál ezen erősségek fokozására. Ugyanakkor kockázatot is jelent: azokat a vállalatokat, amelyek nem fektetnek be a mesterséges intelligencia automatizálásába, kiszorítják azok a versenytársak, amelyek mégis megteszik. A Gartner előrejelzése, miszerint a következő két évben közel 500 milliárd dollárt fognak globálisan befektetni adatközpontokba és szerverekbe, kiemeli az átalakulás sebességét.

A nagy technológiai vállalatok összesített munkaerő-befektetései, amelyek 2025-ben 364 milliárd dollárt tettek ki, a becslések szerint 943 milliárd dollárnyi teljes gazdasági termelést fognak támogatni, 2,7 millió munkahelyet teremtenek, 270 milliárd dollárnyi munkajövedelmet generálnak, és 469 milliárd dollárral járulnak hozzá a GDP-hez. Ezek a számok a multiplikátorhatásokat szemléltetik.

Átalakulási utak és változásmenedzsment: A technológiától a szervezeti evolúcióig

Az IT-műveletek átalakítása felügyelt mesterséges intelligencia szolgáltatásokon keresztül nem csupán technikai frissítés, hanem stratégiai váltás. A szervezeteknek meg kell érteniük, hogy ez három dimenziót érint: technológiai, szervezeti és kulturális.

Technológiai szempontból a vállalatoknak el kell sajátítaniuk a különféle adatforrások integrálását egy egységes intelligencia platformba. Ehhez létre kell hozni a szükséges API-kapcsolatokat és adatfolyamatokat. A modern felhőalapú architektúrák jelentősen megkönnyítik ezt, ami magyarázza a felhőalapú megoldások iránti erős piaci lendületet.

Szervezetileg az IT-csapatoknak át kell orientálódniuk. Ahelyett, hogy a technikusok idejüket riasztáskezeléssel és manuális prioritási sorrendbe állítanák, a magasabb értékű feladatokra – kapacitástervezésre, architektúrafejlesztésekre, biztonsági kezdeményezésekre – koncentrálhatnak. Ehhez azonban a vállalatoknak új szerepkör-profilokat kell létrehozniuk, és hozzáértő személyzettel kell feltölteniük azokat.

Kulturális szempontból a szervezeteknek bizalmat kell építeniük az automatizált rendszerekbe. Bizonyos fokú szkepticizmus racionális – az automatizált rendszerek kudarcot vallhatnak. De az alternatíva – az informatikai személyzet idejének hatvan százalékát rutinfeladatokra fordítani – hosszú távon fenntarthatatlan. A szervezeteknek lépésről lépésre be kell bizonyítaniuk, hogy az automatizált rendszerek megbízhatóak, logikájuk átlátható és kontroll alatt állnak.

Versenyszimmetriák: Az elsőként lépők előnyei és a hálózati hatások

Azok a vállalatok, amelyek korán befektetnek az informatikai műveletekhez kapcsolódó felügyelt mesterséges intelligencia szolgáltatásokba, mérhető versenyelőnyre tesznek szert. Gyorsabban tudnak reagálni az infrastrukturális problémákra, csökkentve az ügyfelek állásidejét. IT-csapataikat stratégiaibb kérdésekre összpontosíthatják, növelve innovációs kapacitásukat. A költségmegtakarításokat további növekedésbe fektethetik be.

Ugyanakkor a menedzselt szolgáltatások esetében nincs technológiai kötöttség, ha azok megfelelően vannak strukturálva. Egy olyan platform, mint Unframe, amely integrálódik a meglévő eszközökkel, mint például a ServiceNow, a Jira és a különféle megfigyelhetőségi rendszerekkel, kevésbé szállítófüggővé teszi a szolgáltatást, mint a mindent helyettesítő monolitikus megoldások. Ez előnyös a vállalatok számára, mert saját rendszereket építhetnek.

A hálózati hatás szerepet játszik: minél több vállalat használ mesterséges intelligencia alapú automatizálást az informatikai műveletekben, annál több betanítási adat keletkezik. Ezek a betanítási adatok javítják a mesterséges intelligencia rendszerek minőségét minden felhasználó számára. Ez egy klasszikus platformdinamikához vezet, amelyben a korai bevezetése pozitív externáliákat teremt a későbbi alkalmazók számára.

Kockázatkezelési és -csökkentési stratégiák: Pragmatikus megvalósítási megközelítések

A hatalmas potenciál ellenére a mesterséges intelligencia által vezérelt IT-műveletekre való áttérés valódi kockázatokkal jár. Az első kockázat a szállítófüggőség, amikor a vállalatok túlságosan egyetlen szolgáltatótól függenek. A második a hamis bizalom, amikor az automatizált rendszerek túlságosan megbíznak, és a kritikus emberi felülvizsgálat csökken. A harmadik a váratlan hibák, amelyeket ellenséges támadások vagy a betanítási adatokban nem szereplő peremhelyzetek okoznak.

A szállítófüggőség mérséklése integrációorientált megközelítésekkel, nem pedig monolitikus platformokkal érhető el. A hamis bizalom mérséklése az AI logika átláthatóságával és magyarázhatóságával valósul meg. A váratlan hibák mérséklése fokozatos bevezetés és folyamatos monitorozás révén valósul meg.

Stratégiai szükségesség kontra opcionális hozzáadott érték: Záró gazdasági elemzés

A gazdasági valóság egyértelmű: azok a vállalatok, amelyek nem fektetnek be intelligens IT-műveletekbe, veszíteni fognak. A leállás költségei túl magasak, az IT-kapacitás iránti kereslet túl nagy, és a szakemberhiány túl súlyos ahhoz, hogy elhalasszák ezt az átalakulást. Az IT-műveletekhez nyújtott menedzselt mesterséges intelligencia szolgáltatások már nem opcionális kiegészítők vagy innovációs projektek, hanem stratégiai szükségszerűség.

A piaci adatok ezt alátámasztják. Az intelligens folyamatautomatizálási piac tíz év alatt 15 milliárd dollárról 48 milliárd dollárra történő növekedése, valamint a mesterséges intelligencia mint szolgáltatás piacának 12,7 milliárd dollárról több száz milliárd dollárra történő növekedése hatalmas piaci trendeket mutat. Hetven százalékkal gyorsabb incidenskivizsgálás, negyvenöt százalékkal gyorsabb incidensmegoldás, hatvan százalékkal kevesebb manuális munkaidő – ezek nem hipotetikus fejlesztések, hanem dokumentált valóság.

A szervezetek számára ez azt jelenti, hogy a kérdés már nem az, hogy „Befektessünk-e menedzselt mesterséges intelligenciába?”, hanem az, hogy „Milyen gyorsan tudjuk bevezetni?”. Azok a vállalatok, amelyek ezt megértik és cselekednek, évekig tartó versenyelőnyre tehetnek szert.

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

a kapcsolatot velem Wolfenstein ∂ Xpert.Digital

hívj +49 89 674 804 (München) alatt

LinkedIn
 

 

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