Mesterséges intelligencia a német gazdaságban: Elérkezett a fordulópont.

Naponta 113 percnyi időmegtakarítás: Ezek a számok mutatják a mesterséges intelligencia valódi erejét a munkahelyen

A mesterséges intelligencia (MI) technológiai kísérletből stratégiai szükségletté alakul, amely meghatározza a jövőbeli versenyképességet. A jelenlegi adatok gyorsuló fejlődést mutatnak – míg 2022-ben a vállalatoknak csak mintegy 12 százaléka használt mesterséges intelligenciát, ez a szám várhatóan eléri a 20 és 27 százalék közötti arányt 2024-re. Ez a dinamika azonban egyre növekvő szakadékot mutat: míg a nagyvállalatok közel fele már bevezette a mesterséges intelligenciát, a középvállalkozások jelentősen lemaradnak, mindössze 17-28 százalékos bevezetési aránnyal.

Ugyanakkor a stratégiai felfogás alapvetően megváltozott. A vállalatok 91 százaléka számára a generatív mesterséges intelligencia ma már kulcsfontosságú az üzleti modelljük szempontjából, és a befektetési hajlandóság drámaian növekszik. A kezdeti empirikus adatok lenyűgöző, átlagosan 13 százalékos termelékenységnövekedést mutatnak a mesterséges intelligenciát használó vállalatoknál, és akár 113 perces napi időmegtakarítást alkalmazottanként. E potenciál ellenére azonban jelentős akadályok, mint például a szakértelem hiánya, az új uniós mesterséges intelligencia-rendelet miatti jogi bizonytalanságok és a képzett munkaerő akut hiánya akadályozzák a széles körű átalakulást. Németország kritikus fordulóponton van a globális versenyben, ahol a technológiai fejlődés vagy a lemaradás iránya dől el.

Alkalmas:

• Döntéshozatal és döntéshozatali folyamatok a mesterséges intelligenciával kapcsolatos vállalatoknál: A stratégiai lendülettől a gyakorlati megvalósításig

Amikor a digitális kísérletek stratégiai szükségszerűséggé válnak

A német gazdasági környezet alapvető átalakuláson megy keresztül, amely messze túlmutat a puszta digitalizáción. A mesterséges intelligencia a kísérleti technológiából a gazdasági versenyképesség meghatározó tényezőjévé fejlődik. A jelenlegi adatok összetett képet festenek: Németország egy olyan fordulóponthoz érkezett, ahol a vezetők és a lemaradók közötti szakadék drámaian szélesedik. Míg egyesek már mérhető termelékenységi növekedést realizálnak, mások kockáztatják, hogy lemaradnak.

A számok magukért beszélnek. A Szövetségi Statisztikai Hivatal szerint a német vállalatok mintegy 20 százaléka fog mesterséges intelligenciát (MI) használni 2024-ben, bár a különböző felmérések a használt módszertantól függően kissé eltérő eredményeket mutatnak. Az ifo Intézet 2024 júliusában még 27 százalékos adatot is jelentett. A pontos számnál azonban fontosabb az adaptáció üteme: Míg 2021-ben a vállalatoknak csak 11 százaléka, 2022-ben pedig körülbelül 12 százaléka használt mesterséges intelligenciát, az adaptáció most felgyorsul. 2025 végére a vállalatok további 25 százaléka tervezi a MI használatának megkezdését vagy intenzívebbé tételét. Ez a fejlemény a kísérleti fázisból a vállalatok körében történő széles körű bevezetésbe való átmenetet jelzi.

A vállalat mérete és a megvalósítási arány közötti eltérés szembetűnő. Míg a 250 vagy több alkalmazottat foglalkoztató nagyvállalatok közel fele ma már mesterséges intelligencia technológiákra támaszkodik, az 50-249 alkalmazottat foglalkoztató középvállalkozások esetében ez az arány mindössze 28 százalék. A 10-49 alkalmazottat foglalkoztató kisvállalkozások mindössze 17 százalékot érnek el. Ezek a számok aggasztó szakadékot mutatnak a német gazdaságon belül. A nagyvállalatok rendelkeznek az erőforrásokkal, a szakértelemmel és a kockázatvállalási hajlandósággal ahhoz, hogy szisztematikusan előmozdítsák a mesterséges intelligencia projekteket. A közép- és kisvállalkozások ezzel szemben strukturális akadályokkal szembesülnek: korlátozott költségvetéssel, képzett személyzet hiányával és a szabályozási követelményekkel kapcsolatos bizonytalansággal.

A technológiai játékszertől a stratégiai szükségszerűségig

A mesterséges intelligencia stratégiai megítélése alapvetően megváltozott. A KPMG könyvvizsgáló cég tanulmánya lenyűgözően dokumentálja ezt a paradigmaváltást: a megkérdezett német vállalatok 91 százaléka ma már kulcsfontosságúnak tartja a generatív mesterséges intelligenciát üzleti modellje és a jövőbeli értékteremtés szempontjából. 2024-ben ez a szám már csak 55 százalék volt. Ez az egyetlen éven belüli megduplázódás többet jelez, mint pusztán a technológia iránti lelkesedést. Azt a felismerést jelzi, hogy a mesterséges intelligencia a gazdasági siker alapvető előfeltételévé válik.

Ezzel párhuzamosan a stratégiai érettség jelentősen javult. A vállalatok közel héttizede rendelkezik explicit stratégiával a generatív mesterséges intelligenciára vonatkozóan, szemben a 2024-es 31 százalékkal. További 28 százalék dolgozik aktívan ilyen stratégia kidolgozásán. Ezek a számok azt mutatják, hogy a mesterséges intelligenciát már nem elszigetelt informatikai projektnek tekintik, hanem egy vállalat egészére kiterjedő átalakulásnak, amely stratégiai menedzsmentet igényel. A vállalatok egyre inkább felismerik, hogy a mesterséges intelligencia sikeres használata túlmutat a technológiai megvalósításon, és szervezeti kiigazításokat, kulturális változást és új készségeket igényel.

A befektetési felkészültség ezt a stratégiai újraértékelést követi. A vállalatok 82 százaléka tervezi, hogy növeli mesterséges intelligenciára szánt költségvetését a következő tizenkét hónapban. Ezeknek több mint a fele, 51 százaléka, legalább 40 százalékkal is tervezi növelni költségvetését. Tavaly ezek az arányok 53, illetve 28 százalék voltak. A befektetési felkészültségnek ez a hatalmas növekedése nemcsak a technológiába vetett megnövekedett bizalmat tükrözi, hanem azt a felismerést is, hogy jelentős erőforrásokra van szükség a mesterséges intelligencia sikeres skálázásához. A korlátozott költségvetésű kis kísérleti projektek korszaka utat enged a nagyszabású stratégiai beruházásoknak.

Az iparági eloszlás különösen árulkodó. Németországban, ahogy az várható volt, az információs és kommunikációs technológia mutatja a legmagasabb mesterséges intelligencia alkalmazását 42 százalékkal. A jogi és adótanácsadás, valamint a könyvvizsgálat követi 36 százalékkal, elsősorban a dokumentumfeldolgozás és -létrehozás automatizálásának köszönhetően. A kutatás és fejlesztés szintén 36 százalékos aránnyal rendelkezik, mivel a mesterséges intelligenciát különösen az adatelemzésben és a modellezésben használják. A banki szektor 34 százalékot, míg a vezetési tanácsadás 27 százalékot tesz ki. A műsorszórás és a telekommunikáció, valamint a média szektor egyaránt 26 százalékot ér el.

A mérhető termelékenységnövekedés legyőzi a szkepticizmust

A régóta húzódó vita arról, hogy a mesterséges intelligencia valóban mérhető termelékenységnövekedéshez vezet-e, egyre inkább empirikus választ talál. Különböző tanulmányok adatai lenyűgöző számokat mutatnak. A St. Louis-i Federal Reserve Bank tanulmánya szerint a generatív mesterséges intelligencia használata minden MI-használattal töltött órában 33 százalékkal növeli az alkalmazottak termelékenységét. Ez nem elméleti előrejelzés, hanem a tényleges munkafolyamatok elemzésén alapul. Németországban a generatív mesterséges intelligenciát használó vállalatok 82 százaléka már termelékenységnövekedésről számol be. Ezek átlagosan évi 13 százalékot tesznek ki.

Az időmegtakarítás egyértelműen megmutatkozik a mindennapi munkavégzésben. Az Adecco Group globális felmérése szerint a német alkalmazottak átlagosan napi 64 percet takarítanak meg a mesterséges intelligencia használatával. Egy másik tanulmány akár napi 113 percnyi időmegtakarítást is kimutat. A Boston Consulting Group kutatása szerint a mesterséges intelligencia felhasználóinak 58 százaléka legalább heti öt munkaórát nyer. Ezt a megtakarított időt semmiképpen sem tétlenségre fordítják. 41 százalékuk több feladat elvégzésére használja fel, 39 százalékuk új feladatokra szánja magát, további 39 százalékuk mesterséges intelligencia eszközökkel kísérletezik, és 38 százalékuk stratégiai tevékenységekre összpontosít. Az időmegtakarítás tehát nem munkahelyek elvesztéséhez vezet, hanem inkább az ismétlődő tevékenységekről az értéknövelő tevékenységekre való áttéréshez.

A makrogazdasági előrejelzések figyelemre méltóak. Becslések szerint a generatív mesterséges intelligencia használata 2030-ra 3,9 milliárd munkaórát takaríthat meg Németországban. Ez pontosan megfelel a képzett munkaerő hiánya miatt kialakult 4,2 milliárd munkaórás demográfiai szakadéknak. A mesterséges intelligencia így nemcsak termelékenységi tényezővé válik, hanem potenciális megoldást is jelenthet a német gazdaságot érintő egyik legsürgetőbb strukturális kihívásra. A Német Gazdasági Intézet (IW) előrejelzése szerint az éves makrogazdasági termelékenységnövekedés a jelenlegi 0,4 százalékról átlagosan 0,9 százalékra emelkedhet 2025 és 2030 között, 2030 és 2040 között pedig 1,2 százalékra, kizárólag a mesterséges intelligencia jósolásával.

Ezeket a számokat azonban árnyaltabban kell vizsgálni. A remélt termelékenységnövekedés nem következik be automatikusan. Számos tanulmány arra utal, hogy az időmegtakarítás nem egyenlő a termelékenység növekedésével. Egy tanulmány szerint az alkalmazottak egyharmada továbbra is ugyanazokkal a feladatokkal tölti a megtakarított időt, mint korábban. Ahhoz, hogy az időmegtakarítás magasabb termelékenységet eredményezzen, a munkaadóknak világos elvárásokat kell meghatározniuk, és meg kell határozniuk, hogy mely új feladatokat várják el az alkalmazottaktól. A technológia egyszerű bevezetése nem elég. A kapcsolódó szervezeti kiigazítások, folyamatoptimalizálások és változáskezelési intézkedések elengedhetetlenek.

Az iparágspecifikus alkalmazási területek kézzelfogható hozzáadott értéket mutatnak.

A mesterséges intelligencia gyakorlati alkalmazása a teljes üzleti értékláncban kibontakozik. Az autóiparban, amely a német ipar hagyományos központi területe, a mesterséges intelligencia forradalmasítja mind a termelést, mind a termékfejlesztést. A BMW gyáraiban a mesterséges intelligencia által támogatott képfeldolgozó rendszerek 40-ről 24 másodpercre csökkentik az ellenőrzési folyamatokat, miközben egyidejűleg 40 százalékkal javítják a hibák észlelését. A Siemens és az Audi digitális ikreket használ a teljes gyártósorok virtuális feltérképezésére, ezáltal 35 százalékkal csökkentve a tervezési időt. A prediktív karbantartási rendszerek a gépek hibáit még azelőtt észlelik, hogy azok leállásokhoz vezetnének, és jelentősen csökkentik a nem tervezett állásidőt.

Az autóipar azonban, különösen, óvatosan fektet be a mesterséges intelligencia számítási teljesítményébe, csapataiba és költségvetésébe más ágazatokhoz képest. Bár az autóiparban a mesterséges intelligencia alkalmazásának érettségi szintje az elmúlt öt évben 4,4-ről 5,4-re emelkedett, még mindig kissé elmarad az iparági átlagtól. Ez egy paradoxonra utal: bár az iparág felismerte a potenciált, és néhány lenyűgöző alkalmazást fejleszt, a széles körű elterjedés gyakran elmarad. Sok alkalmazás még kísérleti fázisban van. Egy Capgemini felmérés szerint az autóipari vállalatok 44 százaléka használ generatív mesterséges intelligenciát az ügyfélszolgálatban, de csak 18 százalékuk hajt végre kísérleti projekteket az ötletelés és a tartalomkészítés területén.

A mesterséges intelligencia használata különösen sokrétű a marketing, az értékesítés és az ügyfélszolgálat területén. A mesterséges intelligencia által vezérelt rendszerek elemzik az ügyfelek viselkedését, személyre szabott ajánlatokat készítenek és automatizálják a rutinfeladatokat. Az érdeklődőpontozó algoritmusok az interakcióik alapján értékelik a potenciális ügyfeleket, és az értékesítési tevékenységeket a legígéretesebb kapcsolatokra helyezik előtérbe. A chatbotok és a voicebotok az ismétlődő ügyfélszolgálati megkereséseket kezelik, a vállalatok több mint 40 százalékos csökkenésről számoltak be. Az ügyfélszolgálati képviselők ezután a felszabadult kapacitást összetett problémamegoldásra és konzultáció-intenzív interakciókra használhatják fel.

A prediktív értékesítés mesterséges intelligenciát használ az optimális ügyfélajánlatok előrejelzésére. A gráf neurális hálózatok elemzik a termékek, az ügyfél-interakciók és az értékesítés közötti összetett kapcsolatokat. Egy B2B vállalat 40 százalékkal tudta növelni konverziós arányait ezen technológiák segítségével. Az e-kereskedelemben a mesterséges intelligencia által vezérelt ajánlórendszerek több mint 25 százalékkal javítják az átkattintási arányokat, miközben egyidejűleg csökkentik a hirdetési költségeket. A hiper-perszonalizáció lehetővé teszi a termékek és szolgáltatások pontos testreszabását az egyéni ügyféligényekhez.

A pénzügyi szektorban a mesterséges intelligencia rendszerei összetett adatmintákat elemeznek és támogatják a kockázatértékeléseket. A Deutsche Bank egy 275 petaflopos GPU-rácsot használ, amely több mint egyharmadával felgyorsítja a kereskedési megfigyelést, és 41 százalékkal csökkenti a téves riasztások számát. A vegyiparban és a gyógyszeriparban a mesterséges intelligencia optimalizálja az összetett folyamatokat és felgyorsítja a termékfejlesztést azáltal, hogy több ezer lehetséges készítmény közül azonosítja a legígéretesebb vegyületeket. A logisztikai ágazat megerősítéses tanulást alkalmaz az útvonalak valós idejű módosítására és a szállítások felgyorsítására. A DHL jelentős hatékonyságnövekedést ért el ezzel a technológiával.

A strukturális akadályok lassítják az átalakulást.

A nyilvánvaló potenciál és a mérhető sikerek ellenére jelentős akadályok állnak a mesterséges intelligencia széles körű elterjedésének útjában. A legnagyobb akadály a technológiával kapcsolatos ismeretek hiánya. Azon vállalatok 71 százaléka, amelyek még nem használnak mesterséges intelligenciát, a know-how hiányát említi fő okként. Ez a tudásbeli hiányosság sokrétű: magában foglalja a mesterséges intelligencia rendszerek működésének és képességeinek technikai megértésének hiányát, a saját vállalatukon belüli érdemi felhasználási esetekkel kapcsolatos stratégiai ismeretek hiányát, valamint a megvalósítási folyamatokkal és a sikerméréssel kapcsolatos bizonytalanságot.

A jogi bizonytalanságok és az adatvédelmi aggályok jelentik a második fő akadályt. A vállalatok 58 százaléka aggódik a jogi következmények miatt, és 53 százalékuknál adatvédelmi aggályok merülnek fel. Ezt a problémát kezdetben súlyosbítja az EU mesterséges intelligencia rendelete, amely 2025 februárja óta fokozatosan lépett hatályba. A törvény négy kockázati osztályba sorolja a mesterséges intelligencia rendszereket, és meghatározza a megfelelő követelményeket. A magas kockázatú mesterséges intelligencia rendszerekre, például a humánerőforrásban vagy a hitelbírálati döntésekben használtakra, átfogó dokumentációs, monitoring és minőségi követelmények vonatkoznak. A szabályok be nem tartása akár 35 millió eurós vagy a globális éves forgalom hét százalékát kitevő bírsággal is sújtható.

Sok vállalatot foglalkoztatja a kérdés, hogy mely MI-alkalmazásaikat kell magas kockázatúnak minősíteni, és mely konkrét megfelelőségi követelményeknek kell megfelelni. Az MI-rendelet az Általános Adatvédelmi Rendelet (GDPR) mellett alkalmazandó, és mindkét szabályrendszert együttesen kell vizsgálni. A meglévő adatvédelmi folyamatok alapul szolgálhatnak a MI-megfelelőséghez, de azokat ki kell bővíteni olyan konkrét szempontokkal, mint a tisztesség, az alapvető jogok védelme és a döntések nyomon követhetősége. A vállalatoknak átlátható auditnaplókra van szükségük, és egyértelműen meg kell határozniuk a felelősségi köröket: Ki figyel? Ki dokumentál? Ki avatkozik be, ha valami rosszul sül el?

A szakképzett munkaerő hiánya súlyosbítja a helyzetet. A német vállalatok 35-41 százaléka tartja a műszaki tehetségek hiányát jelentős akadálynak a mesterséges intelligencia projektek számára. A mesterséges intelligencia fejlesztőkre vonatkozó álláshirdetések száma negyedévente 23 000-ről 37 000-re nőtt 2019 és 2024 között. A növekvő kereslet ellenére a szakemberhiány továbbra is fennáll. Németország nemzetközi szinten versenyez a mesterséges intelligencia tehetségekért olyan országokkal, amelyek agresszívebben hirdetnek, és gyakran jobb feltételeket kínálnak. Bár egy LinkedIn-elemzés szerint Németország 1,7-szer nagyobb valószínűséggel számol be arról, hogy jártas a mesterséges intelligencia eszközök és alkalmazások használatában, mint az OECD-átlag, és ezzel a második helyen áll a világon az USA mögött, ez még mindig nem elegendő a kereslet kielégítéséhez.

Érdekes módon egyes vállalatok maguk is mesterséges intelligenciát használnak az IT-szakemberhiány megoldásaként. Egy Bitkom-felmérés szerint a vállalatok öt százaléka használ mesterséges intelligenciát a személyzeti hiányok áthidalására. A 250-nél több alkalmazottat foglalkoztató nagyvállalatok körében ez az arány 21 százalékra emelkedik. A mesterséges intelligencia átveszi a szoftverfejlesztés és az IT-adminisztráció rutinfeladatait, lehetővé téve a meglévő szakemberek számára, hogy összetettebb tevékenységekre összpontosítsanak. Ez enyhíti a szakemberhiányt, de alapvetően nem oldja meg azt.

A kísérleti projekt és a produktív felhasználás közötti szakadék

Az MI-átalakulás egyik legnagyobb kihívása az úgynevezett kísérleti és gyártási fázis közötti szakadék. Sok vállalat sikeres MI-prototípusokat fejleszt ellenőrzött tesztelési környezetben, de nem sikerül azokat éles üzembe helyezni. A német vállalatok 23 százaléka generatív MI-kísérleteinek több mint felét vitte át a termelésbe, ami jelentősen magasabb, mint a 16 százalékos globális átlag. Ez azonban azt is jelenti, hogy a német vállalatok 77 százaléka MI-kísérleteinek kevesebb mint felét használja fel éles üzemben.

Ennek a különbségnek számos oka van. Technikailag a skálázás gyakran azért kudarcot vall, mert a pilot projektek gyorsbillentyűket használnak: a modellek helyi gépeken futnak manuális folyamatlépésekkel, amelyek alkalmatlanok az éles környezetre. Az átmenethez robusztus, skálázható infrastruktúrára van szükség automatizált munkafolyamatokkal az adatkinyeréshez, a modell betanításához, validálásához, telepítéséhez és folyamatos monitorozásához. Olyan MLOps folyamatokat kell létrehozni, amelyek lefedik az AI-modellek teljes életciklusát, és lehetővé teszik a megbízható átvitelt a pilot fázisból az éles környezetbe.

Szervezetileg gyakran hiányzik a kapcsolat a technikai megvalósíthatóság és az üzleti haszon között. A kísérleti projekteket elszigetelten, az informatikai részlegeken vagy innovációs laboratóriumokon belül hajtják végre, anélkül, hogy a rendszerekkel később dolgozó üzleti egységeket korán bevonnák. Hiányoznak az egyértelmű sikerkritériumok és a számszerűsíthető kulcsfontosságú teljesítménymutatók (KPI-k), amelyeket a projekt megkezdése előtt meg kellene határozni. Ilyen mérőszámok nélkül továbbra sem világos, hogy egy kísérleti projekt sikeres volt-e, és indokolt-e a skálázás.

A mesterséges intelligencia projektek sikeres skálázása szisztematikus megközelítést igényel. Először is, a pilot projekteket kezdettől fogva össze kell kapcsolni az üzleti célokkal és a KPI-okkal. A technológiavezérelt kísérletek helyett a vállalatoknak olyan konkrét üzleti problémákat kell azonosítaniuk, amelyekre a mesterséges intelligencia megoldást kínálhat. Másodszor, elengedhetetlen a skálázható infrastruktúra kiépítése. A felhőplatformokat, az automatizált adatfolyamatokat és a MLOps folyamatokat már korán létre kell hozni. Harmadszor, a robusztus adatkezelésnek biztosítania kell, hogy az adatok tiszták, elérhetőek és megfelelőek legyenek. Negyedszer, szakértelmet kell fejleszteni vagy szerezni, nemcsak a fejlesztési, hanem az éles műveletekhez is. Ötödször, fokozatos bevezetés ajánlott visszacsatolási hurkokkal, hogy a rendszerek lépésről lépésre fejleszthetők legyenek.

EU-s és németországi szakértelmünk üzletfejlesztés, értékesítés és marketing terén - 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

A befektetés megtérülése, mint kritikus sikertényező

A mesterséges intelligencia projektek megtérülésének (ROI) mérése egyedi kihívások elé állítja a vállalatokat. A hagyományos IT-beruházásokkal ellentétben a hatások gyakran nem számszerűsíthetők közvetlenül. Mindazonáltal a ROI-elemzés kulcsfontosságú a stratégiai döntések meghozatalához és a további beruházások igazolásához. Tanulmányok kimutatták, hogy a mesterséges intelligenciát ténylegesen használó német vállalatok 48 százaléka arról számol be, hogy az előnyök meghaladják a költségeket. Ugyanakkor a vállalatok 63 százaléka vonakodik a mesterséges intelligencia szélesebb körű alkalmazásától, mert nehezen tudja felmérni annak előnyeit.

A mesterséges intelligencia beruházások megtérülésének kiszámítása általában a következő képletet követi: a megtérülés egyenlő a bevétel mínusz a beruházási költségek, osztva a beruházási költségekkel, szorozva 100-zal. A kihívás a bevételek és költségek pontos rögzítésében rejlik. A számszerűsíthető bevételek magukban foglalják az ismétlődő feladatok automatizálásából származó költségmegtakarítást, az alkalmazottak időmegtakarítását, a csökkent hibaszázalékot, a jobb személyre szabás révén megnövekedett értékesítést és az új termékek gyorsabb piacra jutási idejét. A minőségi előnyök, mint például az adatvezérelt elemzéseknek köszönhetően javuló döntéshozatali minőség vagy a nemkívánatos rutinfeladatok megszüntetéséből adódó megnövekedett alkalmazotti elégedettség, nehezebben számszerűsíthetők, de nem kevésbé fontosak.

Egy üzleti validációs jelentés szerint a mesterséges intelligencia integrálása az ügyfélélmény- és vállalatirányítási rendszerekbe öt év alatt akár 214 százalékos konzervatív megtérülést (ROI) is eredményezhet. A legjobb esetben a megtérülés akár a 761 százalékot is elérheti. Ez az integráció az átlagos tranzakcióméret 10-30 százalékos növekedéséhez vezethet, így közvetlenül növelve a bevételt. Például egy vállalat, amely 50 000 eurót fektet be egy mesterséges intelligenciával működő chatbot rendszerbe, évente 1200 órányi manuális ügyfélszolgálatot takarít meg, ami 75 000 eurónak felel meg a személyzeti költségekben. A megtérülés tehát csak az első évben 50 százalék.

A beruházási költségek nemcsak a nyilvánvaló tételeket foglalják magukban, mint például a szoftverlicencek, a hardver és a fejlesztés, hanem a gyakran alábecsült tényezőket is: a meglévő rendszerbe való integrációt, az alkalmazottak képzését, a változáskezelést, a folyamatos karbantartást és támogatást, valamint a megfelelési és adatvédelmi költségeket. A rejtett költségek a projektmenedzsment erőfeszítéseiből, az átmenet során fellépő átmeneti termelékenységkiesésekből és a szükséges folyamatmódosításokból erednek.

A sikeres vállalatok olyan specifikus KPI-okat határoznak meg a befektetés megtérülésének mérésére, amelyek összhangban vannak üzleti céljaikkal. Ezek közé tartozik az egységenkénti költség a mesterséges intelligencia bevezetése előtt és után, az automatizált folyamatok révén megtakarított idő (pénzben kifejezve), a hibaszázalék csökkentése és a minőség javulása, a felhasználói elfogadottság és annak a termelékenységre gyakorolt ​​hatása, valamint az ügyfél-elégedettségi pontszámok. Ezen mutatók folyamatos monitorozása lehetővé teszi a célzott korrekciós intézkedéseket, ha a mesterséges intelligencia projektek nem hozzák meg a várt eredményeket.

Alkalmas:

• MI hozzáadott érték? Mielőtt befektetne a MI-be: Azonosítsa a sikeres projektek 4 csendes gyilkosát

A változásmenedzsment mint alábecsült sikertényező

A mesterséges intelligencia bevezetése elsősorban nem technológiai, hanem szervezeti és kulturális átalakulás. A technikai megvalósítás önmagában nem garantálja a sikert. Mélyreható kulturális változásra van szükség a vállalaton belül, amelyet csak hatékony változásmenedzsmenttel lehet biztosítani. A legtöbb kudarcot vallott MI-projekt nem maga a technológia miatt bukik meg, hanem az elfogadás hiánya, a nem megfelelő szervezeti felkészültség és a vezetői elkötelezettség hiánya miatt.

A kulturális változás felé vezető első lépés a tudatosság és az oktatás. Az alkalmazottaknak és a vezetőknek meg kell érteniük, hogy miért releváns a mesterséges intelligencia a vállalat számára, és hogyan járul hozzá a stratégiai célok eléréséhez. A workshopok, képzések és tájékoztató rendezvények hatékony eszközök a tudás átadására és az aggodalmak kezelésére. Sok alkalmazottnak homályos félelmei vannak a munkahely elvesztésétől vagy az új technológiák általi túlterheltségtől. A reális hatásokról és lehetőségekről szóló nyílt kommunikáció csökkenti az ellenállást.

A mesterséges intelligencia készségeinek fejlesztése túlmutat a műszaki szakértelmen. Míg az adatkutatóknak és a mesterséges intelligencia-fejlesztőknek mélyreható műszaki ismeretekre van szükségük, az üzleti osztályoknak is alapvető ismereteket kell szerezniük az értelmes használati esetek azonosításához és a mesterséges intelligencia-rendszerek hatékony használatához. A személyre szabott képzési programok és a külső szakértőkkel való együttműködés felbecsülhetetlen értékű lehet ebben a tekintetben. A képzést kulcsfontosságú nem egyszeri eseménynek, hanem folyamatos folyamatnak kell tekinteni.

A struktúrák és folyamatok adaptálása gyakran szükséges. A hagyományos hierarchikus döntéshozatali folyamatok és a merev munkamódszerek összeegyeztethetetlenek az agilis MI-fejlesztéssel és annak iteratív fejlesztési ciklusaival. A vállalatoknak fel kell készülniük arra, hogy megkérdőjelezik a hagyományos munkamódszereket, és új, agilisabb megközelítéseket alkalmazzanak. Ez magában foglalhatja új kommunikációs csatornák bevezetését, a döntéshozatali folyamatok adaptálását vagy a munkafolyamatok újratervezését. Különösen hatékonynak bizonyultak azok a többfunkciós csapatok, amelyek a szakterületi szakértelmet a technikai készségekkel ötvözik.

A mesterséges intelligencia kulturális integrációja nyitott és innovatív gondolkodásmódot igényel, amely felismeri az adatok értékét és az adatvezérelt döntéshozatalban rejlő lehetőségeket. A mesterséges intelligenciát nem külső elemnek, hanem a vállalati kultúra szerves részének kell tekinteni. A kísérletezés és az egész életen át tartó tanulás kultúrájának előmozdítása elengedhetetlen. A munkavállalókat ösztönözni kell az új technológiák kipróbálására, a hibák elfogadására és az azokból való tanulásra.

A vezetők kulcsszerepet játszanak a kulturális átalakulás folyamatában. Nemcsak a víziót és a stratégiát kell meghatározniuk, hanem példaképként is kell viselkedniük, és meg kell testesíteniük a mesterséges intelligencia által vezérelt kultúra értékeit. A vezetőfejlesztő programok segíthetnek a szükséges tudatosság és készségek növelésében. A felső vezetés látható elkötelezettsége nélkül a mesterséges intelligencia projektek nem rendelkeznek a szükséges lendülettel. A középméretű gyártóvállalatok, amelyek jelentősen növelték az elfogadottságot átfogó változásmenedzsment megközelítések – többek között tájékoztatók, célzott képzések és a munkavállalók bevonása a megvalósítási folyamatba – révén, bizonyítják e megközelítés hatékonyságát.

Németország helyzete a globális versenyben

A mesterséges intelligencia fejlesztésének nemzetközi összehasonlításaiban Németország ambivalens helyzetben van. A Global AI Index szerint a Német Szövetségi Köztársaság összesítésben a hetedik helyen áll: ez egy stabil eredmény, de még mindig elmarad olyan vezető nemzetektől, mint az USA, Kína, Szingapúr és számos európai ország. Ez a rangsor tükrözi a német MI-ökoszisztéma erősségeit és gyengeségeit is. Németország a világ vezetői közé tartozik a MI-kutatásban. Az egyetemek, intézetek és kompetenciaközpontok fontos alapozó munkát végeznek, a gépi tanulástól az etikai kérdésekig. Németország világszerte a harmadik helyen áll az informatikai szakemberek képzésében.

Azonban szakadék tátong a kutatás és a gyakorlati alkalmazás között. Németország küzd a tudományos eredmények valós alkalmazásokká való átültetésével. Jelentős felzárkózásra van szükség a mesterséges intelligencia infrastruktúra terén: a globális mesterséges intelligencia indexben Németország ezen a területen csak a 13. helyen áll. A fő problémák a számítási teljesítmény és az adatok elérhetősége. A mesterséges intelligencia alkalmazásokhoz szükséges nagy teljesítményű adatközpontok kapacitását 2030-ra meg kell háromszorozni, a jelenlegi 1,6 gigawattról 4,8 gigawattra. Jelenleg azonban csak 0,7 gigawatt van építés alatt, és további 1,3 gigawatt fejlesztés alatt. Ennek az 1,4 gigawattos kapacitásbeli különbségnek a megszüntetéséhez 2030-ig akár 60 milliárd eurót is be kell fektetni.

Németország részesedése a globális adatközpont-kapacitásból körülbelül egyharmadával csökkent 2015 óta. A mesterséges intelligenciába történő beruházások messze elmaradnak olyan szereplők mögött, mint az Egyesült Államok, az Egyesült Királyság, Franciaország, más EU-országok és Kína. A német vállalatok szemszögéből az Egyesült Államok és Kína jelenleg vezeti a generatív mesterséges intelligencia területét. 36 százalékuk az Egyesült Államokat, 32 százalékuk pedig Kínát tartja az élvonalbelinek. A német vállalatoknak csak egy százaléka tulajdonít vezető pozíciót Németországnak. Ez az értékelés rávilágít arra, hogy a német politikai döntéshozóknak és vállalkozásoknak cselekvésre van szükségük. A vállalatok 71 százaléka a német mesterséges intelligencia-szolgáltatók erősebb támogatását és az adatközpontokba történő beruházások növelését szorgalmazza.

A gépi tanulás területén Németország a negyedik helyen áll nemzetközi szinten öt ismert modellel. Az Egyesült Államok azonban dominál 61 modellel, Kína pedig 15-tel. A beruházások tekintetében a különbség még nagyobb: 2023-ban az Egyesült Államokban körülbelül 67 milliárd euró magántőke áramlott a mesterséges intelligencia technológiákba, ami majdnem kilencszerese a kínai beruházásoknak. Míg az Egyesült Államokban a beruházások folyamatosan növekednek, az EU-ban 44,2 százalékos csökkenés tapasztalható 2022 óta. Németországnak megvan a lehetősége arra, hogy öt éven belül megháromszorozza számítási kapacitását, de ehhez határozott fellépésre van szükség.

Az USA és Kína közötti globális MI-verseny új lendületet vett olyan fejlesztéseknek köszönhetően, mint Kína DeepSeek modellje. Míg az Egyesült Államok hagyományosan vezető szerepet tölt be a nagyszabású nyelvi modellek terén, a kínai vállalatok gyorsan felzárkóznak. A Microsofttól az OpenAI-ig a vezető vezetők 2025 májusában arra figyelmeztettek, hogy az Egyesült Államok vezető szerepe a MI terén mindössze néhány hónapra zsugorodott. 2017 óta Kína azt a kinyilvánított stratégiát követi, hogy 2030-ra vezető MI-nemzetté váljon. A Gartner szerint a világ vezető MI-kutatóinak 47 százaléka Kínából származik, míg az Egyesült Államokból csak 18 százalék. Kína sokkal gyorsabban skálázza infrastruktúráját és alkalmazásait, mint az Egyesült Államok.

Németország és Európa számára egy kétpólusú technológiai környezet van kialakulóban. Az egyik blokk az amerikai technológiák, mint például az Nvidia és az ARM, nyugati adatszabványokkal együtt formálódik, míg a másik a kínai ökoszisztéma, a Huawei Ascend és a RISC-V körül forog. A semlegesség egyre lehetetlenebbé válik olyan országok számára, mint Németország. A kérdés már nem az, hogy Németország fel tudja-e utolérni magát, hanem az, hogy melyik technológiai ökoszisztémában pozicionálja magát, és hogyan tudja eközben megőrizni saját szuverenitását.

A stratégiai kurzus meghatározása német vállalatok számára

Németország stratégiai fordulópont előtt áll. A mesterséges intelligencia piaca Németországban a becslések szerint 2025-re meghaladja a kilenc milliárd eurót, és várhatóan 2031-re eléri a 37 milliárd eurót, ami több mint 25 százalékos éves növekedési ütemet jelent. Ez a növekedés azonban nem lesz egyenletesen elosztva. Azok a vállalatok, amelyek most fektetnek be a mesterséges intelligenciába, szakértelmet építenek és átalakítják szervezeteiket, döntő versenyelőnyre tesznek szert. Azok, akik haboznak, kockáztatják, hogy lemaradnak. A vezetők és a lemaradók közötti szakadék gyorsan növekszik.

A sikeres MI-átalakításhoz több kell, mint pusztán technológiai megvalósítás. Holisztikus stratégiára van szükség, amely több pillérből áll: Először is, stratégiai összehangolás egyértelmű vízióval, meghatározott célokkal és priorizált használati esetekkel. A felső vezetés szintjén történő stratégiai rögzítés nélkül a MI-kezdeményezések elszigetelt megoldások maradnak fenntartható hatás nélkül. Másodszor, operatív megvalósítás MI Kiválósági Központokkal, mint szakértői és tanácsadói központokkal, szabványosított projektmenedzsment módszerekkel, újrafelhasználható MI-komponensekkel és proaktív tudásmenedzsmenttel. Harmadszor, kockázatkezelés és megfelelés egyértelmű irányítási struktúrákkal, kockázatbesorolás az EU MI-rendelete szerint, adatvédelmi megfelelés és etikai irányelvek.

A negyedik pillér a technológiai infrastruktúrát foglalja magában, beleértve a skálázható felhőplatformokat, a robusztus adatfolyamatokat, a MLOps folyamatokat és a folyamatos monitorozást. Az ötödik pillér az embereket és a kultúrát foglalja magában, a szisztematikus készségfejlesztéssel, a változásmenedzsmenttel, a kísérletező kultúra előmozdításával és a vezetői elkötelezettséggel. A mesterséges intelligencia alapú átalakulás csak akkor lehet sikeres, ha mind az öt pillér együttműködik.

A vállalatoknak kezelhető kísérleti projektekkel kell kezdeniük, amelyek kézzelfogható előnyöket ígérnek, de nem üzleti szempontból kritikusak. A szakaszos megközelítés csökkenti a kockázatokat és elősegíti az elfogadottságot. A sikeres kísérleti projektek bizalmat és lendületet építenek a további kezdeményezésekhez. A legfontosabb, hogy a kísérleti projekteket már a kezdetektől fogva a skálázhatóság szem előtt tartásával kell megtervezni. A technikai architektúrának, az adatfolyamatoknak és a szervezeti integrációnak készen kell állnia a termelésre. A mesterséges intelligencia bevezetése nem egyszeri projekt, hanem egy folyamatos optimalizálási folyamat, folyamatos tanulással és alkalmazkodással.

A szabályozási keretrendszer, beleértve az EU mesterséges intelligencia rendeletét és a GDPR-t, elsőre tehernek tűnhet, de lehetőségeket is kínál. Azok, akik most fektetnek be az átláthatóságba, a dokumentált folyamatokba és a proaktív kockázatkezelésbe, megbízható és versenyképes MI-alkalmazások alapjait rakják le. Az adatvédelem és a MI-kockázatértékelés közötti kapcsolat azt mutatja, hogy az egyértelmű folyamatok és a meghatározott felelősségi körök nemcsak az innováció ellenőrzését, hanem stratégiai alakítását is lehetővé teszik. Azok a vállalatok, amelyek a megfelelést versenyelőnynek, nem pedig akadálynak tekintik, megbízható partnerként pozicionálják magukat.

Reális jövőkép a felhajtáson túl

A német gazdaság mesterséges intelligencia általi átalakítása még csak most kezdődött. A következő öt év kulcsfontosságú lesz. Az előrejelzések szerint 2026 és 2030 között a középvállalkozások akár 40 százaléka is integrálni fogja a mesterséges intelligencia eszközeit a napi működésébe, különösen az értékesítés, a pénzügy és a humánerőforrás területén. A mesterséges intelligenciát teljes mértékben integráló vállalatok aránya jelentősen megnő a jelenlegi kilenc százalékról. Az elkövetkező évek mesterséges intelligencia trendjei közé tartozik a generatív mesterséges intelligencia az automatizált tartalomkészítéshez, a non-stop támogatással rendelkező mesterséges intelligencia alapú ügyfélszolgálat, a prediktív elemzés az értékesítési előrejelzésekhez, a hiper-perszonalizációval kiegészített mesterséges intelligencia alapú marketing, az automatizált könyvelés, a mesterséges intelligencia alapú toborzás, valamint az intelligens gyárakkal működő intelligens gyártás.

A munkaerőpiacra gyakorolt ​​hatás vegyes lesz. A McKinsey Global Institute szerint 2030-ra a jelenlegi munkaórák mintegy 30 százaléka automatizálható technológia, beleértve a generatív mesterséges intelligenciát is. Ez azonban nem tömeges munkahely-elvesztést jelent, hanem a munkaköri profilok átalakulását. A rutinfeladatok eltűnnek, miközben a magasabb értékű, kreatívabb és stratégiaibb munka iránti kereslet növekedni fog. Németországban már a munkavállalók 13 százaléka számolt be arról, hogy a mesterséges intelligencia miatt vesztette el az állását, ami összhangban van a globális átlaggal. Ugyanakkor új munkaköri profilok és képesítési követelmények jelennek meg.

Az általános gazdasági termelékenységi hatások észrevehetők lesznek, de csodákat nem fognak tenni. Az éves termelékenységnövekedés 2025 és 2030 között 0,4 százalékról 0,9 százalékra, 2030 és 2040 között pedig 1,2 százalékra emelkedhet. Ez jelentős javulás lenne, amely erősítené Németország versenyképességét, és segítene enyhíteni a demográfiai változás hatásait. A termelékenységi csoda azonban, ahogy azt egyesek remélték, nem fog megvalósulni. A mesterséges intelligencia a gazdasági növekedés fontos, de nem az egyetlen hajtóereje. Az oktatásba, az infrastruktúrába és az innovációs kapacitásba történő kapcsolódó beruházások elengedhetetlenek.

A mesterséges intelligencia fejlesztésének geopolitikai dimenziója egyre fontosabbá válik. Az USA és Kína közötti technológiai verseny arra kényszeríti Németországot és Európát, hogy stratégiai pozíciókat foglaljanak el. A technológiai szuverenitás kérdése egyre sürgetőbbé válik: Kifejlesztheti-e Európa saját mesterséges intelligencia modelljeit, infrastruktúráit és szabványait, vagy továbbra is függ az amerikai vagy kínai technológiáktól? Az olyan programok, mint a Digitális Európa és az EuroHPC, célja, hogy az európai mesterséges intelligencia projektek számára hozzáférést biztosítsanak a nagy teljesítményű számítástechnikához. Ezen kezdeményezések sikere fogja meghatározni Németország és Európa fellépési képességét a globális mesterséges intelligencia versenyben.

Az elkövetkező évek megmutatják, hogy Németország képes-e a kutatás és az oktatás terén meglévő erősségeit gazdasági versenyelőnyökké alakítani. Az irány már most kijelölődik. Azok a vállalatok, amelyek stratégiai kérdésként értelmezik a mesterséges intelligenciát, szisztematikusan kezelik azt, és átalakítják szervezeteiket, biztosítják jövőbeli életképességüket. Azok, akik haboznak, vagy múló divatként utasítják el a mesterséges intelligenciát, megfizetik az árát. A kísérleti fázisból a produktív használatba való átmenet már javában zajlik. Németország a technológiai integráció és a lemaradás közötti fordulóponton áll. A döntés a vállalati igazgatótanácsokon, a vezetői csapatokon és a középvállalkozásokon múlik, amelyek ma kijelölik a holnap irányát.

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

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