MI-szuverenitás a vállalatok számára: Európa titkos MI-fegyvere? Hogyan válik egy vitatott törvényből lehetőség az USA dominanciájával szemben?

A Mistral legyőzte a Google-t? Miért az ingyenes, nyílt forráskódú modellek jelentik Európa egyetlen esélyét a függetlenségre?

Európa egy példátlan mesterséges intelligencia fejlesztési ciklus közepén van. A generatív mesterséges intelligencia diszruptív ereje által vezérelve a beruházások exponenciálisan nőnek, és az előrejelzések hatalmas növekedést ígérnek. A több milliárd eurós költségvetések álarca mögött azonban fenyegető valóság húzódik meg: a technológia széles körű demokratizálása helyett egy kétszintű gazdasági rendszer van kialakulóban. Miközben a nagyvállalatok a globális hiperskálázódókkal konszolidálják kiadásaikat, és mélyen függővé válnak, az európai gazdaság gerincét – az innovatív kis- és középvállalkozásokat (kkv-kat) – technológiailag és gazdaságilag is lemaradják.

Ezt a szakadékot drámaian fel fogja gyorsítani a következő technológiai ugrás: az „ügynökségi mesterséges intelligencia”. Szélsőséges infrastrukturális igényei miatt a vállalatok beszállítói függőségbe kényszerülnek, amelynek valódi költségei gyakran rejtve maradnak. A teljes birtoklási költség (TCO) szigorú elemzése azt mutatja, hogy a látszólag egyszerű út a felhőbe a perzisztens MI-alkalmazások számára több mint kétszer annyiba kerül, mint a saját, szuverén infrastruktúra kiépítése. Paradox módon az EU MI-törvénye, amelyet gyakran kritizálnak az innováció elfojtásaként, a változás katalizátorává válik: szigorú átláthatósági és ellenőrzési követelményei kiszámíthatatlan kockázatot jelentenek a saját fejlesztésű „fekete dobozos” rendszerek használatára.

A költségek, a függőség és a szabályozás stratégiai trilemmájára a megoldás a nyílt forráskódú technológiák felé való következetes elmozdulásban rejlik. A nyílt platformokon futó nagy teljesítményű modellek, mint például a Mistral vagy a Llama 3, első alkalommal teszik lehetővé a technológiai kiválóság, a gazdasági hatékonyság és a digitális szuverenitás ötvözését. De míg a technológia és a stratégia világos, a legfontosabb szűk keresztmetszet a középpontba kerül: az emberek. A szakképzett munkaerő akut hiánya az utolsó és legnagyobb akadály Európa útján, hogy ne csak a mesterséges intelligencia szuverenitását követelje, hanem alakítsa is azt.

Alkalmas:

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

A mesterséges intelligencia szuverenitási egyenlete: Európa gazdasági egyensúlyozása a hiperskálájú dominancia és a digitális autarkia között

A felhajtáson túl: Miért nem a felhőben, hanem a stratégiai irányításban és az emberi szakértelemben dől el Európa mesterséges intelligencia jövője?

Az új európai mesterséges intelligencia valósága: Egyensúlyvesztett piac

Európa gazdasági környezete alapvető átalakuláson megy keresztül, amelyet a mesterséges intelligenciába történő exponenciális beruházások hajtanak. A makrogazdasági előrejelzések a technológiai fejlesztések iránti rendíthetetlen elkötelezettséget jelzik. A legfrissebb elemzések szerint a mesterséges intelligenciához kapcsolódó informatikai szolgáltatásokra fordított kiadások Európában 2025-ben 21 százalékkal fognak növekedni. A piackutató cégek megerősítik, hogy az európai mesterséges intelligencia piaca gyors növekedési szakaszba lép, amelyet nagyrészt a generatív mesterséges intelligencia (GenAI) diszruptív ereje táplál. Ez a technológia a niche alkalmazásból központi befektetési ciklussá fejlődött, arra kényszerítve az informatikai vezetőket, hogy alapvetően újragondolják jövőbeli tervezésüket.

Ez a mennyiségi növekedés azonban egy mélyreható és strukturálisan veszélyes valóságot takar. Az Eurostat 2024-es adaptációs adatainak részletes vizsgálata lehangoló képet fest a tényleges penetrációról. Az Európai Unióban a tíz vagy több alkalmazottat foglalkoztató vállalatoknak mindössze 13,48 százaléka használt mesterséges intelligencia technológiákat 2024-ben. Bár ez jelentős, 5,45 százalékpontos növekedést jelent 2023-hoz képest, az alacsony bázisérték rávilágít arra, hogy milyen messze van még a teendőnk a széles körű elterjedés eléréséhez.

A valódi gazdasági probléma nem az átlagos adaptációs arányban rejlik, hanem a piac szélsőséges széttöredezettségében. Az Eurostat adatai veszélyes „adaptációs szakadékot” mutatnak a vállalatméretek között: Míg a nagyvállalatok 41,17 százaléka már használ mesterséges intelligenciát, addig a középvállalatoknak csak 20,97 százaléka, a kisvállalatoknak pedig katasztrofális 11,21 százaléka.

Ez egy kritikus ellentmondásra világít rá: Ha a mesterséges intelligencia szolgáltatásokra fordított teljes kiadás 21 százalékkal jelentősen megnő, de az átlagos elterjedés továbbra is alacsony és szegmentált, ez gazdaságilag azt jelenti, hogy a teljes piac nem növekszik, hanem néhány, már domináns szereplő – a nagyvállalatok 41 százaléka – nagymértékben konszolidálja kiadásait. Ezt a konszolidációt alátámasztja az a megfigyelés, hogy a vállalatok egyre inkább a mesterséges intelligencia megoldások közvetlen beszerzéséről a partneri megoldások megvalósítására térnek át. A gyakorlatban ezek a partnerek a globális hiperskálázók és azok ökoszisztémái.

Ez a fejlemény nem egy egészséges, széles körű fellendülésre utal, hanem inkább egy kétszintű gazdasági társadalom kialakulására. Míg a nagyvállalatok mélyen integrálódnak a technológiai szolgáltatók ökoszisztémáiba versenyképességük biztosítása érdekében, a német és az európai gazdaság gerincét alkotó innovatív kkv-k technológiailag és gazdaságilag is lemaradnak. A „gyors növekedési szakasz” tehát kevésbé a mesterséges intelligencia demokratizálódása, mint inkább a függőség felgyorsulása azok számára, akik megengedhetik maguknak.

Paradigmaváltás: Az elszigetelt kísérleti projektektől az „ügynöki mesterséges intelligenciáig”

Ezzel a mennyiségi piaci dinamikával párhuzamosan minőségi ugrás zajlik magában a technológiában is, alapvetően felerősítve stratégiai vonatkozásait. Az elszigetelt, elsősorban a termelékenység növelését célzó MI kísérleti projektek korszaka egy új szakasznak ad helyet: az „ügynöki MI”. Az elemzők az „ügynöki jövőt” olyan állapotként definiálják, amelyben a MI-rendszerek már nem pusztán feladatokat hajtanak végre, hanem önállóan, szándékosan és skálázhatóan cselekszenek. Arról van szó, hogy az intelligenciát teljes rendszerekre, csapatokra és értékláncokra vezesse, azzal a céllal, hogy újradefiniálja az üzleti modelleket.

Az új paradigma bevezetésére való hajlandóság 2025-ben figyelemre méltóan magas. Egy felmérés szerint a szervezetek 29 százaléka számolt be arról, hogy már használja az Agentic AI-t, míg további 44 százalékuk tervezi a bevezetését a következő évben. A vállalatoknak csak 2 százaléka nem fontolgatja a használatát. Az elsődleges használati esetek az üzleti folyamatok lényegét célozzák: a felhasználók 57 százaléka az ügyfélszolgálatban, 54 százaléka az értékesítésben és marketingben, 53 százaléka pedig az informatikában és a kiberbiztonságban tervezi bevezetni. A globális technológiai vállalatok alátámasztják ezt a trendet; az amerikai vezetők 88 százaléka jelezte, hogy a következő évben növelni fogja AI-költségvetését az Agentic AI miatt.

De ezt az eufóriát a rideg valóság fogadja: a megvalósítási vákuum. A nagy befektetési hajlandóság ellenére a mesterséges intelligencia ágenseket értékelő vállalatok 62 százalékának nincs egyértelmű kiindulópontja a megvalósításhoz. Az összes kísérleti projekt 32 százaléka elakad, és soha nem jut el a termelési fázisba.

Ennek a széles körben elterjedt hibának a kiváltó oka nem annyira a szoftver, mint inkább a fizikai infrastruktúra. A jelenlegi mesterséges intelligencia kísérleti projektek több mint fele stagnál az elégtelen infrastruktúra korlátai miatt. Az ügynökségi mesterséges intelligencia nem egyszerű szoftverfrissítés; alapvetően átalakítja a hálózati követelményeket. A Cisco elemzői arra figyelmeztetnek, hogy az ügynökségi mesterséges intelligencia kérelmek akár 25-ször több hálózati forgalmat generálnak, mint a hagyományos kérelmek. Ezeknek a rendszereknek új, decentralizált, „egyesített peremhálózati” architektúrára van szükségük, mivel az előrejelzések szerint a vállalati adatok 75 százalékát a jövőben a peremhálózaton kell feldolgozni – azaz ott, ahol azok származnak, például a gyárban vagy az autóban.

Ez az infrastrukturális válság mély bizalmi problémát okoz. Jelentős eltérés mutatkozik a felfogásban: míg a felsővezetők 78 százaléka állítja, hogy erős MI-irányítással rendelkeznek, a megvalósításhoz közelebb álló felsővezetőknek csak 58 százaléka ért ezzel egyet. Érdekes módon ezen vezetők 78 százaléka – ugyanazok, akik nagy költségvetéseket hagynak jóvá – elismeri, hogy nem bízik az ügynöki MI-ben, amikor az autonóm döntéseket hoz.

Ez a bizalmatlanság elsősorban nem pszichológiai, hanem az infrastrukturális elégtelenség közvetlen tünete. A vezetőség azért nem bízik a rendszerekben, mert a saját infrastruktúrájuk nincs úgy tervezve, hogy kezelje a 25-szörös hálózati terhelést, vagy garantálja a szükséges robusztusságot és biztonságot a peremhálózaton. Ez a hiányosság – az Agentic AI saját infrastruktúrán történő futtatásának képtelensége – válik a szállítófüggőség legnagyobb gyorsítójává. Azok az európai vállalatok, amelyek ezt a stratégiai lépést szeretnék megtenni, kénytelenek a szükséges peremhálózati architektúrát drága, menedzselt szolgáltatásként megvásárolni pont azoktól a hiperskálázóktól, akiknek a dominanciájától valójában félnek.

A mesterséges intelligencia megtérülésének (ROI) paradoxona

A mesterséges intelligencia infrastruktúrájába történő hatalmas beruházások egy másik kulcsfontosságú gazdasági problémával is szembesülnek: a megtérülés (ROI) paradoxonjával. A digitális kezdeményezésekre szánt költségvetések robbanásszerűen megnőttek. A 2025-ös adatok azt mutatják, hogy ezek a költségvetések a bevétel 7,5 százalékáról (2024) 13,7 százalékra (2025) nőttek. Egy átlagos, 13,4 milliárd dolláros bevétellel rendelkező vállalat esetében ez 1,8 milliárd dolláros digitális költségvetést jelent. Ennek jelentős része, átlagosan 36 százaléka, közvetlenül a mesterséges intelligencia automatizálására fordítódik.

E hatalmas tőkeallokáció ellenére a hozamok gyakran homályosak, „lassan realizálódnak és nehezen mérhetők”, ahogy azt a Deloitte 2025-ös európai vezetők körében végzett felmérése is kimutatta. Ez a hatalmas ráfordítás és a nem egyértelmű kimenet közötti eltérés a jelenlegi mesterséges intelligencia gazdaságának egyik kulcsfontosságú jellemzője.

Az egyik jelenség, amely a legjobban illusztrálja ezt a paradoxont, az úgynevezett „árnyék MI”. Egy tanulságos tanulmány kimutatta, hogy bár a vállalatoknak csak 40 százaléka rendelkezik hivatalos licenccel a nagy nyelvi modellekhez (LLM), a vállalatok több mint 90 százalékának alkalmazottai privát MI-eszközöket (például személyes ChatGPT-fiókokat) használnak a napi munkájukhoz.

Ez a viselkedés gazdasági szempontból igencsak árulkodó. Azt mutatja, hogy bár a technológia értéke nyilvánvaló és azonnali az egyes alkalmazottak számára (különben nem használnák), ​​az értékteremtést a vállalat sem nem ragadja meg, sem nem ellenőrzi, sem nem hasznosítja. Az „árnyék mesterséges intelligencia” tehát nem pusztán megfelelési probléma, hanem egy sikertelen beszerzési, infrastrukturális és értékstratégia tünete. A vezetőség gyakran látható, de nagyrészt nem transzformatív presztízsprojektekbe fektet be, miközben a háttérirodai funkciók optimalizálásában rejlő legnagyobb megtérülési lehetőségek továbbra is alulfinanszírozottak maradnak.

A befektetés megtérülésének mérésének nehézsége magának az átalakulásnak a természetében rejlik. A mesterséges intelligencia bevezetése nem egyszerű fejlesztés; összehasonlítható a gyárakban a gőzenergiáról az elektromos áramra való történelmi átállással. Az elektromos áram teljes előnyei nem egyszerűen a gőzgép villanymotorra való cseréjéből adódtak ki, hanem csak akkor, amikor a vállalatok teljes gyártósoraikat és munkafolyamataikat az új, decentralizált energiaforrás köré szervezték át.

Emiatt a költségmegtakarításra vagy a termelékenységnövekedésre összpontosító hagyományos ROI-mutatók elmaradnak az elvárásoktól. Az elemzők ezért alternatív értékelési módszereket sürgetnek. Ezek közé tartozik a munkavállalói megtérülés (ROE), amely a munkavállalói élmény és a megtartás javulását méri, valamint a jövőbeli megtérülés (ROF), amely az üzleti modell hosszú távú stratégiai előnyét és jövőbeli életképességét értékeli. Ugyanakkor az értékelésnek teljes mértékben tartalmaznia kell a teljes tulajdonlási költséget (TCO), beleértve a megfelelőségi auditok, a folyamatos modellátképzés és a belső adminisztratív költségek gyakran rejtett költségeit is. A ROI-probléma tehát gyakran TCO-probléma: a vállalatok a nehezen mérhető termelékenységnövekedés érdekében elzárkóznak a felhőszolgáltatások magas változó működési költségeitől (OpEx), figyelmen kívül hagyva a saját platformjukba történő tőkekiadásokat (CapEx), amelyek legalizálhatnák az árnyék-AI-t, és belsőleg szabályozhatnák annak értékét.

A teljes birtoklási költség (TCO) igazsága: A regeneratív mesterséges intelligencia infrastrukturális költségeinek újraértékelése

A befektetés megtérülését (ROI) övező vita elválaszthatatlanul összefügg az alapul szolgáló infrastruktúrával kapcsolatos alapvető döntéssel. A helyszíni (saját adatközpontban) és a nyilvános felhő (hiperskálázóval) közötti stratégiai választást gazdaságilag újrakalibrálják a generatív mesterséges intelligencia sajátos követelményei. Az évek óta szentnek tartott „felhő-első” dogma egyre inkább gazdasági tévedésnek bizonyul a mesterséges intelligencia alapú munkaterhelések esetében.

Az alapvető különbség a költségstruktúrában rejlik. A felhőköltségek változó, használatalapú működési költségek (OpEx). Lineárisan nőnek a számítási idővel, a tárhellyel, az API-hívásokkal vagy az adatmennyiséggel. A helyszíni költségek ezzel szemben nagyrészt fix tőkekiadások (CapEx). Magas kezdeti beruházás után az egységnyi használatra jutó határköltség csökken a helyszíni hardver kihasználtságának növekedésével.

A hagyományos, ingadozó munkaterhelések esetében a felhő verhetetlen volt. Az új, állandó MI-munkaterhelések – különösen a betanítás és a modellek folyamatos telepítése (következtetés) – esetében ez a kép fordított. A Lenovo teljes birtoklási költségének (TCO) elemzése, amely öt év alatt hasonlítja össze a GPU-munkaterheléseket (NVIDIA A100-as egyenértékű processzorok AWS p5 példányokon), egyértelmű eredményeket mutat. A MI-következtetésekre jellemző folyamatos, 24/7-es használat mellett a helyszíni hardverek teljes költsége körülbelül 411 000 dollár. Ugyanez a számítási teljesítmény a nyilvános felhőben körülbelül 854 000 dollárba kerül ugyanezen időszak alatt. A felhőköltségek tehát több mint kétszeresei a megszokottnak.

Az az érv, hogy a felhő rugalmasabb, csak nagyon alacsony kihasználtsági arányok esetén igaz. Ha a kihasználtság ebben a forgatókönyvben 30 százalékra csökken, a felhőköltségek jelentősen csökkennek, de továbbra is magasabbak maradnak, mint a helyszíni költségek. Azoknak a vállalatoknak azonban, amelyek komolyan és nagy léptékben szeretnék működtetni a mesterséges intelligenciát, az alacsony kihasználtság nem cél, hanem hatékonysági probléma. A felhő lineáris OpEx modellje gazdaságilag nem hatékony a fenntartható GenAI-műveletek szempontjából.

A generatív MI-modellek a költségek spirálját a végletekig felhajtják. Az olyan betanítási modellek, mint a Llama 3.1, 39,3 millió GPU óra számítási teljesítményt igényeltek. Elméletileg ennek a betanításnak az AWS P5 példányokon (H100) történő futtatása több mint 483 millió dollárba kerülhetne, figyelmen kívül hagyva a tárolási költségeket. Ezek a számok azt szemléltetik, hogy a nyilvános felhőszolgáltatásokon keresztüli betanítás, sőt az alapmodellek nagymértékű finomhangolása is anyagilag megfizethetetlen a legtöbb szervezet számára.

A puszta költségkalkuláción túl a helyszíni megközelítés kiváló kontrollt kínál az érzékeny adatok és az üzletileg kritikus szellemi tulajdon felett. A felhőben a harmadik fél általi feldolgozás és a megosztott infrastruktúra növeli az adatvédelmi kockázatokat, így a szabályozási követelményeknek (például a GDPR-nak vagy az iparágspecifikus pénzügyi és egészségügyi szabályoknak) való megfelelés bonyolultabbá és drágábbá válik. A teljes tulajdonlási költség (TCO) elemzése így gazdasági bizonyítékot szolgáltat az újraértékelés szükségességére: a digitális szuverenitás nem csupán politikai divatszó, hanem kőkemény pénzügyi szükségszerűség.

A digitális szuverenitásért folytatott küzdelem mint gazdasági stratégia

A teljes tulajdonlási költség (TCO) elemzése rávilágít, hogy az infrastruktúra-választásnak van iparpolitikai dimenziója. A „digitális szuverenitás” már nem pusztán védekező vagy politikai igény, hanem egy offenzív gazdasági stratégia a versenyelőnyök megszerzésére.

Németország helyzete ebben a globális versenyben bizonytalan. Az Európai Gazdaságkutató Központ (ZEW) elemzése vegyes képet fest: Míg a német vállalatok vezető szerepet töltenek be a mesterséges intelligencia használatában Európában, az ország gyenge a mesterséges intelligencia megoldásainak szállítójaként. Németország jelentős kereskedelmi deficittel rendelkezik a mesterséges intelligencia termékek és szolgáltatások terén, és a globális mesterséges intelligencia szabadalmi bejelentéseinek részesedése messze elmarad a vezető nemzetekétől.

Ezt a stratégiai hiányosságot súlyosbítja a probléma tudatosságának hiánya az alapvető ipari szektoron, nevezetesen a kis- és középvállalkozásokon (kkv-kon) belül. Az Adesso és a Handelsblatt Kutatóintézet közös, 2025-ös tanulmánya szerint a német vállalatok négyötöde nem rendelkezik kidolgozott digitális szuverenitási stratégiával. Ez annál is riasztóbb, mivel ezeknek a vállalatoknak a többsége elismeri, hogy már most is nagymértékben függ a nem európai szolgáltatók digitális megoldásaitól.

Ez a passzivitás veszélyessé válik a globális dinamika fényében. A fokozódó geopolitikai széttöredezettség és a növekvő „technológiai nacionalizmus” újraértelmezi az ipari verseny szabályait. Európa alapvető iparágai – a gyártás, az autóipar, a pénzügy és az egészségügy – számára a védett adatok, az ellátási láncok és a mesterséges intelligenciarendszerek feletti ellenőrzés a túlélés kérdésévé válik. Európának a „passzív felhasználóból” a digitális ipari jövőjének „aktív alakítójává” kell válnia.

A kihívásra adott stratégiai válasz a föderált adatterekben rejlik, ahogyan azt olyan kezdeményezések is elősegítik, mint a Platform Industrie 4.0 és a Gaia-X. A Platform Industrie 4.0 célja olyan adatterek létrehozása, amelyek lehetővé teszik a bizalmon, az integritáson és az egyéni adatszuverenitáson alapuló többoldalú együttműködést.

A Gaia-X, amely 2025-ben több mint 180 adattér-projekttel lép konkrét megvalósítási fázisba, kísérlet arra, hogy ezt a víziót páneurópai szintre emelje. A cél egyértelmű: az „észak-amerikai szereplők hegemóniájának” megtörése egy föderatív, interoperábilis és biztonságos adatinfrastruktúra létrehozásával, amely betartja az európai értékeket és szabályokat.

Egy lényeges félreértést kell itt tisztázni: a Gaia-X nem egy „európai felhőalternatíva”, amelynek célja, hogy közvetlenül versenyezzen a hiperskálázókkal. Inkább egy bizalmi és interoperabilitási operációs rendszer. A Gaia-X biztosítja azokat a bizalmi keretrendszereket, nyílt szabványokat és megfelelési mechanizmusokat, amelyek lehetővé teszik egy német autógyártó számára, hogy biztonságosan egyesítse (a TCO-elemzés szerint gazdaságilag előnyös) helyszíni infrastruktúráját beszállítói rendszereivel egy ágazatspecifikus, szuverén adatbankban.

A szuverenitási stratégiával nem rendelkező német vállalatok 80 százaléka tehát kettős gazdasági hibát követ el: Nemcsak egy akut geopolitikai kockázatot hagynak figyelmen kívül, hanem azt a hatalmas teljes tulajdonlási költség (TCO) előnyt is, amelyet egy Gaia-X elvek szerint tervezett szuverén infrastruktúra kínálhatna a mesterséges intelligencia korában.

A nagy felhőszolgáltatóktól való függőségtől vissza a saját IT infrastruktúra újrafelfedezéséhez (helyszíni)

Az EU MI-törvénye: Szabályozási teher vagy a szuverenitás katalizátora?

Az európai szabályozás most beavatkozik ebbe a komplex gazdasági nyomás és stratégiai szükségszerűség keverékébe. Az EU mesterséges intelligencia törvényét (2024/1689/EU rendelet) gyakran pusztán megfelelési teherként vagy az innováció fékjeként tárgyalják. Egy mélyebb gazdasági elemzés azonban azt mutatja, hogy a mesterséges intelligencia törvény nem szándékolt, de hatékony katalizátorként működik pontosan azoknak a szuverén mesterséges intelligencia architektúráknak, amelyekre a teljes birtoklási költség (TCO) és a stratégiai megfontolások miatt már eleve szükség van.

A mesterséges intelligenciatörvény kockázatalapú megközelítést követ, és négy csoportba sorolja a mesterséges intelligenciarendszereket: minimális, korlátozott, magas vagy elfogadhatatlan kockázatú. A gazdaságilag releváns határidők gyorsan közelednek: 2025. február 2-tól az „elfogadhatatlan kockázattal” (pl. közösségi pontozás) járó mesterséges intelligenciarendszerek tilosak lesznek az EU-ban. 2025. augusztus 2. azonban sokkal jelentősebb az iparág számára. Ezen a napon lépnek hatályba az általános célú mesterséges intelligencia (GPAI) modellekre – a GenAI mögött álló technológiára – vonatkozó irányítási szabályok és kötelezettségek.

Azoknak a vállalatoknak, amelyeknek a mesterséges intelligencia rendszereket „magas kockázatúként” kell besorolniuk (pl. kritikus infrastruktúra, toborzás, orvosi diagnosztika vagy pénzügy), jelentős megfelelési költségekkel kell számolniuk. A törvény 8–17. cikke szigorú kötelezettségeket ír elő, mielőtt egy ilyen rendszer forgalomba hozható. Ezek a következők:

• Megfelelő kockázat- és kockázatcsökkentési rendszerek létrehozása.
• A képzési, validációs és tesztadatkészletek magas minőségének biztosítása, különösen a diszkrimináció minimalizálása érdekében.
• Folyamatos tevékenységnaplózás bevezetése az eredmények nyomon követhetőségének biztosítása érdekében.
• Részletes műszaki dokumentáció készítése, amely tartalmazza a rendszerrel és annak céljával kapcsolatos összes információt.
• Megfelelő emberi felügyelet végrehajtása.
• Magas szintű robusztusság, kiberbiztonság és pontosság bizonyítéka.

Ezek a követelmények implicit módon hatnak a helyszíni és nyílt forráskódú megoldások számára. Minden vezérigazgató és informatikai igazgató számára a legfontosabb kérdés a következő: Hogyan tud egy német vállalat megfelelni a mesterséges intelligencia törvényének megfelelőségi követelményeinek, ha egy nem európai hiperskálázó saját fejlesztésű „fekete dobozos” API-ját használja?

Hogyan tudja igazolni az „adatkészletek magas minőségét”, ha az amerikai modell betanítási adatai üzleti titok? Hogyan tudja garantálni a teljes „nyomonkövethetőségi naplózást”, ha nincs hozzáférése a szolgáltató következtetési naplóihoz? Hogyan tud „részletes műszaki dokumentációt” készíteni, ha a modell architektúrája nem nyilvános?

A mesterséges intelligencia törvénye de facto előírást hoz létre az átláthatóság, az auditálhatóság és az ellenőrzés tekintetében. Ezeket a követelményeket a hiperskálázók által kínált standard szolgáltatásokkal nehéz vagy lehetetlen teljesíteni, vagy csak rendkívül magas többletköltségekkel és jogi kockázatokkal. A 2025. augusztusi határidő most stratégiai döntés meghozatalára kényszeríti a vállalatokat. A mesterséges intelligencia törvény és a teljes tulajdonlási költség (TCO) elemzése (lásd a 4. szakaszt) tehát ugyanabba a stratégiai irányba halad: eltávolodva a fekete doboz felhőtől az irányítható, átlátható és szuverén mesterséges intelligencia architektúrák felé.

Beszállítói függőség: A védett ökoszisztémák stratégiai veszélye

A teljes tulajdonlási költség (TCO) elemzése és a mesterséges intelligencia törvény követelményei rávilágítanak a hiperskálázók (mint például az Amazon Web Services, a Microsoft Azure és a Google Cloud Platform) ökoszisztémáiba való mély integráció által jelentett stratégiai kockázatra. Ez az úgynevezett „szállítófüggőség” nem pusztán technikai kellemetlenség, hanem gazdasági és stratégiai csapda is. A vállalatok függővé válnak a saját fejlesztésű szolgáltatásoktól, specifikus alkalmazásprogramozási interfészektől (API-k), adatformátumoktól vagy speciális infrastruktúrától. A másik szolgáltatóra való váltás megfizethetetlenül drága vagy technikailag lehetetlenné válik.

Ennek a bezárkózásnak a mechanizmusai finomak, mégis hatékonyak. Az egyik fő probléma a „technikai összefonódás”. A hiperskálázók számos, nagymértékben optimalizált, saját szolgáltatást kínálnak (pl. speciális adatbázisok, mint az AWS DynamoDB, vagy orkestrációs eszközök, mint az AWS ECS). Ezek zökkenőmentesen és simán használhatók az ökoszisztémán belül. Az időnyomás alatt álló fejlesztőcsapat érthető módon ezeket a natív eszközöket választja a nyílt, hordozható szabványok (mint például a PostgreSQL vagy a Kubernetes) helyett. Ezen döntések mindegyikével a teljes alkalmazás hordozhatósága csökken, amíg a migráció teljes átírást nem igényel.

A második mechanizmus a költségek eszkalációja. A vállalatokat gyakran nagylelkű ingyenes kezdő kreditekkel és kedvezményekkel csábítják a felhőbe. Azonban, amint az infrastruktúra mélyen gyökerezik, és az adatátviteli költségek („adatgravitáció”) megnehezítik a migrációt, az árak emelkednek, vagy a feltételek megváltoznak.

A hiperskálázók vonzereje egy szándékos stratégia, hogy elfedjék a tartós munkaterhelésekből adódó hosszú távú teljes birtoklási költség (TCO) hátrányokat (ahogyan azt a 4. szakaszban ismertettük). Mire egy vállalat eléri azt a skálázási szakaszt, ahol egy helyszíni megoldás több mint 50 százalékkal olcsóbb lenne, technikailag már be van ragadva. Az Agentic AI bevezetése során a 2. szakaszban elemzett „infrastruktúra-válság” tökéletes katalizátorként szolgál ehhez a beragadáshoz. A hiperskálázók az „egyszerű”, plug-and-play megoldást kínálják a komplex peremhálózati problémára – egy olyan megoldást, amely elkerülhetetlenül mélyen beágyazódik a saját fejlesztésű és nem hordozható szolgáltatásaikba.

Az olyan gyakori ellenintézkedések, mint a többfelhős stratégiák – azaz több szolgáltató igénybevétele a tárgyalási erő erősítése érdekében – és az adathordozhatóság előtérbe helyezése a nyílt formátumokon keresztül fontosak, de végső soron csak védekező taktikák. Enyhítik a tüneteket, de nem foglalkoznak a függőség kiváltó okával. Az egyetlen hatékony védekezés a szállítófüggőség ellen az architektúra szintjén rejlik: a nyílt forráskódú szoftverek és a nyílt szabványok következetes használatában.

Alkalmas:

• A szállítói bekapcsolás veszélyei: Miért kell a vállalatoknak kerülniük a függőségeket

Nyílt forráskódú szoftverek, mint az európai mesterséges intelligencia szuverenitásának gerince

A nyílt forráskódú szoftverek és modellek következetes használata az a kulcsfontosságú stratégiai eszköz, amely elsősorban lehetővé teszi Európa gazdaságilag racionális és technikailag hatékony mesterséges intelligencia szuverenitását. A nyílt forráskódú nagy nyelvi modellek (LLM-ek), amelyek forráskódja és gyakran a betanítási mechanizmusai is szabadon hozzáférhetők, módosíthatók és terjeszthetők, a zárt, saját modellek stratégiai alternatíváját jelentik.

A mesterséges intelligencia modellek piaca drámaian eltolódott a nyílt forráskódú megoldások felé. 2023 eleje óta a nyílt forráskódú modellek kiadásainak száma csaknem megduplázódott a zárt forráskódúakhoz képest. Az adatok azt mutatják, hogy a túlnyomórészt nyílt forráskódú modelleket használó helyszíni megoldások már az LLM piac több mint felét uralják. Ezt a dinamikát megerősíti a széles körű üzleti elterjedés: a mesterséges intelligenciát használó vállalatok 89 százaléka valamilyen formában nyílt forráskódú komponenseket használ.

A gazdasági előnyök nyilvánvalóak: a nyílt forráskódú szoftverek átláthatóságot, kiváló alkalmazkodóképességet (finomhangolást), drasztikusan csökkentik az üzemeltetési költségeket (mivel nincsenek használatalapú tokendíjak), és mindenekelőtt teljesen megszüntetik a szállítófüggőség kockázatát.

Az olyan nagy teljesítményű, nyílt forráskódú modellek létezése, mint a Meta Llama 3-a és a Mistral (egy párizsi székhelyű európai vállalat) modelljei, stratégiai szempontból áttörést jelentenek. A teljesítmény-referenciák azt mutatják, hogy a Llama 3 kiemelkedően teljesít az összetett érvelési folyamatokban, a többfordulós párbeszédekben és a multimodális képességekben (szöveg és kép). A Mistral modellcsalád ezzel szemben a hatékonyság, az alacsony késleltetés és a költséghatékony testreszabhatóság szempontjából optimalizált, így ideális az agilis vagy peremhálózati számítástechnikai környezetben való használatra.

Ezek a modellek azonban csupán a „motorok”. Ahhoz, hogy hatékonyan működjenek ipari méretekben, nyílt MLOps (Machine Learning Operations) platformokra van szükség. Az olyan rendszerek, mint a Kubeflow, amely a de facto iparági szabvány Kubernetes-re épül, kulcsfontosságúak a teljes életciklus – a betanítástól és finomhangolástól a telepítésig és a monitorozásig – saját infrastruktúrán történő, skálázható, hordozható és automatizált kezeléséhez.

Ezeknek a hatékony, nyílt forráskódú rendszereknek (modell + platform) a létezése megoldja az európai ipar stratégiai trilemmáját. Korábban egy német vállalat lehetetlen választással nézett szembe: (A) drága, saját fejlesztésű amerikai modelleket használjon, amelyek magas teljes birtoklási költséggel (TCO), a szállítófüggőség kockázatával és a mesterséges intelligencia törvénynek való megfelelési problémákkal járnak, vagy (B) kevésbé versenyképes, saját fejlesztésű modellekre támaszkodjon.

A nyílt forráskódú forradalomnak köszönhetően egy vállalat most egy harmadik, szuverén utat is választhat: világszínvonalú modellt (pl. Llama 3 vagy Mistral) futtathat saját (a TCO-elemzés szerint gazdaságilag jobb) helyszíni infrastruktúráján, amelyet egy nyílt platform (például a Kubeflow) kezel, és amely interoperábilis (a Gaia-X szabványok szerint), valamint teljes mértékben auditálható és átlátható (az AI Act szerint). A stratégiai döntés az „AWS, Azure vagy GCP?” kérdésről a következő kérdésre helyeződik át: „A Mistralt használjuk hatékony peremhálózati alkalmazásokhoz, vagy a Llama 3-at az összetett back-office folyamatokhoz a saját Kubeflow-alapú platformunkon?”

Alkalmas:

• Le Chat by Mistral AI – Európa válasza a ChatGPT-re: Ez a mesterséges intelligencia által fejlesztett asszisztens jelentősen gyorsabb és biztonságosabb!

Az emberi szűk keresztmetszet: Németország kettős készségek válsága

A szuverén MI-stratégia technológiai és gazdasági érvei robusztusak. Az architektúra (nyílt forráskódú, helyszíni) elérhető és pénzügyileg jobb. A szabályozási szükségszerűség (MI-törvény) fennáll. A stratégia megvalósítása azonban egy utolsó, kritikus szűk keresztmetszet miatt kudarcot vall: az emberi tőke. Az IT-szakemberek és általában a digitális szakemberek tartós hiánya a mesterséges intelligencia elterjedésének és a digitális átalakulásnak a fő akadálya Németországban.

A mesterséges intelligencia szakértők munkaerőpiaca rendkívül ingatag. A PwC adatai azt mutatják, hogy a mesterséges intelligenciával kapcsolatos álláshirdetések száma Németországban a 2022-es 197 000-es csúcs után 2024-re 147 000-re csökkent. Ez a csökkenés nem a feszültségek enyhülésének jele, hanem inkább stratégiai dezorientációra utal. Szorosan összefügg azzal az időszakkal, amikor a vállalatok a kezdeti felhajtási hullámot (2022) követően felismerték a megtérülési paradoxon (2023) és az infrastrukturális akadályok (2024) valóságát. Az adattudósokat pánikszerűen vették fel, a produktív felhasználásukhoz szükséges infrastruktúra vagy stratégia nélkül.

A valódi probléma nem a vezető kutatók hiánya, hanem egy tágabb „kompetenciahiány”. A magas fizetésű MI-szakértők felvétele kevéssé hasznos, ha a munkaerő többi tagja nem képes alkalmazni az új folyamatokat vagy kommunikálni a rendszerekkel. Egy tanulmány megerősíti ezt az eltérést: Míg az alkalmazottak 64 százaléka érdeklődik a MI-képzés iránt, sok vállalatnak hiányoznak a konkrét programok és stratégiák a megvalósításhoz.

Ez a kettős szűkösség – a szakemberek hiánya és a széleskörű mesterséges intelligencia szakértelem hiánya – a kevés rendelkezésre álló tehetség személyzeti költségeit extrém szintre emeli. A 2025-ös németországi fizetések tükrözik ezt a szűkösséget. Egy mesterséges intelligencia szakember átlagosan 86 658 és 89 759 euró között keres Németországban. A tapasztalt szakemberek (vezető beosztású, 6-10 éves tapasztalattal rendelkező) fizetési sávjai jól szemléltetik ezen személyzeti költségek teljes mértékét.

Az alábbi táblázat összefoglalja a kulcsfontosságú mesterséges intelligencia szerepkörök fizetési referenciaértékeit Németországban 2025-ben, különféle piaci adatok elemzése alapján.

Németországi mesterséges intelligencia szakemberek fizetési referenciaértékei (bruttó éves fizetés, 2025)

Németországi mesterséges intelligencia szakemberek fizetési referenciaértékei (bruttó éves fizetés, 2025) – Kép: Xpert.Digital

2025-re vonatkozóan a mesterséges intelligencia szakemberek fizetési referenciaértékei Németországban (bruttó éves fizetés) a következők: A mesterséges intelligenciára fókuszáló adatkutatók bruttó éves fizetése 55 000–70 000 euró a junior (0–2 év) beosztásúaknál, 70 000–90 000 euró a középszintű (3–5 év) beosztásúaknál és 90 000–120 000 euró a szenior (6–10 év) beosztásúaknál. A gépi tanulási mérnökök 58 000–75 000 eurót keresnek juniorként, 75 000–95 000 eurót középszintűként és 95 000–125 000 eurót szeniorként. A mesterséges intelligencia kutatói 60 000 és 80 000 euró között keresnek a junior szinten, 80 000 és 105 000 euró között a középszinten, és 105 000 és 140 000 euró között a vezető szinten.

Ezek a magas személyzeti költségek szerves részét képezik a teljes birtoklási költség (TCO) számításának, és paradox módon egy újabb erős érvet jelentenek a nyilvános felhő ellen. Gazdaságilag irracionális egy nyolcfős, vezető AI-csapatot alkalmazni, amelynek személyzeti költségei évi körülbelül egymillió euró, majd a termelékenységüket egy felhőplatform változó költségei, technikai korlátai vagy API-késleltetése akadályozza. A drága és szűkös emberi tőke optimalizált, ellenőrzött és költséghatékony (belső) erőforrásokat igényel a maximális érték generálásához.

Átalakulás a gyakorlatban: A német ipari bajnokok (Bosch és Siemens) stratégiái

A felvázolt stratégiai kihívás – a teljes birtoklási költség (TCO), a szuverenitás és a kompetenciaépítés egyensúlyának megteremtésének szükségessége – nem pusztán elméleti. Vezető német ipari vállalatok már aktívan foglalkoznak vele. Az olyan vállalatok stratégiái, mint a Bosch, a Siemens és közös vállalatuk, a BSH Hausgeräte, tervrajzként szolgálnak arra vonatkozóan, hogyan lehet a szuverén mesterséges intelligencia átalakulása a gyakorlatban sikeres.

Ezek a vállalatok hatalmas, hosszú távú tőkeberuházásokat (CapEx) hajtanak végre saját mesterséges intelligencia képességeikbe. A Bosch például bejelentette, hogy 2027 végéig több mint 2,5 milliárd eurót kíván befektetni mesterséges intelligenciába. Ezt a pénzt elsősorban nem felhőszolgáltatások vásárlására fordítják, hanem inkább belső szakértelem fejlesztésére és a mesterséges intelligencia termékeik alapvető alkotóelemévé tételére, lehetővé téve az innovációk gyorsabb átültetését valós üzleti alkalmazásokba.

Ezen bajnokok stratégiája nem egy belső termelékenységi alkalmazásra összpontosít, hanem inkább a „beágyazott mesterséges intelligenciára” vagy „edge AI-ra” – a mesterséges intelligencia közvetlen integrálására a termékbe az ügyfélérték növelése érdekében. A Bosch és a BSH példája ezt illusztrálja:

• A Bosch 8-as sorozatú sütő mesterséges intelligenciát használ, hogy automatikusan felismerjen több mint 80 ételt, és beállítsa az optimális főzési módot és hőmérsékletet.
• A „Bosch Revol” intelligens gyerekágy mesterséges intelligencia segítségével figyeli a gyermek létfontosságú funkcióit, például a pulzusszámot és a légzésszámot, és rendellenességek esetén figyelmezteti a szülőket.
• A mesterséges intelligencia alapú falszkennerek érzékelik a falban lévő tápkábeleket vagy fém merevítőket.

Ezek a használati esetek megbízható, valós idejű következtetést igényelnek közvetlenül az eszközön (a peremhálózaton), stabil internetkapcsolattól függetlenül. Igazolják a decentralizált architektúra technikai szükségességét (amint azt a 2. szakaszban tárgyaltuk), és csak saját fejlesztésű, szuverén képességekbe történő befektetéssel valósíthatók meg.

Technológiai beruházásaikkal párhuzamosan ezek a vállalatok proaktívan kezelik a humánerőforrás szűk keresztmetszetét (9. szakasz) nagyszabású belső képzési kezdeményezések révén. A Siemens 2022-ben indította el a „SiTecSkills Academy” programot. Ez nem pusztán egy belső képzési program, hanem egy nyitott ökoszisztéma, amelynek célja, hogy továbbképzést és továbbképzést biztosítson a teljes munkaerő számára – a termeléstől és a szolgáltatásoktól az értékesítésig –, valamint külső partnerek számára olyan jövőorientált területeken, mint a mesterséges intelligencia, az IoT és a robotika.

A megközelítés mögött meghúzódó filozófiát a BSH (Bosch és Siemens Home Appliances) foglalta össze tömören: A mesterséges intelligenciát nem „kiegészítő modulnak”, hanem „átfogó stratégiánk részének” tekintjük. A cél az, hogy „valódi hozzáadott értéket teremtsünk fogyasztóink számára”, amelynek minden technológiai döntés alárendelődik.

Ezek az iparági bajnokok tehát élő bizonyítékát szolgáltatják elemzésünk központi tézisének: A megtérülési paradoxont ​​(3. szakasz) úgy oldják fel, hogy nem a nem egyértelmű belső megtakarításokban, hanem az ügyfél által finanszírozott új termékfunkciókban keresik az értéket. A teljes birtoklási költséggel (TCO) kapcsolatos érveket (4. szakasz) több milliárd dolláros tőkekiadásokkal igazolják. A készséghiányt (9. szakasz) pedig stratégiai, skálázható belső akadémiákon keresztül kezelik.

Stratégiai kitekintés: Európa útja a mesterséges intelligencia szuverenitása felé 2026-ig

A mesterséges intelligencia 2025-ös európai bevezetésének gazdasági elemzése egyértelmű és sürgős következtetésre vezet. Az európai, és különösen a német gazdaság egy olyan válaszút előtt áll, amelyet számos mély gazdasági és strukturális ellentmondás jellemez.

Először is, veszélyes adaptációs szakadék tátong. Míg a nagyvállalatok konszolidálják mesterséges intelligenciára fordított kiadásaikat, és mélyen integrálódnak a hiperskálázó ökoszisztémákba, a középvállalkozások technológiailag lemaradnak.

Másodszor, a következő technológiai ugrás, az „ügynöki mesterséges intelligencia”, felgyorsítja ezt a szakadékot. Rendkívüli infrastrukturális igényei (különösen a peremhálózatokon) túlterhelik a legtöbb vállalatot, és akut problémamegoldási nyomást teremtenek, közvetlenül a gyors, de saját fejlesztésű megoldásokat kínáló szolgáltatókhoz való kötődésbe sodorva őket.

Harmadszor, sok vállalat „ROI-paradoxonnal” küzd, amit súlyosbít az „árnyék mesterséges intelligencia” jelensége. Jelentős összegeket fektetnek be a technológiába, de nem tudják mérni annak értékét, mert rossz mérőszámokra és gazdaságilag nem optimális infrastrukturális stratégiára támaszkodnak.

A tanulmány adatelemzése kiutat mutat ebből a trilemmából. A „felhőalapú” dogmával ellentétben a teljes birtoklási költség (TCO) elemzés azt mutatja, hogy a szuverén helyszíni vagy hibrid infrastruktúrák gazdaságilag jobbak a generatív mesterséges intelligencia perzisztens, számításigényes munkaterheléseihez – a költségek több mint 50 százalékkal csökkenthetők.

Ezt a gazdaságilag racionális megközelítést most az EU MI-törvényének szabályozási kerete is támogatja. A törvény szigorú, átláthatóságra, auditálhatóságra és naplózásra vonatkozó követelményei, amelyek a GPAI-modellekre vonatkozóan 2025 augusztusában lépnek hatályba, de facto előírásként szolgálnak a nyílt, átlátható és auditálható rendszerekre vonatkozóan – olyan követelményekre, amelyeket a saját fejlesztésű fekete dobozos API-k aligha tudnak teljesíteni.

A stratégiai megoldás technikailag és gazdaságilag is elérhető: nagy teljesítményű, nyílt forráskódú LLM-ek (mint például a Mistral vagy a Llama 3), nyílt MLOps platformok (mint például a Kubeflow) és interoperábilis szabványok (mint például a Gaia-X) kombinációja. Ez az architektúra egyszerre oldja meg a három fő problémát – a teljes birtoklási költséget (TCO), a szállítófüggőséget és az AI Act megfelelőségét.

Ez végérvényesen a technológiáról az emberekre helyezi át a szűk keresztmetszetet. A képzett munkaerő hiánya minden területen és a szakemberek körében is, ami az egekbe szökő bérekben nyilvánul meg, az utolsó és legnagyobb akadály.

A német kkv-k stratégiai tervét olyan iparági bajnokok példázzák, mint a Bosch és a Siemens: A jövő nem a mesterséges intelligencia változó felhőszolgáltatásként történő megvásárlásában rejlik, hanem abban, hogy a mesterséges intelligenciát stratégiai alapkompetenciává építsük ki. Ehhez (1) tőkebefektetésre van szükség egy saját, szuverén és nyílt MI-infrastruktúrába, valamint (2) párhuzamosan hatalmas beruházásokra a saját munkaerő széleskörű képzésébe.

2026-ban az európai ipar globális mesterséges intelligencia versenyében elért sikert nem a felhőszámlák nagysága, hanem a mesterséges intelligencia alapvető termékekbe való integrációjának mélysége és a munkaerő általi átalakulás sebessége fogja mérni.

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

☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német

☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok Önt és csapatomat személyes tanácsadóként.

Felveheti velem a kapcsolatot az itt található kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) . Az e-mail címem: wolfenstein ∂ xpert.digital

Nagyon várom a közös projektünket.

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Úttörő üzletfejlesztés / Marketing / PR / Szakkiállítások

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