Termelékenységi csúszás: A mesterséges intelligencia projektek a vállalatok 95%-a számára nem hoznak mérhető megtérülést, és hogyan (kell) elkerülniük ezt

Fontos tudni! A mesterséges intelligencia paradoxona: Miért vész kárba a vállalatokba fektetett milliárdos összeg?

A generatív mesterséges intelligenciába történő, példátlanul nagy, 30-40 milliárd dolláros befektetések ellenére a vállalatok 95 százaléka nem tapasztal mérhető megtérülést. Ez a kijózanító értékelés, amelyet egy 2025-ös átfogó MIT-tanulmány tárt fel, rávilágít a várakozások és a valóság közötti drámai szakadékra. Miközben a technológia naponta szerepel a címlapokon, és a jövőbeli életképesség kulcsaként ünneplik, a vállalatok túlnyomó többsége nem képes valódi értéket teremteni mesterséges intelligencia kezdeményezéseiből.

A GenAI-szakadék: Láthatatlan szakadék a gazdaságban

A Massachusetts Institute of Technology alkotta meg a „GenAI gap” kifejezést erre a jelenségre – mély szakadék tátong a mesterséges intelligenciából profitáló kevés vállalat és a túlnyomó többség között, amelyek végtelen kísérleti fázisokban ragadtak. Ez a szakadék nem technikai problémaként, hanem messzemenő következményekkel járó szervezeti kudarcként nyilvánul meg.

A számok magukért beszélnek: az integrált mesterséges intelligencia kísérleti projekteknek mindössze öt százaléka termel mérhető értéket, míg a fennmaradó 95 százalék nem mutat hatást az eredménykimutatásra. Ez az eltérés annál is figyelemreméltóbb, tekintve, hogy a fogyasztói eszközök, mint például a ChatGPT és a Microsoft Copilot, magas alkalmazási arányt mutatnak. A szervezetek körülbelül 80 százaléka teszteli ezeket a platformokat, és közel 40 százalékuk már bevezette őket.

A kutatás eredményei több mint 300 nyilvános MI-bevezetés szisztematikus elemzésén és 153, különböző iparágakból származó vezetővel készített strukturált interjúkon alapulnak. A 2025 januárja és júniusa között végzett tanulmány a GenAI-szakadék négy jellemző mintázatát tárja fel: a nyolc kulcsfontosságú ágazatból csak kettőben tapasztalható korlátozott zavar, a vállalati paradoxon magas kísérleti aktivitással, de alacsony skálázással, a látható funkciókat előnyben részesítő befektetési torzítás, valamint a külső partnerségek megvalósítási előnye a belső fejlesztéssel szemben.

Workslop: A mesterséges intelligencia által termelt termelékenység rejtett mérge

A kutatás által azonosított egyik különösen káros jelenség a „Workslop” – a „munka” és a „pocsékolás” szavak összevonásával –, amely mesterséges intelligencia által generált, felszínesen professzionálisnak tűnő, de közelebbről megvizsgálva hiányos és használhatatlan munka. Ez a látszólag kidolgozott, de lényegtelen munka a terhet az alkotóról a befogadóra helyezi át, így ahelyett, hogy csökkentené, növeli az összmunkaterhelést.

A Workslop hatása jelentős: a megkérdezett több mint 1150 teljes munkaidős amerikai alkalmazott 40 százaléka számolt be arról, hogy az elmúlt hónapban ilyen tartalmat kapott. Az alkalmazottak becslése szerint a kapott munkadokumentumok átlagosan 15,4 százaléka tartozik ebbe a kategóriába. A professzionális szolgáltatások és a technológiai szektor különösen érintett, ezekben az iparágakban az átlagosnál gyakrabban fordul elő a jelenség.

A pénzügyi költségek jelentősek: minden Workslop-incidens átlagosan havi 186 dollárba kerül a vállalatoknak alkalmazottanként. Egy 10 000 alkalmazottat foglalkoztató szervezet esetében ez évi több mint 9 millió dolláros termelékenységkiesést jelent. De a társadalmi és érzelmi költségek potenciálisan még súlyosabbak. A címzettek 53 százaléka számolt be bosszúságról, 38 százalékuk zavartságról, 22 százalékuk pedig sértőnek találja a tartalmat.

A kollégák közötti bizalom jelentősen romlik: A címzettek nagyjából fele kevésbé kreatívnak, rátermettnek és megbízhatónak tartja azokat a kollégákat, akik Workslopot küldenek. 42 százalékuk kevésbé megbízhatónak, 37 százalékuk pedig kevésbé intelligensnek tartja őket. Az érintettek egyharmada a jövőben inkább kevesebbet dolgozna együtt ilyen kollégákkal. A munkakapcsolatok ilyen mértékű erodálódása veszélyezteti az együttműködés kritikus elemeit, amelyek elengedhetetlenek a mesterséges intelligencia sikeres adaptálásához és a változásmenedzsmenthez.

A strukturális tanulási szakadék: Miért buknak meg a vállalatok?

A központi probléma nem magában a technológiában rejlik, hanem egy alapvető tanulási hiányosságban, amely mind a mesterséges intelligencia rendszereket, mind a szervezeteket érinti. A jelenlegi generatív mesterséges intelligencia rendszerek nem képesek tartósan tárolni a visszajelzéseket, alkalmazkodni a szervezeti kontextusokhoz, és folyamatosan javítani a teljesítményüket. Ezek a korlátok oda vezetnek, hogy még azok a szakemberek is, akik a ChatGPT-t naponta használják a személyes életükben, elutasítják vállalataik belső mesterséges intelligencia implementációit.

Különösen szembetűnő példa egy ügyvéd esete, aki arról számolt be, hogy cégének 50 000 dolláros szerződéselemző eszköze következetesen alulteljesítette a 20 dolláros ChatGPT-előfizetését. Ez az eltérés rávilágít arra a paradoxonra, hogy a fogyasztói eszközök gyakran jobb eredményeket hoznak, mint a drága vállalati megoldások, annak ellenére, hogy mindkettő hasonló modelleken alapul.

A vállalati mesterséges intelligencia alábecsült gyengesége – és hogyan előzik meg a fogyasztói eszközök

Az olcsó fogyasztói MI-eszközök, mint például a ChatGPT, feltűnő fölénye a drága vállalati megoldásokkal szemben számos konkrét oknak tulajdonítható. A fő probléma az, hogy bár a vállalati MI-rendszerek rendkívül specializáltak és drágák, gyakran a felhasználók kulcsfontosságú igényeinek vagy a modellek dinamikus fejlődésének figyelembevétele nélkül fejlesztik őket. A fogyasztói eszközök gyakran rugalmasabbak, intuitívabbak és jobban optimalizáltak több millió felhasználói interakció révén. A vállalati rendszereket ezzel szemben korlátozzák az összetett integrációk, az adatsilók és a merev munkafolyamatok, és gyakran nem képesek tartósan tárolni a visszajelzéseket.

A kulcsfontosságú probléma az alkalmazkodóképesség hiánya: a vállalati megoldásokat egyszer vezetik be, majd csak lassan fejlesztik tovább, míg a fogyasztói MI-eszközöket folyamatosan képzik a felhasználói visszajelzések és az aktuális ismeretek alapján. A ChatGPT segítségével a felhasználók közvetlenül a párbeszédben tehetnek fel kérdéseket, változtathatják a bemeneteiket, és azonnal optimalizált eredményt kaphatnak. Sok vállalati megoldás ezzel szemben erősen űrlap-alapú, és előre definiált, gyakran elavult szövegmodulokat használ – így nagyon rugalmatlanok és nem túl reszponzívak.

Ehhez jön még a magas integrációs és adminisztrációs munka: A drága megoldásokat hozzá kell igazítani a vállalati folyamatokhoz, az adatvédelmi irányelvekhez és a felhasználói felületekhez, és a túl sok szisztematikus korlátozás miatt már nem tudnak lépést tartani a fogyasztói ajánlatok innovációs sebességével. Különösen az olyan speciális feladatoknál, mint a szerződéselemzés, az általános modellek gyakran még hatékonyabbak, mivel szélesebb körű ismereteket fednek le, és a felhasználók közvetlenül vezérelhetik őket a jobb promptok révén. Az egyedi vállalati mesterséges intelligencia gyakran nem rendelkezik érdemi adatbázissal, és nem képes önállóan bővíteni a kontextusát és tanulni.

Ennek eredményeként mindezek a szempontok paradox helyzethez vezetnek: Bár nagy összegeket költenek látszólag testreszabott vállalati mesterséges intelligenciára, eredményei gyakran kevésbé relevánsak, praktikusak vagy pontosak, mint az olcsóbb, rugalmas fogyasztói megoldásoké, amelyek közvetlenül és kitérők nélkül adaptálhatók a felhasználók konkrét igényeihez.

A mainstream mesterséges intelligencia eszközök láthatatlan korlátai

A fogyasztói MI-eszközök általában szélesebb körű témákra és általános feladatokra vannak optimalizálva. Az általuk használt betanítási adatok általában nyilvánosan elérhető forrásokból, például az internetről, nyilvános szövegekből és mindennapi példákból származnak. Ez különösen hatékonysá teszi őket gyakori kérdések, általános szövegek vagy szabványos folyamatok – például marketingszövegek készítése, e-mailek megválaszolása vagy egyszerű rutinfeladatok automatizálása – esetén.

Minél speciálisabbak azonban a követelmények, annál általánosabb a fogyasztói mesterséges intelligencia. Amint iparágspecifikus vagy üzleti szempontból kritikus feladatokról van szó, ezek az eszközök általában nem rendelkeznek a szükséges részletes információkkal, témaspecifikus adatokkal vagy speciális képzéssel. Az olyan feladatok, mint az összetett jogi terminológiát alkalmazó szerződéselemzések, a műszaki jelentések vagy a B2B szektorban a nagymértékben individualizált folyamatok, gyakran nem automatizálhatók érdemi módon, mivel a mesterséges intelligencia nem ismeri a releváns kontextusokat, vagy nem tudja megbízhatóan értelmezni azokat.

Ez leginkább a magasan specializált iparágakban és az egyedi, vállalatspecifikus követelmények esetén nyilvánvaló. Minél kevesebb információ áll szabadon rendelkezésre – például egy vállalat fő termékéről vagy bizalmas belső folyamatairól –, annál nagyobb a fogyasztói mesterséges intelligencia hibaszázaléka. Ennek eredményeként az ilyen rendszerek helytelen vagy hiányos ajánlásokat tehetnek, és a legrosszabb esetben akár akadályozhatják az üzletileg kritikus folyamatokat, vagy téves ítéletekhez vezethetnek.

A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy a fogyasztói MI-eszközök általában elegendőek a fő feladatokhoz; azonban ezeknek az eszközöknek a hibaszázaléka jelentősen megnő a növekvő specializációval. Azok a vállalatok, amelyek iparágspecifikus ismeretekre, precíz folyamatvalidációra vagy kiterjedt testreszabásra támaszkodnak, ezért hosszú távon profitálnak a saját vállalati megoldásaikból, amelyek specializált adatbázisokkal és testreszabott képzéssel rendelkeznek.

A mesterséges intelligencia skálázásának valódi akadálya nem az intelligenciában rejlik: abban, amikor a rugalmassággal szembeni magas elvárások visszafogják azt

A sikeres mesterséges intelligencia-skálázás akadályai sokrétűek: Első és legfontosabb az új eszközök bevezetésével kapcsolatos vonakodás, ezt követik a modell minőségével kapcsolatos aggodalmak. Különösen érdekes, hogy ezek a minőségi aggályok nem objektív teljesítménybeli hiányosságoknak, hanem inkább a felhasználók fogyasztói eszközök rugalmasságához és válaszidejéhez való hozzászokásának tudhatók be, ami miatt a statikus vállalati eszközöket elégtelennek tartják.

Az üzletileg kritikus feladatok esetében a különbség még hangsúlyosabb: míg a felhasználók 70 százaléka az olyan egyszerű feladatokhoz, mint az e-mailek írása vagy az alapvető elemzések, a mesterséges intelligenciát részesíti előnyben, addig 90 százalékuk az emberi alkalmazottakat részesíti előnyben összetett projektekhez vagy ügyfélszolgálathoz. A választóvonal nem az intelligencia, hanem a memória, az alkalmazkodóképesség és a folyamatos tanulási képességek mentén húzódik.

Az árnyékgazdaság mesterséges intelligencia segítségével: titkos mesterséges intelligencia forradalom a munkahelyeken

A kiábrándító hivatalos MI-kezdeményezések mellett virágzik az „árnyékgazdaság” is, amelyben az alkalmazottak személyes MI-eszközöket használnak munkafeladataikhoz, gyakran az IT-osztály tudta vagy jóváhagyása nélkül. A méretek figyelemre méltóak: Míg a vállalatoknak csak 40 százaléka számolt be arról, hogy hivatalos LLM-előfizetést vásárolt, a megkérdezett vállalatok több mint 90 százalékának alkalmazottai rendszeresen használnak személyes MI-eszközöket szakmai célokra.

Ez a párhuzamos gazdaság egy kulcsfontosságú pontra világít rá: az egyének sikeresen áthidalhatják a GenAI-szakadékot, ha rugalmas, reszponzív eszközökhöz férnek hozzá. Azok a szervezetek, amelyek felismerik és építenek erre a mintára, képviselik a vállalati MI-elterjedés jövőjét. A progresszív vállalatok már elkezdték áthidalni ezt a szakadékot azáltal, hogy tanulnak az árnyékhasználatból, és elemzik, hogy mely személyes eszközök képviselnek értéket, mielőtt vállalati alternatívákat vásárolnának.

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 az Ön átfogó, gondtalan megoldása 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, kész megoldást – gyakran mindössze néhány napon belül.

A legfontosabb előnyök egy pillantásra:

⚡ Gyors megvalósítás: Az ötlettől a használatra kész alkalmazásig napok, nem hónapok alatt. Gyakorlati megoldásokat szállítunk, amelyek azonnal hozzáadott 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.

🎯 Koncentrálj a fő üzleti tevékenységedre: Koncentrálj arra, amiben a legjobb vagy. Mi gondoskodunk a mesterséges intelligencia megoldásod teljes technikai megvalósításáról, üzemeltetéséről és karbantartásáról.

📈 Jövőálló és skálázható: A mesterséges intelligencia veled együtt növekszik. Folyamatos optimalizálást és skálázhatóságot biztosítunk, és rugalmasan igazítjuk a modelleket az új követelményekhez.

Bővebben itt:

• A menedzselt MI-megoldás - Ipari MI-szolgáltatások: A versenyképesség kulcsa a szolgáltatási, ipari és gépészeti szektorokban

A befektetések rossz allokációja: csillogás és pompa a tartalom helyett

A GenAI-rés egy másik kritikus aspektusa a befektetési mintákban is megmutatkozik: a GenAI-költségvetések körülbelül 50 százalékát értékesítési és marketing funkciókra fordítják, annak ellenére, hogy a back-office automatizálás gyakran jobb megtérülést biztosít. Ez az eltérés nem a valódi értéket tükrözi, hanem inkább a mutatók könnyebb elosztását a láthatóbb területekre.

Az értékesítés és a marketing nemcsak láthatóságuk miatt dominálja a költségvetés elosztását, hanem azért is, mert az olyan eredmények, mint a demók mennyisége vagy az e-mailekre adott válaszidők, közvetlenül összhangban vannak az igazgatósági szintű mutatókkal. A jogi, beszerzési és pénzügyi funkciók ezzel szemben finomabb hatékonyságnövekedést kínálnak, mint például a kevesebb szabálysértés, az optimalizált munkafolyamatok vagy a gyorsabb hóvégi zárások – ezek fontos, de nehezen kommunikálható fejlesztések.

Ez a befektetési torzítás állandósítja a GenAI-rést azáltal, hogy az erőforrásokat látható, de gyakran kevésbé transzformatív felhasználási esetek felé irányítja, miközben a back-office funkciókban a legmagasabb megtérülési lehetőségek továbbra is alulfinanszírozottak. Továbbá a társadalmi validáció keresése jobban befolyásolja a vásárlási döntéseket, mint a termékminőség: az ajánlások, a meglévő kapcsolatok és a kockázati tőkebefektetés továbbra is erősebb előrejelzői a vállalati adaptációnak, mint a funkcionalitás vagy a funkciókészlet.

Strukturális különbségek: vállalati mesterséges intelligencia vs. fogyasztói mesterséges intelligencia

A vállalati és a fogyasztói MI közötti alapvető különbségek számos megfigyelt problémát megmagyaráznak. A fogyasztói MI az ügyfélélmény javítására és az egyes felhasználók személyre szabására összpontosít, míg a vállalati MI célja a szervezeti folyamatok optimalizálása, a megfelelés biztosítása és skálázható megoldások nyújtása összetett üzleti igényekre.

A vállalati mesterséges intelligencia mélyreható szakértelmet igényel, és gyakran felügyelt tanulási technikákat alkalmaz a KPI-vezérelt eredmények eléréséhez. Integrálódnia kell komplex informatikai környezetekbe, meg kell felelnie a szabályozási követelményeknek, és robusztus adatbiztonsági intézkedéseket kell alkalmaznia. A fogyasztói mesterséges intelligencia ezzel szemben a könnyű használatot és az azonnali kielégítést helyezi előtérbe, gyakran a biztonság és a megfelelőség rovására.

Ezek a strukturális különbségek magyarázzák, hogy ugyanaz az alapul szolgáló modell miért működik kivételesen jól a fogyasztói alkalmazásokban, de miért vall kudarcot a vállalati környezetben. A vállalati mesterséges intelligenciának nemcsak technikailag kell működnie, hanem integrálódnia kell a meglévő üzleti folyamatokkal, meg kell felelnie az irányítási követelményeknek, és hosszú távú értékteremtést kell mutatnia.

Sikerstratégiák: Hogyan hidalja át az öt százalék a szakadékot

Az a kevés vállalat, amely sikeresen áthidalja a GenAI-szakadékot, egy felismerhető mintát követ. A mesterséges intelligenciával foglalkozó startupokat kevésbé szoftvergyártóként, és inkább üzleti szolgáltatóként kezelik, hasonlóan a tanácsadó cégekhez vagy az üzleti folyamatok kiszervezésével foglalkozó partnerekhez. Ezek a szervezetek mélyreható alkalmazkodást követelnek meg a belső folyamatokhoz és adatokhoz, az eszközöket a modell-benchmarkok helyett működési eredmények alapján értékelik, és a telepítést a korai kudarcokon keresztüli együttes evolúcióként kezelik.

Különösen figyelemre méltó, hogy a külső partnerségek nagyjából kétszer akkora sikerarányt mutatnak, mint a belső fejlesztési erőfeszítések. Míg a stratégiai partnerségek 67 százaléka sikeres telepítést eredményez, a belső fejlesztési erőfeszítéseknek csak 33 százaléka éri el ezt a célt. Ezek a partnerségek gyakran gyorsabb megtérülést, alacsonyabb összköltségeket és jobb összhangot kínálnak az operatív munkafolyamatokkal.

A sikeres vásárlók a központosított laboratóriumok helyett az első vonalbeli vezetőktől származó mesterséges intelligencia kezdeményezéseket azonosítják, felhatalmazva a költségvetési felelősöket és a területi vezetőket a problémák azonosítására, az eszközök értékelésére és a bevezetések lebonyolítására. Ez az alulról felfelé építkező beszerzés, a vezetői elszámoltathatósággal párosulva, felgyorsítja az elterjedést és fenntartja a működőképességet.

Iparágspecifikus átalakulás: A technológia vezet, mások tétovázva követik

A GenAI-szakadék iparági szinten egyértelműen megmutatkozik. A magas beruházások és a széles körű kísérleti tevékenység ellenére a kilenc fő ágazat közül csak kettő – a technológia és a média/telekommunikáció – mutatja a strukturális zavarok egyértelmű jeleit. Az összes többi iparág továbbra is az átalakulás rossz oldalán ragadt.

A technológiai szektorban új kihívók nyerik el piaci részesedésüket, és a munkafolyamatok is átalakulnak. A média és a telekommunikáció a mesterséges intelligencia alapú tartalmak térnyerését és a változó hirdetési dinamikát tapasztalja, bár a már meglévő vállalatok továbbra is növekednek. A professzionális szolgáltatások hatékonyságnövekedést mutatnak, de az ügyfélszolgálat nagyrészt változatlan marad.

A helyzet különösen drámai a hagyományos iparágakban: az energia- és anyagiparban gyakorlatilag semmilyen adaptáció és minimális kísérletezés tapasztalható. A fejlett iparágak a karbantartási kísérletekre korlátozódnak, jelentős ellátási láncbeli változások nélkül. Ez a beruházások és a zavarok közötti eltérés jól mutatja a GenAI makro szintű hiányosságát – széles körű kísérletezés átalakulás nélkül.

A német perspektíva: Különleges kihívások és lehetőségek

A német vállalatok sajátos kihívásokkal néznek szembe a mesterséges intelligencia bevezetése során. A német vállalatoknak mindössze hat százaléka van optimálisan felkészülve a mesterséges intelligenciára, ami csökkenést jelent az előző évhez képest. Nemzetközi összehasonlításban Németország csak a hatodik helyen áll Európában a mesterséges intelligenciára teljesen felkészült vállalatok tekintetében.

Különösen problematikus szempont, hogy a német vezetők 84 százaléka negatív következményektől tart, ha nem tudják megvalósítani mesterséges intelligencia stratégiáikat a következő 18 hónapon belül. Ugyanakkor a német vállalatok háromnegyede semmilyen mesterséges intelligencia irányelvet nem vezetett be. Csupán 40 százalékuk rendelkezik elegendő szakemberrel a mesterséges intelligencia követelményeinek teljesítéséhez.

A német vállalatok előtt álló fő akadályok közé tartozik a szakképzett munkaerő hiánya (34 százalék, szemben a globális 28 százalékkal), a kiberbiztonsági és megfelelési kihívások (33 százalék), valamint az adatinfrastruktúra skálázhatósági kihívásai (25 százalék). A szabályozási bizonytalanságok, a kulturális fenntartások és a technológiával szembeni bizonyos fokú szkepticizmus súlyosbítja ezeket a problémákat.

Mindazonáltal lehetőségek adódnak: a német vállalatok ötvözhetik erősségeiket a pontosság és a minőség terén a mesterséges intelligencia innovációival. Az olyan ágazatokban, mint a gépészet és az autóipar, a mesterséges intelligencia segíthet a folyamatok optimalizálásában és a termékminőség további javításában. Egy specializált mesterséges intelligencia több ezer iteráció után sem fárad el, és a tökéletesség utolsó néhány százalékát is képes kinyerni.

Az ágentikus mesterséges intelligencia: Az evolúció következő szakasza

A tanulási szakadék megoldása az úgynevezett ágentikus mesterséges intelligenciában rejlik – egy olyan rendszerosztályban, amely az alapoktól integrálja a perzisztens memóriát és az iteratív tanulást. A jelenlegi rendszerekkel ellentétben, amelyek minden alkalommal teljes kontextust igényelnek, az ágentikus rendszerek megőrzik a perzisztens emlékeket, tanulnak az interakciókból, és önállóan képesek összetett munkafolyamatokat irányítani.

Az ügyfélszolgálati ügynökökkel, akik teljes körű, teljes körű megkereséseket kezeltek, a pénzügyi feldolgozó ügynökökkel, akik rutin tranzakciókat figyeltek és hagytak jóvá, az értékesítési folyamat ügynökeivel pedig, akik a csatornákon keresztül követték nyomon az elköteleződést, végzett korai vállalati kísérletek azt mutatják, hogy az autonómia és a memória hogyan kezeli az azonosított alapvető hiányosságokat.

Az átmenetet támogató infrastruktúrát olyan keretrendszerek hozzák létre, mint a Model Context Protocol (MCP), az Agent-to-Agent (A2A) és a NANDA, amelyek lehetővé teszik az ágensek interoperabilitását és koordinációját. Ezek a protokollok elősegítik a piaci versenyt és a költséghatékonyságot azáltal, hogy lehetővé teszik a specializált ágensek együttműködését a monolitikus rendszerek megkövetelése helyett.

Gyakorlati megoldások vállalatok számára

A GenAI-szakadék áthidalására törekvő vállalatoknak több stratégiát kell követniük. Először is, kulcsfontosságú a megkülönböztetés nélküli utasítások elkerülése: amikor a vezetők mindenhol és mindenkor a mesterséges intelligencia mellett érvelnek, a technológia alkalmazásának ítélőképességének hiányát modellezik. A GenAI nem alkalmas minden feladatra, és nem tud gondolatokat olvasni.

A munkavállalók gondolkodásmódja kulcsfontosságú szerepet játszik: A kutatások azt mutatják, hogy a magas szintű felhatalmazással és optimizmussal rendelkező munkavállalók – az úgynevezett „pilóták” – 75 százalékkal gyakrabban használják a GenAI-t a munkahelyükön, mint az alacsony felhatalmazással és optimizmussal rendelkező „utasok”. A pilóták céltudatosan használják a mesterséges intelligenciát céljaik eléréséhez és kreativitásuk fokozásához, míg az utasok nagyobb valószínűséggel használják a mesterséges intelligenciát a munka elkerülésére.

Különös hangsúlyt kell fektetni az együttműködésre való összpontosításra. A sikeres mesterséges intelligencia által végzett munkához szükséges feladatok közül sok – például a kérdések adása, a visszajelzés nyújtása, a kontextus leírása – együttműködésen alapuló. A mai munka egyre inkább együttműködést igényel, nemcsak emberekkel, hanem a mesterséges intelligenciával is. A Workslop kiváló példa az MI által bevezetett új együttműködési dinamikára, amely inkább akadályozza, mintsem fokozza a termelékenységet.

Szervezeti sikertényezők és változásmenedzsment

A sikeres mesterséges intelligencia bevezetése speciális szervezeti felépítést igényel. A legsikeresebb vállalatok decentralizálják a megvalósítási hatáskört, miközben fenntartják az elszámoltathatóságot. Felhatalmazzák az első vonalbeli vezetőket és a területi szakértőket a használati esetek azonosítására és az eszközök értékelésére, ahelyett, hogy kizárólag a központosított mesterséges intelligencia funkciókra támaszkodnának.

Különösen fontos tanulni az árnyékgazdaságból, az AI-ból. A legerősebb vállalati telepítések közül sok kiemelt felhasználókkal kezdődött – olyan alkalmazottakkal, akik már kísérleteztek olyan eszközökkel, mint a ChatGPT vagy a Claude a személyes termelékenység növelése érdekében. Ezek a „prosumerek” ösztönösen megértik a GenAI képességeit és korlátait, és a belsőleg jóváhagyott megoldások korai bajnokaivá válnak.

A siker mérése és kommunikálása új megközelítéseket igényel. Míg a hagyományos szoftvermutatók a funkcionalitásra és a felhasználói elfogadásra összpontosítanak, a vállalati mesterséges intelligenciát az üzleti eredmények és a folyamatok fejlesztése alapján kell értékelni. A vállalatoknak meg kell tanulniuk számszerűsíteni és kommunikálni a finom, de fontos fejlesztéseket, például a kevesebb megfelelőségi szabálysértést vagy a felgyorsult munkafolyamatokat.

A lehetőségek záróablaka

A GenAI-szakadék áthidalására szolgáló időszak gyorsan zárul. A vállalkozások egyre inkább olyan rendszereket igényelnek, amelyek idővel alkalmazkodnak. A Microsoft 365 Copilot és a Dynamics 365 már integrálja az állandó memóriát és a visszacsatolási hurkokat. Az OpenAI ChatGPT memória bétaverziója hasonló elvárásokat jelez az általános célú eszközökkel szemben.

Azok a startupok, amelyek gyorsan cselekszenek e szakadék áthidalására adaptív ágensek fejlesztésével, amelyek tanulnak a visszajelzésekből, a használatból és az eredményekből, tartós termékréseket hozhatnak létre mind az adatok, mind az integrációs mélység révén. A lehetőségek ablaka szűk: számos iparágban már folyamatban vannak kísérleti projektek. Az elkövetkező negyedévekben számos vállalat olyan szállítói kapcsolatokat fog kialakítani, amelyeket gyakorlatilag lehetetlen lesz kibogozni.

Azok a szervezetek, amelyek az adataikból, munkafolyamataiból és visszajelzéseiből tanulnak, havonta növekvő átállási költségeket okoznak. Egy 5 milliárd dolláros pénzügyi szolgáltató cég informatikai igazgatója tömören fogalmazott: „Jelenleg öt különböző GenAI-megoldást értékelünk, de amelyik rendszer a legjobban tanul és a legjobban alkalmazkodik az adott folyamatainkhoz, az nyeri meg végső soron az üzletünket. Miután időt fektettünk abba, hogy egy rendszert betanítsunk a munkafolyamataink megértésére, az átállási költségek megfizethetetlenné válnak.”.

A GenAI-szakadék valós és mély, de nem leküzdhetetlen. Azok a vállalatok, amelyek megértik a mögöttes okokat – a tanulási szakadékot, a szervezeti tervezési kihívásokat és a befektetési torzításokat – és ennek megfelelően cselekszenek, valóban kiaknázhatják a mesterséges intelligencia átalakító erejét. A cselekvésre rendelkezésre álló idő azonban korlátozott, és a várakozás költségei exponenciálisan emelkednek.

☑️ 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

☑️ A mesterséges intelligencia stratégiájának létrehozása vagy átalakítása

☑️ Úttörő üzletfejlesztés

Globális iparági és gazdasági 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