Megjelent: 2025. szeptember 27. / Frissítve: 2025. szeptember 27. – Szerző: Konrad Wolfenstein
Unframevállalati mesterséges intelligencia trendjelentése: A kísérlettől (2024-re) a nélkülözhetetlen üzleti eszközig (2025-től)
„A kísérletezés ideje lejárt”: Unframevállalati mesterséges intelligencia trendjelentése bemutatja a mesterséges intelligencia új érettségi szintjét a vállalatokban.
Meglepő úttörők és új akadályok: Unframevállalati mesterséges intelligencia trendjelentésének legfontosabb megállapításai
A mesterséges intelligencia üzleti környezete drámaian megváltozott. Ami 2024-ben még kísérleti terület volt, az 2025-re nélkülözhetetlen üzleti eszközzé válik. A szabályozott iparágak váratlanul átveszik a vezetést, miközben a hagyományos akadályokat új kihívások váltják fel. Ez az átalakulás fordulópontot jelent a szervezetek működésében, döntéshozatalában és értékteremtésében.
Az átmenet a végrehajtói szintről az operatív szintre
Hosszú ideig a mesterséges intelligencia stratégiákkal kapcsolatos döntéshozatal kizárólag a főnök hatáskörébe tartozott. 2024-re a mesterséges intelligencia bevezetéséről kizárólag a több mint 5000 alkalmazottat foglalkoztató nagyvállalatok vezetői tárgyaltak. Ez az exkluzív kör jelentősen kibővült. Ma, míg a mesterséges intelligenciával kapcsolatos döntéshozók 65 százaléka továbbra is vezető pozícióban van, az osztályvezetők és az operatív vezetők egyre nagyobb arányban vesznek részt a mesterséges intelligencia stratégia alakításában.
Ez a fejlemény alapvető változást jelez a szervezeti struktúrában. A mesterséges intelligencia a felülről lefelé irányuló innovációs kezdeményezésből a vezetés minden szintjén beágyazott felelősséggé alakul át. A technológiát már nem tekintik elszigetelt eszköznek, hanem az üzleti folyamatok szerves részének tekintik. A mesterséges intelligencia alapú döntéshozatal demokratizálódása szélesebb körű szervezeti elkötelezettséghez vezet, és felgyorsítja a megvalósítást a különböző üzleti területeken.
Ennek a változásnak a hatása a mesterséges intelligencia projektek gyakorlati megvalósításában is megmutatkozik. Míg a múltban a mesterséges intelligencia kezdeményezések gyakran elszigetelt innovációs laboratóriumokban születtek, ma már közvetlenül az operatív üzleti egységeken belül fejlesztik és valósítják meg őket. A gyakorlati alkalmazáshoz való közelség reálisabb elvárásokhoz és célzottabb megoldásokhoz vezet.
Szabályozott iparágak, mint a mesterséges intelligencia forradalmának úttörői
Az egyik legmeglepőbb fejlemény a szabályozott iparágak vezető szerepe a mesterséges intelligencia bevezetésében. Míg 2024-ben kiegyensúlyozott volt a megoszlás a telekommunikáció, a technológia, a pénzügy, az egészségügy és a gyártás között, ma a pénzügyi szolgáltatások dominálnak a mesterséges intelligencia bevezetésében 27 százalékkal, az egészségügy 21 százalékkal, a biztosítás pedig 18 százalékkal.
Ez a változás ellentmond annak a széles körben elterjedt feltételezésnek, hogy a szigorú megfelelési követelmények akadályozzák a mesterséges intelligencia elterjedését. Ehelyett ezek az iparágak aktívan használják a mesterséges intelligenciát a csalásmegelőzésre, a kockázatmodellezésre és a betegellátás optimalizálására. A magas tétek és a szigorú megfelelési előírások ezekben az ágazatokban paradox módon felgyorsítják az elterjedést, mivel a mesterséges intelligencia rendszerek pontosságot és nyomon követhetőséget kínálnak, amelyek különösen értékesek a szabályozott környezetben.
A pénzügyi szektorban a mesterséges intelligencia forradalmasítja az ügyfélkapcsolatokat a 360 fokos ügyfél-elemzés és az automatizált megfelelőség-ellenőrzés révén. A bankok a mesterséges intelligenciát az „ismerd meg az ügyfeledet” eljárásokhoz és a pénzmosás elleni monitorozáshoz használják, ami nemcsak a szabályozási követelményeknek való megfelelésben segít nekik, hanem a működési hatékonyság növelésében is. A befektetői jelentések automatizálása jelentősen felgyorsítja a folyamatokat és csökkenti az emberi hibákat.
Az egészségügy a mesterséges intelligenciát használja az egységes tudásfeltáráshoz a tudományos, szabályozási és kereskedelmi tartalmakban. Az intelligens terepi és orvosi menedzsment optimalizálja a betegellátást, míg az automatizált üzleti tervezés és ajánlattétel egyszerűsíti az adminisztratív folyamatokat. Ezek az alkalmazások azt mutatják be, hogy a mesterséges intelligencia nemcsak a szigorúan szabályozott környezetekben biztosítja a megfelelést, hanem aktívan hozzájárul a szolgáltatás minőségének javításához is.
A biztosítótársaságok nagymértékben fordulnak az automatizált kárigény-feldolgozás és a csalásészlelés felé. A dinamikus kockázatértékelés és az ügyfél-elvándorlás, valamint a kárigény-trendek prediktív elemzése lehetővé teszi a biztosítók számára, hogy proaktívak legyenek a reaktív helyett. Ezek az alkalmazások bemutatják, hogyan alakítja át a mesterséges intelligencia a hagyományos üzleti modelleket és hogyan tár fel új értékforrásokat.
Az érettségi ugrás a felfedezéstől a skálázásig
A mesterséges intelligencia érettségi görbéje jelentős előrelépést mutat a vállalati környezetben. A feltárási fázisban lévő vállalatok aránya drámaian csökkent a korábbi szintről, mindössze 19 százalékra, míg a skálázási fázisban lévő vállalatok aránya lenyűgöző 36 százalékra nőtt. A vállalatoknak azonban csak 16 százaléka integrálta teljes mértékben a mesterséges intelligenciát az üzleti folyamataiba.
Ez a felfedezési csökkenés az úgynevezett innovációs színháztól való eltávolodást tükrözi. A vállalatok a puszta kísérletezésen túl a fenntartható, megismételhető üzleti érték felé haladnak. A viszonylag alacsony, 16 százalékos teljes integrációs arány azonban rávilágít a sikeres kísérleti projektekről a vállalati szintű megvalósításra való áttérés növekvő kihívásaira.
A skálázási fázis olyan sajátos kihívásokat támaszt, amelyek eltérnek a kezdeti megvalósítási akadályoktól. A vállalatoknak összetett integrációs problémákat kell megoldaniuk, változáskezelési folyamatokat kell kezelniük, és biztosítaniuk kell, hogy a mesterséges intelligencia rendszerei összhangban legyenek a meglévő munkafolyamatokkal és vállalati kultúrával. Ez a fázis nemcsak technikai szakértelmet igényel, hanem szervezeti átalakulást és kulturális változást is.
A teljesen integrált vállalatok korlátozott aránya azt mutatja, hogy a mesterséges intelligencia átalakulása egy hosszú távú folyamat, amely messze túlmutat a puszta technológiai megvalósításon. A sikeres teljes integráció alapvetően felülvizsgált üzleti folyamatokat, új munkavállalói készségeket és gyakran a szervezeti vezetés strukturális változásait igényli.
A megvalósítási akadályok eltolódása
A mesterséges intelligencia skálázásának akadályai alapvetően megváltoztak kevesebb mint egy év alatt. Míg 2024-ben a magas költségek, a biztonság és a megfelelőség, valamint az integráció voltak a fő kihívások, 2025-ben az adatminőség és a rendelkezésre állás dominálta az idő felső 55 százalékát, ezt követte a biztonság, a megfelelőség és az integráció.
Ez a változás jelentős, mivel a költségvetés már nem az elsődleges akadály. A csapatok most a megbízható adatokkal és az ökoszisztéma-integrációval kapcsolatos kérdésekkel küzdenek. Az a felismerés, hogy a mesterséges intelligencia modelljei csak annyira erősek, mint a belőlük táplált adatok, fájdalmasan egyértelművé válik nagy léptékben. A vállalatok kezdik felismerni, hogy a mesterséges intelligencia sikeres megvalósításához szilárd adatalapú stratégiára van szükség.
Az adatminőségi problémák különböző dimenziókban jelentkeznek. Az adatsiló-problémák megakadályozzák az információk következetes felhasználását a részlegek határain átnyúlóan. Az inkonzisztens adatformátumok és a hiányos adatkészletek megbízhatatlan mesterséges intelligencia-kimenetekhez vezetnek. Az adatok hatalmas mennyisége túlterheli a meglévő feldolgozási kapacitásokat, és új infrastrukturális megközelítéseket igényel.
A megfelelés és az integráció továbbra is kulcsfontosságú kihívások, de jelentőségük az adatproblémák kontextusában megváltozott. A megfelelési követelmények ma már nemcsak magát a mesterséges intelligencia alkalmazást, hanem a teljes adatfeldolgozási láncot is érintik. Az integráció már nem egyszerűen a mesterséges intelligencia rendszerek technikai összekapcsolását jelenti, hanem azok zökkenőmentes beágyazását az adatvezérelt üzleti folyamatokba.
Döntési intelligencia, mint stratégiai prioritás
Az egyik legszembetűnőbb fejlemény a döntési intelligencia megjelenése, mint a vállalati mesterséges intelligencia meghatározó prioritása. A vállalatok 66 százaléka a termelékenységet és a tudáshoz való hozzáférést jelöli meg legfontosabb fókuszként. Míg az ügyfélélmény és a hatékonyság továbbra is fontos, a hangsúly a hozzáférhetőbb és cselekvésorientáltabb információfelhasználás felé helyeződött át.
Ez a változás azt a növekvő felismerést tükrözi, hogy a mesterséges intelligencia valódi ereje abban rejlik, hogy segít a szervezeteknek gyorsabban látni, megérteni és dönteni, ahelyett, hogy egyszerűen automatizálnák az ismerős folyamatokat. A döntési intelligencia a strukturálatlan bemeneti adatokat, például a táblázatokat, pénzügyi jelentéseket, PDF-eket és szerződéseket hasznosítható információkká alakítja.
Az átalakulást előmozdító eszközök sokrétűek és összekapcsolódnak. A vállalatok a megfigyelhetőségbe fektetnek be fejlett jelentéskészítés, üzleti intelligencia és elemzés révén. Az igény szerinti tudást a vállalati szintű keresés teszi lehetővé, amely egyesíti az adatsilókat. A kinyerés és az absztrakció a strukturálatlan információkat gyakorlatban hasznosítható információkká alakítja.
Továbbá az automatizálás és a mesterséges intelligencia ágensei lehetővé teszik, hogy ezeket az információkat munkafolyamatokká alakítsák, támogatva az időben történő döntéseket és a hatékony cselekvést. A technológiák rétegződése egy átfogó ökoszisztémát hoz létre az intelligens döntéshozatalhoz, amely túlmutat a hagyományos elemzésen.
Töltse le Unframe 2025-ös vállalati mesterséges intelligencia trendjelentését
Töltse le Unframe 2025-ös vállalati mesterséges intelligencia trendjelentését
Kattints ide a letöltéshez:
Hibrid MI-stratégiák: A gyors és biztonságos skálázás kulcsa
A használati esetek fejlesztése
A mesterséges intelligencia használati eseteinek fejlődése jelentős eltolódást mutat a speciális műszaki területektől a tágabb vállalati alkalmazások felé. Míg 2024-ben az informatikai műveletek, az ügyfélélmény és a biztonság dominálta a legnagyobb hatású használati eseteket, 2025-re a használat szélesebb körben megoszlik majd a vállalati keresés, a döntéstámogatás és az ügyfélkapcsolati eszközök között.
Ez a fejlemény azt jelzi, hogy a mesterséges intelligencia már nem korlátozódik a műszaki csapatokra, hanem mindennapi eszközzé válik, amely minden részleg számára elérhető. A mesterséges intelligencia használatának demokratizálódása természetesebb integrációt eredményez a meglévő munkafolyamatokba, és csökkenti az alkalmazás akadályait.
A döntéstámogató rendszerek felé való elmozdulás a döntési intelligencia növekvő fontosságát tükrözi. A vállalatok felismerik, hogy a mesterséges intelligencia nemcsak a folyamatokat automatizálhatja, hanem javíthatja a stratégiai döntések minőségét és sebességét is. Ezek a használati esetek gyakran közvetlenebb hatással vannak az üzleti eredményekre, mint pusztán a hatékonyságnövekedés.
Az ügyfélkapcsolati eszközök kihasználják a mesterséges intelligencia azon képességét, hogy személyre szabott élményeket teremtsenek nagy léptékben. Ezek az alkalmazások túlmutatnak az egyszerű chatbotokon, és intelligens ajánlórendszereket, prediktív ügyfélszolgálatot és dinamikus tartalom-testreszabást tartalmaznak. Az ügyfél-elégedettségre és -hűségre gyakorolt hatás mérhető, és közvetlenül összefügg az üzleti eredményekkel.
Vásárlási kritériumok időbeli változása
A mesterséges intelligencia beszerzési döntéseinek kritériumai jelentősen megváltoztak, tükrözve a piac növekvő érettségét. Míg 2024-ben a megvalósítás sebessége volt a legfontosabb prioritás, ezt követte az alkalmazkodóképesség és az integrációk, 2025-re a meglévő technológiai rendszerrel való kompatibilitás megelőzte a sebességet.
Ez a változás a vállalkozások fejlődését jelzi. Mivel a mesterséges intelligencia beépül a kritikus műveletekbe, a szervezetek a zökkenőmentes interoperabilitást részesítik előnyben a gyors telepítéssel szemben. Míg a költséghatékonyság továbbra is kiemelkedő fontosságú, a sebesség és a technológiai kompatibilitás kulcsfontosságú tényezőkké vált.
A kompatibilitás prioritása a mesterséges intelligencia bevezetésével kapcsolatos gyakorlati tapasztalatokat tükrözi. A vállalatok megtanulták, hogy az elszigetelt mesterséges intelligencia megoldások, amelyek nem integrálódnak jól a meglévő rendszerekkel, hosszú távon több problémát okoznak, mint amennyit megoldanak. Az interoperabilitásra való összpontosítás a vállalati szintű mesterséges intelligencia bevezetésének összetettségének mélyebb megértését mutatja.
A biztonság és a megfelelőség egyre fontosabbá vált vásárlási kritériumként, még akkor is, ha nem állnak a legfontosabbak között. Ez tükrözi a mesterséges intelligencia területének növekvő szabályozását és annak felismerését, hogy a biztonsági kérdések veszélyeztethetik a teljes mesterséges intelligencia kezdeményezést. A vállalatok olyan megoldásokat keresnek, amelyek a biztonságot és a megfelelőséget szem előtt tartva épülnek fel az alapoktól kezdve.
A hibrid megközelítés, mint domináns stratégia
A hagyományos építés kontra vásárlás vita egy kifinomultabb hibrid megközelítéssé fejlődött. 2025-re a hibrid megközelítés 40 százalékkal fog dominálni, míg a tisztán saját fejlesztésű megoldások aránya 15 százalék lesz, akárcsak a kész megoldások kizárólagos beszerzése. További 15 százalék stratégiai partnerségekre fog támaszkodni.
Ez a fejlesztés azt a felismerést tükrözi, hogy a vállalati mesterséges intelligencia mind a sebességet, mind az irányíthatóságot igényli. A hibrid megközelítés lehetővé teszi a gyorsított telepítést, ahol lehetséges, miközben egyidejűleg az érzékeny vagy szabályozott területeken is testre szabja a megoldásokat. Ez az egyensúly a szabványosítás és a testreszabás között a legtöbb vállalat számára az optimális stratégiává válik.
A hibrid megközelítés különféle formákban nyilvánul meg. Egyes vállalatok standard megoldásokkal kezdik, és fokozatosan fejlesztik ki saját komponenseiket, ahogy tapasztalatokat szereznek és azonosítják a konkrét követelményeket. Mások moduláris architektúrákat alkalmaznak, amelyek lehetővé teszik számukra, hogy különböző gyártóktól származó különböző komponenseket kombináljanak, és szükség szerint integrálják saját fejlesztéseiket.
A hibrid megközelítés rugalmassága különösen értékesnek bizonyul egy gyorsan fejlődő technológiai szektorban. A vállalatok anélkül reagálhatnak az új fejleményekre, hogy teljes MI-infrastruktúrájukat át kellene alakítaniuk. Ez az agilitás döntő versenyelőnnyé válik egy olyan környezetben, ahol a MI-technológiák havonta fejlődnek.
Kihívások és stratégiák a skálázáshoz
A mesterséges intelligencia fejlesztésével kapcsolatos kezdeményezések skálázása olyan sajátos kihívásokat vet fel, amelyek eltérnek a kezdeti megvalósítási problémáktól. Az adatminőség kulcsfontosságú, mivel a nem elegendő vagy következetlen adatok megbízhatatlan MI-eredményekhez vezethetnek, és alááshatják a rendszerbe vetett bizalmat.
A szervezetek különféle stratégiákat dolgoznak ki e kihívások kezelésére. Az átfogó adatkezelési keretrendszerek létrehozása egyre prioritást élvez az adatminőség, a biztonság és a megfelelőség biztosítása érdekében. Az automatizált adatérvényesítés és -tisztítás a mesterséges intelligencia folyamatának standard összetevőivé válik.
A meglévő rendszerek integrálása gyakran alapvető architekturális döntéseket igényel. Sok vállalat API-kezelő platformokba és mikroszolgáltatás-architektúrákba fektet be, hogy javítsa AI-implementációinak rugalmasságát és skálázhatóságát. Ezeknek a technikai döntéseknek hosszú távú következményei vannak a vállalat AI-innovációk befogadására és kihasználására való képességére nézve.
A változásmenedzsment egyre kritikusabb sikertényezővé válik a mesterséges intelligencia skálázásában. A munkafolyamatok átalakítása és a szerepkörök újratervezése gondos tervezést és kommunikációt igényel. A sikeres szervezetek jelentős összegeket fektetnek be a képzésbe, és belső MI-bajnokokat fejlesztenek, akik elősegítik az alkalmazást.
A vállalati mesterséges intelligencia jövője
A 2025-ös év fejleményei számos fontos trendet mutatnak az elkövetkező évekre. A mesterséges intelligencia más technológiákkal, például a dolgok internetével, a peremhálózati számítástechnikával és a kvantum-számítástechnikával való konvergenciája új alkalmazási lehetőségeket teremt. Ugyanakkor a szabályozási környezet tovább fejlődik, egyértelműbb kereteket teremtve a mesterséges intelligencia irányítására és megfelelésére.
A mesterséges intelligencia szerepe a döntéshozatalban tovább fog mélyülni. Az emberi beavatkozás nélküli üzleti döntéshozatalra képes autonóm döntési rendszerek valósággá válnak speciális területeken. Ez a fejlődés új irányítási modelleket és kockázatkezelési megközelítéseket igényel.
A mesterséges intelligencia rendszerek személyre szabhatósága fokozódni fog, ahogy a vállalatok megtanulják kihasználni specifikus adataikat és szakterületi szakértelmüket a megkülönböztetésük érdekében. Az alapmodellek egyre inkább kiindulópontként szolgálnak majd, amelyeket aztán az adott alkalmazásokhoz és iparágakhoz igazítanak. Ez a fejlődés tovább növeli az adatminőség és a szakterület-specifikus szakértelem fontosságát.
A mesterséges intelligencia átalakulásának társadalmi hatásai nagyobb figyelmet igényelnek. A vállalatokat egyre inkább felelősségre vonják majd mesterséges intelligencia rendszereik társadalmi és etikai következményeiért. Ehhez az érdekelt felek bevonásának és az átláthatóságnak új formáira lesz szükség.
Javaslatok a vezetők számára a cselekvésre
Ezek a fejlemények konkrét ajánlásokat fogalmaznak meg azoknak a vállalatoknak, amelyek fejleszteni vagy felülvizsgálni szeretnék mesterséges intelligencia stratégiájukat. Az adatalapok megerősítésének kiemelt prioritásnak kell lennie, mivel az adatminőség a mesterséges intelligencia sikerének kulcsfontosságú tényezője. Ez magában foglalja az adatfolyamatok felülvizsgálatát, az irányítási struktúrákba való befektetést és a felelős adattulajdonosok kinevezését.
A mesterséges intelligenciával kapcsolatos kezdeményezések mérhető üzleti eredményekhez való rögzítése kritikus fontosságú lesz a hosszú távú siker szempontjából. Minden mesterséges intelligenciával kapcsolatos kezdeményezést meghatározott mutatókhoz kell kapcsolni, például a bevételnövekedéshez, a működési hatékonysághoz vagy a megfelelőséghez. A rendszeres felülvizsgálatok biztosítják az összhangot a vállalati stratégiával.
A nagy hatású, skálázható használati esetekre, mint például a döntési intelligencia, a termelékenységi munkafolyamatok és az ügyfélkapcsolatok, való összpontosítás megalapozhatja a sikeres mesterséges intelligencia-átalakítást. Az üzleti érték realizálásához elengedhetetlen egy olyan ütemterv kidolgozása, amely gyorsan eljut a kísérleti projektektől a vállalati szintű bevezetéshez.
A zökkenőmentes integráció kezdetektől történő megtervezése és az integrációs projektek költségvetésének megtervezése megakadályozza a későbbi költséges átdolgozást. Az olyan platformok kiválasztása, amelyek könnyen integrálhatók a meglévő technológiai rendszerrel, és a modern „build plus build” megközelítés figyelembevétele biztosítja a szükséges rugalmasságot a jövőbeli fejlesztésekhez.
A vállalati mesterséges intelligencia átalakulása a kísérleti megközelítésekből a stratégiai üzleti eszközökké már javában zajlik. Azok a szervezetek lesznek a digitális átalakulás következő szakaszának nyertesei, amelyek megértik és proaktívan alakítják ezt a fejlődést. A kísérletezés ideje lejárt – most már minden a stratégiai megvalósításról és a fenntartható üzleti értékről szól.