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

Fontos tudni! A mesterséges intelligencia paradoxona: Miért sikkadnak el a vállalatokba fektetett dollármilliárdok?

A generatív mesterséges intelligenciába történő, példátlanul nagy, 30-40 milliárd dolláros befektetések ellenére a vállalatok 95 százaléka nem ér el mérhető megtérülést. Ez a kijózanító statisztika, amelyet egy 2025-ös átfogó MIT-tanulmány tárt fel, drámai szakadékot tár fel az elvárások és a valóság között. Miközben a technológia naponta kerül a címlapokra, és a jövőbeli életképesség kulcsaként ünneplik, a vállalatok túlnyomó többsége nem képes valódi értéket teremteni mesterséges intelligencia kezdeményezéseiből.

A GenAI megosztottsága: Láthatatlan szakadék a gazdaságban

A Massachusetts Institute of Technology alkotta meg a „GenAI Divide” (GenAI-megosztottság) kifejezést erre a jelenségre – mély szakadékra a mesterséges intelligenciából profitáló néhány vállalat és a végtelen kísérleti fázisokban ragadt tömegek között. 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 5 százaléka termel mérhető értéket, míg a fennmaradó 95 százalék nem mutat hatást a végeredményre. Ez az eltérés annál is szembetűnőbb, tekintve a fogyasztói eszközök, mint például a ChatGPT és a Microsoft Copilot magas bevezetési arányát. 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-megosztottság négy jellemző mintázatát tárja fel: a nyolc fő szektorból csak kettőben tapasztalható korlátozott zavar, a vállalati paradoxon magas kísérleti aktivitással, de alacsony skálázással, a látható funkciók javára irányuló befektetési torzítás, valamint a külső partnerségek implementációs előnye a belső fejlesztésekkel szemben.

Workslop: A mesterséges intelligencia által termelt termelékenység rejtett mérge

A kutatás által azonosított egyik különösen káros jelenség a „workslop” – a „munka” és a „slop” szavak összevonásával készült –, amely mesterséges intelligencia által generált, felszínesen professzionálisnak tűnő, de közelebbről megvizsgálva hiányos és használhatatlan munka. Ez a látszólag kidolgozott, de tartalmatlan munka a terhet az alkotóról a befogadóra helyezi át, így a teljes munkamennyiséget inkább növeli, mint csökkenti.

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 szakmai szolgáltatások és a technológiai iparágak különösen érintettek, ahol a jelenség aránytalanul gyakran fordul elő.

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 jelentősebbek. A címzettek 53 százaléka számolt be bosszúságról, 38 százalékuk zavarodottnak érzi magát, 22 százalékuk pedig sértőnek találja a tartalmat.

A kollégák közötti bizalom jelentősen romlik: a címzettek körülbelül fele kevésbé kreatívnak, rátermettnek és megbízhatónak tartja a Workslop üzeneteket küldő kollégákat. 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 változáskezeléséhez.

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 korlátozások arra késztetik még azokat a szakembereket is, akik naponta, magánéletben használják a ChatGPT-t, hogy elutasítsák vállalataik belső mesterséges intelligencia implementációit.

Különösen szembetűnő példát szolgáltatott egy ügyvéd, aki arról számolt be, hogy cége 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 okra vezethető vissza. A fő probléma az, hogy a vállalati MI-rendszereket, bár rendkívül specializáltak és drágák, gyakran a felhasználók kritikus igényeinek és a modellek dinamikus fejlődésének figyelembevétele nélkül fejlesztik. 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 tárolják véglegesen a visszajelzéseket.

A kulcsfontosságú probléma az alkalmazkodóképesség hiánya: a vállalati megoldásokat egyszer vezetik be, majd csak lassan fejlesztik, míg a fogyasztói MI-eszközöket folyamatosan képzik a felhasználói visszajelzések és az aktuális ismeretek alapján. A ChatGPT segítségével a felhasználók közvetlenül a párbeszédpanelen tehetnek fel kérdéseket, változtathatják a bemeneteket, és azonnal optimalizált eredményt kaphatnak. Sok vállalati megoldás ezzel szemben erősen űrlap-alapú, és előre definiált, gyakran elavult szövegmodulokat használ – ami nagyon rugalmatlanná és válaszképtelenné teszi őket.

Ehhez jön még a magas integrációs és adminisztrációs igény: A drága megoldásokat hozzá kell igazítani a vállalati folyamatokhoz, adatvédelmi szabályzatokhoz és interfészekhez, és a túlzott szisztematikus korlátozások miatt már nem tudják tartani a lépést a fogyasztói ajánlatok innovációs sebességével. Különösen 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 intelligenciák gyakran nem rendelkeznek értelmes adatbázissal, és nem tudják önállóan bővíteni és tanulni a kontextust.

Végső soron mindezek a szempontok paradox helyzethez vezetnek: Bár nagy összegeket költenek látszólag testreszabott vállalati mesterséges intelligenciára, eredményei gyakran kevésbé relevánsak, praktikusabbak vagy pontosabbak, mint az olcsóbb, rugalmas fogyasztói megoldások eredményei, amelyek közvetlenül és zökkenőmentesen adaptálhatók a felhasználók konkrét igényeihez.

A mainstream mesterséges intelligencia eszközök láthatatlan korlátai

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

Minél speciálisabbak azonban a követelmények, annál általánosabb a fogyasztói mesterséges intelligencia. Iparágspecifikus vagy üzletileg kritikus feladatok esetén ezek az eszközök általában nem rendelkeznek a szükséges részletes információkkal, témaspecifikus adatokkal vagy speciális képzéssel. Az olyan feladatok, mint az összetett jogi terminológiát tartalmazó szerződéselemzések, a műszaki jelentések vagy a nagymértékben testreszabott B2B folyamatok, gyakran nem automatizálhatók hatékonyan, mivel a mesterséges intelligencia nem ismeri a releváns kontextust, vagy nem tudja megbízhatóan értelmezni azt.

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 rendszereknél fennáll a helytelen vagy hiányos ajánlások kockázata, 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 a növekvő specializációval ezen eszközök hibaszázaléka jelentősen megnő. Azok a vállalatok, amelyek iparágspecifikus ismeretekre, precíz folyamatvalidációra vagy magas szintű 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 intelligencia: Amikor a rugalmassággal szembeni magas elvárások lelassulnak

A sikeres mesterséges intelligencia-skálázás akadályai sokrétűek: Első és legfontosabb az új eszközök bevezetésének vonakodása, ezt követik a modell minőségével kapcsolatos aggodalmak. Különösen érdekes, hogy ezek a minőségi aggályok nem objektív teljesítménybeli hiányosságoknak tudhatók be, hanem inkább annak, hogy a felhasználók hozzászoktak a fogyasztói eszközök rugalmasságához és reagálóképességéhez, ezért a statikus vállalati eszközöket nem találják megfelelőnek.

A szakadék még hangsúlyosabb a kritikus fontosságú munkák esetében: míg a felhasználók 70 százaléka az olyan egyszerű feladatokhoz, mint az e-mailek írása vagy az alapvető elemzések, a felhasználók 90 százaléka az emberi alkalmazottakat részesíti előnyben összetett projektekhez vagy ügyfélszolgálathoz. A választóvonal nem az intelligencián alapul, hanem inkább az emlékezés, az alkalmazkodás és a folyamatos tanulás képességén.

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

A kiábrándító hivatalos MI-kezdeményezésekkel párhuzamosan virágzik az „árnyékgazdaság” is, amelyben az alkalmazottak személyes MI-eszközöket használnak munkafeladataikhoz, gyakran az informatikai osztály tudta vagy jóváhagyása nélkül. A méretek figyelemre méltóak: Míg a vállalatoknak csak 40 százaléka számolt be arról, hogy hivatalos MI-előfizetést vásárolt, a megkérdezett vállalatok több mint 90 százalékánál az alkalmazottak rendszeresen használnak személyes MI-eszközöket munkacélokra.

Ez a párhuzamos gazdaság egy fontos 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 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

A befektetések rossz allokációja: csillogás a tartalom helyett

A GenAI-megosztottság egy másik kritikus aspektusa a befektetési mintákban is megmutatkozik: a GenAI-költségvetések körülbelül 50 százaléka az értékesítési és marketing funkciókba áramlik, annak ellenére, hogy a back-office automatizálás gyakran jobb megtérülést biztosít. Ez az elfogultság nem a tényleges értéket tükrözi, hanem inkább a mutatók látható területekre való könnyebb elosztását.

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 korrelálnak az igazgatósági mutatókkal. A jogi, beszerzési és pénzügyi funkciók ezzel szemben finomabb hatékonyságnövekedést kínálnak, például kevesebb szabálysértést, optimalizált munkafolyamatokat vagy gyorsabb hóvégi zárást – ezek fontos, de nehezen kommunikálható fejlesztések.

Ez a befektetési torzítás állandósítja a GenAI megosztottságát azáltal, hogy az erőforrásokat a látható, de gyakran kevésbé transzformatív felhasználási esetek felé irányítja, miközben a legmagasabb megtérülési rátát biztosító lehetőségek továbbra is alulfinanszírozottak a back-office funkciókban. Továbbá a társadalmi validáció keresése erősebben befolyásolja a vásárlási döntéseket, mint a termékminőség: az ajánlások, a meglévő kapcsolatok és a kockázati tőkebevonások 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 követelményekhez.

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 briliánsan a fogyasztói alkalmazásokban, de miért vall kudarcot a vállalati környezetben. A vállalati mesterséges intelligenciának nemcsak technikailag kell működőképesnek lennie, hanem integrálódnia kell a meglévő üzleti folyamatokba, meg kell felelnie az irányítási követelményeknek, és hosszú távú értékteremtést kell mutatnia.

Sikerstratégiák: Hogyan küzdi le 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, összehasonlítva a tanácsadó cégekkel vagy az üzleti folyamatok kiszervezésével foglalkozó partnerekkel. Ezek a szervezetek mélyreható összhangot követelnek meg a belső folyamatokkal és adatokkal, az eszközöket a modell-benchmarkok helyett működési eredmények alapján értékelik, és a telepítést a korai kudarcokon keresztüli közös evolúcióként kezelik.

Különösen figyelemre méltó, hogy a külső partnerségek sikerességi aránya nagyjából kétszerese a belső fejlesztésekénak. Míg a stratégiai partnerségek 67 százaléka vezet sikeres telepítéshez, 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 központi laboratóriumok helyett az első vonalbeli vezetőktől ismerik el az AI-kezdeményezéseket, lehetővé téve a költségvetés-tulajdonosok és a területi vezetők számára a problémák azonosítását, az eszközök értékelését és a bevezetés irányítását. Ez az alulról felfelé építkező beszerzés, a vezetői elszámoltathatósággal párosulva, felgyorsítja az elterjedést és fenntartja a működőképességet.

Iparágspecifikus átalakulás: A technológia vezet, mások vonakodva követik

A GenAI megosztottsága iparági szinten egyértelműen látszik. 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 ágazat továbbra is az átalakulás rossz oldalán ragadt.

A technológiai iparág új kihívók piaci részesedésének növekedését és a munkafolyamatok átalakulását tapasztalja. A média és a telekommunikáció a mesterséges intelligencia alapú tartalmak térnyerését és a változó hirdetési dinamikát tapasztalja, miközben 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 szinte nulla az adaptáció és minimális a kísérletezés. A fejlett iparágak a karbantartási kísérletekre korlátozódnak, jelentős ellátási láncbeli változások nélkül. Ez a beruházások és a zavarok közötti eltérés a GenAI makro szintű hiányosságát mutatja – 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 problémás, hogy a német vezetők 84 százaléka negatív következményektől tart, ha nem hajtják végre mesterséges intelligencia stratégiáikat a következő 18 hónapon belül. Ugyanakkor a német vállalatok háromnegyede nem vezetett be mesterséges intelligencia politikákat. 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 bizonyos fokú technológiai 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 iparágakban, 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 az utolsó néhány százalékot is képes kipréselni a tökéletesség eléréséhez.

Agentikus MI: A következő evolúciós szakasz

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.

A vállalat korai kísérletei, amelyek során az ügyfélszolgálati ügynökök teljes körű, teljes körű megkereséseket kezeltek, a pénzügyi feldolgozó ügynökök figyelték és hagyták jóvá a rutin tranzakciókat, az értékesítési folyamat ügynökei pedig nyomon követték az elköteleződést a különböző csatornákon keresztül, jól mutatják, hogy az autonómia és a memória hogyan kezeli az azonosított alapvető hiányosságokat.

Az átmenetet támogató infrastruktúra olyan keretrendszereken keresztül fejlődik ki, 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 piaci versenyt és költséghatékonyságot teremtenek azáltal, hogy lehetővé teszik a specializált ágensek együttműködését a monolitikus rendszerek megkövetelése helyett.

Gyakorlati megoldások vállalatok számára

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

A munkavállalói gondolkodásmód kulcsszerepet játszik: A kutatások azt mutatják, hogy a magas cselekvőképességű és nagy optimizmusú alkalmazottak – az úgynevezett „pilóták” – 75 százalékkal gyakrabban használják a GenAI-t a munkahelyükön, mint az alacsony cselekvőképességű és alacsony optimizmusú „utasok”. A pilóták megfelelően 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 együttműködéshez való visszatérésre. A sikeres mesterséges intelligencia által végzett munkához szükséges feladatok közül sok – a kérdések megosztása, a visszajelzés nyújtása, a kontextus leírása – együttműködésen alapuló. A mai munka egyre több együttműködést igényel, nemcsak emberekkel, hanem a mesterséges intelligenciával is. A Workslop kiváló példa az MI által bevezetett új együttműködési dinamikára, amely inkább akadályozza a termelékenységet, mintsem javítja azt.

Szervezeti sikertényezők és változásmenedzsment

A sikeres mesterséges intelligencia bevezetése speciális szervezeti felépítést igényel. A legsikeresebb vállalatok decentralizálják a megvalósítási hatáskört, miközben fenntartják az elszámoltathatóságot. Lehetővé teszik az első vonalbeli vezetők és a területi szakértők számára, hogy azonosítsák a használati eseteket és értékeljék az eszközöket, ahelyett, hogy kizárólag a központosított mesterséges intelligencia funkciókra támaszkodnának.

Különösen fontos a tanulás az árnyékgazdaságból származó mesterséges intelligencia segítségével. A legerősebb vállalati telepítések közül sok kiemelt felhasználókkal kezdődött – olyan alkalmazottakkal, akik már kísérleteztek személyes termelékenységi eszközökkel, mint a ChatGPT vagy a Claude. 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 vállalatok 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 kapcsolatban.

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

Azok a szervezetek, amelyek az adataikból, munkafolyamataikból és visszajelzéseikből tanuló MI-rendszerekbe fektetnek be, havi halmozott átállási költségeket okoznak. Egy 5 milliárd dolláros pénzügyi szolgáltató cég informatikai igazgatója így foglalta össze: „Jelenleg öt különböző GenAI-megoldást értékelünk, de amelyik rendszer a legjobban tanul és alkalmazkodik az adott folyamatainkhoz, az nyeri meg végső soron az üzletünket. Amint időt fektetünk 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

☑️ Az AI stratégia létrehozása vagy átrendezése

☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés

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