Sztuczna inteligencja w gospodarce niemieckiej: Punkt zwrotny został osiągnięty.

113 minut zaoszczędzonego czasu dziennie: te liczby pokazują prawdziwą moc sztucznej inteligencji w miejscu pracy

Sztuczna inteligencja (AI) przekształca się z eksperymentu technologicznego w strategiczną konieczność, która zadecyduje o przyszłej konkurencyjności. Aktualne dane wskazują na przyspieszony rozwój – podczas gdy w 2022 roku zaledwie około 12% firm korzystało z AI, do 2024 roku odsetek ten ma wynieść od 20 do 27%. Dynamika ta ujawnia jednak rosnącą lukę: podczas gdy prawie połowa dużych firm wdrożyła już AI, średnie przedsiębiorstwa pozostają znacznie w tyle, ze wskaźnikami adopcji na poziomie zaledwie 17–28%.

Jednocześnie fundamentalnie zmieniły się strategiczne postrzeganie. Dla 91% firm generatywna sztuczna inteligencja (AI) ma obecnie kluczowe znaczenie dla ich modelu biznesowego, a gotowość do inwestowania w nią dramatycznie rośnie. Wstępne dane empiryczne wskazują na imponujący wzrost produktywności, wynoszący średnio 13% w firmach wykorzystujących AI, oraz dzienną oszczędność czasu sięgającą nawet 113 minut na pracownika. Jednak pomimo tego potencjału, istotne przeszkody, takie jak brak wiedzy specjalistycznej, niepewność prawna związana z nowymi przepisami UE dotyczącymi AI oraz dotkliwy niedobór wykwalifikowanych pracowników, hamują szeroko zakrojoną transformację. Niemcy znajdują się w kluczowym momencie globalnej konkurencji, w którym to właśnie kierunek rozwoju technologicznego lub pozostawania w tyle zadecyduje.

Nadaje się do:

• Podejmowanie decyzji i procesy decyzyjne dotyczące sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach: od impulsu strategicznego do praktycznego wdrożenia

Kiedy eksperymenty cyfrowe stają się strategiczną koniecznością

Niemiecki krajobraz gospodarczy przechodzi fundamentalną transformację, wykraczającą daleko poza samą cyfryzację. Sztuczna inteligencja ewoluuje z technologii eksperymentalnej w decydujący czynnik konkurencyjności gospodarczej. Aktualne dane malują złożony obraz: Niemcy znajdują się w punkcie zwrotnym, w którym przepaść między liderami a maruderami drastycznie się powiększa. Podczas gdy niektórzy już odnotowują wymierny wzrost produktywności, inni ryzykują pozostanie w tyle.

Liczby mówią same za siebie. Według Federalnego Urzędu Statystycznego około 20 procent niemieckich firm będzie korzystać ze sztucznej inteligencji (AI) w 2024 roku, choć różne badania dają nieco odmienne wyniki w zależności od zastosowanej metodologii. Instytut Ifo podał nawet, że w lipcu 2024 roku odsetek ten wyniósł 27 procent. Ważniejsze od dokładnej liczby jest jednak tempo adopcji: podczas gdy w 2021 roku AI wykorzystywało zaledwie 11 procent firm, a w 2022 roku około 12 procent, obecnie tempo jej wdrażania przyspiesza. Do końca 2025 roku kolejne 25 procent firm planuje rozpocząć lub zintensyfikować korzystanie ze AI. Ten etap oznacza przejście od fazy pilotażowej do powszechnego wdrożenia w firmach.

Różnica między wielkością firmy a wskaźnikiem wdrożenia jest uderzająca. Podczas gdy prawie połowa dużych firm zatrudniających 250 lub więcej pracowników korzysta obecnie z technologii AI, wskaźnik ten dla średnich firm zatrudniających od 50 do 249 pracowników wynosi zaledwie 28%. Małe firmy zatrudniające od 10 do 49 pracowników osiągają zaledwie 17%. Dane te ujawniają niepokojący podział w niemieckiej gospodarce. Duże korporacje dysponują zasobami, wiedzą specjalistyczną i chęcią podejmowania ryzyka, aby systematycznie rozwijać projekty AI. Z drugiej strony, średnie i małe firmy borykają się z barierami strukturalnymi: ograniczonymi budżetami, brakiem wykwalifikowanego personelu i niepewnością co do wymogów regulacyjnych.

Od zabawki technologicznej do strategicznego nakazu

Strategiczne postrzeganie sztucznej inteligencji uległo fundamentalnej zmianie. Badanie firmy audytorskiej KPMG imponująco dokumentuje tę zmianę paradygmatu: 91% ankietowanych niemieckich firm postrzega obecnie generatywną sztuczną inteligencję jako kluczową dla swojego modelu biznesowego i przyszłego tworzenia wartości. W 2024 roku odsetek ten wynosił zaledwie 55%. Ten podwojenie w ciągu jednego roku świadczy o czymś więcej niż tylko entuzjazmie dla tej technologii. Oznacza to uświadomienie sobie, że sztuczna inteligencja staje się fundamentalnym warunkiem sukcesu gospodarczego.

Jednocześnie, dojrzałość strategiczna znacznie się poprawiła. Prawie siedem na dziesięć firm ma obecnie jasno określoną strategię dotyczącą generatywnej AI, w porównaniu z zaledwie 31% w 2024 roku. Kolejne 28% aktywnie pracuje nad opracowaniem takiej strategii. Dane te pokazują, że AI nie jest już postrzegana jako odosobniony projekt IT, ale raczej jako transformacja obejmująca całą firmę i wymagająca strategicznego zarządzania. Firmy coraz częściej dostrzegają, że skuteczne wykorzystanie AI wykracza poza implementację technologiczną i wymaga dostosowań organizacyjnych, zmian kulturowych oraz nowych zestawów umiejętności.

Gotowość inwestycyjna jest następstwem tej strategicznej ponownej oceny. 82% firm planuje zwiększyć swoje budżety na sztuczną inteligencję w ciągu najbliższych dwunastu miesięcy. Ponad połowa z nich, 51%, zamierza zwiększyć swoje budżety nawet o co najmniej 40%. W ubiegłym roku liczby te wynosiły odpowiednio 53% i 28%. Ten ogromny wzrost gotowości inwestycyjnej odzwierciedla nie tylko wzrost zaufania do technologii, ale także świadomość, że do skutecznego skalowania sztucznej inteligencji potrzebne są znaczne zasoby. Era małych projektów pilotażowych z ograniczonymi budżetami ustępuje miejsca strategicznym inwestycjom na dużą skalę.

Podział branżowy jest szczególnie wymowny. W Niemczech, zgodnie z oczekiwaniami, technologie informacyjno-komunikacyjne odnotowują najwyższy wskaźnik wdrożenia AI – 42%. Na kolejnych miejscach plasują się doradztwo prawne i podatkowe oraz audyt (36%), napędzane głównie automatyzacją przetwarzania i tworzenia dokumentów. Badania i rozwój (36%), ze względu na wykorzystanie AI w analizie i modelowaniu danych, również stanowią sektor bankowy (34%), a doradztwo w zakresie zarządzania (27%). Sektory nadawczy i telekomunikacyjny, a także media, osiągają po 26% udziału.

Mierzalny wzrost produktywności przezwycięża sceptycyzm

Długotrwała debata na temat tego, czy sztuczna inteligencja rzeczywiście prowadzi do wymiernego wzrostu produktywności, coraz częściej znajduje empiryczne rozwiązanie. Dane z różnych badań zbiegają się w imponujących liczbach. Badanie przeprowadzone przez Bank Rezerwy Federalnej w St. Louis wykazało, że wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji zwiększa produktywność pracowników o 33% na każdą godzinę korzystania z AI. Nie jest to prognoza teoretyczna, lecz oparta na analizie rzeczywistych procesów pracy. W Niemczech 82% firm korzystających z generatywnej sztucznej inteligencji odnotowuje już wzrost produktywności. Średnio wynosi on 13% rocznie.

Oszczędności czasu są wyraźnie widoczne w codziennym życiu zawodowym. Według globalnego badania przeprowadzonego przez Adecco Group, niemieccy pracownicy oszczędzają średnio 64 minuty dziennie dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji. Inne badanie wykazało nawet 113 minut oszczędności czasu dziennie. Boston Consulting Group odkryła w swoich badaniach, że 58% użytkowników sztucznej inteligencji zyskuje co najmniej pięć godzin pracy tygodniowo. Ten zaoszczędzony czas w żadnym wypadku nie jest przeznaczany na bezczynność. 41% wykorzystuje go na realizację większej liczby zadań, 39% poświęca się nowym zadaniom, kolejne 39% eksperymentuje z narzędziami sztucznej inteligencji, a 38% koncentruje się na działaniach strategicznych. Oszczędności czasu nie prowadzą zatem do utraty pracy, lecz raczej do przejścia od czynności powtarzalnych do czynności przynoszących wartość dodaną.

Prognozy makroekonomiczne są imponujące. Według szacunków, wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji mogłoby zaoszczędzić w Niemczech 3,9 miliarda godzin pracy do 2030 roku. Odpowiada to dokładnie luce demograficznej wynoszącej 4,2 miliarda godzin pracy, powstałej w wyniku niedoboru wykwalifikowanych pracowników. Sztuczna inteligencja staje się zatem nie tylko czynnikiem zwiększającym produktywność, ale także potencjalnym rozwiązaniem jednego z najpilniejszych wyzwań strukturalnych stojących przed niemiecką gospodarką. Niemiecki Instytut Ekonomiczny (IW) przewiduje, że roczny wzrost produktywności makroekonomicznej może wzrosnąć z obecnych 0,4% do średnio 0,9% w latach 2025-2030 oraz do 1,2% w latach 2030-2040, wyłącznie dzięki sztucznej inteligencji.

Należy jednak podchodzić do tych danych z pewną dozą niuansu. Oczekiwany wzrost produktywności nie następuje automatycznie. Kilka badań wskazuje, że oszczędność czasu nie jest równoznaczna ze wzrostem produktywności. Jedno z badań pokazuje, że jedna trzecia pracowników nadal poświęca zaoszczędzony czas na te same zadania, co wcześniej. Aby oszczędność czasu przełożyła się na wyższą produktywność, pracodawcy muszą jasno określić oczekiwania i określić, jakie nowe zadania będą musieli wykonywać pracownicy. Samo wdrożenie technologii nie wystarczy. Niezbędne są również odpowiednie dostosowania organizacyjne, optymalizacja procesów i działania z zakresu zarządzania zmianą.

Specyficzne dla danej branży obszary zastosowań wykazują konkretną wartość dodaną.

Praktyczne zastosowanie sztucznej inteligencji rozwija się w całym łańcuchu wartości przedsiębiorstwa. W przemyśle motoryzacyjnym, tradycyjnie kluczowym obszarze niemieckiej potęgi przemysłowej, sztuczna inteligencja rewolucjonizuje zarówno produkcję, jak i rozwój produktów. W fabrykach BMW systemy przetwarzania obrazu wspomagane sztuczną inteligencją skracają proces kontroli z 40 do 24 sekund, jednocześnie poprawiając wykrywanie defektów o 40%. Siemens i Audi wykorzystują cyfrowe bliźniaki do wirtualnego mapowania całych linii produkcyjnych, skracając tym samym czas planowania o 35%. Systemy predykcyjnej konserwacji wykrywają usterki maszyn, zanim doprowadzą one do awarii, i znacznie skracają nieplanowane przestoje.

Jednak branża motoryzacyjna, w szczególności, ostrożnie inwestuje w moc obliczeniową, zespoły i budżety sztucznej inteligencji w porównaniu z innymi sektorami. Chociaż poziom dojrzałości wdrażania sztucznej inteligencji w branży motoryzacyjnej wzrósł z 4,4 do 5,4 w ciągu ostatnich pięciu lat, nadal pozostaje on nieznacznie poniżej średniej dla całej branży. Ujawnia to paradoks: chociaż branża dostrzegła potencjał i opracowuje imponujące aplikacje, często brakuje powszechnego wdrożenia. Wiele aplikacji wciąż znajduje się w fazie pilotażowej. Według badania Capgemini, 44% firm motoryzacyjnych wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję w obsłudze klienta, ale tylko 18% prowadzi projekty pilotażowe w zakresie tworzenia pomysłów i treści.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji jest szczególnie zróżnicowane w marketingu, sprzedaży i obsłudze klienta. Systemy oparte na sztucznej inteligencji analizują zachowania klientów, tworzą spersonalizowane oferty i automatyzują rutynowe zadania. Algorytmy scoringowe oceniają potencjalnych klientów na podstawie ich interakcji i priorytetyzują działania sprzedażowe w odniesieniu do najbardziej obiecujących kontaktów. Chatboty i boty głosowe obsługują powtarzające się zapytania obsługi klienta, a firmy odnotowują spadek liczby zapytań o obsługę klienta o ponad 40%. Przedstawiciele obsługi klienta mogą następnie wykorzystać zwolnioną moc obliczeniową do rozwiązywania złożonych problemów i interakcji wymagających intensywnych konsultacji.

Sprzedaż predykcyjna wykorzystuje sztuczną inteligencję do prognozowania optymalnych ofert dla klientów. Graficzne sieci neuronowe analizują złożone relacje między produktami, interakcjami z klientami i sprzedażą. Pewna firma B2B, dzięki tym technologiom, zwiększyła współczynnik konwersji o 40%. W e-commerce systemy rekomendacji oparte na sztucznej inteligencji poprawiają współczynniki klikalności o ponad 25%, jednocześnie obniżając koszty reklamy. Hiperpersonalizacja umożliwia precyzyjne dopasowanie produktów i usług do indywidualnych potrzeb klientów.

W sektorze finansowym systemy sztucznej inteligencji (AI) analizują złożone wzorce danych i wspierają ocenę ryzyka. Deutsche Bank korzysta z siatki GPU o mocy 275 petaflopów, co przyspiesza nadzór nad transakcjami o ponad jedną trzecią i redukuje liczbę fałszywych alarmów o 41%. W przemyśle chemicznym i farmaceutycznym sztuczna inteligencja optymalizuje złożone procesy i przyspiesza rozwój produktów, identyfikując najbardziej obiecujące związki chemiczne spośród tysięcy możliwych formulacji. Branża logistyczna wykorzystuje uczenie maszynowe (AML) do dostosowywania tras w czasie rzeczywistym i przyspieszania dostaw. Dzięki tej technologii DHL osiągnął znaczny wzrost wydajności.

Przeszkody strukturalne spowalniają transformację.

Pomimo oczywistego potencjału i wymiernych sukcesów, na drodze do powszechnego wdrożenia sztucznej inteligencji (AI) stoją istotne bariery. Największą przeszkodą jest brak wiedzy na temat tej technologii. 71% firm, które jeszcze nie korzystają ze sztucznej inteligencji, podaje brak wiedzy specjalistycznej jako główny powód. Ta luka w wiedzy jest wieloaspektowa: obejmuje brak technicznego zrozumienia działania systemów AI i ich możliwości, brak strategicznej wiedzy na temat istotnych przypadków użycia w obrębie własnej firmy oraz niepewność dotyczącą procesów wdrażania i pomiaru sukcesu.

Niepewność prawna i obawy dotyczące ochrony danych stanowią drugą poważną barierę. 58% firm obawia się konsekwencji prawnych, a 53% ma obawy dotyczące ochrony danych. Problem ten jest początkowo zaostrzony przez unijne rozporządzenie w sprawie sztucznej inteligencji (AI), które stopniowo wchodzi w życie od lutego 2025 roku. Ustawa dzieli systemy AI na cztery klasy ryzyka i definiuje odpowiednie wymogi. Systemy AI wysokiego ryzyka, takie jak te wykorzystywane w zasobach ludzkich lub do podejmowania decyzji o przyznaniu pożyczek, podlegają kompleksowej dokumentacji, monitorowaniu i wymogom jakościowym. Nieprzestrzeganie przepisów może skutkować karami finansowymi w wysokości do 35 milionów euro lub siedmiu procent globalnego rocznego obrotu.

Wiele firm stoi przed dylematem, które z ich aplikacji AI należy zaklasyfikować jako wysokiego ryzyka i jakie konkretne wymogi zgodności muszą zostać spełnione. Rozporządzenie w sprawie AI obowiązuje równolegle z ogólnym rozporządzeniem o ochronie danych (RODO), a oba te zbiory przepisów należy rozpatrywać łącznie. Istniejące procedury ochrony danych mogą stanowić podstawę zgodności z przepisami dotyczącymi AI, ale muszą zostać rozszerzone o konkretne aspekty, takie jak uczciwość, ochrona praw podstawowych i identyfikowalność decyzji. Firmy potrzebują przejrzystych ścieżek audytu i muszą jasno określić obowiązki: Kto monitoruje? Kto dokumentuje? Kto interweniuje w przypadku problemów?

Niedobór wykwalifikowanych pracowników pogarsza sytuację. Od 35 do 41 procent niemieckich firm uważa brak talentów technicznych za istotną przeszkodę w realizacji projektów z zakresu sztucznej inteligencji (AI). Liczba ofert pracy dla programistów AI wzrosła z 23 000 do 37 000 kwartalnie w latach 2019-2024. Pomimo rosnącego popytu, niedobór wykwalifikowanych pracowników utrzymuje się. Niemcy konkurują na arenie międzynarodowej o talenty z dziedziny AI z krajami, które reklamują się agresywniej i często oferują lepsze warunki. Chociaż, według analizy LinkedIn, Niemcy 1,7 razy częściej niż średnia OECD deklarują biegłość w posługiwaniu się narzędziami i aplikacjami AI, zajmując drugie miejsce na świecie za USA, to wciąż jest to niewystarczające, aby sprostać zapotrzebowaniu.

Co ciekawe, niektóre firmy same wykorzystują sztuczną inteligencję jako rozwiązanie problemu niedoboru wykwalifikowanych pracowników IT. Według badania Bitkom, pięć procent firm wykorzystuje sztuczną inteligencję do uzupełniania luk kadrowych. Wśród dużych firm zatrudniających ponad 250 pracowników odsetek ten wzrasta do 21 procent. Sztuczna inteligencja przejmuje rutynowe zadania w obszarze rozwoju oprogramowania i administracji IT, pozwalając obecnym specjalistom skupić się na bardziej złożonych działaniach. Łagodzi to niedobór wykwalifikowanych pracowników, ale nie rozwiązuje go całkowicie.

Różnica między projektem pilotażowym a wykorzystaniem produkcyjnym

Jednym z największych wyzwań w transformacji AI jest tzw. luka między pilotażem a produkcją. Wiele firm opracowuje udane prototypy AI w kontrolowanych środowiskach testowych, ale nie udaje im się przenieść ich do produkcji. 23% niemieckich firm przeniosło ponad połowę swoich generatywnych eksperymentów z AI do produkcji, co jest znacznie więcej niż globalna średnia wynosząca 16%. Oznacza to jednak również, że 77% niemieckich firm wykorzystuje mniej niż połowę swoich eksperymentów z AI w produkcji.

Przyczyny tej luki są wielorakie. Z technicznego punktu widzenia skalowanie często kończy się niepowodzeniem, ponieważ projekty pilotażowe korzystają ze skrótów: modele są uruchamiane na maszynach lokalnych z ręcznymi krokami procesu, które nie nadają się do produkcji. Przejście wymaga solidnej, skalowalnej infrastruktury ze zautomatyzowanymi przepływami pracy do ekstrakcji danych, trenowania modeli, walidacji, wdrażania i ciągłego monitorowania. Konieczne jest wdrożenie potoków MLOps, które obejmą cały cykl życia modeli AI i umożliwią niezawodne przeniesienie z fazy pilotażowej do środowisk produkcyjnych.

Z organizacyjnego punktu widzenia często brakuje powiązania między wykonalnością techniczną a korzyściami biznesowymi. Projekty pilotażowe są prowadzone w izolacji, w działach IT lub laboratoriach innowacji, bez wczesnego zaangażowania jednostek biznesowych, które będą później pracować z systemami. Brakuje jasnych kryteriów sukcesu i mierzalnych kluczowych wskaźników efektywności (KPI), które powinny zostać zdefiniowane przed rozpoczęciem projektu. Bez takich metryk nie jest jasne, czy projekt pilotażowy zakończył się sukcesem i uzasadnia skalowanie.

Skuteczne skalowanie projektów AI wymaga systematycznego podejścia. Po pierwsze, projekty pilotażowe muszą być od samego początku powiązane z celami biznesowymi i wskaźnikami KPI. Zamiast eksperymentów opartych na technologii, firmy powinny identyfikować konkretne problemy biznesowe, dla których AI może zaoferować rozwiązania. Po drugie, niezbędne jest zbudowanie skalowalnej infrastruktury. Platformy chmurowe, zautomatyzowane potoki danych i procesy MLOps muszą zostać wdrożone na wczesnym etapie. Po trzecie, solidne zarządzanie danymi musi zapewnić ich przejrzystość, dostępność i zgodność z przepisami. Po czwarte, konieczne jest rozwijanie lub nabywanie wiedzy specjalistycznej, nie tylko na potrzeby rozwoju, ale także na potrzeby operacji produkcyjnych. Po piąte, zaleca się stopniowe wdrażanie z pętlami sprzężenia zwrotnego, aby systemy mogły być ulepszane krok po kroku.

Nasze doświadczenie w zakresie rozwoju biznesu, sprzedaży i marketingu w UE i Niemczech – Zdjęcie: Xpert.Digital

Skupienie się na branży: B2B, digitalizacja (od AI do XR), inżynieria mechaniczna, logistyka, odnawialne źródła energii i przemysł

Więcej na ten temat tutaj:

• Centrum biznesowe Xpert

Centrum tematyczne z przemyśleniami i wiedzą specjalistyczną:

• Platforma wiedzy na temat globalnej i regionalnej gospodarki, innowacji i trendów branżowych
• Zbieranie analiz, impulsów i informacji ogólnych z obszarów, na których się skupiamy
• Miejsce, w którym można zdobyć wiedzę i informacje na temat bieżących wydarzeń w biznesie i technologii
• Centrum tematyczne dla firm, które chcą dowiedzieć się więcej o rynkach, cyfryzacji i innowacjach branżowych

Zwrot z inwestycji jako kluczowy czynnik sukcesu

Pomiar zwrotu z inwestycji (ROI) w projekty AI stawia przed firmami wyjątkowe wyzwania. W przeciwieństwie do tradycyjnych inwestycji w IT, efekty często nie są bezpośrednio mierzalne. Niemniej jednak analiza ROI jest kluczowa dla podejmowania strategicznych decyzji i uzasadniania dalszych inwestycji. Badania pokazują, że 48% niemieckich firm, które faktycznie korzystają ze sztucznej inteligencji, deklaruje, że korzyści przewyższają koszty. Jednocześnie 63% firm waha się przed szerszym wykorzystaniem AI, ponieważ trudno im ocenić jej korzyści.

Obliczanie zwrotu z inwestycji (ROI) dla inwestycji w AI zazwyczaj przebiega według wzoru: ROI równa się przychodom pomniejszonym o koszty inwestycji, podzielonym przez koszty inwestycji i pomnożonym przez 100. Wyzwaniem jest precyzyjne uchwycenie przychodów i kosztów. Wymierne przychody obejmują oszczędności kosztów wynikające z automatyzacji powtarzalnych zadań, oszczędność czasu pracowników, niższy wskaźnik błędów, wzrost sprzedaży dzięki lepszej personalizacji oraz szybsze wprowadzanie nowych produktów na rynek. Korzyści jakościowe, takie jak poprawa jakości podejmowania decyzji dzięki analizie danych lub wzrost satysfakcji pracowników dzięki wyeliminowaniu niepożądanych, rutynowych zadań, są trudniejsze do oszacowania, ale nie mniej ważne.

Raport z walidacji biznesowej pokazuje, że integracja sztucznej inteligencji (AI) z systemami CX i ERP może przynieść zachowawczy zwrot z inwestycji (ROI) na poziomie 214% w ciągu pięciu lat. W najlepszym przypadku ROI może sięgnąć nawet 761%. Taka integracja może prowadzić do wzrostu średniej wielkości transakcji o 10–30%, a tym samym bezpośrednio do wzrostu przychodów. Na przykład firma inwestująca 50 000 euro w system chatbotów oparty na sztucznej inteligencji oszczędza rocznie 1200 godzin ręcznej obsługi klienta, co odpowiada 75 000 euro kosztów osobowych. Zwrot z inwestycji (ROI) wynosi zatem 50% już w pierwszym roku.

Koszty inwestycji obejmują nie tylko oczywiste pozycje, takie jak licencje na oprogramowanie, sprzęt i rozwój, ale także często niedoceniane czynniki: integrację z istniejącymi systemami, szkolenia pracowników, zarządzanie zmianą, bieżącą konserwację i wsparcie, a także koszty zgodności i ochrony danych. Ukryte koszty wynikają z nakładów pracy w zarządzaniu projektami, tymczasowych spadków produktywności podczas transformacji oraz niezbędnych korekt procesów.

Firmy odnoszące sukcesy definiują konkretne wskaźniki KPI do pomiaru zwrotu z inwestycji (ROI), które są zgodne z ich celami biznesowymi. Należą do nich: koszt jednostkowy przed i po wdrożeniu AI, oszczędność czasu dzięki automatyzacji procesów (wycena pieniężna), redukcja wskaźników błędów i poprawa jakości, akceptacja użytkowników i jej wpływ na produktywność oraz wskaźniki satysfakcji klienta. Ciągłe monitorowanie tych wskaźników umożliwia ukierunkowane działania naprawcze, jeśli projekty AI nie przynoszą oczekiwanych rezultatów.

Nadaje się do:

• Wartość dodana AI? Zanim zainwestujesz w AI: Zidentyfikuj 4 cichych zabójców udanych projektów

Zarządzanie zmianą jako niedoceniany czynnik sukcesu

Wprowadzenie sztucznej inteligencji to przede wszystkim nie transformacja technologiczna, lecz organizacyjna i kulturowa. Samo wdrożenie rozwiązań technicznych nie gwarantuje sukcesu. Konieczna jest głęboka zmiana kulturowa w firmie, którą można zapewnić jedynie poprzez skuteczne zarządzanie zmianą. Większość nieudanych projektów AI kończy się porażką nie z powodu samej technologii, ale z powodu braku akceptacji, niewystarczającego przygotowania organizacyjnego i braku zaangażowania kierownictwa.

Pierwszym krokiem do zmiany kulturowej jest świadomość i edukacja. Pracownicy i menedżerowie muszą zrozumieć, dlaczego sztuczna inteligencja jest istotna dla firmy i jak przyczynia się do osiągania celów strategicznych. Warsztaty, szkolenia i wydarzenia informacyjne to skuteczne sposoby przekazywania wiedzy i rozwiązywania problemów. Wielu pracowników ma niejasne obawy przed utratą pracy lub przytłoczeniem nowymi technologiami. Otwarta komunikacja na temat realistycznych skutków i możliwości zmniejsza opór.

Promowanie umiejętności w zakresie AI wykracza poza wiedzę techniczną. Podczas gdy analitycy danych i programiści AI potrzebują dogłębnej wiedzy technicznej, działy biznesowe muszą również rozwijać fundamentalną wiedzę, aby identyfikować istotne przypadki użycia i efektywnie wykorzystywać systemy AI. Nieocenione w tym względzie mogą być spersonalizowane programy szkoleniowe i współpraca z zewnętrznymi ekspertami. Co najważniejsze, szkolenia powinny być postrzegane nie jako jednorazowe wydarzenie, ale jako ciągły proces.

Często konieczne jest dostosowanie struktur i procesów. Tradycyjne, hierarchiczne procesy decyzyjne i sztywne metody pracy są niekompatybilne z zwinnym rozwojem sztucznej inteligencji (Agile AI) i jej iteracyjnymi cyklami doskonalenia. Firmy powinny być gotowe na zakwestionowanie tradycyjnych metod pracy i poszukiwanie nowych, bardziej zwinnych podejść. Może to obejmować wprowadzenie nowych kanałów komunikacji, dostosowanie procesów decyzyjnych lub przeprojektowanie przepływów pracy. Zespoły międzyfunkcyjne, łączące wiedzę merytoryczną z umiejętnościami technicznymi, okazały się szczególnie skuteczne.

Integracja kulturowa sztucznej inteligencji wymaga otwartego i innowacyjnego podejścia, które dostrzega wartość danych i potencjał podejmowania decyzji opartych na danych. Sztucznej inteligencji nie należy postrzegać jako elementu zewnętrznego, lecz jako integralną część kultury korporacyjnej. Niezbędne jest promowanie kultury eksperymentowania i uczenia się przez całe życie. Należy zachęcać pracowników do testowania nowych technologii, akceptowania błędów i wyciągania z nich wniosków.

Liderzy odgrywają kluczową rolę w procesie transformacji kulturowej. Muszą nie tylko definiować wizję i strategię, ale także pełnić rolę wzorców do naśladowania i ucieleśniać wartości kultury zorientowanej na sztuczną inteligencję. Programy rozwoju przywództwa mogą pomóc w podniesieniu niezbędnej świadomości i rozwoju umiejętności. Bez widocznego zaangażowania ze strony kadry kierowniczej, projektom AI brakuje niezbędnego rozpędu. Średniej wielkości firmy produkcyjne, które znacząco zwiększyły akceptację dzięki kompleksowym metodom zarządzania zmianą, obejmującym sesje informacyjne, ukierunkowane szkolenia i zaangażowanie pracowników w proces wdrażania, dowodzą skuteczności tego podejścia.

Pozycja Niemiec w globalnej konkurencji

W międzynarodowych porównaniach rozwoju sztucznej inteligencji (AI) Niemcy zajmują niejednoznaczną pozycję. Według Global AI Index, Republika Federalna Niemiec zajmuje siódme miejsce w klasyfikacji generalnej: solidny wynik, ale wciąż za wiodącymi krajami, takimi jak USA, Chiny, Singapur i kilka krajów europejskich. Ranking ten odzwierciedla zarówno mocne, jak i słabe strony niemieckiego ekosystemu AI. Niemcy należą do światowych liderów w badaniach nad AI. Uniwersytety, instytuty i centra kompetencji prowadzą ważne prace badawcze, od uczenia maszynowego po kwestie etyczne. Niemcy zajmują trzecie miejsce na świecie w kształceniu specjalistów IT.

Istnieje jednak luka między badaniami a praktycznym zastosowaniem. Niemcy mają trudności z przełożeniem odkryć naukowych na rzeczywiste zastosowania. Istnieje znaczna potrzeba nadrobienia zaległości w zakresie infrastruktury AI: w Global AI Index Niemcy zajmują dopiero 13. miejsce w tym obszarze. Głównymi problemami są moc obliczeniowa i dostępność danych. Pojemność wysokowydajnych centrów danych dla aplikacji AI musi potroić się do 2030 roku, z obecnych 1,6 gigawata do 4,8 gigawata. Obecnie jednak w budowie jest zaledwie 0,7 gigawata, a kolejne 1,3 gigawata jest w fazie rozwoju. Aby zniwelować tę lukę w mocy wynoszącą 1,4 gigawata, do 2030 roku konieczne będzie zainwestowanie do 60 miliardów euro.

Udział Niemiec w globalnej przepustowości centrów danych spadł o około jedną trzecią od 2015 roku. Inwestycje w sztuczną inteligencję pozostają daleko w tyle za takimi graczami jak USA, Wielka Brytania, Francja, inne kraje UE i Chiny. Z perspektywy niemieckich firm, Stany Zjednoczone i Chiny są obecnie liderami w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji. 36% respondentów uważa, że ​​USA, a 32% Chiny są liderami. Tylko jeden procent niemieckich firm przypisuje Niemcom wiodącą pozycję. Ta ocena podkreśla potrzebę działań, przed którymi stoją niemieccy decydenci i przedsiębiorstwa. 71% firm apeluje o silniejsze wsparcie dla niemieckich dostawców sztucznej inteligencji i zwiększenie inwestycji w centra danych.

W dziedzinie uczenia maszynowego Niemcy zajmują czwarte miejsce na świecie z pięcioma znanymi modelami. Dominują jednak Stany Zjednoczone z 61 modelami, a następnie Chiny z 15. Różnica jest jeszcze wyraźniejsza, jeśli chodzi o inwestycje: w 2023 roku około 67 miliardów euro prywatnego kapitału napłynęło do technologii AI w USA, prawie dziewięciokrotnie więcej niż w Chinach. Podczas gdy inwestycje w USA stale rosną, w UE odnotowano spadek o 44,2% od 2022 roku. Niemcy mają potencjał, aby potroić swoją moc obliczeniową w ciągu pięciu lat, ale wymaga to zdecydowanych działań.

Globalny wyścig w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) między USA a Chinami nabrał nowego rozpędu dzięki takim osiągnięciom jak chiński model DeepSeek. Podczas gdy Stany Zjednoczone tradycyjnie były liderem w dziedzinie modeli językowych na dużą skalę, chińskie firmy szybko nadrabiają zaległości. W maju 2025 roku czołowi dyrektorzy od Microsoftu po OpenAI ostrzegali, że przewaga USA w dziedzinie AI skurczyła się do zaledwie kilku miesięcy. Od 2017 roku Chiny realizują deklarowaną strategię stania się liderem w dziedzinie AI do 2030 roku. Według Gartnera, 47% czołowych światowych badaczy AI pochodzi z Chin, w porównaniu z zaledwie 18% ze Stanów Zjednoczonych. Chiny skalują swoją infrastrukturę i aplikacje znacznie szybciej niż Stany Zjednoczone.

Między Niemcami a Europą wyłania się dwubiegunowy krajobraz technologiczny. Jeden blok tworzy się wokół amerykańskich technologii, takich jak Nvidia i ARM, z zachodnimi standardami danych, a drugi wokół chińskiego ekosystemu z Huawei Ascend i RISC-V. Neutralność staje się coraz bardziej niemożliwa dla krajów takich jak Niemcy. Pytanie nie brzmi już, czy Niemcy będą w stanie nadrobić zaległości, ale raczej, w jakim ekosystemie technologicznym się ulokują i jak przy okazji zachowają własną suwerenność.

Wyznaczanie kursu strategicznego dla niemieckich firm

Niemcy stoją w obliczu strategicznego punktu zwrotnego. Szacuje się, że rynek sztucznej inteligencji (AI) w Niemczech osiągnie wartość ponad dziewięciu miliardów euro do 2025 roku i wzrośnie do 37 miliardów euro do 2031 roku, co oznacza roczną stopę wzrostu przekraczającą 25%. Jednak wzrost ten nie będzie równomiernie rozłożony. Firmy, które inwestują w AI już teraz, budują wiedzę specjalistyczną i transformują swoje organizacje, zdobędą zdecydowaną przewagę konkurencyjną. Ci, którzy wahają się, ryzykują pozostanie w tyle. Przepaść między liderami a maruderami gwałtownie się powiększa.

Udana transformacja AI wymaga czegoś więcej niż tylko wdrożenia technologicznego. Wymaga holistycznej strategii składającej się z kilku filarów: Po pierwsze, strategicznego dopasowania do jasnej wizji, zdefiniowanych celów i priorytetowych przypadków użycia. Bez strategicznego zakotwiczenia na najwyższym szczeblu zarządzania, inicjatywy AI pozostają odizolowanymi rozwiązaniami bez trwałego wpływu. Po drugie, operacyjnego wdrożenia z Centrami Doskonałości AI jako ośrodkami wiedzy specjalistycznej i doradztwa, standaryzowanych metod zarządzania projektami, wielokrotnego użytku komponentów AI oraz proaktywnego zarządzania wiedzą. Po trzecie, ryzyka i zgodności z jasnymi strukturami zarządzania, klasyfikacją ryzyka zgodnie z unijnym rozporządzeniem w sprawie AI, zgodnością z ochroną danych i wytycznymi etycznymi.

Czwarty filar obejmuje infrastrukturę technologiczną, w tym skalowalne platformy chmurowe, solidne potoki danych, procesy MLOps i ciągły monitoring. Piąty filar obejmuje ludzi i kulturę, z systematycznym rozwojem umiejętności, zarządzaniem zmianą, promowaniem kultury eksperymentowania i zaangażowaniem kierownictwa. Transformacja AI może się powieść tylko wtedy, gdy wszystkie pięć filarów będzie ze sobą współdziałać.

Firmy powinny zacząć od łatwych w zarządzaniu projektów pilotażowych, które obiecują wymierne korzyści, ale nie są krytyczne dla działalności. Podejście etapowe zmniejsza ryzyko i sprzyja akceptacji. Udane projekty pilotażowe budują zaufanie i dynamikę dla kolejnych inicjatyw. Co kluczowe, projekty pilotażowe muszą być projektowane od samego początku z uwzględnieniem skalowalności. Architektura techniczna, procesy przetwarzania danych i integracja organizacyjna muszą być gotowe do wdrożenia. Wdrożenie sztucznej inteligencji nie jest jednorazowym projektem, lecz ciągłym procesem optymalizacji, wymagającym ciągłego uczenia się i adaptacji.

Ramy regulacyjne, w tym unijne rozporządzenie w sprawie sztucznej inteligencji (AI) i RODO, mogą początkowo wydawać się obciążeniem, ale oferują również nowe możliwości. Ci, którzy inwestują obecnie w przejrzystość, udokumentowane procesy i proaktywne zarządzanie ryzykiem, budują podwaliny pod wiarygodne i konkurencyjne aplikacje AI. Związek między ochroną danych a oceną ryzyka AI pokazuje, że jasne procesy i zdefiniowane obowiązki nie tylko pozwalają na kontrolowanie innowacji, ale także na ich strategiczne kształtowanie. Firmy, które postrzegają zgodność z przepisami jako przewagę konkurencyjną, a nie przeszkodę, pozycjonują się jako zaufani partnerzy.

Realistyczne perspektywy na przyszłość wykraczające poza szum medialny

Transformacja niemieckiej gospodarki dzięki sztucznej inteligencji dopiero się rozpoczęła. Kolejne pięć lat będzie kluczowe. Prognozy przewidują, że między 2026 a 2030 rokiem nawet 40% średnich przedsiębiorstw zintegruje narzędzia AI w swojej codziennej działalności, szczególnie w obszarze sprzedaży, finansów i zasobów ludzkich. Odsetek firm, które w pełni zintegrowały AI, znacznie wzrośnie z obecnych dziewięciu procent. Trendy w dziedzinie AI na nadchodzące lata obejmują generatywną sztuczną inteligencję do zautomatyzowanego tworzenia treści, obsługę klienta opartą na AI z całodobowym wsparciem, analitykę predykcyjną do prognozowania sprzedaży, marketing oparty na AI z hiperpersonalizacją, zautomatyzowaną księgowość, rekrutację opartą na AI oraz inteligentną produkcję z inteligentnymi fabrykami.

Wpływ na rynek pracy będzie zróżnicowany. Według McKinsey Global Institute, do 2030 roku około 30% obecnych godzin pracy może zostać zautomatyzowane przez technologię, w tym generatywną sztuczną inteligencję. Nie oznacza to jednak masowych zwolnień, a raczej transformację profili zawodowych. Zadania rutynowe znikną, a wzrośnie zapotrzebowanie na pracę o wyższej wartości, bardziej kreatywną i strategiczną. Już 13% pracowników w Niemczech deklaruje utratę pracy z powodu sztucznej inteligencji, co mieści się w średniej światowej. Jednocześnie pojawiają się nowe profile zawodowe i wymagania kwalifikacyjne.

Efekty ogólnego wzrostu produktywności gospodarczej będą zauważalne, ale nie zdziałają cudów. Roczny wzrost produktywności może wzrosnąć z 0,4% do 0,9% w latach 2025-2030 oraz do 1,2% w latach 2030-2040. Stanowiłoby to znaczącą poprawę, która wzmocniłaby konkurencyjność Niemiec i pomogła złagodzić skutki zmian demograficznych. Jednak cud produktywności, na który niektórzy liczyli, się nie ziści. Sztuczna inteligencja jest ważnym, ale nie jedynym, motorem wzrostu gospodarczego. Niezbędne są towarzyszące temu inwestycje w edukację, infrastrukturę i potencjał innowacyjny.

Geopolityczny wymiar rozwoju sztucznej inteligencji (AI) będzie zyskiwał na znaczeniu. Konkurencja technologiczna między USA a Chinami zmusza Niemcy i Europę do zajęcia strategicznych pozycji. Kwestia suwerenności technologicznej staje się coraz bardziej paląca: czy Europa będzie w stanie rozwijać własne modele, infrastruktury i standardy AI, czy też pozostanie zależna od technologii amerykańskich lub chińskich? Programy takie jak Digital Europe i EuroHPC mają na celu zapewnienie europejskim projektom AI dostępu do obliczeń o wysokiej wydajności. Sukces tych inicjatyw zadecyduje o zdolności Niemiec i Europy do działania w globalnej konkurencji w dziedzinie AI.

Nadchodzące lata pokażą, czy Niemcy zdołają przełożyć swoje mocne strony w dziedzinie badań i edukacji na ekonomiczną przewagę konkurencyjną. Kurs jest już wytyczany. Firmy, które postrzegają sztuczną inteligencję jako kwestię strategiczną, systematycznie ją rozwiązują i transformują swoje organizacje, zapewnią sobie przyszłość. Ci, którzy wahają się lub odrzucają sztuczną inteligencję jako chwilową modę, zapłacą cenę. Transformacja od fazy pilotażowej do produktywnego użytkowania jest już w toku. Niemcy stoją w punkcie zwrotnym między integracją technologiczną a pozostawaniem w tyle. Decyzja należy do zarządów korporacji, kadry zarządzającej i średnich przedsiębiorstw, które już dziś wyznaczają kurs na przyszłość.

Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „zarządzaną sztuczną inteligencją” (Managed AI) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting – Zdjęcie: Xpert.Digital

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowy, bezproblemowy pakiet rozwiązań dla sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu kilku dni.

Najważniejsze korzyści w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do wdrożenia w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają u Ciebie. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmujemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Dbamy o ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej na ten temat tutaj:

• Rozwiązanie Managed AI – Usługi w zakresie przemysłowej AI: Klucz do konkurencyjności w sektorze usług, przemysłu i inżynierii mechanicznej

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

skontaktować się ze mną pod Wolfenstein ∂ xpert.digital

zadzwonić pod +49 89 674 804 (Monachium)

LinkedIn
 

Nasze globalne doświadczenie branżowe i biznesowe w zakresie rozwoju biznesu, sprzedaży i marketingu - Zdjęcie: Xpert.Digital

Skupienie się na branży: B2B, digitalizacja (od AI do XR), inżynieria mechaniczna, logistyka, odnawialne źródła energii i przemysł

Więcej na ten temat tutaj:

• Centrum biznesowe Xpert

Centrum tematyczne z przemyśleniami i wiedzą specjalistyczną:

• Platforma wiedzy na temat globalnej i regionalnej gospodarki, innowacji i trendów branżowych
• Zbieranie analiz, impulsów i informacji ogólnych z obszarów, na których się skupiamy
• Miejsce, w którym można zdobyć wiedzę i informacje na temat bieżących wydarzeń w biznesie i technologii
• Centrum tematyczne dla firm, które chcą dowiedzieć się więcej o rynkach, cyfryzacji i innowacjach branżowych