Dlaczego zarządzana sztuczna inteligencja może zniwelować globalną lukę w zakresie wdrażania sztucznej inteligencji

Między „szybkością w popełnianiu błędów” a niemiecką dokładnością: dlaczego zarządzana sztuczna inteligencja jest odpowiedzią na globalny kryzys wdrożeniowy

Sztuczna inteligencja obiecywana była globalnej gospodarce jako ostateczne „supermocarstwo” XXI wieku. Jednak spojrzenie na rzeczywistość biznesową roku 2024 często ukazuje inny obraz: dla wielu organizacji wprowadzenie sztucznej inteligencji to nie tyle technologiczny skok kwantowy, co raczej długotrwała walka na wyniszczenie. Niewłaściwe rozwiązania, gwałtownie rosnące koszty i rozczarowujące rezultaty („wysoki nakład, niski zwrot”) dominują w codziennej działalności w wielu miejscach.

Jednak sposób, w jaki firmy radzą sobie z tą „bitwą”, zależy zasadniczo od ich lokalizacji. Dogłębna analiza porównawcza rynków globalnych pokazuje, że postrzeganie problemów jest niezwykle zróżnicowane. Podczas gdy Stany Zjednoczone postrzegają błędy technologiczne jako niezbędne paliwo dla innowacji („szybko ponoszą porażki”), w Europie strach przed pułapkami regulacyjnymi często paraliżuje postęp. Niemcy, uwięzione między popytem na perfekcję a niedoborem wykwalifikowanych pracowników, ryzykują pozostanie w tyle, podczas gdy Chiny i region azjatycki tworzą fakty na miejscu poprzez państwową orkiestrację i pragmatyczne, oddolne wdrażanie.

Pomimo tych ogromnych różnic kulturowych i strukturalnych, wyłania się wspólna droga do rozwiązania. Poniższa analiza nie tylko uwypukla fascynujące regionalne różnice w strategiach rozwoju sztucznej inteligencji, ale także pokazuje, dlaczego przejście na zarządzane platformy sztucznej inteligencji może być kluczem do sukcesu. Jako most technologiczny, to podejście obiecuje połączyć amerykańską szybkość, europejską zgodność z przepisami i azjatycką efektywność kosztową – ostatecznie przekształcając sztuczną inteligencję z skomplikowanego obciążenia w obiecaną superpotęgę.

Nadaje się do:

• W jaki sposób zarządzana sztuczna inteligencja zapewnia rzeczywistą przewagę konkurencyjną: odchodzenie od podejścia „uniwersalnego”

Regionalne postrzeganie problemów związanych z wdrażaniem sztucznej inteligencji: analiza porównawcza

Problem przedstawiony na zdjęciach – że sztuczna inteligencja stanowi dla firm raczej wyzwanie niż supermocarstwo – jest postrzegany i rozwiązywany w bardzo różny sposób w różnych regionach gospodarczych. Analiza ujawnia fundamentalne różnice w podejściu, definiowaniu problemu i rozwiązaniach.

USA: Innowacja przed ostrożnością – podejście „szybkiej porażki”

Z amerykańskiej perspektywy opisane problemy (nieodpowiednie rozwiązania, wysokie koszty przy niskich stopach zwrotu, brak akceptacji) postrzegane są przede wszystkim jako fazy przejściowe na drodze do dojrzałości rynkowej. Gospodarka amerykańska interpretuje problemy związane z wdrażaniem sztucznej inteligencji zasadniczo inaczej niż gospodarka europejska czy azjatycka.

Charakterystyczna percepcja

Amerykańska kultura biznesowa postrzega nieudane projekty AI jako niezbędny element procesu innowacji. Mantra Doliny Krzemowej „działaj szybko i nie łam się” wciąż kształtuje filozofię korporacyjną, mimo że jest coraz częściej krytykowana. W 2024 roku amerykańskie firmy zainwestowały ponad 109 miliardów dolarów w AI – około dwunastokrotnie więcej niż Chiny i dwudziestoczterokrotnie więcej niż Wielka Brytania. Ta gotowość do inwestowania odzwierciedla apetyt na ryzyko, który jest mniej widoczny w innych regionach.

Podejście rozwiązania

Stany Zjednoczone opierają się na wyborze rynkowym, a nie na scentralizowanym planowaniu. Podejście: Wielu dostawców opracowuje konkurencyjne rozwiązania, a rynek odsiewa te, które odnoszą sukcesy. Zarządzanie usługami przedsiębiorstwa (ESM) z integracją AI jest rozumiane jako centralna warstwa systemu operacyjnego, która łączy wszystkie działy. Amerykańskie firmy preferują w pełni zarządzane platformy AI (Managed AI), które umożliwiają szybkie wdrożenie bez konieczności posiadania własnej infrastruktury.

Problem „dużego wysiłku, niskiego zysku” rozwiązywany jest za pomocą kontraktów opartych na rezultatach: firmy coraz częściej płacą tylko za udowodnione wyniki biznesowe, a nie za wdrożenie technologii.

UE: Regulacja jako rama innowacji – między mechanizmem ochronnym a przeszkodą

Europejskie spojrzenie na problem wdrażania sztucznej inteligencji (AI) jest zasadniczo kształtowane przez względy regulacyjne. To, co w USA uznaje się za przejściową niewydolność rynku, w Europie jest klasyfikowane jako ryzyko systemowe wymagające prewencyjnego zarządzania.

Charakterystyczna percepcja

Europejskie firmy borykają się z opisanymi powyżej problemami, pogłębianymi przez niepewność regulacyjną. 41% decydentów IT wskazuje niejasne przepisy jako największą przeszkodę we wdrażaniu sztucznej inteligencji – nawet przed obawami o bezpieczeństwo (40%) i niedoborem wykwalifikowanych pracowników (30%). Wdrożenie sztucznej inteligencji w Europie jest o pięć punktów procentowych niższe od średniej światowej.

Szczególnie niepokojące jest to, że tylko 18,4% europejskich firm korzysta z technologii AI, podczas gdy 56% dużych europejskich organizacji nie zdecydowało się jeszcze na prawdziwie rewolucyjną inwestycję w AI. Niemcy stanowią paradoksalną sytuację: 82,24 na 100 punktów za znajomość RODO, ale tylko 56,24 punktów za świadomość ustawy o AI – różnica 26 punktów.

Podejście rozwiązania

Europa opiera się na piaskownicach regulacyjnych jako mechanizmie zaufania. Do sierpnia 2026 roku każde państwo członkowskie UE musi utworzyć co najmniej jedną piaskownicę regulacyjną dla sztucznej inteligencji na poziomie krajowym. Te kontrolowane środowiska mają na celu umożliwienie innowacji bez ryzyka natychmiastowych kar. Dane z brytyjskich piaskownic fintech pokazują, że uczestniczące w nich firmy osiągają o 15% wyższy sukces kapitalizacji i o 50% większe prawdopodobieństwo finansowania.

Europejska odpowiedź na „niedopasowane rozwiązania” leży w ramach sektorowych i uproszczonych wytycznych, zwłaszcza dla MŚP. Ustawa UE o sztucznej inteligencji rozróżnia aplikacje wysokiego i niskiego ryzyka, co teoretycznie umożliwia dostosowanie zgodności – ale w praktyce prowadzi do złożoności.

Niemcy: Dokładność przed szybkością – konflikt perfekcjonizmu

Niemcy zajmują w Europie szczególną pozycję, charakteryzującą się strukturalnymi sprzecznościami.

Charakterystyczna percepcja

Niemieckie firmy doświadczają wyzwań związanych z wdrażaniem sztucznej inteligencji (AI) jako potrójnego obciążenia: niepewności regulacyjnej, niedoboru wykwalifikowanych pracowników i kulturowej awersji do ryzyka. Dane są zatrważające: podczas gdy 70% firm w Niemczech Zachodnich korzysta z AI, w Niemczech Wschodnich odsetek ten wynosi zaledwie 52%. Ta przepaść cyfrowa pogłębia konkurencyjność.

52% niemieckich firm obawia się, że wymogi Ustawy o AI ograniczą ich możliwości innowacyjne, a tylko 36% czuje się przygotowanych do wdrożenia. Początkowe wdrożenie systemów zarządzania jakością w ramach Ustawy o AI kosztuje MŚP około 193 000–330 000 euro, plus 71 400 euro rocznych kosztów utrzymania.

Cecha szczególna: Niedobór wykwalifikowanych pracowników

Od 35 do 41 procent niemieckich firm uważa niedobór personelu technicznego za poważną przeszkodę w realizacji projektów AI. Co ciekawe, analiza LinkedIn pokazuje, że poziom zrozumienia narzędzi AI w Niemczech jest 1,7 razy wyższy niż średnia OECD i zajmuje drugie miejsce na świecie po USA. Problemem jest zatem nie tyle brak wiedzy, co ograniczona dostępność wykwalifikowanego personelu.

Podejście rozwiązania

Niemcy realizują podejście zorientowane na infrastrukturę, korzystając ze wsparcia rządowego. Bawaria utworzyła program „Bavarian AI Act Accelerator” z dofinansowaniem w wysokości 1,6 mln euro, aby wspierać MŚP w automatycznej weryfikacji ich systemów AI. Strategia: redukcja barier biurokratycznych poprzez technologię, a nie deregulację.

Niemieckie firmy preferują bardziej dostosowane rozwiązania AI niż narzędzia generyczne niż firmy z innych rynków. Oczekuje się, że podejście „Compliance by Design” pozwoli zaoszczędzić 3,05 mln dolarów na każdym naruszeniu danych w perspektywie długoterminowej.

Azja (z wyłączeniem Chin): Pragmatyczny entuzjazm w obliczu luk w zarządzaniu

Region Azji i Pacyfiku charakteryzuje się najwyższym wskaźnikiem wdrażania sztucznej inteligencji, ale jednocześnie panuje tam największe zaniepokojenie utratą miejsc pracy.

Charakterystyczna percepcja

Pracownicy regionu Azji i Pacyfiku wdrażają narzędzia sztucznej inteligencji generatywnej szybciej i z większym entuzjazmem niż ich koledzy z całego świata, ale jednocześnie bardziej obawiają się o swoje miejsca pracy. 78% respondentów z regionu Azji i Pacyfiku korzysta ze sztucznej inteligencji co najmniej raz w tygodniu (w porównaniu z 72% na całym świecie). Indie przodują z 92-procentowym wskaźnikiem wdrożenia, podczas gdy Japonia pozostaje w tyle z zaledwie 51%.

Krytyczna rozbieżność

Pracownicy pierwszej linii napędzają adopcję – 70% regularnego wykorzystania GenAI w regionie Azji i Pacyfiku (APAC) w porównaniu z 51% na całym świecie. Jednocześnie 53% obawia się utraty pracy z powodu AI (w porównaniu z 36% na całym świecie). Ta rozbieżność między wykorzystaniem a obawami charakteryzuje perspektywę azjatycką.

Kwestie zarządzania

58% respondentów z regionu Azji i Pacyfiku korzystałoby ze sztucznej inteligencji nawet bez zgody firmy, a 35% obeszłoby ograniczenia. Jednak tylko 57% deklaruje, że ich firmy skutecznie przeprojektowują procesy, aby zintegrować sztuczną inteligencję. To oddolne wdrażanie bez odpowiedniego zarządzania odgórnego niesie ze sobą znaczne ryzyko.

Podejście rozwiązania

Rządy azjatyckie coraz częściej przejmują bezpośrednią odpowiedzialność za infrastrukturę. Singapurski Urząd ds. Rozwoju Mediów Informacyjnych (IMDA) zapewnia zasoby obliczeniowe o wysokiej wydajności wraz z kredytami chmurowymi i wsparciem konsultingowym. Wietnam oferuje zwolnienia podatkowe dla lokalnie hostowanych klastrów szkoleniowych AI. Filipiny nawiązują międzynarodowe partnerstwa z Koreą i Japonią, aby zdywersyfikować zależności technologiczne.

Osiemdziesiąt procent azjatyckich MŚP korzysta z co najmniej jednego narzędzia platformy cyfrowej opartego na sztucznej inteligencji, a 73 procent zgadza się, że narzędzia te zapewniają równe szanse małym i dużym firmom. Nacisk kładziony jest na praktyczne i opłacalne rozwiązania, a nie na przywództwo technologiczne.

Chiny: Mechanizmy rozmieszczania zarządzane przez państwo

Chiny podchodzą do tego zagadnienia zupełnie inaczej, interpretując przedstawione problemy jako zadania wymagające skoordynowanego planowania, a nie jako niedoskonałości rynku.

Charakterystyczna percepcja

Z chińskiej perspektywy „niedopasowane rozwiązania” i „wysoki nakład pracy, niski zwrot” to przede wszystkim problemy z koordynacją, które można rozwiązać poprzez scentralizowane planowanie i zapewnienie infrastruktury. Chiny osiągnęły 83% wdrożenia generatywnej sztucznej inteligencji – jednak nadal pozostają w tyle za amerykańskimi wdrożeniami produkcyjnymi pod względem dojrzałości.

Chińska perspektywa różni się w kwestii integracji ze strategią narodową. Plan Rozwoju Sztucznej Inteligencji, opublikowany w 2017 roku, nakreśla cel zbudowania gospodarki opartej na sztucznej inteligencji o wartości 1 biliona juanów do 2030 roku i uczynienia ze sztucznej inteligencji „głównego motoru” transformacji przemysłowej.

Zaleta infrastrukturalna

Chiny przodują w infrastrukturze wdrożeniowej, mimo że Stany Zjednoczone dominują w badaniach nad modelami pionierskimi. Inwestycje w ogólnokrajowe klastry obliczeniowe, energię odnawialną dla centrów danych i niezależność od układów scalonych tworzą solidne podstawy. Osiem prowincji otrzymuje wspierane przez rząd centra obliczeniowe AI, aby zdecentralizować moce przerobowe.

Podejście rozwiązania

Model Chin opiera się na partnerstwach między przedsiębiorstwami a rządem (B2G). Miasta przyznają kontrakty firmom z branży sztucznej inteligencji (AI) na rozwój technologii publicznych, umożliwiając im skalowanie działalności przy jednoczesnym spełnianiu celów rządowych. Projekt City Brain w Hangzhou wykorzystuje partnerstwa z lokalnymi laboratoriami AI w celu optymalizacji przepływu ruchu.

Plan „AI Plus” priorytetowo traktuje upowszechnianie i wdrażanie sztucznej inteligencji w całej gospodarce i usługach publicznych, pozycjonując ją jako infrastrukturę narodową. Obowiązkowe pilotaże zamówień publicznych w Szanghaju, Hangzhou i Shenzhen napędzają popyt na sztuczną inteligencję w opiece zdrowotnej, automatyzację przemysłową i narzędzia do podnoszenia kwalifikacji – z korzyścią dla uznanych dostawców.

Efektywność kosztowa jako strategia

Chińskie modele często zapewniają 80-90% wydajności modeli amerykańskich, przy 20-30% niższych kosztach. Dla firm, które muszą przetwarzać duże ilości tekstu lub skalować sztuczną inteligencję, ta różnica w kosztach ma kluczowe znaczenie. Przełom w DeepSeek w 2025 roku zapoczątkował oczekiwania, że ​​do 2026 roku open-source'owe GenAI będzie stanowić połowę chińskiego ekosystemu sztucznej inteligencji.

Podstawowe rozbieżności

Analiza regionalna ujawnia trzy paradygmatyczne podejścia do problemu wdrożenia sztucznej inteligencji:

• Amerykański paradygmat selekcji rynkowej zakłada, że ​​wysoki wskaźnik awaryjności jest kosztem innowacji. Chociaż 72% wyborców w USA preferuje wolniejszy rozwój sztucznej inteligencji, praktyki biznesowe pozostają bardzo dynamiczne. Rozwiązaniem są niezależne od platformy modele dostaw i w pełni zarządzane usługi, które przenoszą ryzyko z klienta na wyspecjalizowanych dostawców.
• Europejski paradygmat zaufania regulacyjnego dąży do budowania zaufania poprzez zarządzanie prewencyjne. Koszty: wolniejsze wdrażanie i większe obciążenia związane z przestrzeganiem przepisów, zwłaszcza dla MŚP. Korzyści: potencjalnie bardziej zrównoważone, etyczne systemy sztucznej inteligencji, które cieszą się większym zaufaniem społecznym w dłuższej perspektywie. Niemcy stanowią skrajny biegun między kompetencjami technologicznymi a paraliżem regulacyjnym.
• Azjatycki paradygmat pragmatyczny łączy wysoki poziom oddolnej adopcji z rosnącą dostępnością infrastruktury przez państwo. Wyzwaniem są luki w zarządzaniu w zakresie nieformalnego wykorzystania oraz różnice w poziomie dojrzałości między krajami.
• Chiński paradygmat koordynacji rynku państwowego integruje prywatne innowacje z centralnym planowaniem. Jego mocne strony to skoordynowana infrastruktura i szybkie skalowanie. Do słabości należą potencjalne tłumienie innowacji poprzez nadawanie priorytetów państwu oraz ograniczona dojrzałość w pionierskich zastosowaniach.

Podejście platformy Managed AI jako rozwiązanie konwergentne

Co ciekawe, dowody wskazują na regionalną konwergencję w podejściu do rozwiązań, pomimo różnych punktów wyjścia. Przedstawione tutaj podejście „Zarządzanej Platformy Dostarczania AI” rozwiązuje regionalne problemy w sposób kompatybilny:

• W przypadku USA zapewnia ona pożądaną prędkość bez konieczności długotrwałego rozwoju infrastruktury.
• W Europie umożliwia integrację zgodności poprzez niezależność od LLM i suwerenne opcje hostingu.
• W przypadku Niemiec udało się zmniejszyć zależność od wykwalifikowanych pracowników poprzez outsourcing skomplikowanych zadań technicznych.
• W Azji oferuje skalowalne i ekonomiczne platformy dla małych i średnich przedsiębiorstw (MŚP), które nie mają własnych zespołów ds. sztucznej inteligencji.
• Jeśli chodzi o Chiny, opowiada się za szybkim wdrożeniem przy jednoczesnym zachowaniu suwerenności danych.

Kluczowa innowacja polega na oddzieleniu użytkowania od infrastruktury: firmy korzystają z dostosowanych rozwiązań AI („podaj przypadek użycia → uzyskaj rozwiązanie”) bez konieczności posiadania własnych zespołów zajmujących się nauką o danych, podczas gdy wyspecjalizowani dostawcy zarządzają złożonością zaplecza.

Analiza regionalna pokazuje, że wyzwanie związane z wdrażaniem sztucznej inteligencji (AI) występuje globalnie, ale jest interpretowane i rozwiązywane zasadniczo odmiennie w poszczególnych regionach. Podczas gdy Stany Zjednoczone opierają się na dynamice rynku, Europa na regulacjach, Azja na pragmatyzmie, a Chiny na państwowej koordynacji, zarządzane platformy AI mogą służyć jako technologiczny pomost między tymi paradygmatycznymi rozbieżnościami – pod warunkiem, że zintegrują regionalne wymogi dotyczące zarządzania, struktury kosztów i kulturowe wzorce adaptacji.

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

skontaktować się ze mną pod Wolfenstein ∂ xpert.digital

zadzwonić pod +49 89 674 804 (Monachium)

LinkedIn
 

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

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