Inteligența artificială în economia germană: Punctul de cotitură a fost atins

113 minute economisite pe zi: Aceste cifre arată adevărata putere a inteligenței artificiale la locul de muncă

Inteligența artificială (IA) se transformă dintr-un experiment tehnologic într-o necesitate strategică ce va determina competitivitatea viitoare. Cifrele actuale demonstrează o dezvoltare accelerată – în timp ce doar aproximativ 12% dintre companii au folosit IA în 2022, se așteaptă ca această cifră să ajungă între 20 și 27% până în 2024. Cu toate acestea, această dinamică relevă un decalaj tot mai mare: în timp ce aproape jumătate dintre companiile mari au implementat deja IA, întreprinderile mijlocii rămân semnificativ în urmă, cu rate de adopție de doar 17 până la 28%.

În același timp, percepțiile strategice s-au schimbat fundamental. Pentru 91% dintre companii, inteligența artificială generativă este acum crucială pentru modelul lor de afaceri, iar disponibilitatea de a investi crește dramatic. Datele empirice inițiale demonstrează câștiguri impresionante de productivitate, în medie de 13% în companiile care utilizează inteligența artificială, și economii zilnice de timp de până la 113 minute per angajat. Cu toate acestea, în ciuda acestui potențial, obstacole semnificative, cum ar fi lipsa de expertiză, incertitudinile juridice cauzate de noul regulament UE privind inteligența artificială și o lipsă acută de lucrători calificați, împiedică o transformare pe scară largă. Germania se află într-un moment critic al concurenței globale, unde va fi determinat cursul progresului tehnologic sau al rămânerii în urmă.

Legat de asta:

• Luarea deciziilor și procesele decizionale pentru IA în companii: De la impuls strategic la implementare practică

Când experimentele digitale devin o necesitate strategică

Peisajul economic german trece printr-o transformare fundamentală care depășește cu mult simpla digitalizare. Inteligența artificială evoluează de la o tehnologie experimentală la un factor decisiv pentru competitivitatea economică. Datele actuale prezintă o imagine complexă: Germania se află într-un punct de cotitură în care decalajul dintre lideri și cei aflați în urmă se adâncește dramatic. În timp ce unii realizează deja câștiguri măsurabile în materie de productivitate, alții riscă să rămână în urmă.

Cifrele vorbesc de la sine. Potrivit Oficiului Federal de Statistică, aproximativ 20% dintre companiile germane vor utiliza inteligența artificială (IA) în 2024, deși diferite sondaje dau rezultate ușor variate în funcție de metodologia utilizată. Institutul ifo a raportat chiar și o cifră de 27% în iulie 2024. Mai important decât numărul exact este însă ritmul adoptării: în timp ce doar 11% dintre companii au utilizat IA în 2021 și aproximativ 12% în 2022, adoptarea este acum în continuă accelerare. Până la sfârșitul anului 2025, alte 25% dintre companii intenționează să înceapă sau să intensifice utilizarea IA. Această evoluție marchează tranziția de la faza pilot la implementarea pe scară largă în toate companiile.

Discrepanța dintre dimensiunea companiei și rata de implementare este izbitoare. În timp ce aproape jumătate din toate companiile mari cu 250 sau mai mulți angajați se bazează acum pe tehnologii de inteligență artificială, rata pentru întreprinderile mijlocii cu 50 până la 249 de angajați este de doar 28%. Întreprinderile mici cu 10 până la 49 de angajați ajung la doar 17%. Aceste cifre dezvăluie o divizare îngrijorătoare în cadrul economiei germane. Corporațiile mari posedă resursele, expertiza și dorința de a-și asuma riscuri pentru a avansa sistematic proiecte de inteligență artificială. Întreprinderile mijlocii și mici, pe de altă parte, se confruntă cu bariere structurale: bugete limitate, lipsa personalului calificat și incertitudine cu privire la cerințele de reglementare.

De la jucărie tehnologică la imperativ strategic

Percepția strategică asupra inteligenței artificiale s-a schimbat fundamental. Un studiu realizat de firma de audit KPMG documentează în mod impresionant această schimbare de paradigmă: 91% dintre companiile germane chestionate consideră acum IA generativă ca fiind crucială pentru modelul lor de afaceri și pentru crearea de valoare viitoare. În 2024, această cifră era de doar 55%. Această dublare într-un singur an semnalează mai mult decât un simplu entuziasm pentru tehnologie. Marchează conștientizarea faptului că IA devine o condiție prealabilă fundamentală pentru succesul economic.

În paralel, maturitatea strategică s-a îmbunătățit semnificativ. Aproape șapte din zece companii au acum o strategie explicită pentru IA generativă, comparativ cu doar 31% în 2024. Alte 28% lucrează activ la dezvoltarea unei astfel de strategii. Aceste cifre demonstrează că IA nu mai este privită ca un proiect IT izolat, ci mai degrabă ca o transformare la nivelul întregii companii care necesită management strategic. Companiile recunosc din ce în ce mai mult că utilizarea cu succes a IA se extinde dincolo de implementarea tehnologică și necesită ajustări organizaționale, schimbări culturale și noi seturi de competențe.

Pregătirea pentru investiții vine în urma acestei reevaluări strategice. 82% dintre companii intenționează să își mărească bugetele pentru inteligența artificială în următoarele douăsprezece luni. Mai mult de jumătate dintre acestea, 51%, intenționează chiar să își mărească bugetele cu cel puțin 40%. Anul trecut, aceste cifre au fost de 53%, respectiv 28%. Această creștere masivă a pregătirii pentru investiții reflectă nu numai o încredere sporită în tehnologie, ci și recunoașterea faptului că sunt necesare resurse substanțiale pentru a scala cu succes inteligența artificială. Era proiectelor pilot mici, cu bugete limitate, lasă locul investițiilor strategice la scară largă.

Distribuția specifică pe industrii este deosebit de revelatoare. În Germania, așa cum era de așteptat, tehnologia informației și comunicațiilor înregistrează cea mai mare adoptare a inteligenței artificiale, cu 42%. Consultanța juridică și fiscală, precum și auditul, urmează cu 36%, determinate în principal de automatizarea procesării și creării documentelor. Cercetarea și dezvoltarea se situează, de asemenea, la 36%, deoarece inteligența artificială este utilizată în special în analiza și modelarea datelor. Sectoarele bancare reprezintă 34%, în timp ce consultanța în management este la 27%. Sectoarele radiodifuziunii și telecomunicațiilor, precum și mass-media, ajung fiecare la 26%.

Creșterile măsurabile ale productivității depășesc scepticismul

Dezbaterea de lungă durată despre dacă inteligența artificială duce într-adevăr la creșteri măsurabile ale productivității își găsește din ce în ce mai mult un răspuns empiric. Datele din diverse studii converg către cifre impresionante. Un studiu realizat de Banca Rezervei Federale din St. Louis a constatat că utilizarea inteligenței artificiale generative crește productivitatea angajaților cu 33% pentru fiecare oră în care utilizează IA. Aceasta nu este o proiecție teoretică, ci se bazează pe analiza proceselor de lucru reale. În Germania, 82% dintre companiile care utilizează IA generativă raportează deja creșteri ale productivității. În medie, acestea se ridică la 13% pe an.

Economiile de timp sunt evidente în viața profesională de zi cu zi. Conform unui sondaj global realizat de Adecco Group, angajații germani economisesc în medie 64 de minute pe zi prin utilizarea inteligenței artificiale. Un alt studiu ajunge chiar la o cifră de 113 minute de economie zilnică de timp. Boston Consulting Group a constatat în cercetarea sa că 58% dintre utilizatorii de inteligență artificială câștigă cel puțin cinci ore de lucru pe săptămână. Acest timp economisit nu este în niciun caz folosit pentru inactivitate. 41% îl folosesc pentru a îndeplini mai multe sarcini, 39% se dedică unor sarcini noi, alte 39% experimentează cu instrumente de inteligență artificială și 38% se concentrează pe activități strategice. Prin urmare, economiile de timp nu duc la pierderi de locuri de muncă, ci mai degrabă la o trecere de la activități repetitive la activități cu valoare adăugată.

Proiecțiile macroeconomice sunt remarcabile. Conform estimărilor, utilizarea inteligenței artificiale generative ar putea economisi 3,9 miliarde de ore de lucru în Germania până în 2030. Aceasta corespunde exact decalajului demografic de 4,2 miliarde de ore de lucru creat de deficitul de lucrători calificați. Inteligența artificială devine astfel nu doar un factor de productivitate, ci și o potențială soluție la una dintre cele mai presante provocări structurale cu care se confruntă economia germană. Institutul Economic German (IW) preconizează că creșterea anuală a productivității macroeconomice ar putea crește de la 0,4% în prezent la o medie de 0,9% între 2025 și 2030 și la 1,2% între 2030 și 2040, exclusiv datorită inteligenței artificiale.

Aceste cifre, însă, trebuie privite cu nuanță. Creșterea dorită a productivității nu se produce automat. Mai multe studii indică faptul că economisirea timpului nu este sinonimă cu creșterea productivității. Un studiu arată că o treime dintre angajați continuă să petreacă timpul economisit cu aceleași sarcini ca înainte. Pentru ca economiile de timp să se traducă într-o productivitate mai mare, angajatorii trebuie să definească așteptări clare și să specifice ce sarcini noi vor fi așteptate de la angajați. Simpla implementare a tehnologiei nu este suficientă. Ajustările organizaționale însoțitoare, optimizările proceselor și măsurile de gestionare a schimbării sunt esențiale.

Domeniile de aplicare specifice industriei demonstrează o valoare adăugată concretă

Aplicarea practică a inteligenței artificiale se desfășoară de-a lungul întregului lanț valoric al afacerilor. În industria auto, un domeniu tradițional de bază al puterii industriale germane, IA revoluționează atât producția, cât și dezvoltarea de produse. La uzinele BMW, sistemele de procesare a imaginilor bazate pe IA reduc procesele de inspecție de la 40 la 24 de secunde, îmbunătățind simultan detectarea defectelor cu 40%. Siemens și Audi utilizează gemeni digitali pentru a cartografia virtual linii de producție întregi, reducând astfel timpii de planificare cu 35%. Sistemele de mentenanță predictivă detectează defecțiunile mașinilor înainte ca acestea să ducă la defecțiuni și reduc semnificativ timpii de nefuncționare neplanificați.

Cu toate acestea, industria auto, în special, investește cu prudență în puterea de calcul, echipe și bugete bazate pe inteligența artificială (IA), comparativ cu alte sectoare. Deși nivelul de maturitate al adoptării IA în industria auto a crescut de la 4,4 la 5,4 în ultimii cinci ani, acesta este încă puțin sub media generală a industriei. Acest lucru dezvăluie un paradox: deși industria a recunoscut potențialul și dezvoltă unele aplicații impresionante, adoptarea pe scară largă lipsește adesea. Multe aplicații sunt încă în faza pilot. Conform unui sondaj Capgemini, 44% dintre companiile auto utilizează IA generativă în serviciul clienți, dar doar 18% desfășoară proiecte pilot în domeniul ideilor și al creării de conținut.

Utilizarea inteligenței artificiale este deosebit de diversă în marketing, vânzări și servicii pentru clienți. Sistemele bazate pe inteligență artificială analizează comportamentul clienților, creează oferte personalizate și automatizează sarcinile de rutină. Algoritmii de notare a clienților potențiali evaluează potențialii clienți pe baza interacțiunilor lor și prioritizează activitățile de vânzare pentru cele mai promițătoare contacte. Chatbot-urile și voicebot-urile gestionează solicitările repetitive de asistență pentru clienți, companiile raportând reduceri de peste 40%. Reprezentanții serviciului de asistență pentru clienți pot apoi utiliza capacitatea eliberată pentru rezolvarea problemelor complexe și interacțiuni intensive în consultare.

Vânzarea predictivă folosește inteligența artificială pentru a prognoza ofertele optime pentru clienți. Rețelele neuronale grafice analizează relațiile complexe dintre produse, interacțiunile cu clienții și vânzări. O companie B2B a reușit să își crească ratele de conversie cu 40% folosind aceste tehnologii. În comerțul electronic, sistemele de recomandare bazate pe inteligență artificială îmbunătățesc ratele de clic cu peste 25%, reducând simultan costurile publicitare. Hiperpersonalizarea face posibilă adaptarea precisă a produselor și serviciilor la nevoile individuale ale clienților.

În sectorul financiar, sistemele de inteligență artificială analizează modele complexe de date și susțin evaluările de risc. Deutsche Bank utilizează o grilă GPU de 275 petaflop care accelerează supravegherea tranzacțiilor cu peste o treime și reduce alarmele false cu 41%. În industria chimică și farmaceutică, inteligența artificială optimizează procesele complexe și accelerează dezvoltarea produselor prin identificarea celor mai promițători compuși din mii de formulări posibile. Industria logistică folosește învățarea prin consolidare pentru a ajusta rutele în timp real și a accelera livrările. DHL a obținut câștiguri semnificative de eficiență prin această tehnologie.

Obstacolele structurale încetinesc transformarea

În ciuda potențialului său evident și a succeselor măsurabile, există bariere semnificative în calea adoptării pe scară largă a inteligenței artificiale. Cel mai mare obstacol este lipsa de cunoștințe despre această tehnologie. 71% dintre companiile care nu utilizează încă inteligența artificială citează lipsa de know-how ca principal motiv. Această lacună în cunoștințe este complexă: cuprinde lipsa de înțelegere tehnică a modului în care funcționează sistemele de inteligență artificială și a capacităților acestora, lipsa de cunoștințe strategice despre cazurile de utilizare semnificative din cadrul propriei companii și incertitudinea cu privire la procesele de implementare și măsurarea succesului.

Incertitudinile juridice și preocupările legate de protecția datelor constituie a doua barieră majoră. 58% dintre companii sunt îngrijorate de implicațiile juridice, iar 53% au preocupări legate de protecția datelor. Această problemă este inițial exacerbată de Regulamentul UE privind inteligența artificială, care a intrat treptat în vigoare din februarie 2025. Legea clasifică sistemele de inteligență artificială în patru clase de risc și definește cerințele corespunzătoare. Sistemele de inteligență artificială cu risc ridicat, cum ar fi cele utilizate în domeniul resurselor umane sau pentru deciziile de aprobare a împrumuturilor, sunt supuse unei documentații, monitorizări și cerințe de calitate cuprinzătoare. Nerespectarea poate fi pedepsită cu amenzi de până la 35 de milioane de euro sau șapte procente din cifra de afaceri anuală globală.

Multe companii sunt copleșite de întrebarea care dintre aplicațiile lor de inteligență artificială ar trebui clasificate drept cu risc ridicat și ce cerințe specifice de conformitate trebuie îndeplinite. Regulamentul privind inteligența artificială se aplică pe lângă Regulamentul general privind protecția datelor (GDPR), iar ambele seturi de reguli trebuie luate în considerare împreună. Procesele existente de protecție a datelor pot fi utilizate ca bază pentru conformitatea cu inteligența artificială, dar acestea trebuie extinse pentru a include aspecte specifice, cum ar fi corectitudinea, protejarea drepturilor fundamentale și trasabilitatea deciziilor. Companiile au nevoie de piste de audit transparente și trebuie să definească clar responsabilitățile: Cine monitorizează? Cine documentează? Cine intervine dacă ceva nu merge bine?

Lipsa de lucrători calificați agravează situația. Între 35 și 41% dintre companiile germane consideră lipsa talentelor tehnice un obstacol semnificativ în calea proiectelor de inteligență artificială. Numărul de posturi vacante pentru dezvoltatori de inteligență artificială a crescut de la 23.000 la 37.000 pe trimestru între 2019 și 2024. În ciuda acestei cereri tot mai mari, deficitul de competențe persistă. Germania concurează la nivel internațional pentru talentele din domeniul inteligenței artificiale cu țări care fac publicitate mai agresivă și oferă adesea condiții mai bune. Deși, conform unei analize LinkedIn, Germania are o probabilitate de 1,7 ori mai mare decât media OCDE să raporteze că este competentă în utilizarea instrumentelor și aplicațiilor de inteligență artificială, clasându-se pe locul doi la nivel mondial după SUA, acest lucru este încă insuficient pentru a satisface cererea.

Interesant este că unele companii folosesc ele însele inteligența artificială ca soluție la deficitul de competențe IT. Conform unui sondaj Bitkom, cinci procente dintre companii utilizează inteligența artificială pentru a acoperi deficitul de personal. În rândul companiilor mari cu peste 250 de angajați, această cifră crește la 21%. Inteligența artificială preia sarcinile de rutină în dezvoltarea de software și administrarea IT, permițând specialiștilor existenți să se concentreze pe activități mai complexe. Acest lucru atenuează deficitul de competențe, dar nu îl rezolvă fundamental.

Decalajul dintre proiectul pilot și utilizarea productivă

Una dintre cele mai mari provocări în transformarea inteligenței artificiale este așa-numitul decalaj de la proiectul pilot la producție. Multe companii dezvoltă prototipuri de inteligență artificială de succes în medii de testare controlate, dar nu reușesc să le transfere în producție. 23% dintre companiile germane au transferat mai mult de jumătate din experimentele lor de inteligență artificială generativă în producție, ceea ce este semnificativ mai mare decât media globală de 16%. Cu toate acestea, acest lucru înseamnă și că 77% dintre companiile germane utilizează mai puțin de jumătate din experimentele lor de inteligență artificială în producție.

Motivele pentru această discrepanță sunt multiple. Din punct de vedere tehnic, scalarea eșuează adesea deoarece proiectele pilot utilizează scurtături: modelele rulează pe mașini locale cu etape de proces manuali care nu sunt potrivite pentru producție. Tranziția necesită o infrastructură robustă, scalabilă, cu fluxuri de lucru automatizate pentru extragerea datelor, antrenamentul modelelor, validare, implementare și monitorizare continuă. Trebuie stabilite conducte MLOps care să acopere întregul ciclu de viață al modelelor de inteligență artificială și să permită un transfer fiabil din faza pilot către mediile de producție.

Din punct de vedere organizațional, legătura dintre fezabilitatea tehnică și beneficiile pentru afaceri lipsește adesea. Proiectele pilot sunt desfășurate izolat în cadrul departamentelor IT sau al laboratoarelor de inovare, fără implicarea timpurie a unităților de afaceri care vor lucra ulterior cu sistemele. Există o lipsă de criterii de succes clare și de indicatori cheie de performanță (KPI) cuantificabili, care ar trebui definiți înainte de începerea proiectului. Fără astfel de indicatori, rămâne neclar dacă un proiect pilot a avut succes și justifică extinderea.

Scalarea cu succes a proiectelor de inteligență artificială necesită o abordare sistematică. În primul rând, proiectele pilot trebuie să fie legate de obiectivele de afaceri și de indicatorii cheie de performanță (KPI) încă de la început. În loc de experimente bazate pe tehnologie, companiile ar trebui să identifice probleme concrete de afaceri pentru care inteligența artificială poate oferi soluții. În al doilea rând, construirea unei infrastructuri scalabile este esențială. Platformele cloud, conductele de date automatizate și procesele MLOps trebuie stabilite din timp. În al treilea rând, o guvernanță robustă a datelor trebuie să asigure că datele sunt curate, disponibile și conforme. În al patrulea rând, trebuie dezvoltată sau dobândită expertiză, nu numai pentru dezvoltare, ci și pentru operațiunile de producție. În al cincilea rând, se recomandă o implementare incrementală cu bucle de feedback, astfel încât sistemele să poată fi îmbunătățite pas cu pas.

Domenii de interes industrial: B2B, digitalizare (de la IA la XR), inginerie mecanică, logistică, energii regenerabile și industrie

Mai multe informații aici:

• Centru de afaceri de experți

Un centru tematic care oferă perspective și expertiză:

• Platformă de cunoștințe care acoperă economiile globale și regionale, inovația și tendințele specifice industriei
• O colecție de analize, perspective și informații generale din principalele noastre domenii de interes
• Un loc pentru expertiză și informații despre evoluțiile actuale din afaceri și tehnologie
• Un hub pentru companiile care caută informații despre piețe, digitalizare și inovații industriale

Randamentul investiției ca factor critic de succes

Măsurarea rentabilității investițiilor (ROI) în proiectele de inteligență artificială prezintă companiilor provocări unice. Spre deosebire de investițiile tradiționale în IT, efectele nu sunt adesea direct cuantificabile. Cu toate acestea, o analiză a rentabilității investițiilor este crucială pentru deciziile strategice și pentru justificarea investițiilor suplimentare. Studiile arată că 48% dintre companiile germane care utilizează efectiv inteligența artificială raportează că beneficiile depășesc costurile. În același timp, 63% dintre companii ezită să utilizeze inteligența artificială pe scară mai largă, deoarece le este dificil să evalueze beneficiile acesteia.

Calculul rentabilității investițiilor în inteligență artificială (IA) urmează, în general, formula: rentabilitatea investiției este egală cu veniturile minus costurile de investiție, împărțit la costurile de investiție, înmulțit cu 100. Provocarea constă în captarea cu precizie a veniturilor și costurilor. Veniturile cuantificabile includ economii de costuri prin automatizarea sarcinilor repetitive, economii de timp pentru angajați, rate de eroare reduse, creșterea vânzărilor printr-o personalizare îmbunătățită și un timp de lansare pe piață mai rapid pentru noile produse. Beneficiile calitative, cum ar fi îmbunătățirea calității luării deciziilor datorită informațiilor bazate pe date sau creșterea satisfacției angajaților prin eliminarea sarcinilor de rutină nedorite, sunt mai dificil de cuantificat, dar nu mai puțin importante.

Un raport de validare a afacerii arată că integrarea inteligenței artificiale în sistemele CX și ERP poate obține un ROI conservator de 214% pe o perioadă de cinci ani. În cel mai bun caz, ROI-ul poate ajunge chiar și la 761%. Această integrare poate duce la o creștere a dimensiunilor medii ale tranzacțiilor cu 10 până la 30%, stimulând astfel direct veniturile. De exemplu, o companie care investește 50.000 EUR într-un sistem de chatbot bazat pe inteligență artificială economisește anual 1.200 de ore de asistență manuală pentru clienți, echivalentul a 75.000 EUR în costuri de personal. Prin urmare, ROI-ul este de 50% numai în primul an.

Costurile de investiții includ nu doar elemente evidente, cum ar fi licențele software, hardware-ul și dezvoltarea, ci și factori frecvent subestimați: integrarea în sistemele existente, instruirea angajaților, managementul schimbărilor, întreținerea și asistența continuă, precum și costurile de conformitate și protecție a datelor. Costurile ascunse apar din eforturile de management al proiectului, pierderile temporare de productivitate în timpul tranziției și ajustările necesare ale proceselor.

Companiile de succes definesc indicatori cheie de performanță (KPI) specifici pentru măsurarea rentabilității investiției (ROI), care sunt aliniați cu obiectivele lor de afaceri. Aceștia includ costul pe unitate înainte și după implementarea inteligenței artificiale (IA), economiile de timp prin procese automatizate (evaluate monetar), reducerea ratelor de eroare și îmbunătățirea calității, acceptarea de către utilizatori și impactul acesteia asupra productivității, precum și scorurile de satisfacție a clienților. Monitorizarea continuă a acestor indicatori permite luarea de măsuri corective specifice dacă proiectele de IA nu oferă rezultatele așteptate.

Legat de asta:

• Valoarea adăugată a inteligenței artificiale? Înainte de a investi în inteligență artificială: Identificați cei 4 ucigași tăcuți ai proiectelor de succes

Managementul schimbării ca factor de succes subestimat

Introducerea inteligenței artificiale nu este în primul rând o transformare tehnologică, ci una organizațională și culturală. Implementarea tehnică singură nu garantează succesul. Este necesară o schimbare culturală profundă în cadrul companiei, care poate fi asigurată doar printr-un management eficient al schimbării. Majoritatea proiectelor de inteligență artificială eșuate eșuează nu din cauza tehnologiei în sine, ci din cauza lipsei de acceptare, a unei pregătiri organizaționale insuficiente și a lipsei de angajament din partea managementului.

Primul pas către schimbarea culturală este conștientizarea și educația. Angajații și managerii trebuie să înțeleagă de ce IA este relevantă pentru companie și cum contribuie la atingerea obiectivelor strategice. Atelierele, sesiunile de instruire și evenimentele informative sunt mijloace eficiente de a transmite cunoștințe și de a aborda preocupările. Mulți angajați au temeri vagi de a pierde locul de muncă sau de a fi copleșiți de noile tehnologii. Comunicarea deschisă despre impacturile și oportunitățile realiste reduce rezistența.

Promovarea competențelor în domeniul inteligenței artificiale depășește expertiza tehnică. În timp ce specialiștii în date și dezvoltatorii de inteligență artificială au nevoie de cunoștințe tehnice aprofundate, departamentele de business trebuie, de asemenea, să dezvolte o înțelegere fundamentală pentru a identifica cazuri de utilizare semnificative și a utiliza eficient sistemele de inteligență artificială. Programele de instruire personalizate și colaborarea cu experți externi pot fi neprețuite în acest sens. Este esențial ca instruirea să nu fie privită ca un eveniment singular, ci ca un proces continuu.

Adaptarea structurilor și proceselor este adesea necesară. Procesele tradiționale decizionale ierarhice și modalitățile rigide de lucru sunt incompatibile cu dezvoltarea agilă a inteligenței artificiale și cu ciclurile sale iterative de îmbunătățire. Companiile ar trebui să fie pregătite să pună la îndoială modalitățile tradiționale de lucru și să adopte abordări noi, mai agile. Aceasta poate include introducerea de noi canale de comunicare, adaptarea proceselor decizionale sau reproiectarea fluxurilor de lucru. Echipele interfuncționale care combină expertiza în domeniu cu abilitățile tehnice s-au dovedit deosebit de eficiente.

Integrarea culturală a IA necesită o mentalitate deschisă și inovatoare care recunoaște valoarea datelor și potențialul luării deciziilor bazate pe date. IA nu ar trebui privită ca un element extern, ci mai degrabă ca o parte integrantă a culturii corporative. Promovarea unei culturi a experimentării și a învățării pe tot parcursul vieții este esențială. Angajații trebuie încurajați să încerce noi tehnologii, să accepte greșelile și să învețe din ele.

Liderii joacă un rol cheie în procesul de transformare culturală. Aceștia trebuie nu doar să definească viziunea și strategia, ci și să acționeze ca modele și să întruchipeze valorile unei culturi orientate spre inteligența artificială. Programele de dezvoltare a leadershipului pot contribui la creșterea gradului de conștientizare și a competențelor necesare. Fără un angajament vizibil din partea managementului de top, proiectele de inteligență artificială nu au impulsul necesar. Companiile producătoare de dimensiuni medii, care au crescut semnificativ acceptarea prin abordări cuprinzătoare de gestionare a schimbării, inclusiv sesiuni de informare, instruire specifică și implicarea angajaților în procesul de implementare, demonstrează eficacitatea acestei abordări.

Poziția Germaniei în competiția globală

În comparațiile internaționale privind dezvoltarea IA, Germania ocupă o poziție ambivalentă. Conform Global AI Index, Republica Federală ocupă locul șapte în clasamentul general: un rezultat solid, dar totuși în urma unor națiuni lider precum SUA, China, Singapore și mai multe țări europene. Acest clasament reflectă atât punctele forte, cât și punctele slabe ale ecosistemului german în domeniul IA. Germania se numără printre liderii mondiali în cercetarea IA. Universitățile, institutele și centrele de competență desfășoară o muncă fundamentală importantă, de la învățarea automată la probleme etice. Germania ocupă locul trei la nivel mondial în ceea ce privește formarea profesioniștilor IT.

Cu toate acestea, există o discrepanță între cercetare și aplicațiile practice. Germania se luptă să transpună descoperirile științifice în aplicații din lumea reală. Există o nevoie semnificativă de a recupera decalajul în ceea ce privește infrastructura IA: În Global AI Index, Germania se clasează doar pe locul 13 în acest domeniu. Principalele probleme sunt puterea de calcul și disponibilitatea datelor. Capacitatea centrelor de date de înaltă performanță pentru aplicațiile IA trebuie să se tripleze până în 2030, de la 1,6 gigawați în prezent la 4,8 gigawați. În prezent, însă, doar 0,7 gigawați sunt în construcție și alți 1,3 gigawați sunt în dezvoltare. Pentru a acoperi acest decalaj de capacitate de 1,4 gigawați, trebuie investiți până la 60 de miliarde de euro până în 2030.

Cota Germaniei în capacitatea globală a centrelor de date a scăzut cu aproximativ o treime din 2015. Investițiile în inteligență artificială sunt mult în urma unor jucători precum SUA, Marea Britanie, Franța, alte țări din UE și China. Din perspectiva companiilor germane, SUA și China sunt în prezent lideri în domeniul inteligenței artificiale generative. 36% consideră SUA și 32% China ca fiind lideri. Doar unu la sută dintre companiile germane atribuie Germaniei o poziție de lider. Această evaluare subliniază necesitatea unor acțiuni cu care se confruntă factorii de decizie și întreprinderile germane. 71% dintre companii solicită un sprijin mai puternic pentru furnizorii germani de inteligență artificială și investiții sporite în centre de date.

În domeniul învățării automate, Germania se situează pe locul patru la nivel internațional, cu cinci modele cunoscute. SUA, însă, domină cu 61 de modele, urmată de China cu 15. Decalajul este și mai pronunțat când vine vorba de investiții: în 2023, aproximativ 67 de miliarde de euro din capitalul privat au fost investite în tehnologiile de inteligență artificială din SUA, de aproape nouă ori mai mult decât în ​​China. În timp ce investițiile în SUA sunt în creștere constantă, UE a înregistrat un declin de 44,2% din 2022. Germania are potențialul de a-și triple capacitatea de calcul în termen de cinci ani, dar acest lucru necesită acțiuni decisive.

Cursa globală pentru inteligența artificială dintre SUA și China a căpătat un nou avânt prin evoluții precum modelul DeepSeek al Chinei. În timp ce SUA au fost în mod tradițional lideri în modelele lingvistice la scară largă, companiile chineze recuperează rapid decalajul. Directori de top, de la Microsoft la OpenAI, au avertizat în mai 2025 că avansul SUA în domeniul inteligenței artificiale s-a redus la doar câteva luni. Din 2017, China a urmărit strategia declarată de a deveni națiunea lider în domeniul inteligenței artificiale până în 2030. Potrivit Gartner, 47% dintre cei mai importanți cercetători în domeniul inteligenței artificiale din lume sunt din China, comparativ cu doar 18% din SUA. China își scalează infrastructura și aplicațiile mult mai rapid decât SUA.

Un peisaj tehnologic bipolar se conturează pentru Germania și Europa. Un bloc se formează în jurul tehnologiei americane precum Nvidia și ARM, cu standarde de date occidentale, în timp ce celălalt se învârte în jurul ecosistemului Chinei cu Huawei Ascend și RISC-V. Neutralitatea devine din ce în ce mai imposibilă pentru țări precum Germania. Întrebarea nu mai este dacă Germania poate recupera decalajul, ci mai degrabă în ce ecosistem tehnologic se poziționează și cum își poate menține propria suveranitate în acest proces.

Direcția strategică a cursului pentru companiile germane

Germania se confruntă cu un punct de cotitură strategic. Piața inteligenței artificiale din Germania este estimată să ajungă la peste nouă miliarde de euro până în 2025 și se preconizează că va crește la 37 de miliarde de euro până în 2031, reprezentând o rată anuală de creștere de peste 25%. Cu toate acestea, această creștere nu va fi distribuită uniform. Companiile care investesc acum în inteligență artificială, își dezvoltă expertiza și își transformă organizațiile vor obține un avantaj competitiv decisiv. Cei care ezită riscă să fie lăsați în urmă. Decalajul dintre lideri și cei mai în urmă se mărește rapid.

Transformarea cu succes a inteligenței artificiale necesită mai mult decât o simplă implementare tehnologică. Aceasta necesită o strategie holistică alcătuită din mai mulți piloni: în primul rând, aliniere strategică cu o viziune clară, obiective definite și cazuri de utilizare prioritizate. Fără o ancorare strategică la nivelul managementului superior, inițiativele de inteligență artificială rămân soluții izolate, fără un impact durabil. În al doilea rând, implementare operațională cu Centre de Excelență în Inteligență Artificială ca centre de expertiză și consultanță, metode standardizate de management de proiect, componente reutilizabile de inteligență artificială și management proactiv al cunoștințelor. În al treilea rând, risc și conformitate cu structuri de guvernanță clare, clasificarea riscurilor conform Regulamentului UE privind inteligența artificială, conformitatea cu protecția datelor și orientări etice.

Al patrulea pilon cuprinde infrastructura tehnologică, inclusiv platforme cloud scalabile, conducte de date robuste, procese MLOps și monitorizare continuă. Al cincilea pilon cuprinde oamenii și cultura, cu dezvoltarea sistematică a competențelor, managementul schimbării, promovarea unei culturi a experimentării și angajamentul conducerii. Transformarea IA poate avea succes doar atunci când toți cei cinci piloni lucrează împreună.

Companiile ar trebui să înceapă cu proiecte pilot ușor de gestionat, care promit beneficii tangibile, dar nu sunt critice pentru afacere. O abordare etapizată reduce riscurile și încurajează acceptarea. Proiectele pilot de succes construiesc încredere și impuls pentru inițiative ulterioare. Un aspect crucial este că proiectele pilot trebuie concepute având în vedere scalabilitatea încă de la început. Arhitectura tehnică, procesele de date și integrarea organizațională trebuie să fie pregătite pentru producție. Implementarea inteligenței artificiale nu este un proiect singular, ci un proces continuu de optimizare, cu învățare și adaptare continuă.

Cadrul de reglementare, inclusiv Regulamentul UE privind inteligența artificială și GDPR, poate părea inițial o povară, dar oferă și oportunități. Cei care investesc acum în transparență, procese documentate și management proactiv al riscurilor pun bazele unor aplicații de inteligență artificială fiabile și competitive. Legătura dintre protecția datelor și evaluarea riscurilor legate de inteligența artificială demonstrează că procesele clare și responsabilitățile definite nu numai că permit controlul inovației, ci și modelarea strategică. Companiile care consideră conformitatea ca un avantaj competitiv, mai degrabă decât ca un obstacol, se poziționează ca parteneri de încredere.

Perspective realiste de viitor dincolo de așteptări

Transformarea economiei germane prin inteligența artificială abia a început. Următorii cinci ani vor fi cruciali. Previziunile prevăd că între 2026 și 2030, până la 40% dintre întreprinderile mijlocii vor integra instrumente de inteligență artificială în operațiunile lor zilnice, în special în vânzări, finanțe și resurse umane. Proporția companiilor care au integrat complet inteligența artificială va crește semnificativ față de cele nouă procente actuale. Tendințele în domeniul inteligenței artificiale pentru anii următori includ inteligența artificială generativă pentru crearea automată de conținut, serviciul clienți bazat pe inteligență artificială cu asistență 24/7, analiza predictivă pentru prognozarea vânzărilor, marketingul bazat pe inteligență artificială cu hiperpersonalizare, contabilitatea automatizată, recrutarea prin inteligență artificială și producția inteligentă cu fabrici inteligente.

Impactul asupra pieței muncii va fi variat. Potrivit McKinsey Global Institute, aproximativ 30% din orele de lucru actuale ar putea fi automatizate prin tehnologie, inclusiv prin inteligența artificială generativă, până în 2030. Totuși, acest lucru nu înseamnă pierderi masive de locuri de muncă, ci mai degrabă o transformare a profilurilor locurilor de muncă. Sarcinile de rutină vor dispărea, în timp ce cererea pentru muncă cu valoare adăugată mai mare, mai creativă și mai strategică va crește. Deja, 13% dintre angajații din Germania declară că și-au pierdut locul de muncă din cauza inteligenței artificiale, ceea ce este în conformitate cu media globală. În același timp, apar noi profiluri de locuri de muncă și cerințe de calificare.

Efectele generale asupra productivității economice vor fi vizibile, dar nu vor face miracole. Creșterea anuală a productivității ar putea crește de la 0,4 la 0,9% între 2025 și 2030 și la 1,2% între 2030 și 2040. Aceasta ar fi o îmbunătățire semnificativă care consolidează competitivitatea Germaniei și contribuie la atenuarea efectelor schimbărilor demografice. Cu toate acestea, un miracol al productivității, așa cum sperau unii, nu se va materializa. IA este un factor important, dar nu singurul, al creșterii economice. Investițiile însoțitoare în educație, infrastructură și capacitatea de inovare sunt esențiale.

Dimensiunea geopolitică a dezvoltării IA va câștiga importanță. Concurența tehnologică dintre SUA și China obligă Germania și Europa să adopte poziții strategice. Problema suveranității tehnologice devine din ce în ce mai presantă: Poate Europa să-și dezvolte propriile modele, infrastructuri și standarde de IA sau va rămâne dependentă de tehnologiile americane sau chineze? Programe precum Digital Europe și EuroHPC își propun să ofere proiectelor europene de IA acces la calcul de înaltă performanță. Succesul acestor inițiative va determina capacitatea Germaniei și a Europei de a acționa în competiția globală în domeniul IA.

Anii următori vor arăta dacă Germania își poate transforma punctele forte în cercetare și educație în avantaje competitive economice. Cursul este stabilit acum. Companiile care înțeleg IA ca pe o problemă strategică, o abordează sistematic și își transformă organizațiile își vor asigura viabilitatea viitoare. Cei care ezită sau resping IA ca pe o modă trecătoare vor plăti prețul. Transformarea de la faza pilot la utilizarea productivă este în plină desfășurare. Germania se află la punctul de cotitură dintre integrarea tehnologică și rămânerea în urmă. Decizia aparține consiliilor de administrație ale corporațiilor, echipelor de management și întreprinderilor mijlocii, care stabilesc astăzi cursul pentru mâine.

Aici veți afla cum poate compania dumneavoastră să implementeze soluții personalizate de inteligență artificială rapid, în siguranță și fără bariere mari de intrare.

O platformă de inteligență artificială gestionată este soluția completă și fără griji pentru inteligența artificială. În loc să vă confruntați cu tehnologii complexe, infrastructură costisitoare și procese de dezvoltare îndelungate, primiți o soluție gata pregătită, adaptată nevoilor dumneavoastră, de la un partener specializat – adesea în doar câteva zile.

Principalele avantaje, pe scurt:

⚡ Implementare rapidă: De la idee la aplicație gata de utilizare în zile, nu luni. Oferim soluții practice care creează valoare adăugată imediată.

🔒 Securitate maximă a datelor: Datele dumneavoastră sensibile rămân la dumneavoastră. Garantăm procesare sigură și conformă, fără a partaja date cu terțe părți.

💸 Fără risc financiar: Plătești doar pentru rezultate. Investițiile inițiale mari în hardware, software sau personal sunt complet eliminate.

🎯 Concentrează-te pe afacerea ta principală: Concentrează-te pe ceea ce faci cel mai bine. Noi ne ocupăm de întreaga implementare tehnică, operare și mentenanță a soluției tale de inteligență artificială.

📈 Pregătit pentru viitor și scalabil: Inteligența artificială crește odată cu tine. Asigurăm optimizare și scalabilitate continuă și adaptăm flexibil modelele la noile cerințe.

Mai multe informații aici:

• Soluția de inteligență artificială gestionată - Servicii industriale de inteligență artificială: cheia competitivității în sectoarele serviciilor, industriei și ingineriei mecanice

Aș fi bucuros să vă servesc drept consilier personal.

contacta la wolfenstein ∂ xpert.digital

Sunați-mă la +49 89 89 674 804 (München) .

LinkedIn
 

 

Domenii de interes industrial: B2B, digitalizare (de la IA la XR), inginerie mecanică, logistică, energii regenerabile și industrie

Mai multe informații aici:

• Centru de afaceri de experți

Un centru tematic care oferă perspective și expertiză:

• Platformă de cunoștințe care acoperă economiile globale și regionale, inovația și tendințele specifice industriei
• O colecție de analize, perspective și informații generale din principalele noastre domenii de interes
• Un loc pentru expertiză și informații despre evoluțiile actuale din afaceri și tehnologie
• Un hub pentru companiile care caută informații despre piețe, digitalizare și inovații industriale