Obiectivele Germaniei în materie de inteligență artificială până în 2030: Optsprezece măsuri nu vor crea o singură piață profitabilă în domeniul inteligenței artificiale – De ce au nevoie cu adevărat companiile

Mai multă inteligență artificială, dar impact prea mic? Ce contează acum pentru economia Germaniei

Inițiativa guvernului german privind inteligența artificială: Cum finanțarea va deveni o piață reală

Germania își propune să devină o națiune lider în domeniul inteligenței artificiale până în 2030. Guvernul german a formulat 18 măsuri cheie și obiective ambițioase pentru a atinge acest obiectiv: IA ar trebui utilizată semnificativ mai frecvent în companii și autorități publice și ar trebui să contribuie mai mult la producția economică. Cu toate acestea, deciziile politice, programele de finanțare și centrele de date suplimentare nu garantează singure succesul economic. Factorul crucial este dacă firmele devin considerabil mai productive cu ajutorul IA, dacă autoritățile publice își pot îndeplini mai bine sarcinile și dacă furnizorii de tehnologie pot dezvolta modele de afaceri sustenabile din proiecte pilot.

Tocmai aici rezidă provocarea. Utilizarea inteligenței artificiale este în creștere, dar există adesea un decalaj între experimentarea inițială și integrarea profundă în fluxurile de lucru. Întreprinderile mici și mijlocii (IMM-uri), în special, se confruntă cu costuri ridicate, resurse umane limitate și probleme complexe legate de date, securitate și integrare tehnică. În același timp, guvernul trebuie să clarifice unde poate acționa ca un client și susținător de încredere - și unde noile programe nu fac decât să duplice ofertele existente sau să creeze dependențe.

Acest articol examinează strategia Germaniei în domeniul inteligenței artificiale dintr-o perspectivă economică: Ce împiedică tranziția de la aplicație la crearea de valoare? Ce rol joacă cererea publică, furnizorii europeni și colaborările industriale? Și cum putem determina dacă măsurile de finanțare sunt cu adevărat eficiente? Teza centrală: Succesul nu depinde de numărul de măsuri, ci de faptul dacă acestea elimină blocajele specifice și permit rezultate măsurabile și sustenabile.

Strategia Germaniei în domeniul inteligenței artificiale pusă la încercare economică: Cum creează măsurile politice piețe competitive

Germania nu are nevoie de cea mai extinsă colecție posibilă de programe de inteligență artificială. Are nevoie de companii care devin mai productive cu ajutorul inteligenței artificiale, de instituții publice care își îndeplinesc sarcinile mai eficient și de furnizori de tehnologie care dezvoltă modele de afaceri viabile din soluții repetabile. Tocmai acest lucru va determina dacă o strategie națională de inteligență artificială are succes din punct de vedere economic. Numărul de măsuri politice nu este o măsură mai fiabilă în acest sens decât numărul de proiecte finanțate sau dimensiunea centrelor de date anunțate.

Având viziunea sa de a deveni o națiune bazată pe inteligență artificială până în 2030, guvernul german a consolidat 18 măsuri cheie interdepartamentale. Printre obiectivele declarate public se numără utilizarea inteligenței artificiale de către cel puțin 80% dintre companiile mari și 55% dintre întreprinderile mici și mijlocii (IMM-uri). În plus, 90% dintre agențiile federale trebuie să utilizeze cel puțin o aplicație de inteligență artificială pentru sarcinile lor principale. Peste zece procente din producția economică trebuie generată folosind inteligența artificială. Aceste obiective sunt ambițioase. Cu toate acestea, dacă acestea descriu cu adevărat o transformare economică depinde în mod semnificativ de modul în care sunt definite utilizarea, crearea de valoare și succesul.

O companie poate implementa un asistent text și, prin urmare, poate fi considerată utilizator de inteligență artificială. Acest lucru nu înseamnă automat că vor scădea costurile sale de producție, că vânzările sale vor avea mai mult succes sau că rata sa de inovare va crește. O agenție guvernamentală poate susține un singur proces cu ajutorul inteligenței artificiale, în timp ce marea majoritate a proceselor sale rămân neschimbate. Iar performanța economică bazată pe inteligență artificială poate fi măsurată în mod semnificativ doar dacă se face o distincție între veniturile furnizorilor de inteligență artificială, activitățile susținute de inteligență artificială și valoarea suplimentară reală creată.

Prin urmare, întrebarea economică crucială nu este dacă Germania a adoptat suficiente măsuri. Ci dacă aceste măsuri abordează blocajele corecte. Acestea includ lipsa cererii, datele insuficient procesate, costurile ridicate de integrare, modelele de afaceri incerte și o tranziție excesiv de lentă de la rezultatele cercetării la produse comercializabile.

O politică eficientă în domeniul inteligenței artificiale trebuie să abordeze aceste probleme în mod diferit. Nu trebuie să declare fiecare dificultate antreprenorială drept un motiv de finanțare și nici să se bazeze pe presupunerea că o piață fără o infrastructură adecvată și condiții-cadru fiabile va produce automat furnizori competitivi la nivel internațional.

Adevărata diferență se află între utilizarea inițială și penetrarea economică

Datele de afaceri disponibile relevă o evoluție importantă: IA nu mai este doar un subiect experimental în Germania. Până în 2025, 26% dintre companiile chestionate utilizau inteligența artificială. Pentru întreprinderile mici cu 10 până la 49 de angajați, cifra era de 23%, pentru întreprinderile mijlocii cu 50 până la 249 de angajați era de 36%, iar pentru întreprinderile mari cu 250 sau mai mulți angajați era de 57%. Aceste cifre se referă la categoriile de mărime înregistrate statistic și nu pot fi extrapolate direct la toate microîntreprinderile și persoanele fizice autorizate.

Acest lucru a dus la o diferență de 34 de puncte procentuale între companiile mici și cele mari. Acest lucru este mai semnificativ din punct de vedere economic decât simpla analiză a ratei medii de utilizare. Companiile mari pot distribui costurile pregătirii datelor, integrării tehnice, revizuirii juridice și instruirii angajaților pe mai mulți angajați și procese de afaceri. De asemenea, acestea au mai frecvent propriile departamente IT și rezerve financiare suficiente pentru a testa mai multe cazuri de utilizare.

Pentru o companie mai mică, aceeași intrare în domeniul inteligenței artificiale poate reprezenta o povară organizațională semnificativ mai mare. Managementul nu trebuie doar să evalueze tehnologia, ci și să selecteze furnizorii, să clarifice accesul la date și să asigure securitatea proceselor în curs. Chiar dacă o aplicație de inteligență artificială funcționează din punct de vedere tehnic, implementarea acesteia poate eșua din cauza lipsei de timp și a responsabilităților neclare.

Tipul de utilizare este, de asemenea, crucial. Printre companiile care utilizează inteligența artificială, 27% au folosit tehnologiile pentru automatizarea fluxului de lucru sau pentru luarea deciziilor în 2025. Șase procente le-au folosit pentru mișcarea autonomă a mașinilor. Aceste cifre se referă în mod explicit la companiile care utilizează deja inteligența artificială, nu la întreaga populație de afaceri. Ele demonstrează că o rată generală de utilizare și o integrare profundă în procesele operaționale sunt concepte distincte.

Aceasta clarifică necesitatea unor acțiuni de politică economică: Germania nu trebuie doar să introducă mai multe companii în lumea inteligenței artificiale. Trebuie să faciliteze tranziția de la utilizarea ocazională la aplicații robuste, repetabile și relevante din punct de vedere economic.

Un instrument bazat pe text poate fi un punct de plecare util. Cu toate acestea, creșteri mai mari ale productivității apar adesea doar atunci când fluxurile de informații, responsabilitățile și procesele operaționale sunt, de asemenea, modificate. Acest al doilea pas este tocmai cel mai solicitant, mai costisitor și mai puțin convenabil pentru statisticile succesului politic.

De ce bugetele inițiale mici nu finanțează implementarea industrială

Discuția despre proiectele de inteligență artificială cu finanțare redusă atinge o problemă reală de reducere a costurilor. Există diferențe semnificative între un instrument de orientare scurt și o aplicație gata de producție. Un buget de, de exemplu, 2.000 EUR ar putea fi suficient pentru un atelier clar definit, o analiză inițială a potențialului sau configurarea unui instrument standard simplu. Cu toate acestea, nu este un cadru de finanțare realist pentru o soluție personalizată, integrată, cu cerințe de securitate exigente.

Un exemplu de calcul ilustrează amploarea costurilor. Presupunând o rată zilnică externă de 1.000 EUR, un astfel de buget acoperă două zile lucrătoare. Din aceasta, trebuie plătite pregătirea, coordonarea, execuția și documentația. Acest lucru lasă puțin loc pentru o analiză amănunțită a procesului, integrări multiple de sisteme, o fază de testare robustă și instruire pentru diverse grupuri de utilizatori. Acest calcul este doar cu titlu ilustrativ și nu reprezintă un preț general de piață.

Prin urmare, problema nu constă neapărat în existența unor bugete inițiale mici. Problema apare atunci când un instrument de orientare este confundat cu un instrument de implementare. Oricine se așteaptă la o transformare cuprinzătoare cu o sumă mică de bani creează dezamăgire de ambele părți: clientul nu primește o soluție productivă, iar furnizorul nu poate livra un serviciu viabil.

Un model de suport bine conceput ar trebui să ia în considerare diferite niveluri de maturitate. Prima întrebare care trebuie abordată este care caz de utilizare are sens din punct de vedere economic. Acesta este urmat de un test limitat cu criterii de succes clar definite. Abia atunci ar trebui finanțată integrarea în operațiunile în curs. Scalarea către locații, departamente sau clienți suplimentari este o sarcină complet separată.

Un aspect crucial este ceea ce se întâmplă după finanțarea inițială. O consultare unică nu creează o piață sustenabilă pe termen lung. Numai atunci când companiile sunt dispuse să continue să finanțeze o soluție cu resurse proprii va exista o indicație fiabilă a beneficiilor economice ale acesteia.

Prin urmare, sprijinul public nu ar trebui să urmărească generarea a cât mai multor contacte inițiale neobligatorii, ci mai degrabă facilitarea tranziției către investiții ulterioare autofinanțate. Succesul unui program de nivel de intrare nu ar fi măsurat prin numărul de vouchere emise, ci prin aplicații productive, utilizarea lor continuă și contribuția lor demonstrabilă la profitul companiei.

Pentru companiile tinere de inteligență artificială, cererea este adesea mai valoroasă decât finanțarea suplimentară a proiectelor

Pentru un furnizor de tehnologie, finanțarea și veniturile din partea clienților sunt fundamental diferite. Finanțarea finanțează activități de dezvoltare specifice. Un client plătitor, pe de altă parte, confirmă că un serviciu concret oferă beneficii suficiente în condiții reale.

Această diferență are impact asupra întregului model de afaceri. Veniturile recurente permit planificarea forței de muncă, îmbunătățesc poziția de negociere cu investitorii și oferă informații despre caracteristicile de care clienții au nevoie cu adevărat. Un proiect de dezvoltare finalizat cu succes poate fi util, dar un produs utilizat în mod constant reprezintă o bază mai solidă pentru creștere.

În special pe piața inteligenței artificiale, există riscul ca firmele să desfășoare prea multe proiecte demonstrative individuale fără a construi o ofertă scalabilă. Fiecare client nou primește apoi o soluție personalizată. Veniturile pot crește, dar costurile cu personalul cresc în același ritm. Compania rămâne din punct de vedere economic un furnizor de servicii bazat pe proiecte, chiar dacă se prezintă extern ca un furnizor de software scalabil.

Acest lucru nu este în sine rău. Consultanța specializată și integrarea pot fi, de asemenea, modele de afaceri valoroase. Cu toate acestea, din perspectiva politicii economice, trebuie făcută o distincție clară între programele care finanțează servicii, creează un produs standardizat sau sprijină dezvoltarea unei tehnologii fundamentale.

Pentru furnizorii de inteligență artificială scalabilă, este deosebit de relevant dacă o soluție poate fi implementată și către alți clienți cu un efort suplimentar semnificativ mai mic. Interfețele reutilizabile, caracteristicile de securitate standardizate și modelele de operare clar definite sunt adesea mai importante în acest sens decât o altă demonstrație spectaculoasă.

Prin urmare, o politică de inteligență artificială orientată spre economie nu ar trebui doar să promoveze activitățile de dezvoltare. De asemenea, trebuie să îmbunătățească condițiile în care clienții pilot devin clienți fideli. Aceasta include cerințe clare, termene de plată fiabile, standarde tehnice transferabile și o cerere care să nu dispară odată cu încheierea unui program.

Statul, în calitate de client ancoră, trebuie să fie fiabil fără a crea noi dependențe

Guvernul german descrie în mod explicit statul ca un potențial client principal pentru modelele și aplicațiile de inteligență artificială. Acest lucru se bazează pe un mecanism economic logic: instituțiile publice au nevoie de instrumente digitale de înaltă performanță, în timp ce furnizorii tineri necesită o cerere solidă, experiență practică și referințe. Dacă ambele părți sunt reunite eficient, poate apărea o piață care se auto-consolida.

Totuși, simpla declarare a statului drept client principal nu este suficientă. Cererea sa trebuie să fie previzibilă și gestionabilă din punct de vedere economic pentru furnizori. Dacă fiecare instituție urmărește propriile soluții tehnice, costurile de adaptare se multiplică. Un furnizor poate câștiga clienți individuali, dar nu și o fundație scalabilă.

Interfețele comune și componentele reutilizabile pot atenua această problemă. O soluție pentru a sprijini procesarea documentelor nu ar trebui să fie complet reproiectată pentru fiecare agenție. În același timp, trebuie luate în considerare cerințe profesionale diferite. Prin urmare, standardizarea nu înseamnă a face toate procesele administrative la fel, ci mai degrabă a crea fundații tehnice comune.

Statul trebuie să echilibreze două interese. Pe de o parte, poate fi benefic să se dezvolte strategic furnizorii europeni ca participanți serioși pe piață. Pe de altă parte, acest lucru nu trebuie să ducă la o garanție permanentă de achiziție pentru produse inadecvate din punct de vedere economic sau tehnic. O decizie privind originea nu înlocuiește o evaluare a performanței.

Chiar și un furnizor european poate crea o dependență puternică în rândul clienților săi. Formatele de date închise, personalizările dificil de transferat și opțiunile de comutare neclare rămân problematice, indiferent de locația companiei. Prin urmare, utilizarea publică suverană a IA necesită nu doar o origine geografică specifică, ci și interschimbabilitate și control.

Guvernul ar fi un client ancoră bun dacă stabilește cerințe exigente și realiste, utilizează în mod fiabil soluții de succes și, în același timp, se asigură că schimbarea furnizorilor este posibilă din punct de vedere tehnic la o dată ulterioară. Acest lucru creează cerere fără a sacrifica concurența și presiunea de a inova.

Mistral este o rază de speranță pentru Europa, dar nu o strategie completă de suveranitate

Mistral exemplifică întrebarea dacă Europa își poate construi proprii furnizori de inteligență artificială de înaltă performanță. Compania dezvoltă modele și le combină din ce în ce mai mult cu oferte pentru uz enterprise. Împreună cu SAP, lucrează la o platformă de inteligență artificială suverană pentru clienții de afaceri europeni. Aceasta își propune să consolideze dezvoltarea de modele, software-ul enterprise și mediile de operare controlabile.

Dintr-o perspectivă economică, această conexiune are sens. Un model puternic nu rezolvă singur o problemă de afaceri. Necesită acces la date relevante, integrare cu software-ul existent și reguli clare pentru permisiuni, înregistrare în jurnal și responsabilitate. Un furnizor consacrat de software pentru întreprinderi poate oferi un acces semnificativ mai bun la piață în acest sens decât un furnizor de modele izolat.

Cu toate acestea, ar fi riscant să echivalăm suveranitatea europeană în domeniul inteligenței artificiale cu succesul unei singure companii. Un furnizor favorizat la nivel național sau european poate fi important din punct de vedere strategic, dar rămâne o companie cu propriile interese economice, limitări tehnologice și riscuri financiare.

În plus, un sistem de inteligență artificială este alcătuit din mai multe straturi. Chiar și un model european poate fi antrenat pe hardware non-european, poate depinde de cipuri de accelerare specifice sau poate funcționa prin intermediul unei infrastructuri ale cărei componente esențiale sunt controlate în afara Europei. Prin urmare, suveranitatea nu este o proprietate binară.

Mai degrabă, ar trebui măsurată prin dependențele existente, care dintre acestea sunt acceptabile din punct de vedere economic și pentru care funcții critice alternative rămân disponibile. Un model european mărește opțiunile. Cu toate acestea, nu elimină automat toate celelalte dependențe.

Prin urmare, poziția justificată obiectiv este următoarea: Europa ar trebui să dezvolte și să implementeze furnizori de înaltă performanță, precum Mistral, ca o opțiune competitivă reală. În același timp, sunt necesari mai mulți furnizori, opțiuni de operare deschise și posibilități tehnice de schimbare a furnizorului. Un interes legitim de politică industrială nu ar trebui să conducă la o nouă strategie bazată pe un singur furnizor.

IA industrială câștigă teren acolo unde rezolvă probleme concrete de proces

Baza industrială a Germaniei oferă un punct de plecare crucial pentru o inteligență artificială relevantă din punct de vedere economic. Avantajul, însă, nu constă doar în abundența de utilaje. Constă în interacțiunea dintre expertiză, înțelegerea proceselor, relațiile cu clienții, datele tehnice și anii de experiență cu sisteme complexe.

Colaborarea dintre Airbus și Mistral ilustrează această logică. Domeniile de aplicare identificate includ procese industriale, documentație tehnică, inginerie, proiectare și asistență bazată pe inteligență artificială în timpul fazelor de dezvoltare, testare și certificare. Aceasta nu este o singură aplicație generală, ci mai degrabă o gamă de sarcini distincte, fiecare cu propriile cerințe specifice de calitate și siguranță.

Deosebit de interesante sunt sarcinile în care specialiștii petrec mult timp căutând, compilând și verificând informații. Deși evaluarea mai rapidă a documentelor tehnice nu duce automat la un produs nou, ea poate accelera munca de dezvoltare și poate elibera capacitatea limitată a experților pentru sarcini mai solicitante.

Același lucru este valabil și pentru intralogistică. O aplicație de inteligență artificială ar putea structura rapoarte de defecțiuni, ar putea consolida informațiile de întreținere sau ar putea sprijini analiza problemelor recurente ale instalației. Beneficiul depinde atunci mai puțin de capacitățile impresionante de procesare a vorbirii și mai mult de calitatea conexiunii la datele reale ale instalației și procesului.

Diferitele sarcini tehnice trebuie păstrate separat. Un model lingvistic poate fi util pentru documentație și acces la cunoștințe. Pentru controlul direct al unei mașini sau pentru o decizie critică din punct de vedere al siguranței, trebuie îndeplinite cerințe diferite. Nu fiecare aplicație industrială de inteligență artificială este un sistem lingvistic generativ.

Prin urmare, parteneriatele existente între companii industriale, furnizori de software și dezvoltatori de modele pot fi mai valoroase decât un program suplimentar de finanțare abstract. Cu toate acestea, eficacitatea lor trebuie măsurată prin rezultate concrete. Un grup corporativ renumit nu este, în sine, o dovadă a unei soluții funcționale.

În plus, un ecosistem industrial de succes nu ar trebui să includă doar corporații mari. Întreprinderile mijlocii specializate, integratorii și companiile de software mai mici trebuie să aibă acces la interfețe și piețe. În caz contrar, vor apărea platforme închise, ale căror beneficii vor ajunge doar într-o măsură limitată în întreaga economie.

Expertiza noastră în dezvoltarea afacerilor, vânzări și marketing, atât în ​​UE, cât și în Germania - Imagine: Xpert.Digital

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

Câștigul de productivitate apare numai după deducerea tuturor costurilor suplimentare

Multe discuții despre inteligența artificială se concentrează exclusiv pe timpul economisit în timpul procesării. Acest lucru este insuficient pentru o evaluare economică. Întrebarea crucială este ce beneficiu rămâne după luarea în considerare a tuturor costurilor și riscurilor suplimentare.

Un exemplu simplificat ilustrează diferența. O companie cu 100 de angajați economisește zece minute de persoană pe zi utilizând această aplicație. Cu 220 de zile lucrătoare, aceasta echivalează cu aproximativ 3.667 de ore pe an. Presupunând costuri totale de 50 EUR pe oră, rezultă o valoare-timp potențială calculată de aproximativ 183.000 EUR anual.

Totuși, această perioadă de timp nu se traduce automat într-un profit suplimentar sau într-o economie corespunzătoare în tranzacțiile de plată. Dacă minutele eliberate sunt dispersate pe mai multe sarcini, este posibil ca acestea să fie utilizate productiv doar parțial. În plus, există costuri de licențiere, costuri de implementare, cheltuieli de asistență și monitorizare.

Presupunând costuri anuale de operare de 60.000 EUR și doar jumătate din timpul potențial calculat este realizat efectiv, beneficiul anual înainte de a lua în considerare costurile inițiale de implementare ar fi de aproximativ 31.500 EUR. Acest exemplu este în mod deliberat ipotetic pentru a ilustra cât de semnificativ se poate schimba o cifră brută inițial impresionantă la o examinare mai atentă.

În sarcinile critice pentru calitate, erorile nu doar costă timp. Informațiile tehnice inexacte pot declanșa reluări, întârzieri sau riscuri de răspundere civilă. În schimb, o detectare îmbunătățită a erorilor poate crea beneficii semnificative care nu sunt imediat cuantificabile în câteva minute.

Prin urmare, companiile au nevoie de o evaluare care să combine timpul, calitatea, viteza și riscul. Printre indicatorii semnificativi se numără, de exemplu, timpul de procesare a unui proces, numărul de corecții necesare, utilizarea lucrătorilor calificați, care sunt puțini, sau costul per caz procesat.

Programele politice ar trebui să susțină această perspectivă în loc să recompenseze cel mai mare potențial teoretic de economii. Ceea ce este crucial din punct de vedere economic nu este cât de repede o inteligență artificială generează un design, ci cât de eficient devine întregul proces, ducând la un rezultat utilizabil.

Cooperarea europeană este o chestiune de anvergură, nu o competiție diplomatică

Juxtapunerea unei orientări mai puternice către Franța și a cooperării cu Canada este prea simplistă dacă este înțeleasă ca singura opțiune. Guvernul german citează atât capacitățile europene, cât și parteneriatele internaționale drept componente ale abordării sale. În acest context, sunt evidențiate, printre altele, cooperarea cu Canada și sprijinul pentru LawZero în dezvoltarea inteligenței artificiale orientate spre securitate.

Dintr-o perspectivă economică, fiecare parteneriat trebuie evaluat în funcție de contribuția sa specifică. Franța este un partener natural pentru Germania în construirea unei piețe europene mai mari și în colaborarea cu furnizori de modele europeni. Canada poate contribui cu expertiză suplimentară în anumite domenii de cercetare și tehnologie.

Prin urmare, întrebarea relevantă nu este care țară primește mai multă atenție politică. Ci dacă cooperarea deschide accesul la tehnologie, lucrători calificați, clienți sau cunoștințe complementare. Un parteneriat fără legături operaționale rămâne simbolic. O colaborare mai mică, dar productivă, pe de altă parte, poate genera beneficii măsurabile.

În același timp, cooperarea internațională nu ar trebui să ascundă faptul că Europa trebuie să își rezolve propriile probleme legate de dimensiune. Cerințele tehnice diferite și piețele naționale separate pot însemna că un furnizor european trebuie să facă ajustări semnificative pentru fiecare grup nou de clienți.

Prin urmare, pentru o companie de inteligență artificială în creștere, o piață europeană cu adevărat utilizabilă este adesea mai importantă decât un alt cadru de cooperare politică. Cerințele comune, dovezile transferabile și infrastructurile compatibile pot permite scalarea fără a elimina complet specificitățile naționale.

Prin urmare, o strategie inteligentă combină două niveluri: aceasta pune în comun cererea și capacitățile europene acolo unde dimensiunea este crucială, rămânând în același timp deschisă partenerilor internaționali care oferă complemente tehnologice concrete. Deschiderea și independența strategică nu se exclud reciproc, atâta timp cât dependențele sunt evaluate în mod conștient.

Expertiza în domeniul cipurilor necesită o infrastructură specializată și o diviziune clară a muncii

Dorința unei mai mari independențe în ceea ce privește cipurile de inteligență artificială este de înțeles. Cu toate acestea, devine imprecisă imediat ce proiectarea cipurilor, cercetarea semiconductorilor, fabricarea și operarea centrelor de date de inteligență artificială sunt tratate ca o singură sarcină.

Un cip trebuie proiectat. Designul său necesită instrumente adecvate și fundații tehnologice. Fabricația, la rândul ei, necesită echipamente, materiale și procese specializate. La acestea se adaugă tehnologiile de stocare, ambalare și integrarea în sisteme de calcul complete. Progresele la un anumit nivel nu compensează automat lipsa capacităților la altele.

Centrul de cercetare belgian imec este un centru european cheie în acest context. Linia pilot NanoIC este legată de o investiție comună planificată de 2,5 miliarde de euro și are ca scop, printre altele, să ofere companiilor, startup-urilor, universităților și furnizorilor de design și sisteme acces la tehnologie avansată și prototipare.

În februarie 2026, imec a deschis încă 2.000 de metri pătrați de spațiu pentru camere sterile, ca parte a acestei extinderi. Proiectul este organizat în mod explicit la nivel european și include locații partenere, printre care Fraunhofer din Germania. Germania este, de asemenea, unul dintre statele finanțatoare participante. Prin urmare, ideea că cercetarea națională și utilizarea sporită a imec sunt fundamental abordări alternative nu reflectă în mod adecvat această interconectare.

O abordare rațională din punct de vedere economic este o diviziune a muncii în care infrastructura specializată, la scară largă, este utilizată într-un mod concentrat, permițând în același timp acces larg pentru cercetare și întreprinderi. Construirea de facilități costisitoare în numeroase locații în paralel poate fi ineficientă. În schimb, infrastructura de ultimă generație este de puțin folos dacă firmele mai mici nu o pot accesa practic.

Prin urmare, întrebările corecte sunt: ​​Ce competențe lipsesc de fapt? Unde există deja puncte forte relevante la nivel internațional? Cum obțin companiile tinere acces la instrumente de proiectare, facilități de testare și parteneri de producție? Și ce aplicații justifică costurile considerabile de dezvoltare pe termen lung?

O strategie promițătoare în domeniul semiconductorilor are nevoie de priorități. Nu trebuie să reprezinte fiecare etapă a lanțului valoric în întregime la nivel național, ci mai degrabă să asigure competențe critice și să creeze acces fiabil la competențe complementare.

Cercetarea este indispensabilă, dar finanțarea acesteia necesită indicatori de succes diferiți

Critica adusă proiectelor de cercetare de lungă durată conține un argument valid atunci când se concentrează pe lipsa de relevanță și utilizarea neclară a fondurilor publice. Cu toate acestea, ar fi incorect să concluzionăm că formarea științifică este în mod inerent mai puțin valoroasă decât finanțarea directă din partea corporațiilor.

Cercetarea și dezvoltarea antreprenorială îndeplinesc funcții diferite. Cercetarea fundamentală poate genera cunoștințe a căror aplicație economică este inițial deschisă. Un proiect de dezvoltare orientat spre piață, pe de altă parte, ar trebui să poată explica mult mai precis ce problemă se rezolvă și cum ar putea arăta utilizarea ulterioară.

Evaluarea ambelor folosind aceeași metrică ar fi o greșeală. Dacă fiecare proiect de cercetare ar fi evaluat exclusiv pe baza veniturilor pe termen scurt, s-ar pierde oportunități pe termen lung pentru cunoaștere. În schimb, dacă fiecare proiect orientat spre aplicații ar fi evaluat exclusiv pe baza publicațiilor științifice, viabilitatea economică ar rămâne secundară.

Calitatea unei persoane sau a unui proiect nu poate fi determinată în mod fiabil de tipul de universitate la care a studiat sau de o singură notă. Pentru inteligența artificială industrială, experiența practică, testarea sistematică și o bună înțelegere a domeniului de aplicare pot fi la fel de importante ca cunoștințele teoretice de nivel înalt.

Adevărata problemă constă adesea în tranziții. Rezultatele cercetării trebuie stabilizate din punct de vedere tehnic, traduse în produse și corelate cu cerințele reale ale clienților. Această muncă nu este nici cercetare fundamentală clasică, nici vânzări de rutină. Necesită competențe diferite și adesea și finanțare diferită.

Prin urmare, o politică echilibrată ar trebui să protejeze calitatea științifică, luând în considerare în același timp transferul de cunoștințe. Proiectele comune cu responsabilități clare, schimburile temporare de personal între cercetare și industrie și gestionarea transparentă a drepturilor de utilizare pot fi mai importante decât un alt nivel de finanțare organizațională.

Un institut de siguranță pentru inteligența artificială trebuie să abordeze riscurile publice, nu să înlocuiască piețele existente

Guvernul german atribuie o funcție analitică și operațională Institutului German de Securitate a Inteligenței Artificiale (AISI). Acesta nu este conceput ca o autoritate de reglementare, ci mai degrabă ca un centru de excelență pentru analiza tehnologică, evaluarea riscurilor și consultanță strategică. Aceasta include conștientizarea situației și informații de avertizare timpurie cu privire la societate, economie și securitate națională.

Această delimitare a responsabilităților este crucială pentru evaluarea economică. Un mandat de securitate publică diferă de testarea unui produs specific al companiei. Riscurile sistemice, noii vectori de atac sau evoluțiile relevante pentru securitate pot necesita informații pe care niciun client privat nu le-ar finanța integral.

Există un motiv justificabil pentru intervenția guvernului în acest caz. Dacă multe părți interesate beneficiază de o evaluare îmbunătățită a riscurilor, dar niciuna nu dorește să suporte întregul cost, o instituție publică poate umple o lipsă de servicii.

Situația este diferită pentru serviciile de testare standardizate, adaptate nevoilor clar definite ale clienților. În aceste cazuri, serviciile de testare și consultanță din sectorul privat pot fi benefice. O instituție guvernamentală nu ar trebui să dubleze aceste activități fără o valoare adăugată demonstrabilă.

Prin urmare, provocarea practică constă într-o diviziune precisă a muncii. Autoritățile publice ar putea investiga riscurile generale, ar putea dezvolta în continuare metode de testare și ar putea face disponibile rezultatele. Furnizorii privați ar putea apoi să se bazeze pe această fundație pentru a oferi audituri specifice, sprijin pentru implementare și inspecții recurente.

De asemenea, este important să se evite duplicarea eforturilor. Dacă firmele trebuie să producă în mod repetat documentație aproape identică pentru diferiți clienți și instituții, apar costuri suplimentare fără o creștere corespunzătoare a securității. Rezultatele recunoscute și transferabile ar fi mai valoroase din punct de vedere economic decât un număr tot mai mare de procese de testare separate.

Prin urmare, un institut de securitate nu este nici automat necesar, nici automat superfluu. Utilitatea sa depinde de posibilitatea de a acoperi o lacună clar definită, de aplicabilitatea practică a rezultatelor sale și de diferența dintre sarcinile sale și ofertele existente pe piață.

Este nevoie de mai multă putere de calcul, dar încă nu este un model de afaceri

Guvernul german își propune să dubleze cel puțin capacitatea totală a centrelor de date din Germania până în 2030 și să cvadrupleze capacitatea pentru inteligența artificială și calcul de înaltă performanță. Acest lucru abordează un blocaj cheie în infrastructură. Cu toate acestea, capacitatea suplimentară reprezintă inițial o ofertă și nu garantează încă succesul economic.

Pentru utilizatori, ceea ce contează este dacă puterea de calcul este disponibilă la prețuri rezonabile, cu instrumente adecvate și în condițiile de funcționare necesare. Un producător de mașini de dimensiuni medii nu are neapărat nevoie de acces direct la un sistem de instruire amplu. Aceștia ar putea avea nevoie de un mediu fiabil și accesibil pentru o aplicație specializată.

De asemenea, trebuie făcută distincția între instruire și operarea continuă. Dezvoltarea unui model mare poate necesita resurse de calcul enorme. În schimb, o aplicație de business definită în mod restrâns poate fi uneori rulată cu un model mai mic. Arhitectura viabilă din punct de vedere economic depinde de sarcină, de volumul de muncă și de cerințele de calitate.

Prin urmare, planificarea capacității ar trebui să fie legată de o analiză realistă a cererii. Factorii de luat în considerare includ alimentarea cu energie electrică, conexiunile la rețea, răcirea, personalul calificat disponibil și ritmul schimbărilor tehnologice. O centrală poate fi eficientă din punct de vedere tehnic, dar totuși să funcționeze ineficient dacă gradul său de utilizare rămâne prea scăzut.

În schimb, ar fi la fel de problematic să se aștepte investițiile până când fiecare aplicație viitoare este sigură. Infrastructura trebuie adesea construită înainte de a fi satisfăcută întreaga cerere. Prin urmare, conceptele flexibile, modelele de utilizare diverse și o distribuție transparentă a riscului de investiții sunt cruciale.

Criteriul economic de referință nu ar trebui să fie doar capacitatea instalată. La fel de relevante sunt utilizarea reală, costul per sarcină de calcul semnificativă, disponibilitatea și accesul pentru întreprinderile mai mici. Infrastructura devine un avantaj competitiv doar atunci când permite activități productive care altfel nu ar avea loc sau ar fi afectate semnificativ.

O politică bună în domeniul inteligenței artificiale are nevoie de mai puține numere simbolice și de date privind impactul mai bune

Obiectivele anunțate oferă o bază pentru controlul politic. Cu toate acestea, ele prezintă riscul ca activitățile ușor de măsurat să fie confundate cu rezultatele reale.

O rată de utilizare indică inițial cât de răspândită este o tehnologie. Nu explică cât de intens este utilizată sau dacă investiția se amortizează. Numărul de companii finanțate descrie acoperirea unui program. Nu dovedește încă că aceste companii ar fi avut rezultate mai proaste fără finanțare.

Acest efect suplimentar este crucial. Dacă o companie finanțează o investiție deja planificată exclusiv din fonduri publice, rezultatul poate fi doar un câștig neașteptat. Cu toate acestea, dacă sprijinul permite o implementare viabilă din punct de vedere economic, care altfel ar fi eșuat din cauza unui blocaj evident, acesta poate crea o valoare adăugată reală.

Prin urmare, o evaluare fiabilă ar trebui să definească schimbările așteptate chiar înainte de începerea unui program. Pentru un program inițial, aceasta ar putea fi utilizarea ulterioară autofinanțată. Pentru aplicațiile industriale, accentul ar putea fi pus pe timpii de producție, îmbunătățirile calității sau o rată de eroare mai mică. Pentru infrastructură, accesibilitatea și utilizarea ar fi factori cheie.

Cifra țintă de peste zece procente din producția economică bazată pe inteligență artificială necesită, de asemenea, o definiție transparentă. Dacă fiecare activitate susținută de inteligență artificială este inclusă pe deplin, rezultatul va fi diferit de luarea în considerare doar a valorii suplimentare create. Fără o definiție clară, indicatorul ar fi impresionant din punct de vedere politic, dar slab din punct de vedere analitic.

Un sistem de raportare bun ar trebui, prin urmare, să combine câțiva indicatori cheie de performanță (KPI) semnificativi cu metodologii transparente. Aceasta include și proiectele eșuate și inițiativele finalizate. O strategie în care fiecare program continuă indiferent de rezultat nu reușește să învețe din propriile experiențe.

Responsabilitatea politică se demonstrează prin competență de implementare și responsabilități clare

Critica generală la adresa generațiilor este insuficientă pentru a explica problemele politicii de inteligență artificială. Competența tehnologică nu poate fi determinată în mod fiabil în funcție de vârstă. Tinerii factori de decizie pot argumenta superficial, în timp ce liderii experimentați pot gestiona eficient schimbarea.

Întrebarea mai importantă este ce competențe influențează deciziile politice și cine este responsabil pentru rezultate. Politica în domeniul inteligenței artificiale necesită cunoștințe tehnice, o înțelegere a proceselor operaționale și capacitatea de a stabili priorități în condiții de incertitudine.

Economia nu ar trebui tratată ca o entitate monolitică. Furnizorii model, companiile de cloud, integratorii, conglomeratele industriale și micii utilizatori au cu toții interese diferite. Un program atractiv pentru un singur furnizor nu este neapărat benefic pentru economie în ansamblu.

Prin urmare, este necesară o implicare strânsă a companiilor, dar aceasta nu înlocuiește evaluarea independentă. În caz contrar, există riscul unor politici care protejează modelele de afaceri existente, în loc să consolideze concurența și productivitatea.

Guvernul german își propune ca grupul său operativ pentru inteligență artificială să continue să gestioneze implementarea măsurilor, întrunindu-se cel puțin trimestrial la nivel de secretar de stat. Eficiența acestui proces nu depinde de frecvența ședințelor, ci de puterea decizională, de responsabilitățile obligatorii și de capacitatea de a elimina efectiv obstacolele.

În acest context, responsabilitatea înseamnă și afirmarea priorităților în ciuda rezistenței. Nu orice idee bună poate fi finanțată simultan. Nu fiecare instituție existentă are nevoie de o nouă sarcină de inteligență artificială. Și nu fiecare program început merită să fie continuat pe termen nelimitat.

O strategie viabilă combină deschiderea pieței, specializarea și selecția consecventă

Dintr-o perspectivă economică, politica Germaniei în domeniul inteligenței artificiale ar trebui să combine trei sarcini diferite.

În primul rând, trebuie să faciliteze utilizarea pe scară largă. Acest lucru necesită oferte ușor de înțeles, instruire adecvată, modele de operare ușor accesibile și asistență pentru problemele legate de date și integrare. Companiile mai mici, în special, beneficiază atunci când soluțiile dovedite nu trebuie dezvoltate de la zero de fiecare dată.

În plus, trebuie să sprijine companiile care dezvoltă produse scalabile la nivel internațional și tehnologii fundamentale. Această sarcină necesită volume financiare mai mari, orizonturi de timp mai lungi și o disponibilitate mai mare de a-și asuma riscuri tehnologice. Nu trebuie confundată cu finanțarea fragmentată a digitalizării.

În cele din urmă, statul trebuie să ofere infrastructură publică pe care companiile individuale nu o pot finanța în mod adecvat. Aceasta include infrastructuri de cercetare specifice, analize de securitate cuprinzătoare și standarde tehnice comune.

Aceste sarcini necesită instrumente diferite. O companie mică cu o problemă specifică de automatizare nu are nevoie de o strategie națională de modelare. În schimb, un dezvoltator european de modele nu poate deveni competitiv la nivel internațional doar primind câteva vouchere de consultanță. Și un institut de securitate nu ar trebui judecat doar pe baza veniturilor sale pe termen scurt din software.

Prin urmare, perspectiva clară este că Germania ar trebui să încerce mai puțin să organizeze fiecare activitate sub o etichetă comună de inteligență artificială și să diferențieze mai clar între dezvoltarea pieței, dezvoltarea tehnologiei și sarcinile publice. Colaborările existente de înaltă performanță merită sprijin, cu condiția să rămână suficient de deschise către alte companii și să ofere rezultate măsurabile.

Statul trebuie să acționeze în mod fiabil acolo unde el însuși creează cerere și să dea dovadă de moderație acolo unde structurile suplimentare nu fac decât să duplice oferta existentă. Specializarea europeană este adesea mai sensibilă decât încercarea de a reproduce complet fiecare capacitate la nivel național.

Faptul că Germania va deveni o națiune puternică în domeniul inteligenței artificiale până în 2030 nu depinde, în cele din urmă, de exhaustivitatea unei liste de măsuri. Important este dacă firmele generează beneficii durabile din aplicații, dacă angajații lucrează mai productiv, iar dacă instituțiile publice își îmbunătățesc considerabil serviciile. O strategie are succes atunci când permite aceste rezultate și elimină activitățile inutile - nu atunci când pur și simplu adaugă din ce în ce mai multe.

Soluția cvasi-internă: Cum acoperă Xpert.Digital lacunele operaționale în marketingul și vânzările B2B – Smart Content-Driven Business - Imagine: Xpert.Digital

Xpert.Digital este un hub industrial B2B bazat pe date, condus de Konrad Wolfenstein . Compania acționează ca o soluție externă, cvasi-internă, pentru partenerii industriali, eliminând lacunele operaționale în marketing, conținut și vânzări – fără a necesita resurse suplimentare din partea clientului.

Mai multe informații aici:

• Soluția cvasi-internă: Cum acoperă Xpert.Digital lacunele operaționale în marketingul și vânzările B2B – Smart Content-Driven Business

☑️ Limba noastră de afaceri este engleza sau germana

☑️ NOU: Corespondență în limba ta maternă!

Konrad Wolfenstein

Eu și echipa mea suntem bucuroși să vă fim la dispoziție în calitate de consilier personal.

Mă puteți contacta completând formularul de contact de aici [email protected]:sau pur și simplu sunându-mă la +49 7348 4088 965. Adresa mea de e-mail este

Aștept cu nerăbdare proiectul nostru comun.

☑️ Suport pentru IMM-uri în strategie, consultanță, planificare și implementare

☑️ Crearea sau realinierea strategiei digitale și a digitalizării

☑️ Extinderea și optimizarea proceselor de vânzări internaționale

☑️ Platforme de tranzacționare B2B globale și digitale

☑️ Dezvoltare Afaceri Pioneer / Marketing / PR / Târguri Comerciale