Цели Германии в области ИИ к 2030 году: восемнадцать мер не создадут ни одного прибыльного рынка ИИ – Что действительно нужно компаниям – Креативное изображение на эту тему, демонстрирующее ИИ: Xpert.Digital
Искусственный интеллект в Германии: отсутствует важнейший промежуточный этап между пилотным проектом и повышением производительности
Больше ИИ, но слишком мало влияния? Что сейчас важно для экономики Германии?
Инициатива правительства Германии в области искусственного интеллекта: как финансирование превратится в настоящий рынок
Германия стремится стать ведущей страной в области искусственного интеллекта к 2030 году. Правительство Германии сформулировало 18 ключевых мер и амбициозных целей для достижения этой цели: ИИ должен значительно чаще использоваться в компаниях и государственных органах и вносить больший вклад в экономическое производство. Однако одних только политических решений, программ финансирования и дополнительных центров обработки данных недостаточно для обеспечения экономического успеха. Решающим фактором является то, станут ли компании заметно более продуктивными благодаря ИИ, смогут ли государственные органы лучше выполнять свои задачи и смогут ли поставщики технологий разработать устойчивые бизнес-модели на основе пилотных проектов.
Именно здесь и кроется проблема. Использование ИИ растет, но часто возникает разрыв между первоначальными экспериментами и глубокой интеграцией в рабочие процессы. В частности, малые и средние предприятия (МСП) сталкиваются с высокими затратами, ограниченными человеческими ресурсами и сложными вопросами, касающимися данных, безопасности и технической интеграции. В то же время правительство должно четко определить, в каких случаях оно может выступать в качестве надежного клиента и сторонника, а в каких новые программы просто дублируют существующие предложения или создают зависимости.
В этой статье рассматривается стратегия Германии в области искусственного интеллекта с экономической точки зрения: что препятствует переходу от применения к созданию ценности? Какова роль общественного спроса, европейских поставщиков и промышленного сотрудничества? И как определить, действительно ли эффективны меры финансирования? Центральный тезис: успех зависит не от количества мер, а от того, устраняют ли они конкретные узкие места и обеспечивают ли измеримые, устойчивые результаты.
Стратегия Германии в области искусственного интеллекта проходит экономическое испытание: как политические меры создают конкурентные рынки
Германии не нужна максимально обширная коллекция программ в области ИИ. Ей нужны компании, которые повысят свою производительность благодаря искусственному интеллекту, государственные учреждения, которые будут эффективнее выполнять свои задачи, и поставщики технологий, которые разработают жизнеспособные бизнес-модели на основе воспроизводимых решений. Именно это определит, будет ли национальная стратегия в области ИИ экономически успешной. Количество политических мер не является более надежным показателем этого, чем количество финансируемых проектов или размер объявленных центров обработки данных.
В рамках своей стратегии по превращению Германии в страну, использующую искусственный интеллект, к 2030 году, правительство Германии консолидировало 18 ключевых межведомственных мер. Среди публично заявленных целей – использование ИИ не менее чем 80 процентами крупных компаний и 55 процентами малых и средних предприятий (МСП). Кроме того, 90 процентов федеральных ведомств должны использовать как минимум одно приложение ИИ для выполнения своих основных задач. Более 10 процентов экономического производства должно быть создано с использованием ИИ. Эти цели амбициозны. Однако, действительно ли они описывают экономическую трансформацию, в значительной степени зависит от того, как определяются использование, создание ценности и успех.
Компания может внедрить текстового помощника и, таким образом, считаться пользователем ИИ. Это не означает автоматически, что ее производственные затраты снизятся, продажи станут более успешными или темпы инноваций возрастут. Государственное учреждение может поддерживать ИИ только один процесс, в то время как подавляющее большинство его процессов останется неизменным. А экономическую эффективность ИИ можно осмысленно измерить только в том случае, если различать доходы поставщиков ИИ, деятельность, поддерживаемую ИИ, и фактическую дополнительную ценность, созданную в результате его использования.
Таким образом, ключевой экономический вопрос заключается не в том, приняла ли Германия достаточно мер, а в том, направлены ли эти меры на устранение правильных узких мест. К ним относятся недостаток спроса, недостаточно обработанные данные, высокие затраты на интеграцию, неопределенные бизнес-модели и чрезмерно медленный переход от результатов исследований к рыночным продуктам.
Эффективная политика в области ИИ должна подходить к этим проблемам по-другому. Она не должна объявлять каждую предпринимательскую трудность поводом для финансирования и не должна полагаться на предположение, что рынок без подходящей инфраструктуры и надежных рамочных условий автоматически породит конкурентоспособных на международном уровне поставщиков.
Реальный разрыв существует между первоначальным использованием и экономическим проникновением на рынок
Имеющиеся данные по бизнесу свидетельствуют о важной тенденции: искусственный интеллект в Германии перестал быть исключительно экспериментальной темой. К 2025 году 26 процентов опрошенных компаний уже использовали искусственный интеллект. Для малых предприятий с численностью сотрудников от 10 до 49 человек этот показатель составил 23 процента, для средних предприятий с численностью сотрудников от 50 до 249 человек — 36 процентов, а для крупных предприятий с численностью сотрудников 250 и более человек — 57 процентов. Эти цифры относятся к статистически зафиксированным категориям размеров и не могут быть напрямую экстраполированы на все микропредприятия и индивидуальных предпринимателей.
В результате разрыв между малыми и крупными компаниями составил 34 процентных пункта. Это имеет гораздо большее экономическое значение, чем просто анализ среднего уровня использования. Крупные компании могут распределить затраты на подготовку данных, техническую интеграцию, юридическую экспертизу и обучение сотрудников между большим количеством сотрудников и бизнес-процессов. Кроме того, у них чаще встречаются собственные ИТ-отделы и достаточные финансовые резервы для тестирования множества вариантов использования.
Для небольшой компании внедрение ИИ может представлять собой значительно большую организационную нагрузку. Руководству необходимо не только оценить технологию, но и выбрать поставщиков, уточнить доступ к данным и обеспечить безопасность текущих процессов. Даже если приложение ИИ технически функционирует, его внедрение может потерпеть неудачу из-за нехватки времени и нечеткого распределения обязанностей.
Тип использования также имеет решающее значение. Среди компаний, использующих ИИ, 27 процентов применяли технологии для автоматизации рабочих процессов или принятия решений в 2025 году. Шесть процентов использовали их для автономного перемещения машин. Эти цифры относятся непосредственно к компаниям, уже использующим ИИ, а не ко всей совокупности предприятий. Они демонстрируют, что общий уровень использования и глубокая интеграция в операционные процессы — это разные понятия.
Это подчеркивает необходимость мер в области экономической политики: Германия должна не только внедрять ИИ в большее количество компаний, но и способствовать переходу от эпизодического использования к надежным, воспроизводимым и экономически значимым приложениям.
Текстовый инструмент может стать полезной отправной точкой. Однако существенного повышения производительности часто можно добиться только тогда, когда изменяются также информационные потоки, обязанности и операционные процессы. Этот второй шаг как раз является более сложным, дорогостоящим и менее удобным для достижения политического успеха с точки зрения статистики.
Почему небольшие первоначальные бюджеты не позволяют финансировать внедрение в промышленность
Дискуссия о проектах в области ИИ с ограниченным финансированием затрагивает реальную проблему сокращения расходов. Существуют значительные различия между кратким ознакомительным инструментом и готовым к внедрению приложением. Бюджета, например, в 2000 евро может быть достаточно для четко определенного семинара, первоначального анализа потенциала или создания простого стандартного инструмента. Однако это нереалистичная схема финансирования для индивидуального, интегрированного решения с высокими требованиями к безопасности.
Пример расчета иллюстрирует масштаб затрат. Предположим, что дневная ставка внешнего специалиста составляет 1000 евро. Такой бюджет покрывает два рабочих дня. Из этой суммы необходимо оплатить подготовку, координацию, выполнение и документирование. Это оставляет мало места для тщательного анализа процесса, интеграции множества систем, надежного этапа тестирования и обучения различных групп пользователей. Этот расчет приведен только для иллюстрации и не отражает общую рыночную цену.
Таким образом, проблема заключается не обязательно в наличии небольших первоначальных бюджетов. Проблема возникает, когда инструмент ориентации путают с инструментом внедрения. Тот, кто ожидает всесторонней трансформации с небольшими затратами, разочаровывается с обеих сторон: клиент не получает продуктивного решения, а поставщик не может предоставить жизнеспособную услугу.
Хорошо продуманная модель поддержки должна учитывать разные уровни зрелости. Первым делом необходимо решить вопрос о том, какой вариант использования экономически целесообразен. Затем следует ограниченное тестирование с четко определенными критериями успеха. Только после этого следует финансировать интеграцию в текущие операции. Масштабирование на дополнительные подразделения, отделы или клиентов — это совершенно отдельная задача.
Крайне важно, что произойдет после первоначального финансирования. Разовая консультация не создаст устойчивый рынок в долгосрочной перспективе. Только когда компании будут готовы продолжать финансировать решение за счет собственных ресурсов, появятся надежные признаки его экономической выгоды.
Таким образом, государственная поддержка должна быть направлена не на установление как можно большего числа необязывающих первоначальных контактов, а скорее на содействие переходу к самофинансируемым последующим инвестициям. Успех программы начального уровня будет измеряться не количеством выданных ваучеров, а продуктивным применением, их дальнейшим использованием и ощутимым вкладом в прибыль компании.
Для молодых компаний, занимающихся искусственным интеллектом, спрос зачастую ценнее дополнительного финансирования проекта
Для поставщика технологий финансирование и выручка от клиентов принципиально отличаются. Финансирование идет на конкретные разработки. Платящий клиент, с другой стороны, подтверждает, что конкретная услуга приносит достаточную пользу в реальных условиях.
Это различие влияет на всю бизнес-модель. Регулярный доход позволяет планировать численность персонала, улучшает переговорные позиции с инвесторами и дает представление о том, какие функции действительно нужны клиентам. Успешно завершенный проект разработки может быть полезен, но постоянно используемый продукт является более прочной основой для роста.
Особенно на рынке ИИ существует риск того, что компании будут проводить слишком много отдельных демонстрационных проектов, не создавая масштабируемого предложения. В результате каждый новый клиент получает индивидуальное решение. Доходы могут расти, но затраты на персонал увеличиваются с той же скоростью. Компания остается экономически ориентированным поставщиком услуг, даже несмотря на то, что позиционирует себя как поставщик масштабируемого программного обеспечения.
В этом нет ничего плохого. Специализированные консультационные услуги и интеграция также могут быть ценными бизнес-моделями. Однако с точки зрения экономической политики необходимо четко различать программы, которые финансируют услуги, создают стандартизированный продукт или поддерживают разработку фундаментальной технологии.
Для поставщиков масштабируемых решений в области ИИ особенно важно, можно ли развернуть решение для других клиентов со значительно меньшими дополнительными усилиями. В этом отношении многократно используемые интерфейсы, стандартизированные функции безопасности и четко определенные операционные модели зачастую важнее, чем очередная впечатляющая демонстрация.
Таким образом, экономически ориентированная политика в области ИИ должна не только стимулировать разработку, но и улучшать условия, при которых пилотные клиенты становятся постоянными. Это включает в себя четкие требования, надежные условия оплаты, передаваемые технические стандарты и спрос, который не исчезает после завершения программы.
Государство, как основной клиент, должно быть надежным и не создавать новых зависимостей
Правительство Германии прямо называет государство потенциальным ключевым заказчиком моделей и приложений искусственного интеллекта. Это основано на логичном экономическом механизме: государственным учреждениям необходимы высокопроизводительные цифровые инструменты, а молодым поставщикам — устойчивый спрос, практический опыт и рекомендации. При эффективном взаимодействии обеих сторон может возникнуть самоподдерживающийся рынок.
Однако простого объявления государства основным заказчиком недостаточно. Его спрос должен быть предсказуемым и экономически управляемым для поставщиков. Если каждое учреждение будет использовать собственные запатентованные технические решения, затраты на адаптацию многократно возрастут. Поставщик может получить отдельных клиентов, но не масштабируемую основу.
Использование общих интерфейсов и многократно используемых компонентов может смягчить эту проблему. Решение для поддержки обработки документов не должно полностью перепроектироваться для каждого ведомства. В то же время необходимо учитывать различные профессиональные требования. Поэтому стандартизация не означает унификации всех административных процессов, а скорее создание общей технической основы.
Государство должно сбалансировать два интереса. С одной стороны, стратегическое развитие европейских поставщиков как серьезных участников рынка может быть выгодным. С другой стороны, это не должно приводить к постоянной гарантии закупки экономически или технически некачественной продукции. Решение о происхождении не заменяет оценку эффективности.
Даже европейский поставщик может создать сильную зависимость среди своих клиентов. Закрытые форматы данных, труднопередаваемые настройки и неясные варианты переключения остаются проблематичными независимо от местоположения компании. Поэтому для суверенного публичного использования ИИ требуется не только конкретное географическое происхождение, но и взаимозаменяемость и контроль.
Правительство могло бы стать хорошим ключевым клиентом, если бы устанавливало требовательные, реалистичные условия, надежно использовало успешные решения и одновременно обеспечивало техническую возможность смены поставщика в будущем. Это создало бы спрос без ущерба для конкуренции и стимулировало бы инновации.
Мистраль — это маяк надежды для Европы, но не полноценная стратегия обеспечения суверенитета
Компания Mistral является наглядным примером того, может ли Европа создать собственные высокоэффективные платформы для разработки искусственного интеллекта. Компания разрабатывает модели и все чаще интегрирует их с решениями для корпоративного использования. Совместно с SAP она работает над созданием суверенной платформы ИИ для европейских бизнес-клиентов. Цель этой платформы — консолидация разработки моделей, корпоративного программного обеспечения и управляемых операционных сред.
С экономической точки зрения, такая связь имеет смысл. Мощная модель сама по себе не решает бизнес-задачу. Она требует доступа к соответствующим данным, интеграции с существующим программным обеспечением и четких правил для разрешений, ведения журналов и распределения ответственности. Устоявшийся поставщик корпоративного программного обеспечения может предложить значительно лучший доступ к рынку в этом отношении, чем изолированный поставщик моделей.
Тем не менее, было бы рискованно приравнивать суверенитет Европы в области ИИ к успеху какой-либо одной компании. Поставщик, пользующийся предпочтением на национальном или европейском уровне, может быть стратегически важен, но он все равно остается компанией со своими собственными экономическими интересами, технологическими ограничениями и финансовыми рисками.
Кроме того, система искусственного интеллекта состоит из множества слоев. Даже европейская модель может обучаться на неевропейском оборудовании, зависеть от специфических чипов-ускорителей или работать через инфраструктуру, основные компоненты которой контролируются за пределами Европы. Таким образом, суверенитет не является бинарным свойством.
Скорее, следует оценивать ситуацию с учетом существующих зависимостей, определять, какие из них экономически приемлемы, и для каких критически важных функций остаются доступные альтернативы. Европейская модель расширяет выбор. Однако она не исключает автоматически все остальные зависимости.
Таким образом, объективно обоснованная позиция такова: Европе следует развивать и внедрять высокоэффективных поставщиков, таких как Mistral, в качестве действительно конкурентоспособного варианта. В то же время необходимы многочисленные поставщики, открытые операционные возможности и технические возможности переключения. Законные интересы промышленной политики не должны приводить к новой стратегии с одним поставщиком.
Искусственный интеллект в промышленности набирает популярность там, где он решает конкретные технологические задачи
Промышленная база Германии предоставляет важнейшую отправную точку для экономически значимого применения ИИ. Однако преимущество заключается не только в обилии оборудования. Оно состоит во взаимодействии экспертных знаний, понимания процессов, отношений с клиентами, технических данных и многолетнего опыта работы со сложными системами.
Сотрудничество Airbus и Mistral иллюстрирует эту логику. Выявленные области применения включают промышленные процессы, техническую документацию, проектирование, разработку и помощь с использованием ИИ на этапах разработки, тестирования и сертификации. Это не единое, универсальное применение, а скорее ряд отдельных задач, каждая из которых имеет свои специфические требования к качеству и безопасности.
Особый интерес представляют задачи, в которых специалисты тратят много времени на поиск, сбор и проверку информации. Хотя более быстрая оценка технических документов не приводит автоматически к созданию нового продукта, она может ускорить разработку и высвободить дефицитные ресурсы экспертов для более сложных задач.
То же самое относится и к внутрипроизводственной логистике. Приложение на основе ИИ может структурировать отчеты о неисправностях, консолидировать информацию о техническом обслуживании или поддерживать анализ повторяющихся проблем на предприятии. В этом случае польза зависит не столько от впечатляющих возможностей обработки речи, сколько от качества связи с реальными данными о предприятии и технологическом процессе.
Различные технические задачи необходимо разделять. Языковая модель может быть полезна для документирования и доступа к знаниям. Для непосредственного управления машиной или принятия решений, критически важных с точки зрения безопасности, необходимо соблюдать другие требования. Не каждое промышленное приложение ИИ представляет собой генеративную языковую систему.
Таким образом, существующие партнерские отношения между промышленными компаниями, поставщиками программного обеспечения и разработчиками моделей могут быть более ценными, чем дополнительная, абстрактная программа финансирования. Однако их эффективность должна измеряться конкретными результатами. Известная корпоративная группа сама по себе не является доказательством работоспособности решения.
Кроме того, успешная промышленная экосистема должна включать не только крупные корпорации. Специализированные средние предприятия, интеграторы и небольшие компании-разработчики программного обеспечения должны иметь доступ к интерфейсам и рынкам. В противном случае возникнут закрытые платформы, преимущества которых в масштабах всей экономики будут ограничены.
Наш опыт в сфере развития бизнеса, продаж и маркетинга охватывает страны ЕС и Германию
Наш опыт в ЕС и Германии в области развития бизнеса, продаж и маркетинга. — Изображение: Xpert.Digital
Основные отраслевые направления: B2B, цифровизация (от ИИ до XR), машиностроение, логистика, возобновляемые источники энергии и промышленность
Более подробная информация здесь:
Тематический центр, предлагающий аналитические материалы и экспертные знания:
- Информационная платформа, охватывающая глобальную и региональную экономику, инновации и отраслевые тенденции
- Сборник аналитических материалов, выводов и справочной информации по нашим ключевым направлениям деятельности
- Место, где можно найти экспертные знания и информацию о текущих событиях в бизнесе и технологиях
- Центр для компаний, стремящихся получить информацию о рынках, цифровизации и отраслевых инновациях
Повышение производительности труда благодаря применению ИИ в компаниях
Повышение производительности проявляется только после вычета всех дополнительных затрат
Во многих дискуссиях об ИИ основное внимание уделяется исключительно экономии времени на обработке данных. Этого недостаточно для экономической оценки. Ключевой вопрос заключается в том, какая выгода остается после учета всех дополнительных затрат и рисков.
Упрощенный пример иллюстрирует разницу. Компания со 100 сотрудниками экономит десять минут на человека в день, используя это приложение. При 220 рабочих днях это составляет приблизительно 3667 часов в год. Предполагая общие затраты в размере 50 евро в час, это приводит к расчетной потенциальной экономии времени примерно в 183 000 евро в год.
Однако это количество времени не автоматически приводит к дополнительной прибыли или соответствующей экономии на платежных операциях. Если высвободившиеся минуты распределены между множеством задач, они могут быть использованы продуктивно лишь частично. Кроме того, существуют затраты на лицензирование, внедрение, поддержку и мониторинг.
Предположим, годовые эксплуатационные расходы составляют 60 000 евро, и фактически реализована только половина расчетного потенциального времени. В таком случае годовая выгода до учета первоначальных затрат на внедрение составит приблизительно 31 500 евро. Этот пример намеренно гипотетический, чтобы показать, насколько сильно может измениться изначально впечатляющая валовая сумма при более внимательном рассмотрении.
В задачах, критически важных с точки зрения качества, ошибки не только отнимают время. Неточная техническая информация может привести к доработке, задержкам или риску юридической ответственности. И наоборот, улучшенное обнаружение ошибок может принести значительные преимущества, которые невозможно оценить в считанные минуты.
Поэтому компаниям необходима оценка, которая учитывает время, качество, скорость и риски. К значимым показателям относятся, например, время обработки процесса, количество необходимых исправлений, использование дефицитных квалифицированных работников или стоимость обработки одного случая.
Политические программы должны поддерживать эту точку зрения, а не поощрять максимально возможный теоретический потенциал экономии. Экономически решающее значение имеет не скорость генерации проекта искусственным интеллектом, а эффективность всего процесса, приводящая к полезному результату.
Европейское сотрудничество — это вопрос масштаба, а не дипломатической конкуренции
Сопоставление усиления ориентации на Францию и сотрудничества с Канадой слишком упрощенно, если рассматривать его как единственный вариант. Правительство Германии указывает на европейские возможности и международные партнерства как на составляющие своего подхода. В этом контексте, среди прочего, выделяются сотрудничество с Канадой и поддержка LawZero в разработке ИИ, ориентированного на безопасность.
С экономической точки зрения, каждое партнерство должно оцениваться с учетом его специфического вклада. Франция является естественным партнером для Германии в построении более крупного европейского рынка и в сотрудничестве с европейскими поставщиками образцов. Канада может внести дополнительный вклад в определенные области исследований и технологий.
Таким образом, актуальный вопрос заключается не в том, какая страна получает больше политического внимания. Вопрос в том, открывает ли сотрудничество доступ к технологиям, квалифицированным работникам, клиентам или взаимодополняющим знаниям. Партнерство без оперативных связей остается символическим. С другой стороны, меньшее, но продуктивное сотрудничество может принести ощутимые выгоды.
В то же время международное сотрудничество не должно заслонять тот факт, что Европе необходимо решать собственные проблемы, связанные с масштабами производства. Различные технические требования и отдельные национальные рынки могут означать, что европейскому поставщику придется вносить существенные корректировки для каждой новой группы клиентов.
Поэтому для растущей компании, занимающейся искусственным интеллектом, действительно пригодный для использования европейский рынок зачастую важнее, чем другая политическая модель сотрудничества. Общие требования, передаваемые доказательства и совместимая инфраструктура могут обеспечить масштабирование без полного устранения национальных особенностей.
Таким образом, разумная стратегия сочетает в себе два уровня: она объединяет европейский спрос и возможности там, где размер имеет решающее значение, оставаясь при этом открытой для международных партнеров, предлагающих конкретные технологические дополнения. Открытость и стратегическая независимость не являются взаимоисключающими, если зависимости оцениваются осознанно.
Для получения экспертных знаний в области микросхем необходима специализированная инфраструктура и четкое разделение труда
Стремление к большей независимости в разработке чипов для ИИ вполне понятно. Однако оно становится неточным, как только проектирование чипов, исследования в области полупроводников, производство и эксплуатация центров обработки данных для ИИ рассматриваются как единая задача.
Для создания микросхемы необходимо разработать её конструкцию. Для этого требуются соответствующие инструменты и технологическая база. Производство, в свою очередь, требует специализированного оборудования, материалов и процессов. К этому добавляются технологии хранения данных, упаковки и интеграции в полноценные вычислительные системы. Достижения на одном уровне не компенсируют автоматически недостающие возможности на других.
Бельгийский исследовательский центр imec является ключевым европейским центром в этом контексте. Пилотная линия NanoIC связана с запланированными совместными инвестициями в размере 2,5 миллиарда евро и предназначена, помимо прочего, для предоставления компаниям, стартапам, университетам, а также поставщикам проектных и системных решений доступа к передовым технологиям и прототипированию.
В феврале 2026 года imec открыл дополнительные 2000 квадратных метров чистых помещений в рамках этого расширения. Проект организован на европейском уровне и включает в себя партнерские площадки, в том числе институт Фраунгофера в Германии. Германия также является одним из государств-участников, предоставляющих финансирование. Поэтому представление о том, что национальные исследования и расширенное использование imec являются принципиально альтернативными подходами, неадекватно отражает эту взаимосвязь.
Экономически целесообразный подход заключается в разделении труда, при котором специализированная крупномасштабная инфраструктура используется концентрированно, одновременно обеспечивая широкий доступ для исследований и бизнеса. Строительство дорогостоящих объектов в многочисленных местах параллельно может быть неэффективным. И наоборот, передовая инфраструктура малополезна, если небольшие компании не имеют к ней практического доступа.
Поэтому правильные вопросы звучат так: Каких навыков действительно не хватает? В каких областях уже существуют сильные стороны, имеющие международное значение? Как молодым компаниям получить доступ к инструментам проектирования, испытательным лабораториям и производственным партнерам? И какие приложения оправдывают значительные затраты на разработку в долгосрочной перспективе?
Перспективная стратегия развития полупроводниковой отрасли должна определять приоритеты. Она не обязательно должна охватывать все этапы цепочки создания стоимости в масштабах всей страны, а скорее должна обеспечивать наличие критически важных компетенций и создавать надежный доступ к дополнительным навыкам.
Научные исследования незаменимы, но для их финансирования требуются иные критерии успеха
Критика длительных исследовательских проектов имеет под собой основания, когда она фокусируется на отсутствии актуальности и нечетком использовании государственных средств. Однако было бы неверно делать вывод о том, что научная подготовка по своей сути менее ценна, чем прямое корпоративное финансирование.
Научные исследования и развитие предпринимательства выполняют разные функции. Фундаментальные исследования могут генерировать знания, экономическое применение которых изначально является открытым. С другой стороны, рыночно-ориентированный проект развития должен гораздо точнее объяснять, какая именно проблема решается и как может выглядеть последующее применение полученных знаний.
Оценивать оба подхода по одной и той же метрике было бы ошибкой. Если бы каждый исследовательский проект оценивался исключительно по краткосрочной прибыли, были бы упущены долгосрочные возможности для получения знаний. И наоборот, если бы каждый прикладной проект оценивался исключительно на основе научных публикаций, экономическая целесообразность осталась бы второстепенной.
Качество человека или проекта нельзя достоверно определить по типу университета, который он окончил, или по одной оценке. В сфере промышленного ИИ практический опыт, систематическое тестирование и хорошее понимание области применения могут быть столь же важны, как и теоретические знания высокого уровня.
Настоящая проблема часто кроется в процессах перехода. Результаты исследований необходимо технически стабилизировать, преобразовать в продукты и связать с реальными потребностями клиентов. Эта работа не является ни классическим фундаментальным исследованием, ни рутинными продажами. Она требует других навыков и зачастую другого финансирования.
Таким образом, сбалансированная политика должна защищать качество научных исследований, одновременно серьезно относясь к передаче знаний. Совместные проекты с четко определенными обязанностями, временный обмен персоналом между научными учреждениями и промышленностью, а также прозрачное регулирование прав на использование могут быть важнее, чем еще один уровень организационного финансирования.
Институт безопасности ИИ должен заниматься вопросами общественных рисков, а не вытеснять существующие рынки
Правительство Германии возлагает аналитические и оперативные функции на Немецкий институт безопасности ИИ (AISI). Он не призван быть регулирующим органом, а скорее центром передового опыта в области анализа технологий, оценки рисков и стратегического консалтинга. Это включает в себя ситуационную осведомленность и информацию о раннем предупреждении в отношении общества, экономики и национальной безопасности.
Такое разграничение обязанностей имеет решающее значение для экономической оценки. Задача обеспечения общественной безопасности отличается от тестирования конкретного продукта компании. Системные риски, новые векторы атак или события, имеющие отношение к безопасности, могут потребовать анализа, который ни один частный клиент не сможет полностью профинансировать.
В данном случае вмешательство правительства вполне оправдано. Если улучшение оценки рисков приносит пользу многим заинтересованным сторонам, но никто не хочет нести все расходы, государственное учреждение может восполнить пробел в предоставлении услуг.
Ситуация иная в случае стандартизированных услуг тестирования, разработанных с учетом четко определенных потребностей клиентов. В таких случаях могут быть полезны услуги тестирования и консалтинга частного сектора. Государственное учреждение не должно дублировать эти виды деятельности без доказанной добавленной стоимости.
Таким образом, практическая задача заключается в точном разделении труда. Государственные органы могли бы исследовать общие риски,进一步 развивать методы тестирования и делать результаты доступными. Частные поставщики могли бы затем, опираясь на эту основу, предлагать специализированные аудиты, поддержку внедрения и регулярные проверки.
Также важно избегать дублирования усилий. Если компаниям приходится неоднократно создавать практически идентичную документацию для разных клиентов и организаций, возникают дополнительные затраты без соответствующего повышения уровня безопасности. Признанные и передаваемые результаты будут экономически более ценными, чем растущее число отдельных процессов тестирования.
Таким образом, институт безопасности не является ни автоматически необходимым, ни автоматически излишним. Его полезность зависит от того, заполняет ли он четко определенный пробел, применимы ли его результаты на практике и отличаются ли его задачи от существующих рыночных предложений.
Необходимо увеличить вычислительные мощности, но пока нет готовой бизнес-модели
Правительство Германии ставит перед собой цель как минимум удвоить общую мощность центров обработки данных в Германии к 2030 году и вчетверо увеличить мощности для искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений. Это позволит решить ключевую проблему инфраструктуры. Однако дополнительные мощности на начальном этапе представляют собой предложение, а не гарантируют экономического успеха.
Для пользователей важно, доступны ли вычислительные мощности по разумным ценам, с подходящими инструментами и в необходимых условиях эксплуатации. Среднему производителю оборудования не обязательно нужен прямой доступ к крупной системе обучения. Ему может потребоваться надежная и доступная среда для специализированного приложения.
Необходимо также различать обучение и текущую эксплуатацию. Разработка крупной модели может потребовать огромных вычислительных ресурсов. В отличие от этого, узкоспециализированное бизнес-приложение иногда может быть запущено с помощью меньшей модели. Экономическая целесообразность той или иной архитектуры зависит от задачи, рабочей нагрузки и требований к качеству.
Следовательно, планирование мощностей должно быть связано с реалистичным анализом спроса. К факторам, которые следует учитывать, относятся электроснабжение, подключение к сети, системы охлаждения, наличие квалифицированного персонала и темпы технологических изменений. Предприятие может быть технически эффективным, но при этом работать неэффективно, если его загрузка остается слишком низкой.
И наоборот, было бы столь же проблематично ждать, пока станет ясно, что все будущие приложения будут востребованы, прежде чем инвестиции станут гарантированными. Инфраструктуру часто необходимо строить до того, как будет удовлетворен полный спрос. Поэтому гибкие концепции, разнообразные модели использования и прозрачное распределение инвестиционных рисков имеют решающее значение.
Экономическим критерием не должна быть только установленная мощность. В равной степени важны фактическое использование, стоимость выполнения значимой вычислительной задачи, доступность и удобство использования для малых предприятий. Инфраструктура становится конкурентным преимуществом только тогда, когда она позволяет осуществлять продуктивную деятельность, которая в противном случае не состоялась бы или была бы значительно затруднена.
Для эффективной политики в области ИИ необходимо меньше символических цифр и больше данных о результатах
Объявленные цели создают основу для политического контроля. Однако они несут в себе риск того, что легко измеримые действия будут ошибочно приняты за реальные результаты.
Показатель уровня использования изначально указывает на степень распространения технологии. Он не объясняет, насколько интенсивно она используется или окупаются ли инвестиции. Количество компаний, получивших финансирование, описывает охват программы. Это еще не доказывает, что без финансирования дела у этих компаний обстояли бы хуже.
Этот дополнительный эффект имеет решающее значение. Если компания финансирует уже запланированные инвестиции исключительно за счет государственных средств, результатом может стать лишь неожиданная прибыль. Однако, если поддержка позволяет осуществить экономически жизнеспособную реализацию, которая в противном случае потерпела бы неудачу из-за явного препятствия, это может создать реальную добавленную стоимость.
Таким образом, для надежной оценки необходимо определить ожидаемые изменения еще до начала программы. Для начальной программы это может быть последующее самофинансируемое использование. В промышленных приложениях основное внимание может быть уделено сокращению времени выполнения работ, улучшению качества или снижению частоты ошибок. В случае инфраструктуры ключевыми факторами будут доступность и использование.
Для достижения целевого показателя, превышающего десять процентов экономического производства, основанного на ИИ, также необходимо четкое определение. Если в него будет включена вся деятельность, поддерживаемая ИИ, результат будет отличаться от учета только созданной дополнительной стоимости. Без четкого определения этот показатель будет выглядеть впечатляюще с политической точки зрения, но будет аналитически слабым.
Таким образом, хорошая система отчетности должна сочетать в себе несколько значимых ключевых показателей эффективности (KPI) с прозрачными методологиями. Это касается как неудачных проектов, так и завершенных инициатив. Стратегия, при которой каждая программа продолжается независимо от результата, не позволяет извлекать уроки из собственного опыта.
Политическая ответственность проявляется в компетентности в реализации планов и четком распределении обязанностей
Обобщенная критика поколений недостаточна для объяснения проблем политики в области ИИ. Технологическую компетентность нельзя достоверно определить по возрасту. Молодые лица, принимающие решения, могут рассуждать поверхностно, в то время как опытные лидеры способны эффективно управлять изменениями.
Более важный вопрос заключается в том, какие компетенции определяют политические решения и кто несет ответственность за их результаты. Политика в области ИИ требует технических знаний, понимания операционных процессов и способности расставлять приоритеты в условиях неопределенности.
Экономику не следует рассматривать как монолитное образование. Поставщики моделей, облачные компании, интеграторы, промышленные конгломераты и мелкие пользователи — у всех разные интересы. Программа, привлекательная для одного поставщика, не обязательно принесет пользу экономике в целом.
Таким образом, тесное участие компаний необходимо, но оно не заменяет независимую оценку. В противном случае существует риск принятия политики, которая будет защищать существующие бизнес-модели вместо того, чтобы укреплять конкуренцию и производительность.
Правительство Германии планирует, что рабочая группа по искусственному интеллекту продолжит управлять реализацией мер, проводя заседания на уровне земельных секретарей не реже одного раза в квартал. Эффективность такого управления будет зависеть не от частоты заседаний, а от полномочий по принятию решений, возложенных на нее обязанностей и способности фактически устранять препятствия.
В этом контексте ответственность также означает отстаивание приоритетов, несмотря на сопротивление. Не каждую хорошую идею можно финансировать одновременно. Не каждому существующему учреждению нужна новая задача в области ИИ. И не каждая начатая программа заслуживает того, чтобы продолжаться бесконечно.
Эффективная стратегия сочетает в себе освоение рынка, специализацию и последовательный отбор
С экономической точки зрения, политика Германии в области искусственного интеллекта должна объединять три различные задачи.
Во-первых, необходимо упростить широкое использование. Это требует понятных предложений, соответствующего обучения, легкодоступных операционных моделей и поддержки в вопросах данных и интеграции. Небольшие компании, в частности, выигрывают, когда проверенные решения не нужно каждый раз разрабатывать с нуля.
Кроме того, оно должно поддерживать компании, разрабатывающие продукты и фундаментальные технологии, масштабируемые на международном уровне. Эта задача требует больших финансовых объемов, более длительных временных горизонтов и большей готовности к технологическим рискам. Не следует путать это с фрагментарным финансированием цифровизации.
В конечном итоге, государство должно обеспечить общественную инфраструктуру, которую отдельные компании не в состоянии адекватно финансировать. Это включает в себя специализированную исследовательскую инфраструктуру, всесторонний анализ безопасности и общие технические стандарты.
Для решения этих задач требуются разные инструменты. Небольшой компании со специфической проблемой автоматизации не нужна национальная стратегия построения моделей. И наоборот, европейский разработчик моделей не сможет стать конкурентоспособным на международном уровне, просто получив несколько консультационных ваучеров. И институт безопасности не следует оценивать исключительно по его краткосрочным доходам от программного обеспечения.
Таким образом, очевидная позиция заключается в том, что Германии следует меньше стремиться к организации всей деятельности под общим названием «искусственный интеллект» и более четко разграничивать развитие рынка, разработку технологий и государственные задачи. Существующие высокоэффективные проекты сотрудничества заслуживают поддержки, при условии, что они остаются достаточно открытыми для других компаний и обеспечивают измеримые результаты.
Государство должно действовать осмотрительно там, где оно само создает спрос, и проявлять сдержанность там, где дополнительные структуры лишь дублируют существующее предложение. Европейская специализация зачастую более разумна, чем попытка полностью скопировать все возможности страны.
В конечном итоге, станет ли Германия сильной страной в области искусственного интеллекта к 2030 году, зависит не от полноты списка мер. Важно то, получают ли компании долгосрочную отдачу от своих приложений, повышают ли производительность труда сотрудников и заметно ли улучшают ли государственные учреждения качество предоставляемых услуг. Стратегия успешна тогда, когда она способствует достижению этих результатов и устраняет лишние действия, а не когда она просто добавляет всё больше и больше.
🎯🎯🎯 Центр B2B-индустрии, основанный на данных, как своего рода внутреннее решение
Практически внутреннее решение: как Xpert.Digital устраняет операционные пробелы в B2B-маркетинге и продажах – Умный бизнес, основанный на контенте - Изображение: Xpert.Digital
Xpert.Digital — это ориентированный на данные B2B-индустрионный центр, возглавляемый Konrad Wolfenstein . Компания выступает в качестве внешнего, частично внутреннего решения для отраслевых партнеров, устраняя операционные пробелы в маркетинге, контенте и продажах — без необходимости привлечения дополнительных ресурсов со стороны клиента.
Более подробная информация здесь:
Ваш глобальный партнер по маркетингу и развитию бизнеса
☑️ Язык ведения нашего бизнеса — английский или немецкий
☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем родном языке!
Konrad Wolfenstein
Я и моя команда будем рады быть вашими личными консультантами.
Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму здесь wolfenstein@xpert.digital:или просто позвонив по номеру +49 7348 4088 965. Мой адрес электронной почты
Я с нетерпением жду начала нашего совместного проекта.
