Искусственный интеллект в экономике Германии: переломный момент достигнут.

113 минут экономии времени в день: эти цифры демонстрируют истинную силу ИИ на рабочем месте.

Искусственный интеллект (ИИ) превращается из технологического эксперимента в стратегическую необходимость, которая будет определять будущую конкурентоспособность. Текущие данные демонстрируют ускоренное развитие: если в 2022 году ИИ использовали лишь около 12% компаний, то к 2024 году этот показатель, как ожидается, достигнет 20–27%. Однако эта динамика свидетельствует о растущем разрыве: в то время как почти половина крупных компаний уже внедрила ИИ, средний бизнес значительно отстаёт, демонстрируя уровень внедрения всего от 17 до 28%.

В то же время стратегическое восприятие коренным образом изменилось. Для 91% компаний генеративный ИИ теперь имеет решающее значение для их бизнес-модели, и готовность инвестировать в него резко растёт. Первоначальные эмпирические данные демонстрируют впечатляющий рост производительности, в среднем на 13% в компаниях, использующих ИИ, и ежедневную экономию времени до 113 минут на сотрудника. Однако, несмотря на этот потенциал, масштабной трансформации препятствуют серьёзные препятствия, такие как нехватка опыта, правовая неопределённость, связанная с новым регламентом ЕС в отношении ИИ, и острая нехватка квалифицированных кадров. Германия находится на критическом этапе глобальной конкуренции, где будет определяться курс на технологический прогресс или отставание.

Подходит для:

• Принятие и внедрение решений в компаниях с использованием ИИ: от стратегического импульса к практической реализации

Когда цифровые эксперименты становятся стратегической необходимостью

Экономический ландшафт Германии переживает фундаментальную трансформацию, выходящую далеко за рамки простой цифровизации. Искусственный интеллект превращается из экспериментальной технологии в решающий фактор экономической конкурентоспособности. Текущие данные рисуют сложную картину: Германия находится на переломном этапе, когда разрыв между лидерами и отстающими резко увеличивается. В то время как некоторые страны уже демонстрируют ощутимый рост производительности, другие рискуют отстать.

Цифры говорят сами за себя. По данным Федерального статистического управления, в 2024 году около 20% немецких компаний будут использовать искусственный интеллект (ИИ), хотя результаты различных опросов несколько различаются в зависимости от используемой методологии. Институт ifo даже сообщил о показателе в 27% в июле 2024 года. Однако важнее точных цифр — темпы внедрения: если в 2021 году ИИ использовали только 11% компаний, а в 2022 году — около 12%, то сейчас темпы внедрения ускоряются. К концу 2025 года ещё 25% компаний планируют начать или активизировать использование ИИ. Это событие знаменует собой переход от пилотной фазы к повсеместному внедрению в компаниях.

Разница между размером компании и уровнем внедрения технологий ИИ поразительна. В то время как почти половина всех крупных компаний с численностью сотрудников 250 и более человек теперь использует технологии ИИ, в средних компаниях с численностью сотрудников от 50 до 249 человек этот показатель составляет всего 28%. Малые предприятия с численностью сотрудников от 10 до 49 человек достигают всего лишь 17%. Эти цифры демонстрируют тревожный разрыв в немецкой экономике. Крупные корпорации обладают ресурсами, опытом и готовностью идти на риск для систематического продвижения проектов в области ИИ. С другой стороны, средние и малые предприятия сталкиваются со структурными барьерами: ограниченным бюджетом, нехваткой квалифицированных кадров и неопределенностью в отношении нормативных требований.

От технологической игрушки к стратегическому императиву

Стратегическое восприятие искусственного интеллекта кардинально изменилось. Исследование аудиторской компании KPMG убедительно подтверждает эту смену парадигмы: 91% опрошенных немецких компаний теперь считают генеративный ИИ критически важным для своей бизнес-модели и будущего создания стоимости. В 2024 году этот показатель составлял всего 55%. Удвоение показателя за один год свидетельствует не только об энтузиазме по отношению к этой технологии. Оно свидетельствует о понимании того, что ИИ становится основополагающим условием экономического успеха.

Параллельно значительно повысилась стратегическая зрелость. Почти семь из десяти компаний теперь имеют чёткую стратегию развития генеративного ИИ, по сравнению с 31% в 2024 году. Ещё 28% активно работают над разработкой такой стратегии. Эти цифры показывают, что ИИ больше не рассматривается как изолированный ИТ-проект, а как общекорпоративная трансформация, требующая стратегического управления. Компании всё больше осознают, что успешное использование ИИ выходит за рамки технологического внедрения и требует организационных изменений, изменений в культуре и новых навыков.

Готовность к инвестициям определяется этой стратегической переоценкой. 82% компаний планируют увеличить свои бюджеты на ИИ в течение следующих двенадцати месяцев. Более половины из них, 51%, намерены увеличить свои бюджеты как минимум на 40%. В прошлом году эти показатели составляли 53 и 28% соответственно. Этот значительный рост готовности к инвестициям отражает не только возросшее доверие к технологии, но и понимание необходимости значительных ресурсов для успешного масштабирования ИИ. Эпоха небольших пилотных проектов с ограниченным бюджетом уступает место масштабным стратегическим инвестициям.

Распределение по отраслям особенно показательно. В Германии, как и ожидалось, наибольший уровень внедрения ИИ наблюдается в сфере информационных и коммуникационных технологий – 42%. Юридический и налоговый консалтинг, а также аудит занимают следующие 36%, что обусловлено, главным образом, автоматизацией обработки и создания документов. На долю исследований и разработок также приходится 36%, поскольку ИИ особенно часто используется в анализе данных и моделировании. На банковскую сферу приходится 34%, а на управленческий консалтинг – 27%. Секторы вещания, телекоммуникаций и СМИ достигают 26% каждый.

Измеримый рост производительности преодолевает скептицизм

Давний спор о том, действительно ли искусственный интеллект приводит к измеримому росту производительности, всё чаще находит эмпирический ответ. Данные различных исследований сходятся во впечатляющих цифрах. Исследование Федерального резервного банка Сент-Луиса показало, что использование генеративного искусственного интеллекта повышает производительность сотрудников на 33% за каждый час использования ИИ. Это не теоретический прогноз, а основано на анализе реальных рабочих процессов. В Германии 82% компаний, использующих генеративный ИИ, уже сообщают о росте производительности. В среднем этот показатель составляет 13% в год.

Экономия времени очевидна в повседневной работе. Согласно глобальному опросу Adecco Group, немецкие сотрудники экономят в среднем 64 минуты в день благодаря использованию ИИ. Другое исследование даже показывает, что ежедневная экономия времени составляет 113 минут. Boston Consulting Group в своем исследовании обнаружила, что 58% пользователей ИИ получают как минимум пять рабочих часов в неделю. Это сэкономленное время ни в коем случае не используется для бездействия. 41% используют его для выполнения большего количества задач, 39% посвящают себя новым задачам, еще 39% экспериментируют с инструментами ИИ, а 38% сосредотачиваются на стратегически важных задачах. Таким образом, экономия времени приводит не к сокращению рабочих мест, а скорее к переходу от рутинных задач к действиям, создающим ценность.

Макроэкономические прогнозы впечатляют. Согласно оценкам, использование генеративного ИИ может сэкономить в Германии 3,9 млрд рабочих часов к 2030 году. Это в точности соответствует демографическому разрыву в 4,2 млрд рабочих часов, возникшему из-за нехватки квалифицированных кадров. Таким образом, искусственный интеллект становится не только фактором производительности, но и потенциальным решением одной из самых острых структурных проблем, стоящих перед немецкой экономикой. Немецкий экономический институт (IW) прогнозирует, что ежегодный рост макроэкономической производительности может увеличиться с текущих 0,4% до среднего значения 0,9% в период с 2025 по 2030 год и до 1,2% в период с 2030 по 2040 год исключительно благодаря ИИ.

Однако к этим цифрам следует относиться с учётом нюансов. Желаемый рост производительности не происходит автоматически. Несколько исследований показывают, что экономия времени не является синонимом повышения производительности. Одно исследование показывает, что треть сотрудников продолжают тратить сэкономленное время на те же задачи, что и раньше. Чтобы экономия времени привела к повышению производительности, работодателям необходимо сформулировать чёткие ожидания и указать, какие новые задачи будут выполнять сотрудники. Простого внедрения технологий недостаточно. Необходимы сопутствующие организационные изменения, оптимизация процессов и меры по управлению изменениями.

Отраслевые области применения демонстрируют конкретную добавленную стоимость.

Практическое применение искусственного интеллекта распространяется по всей цепочке создания стоимости. В автомобильной промышленности, традиционно являющейся ключевым направлением немецкой промышленности, искусственный интеллект производит революцию как в производстве, так и в разработке продукции. На заводах BMW системы обработки изображений на базе искусственного интеллекта сокращают время проверки с 40 до 24 секунд, одновременно повышая эффективность обнаружения дефектов на 40%. Siemens и Audi используют цифровых двойников для виртуального картирования целых производственных линий, сокращая время планирования на 35%. Системы предиктивного обслуживания выявляют неисправности оборудования до того, как они приведут к поломкам, и значительно сокращают время незапланированных простоев.

Однако автомобильная промышленность, в частности, осторожно инвестирует в вычислительные мощности, команды и бюджеты ИИ по сравнению с другими секторами. Хотя уровень зрелости внедрения ИИ в автомобильной промышленности за последние пять лет вырос с 4,4 до 5,4, он всё ещё немного отстаёт от среднего показателя по отрасли. Это выявляет парадокс: хотя отрасль осознала потенциал и разрабатывает ряд впечатляющих приложений, широкого внедрения зачастую не наблюдается. Многие приложения всё ещё находятся на стадии пилотных проектов. Согласно опросу Capgemini, 44% автомобильных компаний используют генеративный ИИ в обслуживании клиентов, но только 18% проводят пилотные проекты по формированию идей и созданию контента.

Применение ИИ особенно разнообразно в маркетинге, продажах и обслуживании клиентов. Системы на базе ИИ анализируют поведение клиентов, создают персонализированные предложения и автоматизируют рутинные задачи. Алгоритмы оценки лидов оценивают потенциальных клиентов на основе их взаимодействия с клиентами и отдают приоритет продажам наиболее перспективным контактам. Чат-боты и голосовые боты обрабатывают повторяющиеся запросы в службу поддержки клиентов, что позволяет компаниям сократить их количество более чем на 40%. Специалисты службы поддержки клиентов могут использовать освободившиеся ресурсы для решения сложных проблем и интенсивного консультирования.

Предиктивные продажи используют ИИ для прогнозирования оптимальных предложений для клиентов. Графовые нейронные сети анализируют сложные взаимосвязи между товарами, взаимодействием с клиентами и продажами. Одна B2B-компания смогла повысить конверсию на 40% благодаря этим технологиям. В электронной коммерции системы рекомендаций на основе ИИ повышают CTR более чем на 25%, одновременно снижая расходы на рекламу. Гиперперсонализация позволяет точно подгонять товары и услуги под индивидуальные потребности клиентов.

В финансовом секторе системы искусственного интеллекта анализируют сложные закономерности данных и поддерживают оценку рисков. Deutsche Bank использует сеть графических процессоров мощностью 275 петафлопс, которая ускоряет наблюдение за торговлей более чем на треть и сокращает количество ложных срабатываний на 41 процент. В химической и фармацевтической промышленности искусственный интеллект оптимизирует сложные процессы и ускоряет разработку продуктов, выявляя наиболее перспективные соединения из тысяч возможных формул. В логистике обучение с подкреплением используется для корректировки маршрутов в режиме реального времени и ускорения доставки. DHL добилась значительного повышения эффективности благодаря этой технологии.

Структурные препятствия замедляют трансформацию.

Несмотря на очевидный потенциал и измеримые успехи, на пути широкого внедрения ИИ существуют серьёзные препятствия. Главным препятствием является недостаток знаний об этой технологии. 71% компаний, которые ещё не используют ИИ, называют основной причиной отсутствие ноу-хау. Этот пробел в знаниях многогранен: он включает в себя отсутствие технического понимания принципов работы систем ИИ и их возможностей, отсутствие стратегических знаний о значимых вариантах использования в собственной компании, а также неопределённость в процессах внедрения и оценки эффективности.

Правовая неопределенность и проблемы с защитой данных представляют собой второй по значимости барьер. 58% компаний обеспокоены правовыми последствиями, а 53% испытывают проблемы с защитой данных. Эта проблема изначально усугубляется Регламентом ЕС об искусственном интеллекте (ИИ), который постепенно вступает в силу с февраля 2025 года. Закон классифицирует системы ИИ по четырём классам риска и устанавливает соответствующие требования. Высокорисковые системы ИИ, например, используемые в сфере управления персоналом или для принятия решений о выдаче кредитов, подлежат комплексному документированию, мониторингу и контролю качества. Несоблюдение требований может повлечь за собой штраф в размере до 35 миллионов евро или семи процентов от мирового годового оборота.

Многие компании сталкиваются с проблемой: какие из их ИИ-приложений следует отнести к высокорискованным и какие конкретные требования к соблюдению должны быть соблюдены. Регламент ИИ применяется в дополнение к Общему регламенту по защите данных (GDPR), и оба набора правил следует рассматривать совместно. Существующие процессы защиты данных могут быть использованы в качестве основы для соответствия требованиям ИИ, но их необходимо расширить, включив в них такие аспекты, как справедливость, защита основных прав и прослеживаемость решений. Компаниям необходимы прозрачные аудиторские следы и четкое определение обязанностей: кто контролирует? кто документирует? кто вмешивается, если что-то идет не так?

Нехватка квалифицированных рабочих усугубляет ситуацию. От 35 до 41% немецких компаний считают нехватку технических специалистов серьёзным препятствием для проектов в области ИИ. Количество вакансий разработчиков ИИ выросло с 23 000 до 37 000 в квартал в период с 2019 по 2024 год. Несмотря на растущий спрос, дефицит квалифицированных специалистов сохраняется. Германия конкурирует на международном уровне за специалистов в области ИИ со странами, которые более активно рекламируют вакансии и зачастую предлагают более выгодные условия. Хотя, согласно анализу LinkedIn, Германия в 1,7 раза чаще, чем в среднем по ОЭСР, заявляет о своей компетентности в области инструментов и приложений ИИ, занимая второе место в мире после США, этого всё ещё недостаточно для удовлетворения спроса.

Интересно, что некоторые компании сами используют ИИ для решения проблемы нехватки ИТ-специалистов. Согласно опросу Bitkom, 5% компаний используют ИИ для устранения дефицита персонала. Среди крупных компаний с численностью сотрудников более 250 человек этот показатель возрастает до 21%. ИИ берёт на себя рутинные задачи по разработке программного обеспечения и ИТ-администрированию, позволяя существующим специалистам сосредоточиться на более сложных задачах. Это смягчает проблему нехватки квалифицированных специалистов, но не решает её кардинально.

Разрыв между пилотным проектом и продуктивным использованием

Одной из самых серьёзных проблем в трансформации ИИ является так называемый разрыв между пилотной и промышленной разработкой. Многие компании разрабатывают успешные прототипы ИИ в контролируемых тестовых условиях, но не переносят их в производство. 23% немецких компаний перевели более половины своих экспериментов с генеративным ИИ в производство, что значительно превышает среднемировой показатель в 16%. Однако это также означает, что 77% немецких компаний используют менее половины своих экспериментов с ИИ в производстве.

Причины этого разрыва многочисленны. С технической точки зрения, масштабирование часто не даёт результата, поскольку пилотные проекты используют упрощенные методы: модели запускаются на локальных компьютерах с ручным выполнением этапов, что не подходит для производственной среды. Для такого перехода требуется надёжная масштабируемая инфраструктура с автоматизированными рабочими процессами извлечения данных, обучения моделей, валидации, развертывания и непрерывного мониторинга. Необходимо создать конвейеры MLOps, охватывающие весь жизненный цикл моделей ИИ и обеспечивающие надёжный перенос из пилотной фазы в производственную среду.

В организационном плане связь между технической осуществимостью и выгодой для бизнеса часто отсутствует. Пилотные проекты реализуются изолированно в рамках ИТ-отделов или инновационных лабораторий, без раннего вовлечения бизнес-подразделений, которые впоследствии будут работать с этими системами. Отсутствуют четкие критерии успеха и количественные ключевые показатели эффективности (KPI), которые следует определить до начала проекта. Без таких показателей остается неясным, был ли пилотный проект успешным и оправдывает ли он масштабирование.

Успешное масштабирование проектов ИИ требует системного подхода. Во-первых, пилотные проекты должны быть изначально привязаны к бизнес-целям и ключевым показателям эффективности (KPI). Вместо экспериментов, основанных на технологиях, компаниям следует определить конкретные бизнес-задачи, решения для которых может предложить ИИ. Во-вторых, крайне важно создать масштабируемую инфраструктуру. Облачные платформы, автоматизированные конвейеры данных и процессы многозадачности (MLOps) должны быть созданы на ранних этапах. В-третьих, надёжное управление данными должно гарантировать чистоту, доступность и соответствие требованиям. В-четвёртых, необходимо развивать или приобретать экспертные знания не только для разработки, но и для производственных операций. В-пятых, рекомендуется поэтапное внедрение с обратной связью, чтобы можно было постепенно совершенствовать системы.

Наш опыт в развитии бизнеса, продажах и маркетинге в ЕС и Германии - Изображение: Xpert.Digital

Отраслевые направления: B2B, цифровизация (от искусственного интеллекта до расширенной реальности), машиностроение, логистика, возобновляемые источники энергии и промышленность

Подробнее об этом здесь:

• Xpert Business Hub

Тематический центр с идеями и опытом:

• Платформа знаний о мировой и региональной экономике, инновациях и отраслевых тенденциях
• Сбор анализов, импульсов и справочной информации из наших приоритетных направлений
• Место для получения экспертных знаний и информации о текущих событиях в бизнесе и технологиях
• Тематический центр для компаний, желающих узнать больше о рынках, цифровизации и отраслевых инновациях

Рентабельность инвестиций как решающий фактор успеха

Оценка окупаемости инвестиций (ROI) в проекты ИИ ставит перед компаниями особые задачи. В отличие от традиционных инвестиций в ИТ, эффект зачастую не поддается прямой количественной оценке. Тем не менее, анализ ROI имеет решающее значение для принятия стратегических решений и обоснования дальнейших инвестиций. Исследования показывают, что 48% немецких компаний, фактически использующих ИИ, отмечают, что выгоды перевешивают затраты. В то же время 63% компаний не решаются на более широкое использование ИИ, поскольку им сложно оценить его преимущества.

Расчет рентабельности инвестиций в ИИ обычно производится по формуле: рентабельность инвестиций равна выручке за вычетом инвестиционных затрат, деленной на инвестиционные затраты и умноженной на 100. Задача заключается в точном учете доходов и затрат. Количественно измеримые доходы включают в себя экономию средств за счет автоматизации повторяющихся задач, экономию времени сотрудников, снижение уровня ошибок, рост продаж за счет улучшенной персонализации и ускорение вывода новых продуктов на рынок. Качественные преимущества, такие как повышение качества принятия решений благодаря анализу данных или повышение удовлетворенности сотрудников за счет устранения нежелательных рутинных задач, оценить сложнее, но они не менее важны.

Отчёт о бизнес-валидации показывает, что интеграция ИИ в системы CX и ERP может обеспечить консервативную окупаемость инвестиций в размере 214% за пять лет. В лучшем случае окупаемость инвестиций может достигать 761%. Такая интеграция может привести к увеличению среднего размера транзакций на 10–30%, что напрямую увеличит доход. Например, компания, инвестирующая 50 000 евро в систему чат-ботов на базе ИИ, ежегодно экономит 1200 часов ручной поддержки клиентов, что эквивалентно 75 000 евро расходов на персонал. Таким образом, окупаемость инвестиций составляет 50% только за первый год.

Инвестиционные расходы включают в себя не только очевидные статьи расходов, такие как лицензии на программное обеспечение, оборудование и разработка, но и часто недооцениваемые факторы: интеграцию в существующие системы, обучение сотрудников, управление изменениями, текущее обслуживание и поддержку, а также расходы на соблюдение нормативных требований и защиту данных. Скрытые расходы возникают из-за усилий по управлению проектами, временного снижения производительности в период перехода и необходимой корректировки процессов.

Успешные компании определяют конкретные ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки рентабельности инвестиций (ROI), соответствующие их бизнес-целям. К ним относятся себестоимость единицы продукции до и после внедрения ИИ, экономия времени за счёт автоматизации процессов (в денежном выражении), снижение уровня ошибок и повышение качества, принятие пользователями и его влияние на производительность, а также показатели удовлетворенности клиентов. Постоянный мониторинг этих показателей позволяет принимать целенаправленные корректирующие меры, если проекты с использованием ИИ не дают ожидаемых результатов.

Подходит для:

• Добавленная стоимость ИИ? Прежде чем инвестировать в ИИ: определите 4 тихих убийцы успешных проектов.

Управление изменениями как недооцененный фактор успеха

Внедрение искусственного интеллекта — это, прежде всего, не технологическая, а организационная и культурная трансформация. Одно лишь техническое внедрение не гарантирует успеха. Необходимы глубокие культурные изменения в компании, которые могут быть обеспечены только посредством эффективного управления изменениями. Большинство неудачных проектов в области ИИ терпят неудачу не из-за самой технологии, а из-за её непринятия, недостаточной организационной подготовки и отсутствия заинтересованности руководства.

Первый шаг к изменению культуры — это повышение осведомлённости и обучение. Сотрудникам и руководителям необходимо понимать, почему ИИ актуален для компании и как он способствует достижению стратегических целей. Семинары, тренинги и информационные мероприятия — эффективные средства распространения знаний и решения проблем. Многие сотрудники испытывают смутные опасения потерять работу или быть перегруженными новыми технологиями. Открытое обсуждение реалистичных последствий и возможностей снижает сопротивление.

Развитие навыков работы с ИИ выходит за рамки технической экспертизы. Специалистам по анализу данных и разработчикам ИИ необходимы глубокие технические знания, а бизнес-подразделениям также необходимо развивать фундаментальные знания, чтобы выявлять значимые сценарии использования и эффективно использовать системы ИИ. Специально разработанные программы обучения и сотрудничество с внешними экспертами могут быть в этом отношении бесценны. Важно, чтобы обучение рассматривалось не как разовое мероприятие, а как непрерывный процесс.

Адаптация структур и процессов часто необходима. Традиционные иерархические процессы принятия решений и жёсткие методы работы несовместимы с гибкой разработкой ИИ и её итеративными циклами усовершенствования. Компании должны быть готовы пересмотреть традиционные методы работы и использовать новые, более гибкие подходы. Это может включать внедрение новых каналов коммуникации, адаптацию процессов принятия решений или перестройку рабочих процессов. Кросс-функциональные команды, сочетающие экспертные знания в предметной области с техническими навыками, доказали свою особую эффективность.

Культурная интеграция ИИ требует открытого и инновационного мышления, признающего ценность данных и потенциал принятия решений на их основе. ИИ следует рассматривать не как внешний элемент, а как неотъемлемую часть корпоративной культуры. Развитие культуры экспериментирования и непрерывного обучения имеет решающее значение. Необходимо поощрять сотрудников пробовать новые технологии, принимать ошибки и учиться на них.

Лидеры играют ключевую роль в процессе культурной трансформации. Они должны не только определять видение и стратегию, но и служить образцами для подражания и воплощать ценности культуры, ориентированной на ИИ. Программы развития лидерских качеств могут помочь повысить необходимую осведомлённость и навыки. Без видимой приверженности со стороны высшего руководства проекты в области ИИ не получают необходимого импульса. Средние производственные компании, значительно повысившие признание благодаря комплексным подходам к управлению изменениями, включая информационные сессии, целевое обучение и вовлечение сотрудников в процесс внедрения, демонстрируют эффективность этого подхода.

Позиция Германии в глобальной конкуренции

В международных сравнениях развития ИИ Германия занимает неоднозначную позицию. Согласно Глобальному индексу ИИ, Федеративная Республика занимает седьмое место в общем рейтинге: солидный результат, но всё ещё отстаёт от таких ведущих стран, как США, Китай, Сингапур и ряд европейских стран. Этот рейтинг отражает как сильные, так и слабые стороны немецкой экосистемы ИИ. Германия входит в число мировых лидеров в области исследований ИИ. Университеты, институты и центры компетенций ведут важную фундаментальную работу, охватывающую области машинного обучения и этические вопросы. Германия занимает третье место в мире по уровню подготовки ИТ-специалистов.

Однако существует разрыв между исследованиями и практическим применением. Германия испытывает трудности с внедрением научных открытий в реальный мир. Необходимо наверстать упущенное в плане развития инфраструктуры ИИ: в Глобальном индексе ИИ Германия занимает лишь 13-е место в этой области. Основные проблемы – это вычислительная мощность и доступность данных. Мощность высокопроизводительных центров обработки данных для приложений ИИ должна утроиться к 2030 году с нынешних 1,6 гигаватт до 4,8 гигаватт. Однако в настоящее время строится только 0,7 гигаватт, а ещё 1,3 гигаватта находятся в стадии разработки. Чтобы сократить этот разрыв в 1,4 гигаватта, к 2030 году необходимо инвестировать до 60 миллиардов евро.

Доля Германии в мировой мощности центров обработки данных сократилась примерно на треть с 2015 года. Инвестиции в ИИ значительно отстают от таких игроков, как США, Великобритания, Франция, другие страны ЕС и Китай. С точки зрения немецких компаний, США и Китай в настоящее время лидируют в области генеративного ИИ. 36% считают США и 32% — Китай лидерами. Только один процент немецких компаний отдаёт предпочтение Германии. Эта оценка подчёркивает необходимость принятия мер немецкими политиками и бизнесом. 71% компаний призывают к усилению поддержки немецких поставщиков ИИ и увеличению инвестиций в центры обработки данных.

В области машинного обучения Германия занимает четвертое место в мире, имея пять известных моделей. Однако США лидируют с 61 моделью, за ними следует Китай с 15 моделями. Разрыв еще более заметен в плане инвестиций: в 2023 году в технологии искусственного интеллекта в США было вложено около 67 миллиардов евро частного капитала, что почти в девять раз больше, чем в Китае. В то время как инвестиции в США стабильно растут, в ЕС с 2022 года наблюдается снижение на 44,2%. Германия имеет потенциал утроить свои вычислительные мощности в течение пяти лет, но для этого потребуются решительные действия.

Глобальная гонка в области искусственного интеллекта между США и Китаем набрала новый импульс благодаря таким разработкам, как китайская модель DeepSeek. Хотя США традиционно лидируют в области крупномасштабных языковых моделей, китайские компании быстро их догоняют. В мае 2025 года руководители компаний от Microsoft до OpenAI предупреждали, что лидерство США в области искусственного интеллекта сократилось до нескольких месяцев. С 2017 года Китай следует заявленной стратегии стать лидером в области искусственного интеллекта к 2030 году. По данным Gartner, 47% ведущих мировых исследователей в области искусственного интеллекта — из Китая, в то время как в США их всего 18%. Китай масштабирует свою инфраструктуру и приложения гораздо быстрее, чем США.

Для Германии и Европы формируется биполярный технологический ландшафт. Один блок формируется вокруг американских технологий, таких как Nvidia и ARM, с западными стандартами данных, а другой — вокруг китайской экосистемы с Huawei Ascend и RISC-V. Для таких стран, как Германия, нейтралитет становится всё более невозможным. Вопрос уже не в том, сможет ли Германия догнать конкурентов, а в том, в какой технологической экосистеме она себя позиционирует и как при этом сохранить свой суверенитет.

Стратегическое определение курса для немецких компаний

Германия переживает стратегический поворотный момент. По оценкам, рынок ИИ в Германии к 2025 году превысит девять миллиардов евро, а к 2031 году, по прогнозам, вырастет до 37 миллиардов евро, что соответствует годовому приросту более 25 процентов. Однако этот рост будет неравномерным. Компании, которые инвестируют в ИИ сейчас, накапливают экспертные знания и трансформируют свои организации, получат решающее конкурентное преимущество. Те, кто медлит, рискуют остаться позади. Разрыв между лидерами и отстающими стремительно увеличивается.

Успешная трансформация ИИ требует большего, чем просто технологическая реализация. Она требует целостной стратегии, основанной на нескольких принципах: во-первых, стратегическое согласование с четким видением, определенными целями и приоритетными вариантами использования. Без стратегической поддержки на уровне высшего руководства инициативы в области ИИ остаются изолированными решениями, не имеющими устойчивого эффекта. во-вторых, операционное внедрение с использованием Центров передового опыта в области ИИ как центров экспертизы и консультирования, стандартизированных методов управления проектами, многоразовых компонентов ИИ и проактивного управления знаниями. в-третьих, управление рисками и соответствие требованиям с четкими структурами управления, классификация рисков в соответствии с Регламентом ЕС об ИИ, соблюдение требований по защите данных и соблюдение этических норм.

Четвёртый столп включает технологическую инфраструктуру, включая масштабируемые облачные платформы, надёжные конвейеры данных, процессы многозадачности (MLOps) и непрерывный мониторинг. Пятый столп охватывает персонал и культуру, включая систематическое развитие навыков, управление изменениями, развитие культуры экспериментирования и приверженность руководства. Трансформация ИИ может быть успешной только при условии согласованности всех пяти столпов.

Компаниям следует начинать с управляемых пилотных проектов, обещающих ощутимые преимущества, но не являющихся критически важными для бизнеса. Поэтапный подход снижает риски и способствует принятию. Успешные пилотные проекты укрепляют доверие и дают импульс для дальнейших инициатив. Крайне важно, чтобы пилотные проекты разрабатывались с учётом масштабируемости с самого начала. Техническая архитектура, процессы обработки данных и организационная интеграция должны быть готовы к эксплуатации. Внедрение ИИ — это не разовый проект, а непрерывный процесс оптимизации с постоянным обучением и адаптацией.

Нормативная база, включая Регламент ЕС об искусственном интеллекте (ИИ) и GDPR, поначалу может показаться обременительной, но она также открывает возможности. Те, кто сегодня инвестирует в прозрачность, документирование процессов и проактивное управление рисками, закладывают основу для надёжных и конкурентоспособных приложений ИИ. Связь между защитой данных и оценкой рисков ИИ показывает, что чёткие процессы и чётко определённые обязанности позволяют не только контролировать инновации, но и стратегически формировать их. Компании, которые рассматривают соответствие требованиям как конкурентное преимущество, а не препятствие, позиционируют себя как надёжных партнёров.

Реалистичные перспективы будущего, выходящие за рамки шумихи

Трансформация экономики Германии посредством искусственного интеллекта только началась. Следующие пять лет будут иметь решающее значение. Согласно прогнозам, в период с 2026 по 2030 год до 40% предприятий среднего бизнеса интегрируют инструменты ИИ в свою повседневную деятельность, особенно в сфере продаж, финансов и управления персоналом. Доля компаний, полностью внедривших ИИ, значительно увеличится с нынешних девяти процентов. К тенденциям развития ИИ в ближайшие годы относятся генеративный ИИ для автоматизированного создания контента, обслуживание клиентов с помощью ИИ с круглосуточной поддержкой, предиктивная аналитика для прогнозирования продаж, маркетинг с использованием ИИ и гиперперсонализированным подходом, автоматизированный бухгалтерский учёт, рекрутинг с использованием ИИ и интеллектуальное производство с использованием интеллектуальных фабрик.

Влияние на рынок труда будет неоднозначным. По данным Глобального института McKinsey, к 2030 году около 30% текущего рабочего времени может быть автоматизировано с помощью технологий, включая генеративный ИИ. Однако это не означает массовую потерю рабочих мест, а скорее трансформацию профилей должностей. Рутинные задачи исчезнут, в то время как спрос на более ценную, более креативную и стратегически важную работу возрастёт. Уже сейчас 13% работников в Германии сообщают о потере работы из-за ИИ, что соответствует среднему мировому показателю. Одновременно появляются новые профили должностей и требования к квалификации.

Общий рост производительности труда в экономике будет заметен, но чуда не произойдет. Годовой рост производительности может увеличиться с 0,4 до 0,9% в период с 2025 по 2030 год и до 1,2% в период с 2030 по 2040 год. Это станет значительным улучшением, которое повысит конкурентоспособность Германии и поможет смягчить последствия демографических изменений. Однако чуда производительности, на которое надеялись некоторые, не произойдет. ИИ — важный, но не единственный фактор экономического роста. Необходимы сопутствующие инвестиции в образование, инфраструктуру и инновационный потенциал.

Геополитический аспект развития ИИ будет приобретать всё большее значение. Технологическая конкуренция между США и Китаем вынуждает Германию и Европу занимать стратегические позиции. Вопрос технологического суверенитета становится всё более актуальным: сможет ли Европа разрабатывать собственные модели, инфраструктуры и стандарты ИИ или же она останется зависимой от американских или китайских технологий? Такие программы, как Digital Europe и EuroHPC, направлены на предоставление европейским проектам в области ИИ доступа к высокопроизводительным вычислениям. Успех этих инициатив определит способность Германии и Европы участвовать в глобальной конкуренции в области ИИ.

Ближайшие годы покажут, сможет ли Германия превратить свои достижения в области исследований и образования в конкурентные экономические преимущества. Курс задаётся уже сейчас. Компании, которые понимают ИИ как стратегическую задачу, систематически занимаются ею и трансформируют свои организации, обеспечат себе будущую жизнеспособность. Те, кто колеблется или отвергает ИИ как мимолетное увлечение, заплатят за это. Переход от пилотной фазы к продуктивному использованию идёт полным ходом. Германия находится на переломном этапе между технологической интеграцией и отставанием. Решение остаётся за советами директоров, управленческими командами и средним бизнесом, которые определяют курс на будущее уже сегодня.

Новое измерение цифровой трансформации с «Управляемым ИИ» (искусственным интеллектом) – платформа и решение B2B | Xpert Consulting - Изображение: Xpert.Digital

Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрять индивидуальные решения на основе ИИ.

Управляемая платформа ИИ — это ваш комплексный и простой в использовании пакет решений для искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы разбираться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — часто в течение нескольких дней.

Краткий обзор основных преимуществ:

⚡ Быстрое внедрение: от идеи до внедрения в эксплуатацию — всего за несколько дней, а не месяцев. Мы предлагаем практичные решения, которые приносят мгновенную пользу.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются у вас. Мы гарантируем безопасную и соответствующую требованиям обработку данных без передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Высокие первоначальные вложения в оборудование, программное обеспечение или персонал полностью исключены.

🎯 Сосредоточьтесь на своей основной деятельности: сосредоточьтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы возьмём на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего ИИ-решения.

📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растёт вместе с вами. Мы обеспечиваем постоянную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.

Подробнее об этом здесь:

• Управляемое решение на основе ИИ — промышленные услуги ИИ: ключ к конкурентоспособности в секторах услуг, промышленности и машиностроения

Konrad Wolfenstein

Буду рад стать вашим личным консультантом.

связаться со мной под Wolfenstein ∂ xpert.Digital

позвоните мне под +49 89 674 804 (Мюнхен)

LinkedIn
 

Наша глобальная отраслевая и деловая экспертиза в области развития бизнеса, продаж и маркетинга - Изображение: Xpert.Digital

Отраслевые направления: B2B, цифровизация (от искусственного интеллекта до расширенной реальности), машиностроение, логистика, возобновляемые источники энергии и промышленность

Подробнее об этом здесь:

• Xpert Business Hub

Тематический центр с идеями и опытом:

• Платформа знаний о мировой и региональной экономике, инновациях и отраслевых тенденциях
• Сбор анализов, импульсов и справочной информации из наших приоритетных направлений
• Место для получения экспертных знаний и информации о текущих событиях в бизнесе и технологиях
• Тематический центр для компаний, желающих узнать больше о рынках, цифровизации и отраслевых инновациях