Вештачка интелигенција у немачкој економији: Прекретница је достигнута

113 минута уштеде времена дневно: Ове бројке показују праву моћ вештачке интелигенције на радном месту

Вештачка интелигенција (ВИ) се трансформише из технолошког експеримента у стратешку нужност која ће одредити будућу конкурентност. Тренутне бројке показују убрзани развој – док је само око 12 процената компанија користило ВИ 2022. године, очекује се да ће ова бројка достићи између 20 и 27 процената до 2024. године. Међутим, ова динамика открива све већи јаз: док је скоро половина великих компанија већ имплементирала ВИ, средња предузећа значајно заостају са стопама усвајања од само 17 до 28 процената.

Истовремено, стратешке перцепције су се фундаментално промениле. За 91 одсто компанија, генеративна вештачка интелигенција је сада кључна за њихов пословни модел, а спремност за улагање драматично расте. Почетни емпиријски подаци показују импресивне пораст продуктивности у просеку од 13 одсто у компанијама које користе вештачку интелигенцију, и дневне уштеде времена до 113 минута по запосленом. Међутим, упркос овом потенцијалу, значајне препреке попут недостатка стручности, правних неизвесности због нове регулативе ЕУ о вештачкој интелигенцији и акутни недостатак квалификованих радника ометају широку трансформацију. Немачка се налази на критичној прекретници у глобалној конкуренцији, где ће се одредити курс ка технолошком напретку или заостајању.

У вези са овим:

• Доношење одлука и процеси доношења одлука за вештачку интелигенцију у компанијама: Од стратешког подстицаја до практичне имплементације

Када дигитални експерименти постану стратешка нужност

Немачки економски пејзаж пролази кроз фундаменталну трансформацију која иде далеко даље од пуке дигитализације. Вештачка интелигенција се развија од експерименталне технологије до одлучујућег фактора за економску конкурентност. Тренутни подаци сликају сложену слику: Немачка се налази на прекретници где се јаз између лидера и оних који заостају драматично повећава. Док неки већ остварују мерљиве добитке у продуктивности, други ризикују да заостану.

Бројке говоре саме за себе. Према подацима Савезног завода за статистику, око 20 одсто немачких компанија ће користити вештачку интелигенцију (ВИ) 2024. године, иако различита истраживања дају мало различите резултате у зависности од коришћене методологије. Институт ifo је чак објавио бројку од 27 одсто у јулу 2024. године. Међутим, важнији од тачног броја је темпо усвајања: Док је само 11 одсто компанија користило ВИ 2021. године, а око 12 одсто 2022. године, усвајање се сада убрзава. До краја 2025. године, додатних 25 одсто компанија планира да започне или интензивира употребу ВИ. Овај развој догађаја означава прелазак из пилот фазе у широку имплементацију у свим компанијама.

Разлика између величине компаније и стопе имплементације је запањујућа. Док скоро половина свих великих компанија са 250 или више запослених сада користи технологије вештачке интелигенције, стопа за средња предузећа са 50 до 249 запослених је само 28 процената. Мала предузећа са 10 до 49 запослених достижу тек 17 процената. Ове бројке откривају забрињавајући јаз унутар немачке економије. Велике корпорације поседују ресурсе, стручност и спремност да преузму ризике како би систематски унапредиле пројекте вештачке интелигенције. Средња и мала предузећа, с друге стране, суочавају се са структурним препрекама: ограниченим буџетима, недостатком квалификованог особља и неизвесношћу у вези са регулаторним захтевима.

Од технолошке играчке до стратешког императива

Стратешка перцепција вештачке интелигенције се фундаментално променила. Студија ревизорске фирме KPMG импресивно документује ову промену парадигме: 91 одсто анкетираних немачких компанија сада види генеративну вештачку интелигенцију као кључну за свој пословни модел и будуће стварање вредности. У 2024. години, ова бројка је износила само 55 одсто. Ово удвостручавање у року од једне године сигнализира више од пуког ентузијазма за технологију. Оно означава спознају да вештачка интелигенција постаје основни предуслов за економски успех.

Паралелно са тим, стратешка зрелост је значајно побољшана. Скоро седам од десет компанија сада има експлицитну стратегију за генеративну вештачку интелигенцију, у поређењу са само 31% у 2024. години. Додатних 28% активно ради на развоју такве стратегије. Ове бројке показују да се вештачка интелигенција више не посматра као изоловани ИТ пројекат, већ као трансформација целе компаније која захтева стратешко управљање. Компаније све више препознају да успешна употреба вештачке интелигенције превазилази технолошку имплементацију и захтева организациона прилагођавања, културне промене и нове вештине.

Спремност за инвестирање следи ову стратешку репроцену. 82 одсто компанија планира да повећа своје буџете за вештачку интелигенцију у наредних дванаест месеци. Више од половине њих, 51 одсто, чак намерава да повећа своје буџете за најмање 40 одсто. Прошле године, ове бројке су биле 53 и 28 одсто, респективно. Ово масовно повећање спремности за инвестирање одражава не само повећано поверење у технологију, већ и препознавање да су потребни значајни ресурси за успешно скалирање вештачке интелигенције. Ера малих пилот пројеката са ограниченим буџетима уступа место стратешким инвестицијама великих размера.

Расподела по индустријама је посебно откривајућа. У Немачкој, као што се и очекивало, информационо-комуникационе технологије показују највећу стопу усвајања вештачке интелигенције са 42 процента. Правно и пореско саветовање, као и ревизија, следе са 36 процената, првенствено вођени аутоматизацијом обраде и креирања докумената. Истраживање и развој такође износе 36 процената, јер се вештачка интелигенција посебно користи у анализи и моделирању података. Банкарство чини 34 процента, док је менаџмент консалтинг са 27 процената. Сектори емитовања и телекомуникација, као и медији, достижу по 26 процената.

Мерљиви добици у продуктивности превазилазе скептицизам

Дугогодишња дебата о томе да ли вештачка интелигенција заиста доводи до мерљивих повећања продуктивности све више проналази емпиријски одговор. Подаци из различитих студија конвергирају се око импресивних бројки. Студија Федералне резервне банке Сент Луиса открила је да употреба генеративне вештачке интелигенције повећава продуктивност запослених за 33 процента за сваки сат који користе вештачку интелигенцију. Ово није теоријска пројекција, већ се заснива на анализи стварних радних процеса. У Немачкој, 82 процента компанија које користе генеративну вештачку интелигенцију већ пријављује повећање продуктивности. У просеку, то износи 13 процената годишње.

Уштеда времена је јасно видљива у свакодневном радном животу. Према глобалном истраживању Адеко групе, немачки запослени уштеде у просеку 64 минута дневно коришћењем вештачке интелигенције. Друга студија чак долази до бројке од 113 минута дневне уштеде времена. Бостонска консалтинг група је у свом истраживању открила да 58 одсто корисника вештачке интелигенције добија најмање пет радних сати недељно. Ово уштеђено време се никако не користи за неактивност. 41 одсто га користи за обављање више задатака, 39 одсто се посвећује новим задацима, још 39 одсто експериментише са алатима вештачке интелигенције, а 38 одсто се фокусира на стратешке активности. Уштеда времена стога не доводи до губитка радних места, већ до преласка са понављајућих на активности које додају вредност.

Макроекономске пројекције су изванредне. Према проценама, употреба генеративне вештачке интелигенције могла би уштедети 3,9 милијарди радних сати у Немачкој до 2030. године. То тачно одговара демографском јазу од 4,2 милијарде радних сати створеном недостатком квалификованих радника. Вештачка интелигенција тако постаје не само фактор продуктивности, већ и потенцијално решење за један од најхитнијих структурних изазова са којима се суочава немачка економија. Немачки економски институт (IW) предвиђа да би годишњи макроекономски раст продуктивности могао да се повећа са садашњих 0,4 процента на просечно 0,9 процената између 2025. и 2030. године, и на 1,2 процента између 2030. и 2040. године, искључиво захваљујући вештачкој интелигенцији.

Међутим, ове бројке треба посматрати са нијансама. Очекивани пораст продуктивности се не дешава аутоматски. Неколико студија показује да уштеда времена није синоним за повећање продуктивности. Једна студија показује да трећина запослених наставља да троши уштеђено време на исте задатке као и раније. Да би се уштеда времена претворила у већу продуктивност, послодавци морају дефинисати јасна очекивања и прецизирати које нове задатке ће запослени морати да обављају. Само имплементација технологије није довољна. Пратећа организациона прилагођавања, оптимизација процеса и мере управљања променама су неопходни.

Области примене специфичне за индустрију показују конкретну додатну вредност

Практична примена вештачке интелигенције одвија се дуж целог пословног ланца вредности. У аутомобилској индустрији, традиционалној кључној области немачке индустријске снаге, вештачка интелигенција револуционише и производњу и развој производа. У фабрикама BMW-а, системи за обраду слика подржани вештачком интелигенцијом скраћују процесе инспекције са 40 на 24 секунде, а истовремено побољшавају откривање дефеката за 40 процената. Сименс и Ауди користе дигиталне близанце за виртуелно мапирање целих производних линија, чиме се време планирања смањује за 35 процената. Предиктивни системи одржавања откривају кварове машина пре него што доведу до кварова и значајно смањују непланиране застоје.

Међутим, аутомобилска индустрија, посебно, опрезно улаже у рачунарску снагу, тимове и буџете вештачке интелигенције у поређењу са другим секторима. Иако је ниво зрелости усвајања вештачке интелигенције у аутомобилској индустрији порастао са 4,4 на 5,4 у последњих пет година, он и даље мало заостаје за укупним просеком индустрије. Ово открива парадокс: Иако је индустрија препознала потенцијал и развија неке импресивне апликације, широко распрострањено усвајање често недостаје. Многе апликације су још увек у пилот фази. Према истраживању компаније Capgemini, 44 одсто аутомобилских компанија користи генеративну вештачку интелигенцију у корисничкој служби, али само 18 одсто спроводи пилот пројекте у области идеја и креирања садржаја.

Употреба вештачке интелигенције је посебно разнолика у маркетингу, продаји и корисничкој служби. Системи засновани на вештачкој интелигенцији анализирају понашање купаца, креирају персонализоване понуде и аутоматизују рутинске задатке. Алгоритми за бодовање потенцијалних купаца процењују потенцијалне купце на основу њихових интеракција и дају приоритет продајним активностима код најперспективнијих контаката. Четботови и гласовни ботови обрађују понављајуће упите корисничкој служби, а компаније пријављују смањења од преко 40 процената. Представници корисничке службе затим могу да користе ослобођени капацитет за решавање сложених проблема и интеракције које захтевају интензивне консултације.

Предиктивна продаја користи вештачку интелигенцију за предвиђање оптималних понуда за купце. Графичке неуронске мреже анализирају сложене односе између производа, интеракција са купцима и продаје. Једна B2B компанија је успела да повећа стопу конверзије за 40 процената користећи ове технологије. У е-трговини, системи препорука вођени вештачком интелигенцијом побољшавају стопу кликова за више од 25 процената, истовремено смањујући трошкове оглашавања. Хиперперсонализација омогућава прецизно прилагођавање производа и услуга индивидуалним потребама купаца.

У финансијском сектору, системи вештачке интелигенције анализирају сложене обрасце података и подржавају процене ризика. Дојче банка користи ГПУ мрежу од 275 петафлопса која убрзава надзор трговине за више од трећине и смањује лажне аларме за 41 одсто. У хемијској и фармацеутској индустрији, вештачка интелигенција оптимизује сложене процесе и убрзава развој производа идентификујући најперспективнија једињења из хиљада могућих формулација. Логистичка индустрија користи учење појачањем како би прилагодила руте у реалном времену и убрзала испоруке. DHL је постигао значајно повећање ефикасности захваљујући овој технологији.

Структурне препреке успоравају трансформацију

Упркос очигледном потенцијалу и мерљивим успесима, значајне препреке стоје на путу широког усвајања вештачке интелигенције. Највећа препрека је недостатак знања о технологији. 71 одсто компанија које још увек не користе вештачку интелигенцију наводе недостатак знања као главни разлог. Овај јаз у знању је вишеструк: обухвата недостатак техничког разумевања како функционишу системи вештачке интелигенције и њихових могућности, недостатак стратешког знања о значајним случајевима употребе унутар сопствене компаније и неизвесност у вези са процесима имплементације и мерењем успеха.

Правне несигурности и забринутост у вези са заштитом података представљају другу главну препреку. 58 одсто компанија је забринуто због правних импликација, а 53 одсто има забринутости у вези са заштитом података. Овај проблем је првобитно погоршан Уредбом ЕУ о вештачкој интелигенцији, која постепено ступа на снагу од фебруара 2025. године. Закон категорише системе вештачке интелигенције у четири класе ризика и дефинише одговарајуће захтеве. Системи вештачке интелигенције високог ризика, попут оних који се користе у људским ресурсима или за одлуке о одобравању кредита, подлежу свеобухватним захтевима за документовање, праћење и квалитет. Непоштовање прописа може бити кажњено новчаним казнама до 35 милиона евра или седам одсто глобалног годишњег промета.

Многе компаније су преплављене питањем које од њихових апликација вештачке интелигенције треба класификовати као високоризичне и који специфични захтеви за усклађеност морају бити испуњени. Уредба о вештачкој интелигенцији примењује се поред Опште уредбе о заштити података (GDPR), и оба скупа правила морају се разматрати заједно. Постојећи процеси заштите података могу се користити као основа за усклађеност са вештачком интелигенцијом, али се морају проширити тако да укључују специфичне аспекте као што су правичност, заштита основних права и следљивост одлука. Компанијама су потребни транспарентни ревизорски трагови и морају јасно дефинисати одговорности: Ко прати? Ко документује? Ко интервенише ако нешто крене наопако?

Недостатак квалификованих радника погоршава ситуацију. Између 35 и 41 одсто немачких компанија сматра недостатак техничких талената значајном препреком за пројекте вештачке интелигенције. Број огласа за посао за програмере вештачке интелигенције порастао је са 23.000 на 37.000 по кварталу између 2019. и 2024. године. Упркос овој растућој потражњи, недостатак квалификованих радника и даље постоји. Немачка се међународно такмичи за таленте у области вештачке интелигенције са земљама које се агресивније оглашавају и често нуде боље услове. Иако је, према анализи LinkedIn-а, Немачка 1,7 пута вероватније од просека ОЕЦД-а да пријави да је вешта у раду са алатима и апликацијама вештачке интелигенције, што је друго место у свету иза САД, то је и даље недовољно да се задовољи потражња.

Занимљиво је да неке компаније саме користе вештачку интелигенцију као решење за недостатак ИТ вештина. Према истраживању компаније Битком, пет одсто компанија користи вештачку интелигенцију за превазилажење недостатка запослених. Међу великим компанијама са више од 250 запослених, ова бројка расте на 21 одсто. Вештачка интелигенција преузима рутинске задатке у развоју софтвера и ИТ администрацији, омогућавајући постојећим стручњацима да се фокусирају на сложеније активности. Ово ублажава недостатак вештина, али га фундаментално не решава.

Јаз између пилот пројекта и продуктивне употребе

Један од највећих изазова у трансформацији вештачке интелигенције је такозвани јаз између пилот пројекта и производње. Многе компаније развијају успешне прототипове вештачке интелигенције у контролисаним окружењима за тестирање, али не успевају да их пребаце у производњу. 23 одсто немачких компанија је пребацило више од половине својих генеративних експеримената вештачке интелигенције у производњу, што је знатно више од глобалног просека од 16 одсто. Међутим, то такође значи да 77 одсто немачких компанија користи мање од половине својих експеримената вештачке интелигенције у производњи.

Разлози за овај јаз су вишеструки. Технички, скалирање често не успева јер пилот пројекти користе пречице: модели се покрећу на локалним машинама са ручним корацима процеса који нису погодни за производњу. Транзиција захтева робусну, скалабилну инфраструктуру са аутоматизованим токовима рада за екстракцију података, обуку модела, валидацију, имплементацију и континуирано праћење. Морају се успоставити MLOps цевоводи који покривају цео животни циклус AI модела и омогућавају поуздан пренос из пилот фазе у производна окружења.

Организационо, веза између техничке изводљивости и пословне користи често недостаје. Пилот пројекти се спроводе изоловано унутар ИТ одељења или иновационих лабораторија, без раног укључивања пословних јединица које ће касније радити са системима. Недостају јасни критеријуми успеха и квантитативни кључни индикатори учинка (KPI), који би требало да буду дефинисани пре почетка пројекта. Без таквих метрика, остаје нејасно да ли је пилот пројекат био успешан и да ли оправдава његово скалирање.

Успешно скалирање пројеката вештачке интелигенције захтева систематски приступ. Прво, пилот пројекти морају бити повезани са пословним циљевима и кључним индикаторима учинка (KPI) од самог почетка. Уместо експеримената вођених технологијом, компаније би требало да идентификују конкретне пословне проблеме за које вештачка интелигенција може да понуди решења. Друго, изградња скалабилне инфраструктуре је неопходна. Клауд платформе, аутоматизовани цевоводи података и MLOps процеси морају се успоставити рано. Треће, робусно управљање подацима мора осигурати да су подаци чисти, доступни и усклађени са прописима. Четврто, стручност се мора развити или стећи, не само за развој већ и за производне операције. Пето, препоручује се постепено увођење са повратним информацијама како би се системи могли побољшавати корак по корак.

Фокус индустрије: B2B, дигитализација (од AI до XR), машинство, логистика, обновљиви извори енергије и индустрија

Више информација овде:

• Експертски пословни центар

Тематски центар који нуди увиде и стручност:

• Платформа знања која покрива глобалне и регионалне економије, иновације и трендове специфичне за индустрију
• Збирка анализа, увида и основних информација из наших кључних области фокуса
• Место за стручност и информације о актуелним дешавањима у пословању и технологији
• Чвориште за компаније које траже информације о тржиштима, дигитализацији и иновацијама у индустрији

Повраћај инвестиције као кључни фактор успеха

Мерење поврата инвестиције (ROI) у пројекте вештачке интелигенције представља јединствене изазове за компаније. За разлику од традиционалних ИТ инвестиција, ефекти често нису директно квантификовани. Ипак, анализа поврата инвестиције је кључна за стратешке одлуке и оправдање даљих инвестиција. Студије показују да 48 одсто немачких компанија које заправо користе вештачку интелигенцију наводи да користи надмашују трошкове. Истовремено, 63 одсто компанија оклева да користи вештачку интелигенцију у већој мери јер им је тешко да процене њене користи.

Израчунавање повраћаја инвестиције (ROI) за инвестиције у вештачку интелигенцију генерално прати формулу: ROI је једнак приходу минус трошковима инвестиције, подељеном са трошковима инвестиције, помноженом са 100. Изазов лежи у прецизном евидентирању прихода и трошкова. Мерљиви приходи укључују уштеде трошкова кроз аутоматизацију понављајућих задатака, уштеду времена за запослене, смањене стопе грешака, повећану продају кроз побољшану персонализацију и брже време пласмана нових производа на тржиште. Квалитативне користи, као што су побољшани квалитет доношења одлука захваљујући увидима заснованим на подацима или повећано задовољство запослених кроз елиминацију непожељних рутинских задатака, теже је квантификовати, али нису ништа мање важне.

Извештај о пословној валидацији показује да интеграција вештачке интелигенције у CX и ERP системе може постићи конзервативни повраћај улагања од 214 процената током пет година. У најбољем случају, повраћај улагања може достићи чак 761 проценат. Ова интеграција може довести до повећања просечне величине трансакција од 10 до 30 процената, чиме се директно повећава приход. На пример, компанија која уложи 50.000 евра у систем за четботове покретан вештачком интелигенцијом штеди 1.200 сати ручне корисничке подршке годишње, што је еквивалентно 75.000 евра трошкова за особље. Повраћај улагања је стога 50 процената само у првој години.

Трошкови инвестиција не укључују само очигледне ставке као што су софтверске лиценце, хардвер и развој, већ и често потцењене факторе: интеграцију у постојеће системе, обуку запослених, управљање променама, текуће одржавање и подршку, као и трошкове усклађености и заштите података. Скривени трошкови настају због напора у управљању пројектима, привремених губитака продуктивности током транзиције и неопходних прилагођавања процеса.

Успешне компаније дефинишу специфичне кључне индикаторе учинка (KPI) за мерење поврата улагања (ROI) који су усклађени са њиховим пословним циљевима. То укључује трошкове по јединици пре и после имплементације вештачке интелигенције, уштеду времена кроз аутоматизоване процесе (новчано вредноване), смањење стопе грешака и побољшање квалитета, прихватање од стране корисника и његов утицај на продуктивност, као и оцене задовољства купаца. Континуирано праћење ових метрика омогућава циљане корективне мере ако пројекти вештачке интелигенције не дају очекиване резултате.

У вези са овим:

• Додата вредност вештачке интелигенције? Пре него што инвестирате у вештачку интелигенцију: Идентификујте 4 тихе убице успешних пројеката

Управљање променама као потцењени фактор успеха

Увођење вештачке интелигенције првенствено није технолошка трансформација, већ организациона и културна. Само техничка имплементација не гарантује успех. Потребна је дубока културна промена унутар компаније, која се може осигурати само ефикасним управљањем променама. Већина неуспелих пројеката вештачке интелигенције не успева због саме технологије, већ због недостатка прихватања, недовољне организационе припреме и недостатка посвећености менаџмента.

Први корак ка културним променама је свест и образовање. Запослени и менаџери морају да разумеју зашто је вештачка интелигенција релевантна за компанију и како доприноси остваривању стратешких циљева. Радионице, обуке и информативни догађаји су ефикасна средства за преношење знања и решавање проблема. Многи запослени имају нејасне страхове од губитка посла или преоптерећења новим технологијама. Отворена комуникација о реалним утицајима и могућностима смањује отпор.

Промовисање вештина вештачке интелигенције иде даље од техничке стручности. Док научници за податке и програмери вештачке интелигенције требају дубинско техничко знање, пословна одељења такође морају да развију фундаментално разумевање како би идентификовала значајне случајеве употребе и ефикасно користила системе вештачке интелигенције. Прилагођени програми обуке и сарадња са спољним стручњацима могу бити непроцењиви у том погледу. Кључно је да обуку не треба посматрати као једнократни догађај, већ као континуирани процес.

Прилагођавање структура и процеса је често неопходно. Традиционални хијерархијски процеси доношења одлука и крути начини рада нису компатибилни са агилним развојем вештачке интелигенције и његовим итеративним циклусима побољшања. Компаније би требало да буду спремне да преиспитају традиционалне начине рада и да примене нове, агилније приступе. То може укључивати увођење нових комуникационих канала, прилагођавање процеса доношења одлука или редизајнирање токова рада. Међуфункционални тимови који комбинују стручност у предметној области са техничким вештинама показали су се посебно ефикасним.

Културна интеграција вештачке интелигенције захтева отворен и иновативан начин размишљања који препознаје вредност података и потенцијал доношења одлука заснованих на подацима. Вештачку интелигенцију не треба посматрати као спољашњи елемент, већ као саставни део корпоративне културе. Неговање културе експериментисања и целоживотног учења је неопходно. Запослене треба подстаћи да испробавају нове технологије, прихватају грешке и уче из њих.

Лидери играју кључну улогу у процесу културне трансформације. Они не само да морају дефинисати визију и стратегију, већ и деловати као узори и отелотворити вредности културе оријентисане на вештачку интелигенцију. Програми развоја лидерства могу помоћи у подизању неопходне свести и вештина. Без видљиве посвећености највишег менаџмента, пројектима вештачке интелигенције недостаје потребан замах. Средње производне компаније које су значајно повећале прихватање кроз свеобухватне приступе управљању променама, укључујући информативне сесије, циљане обуке и укључивање запослених у процес имплементације, показују ефикасност овог приступа.

Позиција Немачке у глобалној конкуренцији

У међународним поређењима развоја вештачке интелигенције, Немачка заузима амбивалентан положај. Према Глобалном индексу вештачке интелигенције, Савезна Република је на седмом месту: солидан резултат, али и даље иза водећих земаља као што су САД, Кина, Сингапур и неколико европских земаља. Овај пласман одражава и снаге и слабости немачког екосистема вештачке интелигенције. Немачка је међу светским лидерима у истраживању вештачке интелигенције. Универзитети, институти и центри за компетенције спроводе важан темељни рад, од машинског учења до етичких питања. Немачка је на трећем месту у свету по обуци ИТ стручњака.

Међутим, постоји јаз између истраживања и практичне примене. Немачка се бори да научна открића преточи у примене у стварном свету. Постоји значајна потреба да се сустигне заостатак у погледу инфраструктуре вештачке интелигенције: На Глобалном индексу вештачке интелигенције, Немачка је тек на 13. месту у овој области. Главни проблеми су рачунарска снага и доступност података. Капацитет високоперформансних центара података за примене вештачке интелигенције мора се утростручити до 2030. године, са тренутних 1,6 гигавата на 4,8 гигавата. Међутим, тренутно је у изградњи само 0,7 гигавата, а додатних 1,3 гигавата је у развоју. Да би се затворио овај јаз у капацитету од 1,4 гигавата, до 2030. године мора се инвестирати до 60 милијарди евра.

Немачки удео у глобалним капацитетима дата центара опао је за око трећину од 2015. године. Инвестиције у вештачку интелигенцију знатно заостају за играчима попут САД, Велике Британије, Француске, других земаља ЕУ и Кине. Из перспективе немачких компанија, САД и Кина тренутно предњаче у области генеративне вештачке интелигенције. 36% види САД, а 32% Кину као лидере. Само један одсто немачких компанија приписује водећу позицију Немачкој. Ова процена истиче потребу за акцијом са којом се суочавају немачки креатори политике и предузећа. 71% компанија позива на снажнију подршку немачким добављачима вештачке интелигенције и повећана улагања у дата центре.

У области машинског учења, Немачка је на четвртом месту на међународном нивоу са пет познатих модела. САД, међутим, доминирају са 61 моделом, а следи их Кина са 15. Јаз је још израженији када је реч о инвестицијама: У 2023. години, око 67 милијарди евра приватног капитала је уложено у технологије вештачке интелигенције у САД, скоро девет пута више него у Кини. Док инвестиције у САД стално расту, ЕУ је забележила пад од 44,2 процента од 2022. године. Немачка има потенцијал да утростручи своје рачунарске капацитете у року од пет година, али то захтева одлучну акцију.

Глобална трка у области вештачке интелигенције између САД и Кине добила је нови замах захваљујући развоју догађаја попут кинеског модела DeepSeek. Док су САД традиционално биле лидер у моделима језика великих размера, кинеске компаније их брзо сустижу. Највиши руководиоци, од Мајкрософта до OpenAI-ја, упозорили су у мају 2025. године да се америчко вођство у вештачкој интелигенцији смањило на само неколико месеци. Од 2017. године, Кина је следила декларисану стратегију да до 2030. године постане водећа нација у области вештачке интелигенције. Према Гартнеру, 47% водећих светских истраживача вештачке интелигенције је из Кине, у поређењу са само 18% из САД. Кина скалира своју инфраструктуру и апликације много брже од САД.

За Немачку и Европу се појављује биполарни технолошки пејзаж. Један блок се формира око америчке технологије попут Nvidia и ARM-а са западним стандардима података, док се други врти око кинеског екосистема са Huawei Ascend и RISC-V. Неутралност постаје све немогућа за земље попут Немачке. Питање више није да ли Немачка може да сустигне заостатак, већ у ком технолошком екосистему се позиционира и како може да одржи сопствени суверенитет у том процесу.

Стратешко постављање курса за немачке компаније

Немачка се суочава са стратешком прекретницом. Процењује се да ће тржиште вештачке интелигенције у Немачкој достићи преко девет милијарди евра до 2025. године и да ће порасти на 37 милијарди евра до 2031. године, што представља годишњу стопу раста од преко 25 процената. Међутим, овај раст неће бити равномерно распоређен. Компаније које сада улажу у вештачку интелигенцију, граде стручност и трансформишу своје организације стећи ће одлучујућу конкурентску предност. Они који оклевају ризикују да заостају. Јаз између лидера и оних који заостају брзо се шири.

Успешна трансформација вештачке интелигенције захтева више од пуке технолошке имплементације. Она захтева холистичку стратегију састављену од неколико стубова: Прво, стратешко усклађивање са јасном визијом, дефинисаним циљевима и приоритетним случајевима употребе. Без стратешког усидравања на највишем менаџментском нивоу, иницијативе за вештачку интелигенцију остају изолована решења без одрживог утицаја. Друго, оперативна имплементација са центрима изврсности за вештачку интелигенцију као центрима стручности и консултација, стандардизоване методе управљања пројектима, компоненте вештачке интелигенције за вишекратну употребу и проактивно управљање знањем. Треће, ризик и усклађеност са јасним структурама управљања, класификација ризика у складу са Уредбом ЕУ о вештачкој интелигенцији, усклађеност са заштитом података и етичким смерницама.

Четврти стуб обухвата технолошку инфраструктуру, укључујући скалабилне облачне платформе, робусне цевоводе података, MLOps процесе и континуирано праћење. Пети стуб обухвата људе и културу, са систематским развојем вештина, управљањем променама, неговањем културе експериментисања и посвећеношћу лидерства. Трансформација вештачке интелигенције може успети само када свих пет стубова функционише заједно.

Компаније би требало да почну са управљивим пилот пројектима који обећавају опипљиве користи, али нису критични за пословање. Фазни приступ смањује ризике и подстиче прихватање. Успешни пилот пројекти граде поверење и замах за даље иницијативе. Кључно је да пилот пројекти буду дизајнирани имајући у виду скалабилност од самог почетка. Техничка архитектура, процеси података и организациона интеграција морају бити спремни за производњу. Имплементација вештачке интелигенције није једнократни пројекат, већ текући процес оптимизације са континуираним учењем и прилагођавањем.

Регулаторни оквир, укључујући Уредбу ЕУ о вештачкој интелигенцији и Општу уредбу о заштити података (GDPR), у почетку може деловати као терет, али он такође нуди могућности. Они који сада улажу у транспарентност, документоване процесе и проактивно управљање ризицима постављају темеље за поуздане и конкурентне примене вештачке интелигенције. Веза између заштите података и процене ризика вештачке интелигенције показује да јасни процеси и дефинисане одговорности не само да омогућавају контролу иновација већ и њихово стратешко обликовање. Компаније које усклађеност виде као конкурентску предност, а не као препреку, позиционирају се као поуздани партнери.

Реалистични будући изгледи изван пуке рекламе

Трансформација немачке економије кроз вештачку интелигенцију тек је почела. Наредних пет година биће кључне. Прогнозе предвиђају да ће између 2026. и 2030. године до 40 одсто средњих предузећа интегрисати алате вештачке интелигенције у своје свакодневно пословање, посебно у продаји, финансијама и људским ресурсима. Удео компанија које су у потпуности интегрисале вештачку интелигенцију значајно ће порасти са садашњих девет одсто. Трендови вештачке интелигенције за наредне године укључују генеративну вештачку интелигенцију за аутоматизовано креирање садржаја, корисничку подршку помоћу вештачке интелигенције са подршком 24/7, предиктивну аналитику за прогнозирање продаје, маркетинг помоћу вештачке интелигенције са хиперперсонализацијом, аутоматизовано рачуноводство, регрутовање помоћу вештачке интелигенције и паметну производњу са интелигентним фабрикама.

Утицај на тржиште рада биће различит. Према подацима Меккинзи глобалног института, око 30 процената тренутног радног времена могло би бити аутоматизовано технологијом, укључујући генеративну вештачку интелигенцију, до 2030. године. Међутим, то не значи масовни губитак радних места, већ трансформацију профила послова. Рутински задаци ће нестати, док ће потражња за вреднијим, креативнијим и стратешкијим послом расти. Већ 13 процената запослених у Немачкој пријављује да је изгубило посао због вештачке интелигенције, што је у складу са глобалним просеком. Истовремено, појављују се нови профили послова и захтеви за квалификацијама.

Укупни ефекти економске продуктивности биће приметни, али неће чинити чуда. Годишњи раст продуктивности могао би порасти са 0,4 на 0,9 процената између 2025. и 2030. године и на 1,2 процента између 2030. и 2040. године. Ово би било значајно побољшање које јача конкурентност Немачке и помаже у ублажавању ефеката демографских промена. Међутим, чудо продуктивности, како су се неки надали, неће се материјализовати. Вештачка интелигенција је важан, али не и једини, покретач економског раста. Пратећа улагања у образовање, инфраструктуру и иновационе капацитете су неопходна.

Геополитичка димензија развоја вештачке интелигенције добиће на значају. Технолошка конкуренција између САД и Кине приморава Немачку и Европу да заузму стратешке позиције. Питање технолошког суверенитета постаје све хитније: Може ли Европа да развије сопствене моделе, инфраструктуре и стандарде вештачке интелигенције или ће остати зависна од америчких или кинеских технологија? Програми као што су „Дигитална Европа“ и „ЕуроХПЦ“ имају за циљ да европским пројектима вештачке интелигенције обезбеде приступ рачунарству високих перформанси. Успех ових иницијатива одредиће способност Немачке и Европе да делују у глобалној конкуренцији вештачке интелигенције.

Наредне године ће показати да ли Немачка може своје снаге у истраживању и образовању претворити у економске конкурентске предности. Курс се сада поставља. Компаније које схватају вештачку интелигенцију као стратешко питање, систематски се баве њим и трансформишу своје организације осигураће своју будућу одрживост. Они који оклевају или одбацују вештачку интелигенцију као пролазни тренд платиће цену. Трансформација из пилот фазе у продуктивну употребу је увелико у току. Немачка се налази на прекретници између технолошке интеграције и заостајања. Одлука је на корпоративним одборима, менаџерским тимовима и средњим предузећима која данас постављају курс за сутра.

Овде ћете сазнати како ваша компанија може брзо, безбедно и без високих баријера за улазак имплементирати прилагођена решења за вештачку интелигенцију.

Управљана AI платформа је ваше свеобухватно и безбрижно решење за вештачку интелигенцију. Уместо да се бавите сложеном технологијом, скупом инфраструктуром и дуготрајним процесима развоја, добијате готово решење прилагођено вашим потребама од специјализованог партнера – често у року од само неколико дана.

Кључне предности на први поглед:

⚡ Брза имплементација: Од идеје до апликације спремне за употребу за дане, а не месеци. Нудимо практична решења која стварају тренутну додату вредност.

🔒 Максимална безбедност података: Ваши осетљиви подаци остају код вас. Гарантујемо безбедну и усклађену обраду без дељења података са трећим лицима.

💸 Без финансијског ризика: Плаћате само за резултате. Велика почетна улагања у хардвер, софтвер или особље су потпуно елиминисана.

🎯 Фокусирајте се на свој основни посао: Концентришите се на оно што најбоље радите. Ми се бринемо о целокупној техничкој имплементацији, раду и одржавању вашег вештачке интелигенције.

📈 Спремно за будућност и скалабилно: Ваша вештачка интелигенција расте са вама. Обезбеђујемо континуирану оптимизацију и скалабилност и флексибилно прилагођавамо моделе новим захтевима.

Више информација овде:

• Решење за управљану вештачку интелигенцију - Индустријске услуге вештачке интелигенције: Кључ конкурентности у секторима услуга, индустрије и машинства

Било би ми драго да вам будем лични саветник.

Можете ме контактирати на wolfenstein∂xpert.digital или

Само ме позовите на +49 7348 4088 965 .

ЛинкедИн
 

 

Фокус индустрије: B2B, дигитализација (од AI до XR), машинство, логистика, обновљиви извори енергије и индустрија

Више информација овде:

• Експертски пословни центар

Тематски центар који нуди увиде и стручност:

• Платформа знања која покрива глобалне и регионалне економије, иновације и трендове специфичне за индустрију
• Збирка анализа, увида и основних информација из наших кључних области фокуса
• Место за стручност и информације о актуелним дешавањима у пословању и технологији
• Чвориште за компаније које траже информације о тржиштима, дигитализацији и иновацијама у индустрији