Чому керований штучний інтелект може скоротити глобальний розрив у впровадженні штучного інтелекту

Між «швидким провалом» та німецькою ретельністю: чому керований штучний інтелект є відповіддю на глобальну кризу впровадження

Штучний інтелект був обіцяний світовій економіці як найвища «наддержава» 21-го століття. Однак, погляд на бізнес-реалії 2024 року часто показує іншу картину: для багатьох організацій впровадження ШІ є не стільки технологічним квантовим стрибком, скільки тривалою битвою на виснаження. Невідповідні рішення, стрімке зростання витрат та невтішні результати («високі зусилля, низька віддача») домінують у щоденних операціях у багатьох місцях.

Але те, як компанії справляються з цією «битвою», принципово залежить від їхнього місцезнаходження. Поглиблений порівняльний аналіз світових ринків показує, що сприйняття проблем навряд чи може бути більш різним. У той час як США розглядають технологічні помилки як необхідне паливо для інновацій («швидкі невдачі»), у Європі страх регуляторних пасток часто паралізує прогрес. Німеччина, затиснута між вимогою досконалості та нестачею кваліфікованих працівників, ризикує відстати, тоді як Китай та азійський регіон створюють реальні умови на місцях завдяки державному контролю та прагматичному впровадженню знизу вгору.

Незважаючи на ці величезні культурні та структурні відмінності, намічається спільний шлях до вирішення. Наведений нижче аналіз не лише висвітлює захопливі регіональні розбіжності в стратегії ШІ, але й демонструє, чому перехід до керованих платформ ШІ може стати вирішальним фактором. Як технологічний міст, цей підхід обіцяє об'єднати американську швидкість, європейську відповідність вимогам та азіатську економічну ефективність, нарешті перетворивши ШІ зі складного тягаря на обіцяну наддержаву.

Підходить для цього:

• Як керований штучний інтелект забезпечує реальні конкурентні переваги: ​​відхід від універсального підходу

Регіональне сприйняття проблем впровадження штучного інтелекту: порівняльний аналіз

Проблема, зображена на зображеннях – те, що штучний інтелект являє собою для компаній радше боротьбу, ніж надсилу – сприймається та вирішується дуже по-різному в різних економічних регіонах. Аналіз виявляє фундаментальні відмінності в підходах, визначенні проблеми та рішеннях.

США: Інновації перед обережністю – підхід «Швидкий провал»

З американської точки зору, описані проблеми (невідповідні рішення, високі витрати з низькою віддачею, відсутність сприйняття) розглядаються переважно як перехідні фази на шляху до ринкової зрілості. Економіка США інтерпретує проблеми впровадження штучного інтелекту принципово інакше, ніж Європа чи Азія.

Характерне сприйняття

Американська бізнес-культура розглядає невдалі проекти штучного інтелекту як необхідну частину інноваційного процесу. Мантра Кремнієвої долини «рухатися швидко та ламати все підряд» досі формує корпоративну філософію, хоча вона дедалі частіше критикується. У 2024 році американські компанії інвестували понад 109 мільярдів доларів у штучний інтелект — приблизно в дванадцять разів більше, ніж інвестував Китай, і в 24 рази — Велика Британія. Ця готовність інвестувати відображає схильність до ризику, яка менш виражена в інших регіонах.

Розчин

США покладаються на ринково-орієнтований відбір, а не на централізоване планування. Підхід: багато постачальників розробляють конкуруючі рішення, а ринок відфільтровує успішні з них. Управління корпоративними послугами (ESM) з інтеграцією штучного інтелекту розуміється як центральний рівень операційної системи, який об'єднує всі відділи. Американські компанії надають перевагу повністю керованим платформам штучного інтелекту (Managed AI), які забезпечують швидке розгортання без необхідності власної інфраструктури.

Проблема сприйняття «великих зусиль, низької віддачі» вирішується за допомогою контрактів, орієнтованих на результат: компанії все частіше платять лише за видимі бізнес-результати, а не за впровадження технологій.

ЄС: Регулювання як інноваційна рамка – між захисним механізмом та перешкодою

Європейський погляд на проблему впровадження штучного інтелекту фундаментально формується регуляторними міркуваннями. Те, що в США вважається тимчасовим ринковим збоєм, в Європі класифікується як системний ризик, що вимагає превентивного управління.

Характерне сприйняття

Європейські компанії стикаються з описаними вище проблемами, що посилюються регуляторною невизначеністю. 41 відсоток керівників у сфері ІТ називають нечіткі правила найбільшою перешкодою для впровадження штучного інтелекту – випереджаючи навіть проблеми безпеки (40 відсотків) та нестачу кваліфікованих працівників (30 відсотків). Впровадження штучного інтелекту в Європі на п'ять відсоткових пунктів нижче за середній світовий показник.

Особливе занепокоєння викликає те, що лише 18,4 відсотка європейських компаній використовують технології штучного інтелекту, тоді як 56 відсотків великих європейських організацій ще не здійснили справді трансформаційних інвестицій у ШІ. Німеччина представляє парадоксальну ситуацію: 82,24 бала зі 100 за обізнаність із GDPR, але лише 56,24 бала за обізнаність із Законом про ШІ – розрив у 26 балів.

Розчин

Європа покладається на регуляторні пісочниці як механізм довіри. До серпня 2026 року кожна держава-член ЄС повинна створити принаймні одну регуляторну пісочницю для ШІ на національному рівні. Ці контрольовані середовища покликані забезпечити інновації без ризику негайних штрафних санкцій. Дані британських фінтех-пісочниць показують, що компанії-учасники досягають на 15 відсотків вищого успіху капіталізації та на 50 відсотків кращих ймовірностей фінансування.

Європейська відповідь на «невідповідні рішення» полягає у розробці специфічних для сектору рамкових норм та спрощених інструкцій, особливо для малих та середніх підприємств. Закон ЄС про штучний інтелект розрізняє високоризикові та низькоризикові програми, що теоретично дозволяє забезпечити індивідуальне дотримання вимог, але на практиці призводить до складнощів.

Німеччина: Ретельність понад швидкість – Конфлікт перфекціонізму

Німеччина займає особливе становище в Європі, що характеризується структурними суперечностями.

Характерне сприйняття

Німецькі компанії стикаються з проблемами впровадження штучного інтелекту як з потрійним тягарем: регуляторною невизначеністю, нестачею кваліфікованих працівників та культурним небажанням ризиків. Цифри вражають: у той час як 70 відсотків компаній у Західній Німеччині використовують штучний інтелект, у Східній Німеччині цей показник становить лише 52 відсотки. Цей цифровий розрив загострює конкурентоспроможність.

52 відсотки німецьких компаній побоюються, що вимоги Закону про штучний інтелект обмежать їхні інноваційні можливості, тоді як лише 36 відсотків відчувають себе готовими до впровадження. Початкове налаштування систем управління якістю Закону про штучний інтелект коштує малим і середнім підприємствам приблизно від 193 000 до 330 000 євро, плюс 71 400 євро щорічних витрат на обслуговування.

Особливість: Дефіцит кваліфікованих працівників

Від 35 до 41 відсотка німецьких компаній вважають нестачу технічного персоналу основною перешкодою для проектів штучного інтелекту. Цікаво, що аналіз LinkedIn показує, що розуміння інструментів штучного інтелекту в Німеччині в 1,7 раза вище, ніж у середньому по ОЕСР, і вона посідає друге місце у світі після США. Таким чином, проблема полягає не стільки в браку знань, скільки в обмеженій доступності кваліфікованого персоналу.

Розчин

Німеччина за підтримки уряду застосовує підхід, орієнтований на інфраструктуру. Баварія створила «Баварський акселератор Закону про штучний інтелект» з фінансуванням у розмірі 1,6 мільйона євро для підтримки малих і середніх підприємств в автоматизованій перевірці їхніх систем штучного інтелекту. Стратегія: зменшення бюрократичних бар'єрів за допомогою технологій, а не дерегуляції.

Німецькі компанії надають перевагу індивідуальним рішенням на основі штучного інтелекту над універсальними інструментами більше, ніж компанії на інших ринках. Очікується, що підхід «Відповідність за проектуванням» заощадить 3,05 мільйона доларів на кожне порушення даних у довгостроковій перспективі.

Азія (за винятком Китаю): прагматичний ентузіазм з прогалинами в управлінні

Азіатсько-Тихоокеанський регіон демонструє найвищий рівень впровадження штучного інтелекту, водночас відчуваючи найбільше занепокоєння щодо втрати робочих місць.

Характерне сприйняття

Працівники Азіатсько-Тихоокеанського регіону впроваджують генеративні інструменти штучного інтелекту швидше та з більшим ентузіазмом, ніж їхні колеги по всьому світу, але вони також більше бояться за свою роботу. 78 відсотків респондентів Азіатсько-Тихоокеанського регіону використовують ШІ принаймні щотижня (порівняно з 72 відсотками у світі). Індія лідирує з рівнем впровадження 92 відсотки, тоді як Японія відстає лише з 51 відсотком.

Критична дивергенція

Працівники передової сприяють впровадженню штучного інтелекту: 70 відсотків регулярно використовують GenAI в Азіатсько-Тихоокеанському регіоні порівняно з 51 відсотком у світі. Водночас 53 відсотки бояться втрати робочих місць через ШІ (порівняно з 36 відсотками у світі). Ця невідповідність між використанням і страхом характеризує азійську перспективу.

Проблеми управління

58 відсотків респондентів з Азіатсько-Тихоокеанського регіону використовували б ШІ навіть без схвалення компанії, а 35 відсотків обходили б обмеження. Однак лише 57 відсотків повідомляють, що їхні компанії ефективно переробляють робочі процеси для інтеграції ШІ. Таке впровадження «знизу вгору» без відповідного управління «зверху вниз» несе значні ризики.

Розчин

Азійські уряди дедалі більше беруть на себе пряму відповідальність за інфраструктуру. Сінгапурське управління розвитку інфокомунікаційних медіа (IMDA) надає високопродуктивні обчислювальні ресурси з хмарними кредитами та консалтинговою підтримкою. В'єтнам пропонує податкові пільги для локально розміщених кластерів навчання штучному інтелекту. Філіппіни встановлюють багатонаціональні партнерства з Кореєю та Японією для диверсифікації технологічної залежності.

Вісімдесят відсотків азійських малих і середніх підприємств використовують принаймні один цифровий платформний інструмент на базі штучного інтелекту, і 73 відсотки погоджуються, що ці інструменти створюють рівні умови для малих і великих компаній. Акцент робиться на практичних, економічно ефективних рішеннях, а не на технологічному лідерстві.

Китай: Державний механізм розгортання

Китай застосовує принципово інший підхід, інтерпретуючи представлені проблеми як координовані завдання планування, а не як ринкові збої.

Характерне сприйняття

З китайської точки зору, «невідповідні рішення» та «високі зусилля, низька віддача» – це, перш за все, проблеми координації, які можна вирішити за допомогою централізованого планування та забезпечення інфраструктури. Китай досяг 83-відсоткового впровадження генеративного штучного інтелекту, проте він все ще відстає від США у сфері розгортання виробництва за рівнем зрілості.

Китайська перспектива відрізняється своєю інтеграцією в національну стратегію. План розвитку штучного інтелекту, опублікований у 2017 році, визначає мету побудови економіки, керованої штучним інтелектом, вартістю 1 трильйон юанів до 2030 року та перетворення штучного інтелекту на «головний двигун» промислової трансформації.

Інфраструктурна перевага

Китай лідирує в інфраструктурі розгортання, хоча США домінують у дослідженнях передових моделей. Інвестиції в загальнонаціональні обчислювальні кластери, відновлювану енергію для центрів обробки даних та незалежність від чипів створюють міцну основу. Вісім провінцій отримують підтримувані урядом центри обчислень штучного інтелекту для децентралізації потужностей.

Розчин

Китайська модель базується на партнерстві між бізнесом та урядом (B2G). Міста укладають контракти з компаніями, що займаються штучним інтелектом, на розробку державних технологій, що дозволяє компаніям масштабуватися, одночасно досягаючи цілей уряду. Проєкт City Brain у Ханчжоу використовує партнерство з місцевими лабораторіями штучного інтелекту для оптимізації транспортного потоку.

План «AI Plus» надає пріоритет поширенню та впровадженню в усій економіці та державних службах, позиціонуючи ШІ як національну інфраструктуру. Обов’язкові пілотні проекти закупівель у Шанхаї, Ханчжоу та Шеньчжені стимулюють попит на ШІ в охороні здоров’я, промислову автоматизацію та інструменти підвищення кваліфікації – на користь відомих постачальників.

Ефективність витрат як стратегія

Китайські моделі часто забезпечують 80-90 відсотків продуктивності американських моделей за 20-30 відсотків меншої вартості. Для компаній, яким потрібно обробляти великі обсяги тексту або масштабувати штучний інтелект, ця різниця у вартості є вирішальною. Прорив DeepSeek у 2025 році каталізував очікування, що GenAI з відкритим кодом становитиме половину китайської екосистеми штучного інтелекту до 2026 року.

Фундаментальні розбіжності

Регіональний аналіз виявляє три парадигматичні підходи до проблеми впровадження штучного інтелекту:

• Американська парадигма вибору ринку приймає високий рівень невдач як ціну інновацій. Хоча 72 відсотки виборців США віддають перевагу повільнішому розвитку штучного інтелекту, бізнес-практика залишається дуже динамічною. Рішення полягає в платформо-незалежних моделях надання послуг та повністю керованих послугах, які переносять ризик від клієнта до спеціалізованих постачальників.
• Європейська парадигма регуляторної довіри намагається побудувати довіру шляхом превентивного управління. Витрати: повільніше впровадження та збільшення навантаження на дотримання вимог, особливо для малих і середніх підприємств. Переваги: ​​потенційно більш стійкі, етичні системи штучного інтелекту, які користуються більшою суспільною довірою в довгостроковій перспективі. Німеччина є крайнім полюсом між технологічною компетентністю та регуляторним паралічем.
• Азійська прагматична парадигма поєднує високий рівень впровадження «знизу вгору» зі зростанням державного забезпечення інфраструктурою. Проблема полягає в прогалинах в управлінні щодо неформального використання та різних рівнях зрілості між країнами.
• Китайська парадигма оркестрації держави та ринку інтегрує приватні інновації в централізоване планування. Її сильні сторони включають скоординовану інфраструктуру та швидке масштабування. До її слабких сторін належать потенційне придушення інновацій через державну пріоритезацію та обмежена зрілість передових застосувань.

Підхід керованої платформи штучного інтелекту як конвергентне рішення

Цікаво, що дані свідчать про регіональну конвергенцію в підході до рішення, незважаючи на різні вихідні точки. Підхід «Керована платформа доставки штучного інтелекту», представлений тут, вирішує регіональні проблемні точки сумісним чином:

• Для США це пропонує бажану швидкість без тривалого розвитку інфраструктури.
• Для Європи це дозволяє інтеграцію відповідності через агностицизм LLM та варіанти суверенного хостингу.
• Для Німеччини це зменшує залежність від кваліфікованих працівників шляхом аутсорсингу технічної складності.
• Для Азії він пропонує масштабовані, економічно ефективні платформи для малих і середніх підприємств, які не мають власних команд зі штучного інтелекту.
• Щодо Китаю, він підтримує швидке розгортання зі збереженням суверенітету даних.

Ключова інновація полягає у розділенні використання та інфраструктури: компанії споживають індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту («скажімо варіант використання → отримайте рішення») без власних команд з обробки даних, тоді як спеціалізовані постачальники керують складністю бекенду.

Регіональний аналіз показує, що проблема впровадження штучного інтелекту існує в усьому світі, але інтерпретується та вирішується принципово по-різному в різних регіонах. У той час як США покладаються на динаміку ринку, Європа – на регулювання, Азія – на прагматизм, а Китай – на державне управління, керовані платформи штучного інтелекту можуть слугувати технологічним мостом між цими парадигматичними розбіжностями – за умови, що вони інтегрують регіональні вимоги до управління, структури витрат та культурні моделі впровадження.

Konrad Wolfenstein

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

зв’язатися зі мною під Вольфенштейном ∂ xpert.digital

зателефонуйте мені під +49 89 674 804 (Мюнхен)

LinkedIn
 

Новий вимір цифрової трансформації з «керованим ШІ» (штучним інтелектом) – платформа та рішення B2B | Xpert Consulting - Зображення: Xpert.Digital

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Кероване рішення на основі штучного інтелекту – промислові послуги зі штучним інтелектом: ключ до конкурентоспроможності в секторах послуг, промисловості та машинобудування

Наш досвід у розвитку бізнесу, продажах та маркетингу в ЄС та Німеччині - Зображення: Xpert.Digital

Галузевий фокус: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість

Детальніше про це тут:

• Бізнес-центр Xpert

Тематичний центр з аналітичними матеріалами та експертними знаннями:

• Платформа знань про світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
• Збір аналізів, імпульсів та довідкової інформації з наших пріоритетних напрямків
• Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
• Тематичний центр для компаній, які хочуть дізнатися про ринки, цифровізацію та галузеві інновації