Цілі Німеччини щодо штучного інтелекту до 2030 року: вісімнадцять заходів не створять єдиного прибуткового ринку штучного інтелекту – Що насправді потрібно компаніям

Більше штучного інтелекту, але занадто малий вплив? Що зараз важливо для економіки Німеччини

Ініціатива німецького уряду щодо штучного інтелекту: як фінансування стане реальним ринком

Німеччина прагне стати провідною країною у сфері штучного інтелекту до 2030 року. Уряд Німеччини сформулював 18 ключових заходів та амбітних цілей для досягнення цієї мети: ШІ має використовуватися значно частіше в компаніях та органах державної влади, а також робити більший внесок в економічний результат. Однак самі по собі політичні рішення, програми фінансування та додаткові центри обробки даних не гарантують економічного успіху. Вирішальним фактором є те, чи стануть компанії помітно продуктивнішими завдяки ШІ, чи зможуть органи державної влади краще виконувати свої завдання та чи зможуть постачальники технологій розробити стійкі бізнес-моделі на основі пілотних проектів.

Саме в цьому полягає проблема. Використання штучного інтелекту зростає, але часто існує розрив між початковим експериментуванням та глибокою інтеграцією в робочі процеси. Малі та середні підприємства (МСП) зокрема стикаються з високими витратами, обмеженими людськими ресурсами та складними проблемами, пов'язаними з даними, безпекою та технічною інтеграцією. Водночас уряд повинен чітко визначити, де він може виступати надійним клієнтом та прихильником, а де нові програми просто дублюють існуючі пропозиції або створюють залежності.

У цій статті розглядається стратегія Німеччини щодо штучного інтелекту з економічної точки зору: що перешкоджає переходу від застосування до створення цінності? Яку роль відіграють суспільний попит, європейські постачальники та промислова співпраця? І як ми можемо визначити, чи є заходи фінансування насправді ефективними? Центральна теза: успіх залежить не від кількості заходів, а від того, чи усувають вони конкретні вузькі місця та чи дозволяють досягти вимірюваних, стійких результатів.

Стратегія Німеччини щодо штучного інтелекту піддається економічному випробуванню: як політичні заходи створюють конкурентні ринки

Німеччині не потрібна максимально обширна колекція програм штучного інтелекту. Їй потрібні компанії, які стають більш продуктивними завдяки штучному інтелекту, державні установи, які ефективніше виконують свої завдання, та постачальники технологій, які розробляють життєздатні бізнес-моделі на основі повторюваних рішень. Саме це визначатиме економічну успішність національної стратегії ШІ. Кількість політичних заходів не є більш надійним показником цього, ніж кількість фінансованих проектів чи розмір оголошених центрів обробки даних.

Маючи за мету стати країною, керованою штучним інтелектом, до 2030 року, уряд Німеччини консолідував 18 ключових міжвідомчих заходів. Серед публічно заявлених цілей – використання штучного інтелекту щонайменше 80 відсотками великих компаній та 55 відсотками малих і середніх підприємств (МСП). Крім того, 90 відсотків федеральних агентств повинні використовувати принаймні один додаток ШІ для виконання своїх основних завдань. Понад десять відсотків економічного виробництва має бути згенеровано за допомогою ШІ. Ці цілі є амбітними. Однак, чи дійсно вони описують економічну трансформацію, значною мірою залежить від того, як визначаються використання, створення цінності та успіх.

Компанія може розгорнути текстового помічника і таким чином вважатися користувачем штучного інтелекту. Це не означає автоматично, що її виробничі витрати знизяться, продажі стануть успішнішими або рівень інновацій зросте. Державна установа може підтримувати один процес за допомогою штучного інтелекту, тоді як переважна більшість її процесів залишатиметься незмінною. А економічні показники на основі штучного інтелекту можна змістовно виміряти лише за умови розмежування доходів постачальників ШІ, діяльності, що підтримується ШІ, та фактично створеної додаткової вартості.

Тому ключове економічне питання полягає не в тому, чи вжила Німеччина достатньо заходів. Річ у тому, чи ці заходи вирішують правильні вузькі місця. До них належать брак попиту, недостатньо оброблені дані, високі витрати на інтеграцію, невизначені бізнес-моделі та надмірно повільний перехід від результатів досліджень до ринкової продукції.

Ефективна політика у сфері штучного інтелекту повинна вирішувати ці проблеми по-іншому. Вона не повинна ні оголошувати кожну підприємницьку труднощу як підставу для фінансування, ні покладатися на припущення, що ринок без відповідної інфраструктури та надійних рамкових умов автоматично створюватиме конкурентоспроможних на міжнародному рівні постачальників.

Реальний розрив полягає між початковим використанням та економічним проникненням

Наявні бізнес-дані свідчать про важливу тенденцію: штучний інтелект у Німеччині більше не є виключно експериментальною темою. До 2025 року 26 відсотків опитаних компаній використовували штучний інтелект. Для малих підприємств з кількістю працівників від 10 до 49 осіб цей показник становив 23 відсотки, для середніх підприємств з кількістю працівників від 50 до 249 осіб – 36 відсотків, а для великих підприємств з кількістю працівників від 250 і більше осіб – 57 відсотків. Ці цифри стосуються статистично зареєстрованих категорій розміру та не можуть бути безпосередньо екстрапольовані на всі мікропідприємства та самозайнятих осіб.

Це призвело до різниці в 34 відсоткові пункти між малими та великими компаніями. Це більш економічно значуще, ніж просто розглядати середній рівень використання. Великі компанії можуть розподілити витрати на підготовку даних, технічну інтеграцію, юридичний огляд та навчання співробітників між більшою кількістю співробітників та бізнес-процесів. Вони також частіше мають власні ІТ-відділи та достатні фінансові резерви для тестування кількох варіантів використання.

Для меншої компанії той самий вхід у світ штучного інтелекту може становити значно більше організаційне навантаження. Керівництво повинно не лише оцінювати технологію, але й вибирати постачальників, уточнювати доступ до даних та забезпечувати безпеку поточних процесів. Навіть якщо додаток штучного інтелекту технічно функціонує, його впровадження може зазнати невдачі через брак часу та нечіткі обов'язки.

Тип використання також має вирішальне значення. Серед компаній, що використовують штучний інтелект, 27 відсотків застосовували ці технології для автоматизації робочих процесів або прийняття рішень у 2025 році. Шість відсотків використовували їх для автономного руху машин. Ці цифри явно стосуються компаній, які вже використовують штучний інтелект, а не всієї бізнес-спільноти. Вони демонструють, що загальний рівень використання та глибока інтеграція в операційні процеси – це різні поняття.

Це пояснює необхідність дій в економічній політиці: Німеччина повинна не лише ознайомити більше компаній зі штучним інтелектом. Вона повинна сприяти переходу від епізодичного використання до надійних, повторюваних та економічно значущих застосувань.

Текстовий інструмент може бути корисною відправною точкою. Однак більший приріст продуктивності часто досягається лише тоді, коли також змінюються інформаційні потоки, обов'язки та операційні процеси. Цей другий крок є саме більш вимогливим, дорогим і менш зручним для статистики політичного успіху.

Чому невеликі початкові бюджети не фінансують промислове впровадження

Обговорення низькофінансованих проектів у сфері штучного інтелекту торкається реальної проблеми скорочення витрат. Існують суттєві відмінності між інструментом короткого ознайомлення та готовим до використання застосунком. Бюджету, наприклад, у 2000 євро може бути достатньо для чітко визначеного семінару, початкового аналізу потенціалу або налаштування простого стандартного інструменту. Однак це не є реалістичною основою фінансування для індивідуального, інтегрованого рішення з високими вимогами безпеки.

Приклад розрахунку ілюструє масштаб витрат. Якщо припустити, що денна ставка зовнішнього працівника становить 1000 євро, такий бюджет покриває два робочих дні. З цієї суми необхідно оплатити підготовку, координацію, виконання та документування. Це залишає мало місця для ретельного аналізу процесів, багаторазової системної інтеграції, надійного етапу тестування та навчання різних груп користувачів. Цей розрахунок наведено лише для ілюстрації та не відображає загальної ринкової ціни.

Отже, проблема не обов'язково полягає в існуванні невеликих початкових бюджетів. Проблема виникає, коли інструмент орієнтації плутають з інструментом впровадження. Той, хто очікує комплексної трансформації за невелику суму грошей, створює розчарування з обох сторін: клієнт не отримує продуктивного рішення, а постачальник не може надати життєздатну послугу.

Добре розроблена модель підтримки повинна враховувати різні рівні зрілості. Перше питання, яке потрібно вирішити, полягає в тому, який варіант використання має економічний сенс. Далі проводиться обмежене тестування з чітко визначеними критеріями успіху. Тільки після цього слід фінансувати інтеграцію в поточні операції. Масштабування на додаткові місця, відділи або клієнтів – це зовсім окреме завдання.

Найважливіше те, що відбувається після початкового фінансування, має вирішальне значення. Одноразова консультація не створює сталого ринку в довгостроковій перспективі. Тільки тоді, коли компанії готові продовжувати фінансувати рішення власними ресурсами, з'являться достовірні ознаки його економічних вигод.

Тому державна підтримка повинна бути спрямована не на створення якомога більшої кількості необов'язкових початкових контактів, а радше на сприяння переходу до самофінансованих подальших інвестицій. Успіх програми початкового рівня тоді вимірюватиметься не кількістю виданих ваучерів, а продуктивними заявками, їх постійним використанням та їхнім очевидним внеском у прибуток компанії.

Для молодих компаній у сфері штучного інтелекту попит часто цінніший за додаткове фінансування проектів

Для постачальника технологій фінансування та дохід від клієнта принципово відрізняються. Фінансування фінансує конкретні розробницькі роботи. Платоспроможний клієнт, з іншого боку, підтверджує, що конкретна послуга забезпечує достатню користь у реальних умовах.

Ця різниця впливає на всю бізнес-модель. Постійний дохід дозволяє планувати робочу силу, покращує переговорну позицію з інвесторами та надає розуміння того, які функції насправді потрібні клієнтам. Успішно завершений проект розробки може бути корисним, але постійно використовуваний продукт є міцнішою основою для зростання.

Особливо на ринку штучного інтелекту існує ризик того, що компанії проводять занадто багато окремих демонстраційних проектів, не створюючи масштабованої пропозиції. Кожен новий клієнт отримує індивідуальне рішення. Дохід може зростати, але витрати на персонал зростають з такою ж швидкістю. Компанія залишається економічно орієнтованим постачальником послуг, навіть якщо зовні вона позиціонує себе як постачальника масштабованого програмного забезпечення.

Це не є по суті поганим. Спеціалізований консалтинг та інтеграція також можуть бути цінними бізнес-моделями. Однак з точки зору економічної політики, необхідно чітко розрізняти програми, які фінансують послуги, створюють стандартизований продукт або підтримують розробку фундаментальної технології.

Для постачальників масштабованого штучного інтелекту особливо важливо, чи можна розгорнути рішення для інших клієнтів зі значно меншими додатковими зусиллями. У цьому відношенні багаторазові інтерфейси, стандартизовані функції безпеки та чітко визначені операційні моделі часто важливіші, ніж чергова вражаюча демонстрація.

Економічно орієнтована політика щодо штучного інтелекту повинна не лише сприяти розвитку. Вона також повинна покращувати умови, за яких пілотні клієнти стають постійними клієнтами. Це включає чіткі вимоги, надійні умови оплати, технічні стандарти, що підлягають передачі, та попит, який не зникає після завершення програми.

Держава, як якірний клієнт, повинна бути надійною, не створюючи нових залежностей

Німецький уряд прямо описує державу як потенційного основного клієнта для моделей та застосувань штучного інтелекту. Це ґрунтується на логічному економічному механізмі: державні установи потребують високопродуктивних цифрових інструментів, тоді як молодим постачальникам потрібен стабільний попит, практичний досвід та рекомендації. Якщо обидві сторони ефективно об'єднаються, може виникнути ринок, що самопідсилює себе.

Однак просто оголосити державу основним клієнтом недостатньо. Її попит має бути передбачуваним та економічно керованим для постачальників. Якщо кожна установа впроваджує власні технічні рішення, витрати на адаптацію зростають. Постачальник може отримати окремих клієнтів, але не масштабовану основу.

Спільні інтерфейси та компоненти багаторазового використання можуть зменшити цю проблему. Рішення для підтримки обробки документів не повинно повністю перероблятися для кожного агентства. Водночас необхідно враховувати різні професійні вимоги. Тому стандартизація не означає уніфікацію всіх адміністративних процесів, а радше створення спільних технічних основ.

Держава повинна збалансувати два інтереси. З одного боку, може бути вигідним стратегічно розвивати європейських постачальників як серйозних учасників ринку. З іншого боку, це не повинно призводити до постійної гарантії закупівлі економічно чи технічно неадекватної продукції. Рішення щодо походження не замінює оцінки ефективності.

Навіть європейський постачальник може створити сильну залежність серед своїх клієнтів. Закриті формати даних, складні для перенесення налаштування та нечіткі варіанти перемикання залишаються проблематичними, незалежно від місцезнаходження компанії. Тому суверенне публічне використання штучного інтелекту вимагає не лише певного географічного походження, але й взаємозамінності та контролю.

Уряд буде хорошим опорним клієнтом, якщо він встановлюватиме вимогливі, реалістичні вимоги, надійно використовуватиме успішні рішення та одночасно забезпечить технічну можливість зміни постачальників у майбутньому. Це створює попит без шкоди для конкуренції та тиску на інновації.

«Містраль» – це маяк надії для Європи, але не стратегія повного суверенітету

Mistral є прикладом питання про те, чи може Європа створити власних високопродуктивних постачальників штучного інтелекту. Компанія розробляє моделі та все частіше поєднує їх із пропозиціями для корпоративного використання. Разом із SAP вона працює над суверенною платформою штучного інтелекту для європейських бізнес-клієнтів. Мета цієї платформи — консолідувати розробку моделей, корпоративне програмне забезпечення та керовані операційні середовища.

З економічної точки зору, цей зв'язок має сенс. Потужна модель сама по собі не вирішує бізнес-проблему. Вона вимагає доступу до відповідних даних, інтеграції з існуючим програмним забезпеченням та чітких правил щодо дозволів, ведення журналу та відповідальності. Встановлений постачальник корпоративного програмного забезпечення може запропонувати значно кращий доступ до ринку в цьому відношенні, ніж ізольований постачальник моделі.

Тим не менш, було б ризиковано ототожнювати європейський суверенітет у сфері штучного інтелекту з успіхом однієї компанії. Постачальник, що користується перевагою на національному або європейському рівні, може бути стратегічно важливим, але він залишається компанією з власними економічними інтересами, технологічними обмеженнями та фінансовими ризиками.

Крім того, система штучного інтелекту складається з кількох шарів. Навіть європейська модель може бути навчена на неєвропейському обладнанні, залежати від певних чіпів-акселераторів або працювати через інфраструктуру, основні компоненти якої контролюються за межами Європи. Тому суверенітет не є бінарною властивістю.

Швидше, його слід вимірювати існуючими залежностями, які з них є економічно прийнятними, а для яких критичних функцій залишаються доступні альтернативи. Європейська модель розширює вибір. Однак вона не усуває автоматично всі інші залежності.

Отже, об'єктивно виправдана позиція така: Європа повинна розробляти та впроваджувати високопродуктивних постачальників, таких як «Містраль», як справді конкурентоспроможний варіант. Водночас потрібні численні постачальники, відкриті варіанти експлуатації та можливості технічного перемикання. Законний інтерес промислової політики не повинен призводити до нової стратегії єдиного постачальника.

Промисловий ШІ набуває популярності там, де він вирішує конкретні технологічні проблеми

Промислова база Німеччини пропонує вирішальну відправну точку для економічно значущого штучного інтелекту. Однак перевага полягає не лише у великій кількості обладнання. Вона полягає у взаємодії експертних знань, розуміння процесів, відносин з клієнтами, технічних даних та багаторічного досвіду роботи зі складними системами.

Співпраця між Airbus та Mistral ілюструє цю логіку. Визначені сфери застосування включають промислові процеси, технічну документацію, інженерію, проектування та допомогу за допомогою штучного інтелекту на етапах розробки, тестування та сертифікації. Це не єдине загальне застосування, а радше низка окремих завдань, кожне з яких має свої специфічні вимоги до якості та безпеки.

Особливо цікаві завдання, де фахівці витрачають багато часу на пошук, збір та перевірку інформації. Хоча швидша оцінка технічної документації не призводить автоматично до створення нового продукту, вона може пришвидшити роботу з розробки та звільнити обмежений експертний потенціал для виконання складніших завдань.

Те саме стосується і внутрішньологістики. Застосунок штучного інтелекту може структурувати звіти про несправності, консолідувати інформацію про технічне обслуговування або підтримувати аналіз повторюваних проблем на заводі. Тоді перевага залежить не стільки від вражаючих можливостей обробки мовлення, скільки від якості зв'язку з реальними даними заводу та процесу.

Різні технічні завдання необхідно виконувати окремо. Мовна модель може бути корисною для доступу до документації та знань. Для безпосереднього керування машиною або прийняття критично важливих для безпеки рішень необхідно дотримуватися різних вимог. Не кожен промисловий додаток штучного інтелекту є генеративною мовною системою.

Тому існуючі партнерства між промисловими компаніями, постачальниками програмного забезпечення та розробниками моделей можуть бути ціннішими, ніж додаткова абстрактна програма фінансування. Однак їхня ефективність має вимірюватися конкретними результатами. Відома корпоративна група сама по собі не є доказом працюючого рішення.

Крім того, успішна промислова екосистема повинна включати не лише великі корпорації. Спеціалізовані середні підприємства, інтегратори та менші компанії-розробники програмного забезпечення повинні мати доступ до інтерфейсів та ринків. В іншому випадку з'являться закриті платформи, переваги яких поширяться лише на економіку.

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

Галузеві напрямки діяльності: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість

Більше інформації тут:

• Експертний бізнес-центр

Тематичний центр, що пропонує аналітичні матеріали та досвід:

• Платформа знань, що охоплює світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
• Збірка аналітичних матеріалів, ідей та довідкової інформації з наших ключових напрямків діяльності
• Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
• Центр для компаній, які шукають інформацію про ринки, цифровізацію та галузеві інновації

Збільшення продуктивності досягається лише після вирахування всіх додаткових витрат

Багато обговорень ШІ зосереджені виключно на часі, зекономленому під час обробки. Цього недостатньо для економічної оцінки. Ключове питання полягає в тому, яка вигода залишається після врахування всіх додаткових витрат та ризиків.

Спрощений приклад ілюструє різницю. Компанія зі 100 співробітниками заощаджує десять хвилин на людину на день, використовуючи цю програму. З 220 робочими днями це дорівнює приблизно 3667 годинам на рік. Якщо врахувати загальні витрати у розмірі 50 євро на годину, то розрахункова потенційна цінність часу становить близько 183 000 євро на рік.

Однак, ця кількість часу не автоматично перетворюється на додатковий прибуток або відповідну економію на платіжних транзакціях. Якщо вивільнені хвилини розпорошені між багатьма завданнями, вони можуть бути використані продуктивно лише частково. Крім того, існують витрати на ліцензування, витрати на впровадження, підтримку та моніторинг.

Якщо припустити, що річні експлуатаційні витрати становлять 60 000 євро, і фактично реалізується лише половина розрахованого потенціалу часу, річна вигода до врахування початкових витрат на впровадження становитиме приблизно 31 500 євро. Цей приклад навмисно є гіпотетичним, щоб проілюструвати, наскільки суттєво може змінитися початково вражаючий валовий показник при детальнішому розгляді.

У завданнях, критично важливих для якості, помилки не лише витрачають час. Неточна технічна інформація може призвести до переробки, затримок або ризиків відповідальності. І навпаки, покращене виявлення помилок може створити значні переваги, які неможливо одразу виміряти кількісно за лічені хвилини.

Тому компаніям потрібна оцінка, яка поєднує час, якість, швидкість та ризик. До значущих показників належать, наприклад, час обробки процесу, кількість необхідних виправлень, використання дефіцитних кваліфікованих працівників або вартість кожної обробленої справи.

Політичні програми повинні підтримувати цю перспективу, а не винагороджувати максимально можливий теоретичний потенціал економії. Економічно важливим є не те, як швидко штучний інтелект генерує дизайн, а те, наскільки ефективним стає весь процес, що призводить до придатного для використання результату.

Європейська співпраця — це питання масштабу, а не дипломатичного змагання

Поєднання сильнішої орієнтації на Францію та співпраці з Канадою є надто спрощеним, якщо його розуміти як єдиний варіант. Уряд Німеччини посилається як на європейські можливості, так і на міжнародні партнерства як складові свого підходу. У цьому контексті, серед іншого, виділяються співпраця з Канадою та підтримка LawZero у розробці штучного інтелекту, орієнтованого на безпеку.

З економічної точки зору, кожне партнерство має оцінюватися відповідно до його конкретного внеску. Франція є природним партнером для Німеччини у розбудові більшого європейського ринку та у співпраці з європейськими постачальниками моделей. Канада може надати додатковий досвід у певних галузях досліджень та технологій.

Отже, важливе питання полягає не в тому, яка країна отримує більше політичної уваги. Йдеться про те, чи відкриває співпраця доступ до технологій, кваліфікованих працівників, клієнтів чи додаткових знань. Партнерство без операційних зв'язків залишається символічним. З іншого боку, менша, але продуктивна співпраця може принести відчутні переваги.

Водночас, міжнародна співпраця не повинна затьмарювати той факт, що Європа повинна вирішувати власні проблеми розміру. Різні технічні вимоги та окремі національні ринки можуть означати, що європейський постачальник повинен вносити значні корективи для кожної нової групи клієнтів.

Для компанії, що розвивається у сфері штучного інтелекту, справді зручний європейський ринок часто є важливішим, ніж ще одна рамка політичної співпраці. Спільні вимоги, передавані докази та сумісна інфраструктура можуть забезпечити масштабування без повного усунення національної специфіки.

Таким чином, розумна стратегія поєднує два рівні: вона об'єднує європейський попит і можливості, де розмір має вирішальне значення, залишаючись водночас відкритою для міжнародних партнерів, які пропонують конкретні технологічні доповнення. Відкритість і стратегічна незалежність не є взаємовиключними, за умови свідомої оцінки залежностей.

Експертиза в галузі чіпів вимагає спеціалізованої інфраструктури та чіткого розподілу праці

Бажання більшої незалежності в чіпах штучного інтелекту є зрозумілим. Однак воно стає неточним, як тільки розробка чіпів, дослідження напівпровідників, виробництво та експлуатація центрів обробки даних штучного інтелекту розглядаються як одне завдання.

Чіп має бути розроблений. Його проектування вимагає відповідних інструментів та технологічної основи. Виробництво, у свою чергу, вимагає спеціалізованого обладнання, матеріалів та процесів. До цього додаються технології зберігання даних, упаковки та інтеграції в повноцінні обчислювальні системи. Досягнення на одному рівні не компенсують автоматично відсутні можливості на інших.

Бельгійський дослідницький центр imec є ключовим європейським центром у цьому контексті. Пілотна лінія NanoIC пов'язана із запланованими спільними інвестиціями у розмірі 2,5 мільярда євро та, серед іншого, має на меті надати компаніям, стартапам, університетам та постачальникам проектних і системних рішень доступ до передових технологій та прототипування.

У лютому 2026 року imec відкрив додаткові 2000 квадратних метрів чистих приміщень у рамках цього розширення. Проєкт чітко організований на європейському рівні та включає партнерські майданчики, серед яких Fraunhofer у Німеччині. Німеччина також є однією з держав-учасниць, що фінансують. Тому уявлення про те, що національні дослідження та збільшення використання imec є принципово альтернативними підходами, не відображає належним чином цей взаємозв'язок.

Економічно доцільний підхід – це розподіл праці, за якого спеціалізована великомасштабна інфраструктура використовується концентровано, одночасно забезпечуючи широкий доступ для досліджень та бізнесу. Будівництво дорогих об'єктів у багатьох місцях одночасно може бути неефективним. І навпаки, передова інфраструктура малокорисна, якщо менші компанії не мають практичного доступу до неї.

Отже, правильні питання такі: яких навичок насправді бракує? Де вже існують сильні сторони, що мають міжнародне значення? Як молоді компанії отримують доступ до інструментів проектування, випробувальних центрів та виробничих партнерів? І які застосування виправдовують значні витрати на розробку в довгостроковій перспективі?

Перспективна стратегія розвитку напівпровідників потребує пріоритетів. Вона не обов'язково повинна представляти кожен етап ланцюжка створення вартості виключно на національному рівні, а радше забезпечувати критично важливі компетенції та створювати надійний доступ до додаткових навичок.

Дослідження є незамінними, але їх фінансування вимагає різних показників успіху

Критика тривалих дослідницьких проектів має рацію, коли зосереджується на неактуальності та нечіткому використанні державних коштів. Однак було б неправильно робити висновок, що наукова підготовка за своєю суттю менш цінна, ніж пряме корпоративне фінансування.

Дослідження та розвиток підприємництва виконують різні функції. Фундаментальні дослідження можуть генерувати знання, економічне застосування яких спочатку відкрите. З іншого боку, ринково-орієнтований проект розвитку повинен мати змогу набагато точніше пояснити, яка проблема вирішується та яким може бути подальше використання.

Оцінювання обох проектів за одним і тим самим показником було б помилкою. Якби кожен дослідницький проект оцінювався виключно за короткостроковим доходом, довгострокові можливості для знань були б втрачені. І навпаки, якби кожен прикладний проект оцінювався виключно на основі наукових публікацій, економічна доцільність залишалася б другорядною.

Якість людини чи проєкту не можна достовірно визначити, виходячи з типу університету, який вона відвідувала, чи одного курсу. Для промислового ШІ практичний досвід, систематичне тестування та добре розуміння сфери застосування можуть бути такими ж важливими, як і теоретичні знання вищого рівня.

Справжня проблема часто полягає в переходах. Результати досліджень необхідно технічно стабілізувати, перетворювати на продукти та пов'язувати з реальними вимогами клієнтів. Ця робота не є ні класичним фундаментальним дослідженням, ні рутинними продажами. Вона вимагає різних навичок, а часто й різного фінансування.

Тому збалансована політика повинна захищати наукову якість, водночас серйозно ставлячись до передачі знань. Спільні проекти з чіткими обов'язками, тимчасовий обмін персоналом між дослідниками та промисловістю, а також прозоре управління правами використання можуть бути важливішими, ніж інший рівень фінансування організації.

Інститут безпеки штучного інтелекту повинен вирішувати суспільні ризики, а не витісняти існуючі ринки

Уряд Німеччини доручив Німецькому інституту безпеки штучного інтелекту (AISI) аналітичну та операційну функцію. Він не задуманий як регуляторний орган, а радше як центр передового досвіду в галузі аналізу технологій, оцінки ризиків та стратегічного консалтингу. Це включає ситуаційну обізнаність та інформацію раннього попередження щодо суспільства, економіки та національної безпеки.

Таке розмежування обов'язків має вирішальне значення для економічної оцінки. Мандат громадської безпеки відрізняється від тестування конкретного продукту компанії. Системні ризики, нові вектори атак або розробки, пов'язані з безпекою, можуть вимагати аналітичних даних, які жоден приватний клієнт не профінансував би повністю.

Тут є виправдана причина для втручання уряду. Якщо багато зацікавлених сторін отримують користь від покращеної оцінки ризиків, але ніхто не хоче нести всі витрати, державна установа може заповнити прогалину в послугах.

Ситуація інша для стандартизованих послуг тестування, адаптованих до чітко визначених потреб клієнтів. У цих випадках послуги тестування та консалтингу приватного сектору можуть бути корисними. Державна установа не повинна дублювати цю діяльність без очевидної доданої цінності.

Отже, практична проблема полягає в точному розподілі праці. Державні органи могли б досліджувати загальні ризики, додатково розробляти методи тестування та робити результати доступними. Приватні постачальники могли б потім, спираючись на цю основу, пропонувати спеціальні аудити, підтримку впровадження та періодичні перевірки.

Також важливо уникати дублювання зусиль. Якщо компаніям доводиться неодноразово створювати майже ідентичну документацію для різних клієнтів та установ, виникають додаткові витрати без відповідного підвищення безпеки. Визнані та переносимі результати будуть більш економічно цінними, ніж зростаюча кількість окремих процесів тестування.

Таким чином, інститут безпеки не є ні автоматично необхідним, ні автоматично зайвим. Його корисність залежить від того, чи заповнює він чітко визначену прогалину, чи його результати практично застосовні та чи його завдання залишаються відмінними від існуючих ринкових пропозицій.

Потрібна більша обчислювальна потужність, але ще не бізнес-модель

Уряд Німеччини прагне щонайменше подвоїти загальну потужність центрів обробки даних у Німеччині до 2030 року та збільшити потужності для штучного інтелекту та високопродуктивних обчислень у чотири рази. Це вирішує ключове вузьке місце в інфраструктурі. Однак додаткові потужності спочатку являють собою пропозицію і ще не гарантують економічного успіху.

Для користувачів важливо, чи доступна обчислювальна потужність за розумними цінами, з відповідними інструментами та за необхідних умов експлуатації. Виробнику машин середнього розміру не обов'язково потрібен прямий доступ до великої навчальної системи. Йому може знадобитися надійне та доступне середовище для спеціалізованого застосування.

Також слід розрізняти навчання та постійну експлуатацію. Розробка великої моделі може вимагати величезних обчислювальних ресурсів. Натомість, вузько визначений бізнес-застосунок іноді можна запускати на меншій моделі. Яка архітектура є економічно доцільною, залежить від завдання, робочого навантаження та вимог до якості.

Таким чином, планування потужностей має бути пов'язане з реалістичним аналізом попиту. Фактори, які слід враховувати, включають електропостачання, підключення до мережі, охолодження, наявний кваліфікований персонал та темпи технологічних змін. Завод може бути технічно ефективним, але все ще працювати неефективно, якщо його використання залишається занадто низьким.

І навпаки, було б так само проблематично чекати з інвестуванням, поки кожне майбутнє застосування не буде визначено. Інфраструктуру часто потрібно будувати до того, як буде задоволено повний попит. Тому гнучкі концепції, різноманітні моделі використання та прозорий розподіл інвестиційного ризику є надзвичайно важливими.

Економічним орієнтиром не повинна бути виключно встановлена ​​потужність. Не менш важливими є фактичне використання, вартість одного значущого обчислювального завдання, доступність та доступ для малого бізнесу. Інфраструктура стає конкурентною перевагою лише тоді, коли вона дозволяє здійснювати продуктивну діяльність, яка в іншому випадку не відбувалася б або була б значно порушена.

Для гарної політики щодо штучного інтелекту потрібна менша кількість символічних чисел та кращі дані про вплив

Оголошені цілі створюють основу для політичного контролю. Однак вони несуть ризик того, що легко вимірювані дії будуть помилково сприйняті за фактичні результати.

Рівень використання спочатку вказує на поширеність технології. Він не пояснює, наскільки інтенсивно вона використовується або чи окупаються інвестиції. Кількість профінансованих компаній описує охоплення програми. Це ще не доводить, що ці компанії мали б гірші результати без фінансування.

Цей додатковий ефект є вирішальним. Якщо компанія фінансує вже заплановані інвестиції виключно за рахунок державних коштів, результатом може бути лише неочікуваний прибуток. Однак, якщо підтримка дозволяє економічно вигідне впровадження, яке в іншому випадку зазнало б невдачі через явне вузьке місце, це може створити справжню додану вартість.

Тому надійна оцінка повинна визначити очікувані зміни ще до початку програми. Для початкової програми це може бути подальше самофінансування. Для промислового застосування основна увага може бути зосереджена на швидкості обробки, покращенні якості або зниженні рівня помилок. Для інфраструктури ключовими факторами будуть доступність та використання.

Цільовий показник понад десять відсотків економічного обсягу, що базується на штучному інтелекті, також вимагає прозорого визначення. Якщо повністю врахувати кожен вид діяльності, що підтримується штучним інтелектом, результат відрізнятиметься від розгляду лише додатково створеної вартості. Без чіткого визначення показник буде політично вражаючим, але аналітично слабким.

Тому хороша система звітності повинна поєднувати кілька значущих ключових показників ефективності (KPI) з прозорими методологіями. Це також включає невдалі проекти та завершені ініціативи. Стратегія, за якої кожна програма продовжується незалежно від результату, не вчиться на власному досвіді.

Політична відповідальність демонструється через компетентність у впровадженні та чіткі обов'язки

Загальної критики поколінь недостатньо, щоб пояснити проблеми політики ШІ. Технологічну компетентність не можна достовірно визначити за віком. Молоді особи, які приймають рішення, можуть сперечатися поверхово, тоді як досвідчені лідери можуть ефективно керувати змінами.

Важливіше питання полягає в тому, які компетенції впливають на політичні рішення та хто відповідає за результати. Політика у сфері штучного інтелекту вимагає технічних знань, розуміння операційних процесів та здатності розставляти пріоритети в умовах невизначеності.

Економіку не слід розглядати як монолітне ціле. Постачальники моделей, хмарні компанії, інтегратори, промислові конгломерати та дрібні користувачі мають різні інтереси. Програма, яка є привабливою для одного постачальника, не обов'язково є корисною для економіки в цілому.

Тому тісна участь компаній є необхідною, але вона не замінює незалежної оцінки. В іншому випадку існує ризик політики, яка захищає існуючі бізнес-моделі замість того, щоб зміцнювати конкуренцію та продуктивність.

Уряд Німеччини передбачає, що його робоча група зі штучного інтелекту продовжить керувати впровадженням заходів, зустрічаючись принаймні раз на квартал на рівні державного секретаря. Чи призведе це до ефективного управління, залежить не від частоти зустрічей, а від повноважень щодо прийняття рішень, обов'язкових до виконання обов'язків та здатності фактично усувати перешкоди.

У цьому контексті відповідальність також означає встановлення пріоритетів, незважаючи на опір. Не кожну гарну ідею можна фінансувати одночасно. Не кожній існуючій установі потрібне нове завдання зі штучного інтелекту. І не кожна розпочата програма заслуговує на нескінченне продовження.

Життєздатна стратегія поєднує відкриття ринку, спеціалізацію та послідовний відбір

З економічної точки зору, політика Німеччини щодо штучного інтелекту повинна поєднувати три різні завдання.

По-перше, це має спростити широке використання. Це вимагає зрозумілих пропозицій, відповідного навчання, легкодоступних операційних моделей та підтримки з питань даних та інтеграції. Менші компанії, зокрема, виграють, коли перевірені рішення не потрібно щоразу розробляти з нуля.

Крім того, він повинен підтримувати компанії, які розробляють продукти та фундаментальні технології, що масштабуються на міжнародному рівні. Це завдання вимагає більших фінансових обсягів, довших часових горизонтів та більшої готовності брати на себе технологічні ризики. Його не слід плутати з поетапним фінансуванням цифровізації.

Зрештою, держава повинна забезпечити державну інфраструктуру, яку окремі компанії не можуть належним чином фінансувати. Це включає специфічні дослідницькі інфраструктури, комплексний аналіз безпеки та спільні технічні стандарти.

Ці завдання вимагають різних інструментів. Невеликій компанії зі специфічною проблемою автоматизації не потрібна національна стратегія моделювання. І навпаки, європейський розробник моделей не може стати конкурентоспроможним на міжнародному рівні, просто отримавши кілька консалтингових ваучерів. А інститут безпеки не слід оцінювати виключно за його короткостроковими доходами від програмного забезпечення.

Отже, чітка перспектива полягає в тому, що Німеччина повинна менше намагатися організовувати кожну діяльність під спільною назвою ШІ та чіткіше розмежовувати розвиток ринку, розвиток технологій та державні завдання. Існуючі високоефективні колаборації заслуговують на підтримку, за умови, що вони залишаються достатньо відкритими для інших компаній та дають вимірювані результати.

Держава повинна діяти надійно там, де вона сама створює попит, і проявляти стриманість там, де додаткові структури лише дублюють існуючу пропозицію. Європейська спеціалізація часто є більш розумною, ніж спроби повністю відтворити кожен потенціал на національному рівні.

Чи стане Німеччина сильною країною зі штучним інтелектом до 2030 року, зрештою, залежить не від повноти переліку заходів. Важливо те, чи компанії отримують тривалу віддачу від застосувань, чи співробітники працюють продуктивніше, а державні установи помітно покращують свої послуги. Стратегія є успішною, коли вона забезпечує ці результати та усуває зайві дії, а не коли вона просто додає все більше і більше.

Квазі-власне рішення: Як Xpert.Digital усуває операційні прогалини в B2B-маркетингу та продажах – Розумний контент-орієнтований бізнес - Зображення: Xpert.Digital

Xpert.Digital — це галузевий центр B2B, що базується на даних, який очолює Konrad Wolfenstein . Компанія виступає зовнішнім, квазі-внутрішнім рішенням для промислових партнерів, усуваючи операційні прогалини в маркетингу, контенті та продажах, не вимагаючи додаткових ресурсів з боку клієнта.

Більше інформації тут:

• Квазі-власне рішення: як Xpert.Digital усуває операційні прогалини в B2B-маркетингу та продажах – Розумний контент-орієнтований бізнес

☑️ Наша ділова мова – англійська або німецька

☑️ НОВИНКА: Листування вашою рідною мовою!

Konrad Wolfenstein

Я та моя команда раді бути вашим особистим консультантом.

Ви можете зв'язатися зі мною, заповнивши контактну форму тут [email protected]:, або просто зателефонувавши мені за номером +49 7348 4088 965. Моя адреса електронної пошти

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проєкту.

☑️ Підтримка МСП у стратегії, консалтингу, плануванні та впровадженні

☑️ Створення або переорієнтація цифрової стратегії та діджиталізації

☑️ Розширення та оптимізація процесів міжнародних продажів

☑️ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑️ Розвиток бізнесу Pioneer / Маркетинг / PR / Виставки