AI-paradoxon: 12 000 cég adatai alapján kiderült, miért nem működik a mesterséges intelligencia a valóságban

Szabó Dániel

2025. november 04. 17:05

Az AI-forradalom már messze túllépett a hype-on, de a vállalatok döntő többsége továbbra is csak kísérleti szinten használja, és alig néhányan jutnak el a valódi üzleti alkalmazásokig. Alexander Sukharevsky, a QuantumBlack vezetője szerint hiába áll készen a technológia, az áttörést ma már nem az algoritmusok, hanem a vezetői döntések, a működés újragondolása és a szervezeti kultúra határozzák meg. Úgy véli, a következő években azok lesznek sikeresek, akik az AI-t nem toldozgatásra, hanem teljes folyamat- és üzleti modellek újratervezésére használják.

Az AI-forradalom a hype-on túl is látványos előretörést mutat, ám a vállalatok többsége még mindig csak kísérletezik a technológiával, és igen kevesen jutnak el a valódi, üzleti szintű alkalmazásokig. Úgy fogalmazott: idén két céllal érkezett – megosztani a legfrissebb adatokat a vállalati AI-használatról, valamint közelebb hozni a „reinvention”, vagyis az újragondolt működés témáját – hangsúlyozta a McKinsey Media Dayen Alexander Sukharevsky, a QuantumBlack (McKinsey) vezetője.

Előadását azzal indította, hogy a közbeszédben az AI már a kriptót is kiszorította: saját példáját hozta fel, miszerint fodrásza is erről beszél, nem digitális valutákról. Ezt a jelenséget annak bizonyítékaként értelmezte, hogy a mesterséges intelligencia már a szélesebb társadalmi tudatban is gyökeret vert.

A QuantumBlack több éve 12 000 vállalat körében végez felmérést különböző iparágakban és régiókban, amit Sukharevsky úgy írt le, mint egy „barométert”, amely megmutatja, mi történik valójában az AI piacán a felszínes lelkesedésen túl.

A legfrissebb eredmények szerint a cégek közel 90 százaléka már használ valamilyen AI-megoldást legalább egy területen, és közel 80 százalék alkalmaz generatív AI-t is.

Ezzel a technológia – megfogalmazása szerint – a teoretikus szintről végleg átkerült a gyakorlati világba.

Mégis: amikor arra kérdeztek rá, hogy a kísérletek után hány vállalat vezetett be AI-t éles, mindennapi működésbe, meglepően visszafogott eredmények születtek.

A 12 000 cégből mindössze három iparágban érték el azt, hogy a felhasználási esetek több mint tíz százaléka valóban „production” státuszba kerüljön – ezek főként digitális, termékfejlesztési és szoftveralapú vállalatok.

Érdekesnek nevezte ugyanakkor, hogy a gyártásban már érzékelhető és gyorsuló előrelépés történik, még ha alacsony szintről indul is. Ezt két okkal magyarázta: az AI-integráció gazdaságilag egyre inkább megtérül, és hamarosan a fizikai világban is teret nyer – robotikán, mobil ügynökökön és „physical AI” megoldásokon keresztül.

Portfolio AI & Digital Transformation 2025

A cikk témájáról, a legfontosabb AI-trendekről, kihívásokról és lehetőségekről, valamint a szabályozói környezetről is részletesen szó lesz szakmai konferenciánkon.

Információ és jelentkezés

Úgy vélte, néhány év múlva ezek lesznek a konferenciabeszélgetések központi témái.

A vállalati AI-alkalmazás jelenlegi állapotát „AI-paradoxonnak” nevezte. Mint fogalmazott: hiába próbálkozik a cégek 88 százaléka, és hiába beszélünk akár 20-szoros hatékonyságnövelésről, a tényleges gazdasági hatás nem látszik.

Szerinte ennek az az oka, hogy a szervezetek elszigetelt feladatokra alkalmazzák az AI-t – például képgenerálásra, szövegírásra, meeting-összefoglalók készítésére –, de nem a teljes folyamatot gondolják újra. Az így felszabaduló idő szerinte leginkább a „kávégépnek vagy a háziállatnak jó”, de nem teremt valódi értéket. Úgy látta: a technológiát a régi, rosszul működő folyamatokra illesztik rá, ahelyett hogy a munkafolyamatokat a technológia logikájához igazítanák, ezért a várt ugrás elmarad.

A problémák gyökerét részben strukturális akadályokban látta. A siker feltételeként öt elemet emelt ki: világos jövőkép, megfelelő adatstratégia, rugalmas technikai architektúra, a humán kompetenciák fejlesztése, valamint jól működő irányítási és governance keret. Azt mondta: annak az esélye, hogy mindez egyszerre összeáll, nagyon alacsony, de a vezetőknek mégis egyszerre kell mindegyik területen előrelépniük.

A QuantumBlack felmérései alapján hat olyan közös mintát lát a sikeres vállalatoknál, amelyek megkülönböztetik őket a lemaradóktól. Az első a vezetői aktivitás. A legjobb szervezeteknél a cégvezető és az igazgatótanács is érdemi időt szán az AI megértésére, fejlesztésére és alkalmazására. Azt mondta:

az AI-transzformáció nem »kiszervezhető« a digitális részlegeknek – a top-managementnek kell vezetnie.

Második elemként a jövőképet emelte ki: a nyertesek nem apró 1-2 százalékos hatékonyságjavulást keresnek, hanem a költség- és bevételi görbék teljes újragondolását. Az iparági folyamatok újradefiniálására törekednek, és nem egyszerűen hatékonyságnövelő plug-inekben gondolkodnak.

Harmadik tényezőként azt emelte ki, hogy a sikeres vállalatok nem csak technológiai integrációt végeznek, hanem a teljes működést képzelik újra – az üzleti modelljeiket, ügyfélútjaikat és termékfejlesztési folyamataikat is. Példaként említette az e-kereskedelmet, amely szerinte néhány éven belül teljesen másképp működik majd:

a vásárlói és kereskedői AI-ügynökök egymással tárgyalnak, a klasszikus vásárlási folyamat pedig eltűnik.

A negyedik tanulság az volt, hogy a vezetők nem kizárólag a költségcsökkentést tekintik célnak, hanem az innovációs potenciált is. Új termékek, gyorsabb piacra lépés, új fogyasztói élmények – ezek adják a valódi értéknövekedést. Sukharevsky szerint az AI-forradalom következő hulláma az iparban és a fizikai környezetben zajlik majd, ahol robotikus ügynökök és specializált gépek hálózata végzi a termelést és a logisztikát.

Ötödik tanulságként azt nevezte meg, hogy a vezetők jelentős költségvetést allokálnak az AI-ra. Úgy fogalmazott: a sikeres vállalatok digitális büdzséjük több mint 20 százalékát költik AI-ra, és részletes üzleti megtérülési terveket készítenek. Nem „digitális díszleteket” építenek, hanem a technológiába való befektetést üzleti eredményekhez kötik.

A hatodik elem a kockázatkezelés. Azt mondta:

minél több kísérletet enged meg egy szervezet, annál több kockázattal kell szembenéznie, de a sikeres szereplők nem elutasítják, hanem kezelik ezeket.

Jogszabályi, etikai, társadalmi és működési kockázatokról beszélt, amelyek kezelésének lényegi eleme, hogy minden rendszerben megmarad az emberi kontroll. A vezetők a legfejlettebb biztosítékrendszereket építik ki, és csak felelős módon engedik élesbe az alkalmazásokat.

Sukharevsky szerint különös jelentősége van annak, hogy mind a hat tényezőből csupán egy – a költségvetés – köthető közvetlenül technológiához. A többi mind emberi, szervezeti és stratégiai kérdés. Azt mondta: a technológia készen áll, a kérdés már csak az, hogy a társadalom és az üzleti világ mennyire képes megújulni.

Ezután a „reinvention” kérdésére tért rá, vagyis arra, hogyan lehet egy teljes iparágat újragondolni AI-vel. Úgy fogalmazott: a valódi átalakulást nem az algoritmusok hozzák, hanem azok az emberek, akik megértik a technológia logikáját, és képesek a működést hozzá igazítani. Szerinte el kell jutni oda, hogy az AI-t nem különálló alkalmazásként használják, hanem beépítik a mindennapi munkafolyamatokba.

Zárszavában azt hangsúlyozta, hogy az AI nem csupán eszköz, hanem változást kiváltó gondolkodásmód. A kérdés – fogalmazott – már nem az, hogy a technológia készen áll-e, hanem hogy a szervezetek és vezetőik képesek-e újradefiniálni működésüket. Szerinte a következő években nem az fogja megkülönböztetni a nyerteseket a vesztesektől, ki használ jobb algoritmust, hanem az, ki tudja a technológiát egészében beépíteni az üzleti logikába, és ki meri újragondolni a teljes folyamatláncot ahelyett, hogy a régit toldozná-foldozná.