A VOSZFESZT 2025-ön Dobó András, a Deutsche Telekom IT Solutions szakembere osztotta meg tapasztalatait.
A hype és a valóság
A nagyvállalatok már túl vannak az első csalódásokon, miközben a technológiai óriások még mindig a túlfűtöttségi ciklus csúcsán járnak. A Gartner felmérése szerint a vezetők 74 százaléka tartja az AI-t a következő három év legfontosabb technológiájának, ugyanakkor 42 százalékuk csalódott az eredményekben a bevezetés után.
Ez fontos üzenet a kkv-knak: nem kell elkövetniük ugyanazokat a hibákat, hanem építhetnek a nagyok által már levont tanulságokra – írja a VOSZPort blogbejegyzésében.
Miért csalódnak sokan az AI-ban?
A kezdeti lelkesedés gyakran túlzott elvárásokhoz vezet. A generatív AI lenyűgöző prezentációkat produkált, de a háttérrendszerek hiányoztak. Ez különösen igaz volt az első nagyvállalati bevezetéseknél.
Tanulság kkv-knak: az AI önmagában kevés – előbb az alapokat kell rendbe tenni: adatminőség, folyamatok, infrastruktúra.
Piaci trendek és jövőkép
A számok egyértelműen mutatják, hogy az AI térnyerése megállíthatatlan:
- Az AI-piac mérete 2036-ra 826 milliárd dollárra növekszik
- A cégek 65 százaléka már rendszeresen használ generatív AI-t, és ez az arány 10 hónap alatt megduplázódott
- A munkavállalók több mint 60 százaléka kapott már prompting-képzést
Ez azt jelenti, hogy a kkv-knak is érdemes időben elkezdeni a kísérletezést, mielőtt végérvényesen lemaradnának.
A jéghegy rejtett része – amit minden AI-projekt során meg kell oldani
A látványos AI-megoldásokkal ellentétben a projektek valódi kihívása máshol rejlik. Csak 10 százalék maga az AI technológia, míg 90 százalék az adat, az infrastruktúra és a biztonság kérdése.
Kulcsfontosságú előfeltételek:
- adattisztítás és adatminőség
- integrálhatóság a meglévő rendszerekkel
- hálózati biztonság és adatszuverenitás
Tanulság kkv-knak: kis projektek esetén is fontos a jó minőségű adat – inkább kisebb, de tiszta adathalmazt használjunk, mint nagy, rendezetlen adattömeget.
Sikertörténetek a nagyoktól – és a tanulságok
Az Imed One app (Németország) az egészségügyi adminisztrációt negyedére csökkentette – nem az alkalmazással kezdték, hanem a háttéradatok rendbetételével.
A TKR rendszer a telekommunikációban napi 4 TB adatot dolgoz fel, 75 százalékkal csökkentve a technikusi időráfordítást – az AI akkor gyorsítja jelentősen a munkát, ha jól kapcsolódik az adatokhoz.
Az ATI rendszer a belső dokumentumok kezelésében segít – a produktivitás alapja a belső tudás könnyű elérése.
Tanulság kkv-knak: kis léptékben is alkalmazható – például ügyféladatbázis tisztítása, belső dokumentumkezelés AI-val, energiatakarékossági előrejelzések.
A generatív AI-n túl
A képfelismerés az autóiparban 20 százalékkal csökkentette a gyártási hibákat. A humanoid robotok alkalmazása még a túlfűtöttségi ciklus elején jár, de a BMW-nél már látható a hatásuk.
Tanulság kkv-knak: ne csak chatbotokban gondolkodjunk, hanem specifikus feladatokra is alkalmazzunk AI-t (minőségellenőrzés, logisztika, ügyfélszolgálat).
Továbbá ne feledjük:
- Az AI nem csodaszer, hanem eszköz – csak akkor hasznos, ha van mögötte minőségi adat és jó folyamat
- Kis lépések, tiszta cél, mérhető eredmény – így érdemes kezdeni
- A nagyok csalódásai a kicsiknek lehetőség: tanulni más hibájából, nem megismételni
Kezdjük tehát kicsiben: rendezzünk az adatainkat, próbáljunk ki egy egyszerű AI-eszközt, és építsük azt be a működésedbe. A VOSZPort jó lehetőséget nyújt az első lépéshez, hiszen az ingyenes, integrált rendszer kifejezetten a hazai kkv-k adminisztrációjának egyszerűsítése érdekében jött létre. Regisztráljon és próbálja ki még ma!
