A mesterséges intelligencia (MI) az előző években olyan paradigmaváltást hozott a tudomány, az üzlet és a technológia világába, amelyre az emberiség hosszú évek óta várt. Az MI nem csupán egy technológiai forradalom, hanem az innovatív és adatvezérelt vállalatvezetés iránti elköteleződés gyümölcse, amely olyan lehetőségeket nyit meg előttünk, amelyeket korábban elképzelni sem mertünk volna – derül ki a Deloitte friss tanulmányából. 

A Deloitte 2023-as kutatásából megismerhetjük az itthon tapasztalt trendeket, üzleti eseteket és sikertényezőket, illetve az MI projektek nehézségeit, kockázatait és megfelelőségi kérdéseit. 

A tanulmányban bemutatott aggregált adatok és statisztikák 129 szervezet anonim részvételével készültek el: 124 szervezet több mint 200 munkatársával készítettek mélyinterjút, további 5 vezetője pedig írásban válaszolt a feltett kérdésekre. 

1.ábra: A felmérésben részt vett szervezetek iparági megoszlása

Az MI felhasználása a szervezetekben 

Mint azt már többször is említettük, a mesterséges intelligencia bizonyos területeken jobban, máshol pedig rosszabbul teljesít az embernél. A hazai vállalatok is figyelembe vették ezeket a különbségeket, így eltérő mennyiségben használnak MI-t a különböző szektorokban. A Deloitte ábráján jól látható, hogy mely területeken kamatoztatják elsősorban a mesterséges intelligencia adta lehetőségeket.  

2. ábra: MI felhasználása a szervezetekben

Mint az leolvasható, az első helyen a marketing és az értékesítés áll. A tartalomgeneráláson kívül a cégek beszámoltak sikeres marketingkampányokról, amelyek főbb feladatait MI-rendszerrel automatizálták. Ez több esetben elektronikus levelek időzítését, a célcsoportok szegmentálását, valamint személyre szabott tartalmak kiküldését jelentette. Marketingautomatizálás során előfordult még promóciós kampányok hatékonyságának kiértékelése, vásárlói magatartások és piaci szegmensek elemzése, a közösségi média monitorozása, valamint kedvezmények és ajánlatok személyre szabása vásárlói szokások alapján. 

Második helyen a vezetőidöntés-támogatást és az automatizált riportokat jelölték meg a tanulmányban. Az alkalmazott gépi tanulási módszerek által értékelhető adatok – amelyek a vezetők számára jelentős betekintést nyújtanak – számos területen hasznosulnak. Ezek közé tartozik a kereslet- vagy kapacitás-előrejelzés, az erőforrás-tervezés, a munkaerő-gazdálkodás optimalizálása, valamint a belső tevékenységek és folyamatok hatékonyságának növelése. Ezen gépi tanulás alapú elemzések révén a vezetők értékes információhoz jutnak, ami segít jobban megérteni a vállalat működését, javítani a döntéseiket és eredményesebbé tenni a belső eljárásokat.  

A riportok automatikus előállítása is előtérbe helyeződik: több résztvevő osztotta meg a terveit tartalomgeneráláson alapuló jelentéskészítésről, ahol az intelligens eszközök ábrák és különböző táblázatok tartalmát összesítve képesek elemzéseket előállítani. 

Harmadik helyen szerepel a szervezetek saját termékeinek és szolgáltatásainak MI-képességekkel történő felruházása, e kategória összesített dobogós helyezése legfőképp a TMT (technológia, média, telekommunikáció)-cégeknek tudható be.  

A TMT-szektorban működő szerveztek 71 százaléka nyilatkozott arról, hogy a termékeik jelenleg is MI-funkciókkal rendelkeznek.  

A főbb ilyen képességek közé tartozik például nyelvi modellek integrálása közvetlen a termékbe (pl. szövegfordítás), ajánlórendszerek beépítése a meglévő szolgáltatásokba (webshopmegoldások), vagy ezek a cégek ügyfeleik számára egyedi szoftverfejlesztések vagy dobozos termékek keretében szállítanak MI-megoldásokat (az MI maga a termék). 

Az interjún a vezetőket arról is kérdezték, hogy milyen szinten jelenik meg az MI az éves költségvetésükben. Kiderült,  

a szervezetek több mint egynegyedének (26 százalékának) külön dedikált MI -költségkerete van,  

ám ez az adat természetesen többnyire a nagyvállalatokra vonatkozik.  

Alkalmazott technológiák 

A tanulmány készítői arról kérdezték a résztvevőket, hogy milyen MI-eljárásokat és -technológiákat alkalmaznak üzleti folyamataik hatékonyabbá tételére, illetve ezek milyen érettségi szinten (fázisban) fordulnak elő a szervezetükben. A következő ábra ismerteti az aggregált eredményeket. 

3. ábra: Technológiák a szervezeteknél különböző érettségi megbontásban

A válaszokból kiderült, hogy a megkérdezett vállalatok összességében leginkább anomáliadetektálásra használja jelenleg is a mesterséges intelligenciát. Ennek segítségével a szervezetek gépi tanulási modellek és különböző algoritmusok használatával képesek automatikusan azonosítani az adataikban a szabálytalanságokat, az eltéréseket vagy a kiugró értékeket, ami javítja a biztonságot, a hatékonyságot és a döntéshozatalt.  

A tartalomgenerálás a második helyen áll, ennek a segítségével szöveget, képeket, videót, hanganyagot, kódrészletet és egyéb tartalmat hozhatnak létre a felhasználók, amely alapvetően hozzájárul az innovációs kezdeményezésekhez, új munkamódszerek megszületéséhez és így iparágak átalakításához – derült ki a tanulmányból. 

Harminchét százalékkal a harmadik leggyakoribb MI-felhasználás a strukturált adatok feldolgozásához kapcsolódik. A különböző algoritmusok az embernél jóval gyorsabban képesek felismerni a mintázatokat az üzleti adathalmazokban. Segítségükkel a vállalatok előrejelzéseket készítenek, vagy bármilyen egyéb osztályozási, regressziós, illetve klaszterezési problémát oldanak meg. 

Növeli a versenyképességet 

A kutatásba bevont hazai szereplők összességében rendkívül optimistán nyilatkoztak a saját versenyképességükről, nagy magabiztossággal vetik bele magukat az MI-projektekbe – derül ki a tanulmányból. Ebben a témakörben az interjúalanyokat arról kérdezték, hogy mennyire lesz fontos az MI a versenyképesség szempontjából a saját szektorukban a következő 1 és 3 évben. A szervezetek nagyon határozottan úgy értékelték, hogy az MI mindenképp jelentős hatással lesz tevékenységükre. 

4. ábra: Mennyire lesz fontos az MI a szektorban a versenyképesség szempontjából a következő…

Akadályok és kihívások 

A válaszadók 51 százaléka arra a kérdésre, hogy mit tart a szervezeténél az MI-implementációval kapcsolatban a legnagyobb akadálynak, a biztonsági és adatvédelmi kihívásokat jelölte meg. Az MI-megoldások elvárt működéséhez nagy mennyiségű adatra van szükség, amelybe beletartozhatnak az üzleti titkok és a személyes adatok is. 

A személyes adatok kezelésével, felhasználásával kapcsolatban a GDPR számos követelményt határoz meg, ilyen a célhoz kötött adatkezelés, az adattakarékosság vagy a korlátozott tárolhatóság. Ezzel egy időben pedig az adatbiztonsági előírásokkal a kezelt adatok védelmét is biztosítani törekszik. Ennek azonban nem egyszerű megfelelni.  

A tanulmány szerint a megbízható MI egyik legfontosabb alappillére az adatvédelmi jogszabályok és előírások fokozott figyelembevétele. Az MI-t fejlesztő és alkalmazó szervezeteknek transzparensen kell kommunikálniuk, hogy milyen adatokat milyen célból gyűjtenek, és megfelelő szintű kontrollt szükséges biztosítaniuk az adatalanyok számára az adataik felett. Az elszámoltathatóságot alaposan megtervezett és kiforrott folyamatok végrehajtásával kell alátámasztani. 

Második helyet az integrálási komplexitás jelenti a már meglévő rendszerekkel. A szervezetek harmada, vagyis 33 százaléka az integrálási komplexitást jelölte meg kihívásként, ami főként a nagyvállalatokra volt jellemző, kiemelten a pénzintézeti szektorban. 

A szervezetek gyakran változatos technológiai ökoszisztémákat működtetnek, különféle szoftverekkel, adatforrásokkal és hardverekkel. Az MI integrálása pedig nem feltétlenül egyszerű feladat. Továbbá az MI-rendszerek pontosságát a legnagyobb mértékben az adatok minősége befolyásolja. Az adatok elérhetőségének, minőségének és hozzáférhetőségének a biztosítása komoly kihívást jelenthet.  

Fejlesztendő területek 

A tanulmány készítői arra kérték a résztvevőket, hogy az előző pontban ismertetett akadályokat és kihívásokat követően sorolják fel azt a három területet, amely mindenképp fejlesztésre szorul a siker maximalizálásához.  

A legkritikusabb fejlesztendő területek a munkaerő képzése, az adatmenedzsment képességek fejlesztése és az új tudás megszerzése köré körvonalazódnak 

 a résztvevők beszámolói alapján. 

Az első három fejlesztendő terület a munkaerőre vonatkozott. Tény, hogy világszerte hiány van a mesterséges intelligencia és adattudomány területén jártas munkaerőből – állítják a tanulmányban. A képzett MI-szakértők toborzása kihívást jelent, különösen azokon a versenypiacokon, ahol számos vállalat verseng ugyanazokért a tehetségekért. Ezekhez az igényekhez az oktatási rendszerünknek rövid időn belül igazodnia kell. Mindemelett az MI-szakértők iránt akkora a kereslet, hogy a kisebb vagy kevésbé techközpontú szervezetek nehezen tudnak versenyezni a technológiai óriások által felkínált vonzó ajánlatokkal. 

A mesterséges intelligencia jövőképe 

A tanulmány írói szerint az MI fejlődésének az üteme nem mutatja a lassulás jeleit. Emellett folyamatos áttörésekre számítanak az olyan területeken, mint a nyelvi feldolgozás, a gépi látás, a felhőtechnológiák vagy a Big Data, amelyek további utat törnek az új alkalmazások előtt a különböző iparágakban. 

Az MI jövőjét valószínűleg az emberek és az intelligens gépek közötti egyre jobban növekvő együttműködés fogja jellemezni. Ahogy az MI-rendszerek egyre jártasabbak az emberek „megértésében”, várható, hogy  

az MI gyökeresen beépül a mindennapi életünkbe, a munkába és a döntéshozatali folyamatokba.  

Ez az együttműködés remélhetőleg növeli majd az eredményességet és kreativitást. 

Az MI jelentős mértékben hozzájárulhat a társadalom legsürgetőbb kihívásainak kezeléséhez, beleértve az egészségügyet, a környezetvédelmet és az oktatást. Az MI társadalmi célú alkalmazása tovább fog növekedni, miközben a kutatók és szervezetek aktívan keresik a globális problémák megoldását. 

A teljesen tanulmányt itt tekintheti meg.