A mesterséges intelligencia 2017-ben szinte csak egy izgalmas kísérlet volt, de mára a legtöbb cég életének szerves részét képezi. Kilenc év alatt a technológia kulcsfontosságú stratégiai eszközzé nőtte ki magát.
A mesterséges intelligencia (MI) integrációja a mindennapi életbe rendkívül gyors ütemben zajlott, ami jelentősen átalakította a technológiáról alkotott korábbi elképzeléseket. Kezdetben az MI-t sokan csupán olyan eszköznek tekintették, amely bemenet alapján képes egyszerű kimenetek – például ajánlások vagy döntési javaslatok – előállítására. Ezt tükrözték azok a rendszerek is, amelyek például egy ügyfél hangjának elemzésével automatikusan priorizálták a panaszkezelést.
A vállalatok többsége az MI korai szakaszában inkább marketingeszközként tekintett a technológiára. A valódi áttörés a generatív mesterséges intelligencia megjelenésével kezdődött, amely új szintre emelte az MI szerepét a vállalati és társadalmi működésben.
Bár a szélesebb nyilvánosság figyelmét csak a ChatGPT vagy a DALL·E megjelenése vonta magára, egyes cégek már 2017-ben is aktívan kísérleteztek MI-megoldásokkal. Ezen elemzés célja, hogy bemutassa a mesterséges intelligencia vállalati bevezetésének alakulását 2017 és 2025 között – különös tekintettel az éves trendekre és arra, miként alakult ki a jelenlegi, intenzív MI-használati hullám.
2017
Ebben az évben a mesterséges intelligencia még viszonylag szűk körben volt jelen a vállalati működésben: a McKinsey akkori felmérése szerint a válaszadók mindössze 20 százaléka jelezte, hogy legalább egy üzleti területen bevezette az MI-t.
A McKinsey 2022-es jelentése alapján jól látható, hogy a technológia bevezetésének az üteme később gyorsulni kezdett, és 2019-re az aránya 58 százalékra emelkedett. Igaz, 2022-re 50 százalékra csökkent, ami a növekedési lendület időszakos megtorpanását jelezte, ennek ellenére a 2022-es szint még így is a 2,5-szöröse volt a 2017-es értéknek.
Mindezzel párhuzamosan a mesterséges intelligenciával kapcsolatos tudományos és gazdasági aktivitás is felerősödött 2017-ben. Az MI-témájú tudományos publikációk száma kilencszerese volt az 1996-os szintnek, jelezve, hogy a kutatói érdeklődés és az innovációs dinamika folyamatosan nőtt.
Az amerikai MI-startupok száma szintén robbanásszerűen emelkedett: 2000-hez képest 2017-re a tizennégyszeresére nőtt, mintegy 600 aktív, MI-rendszereket fejlesztő vállalkozást tartottak nyilván. A kockázatitőke-befektetések volumene ebben az időszakban hatszorosára emelkedett, ami a befektetői bizalom növekedését és az MI-piac üzleti potenciáljának a felismerését tükrözte.
A munkaerőpiac is reagált az új technológiai igényekre: az Egyesült Államokban az MI-kompetenciákat megkövetelő állások száma 2013 és 2017 között a 4,5-szörösére nőtt, ami azt jelezte, hogy a vállalatok egyre inkább keresték az MI-képesített szakembereket.
A 2017-es év egyik jelentős tudományos eredménye volt az a mesterségesintelligencia-rendszer, amely 2032 betegségre vonatkozóan és 129 450 klinikai bőrképet feldolgozva a bőrgyógyász szakorvosokéval összevethető pontossággal diagnosztizálta a bőrrákot. Ez a fejlesztés jól érzékeltette az MI egészségügyi alkalmazásának potenciálját.
Nemzetközi összehasonlításban is figyelemre méltó folyamatok zajlottak. Az Egyesült Államokban publikált vállalati MI-tanulmányok aránya 6,6-szorosan haladta meg a kínai cégek által jegyzettek számát, ami az USA technológiai vezető szerepét tükrözte a korszakban.
2018
A McKinsey jelentése szerint 2018-ban az MI-bevezetés aránya 47 százalék volt, míg az előző évben csak 20. Ez több mint
kétszerese a 2017-es bevezetési aránynak, ami – másként fogalmazva – több mint 100 százalékos növekedés.
Az akadémiai körökben az MI volt a legnépszerűbb téma. A 2018-as Mesterséges Intelligencia Fejlődése (AAAI) konferenciát februárban rendezték New Orleansban, ahol megállapították, hogy a benyújtott cikkek 70 százaléka az Egyesült Államokhoz vagy Kínához kapcsolódott. Az elfogadott tanulmányok száma pedig kettejük között meglepően hasonló volt, 268, illetve 265. Emellett a 2018-as Nemzetközi Konferencia a Tanulási Reprezentációkról (ICLR) résztvevőinek száma 2012-hez képest a 20-szorosára nőtt.
A Stanford 2018-as AI Index jelentése szerint az Egyesült Államokban az MI-hez kapcsolódó állásokra jelentkezők 71 százaléka férfi volt. A gépi tanulásról szóló, nőket célző workshopok (nők a gépi tanulásban, Women in Machine Learning, WiML) és az AI4All kezdeményezés pedig más, alulreprezentált csoportok részvételét ösztönözte. A WiML-en több mint 750 nő vett részt, ami 600 százalékos növekedés volt 2014-hez képest.
Emellett a mesterségesintelligencia-startupok száma az Egyesült Államokban 2015 és 2018 között 113 százalékkal emelkedett, míg az MI-ről szóló cikkek 2016 és 2018 között az 1,5-szörösükre nőttek.
Ezen statisztikák alapján az MI alkalmazása 2018-ban emelkedő tendenciát mutatott. Az Amazon és az Alphabet például 16,1, illetve 13,9 milliárd dollárt fektetett az MI-vel kapcsolatos kutatásba és fejlesztésbe.
2019
Figyelembe véve az MI folyamatos fejlesztését és kutatását, 2019-ben nőtt a technológia bevezetésének az aránya. Az ehhez kapcsolódó álláshirdetések aránya az Egyesült Államokban a 2010-es 0,26 százalékról 2019 októberére 1,32-re emelkedett. A gépi tanulás vezette a rangsort, amely az összes álláshirdetés 0,51 százalékát tette ki.
A Standford 2019-es AI Index jelenése szerint a nagyvállalatok 58 százaléka legalább egy területen alkalmazta az MI-t. Ugyanakkor mindössze 19 százalékuk foglalkozott azzal a kockázattal, hogy az algoritmusok döntései nem átláthatók vagy nehezen érthetők, és csupán 13 százalékuk tett lépéseket a technológia elfogultságának csökkentésére és méltányos működésének előmozdítására.
Ugyanebben az évben az MI-be történő magánbefektetések összértéke világszerte meghaladta a 70 milliárd dollárt. A startupok több mint 37 milliárdot gyűjtöttek, a fúziók és felvásárlások értéke pedig 34 milliárd dollárra rúgott.
2018 közepétől 2019 közepéig több mint 3600 hír foglalkozott globálisan a mesterséges intelligenciával kapcsolatos témákkal. Ezekneka témája elsősorban a méltányosság, az értelmezhetőség és a magyarázhatóság volt.
2020
A Covid–19-világjárvány hatása egyértelműen érezhető volt a mesterséges intelligencia bevezetésében is. A vállalatok kénytelenek voltak új prioritásokat felállítani, miközben a költségvetéseiket is szigorították – ennek eredményeként az MI-alkalmazásának az aránya 50 százalékra esett vissza. Ugyanakkor nem minden területen történt megtorpanás.
A gyógyszerfejlesztés és a rákkutatás például kiemelkedően magas támogatást kapott: ezekben a szektorokban a mesterséges intelligenciába irányuló befektetések elérték a 13,8 milliárd dollárt, ami több mint négyszerese a 2019-es értéknek. Ez tette a szegmenst a világ legnagyobb MI-finanszírozási célterületévé.
A technológiai fejlődés más ágazatokban is látványos volt: az arcfelismerő rendszerek, a videóelemző szoftverek és a hangazonosító megoldások egyre pontosabbá, olcsóbbá és szélesebb körben elérhetővé váltak. Ez világszerte új szintre emelte a megfigyelési képességeket, ami azonban nemcsak technológiai, hanem etikai kérdéseket is felvetett.
Noha számos szakmai szervezet és kutatócsoport dolgozott ki különféle etikai irányelveket és keretrendszereket a mesterséges intelligencia fejlesztéséhez, továbbra sem volt egységes, általánosan elfogadott módszer annak mérésére vagy értékelésére, hogy egy adott rendszer mennyiben felel meg ezeknek az alapelveknek.
A digitális asszisztensek is ugrásszerű növekedést mutattak: világszerte körülbelül 4,2 milliárd digitális hangsegédet használtak ebben az évben.
Eközben az Egyesült Államokban enyhe visszaesés volt megfigyelhető az MI területén kínált állások számában.
Bár az MI általános elterjedése viszonylag lassabb volt, egyes szektorokban, például az egészségügyben jelentős beruházások voltak a mesterséges intelligenciával kapcsolatos kutatás-fejlesztés területén.
2021
Bár a világjárvány jelentős hatást gyakorolt a gazdaság számos területére, egyes vállalatok szerint a Covid–19 ellenére sem emelkedtek a mesterséges intelligenciával kapcsolatos beruházásaik. A személyes jelenlétű eseményeket ugyan háttérbe szorította a pandémia, de a szektor életében az online tér gyorsan átvette ezek szerepét.
Ebben az évben számos figyelemre méltó fejlemény történt az MI világában. A tudományos aktivitás például látványosan növekedett: a mesterséges intelligenciával foglalkozó cikkek száma 2019 és 2021 eleje között 34,5 százalékkal emelkedett. A legjelentősebb MI-konferenciákat – alkalmazkodva a járványhelyzethez – online formában rendezték meg, ami sok esetben megduplázta a résztvevők számát, szélesebb körű hozzáférést és nagyobb nemzetközi jelenlétet eredményezve.
Technológiai szempontból is fontos előrelépések történtek: a generatív mesterséges intelligencia területén új áttörések születtek. A rendszerek egyre meggyőzőbb módon voltak képesek valósághű szövegek, hangok és képek létrehozására, ezzel új lehetőségeket teremtve a kreatív iparágakban és az automatizált tartalomgyártásban.
Üzleti szinten is megmutatkozott az MI hatása: a McKinsey 2022-es jelentéséből kiderül, hogy az általuk megkérdezett vállalatok 25 százaléka szerint a mesterséges intelligencia 2021-ben legalább a kamat- és adózás előtti eredményük (EBIT) 5 százalékát tette ki – jelezve, hogy
a technológia nem csupán ígéret, hanem tényleges gazdasági értéket is teremt.
A mesterséges intelligencia még közelebb került az emberi szintű teljesítményhez a nyelvi feldolgozás területén. Az olyan alapvető nyelvi benchmarkokon, mint a SuperGLUE, az MI-rendszerek már 1–5 százalékkal felül is múlták az embereket. Még a bonyolultabb, emberi következtetést igénylő feladatoknál is – például az abduktív természetes nyelvi következtetésnél (aNLI) – jelentősen szűkült a teljesítménykülönbség: míg 2019-ben kilenc pont volt az eltérés, ez 2021-re egyre csökkent.
A robotikában is érezhető volt az előrelépés, különösen a költségek csökkenésében.
A robotkarok átlagos ára öt év alatt közel a felére esett: míg 2017-ben átlagosan 42 ezer dollárba kerültek, ez 2021-re 22 600-ra csökkent.
Ez a trend jelentősen hozzájárult ahhoz, hogy a robotikai kutatás és fejlesztés szélesebb kör számára is elérhetővé váljon.
A beruházási kedv is látványosan nőtt: 2021-ben az MI-be irányuló magánbefektetések összértéke elérte a 93,5 milliárd dollárt, ami több mint kétszerese a 2020-as adatnak. Ez jól tükrözi a generatív mesterséges intelligencia iránti fokozódó érdeklődést, különösen a nagyvállalatok részéről, amelyek egyre nagyobb összegeket fordítanak ezen technológiák fejlesztésére és integrációjára.
Érdekesség ugyanakkor, hogy a magánbefektetések növekedése ellenére az újonnan alapított és finanszírozott MI-startupok száma csökkent: míg 2019-ben 1051 ilyen vállalkozást jegyeztek fel, 2020-ra ez a szám 762-re, majd 2021-re 746-ra esett. Ez arra utalhat, hogy a befektetések inkább a már létező, nagyobb szereplők felé koncentrálódtak, míg a korai fázisú innováció némileg háttérbe szorult.
2022
Ez az év fordulópontot jelentett a mesterséges intelligencia vállalati alkalmazásában: a korábbi fellendülés után a bevezetésének az aránya ismét 50 százalékra csökkent, ami arra utalhat, hogy az iparág elérte a maximális növekedését. Ez a jelenség azonban nem egyedi, hiszen más technológiák korai elterjedési szakaszaiban is megfigyelhető hasonló megtorpanás.
A McKinsey Global Institute partnere, Michael Chui szerint sok szervezet ekkor szembesült először azzal, hogy a sikeres MI-bevezetés nem pusztán technológiai kérdés, hanem mélyreható szervezeti átalakítást is igényel. Azok a cégek, amelyek gyors eredményeket reméltek, gyakran csalódtak, míg a hosszabb távra tervezők fokozatosan, stabilan építették be az MI-képességeket működésükbe.
Az esztendő során számos tényező formálta az MI-bevezetés alakulását. A vállalatok átlagosan 3,8 különböző MI-megoldást alkalmaztak – ez duplája a 2018-as értéknek, ugyanakkor a leggyakoribb felhasználási terület változatlan maradt: továbbra is elsősorban a szolgáltatások hatékonyságának növelésére használták.
A költések tekintetében is figyelemre méltó volt az elmozdulás.
Míg öt évvel korábban a vállalatok 40 százaléka a digitális költségvetésének több mint az 5 százalékát fordította mesterséges intelligenciára, 2022-re ez elérte vagy meghaladta az 50 százalékot.
A globális kutatási térképen az Egyesült Államok továbbra is meghatározó szereplő maradt: a világ legnagyobb nyelvi és multimodális modelljeinek az 54 százaléka amerikai intézményekhez kötődött. Az iparági dominancia is szembetűnő volt – az év során 32 jelentős modellt ipari szereplők, míg csupán hármat akadémiai intézmények fejlesztettek.
A generatív mesterséges intelligencia a nyilvánosság számára is látványos áttörést ért el: olyan eszközök jelentek meg, mint a DALL·E 2, a Stable Diffusion, a ChatGPT és a Make-A-Video, amelyek széles körben demonstrálták az MI kreatív potenciálját.
A geopolitikai viszonyok ellenére az USA és Kína közötti tudományos együttműködés továbbra is élénk volt – a közös MI-kutatások száma az előző évtized során megháromszorozódott.
Az MI-szabályozás is gyors ütemben fejlődött: míg 2016-ban mindössze egy ország fogadott el ezzel kapcsolatos törvényt, 2022-re ez a szám 37-re nőtt. A magánberuházások globális szinten ugyan 26,7 százalékkal csökkentek – 93,5 milliárdról 91,9 milliárd dollárra –, az Egyesült Államok így is 47,4 milliárd dollárt vonzott, több mint három és félszer annyit, mint Kína.
A befektetések csökkenése és az alkalmazások stagnálása ellenére 2022 a mesterséges intelligencia terén elhozta a technológia érett korszakát. A modellek, a törvények, a szabályozások és a gyakorlati képességek száma tovább nőtt – mindez pedig előkészítette az utat a technológia következő nagy korszakához.
2023
Újabb lendületet vett a mesterséges intelligencia vállalati bevezetése: a szervezetek 55 százaléka használt valamilyen formában MI-t, míg a megkérdezettek harmada megerősítette, hogy a cége generatív mesterséges intelligenciát is alkalmaz. Ez világosan jelezte, hogy a generatív technológiák nem csupán kísérleti fázisban vannak, hanem elkezdték átalakítani az üzleti működés különböző aspektusait.
Az MI-szervezetek 149 új alapmodellt jelentettek meg, ami több mint duplája az előző évinek. Különösen figyelemreméltó, hogy ezek 66 százaléka nyílt forráskódú volt, szemben a 2022-es 44,4 százalékkal. Ez a nyitottság nemcsak a kutatást gyorsította fel, hanem a szélesebb hozzáférést és alkalmazhatóságot is elősegítette.
Az Egyesült Államok továbbra is élen járt az MI-fejlesztésben: 2023-ban 61 vezető modellt hoztak létre amerikai intézmények, ami meghaladja az Európai Unió (21) és Kína (15) együttes teljesítményét.
Kína viszont a szabadalmak terén állt az élre a világ MI-licenceinek 61,1 százalékát adva, miközben az Egyesült Államok részesedése 20,9 százalékra csökkent – ami jóval kevesebb, mint a 2010-es 54,1 százaléka.
A generatív mesterséges intelligenciába irányuló beruházások robbanásszerűen, a 2022-es szint nyolcszorosára, 25,2 milliárd dollárra emelkedtek. A megkérdezett vállalatok 67 százaléka jelezte, hogy a következő három évben növelni kívánja az MI-re fordított kiadásait – ez hosszú távú elköteleződést jelez az intelligens technológiák iránt.
Az Egyesült Államok tovább erősítette vezető szerepét a technológia befektetéseinek terén: az MI-beruházásai elérték a 67,2 milliárd dollárt, ami közel kilencszerese volt Kína hasonló célú kiadásainak. Ezzel párhuzamosan Kína és az Európai Unió mesterséges intelligenciába irányuló befektetései visszaestek.
2024
A mesterséges intelligencia vállalati alkalmazása újabb csúcsot ért el. A 2022-es 50 százalékos elterjedtséghez képest világszerte 72 és 78 százalék közé emelkedett a használata. A Stanford Egyetem 2025-ös AI Index jelentése szerint a szervezetek 78 százaléka vett igénybe valamilyen mesterségesintelligencia-megoldást 2024-ben. Bár egyes szakértők szerint az elterjedtségi arány ennél is magasabb lehetett, abban egyetértés volt, hogy a tendencia emelkedő. A McKinsey felmérései is hasonló következtetésre jutottak.
Az iparági dominancia tovább erősödött: az összes népszerű MI-modell közel 90 százalékát ipari szereplők fejlesztették, míg ez 2023-ban még csak 60 százalék volt. Ugyanakkor az akadémiai közösség továbbra is vezető szerepet töltött be a legnagyobb hatású, legtöbbet hivatkozott tanulmányok közzétételében.
Az Egyesült Államok 40 vezető mesterségesintelligencia-modellt hozott létre, ezzel jelentősen megelőzve Kínát (15) és az Európai Uniót (3).
A technológiai fejlődés látványos volt a multimodális eszközök terén is. Az olyan új fejlesztések, mint az OpenAI SORA vagy a DeepMind Veo 2, jelentős előrelépést hoztak a szövegből videó generálásában, látványosan javítva a tartalmak minőségét.
Mindeközben az MI-vel kapcsolatos incidensek, vagyis bűncselekmények száma aggasztó mértékben nőtt. Tavaly világszerte 233 esetet regisztráltak, ami 56 százalékos növekedés az előző évhez képest. Ez is rámutat arra, hogy a technológia terjedése mellett a szabályozási és biztonsági kérdések is egyre sürgetőbbé válnak.
A generatív MI-eszközök hétköznapi használata is elterjedt: a szakemberek 75 százaléka már napi szinten alkalmazta azokat. A szoftverbeszerzéseknél a válaszadók 80 százaléka kezelte prioritásként az MI-funkciók meglétét, míg a vállalatok 40 százaléka az automatikus feladatok során – például az adatbevitel egyszerűsítésére – támaszkodott MI-megoldásokra.
A beruházások eredményességét is pozitívan értékelték:
az MI-megoldást vásárló szervezetek 83 százaléka szerint a technológia mérhető megtérülést hozott.
A cégek háromnegyede kettő–öt mesterségesintelligencia-funkciót integrált, míg 17 százalékuk már hat-nyolccal is dolgozott – ez óvatos, de határozott előrehaladás. Érdekesség, hogy a gyors MI-bevezetést a szervezetek mindössze 2 százaléka jelezte az IT-területen, míg a marketing számított a leggyorsabb alkalmazási szegmensnek a válaszadók 53 százaléka szerint.
Bár az MI-programokkal kísérletező szervezetek száma nőtt, csupán 26 százalékuk tudta ezeket üzletileg értékelhető megoldássá alakítani. A vállalatok mindössze 4 százaléka tekinthető technológiai szempontból érett mesterségesintelligencia-használónak. Az MI által teremtett értékek 62 százaléka olyan területekről származott, mint a működés, az értékesítés és a kutatás-fejlesztés.
Változtak a társadalmi attitűdök is: míg 2022-ben az emberek 52 százaléka tekintett bizakodva az MI-re, ez 2024-re 55-re nőtt. A megkérdezettek 60 százaléka úgy gondolta, hogy az MI hatással lesz a munkájára, de csak 36 százalékuk félt attól, hogy a technológia miatt elveszíti az állását.
2025
Idén már a mesterséges intelligencia nem csupán jelen van a vállalati stratégiákban – mára gyakorlatilag minden szervezet valamilyen formában befektetett a technológiába. A McKinsey legfrissebb felmérése szerint ugyanakkor mindössze a cégek 1 százaléka gondolja úgy, hogy elérte az érettség szintjét az MI-használat terén. A jelentésből kiderült:
a probléma nem az alkalmazottak ellenállásában, inkább a vezetői döntéshozatal lassúságában rejlik: sok felső vezető még mindig nem hajlandó kellő tempóban reagálni az új technológiai lehetőségekre.
Ennek ellenére a várakozások optimisták: a válaszadó cégek 92 százaléka tervezi növelni az MI-beruházásait a következő három évben – ez is jelzi, hogy az üzleti szféra hosszú távon komoly lehetőségeket lát a mesterséges intelligencia alkalmazásában.
A generatív MI különösen fókuszban van: a cégvezetők 69 százaléka több mint egy éve kezdett el befektetni ilyen technológiákba, ugyanakkor csupán 47 százalékuk számolt be valódi előrelépésről a generatív eszközök fejlesztésében, ami arra utal, hogy a technológia adaptációja sok esetben lassabb.
Az alkalmazottak oldaláról nézve a képlet árnyaltabb. A munkavállalók 70 százaléka szerint a generatív mesterséges intelligencia a munkájuk legalább 30 százalékát megváltoztatja a közeljövőben. Érdekes módon
a vezetők gyakran alulbecsülik az MI-eszközök tényleges használatát: a munkavállalók ugyanis háromszor annyi generatív mesterséges intelligenciát használnak, mint amennyit a vezetők feltételeznek róluk.
A legnagyobb akadályt azonban nem a technológia, hanem a készségfejlesztés hiánya jelenti: a dolgozók 48 százaléka szerint a képzés a legfontosabb a generatív MI sikeres bevezetésében. A McKinsey adatai alapján a vezetők 2,4-szer nagyobb valószínűséggel vélik úgy, hogy a munkavállalók felkészültsége gátolja az MI implementációját – ez azt mutatja, hogy a szervezeti kultúra és a tanulási folyamatok kulcsszerepet kapnak a következő időszakban.
Mindezek a számok és tendenciák világosan jelzik: a mesterséges intelligencia már nem egy stagnáló, kísérleti technológia, hanem egyértelműen dinamikusan fejlődő rendszer, amely egyszerre hajtja az innovációt, az implementációt és a működési változást.
A jövőbeni kilátásokat a MIT Technology Review egyik előrejelzése is megerősíti: míg 2023 a generatív képek korszakát hozta el, 2025 a generatív „virtuális játszóterek” időszakának ígérkezik.
Kapcsolódó:
