A GenAI Divide – azaz a szakadék a látványos hype és a valós üzleti eredmények között – ma szélesebb, mint valaha. Az MIT NANDA friss jelentése szerint a vállalati GenAI-projektek 95%-a megreked, és csak 5% jut el odáig, hogy kimutatható üzleti értéket teremtsen.
A gond nem a modellekkel van, hanem az integrációval.
A kudarcok fő oka nem a technológia minősége, hanem az, hogy a megoldásokat nem ágyazzák be elég mélyen a vállalati folyamatokba. Az általános célú eszközök jól működnek egyéni produktivitásra, de szervezeti környezetben gyakran elakadnak, mert nem épülnek be a konkrét workflow-kba, és nem alkalmazkodnak hozzájuk.
Amikor a hype és a valóság találkozik
Személyes sztori: egy ipari karbantartáshoz kapcsolódó AI-projektben több tízezer oldalnyi dokumentációhoz (scannelt PDF-ek, alkatrészkódokkal) kellett kereshető hozzáférést adni. A klasszikus OCR + regex megoldás elsőre 80–90%-os pontosságot hozott – ez elég lett volna ahhoz, hogy értéket teremtsünk. A partner azonban utazás közben a reptéren kipróbálta az OpenAI Visiont, és elkápráztatta, hogy a gép „érti, amit lát”. A csoda láttán a 80-90%-ot kevésnek ítélte, és ragaszkodott hozzá, hogy Visiont használjunk. Az eredmény: 0% – mert a természetes szövegen tanított nyelvi modellnek az alkatrészkódok nem jelentettek semmit.
A tanulság: az egyéni használatra szánt, általános AI-eszköz nem ugyanaz, mint egy adott céges folyamatra szabott rendszer.
Learning gap – azaz a tanulási rés
Amikor valamit vagy valakit hétköznapi értelemben intelligensnek tekintünk, természetesnek vesszük, hogy képes tanulni.
A mesterséges intelligencia kifejezés kétélű: jó marketingeszköz, mert kifejezi, hogy a hagyományos szoftverekhez képest önálló döntéseket hozó rendszert tudunk létrehozni – amire évtizedek óta vágynak az informatika felhasználói. Ugyanakkor elfedi a különbséget köztünk és a generatív modellek között: mi természetesen tanulunk a tapasztalatainkból, ők viszont statisztikai mintázatok alapján működnek, és minden interakcióval újrakezdik a „tanulást”.
A pilot projektek jelentős részében ezt a különbséget nem veszik figyelembe. A csapatok úgy vágnak bele, mintha a modell hétköznapi értelemben lenne intelligens, és amikor kiderül, hogy nem így van, mégsem állnak meg: belép a Concorde-effektus, és a projekt akkor is viszi tovább a pénzt és az energiát, amikor már sejthető, hogy nem fog üzleti értéket teremteni. Ezzel nemcsak más, életképes kezdeményezésektől vonja el a forrást, hanem hosszú távon rombolja a cég AI-ba vetett bizalmát, ami a valós lehetőségek kihagyását eredményezi.
Az alulértékelt backoffice
A vállalatok GenAI-költéseinek fele marketingre és értékesítésre megy: ugyanarra a termékre próbálnak új kampányokkal több figyelmet szerezni. Pedig a szervezet belső kapacitásainak felszabadításával valós, tartós üzleti érték teremthető.
A belső működés egyszerűsítésének fő területei:
- kiszervezett feladatok házon belüli automatizálása
- külső ügynökségi munkák kiváltása AI-val
- belső adminisztráció és ügyfélszolgálat AI-támogatása
Mi jellemzi a sikeres 5%-ot?
- Tiszta fókusz: egy jól körülhatárolt, nagy üzleti értékű problémára koncentrálnak.
- Partnerség: iparági szakértők megoldásait veszik igénybe; az MIT szerint a bevált partnerekkel bevezetett rendszerek közel kétharmadban sikeresek, míg a teljesen házon belüli fejlesztések jóval ritkábban hozzák az eredményt.
- Üzleti felelősség: nem egy központi AI-labor tolja a projektet, hanem a folyamatgazdák és a terület vezetői viszik végig.
- Tanuló rendszer: olyan eszközöket választanak, amelyek képesek beépülni a céges adatokba és folyamatokba, és idővel folyamatosan fejlődnek.
És a maradék 95%?
A szakirodalom és az MIT-jelentés szerint jól kirajzolódnak azok a tipikus minták, amelyek rendre a kudarchoz vezetnek. Ezek nem elszigetelt hibák, hanem világszerte visszatérő szervezeti jelenségek:
- Felülről erőltetett funkciók: amikor egy vezető egy külső forrásból látott megoldást gyorsan bevezettet. Rövid távon látványos lehet, de ha nem illeszkedik a belső folyamatokhoz, hosszú távon ritkán hoz értéket.
- Technológia-vezérelt pilotok: az IT önálló kísérletezése üzleti gazda nélkül. Tanulási szempontból hasznos, de pénzügyi eredményt ritkán hoz.
- Dobozos megoldások testreszabás nélkül: könnyen kipróbálhatók, de hamar kiderülnek a korlátaik, ha nem illesztik a szervezet működéséhez.
- Szétszórt kezdeményezések: túl sok use case indul egyszerre, így egyik sem kap elég fókuszt és adatot a sikerhez.
- Változásmenedzsment hiánya: ha nincs tréning és valódi felelősség, a dolgozók más eszközökhöz nyúlnak, ami széttartó gyakorlatokhoz vezet.
Shadow AI – az észrevétlen háttérhasználat
A pilotprojektek gyakori bukásának egyik kevésbé ismert következménye, hogy a dolgozók – látva, hogy a hivatalos megoldások nem működnek – gyakran áttérnek shadow AI használatra: saját ChatGPT- vagy Claude-fiókon keresztül oldanak meg feladatokat, amelyekhez jellemzően céges adatokat is felhasználnak. Ez a típusú megoldás ugyan javíthatja a produktivitást, de komolyan kockáztatja az adatbiztonságot, a megfelelőséget és a szervezeti kontrollt.
Hogy érdemes hozzáállni
- Először a háttérfolyamatokat automatizáld. Kezdd a nagy volumenű, ismétlődő adminisztrációs, jogi, pénzügyi vagy ügyfélszolgálati feladatokkal – itt a leggyorsabb a megtérülés.
- A pilot ne zsákutca legyen, hanem indulópont. A cél ne pusztán a „proof of concept” legyen, hanem egy olyan első bevezetés, ami azonnal beépül a folyamatba.
- Ne egyedül vágj bele. A bizonyított tapasztalattal rendelkező partnerek bevonásával jóval nagyobb az esély a sikerre, mint ha mindent nulláról próbálnánk felépíteni.
- Mérj! Rögzítsd a jelenlegi átfutási időket, költségeket és hibaarányokat, majd ezekhez állítsd a KPI-okat – így az eredmény valóban kimutatható lesz.
- Gondolj a változásmenedzsmentre. Képezz csapatot, add a felelősséget a folyamatgazdák kezébe, és készülj fel arra, hogy a szerepek átalakulnak.
Miben tud segiteni a Progos?
- AI készenléti auditunk során feltárjuk, hogy mi akadályozhatja az AI megoldások mélyebb beépülését a vállalati működésbe.
- Szemléletformáló, gyakorlati, a szervezetre szabott tréningeken segítjük a csapatot abban, hogy ne csak kipróbálják az AI-t, hanem üzleti célokra – például hatékonyság vagy innováció – is tudják alkalmazni.
- Tanácsadással támogatjuk az AI-stratégia kialakítását, a változásmenedzsmentet és az üzleti folyamatgazdák bevonását, hogy a bevezetés ne technológiai kísérlet maradjon, hanem valódi üzleti eredményt hozzon.
- Egyedi fejlesztéseink pedig gondoskodnak arról, hogy a megoldások ne kifulladó próbálkozások legyenek, hanem valóban beépüljenek a napi működésbe – legyen szó automatizálásról, adatfeldolgozásról vagy ügyfélfolyamatokról.
Ha szeretnél sikeres projekteket indítani, vedd fel velünk a kapcsolatot.
Progos AI 
Hozzászólás