McKinsey által végzett elemzés szerint a mesterséges intelligencia (AI) Közép‑Európában 280–700 milliárd euró közötti gazdasági értéket szabadíthat fel — ez a régió teljes nettó árbevételének körülbelül 6–15 százalékával egyenértékű. A számok azt jelzik, hogy a technológia potenciálja hatalmas, ugyanakkor a gyors és célzott átállás nélkül a haszon jelentős része elvész.
Miért sürgető a helyzet?
Két fő probléma élesíti a sürgősséget. Először: az AI‑elfogadás széleskörű, de az üzleti hatás ritka. Világszerte a vállalatok 88 százaléka telepített AI‑megoldást legalább egy funkcióban, ugyanakkor 94 százalékuk nem ért el jelentős EBIT‑hatást (McKinsey: "The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation", november 2025). Másodszor: Közép‑Európa 16 százalékponttal elmarad Nyugat‑Európától a vállalati szintű AI‑adoptációban, és a régió nettó árbevételének mintegy 60 százaléka olyan iparágakhoz kötődik, ahol az AI skálázása különösen nehéz.
Hol keletkezik a legtöbb érték?
A McKinsey szerint az AI‑érték nagy része nem csupán a digitális csatornákra ráhúzott megoldásokból származik, hanem abból, ha az AI‑t a fizikai működésbe ágyazzák be: gyártás, mérnöki és építőipari munkák, fogyasztási cikkek és kiskereskedelem. Konkrétan az AI javíthatja a gyárkihasználást a termelés‑tervezés optimalizálásával, csökkentheti a hozamveszteséget az anyagminőség finomhangolásával, és növelheti az értékesítési konverziót gyorsabb, személyre szabott interakciókkal.
A McKinsey két csatornát emel ki: egyrészt az automatizálás, augmentáció és robotizálás révén megvalósuló költségcsökkentés, ami 6–9 százaléknyi értéknövekedést eredményezhet; másrészt az új vagy jobb termékek, gyorsabb innováció és személyre szabás, amelyek további 3–6 százalékot tehetnek hozzá. A legnagyobb potenciál az fejlett gyártásban, fogyasztási cikkeknél és kiskereskedelemben, de jelentős hozzájárulást adhatnak a technológiai szektor, pénzügyi szolgáltatások, építőipar, energia és logisztika is.
Az AI fejlődése felgyorsult
A képességek gyors növekedését a tanulmány számszerűsíti: 2019 és 2022 között a vezető nagy nyelvi modellek évente nagyjából két indexpontot javultak az Artificial Analysis Intelligence Indexen; 2024‑től kezdve a javulás évi több mint 20 pont lett, és a képességek most körülbelül évente megduplázódnak (a növekedés gyakorlatilag tízszeres az 2022 végén megjelent ChatGPT óta). Ez a gyorsulás rövidre szorítja a hagyományos stratégiai, tőkeallokációs és működési tervezési ciklusokat.
Mi történik a vállalatoknál? Korai mozgatók előnyei
Azok a cégek, amelyek korán lépnek, gyorsabban megtanulják, hol hibáznak a modellek, hogyan lehet saját adatszivárgásokat létrehozni modelltréninghez, és hogyan szervezzenek át döntési folyamatokat ember–gép együttműködésre. A halogatás kockázata az, hogy a lemaradók lassabban tanulnak, miközben a technológia önmagában gyorsan fejlődik — nemcsak technológiai, hanem képesség‑ és tehetség‑rés alakul ki.
A fehérgalléros területeken (pénzügy, jog, beszerzés, ügyfélszolgálat) speciális AI‑ügynökök veszik át a strukturált munka nagy részét, míg az emberek az összhang és az ítélkezés feladataira koncentrálnak. A szerzők párhuzamot vonnak a radiológiával: a számítógépes látás 2016‑tól képes volt diagnosztikára, és kisebb, AI‑t támogató csapatok jobb pontossággal és gyorsabban dolgoztak.
Az „ügynök‑vállalat” mint következő lépés
Az AI‑rendszerek nem csupán asszisztensként működnek tovább, hanem emberi felügyelet mellett, specializált ügynökként épülnek be munkafolyamatokba. A banki példában egymással együttdolgozó ügynökök‑squadok végzik a dokumentumfeldolgozást, hiteléértékelést, szerződéskészítést és ügyfélkommunikációt, emberi hitelmenedzserek csak az ítélkezést és kivételkezelést felügyelik.
Az esettanulmányok tapasztalata szerint a szoftverfejlesztésben ma a fejlesztők körülbelül 90 százaléka használ AI kódolási eszközöket, de csak 20–30 százalékuk változtatta meg valóban a munkamódszerét; ennek következménye, hogy az átfogó termelékenység javulása 15 százalék alatti volt.
A telepítés és a profit közötti szakadék bezárása
A vállalatok többsége fragmentált módon telepít AI‑t, ami nem támogatja az end‑to‑end gazdasági hatást. A McKinsey két lépést javasol: helyes terjedelmet választani és az szervezeti működést újrahuzalozni. A domain‑alapú megközelítés — például értékesítés, ügyfélműveletek, ellátásilánc, mérnökség vagy kárkezelés — jellemzően elég nagy pénzügyi hatáshoz, elég koherens az end‑to‑end átalakításhoz, és egy teljes AI‑integrációt hat hónapon belül be lehet fejezni.
A siker kulcsa, hogy az AI‑ügynököket közvetlenül a munkafolyamatba ágyazzák, ne csak ráhúzzák a meglévő folyamatokra. A McKinsey tapasztalatai alapján például a szoftverfejlesztésben önmagában 10–20 százalékos költségcsökkentés érhető el, ha az ügynököket integráltan alkalmazzák.
Milyen kompetenciákat kell fejleszteni?
A skálázás strukturális, nem pusztán technikai probléma. A sikeres átalakulás a Rewired‑keretrendszer hat eleme köré szerveződik: stratégia, tehetség, működési modell, technológia, adat és change management. A gyengeség bármelyik területen visszafogja a többit. A három lépcsős átállás: stratégiai fókusz kialakítása, belső képességek kiépítése és a változás menedzsmentje — beleértve KPI‑kat, feladat‑átadási mechanizmusokat és folyamatos tréninget.
Veszélyek és üzleti következmények
A piac nagyon eltérően árazza a vállalatokat aszerint, hogy beépítik‑e az AI‑t az üzleti modellbe. A cikk példákat idéz: a Duolingo piacértéke közel 80 százalékot vesztett, miután a befektetők azt a következtetést vonták le, hogy AI‑natív alternatívák gyorsan lemásolhatják a szolgáltatást (Companies Market Cap, frissítve április 2026). Ezzel szemben a Palantir, amely éveken át építette az operációt AI‑vezérelt döntéshozatal és adatintegráció köré, több mint tízszeres tőzsdei növekedést ért el, miközben bevétele 70 százalékkal nőtt éves alapon (Palantir, február 2., 2026).
Közép‑Európa számára a kockázat inkább lassú versenyképesség‑erózió lehet, nem hirtelen összeomlás: a hátrány csak akkor válik helyrehozhatatlanná, amikor a különbség túl nagy lesz.
Lehetőségek és javasolt lépések
A régiónak vannak előnyei: érett munkaerő‑bázis, bizonyított ipari alap, és fejlődő helyi AI‑szakértelem. A cikk három lépésre hívja fel a figyelmet a gyors skálázáshoz:
- Azonosítani a legnagyobb AI‑lehetőségeket vállalati szinten, néhány transzformatív tételre koncentrálva.
- Építkezni workflow‑ba ágyazott megoldásokkal, melyek mérhető eredményhez kötöttek és MVP‑alapú fejlesztéssel gyors visszajelzést adnak.
- Átalakítani az üzemi működést a skálázás érdekében: adatinfrastruktúra, technológiai architektúra, tehetségfejlesztés és változásmenedzsment együttes megerősítése.
Következtetés
A McKinsey szerint az AI‑ablak Közép‑Európában nyitva áll — a feltételek jobbakká váltak, mint korábban: az eszközök érettebbek, a szállítási modellek bizonyítottak, és a helyi tehetségmélység nő. Ugyanakkor az idő rövid: az érték feloldásához a vállalatoknak nem elég eszközöket bevezetniük, működésüket és döntési folyamataikat is újra kell tervezniük, különösen az iparágak fizikai működését érintő területeken.
Szerzők: Lieven Van der Veken (McKinsey, Lyon), Balázs Czímer (McKinsey, Budapest) és Matyáš Zetek (McKinsey, Prága). A szerzők köszönetet mondanak Dan Svoboda, Eszter Teszárik, Lászlo Horváth, Michal Horáček, Michal Miktus, Nadezhda Kitipova, Rana Hamadeh és Roman Vymazal hozzájárulásáért.
