A Microsoft „Global AI Adoption in 2025 – A Widening Digital Divide” című jelentése szerint Magyarország 2025 második felére a munkaképes korú lakosság körében az AI-t használók aránya 27,9 százalékról 29,8 százalékra nőtt az év első és második féléve között, amivel az ország a világ húsz legfejlettebb AI-használó gazdasága közé került. A magas felhasználói arány némileg megkönnyíti az AI-alapú rendszerek bevezetését a cégeknél, mert az alkalmazottak jelentős része már ismeri és használja a technológiát.
Ugyanakkor Varga Botond, a SERCO Informatika Zrt. AI és Innovációs igazgatója úgy látja, hogy a hazai és nemzetközi projektek jelentős része megbukik. Szavai szerint a nagyvállalati környezetben az AI-projektek 70–80 százaléka sikertelen, a kis- és középvállalati (kkv) szegmensben pedig még rosszabb a helyzet: 95–97 százalékos bukási arányt említ.
A „shadow AI” és a felhőalapú szolgáltatások kockázatai
Varga kiemelte a „shadow AI” jelenségét: amikor munkavállalók vállalati kontrollon kívüli, személyes vagy megosztott felhő előfizetéseken keresztül használnak AI-eszközöket. Ez az adatvédelem szempontjából komoly kockázatokat rejt, mert érzékeny üzleti adatok, jelszavak és belső információk kerülhetnek a felhőbe, ahol a szolgáltatók működése és az adatintegritás a vállalat ellenőrzésén kívül esik.
Varga konkrét példákat is említett: egy Samsunghoz köthető incidensben mérnökök bizalmas félvezető-fejlesztési forráskódot másoltak be hibakeresés céljából egy generatív modellbe, amelynek működése miatt ezek az adatok potenciálisan a modell tudásbázisába kerülhettek. Egy másik eset a Microsoft Copilot körül felbukkant, úgynevezett közvetett utasítás-befecskendezés (Indirect Prompt Injection) volt, amikor rejtett parancsok egy e-mailbe ágyazva kivonhattak szenzitív információkat a felhasználói fiókból és továbbíthatták azokat. Ezek az esetek azt mutatják, hogy a felhőben futó AI-szolgáltatások új támadási felületeket teremtenek.
További kockázatként említette Varga az infrastruktúra földrajzi és geopolitikai kitettségét: sok előfizetéses AI-szolgáltatás észak-amerikai vagy ázsiai szervereken fut, amelyekhez a felhasználó cégeknek nincs hozzáférése. Egy szélsőséges politikai döntés — például infrastruktúra-hozzáférés korlátozása — hirtelen lekapcsolhatná a szolgáltatásokat.
Szuverén infrastruktúra és helyben futtatható AI-chipek
A hardvergyártók reagálva a kockázatokra egyre gyakrabban építenek AI-támogató chipeket szerverekbe, laptopokba és munkaállomásokba, ami lehetővé teszi, hogy vállalatok saját, helyben működő infrastruktúrán futtassanak mesterséges intelligenciát. Varga szerint adatbiztonsági szempontból ez a legjobb megoldás, mert csökkenti az adatok felhőbe kerülésének kockázatát.
A SERCO Informatika Zrt. erre alapozva indított új tanácsadói üzletágat, amely nemcsak a sikeres AI-bevezetések elősegítésére fókuszál, hanem azt szuverén, saját infrastruktúrán valósítaná meg, védelmet kínálva hackerek, adatszivárgások és geopolitikai kockázatok ellen. A cég hangsúlyozza gyártói kapcsolatait: rendelkeznek partnerséggel a Lenovo-val és az NVIDIA-val, akiket komplex use case-ek esetén közvetlenül be tudnak vonni projektekbe.
A szuverén megközelítés bevezetése nem feltétlenül igényel teljes infrastruktúra-cserét: sokszor elegendő egy AI-képes szerver vásárlása és annak meglévő rendszerekhez való csatlakoztatása, amelyből a rendszer kinyerheti a szükséges információkat. Ugyanakkor problémát jelenthetnek a régi, úgynevezett legacy rendszerek, amelyek nem támogatják az adatkinyerést; ilyen esetekben akár szoftver- vagy ERP-csere is szükségessé válhat.
Miért buknak el az AI-projektek? — stratégia, adat és kultúra
Varga szerint az AI-bevezetések többsége azért sikertelen, mert túl sokrétű feladatról van szó, amelynek legnagyobb részét nem technikai, hanem szervezeti és adatkezelési problémák adják. A leggyakoribb okok:
- Hiányzó vagy rossz minőségű adatok: a szakértő szerint a projektek körülbelül 85 százaléka az adathiány vagy az adatok gyenge minősége miatt buktik el. Strukturálatlan, koherencia nélküli adatokból az AI csak gyenge eredményt tud előállítani.
- Hiányzó, vagy csak „színlelt” AI-stratégia: sok cég „innovációs színházként” kezeli az AI-t, demonstrál ugyan alkalmazásokat, de nincs átgondolt, hosszú távú stratégia.
- Menedzsment- és vállalati kultúra hiánya: a projekt sikere gyakran azon múlik, hogy a vezetés elkötelezett-e és az egész vállalat megérti-e a folyamatot; a belső ellenállás vagy együttműködés hiánya könnyen megbéníthatja a bevezetést.
Varga javaslata szerint érdemes fájópontokra koncentrálni: olyan, viszonylag egyszerű use case-ekkel kezdeni (például chatbot vagy automatizáció), amelyek gyorsan látható eredményt hoznak, majd fokozatosan bővíteni. Emellett ajánlott tanácsadót bevonni, hogy a projekt tervezett és mérhető lépésekre épüljön.
Alapfeltételek a sikeres bevezetéshez
A szakértő összegzése szerint az AI bevezetésének alapfeltételei:
- A menedzsment teljes elköteleződése és aktív részvétele;
- Strukturált, koherens és valós adatforrások megléte;
- A folyamatok és a vállalati kultúra megértése az egész szervezetben;
- Kezdés kis, gyorsan mérhető projekttel, majd fokozatos kiterjesztés.
Varga hangsúlyozta, hogy bár egy komplex AI-projekt költséges lehet, egy jól strukturált, azonnali hatást gyakorolni képes megoldás gyakran alacsonyabb költségvetéssel is megvalósítható.
Következmények a munkaerőpiacon és a versenyben
A szakember felhívta a figyelmet: nem az AI „veszi el” a munkát önmagában, hanem azok a dolgozók vagy versenytársak, akik hatékonyabban használják az AI-t. A hozzáértés és az adaptáció így versenyelőnyt jelenthet, míg a stratégia hiánya hátrányhoz vezethet.
A SERCO szerint a jelen piaci környezet — a sok szolgáltató és zaj miatt — kedvező terep arra, hogy egy tapasztalt szereplő, amely rendelkezik gyártói kapcsolatokkal és integrátori háttérrel, hosszabb távú, biztonságos megoldásokat kínáljon.
A cikk megjelenését a SERCO Informatika Zrt. támogatta.
