A McKinsey 2026-os State of AI felmérése szerint a mesterséges intelligencia már a vállalatoknál rendszeres eszközzé vált: a válaszadók közel kilencven százaléka jelezte, hogy szervezetük legalább egy üzleti funkcióban rendszeresen használ AI-t, és 44 százalék arról számolt be, hogy a technológiát vállalati szinten skálázták — ez az arány 2025-höz képest emelkedett (akkor 38 százalék volt). A legalább három funkcióban AI-t alkalmazó szervezetek aránya szintén nőtt, 51-ről 56 százalékra.
A felmérés egyik meghatározó megállapítása, hogy az AI hatására változik a klasszikus „megvenni vagy megépíteni” dilemmája. A válaszadók 32 százaléka azt mondta, hogy szervezetük már úgy döntött: nem vásárol meg legalább egy szoftvert vagy funkciót, mert azt AI-alapú kódoló eszközökkel házon belül elő tudták állítani. Ez a tendencia különösen erős a technológiai cégeknél (41%), az egészségügyi szektorban (39%), valamint a professzionális szolgáltatások és az energia- és nyersanyagipar területén (mindkettő 38%).
A tanácsadó cég kiemeli, hogy az AI-alapú programozás nemcsak a fejlesztők produktivitását növelheti, hanem átrendezheti a vállalati IT-költségvetések elosztását: a cégek tudatosabban vizsgálják, mely technológiákat érdemes megvenni, melyeket megéri házon belül fejleszteni, és hol kell belső integrációs képességeket építeni.
Munkavállalói produktivitás versus vállalati profit
A felmérés éles ellentmondást mutat: az AI egyéni szinten már látványos hatásokat hoz, de ez nem tükröződik azonnal a vállalati pénzügyi eredményekben. Az AI-t használó munkavállalók 80 százaléka szerint a technológia javította a produktivitását, és mintegy minden második válaszadó jobb döntéshozatalt is tapasztalt. Ezzel szemben mindössze 37 százalék jelezte, hogy az AI pozitívan járult hozzá vállalatának üzemi eredményéhez (EBIT), és ez az arány 2025 óta gyakorlatilag nem változott.
A McKinsey ugyanakkor meghatározott területeken mérhető gazdasági hatásokat azonosított: költségcsökkentést leginkább az ellátási lánc, a szolgáltatási működés és a gyártás területén tapasztaltak; bevételnövekedést leggyakrabban a marketing és értékesítés, a termék- és szolgáltatásfejlesztés, valamint a szoftverfejlesztés AI-használatához kötöttek.
Az AI működtetése is költséges lehet
A gyors elterjedés egyik következménye, hogy az AI használata nem feltétlenül olcsó: a válaszadók 20 százaléka szerint szervezetük már korlátozta az AI-használatot a technológia működtetésének költségei — például a modellhasználathoz kapcsolódó tokenköltségek — miatt. Ennek ellenére a beruházások jellemzően nem csökkennek: 28 százalék szerint szervezetük már a teljes vállalati IT- és kommunikációs költségvetés több mint 10 százalékát AI-technológiákra költi, és 60 százalék várja, hogy cége a következő egy évben növeli AI-beruházásait.
Michael Chui, a McKinsey vezető elemzője szerint a „tokenomics” fogalma egyre fontosabbá válik: bár az egy tokenre jutó költségek csökkenhetnek, a bonyolultabb feladatok és AI-asszisztensek terjedésével a felhasznált tokenek mennyisége gyorsabban növekedhet, így a vállalatoknak a képességek mellett a költség-haszon viszonyt is mérlegelniük kell.
Csak szűk elit képes igazán profitot termelni az AI-ból
A felmérés szerint a válaszadók mindössze 6 százaléka tartozik a McKinsey által „AI high performernek” nevezett csoportba — ezek azok a szervezetek, ahol az AI legalább 5 százalékos EBIT-hatást hozott, miközben a technológia által létrehozott értéket is jelentősnek ítélték. Ez az arány 2025-höz képest nem nőtt.
A különbség nem csupán a kiadások nagyságában keresendő: a jól teljesítő vállalatok 3,3-szor nagyobb valószínűséggel tervezik, hogy az AI segítségével alapjaiban átalakítják üzletüket a következő három évben. Közel 75 százalékuk már alapvetően újratervezte munkafolyamatait az AI miatt, míg a többi szervezetnél ez az arány körülbelül 25 százalék. A high performerek kétszer nagyobb valószínűséggel skálázzák a szoftverkódoló asszisztenseket, és közelebb állnak ahhoz a döntéshez, hogy szoftvereket házon belül fejlesszenek: közel felük már elhatározta, hogy nem vásárol meg bizonyos szoftvereket, mert AI-eszközökkel elő tudja állítani azokat, szemben a többi szervezetnél mért 31 százalékkal.
Tara Balakrishnan, a McKinsey társult partnere szerint az AI terjedésének korlátozó tényezője egyre inkább a szervezetek változásbefogadó képessége, nem pedig maga a technológia.
Hatások a szoftver- és tanácsadópiacra
A McKinsey elemzése rávilágít arra, hogy ha AI-kódoló rendszerekkel olcsóbban és gyorsabban lehet egyedi vállalati funkciókat létrehozni, bizonyos kész szoftverek iránti kereslet csökkenhet. Bár a felmérés nem mutat tömeges kivonulást a vállalati szoftverek piacáról, egyértelműen látszik, hogy az AI elkezdte átírni azt a döntést, hogy mit érdemes megvenni és mit érdemes házon belül megépíteni.
Az AI a tanácsadói iparágat is átalakítja: egyre több rutinfeladat automatizálódik (adatgyűjtés, elemzés, prezentáció- vagy dokumentumkészítés), és az Egyesült Királyságban már megjelentek „AI-natív” tanácsadó cégek, amelyek kisebb létszámmal, AI-ügynökökkel próbálnak versenyezni a hagyományos nagy tanácsadókkal. A technológia a hagyományos óradíjas modell helyett az eredményalapú és előfizetéses konstrukciók felé tolhatja a piacot. Ugyanakkor a nagy tanácsadók továbbra is jelentős előnnyel rendelkeznek globális hálózatuk, ügyfélkapcsolataik és nagy AI-beruházásaik miatt; a közepes szereplők kerülhetnek a legsérülékenyebb pozícióba.
Összességében a McKinsey kutatása azt jelzi: az AI bevezetése már alapjaiban alakítja a vállalati IT-döntéseket és a szolgáltatói piac szerkezetét, de a széles körű profitnövekedés csak egy szűk vállalati elit számára vált eddig kézzelfoghatóvá. A vállalatok jövőbeni sikerét nagyban az határozza meg, mennyire képesek a technológiát köré szervezni munkafolyamataikat, szervezeti modelljeiket és működési logikájukat.
