A Serverelite közel 500 hazai cégvezető, informatikai szakember és rendszergazda bevonásával készített országos felmérése szerint a válaszadó vállalatok 92 százaléka már alkalmaz valamilyen formában mesterséges intelligenciát (MI). A szám ugyanakkor mögötti valóságban jelentős eltérések láthatók: a vállalatok közel kétharmadánál az MI még kísérleti fázisban van, vagy csak néhány, szűkebb területre korlátozódik. Csak 27 százalékuk használja az MI-t széles körben, több üzleti folyamatban.
Mely eszközöket használják és milyen arányban?
A generatív MI-eszközök közül a ChatGPT a legelterjedtebb: a válaszadók 69 százaléka jelölte meg használatát. Ezt követi a Google Gemini 56 százalékkal, a Claude 37 százalékkal és a Microsoft Copilot 29 százalékkal. Ugyanakkor a felmérés szerint már 22 százaléknyi vállalat alkalmaz saját fejlesztésű MI-megoldásokat, ami a személyre szabott, üzleti igényekre szabott alkalmazások iránti növekvő igényt jelzi.
Marosán Andrea, a Serverelite ügyvezetője felhívta a figyelmet a kockázatokra is: különösen problémás lehet, ha munkatársak nem vállalati menedzsment alatt álló, saját ChatGPT- vagy Gemini-fiókokat használnak, mert ez a vállalat számára idővel kontrollvesztéshez vezethet az adatok felett.
Hol alkalmazzák az MI-t és mi a motiváció?
A válaszadó cégek elsősorban információfeldolgozásra, adatelemzésre és digitális munkafolyamatok támogatására használják az MI-t. A leggyakoribb alkalmazási területek: programozás (64%), adatelemzés (50%) és dokumentumfeldolgozás (48%). Ezzel szemben a HR (5%), a gyártás (4%) és a logisztika (3%) területén egyelőre jóval kisebb a szerepe az MI-nek.
A vállalatok fő motivációi között az idő- és költségmegtakarítás, a humánerőforrás-igény csökkentése, valamint az emberi hibák mérséklése szerepelnek.
Infrastruktúra, költségek és korlátok
Az MI-feladatok futtatására a válaszadó cégek 62 százaléka publikus felhőt használ, elsősorban a skálázhatóság és a magas induló beruházások elkerülése miatt. Saját szerveres megoldást 33 százalék, privát felhőt 17 százalék választott.
A Serverelite szerint azonban az infrastruktúra készültségében jelentős hiányosságok vannak: a cégek mindössze 16 százaléka tartja teljes mértékben megfelelőnek meglévő szerverkapacitását MI-feladatokhoz, és 46 százalékuk elégedetlen vagy szkeptikus a jelenlegi hardveres lehetőségekkel kapcsolatban. A GPU-gyorsítás terjedése is korlátozott: 58 százalék egyáltalán nem használ GPU-t a számítások felgyorsítására.
A fejlesztéseket leginkább akadályozó technológiai tényezők: a magas költségek (36%), a kevés memória (29%) és a szűkös számítási kapacitás (27%). Pénzügyi oldalról a vállalati költések is óvatosak: 42 százalék havonta 50 ezer forintnál kevesebbet költ MI-szolgáltatásokra, míg mindössze 2 százalék fordít havonta több mint 1 millió forintot.
Következtetések: jó irány, de a transzformáció még hátravan
A Serverelite értékelése szerint a felmérés eredményei azt jelzik, hogy a magyar cégek beléptek az MI-korszakba, de a technológia rendszerszintű, vállalati szintű beágyazása még kezdeti stádiumban van. Marosán Andrea szerint a következő lépés a sikeres megoldások vállalati szintű skálázása és az MI stratégiai integrálása lesz, amiben a jelenlegi infrastrukturális felkészületlenség komoly korlátot jelenthet.
A szakember javaslata: a vállalatok először határozzák meg, milyen üzleti célokra és folyamatokban kívánják használni az MI-t, majd ennek alapján mérjék fel az infrastruktúraigényeket és hozzák meg a fejlesztési döntéseket.
Módszertan
A kutatásban közel 500 hazai cégvezető, IT-szakember és rendszergazda vett részt.
