Iparág

Mesterséges intelligenciával generált szöveg

Szakértők: a pénz önmagában nem javítja Magyarország innovációs teljesítményét

A 64.

Szakértők: a pénz önmagában nem javítja Magyarország innovációs teljesítményét

A 64. Közgadász-vándorgyűlés szakmai vitáján a résztvevők közös álláspontja az volt: az állami támogatás fontos az innováció ösztönzésében, de önmagában a források megléte nem garantálja a nemzeti innovációs teljesítmény javulását. Többen hangsúlyozták, hogy nemcsak az számít, mennyi pénz áll rendelkezésre, hanem az is, hogyan vannak a támogatások kialakítva és milyen ösztönzőket teremtenek a vállalatok számára.

Főbb problémák: koncentráció, ambícióhiány, bizalom és rendszerszerű hibák

A vita során többen felhívták a figyelmet a magyar innovációs rendszer szerkezetéből fakadó gondokra:

  • Erős budapesti koncentráció: az innovációs ráfordítások és aktivitás jelentős része a fővárosra összpontosul, vidéken gyengébb a teljesítmény, elsősorban egyetemi városokban érzékelhető kiemelkedés.
  • KKV-k ambíciószintje: egyes kis‑ és középvállalkozások nem törekszenek a következő növekedési szintre, gyakran hiányzik a professzionális menedzsment vagy a generációváltás.
  • Bizalomhiány: az együttműködés alapvető az innovációhoz, de alacsony bizalmi szint mellett nehéz tartós klasztereket és partneri kapcsolatokat létrehozni.
  • Támogatási rendszer gyengeségei: kritika érte a hosszú távú, centralizált finanszírozást és azokat a konstrukciókat, amelyek éveken át támogatnak eszközvásárlásokat anélkül, hogy valódi teljesítményt kérnének számon.

Nem az iparágak kijelölése a fő gond, hanem a kiválasztás módja és a transzparencia

Jánoskuti Levente (McKinsey budapesti irodájának vezetője) szerint az állam kijelölhet stratégiai szektorokat vagy technológiai területeket, ennek önmagában nincs helytelenége, de az egyedi vállalati „bajnokok” kiválasztásának versenyen és transzparensen kell történnie. A támogatás formája ugyanolyan fontos: példaként Szingapúr célzott AI‑programját említette, ahol a kkv‑knak előzetesen kiválogatott, hasznos AI‑eszközök érhetők el, az első kipróbálási időszak részbeni állami finanszírozással — ha beválik, a további költségeket a vállalkozás viseli.

Külföldi modellek: célzott, problémamegoldó beavatkozások

Több hozzászóló is felidézett külföldi példákat, amelyek arra mutatnak, hogy hatékony állami beavatkozás a vállalati problémákra fókuszál:

  • Dél‑Korea: az állami támogatás és tudatos tőkefelhalmozás szerepe a nagyvállalati növekedésben.
  • Észtország: digitális államigazgatás, ahol az állami adatbázisok összekapcsolásával az állampolgártól nem kérnek újra olyan adatot, amely már rendelkezésre áll, és sok ügy elektronikus úton intézhető.

E példák alapján a hatékony beavatkozás nem az, hogy éveken át finanszíroznak felesleges beszerzéseket, hanem hogy megoldást kínálnak konkrét problémákra és ösztönzik a vállalati kockázatvállalást.

Mesterséges intelligencia — horizontális hatás és iparágspecifikus lehetőségek

A mesterséges intelligencia különleges technológia: Jánoskuti rámutatott, hogy sok területen — pénzügy, számvitel, HR, back office funkciók — iparágtól függetlenül alkalmazható, így általános hatékonyságnövekedést hozhat. Másfelől bizonyos ágazatokban, például a gyógyszerkutatásban, az AI alapvetően felgyorsíthatja az innovációs ciklust és így jelentős gazdasági értéket termelhet. Emiatt nemcsak eszközöket, hanem a használathoz szükséges kompetenciákat is széles körben elérhetővé kell tenni.

KKV‑támogatások: alulról jövő kezdeményezések és gyakorlatias képzések

A vita számos résztvevője azt hangsúlyozta, hogy a kkv‑fejlesztések hatékonysága sokszor a megközelítésen múlik:

  • A felülről irányított programok nem mindig tartósak: több együttműködés megszűnt az állami támogatás eltűnésével.
  • A gyakorlatorientált képzések hatékonyabbak: hasznosabb, ha a vállalkozások konkrét problémával érkeznek, és a képzés végére legalább egy működő megoldást kapnak.
  • A kkv‑szektort nem lehet homogén tömbként kezelni: ágazatonként, méret szerint és konkrét problémák alapján eltérő beavatkozások kellenek.

Hankó Gergely (Környezetvédelmi Szolgáltatók és Gyártók Szövetsége) példája: a szövetség nem próbál saját képzési rendszert fenntartani, hanem minőségellenőrző szerepével ajánl megbízható képzéseket tagjainak, és munkacsoportok révén organikusan építi a vállalkozások közötti szakmai együttműködést.

Következtetés: a támogatás minősége számít

A vita legfontosabb tanulsága az volt, hogy nem a rendelkezésre álló pénz mennyisége a döntő, hanem az, hogy a támogatás milyen viselkedést és eredményt eredményez:

  • Oldjon meg konkrét vállalati problémákat;
  • Ösztönözze a valódi kockázatvállalást és a teljesítményalapú előrejutást;
  • Javítsa az együttműködéshez szükséges bizalmat;
  • Legyen képes gyorsan alkalmazkodni a technológiai és piaci változásokhoz.

E nélkül — hangzott el többször — még nagyobb források is kevésbé lesznek hatásosak a versenyképesség és a tartós innováció növelésében.

Kapcsolódó megjegyzés

A vita az aktuális gazdaságpolitikai környezet és a közelgő választások fényében zajlott; több résztvevő a Portfolio idei konferenciáját és más szakmai eseményeket is említette, de a vita során ismertetett problémák és javaslatok főként a támogatások tervezésére és célzására vonatkoznak.