MI a vállalati gyakorlatban: a PoC‑tól az üzleti értékig

A szakmai beszélgetés tapasztalatai szerint a mesterséges intelligencia belépett a kísérleti fázisból a szervezeti képességépítésbe, ugyanakkor a hasznosítás üzleti beágyazása jelentős kihívásokat rejt.

Konkrét példák mutatják az előrehaladást: egy gambling‑projekt 15 Proof‑of‑Conceptet azonosított (például csalás- és függőségdetektálás 94% körüli pontossággal), a gyógyszergyártónál képalkotó megoldások (kalcium‑imaging) és rágcsáló‑viselkedés elemzése rövidíti a kutatás‑fejlesztés ciklusát. Emellett egy 150 fős AI‑champion hálózat és a generatív eszközök (Copilot, Gemini) bevezetése segít a use case‑ek feltárásában; a generatív és a klasszikus ML megközelítések egymást kiegészítik.

Ugyanakkor gyakoriak az akadályok: adat‑érettség hiánya, túlzó elvárások (a 90% és a várt 100% nézeteltérése), governance‑ és visszamérési hiányosságok, valamint emberi ellenállás vagy rövidtávú ösztönzők, amelyek alááshatják az AI‑eredményeket. A tanulság világos: üzleti prioritásokra építve kell adatinfrastruktúrát, folyamatos mérési rendszert és változáskezelést építeni, valamint befektetni képzésbe és partneri ökoszisztémába, hogy a technológia valódi, mérhető versenyelőnyt hozzon.