Prim Hírek

A felmérés azt vizsgálta, hogyan alakítják a piaci szereplők MI-stratégiájukat, és milyen üzleti eredményeket várnak a technológia alkalmazásától. A válaszadók többsége szerint az automatizált rendszerek valójában nagyobb értéket teremtenek annál, mint amit a jelenlegi mérési módszerekkel kimutatni képesek.

Bár a generatív és az ügynökalapú mesterséges intelligencia továbbra is jelentős befektetéseket vonz világszerte, egyre több szervezet tapasztalja, hogy a várt üzleti előnyök lassabban, kisebb mértékben vagy egyenetlenül jelentkeznek. A tanulmány szerint sok vállalatnál a kísérletezés üteme meghaladja azt a sebességet, amellyel a megoldásokat be tudják vezetni, működtetni és mérni tudják azok teljesítményét. A kutatás ezt a jelenséget „AI ROI trap”-ként, vagyis az MI-megtérülés csapdájaként írja le.

Az elemzés arra is rámutat, hogy bár a vállalatok több mint fele rendelkezik a mesterséges intelligencia bevezetésére való felkészültséget értékelő folyamatokkal, ezek alkalmazása sok esetben nem következetes. A megkérdezettek mindössze 33 százaléka vizsgálja rendszeresen, hogy informatikai infrastruktúrája megfelelően támogatja-e az MI-rendszereket, és csupán minden negyedik szervezet ellenőrzi folyamatosan az adatok minőségét és megbízhatóságát.

„A mesterséges intelligenciába irányuló beruházások önmagukban nem jelentenek garanciát a sikerre. A technológia tesztelése mellett tudatos stratégiai tervezésre, jól meghatározott teljesítménymutatókra és következetes irányítási keretekre is szükség van. Tapasztalataink szerint azok a vállalatok tudják a legtöbb értéket kiaknázni az MI-ből, amelyek nem elszigetelt megoldásokban gondolkodnak, hanem a sikeres kezdeményezéseket vállalati szinten is képesek skálázni” – fogalmazott Erik Slooten, az EY AI Confidence partnere.

A jelentés szerint a hosszú távú siker azon múlik, hogy a vállalatok képesek lesznek-e a mesterséges intelligenciát teljes üzleti folyamatok átalakítására használni, világos üzleti célokhoz kapcsolni az alkalmazását, valamint megfelelő teljesítménymutatókkal mérni az elért eredményeket.

A kutatásról

Az EY kutatása két, az Oxford Economics közreműködésével készült nemzetközi felmérésre épül. Az első online kutatásban 28 ország 1500 technológiai iparági vezetője vett részt az amerikai kontinensről, Ázsia és a csendes-óceáni térség országaiból, valamint az EMEIA-régióból. 

A második felmérés további 1000, hasonló összetételű válaszadó bevonásával készült. A kutatás hardver-, szoftver- és SaaS-, internetes és közösségi kereskedelmi, valamint IT-szolgáltatási és felhőalapú vállalatokat vizsgált. A válaszadók olyan szervezeteket képviseltek, amelyek már rendelkeznek vállalati szintű MI-stratégiával, vagy konkrét terveik vannak annak bevezetésére. A kutatás az MI-felhasználási eseteket, az irányítási keretrendszereket, az adatstratégiát, a beruházási megközelítéseket és a vállalati szintű értékteremtést vizsgálta.

English Summary

Most companies are still relying on AI pilot projects and isolated use cases rather than scaling artificial intelligence across their organizations, according to a global study by EY and Oxford Economics. Based on responses from 2,500 technology leaders across 28 countries, the research highlights a growing gap between AI experimentation and measurable business outcomes. While investments in generative and agentic AI continue to rise, many organizations struggle to achieve the expected return on investment due to inconsistent implementation, governance and performance measurement. The report concludes that companies will unlock the greatest value from AI by embedding it into end-to-end business processes, aligning initiatives with clear strategic objectives and measuring results through robust performance metrics.