Prim Hírek

Az MI vállalati alkalmazásának mélysége ugyanakkor jelentős eltéréseket mutat. A cégek közel kétharmadánál a technológia egyelőre kísérleti fázisban van, vagy mindössze néhány, szűkebb területre korlátozódik. Széles körben, illetve több üzleti folyamatban mindössze a vállalatok 27 százaléka alkalmaz mesterséges intelligenciát.

Az általános MI-platformok dominálnak, de egyre több a saját fejlesztés

A generatív MI-eszközök közül egyértelműen a ChatGPT számít a legnépszerűbbnek a hazai vállalatok körében: a válaszadók 69 százaléka használja. A Google Gemini 56, a Claude 37, míg a Microsoft Copilot 29 százalékos használati aránnyal követi.

„Ez ugyanakkor jelentős kockázatokat is hordozhat, különösen akkor, ha a munkatársak saját, a vállalat által nem menedzselt ChatGPT- vagy Gemini-fiókokon keresztül használják ezeket a szolgáltatásokat. A probléma nem önmagában az, hogy az adatok felhőbe kerülnek, hanem az, hogy a vállalat idővel elveszítheti a kontrollt a kezelt adatok felett” – figyelmeztetett Marosán Andrea, a Serverelite ügyvezetője.

A felmérés ugyanakkor egy másik fontos tendenciára is rávilágít: a vállalatok 22 százaléka már saját fejlesztésű MI-megoldásokat is használ. Ez arra utal, hogy egyre nagyobb az igény az egyedi, konkrét üzleti folyamatokra és vállalati igényekre szabott mesterségesintelligencia-megoldások iránt.

„Figyelemre méltó, hogy már minden ötödik megkérdezett vállalat saját fejlesztésű MI-megoldást is alkalmaz. Ez azt mutatja, hogy az általános célú platformok mellett fokozatosan megjelennek a személyre szabott, konkrét üzleti problémákra épülő alkalmazások is” – hangsúlyozta Marosán Andrea.

A vállalatok jelenleg elsősorban az információfeldolgozás, az elemzés és a digitális munkafolyamatok támogatására használják az MI-t. A legfontosabb motivációk között az idő- és költségmegtakarítás, a humánerőforrás-igény csökkentése, valamint az emberi munkavégzésből eredő hibák mérséklése szerepel.

A legelterjedtebb alkalmazási területek között a programozás vezet 64 százalékkal, ezt követi az adatelemzés 50, valamint a dokumentumfeldolgozás 48 százalékkal. Ezzel szemben olyan területeken, mint a HR (5%), a gyártás (4%) vagy a logisztika (3%), egyelőre jóval kisebb szerepet tölt be a mesterséges intelligencia.

Infrastrukturális korlátok és óvatos vállalati költések

A kutatás az MI alkalmazásához szükséges informatikai háttér állapotára is rávilágított. A válaszadó cégek 62 százaléka publikus felhőben futtatja MI-feladatait, elsősorban a gyors skálázhatóság és a jelentős induló beruházások elkerülése miatt. A saját szerveres megoldásokat 33, míg a privát felhős infrastruktúrát 17 százalékuk választja, ami egyúttal a helyi infrastruktúra és az adatbiztonság iránti igényt is jelzi.

„Az infrastruktúra felkészültsége terén ugyanakkor komoly hiányosságok láthatók. A hazai vállalatok mindössze 16 százaléka tartja teljes mértékben megfelelőnek meglévő szerverkapacitását az MI-feladatokhoz, miközben 46 százalékuk kifejezetten elégedetlen vagy szkeptikus a jelenlegi hardveres lehetőségeivel kapcsolatban” – emelte ki Marosán Andrea.

A GPU-gyorsítás alkalmazása szintén még gyerekcipőben jár: a válaszadók 58 százaléka egyáltalán nem használ GPU-t a számítási folyamatok felgyorsítására.

A fejlesztéseket akadályozó legfontosabb technológiai tényezők között a magas költségeket 36 százalék, a kevés memóriát 29 százalék, míg a szűkös számítási kapacitást 27 százalék jelölte meg.

A vállalati költések egyelőre szintén óvatosságot tükröznek. A cégek 42 százaléka havonta 50 ezer forintnál kevesebbet fordít MI-szolgáltatásokra, miközben mindössze 2 százalékuk költ havonta több mint 1 millió forintot erre a célra.

Jó irány, de a valódi transzformáció még előttünk áll

A Serverelite értékelése szerint a felmérés eredményei egyértelműen azt mutatják, hogy a magyar vállalatok már beléptek az MI-korszakba, a technológia széles körű és rendszerszintű integrációja azonban még csak a kezdeti szakaszban tart.

„A 92 százalékos használati arány rendkívül biztató, ugyanakkor fontos látni, hogy sok esetben még egyéni vagy kísérleti alkalmazásról beszélhetünk. A következő nagy kihívást a sikeres megoldások vállalati szintű skálázása és az MI stratégiai beépítése jelenti majd. Ebben azonban az infrastruktúra jelenlegi felkészületlensége komoly korlátot jelenthet” – mondta Marosán Andrea.

A szakember szerint ezért a vállalatoknak elsőként azt kell meghatározniuk, hogy milyen üzleti célra, milyen folyamatokban és milyen módon kívánják alkalmazni a mesterséges intelligenciát. Csak ezt követően érdemes felmérni a szükséges infrastrukturális igényeket, és ezek alapján meghozni a további fejlesztésekről szóló döntéseket.

A kutatásban közel 500 hazai cégvezető, IT-szakember és rendszergazda vett részt.

English Summary

A recent nationwide survey by Serverelite shows that 92% of Hungarian companies already use artificial intelligence in some form, although widespread, strategic adoption is still in its early stages. Nearly two-thirds of companies use AI only experimentally or in a limited number of business areas, while just 27% have integrated it across multiple functions. ChatGPT is by far the most widely used generative AI tool, followed by Google Gemini, Claude, and Microsoft Copilot, while 22% of companies have already developed or adopted their own AI solutions. The main areas of application are programming, data analysis, and document processing, with cost and time savings, reduced workload, and fewer human errors among the key motivations. At the same time, infrastructure limitations and cautious spending remain major barriers, with many companies lacking sufficient computing capacity and GPU acceleration. The findings suggest that Hungarian businesses have clearly entered the AI era, but scaling successful use cases and integrating AI into core business processes will be the next major challenge.