A mesterséges intelligencia már nem egy szektor

A BestBrokers 2026 júliusában 503 S&P 500-komponenst vizsgált meg, és saját módszertana alapján 218 vállalatot sorolt az AI-gazdasághoz érdemben kapcsolódó cégek közé. Ezek együttes piaci értéke 42,39 ezermilliárd dollár, ami az index teljes kapitalizációjának 62,04 százaléka. A vizsgálat szerint két évvel korábban még csak 38 vállalat tartozott ebbe a körbe.

Fontos azonban megjegyezni, hogy ez nem azt jelenti, hogy az S&P 500 218 vállalata „AI-cég”, ez a BestBrokers sem állítja. A besorolásba azok kerültek, amelyeknél az AI már lényeges szerepet játszik az üzleti modellben, a növekedési stratégiában, az infrastruktúrában vagy a befektetési történetben.

A módszertan nyolc kategóriával számol, a chipektől és felhőszolgáltatóktól az AI-szoftveren, adatközpontokon és infrastruktúrán át egészen az energiaellátásig és az AI-t alkalmazó vállalatokig.

Ez a különbség azért lényeges, mert éppen itt változott meg az AI tőzsdei története.

2024-ben még elsősorban azok voltak az AI-befektetés nyertesei, amelyek magát az intelligenciát építették: a chiptervezők, a félvezetőgyártók, a felhőcégek és a modellek fejlesztői. Két év alatt azonban az AI értéklánca kiszélesedett. Ma már ugyanúgy része az adatközpont, a hálózat, a memória, a hűtés, az energiaellátás vagy éppen az optikai kommunikáció.

A BestBrokers számítása szerint a 218 vállalatból 58 tartozik a szűkebb értelemben vett „core AI” körbe, összesen 32,2 ezermilliárd dolláros piaci értékkel. További 160 vállalat alkotja a szélesebb ökoszisztémát, 10,19 ezermilliárd dolláros kapitalizációval.

Nem csak a chipgyártók nyernek

A változás a tőzsdei teljesítményben is látványos. A BestBrokers két évre visszatekintő összehasonlításában például az optikai hálózatok specialistája, a Lumentum árfolyama több mint 1190 százalékkal, a Western Digitalé közel 789 százalékkal, a Seagate-é 668 százalékkal, a Microné pedig több mint 615 százalékkal emelkedett. A listán ott van az AI-szoftverekhez kötődő Palantir és az AppLovin is, miközben az AI-infrastruktúra beszállítói közül a Lam Research, az Applied Materials és a KLA is jelentős növekedést mutatott.

A tanulság nem az, hogy ezek közül melyik részvényt kellene megvenni. Sokkal inkább az, hogy az AI gazdasági hatása már nem ott jelentkezik, ahol a neve szerepel a termékben.

Egy AI-modell ugyanis nem csak számítási kapacitást igényel. Kell hozzá memória, hálózati kapcsolat, adatközpont, hűtés, villamos energia, biztonság, szoftver és végül olyan vállalati környezet is, amely képes az AI-t üzleti folyamatokba beépíteni.

Vagyis az AI-ra költött pénz végigfut egy egész ipari láncon.

Mindeközben bajba kerülnek a régi szoftveróriások?

A fejlemények itt válnak különösen érdekessé. Az idei év elején a befektetők komolyan elkezdték árazni azt a lehetőséget, hogy a generatív és ügynöki AI egyes hagyományos szoftvertermékeket részben akár ki is válthat. Februárban az amerikai szoftver- és szolgáltatási index egy hét alatt mintegy ezermilliárd dollárnyi piaci értéket veszített, miközben olyan vállalatok részvényei, mint a Salesforce és a ServiceNow, jelentősen estek.

A Reuters akkor arról írt, hogy a piac egyre inkább attól tart: az AI nemcsak hatékonyabbá teszi a szoftvereket, hanem új versenytársakat is létrehoz a hagyományos szereplők számára.

A félelem nem tűnt el. Egy júliusi másik Reuters elemzés arra mutatott rá, hogy az adat és az AI együtt már az olyan hagyományos vállalati szoftvercégek piacát is támadja, mint az Adobe és a Salesforce. A Databricks példája különösen érdekes: a vállalat az adat, az AI-modellek és az automatizálás összekapcsolásával olyan területekre lép be, amelyeket korábban a hagyományos nagyvállalati szoftverek fejlesztői uraltak.

Mindebből persze még nem következik, hogy az Adobe vagy a Salesforce eltűnik. Épp ellenkezőleg: a 2026-os tőzsdei folyamatok azt mutatják, hogy a piac folyamatosan újraértékeli ezeket a vállalatokat. A szoftverrészvények a februári sokk után részben visszakapaszkodtak, miközben a befektetők már azt keresik, hogy a régi szereplők hogyan tudják saját termékeikbe beépíteni az AI-agenteket, az adatkezelést és az automatizálást.

Vagyis a kérdés mégsem az, hogy „eltűnik-e a Salesforce?” Sokkal inkább az, hogy miért lesz érdemes fizetni a Salesforce-ért egy olyan világban, ahol az AI-agent egyre több feladatot képes önállóan elvégezni.

Hatalmas összegek jutnak AI beruházásokra

Az AI tőzsdei súlyát nemcsak a részvényárfolyamok mutatják. A háttérben példátlan méretű beruházási hullám zajlik. A Reuters augusztusi összesítése szerint az Alphabet, az Amazon, a Microsoft és a Meta együttes AI- és adatközponti beruházása 2026-ban már meghaladhatja a 730 milliárd dollárt.

Ez azért fontos, mert megmutatja az AI-gazdaság másik oldalát: valakinek meg is kell építenie mindazt, amit az AI-ígéretből a tőzsde már beárazott, és itt már nem csupán technológiai kérdésről beszélünk.

A Reuters szerint az AI-infrastruktúra finanszírozásához a nagy technológiai cégek egyre nagyobb mértékben fordulnak a kötvénypiacokhoz és más külső finanszírozási forrásokhoz. Az Alphabet, az Amazon és a Meta 2026-ban eddig csaknem 220 milliárd dollárnyi hitelfinanszírozást vont be, miközben a magas reálhozamok egyre fontosabb kockázati tényezőt jelentenek.

A kör tehát bezárul: az AI-részvények emelkedése tőkét vonz, a tőke finanszírozza az infrastruktúrát, az infrastruktúra pedig újabb AI-kapacitást teremt. Minél nagyobb azonban ez a kör, annál fontosabbá válik egy kérdés: mikor kezd ténylegesen megtérülni az AI-ra költött pénz?

Már az S&P 500 sem ugyanaz

A kérdés különösen fontos annak, aki nem egyedi AI-részvényt vásárol, hanem például S&P 500 ETF-en keresztül fektet az amerikai piacba.

Az S&P 500 ugyanis augusztus 13-án új történelmi csúcson, 7798,99 ponton zárt. A Reuters szerint a rekordot ismét elsősorban a nagy technológiai részvények, az AI-hoz kapcsolódó várakozások és az erős vállalati eredmények támogatták. Ez különös helyzetet teremt.

A befektetőnek már nem kell feltétlenül Nvidia-részvényt vennie ahhoz, hogy jelentős AI-kitettsége legyen. Ha az S&P 500 piaci értékének több mint 60 százalékát a BestBrokers saját módszertana szerint már olyan vállalatok adják, amelyeknél az AI lényeges üzleti vagy befektetési tényező, akkor az index maga is egyre inkább az AI-gazdaság teljesítményére támaszkodik.

Ez persze nem jelenti azt, hogy az index 62 százaléka „AI-részvény”, és azt sem, hogy minden vállalat ugyanúgy reagál az AI fejlődésére. De azt igen, hogy az AI-korszakot már nem lehet egyszerűen a technológiai szektor egyik történeteként kezelni.

Az AI mára átjárja az amerikai részvénypiac értékláncát: a chipgyártótól az adatközponton és az energiaellátáson át egészen a hagyományos vállalati szoftverekig.

A következő nagy kérdés már nem az, ki az AI nyertese

A BestBrokers elemzésének egyik legérdekesebb megállapítása éppen ezért nem is a 42,39 ezermilliárd dolláros összeg, hanem az a kérdés, amelyet maga az elemzés is felvet: ki teremt valódi értéket az AI segítségével, és ki csupán az AI körül kialakult piaci lelkesedésből profitál?

Ez lehet a következő évek egyik legfontosabb tőkepiaci választóvonala, mert az AI első szakaszában elég volt megtalálni azokat, akik a technológiát építették. A következő szakaszban viszont már azt kell megérteni, ki tudja az AI-t üzletileg is fenntartható értékké alakítani. Ez pedig már nem feltétlenül ugyanaz a vállalat, amely a legtöbb AI-chipet adja el.

Az Nvidia augusztusban például hat nagy pénzügyi szereplővel olyan konstrukción dolgozik, amely több mint 500 milliárd dollárnyi külső tőkét mozgósíthat az AI-infrastruktúra kiépítésére.

Ez jól mutatja, hogy az AI-boom következő szakasza már nem pusztán arról szól, hogy ki tudja a legjobb modellt vagy chipet előállítani, hanem arról is, hogy ki, miből és milyen megtérülés mellett finanszírozza az egész rendszert.

Talán éppen ezért érdemes ma már másképp nézni az AI-részvényekre. Nem különálló cégek gyűjteményeként, hanem egy hatalmas, egymásra épülő gazdasági rendszerként. Ha pedig ez így van, akkor az AI tőzsdei történetének következő fejezete nem arról szól majd, hogy melyik lesz a következő Nvidia.

Hanem arról, hogy a több száz milliárd dolláros AI-befektetési hullám végül mely vállalatoknál és mely üzleti modelleknél válik valódi, tartós profitnövekedéssé.

The post Már nem AI-részvényekről beszélünk, a tőzsde egésze értékelődik át appeared first on digitrendi.hu.

A mesterséges intelligencia ma már sok munkahelyen a napi feladatok része. A dolgozók szöveget írnak vele, adatokat elemeznek, fordítanak, prezentációkat készítenek vagy programkódot generálnak. Csakhogy ezek az AI-eszközök gyakran nem a vállalat hivatalos informatikai környezetének részei, hanem a munkavállalók saját döntése alapján kerülnek be a napi munkába.

A szakértők ezt a jelenséget shadow AI-nak nevezik. Lényege, hogy a szervezetnek nincs pontos rálátása arra, milyen AI-eszközöket használnak a dolgozók, milyen adatokat töltenek fel ezekbe a rendszerekbe, illetve mi történik ezekkel az információkkal később. Ezek lehetnek nyilvános chatbotok, AI-alapú fordítóprogramok, prezentációkészítők vagy kódgeneráló alkalmazások.

Ez nemcsak informatikai, hanem üzleti és adatvédelmi kockázatokat is felvethet. A fő kockázat ugyanakkor nem maga az eszköz, hanem az, hogy a vállalat nem tudja, milyen adatok kerülnek ezekbe a rendszerekbe.

Az AI gyorsabban terjed, mint a vállalati szabályozás

A jelenséget több nemzetközi felmérés is alátámasztja. A McKinsey kutatása szerint a szervezetek 88 százaléka már legalább egy üzleti területen alkalmaz mesterséges intelligenciát. A KPMG felmérése szerint a munkavállalók 58 százaléka napi szinten használ AI-eszközöket, ugyanakkor 44 százalékuk ezt a vállalati irányelvekkel részben vagy teljesen ellentétes módon teszi. Még beszédesebb adat, hogy a dolgozók közel fele már érzékeny vállalati információt vagy szellemi tulajdont is feltöltött nyilvános AI-platformokra.

Miközben az AI használata rohamosan terjed, a belső szabályozás sok szervezetnél nem tart lépést ezzel. A KPMG szerint a munkavállalók alig több mint négytizede dolgozik olyan cégnél, ahol már létezik hivatalos generatív AI-iránymutatás, míg az ISACA európai felmérése alapján a vállalatok mindössze mintegy harmada rendelkezik átfogó AI-szabályzattal.

Nem az AI a legnagyobb probléma, hanem a láthatatlanság

Az Atos szakértői szerint sok vállalat ott követi el az első hibát, hogy az AI-stratégiát önmagában elegendőnek tekinti. Valójában a biztonsági kihívások jelentős része csak akkor jelenik meg, amikor a mesterséges intelligencia már beépül a napi működésbe.

A legkorábbi és egyben legveszélyesebb szakasz a szakemberek szerint az, amikor a munkatársak saját kezdeményezésre kezdenek AI-eszközöket használni. Ilyenkor a vállalat gyakran nem tudja, milyen alkalmazások futnak, milyen adatok hagyják el a szervezetet, illetve hogyan használják fel azokat. A legnagyobb kockázat ezért nem maga a technológia, hanem az, hogy az AI-használat gyakorlatilag láthatatlan marad.

Az Atos szerint a következő lépés nem újabb AI-eszközök bevezetése, hanem a meglévő környezet feltérképezése. A szervezetnek tudnia kell, milyen rendszereket használnak a dolgozók, milyen adatkapcsolatok jönnek létre, kik férnek hozzá az egyes alkalmazásokhoz, és hogyan mozognak az információk a vállalati infrastruktúrán belül. Csak ezután lehet valódi szabályozást és biztonsági kontrollt kialakítani.

Az AI már önmagában is támadási felület lehet

Az AI elterjedésével új típusú kibertámadások is megjelentek. Ilyen például a prompt injection, amikor egy látszólag ártalmatlan dokumentumba vagy adatforrásba olyan rejtett utasítás kerül, amelyet a mesterséges intelligencia végrehajtandó parancsként értelmez.

Az Atos szerint az ilyen helyzetek ellen már nem elegendő a hagyományos informatikai védelem. Szükség van az AI működésének folyamatos ellenőrzésére, az utasítások és adatok elkülönítésére, valamint olyan folyamatokra, ahol a kritikus műveletek előtt továbbra is emberi jóváhagyás szükséges.

A tiltás helyett biztonságos keretekre van szükség

A SUSE szakértői úgy vélik, hogy a shadow AI hosszú távon nem szüntethető meg egyszerű tiltásokkal. A dolgozók ugyanis éppen azért fordulnak ezekhez az eszközökhöz, mert gyorsabban és hatékonyabban szeretnék elvégezni a munkájukat.

Ezért sokkal célszerűbb olyan AI-környezetet kialakítani, amely átlátható, auditálható, és lehetővé teszi, hogy a szervezetek saját szabályaik szerint használják a mesterséges intelligenciát. Ez különösen azokban az iparágakban fontos, ahol érzékeny üzleti adatokkal, ügyfélinformációkkal vagy szellemi tulajdonnal dolgoznak.

A következő nagy feladat már nem az AI bevezetése

A vállalatok többségénél ma már nem az a kérdés, hogy megjelenik-e a mesterséges intelligencia a napi munkában, hanem az, hogy képesek-e átlátni és biztonságosan irányítani annak használatát. A shadow AI ugyanis nem elsősorban technológiai probléma, hanem annak a jele, hogy a munkavállalók gyorsabban alkalmazkodnak az új eszközökhöz, mint ahogyan a vállalati szabályozás követni tudja őket.

The post A dolgozók már AI-jal dolgoznak – de a cégük nem biztos, hogy tud róla appeared first on digitrendi.hu.

A mesterséges intelligencia első hullámában szinte minden figyelem a nagy nyelvi modellekre és a generatív AI-ra irányult. Mára azonban egyre világosabbá vált, hogy a vállalatok számára nem önmagában az AI-modell jelenti a versenyelőnyt, hanem az a minőségű adatvagyon, amelyből dolgozhat.

Éppen ezért a technológiai cégek innovációs stratégiája is átalakul: egyre gyakrabban vásárolnak fel olyan vállalkozásokat, amelyek speciális adatkezelési vagy AI-technológiákat fejlesztenek.

Ebbe a trendbe illeszkedik az SAP két júliusi akvizíciója is. A vállalat előbb a Dremiót, majd a Prior Labst integrálta a portfóliójába, ezzel egyszerre erősítve adatkezelési és mesterségesintelligencia-képességeit.

A két felvásárlás jól példázza az SAP innovációs stratégiájának a kettősségét: a saját kutatás-fejlesztés továbbra is meghatározó, ugyanakkor a vállalat igyekszik minél gyorsabban beépíteni azokat a külső technológiákat is, amelyek kézzelfogható üzleti előnyt jelenthetnek ügyfelei számára.

Miért vásárolnak AI-cégeket a technológiai óriások?

• speciális AI-kutatócsapatok megszerzése;

• új adatplatformok integrálása;

• vállalati AI-modellek gyors fejlesztése;

• nyílt technológiák beépítése;

• a piacra lépési idő lerövidítése akár évekkel.

Az AI csak annyira jó, amennyire jók az adatai

A Dremio technológiája első látásra kevésbé látványos, mint egy új AI-modell, a szerepe azonban kulcsfontosságú. Nyílt adatplatformja lehetővé teszi, hogy az SAP- és nem SAP-rendszerekből származó adatok egységesen, szükségtelen adatmásolás nélkül legyenek elérhetők elemzési és AI-feladatokhoz.

Ez különösen fontos az egyre önállóbban működő AI-ügynökök számára, amelyek csak akkor képesek megbízható döntéstámogatást nyújtani, ha naprakész, szabályozott és üzleti kontextussal rendelkező adatokhoz férnek hozzá.

A Dremio nyílt technológiákra épülő platformja megőrzi az adatok jelentését, kapcsolatait és származását is, ami a vállalati AI egyik legfontosabb feltétele. A megoldás az SAP Business Data Cloud képességeit bővíti, és közvetlenül kapcsolódhat a pénzügyi, beszerzési, ellátásilánc-, humánerőforrás- vagy ügyfélkezelési folyamatokhoz.
alcím: Nem minden AI szövegekkel dolgozik

A másik akvizíció talán még jobban jelzi, merre tart a vállalati mesterséges intelligencia. A 2024-ben alapított Prior Labs ugyanis úgynevezett tabuláris alapmodelleket fejleszt. Ezek nem szövegek feldolgozására készültek, hanem a vállalatok működését meghatározó strukturált adatok – például pénzügyi kimutatások, termelési adatok, készletinformációk vagy ellátásilánc-adatbázisok – elemzésére. A cég TabPFN modelljei rövid idő alatt komoly szakmai elismerést isszereztek ezen a területen.

Az SAP a Prior Labst önálló kutatási központként működteti tovább, és a vételáron felül több mint egymilliárd eurót kíván befektetni a következő négy évben a csapat, az infrastruktúra és a kutatás fejlesztésébe. Célja egy európai szinten is meghatározó AI-kutatólaboratórium felépítése, amely a strukturált vállalati adatok intelligens feldolgozására összpontosít.

„Az innováció ma már nem egyetlen, zárt fejlesztési folyamat eredménye. Egy globális üzleti szoftvercégnek egyszerre kell világszínvonalú saját kutatás-fejlesztést végeznie, együttműködnie az ügyfelekkel és a partnerekkel, valamint gyorsan felismernie azokat a piaci szereplőket, amelyek különleges tudással képesek felgyorsítani a fejlődést” – fogalmazott Hidvégi Péter, az SAP Hungary ügyvezető igazgatója.

Hozzátette: az SAP nem egyszerűen vállalatokat vásárol, hanem olyan csapatokat és technológiákat integrál, amelyekből ügyfelei számára hasznosítható innováció születhet.

Az új verseny már nem a chatbotokról szól

A két akvizíció jól mutatja, hogy a vállalati AI fejlődése új szakaszba lépett. Míg korábban a figyelem elsősorban a generatív mesterséges intelligenciára irányult, ma egyre inkább azok a háttértechnológiák kerülnek előtérbe, amelyek biztosítják az AI számára a megbízható adatokat, az üzleti összefüggéseket és az irányítható működést.

Az SAP példája azt is jelzi, hogy a világ nagy üzleti szoftvergyártói ma már nem kizárólag saját fejlesztésekkel kívánják megőrizni versenyelőnyüket. A célzott akvizíciók lehetővé teszik számukra, hogy startupokra jellemző gyorsasággal építsék be a legígéretesebb technológiákat saját platformjaikba, miközben ügyfeleik számára stabil, hosszú távon is fenntartható megoldásokat kínálnak.

A Dremio és a Prior Labs integrációja így nem pusztán két üzleti tranzakció, hanem annak újabb jele, hogy az AI-verseny következő nagy csatája már az adatok minőségéről és a vállalati tudás hatékony hasznosításáról szól.

The post Az SAP új receptje: célzott felvásárlásokkal gyorsítja AI-fejlesztéseit appeared first on digitrendi.hu.

Az AI-korszak új kockázata

A mesterséges intelligencia térnyerése nemcsak az adatközpontok számát és teljesítményigényét növeli, hanem új típusú üzleti kockázatokat is felszínre hoz. Míg az elmúlt években elsősorban az energiahatékonyság és a szén-dioxid-kibocsátás csökkentése állt a fejlesztések középpontjában, ma már egyre fontosabb kérdés, hogy ezek a létesítmények miként képesek alkalmazkodni a szélsőséges időjárási viszonyokhoz, a hőhullámokhoz, a vízhiányhoz vagy az energiaellátás bizonytalanságaihoz.

A Schneider Electric Research Institute és az SE Advisory Services közös tanulmánya szerint az adatközpontok fizikai eszközállományának jelentős részénél továbbra sem veszik kellő mértékben figyelembe ezeket a klímakockázatokat, ami komoly üzleti károkat okozhat. Az elemzés becslése szerint a jelenlegi globális adatközponti infrastruktúránál ez a be nem árazott kitettség elérheti a 388 milliárd dollárt, ami az összes eszközérték mintegy 38 százalékának felel meg.

A mesterséges intelligencia tovább növeli a kitettséget

A kutatás szerint az AI-feladatokra épülő új adatközpontok különösen érzékenyek lehetnek a klímaváltozás hatásaira. Egy gigawatt kapacitásra vetítve ezeknél a létesítményeknél a fizikai kockázat mintegy 2,6-szor magasabb, mint a hagyományos adatközpontok esetében, elsősorban azért, mert egy esetleges leállás pénzügyi következményei is jóval nagyobbak.

A tanulmány arra is figyelmeztet, hogy az AI-infrastruktúra gyors bővülésével az éghajlati kockázatoknak kitett adatközponti eszközállomány értéke a jelenlegi 388 milliárd dollárról a következő években akár 1–3,7 ezermilliárd dollárra is nőhet.

Európa az egyik leginkább érintett régió

Az elemzés szerint a kitettség földrajzi szempontból sem egyforma. Európában és Kínában az adatközpontok értékcsökkenési kockázata meghaladja az 50 százalékot, ami közel kétszerese az Egyesült Államokban mért értéknek. Ebben szerepet játszanak a helyi éghajlati viszonyok, az energiarendszerek sajátosságai, valamint az ellátási láncok sérülékenysége is.

A hangsúly egyre inkább az alkalmazkodáson van

A tanulmány egyik legfontosabb üzenete, hogy a klímakockázatok jelentős része mérsékelhető tudatos tervezéssel és beruházásokkal. A kutatók szerint az ellenállóbb infrastruktúra kialakításával a jelenlegi kockázatok mintegy egyharmada csökkenthető.

Ehhez többféle megoldás is hozzájárulhat: a hosszú távú zöldáram-vásárlási megállapodások (PPA), a nagy teljesítményű AI-rendszereknél egyre nagyobb szerepet kapó folyadékhűtés, a mikrohálózatok alkalmazása, valamint az olyan telephelyek kiválasztása, amelyek jobban ellenállnak a klímaváltozásból eredő hatásoknak. A tanulmány szerint ezek már nem pusztán fenntarthatósági szempontok, hanem az üzleti kockázatok kezelésének fontos eszközei is.

Már nem elég energiahatékonynak lenni

Az AI-korszak adatközpontjainál a kérdés ma már nem egyszerűen az, hogyan lehet csökkenteni az energiafelhasználást vagy a szén-dioxid-kibocsátást. Egyre inkább az a meghatározóbb, hogy ezek a kritikus infrastruktúrák mennyire tudnak működőképesek maradni a klímaváltozás okozta kihívások közepette is. A kutatás szerint az alkalmazkodóképesség a következő években az adatközpont-fejlesztések egyik legfontosabb gazdasági és stratégiai szempontjává válhat.

The post Az AI-adatközpontok új kihívása a klímaváltozás, ami már üzleti kockázatot is jelent appeared first on digitrendi.hu.

A 3D nyomtatást sokáig elsősorban az ipari gyártással, a prototípusok készítésével vagy az egyedi alkatrészek előállításával azonosítottuk. Az elmúlt években azonban egyre több jel utalt arra, hogy a technológia jóval túlmutat a hagyományos gyártáson. Most pedig újabb mérföldkőhöz érkezett: kutatók már élő csont-, izom- és zsírszöveteket hoznak létre 3D bioprintelési eljárással.

A téma alapját a Horizon Magazine, az Európai Unió kutatási és innovációs magazinjának egyik friss összeállítása adta, amely egy uniós támogatással zajló kutatás eredményeit mutatja be. A fejlesztés hosszabb távon a személyre szabott gyógyászat, a gyógyszerkutatás, sőt akár az élelmiszeripar számára is új lehetőségeket nyithat.

A különbség nem a nyomtatóban, hanem az „alapanyagban” van

A 3D nyomtatás fejlődése eddig elsősorban arról szólt, hogy egyre többféle anyaggal – műanyaggal, fémmel, kerámiával vagy kompozitokkal – lehetett dolgozni. Az új bioprintelési eljárás azonban egészen más szintet képvisel.

A kutatók ezúttal nem élettelen alapanyagokat rétegeznek egymásra, hanem apró kapszulákba zárt élő sejteket és úgynevezett biofestéket (bioink) használnak. A különlegesség, hogy ezekben a kapszulákban olyan módosított mikroorganizmusok is helyet kapnak, amelyek képesek „kommunikálni” a fejlődő őssejtekkel, és kémiai jelekkel segítik, hogy azok a kívánt szövettípussá – például csont-, izom- vagy zsírszövetté – alakuljanak.

Másként fogalmazva: a nyomtató már nem csupán felépíti a szerkezetet, hanem egy olyan élő rendszert hoz létre, amely a nyomtatás után képes tovább fejlődni.

Mintha a téglák maguktól építenék fel a házat

A hagyományos 3D nyomtatás olyan, mintha egy robot tégláról téglára felépítene egy házat.

A bioprintelés inkább arra hasonlít, mintha a robot csak elhelyezné az építőelemeket, amelyek ezután egymással együttműködve, saját biológiai folyamataik révén alakítanák ki a végleges szerkezetet.

Ez a szemléletváltás jelenti a technológia valódi újdonságát.

Három hét alatt alakul ki az élő szövet

Maga a nyomtatási folyamat viszonylag gyors: néhány perctől legfeljebb egy óráig tart. Ezután következik a valódi biológiai munka.

A laboratóriumban nagyjából három hét alatt fejlődnek ki azok a vékony csont-, izom- vagy zsírszövetek, amelyek már alkalmasak lehetnek különböző kutatási célokra. A kutatók jelenleg körülbelül egy négyzetcentiméteres szövetrészeket tudnak előállítani, de a következő cél már az egy köbcentiméteres élő szövetblokk létrehozása.

Nemcsak a gyógyászat profitálhat belőle

A kutatás egyik legfontosabb célja olyan háromdimenziós csontvelőmodellek létrehozása, amelyek segítségével pontosabban vizsgálhatók például a leukémia kezelésére fejlesztett gyógyszerek.

A technológia ugyanakkor az élelmiszeriparban is fontos szerepet kaphat. A laboratóriumban előállított hús egyik legnagyobb problémája ma még az, hogy nehéz visszaadni a természetes hús rostos szerkezetét és zsíreloszlását. A kutatók szerint a bioprintelés ezen is segíthet, vagyis közelebb viheti a tenyésztett húsokat a fogyasztók által megszokott állaghoz és ízélményhez.

A következő kihívás már nem a technológia

A kutatók szerint ma már egyértelműen látszik, hogy az eljárás működőképes. A következő nagy feladat a méretnövelés, vagyis, hogy laboratóriumi környezetből ipari léptékbe lehessen átültetni.

Legalább ennyire fontos kérdés lesz a szabályozás is. Mivel ezek az úgynevezett „élő anyagok” egyszerre tartalmaznak élő sejteket és bizonyos esetekben génmódosított mikroorganizmusokat, a jelenlegi gyógyszer- és élelmiszeripari előírások csak részben alkalmazhatók rájuk. Az Európai Innovációs Tanács támogatásával ezért már most megkezdődött az egyeztetés az európai szabályozó szervezetekkel is.

Új korszak kezdődhet a 3D nyomtatás történetében

A 3D nyomtatás közel fél évszázados fejlődése során folyamatosan bővült a felhasználható anyagok köre, javult a pontosság és egyre több iparágban jelent meg a technológia. A mostani kutatás azonban minőségi ugrást jelenthet: először nem az eszköz vagy a gyártási folyamat változik meg alapjaiban, hanem maga az „alapanyag” válik élővé.

Ha a következő években sikerül ipari méretben is alkalmazni az eljárást, a 3D nyomtatás új fejezete már nem csupán tárgyakról, hanem működő biológiai rendszerekről is szólhat.

The post A 3D nyomtatás új korszaka: a technológia már élő szövetek építésére is képes appeared first on digitrendi.hu.

Ennek egyik legfontosabb következménye, hogy a felhasználóknak egyre kevésbé kell külön AI-alkalmazásokat keresniük vagy megtanulniuk használni. A mesterséges intelligencia egyre inkább a már megszokott alkalmazások részeként jelenik meg, legyen szó üzenetküldésről, online vásárlásról vagy más hétköznapi digitális feladatról.

Néhány hónapja még minden arról szólt:

• melyik AI jobb,

• elveszi-e a munkát,

• melyik modell hány paraméteres,

• melyik cég mennyi milliárdot költ AI-ra.

Most hirtelen megjelentek az első olyan szolgáltatások, ahol a felhasználó már nem is „AI-t használ”, hanem egyszerűen:

• megfogalmaz egy üzenetet,

• összefoglal egy beszélgetést,

• lefordít valamit,

• receptet kér,

• bevásárol.

Évekig azt mondtuk: „Meg kell tanulni ChatGPT-t használni.” Most viszont egyre kevésbé kell, mert egyre inkább a ChatGPT alkalmazkodik a felhasználók megszokott digitális környezetéhez.

Eddig a hírek is inkább arról szóltak, hogy „hova került AI”, ma már inkább az a kérdés, hogy mit változtat meg ez a felhasználó számára?

Csak néhány példa:

• kevesebb alkalmazásváltás;

• gyorsabb ügyintézés;

• természetes nyelvű keresés;

• beszélgetésalapú vásárlás;

• személyesebb digitális asszisztensek.

Ez már nem csupán technológia, hanem felhasználói élmény.

A siker kulcsa pedig ma már nem önmagában az AI jelenléte, hanem az, hogy mennyire természetesen illeszkedik a felhasználók megszokott digitális környezetébe. Erre jó példa két friss hazai bejelentés is: a Viber és a Kifli.hu egymástól teljesen eltérő területen, mégis ugyanabba az irányba tesz fontos lépést.
alcím: A kommunikáció új segítőtársa

A Rakuten Viber és az OpenAI együttműködésének köszönhetően a ChatGPT fokozatosan közvetlenül az üzenetküldő alkalmazásban válik elérhetővé a magyar felhasználók számára. A fejlesztés egyik legnagyobb erőssége éppen az egyszerűség: a legtöbb funkció használatához nincs szükség külön ChatGPT-regisztrációra vagy technológiai előképzettségre, így azokhoz is eljuthatnak az AI-alapú szolgáltatások, akik korábban még nem használtak mesterséges intelligenciát.

Az új funkciók a mindennapi kommunikáció számos pontján nyújtanak segítséget. A felhasználók közvetlenül a Viberben kérhetnek információt vagy ötleteket a ChatGPT-től, bevonhatják azt egy csoportos beszélgetésbe, néhány érintéssel összefoglalhatják a hosszabb üzenetváltásokat, vagy akár egy megosztott cikk lényegét is pillanatok alatt áttekinthetik.

A mesterséges intelligencia az üzenetírásban is segít: képes finomítani a megfogalmazást, a kívánt hangnemhez igazítani a szöveget, illetve egyetlen érintéssel lefordítani azt más nyelvre. Emellett megjelentek kreatív funkciók is, például a képek átalakítását lehetővé tevő Image Remix, amely a ChatGPT képgeneráló képességeit építi be közvetlenül a beszélgetésekbe.

A Viber példája jól mutatja, hogy a mesterséges intelligencia akkor válhat igazán tömegesen elérhetővé, ha nem külön alkalmazásként jelenik meg, hanem ott segíti a felhasználókat, ahol nap mint nap kommunikálnak.

A bevásárlás is beszélgetéssé válik

Hasonló irányt követ a Kifli.hu is, amely Európa egyik első hivatalos, ChatGPT-be integrált online élelmiszer-bevásárló alkalmazását vezette be. A megoldásnak köszönhetően a vásárlók természetes nyelven beszélgethetnek a ChatGPT-vel, amely segít termékeket keresni, recepteket ajánlani, heti menüt összeállítani vagy akár egy teljes bevásárlókosarat elkészíteni.

A rendelés véglegesítése továbbra is a Kifli.hu felületén történik, de a keresés és a tervezés már egy sokkal természetesebb, beszélgetésalapú élményt kínál.

A felhasználók megkérhetik például a ChatGPT-t, hogy állítson össze egy családi vacsorához szükséges bevásárlólistát, ajánljon kedvezményes termékeket egy adott étrendhez, vagy ismerje fel egy kézzel írt lista tételeit. A hagyományos menük és kategóriák böngészése helyett elegendő egyszerűen leírni, mire van szükség.

A mostani fejlesztés ugyan látványos mérföldkő, de valójában egy hosszabb innovációs stratégia újabb állomása. A Kifli.hu és anyavállalata, a Rohlik Group évek óta fejleszt mesterséges intelligenciára épülő megoldásokat. Saját AI-alapú bevásárlási asszisztensük, a Maia már ma is támogatja a termékkeresést, a receptajánlást, a kosár összeállítását, az ügyfélszolgálatot és a rendelések kezelését, miközben a vállalat saját MCP (Model Context Protocol) infrastruktúrát is kiépített annak érdekében, hogy szolgáltatásai a jövőben más intelligens asszisztensekhez is könnyen kapcsolódhassanak.

A digitalizáció üzleti eredményeket is hoz

A Kifli.hu példája azért is figyelemre méltó, mert jól mutatja, hogy a következetes digitális fejlesztések nemcsak látványos újdonságokat, hanem kézzelfogható üzleti eredményeket is hozhatnak.

A folyamatosan innováló vállalat a legutóbbi pénzügyi évben rekordévet zárt: a rendelések száma több mint 27 százalékkal nőtt, az árbevétel közel 25 százalékkal emelkedett, az aktív vásárlók száma pedig több mint 37 százalékkal bővült. Ma már közel 200 ezer aktív vásárlót szolgál ki, miközben logisztikai fejlesztéseinek köszönhetően az ország lakosságának közel egyharmadát éri el. A mesterséges intelligencia ma már nemcsak a vásárlói élmény fejlesztésében, hanem az ügyfélszolgálati és logisztikai folyamatokban is egyre fontosabb szerepet tölt be.

Egy új korszak kezdete

A Viber és a Kifli.hu különböző piacokon működik, mégis ugyanazt a tendenciát jelzi. A mesterséges intelligencia egyre kevésbé különálló alkalmazásként jelenik meg, és egyre inkább a már megszokott digitális szolgáltatások természetes részévé válik.

Ez a változás a felhasználók számára talán kevésbé látványos, mint egy új AI-modell bejelentése, hosszabb távon azonban sokkal jelentősebb lehet. A jövőben várhatóan nem az lesz a legfontosabb kérdés, hogy melyik mesterséges intelligenciát használjuk, hanem az, hogy hány olyan szolgáltatás vesz majd körül bennünket, amelyben az AI szinte észrevétlenül, mégis folyamatosan segíti a mindennapi feladatainkat.

A mesterséges intelligencia következő nagy lépése tehát nem feltétlenül újabb látványos technológiai áttörés lesz, hanem az, hogy észrevétlenül beépül a digitális hétköznapokba. A felhasználók számára ez talán a legfontosabb változás: egyre kevesebb alkalmazást kell megtanulniuk használni, miközben egyre több feladatot végezhetnek el gyorsabban, egyszerűbben és természetesebb módon.

The post A ChatGPT már a kedvenc szolgáltatásaink részeként költözik be a mindennapokba appeared first on digitrendi.hu.

A világszínvonalú tudásra ma is van kereslet

Amikor egy nemzetközi technológiai vállalat akvizíció mellett dönt, ritkán pusztán egy cég nevét vagy piaci részesedését vásárolja meg. Sokkal inkább azt a tudást, mérnöki tapasztalatot és innovációs kultúrát keresi, amely hosszú évek alatt épült fel.

Pontosan ez történt a PCB Engineering esetében is. Az izraeli Quantum Machines – amelynek kvantumszámítógép-vezérlő rendszereit ma már a világ kvantumfejlesztő vállalatainak több mint fele használja – budapesti kutatás-fejlesztési központot hoz létre a magyar mérnökcsapatra építve. A csaknem negyven fős fejlesztői gárda olyan nagysebességű elektronikai rendszereket tervez, amelyek a kvantumszámítógépek működésének egyik legfontosabb építőelemei.

Ez jól mutatja, hogy a hazai mérnöki kompetenciák nem csupán nemzetközi összevetésben is versenyképesek, hanem olyan területeken bizonyítanak, amelyek a következő évtized technológiai fejlődését meghatározhatják.

A cég neve az utóbbi hetekben nemcsak a nemzetközi technológiai sajtóban, hanem idehaza is reflektorfénybe került: a PCB Design a közelmúltban a Magyar Innovációs Szövetség idei innovációs díjának egyik kitüntetettje is lett igazolva a vállalat mérnöki teljesítményét.

Nem egyedi történet

A PCB Engineering sikere egy hosszabb folyamat újabb állomása. Az elmúlt két évtizedben több magyar technológiai vállalkozás is bebizonyította, hogy világszínvonalú fejlesztésekkel lehet nemzetközi piacokat építeni vagy a világ vezető technológiai szereplőinek érdeklődését felkelteni.

Korábbi magyar deep-tech sikerek

🚀 Graphisoft – Az Archicad világsikere ma is a magyar mérnöki és szoftverfejlesztői tudás egyik legismertebb példája.

🎥 Ustream – A magyar videostreaming úttörője, amelyet később az IBM vásárolt fel.

🔐 Tresorit – Világszínvonalú titkosítási technológia, amely a Swiss Post tulajdonába került.

🚗 AImotive – A budapesti fejlesztőközpontból indult önvezető járműtechnológia ma már a Stellantis csoport része.

📊 Prezi – Magyar alapítású prezentációs platform, amely világszerte ismert márkává vált.

🛡️ SEON – AI-alapú csalásmegelőző rendszere ma már több kontinensen segíti a pénzügyi és e-kereskedelmi vállalatokat.

⚛️ PCB Engineering – A kvantumszámítógépek vezérlőhardvereinek fejlesztésével vált a Quantum Machines stratégiai partnerévé, majd akvizíciós célpontjává.

A kvantumtechnológia és az űripar metszéspontján

A PCB Engineering története azért különösen figyelemre méltó, mert egyszerre két olyan területen is jelen van, amelyek a következő évtized stratégiai iparágai közé tartoznak.

A Quantum Machines felvásárlása révén a vállalat egyik üzletága a kvantumszámítógépek klasszikus vezérlőhardvereinek fejlesztésében kap meghatározó szerepet. Ezek az ultragyors elektronikai rendszerek biztosítják a kapcsolatot a hagyományos számítógépes vezérlés és a rendkívül érzékeny kvantumprocesszorok között. A magyar mérnökök által fejlesztett nagysebességű áramkörök a jelek pontos előállításával, a zaj csökkentésével és a valós idejű hibakezelés támogatásával járulnak hozzá a kvantumszámítógépek megbízható működéséhez.

Mindeközben a PCB Design néven működő vállalat továbbra is aktív szereplője marad a magyar és az európai űriparnak. Az Európai Űrügynökség támogatásával olyan műholdas edge computing platformot fejleszt, amely a jövő közvetlen műhold–mobiltelefon kommunikációját segítheti. Emellett részt vett a Puli Space Technologies holdkutatási projektjeiben is, és olyan elektronikai rendszereket fejleszt, amelyeknek a világűr extrém körülményei között is megbízhatóan kell működniük.

A valódi érték a tudás

A mesterséges intelligencia, a kvantumszámítástechnika és az űripar korában egyre kevésbé a gyártókapacitás jelenti a legnagyobb versenyelőnyt. Sokkal inkább az a mérnöki tudás, amely képes olyan technológiák létrehozására, amelyeket világszerte csak néhány vállalat tud megalkotni.

A PCB Engineering története ezt példázza. Nem csupán egy sikeres vállalat fejlődéséről szól, hanem arról is, hogy Magyarországon ma is működnek olyan deep-tech műhelyek, amelyek munkája a világ technológiai élvonalában is értéket képvisel. A nemzetközi befektetők érdeklődése végső soron nem csupán egy céget, hanem a mögötte álló mérnöki tudást is elismeri.

The post Miért értékes ma is a magyar mérnöki tudás? – Újabb hazai deep-tech siker(ek) a kvantum- és az űrtechnológia világában appeared first on digitrendi.hu.

A mesterséges intelligenciáról szóló hírek többsége még mindig két véglet között mozog. Az egyik szerint az AI elveszi az emberek munkáját, a másik szerint új aranykort hoz a termelékenységben. A valóság – ahogy az lenni szokott – ennél jóval árnyaltabb.

Ezt támasztja alá egy friss hazai felmérés is a magyar munkavállalók AI-használati szokásairól. A kutatás szerint a válaszadók 17,1 százaléka tud olyan személyről a környezetében, aki a mesterséges intelligencia vagy a robotizáció miatt veszítette el az állását.

Ez első hallásra riasztó adatnak tűnhet, valójában azonban egy sokkal mélyebb változás első jele. Az AI ugyanis nem egyszerűen munkahelyeket szüntet meg – egyre inkább átírja azt is, hogyan dolgozunk.

Már nem a jövőről beszélünk

A nemzetközi elemzések is hasonló irányba mutatnak. A World Economic Forum szerint a következő években a mesterséges intelligencia, az automatizáció és a digitalizáció egyszerre szüntethet meg és hozhat létre munkahelyeket. A szervezet előrejelzése alapján 2030-ig világszerte mintegy 170 millió új állás jöhet létre, miközben körülbelül 92 millió munkakör átalakul vagy megszűnik. A mérleg tehát összességében pozitív lehet, de a munkavállalóktól teljesen új készségeket követel meg.

Hasonló következtetésre jutott a Nemzetközi Munkaügyi Szervezet (ILO) is. A szervezet elemzése szerint a generatív AI elsősorban nem teljes foglalkozásokat vált ki, hanem azok egyes feladatait automatizálja. Ez azt jelenti, hogy a legtöbb munkakör nem eltűnik, hanem átalakul.

A kérdés tehát már nem az, hogy az AI hatással lesz-e a munkánkra, hanem az, hogy ki tud lépést tartani ezzel a változással.

Továbbra is a ChatGPT vezet, de gyors felzárkózásban a mezőny

A hazai kutatás szerint a mesterséges intelligencia eszközei ma már a magyar munkavállalók mindennapjainak részévé váltak.

A legnépszerűbb platform továbbra is a ChatGPT, amelyet a válaszadók 60 százaléka használ rendszeresen. Ugyanakkor látványosan erősödik a verseny: a Google Gemini már 35 százalékos használati arányt ért el, míg a Claude, a Copilot és a Perplexity is egyre több felhasználót szerez.

Ez arra utal, hogy a vállalatok és a munkavállalók már nem egyetlen AI-eszközben gondolkodnak. Egyre inkább több alkalmazást használnak párhuzamosan, attól függően, hogy szövegírásról, kutatásról, programozásról vagy adatfeldolgozásról van szó.

Nem mindenki profitál egyformán az AI-ból

A kutatás egyik legérdekesebb megállapítása, hogy a mesterséges intelligencia előnyei ma még korántsem oszlanak meg egyenlően.

A férfi válaszadók több mint fele saját megítélése szerint haladó vagy szakértő szinten használja az AI-eszközöket, míg a nőknél ez az arány alig haladja meg az ötödét. A különbség nemcsak az önbizalomban, hanem a gyakorlati eredményekben is megjelenik: a jelentős időmegtakarításról beszámoló felhasználók között többségben vannak a férfiak.

Ez azonban nem feltétlenül képességbeli különbséget jelent.

Sokkal inkább azt mutatja, hogy eltérő mértékben férnek hozzá a képzésekhez, az új eszközökhöz és a napi munkában használható AI-megoldásokhoz.

Az ILO is arra figyelmeztet, hogy a generatív AI különösen az adminisztratív és irodai munkaköröket alakítja át, ahol számos országban magas a női foglalkoztatottak aránya. Ezért a digitális készségek fejlesztése nemcsak technológiai, hanem társadalmi kérdéssé is válik.

A tudás lehet a legnagyobb versenyelőny

A kutatás egyik legfontosabb tanulsága talán nem is az AI használatáról, hanem a tanulás szerepéről szól.

Azok a munkavállalók, akik szervezett vállalati AI-képzésben részesültek, érzékelhetően nagyobb időmegtakarításról számoltak be, mint azok, akik kizárólag saját maguk próbálták elsajátítani az új eszközök használatát. A nagyvállalatoknál már a dolgozók több mint kétharmada kapott valamilyen AI-képzést, míg a kisebb cégeknél ez az arány még mindig jóval alacsonyabb.

Ez jól illeszkedik a nemzetközi trendekhez is. A PwC legfrissebb AI Jobs Barometer jelentése szerint azokban az iparágakban, ahol intenzíven alkalmazzák a mesterséges intelligenciát, gyorsabban nő a termelékenység, ugyanakkor jelentősen felértékelődnek az új készségek és a folyamatos továbbképzés.

A kutatás eredményei alapján ugyanakkor az is egyértelműnek látszik, hogy a mesterséges intelligencia önmagában még nem jelent automatikus előnyt. A valódi különbség abban rejlik, hogy a munkavállalók mennyire tudatosan használják az eszközöket, milyen gyakran fejlesztik tudásukat, és milyen szervezeti támogatást kapnak.

Éppen ezért egyre több vállalat ismeri fel, hogy az AI bevezetése nem informatikai projekt, hanem szervezetfejlesztési feladat. Az új alkalmazások beszerzése önmagában kevés, ha a munkatársak nem tudják, hogyan építsék be azokat a napi munkafolyamatokba.

A kutatást készítő szakértő szerint ma már nem az a kérdés, hogy a mesterséges intelligencia hatással lesz-e a munkánkra, hanem az, hogy milyen gyorsan tudunk alkalmazkodni az új környezethez.

Egyre nagyobb lehet a különbség a felkészült és a lemaradó munkavállalók között

A hazai felmérés egyik kevésbé látványos, de annál fontosabb üzenete, hogy az AI újfajta versenyhelyzetet is teremt a munkaerőpiacon.

Miközben egyre több munkakörben jelennek meg a mesterséges intelligenciára épülő eszközök, azok a munkavállalók, akik képesek ezeket hatékonyan használni, jelentős időt takaríthatnak meg, gyorsabban készíthetnek el feladatokat, és magasabb hozzáadott értékű munkára fordíthatják az így felszabaduló kapacitást.

A különbség ezért várhatóan nem azok között lesz, akiknek van vagy nincs munkájuk, hanem azok között, akik képesek együtt dolgozni az AI-val, illetve akik továbbra is kizárólag hagyományos módszerekkel végzik feladataikat.

A mesterséges intelligenciáról szóló viták gyakran a munkahelyek megszűnésére koncentrálnak. A hazai kutatás ugyanakkor arra utal, hogy a változás ennél összetettebb.

Valóban vannak olyan munkakörök, ahol az automatizáció már ma is érezhető hatást gyakorol a foglalkoztatásra. A nemzetközi elemzések alapján azonban a következő évek meghatározó folyamata várhatóan nem a tömeges munkahelyvesztés lesz, hanem a munkakörök gyors átalakulása.

Ebben a környezetben azok a vállalatok kerülhetnek előnybe, amelyek nem csupán AI-eszközöket vezetnek be, hanem tudatosan fejlesztik munkatársaik digitális készségeit is.

A munkavállalók számára pedig talán ez a legfontosabb üzenet: az AI korában egyre kevésbé az lesz a versenyelőny, hogy ki dolgozik többet, hanem az, hogy ki tud hatékonyabban együtt dolgozni a mesterséges intelligenciával.

The post Nem az a kérdés már, hogy az AI elveszi-e a munkánkat, hanem ki tud alkalmazkodni appeared first on digitrendi.hu.

A több mint negyedszázada működő budapesti központ szerepe jóval túlmutat egy hagyományos helyi képviselet működésén. Az SAP Hungary és a korábban felvásárolt Emarsys csapatával együtt több mint 2200 szakember dolgozik Magyarországon, miközben a fejlesztőközpontban mintegy ezer szoftverfejlesztő, ötszáz technikai támogatási szakértő és négyszáz cloud- és DevOps-mérnök vesz részt a vállalat globális termékeinek fejlesztésében.

A budapesti csapatok több stratégiai fontosságú területen dolgoznak, köztük az ellátásilánc-menedzsment, az ügyfélélmény-megoldások, a pénzügyi és beszerzési rendszerek, a humánerőforrás-menedzsment, az eszközgazdálkodás, valamint az SAP üzleti mesterséges intelligencia platformjának fejlesztésén.

AI a gyakorlatban

Az eseményen bemutatott fejlesztések jól érzékeltették, hogyan jelenik meg a mesterséges intelligencia(AI) a vállalati folyamatokban.

Az egyik demonstráció az SAP Engagement Cloud, vagyis az Emarsys platform képességeire épült. A rendszer AI-alapú ügynökök segítségével támogatja a marketing-, kereskedelmi és értékesítési folyamatokat, lehetővé téve az ügyfélélmény valós idejű személyre szabását több kommunikációs csatornán keresztül is.

A másik bemutatott fejlesztés arról szól, hogyan alkalmaz az SAP többügynökös mesterségesintelligencia-rendszereket saját terméktámogatási és felhőüzemeltetési folyamataiban. A megoldások célja az ügyfélbejelentések gyorsabb feldolgozása, a problémák hatékonyabb kezelése és a szolgáltatási színvonal javítása.

A harmadik demonstráció az autonóm üzemkarbantartás koncepcióját ismertette. A fejlesztés AI-ügynökök segítségével támogatja a karbantartási jelentések feldolgozását, a hibák azonosítását, a prioritások meghatározását és a karbantartási feladatok tervezését, csökkentve az adminisztrációs terheket és a leállások kockázatát.

Három nap az AI-jövő építésére

Az Insider Tour résztvevői betekintést nyerhettek az SAP AI Code Camp budapesti állomásának munkájába is. A háromnapos eseményen mintegy 260 fejlesztő, termékmenedzser, UX-szakértő és üzleti szakember dolgozott közösen azon, hogy valós üzleti problémákra keressen mesterséges intelligenciára épülő megoldásokat.

A program nem hagyományos képzés vagy verseny, hanem gyakorlati innovációs műhely, ahol a résztvevők működő prototípusokat hoznak létre rövid idő alatt. A kezdeményezés jól mutatja, milyen szerepet tölt be a budapesti központ az SAP globális innovációs ökoszisztémájában.

Új növekedési lehetőségek Magyarországon

Az eseményen Hidvégi Péter, az SAP Hungary tavaly kinevezett ügyvezető igazgatója a vállalat hazai üzleti fókuszterületeiről is beszélt.

A nagyvállalati szegmensben továbbra is meghatározó szerepet kapnak az S/4HANA-transzformációs projektek és az ezekhez kapcsolódó AI-integrációk. Emellett az SAP jelentős növekedési lehetőséget lát a kis- és középvállalati szektorban is, ahol a gyorsabban bevezethető, felhőalapú vállalatirányítási megoldások iránt nő az érdeklődés.

A vállalat ugyanakkor a közszféra digitalizációját is az egyik legfontosabb jövőbeli üzleti területének tekinti. A közigazgatási és állami szervezetek esetében egyre hangsúlyosabb szerepet kap az adatok kezelése, a digitális folyamatok fejlesztése, valamint az adatszuverenitás kérdése.

A Digitrendi kérdésére válaszolva Hidvégi Péter elmondta: az SAP már évekkel ezelőtt felismerte az adatszuverenitás jelentőségét, és Németországban már ki is alakította a szuverén felhő működési modelljét. A kritikus infrastruktúrákat működtető állami szervezetek esetében ugyanis nem elegendő pusztán a GDPR-előírások teljesítése, hanem az is fontos szempont lehet, hogy az adatok és az azokat kezelő szakemberek meghatározott földrajzi és jogi keretek között maradjanak.

Az SAP vezetője szerint megfelelő piaci igény esetén Magyarországon is létrejöhetne olyan volumen, amely üzletileg megalapozhatná egy szuverén adatközpont kialakítását. Ez meglévő infrastruktúrára is épülhet, de akár új beruházásként is megvalósulhatna, ugyanakkor egy ilyen döntés minden esetben az SAP globális vezetésének jóváhagyását igényli.

A budapesti Insider Tour egyik legfontosabb üzenete ugyanakkor nem egy konkrét technológia vagy termék volt, hanem az, hogy Magyarország ma már nem csupán felhasználója, hanem aktív alakítója is a tőkekapitalizációja alapján Európa legnagyobb cége, az SAP globális innovációs tevékenységének.

The post Budapesten (is) épül az SAP jövője: ritka betekintést adott globális fejlesztéseibe a cég appeared first on digitrendi.hu.

A magyar gazdaság növekedési modellje egyre inkább korlátokba ütközik: a bérek gyorsabban emelkednek, mint a termelékenység, miközben a foglalkoztatás bővítésére építő növekedési lehetőségek lassan kimerülnek.

A McKinsey & Company friss tanulmánya szerint ebből a helyzetből a mesterséges intelligencia jelentheti az egyik legfontosabb kitörési pontot. A tanácsadó cég becslése alapján a magyar gazdaságban az AI által potenciálisan kiváltható vagy jelentősen hatékonyabbá tehető munkafeladatok értéke elérheti a 15 milliárd eurót, ami a GDP 6-7 százalékának felel meg.

A McKinsey szerint azonban a technológia önmagában nem lesz elég. A sikerhez a vállalatok működésének újragondolására, az adatok tudatosabb használatára, a kompetenciák fejlesztésére és a folyamatok átalakítására is szükség lesz.

A tanulmány bemutatóját követő kerekasztal-beszélgetés alapján ugyanakkor úgy tűnik, a vállalatvezetők többsége már nem azt mérlegeli, hogy érdemes-e foglalkozni az AI-jal. Inkább azt próbálják felmérni, hogyan lehet a technológiából valódi üzleti előnyt kovácsolni.

A hype helyett a realizmus került előtérbe

A beszélgetés egyik visszatérő eleme volt, hogy az AI körüli várakozások gyakran messze meghaladják a jelenleg látható üzleti eredményeket.

A résztvevők szerint a mesterséges intelligencia már ma is kézzelfogható hatékonyságjavulást hoz például a szoftverfejlesztésben, az ügyfélkiszolgálásban vagy az adminisztratív folyamatokban. Ugyanakkor több vezető arra figyelmeztetett, hogy a technológiát övező várakozások már más régebbi innovációs hullámok esetében is túlzónak bizonyultak.

A gyógyszeripari példák között elhangzott, hogy korábban a nagy áteresztőképességű szűrési rendszerektől, később a genomikától is hasonló áttörést vártak, amely végül jóval lassabban és összetettebben valósult meg.

A vállalatvezetők többsége ezért nem szkeptikusként, hanem realistaként jellemezte saját álláspontját.

A nagy kérdés: kinél marad a haszon?

A kerekasztal egyik legérdekesebb vitája nem technológiai, hanem gazdaságossági kérdés körül alakult ki.

Többen felvetették, hogy a jelenlegi AI-szolgáltatások használata jelentős platformfüggőséget teremthet. A vállalatok ma még viszonylag kedvező áron férnek hozzá a modellekhez, azonban kérdéses, hogy a tokenalapú használati költségek hosszabb távon hogyan alakulnak.

A banki oldal képviselője szerint a vállalatok könnyen olyan helyzetbe kerülhetnek, hogy működésük mélyen beépül egy-egy AI-platformba, így később már nem lesz valódi mozgásterük az AI-szolgáltatók áremeléseivel szemben. A jelenlegi költségelőny így idővel akár el is tűnhet.

A vita egyik központi gondolata éppen az volt, hogy az AI nem feltétlenül költségcsökkentést jelent, hanem sok esetben költségátalakulást. Az emberi munkaerő egy részét ugyan kiválthatják az intelligens rendszerek, de helyükre új működési és infrastruktúra-költségek léphetnek.

A technológiai szektor már látja az eredményeket

A legoptimistább hangok a technológiai szektorból érkeztek. A távközlési oldal képviselője konkrét példákat említett arra, hogyan használják az AI-t ügyfélkiszolgálási és hálózatüzemeltetési feladatokra. Elmondása szerint egy GPT-alapú ügyfélkezelő rendszer már ma a beérkező megkeresések mintegy ötödét önállóan kezeli, miközben a szoftverfejlesztési ciklusok időtartama a korábbi 90-100 napról akár 30 nap alá is csökkenhet.

A hálózatfelügyeletben pedig napi egymillió rendszerjelzés feldolgozását támogatják AI-eszközök, ami jelentősen csökkentette az emberi beavatkozás szükségességét. Az érintett munkatársakat ugyanakkor nem elbocsátották, hanem összetettebb feladatokra csoportosították át.

Nem biztos, hogy automatikusan felzárkózunk

A McKinsey tanulmánya szerint Magyarország számára az AI lehetőséget adhat a termelékenységi felzárkózásra. A beszélgetés résztvevői ugyanakkor arra is figyelmeztettek, hogy a technológia önmagában nem garantálja ezt.

Az AI előnyeit azok az országok és vállalatok tudják majd a legjobban kihasználni, amelyek megfelelő oktatási rendszerrel, fejlett digitális infrastruktúrával, versenyképes vállalati szektorral és jól működő állami szolgáltatásokkal rendelkeznek. Ezek hiányában a technológiai különbségek akár még tovább is növekedhetnek.

A kerekasztal egyik talán legfontosabb tanulsága és megállapítása ezért az volt, hogy a mesterséges intelligencia nem csodafegyver. A technológia valóban képes jelentős hatékonyságjavulást hozni, de hogy ebből végül ki profitál a legtöbbet, azt nem maga az AI, hanem a vállalatok és az országok stratégiai döntései fogják eldönteni.

The post A magyar cégvezetők már nem kételkednek az AI-ban, de tartanak annak költségeitől appeared first on digitrendi.hu.