Két év, amely eldöntheti a magyar kkv-k helyét
A mesterséges intelligencia mára kinőtt az informatikai projektek világából, és az ajánlatadástól az ügyfélszolgálatig szinte minden folyamatot érint. A magyar kis- és középvállalkozásoknak ezért ma már nem azt kell eldönteniük, hogy használnak-e mesterséges intelligenciát – sok cégnél a munkatársak már használják, olykor a vezetés tudta nélkül –, hanem azt, hogy ellenőrzött üzleti folyamattá teszik-e, mielőtt versenytársaik hamarabb lépnek.
Az Eurostat friss adatai szerint 2025-ben az uniós, legalább tíz főt foglalkoztató vállalatok ötöde használt valamilyen mesterségesintelligencia-technológiát, 6,5 százalékponttal többet, mint egy évvel korábban. A méret szerinti szakadék tovább nyílt: a kisvállalatok 17, a közepesek 30, a nagyvállalatok 55 százaléka dolgozik mesterséges intelligenciával. Magyarország hátrányból indul: a KSH 2024-es felmérése az éles üzemi használatot még 8 százalék körülire tette.
Az OECD felméréseiben a mesterséges intelligenciával dolgozó munkavállalók négyötöde számolt be javuló teljesítményről, háromötöde pedig arról, hogy elégedettebb a munkájával. A félelmek ugyanakkor kézzelfoghatók: az Eurostat szerint azok az uniós cégek, amelyek mérlegelték, majd elvetették a bevezetést, 71 százalékban a szakértelem hiányát, 53 százalékban a jogi következmények tisztázatlanságát jelölték meg okként.
A globális verseny kétpólusú. A Stanford AI Index szerint 2024-ben az amerikai magán AI-befektetés 109 milliárd dollárt tett ki, közel tizenkétszeresét a kínai 9,3 milliárdnak; az Egyesült Államok 40 jelentős AI-modellt állított elő, Kína 15-öt. A Draghi-jelentés szerint 2023-ban az EU-ban mintegy 8 milliárd dollár AI-befektetés történt, szemben az amerikai 68 és a kínai 15 milliárddal. Az uniós AI-rendelet a bizalom és a jogbiztonság felől nézve akár előny is lehet, a megfelelési költség viszont a kkv-kat aránytalanul terheli.
Pesszimista forgatókönyvben az AI-ügynökök rutinszerűen kezelik az ajánlatkéréseket, a számlaadatokat, a marketingkampányokat és az első szintű ügyfélszolgálatot. Amerikai bérszámfejtési adatok szerint a magas AI-kitettségű munkakörökben dolgozó 22–25 évesek foglalkoztatása 6 százalékkal esett 2022 vége és 2025 nyara között, a pályakezdő szoftverfejlesztőknél a visszaesés a 20 százalékot közelítette. A magyar kkv-k egy része ebben a kimenetben beszállítói alkupozíciót és árrést veszít.
Optimista forgatókönyvben az AI kapacitásbővítés, nem leépítési program. Egy tízfős vállalkozás gyorsabban ad ajánlatot, több nyelven értékesít, pontosabban tervezi a készletet. Itt az nyer, aki egy-két kulcsfolyamatot mérhetően újratervez. Két év alatt reális cél lehet 15–30 százalékos átfutásiidő-csökkenés egyes adminisztratív folyamatokban, saját kiinduló méréshez kötve.
A szakértők szerint érdemes üzleti problémával kezdeni, nem eszközzel; gyakori, mérhető és visszafordítható folyamatot választani. AI-leltár és rövid szabályzat készítése javasolt arról, mely eszközök használhatók, milyen adat tölthető fel, és hol kötelező az emberi jóváhagyás. Az adatminőség többet nyom a latban, mint a modell neve. Mérni kell az átfutási időt, hibaarányt, költséget, ügyfél-elégedettséget és bevételi hatást; ami 8–12 hét alatt sem mutat értéket, azt le kell állítani vagy újratervezni.
A következő két évben az AI aligha tünteti el a magyar kkv-kat, azt viszont átírja, mit tekint a piac gyors, olcsó és jó szolgáltatásnak. A kivárás ezért maga is döntés, és nem kockázatmentes. A legbiztonságosabb út a korai, szűk körű és mérhető bevezetés: kevés folyamat, jó adat, világos felelősség, rendszeres leállítási pont.
