GazdaságSzerző: vg 6 napja 5 percnyi olvasás
A látványos terjedés ellenére mindössze 37 százalék számol be arról, hogy az AI már pozitívan hozzájárult vállalata üzemi eredményéhez.
A mesterséges intelligencia vállalati térnyerése új szakaszba lépett: a technológia már nemcsak a munkát gyorsítja, hanem azt is megváltoztatja, mire költik a cégek az informatikai büdzséjüket. A McKinsey friss globális felmérése szerint a válaszadók közel harmada olyan szervezetnél dolgozik, amely már mondott le legalább egy szoftver vagy szoftverfunkció megvásárlásáról, mert azt AI-alapú kódoló eszközökkel házon belül is meg tudta építeni. Közben egy másik probléma is egyre látványosabb: bár a dolgozók többsége már érzi az AI produktivitási előnyeit, ez még korántsem jelent automatikusan nagyobb profitot.
A McKinsey 2026-os State of AI kutatása alapján az AI használata már szinte általánossá vált a vizsgált szervezeteknél. Közel tízből kilenc válaszadó szerint vállalata legalább egy üzleti funkcióban rendszeresen használ mesterséges intelligenciát, miközben 44 százalék már vállalati szintű skálázásról számolt be. Egy évvel korábban ez az arány még 38 százalék volt. Az AI-t legalább három vállalati funkcióban alkalmazó szervezetek aránya ugyancsak nőtt, 51-ről 56 százalékra.
A kutatás egyik legfeltűnőbb eredménye azonban nem egyszerűen az AI terjedése – ez mára már alapvetés –, hanem az, hogy a technológia elkezdte megváltoztatni a klasszikus „megvenni vagy megépíteni/fejleszteni” döntést is.
A válaszadók 32 százaléka szerint szervezetük már döntött úgy, hogy nem vásárol meg legalább egy szoftvert vagy funkciót, mert az adott képességet AI-kódoló eszközökkel házon belül is létre tudták hozni.
A jelenség a technológiai vállalatoknál a legerősebb, ahol 41 százalék számolt be ilyen döntésről, az egészségügyi cégeknél pedig 39 százalék. A professzionális szolgáltatások, valamint az energia- és nyersanyagipar esetében egyaránt 38 százalék volt az arány. Ez a trend azt mutatja, hogy az AI-alapú programozás nemcsak a fejlesztők produktivitását növelheti, hanem a vállalati IT-költségvetések elosztását is átrendezheti.
A tanácsadó cég szerint a vállalatok egyre tudatosabban mérlegelik, hogy mely technológiákat érdemes megvásárolniuk, melyeket célszerű saját maguknak fejleszteniük, és hol kell olyan belső képességeket kiépíteniük, amelyekkel külső megoldásokat tudnak integrálni és nagy léptékben használni.
A McKinsey kutatásának egyik legnagyobb ellentmondása, hogy az AI egyéni szinten már látványosan működik, vállalati pénzügyi szinten azonban ennél jóval kisebb az előrelépés. Az AI-t munkájuk során használó válaszadók 80 százaléka szerint a technológia javította a produktivitását, és nagyjából minden második megkérdezett úgy látja, hogy segítségével jobb döntéseket tud hozni. Ehhez képest
mindössze 37 százalék számolt be arról, hogy az AI pozitívan járult hozzá vállalatának üzemi eredményéhez,
az EBIT-hez. Ez az arány ráadásul lényegében nem változott 2025 óta. Vagyis miközben a technológia használata gyorsan terjed, és a dolgozók jelentős része érzékelhető előnyökről számol be, ezek a nyereségek egyelőre nem fordulnak át ugyanolyan ütemben vállalati pénzügyi eredménybe.
A McKinsey ugyanakkor már lát konkrét területeket, ahol az AI mérhető gazdasági hatást hoz. Költségcsökkentésről leggyakrabban az ellátási lánc, a szolgáltatási működés és a gyártás területén számoltak be a válaszadók. Bevételnövekedést ezzel szemben leggyakrabban a marketing és értékesítés, majd a termék- és szolgáltatásfejlesztés, illetve a szoftverfejlesztés AI-használatához kötöttek.
A gyorsabb vállalati terjedés egy új problémát is felszínre hozott: maga az AI használata sem feltétlenül olcsó. A válaszadók ötöde szerint szervezetük már korlátozta az AI használatát a technológia működtetésének költségei miatt, amelyek közé a modellhasználathoz kapcsolódó tokenköltségek is beletartoznak.
A költségnyomás ellenére a cégek egyelőre nem készülnek visszafogni a beruházásokat:
Michael Chui, a McKinsey vezető elemzője szerint ezért a pénzügyi és AI-vezetők körében egyre fontosabb fogalommá válik a „tokenomics”. Bár az egy tokenre jutó költségek csökkennek, az összetett érvelési feladatok és az AI-asszisztensek terjedésével a felhasznált és generált tokenek mennyisége ennél gyorsabban növekedhet. A vállalatoknak így már nemcsak azt kell eldönteniük, mire képes az AI, hanem azt is, hogy az adott feladatnál megtérül-e a használata.
A felmérésben mindössze a válaszadók 6 százaléka tartozott a McKinsey által „AI high performernek” nevezett csoportba. Ide azokat a szervezeteket sorolták, amelyeknél az AI legalább 5 százalékos EBIT-hatással járt, miközben a válaszadó jelentősnek is ítélte a technológia által létrehozott értéket. Az arány ráadásul nem nőtt az előző évhez képest. A különbség azonban nem egyszerűen abban rejlik, hogy ezek a cégek több pénzt költenek AI-ra.
A jól teljesítő vállalatok 3,3-szer nagyobb valószínűséggel tervezik, hogy a technológiával alapvetően átalakítják üzletüket a következő három évben.
Közel háromnegyedük már a munkafolyamatait is alapjaiban újratervezte az AI miatt, míg a többi szervezetnél csak körülbelül minden negyedik vállalat tett így. A high performerek ráadásul kétszer nagyobb eséllyel skálázzák a szoftverkódoló asszisztenseket, és náluk a „megvenni vagy megépíteni” kérdés is még erősebben fordul a saját fejlesztés felé. Közel felük már döntött úgy, hogy valamely szoftvert vagy funkciót nem vásárolja meg, mert AI-eszközökkel házon belül elő tudja állítani; a többi szervezetnél ez az arány 31 százalék.
A vállalatok előtt álló legnagyobb kihívás már nem egyszerűen az AI-eszközök beszerzése. Sokkal inkább az, hogy képesek-e a technológia köré új munkafolyamatokat, szervezeti struktúrákat és működési modelleket építeni. Tara Balakrishnan, a McKinsey társult partnere szerint az AI terjedésének korlátozó tényezője egyre inkább a szervezetek változásbefogadó képessége, nem pedig maga a technológia.
Ez pedig a szoftverpiac számára is új helyzetet teremthet. Ha az AI-kódoló rendszerekkel egyre olcsóbban és gyorsabban lehet egyedi vállalati funkciókat létrehozni, bizonyos esetekben kevésbé lehet vonzó kész szoftvert vásárolni. A McKinsey adatai még nem mutatnak tömeges kivonulást a vállalati szoftverek piacáról, azt azonban már igen, hogy a mesterséges intelligencia elkezdte átírni a vállalatok egyik legalapvetőbb informatikai döntését: azt, hogy mit érdemes megvenni, és mit érdemes inkább saját maguknak megépíteni.
A mesterséges intelligencia a tanácsadói iparág hagyományos üzleti modelljét is kikezdi, mivel egyre több olyan rutinfeladatot – adatgyűjtést, elemzést, prezentációkészítést vagy dokumentumfeldolgozást – automatizál, amelyet korábban nagy létszámú juniorállomány végzett. Az Egyesült Királyságban már sorra jelennek meg az „AI-natív” tanácsadó cégek, amelyek kisebb létszám mellett, mesterségesintelligencia-alapú ügynökökkel próbálnak versenyezni a Deloitte, a PwC, az EY vagy a KPMG méretével és kapacitásaival. A technológia ezzel nemcsak a piacra lépés költségeit csökkenti, hanem a klasszikus, sok juniorra és rengeteg kiszámlázható munkaórára épülő piramismodellt is megkérdőjelezi.
A változás az árazást is elérheti, hiszen az óradíjas konstrukció egyre nehezebben indokolható olyan feladatoknál, amelyeket egy AI-rendszer a korábbi munkaidő töredéke alatt képes elvégezni, ezért terjedhetnek az eredményalapú és előfizetéses modellek. A nagy tanácsadó cégek ugyanakkor továbbra is jelentős előnnyel rendelkeznek globális hálózatuk, ügyfélkapcsolataik és milliárdos AI-beruházásaik miatt, miközben a legnehezebb helyzetbe éppen a közepes szereplők kerülhetnek, amelyek sem ekkora tőkével, sem a startupok rugalmasságával nem rendelkeznek. Az AI így várhatóan nem eltünteti a tanácsadói piac nagy szereplőit, hanem fokozatosan átírja azt, hogy hány emberrel, milyen tudással, milyen szervezeti struktúrában és milyen árazás mellett lehet versenyképes tanácsadó céget működtetni.
Napi