GazdaságSzerző: portfolio 5 órával ezelőtt 6 percnyi olvasás
A mesterséges intelligencia vállalati használata látványosan mélyül: a cégek egyre több üzleti funkcióban skálázzák az AI-megoldásokat, gyorsan terjednek az autonóm működésre képes AI-ügynökök és a szoftverfejlesztést támogató kódoló agentek is. A McKinsey 2026-os globális AI-felmérése szerint azonban a technológiai lendületet egyelőre nem követte hasonló ütemben a pénzügyi eredmény: miközben a munkavállalók többsége már érzékeli a produktivitási előnyöket, a vállalatok üzemi eredményére gyakorolt pozitív hatásról csak a válaszadók 37 százaléka számol be. A következő nagy feladat így nem az AI bevezetése, hanem annak üzleti megtérüléssé alakítása lesz.
A mesterséges intelligencia mára kilépett a kísérleti fázisból: a McKinsey felmérése szerint a válaszadók közel kilenctizede számol be arról, hogy szervezete rendszeresen használ AI-t legalább egy üzleti funkcióban. Ennél is fontosabb, hogy a vállalatok egyre nagyobb része már nem elszigetelt pilotprojektekben gondolkodik, hanem vállalati szintű skálázásban. A felmérés szerint az AI-t használó szervezetek
44 százaléka jutott el legalább a skálázási fázisig, szemben az egy évvel korábbi 38 százalékkal.
A technológia terjedése szélesedik is: a válaszadók 56 százaléka szerint szervezetük már legalább három üzleti funkcióban alkalmaz AI-t, míg egy évvel korábban ez az arány 51 százalék volt. A folyamatot ugyanakkor erősen a nagyvállalatok húzzák. Az évi legalább 1 milliárd dolláros árbevételű cégeknél a válaszadók 54 százaléka számolt be vállalati szintű AI-skálázásról, míg a kisebb szervezeteknél ez az arány csak nagyjából egyharmad.
Különösen látványos a különbség az agentic AI, vagyis az önállóan tervezni és több lépésből álló feladatokat végrehajtani képes AI-rendszerek esetében. A nagyvállalatoknál az ilyen megoldásokat legalább egy üzleti funkcióban skálázók aránya 27 százalékról 40 százalékra nőtt egy év alatt. A kisebb cégeknél viszont érdemi előrelépés nem történt: az arány 22 százalékon maradt.
Az AI-eszközök közül továbbra is a chatbotok a legelterjedtebbek: a válaszadók 47 százaléka szerint ezek skálázása már vállalati szinten zajlik. A kódoló agentek és az egyéb AI-ügynökök esetében a skálázás még kevésbé általános, de a trend egyértelműen felfelé mutat. A nagyobb vállalatoknál például a szoftverfejlesztési agenteket már a válaszadók 31 százaléka szerint skálázzák, míg a kisebb szervezeteknél ez az arány 17 százalék.
A McKinsey tanulmánya szerint a kódoló agentek nem pusztán produktivitási eszközök, hanem a vállalati technológiai költések szerkezetét is elkezdhetik átalakítani. A válaszadók 32 százaléka arról számolt be, hogy szervezete legalább egy szoftvertermék vagy funkció megvásárlásáról azért mondott le, mert azt belső fejlesztéssel, AI-alapú kódoló eszközökkel is elő tudta állítani.
Ez komoly jelzés a szoftverpiac számára: az AI nemcsak új költségsorokat teremt, hanem bizonyos esetekben kiválthat külső beszerzéseket is. A jelenség különösen a technológiai, az egészségügyi, a professzionális szolgáltatási, valamint az energia- és alapanyag-ipari szektorban erős. A nagy kérdés a következő években az lehet, hogy a vállalatok hol húzzák meg a határt a „build” és a „buy”, vagyis a saját fejlesztés és a külső beszerzés között.
A tanulmány egyik legfontosabb üzenete, hogy
az AI munkavállalói szinten már egyértelműen hat.
A válaszadók 80 százaléka szerint az AI javította saját produktivitását, körülbelül fele pedig arról számolt be, hogy segítette új készségek elsajátítását és jobb döntések meghozatalát. A pozitív hatások ráadásul viszonylag egyenletesen jelennek meg a szervezeti hierarchia különböző szintjein.
Ugyanakkor a kép nem teljesen egyoldalúan kedvező. A középvezetők és a nem vezető beosztású munkavállalók nagyobb arányban számolnak be AI-hoz köthető negatív tapasztalatokról, mint a felsővezetők. Ebbe beletartozik
A vállalati szintű pénzügyi hatás ugyanakkor jóval visszafogottabb. A válaszadók 37 százaléka szerint az AI pozitívan járult hozzá szervezetük üzemi eredményéhez, ami lényegében megegyezik az egy évvel korábbi értékkel. Ez azért figyelemre méltó, mert közben a skálázott AI-megoldások aránya nőtt.
Vagyis a vállalatok egyre többet és egyre szélesebb körben használnak AI-t, de ezt még nem tudják tömegesen kimutatható eredményjavulássá alakítani.
Funkcionális szinten azért már látszanak kézzelfogható hatások. A költségcsökkentés leggyakrabban az ellátási láncban, a szolgáltatási operációkban és a gyártásban jelentkezik. Bevételnövekedést leginkább a marketing és értékesítés, a termék- és szolgáltatásfejlesztés, valamint a szoftverfejlesztés területén tulajdonítanak az AI-nak.
Ahogy az AI-használat skálázódik, úgy válnak egyre láthatóbbá a működési költségek is. A válaszadók 20 százaléka szerint szervezetük már korlátozta az AI-használatot a működési költségek, köztük a tokenköltségek miatt. Ez különösen az agentic megoldásoknál és a komplex érvelési feladatoknál lehet fontos, ahol a nagyobb teljesítményű modellek használata jelentős költségterhet jelenthet.
A költségnyomás azonban egyelőre nem fogja vissza az AI-beruházási étvágyat. A válaszadók 28 százaléka szerint szervezetük teljes információs és kommunikációs technológiai költségvetésének több mint 10 százalékát AI-technológiákra fordítja. Ennél is beszédesebb, hogy 60 százalékuk a következő évben az AI-beruházások növelésére számít.
A legerősebb beruházási szándék a gyógyszeriparban és orvostechnikai szektorban, a biztosításban, valamint a pénzügyi intézményeknél látható. Ez arra utal, hogy bár a cégek egyre óvatosabban kezelik az AI működési költségeit, a technológia stratégiai jelentőségébe vetett hit továbbra is erős.
A McKinsey külön csoportként vizsgálta az úgynevezett "AI high performereket": azokat a szervezeteket, amelyek legalább 5 százalékos EBIT-hatást tulajdonítanak az AI-nak, és a technológia értékteremtését jelentősnek minősítik.
Ezek a vállalatok mindössze a válaszadók 6 százalékát teszik ki, vagyis az AI-ból érdemi pénzügyi előnyt realizáló cégek köre továbbra is szűk.
A különbség azonban nem csupán a költésben van. A magas teljesítményű csoportba sorolt szervezetek nemcsak hatékonyságjavításra használják az AI-t, hanem növekedési és innovációs célokra is. Míg a legtöbb cég elsősorban költségcsökkentési és automatizálási lehetőségeket keres, a high performerek nagyobb arányban célozzák meg az árbevétel növelését, új termékfunkciók létrehozását, új üzleti modellek kialakítását vagy akár a vállalat működésének átfogó átalakítását.
Ezek a szervezetek jóval gyakrabban tervezik újra alapjaiban a munkafolyamatokat is. A high performerek közel háromnegyede számolt be arról, hogy az AI miatt fundamentálisan átalakított munkafolyamatokat, míg a többi vállalatnál ez az arány mindössze egynegyed körüli. Ez a tanulmány egyik legfontosabb tanulsága: a megtérüléshez nem elég AI-eszközöket ráültetni a meglévő folyamatokra, hanem magukat a folyamatokat kell újragondolni.
A sikeres cégek emellett következetesebb irányítási gyakorlatokat alkalmaznak. Gyakrabban mérik az AI-kezdeményezések üzleti hatását, erősebb felsővezetői elköteleződés jellemzi őket, tudatosabban kezelik a költségeket, kialakítják a human-in-the-loop kontrollpontokat, és nagyobb figyelmet fordítanak az AI-kockázatok kezelésére is. Ide tartozik a pontatlanság, a kiberbiztonsági sérülékenységek kihasználása, a social engineering, a jogosulatlan vagy nem szándékolt AI-műveletek, a szellemi tulajdon védelme és a szabályozói megfelelés.
Az AI munkaerőpiaci hatásáról szóló várakozások továbbra is erősek, de a tavalyi előrejelzések túlzónak bizonyultak. A 2025-ös felmérésben a válaszadók 32 százaléka számított arra, hogy az AI csökkenti szervezetük teljes létszámát a következő évben. A 2026-os felmérésben viszont
csak 14 százalék számolt be tényleges, AI-hoz köthető létszámcsökkenésről az elmúlt egy évben.
Ennek ellenére a jövőre vonatkozó várakozások tovább erősödtek: a válaszadók 39 százaléka számít arra, hogy az AI a következő évben csökkenti szervezetük teljes munkaerő-állományát. Ugyanakkor 43 százalék továbbra is kevés vagy semmilyen létszámváltozást nem vár.
Funkcionális bontásban a legnagyobb létszámcsökkentési várakozások a szolgáltatási operációkban és az ellátási lánc menedzsmentjében jelennek meg, vagyis ott, ahol az AI automatizációs potenciálja a legerősebben érzékelhető. Érdekes ugyanakkor, hogy a legtöbb válaszadó saját karrierjét nem érzi közvetlen veszélyben: mindössze 13 százalék mondta azt, hogy az AI szorongást kelt benne a karrierkilátásait illetően.
A vállalatvezetők számára a legfontosabb kérdés most kezd igazán élessé válni: hogyan lehet az egyéni hatékonyságjavulást vállalati szintű pénzügyi eredménnyé alakítani? A sikeres cégek közös jellemzője, hogy az AI-t stratégiai transzformációs eszközként kezelik, nem pedig technológiai kiegészítőként. Újratervezik a munkafolyamatokat, mérik a hatásokat, kezelik a kockázatokat, és tudatosan döntenek arról, mit építenek házon belül, mit vásárolnak meg, és hol érdemes partnerségekre támaszkodni.
A következő időszakban így várhatóan azok a vállalatok kerülnek előnybe, amelyek nem egyszerűen több AI-eszközt vezetnek be, hanem képesek a technológiát működési modelljükbe, költségstruktúrájukba és üzleti stratégiájukba is beépíteni. Az AI-verseny új szakasza tehát már nem az adaptációról, hanem a megtérülésről szól.
A címlapkép illusztráció. Címlapkép forrása: Getty Images
Napi