A térség vállalatai gyorsan kiterjesztik a mesterséges intelligencia használatát működésükre, amit kísérletezés és digitális érettség hajt, de elmaradnak a formális MI-stratégia és irányítás kialakításában.
A KPMG friss jelentése szerint Közép-Ázsia és a Kaukázus (CAC) vállalatai körülbelül kétszeres ütemben vezetnek be mesterséges intelligenciát éles működésbe, mint a világ többi részén működő cégek.
HIRDETÉS
HIRDETÉS
A térségben megkérdezett vállalatok 53 százaléka azt mondta, hogy már eljutottak az ipari léptékű MI-alkalmazásokig, amelyek több felhasználási területen mérhető eredményeket hoznak, miközben világszinten ez az arány 24 százalék.
A jelentéshez a KPMG több mint 2500 technológiai vezetőt kérdezett meg 27 országban, köztük 40 kaukázusi és 32 közép-ázsiai válaszadót.
Konstantin Aushev, a KPMG Caucasus and Central Asia partnere és technológiai üzletágának vezetője fontos fenntartásra hívja fel a figyelmet. Feltételezi, hogy egyes válaszadók a „production” fogalmát tágabban értelmezték.
„Az a gyanúnk, hogy térségünkben a válaszadók olyan, széttagolt eseteket is beleszámoltak, mint például a szöveges és hangalapú chatbotok” – mondta Aushev az Euronewsnak.
A fenntartás azonban nem kisebbíti a régió előrelépését. Vannak példák valóban nagy léptékű projektekre is.
A kazahsztáni nemzeti távközlési szolgáltatónál, a Kazakhtelecomnál 2025 közepe óta alkalmaznak mesterséges intelligenciát az ügyfélszolgálaton és a kontaktközpontokban, a beszerzésben, a humánerőforrás- és adminisztratív területeken, a pénzügyben, a szabályozási dokumentumok kezelésében, a munkavédelemben és a toborzásban.
„A bevezetési modell vegyes. A központi csapat felel a platformokért, a biztonságért, a minőségért és a komplex termékekért. A kisebb feladatokra ügynökkészítő platformot használunk” – mondta az Euronewsnak Yerzhan Assanov, a Kazakhtelecom MI-ért felelős vezetője.
A platform lehetővé teszi, hogy programozói ismeretek nélküli munkatárs utasításokat adjon, feltöltse a szükséges anyagokat, és saját igényeire szabott digitális ügynököt állítson össze.
A Business & Technology Services (BTS), az Eurasian Resources Group (ERG) informatikai vállalata gépi látást használ a bányászati telephelyeken működő berendezések állapotának ellenőrzésére, valamint adat-elemzést alkalmaz a geológiai jelentések feldolgozásában.
Az ERG olyan társaság, amely Kazahsztán króm-, vas- és alumíniumtermelő üzemeit működteti.
Miért lépett gyorsan a régió
A KPMG jelentése szerint a térség vállalatai gyakran a proaktív kísérletezés útját választják – 44 százalékuk, szemben a globális 21 százalékkal –, ami magyarázza, hogy Közép-Ázsia és a Kaukázus miért haladhatott gyorsabban az MI egyes területeinek bevezetésében, mint a fejlettebb piacok.
Rustem Uvalijev, a BTS digitalizációs osztályának vezetője az Euronewsnak elmondta, hogy vállalata folyamatosan futtat MI-pilótákat. A generatív MI-re épülő kísérletek mintegy 10 százaléka jut el az éles működésig, míg a „klasszikus MI”, például a gépi tanulás és a gépi látás esetében ez az arány körülbelül 80 százalék.
A Kazakhtelecom szerint szinte minden hónapban indítanak új MI-megoldásokra épülő pilótákat, de egyelőre korai lenne következtetéseket levonni arról, milyen arányban válnak ezek ipari méretű üzemeltetéssé.
Assanov szerint ebben a szakaszban azt vizsgálják, mennyire megbízhatóan működnek a megoldások valós adatokon, hogyan használják azokat a munkatársak, és mit kell módosítani a felskálázás előtt.
„Konkrét folyamattulajdonossal pilotálunk olyan forgatókönyveket, aki vállalaton belül hajlandó képviselni az adott megoldást, és világosan látja, hogyan mérhető a üzleti hatása” – tette hozzá.
A BTS egy FAIR nevű önkiszolgáló platformot is fejlesztett, amely generatív MI segítségével teszi lehetővé digitális ügynökök létrehozását a munkatársak számára.
„Rövid képzés után minden munkatárs létrehozhat egy digitális asszisztenst tesztkörnyezetben. A tesztelést követően a legéletképesebb eseteket visszük át éles működésbe” – mondta Uvalijev.
Mindkét vállalat kísérletezik úgynevezett vibecoding platformokkal, ahol a munkatárs szavakkal írhatja le a kívánt megoldást, és gyorsan összeállíthatja azt anélkül, hogy szervereket, domaineket vagy technikai környezetet kellene konfigurálnia. Ez a megközelítés a munkaerőhiány problémájára is választ adhat.
Szelektív hozzáállás a pilótákhoz
A világszerte működő vállalatokhoz képest a térség hozzáállása a mesterséges intelligenciához szelektívebbnek tűnik.
Konstantin Aushev elmondta, hogy a régió néhány éve még jóval kaotikusabban közelített az MI-hez: a vállalatok versengtek abban, ki tud több MI-felhasználási esetet bejelenteni, de ez a „Brown-mozgás” mostanra kezd csillapodni.
„Ma is van bizonyos fokú káosz, de már mélyebb a megértés arra vonatkozóan, hol van valóban szükségünk mesterséges intelligenciára, és hol nincs” – fogalmazott.
Ez a fordulat összhangban van a KPMG azon megállapításával, hogy a régió vállalatainak 43 százaléka a „gyors, de szelektív alkalmazkodást” részesíti előnyben, míg világszinten ez az arány 36 százalék.
Assanov szerint az elmúlt évben a Kazakhtelecom hozzáállása merészebbé vált.
„Korábban indítjuk el a kísérleteket, és gyorsabban teszteljük azokat valós feladatokon” – mondta.
Hozzátette: ma már előzetes folyamat-elemzéssel kezdenek, és szigorúbb minőségi követelményeket állítanak fel.
Uvalijev ugyanakkor megjegyzi, hogy a mesterséges intelligencia bevezetésére irányuló »hype és nyomás« továbbra is fennáll, és annak megértése, hogy az MI nem univerzális megoldás, kulcsfontosságú ahhoz, hogy valóban szükséges kezdeményezéseket lehessen felskálázni.
„Másik probléma, amikor anélkül próbálják felskálázni az MI-t, hogy felmérnék a költségeket. Sok nagy nemzetközi vállalat már szembesült ezzel, és kezd józanabbul értékelni saját kezdeményezéseit” – tette hozzá.
Aushev a régió gyors MI-adaptációját részben viszonylag magas digitális elterjedtséggel magyarázza. Sok vállalat már rendelkezik azzal az infrastruktúrával és tapasztalattal, amely szükséges a rendszerek adatforrásokhoz és külső szolgáltatásokhoz való kapcsolásához, így könnyebb mesterséges intelligenciát beépíteni a meglévő szolgáltatásokba.
A stratégiai paradoxon
Bár a régió vállalatai jóval nyitottabbak a kísérletezésre, ez nem jelenti azt, hogy minden kísérlet vállalati szintű átalakulássá válik.
A CAC-vállalatoknak mindössze 34 százaléka számolt be arról, hogy világos, az üzleti és technológiai célokkal összehangolt, vállalati szintű MI-stratégiája van, szemben a globális 76 százalékkal. Keresztfunkcionális MI-irányítási struktúra a régió cégeinek csak 25 százalékánál létezik, miközben világszinten ez az arány 69 százalék.
Aushev a kutatás egyik legparadoxabb megállapításának nevezte, hogy miközben a vállalatok jóval nagyobb arányban vezetnek be mesterséges intelligenciát, mint világszerte, sokkal kevesebben rögzítették formálisan, hogyan tervezik fejleszteni és irányítani azt.
„Ugyanez igaz a meglévő MI-irányítási mechanizmusokra is. Térségünk vállalatainak mindössze egynegyede állítja, hogy ilyen rendszerek már működnek náluk, és még kevesebben mondják azt, hogy egyértelműen tudják mérni a mesterséges intelligenciába történő beruházások megtérülését” – tette hozzá.
A jelentés szerzője ugyanakkor megjegyezte: mióta a felmérést elvégezték, a vállalatok már eljutottak oda, hogy a kérdést rendszerszinten kell megközelíteniük, és ki kell dolgozniuk a szükséges irányelveket, szabályokat és eljárásokat.
Hasonló elmozdulás látható a kormányzati szinten is – tette hozzá –, Kazahsztán egyre formálisabb szabályokat vezet be a mesterséges intelligencia és a digitális gazdaság területén.