Miért vall kudarcot szinte minden házon belüli MI-kísérlet, mit titkolnak előlünk?

Miért vall kudarcot szinte minden házon belüli MI-kísérlet, mit titkolnak előlünk?
Az elmúlt években a vállalatok dollármilliárdokat fektettek be generatív MI-rendszerek belső fejlesztésébe, holott a valóságban ezeknek a kísérleteknek 95%-a soha nem hoz valódi üzleti eredményt. Jelentős, hogy a kudarcok ritkán vezethetők vissza az MI-modellek minőségére; sokkal inkább az eszközök és a szervezetek közötti tanulási szakadékra, valamint a rosszul megválasztott integrációs stratégiára.

Az állandó innovációs súrlódás okai

A nagyvállalatok jellemzően a kiszámíthatóságra és a meglévő folyamatok rutinszerű működtetésére rendezkednek be. Emiatt a belső innovációk, például egy új MI-alapú rendszer bevezetése gyakran nem illeszkednek a napi működésbe, hanem egyfajta mellékpályára kerülnek. Miközben papíron mindenki szeretné „újra feltalálni a vállalatot”, a gyakorlatban az ösztönzők és a rövid távú célok elnyomják a kísérletező kedvet és a türelmet igénylő finomhangolást.

Visszatérő problémák: tanulás, integráció, költségvetés

Az MI-projektek legtöbbször nem ágyazódnak be a valós munkafolyamatokba. A szervezetek gyakran egyszeri kihívásként kezelik az MI-t, kimarad a folyamatos tanulás és alkalmazkodás. A költségek jellemzően elcsúsznak a látványos kísérletek és az értékesítési megoldások felé, pedig a legmagasabb megtérülés gyakran a háttérfolyamatok automatizálásában érhető el. Jelentős különbség van a saját fejlesztésű és a külső partnerektől vásárolt MI-megoldások között is: utóbbiak közel kétszer gyakrabban sikeresek. A „shadow AI” jelenséggel is számolni kell: a dolgozók gyakran saját, nem engedélyezett MI-eszközöket használnak, ami bonyolítja a hatékonyság mérését, és kockázatokat rejt.

Így lehet valódi eredményt elérni

Összességében elmondható, hogy a sikeres MI-kezdeményezések gyorsan beépülnek a napi rutinba, összekapcsolják az ösztönzőket az eredményekkel, és helyben oldanak meg jól mérhető, konkrét problémákat. Az igazán hatékony vállalatok előbb a folyamathoz választanak MI-t, nem fordítva, szűk fókuszban dolgoznak, és folyamatos tanulást építenek be a működésbe. Egyre elterjedtebb megoldás, hogy a háttérrendszerek automatizálására koncentrálnak, az így felszabaduló erőforrásokat pedig további fejlesztésekre fordítják. A „shadow AI” kezelése is kulcsfontosságú: átlátható, engedélyezett eszközökkel, mérhető módon kell használni az MI-t, hogy az eredmények ne vesszenek el a cég szürke zónájában.

A történet tanulsága: az MI-kísérletek csak akkor lehetnek sikeresek, ha nem maradnak pusztán kísérletek. Az integráció, a tanulás és a megfelelő ösztönzőrendszer dönt a túlélésről – különben csak tovább bővítjük a bukott innovációs projektek temetőjét.

2025, adminboss, www.fastcompany.com alapján


Legfrissebb posztok

Az MI-történelem legdrágább szerzői perét nyerték meg az írók

MA 10:27

Az MI-történelem legdrágább szerzői perét nyerték meg az írók

📚 Az Anthropic nevű MI-cégnek 1,5 milliárd dollárt – nagyjából 555 milliárd forintot – kell kifizetnie 500 ezer könyv szerzőinek, mert ezeket jogtalanul használták fel MI-modellek betanításához. A megállapodás...

Az új csodafegyver: csontot nyomtat a ragasztópisztoly

MA 10:14

Az új csodafegyver: csontot nyomtat a ragasztópisztoly

🛠 Egy dél-koreai kutatócsoport forradalmi ragasztópisztolyt fejlesztett ki, amely képes 3D-nyomtatással csontszerű anyagot közvetlenül a törés helyére juttatni műtét közben. Eddig főleg laboratóriumi nyulakon tesztelték a szerkezetet, de az...

Az MI-óriások milliárdokkal tölthetik meg a brit adatközpontokat

MA 10:01

Az MI-óriások milliárdokkal tölthetik meg a brit adatközpontokat

💻 Az Nvidia és az OpenAI jelentős beruházást tervez Nagy-Britanniában, melynek fő célja az ország MI-infrastruktúrájának fejlesztése. A két technológiai óriás egy olyan adatközpont-fejlesztési megállapodásról tárgyal, amelynek összértéke akár...

Az élet valódi jele: tudatosság vagy csak jól sikerült utánzat?

MA 09:53

Az élet valódi jele: tudatosság vagy csak jól sikerült utánzat?

🧠 Az MI-chatbotok, mint a Replika vagy a Xiaoice, már világszerte több mint félmilliárd embert értek el – sokan közeli, már-már mély kapcsolatot alakítanak ki ezekkel a mesterséges társakkal....

Ősi egyiptomi vérvizsgálat, váratlan titkok derültek ki a fáraókról

MA 09:41

Ősi egyiptomi vérvizsgálat, váratlan titkok derültek ki a fáraókról

Egy nemzetközi kutatócsoportnak sikerült feltérképeznie egy mintegy 4500 éve eltemetett egyiptomi férfi genetikai állományát. Ez a szenzációs tudományos eredmény eddig elképzelhetetlen részletekbe enged betekintést az ókori egyiptomiak eredetét...

Az ősi állkapocs, amely átírja az emberi múltat

MA 09:27

Az ősi állkapocs, amely átírja az emberi múltat

🐾 Több mint 1,8 millió éves emberi állkapocscsont került elő a grúziai Orozmani lelőhelyen, Tbiliszi közelében. Ez lehet az egyik legkorábbi bizonyítéka annak, hogy a Homo erectus – az...

Egy ibériai hangya más fajokat is létrehoz, csoda ez vagy trükk?

MA 09:14

Egy ibériai hangya más fajokat is létrehoz, csoda ez vagy trükk?

Az ibériai maggyűjtőhangya (Messor ibericus) királynője nemcsak saját fajának dolgozóit, hanem egy másik fajt, a Messor structort is képes világra hozni. Ez a különleges trükk akár a biológia...

APPok, Amik Ingyenesek MA, 9/13
APP

MA 09:12

APPok, Amik Ingyenesek MA, 9/13

Fizetős iOS appok és játékok, amik ingyenesek a mai napon.     WeComics TH: Webtoon (iPhone/iPad)A WeComics TH egy online képregényolvasó platform, ahol több ezer szerzői joggal védett...

A multirezisztens baktériumok megjelentek Chile szennyvizében

MA 08:53

A multirezisztens baktériumok megjelentek Chile szennyvizében

😷 Első alkalommal sikerült kimutatni KPC-típusú karbapenemáz-termelő baktériumokat Chile egyik nagyvárosának szennyvizében. A kutatást a Concepcióni Egyetem vezette, amely több mint 950 ezer ember szennyvizét vizsgálta a Biobío régióban....