Magyarország AI-hasznosítást gyorsíthat a gazdasági termelékenység javítására

Traders Union
Minden hír
Pénzügyi hírek
AI gazdasági termelékenység Magyarországon

Minden hír

Vezető hírek

Szerkesztők kedvencei

Kriptohírek

Pénzügyi hírek

Devizák

Piaci hangok

Szabályozói hírek

Központi bankokról szóló hírek

Dan Blystone

1 órával ezelőtt

Magyarország AI-hasznosítást gyorsíthat a gazdasági termelékenység javítására — AI a gazdasági ugráshoz

Magyarország gazdasága olyan ponthoz érkezik, ahol a korábbi, munkaerő-bővítésre épülő növekedési modell egyre kevésbé támogatja a további felzárkózást. A mesterséges intelligencia ezért nemcsak hatékonyságjavító eszközként, hanem új üzleti modellek és magasabb hozzáadott értékű működés lehetséges alapjaként jelenik meg.

Kiemelések

A McKinsey szerint Magyarország akár 15 milliárd eurós AI-értéket realizálhat, amelynek több mint fele operatív, ügyfélkiszolgálási és háttértámogató területen jelenhet meg.
2030-ra a hibrid ügyfélkapcsolat-kezelésben az AI akár a rutinmegkeresések 60 százalékát is kezelheti, 2 milliárd eurós hatékonyságjavulással.
A termelékenységnövelő AI-használatot gátolja Magyarországon a szűk kutatás-fejlesztési fókusz, gyenge startup-ökoszisztéma és specifikus digitális infrastruktúra hiánya.

Öt stratégiai lépés az AI-alapú átálláshoz

Amint arról a Portfolio.hu beszámol a McKinsey elemzése alapján, a magyar gazdaságban a mesterséges intelligencia széles körű hasznosításához öt stratégiai irány rajzolódik ki, köztük a kkv-k termelékenységi felzárkóztatása, a humán tőkébe irányuló befektetés és az iparági specializáció. Az elemzés szerint a nagyvállalatok és a kisebb cégek közötti termelékenységi rés szűkítése nélkül nem várható érdemi fordulat, miközben sok hazai vállalkozás továbbra is korlátozottan költ innovációra és készségfejlesztésre.

A tanulmány szerint az oktatásban és a munkaerőpiacon egyre fontosabbá válnak a problémamegoldó, együttműködési és döntéshozatali készségek, mert a rutinfeladatok egy részét intelligens rendszerek veszik át. Magyarországnak emellett nem a globális alapmodellek fejlesztésében érdemes versenyeznie, hanem olyan ágazatokban építhet erős pozíciókat, ahol már most is jelentős ipari jelenléttel és adatvagyonnal rendelkezik, például a gyártásban, a gyógyszeriparban és az energetikában.

A közszférában az integrált, technológiavezérelt államigazgatás és a megelőzésre építő egészségügyi modell hozhat nagyobb hatékonyságjavulást. Az elemzés ezt szervezeti átalakulással köti össze, amelyben a hagyományos működést fokozatosan ágensalapú modellek válthatják fel, így az emberek irányító és döntéshozó szerepe erősödik, miközben a munkafolyamatok jelentős részét AI-rendszerek végzik el.

Termelékenységi hatás és versenyképességi korlátok

A McKinsey becslése szerint a magyar gazdaságban elérhető mintegy 15 milliárd eurós érték több mint fele operatív, ügyfélkiszolgálási és háttértámogató területeken jelenhet meg. Az elemzés hangsúlyozza, hogy ez főként időmegtakarításból és a munka magasabb hozzáadott értékű feladatokra történő átcsoportosításából adódik, nem pedig az új üzleti modellekből származó többletbevételből.

Az ügyfélkapcsolat-kezelésben a hibrid modellekben a nagy volumenű, rutinszerű megkeresések akár 60 százalékát is AI kezelheti, miközben a technológia előrejelző és önkiszolgáló funkciókkal csökkenti az élő ügyintézőkhöz jutó esetek számát. A McKinsey Global Institute becslése alapján ez 2030-ig mintegy 2 milliárd eurós hatékonyságjavulást eredményezhet a hazai ügyfélkapcsolat-kezelésben, bár Magyarországon a digitális készségek szintje miatt a személyes és telefonos csatornák iránti igény várhatóan tartósabb marad.

Az informatikában a tanulmány szerint az ágensalapú működés akár tíz-hússzoros termelékenységnövekedést is lehetővé tehet, ha a fejlesztők egyedi feladatok helyett AI-ágensek hálózatát irányítják. Ugyanakkor az ország versenyképességét továbbra is fékezi a szűk körre koncentrálódó kutatás-fejlesztési ráfordítás, a gyengébb startup-ökoszisztéma és az adatközponti, specifikus digitális infrastruktúra hiánya, noha a közlekedési, internethálózati, 5G- és digitális fizetési alapok stabilnak számítanak.

Korábbi cikkünkben a magyar villamosenergia-rendszer 2026-os átalakulásáról írtunk, amelyet az új hálózati tárolói kapacitások belépése és az európai kiegyenlítőenergia-platformokhoz (PICASSO, MARI) tervezett csatlakozás egyszerre formál. A MAVIR várakozásai szerint a rugalmasság, a tárolás és a piacok közötti integráció felértékelődése a rendszerirányítás és a szabályozási piacok működését is átalakíthatja, ami hosszabb távon technológiai és adatvezérelt fejlesztéseket is kikényszerít.

Ez az anyag harmadik felek véleményét tartalmazhatja, a weboldalon található adatok és információk egyike sem minősül befektetési tanácsnak a Jogi nyilatkozatunk szerint. Bár szigorú Szerkesztői Integritást követünk, ez a bejegyzés tartalmazhat hivatkozásokat partnereink termékeire.

Tetszett a cikk?