Η Ευρώπη βρίσκεται σε μια κρίσιμη καμπή όσον αφορά την υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης, καθώς περισσότερες από τις μισές μεγάλες ευρωπαϊκές εταιρείες δεν έχουν ακόμη προχωρήσει σε μετασχηματιστικές επενδύσεις στον τομέα αυτό, παρά τα ισχυρά συγκριτικά πλεονεκτήματα που διαθέτει η ήπειρος σε στρατηγικούς κλάδους.
Σύμφωνα με νέα έρευνα της Accenture που καλύπτει 800 μεγάλες ευρωπαϊκές επιχειρήσεις και δημόσιους οργανισμούς, το 56% δεν έχει προχωρήσει σε καμία πραγματικά μετασχηματιστική επένδυση στην τεχνητή νοημοσύνη. Η κατάσταση γίνεται ακόμη πιο ανησυχητική όταν εξετάζονται τα λεγόμενα «στρατηγικά στοιχήματα» – δηλαδή μεγάλες, μακροπρόθεσμες επενδύσεις στην τεχνητή νοημοσύνη που ενσωματώνονται στην εταιρική στρατηγική και στοχεύουν στον μετασχηματισμό διαδικασιών που είναι κρίσιμες για κάθε κλάδο.
Μόλις το 8% αυτών των στρατηγικών στοιχημάτων έχει επεκταθεί στην Ευρώπη, ενώ ένα επιπλέον 34% βρίσκεται σε πρώιμα στάδια και το 43% στο στάδιο του σχεδιασμού. Η παραγωγικότητα αποτελεί την κύρια προτεραιότητα των ευρωπαϊκών εταιρειών, με το 21% να έχει επεκτείνει τουλάχιστον ένα στοίχημα σε αυτόν τον τομέα, ακολουθούμενο από την ενίσχυση της ανάπτυξης (19%) και τη βελτίωση της εμπειρίας των πελατών (13%).
Οι μεγάλες εταιρείες προηγούνται, οι μικρότερες υστερούν
Το μέγεθος της εταιρείας αποδεικνύεται καθοριστικός παράγοντας για την επιτυχία στην τεχνητή νοημοσύνη. Οι μεγαλύτερες ευρωπαϊκές εταιρείες με ετήσια έσοδα άνω των 10 δισεκατομμυρίων δολαρίων έχουν 48% πιθανότητα να έχουν επεκτείνει τουλάχιστον ένα στρατηγικό στοίχημα, ποσοστό που ισοδυναμεί με αυτό των αμερικανικών ομολόγων τους. Αντίθετα, μόλις το 31% των εταιρειών με έσοδα μεταξύ 1 και 9,9 δισεκατομμυρίων δολαρίων έχει πετύχει το ίδιο.
Αυτή η διαφορά αποτυπώνεται και στον δείκτη ικανοτήτων τεχνητής νοημοσύνης που ανέπτυξε η Accenture. Οι μεγαλύτερες ευρωπαϊκές εταιρείες σημειώνουν μέσο όρο 54 στους 100 βαθμούς, ενώ οι μικρότερες μόλις 39. Η διαφορά αυτή έχει ουσιαστικές συνέπειες: οι μεγαλύτερες επιχειρήσεις είναι περισσότερο από τρεις φορές πιο πιθανό να έχουν ενσωματώσει αυτόνομους πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης σε διάφορες λειτουργίες.
Τι γίνεται ανά κλάδο
Αυτοκινητοβιομηχανία και Αεροδιαστημική-Άμυνα οι πρωτοπόροι
Η αυτοκινητοβιομηχανία κυριαρχεί, με το 70% των εταιρειών να έχει επεκτείνει τουλάχιστον ένα στρατηγικό στοίχημα στην τεχνητή νοημοσύνη, επιτυγχάνοντας τον υψηλότερο δείκτη ικανοτήτων (57/100). Οι εφαρμογές εστιάζουν σε κρίσιμους τομείς: το 51% των εταιρειών έχει επεκτείνει προσομοιώσεις και μοντελοποίηση με τεχνητή νοημοσύνη, το 37% χρησιμοποιεί ψηφιακούς διδύμους για σχεδιασμό προϊόντων, ενώ το 38% έχει αναπτύξει συστήματα υποστήριξης πελατών με τεχνητή νοημοσύνη. Η υπερ-εξατομικευμένη διαφήμιση και οι πωλήσεις (22%), καθώς και ο αυτοματισμός της μηχανικής για ανάπτυξη προϊόντων (20%), συμπληρώνουν το ευρύ φάσμα εφαρμογών στην αυτοκινητοβιομηχανία.
Ο κλάδος της άμυνας και της αεροδιαστημικής ακολουθεί, με το 63% των εταιρειών να έχει επεκτείνει στρατηγικά στοιχήματα, επιτυγχάνοντας δείκτη ικανοτήτων 52/100. Ο κλάδος επικεντρώνεται στη βελτίωση προσομοιώσεων για crash tests και αεροδυναμική (51% έχει επεκτείνει αυτές τις εφαρμογές), καθώς και στην ανάλυση δεδομένων κατά τη χρήση προϊόντων (26%). Η αυξημένη στρατιωτική δαπάνη λόγω του πολέμου στην Ουκρανία ενισχύει περαιτέρω τη ζήτηση για καινοτόμες λύσεις τεχνητής νοημοσύνης.
Τι γίνεται σε δημόσιο τομέας και βιομηχανία
Ο δημόσιος τομέας παρουσιάζει αξιοσημείωτη επίδοση, με το 50% των οργανισμών να έχει επεκτείνει στρατηγικά στοιχήματα, παρά τον σχετικά χαμηλό δείκτη ικανοτήτων (39/100). Οι εφαρμογές περιλαμβάνουν διαχείριση γνώσης και αναλύσεις (20%), chatbots για ανάκτηση περιεχομένου και ερωτήματα συμμόρφωσης (20%), μείωση καθυστερήσεων σε κρίσιμες υπηρεσίες (11%) και εκσυγχρονισμό της πληροφορικής με αυτόματη παραγωγή κώδικα (10%).
Η βιομηχανία επίσης επιτυγχάνει ποσοστό 50% στην επέκταση στρατηγικών στοιχημάτων, με δείκτη ικανοτήτων 49/100. Οι βασικές εφαρμογές περιλαμβάνουν πρόβλεψη ζήτησης και αυτοματοποιημένη διαχείριση αποθεμάτων (30%), βελτιστοποίηση παραγωγικών διαδικασιών (15%) και αυτοματοποιημένο έλεγχο ποιότητας (8%).
Χρηματοπιστωτικός τομέας
Ο τραπεζικός τομέας παρουσιάζει επέκταση στρατηγικών στοιχημάτων σε ποσοστό 43%, με ισχυρό δείκτη ικανοτήτων 43/100. Η διαχείριση απάτης κυριαρχεί (28% έχει επεκτείνει αυτές τις εφαρμογές), ακολουθούμενη από κάρτες και πληρωμές (25%) και μηχανική IT/κύκλος ζωής ανάπτυξης λογισμικού (8%).
Επιστήμες υγείας
Οι επιστήμες υγείας σημειώνουν επέκταση στρατηγικών στοιχημάτων 41% , με ισχυρό δείκτη ικανοτήτων 51/100. Οι ηγέτες του κλάδου χαρακτηρίζουν τα κέρδη παραγωγικότητας ως «ακαταμάχητα», με έμφαση στην επιτάχυνση του χρόνου εισόδου στην αγορά (23%), τη μεγιστοποίηση της αξίας των φαρμάκων (18%), τη βελτίωση της προσβασιμότητας φαρμάκων (16%) και την επιτάχυνση του χρόνου εισόδου σε κλινικές δοκιμές (13%).
Ενέργεια, τηλεπικοινωνίες και υπηρεσίες κοινής ωφέλειας υστερούν
Ο ενεργειακός τομέας παρουσιάζει επέκταση στρατηγικών στοιχημάτων 35%, με δείκτη ικανοτήτων 42/100. Οι εφαρμογές περιλαμβάνουν προβλέψεις συναλλαγών (12%), υγεία και ασφάλεια (10%) και υποστήριξη εργαζομένων πεδίου με τεχνητή νοημοσύνη (9%).
Οι τηλεπικοινωνίες σημειώνουν 29% επέκταση, με τον χαμηλότερο δείκτη ικανοτήτων (38/100). Οι εφαρμογές εστιάζουν σε ανίχνευση και πρόληψη απάτης (16%), δυναμικές διαφημιστικές καμπάνιες (11%) και βρόχους ανατροφοδότησης σε πραγματικό χρόνο (11%).
Τα καταναλωτικά αγαθά και υπηρεσίες παρουσιάζουν μόλις 21% επέκταση, με δείκτη ικανοτήτων 39/100. Οι εφαρμογές περιλαμβάνουν ανάλυση τάσεων πελατών σε πραγματικό χρόνο (9%) και αυτοματοποιημένη παρακολούθηση ESG (8%).
Οι εταιρείες κοινής ωφέλειας εμφανίζουν τη χαμηλότερη απόδοση, με μόλις 16% επέκταση στρατηγικών στοιχημάτων και δείκτη ικανοτήτων 39/100. Οι εφαρμογές περιλαμβάνουν βελτιστοποίηση λειτουργιών εργατικού δυναμικού (10%), πρόβλεψη παραγωγής (7%) και διαχείρισηπεριουσιακών στοιχείων με τεχνητή νοημοσύνη (6%). Οι κίνδυνοι ασφάλειας αποτελούν σημαντικό εμπόδιο, με το 48% των εταιρειών να αναφέρει αντίστοιχους κινδύνους.
Τα συγκριτικά πλεονεκτήματα της Ευρώπης
Η Ευρώπη διαθέτει ένα εντυπωσιακό φάσμα συγκριτικών πλεονεκτημάτων που, σημειώνει η Accenture, τα οποία όταν συνδυαστούν στρατηγικά με την τεχνητή νοημοσύνη, μπορούν να δώσουν μια σημαντική αιχμή στην ήπειρο. Ειδικότερα:
Τεχνολογική ηγεσία στις ανανεώσιμες πηγές ενέργειας
Η υπεράκτια αιολική ενέργεια αποτελεί κορυφαίο παράδειγμα ευρωπαϊκής τεχνολογικής υπεροχής. Η ήπειρος κατέχει παγκόσμια ηγετική θέση στον τομέα, με εταιρείες όπως οι Ørsted, Vattenfall και RWE να καθορίζουν τα παγκόσμια πρότυπα. Όταν η τεχνητή νοημοσύνη συνδυάζεται με αυτή την τεχνολογική ηγεσία, δημιουργούνται συνέργειες που μπορούν να μεταμορφώσουν την ενεργειακή αγορά.
Οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης στις ανανεώσιμες πηγές περιλαμβάνουν προηγμένη πρόβλεψη ζήτησης και προσφοράς, που επιτρέπει την ακριβή προσαρμογή της παραγωγής στις καιρικές συνθήκες και στη ζήτηση του δικτύου.
Η προληπτική συντήρηση με χρήση αισθητήρων IoT και αλγορίθμων μηχανικής μάθησης μειώνει σημαντικά τις διακοπές λειτουργίας και το κόστος συντήρησης. Η έξυπνη διαχείριση δικτύων βελτιστοποιεί την κατανομή ενέργειας σε πραγματικό χρόνο, ενώ η πρόβλεψη καιρικών συνθηκών με τεχνητή νοημοσύνη βελτιώνει την ακρίβεια των προβλέψεων παραγωγής κατά 15-20%.
Κυριαρχία στη βιομηχανική αυτοματοποίηση και ρομποτική
Η Ευρώπη κατέχει περισσότερο από το μισό της παγκόσμιας αγοράς για λύσεις αυτοματισμού που απαιτούνται για την ανάπτυξη βιομηχανικής τεχνητής νοημοσύνης. Εταιρείες όπως οι Siemens, ABB, Schneider Electric και Bosch δεν είναι απλώς προμηθευτές εξοπλισμού, αλλά διαμορφωτές του μέλλοντος της έξυπνης παραγωγής.
Στη ρομποτική και το βιομηχανικό λογισμικό, οι ευρωπαϊκές εταιρείες κατέχουν σημαντικά μερίδια άνω του 30% της παγκόσμιας αγοράς. Οι KUKA, Universal Robots και Stäubli ηγούνται στην ανάπτυξη συνεργατικών ρομπότ (cobots), ενώ εταιρείες όπως οι SAP και Dassault Systèmes καθορίζουν τα πρότυπα στο βιομηχανικό λογισμικό.
Ο βιομηχανικός τομέας συνεισφέρει περισσότερο από το ένα τέταρτο του ευρωπαϊκού ΑΕΠ (26,7%) και παρουσιάζει υψηλές δυνατότητες ανάπτυξης, ιδιαίτερα στην ενεργειακή μετάβαση και την ανάπτυξη φυσικής τεχνητής νοημοσύνης μέσω ρομποτικής. Η «Βιομηχανία 4.0», όπως αποκαλείται στη Γερμανία, αποτελεί ευρωπαϊκή καινοτομία που πλέον εξαπλώνεται παγκοσμίως.
Διασυνοριακή συνεργασία
Το παράδειγμα της Airbus αποδεικνύει ότι η ομοσπονδιακή προσέγγιση μπορεί να βοηθήσει την Ευρώπη να επιτύχει ανταγωνιστικό πλεονέκτημα. Η επιτυχημένη συνεργασία μεταξύ Γαλλίας, Γερμανίας, Ισπανίας και Ηνωμένου Βασιλείου στην αεροδιαστημική δημιούργησε έναν παγκόσμιο ηγέτη που ανταγωνίζεται επιτυχώς τη Boeing.
Αυτό το μοντέλο μπορεί να επαναληφθεί στην τεχνητή νοημοσύνη μέσω της ανάπτυξης κοινών ευρωπαϊκών πλατφορμών υπολογιστικού νέφους, διαμοιραζόμενων κέντρων δεδομένων και συντονισμένων ερευνητικών προγραμμάτων. Η πρόσφατη ανακοίνωση του «AI Continent Action Plan» αποτελεί βήμα προς αυτή την κατεύθυνση.
Ρυθμιστικό πλαίσιο ως ανταγωνιστικό πλεονέκτημα
Ο Κανονισμός Τεχνητής Νοημοσύνης της ΕΕ (AI Act) αντιπροσωπεύει μια προσπάθεια ενίσχυσης της ρυθμιστικής βεβαιότητας και της εμπιστοσύνης των καταναλωτών. Ενώ κάποιοι τον θεωρούν περιοριστικό, μπορεί να αποδειχθεί ανταγωνιστικό πλεονέκτημα, επιτρέποντας στις ευρωπαϊκές εταιρείες να κερδίσουν την εμπιστοσύνη καταναλωτών και εργαζομένων ταχύτερα, μέσα σε ένα ισχυρό, εναρμονισμένο οικοσύστημα τεχνητής νοημοσύνης, αναφέρει η Accenture.
Η «αξιοκεντρική» προσέγγιση της Ευρώπης στην τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αποτελέσει σημαντικό διαφοροποιητικό στοιχείο σε μια εποχή όπου οι καταναλωτές και οι επιχειρήσεις αναζητούν ηθικές και διαφανείς λύσεις τεχνητής νοημοσύνης.
Ταλέντα STEM
Παρά την υστέρηση στον αριθμό αποφοίτων (850 ανά εκατομμύριο κατοίκους έναντι 1.100+ στις ΗΠΑ), η Ευρώπη διαθέτει υψηλής ποιότητας ταλέντα στους τομείς STEM. Ευρωπαϊκά πανεπιστήμια όπως το ETH Zurich, το Imperial College, η Σορβόννη και το Ινστιτούτο Μαξ Πλανκ παράγουν κορυφαίους ερευνητές που συχνά ηγούνται παγκόσμιων καινοτομιών.
Η ερευνητική αριστεία σε τομείς όπως η κβαντική υπολογιστική, η βιοτεχνολογία και η επιστήμη υλικών προσφέρει στην Ευρώπη συγκριτικά πλεονεκτήματα που μπορούν να ενισχυθούν με στρατηγικές επενδύσεις στην τεχνητή νοημοσύνη.
Εμπόδια και προκλήσεις
Οι ευρωπαϊκές επιχειρήσεις αντιμετωπίζουν σημαντικά εσωτερικά και εξωτερικά εμπόδια. «Η ανάπτυξη μιας ισχυρής βάσης δεδομένων, ικανής να διασφαλίσει την απρόσκοπτη ροή και ανταλλαγή πληροφοριών μεταξύ διαφορετικών οργανωτικών μονάδων, αποτελεί τη σημαντικότερη πρόκληση (42%), ακολουθούμενη από τη συγκρότηση και διατήρηση πολυεπιστημονικών ομάδων (41%) και τους κινδύνους ασφάλειας (33%).
Σε εξωτερικό επίπεδο, η περιοριστική νομοθεσία εμποδίζει την εμπορευματοποίηση καινοτομιών, ενώ η έλλειψη κεφαλαίων που αναλαμβάνουν υψηλότερο κίνδυνο παρεμποδίζει τις νεοφυείς επιχειρήσεις. Την περίοδο 2013-2023, οι επενδύσεις κεφαλαίων υψηλού κινδύνου στις ΗΠΑ ήταν 5-7,5 φορές υψηλότερες από ό,τι στην Ευρώπη.
Η υποδομή αποτελεί επίσης κρίσιμο παράγοντα: οι ΗΠΑ κατέχουν ένα εκτιμώμενο 70% της παγκόσμιας υπολογιστικής ισχύος που χρησιμοποιείται για τεχνητή νοημοσύνη, έναντι μόλις 4% στην Ευρώπη.
Προτεραιότητες
Εάν όλες οι μεγάλες εταιρείες (άνω του 1 δισεκατομμυρίου δολαρίων) στην Ευρώπη εξισώσουν τις ικανότητές τους στην τεχνητή νοημοσύνη με αυτές των κορυφαίων κλάδων, θα μπορούσαν να προστεθούν σχεδόν 200 δισεκατομμύρια ευρώ στα ετήσια επιχειρηματικά έσοδα, αριθμό ισοδύναμο με την προσθήκη μιας οικονομίας του μεγέθους της Ουγγαρίας στο περιφερειακό ΑΕΠ.
Για να αξιοποιήσει αυτό το δυναμικό, η Ευρώπη πρέπει να επικεντρωθεί σε τρεις στρατηγικές προτεραιότητες: να βοηθήσει τις μικρότερες επιχειρήσεις να αναβαθμίσουν τις ικανότητές τους στην τεχνητή νοημοσύνη, να αναπτύξει ένα κυρίαρχο ευρωπαϊκό οικοσύστημα τεχνητής νοημοσύνης και να δημιουργήσει μια συντονισμένη βιομηχανική στρατηγική που θα βασίζεται στη διαλειτουργικότητα και τη διασυνοριακή συνεργασία.
Η τρέχουσα συγκυρία προσφέρει ευκαιρία για επιτάχυνση των μεταρρυθμίσεων. Οι μεγαλύτερες εταιρείες πρέπει να υιοθετήσουν την τεχνητή νοημοσύνη ταχύτερα, ενώ οι μικρότερες να ακολουθήσουν το παράδειγμά τους, αξιοποιώντας τα ισχυρά συγκριτικά πλεονεκτήματα που ήδη διαθέτει η Ευρώπη, καταλήγει η Accenture.
Πηγή: ot.gr
