2025 egyik legmeghatározóbb informatikai trendje kétségtelenül a mesterséges intelligencia (AI) egyre szélesebb körĹą alkalmazása. Az Atos Magyarország, hazai tapasztalataira építve az informatikai rendszerek tervezésében, fejlesztésében, megvalósításában és karbantartásában, hét pontban foglalta össze a vállalati AI-piac legjellemzőbb tendenciáit.

Az elmúlt évben az AI kilépett a pilot-projektek világából, és stratégiai eszközzé vált a nagyvállalati mĹąködésben, még azoknál a cégeknél is, ahol korábban nem volt szempont az AI alkalmazása. A közép- és nagyvállalatok szinte teljesen felismerik az AI jelentőségét, ugyanakkor a rendszerszintĹą szakértelem, a megfelelő adat- és architektúra-háttér még mindig korlátozott, így a valós, méretezhető alkalmazás csak szĹąk körben valósul meg.

A sikeres AI-bevezetések mögött jellemzően azok a szolgáltatók és tanácsadók állnak, amelyek anyavállalati szinten már nemzetközi tapasztalattal rendelkeznek, és ezt a tudást strukturáltan, a helyi szabályozási és üzleti környezethez igazítva képesek adaptálni. Az Atos Magyarország például alapos „Discovery projektet” javasol, hogy csak a valódi üzleti értéket nyújtó megoldások kerüljenek bevezetésre. Az olyan kiforrott keretrendszerek, mint a Polaris AI, jelentősen csökkentik a piacra jutási időt (time-to-market) kockázatok nélkül.

2025 fő AI-trendjei Magyarországon:

1. Az AI vállalati elterjedése a Cloud-hoz hasonló mintázatot követ

A nyilvános AI-szolgáltatásokhoz az egyéni felhasználók könnyen hozzáférnek, gyakran a vállalati IT felügyelet nélkül, ami adatbiztonsági, adatkezelési és üzemeltetési kockázatot jelent.

2. Növekvő igény az üzleti és IT együttmĹąködésre

Az AI hatékony alkalmazása akkor lehetséges, ha a szervezet azonosítja a legidőigényesebb, repetitív folyamatokat, és ezeket összefüggésükben vizsgálva fejleszt integrált AI-alapú megoldásokat.

3. SzigetszerĹą AI-megoldások terjedése

Sok vállalat különálló AI-projekteket vezet be, a rendszerszintĹą, teljes folyamatokra kiterjedő hatékonyságjavító megközelítés helyett.

4. Hiányzó szabályozás és kontroll

A hazai cégek többsége nem rendelkezik átfogó szabályozással az AI alkalmazására vonatkozóan, így gyakran nincs rálátás arra, ki és milyen környezetben kezeli a szenzitív adatokat.

5. Rövid távú, látványos megoldások előtérbe kerülése

Sok esetben gyors eredményt ígérő AI-projektek kerülnek bevezetésre, amelyek nem hozzák a várt üzleti értéket. Ennek oka az átfogó AI-platformok és a folyamatokra épülő AI-stratégia hiánya.

6. „Mindenhol AI” szemlélet

Egyes vállalatok az AI-t minden területre kiterjesztik a trendek hatására, anélkül, hogy mérlegelnék a tényleges hatékonyságnövelő potenciált.

7. Élenjáró ágazatok

A legátgondoltabb AI-bevezetések ma a pénzügy, a technológia és a telekommunikáció területén láthatók, ahol erős az adatvezérelt kultúra, kiforrott a szabályozás és magas az innovációs nyomás. A hagyományos gyártás és KKV-dominált ágazatok (pl. kereskedelem, építőipar) jellemzően lemaradnak, mivel alacsonyabb az adatérettség, szĹąkösek az erőforrások, és gyakran hiányzik a felsővezetői támogatás.

Az Atos AI-megoldásairól röviden

Az Atos Magyarország az Atos Group nemzetközi tapasztalataira és erőforrásaira támaszkodva kínál AI-megoldásokat. A Polaris AI, a cég „agentic AI” zászlóshajója, lehetővé teszi, hogy az ügyfelek a legmodernebb technológiák előnyeit élvezhessék. A hazai leányvállalat a helyi partnerhálózat és fejlesztői ökoszisztéma révén a kisebb magyar vállalatoknak is testreszabott, hazai fejlesztésĹą AI-megoldásokat kínál. Az Atos AI-megoldásai és tanácsadása kockázatmentesen teszik lehetővé a mesterséges intelligencia bevezetését és fejlesztését a vállalatoknál.

English Summary

In 2025, artificial intelligence (AI) is becoming a strategic tool for businesses across Hungary, moving beyond pilot projects into mainstream corporate operations. While awareness of AI is nearly universal among mid- and large-sized companies, expertise, system-level knowledge, and data infrastructure remain limited, restricting scalable implementation. Successful adoption typically relies on international experience adapted to local business and regulatory contexts, supported by structured frameworks like Atos’ Polaris AI. Key trends include siloed AI deployments, the need for better IT-business alignment, and a lack of governance around sensitive data usage. Leading sectors, such as finance, technology, and telecommunications, show the most advanced AI adoption due to strong data cultures and regulatory readiness, while traditional industries and many SMEs are still catching up.