Η πρόσβαση στην Τεχνητή Νοημοσύνη δεν ισοδυναμεί με πραγματική αξιοποίησή της. Αυτό είναι το βασικό συμπέρασμα της νέας έκθεσης «The State of AI in the Enterprise 2026» του Deloitte AI Institute, η οποία καταγράφει μια ώριμη πλέον φάση ενδιαφέροντος για την ΤΝ, αλλά και ένα σαφές έλλειμμα στη συστηματική ενσωμάτωσή της.
Σήμερα, το 60% των εργαζομένων έχει πρόσβαση σε εγκεκριμένα εργαλεία Τεχνητής Νοημοσύνης, ποσοστό αυξημένο κατά 50% μέσα σε έναν μόλις χρόνο. Ωστόσο, η δημιουργία επιχειρηματικής αξίας δεν προκύπτει από την απλή διάθεση εργαλείων, αλλά από την οργανωμένη, κλιμακούμενη και θεσμικά ενσωματωμένη χρήση τους. Η πραγματική πρόκληση μετατοπίζεται από την «υιοθέτηση» στην «ενεργοποίηση».
Η έρευνα, στην οποία συμμετείχαν περισσότερα από 3.000 ανώτερα στελέχη με άμεση εμπλοκή σε πρωτοβουλίες ΑΙ, αναδεικνύει μια εμφανή αναντιστοιχία: υψηλή στρατηγική αυτοπεποίθηση, αλλά περιορισμένη επιχειρησιακή ετοιμότητα.
Οι τρεις ταχύτητες της υιοθέτησης
Στην αγορά διαμορφώνεται ήδη μια διαφορά απόδοσης ανάμεσα στις επιχειρήσεις που εντάσσουν την ΤΝ στον πυρήνα της στρατηγικής τους και σε εκείνες που τη χρησιμοποιούν ως εργαλείο βελτίωσης επιμέρους λειτουργιών.
Το 37% των οργανισμών αξιοποιεί την ΤΝ επιφανειακά, χωρίς αλλαγές στις βασικές διαδικασίες. Το 30% προχωρά σε επανασχεδιασμό κρίσιμων λειτουργιών, διατηρώντας όμως ανέπαφο το επιχειρηματικό μοντέλο. Μόνο το 34% επιχειρεί βαθύ μετασχηματισμό: δημιουργία νέων προϊόντων, ριζική αναδιάρθρωση διαδικασιών και αναθεώρηση του ίδιου του επιχειρηματικού μοντέλου.
Η τρίτη αυτή κατηγορία επενδύει στη στρατηγική ανανέωση. Η ΤΝ λειτουργεί ως καταλύτης δημιουργίας νέων πηγών εσόδων και όχι αποκλειστικά ως μηχανισμός μείωσης κόστους.
Από το πιλοτικό έργο στην παραγωγή: Το κρυφό κόστος
Ο πειραματισμός σε ελεγχόμενα περιβάλλοντα αποδίδει συχνά εντυπωσιακά αποτελέσματα. Όμως η μετάβαση σε περιβάλλον παραγωγής αποκαλύπτει τις πραγματικές απαιτήσεις: διασύνδεση με υφιστάμενα συστήματα, υποδομές, έλεγχοι ασφάλειας και συμμόρφωσης, μηχανισμοί παρακολούθησης και συνεχής συντήρηση.
Μόλις το 25% των εταιρειών έχει μεταφέρει τουλάχιστον το 40% των πειραμάτων ΤΝ σε παραγωγή. Την ίδια στιγμή, το 54% εκτιμά ότι θα φτάσει σε αυτό το επίπεδο εντός τριών έως έξι μηνών, γεγονός που υποδηλώνει αισιοδοξία η οποία συχνά προσκρούει σε οργανωτικές και τεχνικές δυσκολίες.
Οι οργανισμοί που επιτυγχάνουν κλιμάκωση σχεδιάζουν εξαρχής με γνώμονα την παραγωγή. Ενσωματώνουν από την πιλοτική φάση ζητήματα διακυβέρνησης δεδομένων, δικαιωμάτων πρόσβασης και επιχειρησιακής αξιοπιστίας.
Generative AI: Η επιτάχυνση που δοκιμάζει τις αντοχές
Το 42% των επιχειρήσεων δηλώνει στρατηγικά έτοιμο για ΤΝ. Ωστόσο, τα ποσοστά ετοιμότητας υποχωρούν όταν εξετάζονται οι τεχνικές υποδομές (43%), η διαχείριση δεδομένων (40%) και κυρίως το ανθρώπινο δυναμικό, όπου η επάρκεια περιορίζεται στο 20%.
Η έλευση της generative AI άλλαξε τις ισορροπίες. Πλέον, το 80% έως 90% των νέων περιπτώσεων χρήσης αφορά εφαρμογές GenAI, που απαιτούν διαφορετική αρχιτεκτονική δεδομένων, αυξημένες υπολογιστικές δυνατότητες και νέες δεξιότητες. Παλαιές υποδομές σχεδιασμένες για παραδοσιακό machine learning αδυνατούν να υποστηρίξουν εφαρμογές πραγματικού χρόνου.
Η προσαρμογή προϋποθέτει cloud-native πλατφόρμες, διακριτά modules, ασφαλή ενσωμάτωση δεδομένων και ευελιξία για ταχύ πειραματισμό και κλιμάκωση.
Agentic και Physical AI: Η επόμενη φάση αυτονομίας
Το Agentic AI — συστήματα που σχεδιάζουν, αποφασίζουν και ενεργούν αυτόνομα για την επίτευξη στόχων — εισέρχεται δυναμικά στο επιχειρηματικό τοπίο. Το 74% των εταιρειών σχεδιάζει την ανάπτυξή του εντός δύο ετών, όμως μόνο το 21% διαθέτει ώριμο μοντέλο διακυβέρνησης για αυτόνομους πράκτορες.
Η πρόκληση είναι ποιοτικά διαφορετική: τα συστήματα δεν περιορίζονται σε συστάσεις, αλλά προχωρούν σε ενέργειες όπως αγορές, αποστολή επικοινωνιών ή τροποποίηση συστημάτων. Η ανάγκη για σαφή όρια αυτονομίας, ιχνηλασιμότητα και παρακολούθηση σε πραγματικό χρόνο γίνεται κρίσιμη.
Παράλληλα, το Physical AI — ρομπότ, αυτόνομες συσκευές και collaborative robots — ενσωματώνεται ταχέως σε μεταποίηση, εφοδιαστική αλυσίδα και άμυνα. Το 58% των επιχειρήσεων παγκοσμίως αξιοποιεί ήδη τέτοιες τεχνολογίες, με την υιοθέτηση να αναμένεται να φτάσει το 80% εντός διετίας. Οι δημοφιλέστερες εφαρμογές αφορούν intelligent security (21%), collaborative robots (20%) και digital twins (19%).
Sovereign AI: Ο έλεγχος ως ανταγωνιστικό πλεονέκτημα
Η έννοια του Sovereign AI αναδεικνύεται σε στρατηγική επιταγή. Το 77% των επιχειρήσεων αξιολογεί πλέον τη χώρα προέλευσης των προμηθευτών τεχνολογίας, ενώ σχεδόν τρεις στις πέντε επιλέγουν τοπικούς παρόχους για τις υποδομές ΤΝ.
Η τεχνολογική αυτονομία συνδέεται με επιχειρηματική ανθεκτικότητα και έλεγχο δεδομένων. Σε ένα περιβάλλον γεωπολιτικής αστάθειας και αυστηρότερης ρυθμιστικής εποπτείας, ο έλεγχος της υποδομής μετατρέπεται σε παράγοντα ανταγωνιστικού πλεονεκτήματος.
Η ελληνική οπτική
Ο Νίκος Χριστοδούλου, Partner, Technology and Transformation Leader της Deloitte Ελλάδος, επισημαίνει ότι η μετάβαση από τον πειραματισμό στην παραγωγική αξιοποίηση αποτελεί ζήτημα οργανωσιακής ωριμότητας. Η generative AI επιταχύνει τον ρυθμό και διευρύνει τις εφαρμογές, όμως χωρίς ευθυγράμμιση υποδομών, δεδομένων και μηχανισμών διακυβέρνησης, η κλιμάκωση παραμένει αποσπασματική.
Στο ίδιο μήκος κύματος, η Κατερίνα Γλαβά, Partner, Engineering, AI & Data Leader της Deloitte Ελλάδος, τονίζει ότι η αξία της ΤΝ συνδέεται με τον επανασχεδιασμό κρίσιμων διαδικασιών και τη δημιουργία νέων επιχειρησιακών μοντέλων. Η μετάβαση αυτή απαιτεί στιβαρό πλαίσιο ελέγχου, τεχνολογική ωριμότητα και επένδυση στις δεξιότητες και την κουλτούρα του ανθρώπινου δυναμικού.
Η εικόνα που αναδύεται είναι σαφής: η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει περάσει το στάδιο της τεχνολογικής καινοτομίας και εισέρχεται σε φάση δομικού μετασχηματισμού. Οι επιχειρήσεις που θα δημιουργήσουν ουσιαστική αξία δεν θα είναι εκείνες με τα περισσότερα πιλοτικά έργα, αλλά όσες θα ενσωματώσουν την ΤΝ στον πυρήνα της στρατηγικής, της λειτουργίας και της ταυτότητάς τους.
