Το κρίσιμο ερώτημα για την ελληνική βιομηχανία δεν είναι αν θα επηρεαστεί από την Τεχνητή Νοημοσύνη, αλλά πώς και με ποιον ρυθμό θα προσαρμοστεί. Η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει ήδη εισβάλει δυναμικά στον κόσμο της βιομηχανικής παραγωγής, μετασχηματίζοντας ριζικά τον τρόπο λειτουργίας των εργοστασίων παγκοσμίως. Από την προβλεπτική συντήρηση μηχανημάτων και τη βελτιστοποίηση αλυσίδων εφοδιασμού μέχρι τον έλεγχο ποιότητας σε πραγματικό χρόνο και την ευφυή ρομποτική, η Τεχνητή Νοημοσύνη υπόσχεται μια νέα εποχή αποδοτικότητας, μείωσης κόστους και καινοτομίας.
Για τις ελληνικές επιχειρήσεις, που διαχρονικά λειτουργούν υπό συνθήκες περιορισμένης πρόσβασης σε κεφάλαια, υψηλού ενεργειακού κόστους, εντεινόμενου διεθνούς ανταγωνισμού και έλλειψης εξειδικευμένου προσωπικού, η Τεχνητή Νοημοσύνη μοιάζει να προσφέρει μια σπάνια ευκαιρία άλματος παραγωγικότητας. Το 2025, η υιοθέτηση της Τεχνητής Νοημοσύνης στην Ελλάδα αυξήθηκε κατά 55% ετησίως, (δεύτερη ταχύτερη στην Ευρώπη), αν και μόνο το 1 στις 4 επιχειρήσεις τη χρησιμοποιεί και μάλιστα σε στοιχειώδεις εφαρμογές (π.χ. δημιουργία περιεχομένου).
Το ερώτημα όμως παραμένει κρίσιμο: μπορεί μια μεσαία ελληνική βιομηχανία να αξιοποιήσει τις προηγμένες τεχνολογίες που ήδη χρησιμοποιούν οι Ευρωπαίοι, οι Τούρκοι και οι Κινέζοι ανταγωνιστές της, όταν η παραγωγικότητα της ελληνικής μεταποίησης παραμένει έως και 30% χαμηλότερη από τον ευρωπαϊκό μέσο όρο;
Η απάντηση είναι πιο ενθαρρυντική απ’ όσο πολλοί πιστεύουν. Γιατί η υιοθέτηση της Τεχνητής Νοημοσύνης δεν αποτελεί πλέον απλώς μια τεχνολογική επιλογή, αλλά αναγκαστική στρατηγική απόφαση επιβίωσης και ανταγωνιστικότητας για την ελληνική βιομηχανία.
Η δημοκρατικοποίηση της τεχνολογίας
Τα τελευταία χρόνια, η Τεχνητή Νοημοσύνη έπαψε να αποτελεί προνόμιο των μεγάλων πολυεθνικών και έγινε προσβάσιμη ακόμη και σε μικρομεσαίες βιομηχανικές επιχειρήσεις. Η ωρίμανση των cloud-based πλατφορμών επιτρέπει πλέον τη χρήση προηγμένων αλγορίθμων χωρίς την ανάγκη μεγάλων επενδύσεων σε υποδομές και εξειδικευμένο εξοπλισμό. Πλατφόρμες όπως το AWS, το Azure και το Google Cloud προσφέρουν έτοιμα εργαλεία μηχανικής μάθησης και ανάλυσης δεδομένων, τα οποία μπορούν να αξιοποιηθούν με ευέλικτα μοντέλα κόστους, προσαρμοσμένα στο μέγεθος και τις ανάγκες κάθε επιχείρησης.
Αυτή η εξέλιξη είναι ιδιαίτερα σημαντική για την Ελλάδα για τις περισσότερες μικρομεσαίες βιομηχανικές επιχειρήσεις καθώς μπορούν να έχουν σημαντικά οφέλη από τη χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης.
Ωστόσο, η πραγματική δημοκρατικοποίηση της Τεχνητής Νοημοσύνης δεν αφορά μόνο το κόστος της τεχνολογίας, αλλά κυρίως τη δυνατότητα σταδιακής υιοθέτησής της. Μια ελληνική βιομηχανία μπορεί να ξεκινήσει με περιορισμένα, στοχευμένα έργα και να επεκτείνει τη χρήση της καθώς αποκτά εμπειρία, δεδομένα και εσωτερική ωριμότητα. Αυτό καθιστά την Τεχνητή Νοημοσύνη ένα πρακτικό εργαλείο βελτίωσης της παραγωγικότητας και όχι μια θεωρητική ή απρόσιτη τεχνολογική υπόσχεση.
Αξίζει όμως να σημειωθεί ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν είναι μια τεχνολογία «plug and play». Πέρα από το λογισμικό, απαιτούνται αξιόπιστα δεδομένα, χρόνος για καθαρισμό και ενοποίηση πληροφοριών, καθώς και προσαρμογή των υφιστάμενων διαδικασιών. Όσες επιχειρήσεις το αντιληφθούν αυτό έγκαιρα, αποφεύγουν απογοητεύσεις και μετατρέπουν την τεχνολογία σε ουσιαστικό εργαλείο αύξησης της παραγωγικότητας και όχι σε μια ακόμη αποτυχημένη ψηφιακή επένδυση.
Πρακτικές εφαρμογές για την ελληνική πραγματικότητα
Η αξία της Τεχνητής Νοημοσύνης δεν βρίσκεται σε θεωρητικά σενάρια, αλλά σε συγκεκριμένες, μετρήσιμες εφαρμογές που μπορούν να ενσωματωθούν άμεσα στις καθημερινές λειτουργίες μιας Ελληνικής βιομηχανικής επιχείρησης.
Ιδιαίτερα σε κλάδους όπως η βιομηχανία τροφίμων, λύσεις computer vision χρησιμοποιούνται ήδη για τον έλεγχο ποιότητας στη γραμμή παραγωγής και συσκευασίας, με ταχύτητα και ακρίβεια που υπερβαίνουν τον παραδοσιακό ανθρώπινο έλεγχο. Για παράδειγμα, μια μονάδα παραγωγής και συσκευασίας ελαιόλαδου, μπορεί να αξιοποιήσει τέτοιες τεχνολογίες για τον εντοπισμό ελαττωματικών συσκευασιών ή λανθασμένων ετικετών πριν το προϊόν φτάσει στην αγορά, μειώνοντας επιστροφές και κινδύνους για τη φήμη της. Παράλληλα, η ανάλυση δεδομένων από εργαστηριακούς ελέγχους με τη χρήση Τεχνητής Νοημοσύνης μπορεί να υποστηρίξει τη λήψη αποφάσεων για διορθωτικές αναμείξεις, με σεβασμό στις απαιτήσεις ποιότητας και πιστοποίησης.
Στη βαριά βιομηχανία, η προβλεπτική συντήρηση (predictive maintenance) αποτελεί μία από τις πλέον ώριμες και αποδοτικές εφαρμογές. Μέσω αισθητήρων που καταγράφουν δονήσεις, θερμοκρασίες και ηχητικά σήματα, τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν να προβλέψουν αστοχίες εξοπλισμού πολύ πριν αυτές οδηγήσουν σε απρογραμμάτιστες διακοπές λειτουργίας. Σε πιλοτικές εφαρμογές που έχουν ήδη υλοποιηθεί στην Ελλάδα, η προσέγγιση αυτή έχει οδηγήσει σε σημαντική μείωση χρόνων εκτός λειτουργίας (downtime) και αισθητή εξοικονόμηση λειτουργικού κόστους (operational cost).
Αντίστοιχα, στη διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας (Supply chain), η Τεχνητή Νοημοσύνη επιτρέπει πολύ πιο ακριβείς προβλέψεις ζήτησης, καλύτερο προγραμματισμό παραγωγής και βέλτιστα επίπεδα αποθεμάτων. Έτσι, ακόμη και επιχειρήσεις χωρίς πολύπλοκα ή ακριβά πληροφοριακά συστήματα MRP, μπορούν να βελτιώσουν δραστικά όλες τις διαδικασίες εφοδιαστικής (logistics) καθώς και τη ρευστότητά τους μειώνοντας τα δεσμευμένα σε αποθέματα κεφάλαια, αποκτώντας σημαντικό συγκριτικό πλεονέκτημα απέναντι σε πιο αργούς και λιγότερο ευέλικτους ανταγωνιστές.
Παράλληλα, η ευφυής ρομποτική (και ειδικότερα η χρήση συνεργατικών ρομπότ (cobots), κερδίζει σταθερά έδαφος στις ελληνικές βιομηχανικές επιχειρήσεις. Τα συστήματα αυτά προσφέρουν αυξημένη ευελιξία, υψηλότερα επίπεδα ασφάλειας και ουσιαστική ενίσχυση της παραγωγικότητας, χωρίς να απαιτούνται μεγάλες επενδύσεις ή σύνθετες υποδομές, όπως συνέβαινε με τα παραδοσιακά βιομηχανικά ρομπότ.
Σε αντίθεση με τις κλασικές ρομποτικές εγκαταστάσεις, τα σύγχρονα ευφυή ρομποτικά συστήματα αξιοποιούν την τεχνολογία της Τεχνητής Νοημοσύνης για να μαθαίνουν, να προσαρμόζονται και να αλληλοεπιδρούν με το περιβάλλον εργασίας τους. Αυτό επιτρέπει την ασφαλή συνεργασία ανθρώπων και μηχανών στον ίδιο χώρο, χωρίς κλωβούς ασφαλείας και χωρίς αυστηρούς περιορισμούς στη ροή της παραγωγής.
Για παράδειγμα, μια ελληνική επιχείρηση παραγωγής ηλεκτρονικών εξαρτημάτων μπορεί να χρησιμοποιεί συνεργατικά ρομπότ που εργάζονται δίπλα στους εργαζόμενους, αναλαμβάνοντας επαναλαμβανόμενες και υψηλής ακρίβειας εργασίες. Με αυτόν τον τρόπο, το ανθρώπινο δυναμικό απελευθερώνεται από μονότονες και κουραστικές υψηλών απαιτήσεων διαδικασίες και μπορεί να επικεντρωθεί σε δραστηριότητες μεγαλύτερης προστιθέμενης αξίας, οι οποίες απαιτούν κρίση, εμπειρία και δημιουργικότητα.
Το ελληνικό ανθρώπινο κεφάλαιο
Ένα από τα σημαντικότερα και συχνά υποτιμημένα συγκριτικά πλεονεκτήματα της Ελλάδας είναι η ποιότητα του ανθρώπινου δυναμικού της στους τομείς της τεχνολογίας, της μηχανικής και των θετικών επιστημών. Τα ελληνικά πολυτεχνεία και πανεπιστήμια παράγουν διαχρονικά μηχανολόγους, μηχανικούς πληροφορικής, μαθηματικούς και φυσικούς υψηλού επιπέδου, οι οποίοι διακρίνονται διεθνώς και στελεχώνουν σήμερα ορισμένες από τις μεγαλύτερες εταιρείες τεχνολογίας παγκοσμίως.
Το πρόβλημα, ωστόσο, δεν είναι η έλλειψη ταλέντων, αλλά η αδυναμία της ελληνικής παραγωγικής βάσης να τα απορροφήσει και να τα αξιοποιήσει. Για χρόνια, η περιορισμένη ζήτηση προσωπικού σε ρόλους υψηλής εξειδίκευσης, σε συνδυασμό με τις χαμηλές επενδύσεις στην καινοτομία, οδήγησαν την Ελλάδα σε ένα εκτεταμένο brain drain, στερώντας της κρίσιμες δεξιότητες σε τομείς όπως η αυτοματοποίηση, η πληροφορική και η Τεχνητή Νοημοσύνη.
Σήμερα, όμως, το τοπίο αρχίζει να μεταβάλλεται. Η εξοικείωση των ελληνικών επιχειρήσεων με τον ψηφιακό μετασχηματισμό και η σταδιακή υιοθέτηση τεχνολογιών Τεχνητής Νοημοσύνης δημιουργούν νέα, ποιοτικότερα αιτήματα για εξειδικευμένο προσωπικό. Παράλληλα, η αποδοχή της τηλεργασίας και των υβριδικών μοντέλων απασχόλησης επιτρέπει σε ελληνικές βιομηχανίες να προσελκύσουν επαγγελματίες ακόμα και από το εξωτερικό που μέχρι πρόσφατα θεωρούνταν απρόσιτοι.
Σημαντικό ρόλο διαδραματίζει και η αναπτυσσόμενη ελληνική startup σκηνή στον χώρο της Τεχνητής Νοημοσύνης και της βιομηχανικής τεχνολογίας. Δεκάδες μικρές και μεσαίες εταιρείες προσφέρουν πλέον εξειδικευμένες λύσεις προσαρμοσμένες στην ελληνική πραγματικότητα, λειτουργώντας ως εξωτερικοί συνεργάτες και πολλαπλασιαστές τεχνογνωσίας για τις παραδοσιακές βιομηχανικές επιχειρήσεις. Με αυτόν τον τρόπο, ακόμη και οργανισμοί χωρίς εσωτερικές ομάδες Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν να υλοποιήσουν έργα με μετρήσιμα αποτελέσματα.
Το κρίσιμο στοίχημα, ωστόσο, παραμένει η αλλαγή νοοτροπίας. Η αξιοποίηση της Τεχνητής Νοημοσύνης προϋποθέτει διοικήσεις που επενδύουν συστηματικά στην αναβάθμιση δεξιοτήτων, εμπιστεύονται δεδομένα και αναλυτικά μοντέλα και ενθαρρύνουν τη συνεργασία ανθρώπου και τεχνολογίας. Χωρίς αυτή τη στροφή, ακόμη και το πιο αξιόλογο ανθρώπινο κεφάλαιο κινδυνεύει να παραμείνει αναξιοποίητο.
Χρηματοδότηση και κίνητρα
Η υιοθέτηση της Τεχνητής Νοημοσύνης στη βιομηχανία δεν θα μπορούσε να επιταχυνθεί χωρίς την ύπαρξη χρηματοδοτικών εργαλείων και κινήτρων. Τα τελευταία χρόνια, τόσο η ελληνική κυβέρνηση όσο και η Ευρωπαϊκή Ένωση έχουν αναγνωρίσει τη σημασία του ψηφιακού μετασχηματισμού και έχουν ενεργοποιήσει ένα ευρύ πλέγμα προγραμμάτων στήριξης για τις επιχειρήσεις.
Στο πλαίσιο του ΕΣΠΑ, προγράμματα όπως ο «Ψηφιακός Μετασχηματισμός ΜμΕ» επιδοτούν σημαντικό μέρος των επενδύσεων σε ψηφιακές τεχνολογίες, συμπεριλαμβανομένων λύσεων Τεχνητής Νοημοσύνης, αυτοματοποίησης και ανάλυσης δεδομένων. Παράλληλα, το Ταμείο Ανάκαμψης και Ανθεκτικότητας διαθέτει σημαντικούς πόρους για την τεχνολογική αναβάθμιση της παραγωγικής βάσης της χώρας, με έμφαση στη βιομηχανία και τις εξαγωγικές επιχειρήσεις.
Ωστόσο, η ύπαρξη διαθέσιμων κονδυλίων δεν αρκεί από μόνη της. Πολλές επιχειρήσεις αντιμετωπίζουν δυσκολίες στην ωρίμανση επενδυτικών σχεδίων, στην κατανόηση των επιλέξιμων δαπανών ή στην κάλυψη του απαιτούμενου ίδιου κεφαλαίου. Η γραφειοκρατία, οι καθυστερήσεις στις εγκρίσεις και η έλλειψη εξειδικευμένης υποστήριξης συχνά λειτουργούν αποτρεπτικά, ιδίως για μικρότερες βιομηχανικές μονάδες.
Πέρα από τις άμεσες επιδοτήσεις, ιδιαίτερη σημασία έχουν τα φορολογικά κίνητρα για δαπάνες έρευνας και ανάπτυξης, καθώς και τα χρηματοδοτικά εργαλεία της Ελληνικής Αναπτυξιακής Τράπεζας, όπως χαμηλότοκα δάνεια και εγγυοδοτικά σχήματα. Τα εργαλεία αυτά μπορούν να λειτουργήσουν συμπληρωματικά, μειώνοντας το πραγματικό κόστος επένδυσης και βελτιώνοντας τη βιωσιμότητα έργων Τεχνητής Νοημοσύνης με μεσοπρόθεσμο ορίζοντα απόσβεσης.
Το κρίσιμο ζητούμενο, τελικά, δεν είναι μόνο η ύπαρξη χρηματοδότησης, αλλά η ικανότητα των επιχειρήσεων να τη μετατρέψουν σε παραγωγικές επενδύσεις με μετρήσιμη απόδοση. Όσες προσεγγίσουν τα διαθέσιμα κίνητρα ως εργαλείο επιτάχυνσης μιας ξεκάθαρης στρατηγικής και όχι ως ευκαιριακή επιδότηση, θα είναι εκείνες που θα αποκομίσουν πραγματικό και διατηρήσιμο ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.
Η σταδιακή προσέγγιση
Ένα από τα συχνότερα λάθη που κάνουν οι επιχειρήσεις όταν επιχειρούν να αξιοποιήσουν την Τεχνητή Νοημοσύνη στην Παραγωγή είναι η προσπάθεια ενός συνολικού ψηφιακού μετασχηματισμού με τη λογική της «μεγάλης έκρηξης». Τα έργα αυτά συνήθως συνεπάγονται υψηλό αρχικό κόστος, αυξημένη πολυπλοκότητα και σημαντικό ρίσκο, οδηγώντας συχνά σε καθυστερήσεις ή αποτυχίες.
Μια πιο ρεαλιστική και αποτελεσματική στρατηγική για την ελληνική βιομηχανία είναι η σταδιακή προσέγγιση, με αφετηρία μικρά, στοχευμένα πιλοτικά έργα (pilot projects) σε συγκεκριμένες διαδικασίες. Η επιλογή εφαρμογών με άμεσο και μετρήσιμο επιχειρηματικό όφελος —όπως η μείωση της κατανάλωσης ενέργειας, ο περιορισμός απρογραμμάτιστων διακοπών ή η βελτίωση της ποιότητας— επιτρέπει στις επιχειρήσεις να αξιολογήσουν την αξία της Τεχνητής Νοημοσύνης στην πράξη.
Για παράδειγμα, μια μονάδα παραγωγής πλαστικών μπορεί να ξεκινήσει με την εγκατάσταση ενός συστήματος παρακολούθησης και ανάλυσης ενεργειακής κατανάλωσης, το οποίο βελτιστοποιεί τη λειτουργία του εξοπλισμού και μειώνει άμεσα το λειτουργικό κόστος. Τέτοιου τύπου εφαρμογές έχουν σχετικά χαμηλές απαιτήσεις σε δεδομένα και υποδομές, ενώ τα αποτελέσματά τους είναι εύκολα κατανοητά και αποδεκτά από τη διοίκηση και το προσωπικό.
Καθώς η επιχείρηση αποκτά εμπειρία, εμπιστοσύνη και ωριμότητα, μπορεί να προχωρήσει σταδιακά σε πιο σύνθετα έργα, όπως: η προβλεπτική συντήρηση, η αυτοματοποίηση επιμέρους γραμμών παραγωγής ή η αξιοποίηση ευφυών ψηφιακών βοηθών για την εξυπηρέτηση πελατών (customer service). Η σταδιακή αυτή κλιμάκωση μειώνει το ρίσκο, διευκολύνει την προσαρμογή του ανθρώπινου δυναμικού και διασφαλίζει ότι κάθε επένδυση συνδέεται με σαφές επιχειρηματικό όφελος.
Σε τελική ανάλυση, η επιτυχής υιοθέτηση της Τεχνητής Νοημοσύνης δεν είναι θέμα ταχύτητας, αλλά σωστής αλληλουχίας αποφάσεων. Οι επιχειρήσεις που ξεκινούν με μικρά επιτυχημένα έργα, μαθαίνουν γρήγορα και επενδύουν μεθοδικά, είναι τελικά εκείνες που καταφέρνουν να μετατρέψουν την τεχνολογία σε διατηρήσιμο ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.
Οι προκλήσεις που πρέπει να αντιμετωπιστούν
Παρά τις σημαντικές ευκαιρίες που δημιουργεί η Τεχνητή Νοημοσύνη, η υιοθέτησή της από την ελληνική βιομηχανία δεν είναι ούτε αυτονόητη ούτε χωρίς εμπόδια. Μία από τις βασικότερες προκλήσεις παραμένει το έλλειμμα «ψηφιακής κουλτούρας», τόσο σε επίπεδο εργατικού δυναμικού όσο και σε αρκετές περιπτώσεις και σε επίπεδο διοίκησης.
Πολλοί εργαζόμενοι, ιδίως μεγαλύτερων ηλικιών, αντιμετωπίζουν τις νέες τεχνολογίες με επιφυλακτικότητα ή φόβο, ανησυχώντας για την ασφάλεια των θέσεων εργασίας τους. Χωρίς στοχευμένα προγράμματα συστηματικής επανεκπαίδευσης (reskilling) και σαφή επικοινωνία από τη διοίκηση ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη έρχεται να αξιοποιήσει και να συμπληρώσει την εμπειρία και όχι να αντικαταστήσει το ανθρώπινο δυναμικό, τέτοιες ανησυχίες μπορούν να μετατραπούν σε σοβαρό ανασταλτικό παράγοντα.
Η εσωτερική επανεκπαίδευση εξασφαλίζει ότι η πολύτιμη εμπειρία θα συνδυαστεί με την αναλυτική ισχύ της τεχνολογίας, διασφαλίζοντας ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη θα λειτουργήσει ως εργαλείο ενδυνάμωσης του ανθρώπου και όχι ως μέσο αντικατάστασής του.
Παράλληλα, πολλές ελληνικές επιχειρήσεις παραμένουν συντηρητικές στη λήψη αποφάσεων. Η μετάβαση από την εμπειρική διοίκηση στην αξιοποίηση δεδομένων και αλγοριθμικών μοντέλων απαιτεί σημαντική αλλαγή νοοτροπίας για να αποκτηθεί εμπιστοσύνη στις νέες μεθόδους. Η αποδοχή ότι ένας αλγόριθμος μπορεί, σε ορισμένες περιπτώσεις, να υποστηρίξει ή και να βελτιώσει ανθρώπινες αποφάσεις δεν έρχεται εύκολα, ιδιαίτερα σε οργανισμούς με μακρά παράδοση.
Τέλος, δεν πρέπει να υποτιμάται και η τεχνική διάσταση των προκλήσεων. Η έλλειψη αξιόπιστων δεδομένων, η αποσπασματική ψηφιοποίηση διαδικασιών και τα παλαιά ελλιπή πληροφοριακά συστήματα αποτελούν συχνά τροχοπέδη στην υλοποίηση έργων Τεχνητής Νοημοσύνης. Χωρίς βασικές υποδομές και στοιχειώδη ωριμότητα στη διαχείριση δεδομένων, ακόμη και οι πιο εξελιγμένες λύσεις κινδυνεύουν να αποτύχουν.
Πολύ σημαντική επίσης είναι και η πρόκληση της κυβερνοασφάλειας (cybersecurity) στο Βιομηχανικό Internet των Πραγμάτων (IIoT). Καθώς οι ελληνικές βιομηχανίες μετασχηματίζονται, η διασύνδεση του φυσικού εξοπλισμού με το Cloud μέσω του Βιομηχανικού Internet of Things (IIoT) ανοίγει νέους ορίζοντες αποδοτικότητας, αλλά ταυτόχρονα διευρύνει το πεδίο των ψηφιακών απειλών. Η υιοθέτηση της Τεχνητής Νοημοσύνης δεν είναι μόνο ζήτημα παραγωγικότητας, αλλά και θωράκισης, καθώς κάθε συνδεδεμένη μηχανή αποτελεί δυνητικό σημείο εισόδου για κυβερνοεπιθέσεις (cyber attacks). Η ανάγκη για επενδύσεις σε ασφαλείς υποδομές και πρωτόκολλα κυβερνοασφάλειας είναι πλέον αδιαπραγμάτευτη. Χωρίς μια ολοκληρωμένη στρατηγική προστασίας των δεδομένων και των λειτουργικών συστημάτων, η ψηφιακή αναβάθμιση κινδυνεύει να μετατραπεί από ανταγωνιστικό πλεονέκτημα σε κρίσιμη ευπάθεια για την επιχειρησιακή συνέχεια
Χρειάζεται χρόνος, προσπάθεια και αποδείξεις από επιτυχημένα παραδείγματα για να αλλάξει αυτή η νοοτροπία.
Η ώρα της δράσης
Η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν αποτελεί πανάκεια ούτε μαγική λύση για όλα τα διαρθρωτικά προβλήματα της ελληνικής βιομηχανίας. Είναι όμως μια ευκαιρία και ένα εξαιρετικά ισχυρό εργαλείο που μπορεί να λειτουργήσει ως καταλύτης παραγωγικότητας, ανταγωνιστικότητας και βιώσιμης ανάπτυξης.
Οι συνθήκες σήμερα είναι πιο ώριμες από ποτέ: η τεχνολογία είναι προσιτή, τα χρηματοδοτικά εργαλεία υπάρχουν και το ανθρώπινο δυναμικό είναι διαθέσιμο. Αυτό που συχνά απουσιάζει δεν είναι τα μέσα, αλλά η απόφαση για το ξεκίνημα και η συνέπεια στη συνέχεια.
Κάθε καθυστέρηση λειτουργεί υπέρ των ανταγωνιστών. Οι ευρωπαϊκές, αμερικανικές και ασιατικές βιομηχανίες επενδύουν ήδη συστηματικά στην Τεχνητή Νοημοσύνη, βελτιώνοντας κόστος, ποιότητα και χρόνο ανταπόκρισης στις αγορές. Σε αυτό το περιβάλλον, η επιλογή της αναμονής δεν είναι ουδέτερη στάση αλλά στρατηγικό μειονέκτημα.
Η καλή είδηση είναι ότι οι ελληνικές επιχειρήσεις δεν χρειάζεται να μετατραπούν σε τεχνολογικούς κολοσσούς για να επωφεληθούν. Χρειάζεται να ξεκινήσουν μεθοδικά, να επενδύσουν έξυπνα και να εξελίσσουν τα έργα σταδιακά. Η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν είναι τεχνολογία για λίγους προνομιούχους, αλλά εργαλείο για όσους έχουν το όραμα και την αποφασιστικότητα να το αξιοποιήσουν.
Και αν κάτι έχει αποδείξει διαχρονικά η ελληνική επιχειρηματικότητα, είναι ότι όταν συνδυάζονται ρεαλισμός, σωστός σχεδιασμός και τόλμη, μπορεί να πετυχαίνει αποτελέσματα πολύ μεγαλύτερα από το μέγεθός της.
