Πώς Μπορείτε να Κερδίσετε τον Αγώνα της Τεχνητής Νοημοσύνης: Από τα «Πειράματα» στα Πραγματικά Κέρδη
Πώς Μπορείτε να Κερδίσετε τον Αγώνα της Τεχνητής Νοημοσύνης: Από τα «Πειράματα» στα Πραγματικά Κέρδη
5 Ιανουαρίου 2026
Τα περισσότερα AI projects δεν βγάζουν χρήματα, γιατί οι εταιρείες εστιάζουν υπερβολικά στην τεχνολογία και όχι αρκετά στην εκπαίδευση των ανθρώπων τους. Οι ελληνικές επιχειρήσεις έχουν μια σπάνια ευκαιρία να παρακάμψουν τη φάση των «ακριβών πειραμάτων» που πέρασαν οι ΗΠΑ. Αν βάλετε το 70% της προσπάθειας στην αλλαγή διαδικασιών (και όχι μόνο στην αγορά νέου λογισμικού), μπορείτε να μετατρέψετε την AI σε μια σταθερή μηχανή κερδοφορίας.
Οι Έλληνες επιχειρηματικοί ηγέτες πρέπει να σταματήσουν να βλέπουν την AI ως «κόστος IT» και να αρχίσουν να τη βλέπουν ως έργο επανασχεδιασμού του P&L.
Η αγορά μετακινήθηκε από το «Innovation Theater» στη «Βιομηχανοποίηση», όπου η αξία δεν κερδίζεται από τους αλγόριθμους, αλλά από τον ριζικό επανασχεδιασμό των ροών εργασίας ανθρώπων και AI.
Η Ελληνική Μηχανή Χρόνου: Αποφεύγοντας το Κόστος του Πρωτοπόρου
Ως επιχειρηματικός ηγέτης στην Ελλάδα, η υπερ-ταχύτητα υιοθέτησης τεχνολογίας στις ΗΠΑ μοιάζει συχνά με καταιγίδα που φαίνεται από μακριά. Όμως η αμερικανική αγορά λειτουργεί σήμερα ως «μηχανή χρόνου» για τον υπόλοιπο κόσμο.
Τα προβλήματα που αντιμετωπίζουν τώρα οι αμερικανικές εταιρείες — εκτίναξη κόστους, νομική έκθεση και αναστάτωση στο ανθρώπινο δυναμικό — θα είναι η πραγματικότητα των ευρωπαϊκών αγορών αύριο.
Το πλεονέκτημα μιας αγοράς που «αργεί» είναι ότι μπορεί να αποφύγει τα ακριβά λάθη των πρωτοπόρων. Ενώ οι αμερικανικές εταιρείες έκαψαν δισεκατομμύρια στο «Innovation Theater», οι Έλληνες ηγέτες μπορούν να παρακάμψουν το ακριβό R&D και να περάσουν κατευθείαν σε εφαρμογές βιομηχανικής κλίμακας.
Το 94% των οργανισμών είναι παγιδευμένο στο «Pilot Purgatory»: αποσυνδεδεμένα πειράματα που δεν φέρνουν κανένα αποτέλεσμα στο bottom line.
Οι 4 Καβαλάρηδες του Pilot Purgatory
Το σοκαριστικό ποσοστό αποτυχίας στην υιοθέτηση AI δεν είναι αποτυχία της τεχνολογίας· είναι αποτυχία στρατηγικής. Οι περισσότεροι οργανισμοί μπερδεύουν την «κινητικότητα» με την πρόοδο και αγνοούν τους μηχανισμούς που οδηγούν στο Pilot Purgatory.
Ο Χρυσός Κανόνας 10-20-70 στις Επενδύσεις
Οι οργανισμοί υψηλής απόδοσης (το 6% που αποδίδει πάνω από 5% του EBIT στην AI) δεν το αντιμετωπίζουν ως αγορά IT. Ακολουθούν ένα «στραβό» μοντέλο κατανομής πόρων, που βάζει τη συμπεριφορά και τις διαδικασίες πάνω από τις άδειες λογισμικού.
«Η τεχνολογία είναι το ‘εύκολο’ κομμάτι. Η μάχη για το P&L κερδίζεται όταν αλλάξει ο τρόπος που δουλεύει ο οργανισμός.»
Experimental AI vs. Industrial AI
Για να φύγουν οι ηγέτες από μια «ανησυχία στο ένστικτο» και να πάνε σε καθαρή εικόνα, πρέπει να καταλάβουν τη βασική αλλαγή που χρειάζεται για να μπουν στην ομάδα των high performers.
| Χαρακτηριστικό | Experimental AI (Innovation Theater) | Industrial AI (High Performers) |
|---|---|---|
| Κύριος Στόχος | Μόνο αποδοτικότητα και μείωση κόστους | Ανάπτυξη, καινοτομία και μετασχηματισμός της επιχείρησης |
| Σχεδιασμός Ροών Εργασίας | Προσθήκη AI πάνω σε υπάρχουσες, «μπερδεμένες» διαδικασίες | Ριζικός επανασχεδιασμός ροών εργασίας ώστε να λειτουργούν με AI |
| Ηγεσία | Ανάθεση σε IT ή ομάδες «Innovation» | Οι senior ηγέτες έχουν ιδιοκτησία, δίνουν το παράδειγμα και οδηγούν ενεργά |
| Ρόλος Ανθρώπου | «Creation» (κάνω τη δουλειά χειροκίνητα) | «Curation» (ενορχηστρώνω ομάδες AI agents) |
| Στρατηγική Δεδομένων | Χρήση δημόσιων δεδομένων χωρίς προστασία | Προστασία επαληθευμένων, ανθρώπινων «uncontaminated data» |
Η Μετατόπιση στο Εργατικό Δυναμικό: Από Doers σε Orchestrators
Παρότι το 57% των σημερινών ωρών εργασίας είναι τεχνικά αυτοματοποιήσιμο, αυτό δεν είναι πρόβλεψη μαζικών απολύσεων, αλλά μεγάλη αναδιάρθρωση ρόλων. Μπαίνουμε στην εποχή των «Συνεργασιών Δεξιοτήτων».
Η ζήτηση για AI Fluency — δηλαδή την ικανότητα να χρησιμοποιείς και να διαχειρίζεσαι αυτά τα εργαλεία — έχει αυξηθεί επταπλάσια μέσα σε δύο χρόνια. Η ομάδα σας πρέπει να περάσει από το «κάνω τη βαριά δουλειά» στο να λειτουργεί ως AI Orchestrators (δηλαδή να κατευθύνει την AI και να ελέγχει το αποτέλεσμα). Για παράδειγμα, μηχανικοί λογισμικού με AI copilots ολοκληρώνουν εργασίες 55,8% πιο γρήγορα, αλλά η αξία τους μετακινείται στην αρχιτεκτονική συνέπεια και στην επικύρωση.
Το Επόμενο Βήμα: Ένας Πρακτικός Έλεγχος
Το πλεονέκτημα της «Greek Time Machine» είναι δικό σας για περιορισμένο χρονικό διάστημα. Για να αποφύγετε το «Παράθυρο Παλαίωσης των 36 Μηνών», οι ηγέτες πρέπει να περάσουν από την «καινοτομία» στη «βιομηχανοποίηση».
- Ξανασχεδιάστε, μην αυτοματοποιείτε απλώς: Από το «αυτοματοποιώ ένα task» στο «ξαναφτιάχνω όλη τη ροή από άκρη σε άκρη».
- Ορίστε Human-in-the-Loop: Ξεκάθαρες διαδικασίες για το πότε τα αποτελέσματα της AI χρειάζονται ανθρώπινη επικύρωση, ώστε να μειώνονται νομικά και ποιοτικά ρίσκα.
- Επενδύστε στο 70%: Σταματήστε να ψάχνετε τον «τέλειο» αλγόριθμο και χρηματοδοτήστε την αλλαγή διαδικασιών και την αναβάθμιση δεξιοτήτων που το κάνει να δουλεύει.
ΣΧΕΤΙΚΑ ΜΕ ΤΟΝ ΣΥΝΤΑΚΤΗ
Κωνσταντίνος Κορμέντζας
Ιδρυτής & Διευθύνων Σύμβουλος
Πρώην C-level τραπεζικό στέλεχος και νυν επιχειρηματίας, που λειτουργεί ως στρατηγικός σύμμαχος γεφυρώνοντας το χάσμα μεταξύ δεδομένων, τεχνολογίας και επιχειρηματικής πραγματικότητας.
