Το Deloitte AI Institute παρουσίασε την έκθεση «The State of AI in the Enterprise 2026», αναδεικνύοντας μια κρίσιμη διαπίστωση για την πορεία της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) στις επιχειρήσεις: η πραγματική πρόκληση δεν είναι πλέον η πρόσβαση στα εργαλεία ΑΙ, αλλά η συστηματική και σε κλίμακα ενσωμάτωσή τους στο επιχειρησιακό μοντέλο.
Σύμφωνα με την έρευνα, στην οποία συμμετείχαν περισσότεροι από 3.000 ανώτεροι επιχειρησιακοί ηγέτες με άμεση εμπλοκή σε πρωτοβουλίες ΤΝ, το 60% των εργαζομένων διαθέτει σήμερα πρόσβαση σε εγκεκριμένα εργαλεία ΑΙ — ποσοστό αυξημένο κατά 50% σε σχέση με έναν χρόνο πριν. Ωστόσο, η ευρεία διάθεση δεν μεταφράζεται αυτομάτως σε παραγωγική αξιοποίηση και μετρήσιμη επιχειρηματική αξία.
Στρατηγική επιλογή ή εργαλείο μείωσης κόστους;
Η έκθεση καταγράφει μια αυξανόμενη απόσταση ανάμεσα στις εταιρείες που τοποθετούν την ΤΝ στον πυρήνα της στρατηγικής τους και σε εκείνες που την αντιμετωπίζουν ως μέσο βελτίωσης αποδοτικότητας και περιορισμού δαπανών.
Το 37% των οργανισμών χρησιμοποιεί την ΤΝ επιφανειακά, χωρίς ουσιαστικές αλλαγές στις βασικές διαδικασίες. Το 30% έχει προχωρήσει σε επανασχεδιασμό κρίσιμων λειτουργιών με επίκεντρο την ΤΝ, διατηρώντας όμως αμετάβλητο το επιχειρηματικό του μοντέλο. Μόλις το 34% προχωρά σε βαθύ μετασχηματισμό, δημιουργώντας νέα προϊόντα, ανασχεδιάζοντας βασικές λειτουργίες και μεταβάλλοντας θεμελιωδώς τον τρόπο που δημιουργεί και αποτυπώνει αξία.
Όπως προκύπτει, οι οργανισμοί που ξεχωρίζουν δεν είναι απαραίτητα εκείνοι με τα περισσότερα έργα ή τους υψηλότερους προϋπολογισμούς, αλλά όσοι ενσωματώνουν την ΤΝ στα θεμέλια της λειτουργίας και της ανταγωνιστικής τους στρατηγικής.
Από το πιλοτικό στάδιο στην παραγωγή: το δύσκολο βήμα
Παρά τα ενθαρρυντικά αποτελέσματα που συχνά εμφανίζονται σε πιλοτικά έργα, η μετάβαση σε παραγωγική λειτουργία αποδεικνύεται σύνθετη. Η ανάπτυξη σε πραγματικό περιβάλλον απαιτεί διασύνδεση με υφιστάμενα συστήματα, επενδύσεις σε υποδομές, ελέγχους ασφάλειας και συμμόρφωσης, μηχανισμούς παρακολούθησης και συνεχή τεχνική υποστήριξη.
Δεν είναι τυχαίο ότι μόλις το 25% των εταιρειών έχει μεταφέρει τουλάχιστον το 40% των πειραμάτων ΤΝ σε παραγωγή, αν και το 54% εκτιμά ότι θα φτάσει σε αυτό το επίπεδο μέσα στους επόμενους τρεις έως έξι μήνες. Οι πιο ώριμες επιχειρήσεις σχεδιάζουν εξαρχής με γνώμονα την κλιμάκωση, ενσωματώνοντας από το πιλοτικό στάδιο ζητήματα δεδομένων, διασύνδεσης και επιχειρησιακής αξιοπιστίας.
Generative AI: Επιταχυντής με νέες απαιτήσεις
Το 42% των εταιρειών δηλώνει στρατηγικά έτοιμο για την αξιοποίηση της ΤΝ. Ωστόσο, τα ποσοστά ετοιμότητας υποχωρούν όταν εξετάζονται επιμέρους κρίσιμες παράμετροι: τεχνικές υποδομές (43%), διαχείριση δεδομένων (40%) και ανθρώπινο δυναμικό (20%).
Η ραγδαία εξάπλωση της Generative AI αλλάζει τις ισορροπίες. Πλέον, το 80% έως 90% των νέων περιπτώσεων χρήσης αφορά εφαρμογές GenAI, οι οποίες απαιτούν διαφορετικές αρχιτεκτονικές, αναβαθμισμένες υποδομές και νέες δεξιότητες. Οι παραδοσιακές δομές δεδομένων συχνά δεν επαρκούν για απαιτήσεις πραγματικού χρόνου, γεγονός που καθιστά αναγκαίο τον εκσυγχρονισμό των τεχνολογικών βάσεων και την υιοθέτηση σύγχρονων, cloud-native πλατφορμών.
Agentic AI: Αυτονομία με αυξημένο ρίσκο
Ιδιαίτερο ενδιαφέρον παρουσιάζει η άνοδος του Agentic AI — συστημάτων που δεν περιορίζονται σε συστάσεις, αλλά σχεδιάζουν και εκτελούν ενέργειες για την επίτευξη στόχων. Το 74% των επιχειρήσεων σχεδιάζει να επενδύσει σε τέτοιες λύσεις μέσα στα επόμενα δύο χρόνια, ωστόσο μόνο το 21% δηλώνει ότι διαθέτει ώριμο πλαίσιο διακυβέρνησης για αυτόνομους πράκτορες.
Η αυξημένη αυτονομία συνεπάγεται και αυξημένες απαιτήσεις ελέγχου, με σαφή όρια, συνεχή παρακολούθηση και πλήρη ιχνηλασιμότητα ενεργειών.
Physical και Sovereign AI στο προσκήνιο
Το Physical AI — όπως ρομποτικά συστήματα, αυτόνομες συσκευές και collaborative robots — κερδίζει έδαφος, ιδιαίτερα σε μεταποίηση, εφοδιαστική αλυσίδα και άμυνα. Ήδη το 58% των επιχειρήσεων παγκοσμίως αξιοποιεί τέτοιες τεχνολογίες, με το ποσοστό να αναμένεται να φτάσει το 80% μέσα στην επόμενη διετία.
Παράλληλα, το Sovereign AI αναδεικνύεται σε στρατηγική προτεραιότητα. Το 77% των επιχειρήσεων εξετάζει τη χώρα προέλευσης των προμηθευτών τεχνολογίας, ενώ σχεδόν τρεις στις πέντε επιλέγουν τοπικούς παρόχους για την ανάπτυξη ΑΙ υποδομών, επιδιώκοντας μεγαλύτερο έλεγχο σε δεδομένα και κρίσιμες τεχνολογικές υποδομές.
Οι τοποθετήσεις της Deloitte Ελλάδος
Ο Νίκος Χριστοδούλου, Partner, Technology and Transformation Leader, Deloitte Ελλάδος, επισημαίνει ότι η μετάβαση από τον πειραματισμό στην παραγωγική αξιοποίηση αποτελεί κυρίως ζήτημα οργανωσιακής ωριμότητας, τονίζοντας πως χωρίς ευθυγράμμιση υποδομών, δεδομένων και διακυβέρνησης, η κλιμάκωση παραμένει αποσπασματική.
Από την πλευρά της, η Κατερίνα Γλαβά, Partner, Engineering, AI & Data Leader, Deloitte Ελλάδος, υπογραμμίζει ότι η αξία της ΤΝ δεν εξαντλείται στην αύξηση παραγωγικότητας, αλλά επεκτείνεται στον επανασχεδιασμό διαδικασιών, στη δημιουργία νέων επιχειρηματικών μοντέλων και στην καλλιέργεια κατάλληλης κουλτούρας και δεξιοτήτων.
Η συνολική εικόνα της έκθεσης είναι σαφής: η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει περάσει από το στάδιο του πειραματισμού σε εκείνο της στρατηγικής επιλογής. Οι επιχειρήσεις που θα καταφέρουν να τη μετατρέψουν σε δομικό στοιχείο της λειτουργίας τους θα είναι εκείνες που θα διαμορφώσουν το επόμενο κύμα ανταγωνιστικότητας.
