Digitális érettség nélkül az IT-üzemeltetés üzleti kockázattá válik
Röviden
- A vállalat IT-rendszerei működhetnek látszólag zavartalanul, miközben a háttérben jelentős üzletmenet-folytonossági kockázatok halmozódnak.
- A digitális érettség hiányosságai növelhetik az üzemeltetési költségeket, és akadályozhatják a mesterséges intelligencia üzleti alkalmazását.
- A következő lépés a rendszerek, az adatvagyon és az üzemeltetési felelősségek közös, bizonyítékokra épülő értékelése.
Egy vállalat informatikai rendszere évekig működhet úgy, hogy közben senki sem tudja pontosan, mikor kellene lecserélni. Az üzleti folyamatok kiszolgálása folytatódik, a felhasználók dolgoznak, a vezetés pedig nem feltétlenül lát okot újabb beruházásra. Csakhogy a működés önmagában nem bizonyítja, hogy az infrastruktúra megfelelő állapotban van. Bakos Róbert, a Delta Systems Kft. vezérigazgatója és Tóth István László, a vállalat rendszer-integrációs és IT szolgáltatási igazgatója éppen ezt a problémát járta körül a DIG-IT Podcast 2026. február 10-i adásában. A beszélgetés egyik fontos tanulsága, hogy a megelőző szemléletű üzemeltetésnek az üzleti célokat és a technológia teljes életciklusát is követnie kell.
A digitális érettség felmérés ezért jóval többet jelent az alkalmazások és informatikai eszközök összeírásánál. A vezetésnek azt is értenie kell, mely rendszerektől függ a bevételtermelés, hol vannak a technológiai kockázatok, és ki hozhat döntést egy meghibásodáskor. A DIG-IT beszélgetésében felmerült, hogy a közös üzemeltetési mutatók mögött gyakran eltérő üzleti és szolgáltatói elvárások állnak. Az informatikai szolgáltatás minősége ezért nem ítélhető meg kizárólag a technikai rendelkezésre állás alapján. A valódi kérdés az, hogy az IT képes-e kiszámíthatóan támogatni a vállalat következő üzleti döntéseit is. Ez összhangban áll a digitális transzformáció vezetői döntéseiről szóló korábbi DIG-IT elemzés megközelítésével.
A digitális érettség felmérés a működés gyenge pontjait keresi
A digitális érettségre nincs minden vállalatnál azonos módon alkalmazható, egyszerű mérőszám. Más rendszerekre támaszkodik egy termelőüzem, egy szolgáltatóvállalat és egy összetett informatikai infrastruktúrát működtető szervezet. A technológiai állapot mellett az adatkezelést, a munkafolyamatokat és a szervezeti felelősséget is vizsgálni kell. Ezt a megközelítést támasztja alá a Production & Manufacturing Research folyóiratban 2024-ben megjelent kutatás, amely a gyártóvállalatok Ipar 4.0-felkészültségének mérését egészítette ki mesterségesintelligencia-szempontokkal. A kutatócsoportban részt vett Tibor Kovács, Károly Pocsarovszky és Andrea Kő, a Budapesti Corvinus Egyetemhez kötődő három társszerző. A kidolgozott CCMS2.0e modellt négy valós gyártási eseten tesztelték. A tanulmány szerint a kibővített modell segíthet azonosítani az MI alkalmazásához szükséges fejlesztési területeket. A négy eset nem alapoz meg általános következtetést minden vállalatra, de jól mutatja, miért kell az érettséget több szempontból vizsgálni.
Tóth István László a podcastban az üzemeltetés három szervezeti alapját emelte ki a Delta működésének ismertetésekor. Ezek a világos szerepek, a mérhető célok és a közös irányítási felület. A közös felügyeleti rendszer akkor hasznos igazán, ha az üzleti oldal és a szolgáltató ugyanazokat az információkat értelmezi. Egy havi szolgáltatási jelentés megmutathatja a szerződésben vállalt szolgáltatási szint (SLA) teljesülését, de önmagában keveset árul el egy közelgő technológiai zsákutcáról. A DIG-IT értelmezése szerint az érettségvizsgálatnak ezért a mérőszámok mögé kell néznie. A vezetés számára a felügyeleti adatok akkor válnak értékessé, ha összekapcsolhatók az üzleti folyamatok sérülékenységével és a szükséges beruházási döntésekkel.
Az elavult rendszerek megtartása is tudatos döntést igényel
A régi, továbbörökölt informatikai rendszerek (legacy systems) kérdésében könnyű rossz következtetésre jutni. Egy régebbi technológia nem feltétlenül alkalmatlan a feladatára. Tóth István László a beszélgetésben olyan ipari ügyfelekről beszélt, amelyeknél a működési technológia (OT) eszközeinek életciklusa jelentősen eltér a hagyományos vállalati informatikáétól. Példaként egy ipari hálózati eszköz akár tizennyolc éves tervezési időtávját is említette. Ezekben a környezetekben a rendszer egyszerű lecserélése nem feltétlenül ésszerű vagy megvalósítható. A régi infrastruktúra fenntartásához viszont továbbra is megfelelő szakértelem, támogatás és ellenőrzött működés szükséges. A technológia életkora helyett annak üzleti szerepét és kezelhető kockázatait érdemes vizsgálni.
A megtartás és a modernizáció közötti döntés azonban nem halogatható korlátlanul. Az elavult hardverek támogatása megszűnhet, a szükséges szakemberek tudása nehezebben pótolható, és az alkalmazások összekapcsolása is bonyolultabbá válhat. A podcastban felmerült a régi rendszerek virtualizálása és felhőbe költöztetése mint lehetséges megoldás. Ez bizonyos esetekben növelheti az infrastruktúra megbízhatóságát anélkül, hogy az üzleti alkalmazás működését alapvetően megváltoztatnák. Ugyanakkor a felhőbe költözés önmagában nem szünteti meg a régi szoftver korlátait. A DIG-IT olvasata szerint a vezetői feladat az átmeneti fenntartás és a hosszabb távú kiváltás különválasztása. A korábbi hibrid munkavégzésről és az infrastruktúra szerepéről szóló DIG-IT cikk szintén azt mutatja be, hogy a felhasználói élmény jelentős részben a háttérrendszerek működésén múlik.
A mesterséges intelligenciához rendezett adatvagyon kell
A mesterséges intelligencia bevezetése gyakran olyan hiányosságokat tesz láthatóvá, amelyek korábban kevésbé zavarták a napi működést. A DIG-IT adásában elhangzott, hogy sok vállalat nem ismeri pontosan saját adatvagyonának összetételét. A rendelkezésre álló információk ráadásul sokszor rendezetlenek. Tóth István László ezt egy szétszórt szavakból álló könyv képével érzékeltette. Hiába van meg az összes szövegrészlet, a megfelelő szerkezet nélkül nem áll össze használható tartalom. A vállalati adatvagyon esetében hasonló gondot okozhatnak az egymástól elszigetelt nyilvántartások és a tisztázatlan adatkapcsolatok. Az MI alkalmazása ezért adatkezelési és üzemeltetési feladat is, nem kizárólag szoftverbeszerzés.
A vendégek két eltérő vállalati megközelítésről beszéltek. Az egyik az általános feladatok gyors támogatása, például az adminisztratív munkák egyszerűsítése. A másik összetettebb, mert vállalati vagy feladatspecifikus MI-platform kialakítását igényli. Utóbbinál az adatminőség, az infrastruktúra, a hozzáférési jogosultságok és a rendszer fenntartása egyaránt meghatározó kérdés. Egy ilyen platform működtetése új szakértelmet és világos felelősségi határokat kívánhat. A vezetői MI-érettségről készült DIG-IT elemzés ugyanezt a problémát az üzleti döntéshozatal felől közelíti meg. Az alkalmazás hasznosságát ugyanis nem bizonyítja önmagában, hogy a technológia képes látványos eredményt előállítani.
Az adatközpontok érettsége külön kutatási terület is. Antonio Ruiz-Falco, Antonio Francisco Díaz és Juan José Escobar a Results in Engineering folyóirat 2026-os, adatközponti érettségről szóló tanulmányában negyven ellenőrzési elemből álló modellt mutatott be. A D3CMM a vállalati adatközpontok adatkezelését, modellezési és elemzési képességeit, valamint irányítását vizsgálja. A szerzők kilenc nagy szervezet adatközpontjában alkalmazták a módszert. Jelentős eltéréseket találtak az egyes területek érettsége között, ami rámutat az MI-alapú optimalizálás bevezetésének nehézségeire. Ez a kutatás nem bizonyítja, hogy az automatizálás minden adatközpontban megtérül. Arra viszont felhívja a figyelmet, hogy a fejlett elemzési technológia használatához az alapvető működési képességeket is értékelni kell.
A kiszervezett üzemeltetés mellett is a vállalaté marad a döntés
A mesterséges intelligencia és az adatvagyon felértékelődése a kiszervezésről szóló vitát is átalakítja. Tóth István László szerint az összetett informatikai környezetet működtető vállalatok bizonyos döntési jogköröket és szakmai ismereteket ismét házon belül tartanak. Ilyen lehet az informatikai architektúráról és az üzleti alkalmazásokról szóló döntés. A rendszerfelügyeletet, a frissítéseket és az első szintű hibakezelést ugyanakkor külső szolgáltató is végezheti. A vendég társüzemeltetési modellről beszélt, amelyben a szolgáltató biztosítja a platformot és az automatizmust, az ügyfél pedig megtartja a saját üzleti tudását. Ez az együttműködés eltér attól a megoldástól, amikor a vállalat szinte minden informatikai kérdést külső partnerre bíz.
Bakos Róbert a szakértelem fenntartásának gazdasági oldalát is hangsúlyozta. Egy sok ügyféllel dolgozó szolgáltató több vállalat között oszthatja meg a ritka technológiai kompetenciák költségét. Ugyanakkor a külső partner bevonása nem oldja fel a vállalat belső döntési felelősségét. Az adatokhoz való hozzáférést, a fejlesztési prioritásokat és az üzleti kockázatok elfogadható szintjét továbbra is tisztázni kell. Ezt a különbséget vizsgálja az IT-üzemeltetés kiszervezésének vezetői feltételeiről szóló DIG-IT cikk is. A szolgáltatási szerződés akkor válhat valódi irányítási eszközzé, ha pontosan rögzíti a feladatokat, az ellenőrzési lehetőségeket és a döntési hatásköröket.
A digitális érettség valódi mércéje a kezelhető kockázat
A kiberbiztonsági megfelelés tovább növeli a vezetői döntések jelentőségét. A podcastban a NIS2 és a DORA kapcsán is felmerült, hogy a szükséges informatikai fejlesztéseket nem érdemes kizárólag költségként értelmezni. Tóth István László a kockázatcsökkentés üzleti értékét emelte ki. Ez azonban nem jelenti azt, hogy minden biztonsági beruházás pénzügyi megtérülése pontosan előre jelezhető. Az érintett vállalatokra vonatkozó megfelelési követelmények külön vizsgálatot igényelnek. A menedzselt szolgáltatások felelősségi és helyreállítási kérdéseiről szóló korábbi elemzés ezért is fontos kapcsolódási pont. Az üzletmenet-folytonosságot nem helyettesíti sem a szolgáltatói ígéret, sem egy kedvező rendelkezésreállási mutató.
A DIG-IT olvasata szerint a digitális érettség legfontosabb üzleti következménye a döntések kiszámíthatóbbá válása. Egy felmérés értékét nem az adja, hogy hány technológiai hiányosságot sorol fel. Sokkal fontosabb, hogy megmutatja-e a vezetés számára a kockázatok sorrendjét és az elfogadható kompromisszumokat. A régi rendszerek megtartása, a felhő használata, az MI bevezetése és a kiszervezés ugyanis ugyanannak a kérdésnek különböző oldalai. Ki rendelkezik a megfelelő információval, ki viseli a következményeket, és ki dönt a változtatásról? A vállalat digitális érettségéről végső soron többet árul el ezeknek a kérdéseknek a tisztázottsága, mint a bevezetett új technológiák száma. Az informatikai üzemeltetés jövőjéről és a vállalati digitális érettség gyakorlati dilemmáiról további szakmai szempontokat kínál a DIG-IT Podcast Bakos Róberttel és Tóth István Lászlóval készült teljes beszélgetése.
Források
- Gábor Nick, Klaudia Éva Zeleny, Tibor Kovács et al. (2024): Artificial intelligence enriched industry 4.0 readiness in manufacturing: the extended CCMS2.0e maturity model. Production & Manufacturing Research. doi.org/10.1080/21693277.2024.2357683
- Antonio Ruiz-Falco, Antonio Francisco Díaz, Juan José Escobar (2026): D3CMM: A maturity model for the data-driven datacenter. Results in Engineering. doi.org/10.1016/j.rineng.2026.113079
A témával kapcsolatos tudományos cikkek
- Padmaka Dilukshan Mirihagalla, Gyula Vastag (2026): Reproducibility Standards for Lean Maturity Models: Design Guidelines for Logistics Operations. Logistics. doi.org/10.3390/logistics10060122
- Milena Nebojsa Rajić, Ancuța Păcurar, Emilia Sabău et al. (2026): Eco-Label Implementation Processes and Strategic Management in WB6 Hotels: A PDCA-Based Process Maturity Model for Sustainable Hospitality Operation. Sustainability. doi.org/10.3390/su18157760
- Himashi Sandamini Widana Kankanamge, Alireza Nili, Kevin C. Desouza et al. (2026): A semiotics-informed conceptual maturity model for industrial IoT integration. Journal of Enterprise Information Management. doi.org/10.1108/jeim-11-2025-1147
DIG-IT Podcast szerkesztőség - All rights Reserved.