• A napi AI-használat cégméret szerint csökken: 1–49 fő 70%, 50–249 fő 66%, 250+ fő 60%.
• Az ingyenes, privát AI-használat nő a cégmérettel: 31% → 36% → 40%.
• A munkahelyi támogatás összességében erős (68%), de a 50–249 fős középmezőny alacsonyabb támogatást mutat (67%).
• Képzést legnagyobb arányban a 250+ fős cégeknél kapnak (45%), KKV-knál 31%.
• Heti 6+ óra időnyereséget leginkább a kisebb cégek jelölnek (39% vs 21%).
• Az 50 fő alatti cégeknél minden második válaszadó használ magán és céges érzékeny adatokat is AI-ban.

AI-használat cégméret szerint 2025-ben: miért gyorsabbak a kicsik, és hol csúszik el a rendszer a nagyoknál?

Az AI bevezetéséről sokan úgy gondolkodnak, mint egy eszközbeszerzésről: kiválasztjuk, engedélyezzük, aztán „majd használják”. A 2025-ös kutatásom cégméret szerinti bontása viszont azt mutatja, hogy az AI valójában működési modell kérdése – és ebben a cégméret nem adminisztratív adat, hanem előre jelzi, hol lesz gyors nyereség, hol lesz belső súrlódás, és hol nő a kockázat.

A legfontosabb tanulság üzleti nyelven így hangzik:

• a kisebb cégek gyorsabban építik be az AI-t, ezért nagyobb arányban érzékelnek időnyereséget
• a nagyobb cégek inkább adnak képzést, de a mindennapi használat mégis lassabban áll át
• és közben az „ingyenes, privát használat” mindhárom cégméretnél magas – ami adatbiztonsági és minőségbiztosítási kérdéseket hoz magával

Minél kisebb a cég, annál gyakoribb a napi AI-használat

A kutatásban a napi használat aránya egyértelműen csökken a cégméret növekedésével:

• 1–49 fő: 70% napi használat
• 50–249 fő: 66% napi használat
• 250+ fő: 60% napi használat

A „ritkábban használom” válasz pedig pont fordítva mozog: a legnagyobb cégeknél magasabb arányban jelenik meg (12%), mint a kisebbeknél (6%).

Ez nem azt jelenti, hogy a nagyvállalatok „lemaradnak” technológiában. Inkább azt, hogy a nagyobb szervezetekben több a bevezetési súrlódás: engedélyezés, IT, compliance, belső szabályok, adatkezelési kérdések. KKV-ban sokszor egy vezetői döntés elég, és a csapat holnap már használja – ami versenyelőnyt adhat, de kontroll nélkül könnyen adósságot is termel.

Ki fizet az AI-ért – és mit jelent ez a valós használatban?

A cégméret szerinti adatokból az látszik, hogy a fizetős céges hozzáférés aránya nagyjából hasonló (26–27% körül) mindhárom cégkategóriában, viszont a fizetős magán előfizetés csökken a cégmérettel, miközben az ingyenes, privát használat nő:

• fizetős céges: 27% (1–49) – 26% (50–249) – 26% (250+)
• fizetős magán: 25% – 23% – 21%
• ingyenes személyes: 31% – 36% – 40%

A nagyvállalati „paradoxon” itt szokott megjelenni: sok helyen nincs egységes, jóváhagyott AI-hozzáférés, de az emberek mégis használni akarják – ezért elindul a privát, ingyenes megoldások felé a használat. A kutatás konkrétan kiemeli, hogy az ingyenes használat mindhárom cégméretnél magas arányt ér el, és például a ChatGPT-nél külön beállítások szükségesek ahhoz, hogy az adatok ne kerüljenek ki a saját fiókunkból.

KKV-s szinten ennek a tanulsága egyszerű: az „engedjük, hogy használják” nem stratégia. Ha nincs eszköz- és hozzáférési döntés, akkor a szervezet magától fog dönteni – csak éppen nem kontrollált módon.

Ha szeretnél átlátható alapokat és egy vállalható bevezetési gondolkodást, érdemes a Mesterséges intelligencia, ChatGPT és Gemini oldalt alapként használni.

Támogatás: a legtöbb cég „igen” mond – de a középmezőny beragad

A munkahelyi támogatás összességében erős: cégméret szerinti bontás nélkül a válaszok alapján 68% támogatja vagy inkább támogatja az AI használatát, és 28% semleges vagy nem foglalkoznak vele.

Cégméret szerint viszont van egy érdekes törés:

• 1–49 fő: 76% támogatja
• 50–249 fő: 67% támogatja
• 250+ fő: 75% támogatja

A 50–249 fős kategória sokszor a legnehezebb helyzetben van: már van annyi működési komplexitás, hogy megjelenjenek tiltások és jóváhagyások, de még nincs annyi erőforrás, hogy legyen dedikált bevezetési program, tréning, eszközlista, owner. Ilyenkor jön a tipikus állapot: „támogatjuk”, de nincs belőle rendszer.

Képzés: a nagyok előnyben, a KKV-k gyorsak – és emiatt önjárók

A képzésnél a nagyvállalatok valóban jobban állnak:

• 1–49 fő: 31% kapott képzést, 69% nem
• 50–249 fő: 27% kapott képzést, 73% nem
• 250+ fő: 45% kapott képzést, 55% nem

A kutatás megfogalmazása szerint a középméretű vállalkozások munkavállalói vannak a legnagyobb lemaradásban, a kisebb cégek „jól teljesítenek”, de náluk is a kétharmad nem kapott oktatást.

Ez azért fontos, mert a képzés hiányában az AI-használat nem skálázódik, csak terjed. Lesznek „AI-hősök” a csapatban, de nem lesz egységes minőség, nem lesz közös promptkultúra, és nem lesz világos adatkezelési rutin. KKV vezetőként itt lehet a legnagyobb, gyors nyereséget hozó döntést meghozni: nem nagy tréning kell, hanem egy minimális, ismételhető keret.

Gyakorlati oldalról ebben segíthet a ChatGPT-hez kapcsolódó anyagaim logikája – tipikusan workflow-k mentén érdemes tanítani, nem „funkciók” mentén.

Időnyereség: a kisebb cégek nagyobbat nyernek – de közben több a kockázat

Az önbevallás alapján legalább heti 6+ óra időmegtakarítást jelölők aránya:

• 1–49 fő: 39%
• 50–249 fő: 28%
• 250+ fő: 21%

A kutatás ezt úgy foglalja össze, hogy az 50 fő alatti cégeknél a legmagasabb azok aránya, akik legalább 6 órát spórolnak meg hetente az AI használatával.

Ez a különbség nagyon „KKV-kompatibilis”: kevesebb jóváhagyási kör, rövidebb folyamatok, gyorsabb iteráció – ezért hamarabb látszik a hatás a marketingben, salesben, adminban. Viszont ugyanebből fakad a másik oldal: a kontroll hiánya.

Adatbiztonság: a KKV-k sebessége itt tud visszaütni

A cégméret szerinti anyag egyik legerősebb figyelmeztetése, hogy a kisebb vállalkozásoknál dolgozók nagyobb eséllyel osztanak meg bizalmas adatokat.  A záró összefoglaló pedig ennél is direktebb: az 50 fő alatti cégeknél „minden második válaszadó” használ magánjellegű és céges érzékeny adatokat is az AI használat során.

Ez a pont nem ijesztgetésre való, hanem vezetői döntésre:

• ha nincs leírt szabály, lesz helyette szokás
• ha nincs jóváhagyott eszköz és beállítás, lesz helyette privát, ingyenes megoldás
• ha nincs minimum ellenőrzési rutin, a gyors nyereség mellé bejön a rejtett kockázat

Az ügyfeleimnél azt tapasztaltam, hogy már egy féloldalas „AI-adatkezelési minimum” is sokat javít: mi mehet be, mi nem, és melyik workflow-ban kell kötelezően emberi ellenőrzés.

Mit érdemes ebből KKV-ként hazavinni?

A cégméret szerinti különbségek alapján a KKV-k előnye a sebesség. A nagyok előnye a szervezettség (képzés, keretek). A jó stratégia az, ha a kettőt össze tudod kötni: megtartod a gyors beépülést, de melléteszed a minimum rendszert.

Ha szeretnél ehhez egy működő mintát „vállalati” oldalról, a céges mesterséges intelligencia oktatás légitársaságnál jó referencia arra, hogyan lehet keretezni a tudást és a használatot nagyobb komplexitás mellett is.

A cikk végi Instagram poszt is ehhez a „sebesség–keret–kockázat” háromszöghöz ad egy rövid checklistet, és érdemes belenézni a kapcsolódó YouTube videóba is – ott jobban átjön, hogy a gyakorlatban hol szokott elcsúszni a bevezetés.

‍

5 tipp, amit cégmérettől függetlenül azonnal alkalmazhatsz

• Döntsd el, mi a jóváhagyott AI-eszköz és hozzáférés – és ne hagyd, hogy privát fiókokból „összeálljon” a rendszer
• Írj le egy féloldalas AI-adatkezelési minimumot: mi mehet be, mi tilos, mi az anonimizálás alapja
• Válassz ki 2–3 workflow-t (ajánlat, kampány-előkészítés, ügyfélválasz, riport), és ott építs közös rutint
• Készítsetek közös prompttárat 10–15 mintával – ettől lesz csapat-szintű a nyereség, nem egyéni trükk
• Mérj egyszerűen: heti rövid önbevallás + egyetlen „előtte–utána” időmérés workflow-nként, hogy lásd a valódi megtérülést

Ha ezeket megcsinálod, a következő lépés már nem „AI-használat”, hanem AI-alapú működés lesz – és itt szokott értelmet nyerni a Skool közösség is, ahol a rutinok és minták egymásra épülnek.

Összefoglaló

A 2025-ös cégméret szerinti adatok alapján az AI-használat nem egyenletesen terjed: a kisebb cégek gyorsabban, gyakrabban használják, és nagyobb arányban jeleznek látványos heti időnyereséget, miközben a képzés náluk sokszor hiányzik.

A nagyobb cégek előnye, hogy több képzést adnak, viszont a mindennapi használat lassabban áll át, és könnyen kialakul az a helyzet, hogy a munkatársak privát, ingyenes megoldásokkal próbálnak gyorsítani. Ez egyszerre minőségbiztosítási és adatbiztonsági kockázat.

KKV-ként a legjobb stratégia általában az, ha megtartod a gyorsaságot, de felépítesz egy minimális keretrendszert: jóváhagyott eszköz, leírt adatkezelés, közös prompttár és pár mérhető workflow. Ha ezt megcsinálod, az AI nem „random produktivitás-trükk” lesz, hanem stabil működési előny – és ebből lehet később skálázni is.

‍