Scroll to the end and try every interaction → earn a Resonator Belépő. 5 Belépő = free attendance at an invitation-only Interference evening. Görgesd végig az oldalt és próbáld ki az interakciókat → szerezz Rezonátor Belépőt. 5 Belépő = ingyenes részvétel egy meghívásos Interferencia-esten.

Mental Fast Food · 08

01 · The claim you swallowed01 · A mondás, amit lenyeltél

"95% of AI projects fail."
A real headline. Not the verdict everyone read into it. „Az AI-projektek 95%-a megbukik."
Valódi főcím. Csak nem az ítélet, amit mindenki kiolvasott belőle.

95%

The MIT number is solid: 95% of enterprise AI pilots show no measurable return. The internet read that as "AI is hype." The study says almost the opposite. One click shows why. Az MIT száma stabil: a vállalati AI-pilotok 95%-a nem mutat mérhető megtérülést. Az internet ebből azt olvasta ki, hogy „az AI kamu". A tanulmány majdnem az ellenkezőjét mondja. Egyetlen kattintás megmutatja, miért.

SourceForrás
MIT NANDA · State of AI in Business 2025MIT NANDA · State of AI in Business 2025
Behind itMögötte
Equora Institute · measured, not estimated · mérünk, nem becsülünk
UpdatedFrissítve
June 20262026. június
02 · The question you didn't ask02 · A kérdés, amit nem tettél fel

That 95% answers a question. Almost nobody checked which one. Here are two. The first is what everyone assumed. The second is what the data actually measured. Same data. The question decides what you see in it. Az a 95% egy kérdésre válaszol. Szinte senki nem nézte meg, melyikre. Itt van kettő. Az első az, amit mindenki feltételezett. A második az, amit az adat valójában mért. Ugyanaz az adat. A kérdés dönti el, mit látsz benne.

The question the number answersAmelyik kérdésre a szám felel
Does AI actually work? Egyáltalán működik az AI?
The question that mattersAmelyik kérdés számít
Where did the 95% get deployed? Hová vetették be a 95%-ot?
Try this interactionPróbáld ki
The axes flip. The failure relocates.A tengelyek átfordulnak. A kudarc máshová kerül. ↓ Same data. Different question. Different answer.↓ Ugyanaz az adat. Másik kérdés. Másik válasz.
03 · Why the question matters03 · Miért számít a kérdés
Ask "does it work?" and you
blame the tool for the aim. Ha azt kérdezed, „működik-e?",
az eszközt hibáztatod a célzás helyett.

MIT was blunt: the failures aren't driven by model quality. They're driven by approach — where the money went and how it was deployed. Over half of AI budgets pour into sales and marketing, where returns are weakest, while the quiet back-office wins stay underfunded. Ask "does AI work?" and you keep funding the visible, low-value zone. Az MIT kertelés nélkül fogalmazott: a bukásokat nem a modell minősége okozza. Hanem a megközelítés — hová ment a pénz, és hogyan vetették be. Az AI-büdzsé több mint fele a sales és marketing felé ömlik, ahol a megtérülés a leggyengébb, miközben a csendes back-office sikerek alulfinanszírozottak maradnak. Ha azt kérdezed, „működik-e az AI?", továbbra is a látható, alacsony értékű zónát pénzeled.

This is the skill the page is really about: when a number lands, the first move isn't "true or false?" It's "what question is this the answer to?" A real statistic, aimed at the wrong question, becomes a false conclusion. Ez az a készség, amiről az oldal valójában szól: amikor egy szám elhangzik, az első lépés nem az, hogy „igaz vagy hamis?". Hanem hogy „mire válasz ez a szám?" Egy valódi statisztika, rossz kérdésre irányítva, hamis következtetéssé válik.

04 · The current answer, in full04 · A teljes, aktuális válasz

Where the money goes vs. where the value isHová megy a pénz, és hol van az érték

300+ enterprise AI deployments · MIT NANDA 2025 · bubble size = share of budget300+ vállalati AI-bevezetés · MIT NANDA 2025 · a buborék mérete = a büdzsé aránya

Axes right now: does AI "work"? (yes / no)A tengelyek most: „működik" az AI? (igen / nem)
50–70% of the budget goes to sales & marketing AI — the visible, easy-to-measure stuff. That's where most of the 95% "failures" sit.a büdzséből a sales & marketing AI-ba megy — a látható, könnyen mérhető rész. A 95% „bukás" nagyrészt itt ül.
5% that succeeds sits mostly in back-office automation — unglamorous, underfunded, and where the real ROI hides.ami sikeres, az nagyrészt a back-office automatizálásban van — látványtalan, alulfinanszírozott, és itt rejlik a valódi megtérülés.
2× the failure isn't the model. Buying from specialised partners succeeds ~67% of the time; internal builds ~33%. It's about where and how, not whether AI works.nem a modell a hiba. A szakosodott partnertől vett megoldás ~67%-ban sikeres; a belső fejlesztés ~33%-ban. A kérdés a hol és hogyan, nem az, hogy működik-e.

↑ Ask the right question above to flip the axes.↑ Tedd fel fent a jó kérdést, hogy átváltsanak a tengelyek.

05 · So what do you do differently05 · Akkor te mit csinálj másképp
So if you're deciding where to use AI, the question isn't "is it good?" — it's "where does it actually create value?" Tehát ha arról döntesz, hol használj AI-t, a kérdés nem az, hogy „jó-e" — hanem hogy „hol teremt valódi értéket?"

Two axes sort it fast: does the task create real value, and can AI carry it without a human in the loop? The order of what you ask matters more than how much you spend. Két tengely gyorsan rendet vág: teremt-e a feladat valódi értéket, és elviszi-e az AI ember nélkül? Az számít, mit kérdezel előbb, nem az, mennyit költesz.

1 Start from value, not from hypeAz értékből indulj, ne a hype-bólPick the task by the value it creates, not by how impressive an AI demo looks. The flashiest use cases (marketing copy, chatbots) are often the lowest-value ones.A feladatot a teremtett érték alapján válaszd, ne aszerint, milyen látványos egy AI-demó. A leglátványosabb felhasználások (marketingszöveg, chatbotok) gyakran a legkisebb értékűek.
2 Prefer where humans aren't the bottleneckOtt, ahol nem az ember a szűk keresztmetszetAI compounds value where it runs end-to-end — back-office automation, document processing — not where it just drafts something a human still has to finish and check.Az AI ott halmozza az értéket, ahol végig elviszi a folyamatot — back-office automatizálás, dokumentumfeldolgozás —, nem ott, ahol csak megfogalmaz valamit, amit egy embernek úgyis be kell fejeznie és ellenőriznie.
3 Buy focused, don't build broadFókuszáltat végy, ne széleset építsSpecialised partner systems succeed about twice as often as internal builds. "Let's build our own AI platform" is where a lot of the 95% quietly died.A szakosodott partner-rendszerek nagyjából kétszer olyan gyakran sikeresek, mint a belső fejlesztések. A „építsük meg a saját AI-platformunkat" az, ahol a 95% nagy része csendben elvérzett.

Four things the headline skipsNégy dolog, amit a főcím elhallgat

"95% fail, so AI doesn't deliver."„95% megbukik, tehát az AI nem hoz eredményt."

The 5% that succeed extract millions in real value. The failure is concentrated where AI was aimed badly, not spread evenly. It's a targeting problem, not a technology one.Az 5% siker milliókat termel valódi értékben. A bukás ott sűrűsödik, ahová rosszul célozták az AI-t, nem egyenletesen oszlik el. Célzási probléma, nem technológiai.

"Put the budget where AI is most visible."„Oda tedd a büdzsét, ahol az AI a leglátványosabb."

50–70% of budgets go to sales & marketing — the lowest-ROI zone. The biggest returns hide in back-office automation: cut outsourcing, document review, risk checks. Visible and valuable are not the same axis.A büdzsé 50–70%-a a sales & marketingbe megy — a legrosszabb megtérülésű zónába. A legnagyobb hozam a back-office automatizálásban rejlik: kiszervezés, dokumentum-átvizsgálás, kockázatellenőrzés kiváltása. A látható és az értékes nem ugyanaz a tengely.

"Build your own AI platform to own it."„Építsd meg a saját AI-platformod, hogy a tiéd legyen."

Internal builds succeed ~33% of the time; buying from specialised vendors ~67%. Twice the success rate — because partners bring workflow fit and adoption, the parts that actually decide ROI.A belső fejlesztések ~33%-ban sikeresek; a szakosodott beszállítótól vásárlás ~67%-ban. Kétszeres sikerarány — mert a partner hozza a folyamatba illeszkedést és a bevezetési tapasztalatot, vagyis azt, ami valójában eldönti a megtérülést.

"The official corporate AI tool is where the value is."„A hivatalos céges AI-eszközben van az érték."

A "shadow AI economy" runs underneath: estimates suggest ~90% of workers use personal AI tools daily, often outperforming the sanctioned systems. The real adoption already happened — just not where the budget looked. Note: this figure varies widely by study and definition — nobody has measured it cleanly yet, which is itself the point.Közben egy árnyék-AI-gazdaság működik a háttérben: becslések szerint a dolgozók ~90%-a naponta használ saját AI-eszközt, gyakran hatékonyabban, mint a hivatalos rendszerekkel. A valódi elterjedés már megtörtént — csak nem ott, ahová a büdzsé nézett. Megjegyzés: ez a szám tanulmányonként és definíciónként erősen változik — senki nem mérte még pontosan, ami maga is a lényeg.

06 · The next question06 · A következő kérdés

So if "95% fail" really means "95% were aimed wrong," how would you measure whether your own AI use sits in the value zone — before you've spent a year finding out? Ha tehát a „95% megbukik" valójában azt jelenti, „95%-ot rosszul céloztak", hogyan mérnéd meg, hogy a saját AI-használatod az értékes zónában van-e — mielőtt egy évet rászánnál, hogy kiderüljön?

Here's the gap: the MIT study measured this for big enterprises, after the fact. For a small team, a school, a solo maker, nobody has built a simple, measured way to tell value from hype before you commit. Most "AI readiness" advice is vibes. The Institute's line holds here too: measure, don't estimate. Itt a hiány: az MIT ezt nagyvállalatokra mérte, utólag. Egy kis csapatnak, egy iskolának, egy egyedül dolgozónak senki nem épített egyszerű, mért módszert arra, hogy elválaszd az értéket a hype-tól, mielőtt belevágsz. A legtöbb „AI-érettség" tanács csak megérzés. Az Institute elve itt is áll: mérünk, nem becslünk.

Proposed research · Equora Institute · measured, not estimatedJavasolt kutatás · Equora Institute · mérünk, nem becslünk

Help build it →Építsd fel velünk → A measured value-vs-hype test small teams can actually use. Researchers and contributors welcome, alongside the AI-first team. No fee, no catch.Egy mért érték-kontra-hype teszt, amit kis csapatok tényleg használni tudnak. Kutatók és közreműködők jelentkezését várjuk, az AI-first csapat mellé. Nincs díj, nincs csapda.
Scientific backgroundTudományos háttér
AI productivity and the 95% figure — the research landscapeAI-produktivitás és a 95%-os szám — a kutatási háttér

The research is free — and will stay free. If it matters to you, there's a way to say so. A kutatás ingyenes — és az is marad. Ha fontos neked, van rá mód, hogy ezt jelezd.

Support the work → Támogasd a munkát →