Το AI Readiness Index 2026 καταγράφει επιχειρηματική χρήση στο 47% των επιχειρήσεων, με μόλις 3% να αναφέρει μετρήσιμο αντίκτυπο. Η απόσταση ανάμεσα στις ανάγκες αυτοματοποίησης και την πραγματική εφαρμογή μεταφέρει τη συζήτηση στην παραγωγικότητα, την εκπαίδευση και την ασφαλή ενσωμάτωση στα εταιρικά συστήματα.
Η αύξηση κατά 33% του Δείκτη Ετοιμότητας AI των ελληνικών μικρομεσαίων επιχειρήσεων αποκτά διαφορετικό βάρος όταν διαβαστεί μαζί με την απόλυτη τιμή του. Ο δείκτης ανέβηκε από τις 15 στις 20 μονάδες, με άριστα το 100. Η πρόοδος συνοδεύεται από μια σαφή εκκρεμότητα: η μεγαλύτερη ομάδα επιχειρήσεων που χρησιμοποιούν AI παραμένει στις δοκιμές, ενώ η καθημερινή λειτουργία και ο μετρήσιμος επιχειρηματικός αντίκτυπος αφορούν ακόμη περιορισμένα τμήματα του δείγματος. Το βασικό ερώτημα αφορά πλέον τον τρόπο με τον οποίο η εξοικείωση μπορεί να μετατραπεί σε παραγωγική εφαρμογή.
Αυτή την απόσταση αποτυπώνει το AI Readiness Index 2026, η δεύτερη ετήσια πανελλαδική έρευνα του Εργαστηρίου ELTRUN του Οικονομικού Πανεπιστημίου Αθηνών για λογαριασμό της ENTERSOFTONE. Βασίζεται σε συνεντεύξεις με 350 ιδιοκτήτες, επιχειρηματίες και ανώτερα διοικητικά στελέχη επιχειρήσεων με 10–50 εργαζομένους από όλη την Ελλάδα. Η συγκεκριμένη περίμετρος έχει σημασία: τα ευρήματα αφορούν αυτό το μέγεθος επιχειρήσεων και συνδυάζουν απαντήσεις για προσωπική χρήση εργαλείων, εταιρική υιοθέτηση και επιμέρους διαδικασίες. Καθεμία από αυτές τις μετρήσεις φωτίζει διαφορετικό επίπεδο ωριμότητας.
Περισσότερη χρήση, διαφορετικά επίπεδα ωριμότητας
Στην ταξινόμηση της επιχειρησιακής ετοιμότητας, το 47% δηλώνει κάποια χρήση AI, έναντι 39% το 2025. Σε αυτό το ποσοστό περιλαμβάνονται τρεις διακριτές καταστάσεις: το 37% δοκιμάζει πιλοτικά λύσεις, το 7% τις χρησιμοποιεί σε κανονική λειτουργία και το 3% αναφέρει μετρήσιμο αντίκτυπο. Έναν χρόνο νωρίτερα, τα αντίστοιχα ποσοστά ήταν 34%, 4% και 1%. Η κατανομή μετατοπίζεται προς μεγαλύτερη ωριμότητα, με την πιλοτική φάση να διατηρεί το μεγαλύτερο μερίδιο.
Το 10% που η έρευνα περιγράφει ως ουσιαστική επιχειρηματική αξιοποίηση προκύπτει από το άθροισμα κανονικής λειτουργίας και μετρήσιμου αντικτύπου. Η διάκριση έχει πρακτική σημασία για την αποτίμηση της προόδου. Η λειτουργία μιας λύσης και η καταγραφή του αποτελέσματός της αποτελούν χωριστά στάδια της ίδιας κλίμακας. Αντίστοιχα, η αύξηση του δείκτη κατά 33% αντιστοιχεί σε πέντε μονάδες βελτίωσης. Η σχετική μεταβολή αποτυπώνει τον ρυθμό προόδου, ενώ το 20/100 το επίπεδο ετοιμότητας που έχει επιτευχθεί.
Στην άλλη πλευρά της κατανομής, το 23% αναγνωρίζει ότι το AI αφορά την επιχείρηση, αλλά παραμένει χωρίς σχέδιο υλοποίησης, και το 26% βρίσκεται στην εξερεύνηση. Τα αντίστοιχα ποσοστά υποχώρησαν από 28% και 29%. Ένα ακόμη 4% τοποθετεί το AI εκτός των σημερινών και μελλοντικών ενδιαφερόντων της επιχείρησής του. Οι απαντήσεις περιγράφουν, συνεπώς, διαφορετικές αφετηρίες και ανάγκες υποστήριξης.
Το προβάδισμα της δημιουργίας περιεχομένου
Η προσωπική εξοικείωση προηγείται της εταιρικής ενσωμάτωσης. Το 76% των ερωτώμενων έχει χρησιμοποιήσει κάποια εφαρμογή AI, από 72% το 2025. Στη χωριστή ταξινόμηση βάσει της χρήσης εργαλείων, το 29% των επιχειρήσεων περιορίζεται στην προσωπική χρήση ιδιοκτητών ή στελεχών. Η έκθεση συνδέει αυτή την απόσταση, ως πιθανή εξήγηση, και με την έλλειψη πλαισίου διακυβέρνησης AI. Η ατομική εμπειρία και η οργανωμένη εταιρική εφαρμογή εμφανίζονται ως δύο διαφορετικές συνθήκες.
Τα εργαλεία κειμένου κυριαρχούν, με τακτική χρήση 60%, έναντι 51% πέρυσι. Από το φετινό ποσοστό, οι 13 ποσοστιαίες μονάδες αφορούν προσωπική χρήση. Στο οπτικό περιεχόμενο η τακτική χρήση ανεβαίνει από 16% σε 25%, ενώ το 53% αναφέρει δοκιμή. Στον κώδικα η τακτική χρήση φτάνει το 9%, από 5%. Τα ποσοστά αυτά περιγράφουν τη διάδοση κατηγοριών εργαλείων και χρειάζονται χωριστή ανάγνωση από τη χρήση σε συγκεκριμένες επιχειρησιακές διαδικασίες.
Στις διαδικασίες, η αυτόματη δημιουργία κειμένων, παρουσιάσεων και αναφορών βρίσκεται στην πρώτη θέση με 24%, αυξημένη κατά δέκα ποσοστιαίες μονάδες. Ακολουθούν το προωθητικό υλικό με 22%, οι εικόνες και τα βίντεο με 18% και η βελτιστοποίηση διαφημιστικών καμπανιών με 17%. Η ανάλυση δεδομένων για υποστήριξη αποφάσεων και η εξαγωγή πληροφορίας ή περιλήψεων από έγγραφα φτάνουν το 12% η καθεμία. Οι αυτόματες απαντήσεις σε emails πελατών ανεβαίνουν στο 10%, με αύξηση οκτώ ποσοστιαίων μονάδων.
Η εικόνα δείχνει συγκέντρωση της υιοθέτησης σε περιεχόμενο, επικοινωνία και υποστήριξη της διαχείρισης. Τα πιο προηγμένα εργαλεία παραμένουν σε πρώιμη φάση: τακτική χρήση 6% για αυτοματοποίηση ροών, 4% για ανάλυση δεδομένων και μηχανική μάθηση, 3% για AI ενσωματωμένο σε ERP/CRM και 3% για αυτόνομους agents. Η έκθεση συνδέει την περιορισμένη διείσδυση με την πολυπλοκότητα των διαδικασιών και το χαμηλό επίπεδο ενσωμάτωσης στα εταιρικά πληροφοριακά συστήματα.
Το χάσμα στις βασικές επιχειρησιακές λειτουργίες
Το βάθος αυτής της απόστασης φαίνεται στην ανάλυση οκτώ επιχειρησιακών λειτουργιών και 47 διαδικασιών. Για καθεμία, η έρευνα εξετάζει την αναγκαιότητα αυτοματοποίησης και τη σημερινή χρήση AI. Το 66% αποδίδει υψηλή σημασία στην αυτοματοποίηση της δημιουργίας προωθητικού υλικού, ενώ το 22% χρησιμοποιεί ήδη AI για αυτή τη διαδικασία. Για τη δημιουργία κειμένων, παρουσιάσεων και αναφορών, τα αντίστοιχα ποσοστά φτάνουν το 65% και το 24%. Ακόμη και στα πεδία με τη μεγαλύτερη διάδοση, η εφαρμογή υπολείπεται αισθητά της ανάγκης που αναγνωρίζουν οι συμμετέχοντες.
Στο λογιστήριο, το 59% αποδίδει υψηλή σημασία στην αυτόματη κατηγοριοποίηση τιμολογίων και τη δημιουργία παραστατικών, με χρήση AI 5%. Το 55% αποδίδει υψηλή σημασία στην αυτοματοποίηση του ελέγχου λογιστικών εγγραφών και της κανονιστικής συμμόρφωσης, ενώ το 2% αξιοποιεί AI σε αυτό το πεδίο. Στην πρόβλεψη ταμειακών ροών τα ποσοστά φτάνουν το 54% και το 4%. Στο ανθρώπινο δυναμικό, η υποστήριξη μισθοδοσίας θεωρείται υψηλής σημασίας από το 51%, ενώ η υιοθέτηση περιορίζεται στο 2%. Οι ανάγκες εκτείνονται έτσι πέρα από τα τμήματα που ήδη χρησιμοποιούν συχνότερα AI.
Στην παραγωγή, το 54% αποδίδει υψηλή σημασία στην αξιοποίηση AI για προσομοίωση και βελτιστοποίηση διαδικασιών, ενώ το 5% χρησιμοποιεί σχετικές εφαρμογές. Η καταχώρηση παραγγελίας στο ERP από email, chat ή φωνή εμφανίζει 41% και 2%, ενώ η πρόβλεψη βλαβών ή συντήρησης 39% και 1%. Η έκθεση συνδέει τα χαμηλά ποσοστά στην εφοδιαστική και την παραγωγή με σύνθετες διαδικασίες, ανάγκη ώριμων δεδομένων και εξειδικευμένων μοντέλων βελτιστοποίησης.
Η ίδια απόσταση εμφανίζεται και στις εφαρμογές που συνδέονται άμεσα με πελάτες ή εργαζομένους. Το 40% αποδίδει υψηλή σημασία στους ψηφιακούς βοηθούς εξυπηρέτησης, ενώ το 8% τους χρησιμοποιεί. Οι βοηθοί με πρόσβαση στα εσωτερικά δεδομένα της επιχείρησης φτάνουν το 55% και το 7% αντίστοιχα. Για τους συντάκτες της μελέτης, η δεύτερη περίπτωση εκφράζει αναζήτηση εφαρμογών που αξιοποιούν εταιρική πληροφορία στη λήψη αποφάσεων και στην καθημερινή εργασία, επεκτείνοντας το πεδίο πέρα από την παραγωγή περιεχομένου.
Η σύγκριση των συνολικών δεικτών αποτυπώνει την ίδια εικόνα. Στο μάρκετινγκ, ο Δείκτης Αναγκαιότητας φτάνει το 3,55/5 και ο κανονικοποιημένος Δείκτης Υιοθέτησης το 0,63/5. Στο λογιστήριο τα μεγέθη διαμορφώνονται σε 3,27 και 0,14, ενώ στην εφοδιαστική και την παραγωγή σε 3,00 και 0,12. Η έκθεση αξιολογεί το χάσμα με βάση τον βαθμό κάλυψης της ανάγκης και εντοπίζει μεγαλύτερη απόσταση στις δύο τελευταίες λειτουργίες. Οι δείκτες αυτοί έχουν διαφορετική κλίμακα από τον συνολικό Δείκτη Ετοιμότητας AI.
Οι κλαδικές διαφορές προσθέτουν μία ακόμη διάσταση. Στις υπηρεσίες, η δημιουργία κειμένων, παρουσιάσεων και αναφορών μέσω AI φτάνει το 28%. Στο εμπόριο προηγείται το προωθητικό υλικό με 25%, όπως και στον τουρισμό και την εστίαση με 24%. Στη μεταποίηση ξεχωρίζουν η ανάλυση δεδομένων για αποφάσεις με 17% και η βελτιστοποίηση παραγωγής με 14%. Ο Γεώργιος Δουκίδης συνδέει αυτές τις διαφορές με τη φύση και τη στρατηγική σημασία κάθε κλαδικής δραστηριότητας, υποστηρίζοντας την ανάγκη αντίστοιχης προσαρμογής της υιοθέτησης.
Δεξιότητες, εκπαίδευση και η ανησυχία για την ασφάλεια
Οι επιχειρήσεις περιγράφουν συγκεκριμένες προσδοκίες από το AI. Η χαμηλή παραγωγικότητα και οι καθυστερήσεις αποτελούν πρόκληση υψηλής σημασίας για το 83%, μπροστά από τον ανταγωνισμό στο 78%, τη διαχείριση μεγάλου όγκου δεδομένων στο 77% και τις δυσλειτουργίες εξυπηρέτησης στο 73%. Η ταχύτερη λήψη αποφάσεων φτάνει το 70%, με άνοδο είκοσι ποσοστιαίων μονάδων. Η περιορισμένη γνώση πελατών συγκεντρώνει 60%, αυξημένη κατά δεκαέξι ποσοστιαίες μονάδες. Τα ποσοστά εκφράζουν προκλήσεις που οι επιχειρήσεις προσδοκούν να αντιμετωπίσουν μέσω AI. Χωριστά καταγράφεται το 3% που δηλώνει ότι οι υλοποιημένες λύσεις του έχουν μετρήσιμο αντίκτυπο.
Στα εμπόδια υιοθέτησης, η έλλειψη εξειδικευμένων δεξιοτήτων αξιολογείται ως υψηλής σημασίας από το 88%, η έλλειψη γνώσης για τις χρήσεις του AI από το 80% και η έλλειψη ειδικών από το 75%. Ο φόβος απώλειας θέσεων εργασίας φτάνει το 77% και οι περιορισμένοι οικονομικοί πόροι το 76%. Στο δείγμα, το 64% των επιχειρήσεων απασχολεί 10–25 εργαζομένους και το 19% διαθέτει αυτόνομο τμήμα πληροφορικής. Η έκθεση τοποθετεί στο επίκεντρο το ανθρώπινο κεφάλαιο, την κατάρτιση και τους διαθέσιμους πόρους.
Ο Δρ. Τιμολέων Φαρμάκης δίνει έμφαση στη στοχευμένη εκπαίδευση στελεχών και στον ανασχεδιασμό επιχειρησιακών διαδικασιών. Τα στοιχεία κατάρτισης δείχνουν βελτίωση, με μεγάλο μέρος της κινητοποίησης ακόμη στο επίπεδο πρόθεσης. Το 10% έχει υλοποιήσει εκπαίδευση AI, από 5%, και το 25% την έχει προγραμματίσει για το επόμενο έτος, από 15%. Το 61% εκφράζει ενδιαφέρον για το μέλλον, έναντι 75%, ενώ το 4% δηλώνει απουσία ενδιαφέροντος. Η διάκριση μεταξύ πραγματοποιημένης και προγραμματισμένης εκπαίδευσης παραμένει κρίσιμη για την αποτίμηση της ετοιμότητας.
Παράλληλα, οι ανησυχίες ασφάλειας και κυβερνοασφάλειας φτάνουν το 69%, με τη μεγαλύτερη άνοδο μεταξύ των εμποδίων, κατά 28 ποσοστιαίες μονάδες. Η δυσκολία ενσωμάτωσης στα υπάρχοντα συστήματα συγκεντρώνει 68% και η έλλειψη καθαρών, δομημένων δεδομένων 55%. Η ασφάλεια, η διασύνδεση με ERP/CRM και η ποιότητα δεδομένων εμφανίζονται συνεπώς τόσο ως σημεία προβληματισμού των συμμετεχόντων όσο και ως προϋποθέσεις κλιμάκωσης που θέτουν οι συντάκτες της έκθεσης.
Η ασφάλεια εμφανίζεται στην έρευνα και από μια δεύτερη πλευρά, ως πεδίο εφαρμογής του ίδιου του AI. Η ανίχνευση κυβερνοεπιθέσεων ή ασυνήθιστης συμπεριφοράς σε συστήματα πληροφορικής θεωρείται υψηλής σημασίας από το 20%, με υιοθέτηση μόλις 1%. Οι δύο μετρήσεις αφορούν χωριστά ζητήματα: την ανησυχία για την ασφαλή αξιοποίηση της τεχνολογίας και την επιλογή χρήσης της για προστασία συστημάτων. Τα αποτελέσματα καταγράφουν αυξημένο προβληματισμό για την πρώτη και περιορισμένη εφαρμογή στη δεύτερη.
Στις προτεραιότητες που προτείνει η μελέτη περιλαμβάνονται συγκεκριμένα καθημερινά σενάρια χρήσης, εκπαίδευση ανά ρόλο, ενσωμάτωση στα επιχειρησιακά συστήματα και ενίσχυση με αναγκαίους πόρους και στοχευμένα κίνητρα. Ο Γιάννης Σαλίχος, CTPO της ENTERSOFTONE, συνδέει τη γεφύρωση του χάσματος με συνδυασμό τεχνολογίας, εκπαίδευσης και καθαρών επιχειρηματικών δεδομένων. Οι κατευθύνσεις αυτές περιγράφουν την προτεινόμενη διαδρομή προς ευρύτερη αξιοποίηση, με την υλοποίησή τους να αποτελεί ξεχωριστό ζητούμενο.
Τι σημαίνει
Για μια επιχείρηση, η έρευνα προσφέρει λόγους να εξετάσει χωριστά τρία ερωτήματα: ποια εργαλεία χρησιμοποιούν οι άνθρωποί της, σε ποιες διαδικασίες λειτουργεί ήδη AI και ποια αποτελέσματα μπορεί να αποδώσει σε αυτή τη χρήση. Το 76% της προσωπικής εξοικείωσης, το 47% της επιχειρηματικής χρήσης και το 3% του μετρήσιμου αντικτύπου φωτίζουν διαδοχικά επίπεδα αυτής της αποτίμησης. Η συνύπαρξή τους εξηγεί πώς η τεχνολογία μπορεί να έχει διαδοθεί σημαντικά και η παραγωγική ενσωμάτωσή της να παραμένει περιορισμένη.
Η άνοδος του δείκτη συνοδεύεται, επομένως, από ένα συγκεκριμένο πεδίο εργασίας: σύνδεση εφαρμογών με τις λειτουργικές ανάγκες κάθε κλάδου, ανάπτυξη δεξιοτήτων, οργάνωση δεδομένων και παρακολούθηση αποτελεσμάτων. Το ενδιαφέρον μεταφέρεται από τον αριθμό των δοκιμών στην ποιότητα της ενσωμάτωσης. Εκεί συναντώνται οι ανάγκες παραγωγικότητας που δηλώνουν οι επιχειρήσεις και οι προτεραιότητες της έκθεσης για καθημερινή χρήση, ασφαλή λειτουργία και μετρήσιμο επιχειρηματικό αντίκτυπο.
Τα κρίσιμα σημεία
- Η επιχειρηματική χρήση φτάνει το 47%, αλλά περιλαμβάνει 37% σε πιλοτικές δοκιμές. Η κανονική λειτουργία αφορά το 7% και ο μετρήσιμος αντίκτυπος το 3%.
- Η ανάγκη αυτοματοποίησης υπερβαίνει σημαντικά τη χρήση AI σε βασικές λειτουργίες. Το 55% αποδίδει υψηλή σημασία στην αυτοματοποίηση του ελέγχου λογιστικών εγγραφών και της συμμόρφωσης, ενώ το 2% αξιοποιεί AI σε αυτό το πεδίο.
- Η έλλειψη εξειδικευμένων δεξιοτήτων αποτελεί εμπόδιο υψηλής σημασίας για το 88%. Εκπαίδευση έχει πραγματοποιήσει το 10%, ενώ το 25% την έχει προγραμματίσει, με τις ανησυχίες ασφάλειας να ενισχύονται στο 69%.
