Kik azok a vállalati MI‑szakértők valójában?
A vállalati MI‑szakértő az a ember (vagy csapat), aki hidat képez az üzlet és a technológia között. Nem csak modelleket épít, hanem azt érti, hogyan lesz egy ötletből valódi üzleti eredmény. Ismeri a cég folyamatait, a rendelkezésre álló adatokat, és azt is, hol lehet értelmesen bevetni az MI‑t, és hol csak felesleges hype.
Ezek az emberek sokszor félig „adatember”, félig „üzletember”. Beszélik az IT, az üzleti vezetők és a végfelhasználók nyelvét is, és le tudják fordítani az igényeket technikai specifikációvá – majd a technikai megoldást érthető, pénzben mérhető haszonná. Emiatt gyakran tanácsadói szerepük is van a cégen belül.
Fontos látni, hogy a vállalati MI‑szakértő nem feltétlenül zseniprogramozó. Gyakran sokkal fontosabb a rendszerben való gondolkodás, a jó kérdésfeltevés és a stakeholder‑menedzsment, mint az, hogy hány neuront tud fejből paraméterezni egy neurális hálóban. A jó MI‑szaki azt is kimondja, amikor „ide nem kell MI, egy Excel is elég lenne”.
Miért lett hirtelen minden cégnek MI‑szakija?
Az elmúlt években az MI hirtelen „láthatóvá” vált a ChatGPT, Copilot és társai miatt. A vezetők először saját bőrükön tapasztalták meg, hogy ez nem sci‑fi, hanem napi szinten használható eszköz. Innen már csak egy lépés volt a felismerés: ha ez ennyit segít egy embernek, mit tud tenni egy egész szervezettel?
A másik ok a versenyhelyzet. Ha a konkurens cég automatizálja az ügyfélszolgálat egy részét, gyorsabban készít riportokat, vagy hatékonyabban értékesít MI‑vel támogatva, akkor hátrányba kerülsz, ha te nem lépsz. A „csináljunk valamit MI‑vel” sok helyen inkább félelemből és FOMO‑ból (kimaradástól való félelem) indul, nem átgondolt stratégiából. Erre ráerősítenek a marketinges szlogenek, ahol minden „AI‑powered”.
Sok cég emiatt gyorsan felvesz „MI‑szakértőt”, vagy kinevez valakit belső MI‑felelőssé. Nem ritka, hogy az első időszakban a szerep inkább cím, mint valós tartalom, és a szakértőnek magának kell kiharcolnia, hogy valóban bevonják a fontos projektekbe. Idővel azonban letisztul, hol tud értéket adni, és mitől lesz több, mint egy „AI‑evangelista”.
Milyen készségek kellenek a céges MI‑hez?
A technikai alapok persze fontosak: adatkezelés, gépi tanulás alapfogalmai, LLM‑ek működése, API‑használat, automatizálási eszközök. De vállalati környezetben sokszor nem a legmélyebb matematikai tudás dönt, hanem az, hogy érti‑e az ember, hogyan illeszkedik az MI az IT‑architektúrába és a napi működésbe. Elég sok projekt bukik el azon, hogy valaki figyelmen kívül hagyja az adatvédelmet vagy a jogosultságkezelést.
Legalább ennyire fontos a „soft skill”. Az MI‑szaki rengeteget egyeztet, oktat, prezentál, ellenállást kezel. Meg kell győznie azokat, akik félnek az automatizálástól, segítenie kell a vezetőket a reális elvárások kialakításában, és le kell tudnia állítani a túlzó álmokat is. Jó kérdéseket tesz fel: mit akarunk elérni, hogyan mérjük, mi lesz, ha a modell téved.
Pluszban egyre fontosabb a „prompt‑engineering” és a workflow‑tervezés. Nem elég tudni, hogy „van egy chatbotunk”, azt is ki kell találni, hogyan kapcsolódjon a cég saját adataihoz, folyamataihoz, rendszereihez. Ez gyakran több logikai és üzleti tervezést igényel, mint puszta kódolást. Aki ezen a szinten tud gondolkodni, az aranyat ér.
Hogyan alakítják át a döntéshozatalt az MI‑sek?
A vállalati MI‑szakértők egyik legnagyobb hatása, hogy beviszik az adatalapú gondolkodást a mindennapi döntésekbe. Nem „megérzésre” fejlesztünk új terméket vagy kampányt, hanem adatokra, kísérletekre, modellekre támaszkodva. Az MI‑szaki segít abban, hogy ez a szemlélet érthető és használható legyen a vezetők számára.
Ugyanakkor az MI nem veszi át a döntést – legalábbis jó esetben. A jó MI‑szakértő mindig hangsúlyozza a modellek korlátait, a bizonytalanságot, a torzításokat. Segít úgy beépíteni az MI‑t a döntéshozatalba, hogy az támogassa a vezetőt, ne helyettesítse. Például priorizálási javaslatot ad, forgatókönyveket számol, vagy előrejelzéseket készít, de a végső döntés továbbra is emberi.
Emellett változik a döntések sebessége és gyakorisága is. Ha jó MI‑eszközökkel dolgozik a cég, sokkal több „mi lenne, ha” kérdést lehet megfuttatni gyorsan és olcsón. Így a szervezet kísérletezőbbé válhat: nem évente egyszer hoz nagy, kockázatos döntést, hanem sok kisebb, adatvezérelt lépést tesztel, folyamatosan tanulva.
Vállalati MI‑projektek: kudarcok és tanulságok
A legtöbb cégnek van legalább egy „szégyenpolcon tartott” MI‑projektje, ami sosem ment élesbe, vagy nem hozta az ígért eredményt. Gyakori hiba, hogy a projekt technológiavezérelt („rakjunk be egy MI‑t”), nem pedig problémavezérelt („melyik folyamatra pazarolunk ma a legtöbb időt/pénzt?”). Ilyenkor lesznek a szépen demózható, de a valóságban senki által nem használt chatbotok és dashboardok.
Másik tipikus gond az adatminőség és az adatelérés. Papíron minden cég „adatgazdag”, a gyakorlatban szétszórt, zajos, hiányos és silózott adatbázisokkal dolgoznak. Ha az MI‑projekt közben derül ki, hogy a kulcsadatok pontatlanok vagy nem érhetők el, akkor már késő és drága javítani. A tanulság: adatstratégia nélkül MI‑stratégia sincs.
A kudarcokból viszont sokat lehet tanulni. Azok a cégek, amelyek őszintén kiértékelik, miért nem sikerült egy projekt, később sokkal érettebb módon nyúlnak az MI‑hez. A sikeres szervezetek kicsiben kezdenek, gyorsan mérnek, hamar „megölik” a nem működő ötleteket, és lépésről lépésre skáláznak. Az MI‑szaki feladata ilyenkor az is, hogy segítsen kultúrát váltani: a kudarcot ne szégyennek, hanem tanulási lehetőségnek tekintsék.
Merre tart a céges mesterséges intelligencia?
A vállalati MI egyre inkább háttértechnológiává válik: nem külön „MI‑projekt” lesz, hanem minden folyamatba beszivárgó alapfunkció. Ahogy régen az „internet‑projekt” megszűnt külön dolog lenni, ugyanígy az MI is beleolvad a normál IT‑ és üzleti fejlesztésekbe. Az MI‑szaki szerepe ezért inkább stratégiai: hol és hogyan ad a legtöbbet?
Várható, hogy a generatív MI‑t (szöveg, kép, kód generálás) egyre szorosabban összekötik a cégek belső rendszereivel. Nem „általános ChatGPT‑zés” lesz, hanem konkrét, cégre szabott asszisztensek: sales‑támogató, jogi, HR, fejlesztői, ügyfélszolgálati co‑pilotok. Ezek már nem csak ötletelnek, hanem konkrét, félig kész munkát adnak a kollégák kezébe, ellenőrizhető formában.
Közben nőni fog a szabályozás és a kockázatkezelés szerepe. Azok a cégek fognak jól járni, akik időben kialakítanak világos MI‑irányelveket: milyen adatot hol használhat az MI, mit kell minden kimeneten ellenőrizni, ki vállalja a felelősséget. A jövő sikeres vállalati MI‑je nem csak okos, hanem biztonságos, átlátható és auditálható is lesz – és ebben kulcsszerepe van a tudatos, érett gondolkodású MI‑szakértőknek.
Merre tart a céges mesterséges intelligencia? – összefoglaló irányok
- MI mint alapinfrastruktúra: beépül minden üzleti alkalmazásba, nem külön projektként él.
- Testreszabott co‑pilotok: szakterület‑specifikus MI‑asszisztensek a cég saját adataira hangolva.
- Adat‑ és szabályozási fókusz: erősebb hangsúly adatvédelemen, megfelelőségen, auditálhatóságon.
- „Citizen developer” korszak: üzleti felhasználók is képesek lesznek egyszerű MI‑alapú folyamatokat építeni.
- Folyamatos tanulás és upskilling: az MI‑vel való együttműködés alapkompetenciává válik minden munkakörben.
A következő években a céges MI‑t kevésbé fogjuk külön technológiaként emlegetni, inkább úgy, mint a „normál” munkavégzés természetes részét. Azok a szervezetek lesznek versenyképesek, amelyek nem csak eszközöket vezetnek be, hanem a gondolkodásmódjukat is átalakítják: kísérletezőbbé, adatalapúbbá, iteratívabbá válnak. Ebben a folyamatban a vállalati MI‑szakértők nem „varázslók”, hanem katalizátorok: segítenek a hype‑ot konkrét, mérhető üzleti eredménnyé fordítani.
