Hogyan hoz üzleti értéket a mesterséges intelligencia?

A mesterséges intelligencia(AI/MI) és a gépi tanulás (ML) már nem csak a jövő technológiai trendjei – itt vannak, dolgoznak, tanulnak és támogatnak. A kérdés már nem az, hogy érinteni fogják-e a munkánkat, hanem hogy mely részeit, milyen mélységben és milyen céllal. A generatív mesterséges intelligencia (genAI) (pl. ChatGPT, Claude, Copilot vagy Gemini) nemcsak az IT-részlegeket érinti, hanem minden egyes üzleti területet, az ügyfélszolgálattól kezdve a marketingig vagy épp a pénzügyi szolgáltatásokig.

A "mesterséges intelligencia használata" már nem csupán kísérletezés: a cégek egyre gyakrabban alkalmaznak AI chatbotokat, LLM-eket (Large Language Model-eket), valamint különféle generatív AI modelleket üzleti döntések támogatására és automatizáció céljából. Mégis – a McKinsey kutatása szerint – a vállalatok csupán 1%-a gondolja úgy, hogy AI-beruházásai elérték a kívánt érettségi szintet. A legtöbben még csak most kezdik felfedezni a lehetőségeket.

Miért fontos most lépni?

• Az AI-t alkalmazó cégek 1,5x gyorsabb árbevétel-növekedést tapasztalnak
• A generatív AI (mint a ChatGPT vagy Claude) már ma is képes kiváltani manuális, ismétlődő munkát
• A mesterséges intelligencia magyar nyelven is egyre jobban teljesít, ezáltal hazai KKV-k is könnyen bevezethetik

Hol érdemes először bevezetni a mesterséges intelligenciát?

Az AI bevezetésének sikere azon múlik, hol és hogyan kezdjük el. Három fő problématípus esetén különösen hatékony:

🧱 1. Repetitív, alacsony értéket teremtő, szabályalapú feladatok

Ezek azok a tevékenységek, amelyek nap mint nap, ugyanúgy ismétlődnek. Nem igényelnek kreativitást vagy bonyolult döntéshozatalt – pontosan ezért könnyen átadhatók egy algoritmusnak.

Jellemzői:

• Előre meghatározott lépésekből áll
• Nincs szükség emberi empátiára vagy komplex megértésre
• Gyakran időigényes, monoton munka

Példák:

• számlák feldolgozása, könyvelési adatrögzítés
• HR onboarding checklisták automatikus kezelése
• E-mailek vagy jegyek szortírozása ügyfélszolgálaton
• ügyfélpanaszok elsődleges chatbotos kezelése
• jegyzetkészítés
• riportok összeállítás
• ügyfélkérdések automatizálása

Mi történik itt? Az AI kiváltja ezeket a feladatokat, és emberi erőforrásokat szabadít fel. A munkavállalók magasabb hozzáadott értékű, elemző vagy ügyfélközpontú szerepekbe kerülhetnek.

🧠 2. Skillhiány vagy kapacitáshiány pótlása – AI, mint munkatárs

Az AI nem csak kivált, hanem kiegészít is – főként olyan esetekben, ahol:

• nincs elérhető szaktudás,
• túl kevés az ember a feladathoz,
• vagy gyors skálázásra van szükség.

Ez különösen releváns KKV-knál, nonprofit szervezeteknél vagy startupoknál, ahol a szakértői kapacitás szűk keresztmetszet.

Példák:

• Marketing: szövegírás, képgenerálás, hirdetések optimalizálása AI-val
• Programozás: kódjavaslatok (CodeCatalyst), hibakeresés ChatGPT-vel vagy GitHub Copilot-tal
• Egészségügy: orvosi képek előszűrése, leletek nyelvi összegzése
• Jog: szerződések előzetes elemzése AI-val

Pl.: ha egy csapat nem tud tovább haladni adatvizualizáció vagy szövegírás hiányában.

Mi történik itt? Az AI betölt egy hiányt – nem veszi el valaki munkáját, hanem ott dolgozik, ahol egyébként sem lenne senki, vagy túl sok időbe telne emberrel elvégezni a feladatot.

🚀 3. Kutatás & fejlesztés új szintre emelése

A legizgalmasabb és leginspirálóbb terület, ahol az AI nem átvesz, hanem új képességeket ad. Itt az ember és az AI közösen dolgoznak, hogy megoldjanak olyan problémákat, amelyek eddig idő vagy tudás híján elérhetetlenek voltak. Amikor egy stratégia vagy kampány indítása elakad, a generatív AI segíthet ötletelni, tervezni.

Példák:

• Gyógyszerkutatás: új molekulák azonosítása AI segítségével (pl. DeepMind AlphaFold)
• Anyagkutatás: optimalizált szerkezetek felfedezése gépi tanulással
• Tudományos metaelemzések: AI végigolvassa és rendszerezi több ezer kutatás eredményeit (Athene AI)
• Termékfejlesztés: AI-vezérelt UX tesztelés, felhasználói viselkedés elemzése

Mi történik itt? Az AI nem kiváltja a kutatót, hanem megtöbbszörözi az agykapacitását. Olyan mértékű gyorsulást és mintázatfelismerést tesz lehetővé, ami emberi időskálán kivitelezhetetlen volna.

A "super-asszisztens" szemlélet szerint az AI nem kiváltja az embert, sokkal inkább időt szabadít fel az értékesebb feladatokra.

Hat AI-használati eset (primitivek), amit minden csapat gyorsan elsajátíthat

Ezek a mintázatok a leggyakoribb "AI-use case" típusok, amelyekkel a legtöbb vállalat elkezdi az AI-bevezetést:

Hogyan priorizáljunk? Az Impact/Effort mátrix

A használati esetek gyorsan felszaporodnak – de nem mindegy, melyiket érdemes skálázni. Erre használjuk az ún. hatás/ráfordítás mátrixot:

• Gyors nyereség: Magas hatás, alacsony ráfordítás (pl. heti riport automatizálása → AI automation)
• Önkiszolgáló eszközök: Egyéni használatra bevezetett LLM-ek (pl. Athene AI; ChatGPT + gdrive integráció)
• Stratégiai beruházások: Pl. saját AI agent fejlesztése vagy integráció a felhőalapú szolgáltatásokba
• Elhalasztandó: Alacsony üzleti érték, magas költség

Példa: Egy marketing workflow mesterséges intelligencia-alapú újragondolása

A marketinges munkafolyamatok teljesen új alapokra helyezhetők AI segítségével:

1. Piacelemzés (deep research) – generatív AI segítségével
2. Adatvizualizáció – közönségszegmentáció, kampányanalitika
3. Stratégiai ötletelés – kampány brief megírása pl. Claude segítségével
4. Tartalomkészítés – szövegek generálása, lokalizálása
5. Automatizáció – heti összefoglalók, AI-alapú Slack-értesítések

Következő lépések: Milyen munkafolyamatokba léphet be legkönnyebben az AI?

✅ Készítsetek anti-to-do listát: Mi az, amit nem érdemes manuálisan végezni többé?

✅ Indítsatok belső hackathont: Ki találja a legjobb mesterséges intelligencia használati esetet?

✅ Hozzatok létre egy közös use case gyűjtőt (pl. Confluence oldalon vagy Slack-csatornán)

🔮 A jövő kérdése: kivált vagy erősít?

Nem az a kérdés, hogy milyen pozíciókat szüntet meg az AI, hanem hogy hogyan alakul át a munkánk. A siker kulcsa az, hogy:

-felismerjük, mely feladatainkat tudja az AI támogatni,

-megtanuljuk használni a megfelelő eszközöket,

-és újraértelmezzük a saját szerepünket a munkafolyamatban.

A mesterséges intelligencia nem cél, hanem eszköz – az okos cégek nemcsak kipróbálják, hanem a napi munkájuk részévé teszik. Ez azonban önmagában nem elegendő, a legsikeresebb cégek nem hagyják magukra a munkatársakat az AI használatával, tanítsd meg munkatársaidat az AI megfelelő alkalmazási lehetőségeire, a megfelelő promptolásra.

Az AI tehát nem elveszi a munkánkat – hanem átengedi a fókuszt: a kötelező, monoton adminisztratív munkafolyamatok helyett összpontosíthatunk az értékteremtésre.