Az AI Summit 2025 konferencián Dalos-Kovács Gabriella, a 4iG mesterséges intelligencia irányítási keretrendszer bevezetéséért felelős szakértője világított rá arra, hogy a vállalatoknak ma már nem az a kérdés, hogy érdemes-e belevágniuk az AI alkalmazásába, hanem sokkal inkább az, hogyan tudják azt felelősen bevezetni.
Az AI alkalmazási területei
A mesterséges intelligencia ereje abban rejlik, hogy szinte bármely iparágban képes új szintre emelni a hatékonyságot, a biztonságot és az innovációt. Dalos-Kovács előadásában kifejtette, hogy az AI ma már messze nem csupán a szoftverfejlesztés világában számít forradalmi tényezőnek, hanem olyan ágazatokban is, amelyeknél első pillantásra talán kevésbé gondolnánk.
A telekommunikációs szektor például óriási terepet kínál az AI számára. A mobil- és vezetékes kommunikáció, a felhőalapú szolgáltatások, az 5G és az IoT (Internet of Things) mind olyan területek, ahol a hálózatok optimalizálása, a forgalom előrejelzése vagy a hibák megelőzése jelentős költségmegtakarítást és ügyfélélmény-javulást hozhat. Az AI hatékonyan támogathatja a gerinchálózatok, a telekommunikációs tornyok vagy éppen az adatközpontok működését is.
Az ipari digitalizáció során az AI az alkalmazás-fejlesztéstől az üzemeltetésig számos ponton erősítheti a hatékonyságot. A gyártási folyamatok optimalizálása, a karbantartási feladatok előrejelzése vagy a minőség-ellenőrzés mind olyan terület, ahol az AI hozzáadott értéket teremt. De az üzleti alapú IT-biztonság is egyre kevésbé képzelhető el AI-eszközök nélkül: a kiberfenyegetések azonosítása, a támadások megelőzése és a valós idejű reagálás mind olyan funkciók, ahol az emberi kapacitás önmagában már nem lenne elegendő.
Az AI integráció pillérei a projektmenedzsmentben
Dalos-Kovács elmondása szerint, az AI bevezetése a vállalatoknál nem pusztán technológiai kérdés, hanem komoly projektmenedzsment-feladat is. Egy AI-projekt ugyanis nem egyszerűen egy új eszköz telepítéséről vagy egy szoftver frissítéséről szól, hanem a vállalati működés, a döntéshozatal és sokszor az üzleti modell mélyreható átalakulásáról. Előadásában a szakember három alapvető pillért emelt ki, amelyek mentén az AI sikeresen integrálható: innovatív szemlélet, holisztikus megközelítés és értékteremtésre összpontosítás.
Innovációs szemlélet (Innovation design)
AI-projektek esetében az első és legfontosabb tényező az innovációra való nyitottság. Nem elegendő a meglévő folyamatokat „AI-val felturbózni”, sokkal inkább új megoldásokat, friss nézőpontokat kell keresni. Az innovációs szemlélet segít abban, hogy a vállalatok ne csupán követői legyenek a technológiai trendeknek, hanem aktív alakítói is. Az AI képes olyan megoldásokat hozni, amelyek korábban elképzelhetetlenek voltak – de ezek csak akkor születhetnek meg, ha a projektek kezdetektől fogva az újszerű gondolkodásra épülnek.
Holisztikus integráció (Holistic integration)
A második pillér a holisztikus, azaz átfogó szemlélet. Az AI-t nem lehet egy külön projektként vagy elszigetelt kísérletként kezelni, amely egy-egy részterületre korlátozódik csupán. Sokkal inkább vállalati szinten kell kezelni, úgy, hogy illeszkedjen a szervezet stratégiájába, kultúrájába és mindennapi működésébe. Ez jelenti azt, hogy az AI-projektek nem elszigetelten, hanem a teljes ökoszisztéma részeként futnak: az adatoktól kezdve a működési folyamatokon át egészen a munkavállalók képzéséig.
Üzleti értékteremtés (Monetisation focus)
A harmadik pillér az értékteremtésre való koncentráció. Az AI bevezetése önmagában nem cél, hanem eszköz – és akkor tekinthető sikeresnek, ha kézzelfogható üzleti eredményt hoz. Ez lehet költségcsökkentés, hatékonyságnövelés, jobb ügyfélélmény vagy új bevételi források megteremtése. Dalos-Kovács Gabriella előadásában hangsúlyozta: a mesterséges intelligencia integrációját mindig az üzleti érték oldaláról érdemes megközelíteni, nem pedig a technológia önmagáért való alkalmazásával. Azaz: nem az a kérdés, hogy „mit tud az AI?”, hanem hogy „milyen értéket teremt számunkra?”.
Ez a három pillér együtt biztosítja, hogy az AI valóban beépüljön a vállalati projektekbe, és ne csupán rövid távú kísérlet legyen, hanem hosszú távú, stratégiai értéket teremtő tényező.
Az AI értékteremtési keretrendszere
A mesterséges intelligencia valódi ereje akkor bontakozik ki, ha a vállalatok képesek azt tudatosan az üzleti értékteremtés szolgálatába állítani. Az előadásban bemutatott keretrendszer egy ötlépéses folyamatot vázol fel, amely biztosítja, hogy az AI ne öncélú technológiai kísérlet legyen, hanem kézzelfogható hasznot hozzon.
Az első lépés a megértés. A vállalatnak tisztán kell látnia, hogy a generatív AI mely területeken képes valódi értéket teremteni. Ez nem csupán technikai kérdés, hanem tudásépítés is: fel kell mérni, hogyan működik a technológia, milyen lehetőségeket kínál, és milyen üzleti problémák megoldására alkalmas. Enélkül a további lépések nem állhatnak biztos alapokon.
A második fázisban következik a vállalat AI-érettségének vizsgálata. A Gartner által kidolgozott AI maturity assessment szintjei jól mutatják, hogy egy vállalat éppen hol tart a technológia bevezetésében: a kezdeti kísérletező szakaszban van-e, vagy már kiforrott folyamatokat működtet. Ez a felmérés segít reális képet adni arról, milyen ambíciók és projektek illeszthetők a jelenlegi kapacitásokhoz.
A harmadik lépés az üzleti célok és az AI összekapcsolása. Az AI nem lehet elszigetelt technológiai fejlesztés: minden projektnek hozzá kell járulnia a vállalat stratégiai irányaihoz. Ez az összehangolás biztosítja, hogy az AI valóban a szervezet motorja legyen, ne pedig párhuzamosan futó kísérlet, amely végül nem hoz kézzelfogható eredményt.
A negyedik szakasz a felelős, átlátható és biztonságos irányítás. Ide tartozik az AI irányítási keretrendszer bevezetése, a megfelelőség, az etikai szempontok és a kockázatkezelés. Az AI használata csak akkor tartható fenn hosszú távon, ha bizalmat épít, ehhez pedig elengedhetetlen a felelős irányítás: az adatkezelés szabályozása, a modellek átláthatósága, valamint az emberi felügyelet szerepének biztosítása.
Végül, de nem utolsósorban: az értékelés és visszacsatolás. Az AI-projektek teljesítményét folyamatosan mérni kell ̶ ROI, hatékonyságnövekedés, felhasználói elégedettség vagy éppen költségmegtakarítás alapján. Az értékelés nemcsak lezárja a folyamatot, hanem visszajelzést is ad, amelyből újabb fejlesztések és pontosabb célkitűzések születhetnek.
Use case prioritás és üzleti érték
A mesterséges intelligencia sokféle területen bevethető, de nem minden ötletből lesz valódi üzleti siker. Az előadás kitért arra, hogy vállalatok számára az egyik legfontosabb kérdés nem az, hogy „hol lehet AI-t használni?”, hanem az, hogy „hol érdemes?”. Az AI-projektek ugyanis erőforrást, időt és adatot igényelnek ̶ ezért kulcsfontosságú a tudatos priorizálás.
A priorizálás eszközei
A 4iG gyakorlata szerint olyan bevált módszerek segítenek az AI use case-ek súlyozásában, mint az ICE scoring, a MoSCoW vagy éppen a KANO modell. Ezek a keretrendszerek abban támogatják a döntéshozókat, hogy egy ötletet ne csupán technológiai szempontból értékeljenek, hanem figyelembe vegyék az üzleti hasznosságot, a megvalósíthatóságot és az ügyfélélményre gyakorolt hatást is.
Use case prioritizálási mátrix
Az előadás során bemutatásra került egy priorizálási mátrix, amely négy kategóriába sorolja a lehetséges AI-projekteket:
- High ROI fókusz: Ide tartoznak azok a megoldások, amelyek gyorsan, kézzelfogható üzleti eredményt hoznak. Ilyen például egy ügyfélszolgálati AI chatbot. Ezek a rendszerek képesek gyorsan és hatékonyan megválaszolni egyszerű ügyfélkérdéseket vagy kezelni a hibabejelentéseket. Eredményük azonnal mérhető: rövidebb várakozási idő, nagyobb ügyfélelégedettség, és a költségek csökkentése.
- Önkiszolgáló megoldások: Ide tartozik például egy belső AI-asszisztens, amely a munkatársak számára teszi lehetővé a gyors keresést tarifákban, szerződésekben vagy szabályzatokban. Ezek a megoldások időt takarítanak meg, de közvetlen üzleti értékük korlátozottabb.
- Scope & Prioritisation (Hatókör és priorizálás): Ide sorolható a hálózati forgalom előrejelzése AI-val. Ez komoly kapacitásmenedzsmentet és túlterhelés-megelőzést tesz lehetővé. Bár a bevezetése költséges és összetett, hosszú távon jelentős ügyfélélmény-javulást és költségmegtakarítást eredményezhet.
- Deprioritise: Vannak olyan ötletek, amelyek bár technológiailag megvalósíthatók, üzletileg nem érik meg. Például egyedi AI-megoldások fejlesztése számlázási űrlapokhoz – amikor már létezik stabil, integrált rendszer – fölösleges erőforrás-pazarlásnak számít.
A priorizálás során azonban három kiegészítő tényezőt is mérlegelni kell:
- Fontosság: mennyire kulcskérdés az adott projekt a vállalat üzleti stratégiája szempontjából?
- Adat-hozzáférhetőség: rendelkezésre áll-e elegendő minőségi adat a megvalósításhoz?
- Kockázati dimenziók: ide tartoznak a megfelelőségi kérdések, az AI Act által előírt szabályozások, az etikai hatások, a torzítás (bias), a tisztességesség és a felhasználói bizalom.
Az AI projektek kihívásai
A technológia ígéretei lenyűgözőek, de az út a sikeres bevezetésig ritkán zökkenőmentes. A szakember világosan rámutatott: az AI-projektek más jellegű akadályokkal néznek szembe, mint a hagyományos szoftverfejlesztési projektek. Ezek a kihívások nem lehetetlenek, de tudatos tervezést, kitartást és újfajta szemléletet igényelnek.
1. Komplexitás
Az AI-projektek sokkal összetettebbek, mint egy hagyományos IT-fejlesztés. A modellek tréningje, a megfelelő adatminőség biztosítása, az algoritmusok validálása és az etikai szempontok figyelembevétele mind olyan plusz dimenziók, amelyek növelik a komplexitást. Ez azt jelenti, hogy a projektcsapatoknak nemcsak az informatikai, hanem az üzleti, jogi és etikai szempontokat is szorosabban kell összehangolniuk.
2. Adatminőség és adatkezelés
A második nagy kihívás az adatok minősége és kezelése. Egy AI-megoldás ugyanis csak annyira jó, amennyire az alapját adó adatok megbízhatóak. Ha az adatok hiányosak, pontatlanok vagy torzítottak, az eredmények is félrevezetők lesznek. Ezért a data governance – vagyis az adatkezelési szabályok, folyamatok és felelősségi körök kialakítása – kulcsfontosságú.
3. Időigény
Az AI-projektek gyakran jóval hosszabb időt igényelnek, mint azt elsőre gondolnánk. A prezentáció kiemelte: átlagosan 8,2 hónap telik el, mire egy AI-megoldás a POC (proof of concept) fázisból eljut az éles környezetbe. Ez a közel egyéves időszak jól mutatja, hogy az AI bevezetése nem sprint, hanem maraton, amely türelmet és hosszú távú elköteleződést kíván.
4. AI szervezeti adoptáció
A technológia szervezeti elfogadása szintén kihívás. Az AI-adopció görbéje gyorsabb, mint sok korábbi technológiáé, ám ez egyszerre jelent előnyt és hátrányt. Előny, mert a munkatársak hamar igénylik az AI-megoldásokat, azonban ezt a gyorsaságot a szervezet nem tudja ilyen gyorsan követni: biztosítani kell a megfelelő szabályozást, a biztonsági területeknek a felkészülést, a sokrétű képzést és az IT támogatást.
Sikertényezők és AI governance checklist
Egy AI-projekt sikere nem csupán azon múlik, hogy mennyire erős a technológia vagy mennyire felkészült a fejlesztői csapat. A mesterséges intelligencia bevezetése komplex vállalati ökoszisztéma kialakítása, amelyhez szükség van világos keretekre, tudatos irányításra és felelős gondolkodásra. A prezentációban bemutatott governance checklist pontosan ebben nyújt kapaszkodót: lépésről lépésre segít biztosítani, hogy az AI-projektek valóban értéket teremtsenek, és közben megfeleljenek az EU AI Act, etikai, jogi és üzleti elvárásoknak.
Stratégiai illeszkedés
Az egyik legfontosabb szempont, hogy az AI-projekt szorosan kapcsolódjon a vállalat stratégiájához. Ez magában foglalja az üzleti esetek (use case-ek) és a megtérülés (ROI) világos meghatározását, valamint a stakeholderek támogatásának biztosítását. Egy projekt csak akkor lehet sikeres, ha nemcsak technológiailag működik, hanem a vállalat hosszú távú céljaihoz is hozzáadott értéket nyújt.
Biztonság és monitoring
Az AI-projektek csak akkor skálázhatók, ha a biztonság minden szinten garantált. Ez magában foglalja az infrastruktúra (cloud vagy on-premise) biztonságának validálását, a modellek folyamatos monitoringját és naplózását, valamint az API- és integrációs biztonság felülvizsgálatát. Nem maradhat el a rendelkezésre állás és a katasztrófa-helyreállítás tesztelése sem. A szakember hangsúlyozza: a folyamatos monitoring és az újratanítási terv kidolgozása alapkövetelmény.
Záró gondolatok
A prezentáció végső üzenete világos volt: a generatív AI hatalmas lehetőségeket kínál, de ezek csak akkor aknázhatók ki, ha a szervezetek tudatosan, strukturáltan és felelősen közelítenek a bevezetéséhez.
A siker záloga a strukturált keretrendszerek alkalmazása és a gondos kockázatkezelés. A megfelelő AI governance biztosítja, hogy az AI ne csak gyors eredményeket hozzon, hanem hosszú távon is fenntartható legyen. Ez magában foglalja az etikai elvek betartását, a jogszabályi megfelelést, valamint a folyamatos monitoringot és visszacsatolást.
A megbízható mesterséges intelligencia alapja a bizalom, az átláthatóság és a felelősség. Ezek nélkül az AI könnyen bizalmatlanságot vagy akár károkat is okozhat, de ha a vállalatok ezeket a sarokköveket beépítik a stratégiájukba, akkor a technológia valódi versenyelőnnyé válhat.
Az előadó hangsúlyozta: az AI nem önmagáért való cél, hanem eszköz a vállalatok kezében, hogy értéket teremtsenek, hatékonyabbá váljanak és felelősen lépjenek be a digitális jövőbe. Azok a cégek, amelyek már most beépítik a működésükbe az AI irányítási keretrendszereit, nemcsak alkalmazkodni fognak a változásokhoz, hanem aktív alakítói lesznek a jövő gazdaságának.
(Forrás: az év legnagyobb mesterséges intelligencia konferenciája, AI Summit Budapest 2025)
(Címlapkép: Depositphotos)
Szólj hozzá