A mesterséges intelligenciával kapcsolatos igazi innováció ott kezdődik, ahol az AI már nem kiegészítő funkció, hanem a vállalati működés egyik alappillére. Az agentekre alapuló AI pontosan ezt ígéri – mondja Ted Way, az SAP Business AI Product Engineering területének Chief Product Officere. A szakemberrel a las vegasi SAP Connect 2025 konferencián beszélgetett munkatársunk.
◼︎ Az AI nem a cukormáz, hanem a liszt a tortában
– Az SAP előtt akadémiai területen dolgozott, majd hosszú időt töltött a Microsoftnál. Milyen tapasztalatokat hozott ezekből az időszakokból, amelyek segítik a mai munkáját?
– Körülbelül tizenöt évig dolgoztam a Microsoftnál, de eredetileg az akadémiai világból érkeztem, biomedikai mérnökként szereztem doktori fokozatot. A kutatásom során egyfajta „helyesírás-ellenőrzőt” fejlesztettünk radiológusoknak. Gondoljunk csak bele: egy tüdő-CT több ezer képből áll, és az orvosnak ki kell szúrnia egy mindössze három milliméteres daganatot – akár fáradt, akár egy pillanatra elkalandozik a figyelme. Mi mesterséges intelligenciát használtunk a képek automatikus elemzésére, hogy előre jelezhessük, jó- vagy rosszindulatú elváltozásról van-e szó. Ez volt az első alkalom, amikor igazán megértettem, milyen ereje van az AI-nak, ha valódi emberi problémák megoldására használjuk.
Ez a tapasztalat megtanított arra, hogy a mesterséges intelligencia lényege nem maga a technológia, hanem az, amit az emberekért tehet. A Microsoftnál több AI-fejlesztő csapatban is dolgoztam, és innen hoztam magammal azt a szemléletet, amely ma is meghatározza a munkámat az SAP-nál: az empátia fontosságát. Ügyfeleink bonyolult kihívásokkal néznek szembe, és a mi feladatunk, hogy olyan eszközöket adjunk a kezükbe, amelyekkel képesek megoldani ezeket. Minden ezzel kezdődik – az emberek megértésével, a problémáik feltárásával, és azzal, hogyan segíthet a technológia valóban jobbá tenni a mindennapjaikat.
Mérnökként és termékmenedzserként mindig emlékeztetem magam arra, hogy a bevétel az értéket követi. Ha olyan termékeket építünk, amelyek valódi értéket teremtenek, a siker magától jön. A kollégáim az értékesítésben ezt talán másképp látják, de számomra az alapelv mindig ugyanaz: az emberek az elsők. Mindig.
– Az SAP egyik első látványos AI-terméke a Joule volt. Miért jelentett ez mérföldkövet a vállalat számára?
– A Joule tulajdonképpen asszisztensként működik – olyan digitális segítő, amely egyesíti az SAP mély üzleti tudását és folyamatait egy intelligens, együttműködő partnerben. Amikor AI-asszisztensekről beszélünk, nem csupán technológiáról van szó, hanem az ember és a mesterséges intelligencia közötti együttműködésről. A Joule úgy dolgozik az ember mellett, hogy érti a felhasználó szerepét a szervezeten belül, és természetes, párbeszédek során segít a problémák megoldásában.
Névjegy – Ted Way, SAP – Tajvanon született, a Michigani Egyetemen szerzett villamosmérnöki és egészségügyi mérnöki mesterdiplomát. |
Elvileg bárki készíthet egy hasonló segédet egy általános nyelvi modellre építve, de ami valóban megkülönbözteti a Joule-t, az az SAP üzleti szakértelme. A rendszer ismeri az üzleti szerepkörök kontextusát – legyen szó pénzügyekről, ellátási láncról vagy HR-ről – és érti azokat a logikai folyamatokat, amelyek ezeket a területeket mozgatják. Ez a mély, beépített üzleti tudás teszi a Joule-t nemcsak hasznossá, hanem igazán relevánssá.
Most, hogy a Joule már az SAP üzleti alkalmazásainak teljes ökoszisztémájába integrálódott, új szintre lépünk. A Joule-agentek képesek együttműködni egymással – például egy pénzügyi és egy ellátási lánc agent információt cserélhet, közös ajánlásokat tehet, és együtt dolgozhat a felhasználóval a legjobb döntés meghozataláért. Ez jelenti az intelligens asszisztencia következő szintjét: egy olyan rendszert, amely nemcsak reagál az utasításokra, hanem együtt gondolkodik, érvel és erősíti az emberi döntéshozatalt.
– Az agent-alapú AI hogyan és mennyire változtatja meg azt, amit a mesterséges intelligenciának a vállalaton belül betöltött szerepéről gondolunk?
– Korábban sokan úgy tekintettek az AI-ra, mint díszítőelemre – valami plusz funkcióra, amelyet a már kész rendszer tetejére „szórnak”. Én ezt mindig egy tortasütéshez hasonlítom: összekeverjük a vizet, a cukrot, a tojást és a lisztet, megsütjük a tésztát, majd a végén rátesszük a cukormázt. Sok vállalat pontosan így használta az AI-t – a végén, kiegészítésként. Mi viszont másként gondolkodunk. Az AI nem a díszítés, hanem a liszt: az az alapösszetevő, amely mindent összetart.
A különálló modulok világából egy egységes, intelligens rendszer felé tartunk, ahol minden összekapcsolódik – akárcsak egy okostelefon, amely egyesíti az alkalmazásokat, az adatokat és a szolgáltatásokat egyetlen, folyamatos élménnyé. A jó AI agentek hozzáférnek minden adathoz, amelyhez a felhasználó jogosultsággal rendelkezik, a háttérben pedig képesek egymással kommunikálni, információt cserélni és összehangoltan működni.
– Nem ijesztő egy kicsit, hogy a gépek emberi közbeavatkozás nélkül beszélgetnek egymással?
– Ebben igazából semmi új nincs. A számítógépes rendszerek hagyományosan API-kon keresztül kommunikáltak, szigorúan strukturált, gép által értelmezhető kódszinten. Az AI agentek azonban nagy nyelvi modellekre épülnek, vagyis a bemenetük és a kimenetük is természetes nyelven történik – azaz emberi nyelven kommunikálnak. Ami igazán izgalmas, hogy így az ember is bekapcsolódhat a párbeszédbe. A felhasználó megértheti, mi történik, szükség esetén beavatkozhat, sőt irányíthatja is a folyamatot. Az ember marad a döntéshozó, de az agentek kompetens partnerekként segítenek a problémák közös, átlátható megoldásában.
Pont ezért jelentik a generatív AI új szintjét. A nagy nyelvi modellek, amilyen a ChatGPT, kiválóak voltak abban, hogy megértsék az utasításokat, és természetes szöveget generáljanak. De hamar felmerült a kérdés: hogyan fordítható le ez a képesség valódi problémamegoldásra? Ezen a ponton lép be az agent-alapú AI. Ezek a rendszerek nemcsak válaszolnak, hanem gondolkodnak, terveznek és cselekszenek is. Nem követnek merev folyamatokat, hanem elemzik a problémát, és maguk döntik el, hogyan közelítsék meg a megoldást. Képesek önreflexióra is: figyelik saját teljesítményüket, értékelik az eredményeket, és ha valami nem működik, módosítanak a megközelítésen.
Tudják, mikor melyik eszközt kell használniuk — például számológépet matematikához, adatbázist tényekhez vagy webkeresést friss információhoz. És ami talán a legfontosabb: képesek együttműködni egymással. Tehát bár az alapjukat továbbra is a nagy nyelvi modellek adják, az agentekre épülő AI ezeket kiegészíti érveléssel, eszközhasználattal, önreflexióval és kollaborációval. Olyan, mintha egyetlen okos asszisztens helyett egy intelligens csapatot kapnánk, amely összehangoltan dolgozik és valódi eredményeket ér el.
– Tudna mondani egy konkrét példát arra, hogyan működnek az AI agentek a gyakorlatban?
– Vegyük például a számlareklamációk kezelését – ez minden vállalat számára ismerős folyamat. Képzeljük el, hogy a cég kiszámláz egy terméket vagy szolgáltatást, majd az ügyfél visszaír, hogy az összeg vagy az ár hibás. Ilyenkor általában hosszú reakciólánc indul el: több embernek kell átnéznie az emailt, utánajárni az adatoknak különböző rendszerekben, majd közösen eldönteni, jogos-e a panasz. Ez órákig vagy akár napokig is eltarthat.
Az AI agentek ezt a folyamatot néhány percre rövidítik. Amikor beérkezik az ügyfél levele, az egyik agent automatikusan kategorizálja az esetet, és beazonosítja a reklamáció típusát. Egy másik agent közben lekérdezi a kapcsolódó adatokat – például a szállítási nyilvántartásokat, szerződéseket és korábbi kommunikációkat –, hogy megtalálja a tényeket. Ha például egy ügyfél hét napra bérelt egy berendezést, de két nap után visszahozta azt, az agentek automatikusan összevetik a kiszállítási és használati adatokat a szerződés feltételeivel, majd javaslatot tesznek egy méltányos megoldásra.
Mindez néhány perc alatt lezajlik, az eredmény pedig egy pontos, átlátható döntési javaslat, amelyet az alkalmazott átnézhet és jóváhagyhat. Ami korábban napokig tartott, ma percek alatt elintézhető – így az ügyfél elégedettebb, a vállalat pedig hatékonyabb lehet.
– Az ipari és gyártási környezetben gyakran vita tárgya, hogy a mesterséges intelligencia valóban támogatja-e az adatalapú döntéshozatalt és az előrejelzést, vagy az AI inkább még csak egy felkapott trend. Önnek mi a véleménye erről?
– Az AI kétségtelenül hasznos — de fontos megérteni, hogy ez elsősorban egy eszköz, amelynek célja, hogy az embereket segítse. Ha valaki azt várja tőle, hogy minden döntést meghozzon helyette, és gondolkodás nélkül követi, amit az AI javasol, az tévúton jár. Ugyanakkor teljesen figyelmen kívül hagyni is hiba lenne. A kulcs az, hogy felismerjük, miben erős az AI, és ott alkalmazzuk, ahol valóban hozzáadott értéket teremt — például az ellátási lánc döntéseinek támogatásában.
Azt is érdemes szem előtt tartani, hogy jó AI nincs jó adatok nélkül. Ezt sok vállalat hajlamos figyelmen kívül hagyni, mert magával ragadja az „AI-láz”. Mindenki azt mondja: AI, AI, AI — használjuk! Csakhogy ha a háttérben nincsenek megbízható, konzisztens adatok, akkor a mesterséges intelligencia sem tud értelmes előrejelzéseket vagy ajánlásokat adni. Éppen ezért tartjuk annyira fontosnak azt a megközelítést, amely a mesterséges intelligenciát, a minőségi adatokat és az integrált alkalmazásokat egységes rendszerbe kapcsolja. Így a vállalatok nem a hype-ot követik, hanem valódi problémákat oldanak meg adatalapon és megalapozottan.
– Végül hogyan látja, miként könnyítheti meg az AI az ipari és gyártóvállalatok életét a következő években?
– A jövőt valójában senki sem tudja pontosan megjósolni — mi legfeljebb felkészülhetünk rá. Ezért a stratégiánk lényege változatlan: olyan infrastruktúrát és eszközöket építünk, amelyek lehetővé teszik, hogy gyorsan alkalmazkodjunk az új technológiákhoz. A technológia fejlődése megállíthatatlan, a mi feladatunk pedig az, hogy ügyfeleink zökkenőmentesen, fennakadások nélkül tudják bevezetni az innovációkat.
Emellett arra is törekszünk, hogy minél gyorsabban megértsük a problémákat, és valóban azokra építsük a megoldásokat, amelyek tényleg számítanak. Néha a legjobb válasz az AI, de nem mindig. A mesterséges intelligencia hatalmas lehetőség, de önmagában nem cél — a lényeg a megfelelő problémák megoldása. Ahogy én szoktam mondani: „ne a megoldást szeressük, hanem a problémát.” Ha ebből a szemléletből indulunk ki, az AI nem elvonja a figyelmet, hanem éppen ellenkezőleg — eszközzé válik, amely segít a fejlődésben és a valódi értékteremtésben.
