Az idén első ízben megrendezett AIBUSINESS konferencia párbeszédet teremtett technológia és ember között. A színpadon kutatók, fejlesztők, vezetők és oktatók keresték a választ arra, hogyan alakítja át az AI a gondolkodást, a munkát és a döntéshozatalt. Az előadások, panelbeszélgetések és valós vállalati példák több nézőpontból mutatták meg, hogyan lehet értelmet és felelősséget adni a technológiának.
◼︎ AIBUSINESS
„Adatot adunk, történik valami, és egy algoritmust kapunk a végén – nem varázslat, hanem vektorszámítás”, foglalta össze nyitóelőadásában a modern AI lényegét Bozó Károly Barnabás, a Noventiq cloud solution architectje. Nemcsak azt mutatta be, miként tanulnak a modellek, hogyan működnek a neuronok, a súlyok és a költségfüggvények, hanem összevetette a klasszikus képfelismerő rendszert a GPT-3-mal, amely már 45 terabájtnyi adatból tanult. Előadását azzal zárta, hogy az AI bevezetésének alapja nem a technológia, hanem a módszertan. „A biztonságos növekedés kulcsa az, hogy merjünk kísérletezni, de kontrolláltan”, tette hozzá.
Balogh Attila, a Capsys kereskedelmi igazgatója vette át a szót: szarkasztikus humorral mutatta be, milyen, amikor egy technológiai cég önmagán próbálja ki az AI-t. A „Gyalog-galopp” „gyilkos nyúl” jelenetével indított, és rögtön hozzátette: „ne essünk neki az AI-nak, mint a lovagok a nyúlnak.” Egy kínai konferenciaélményét felidézve elmondta, hogy ott „minden mondatban benne volt az AI – nálunk még csak a fekete dobozt bámuljuk”. Viszont megjelentek a fejlődés árnyoldalai: az adatvédelem vagy a felelősség kérdése. „Visszavonulni már nem tudunk, a nyúlon túl vagyunk, de az antiochiai szent kézigránátot még keressük”, zárta félmosollyal, miközben a közönség már nevetve bólogatott: pontosan értették a metaforát.
AI és információbiztonság
A blokkot záró panelbeszélgetés mondanivalóját Katona Ádám, a Medicare szenior kiberbiztonsági szakértője foglalta össze a következőképpen: az AI nemcsak segíti, hanem veszélyezteti is az információbiztonságot. „A támadások intelligensebbek, a hamis tartalmak felismerhetetlenebbek lettek. Az AI-val szemben csak AI-val lehet védekezni”, fogalmazott.
A résztvevők Varga Pál, a BME Távközlési és Mesterséges Intelligencia Tanszékének vezetője moderálása mellett azt a kérdést is körbejárták, hogy hol húzódik a határ a lehetőségek és a kockázatok között. Hack András, az Oktatási Hivatal információbiztonsági vezetője kiemelte, hogy a közszférában minden döntést biztonsági szempontból kell mérlegelni, miközben az innováció kényszere is egyre erősebb. Hozzátette, hogy a gyorsan fejlődő technológia mellett a szabályozás mindig lemaradásban van. Utóbbival egyetértett Hennelné dr. Komor Ildikó ügyvéd is. Mint mondta, a jelenlegi szerzői jogi keretek egyszerűen nem tudják kezelni az AI által létrehozott tartalmakat. „Ki a szerzője a mesterséges intelligenciával létrehozott zenének, versnek vagy képnek? A fejlesztő? A felhasználó? Vagy maga a modell?”, tette fel a válaszra váró kérdéseket.
| Kockázatok és mellékhatások
Az AI-használat ritkán szóba kerülő kockázatairól beszélt előadásában Sophie Kemenes, aki a Norsk Hydrónál egyebek mellett a kiberbiztonsági tudatosságért is felel. Egy kísérletet felidézve figyelmeztetett: ha mindent „kiszervezünk” a modellnek, fizetünk érte – figyelemmel, kreativitással, problémamegoldó izomzattal. Rövid távon csábító a 20 perc alatt összerakott jelentés, de hosszú távon gondolkodó elmékre van szükség. Javaslata szerint az ember legyen a stratégiai gondolkodó, az AI pedig az eszköz. |
Domonkos Tamás, a Capsys chief architectje arról beszélt, hogy az AI igazából nem újdonság, de az LLM-modellek megjelenése óta mindenki jobban érzi a súlyát – és a veszélyeit is. Ez a veszélyek határozzák meg azt is, hogy miként foglalkoznak a Paksi Atomerőműben a mesterséges intelligenciával: szigorúan szabályozott körülmények között, amelyek garantálják az emberi kontrollt, tette hozzá Házer István, az atomerőmű információbiztonsági vezetője.
Gúzsba kötve védekezni
A fenti témát boncolgatta előadásában Frész Ferenc kiberbiztonsági szakértő is. Mint mondta, a kiberbiztonságban az AI nem új jelenség: már két évtizede is léteztek védelmi rendszerek, amelyek intelligens mintafelismerést alkalmaztak; innen jutott el a technológia a nagy nyelvi modellekig.
A szakértő három szinten mutatta be az AI szerepét a kiberbiztonságban: taktikai, operatív és stratégiai dimenzióban. A taktikai szinten az automatizáció hoz áttörést: a biztonsági műveleti központokban az agentek már önállóan elemzik az adatokat és kommunikálnak egymással a gyorsabb reagálás érdekében. Operatív szinten viszont a magyarázhatóság vált kulcskérdéssé – a rendszerek döntései csak akkor elfogadhatók, ha megérthető, hogyan jutottak az eredményre. A stratégiai rétegben pedig az AI kettős természete jelenik meg: amilyen hatékony védelmi eszköz, olyan erős fegyver is a támadók kezében.
Frész Ferenc szerint 2025-ben a csalásos támadások harmada már deepfake-technológiát is alkalmaz. Egy konkrét példát is hozott: ipari rendszerekbe olyan online meetingeken jutottak be a támadók, ahol mesterségesen generált „munkatársak” jelentek meg a kamerák előtt. A probléma szerinte nemcsak technológiai, hanem jogi is: miközben a támadók korlátlanul fejleszthetnek, a védelmi oldalra szigorú uniós szabályok nehezednek. Az AI Act több olyan fejlesztést is gátol, amelyek létfontosságúak lennének – nekik egy 90 százalékos pontosságú deepfake-detektorukat kellett kidobniuk, mert valós arcképekkel tanították, ami adatvédelmi okokból nem engedélyezett. A megoldás az lenne, ha a szabályozás finomhangolt, ellenőrizhető kereteket adna a védelmi célú fejlesztéseknek, miközben megőrzi az emberi kontrollt.
AI az ügyfelekért
A generatív AI egyik leggyakoribb felhasználási módja az ügyfélszolgálatok támogatása, az ügyfélélmény javítása – és ez az a frontvonal, ahol a legélesebb az emberi kapcsolatok és a technológia találkozása. A konferencia második panelbeszélgetésére olyan szakemberek ültek be, akik már a hype-on túlról hoztak tapasztalatot a mesterséges intelligencia ügyfélszolgálati alkalmazásairól.
Bálint Dániel, a Yettel stratégiai és ügyfélélmény-igazgatója szerint a legtöbb szervezet még a reaktív szakaszban jár. A következő lépés a proaktív működés, ahol a rendszer nemcsak válaszol, hanem előre jelez és cselekszik – mondhatni, gondolkodik helyettünk. Ezzel kapcsolatban Lanstiák Dorottya, a ZF Group chatbotokért felelős vezetője a gép és ember együttműködését hangsúlyozta: az AI vegye le a repetitív terheket, de a döntés és az empátia maradjon emberi kézben.
Figyelni kell az ügyfélcsoportok különbségeire is: az idősekkel szemben a fiatalabb ügyfelek természetesnek veszik a chatbottal folytatott beszélgetést. „Nem az a baj, ha robot van a vonalban, hanem ha ezt titkoljuk”, mondta Tarsoly Norbert, a Magyar Ügyfélélmény Szövetség elnöke. A sikert nem a költségcsökkentésben, hanem inkább abban kell mérni, hogy az ügyfél mennyire elégedett, és mennyire bíznak a rendszer válaszaiban.
Ügynökök, ne kíméljenek!
Az AI-ökoszisztéma legújabb sztárjai az agentek, amelyekkel az eszközhasználat szintet lép. Az ezzel foglalkozó panelbeszélgetés résztvevői szerint nem a definíció a lényeg, hanem az, hogy mire használják. Az egyes üzleti területek – beszerzés, logisztika, marketing – döntésközelben kapnak valós idejű elemzéseket, szélesebb perspektívát és gyorsabb „mi lenne, ha” futtatásokat, említett egy példát Prokob Gábor, az Ecofamily IT üzleti intelligencia vezetője. Németh Dániel, az MBH Bank GenAI implementációs menedzsere szerint jól megférnek egymás mellett a központilag bevezetett dobozos megoldások és a munkatársak saját fejlesztésű mini-agentjei. A zászlóshajó projektek hozzák a súlyt, az alulról jövő ötletek pedig rapid innovációt és elköteleződést.
A mikrovállalkozások számára is óriási segítséget jelenthetnek ezek az eszközök. Van már példa arra, hogy az egyszemélyes cégben egész „agentflotta” végzi a marketinget, a számlázást vagy az ügyfélkezelést, mutatta meg Mátyás Kollár Gabriella AI-szakértő, hogy az új technológia nem csak a nagyok játékszere lehet.
Robotkutyák és humanoidok
A kartávolságba került jövőt hozta el a konferencia kiállítóterébe Huba, a Unitree G1 humanoid robotja, amelyről Körömi János, a hazai képviseletet ellátó Infuze Robotics ügyvezető igazgatója tartott előadást. A szakember lehűtötte a „kiveszem a dobozból és elmosogat” várakozásokat: ma még programozói tudás szükséges az értelmes üzemhez, ezért a korai felhasználók elsősorban az egyetemek és a nagyvállalatok, amelyek kicsiben kísérleteznek azzal, amit középtávon élesben is használnának.
| Az AI, amely formálja a munkaerőt
A mesterséges intelligencia térnyerése nem feleslegessé teszi, hanem éppenséggel felértékeli az emberi képességeket és tulajdonságokat – derült ki a témával foglalkozó kerekasztal-beszélgetésen. Csősz Ildikó, a Valoro Consulting cégvezetője szerint az AI-robbanás óta látványosan előtérbe kerültek a soft skillek – most már alapfeltétel az együttműködés, a kommunikáció, a bizalomépítés. Tréneri munkája során tapasztalja, hogy a technológiai kompetencia mellé ma már állandó tanulási hajlandóság és agilis szemlélet kell. Többen is kiemelték a vezetői felelősséget. Az AI akkor hoz érdemi nyereséget, ha a szervezet információáramlása és döntési körei is ehhez igazodnak. A kísérletezés kultúrája elengedhetetlen – de ehhez transzparencia és vezetői bizalom is kell, emelte ki Takács Anna Emese, a BeHive Consulting adattudományi vezetője. dr. Szőke István, a Hargittay és Társai Ügyvédi Iroda ügyvédje is arra hívta fel a figyelmet, hogy az AI-használatban a vezetői döntés felelőssége nem hárítható át a gépre. A munkaerőpiaci realitásokra hívta fel a figyelmet Vidus Anett, a HumanField IT-toborzás üzletág-igazgatója. A toborzásban megjelentek az AI-eszközök, de a fejvadászati munka lényege – a hiányszakmákban a legjobb emberek megtalálása és meggyőzése – ma még nem váltható ki agentekkel. A munkahelyek inkább átalakulnak, mint megszűnnek: új elvárások jelennek meg, és a kiválasztás is a skillek felmérése felé mozdul, nem a szolgálati évek száma dönt. |
A robot tanítása két irányból halad: prompt-alapú vezérléssel („tedd a tárgyakat a kék dobozba”, „tölts vizet”), illetve mozgástanítással: videóról motion capture segítségével a mozdulatok szimulációba töltődnek, majd visszakerülnek a fizikai robotba. A furcsának tűnő járás épp ezért olyan, amilyen: megerősítéses tanulással az algoritmus nem emberi esztétikát, hanem a stabilitásra és a minimális energiafogyasztásra optimalizál.
A technológiai parádé után Bolyhos Csaba, az evosoft szoftverarchitektje megmutatta, milyen, amikor az AI nem látvány, hanem munkaerő-megtartó infrastruktúra. A feladat az volt, hogy miképp lehet megtámogatni az architektek munkáját. Egy többlépcsős folyamat végén olyan rendszer jött létre, ahol egy irányító (control) agent alatt féltucatnyi másik agent végzi a kérdések megválaszolását, a források bekötését, az új információk felkutatását vagy a projektek ütemezését. A rendszer célja egy proaktív, tanuló architektúra megteremtése volt, amely képes megérteni a kontextust, szabályok alapján működik, és valódi támogatást nyújt – nem dönt az ember helyett, hanem időt ad vissza nekik.
Szabályozni muszáj
Október végén megjelent a hazai végrehajtási törvény az uniós AI Acthez, így a mesterséges intelligencia hazai szabályozása itthon is új szakaszba lépett. A szabályozásról szóló kerekasztalban dr. Badinszky Áron AI szabályozási szakértő, az ELTE AI-ért felelős rektori biztosa szerint ha a GDPR-hoz való alkalmazkodás rémálom volt, akkor az AI Actnek való megfelelés annak a négyzete lesz. Az ugyanis nem egy egyszeri adminisztratív feladat, hanem folyamatos, jogi, technológiai és szervezeti alkalmazkodást igényel, ráadásul már bevett gyakorlat, hogy a nagyvállalatok beszállítóik AI-etikáját és technológiai használatát is vizsgálják. Segítség lehet majd a szintén a jogszabályok alapján felálló Magyar AI Tanács, amely irányelvekkel segíti majd az egységes jogalkalmazást, egészítette ki a fentieket Vajda Viktor, Neumann Technológiai Platform ügyvezető-helyettese, a beszélgetés moderátora.
Kübler Dániel, a Fusion Befektetési Zrt. technológiai vezetője a nagyvállalati oldal dilemmáit hozta: minden új szabályozás kockázatként jelenik meg, de ugyanakkor mankó is lehet – ha a szervezet képes best practice-eket és szabályokat beépíteni a működésébe. Véleménye szerint rövid távon nem várható kézzelfogható megtérülés, valódi érték csak jól felépített adatstratégia, megbízható adattárház és mély integráció mellett keletkezhet. Éppen ezért a hosszú távú stratégia helyett ma inkább folyamatos megfigyelésre, rövid elköteleződésekre és gyors, de átgondolt lépésekre van szükség.
Képes összefoglalónkat itt tekintheti meg.
