A mesterséges intelligencia technológiai háttere már rendelkezésre áll, mégis kevés igazán sikeres vállalati AI-projektet látni Magyarországon. Suppan Márton, a Peak alapítója szerint ennek oka nem elsősorban az eszközökben keresendő: a vállalatoknak a munkatársak tudására, a szervezet felkészítésére és világosan mérhető üzleti célokra egyszerre kell építeniük. Többek között erről is beszélt a VOSZ „A fejlődés 3 dimenziója” című vállalkozásfejlesztési fórumán.
A VOSZ Budapesti Vállalkozásfejlesztési Iroda, valamint a VOSZ Budapesti és Pest Vármegyei Regionális Szervezete szeptember 17-én rendezte meg „A fejlődés 3 dimenziója” című szakmai fórumát. Az esemény három olyan területet állított a középpontba, amelyek egyre nagyobb szerepet kapnak a vállalkozások növekedésében: a hazai és uniós források felhasználását, a humán tőke fejlesztését, valamint a mesterséges intelligencia gyakorlati bevezetését.
Utóbbi témáról Suppan Márton, a Peak alapítója és ügyvezetője beszélt. Előadásának központi kérdése az volt, mitől válik egy AI-projekt érdekes kísérlet helyett valóban működő, üzleti értéket termelő megoldássá.
A technológia már nem szűk keresztmetszet
Suppan szerint a magyar vállalkozások jelenleg ellentmondásos helyzetben vannak. Egyik oldalról kevés olyan AI-projekt látható, amelynek üzleti eredménye egyértelműen kimutatható, miközben tanácsadók és különböző megoldások tömege jelent meg a piacon. Másik oldalról maga a technológia már elérte azt a szintet, hogy akár kisebb költségvetésű magyar vállalatok számára is valós versenyelőnyt teremthet.
A Peak az elmúlt 14 évben különböző modern technológiák vállalati bevezetésével foglalkozott a kisebb cégektől kezdve egészen a nemzetközi nagyvállalatokig. Suppan szerint ezeknél a projekteknél rendre ugyanaz a tanulság jelent meg: önmagában egy technológia leszállítása kevés.
A cél nem az, hogy egy vállalatnak legyen egy újabb szoftvere vagy AI-eszköze. A bevezetésnek rövid időn belül üzleti eredményben, hatékonyságnövekedésben vagy költségmegtakarításban is meg kell jelennie.
A Peak alapítója szerint éppen ebben lehet komoly lehetőség a magyar kis- és középvállalkozások (kkv-k) számára. Egy megfelelően kiválasztott AI-stratégiával a kisebb cégek bizonyos területeken felvehetik a versenyt jóval nagyobb nemzetközi szereplőkkel is, miközben kihasználhatják helyi piaci ismereteiket és gyorsabb alkalmazkodóképességüket.
A 73–69-es paradoxon
A Peak tavasszal indította el AI Start 500 programját, amelynek keretében pályázati úton 500 magyar mikro- és kisvállalkozást választottak ki, és amelyek egy éven keresztül öt mesterségesintelligencia-alapú alkalmazást használhatnak díjmentesen.
Azonban a program során összegyűjtött adatok egy érdekes ellentmondásra világítottak rá. A megkérdezett magyar kkv-k 73 százaléka saját bevallása szerint már használ valamilyen AI-eszközt. Ugyanakkor 69 százalékuk továbbra is az adminisztrációt tartja az egyik legnagyobb tehernek.
A Peak ezt nevezte el „73–69-es paradoxonnak”.
Az AI vállalati alkalmazásának egyik legkézenfekvőbb célja éppen az lenne, hogy csökkentse az ismétlődő, manuális adminisztráció mennyiségét. Ha a használat már széles körű, az adminisztratív teher mégsem csökken érzékelhetően, az arra utal, hogy nem feltétlenül az eszközök hiányoznak. Sokkal inkább az a kérdés, hogyan építik be őket a cégek a mindennapi működésbe.
A Peak tapasztalatai alapján ebből rajzolódott ki az a három feltétel, amelyet Suppan szerint minden vállalati AI-bevezetésnél érdemes előfeltételként kezelni.
Első pillér: a munkatársaknak érteniük kell, mit tud az AI
Az első pillér az oktatás és a tudás folyamatos szinten tartása. Ez nem azt jelenti, hogy a munkatársaknak érteniük kellene a neurális hálók technikai működését vagy nagy nyelvi modelleket kellene fejleszteniük. A lényeg sokkal gyakorlatiasabb: tudniuk kell, hogy egy adott AI-eszköz mire alkalmas, mire nem, mikor érdemes használni, és mikor jobb más megoldást választani.
Suppan szerint egy ChatGPT-hez hasonló eszköz puszta elérhetővé tétele még nem jelent valódi vállalati AI-használatot. Ha a dolgozók nem tudják, hogyan illesszék be azt saját munkafolyamataikba, akkor a technológia kihasználatlan marad, vagy rossz feladatokra használják.
Az oktatás ráadásul nem egyszeri feladat. Az AI-eszközök gyors változása miatt a vállalatoknak folyamatosan frissíteniük kell a szervezeten belüli tudást is.
Egy AI-projekt 20 százalék technológia, 80 százalék szervezetfejlesztés
A második pillér már nem az egyéni tudásról, hanem az egész szervezet felkészítéséről szól. A Peak alapítója szerint a munkatársaknak érteniük kell, hogy miért vezeti be a vállalat a mesterséges intelligenciát, mely folyamatokat érinti majd, mit változtat meg a napi működésben, és milyen szerepet szánnak benne az embereknek.
Különösen fontosnak tartotta annak egyértelmű kommunikációját, hogy az AI-bevezetést ne automatikusan a létszámcsökkentéssel azonosítsák a dolgozók. A jól megválasztott projektek célja szerinte sok esetben éppen az, hogy levegyék az ismétlődő, adminisztratív feladatokat a munkatársak válláról, és több idő maradjon a szakmai munkára.
Ezt egy egyszerű aránnyal foglalta össze: egy vállalati AI-projekt szerinte nagyjából 20 százalékban technológiai, 80 százalékban pedig szervezetfejlesztési projekt.
A siker ezért kevésbé azon múlik, hogy pontosan melyik AI-eszközt választja egy cég, mint azon, hogy a szervezet mennyire képes azt befogadni. Ha a dolgozók nem értik mi történik, vagy fenyegetésként tekintenek a technológiára, akkor egy technikailag jól működő rendszer sem feltétlenül hozza majd az elvárt eredményt.
Mérhető cél nélkül nincs sikeres AI-projekt
A harmadik pillér a világos és mérhető üzleti célok meghatározása. Suppan szerint gyakori hiba, hogy egy vállalat egyszerűen előfizet különböző AI-eszközökre, hozzáférést ad a munkatársaknak, majd arra számít, hogy ebből automatikusan hatékonyságnövekedés lesz.
Ha azonban előzetesen nem határozzák meg, hogy pontosan milyen eredményt várnak a technológiától, később azt sem lehet eldönteni, sikeres volt-e a bevezetés.
Egy AI-projekt célja lehet például bizonyos adminisztratív feladatokra fordított idő csökkentése, az ügyfélkiszolgálás gyorsítása, a tartalom-előállítás idejének rövidítése vagy egy adott folyamat költségének mérséklése. A lényeg, hogy az eredmény számszerűsíthető és összehasonlítható legyen a projekt előtti állapottal. A szakember szerint ha egy vállalat nem tudja pontosan megfogalmazni, milyen változást vár az AI használatától, akkor már az induláskor nehéz helyzetbe kerül.
Nem az a kérdés, hogy kell-e AI, hanem hogy hogyan vezetik be
Suppan Márton előadásának fő üzenete így három egyszerűnek tűnő, a gyakorlatban mégis gyakran hiányzó feltételben foglalható össze: megfelelő tudást kell adni a munkatársaknak, fel kell készíteni a szervezetet a változásra, majd pontosan meg kell határozni, milyen mérhető eredményt vár a vállalat a technológiától.
A technológia ehhez már rendelkezésre áll. Az igazi különbséget most az jelentheti a vállalatok között, hogy ki tudja azt úgy beépíteni a működésébe, hogy ne egy újabb előfizetés vagy látványos pilot legyen belőle, hanem ténylegesen mérhető üzleti eredmény.
(Címlapkép: Depositphotos)
