Ferenczi Balázs, a Nitrowise Labs alapítója és CEO-ja az AWS-sel, Ingram Micro-val és Cheppers-szel közösen megszervezett „GenAI a gyakorlatban” üzleti reggelin tartott előadásában arról beszélt, hogy hogyan lehet generatív mesterséges intelligenciát (Generative AI) bevezetni vállalati környezetben úgy, hogy az ne csak technológiai újdonság, hanem valódi üzleti érték is legyen.
A következőkben bemutatunk egy háromlépéses megközelítést, amely abban segít, hogy a GenAI ne csak egy ígéretes technológia maradjon, hanem a vállalati működés szerves részévé váljon. Ez az útmutató elsősorban közép- és nagyvállalatok döntéshozóinak, valamint IT- és üzleti vezetőknek szól, akik már nem csak kísérletezni szeretnének az AI-jal, hanem konkrét üzleti problémákra keresnek megoldást.
Ha van szándék, de nincs irány: hol szokott megakadni az AI bevezetése?
Egyre több szervezet ismeri fel, hogy a mesterséges intelligencia nem csupán jövőbeli lehetőség, hanem már most is komoly versenyelőnyt jelenthet. Ennek ellenére sok cégnél még mindig nehézséget okoz a bevezetés gyakorlati elindítása.
Tipikus helyzet, hogy egy vállalat szeretne „valamit kezdeni az AI-jal”, de nem világos, pontosan hol lenne a legnagyobb üzleti értéke. Gyakori, hogy az első lépés egy PoC vagy pilot, amely azonban nem illeszkedik elég szorosan a vállalati célokhoz vagy működési struktúrához, így nem tud továbbfejlődni működő megoldássá.
Balázs szerint érdemes megfordítani a gondolkodást: nem az a kiindulópont, hogy milyen technológia érhető el, hanem az, hogy milyen üzleti célok, működési problémák és belső szűk keresztmetszetek állnak fenn. A generatív AI bevezetése nem önálló projekt, hanem változásmenedzsment-folyamat, amelyhez világos stratégia, belső edukáció és fokozatos validáció szükséges.
A háromlépéses GenAI bevezetési modell
1. lépés – Oktatás és szemléletformálás
A bevezetés nem a technológiával, hanem az emberekkel kezdődik. Ahhoz, hogy az AI értelmet nyerjen a szervezetben, először a kulcsembereknek kell megérteniük a lehetőségeket és a korlátokat.
A Nitrowise Labs oktatási programjai segítenek az olyan kérdések tisztázásában, mint:
- Milyen AI eszközök vannak, ezek mire használhatók?
- Mit tud egy LLM (nagy nyelvi modell) és mit nem?
- Mik a tipikus félreértések a Generative AI körül?
- Milyen adatvédelmi és belső policy kérdések merülnek fel?
Ezeken keresztül a belső ellenállás csökken, a csapatok nyitottabbak lesznek, és világosabbá válik, hol lehet érdemi eredményt elérni.
2. lépés – Use-case gyűjtés és Discovery Workshop
A második lépés egy dedikált, 2 órás Discovery Workshop, amelyen üzleti és IT vezetők közösen azonosítják:
- Hol vannak a szűk keresztmetszetek a folyamatokban?
- Mely területeken van már jelen valamilyen strukturált vagy félig strukturált adat?
- Milyen mérhető megtérülés várható egy-egy use-case esetén?
A workshopba érdemes bevonni pénzügyi vezetőt, product ownert, szoftverfejlesztőt vagy AI architectet, valamint üzleti területi vezetőt, aki pontosan ismeri az operatív problémákat.
A jól vezetett workshop eredményeként azonosíthatók az AI-jal automatizálható, jól skálázható folyamatok – például intelligens dokumentumfeldolgozás (IDP), ügyfélkérdések megválaszolása, vagy belső tudásmenedzsment.
3. lépés – Proof of Concept, gyors validáció
A harmadik fázis egy gyors és költséghatékony PoC, ahol a cél nem a végleges rendszer felépítése, hanem annak bizonyítása, hogy az AI használható érdemi eredménnyel.
Ez lehet:
- Egy belső virtuális asszisztens, amely az alkalmazottak kérdéseire válaszol.
- Egy IDP megoldás, amely szerződéseket, számlákat dolgoz fel.
- Egy generatív eszköz, ami ügyfélszolgálati válaszokat javasol.
A Nitrowise Labs mint AWS partner ezekhez technológiai támogatást és akár 25.000 USD AWS támogatást tud biztosítani ügyfeleinek, ami különösen hasznos lehet bármilyen GenAI PoC során.
Használható területek – nem csak ügyfélszolgálat
A prezentáció során több AI use-case is elhangzott, amelyek már ma is működnek magyar vállalatoknál:
- Dokumentumkezelés és IDP (szkennelés, strukturálás, összefoglalás)
- Tudásmenedzsment és kereshető belső adatbázisok
- Ügyfélszolgálati automatizálás (AI copilot és agent modellek)
- Képek feldolgozása: például táblaképek meeting után
Ezekben közös, hogy azonnali értéket tudnak teremteni, kezelhető kockázat mellett.
Miért számít az infrastruktúra is?
Az előadásban elhangzott: a GenAI csak akkor skálázható, ha stabil, biztonságos és szabályozott környezetbe kerül. Ez az, amit az AWS Bedrock és a hozzá kapcsolódó biztonsági „guardrail” megoldások lehetővé tesznek.
A megfelelő háttérrel egy szervezet egyszerre tud gyorsan haladni, megfelelni a compliance követelményeknek, és időben validálni a megoldásokat.
Az AI bevezetése nem „egy szép projekt”, hanem üzleti transzformáció – ehhez viszont olyan partner kell, aki a technológiai megvalósítástól a módszertani tanácsadásig mindent lefed.
Hogyan tovább?
A prezentáció záró gondolata szerint:
„Az AI bevezetése nem egy előadásnál vagy pilotnál ér véget. Az igazi kérdés: nálatok hol lenne értelme elkezdeni?”
A következő lépés az, hogy az első ötletekből működő megoldások szülessenek. A Nitrowise Labs csapata ebben is partner: szívesen segítünk Discovery Workshopok, pilotprojektek, vagy akár teljes körű AI-fejlesztések lebonyolításában – saját üzleti igények mentén, AWS-partneri együttműködésben.
Van olyan folyamatod, ahol érdemes lenne AI-t használni? Beszélgessünk róla. Töltsd ki a formot, vagy küldj emailt a genai@nitrowise.com címre.
