Az AI-val való kísérletezést kár a nagyvállalatokra hagyni

A mesterséges intelligenciáról szóló hírekben gyakran nagyvállalatok, milliárdos beruházások és teljes munkafolyamatokat átalakító rendszerek szerepelnek. Ebből könnyen kialakulhat az a benyomás, hogy egy kisebb magyar vállalkozásnak ezzel egyelőre nincs dolga. Majd akkor foglalkozik vele, amikor kiforrottabb lesz, egyszerűbbé válik, vagy mindenki más is használja.

Szerintem ez a kivárás egyre kevésbé indokolható.

Nem azért, mert minden vállalkozásnak azonnal automatizálnia kellene a működését. Hanem azért, mert a használható megoldások felismeréséhez is tapasztalat kell. Ezt pedig nehéz akkor megszerezni, amikor a versenytárs már rutinszerűen használja azt az eszközt, amellyel mi még csak ismerkedünk.

A kérdés ma már egy kisvállalkozásnál is feltehető, van-e olyan visszatérő feladat, amelyet érdemes lenne AI segítségével elvégezni?

A lemaradás látszik, de a magyar vállalkozók nem egyformák

A KSH Magyarország, 2025 című kiadványa szerint a vizsgált, legalább tízfős hazai vállalkozások körében 2025-ben 10,4 százalék használt mesterséges intelligenciát, miközben az uniós átlag 20 százalék volt. Ez számottevő különbség. Ugyanakkor ebből nem következik, hogy a magyar vállalkozók általában elutasítják a technológiát. A mérés meghatározott ágazatokra és vállalatméretre vonatkozik, így az egyéni vállalkozók és a tíz fő alatti mikrovállalkozások helyzetét nem írja le.

Más kutatás más képet mutathat. A GKI 2025 júliusában végzett, 390 vállalat válaszaira épülő felmérésében 32 százalék jelezte AI-alapú szoftver vagy alkalmazás használatát.

Azt nem állítanám, hogy kizárólag a nagyvállalatok kísérleteznek. Az Eurostat szerint 2025-ben uniós szinten a 10–49 fős kisvállalkozások 17 százaléka, a legalább 250 fős nagyvállalatoknak pedig mintegy 55 százaléka használt AI-t.

Szerintem ezért a hazai helyzetet a technológia egyenetlen terjedésével lehet pontosan leírni. Egyes cégek már használják, mások most próbálgatják, és vannak, amelyek még nem találtak hozzá értelmes üzleti feladatot.

A bizonytalanság mögött érthető okok is vannak

Kívülről egyszerű azt mondani egy vállalkozónak, hogy tanulja meg az AI-t. Egy kis cégben azonban ugyanaz az ember foglalkozhat az ügyfelekkel, az ajánlatadással, a számlákkal és a napi problémákkal. Egy új eszköz kipróbálása is időt igényel, miközben annak haszna előre nem biztos.

A KSH összefoglalója szerint az AI használatát korábban mérlegelő, de azt végül nem alkalmazó vállalkozásoknál a szakértelem hiánya fontos akadály volt és az adatvédelmi aggályok is megjelentek. Ez szűkebb vállalati körre vonatkozó megállapítás, de jól jelzi, hogy a bevezetéshez több kell az eszköz elérhetőségénél.

Ezekre az aggályokra gyakorlati válaszokat kell adni. Milyen adat kerülhet a rendszerbe? Ki ellenőrzi az eredményt? Mi történik, ha hibázik? Mennyi időt vesz el az ellenőrzés? Egy vállalkozásnak ezeket kell tisztáznia, mielőtt rendszeres használat mellett dönt.

A használható feladat gyakran egészen hétköznapi

Egy kisebb vállalkozásnak nem feltétlenül a legösszetettebb rendszerrel érdemes kezdenie. Sokkal jobb kiindulópont lehet egy olyan feladat, amely rendszeresen visszatér, jól meghatározható, és az eredménye könnyen ellenőrizhető.

Néhány szemléltető példa:

Egy webáruház üzemeltetője készíttethet első szövegváltozatot egy termékhez a saját, ellenőrzött termékadataiból. Ezután átnézi, hogy a leírás pontos-e, nem állít-e többet a termékről, és megfelel-e az üzlet hangnemének.

Egy kivitelező a saját jegyzeteiből összeállíttathat egy árajánlat-vázlatot. Az árakat, mennyiségeket, határidőket és vállalásokat továbbra is ő határozza meg, de a dokumentum megszerkesztése rövidebb lehet.

Egy szolgáltató összegyűjtheti a gyakori ügyfélkérdéseket, és segítséget kérhet egy érthető tájékoztató megírásához. A kész szöveget a saját működéséhez igazítja, mielőtt kiküldi.

Ezek lehetséges felhasználások, az eredményüket minden vállalkozásnak saját feladatain kell kipróbálnia. Az értéküket az mutatja meg, mennyi használható munka készül el, milyen minőségben, és mennyi utólagos javítással.

Ha a generált szöveg átnézése több időt igényel, mint a feladat önálló elvégzése, akkor az adott megoldás abban a formában nem segít.

A kipróbálás és a beépült használat között nagy a távolság

Egy jól sikerült beszélgetés egy chatfelülettel még nem jelenti azt, hogy a vállalkozás működése megváltozott. A rendszeres használathoz meg kell találni, milyen feladatra, milyen bemenettel és milyen ellenőrzéssel ad elfogadható eredményt az eszköz.

A GKI említett felmérésében az AI-t használó válaszadók mindössze 17 százalékánál volt valamilyen belső szabályozás a használatra. Ez is arra utal, hogy az eszközök kipróbálása és a szervezett alkalmazás külön szakasz.

Egy kisvállalkozásnál ehhez kezdetben akár néhány világos szabály is hasznos lehet. Ki használhatja az eszközt? Milyen információt nem adhatunk meg neki? Ki hagyja jóvá az ügyfélnek küldött szöveget? Mely feladatoknál marad kötelező az emberi ellenőrzés?

A használat tapasztalatait is érdemes megőrizni. Ha egy jól összeállított feladatleírás beválik, ne kelljen a következő munkatársnak mindent újra kitalálnia. Ha egy megoldás rendszeresen hibázik, annak is legyen nyoma.

Így válhat az egyéni próbálkozásból a vállalkozás számára is hasznos tudás.

A versenyelőnyt meg kell mérni

Az AI termelékenységi előnye nem puszta feltételezés. Egy több mint ötezer ügyfélszolgálati munkatársat vizsgáló kutatásban az AI-segítség átlagosan 15 százalékkal növelte az óránként megoldott ügyek számát. A hatás azonban jelentősen eltért a munkatársak tapasztalata szerint. És fontos kiemelni, hogy egy adott ügyfélszolgálati környezet eredményét nem lehet automatikusan minden magyar vállalkozásra kivetíteni.

Egy hazai kis cégnél ezért azt nézném meg, mi változott a saját működésében. Gyorsabban készülnek el az ajánlatok? Kevesebb idő megy el ismétlődő levelekre? Javult a válaszok minősége? Csökkent a javításra visszaküldött anyagok száma?

Az előfizetés díja mellett a beállítás, a tanulás és az ellenőrzés idejét is számításba kell venni. Ha az eszköz időt takarít meg, annak akkor lesz üzleti jelentősége, ha a felszabaduló kapacitást a vállalkozás fel tudja használni.

Rövid távon ez lehet több figyelem az ügyfelekre vagy egy elmaradt feladat elvégzése. Hosszabb távon pedig kialakulhat egy olyan munkarend, amelyben ugyanaz a csapat megbízhatóbban és gyorsabban dolgozik.

Szerintem itt keletkezhet a valódi versenyelőny.

A tanulást érdemes most elkezdeni

Aki ma elkezd foglalkozni az AI-val, nem kap garanciát arra, hogy sikeresebb lesz. Rosszul választott eszközzel pénzt és időt is veszíthet. A korai kezdés értéke abban lehet, hogy hamarabb szerez saját tapasztalatot, és fokozatosan megtanul jobb döntéseket hozni.

Ehhez nem kell rögtön az egész vállalkozást átalakítani. Érdemes kiválasztani egy feladatot, amelynek ismerjük a megszokott menetét és időigényét. Kipróbálni rajta egy megoldást, átnézni az eredményt, majd eldönteni, hogy megtartjuk, módosítjuk vagy elvetjük.

Ez a megközelítés egy kisebb vállalkozás számára is vállalhatóbb lehet, mint egy nagy, bizonytalan kimenetelű fejlesztés.

A magyar kisvállalkozások AI-hoz való viszonyáról nem érzem helytállónak azt a megállapítást, hogy nem ismerik, nem használják, és nem érdeklődnek iránta. Van lemaradás, de vannak használók, kísérletezők és érthető akadályok is. A feladat az, hogy több vállalkozás jusson el a saját működésében igazolt, hasznos alkalmazásig.

A végtelen kivárás viszont kockázatos. A technológiáról szóló ismeretek mellett a használat közben megszerzett tapasztalat is számítani fog. Annak felépítését pedig érdemes még azelőtt elkezdeni, hogy a piac kényszerítene rá.

Megosztom a Facebookon ↗