Aki a mesterséges intelligenciával most nem foglalkozik, az nagyon komoly versenyhátrányba kerülhet – hangzott el a Matild Palotában megrendezett AI Business Forum tematikus konferencián. A fórum során szó esett többek között arról, hogy milyen területeken lehet hatékonyan használni a technológiát, és arról is, mennyire nehéz beépíteni azt egy kisebb vagy éppen egy nagyobb vállalat életébe.
Koltai Balázs digitális és AI változásmenedzsment szakértő kiemelte, hogy az üzleti élet szereplői közül már sokan tapasztalhatják a mesterséges intelligencia (MI) hatásait: gyorsaságot, hatékonyságot, innovációt és megnövekedett kreativitást is eredményezhet.
Azzal kapcsolatban, hogy egy kisvállalatnál vagy egy nagyobb cégnél jelent-e inkább kihívást az MI alkalmazása, a szakember szerint egyetértés figyelhető meg: a nagyobb, multinacionális cégeknél nehezebb a folyamat. Ez több dologra is visszavezethető. Egy nagy cégnél a döntések sokkal lassabban születnek meg – sokszor nem is Magyarországon dőlnek el a kérdések –, míg egy kisebb cégnél egyszerűbb kijelölni azt a területet, ahol az MI-t szeretnénk használni.
A szakértő felhívta ugyanakkor a figyelmet arra is, hogy a kisebb cégek nincsenek abban az állapotban, mint egy nagy multi, ahol gyakran van egy adattárház, és 20 évre visszamenőleg minden elérhető. Így, amikor adatokról beszélünk, a kis cégek nagyobb kihívással szembesülhetnek.
Kiemelt fontossággal bír, hogy hogyan használjuk fel az MI-t, hogy az adott területek értik-e, tisztában vannak-e a lehetőségeivel és a korlátaival. A felhasználás kapcsán sok edukációra van szükség, és ez a kis, illetve nagy cégekre egyaránt érvényes.
Pálffy András az önvezető autók világából érkezett a konferenciára. A hollandiai PERCIV AI (amelynek társalapítója is) egy gépi érzékelés startup, ahol azzal foglalkoznak, hogy hogyan érzékeli az autó azt, ami körülötte, előtte történik. Felismeri például, hogy hol parkolnak autók, érzékeli a gyalogosokat, s jelöli azt is, hogy merre szabad vezetnünk, anélkül, hogy nekiütköznénk valaminek.
Véleménye szerint az utak nem elég biztonságosak: egymillió ember hal meg évente az utakon, ötvenmillió pedig súlyosan megsérül és ennek a fele nem az autókban ül, tehát biciklisek, gyalogosok vagy robogón ülőkről van szó. A 90 százaléka nem Nyugat-Európában vagy Észak-Amerikában történik, hanem olyan területeken, ahol az infrastruktúra nincs kiépítve, ahol az autó intelligencia szintje még messze nincs ott, ahol egy nyugati országban. Az utazók és a sofőrök védelméről tehát egyaránt szó van.
Pálffy András kiemelte, hogy több kihívással is szembesülnek, például az emberek nem nagyon hiszik el, hogy mit tud, mire képes az MI. A megbízhatóságát kérdőjelezik meg.
A mesterséges intelligencia jelenlegi helyzetére reflektálva hozzátette:
„Európa most kezd ráébredni arra, hogy le vagyunk maradva.”
Szenthe László AI fejlesztési vezető a konferencián többek között kifejtette, hogy a blokklánc kapcsán mire használjuk a mesterséges intelligenciát: MI generált NFT, mém tokenek; kereskedő robotok, szignálok; monitorozás, csalás felismerés; tudástár, tanulás gyorsítása és a fejlesztés segítése kapcsán.
A szakember szerint fontos arra is kitérni, hogy milyen etikai problémák merülhetnek fel az MI-vel kapcsolatban. Rendkívüli „adat éhség” figyelhető meg, de kié az adat, amelyen a technológiát betanították? Milyen adatokat osztunk meg amikor használjuk? Ki felügyeli az adatok körét és a beépített gátakat? Ki férhet hozzá? Ki fejlesztheti? Ki felügyeli? Mik a jogi garanciák?
Csorbai Hajnalka, a céginformációs szolgáltatásokat nyújtó OPTEN Kft. stratégiai igazgatója az előadása során rávilágított arra, hogy az MI-hez kapcsolódóan az első benyomások pozitívak voltak: óriási potenciált, kapacitásbővítést, gyorsított feldolgozást, pontosabb döntéseket, automatizációt, kreatív ötletek generálását és az emberi gyengeségek kiküszöbölését eredményezte.
A második benyomás azonban már a realitás időszaka lett: felmerültek adatvédelmi aggályok, felhasználói függőség, a személyes kapcsolatok és a kreativitás elvesztésének kockázata, felvetődött a személyazonosság meghamisításának veszélye, növekedett a generációs felhasználási szakadék, ráadásul az MI sokszor téved is.
Aki ugyanakkor a mesterséges intelligenciával most nem foglalkozik, az nagyon komoly versenyhátrányba kerülhet – emelte ki. Az MI alapvető funkciója az adatelemzés: az ember számára nehezen feldolgozható adatmennyiségeket az MI elemzi, mely feladatot nem lenne gazdaságos emberi erővel végezni.
„Mindenkitől hallottuk, hogy a legfontosabb az adat, de ezt kiegészíteném. A validált adat a jó adat, mert a rossz adatok elrontanak mindent.”
– hívta fel rá a figyelmet Csorbai Hajnalka.
A ChatGPT-t például többek között marketing szövegek írására, hosszabb levelek megfogalmazására, szöveges elemzések készítésére és fordításra használják. Használatával egyszerűbb, gyorsabb a döntéshozatal és megnövekedett a hatékonyság is.
A szakember szerint nagyon fontos lenne kiemelt figyelmet fordítani azokra a negatív dolgokra is, amelyekre a technológia használható. Lényeges lenne, hogy ezeknek elébe menjünk, és ne az történjen, hogy miután már megjelent egy probléma, akkor futunk utána és akkor próbáljuk felhívni rá a figyelmet.
Megjegyezte, hogy a mesterséges intelligencia és Business Intelligence (BI) eltér egymástól, de a különbséget nem mindenki látja. Míg az MI-re az adatelemzés jellemző, imitálja az emberi gondolkodást, és racionális üzleti döntést hoz, addig a BI – bár szintén adatot elemez –, de nem hoz önálló döntést, inkább előkészíti és segíti a döntéshozatalt. Az Opten BI megoldása például az ügyfél portfólió elemzés.
Szekér Zoltán, az OD&IT Kft. információ-technológiai szaktanácsadással foglalkozó cég ügyvezető igazgatója gyakorlati példákon keresztül mutatta be, hogy az MI-t milyen területeken lehet hasznosítani a folyamatok fenntarthatóbbá tétele érdekében.
Kiemelte a termelési folyamatok optimalizálását: az MI képes elemzéseket végezni a termelési adatokon, és javaslatokat tenni a folyamatok javítására. A segítségével a szakértők például pontosabban megérthetik a talaj összetételét és annak változásait, lehetővé téve az optimális körülmények kialakítását.
De érdemes szót ejteni a környezeti hatások monitorozásáról is: az MI-alapú szenzorok és drónok képesek monitorozni a környezeti változásokat, például a talajeróziót vagy a vízminőséget. Előrejelzéseket is képes készíteni a jövőbeli környezeti kihívásokról.
A fenntartható üzleti modellek kapcsán elmondta, hogy az MI segítségével a vállalatok jobban megérthetik a fogyasztói preferenciákat és a piaci trendeket, lehetővé téve a fenntarthatóbb üzlet és üzleti modellek kialakítását.
A témában még több hasznos információt olvashat korábbi három írásunkban: „Nem az MI veszi el a munkánkat, hanem az a kolléga, aki ért az MI-hez”, „Aki kimarad – lemarad. Mesterséges intelligencia konferenciát tartottak Budapesten”, „A mesterséges intelligencia a pénzügyi szektort is teljesen felforgatja”.
