Ahol az emberi agy már kevés, ott segít a mesterséges intelligencia

Lassan 3 éve tette elérhetővé az OpenAI a ChatGPT-t. Mennyire forgatta fel az IT-cégek működését ez a momentum, és a generatív AI technológia rohamos terjedése?

A ChatGPT megjelenése történelmi pillanat volt, ami elhozta az átlagfelhasználókhoz a mesterséges intelligenciát. Ez volt az iparág "Tesla pillanata" - olyan MI-megoldás jelent meg, amit az emberek a hétköznapokban is tudnak használni. Ez felgyorsította az evolúciót, a figyelem piaci potenciált és befektetési lehetőségeket hozott magával.

Darabos Tamás

Telvice, vezérigazgató-helyettes

Darabos Tamás több mint 10 éves felsővezetői tapasztalattal rendelkezik üzleti, operatív és technológiai területeken. Korábban az Exim, valamint a Nemzeti Agrárgazdasági Kamara vezetőjeként irány

Tovább

Darabos Tamás több mint 10 éves felsővezetői tapasztalattal rendelkezik üzleti, operatív és technológiai területeken. Korábban az Exim, valamint a Nemzeti Agrárgazdasági Kamara vezetőjeként irány… Tovább

A mesterséges intelligencia-boom hogyan alakítja át a nemzetközi és a hazai piaci viszonyokat?

A cégek most keresik a technológia helyét, hasonlóan a dotcom korszakhoz, amikor mindenki internetes boltot akart nyitni. Utóbbi végül be is jött, de csak néhány cég futott be vele, amely rendelkezett a szükséges internetes és hagyományos kereskedelmi képességekkel is. Most egy hasonló görbe elején vagyunk.

Az biztos, hogy a változások egy újabb koncentrációt fognak jelenteni az iparágban, és az eddigi vezető cégek teljesen új kihívókkal szembesülhetnek.

A hazai IT-cégek hol, milyen területen alkalmaznak mesterséges intelligenciát?

A piacon egyre több az ígéretes próbálkozás, mi ugyanakkor nem most kezdtük: már 6-8 éve használunk, illetve adunk szolgáltatásainkban mesterséges intelligencia megoldást az ügyfeleinknek szoftvereken keresztül. Számunkra az igazi nagy előrelépést a predikciós és kauzális MI használata jelentette az APM megoldásokban, ami már jóval a ChatGPT előtt megtörtént. Ez hozta el a fordulópontot a monitoring területén, innentől kezdve beszélhetünk már az "observability" fogalmáról.

A nagyvállalati IT-ökoszisztémák olyan komplexitást értek el, amit emberi aggyal már nem lehet kezelni. Az observability eszközök mesterséges intelligenciát használnak, hogy mindent mérjenek, azonosítsák a mintákat és az azoktól való eltéréseket. Képesek meghatározni egy probléma okát, sőt, előre jelezni a potenciális hibákat.

Ezek az eszközök már beavatkozhatnak a működésbe is - újraindíthatják az elakadt folyamatokat, növelhetik egy rendszer áteresztőképességét. Gyakorlatilag önjavító mechanizmussá alakíthatják az informatikai megoldást.

Bár futurisztikusan hangzik, ezek már létező eszközök.

Mennyire elterjedtek ezek a megoldások Magyarországon?

Sajnos a magyar informatika le van maradva 4-5 évvel a világpiaci trendek mögött, bár vannak területek, ahol naprakészek a használt megoldások. Az a jellemző, hogy amit ma trendként látunk külföldön, az 2-3 év múlva jelenik meg nálunk gyakorlatként.

Van különbség az állami és piaci szereplők között ebben a tekintetben?

Bár triviális lenne azt gondolni, hogy az állam van lemaradva, ez nem feltétlenül igaz. Az államigazgatás sok része a későn jövők lendületével zárkózik fel. A digitális állampolgárság programja nagy felhajtóerőt jelentett az eszközök modernizációjában.

Mit jelent az ilyen technológiák bevezetése egy vállalat számára?

Ezek az eszközök már nem egyszerűen egy újabb „szerszámot” jelentenek a sok közül, hanem olyan megoldást, amely akkor a leghatékonyabb, ha hozzá igazítjuk a szervezet működését. Ez szervezeti változásokat igényel, ami ellenállást válthat ki. Szerencsére a munkaerőhiány miatt ez a cégek oldalán most inkább lehetőségként jelenik meg, nem fenyegetésként.

Hogyan lehet megnyerni az üzleti vezetők támogatását egy ilyen befektetéshez?

Fontos megmutatni az eszközök képességeit, ám ez elsősorban az informatikusoknak izgalmas. A vezetői támogatás megszerzésében az segíthet, ha nem eszközt, hanem új képességet és egy teljeskörű megoldást ajánlunk, beleértve a változáskezelést és a működési modell átalakítására vonatkozó javaslatokat is. És persze néha egy-egy nagyobb rendszerleállás után könnyebb meggyőzni a vezetőket az ilyen beruházások értékéről.

A folyamat egy másik fontos része az ügyfélélmény javítása, ami alapvetően nem IT, hanem üzleti cél. Hiszen itt az a tét, hogy az ügyfél gyorsan és hibátlanul kapjon választ a kéréseire, a gombnyomására. Nem az a probléma, ha egy processzor terhelése 99%-on van, hanem, ha lelassul az ügyfél kiszolgálása.

Magyarországon a nagyobb leállásokat jellemzően milyen hibák, események okozzák?

Egy városi legenda szerint egy gyerek megfulladt, miután Mentos cukorkárt evett és Coca-Colát ivott rá. Ez egy olyan helyzet volt, amit senki nem vizsgált előzetesen. A modern szoftverfejlesztésben is hasonló a helyzet: a sok apró komponensből álló rendszerek esetén lehetetlen minden elképzelhető kölcsönhatást előre tesztelni. A legtöbb hiba abból adódik, hogy két komponens váratlanul nem működik együtt. Ezek általában nem katasztrofális hibák, inkább olyan apróságok, mint amikor újra kell tölteni egy weboldalt, mert lefagyott. Speciális eszközök nélkül sokszor észre sem lehet venni őket, ugyanakkor jelentősen frusztrálják a felhasználókat.

A nagyobb leállások általában hasonló okokból következnek be, csak nagyobb léptékben. Illetve a régi és új rendszerek közötti kapcsolódási pontok gyakran okoznak hibákat. Mi bízunk benne, hogy egyre több helyen vezetnek be observability megoldásokat, és ezáltal a nagy leállások jó része elkerülhetővé válik.

A cikk megjelenését a Telvice támogatta.

Portfolio AI & Digital Transformation 2025

November 25-ei AI & Digital Transformation konferenciánkon AI use case-ekről, üzleti tapasztalatokról, gyakorlati megoldásokról lesz szó egy egész napon át, érdemes regisztrálni az eseményre!

Információ és jelentkezés

Címlapkép forrása: Portfolio

A cikk elkészítésében a magyar nyelvre optimalizált Alrite online diktáló és videó feliratozó alkalmazás támogatta a munkánkat.