Digitalizáció és mesterséges intelligencia - Hol tart Magyarország az AI-forradalomban?

A mobiltelefon-gyártók piaca elképesztő dinamizmussal pezseg, 2025-ben olyan márkák is több százmilliós eladási számokat produkáltak, amelyekről a legtöbben sosem hallottak – hívta fel a figyelmet Nyul Attila, a TMX Mobile Solution Szerviz logisztikai és beszerzési igazgatója. A másodlagos piac is aktív, itt van nagy szerepük a szervizcégeknek, a szervizpiacon pedig rugalmas, integrálható IT-rendszerekre van szükség, hiszen egyszerre kell megfelelni a fogyasztói igényeknek és a szabályozói elvárásoknak. A szakértő saját vállalatuk esettanulmányán keresztül mutatta be egy integrált after-sales rendszer sikeres bevezetését.

Változik az internetes felhasználók viselkedése az AI megjelenése óta, a korábbiakhoz képest kevesebbet kattintanak, és inkább elolvassák a találatok tetején megjelenő, mesterséges intelligencia által írt összefoglalót – figyelmeztetett Fuchs Gábor (Head of digital, IPG Mediabrands). A keresőoptimalizálás (SEO) ugyanakkor közel sem tűnik el, csak átalakul. Az AI overview mind az awareness, mind a consideration, mind a conversion fázisban jelen lehet, és befolyásolhatja a fogyasztót. A döntés előkészítése tehát már az AI-válaszadásban elkezdődik, az értékesítési funnel tömörebbé válik, ezáltal versenyelőnyt jelent, ha egy vállalkozás terméke megjelenik az AI által írt összefoglalóban. A szakember előadásában konkrét tippeket, módszereket is adott, hogy miként lehet elérni, hogy a robotok szívesen tegyenek említést egy adott termékről.

Ott Kitti, a DPD Hungary IT digitalizációs vezetője, és Bortnyák Adorján, a Geomant/Graia ügyvezető igazgatója a két társaság közös projektjét mutatta be, amely a generatív AI ügyfél-kapcsolattartásban történő hasznosítására irányult. A DPD kapacitáshiánnyal küzdött az ügyfélszolgálati csapatban, erre a problémára a Geomant bevonásával kerestek megoldást. Az esettanulmányban ismertetett együttműködés folyamán egy olyan keretrendszer jött létre, amely összekapcsolja a hagyományos ügyfélkapcsolati funkciókat, az AI logikát és az ügyintézői munkavégzést. A fejlesztésnek köszönhetően lényegesen javult a beérkező ügyféligényekre adott válaszok gyorsasága, miközben az AI-generált válaszok 90%-át változtatás nélkül jóvá lehet hagyni.

A záró panelbeszélgetésen Lenk István, az ABSL Hungary elnöke arról beszélt, hogy a hazai üzleti szolgáltató szektor már most is erősen digitalizált, és a koronavírus-járvány óta nagyfokú rezilienciát mutat, ugyanakkor épp emiatt a befektetők negatív piaci fordulat esetén gyorsan átszervezik a működést. Azt mondta, hogy a szektorban nem tömeges leépítés történik, hanem munkakörök átalakítása, és a vállalatok stratégiai alapon, kötelező képzési programokkal készítik fel dolgozóikat az AI-integrációra. Kiemelte, hogy

a szektor ma már a magyar GDP több mint 3 százalékát adja, és nagyjából 250–300 ezer munkavállalót érint, így kulcsszerepe van abban, hogy Magyarország megtarthassa versenyképességét a régióban.

Azt is hozzátette, hogy Magyarország csak akkor tudja itt tartani a magas hozzáadott értékű szolgáltatásokat, ha folyamatosan fejleszti a készségeket és együtt mozog a technológiai trendekkel.

Gál Balázs a Flex senior directora úgy fogalmazott, hogy az ipar genetikailag hozzászokott az automatizációhoz, ezért kevésbé sokkolja az AI megjelenése, inkább folyamatos modernizációként éli meg. Szerinte az automatizáció egyszerre jelent kockázatot és lehetőséget: bizonyos munkakörök átalakulnak, viszont felszabadulhat munkaerő más szektorok számára, ami egyes befektetők szemében kifejezetten vonzó.

Azt mondta, hogy a munkaerőhiány Európa-szerte tartós probléma, ezért a felszabaduló kapacitások új beruházások alapjává válhatnak Magyarországon is.

Gulyás Tibor, az Energiaügyi Minisztérium a területért felelős stratégiai főtanácsadója pedig arról beszélt, hogy az AI-hatásokról folyó vita sokszor túl van feszítve: a lakosság többsége szerint az AI befolyásolja majd a munkáját, de nem feltétlenül veszi el azt. Azt mondta, hogy az AI terjedése inkább fokozatos átalakulás, amelyben a felkészültség, a képzés és a versenyképesség a döntő tényezők. Hangsúlyozta, hogy az iparban már most is megvalósul a szabályozott környezetben működő AI, és példaként a BMW új robotizált gyártási modelljét említette. Azt is elmondta, hogy

a kormány feladata minőségi oktatási tartalmak biztosítása, és ennek részeként elindították a mijövünk.hu platformot, amely alapszintű, széles körű AI-tudást ad a lakosságnak.

A legkevésbé automatizált pénzügyi folyamatok közé tartozik az egyedi számlák kezelése, az adatkezelés és riporting, illetve a papír alapú számlák iktatása, de a banki kiegyenlítés és a számlajóváhagyás terén is gyerekcipőben jár az automatizálás. Mindeközben a vállalati adattudósok, IT-szakemberek a munkaidejük 70 százalékát az adatok beszerzésével és feldolgozásával töltik, csupán a fennmaradó időben tudnak elemzést készíteni, illetve AI-folyamatokat felépíteni – ismertette a jelenlegi helyzetet Lepesi János (projekt koordinátor, EconomySoft). A „garbage in, garbage out” összefüggés az AI világában is jelen van, a hibás adatbázisok kritikus veszélyforrást jelenthetnek. Ilyen körülmények között különösen értékes lehet, hogy az AI ma már számlaadatok kinyerésére, az ellenőrzésre és a megfeleltetésre is használható. Egy ilyen alkalmazás által a számlákat automatikusan lehet archiválni, kiszűrhetők a manuális munkavégzés hibái, és számos más ponton lehet célzottan megkönnyíteni és gyorsítani a pénzügyi munkafolyamatokat – mutatta be a szakértő.

Jacobs Eszter arról tartott előadást, a soft skilleket miért nem fogja az AI leváltani. Előadásában kifejtette, bár az AI ma már rengeteg feladatot képes elvégezni, válaszol a kérdéseinkre, összefoglal hosszú tanulmányokat vagy eligazodik excelekben, de nem képes érezni és érzéseket kifejezni, megérteni.

Az emberek képesek arra, hogy bizalmat építsenek, és ezt a képességet nem fogja a mesterséges intelligencia kiváltani.

A networking képességeket az érzelmi intelligencia alapozza meg, a bizalmat pedig a kommunikáció, a beszélgetések tudják erősíteni, a hűséget pedig az odafigyeléssel lehet elnyerni. Ebben ma még az AI nem képes helyettesíteni az embert.

„AI-alapú obszervabilitás - Hogyan segíti a mesterséges intelligencia a digitális szervezetek működését?” címmel zajlott konferenciánk egyik délutáni panelbeszélgetése. Mint kiderült, az egyes cégek és szervezetek nagyon eltérő intenzitással alkalmazzák az üzemeltetésben az AI-t és a rá alapozott obszervabilitást, a NAV-nál például a biztonsági területen megvan az AI szerepe, az üzemeltetésben kevésbé, míg például a Yettelnél ez utóbbi is elképzelhetetlen ma már nélküle. Érdekes tapasztalatokat osztottak meg a résztvevők a munkájukban előfordult leállásokról, üzemszünetekről, ezek egyike volt például nemrég a magyar egészségügyi rendszert érintő több napos kiesés. Ha egy vállalati rendszer leáll, lelassul, az azonnali üzleti veszteséget jelent az ügyfelek, és így a cég számára is.

Utólag könnyű okosnak lenni, de előzetesen sosem lehet megmondani, hogy jól fog-e elsülni egy bizonyos fejlesztés – húzta alá az „architektúra tudásbázis” koncepcióját bemutató előadásában Nacsák Tamás (Enterprise Architect, Telcotrend). Elmondása szerint a felhalmozott tudás akkor hasznosítható igazán, ha az információk nemcsak dokumentumokban elrejtve szunnyadnak, hanem a munkatársak is ismerik azokat. Amikor a józan észre kellene hallgatni, akkor nem szabad teljes egészében az AI-ra hagyatkozni, hiszen az intelligencia az a képesség, hogy valaki tud tájékozódni a társadalomban. Márpedig az AI sosem fog az emberi társadalomban élni, így legfeljebb szolgálhatja az embert, de nem tud mindent eldönteni helyette. Ha használjuk is az AI-t, azt ne vakon tegyük, és főként akkor érdemes használnunk, amikor az ténylegesen hozzáadott értékkel bír – húzta rá a szakértő.

A kisebb vállalkozások gyakori félelme, hogy saját egyedi AI-t fejleszteni biztosan csak a nagyok tudnak, miközben nekik nem áll rendelkezésükre sem kész stratégia, sem kész folyamatok, és a CRM-rendszer is éppen csak bevezetés alatt áll. Ugyanakkor létezik számos olyan AI-automatizmus, amelyek felhasználják a generatív AI-t, és a mindennapi küzdelmekkel elfoglalt KKV-k számára is könnyedén elérhetők, lévén alacsony a belépési küszöb, minimális az eszközök költsége – állítja Fekete Csongor (Managing Director, HolistiCRM). Ha egy vállalkozás beépíti ezeket az eszközöket a core folyamataiba, akkor szignifikánsan hatékonyabbá válhat a versenytársaknál – mutatta be a szakértő.

Olyan sebességgel halad az AI-forradalom, hogy a vállalkozások a klasszikus reagálási módszereikkel képtelenek ezzel lépést tartani, a környezet megváltozásához muszáj belső változásokkal alkalmazkodni – jelentette ki Sólyom Balázs (Chief Data Officer, Trendency). Önálló, silószerű AI-alkalmazás helyett a vállalat egészének „ütőerén” rajta kell tartani a mesterséges intelligenciát. Sólyom úgy véli, a mesterséges intelligencia bevezetése és alkalmazása az üzlet és az IT közül inkább üzleti szerepkör, az IT pedig kiszolgálói szerepet tölt be az AI-bevezetés során. A feladatok egy részét ki is lehet szervezni, de bizonyos pontokon megúszhatatlan a belső munkavégzés – a szűk keresztmetszetet az jelentheti, hogy a jó működtetéshez szükséges kulcsemberek kapacitásai jellemzően már teljesen le vannak kötve.

Ma már minden vállalat IT-vállalat is – jelentette ki előadásában Darabos Tamás, a Telvice vezérigazgató-helyettese. Ma már nincs olyan cég, amelynek ne lenne fontos része az informatika, ne lenne olyan üzletileg kritikus területe, amelyet az informatika támogat vagy tesz elérhetővé. A legtöbb cégnél ha hiba történik, akkor persze az IT a felelős, ha minden rendben van, akkor nem is nagyon vesszük észre, hogy ezt az IT teszi lehetővé. Az IT-ban az egyik alapvetés, ha nem romlott el, akkor ne javítsd meg; amíg működik, az egy stabil rendszer. De mi történik, ha valami elromlik? Akkor elkezdődik a tűzoltás. A monitoring helyett az observability válik meghatározóvá, nagyvállalatok egyre többet fektetnek oberservability platformokba. Az observability első pillére az autonóm adatgyűjtés, a második az, hogy a rendszer feltérképezi önmagát, a harmadik pedig az, hogy a megértés is automatikussá válik.

Múlt hét szerdán, november 19-én tette közzé digitális omnibus csomagjá az Európai Bizottság, a kkv-k számára jelentős egyszerűsítéssel. Magyarországon egy hónapja fogadta el a parlament az AI Act végrehajtásáról szóló törvényt – ismertette Vári Csaba, a Baker McKenzie ügyvédje. Mint mondta, maximum 16 hónapos határidőt kapnak a cégek az omnibus csomag teljesítésére. Az anonimizációban a relatív megközelítést érvényesítik az objektív felismerhetőség helyett, amit egyesek azzal a kritikával illettek, hogy az EU felad bizonyos adatvédelmi értékeket az egyszerűsítés oldalán. Bevezetik a digitális útlevelet, amely lehetőséget ad a cégeknek arra, hogy mind a 27 államban digitálisan tudják intézni ügyeiket. Az AI-rendelet kockázatai és biztonsági szempontjai között említette Vári Csaba a diszkriminációs kockázatokat, a deepfake (limitált?) kockázatait, az AI governance-t (Ai by design), az automatikus döntéshozatal vs. autmatikus döntésvégrehajtás és az AI-jártasság (hallucináció, tényellenőrzés), valamint a kiberbiztonság témakörét.

Pruzsinszki Bence, a Portfolio elemzője előadásában bemutatta: bizonyos AI-fejlesztési projektek elkerülhetetlenül zsákutcába jutnak, ezekből a tapasztalatokból tanulni kell, és egy ponton túl érdemes kvázi „stop-loss” stratégiát alkalmazni a túlzott költségnövekedést megelőzendő. A legtöbb tapasztalat azt mutatja, hogy a teljesen automatizált megoldások nem kellően jó minőségűek, ezért egyelőre irreális lenne kihagyni a folyamatból az emberi ellenőrzést, legyen szó akár képgenerálásról, akár álhír-szűrő mechanizmusról. A megfelelő eredményekhez viszont – kitaposott út híján – csak ezeknek a vargabetűknek a bejárását követően lehet eljutni.

Ezzel a címmel tartott előadást a konferencián Gagan Delouri, a Ping Identity Partner Sales Engineering Team Leadere.

A világon a cégek kétharmada használ valamilyen AI megoldást, harmada pedig elindult a GenAI irányba – jegyezte meg Turny Ákos (BCG) moderátor 3/A szekciónk kerekasztal beszélgetésén. Szerinte ugyan évekig lehet POC-ket létrehozni, de előbb utóbb eredményt kell felmutatni.

Boda Márton (K&H bank) elmondta, a genAI alapú, belső felhasználásra fejlesztett chatbot, Kate nyár óta elérhető a bankban akollégáknak (az ügyfelek által ismert Kate chatbot még nem GenAI modellel működik). A GenAI alapú Kate a kérdések 90 százalékát megérti, és a 80%-ára van megoldása is, de kérdés, hol jön el az a pont, hogy ezt a modellt az ügyfeleknek is odaadják. A szakember leszögezte: először a prblémát kell jól felvetni, innen kell inulni, milyen valódi értéket akarunk teremteni, és azután ha az AI a válasz, akkor belefogni az AI-projektbe.

Fodor Balázs (One Solutions) elmondta, náluk a presales csapat rendelkezik egy ajánlási eszközzel, amely sok modullal rendelkezik, és egy rémálom, amíg elkészítik a kollégák az ajánlatokat az ügyfeleknek. Ezt tudták egy olyan GenAi mechanizmussal megoldani, amely sokkal gyorsabban elvégzi ezt a feladatot, és azóta ezt már a szervezet más részein is keresik, kérik. A szakember szerint ha most megkérdezünk egy CEO-t, akkor szerintük ez a következő „as a service” megoldás. Ez azonban tévedés: az AI nem egy szolgáltatás, hanem egy új architektúra, akár egy új részleg lehet a cégben. Ha csak szolgáltatásként tekintünk rá, akkor silószerűen jelenik meg az AI a vállalatban.

Horváth-Varga János (Magyar Telekom) elmondta, náluk a marketing terület képek, videók generálására, a fejlesztő kollégák kódolásra is használhatnak GenAI eszközöket. Tavaly belső fejlesztésben indult el a Pluto, egy vállalati chatplatform, amely mögött a Google Gemini modellje áll. Ennek a uniq user száma már meghaladta a 4 ezret.

Prokob Gábor (Ecofamily) elmondta, náluk a programozók és a fejlesztő csapat használ genAI eszközöket a kódoláshoz, de az üzleti oldalon is elkezdték alkalmazni. Náluk brutálisan nagy mennyiségű adat van vásárlásokról, adatstruktúrákból, ezt nagyon nehéz elemezni. A szezonelemzésre egy genAI megoldást hoztak létre, amely 99%-ban produkálta a humán elemzés által is kiemelt eredményeket, és még egy sor olyan ötletet és megállapítást is hozzátett, amit az emberek nem. Nagy lehetőség van genAI megoldásoknak a retail szektorban is – szögezte le a szakember.

Schin Lotár (Nokia) elmondta, nagyon sok idő kitakarítani, hogy mit rakunk egy AI modell mögé, milyen adatokat, ezek mennyire frissek, tiszták. A kihívások között említette, hogy a vállalati stratégiák sokszor nem úgy születnek, hogy a vezetők közel állnak a szervezethez.

Ha pedig rosszul promptolják a szervezetet, akkor ne csodálkozzunk, ha a szervezet hallucinál.

A Demján Sándor Tőkeprogram iránt a friss adatok szerint mostanáig több mint 3000 cég érdeklődött, ebből több mint 750 beadott projekt megfelelt a kritériumoknak, 145 befektetési döntés született, és 28 beruházás megtörtént már MI-projektekbe - ismertette előadásában Ács Zoltán, az MKIK Tőkealap-kezelő Zrt vezérigazgató-helyettese. A vezérigazgató felhívta a figyelmet: az AI-forradalomnak köszönhetően létrejöhetett a 21. század egyik új karrierútja, a "solopreneurship", ami azt jelenti, hogy valaki egymaga épít egy egész vállalkozást a különféle mesterséges intelligencia alkalmazások felhasználásával. Elmondása szerint nem is lenne GDP-növekedés az USA-ban, ha nem dübörögnének az AI-beruházások. A magyar vállalkozók ezzel szemben a jövőtől való félelemből ma kifejezetten visszafogják a beruházásaikat, pont akkor, amikor részt kellene venni a világban zajló hatalmas beruházási versenyben. Ha nem ruházunk be, akkor hosszú időre konzerváljuk a lemaradásunkat – mutatott rá a vezető.

Bánhegyi Csanád a Magyar Telekom Data & AI Commercial Portfolio Managere szerint 10-ből 9,5 vállalati GenAI bevezetési projektet azzal kell kezdeni, hogy az adatstratégiát alakítsunk ki, ugyanis minden az adattal indul. Ezt követi az architektúra, ám ezen a területen mindössze a vállalatok 25%-a kész már most a GenAI intergrációjára. A Magyar Telekom tapasztalatai szerint

nagyjából a POC-k egyharmada tud továbbmenni élesben is, ez még egy olyan arány, amin bőven van lehetőség, és kell is javítani.

A II/B szekció első panelbeszélgetésében a digitális fejlesztésekre elérhető közvetlen uniós források helyzetét, az ezekkel kapcsolatos tapasztalatokat vitatták meg az érintettek. A kerekasztal résztvevői bemutatták, hogy ma már számos, konzorciumot sem igénylő lehetőség is elérhető a KKV-k számára, ahol könnyített feltételekkel is lehet pályázati forráshoz jutni. Az önerő kérdésköre kritikus terület: ideális esetben az ötlet olyannyira piacképes, hogy magától is megállná a helyét, és kaphatna befektetői finanszírozást, és ezen felül egy pluszt jelent, hogy például még 50% támogatás is elérhető, amely tovább javítja a megtérülést. Igaz, hogy nem elég a jó ötlet, az uniós finanszírozási rendszer működését is érteni kell: fókuszáltan, kevesebb, de jobb pályázattal lehet sikert elérni. A panel résztvevői mindemellett a szellemi tulajdon védelmének fontosságára is felhívták a figyelmet.

A „CEO-k AI FoMO dilemmái: sürgető lépéskényszer vagy óvatos lemaradás?” címmel tartott előadást Dévényi Edit az SMP Solutions Senior Data & AI Consultantja. Szerinte először az AI-zajt érdemes lecsendesíteni, és nyugodtan végiggonolni, hogy a vállalatnak mire van szüksége. A legtöbb vállalatnál még nem történt meg az adatvezérelt vállalattá való transzformálódás sem teljesen, de már most az AI-ra készülnek sok helyen. A szakember szerint

Az AI-ra való felkészülés középpontjában az ember áll: az igazi kulcs a fejlődni vágyó és hajlandó munkaerő megtalálása.

Ebben a HR-nek stratégiai transzformatív szerepet kell vállalnia, mivel robosztus változásmenedzsmentre is szükség van, miközben az üzleti vezetőknek pedig a víziót kell meghatároznia. Nagy a konfliktus a megértésben, gyakran a vezérigazgató sincs tisztában azzal, hogy áll a cége az AI-ra való felkészülésben. A soft skillek, az empátia, a megértés, az ügyféligényekre való reagálás szintén fontos része a szervezeti átalakulásnak.

Petri Bernadett, az MFOI ügyvezető igazgatója előadásában arra figyelmeztetett, hogy a kontinens stratégiai autonómiájához elengedhetetlen az AI-fejlesztések támogatása, és az EU AI-programjai nélkül az innovációs szakadék még tovább mélyülne Európában. Bemutatta az uniós tervek fő pilléreit, köztük az AI-factory hálózatot és a data center-kapacitásokat illető törekvéseket. Rámutatott ugyanakkor, hogy a forráselosztás jelenleg a fejlett régióknak kedvez, ezért Magyarországnak sokat kell dolgoznia azért, hogy elérhessen egy lakosságarányos részesedést. A szakember szerint a feladat az, hogy a magyar MI-stratégiára építve feltárjuk, hol van illeszkedés a közös uniós programokkal, és hogyan lehetne segíteni az AI-átállást finanszírozási oldalról.

"A Mesterséges Intelligencia itt van velünk – a kihívástól a biztonságos üzleti növekedésig" címmel tartott előadást Bozó Károly Barnabás a Noventiq Cloud Solution Architectje. Előadásában kifejtette, hogyan érdemes egy AI-projektbe belevágni és milyen kereteket érdemes a tervezés során figyelembe venni. A vállalati adatokat először integrálni, tisztítani, tárolni, osztályozni kell, a hozzáférést is szabályozni kell, mielőtt egy AI-projektbe kezd egy vállalat.

A GenAI nem mindig a legjobb megoldás, és nem biztos, hogy saját modellt kell építeni, sokszor érdemes meglévő modelleket használni és kiválasztani megfelelő architektúrát.

Ezután következik egy pilot, nem szabad egyből a végső projektbe belevágni.  A nagy nyelvi modellek működéséről a szakértő elmondta, a működésüket úgy képzelhetjük el, mintha a ChatGPT több millió könyvet olvasott volna el, a szöveget számokká alakítja, tokenekre bontja le, és a modell megtanulja, melyik szó milyen összefüggésben, milyen kontextusban jelenik meg. Két hasonló szó – például a cica és a macska - a többdimenziós vektortérben közel kerül egymáshoz. A többszáz (13002) dimenziós térben vektorműveletek történnek, így születnek a modellek „kimenetei”, azaz válaszai a mi kérdéseinkre.  

Szathmári Gergő, az OTP Bank Senior Product Ownere előadásában arról beszélt, hogy a szoftverfejlesztési projektek alacsony – nagyjából 11 százalékos, a generatív AI esetében pedig mindössze 3–5 százalékos – sikerességi rátája miatt az OTP-ben különösen fontosnak tartják, hogy minden új technológiát értékteremtés alapján vizsgáljanak, és ne technológiai lelkesedésből indítsanak el projekteket. Azt mondta, hogy az Innovation Studies-ben az a feladatuk, hogy az AI-t és más fejlett technológiákat úgy adaptálják, hogy azoknak valódi üzleti haszna legyen, ne csak látványos K+F-eredménye. Úgy fogalmazott, hogy

az AI ott működik igazán jól, ahol sok adat és jól felismerhető mintázatok állnak rendelkezésre, de hozzátette, hogy nem minden problémára az AI a megoldás, és gyakran egy egyszerűbb technológia is hatékonyabb lehet.

Kiemelte a szakértők megtartásának és a belső képzésnek a fontosságát, valamint azt, hogy az OTP-ben a kollégákat kezdőtől a haladó szintig képzik a Power Digital programban, hogy értsék és jól használják az AI-t. Hangsúlyozta, hogy fontos a projektpriorizálás és a kis léptékű indulás, illetve az is, hogy a döntéshozók és a felhasználók értsék a technológiát, különben könnyen bedőlhetnek „felhype-olt” megoldásoknak. Beszélt az egyre szigorodó szabályozói elvárásokról is, amelyekre az OTP egy külön AI-irányítási keretrendszerrel és AI-megbízottak hálózatával reagált, hogy minden új megoldás megfeleljen a jogi és etikai követelményeknek. Végül azt üzente, hogy az AI stratégiai fontosságú,

de csak akkor érdemes belevágni, ha az valódi értéket teremt, mert így lehet elérni, hogy több mint 11 százalékuk jusson el a sikeres megvalósításig.

A rendezvény fontosabb eseményeiről a nap folyamán ebben a cikkünkben számolunk be.