„Az AI egy gyengébb szakember kezében akár ronthat is az eredményen”

A szakember az 2026-os AI Talks előadójaként november 18-án, a Bálna Budapestben két magyar vállalat AI-bevezetésének tapasztalatain keresztül beszél majd sikerekről, buktatókról és megtérülésről.

Mikor kezdted azt érezni, hogy az AI már nem egyszerűen technológiai kérdés, hanem olyan jelenség, amellyel egy cég vezetőségnek is aktívan foglalkoznia kell?

Szórád Gábor: Az egyik legfontosabb tapasztalatom, hogy egy AI-bevezetés nem technológiai projekt, hanem változásmenedzsment. Ha ezzel nem a menedzsment foglalkozik, akkor a projekt jó eséllyel elbukik. Ezért olyan projektszponzorra van szükség, akinek valódi hatása van a szervezetre.

Nem elég azt mondani a munkatársaknak, hogy használjanak AI-t, mert ha nem látják, hogy a vezető maga is használná, teljesen más kultúra alakul ki. A legrosszabb helyzet az, amikor nincs szabályzat, a vezetőség pedig bizonytalanul kommunikál. Ilyenkor nagyon könnyen kialakul a shadow AI jelensége, amikor a kolléga tudja, hogy egy ingyenes ChatGPT-fiókkal gyorsabban tudna dolgozni, ezért elkezdi használni azt akár vállalati adatokkal is, miközben semmilyen egyértelmű útmutatást nem kapott hozzá.

Több ezer embert tréningeztem már különböző vállalatoknál, és azt látom, hogy sokkal hatékonyabb, ha a vezető maga is részt vesz a tanulási folyamatban. Lehet, hogy nem ő a legügyesebb felhasználó, de megmutatja, hogy ő is próbálkozik, ő is hibázik, és együtt tanulnak. Ez egészen más, mint egyszerűen kiadni az utasítást, hogy mostantól mindenki használjon AI-t.

Szórád Gábor, az Integrate AI alapítója

Szórád Gábor

Az Integrate AI kifejezetten kkv-kra fókuszál. Miért jelenti nekik az AI egyszerre az egyik legnagyobb lehetőséget és az egyik legnagyobb lemaradási kockázatot?

Sz.G.: Azt a hasonlatot szoktam használni, hogy az AI olyan, mint Dávid kezében a parittya. Most megvan annak a lehetősége, hogy egy húsz-ötven fős cég bizonyos területeken olyan minőségben szolgáltasson, mint egy sokkal nagyobb vállalat.

Ugyanakkor egy kkv-nak kevesebb pénze van kísérletezni. Egy nagyvállalat felvehet külön AI-vezetőt, indíthat képzéseket és több projektet párhuzamosan. Egy kisebb cégnél jóval kisebb a mozgástér. A The Waterline gondolatának lényege, hogy egy vállalat működésének nagy része szabályokkal leírható és egyre nagyobb mértékben automatizálható. De mindig marad egy rész, amely valóban megkülönbözteti a céget a versenytársaktól.

Marketingben például nagyon könnyű AI-jal szöveget készíteni. Jó szöveget viszont sokkal nehezebb, mert az AI az átlagot adja vissza. Ha a szakemberek nem érzik pontosan, mitől egyedi a vállalat, akkor olyan tartalom születhet, mint bármelyik más versenytársé. Ezért az AI egy gyengébb szakember kezében akár ronthat is az eredményen. Ha viszont a legjobb munkatársaink használják, és pontosan tudják, mitől különleges a vállalat, akkor sok pozitív hatása lehet.

Ha ma egy magyar kkv azzal keres meg, hogy „nekünk is kellene valami AI”, mi az első kérdés, amit felteszel nekik?

Sz.G.: Azt, hogy megfelelően dokumentálva vannak-e a folyamataik. Ha nincsenek, akkor mindenki fejében egy kicsit másképpen él, hogyan kell egy adott feladatot végigvinni. Ezt nem lehet jól automatizálni. Meglepő módon még nagyobb cégeknél is gyakran találkozom ezzel.

Sokszor hallom, hogy biznyos folyamatokat nem is lehet dokumentálni, mert túl speciális, túl sok az egyedi szabály. Aztán amikor leülünk és végigmegyünk rajta, kiderül, hogy mégis meg lehet fogalmazni, csak korábban nem volt rá idő, tudás vagy motiváció.

Ebben viszont már az AI is sokat segíthet. Beszéltem például egy cég raktárosával, aki valószínűleg nem tudott volna felrajzolni egy folyamatábrát. Megkértem, hogy a saját szavaival mondja el a telefonba, mit csinál. Ebből az AI már létre tudott hozni egy használható folyamatábrát, amelyből tovább lehetett indulni.

A másik kérdésem általában az, hogy mi volt a legkellemetlenebb feladat, amivel a héten foglalkoztak. Sokszor innen jönnek elő a legjobb automatizálási lehetőségek: egy pénzügyi vezető napok óta ugyanazt a táblázatot javítgatja, vagy egy értékesítőnek Excelből kell átmásolnia kódokat Wordbe a gyártás számára.

A The Waterline kiindulópontja, hogy a legjobb munkatársak idejének jelentős része ma már géppel is elvégezhető feladatokra megy el. Hogyan lehet ezeket ténylegesen megtalálni?

Sz.G.: Az egyik legegyszerűbb módszer, ha egy héten keresztül mindenki felírja, mire ment el az ideje. Nemcsak azt, hogy hány meetingen vett részt, hanem azt is, hány fájlt másolt egyik helyről a másikra, mennyi adatot vitt át kézzel, milyen apró adminisztratív feladatokat végzett. Több mint hatvan ügyféllel dolgoztam már, és még nem találkoztam olyan vállalattal, ahol ne lett volna valami, amit érdemes automatizálni.

Az AI egyik nagy előnye, hogy fragmentált információból is jól tud dolgozni. Nem feltétlenül kell minden régi rendszert kidobni. Ha a kollégák megszokták a CRM-et, lehet, hogy érdemes meghagyni, és a háttérben AI-val összekötni más rendszerekkel. Volt olyan ügyfelünk is, ahol az ajánlatadási folyamat Excelben működött, és nem akarták lecserélni. Ezért úgy alakítottuk át a háttérfolyamatot, hogy a munkatárs számára lényegében semmi ne változzon. Ugyanazt használta tovább, csak a rendszer mögötte sokkal hatékonyabb lett. Ez is változásmenedzsment.

Mik azok a feladatok, amelyek első látásra jó automatizálási célpontnak tűnnek, de inkább békén kellene hagyni őket?

Sz.G.: Ahogy már korábban is említettem, az igazán jó szövegírást például óvatosan kezelném. Szinte mindenki ezzel próbálkozik először, és nagyon sokan meglehetősen átlagos eredményt kapnak.

És fordítva: hol lehet meglepően gyors és jó eredményt lehet elérni?

Sz.G.: Az iktatás vagy az adatok egyik rendszerből a másikba másolása nagyon jó kezdőterület. Az olyan rendszerek összekötése is, amelyeket korábban nehéz volt integrálni. Sok vállalat azért nem gondol ezekre automatizálási lehetőségként, mert saját rendszereket használ. Egy adatot bevisznek az egyikbe, aztán más formátumban továbbítják a könyvelőnek, vagy kézzel viszik át egy másik rendszerbe. Nagyvállalatnál gyakran azt gondolják, hogy ezt túl bonyolult lenne megoldani, kis cégnél pedig egyszerűen fel sem merül, hogy lehetne másképp.

Mi a gyakoribb hiba: a rossz technológia kiválasztása, a rosszul definiált probléma, vagy az, hogy maga a szervezet nem áll készen a változásra?

Sz.G.: A rosszul definiált problémába szerintem az is beletartozik, hogy az adott változás mennyire emészthető a szervezet számára. Ezt nem lehet úgy megoldani, hogy a munkatársak kapnak egy tréninget, és akkor készen állnak a változásra. Egy belső szponzor vezetésével olyan ütemben kell haladni, amelyet a szervezet még el tud fogadni. Egy külső tanácsadó tehet javaslatokat, de sok minden azon múlik, aki belül vezeti a projektet. Lehet nagy változást is sikeresen végigvinni, ha jól támogatják a kollégákat, de egy egészen kis változás is elbukhat, ha nincs mögötte megfelelő vezetés.

Nagyon fontos az is, hogy már az elején meghatározzuk, mit tekintünk sikernek. Mi például nem vállalunk olyan projektet, ahol nem számoljuk ki, mennyi időt fog megtakarítani az ügyfél. Azt is javasoljuk, hogy már előre gondolják végig, mire fordítják majd a felszabaduló időt. Mi megmondjuk, mit lehet automatizálni, de azt már a vezetőnek vagy a szervezetnek kell eldöntenie, mire használja a felszabaduló kapacitást. A cél az, hogy magasabb hozzáadott értékű munka szülessen. A marketinges ne képeket igazgasson egész nap a posztokhoz, hanem azon gondolkodjon, hogyan lehet új ügyfeleket megszólítani.

Mit mondasz annak a munkavállalónak, aki azt hallja, hogy a munkájának 30 vagy 40 százaléka automatizálható, és ebből elsősorban azt érti meg, hogy hamarosan nem lesz rá szükség?

Sz.G.: Teljesen természetes, hogy egyes dolgozók megijednek az AI-tól, és ezt munkáltatói oldalról is fontos elfogadni. De ha az emberek érzik, hogy a félelmeiket is meghallgatják, sokkal nyitottabban tudnak hozzáállni a változáshoz.

Azt is fontos kimondani, hogy ez sok tekintetben még kiforratlan és rendkívül gyorsan változó technológia. A vezetés és a munkavállalók is most gyűjtik a tapasztalatokat. Ugyanakkor egyetlen vállalat sem teheti meg, hogy egyszerűen kivár.

A munkavállalóknak is érdemes képezniük magukat, mert az AI alapszintű használata várhatóan egyre több munkakörben alapelvárássá válik. A tartózkodást sokszor az töri át, amikor valaki ténylegesen kipróbálja a technológiát, és rájön, hogy éppen azokban a feladatokban tud a legtöbbet segíteni, amelyeket egyébként is a legkevésbé szeret elvégezni, és amelyeket a legszívesebben delegálna. Fontos viszont, hogy nem gondolom, hogy minden területen és minden feladatban helye van az AI-nak.

Hogyan lehet eldönteni, hogy egy folyamatot érdemes-e AI-ra bízni, és mekkora kockázatot jelenthet ez?

Sz.G.: A kedvenc példám egy pénzügyi vezetőtől származik. Egy AI-tréningen a szkeptikus kollégák azt kérdezgették, mennyit hibázik a technológia, amire ő azt mondta: mi is hibázunk. Szerintem valójában az a kérdés, hogy mekkora költsége van az AI által elkövetett hibának, és mennyire kritikus az adott folyamat a vállalat szempontjából. Ez határozza meg, hogy érdemes-e beengedni oda az AI-t. Figyelembe kell venni a betanítási adatokból eredő torzításokat is. Az AI emberi tudásanyagból tanul, ezért a történelmi és társadalmi elfogultságokat is magával viheti a válaszaiba.

Mit kellene egy cégvezetőnek hétfő reggeltől másképp csinálnia az AI Talks-előadásod után?

Sz.G.: Az első, hogy készüljön AI-szabályzat, amely rögzíti a használat játékszabályait. Akkor is, ha még nincs minden kérdésre válasz. A ki nem mondott szabályok sokkal nagyobb károkat tudnak okozni. Könnyen oda vezetnek, hogy a munkavállalók titokban, ingyenes AI-fiókokba töltenek fel bizalmas vállalati adatokat. A konferencián három olyan alapvető szabályt is szeretnék megosztani majd, amelyek ennek az alapját adhatják.

A második, hogy a cégvezető maga is kezdje el használni az AI-t. A munkatársaknak látniuk kell, hogy a vezetés mit csinál vele, milyen eredményeket ér el, és hogy maga is tanul.

A harmadik, hogy egyszerű, egyéni szintű automatizálásokkal érdemes kezdeni. Egyszerre csak egy projekt fusson, lehetőleg legfeljebb egy hónapos időtávon, hogy gyorsan legyen kézzelfogható siker. A nagy és bonyolult projektek nagyon gyakran félbemaradnak: a szervezet még csak tesztel, a kollégák pedig rendszerint a meglévő munkájuk mellé kapják meg pluszfeladatként az AI-projektet. Ha sokáig nincs eredmény, hamar kialakul a szkepticizmus, és az egész folyamat leállhat.