Napi 10-14 óra mesterséges intelligenciával, a háttérben másfél napig önállóan kódoló agentek, és egy világ, ahol a kézi kódírás helyett a rendszerarchitektúra és a kritikus gondolkodás válik a legértékesebb valutává. Három fiatal AI-szakértő – Páli Erik Trisztán (Gorilla GO), Szauer Dávid (n8n / Pocket Ninja) és Ficsór Kristóf (AI consultant) beszél arról, hogyan változtatta meg a mindennapjaikat a mesterséges intelligencia, miért bukik el a vállalati AI-projektek többsége, és mire kell felkészítenünk a jövő generációját.
A „MI és más” adásában a beszélgetést nagyjából onnan kezdtük, hogy az AI tudatos, rutinszerű használatával a műsor vendégei vajon kevesebb időt dolgoznak, vagy nem? A válaszokból kirajzolódó kép szerint tévhit, hogy az automatizáció és a mesterséges intelligencia hatására drasztikusan lecsökken a munkaidőnk.
A gyakorlatban ez inkább az ellenkezőjére fordult: a stúdióban ülő fiatal fejlesztők nemritkán 10-14 órát dolgoznak közvetlenül az AI-eszközökkel. A munkaórák száma nem lett kevesebb,a termelékenység viszont teljesen új dimenzióba lépett. „A munkám nem lett kevesebb tőle, az output az viszont sokkal nagyobb lett ”- fogalmazott Szauer Dávid.
A MI és más vendégei azonban a munkaidejük döntő hányadát nem manuális kódírással töltik, hanem párhuzamosan futó digitális asszisztenseket (agenteket) irányítanak és ellenőriznek. Szauer Dávid szerint egy-egy összetettebb szoftverfejlesztési feladaton akár 1-1,5 napig is önállóan dolgozik egy alaposan megtervezett agent, amely nemcsak megírja a kódot, de teszteli és több szempontból validálja is önmagát.
Ez a munkamódszer teljesen új stratégiát igényel – hívta fel a figyelmet Páli Erik Trisztán, aki rámutatott a nehézségekre is. Személyes példaként felidézte, amikor egyszerre öt különböző agenttel próbál dolgozni, a fókusz szétesik. Amíg az egyik ügynök 30-40 percig dolgozik a háttérben, a fejlesztő elfelejti, hol tartott, mert közben három másik feladatba kapott bele. A minőségi munkához szerinte ezért maximum egy-két agent egyidejű irányítása lehet ideális.
Az ügynökök használata ugyanakkor komoly biztonsági kockázatokat is hordoz, ha felelőtlenül engedjük őket a rendszereinkhez. A szakértők hangsúlyozták: az AI-ügynököknek szeparált környezetet (úgynevezett sandboxot, Docker-konténert vagy felhős tesztkörnyezetet) kell biztosítani, de lehet őket akár felhőben is futtatni. Célszerű őket nem ráengedni olyan saját gépre vagy adatbázisra, ahol titkos API-kulcsok, bizalmas személyes adatok vagy pótolhatatlan fájlok találhatók.
A műsor vendégei hangsúlyozták az ellenőrzés fontosságát is, hiszen nagyon sokan ma is mindent elhisznek az AI-nak, mi pedig sokszor lusták vagyunk a válaszoknak utánajárni, ellenőrizni a forrásokat. Ahogy mondták, legyünk lusták máshol, ahol jó: például automatizáljuk a folyamatokat, amiket 50-szer csinálunk egy nap. Viszont az ellenőrzést nem lehet ellazsálni. A hibákért emberek maradunk felelősek és ezeket utólag kijavítani már sokkal drágább lesz.
Vállalati bevezetés: miért csinál a káoszból még nagyobb káoszt az AI?
Bár a csapból is az AI-bevezetés folyik, a vállalati projektek egy része mégis kudarcba fullad. A vendégek rámutattak a legtipikusabb hibájára: sok cégvezető azt várja a technológiától, hogy varázsütésre megszüntesse a belső rendezetlenséget. Páli Erik Trisztán határozottan figyelmeztet erre a tévhitre: „Ha a cégben alapból káosz van, és arra húzod rá az AI-t, az a meglévő zűrzavarból csak még nagyobb káoszt fog csinálni.”
A sikeres AI-bevezetés nulladik lépése tehát nem a legújabb szoftver megvásárlása, hanem a folyamatok pontos feltérképezése és a tiszta adatbázis megteremtése. Ugyanennyire fontos a folyamatok kidolgozása, a felelősségek tisztázása, a belső képzés és a kommunikáció az AI bevezetés okairól és céljairól, valamint a mérés, hogy látható legyen az AI bevezetés eredménye – emelte ki Szauer Dávid.
Megtérülés és tolmács
Ahogyan a szakértők mondták egy átlagos kkv-nál az első működő verzió kifejlesztése körülbelül 1-2 hónapot vesz igénybe, amit további optimalizálás követ. Már a bevezetés pillanatában azonban érezhetően csökken a terhelés, anyagilag pedig jellemzően fél éven belül teljesen megtérül a beruházás.
Páli Erik Trisztán kiemelte: a sikeres bevezetéshez egy „jó tolmács” kell, aki egyszerre ért szót konyhanyelven a cégvezetővel, és beszéli a fejlesztők technikai nyelvét is.
Valamennyien hangsúlyozták ugyanakkor, hogy a cégek számára komoly adatbiztonsági és GDPR-kockázatot jelent a „Shadow AI” jelensége, amikor a munkavállalók titokban a saját, lakossági ChatGPT-fiókjaikba másolják be a bizalmas céges és személyes adatokat. A megoldás nem a tiltás, hanem a kontrollált céges keretek (admin panelek, költségkeretek) biztosítása és a dolgozók folyamatos képzése, az AI „hivatalos” bevezetése.
Mi lesz a juniorokkal? Kódolástól a mikrócégekig
A „Mi és más – közérthetően a mesterséges intelligenciáról” műsorában rendszeresen foglalkozunk a fiatalokra váró kihívásokkal, a szükségszerűen átalakuló oktatási/tanulási rendszertől a juniorok elhelyezkedési nehézségeiig – hiszen jól látható, hogy a rutinszerű, junior feladatokat az AI szinte azonnal átveszi. Értelemszerűen most sincs ez másképp, hiszen a műsor vendégei maguk is fiatalok, olyanok, akiknek az aktívan ledolgozott éveit már alapvetően meghatározta az AI jelenléte.
Véleményük szerint – bár fontos a továbbtanulás, az ismeretek, a domain-tudás megszerzése – de a papíroknál és diplomáknál sokkal többet ér, ha a fiatalok egy valós problémára építenek saját, működő AI-megoldást, így semlegesítve a junior pozíciók kiesése miatt negatív hatásokat.
Természetesen a MI és más adásában felmerült a programozás kérdése is, hiszen pár évvel ezelőtt ezt a szakmát tekintették sokan a leginkább jövőállónak, már azonban ez a szerepe megkérdőjeleződött.
A meghívott szakértők szerint a klasszikus kézi kódolás szerepe drasztikusan lecsökkent, a fókusz áttolódott a rendszerarchitektúra tervezésére és a generált kód megértésére. „A kódolói tudásra továbbra is szükség van, de már nem a kód megírásához, hanem az agent által írt kód megértéséhez” – mutatott rá Szauer Dávid.
Hosszú távon a hagyományos, 8-tól 4-ig tartó munkahelyi modell is átalakulhat. A szakértők szerint a jövőben rengeteg egyéni vállalkozó és mikrócég jön létre, ahol az emberek az AI segítségével valósítják meg saját ötleteiket. Ugyanakkor a fizikai, kétkezi szakmák (például asztalos, szerelő) felértékelődnek, hiszen ezeket kiváltani szoftveres úton nem lehet vagy túlságosan drága lenne.
Szülők, iskolák és a kritikus gondolkodás
A MI és más vendégei úgy látják, hogy az iskolai oktatásban és az otthoni nevelésben a lexikális adatok magolása helyett a kritikus gondolkodás fejlesztésére kell helyezni a hangsúlyt. Ahogy a matek érettségin sem a végeredményért, hanem a levezetésért jár a legtöbb pont, úgy az AI használatánál is a gondolkodási folyamat a lényeg.
Véleményük szerint a szülőknek és tanároknak nem tiltaniuk kell az AI-t, hanem megtanítaniuk a tudatos használatát. Egy szülő akár összeállíthat a gyermekének egy olyan egyedi AI-ügynököt is, amely a házi feladat megoldásakor nem adja ki közvetlenül a választ, hanem kérdésekkel rávezeti a diákot a helyes megoldásra.
Ez persze nem mindenkinek kézenfekvő megoldás, de az AI egyik hatalmas előnye, hogy akár „tőle, magától” is meg lehet kérdezni, hogy hogyan lehet jól használni – emlékeztetett Ficsór Kristóf (AI consultant).
Ezzel a lehetőséggel élve, akár egy szülő is megkérdezheti tőle, hogy milyen lehetőségek vannak arra, hogy a gyereket így, vagy úgy tanítsa – az AI pedig nagyon jó tippeket tud adni, és igazából napi 15-20 perc ráfordítással már nagyon jó eredményeket lehet elérni.
Az eszköz tehát adott, a kulcs a tudatos használatban és az emberi irányításban rejlik. Ahogy Szauer Dávid összefoglalta: „Az eszköz arra való, hogy felgyorsítsa a folyamatainkat, nem pedig arra, hogy kiváltsa a tudásunkat.”
A jövőt 5-10 éves távlatban az exponenciális fejlődés miatt szinte lehetetlen pontosan megjósolni. Az azonban biztos, mondták a műsor vendégei, hogy azok a cégek és szakemberek lesznek a nyertesek, akik tiszta adatokra, átgondolt logikára és folyamatos tanulásra építve használják az AI-t a mindennapokban.
A cikk szerzője, akinek a cikk megírásában a felvétel alapján NotebookLM segített, a minden szerdán új adással jelentkező „MI és más – közérthetően a mesterséges intelligenciáról” podcast szerkesztő műsorvezetője
Az összes eddigi adás elérhető a Youtube-on és a Spotify-on, minden más a műsor Linkedin és Facebook oldalán.
