Amikor a mesterséges intelligencia infrastruktúrává válik: Sam Altman jövőképe Rowan Cheunggal készített interjújában és a digitális gazdaság átszervezése

A megállíthatatlan változás nem holnap kezdődik, már folyamatban van – de nagyon kevesen veszik észre időben

Azok az idők, amikor a mesterséges intelligenciát futurisztikus technológiának tekintették, elmúltak. Amit Sam Altman a Rowan Cheunggal 2025 október elején készített interjújában felvázolt, az már nem vízió, hanem egy már folyamatban lévő átalakulás értékelése. Heti 800 millió aktív felhasználójával a ChatGPT elérte azt a kritikus tömeget, amely ahhoz szükséges, hogy egy termékből platformmá váljon. A beszélgetés öt központi tézise – a ChatGPT mint disztribúciós platform, az Agent Builder mint demokratizációs eszköz, a nulla fős vállalatok víziója, a mesterséges intelligencia által vezérelt tudományos áttörések és a szintetikus média normalizálása – fordulópontokat jelentenek abban, hogy a vállalatok a jövőben hogyan fognak értéket teremteni, terjeszteni és skálázni. Ez az elemzés e fejlődés történelmi gyökereit, jelenlegi mechanizmusait és stratégiai következményeit vizsgálja azokra a vállalatokra nézve, amelyek nemcsak túlélni, hanem virágozni is akarnak ebben az új korszakban.

További információ itt:

• YouTube-interjú Rowan Cheunggal: Sam Altman a személyzet nélküli mesterséges intelligencia cégekről, a Soráról, az AGI áttöréseiről és egyebekről

A disztribúciós modellek fejlődése: az alkalmazásboltoktól a társalgási ökoszisztémákig

Ahhoz, hogy megértsük a ChatGPT jelentőségét, mint disztribúciós platform, érdemes megvizsgálni a digitális disztribúciós csatornák történetét. Az iPhone 2007-es áttörése és az App Store 2008-as bevezetése egy teljesen új paradigmát teremtett: a szoftvereket már nem az üzletekben árulták, hanem digitális piacterekről fedezték fel és töltötték le. Az Apple irányította a disztribúciót, és minden tranzakcióból 30 százalékot levont. Ez a modell lett a tervrajz szinte az összes későbbi platform számára.

A következő fejlődési utakat olyan közösségi hálózatok jelentették, mint a Facebook, amelyek lehetővé tették a terjesztést nem egy különálló áruházon keresztül, hanem közvetlenül a hírfolyamon belül. A hirdetések váltak a domináns üzleti modellé, mivel a figyelmet ott keltették fel, ahol a felhasználók már voltak. Az elv: a funkcionalitást oda kell vinni, ahol a felhasználók vannak, ahelyett, hogy egy másik helyre küldenék őket.

A ChatGPT most a harmadik evolúciós szakaszába lép. A DevDay 2025-ön az OpenAI nemcsak új modelleket mutatott be, hanem alapvető gondolkodásmódbeli változást is elindított. Az Apps SDK segítségével a fejlesztők interaktív alkalmazásokat integrálhatnak közvetlenül a csevegésbe. A felhasználók Spotify lejátszási listákat hozhatnak létre, tulajdonságokat kereshetnek a Zillow segítségével, vagy Canvával tervezhetnek anélkül, hogy elhagynák a ChatGPT-t. Maga a beszélgetés válik a felületté, az operációs rendszerré és a terjesztési platformmá. Ez a fejlesztés alapvetően eltér a korábbi GPT Store-tól, amely különálló elemként létezett. Most az alkalmazások zökkenőmentesen beágyazódnak a beszélgetési folyamatba. Az OpenAI így az iOS stratégiáját követi: az intelligencia réteg feletti ellenőrzés, fejlesztői eszközök biztosítása és terjesztés egy hatalmas, heti 800 millió aktív felhasználóból álló felhasználói bázison keresztül.

A történelmi fejlemények egyértelmű mintázatot mutatnak: Minden új platform csökkenti a szándék és a végrehajtás közötti súrlódást. Az App Store csökkentette a súrlódást a fizikai áruházakkal, a közösségi hálózatok különálló alkalmazásokkal, a ChatGPT pedig mostantól a természetes nyelvre redukálja ezt a problémát. Már nem kell tudnia, melyik alkalmazásra van szüksége – egyszerűen csak kimondja, mit szeretne elérni.

Ezzel a fejlődéssel párhuzamosan az üzleti modellek is fejlődtek. Míg a korai szoftvercégek a licencértékesítésre támaszkodtak, később az előfizetések és a hirdetésalapú modellek domináltak. Az OpenAI most egy új dimenziót vezet be az Agentic Commerce Protocollal: a tranzakciók közvetlenül a chaten belül is lebonyolíthatók. Az azonnali fizetés lehetővé teszi a vásárlásokat a felhasználói élmény megszakítása nélkül. Ez egy új kereskedelmi kategóriát hoz létre, amely sem nem e-kereskedelem, sem nem közösségi kereskedelem, hanem inkább társalgási kereskedelem. Azok a vállalatok, amelyek nincsenek jelen ebben az ökoszisztémában, kockáztatják, hogy elveszítik a kapcsolatot egy hatalmas felhasználói bázissal. Az Apps SDK bejelentését követő első hetekben több mint 50 000 fejlesztő regisztrált. Ez a dinamika az iPhone korai napjaira emlékeztet, amikor a fejlesztők rájöttek, hogy egy új platform van kialakulóban, amelyen jelen kell lenniük.

A vállalatok számára ez stratégiai jelentőséggel bír. Ha ma már nem lehet megtalálni a chaten, akkor egyszerűen nem létezik a felhasználók egyre növekvő száma számára. A kérdés már nem az, hogy weboldalra vagy alkalmazásra van-e szükséged, hanem az, hogy van-e társalgási jelenléted. A disztribúciót újragondolják – a tölcsérektől, a keresőoptimalizálástól és az alkalmazásboltok optimalizálásától a természetes nyelvi felfedezhetőség és a kontextuális relevancia felé.

Az Agent Builder: Az automatizálás demokratizálása és annak diszruptív következményei

Az Altman-interjú második fő tézise az AI-ügynökök fejlesztéséhez szükséges belépési korlátok jelentős csökkentésére vonatkozik. Az Agent Builderrel az OpenAI egy vizuális, kód nélküli eszközt hozott létre, amely lehetővé teszi bármely tudásmunkás számára az autonóm ügynökök fejlesztését, tesztelését és telepítését. Ez a demokratizálás nem pusztán egy marketing frázis, hanem alapvető változás abban, hogy kik alakíthatják az automatizálást.

Történelmileg az automatizálás mindig is a szakemberek területe volt. A 18. és 19. század iparosodása mérnököket és gépészmérnököket igényelt. A 20. század végi digitalizáció programozókat és informatikai osztályokat igényelt. Bár a 2010-es évek robotizált folyamatautomatizálása (RPA) csökkentette a technikai követelményeket, továbbra is az elkötelezett csapatok eszköze maradt. Az Agent Builder gyökeresen szakít ezzel a hagyománnyal. Egy marketingmenedzser létrehozhat egy ügynököt, amely heti jelentéseket generál. Egy értékesítési képviselő konfigurálhat egy ügynököt, amely ajánlatokat generál. Egy ügyvéd létrehozhat egy ügynököt, amely a szerződéseket bizonyos záradékok szempontjából ellenőrzi. Az ötlet és a megvalósítás közötti akadály minimálisra csökken.

Ez a fejlődés a szoftvertörténetből ismerős mintát követ: az absztrakció lehetővé teszi a skálázást. Ahogy a programozási nyelvek a gépi kódtól a magasabb szintű nyelvekig fejlődtek, egyre többen tudtak szoftvert fejleszteni. Amikor a táblázatkezelők a VisiCalc-tól az Excelig fejlődtek, több millió nem programozó tudott összetett számításokat végezni. Az Agent Builder ennek az absztrakciónak a következő lépése. Nemcsak a kódot, hanem a teljes munkafolyamatokat, a döntési logikát és az integrációkat is absztrahálja.

A következmények messzemenőek. A következő tizenkét hónapban a vállalatok intenzíven az ügynökök használatára fognak összpontosítani. Nem azért, mert technológiailag lenyűgöző, hanem azért, mert a versenytársaik is ezt teszik. A korai alkalmazók már jelentős termelékenységnövekedésről számolnak be. A spanyol BBVA bank több mint 2900 testreszabott globális feldolgozási feladatot (GPT) hozott létre hat hónap alatt, és a felhasználók 80 százaléka több mint két órás heti időmegtakarításról számolt be. Ezek a számok konzervatívnak tűnhetnek, de több ezer alkalmazottal megszorozva hatalmas hatékonyságnövekedést eredményeznek.

Az interjúban Altman hangsúlyozta, hogy az átlagos tudásmunkás most már képes saját ügynököket létrehozni. A következmény: Minden részleg fejlesztheti saját automatizálásait anélkül, hogy központi informatikai erőforrásokra támaszkodna. Ez az innováció decentralizációjához vezet. Az automatizálást már nem az informatikai költségvetés, hanem az egyes csapatok kezdeményezése határozza meg. A versenyelőny azoknál van, akik gyorsan kísérleteznek. Azokat a vállalatokat, amelyek még mindig tökéletes, központilag összehangolt megoldásokra várnak, megelőzik az agilis csapatok, amelyek egyszerű ágensekkel kezdik, és iteratívan fejlesztik azokat.

Ez a fejlesztés azonban kockázatokkal is jár. A decentralizált ágensfejlesztés fragmentált folyamatokhoz, biztonsági résekhez és irányítási kihívásokhoz vezethet. Ki használhatja fel az adatokat? Hogyan auditálják az ágenseket? Milyen minőségi szabványok vonatkoznak rájuk? A vállalatoknak olyan keretrendszereket kell kidolgozniuk, amelyek lehetővé teszik az innovációt az irányítás elvesztése nélkül. A sikeres szervezetek azok lesznek, amelyek egyensúlyt találnak a kísérletezés és az irányítás, a sebesség és a biztonság között.

Az Agent Builder jelzésértékű a szoftveripar számára is. Az olyan eszközök, mint a Zapier, a Make vagy a hagyományos RPA-megoldások azzal a kihívással néznek szembe, hogy alapvető funkciójukat – a munkafolyamatok automatizálását – most közvetlenül a párbeszédes felületekbe integrálják. A kérdés nem az, hogy ezek az eszközök eltűnnek-e, hanem az, hogyan kell átpozícionálniuk magukat, hogy relevánsak maradjanak.

Az egyfős vállalatoktól a nulla fős vállalatokig: az értékteremtés és a munka átszervezése

A harmadik tézis a legprovokatívabb: Altman egy tech-vezérigazgatók közötti fogadásról beszélt, hogy mikor jelenik meg az első, egymilliárd dolláros értékű, nulla fős vállalat. Eredetileg az első, egybillió dolláros, egy fős vállalatra fogadtak. A fejlesztés azonban gyorsabban halad a vártnál. Altman azt jósolja, hogy ez évek, nem pedig évtizedek múlva valósággá válhat.

Ennek mértékének megértéséhez figyelembe kell venni a vállalati méret és az értékteremtés történelmi fejlődését. Az ipari korszakban a bevétel és az alkalmazottak száma szorosan összefüggött. A nagyobb termelés több munkavállalót igényelt. A digitális korszak kezdte megtörni ezt az összefüggést. Az Instagramot 2012-ben egymilliárd dollárért adták el a Facebooknak – 13 alkalmazottal. A WhatsApp 2014-ben elérte a 19 milliárd dolláros értékelést – 55 alkalmazottal. Ezek a példák azt mutatják, hogy a szoftver- és hálózati hatások extrém előnyt jelenthetnek.

A következő szakaszban az egyszemélyes vállalkozások mesterséges intelligencia által vezérelt ügynökökön keresztül skálázódnak. A vállalkozó ügynököket használ ügyfélszolgálatra, marketingre, termékfejlesztésre, értékesítésre és pénzügyekre. Ez a vízió futurisztikusnak hangzik, de bizonyos mértékig technológiailag már megvalósítható. A mesterséges intelligencia képes kódot írni, terveket készíteni, marketingszövegeket összeállítani, ügyfelek kérdéseire válaszolni és adatokat elemezni. A korlátozó tényezők már nem elsősorban technikaiak, hanem stratégiai jellegűek: Milyen problémát old meg? Kinek? És hogyan éri el ezt a célcsoportot?

Altman egy lépéssel tovább megy: nulla emberes vállalatok. Olyan ügynökök, akik önállóan működnek, döntéseket hoznak, erőforrásokat osztanak el és értéket teremtenek – anélkül, hogy az ember részt venne a napi működésben. Az emberek nem tűnnének el, hanem inkább irányító, stratégiai szerepkörökbe helyeznék át magukat. Célokat határoznak meg, paramétereket állítanak be és figyelemmel kísérik az eredményeket. Az ügynökök kezelik a végrehajtást.

Ez a vízió alapvető kérdéseket vet fel. Ha egy ügynök képes vezetni egy vállalatot, akkor mi marad meg emberi hozzájárulásként? Altman szerint az emberi lendület, a kreativitás és az ítélőképesség nem tűnik el, hanem új területekre áramlik. A munka a végrehajtásról az alakításra, a reagálásról a víziókészítésre helyeződik át. De ez az átalakulás nem fájdalommentes. Teljes munkaköri profilok elavulnak. A tudásmunkások, akiknek tevékenysége elsősorban az információfeldolgozásból áll, azzal a kihívással néznek szembe, hogy újradefiniálják szerepüket.

Az interjúban Altman egy érdekes metaforát használt: Egy 50 évvel ezelőtti farmer valószínűleg nem érzékelte volna a mai irodai munkát valódi munkának. A mezőgazdaság élelmiszert termel, ami elengedhetetlen a túléléshez. Ebből a szempontból sok modern munka időtöltésnek tűnik. Ez a minta megismétlődhet az AGI-korszakban. A jövő generációi a jelenlegi munkánkat kevésbé valóságosnak foghatják fel, mint amit értelmesnek tartanak.

Ez a filozófiai dimenzió az alapvető kérdést érinti: Mi a munka? És miért dolgoznak az emberek? Ha az anyagi szükségletek hatékonyan kielégíthetők mesterséges intelligencia és automatizálás segítségével, akkor a kérdés a szükségszerűségről a jelentésre helyeződik át. Az emberek továbbra is a jelentőségre, az elismerésre és az önmegvalósításra fognak törekedni. Azonban ennek módjai drámaian meg fognak változni.

A vállalatok számára ez azt jelenti, hogy a jövő versenyelőnye nem maga az ötlet, hanem az a sebesség, amellyel az ügynökök segítségével megvalósítható. A hagyományos skálázás tőkét, tehetséget és időt igényelt. A mesterséges intelligencia által vezérelt ügynökök mindhármat csökkentik. Kevesebb tőkére van szükség, mert a működési költségek csökkennek. A tehetségre másképp van szükség – kevesebb a végrehajtáshoz, több a stratégiához. Az idő csökken, mert az ügynökök a nap 24 órájában, a hét minden napján dolgoznak, nem fáradnak el, és gyorsan lemásolhatók.

A következmény: a piacok dinamikusabbá válnak, a versenyelőnyök rövidebb életűvé válnak, és a belépési korlátok csökkennek. A már meglévő vállalatoknak fel kell tenniük maguknak a kérdést, hogyan tudják folyamataikat, kultúrájukat és üzleti modelljeiket egy olyan világhoz igazítani, amelyben egy intelligens ügynökökkel rendelkező kis csapat felforgathatja azt a piacot, amelyet évtizedek óta uralnak.

AGI jel: Amikor a gépek új tudást hoznak létre

A negyedik tézis egy minőségi ugrásról szól: a mesterséges intelligencia valódi tudományos felfedezéseket kezd tenni. Altman ezt úgy írta le, mint azt a pillanatot, amikor a mesterséges intelligencia már nem csupán átszervezi a meglévő tudást, hanem új ismereteket – új felfedezéseket – generál. Ez a képesség a mesterséges intelligencia egyik kulcsfontosságú jellemzője.

Történelmileg a tudományos haladás kizárólag emberi vállalkozás volt. A kutatók hipotéziseket fogalmaztak meg, kísérleteket végeztek, adatokat elemeztek és következtetéseket vontak le. A gépek támogatást nyújtottak – például számítások vagy szimulációk révén –, de a kreatív, hipotéziseket generáló lépések továbbra is emberi munkák maradtak. Ez a határ egyre inkább elmosódik.

A DeepMind AlphaFoldja forradalmasította a fehérjehajtogatást azáltal, hogy olyan struktúrákat jósolt meg, amelyeket az emberek évtizedekig tudtak volna létrehozni. Az MIT generatív mesterséges intelligencia modelljei új antibiotikum-osztályokat terveztek, amelyek hatékonyak voltak a rezisztens baktériumok ellen. Az OpenAI o3 és a Gemini Deep Think aranyérmes eredményeket értek el a Nemzetközi Matematikai Olimpián – nem mechanikus memorizálással, hanem önálló problémamegoldással. Ezek a példák azt mutatják, hogy a mesterséges intelligencia egyre inkább képes eligazodni ismeretlen területeken és eredeti megoldásokat találni.

Altman hangsúlyozta, hogy ez a fejlődés még csak most kezdődik. Azt jósolja, hogy a mesterséges intelligencia az elkövetkező években tudományos áttöréseket fog elérni olyan területeken, mint az orvostudomány, az anyagtudomány és a fizika. Ezek az áttörések nemcsak fokozatosak lesznek, hanem potenciálisan alapvető paradigmákat is megváltoztathatnak. Ha a mesterséges intelligencia gyorsabban és pontosabban tud kutatásokat végezni, mint az emberek, a tudományos fejlődés exponenciálisan felgyorsul.

A vállalatokra gyakorolt ​​​​következményeknek óriási jelentőségük van. A kutatási és fejlesztési ciklusok lerövidülnek. A gyógyszeripari vállalatok gyorsabban fedezhetnek fel és fejleszthetnek ki új gyógyszereket. Az anyaggyártók szimulálhatják az új ötvözeteket vagy műanyagokat, mielőtt azokat gyártanák. Az energiaipari vállalatok hatékonyabb akkumulátorokat vagy napelemeket tervezhetnek. A versenyelőny a legtöbb erőforrással rendelkezőtől az intelligensebb rendszereket használó felé tolódik el.

Ez az átalakulás azonban etikai és stratégiai kérdéseket is felvet. Ha a mesterséges intelligencia tudományos felfedezéseket tesz, kié azok? A mesterséges intelligenciát üzemeltető vállalaté? A mesterséges intelligencia fejlesztőjéé? A társadalomé? Ezekre a kérdésekre a válaszok nem egyértelműek, és az elkövetkező években heves viták tárgyát képezik majd.

Továbbá az emberi kutatók szerepe is változik. Ahelyett, hogy maguk végeznének kísérleteket, kurátorokká, hipotézisgenerálókká és értelmezőkké válnak. Kutatási kérdéseket határoznak meg, eredményeket értékelnek és etikai határokat szabnak. A munka egyre kreatívabb és stratégiaibb, kevésbé rutinszerű és ismétlődő. Ez szükségessé teszi az oktatás újragondolását. A tudósoknak meg kell tanulniuk együttműködni a mesterséges intelligencia rendszerekkel, meg kell érteniük azok erősségeit és korlátait, és fejleszteniük kell saját kiegészítő készségeiket.

Altman érdekes jóslatot tett: Az emberiség hozzászokik a mesterséges intelligencia által vezérelt tudományos áttörésekhez. Kezdetben egy kéthetes izgalom időszaka következik, majd a felfedezés mindennapossá válik. Ez a normalizálódási folyamat a technológiai fejlődés jellemzője. Ami ma rendkívülinek tűnik, holnap magától értetődőnek veszik. A vállalatok számára az a kihívás, hogy internalizálják ezt a változási sebességet, és ennek megfelelően alakítsák stratégiáikat.

Szintetikus média: Amikor a valóság és a mesterséges intelligencia összemosódik

Az ötödik tézis a szintetikus médiával és a mesterséges intelligencia által generált tartalmak gyors normalizálásával foglalkozik. Altman leírta, milyen furcsa érzés volt kezdetben nézni a Sora által generált videókat – és milyen gyorsan szertefoszlott ez a furcsaság. Három perc múlva már csak egy generált videókkal teli alkalmazás volt. A normalizációnak ez a sebessége mélyreható következményekkel jár a márkákra, a médiára és a társadalomra nézve.

Történelmileg a médiatartalmak előállítása összetett és költséges volt. A fényképekhez kamerákra, a filmekhez stúdiókra és stábokra, a zenéhez pedig hangszerekre és felvevőeszközökre volt szükség. Ezek az akadályok bizonyos fokú minőségellenőrzést és hitelességet biztosítottak. A digitális technológiával ezek az akadályok fokozatosan csökkentek. Az okostelefonok lehetővé tették mindenkinek, hogy fényképeket és videókat készítsen. A közösségi média platformok lehetővé tették, hogy mindenki megossza azokat. Mégis, e demokratizálódás ellenére is megmaradt a hitelesség egyik magja: a fénykép valamit ábrázolt, ami a kamera előtt létezett.

A szintetikus média alapvetően szakít ezzel a feltételezéssel. A Sora 2 képes olyan videókat generálni, amelyek fotorealisztikusak, de valójában soha nem lettek filmre véve. Arcok, hangok, jelenetek – minden szintetizálható. Az OpenAI bevezette a Cameo funkciót, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy saját arcukat és hangjukat ágyazzák be a mesterséges intelligencia által generált videókba. Ez kreatív lehetőségeket nyit meg, de jelentős kockázatokkal is jár.

A deepfake-ek már régóta fennálló probléma. Manipulált videók politikusokról, hamis hírességek támogatása, szintetikus pornográf tartalom a ábrázoltak beleegyezése nélkül – a visszaélések lehetősége sokrétű. Az OpenAI többrétegű biztonsági intézkedésekkel próbálja ellensúlyozni ezeket a kockázatokat. Az azonnali szűrők blokkolják a politikusokat vagy hírességeket ábrázoló tartalmak engedély nélküli létrehozását. Minden Sora-videó digitális vízjeleket és metaadatokat tartalmaz, amelyek mesterséges intelligencia által generáltként azonosítják. Osztályozók és emberi moderátorok figyelik a létrehozott tartalmat.

Ezen intézkedések ellenére továbbra is fennáll egy kockázat. A Reality Defender bebizonyította, hogy a Sora biztonsági mechanizmusai megkerülhetők. A tesztek során sikerült átjuttatniuk a prominens személyiségek deepfake-jeit az ellenőrzésen, miközben saját észlelő eszközeik több mint 95 százalékos pontossággal azonosították őket. Ez azt mutatja, hogy a szintetikus média biztonsága egyfajta fegyverkezési verseny a védelmi intézkedések és azok megkerülésére tett kísérletek között.

A vállalatok számára ez azt jelenti, hogy a mesterséges intelligenciára vonatkozó egyértelmű irányelvek és a márkabiztonsági folyamatok elengedhetetlenné válnak. A márkáknak meg kell határozniuk, hogyan használják a szintetikus médiát – és hogyan biztosítják, hogy márkaértékeiket ne károsítsa a manipulált tartalom. Az átláthatóság kulcsfontosságú elvvé válik. A felhasználóknak tudniuk kell, mikor generálnak mesterséges intelligenciával tartalmat. Az olyan szabályozások, mint az EU MI-törvénye, már most is előírják a szintetikus média címkézését. Azok a vállalatok, amelyek proaktívan átlátható szabványokat határoznak meg, bizalmat építenek. Azok, akik ezt elhanyagolják, hírnévkárosodást kockáztatnak.

Ugyanakkor a szintetikus média hatalmas kreatív és gazdasági lehetőségeket kínál. A marketingkampányok személyre szabhatók: egy videó, amely minden néző számára kissé eltérő, hogy relevánsabbnak tűnjön. A termékvizualizációk másodpercek alatt elkészíthetők, költséges fotózások nélkül. A képzési tartalom automatikusan lefordítható különböző nyelvekre és kulturális kontextusokra. A termelékenységnövekedés óriási.

Altman hangsúlyozta az új tartalomformátumok merész tesztelésének szükségességét. A kipróbált és bevált módszerekre támaszkodó vállalatokat megelőzik a kísérletezők. A kihívás az innováció és a felelősség egyensúlyának megteremtésében rejlik. Akik túl óvatosak, azok lehetőségeket szalasztanak el. Akik túl gondatlanok, azok botrányokat kockáztatnak.

A társadalmi dimenziót nem szabad alábecsülni. Ha bárki képes fotorealisztikus videókat készíteni, a vizuális médiába vetett bizalom aláesik. Amit egykor bizonyítéknak tekintettek – egy fotó, egy videó –, egyre inkább megkérdőjelezhetővé válik. Ennek következményei vannak az újságírásra, az igazságszolgáltatási rendszerre és a nyilvános diskurzusra nézve. A szervezeteknek mechanizmusokat kell kidolgozniuk a hitelesség ellenőrzésére. A Tartalom Származásáért és Hitelességéért Koalíció a digitális származási igazolás szabványain dolgozik. Az ilyen szabványokat támogató és megvalósító vállalatok hozzájárulnak a digitális ökoszisztéma stabilizálásához.

Itt megtudhatja, hogyan valósíthat meg vállalata testreszabott mesterséges intelligencia megoldásokat gyorsan, biztonságosan és magas belépési korlátok nélkül.

Egy menedzselt MI platform az Ön átfogó, gondtalan megoldása a mesterséges intelligencia területén. Ahelyett, hogy komplex technológiával, drága infrastruktúrával és hosszadalmas fejlesztési folyamatokkal kellene bajlódnia, egy specializált partnertől kap egy az Ön igényeire szabott, kész megoldást – gyakran mindössze néhány napon belül.

A legfontosabb előnyök egy pillantásra:

⚡ Gyors megvalósítás: Az ötlettől a használatra kész alkalmazásig napok, nem hónapok alatt. Gyakorlati megoldásokat szállítunk, amelyek azonnal hozzáadott értéket teremtenek.

🔒 Maximális adatbiztonság: Érzékeny adatai Önnél maradnak. Garantáljuk a biztonságos és megfelelő feldolgozást anélkül, hogy megosztanánk az adatokat harmadik felekkel.

💸 Nincs pénzügyi kockázat: Csak az eredményekért fizet. A hardverbe, szoftverbe vagy személyzetbe történő magas előzetes beruházások teljesen elmaradnak.

🎯 Koncentrálj a fő üzleti tevékenységedre: Koncentrálj arra, amiben a legjobb vagy. Mi gondoskodunk a mesterséges intelligencia megoldásod teljes technikai megvalósításáról, üzemeltetéséről és karbantartásáról.

📈 Jövőálló és skálázható: A mesterséges intelligencia veled együtt növekszik. Folyamatos optimalizálást és skálázhatóságot biztosítunk, és rugalmasan igazítjuk a modelleket az új követelményekhez.

További információ itt:

• A menedzselt MI-megoldás - Ipari MI-szolgáltatások: A versenyképesség kulcsa a szolgáltatási, ipari és gépészeti szektorokban

Gyakorlati megvalósítás: Hogyan integrálják a vállalatok az öt nézőpontot?

Az elméleti meglátások értékesek, de a gyakorlati megvalósítás kulcsfontosságú. Két konkrét eset illusztrálja, hogy a vállalatok hogyan használják már az öt állítást.

Az első példa a pénzügyi szektorból származik. A spanyol BBVA bank bevezette a ChatGPT Enterprise rendszert, amely lehetővé teszi az alkalmazottak számára, hogy saját GPT-ket hozzanak létre. Hat hónapon belül több mint 2900 testreszabott alkalmazást fejlesztettek ki. A jogi osztályok ügynököket alkalmaznak a szerződések felülvizsgálatára, a marketingcsapatok személyre szabott kampányokat generálnak, a pénzügyi elemzők pedig automatizálják a jelentéskészítést. Az eredmény: a felhasználók 80 százaléka több mint két órát takarít meg hetente. Az elosztás közvetlenül a munkakörnyezeten belül történik – az alkalmazottaknak nem kell külön eszközöket megnyitniuk, hanem az ismerős ChatGPT felületen belül dolgoznak. A kihívás a meglévő rendszerekkel való integrációban rejlik. A BBVA azon dolgozik, hogy a ChatGPT-t összekapcsolja a belső adatbázisokkal, hogy még mélyebb betekintést nyújtson. Ez a példa bemutatja, hogyan működik együtt az ügynökfejlesztés demokratizálása és a ChatGPT platformosítása a hatalmas hatékonyságnövekedés érdekében.

A második példa az autóiparból származik. A Toyota mesterséges intelligenciával vezérelt prediktív karbantartást alkalmaz az állásidő csökkentésére. A gyártóberendezéseken található érzékelők adatokat gyűjtenek, amelyeket mesterséges intelligencia modellek elemeznek. Ezek a modellek azonosítják a közelgő meghibásodásokat jelző mintákat, és lehetővé teszik a megelőző karbantartást. Az eredmény: 25 százalékos állásidő-csökkenés, 15 százalékos növekedés a berendezések általános hatékonyságában (OEE), és évi tízmillió dolláros költségmegtakarítás. A befektetés megtérülése (ROI) körülbelül 300 százalék volt. Ez a példa jól szemlélteti, hogy a mesterséges intelligencia nemcsak az adminisztratív folyamatokat optimalizálhatja, hanem hogyan integrálható a fizikai termelési környezetbe is. A mesterséges intelligencia azon képessége, hogy hatalmas mennyiségű adatból kinyerjen információkat és előrejelzéseket készítsen, megfelel a negyedik állításnak: a mesterséges intelligencia új ismereteket generál – ebben az esetben arról, hogy mikor valószínűsíthető a gépek meghibásodása.

Mindkét példa közös sikertényezőket mutat be. Először is: a kísérletezés kultúrája. Azok a vállalatok, amelyek szabadságot adnak az alkalmazottaknak a mesterséges intelligencia eszközeivel való kísérletezésre, gyorsabban fedezik fel a hasznos alkalmazásokat. Másodszor: az irányítási keretrendszerek. Az adatvédelemre, a biztonságra és a minőségre vonatkozó egyértelmű irányelvek nélkül kockázatok merülnek fel. Harmadszor: az iteratív megközelítés. Irreális elvárni a tökéletes megoldásokat a kezdetektől fogva. Ehelyett a vállalatoknak egyszerű alkalmazásokkal kellene kezdeniük, tanulniuk és folyamatosan fejlődniük. Negyedszer: az integráció. A mesterséges intelligencia eszközei akkor érik el teljes potenciáljukat, ha zökkenőmentesen integrálódnak a meglévő munkafolyamatokba, ahelyett, hogy különálló szigetekként léteznének.

Viták és kritikai viták: A bátor új világ kockázatai

Bármennyire is ígéretes ez az öt tézis, jelentős kérdéseket és vitákat is felvetnek. Az első a munkahelyek elvesztésével kapcsolatos. Ha az ügynökök átveszik a korábban tudásmunkások által végzett feladatokat, mi történik ezekkel az emberekkel? Altman érvelése, miszerint a munka átalakul, optimista, de nem mentes a kritikáktól. Történelmileg a technológiai felfordulások új munkahelyeket teremtettek, de gyakran nem elég gyorsan, vagy nem ugyanazokon az ágazatokon belül. Az átmeneti szakasz társadalmi zavarokat okozhat. A Goldman Sachs becslése szerint a tudásmunka mesterséges intelligencia általi automatizálása globálisan 1,5 billió dollárnyi munkaerőköltséget takaríthat meg – ez egy eufemizmus a potenciális munkahelyek elvesztésére. A vállalatoknak és a társadalmaknak átképzési programokat, szociális biztonsági hálókat és új oktatási koncepciókat kell kidolgozniuk az átmenet kezelése érdekében.

A második vita a hatalom koncentrációjával kapcsolatos. Az OpenAI irányítja a ChatGPT-t, egy 800 millió felhasználóval rendelkező platformot, és egy olyan ökoszisztémát épít rá, amely magában foglalja a fejlesztőket, a felhasználókat és a tranzakciókat. Ez a koncentráció a Google, az Apple vagy az Amazon piaci erejére emlékeztet. A veszély: az OpenAI diktálhatja a feltételeket, növelheti a díjakat, vagy előnyben részesíthet bizonyos fejlesztőket. A szabályozó hatóságok egyre nagyobb figyelemmel figyelik ezt a fejleményt. Trösztellenes vizsgálatok is indulhatnak. Azok a vállalatok, amelyek nagymértékben támaszkodnak a ChatGPT-re, kockáztatják, hogy egy olyan platformtól függenek, amelynek jövője bizonytalan.

A harmadik vita a deepfake-ekkel és a dezinformációval kapcsolatos. A biztonsági intézkedések ellenére a szintetikus médiával visszaélhetnek. Politikai manipuláció, pénzügyi csalás, rágalmazás – a kockázatok valósak. Az OpenAI saját tesztjei 1,6 százalékos hibaszázalékot mutattak a szabályokat sértő szexuális deepfake-ek blokkolásában. Már a kis hibaszázalék is több ezer problémás tartalomhoz vezethet több millió felhasználó körében. A társadalomnak felderítési technológiákat, jogi keretrendszereket és oktatási programokat kell kidolgoznia, hogy megbirkózzon ezzel az új valósággal.

A negyedik vita az adatvédelemmel és a megfigyeléssel kapcsolatos. A mesterséges intelligencia által támogatott ügynököknek hozzáférésre van szükségük az adatokhoz a hatékony munkavégzéshez. A vállalatoknak biztosítaniuk kell az érzékeny információk védelmét. Az OpenAI vállalati ajánlatai azt ígérik, hogy nem használnak vállalati adatokat nyilvános modellek betanításához. Az ilyen ígéretekbe vetett bizalmat azonban még meg kell teremteni. Továbbá fennáll annak a veszélye, hogy a mesterséges intelligencia széles körű használata olyan megfigyelési kultúrához vezet, amelyben minden intézkedést dokumentálnak és elemeznek.

Az ötödik vita a környezeti hatásokkal kapcsolatos. A nagyméretű MI-modellek betanítása hatalmas számítási teljesítményt, és ezáltal energiát igényel. Az OpenAI jelentős összegeket fektet be adatközpontokba és chipekbe. Sam Altman maga is a számítási kapacitás növelésére helyezte a hangsúlyt. Ennek a bővítésnek ökológiai lábnyoma van. A mesterséges intelligenciát használó vállalatoknak figyelembe kell venniük a fenntarthatósági szempontokat, és energiahatékony megoldásokat kell keresniük.

Ezek a viták azt mutatják, hogy az Altman által leírt átalakulás nem pusztán előrelépés. Kihívásokkal, kockázatokkal és etikai dilemmákkal jár. A vállalatoknak felelősségteljesen kell viselkedniük, átláthatóságot kell teremteniük, és aktívan hozzá kell járulniuk a megoldások megtalálásához.

Jövőbeli kilátások: Trendek és lehetséges felfordulások

Milyen fejleményekre számíthatunk az elkövetkező években? Először is, további demokratizálódás. A kód nélküli és alacsony kódú eszközök még könnyebben elérhetővé válnak. A saját MI-alkalmazások fejlesztésének akadályai tovább csökkennek. Ez az alkalmazások robbanásszerű növekedéséhez, de fragmentációhoz és minőségi problémákhoz is vezet. Azok a platformok, amelyek gondozást, minőségbiztosítást és integrációt kínálnak, értékesebbé válnak.

Másodszor, az autonómia szintje növekszik. Az ágensek egyre inkább képesek lesznek önállóan elvégezni a több napig vagy hétig tartó feladatokat. Altman azt javasolta, hogy a Codex hamarosan egy hétig tartó munkát is képes lesz önállóan kezelni. Ez tovább tolja el az emberi munkavállalók szerepét a felügyelet, a stratégia és a kreativitás felé. A munka kevésbé tranzakciós, és inkább transzformatív jellegűvé válik.

Harmadszor: A multimodalitás egyre inkább szabvánnyá válik. A GPT-5 és a Sora 2 azt bizonyítja, hogy a mesterséges intelligencia nemcsak szöveget, hanem képeket, videókat és hanganyagokat is megért és generál. A jövőbeli rendszerek zökkenőmentesen váltanak majd e modalitások között. A felhasználó leírhat egy koncepciót, és a mesterséges intelligencia egyetlen menetben készíthet belőle videót, tervdokumentumot és prezentációt.

Negyedik: Személyre szabás egyéni szinten. A mesterséges intelligencia egyre inkább képes lesz megérteni az egyes felhasználók preferenciáit, tanulási stílusát és kontextusát, és ennek megfelelően adaptálni a válaszokat. Ez hiper-személyre szabott élményekhez vezet, de kérdéseket is felvet a szűrőbuborékokkal és a manipulációval kapcsolatban.

Ötödször: A szabályozás fokozódik. A kormányok világszerte dolgoznak a mesterséges intelligenciával kapcsolatos jogszabályokon. Az EU MI-törvénye, a kínai szabályozások, az amerikai kezdeményezések – mind a kockázatok minimalizálását és az innováció előmozdítását célozzák. A vállalatoknak nemcsak be kell tartaniuk ezeket a szabályozásokat, hanem aktívan részt kell venniük azok alakításában is, hogy működőképes keretrendszereket hozzanak létre.

Hatodik: Új üzleti modellek jelennek meg. Társalgáson alapuló kereskedelem, mesterséges intelligencia mint szolgáltatás, ügynöki piacterek – a mesterséges intelligencia monetizálása egyre változatosabb. Azok a vállalatok, amelyek korán kísérleteznek, elsőként lépnek előnyre tehetnek szert.

Hetedik: A hibrid ember-mesterséges intelligencia csapatok egyre inkább normává válnak. A jövő nem az ember kontra gép, hanem az ember és a gép közötti küzdelemé. A legsikeresebb vállalatok azok lesznek, amelyek optimalizálják ezt az együttműködést. Ehhez új vezetési koncepciókra, szervezeti struktúrákra és kulturális változásra van szükség.

Nyolcadik: Hardverintegráció. Altman Jony Ive-val dolgozik új eszközökön. Amikor a mesterséges intelligenciát integrálják a viselhető eszközökbe, okosszemüvegekbe vagy más formatényezőkbe, alapvetően megváltozik a technológiával való interakciónk módja. A beszélgetési felület mindenütt jelenlévővé, mindig elérhetővé és kontextus-érzékenyvé válik.

Szintézis: Cselekvési javaslatok az új korszakra

Az Altman interjújában szereplő öt nézőpont nem elszigetelt trend, hanem összefonódó erők, amelyek átalakítják a digitális gazdaság alapjait. A ChatGPT, mint disztribúciós platform, megváltoztatja, hogy a vállalatok hol és hogyan érik el célközönségüket. Az Agent Builder demokratizálja az automatizálást, és az innovációt a központoktól az egyénekhez helyezi át. A nulla fős vállalatok megkérdőjelezik a munka és az értékteremtés közötti kapcsolatot. A mesterséges intelligencia által vezérelt tudományos áttörések exponenciálisan felgyorsítják a kutatást és fejlesztést. A szintetikus média kreatív lehetőségeket nyit meg, de szigorú etikai irányelveket igényel.

Ez egyértelmű cselekvési területeket eredményez a vállalatok számára. Először is: Kísérletezés. Kis mesterséges intelligencia kísérleti projektek indítása, tanulás és iteráció. A várakozás nem lehetséges. Másodszor: Irányítás kiépítése. Adatvédelmi, biztonsági, etikai és minőségi keretrendszerek létrehozása, mielőtt problémák merülnének fel. Harmadszor: Tehetségek fejlesztése. Az alkalmazottaknak meg kell tanulniuk együttműködni a mesterséges intelligenciával, ki kell aknázniuk erősségeiket, és kiegészítő készségeket kell fejleszteniük. Negyedszer: Partnerségek kialakítása. Egyetlen vállalat sem képes mindent egyedül kezelni. Az ökoszisztémák, az együttműködések és a nyílt szabványok kulcsfontosságúak. Ötödször: Felelősségvállalás. Átláthatóság az ügyfelek felé, az alkalmazottak méltányos bánásmódja és a társadalmi megoldásokhoz való hozzájárulás – a vállalatoknak tudatosan kell alakítaniuk szerepüket az átalakulásban.

Az Altman által leírt korszak nem a távoli jövő, hanem egy kibontakozó jelen. A nyertesek nem a legnagyobb vagy legmegalapozottabb vállalatok lesznek, hanem a leginkább alkalmazkodóképesek. Azok, amelyek gyorsan tanulnak, bátran kísérleteznek és felelősségteljesen cselekszenek. Az átalakulás a termelékenységről a kreativitásra, az eszközökről az infrastruktúrára, az ember által vezetettről az ember által szervezettre – ez már most zajlik. És minden vállalatnak döntenie kell: alakítja, vagy hagyja magát alakítani általa.

Ki az a Rowan Cheun?

Rowan Cheung kanadai vállalkozó, technológiai kommunikátor és a mesterséges intelligencia területének egyik legbefolyásosabb hangja. Ő a The Rundown AI alapítója és vezérigazgatója, amely a világ leggyorsabban növekvő MI hírlevele, több mint 350 000 feliratkozóval és több millió követővel a közösségi médiában. Eredetileg a Brit Columbia állambeli Vancouverből származik, és 2023 óta kulcsfontosságú médiaszemélyiséggé vált, aki a mesterséges intelligenciával kapcsolatos ismereteket érthető, hozzáférhető és stratégiai módon mutatja be.

Cheung nem a technológiai szektorban kezdte pályafutását, hanem versenyúszóként. A COVID-19 világjárvány alatti egészségügyi visszaesések után a technológia és a mesterséges intelligencia világa felé fordult, és autodidakta módon képezte ki magát. Egy éven belül megtanult programozni, majd megalapította a Supertools-t, egy mesterséges intelligencia alkalmazásokhoz készült adatbázis-platformot, több mint 250 000 havi felhasználóval. A generatív mesterséges intelligencia, az automatizálás és a mesterséges intelligencia által vezérelt vállalkozások fejlesztéseiről szóló tartalmai és elemzései gyorsan a globális technológiai színtér állandó szereplőjévé tették.

2023-ban megnyerte a „Twitter Growth Challenge” versenyt, mint a világ leggyorsabban növekvő tech-kommunikátora a Platform X-en (korábban Twitter). Ma a közösségi média tíz legbefolyásosabb tech-alapítója között van – olyan személyiségekkel együtt, mint Elon Musk, Gary Vaynerchuk és Sam Altman.

Médiaprojektjei mellett Rowan Cheung a „The State of AI” című podcastot is vezeti, amelyben rendszeresen interjúkat készít vezető technológiai személyiségekkel, köztük Sam Altmannal, Mark Zuckerberggel és Jensen Huanggal. A podcast és a „The Rundown” hírlevél ma már kulcsfontosságú információforrásnak számít a mesterséges intelligencia területén dolgozó vezetők, vállalkozók és fejlesztők számára.

Cheung a mesterséges intelligenciával kapcsolatos gyakorlatias nézeteiről ismert: arról, hogyan érhetnek el a vállalatok kézzelfogható termelékenységnövekedést, hogyan használhatók az ügynökök a munkahelyen, és hogyan skálázódhatnak az egyének a mesterséges intelligencia segítségével nagy csapatok felépítése nélkül. Interjúkban rendszeresen hangsúlyozza, hogy körülbelül 15 fős kis csapata az intelligens mesterséges intelligencia alapú munkafolyamatoknak köszönhetően egy 50 fős vállalathoz hasonlóan működik.

Összefoglalva, Rowan Cheung a mesterséges intelligencia alapítóinak új generációját képviseli: autodidakta, adatvezérelt, rendkívül jártas az online térben, és képes a komplex technológiai fejlesztéseket konkrét, a vállalkozások számára alkalmazható stratégiákká alakítani.

☑️ Üzleti nyelvünk az angol vagy a német

☑️ ÚJ: Levelezés az anyanyelveden!

 

Én és a csapatom örömmel állunk rendelkezésére személyes tanácsadóként.

Kapcsolatba léphetsz velem a kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével itt wolfenstein@xpert.digital:, vagy egyszerűen hívj a +49 7348 4088 965 telefonszámon. Az e-mail címem

Alig várom a közös projektünket.

 

 

☑️ KKV-támogatás a stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia létrehozása vagy átalakítása és digitalizáció

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése és optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Pioneer Üzletfejlesztés / Marketing / PR / Vásárok

Az Xpert.Digital mélyreható ismeretekkel rendelkezik a különböző iparágakban. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy személyre szabott stratégiákat dolgozzunk ki, amelyek pontosan illeszkednek az Ön konkrét piaci szegmensének követelményeihez és kihívásaihoz. A piaci trendek folyamatos elemzésével és az iparági fejlemények nyomon követésével proaktívan tudunk cselekedni és innovatív megoldásokat kínálni. A tapasztalat és a szakértelem kombinációja hozzáadott értéket teremt, és döntő versenyelőnyt biztosít ügyfeleink számára.

További információ itt:

• Profitáljon az Xpert.Digital 5 szakterületéből egyetlen csomagban – már havi 500 eurótól!