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

A megállíthatatlan változás nem holnap kezdődik, hanem már folyamatban van – csak kevesen veszik észre időben

Vége azoknak az időknek, amikor a mesterséges intelligenciát a jövő futurisztikus technológiájának tekintették. Amit Sam Altman a Rowan Cheunggal 2025 október elején készített interjújában bemutatott, az már nem egy vízió, hanem inkább 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 jelölnek abban, ahogyan a vállalatok a jövőben értéket teremtenek, terjesztenek és skáláznak. Ez az elemzés e fejlődés történelmi gyökereit, jelenlegi mechanizmusait és a stratégiai következményeit vizsgálja azokra a vállalatokra nézve, amelyek nemcsak túlélni, hanem virágozni is akarnak ebben az új korszakban.

Bővebben 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 áttekinteni a digitális disztribúciós csatornák történetét. Az iPhone 2007-es áttörése és az App Store 2008-as indulása teljesen új paradigmát teremtett: a szoftvereket már nem üzletekben árulták, hanem digitális piactereken fedezték fel és töltötték le. Az Apple irányította a disztribúciót, és minden tranzakció 30 százalékát beszedte. Ez a modell gyakorlatilag az összes későbbi platform modelljévé vált.

A következő fejlődési utakat olyan közösségi hálózatok jelentették, mint a Facebook, amelyek lehetővé tették a közvetlen hírfolyamban történő terjesztést, ahelyett, hogy egy külön áruházon keresztül terjesztették volna a tartalmakat. A hirdetések váltak a domináns üzleti modellé, mivel a figyelmet ott keltették, ahol a felhasználók már jelen voltak. Az elv: A funkcionalitást oda kell vinni, ahol a felhasználók vannak, ahelyett, hogy egy külön helyre küldenénk őket.

A ChatGPT most evolúciójának harmadik szakaszába lépett. A DevDay 2025-ön az OpenAI nemcsak új modelleket mutatott be, hanem alapvető újragondolást is kezdeményezett. 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 terveket készíthetnek a Canva segítségével anélkül, hogy elhagynák a ChatGPT-t. Maga a beszélgetés válik a felületté, az operációs rendszerré, a terjesztési platformmá. Ez a fejlesztés alapvetően eltér a korábbi GPT Store-tól, amely különálló elemként létezett. Az alkalmazások most zökkenőmentesen beágyazódnak a beszélgetési folyamatba. Az OpenAI így az iOS stratégiáját követi: az intelligencia réteg irányítása, fejlesztői eszközök biztosítása és a heti 800 millió aktív felhasználóból álló hatalmas felhasználói bázison való terjesztés.

A történelmi fejlődés egyértelmű mintázatot mutat: Minden új platform csökkenti a szándék és a végrehajtás közötti súrlódást. Az App Store a fizikai áruházakhoz képest csökkentette a súrlódást, a közösségi hálózatok a különálló alkalmazásokhoz képest, a ChatGPT pedig most már természetes nyelvre redukálja ezt a problémát. Már nem kell tudnia, melyik alkalmazásra van szüksége – egyszerűen megfogalmazhatja, mit szeretne elérni.

Ezzel a fejlődéssel párhuzamosan az üzleti modellek is fejlődtek. Míg a korai szoftvercégek a licencértékesítésre támaszkodtak, később az előfizetések és a hirdetéseken alapuló modellek váltak dominánssá. Az OpenAI most egy új dimenziót vezet be az Agentic Commerce Protocollal: a tranzakciók közvetlenül a chaten keresztül is lebonyolíthatók. Az Instant Checkout lehetővé teszi a vásárlásokat a média zavarása nélkül. Ez egy új kereskedelmi kategóriát hoz létre, amely sem nem e-kereskedelem, sem nem közösségi kereskedelem, hanem társalgási kereskedelem. Azok a vállalatok, amelyek nem vannak jelen ebben az ökoszisztémában, hatalmas felhasználói bázistól kockáztatnak. Az Apps SDK bejelentését követő első néhány hétben 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. Aki ma már nem található meg a chatben, az egyre növekvő számú felhasználó számára egyszerűen nem létezik. A kérdés már nem az, hogy weboldalra vagy alkalmazásra van-e szükség, hanem az, hogy van-e társalgási jelenlét. A disztribúciót újragondolják – a tölcsérektől, a keresőoptimalizálástól és az alkalmazásboltok optimalizálásától eltávolodva a természetes nyelvi felfedezhetőség és a kontextuális relevancia felé.

Az Agent Builder: Az automatizálás demokratizálása és annak zavaró következményei

Az Altman-interjú második központi tézise az AI-ügynökök fejlesztéséhez való hozzáférés korlátainak jelentős csökkentésére vonatkozik. Az Agent Builderrel az OpenAI egy vizuális, kód nélküli eszközt hozott létre, amely lehetővé teszi bármely tudásmunkás számára, hogy autonóm ügynököket hozzon létre, teszteljen és telepítsen. Ez a demokratizálódás nem csupán marketingretorika, hanem alapvető változás abban a kérdésben, hogy ki alakíthatja az automatizálást.

Történelmileg az automatizálás mindig is a szakemberek területe volt. A 18. és 19. századi iparosodás mérnököket és gépészmérnököket igényelt. A 20. század végi digitalizáció programozókat és informatikai osztályokat igényelt. A 2010-es évek robotizált folyamatautomatizálása csökkentette a technikai követelményeket, de továbbra is az elkötelezett csapatok eszköze maradt. Az Agent Builder gyökeresen szakít ezzel a hagyománnyal. Egy marketingmenedzser létrehozhat egy ügynököt, amely heti jelentéseket készít. Egy értékesítési képviselő konfigurálhat egy ügynököt, amely árajánlatokat generál. Egy ügyvéd kifejleszthet egy ügynököt, amely ellenőrzi a szerződéseket bizonyos záradékok szempontjából. 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. Ahogy a táblázatkezelők a VisiCalc-tól az Excelig fejlődtek, több millió nem programozó volt képes összetett számításokat elvégezni. Az Agent Builder ennek az absztrakciónak a következő szintje. 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 fogják vizsgálni az ügynökök használatát. 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 GPT-t készített 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.

Altman az interjúban hangsúlyozta, hogy az átlagos tudásmunkás ma már maga is képes ügynököket létrehozni. A következmény: Minden részleg kifejlesztheti saját automatizálását anélkül, hogy központosított informatikai erőforrásokra támaszkodna. Ez az innovációs kapacitás 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 teremtenek a kísérletezés és az irányítás, a sebesség és a biztonság között.

Az Agent Builder üzenetet küld a szoftveriparnak is. Az olyan eszközök, mint a Zapier, a Make és 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, amely arról szólt, hogy mikor jelenik meg az első, nulla fős, egymilliárd dolláros vállalat. A fogadás eredetileg az első, egymilliárd dolláros, egyfős vállalatra irányult. A fejlesztések azonban gyorsabban haladnak a vártnál. Altman azt jósolja, hogy ez évek, nem pedig évtizedek múlva valósággá válhat.

A lépték 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 mutatták, hogy a szoftver- és hálózati hatások extrém előnyt jelenthetnek.

A következő szakasz az egyszemélyes vállalatok, amelyek mesterséges intelligencia által támogatott ügynökökkel skálázódnak. A vállalkozó ügynököket alkalmaz ügyfélszolgálatra, marketingre, termékfejlesztésre, értékesítésre és pénzügyekre. Ez a vízió futurisztikusnak hangzik, de technológiailag már megvalósítható. A mesterséges intelligencia képes kódot írni, terveket készíteni, marketingszövegeket írni, ügyfelek kérdéseire válaszolni és adatokat elemezni. A korlátozó tényezők már nem elsősorban technikai jellegűek, hanem stratégiaibbak: Milyen problémát old meg? Kinek? És hogyan éri el ezt a célközönséget?

Altman egy lépéssel tovább megy: nulla emberes vállalatok. Olyan ügynökök, akik önállóan működnek, döntéseket hoznak, erőforrásokat osztanak el és értéket teremtenek – emberi beavatkozás nélkül a működésben. Az emberek nem tűnnének el, hanem inkább irányító, stratégiai szerepkörökbe helyeznék át magukat. Célokat határoznának meg, kereteket állítanának fel és figyelemmel kísérnék az eredményeket. Az ügynökök átvennék a végrehajtást.

Ez a vízió alapvető kérdéseket vet fel. Ha egy ügynök képes vezetni egy vállalatot, akkor milyen emberi hozzájárulás marad meg? Altman szerint az emberi lendület, a kreativitás és az ítélőképesség nem tűnik el, hanem új területekre áramlik. A munka a vezetői szerepből a kreatívba, a reaktívból a vizionáriusba változik. 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.

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

Ez a filozófiai dimenzió a központi 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 formái drámaian meg fognak változni.

A vállalatok számára ez azt jelenti: A jövő versenyelőnye nem az ötlet, hanem az a sebesség, amellyel azt az ügynökökkel megvalósítják. A hagyományos skálázás tőkét, tehetséget és időt igényelt. A mesterséges intelligencia által vezérelt ügynökök mindhárom tényezőt csökkentik. Kevesebb tőkére van szükség, mert a működési költségek csökkennek. A tehetségre másképp van szükség – kevesebb vezetői, több stratégiai. 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 ideig érvényesülnek, 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 ügynökökből álló 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, hipotézisképző 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 évtizedek alatt értek volna el. Az MIT generatív mesterséges intelligencia modelljei új antibiotikum-osztályokat terveztek, amelyek hatékonyak a rezisztens baktériumok ellen. Az OpenAI o3 és a Gemini Deep Think aranyérmet nyert a Nemzetközi Matematikai Olimpián – nem memorizálás, hanem autonóm problémamegoldás révén. 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 rendelkezőktől a legintelligensebb rendszerekkel rendelkezők felé tolódik el.

Ez a változás azonban etikai és stratégiai kérdéseket is felvet. Amikor 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. Kérdéseket fogalmaznak meg, értékelik az eredményeket és etikai határokat szabnak. A munka egyre kreatívabb és stratégiaibb, kevésbé rutinszerű és ismétlődő. Ehhez a képzés újragondolása szükséges. A tudósoknak meg kell tanulniuk együttműködni a mesterséges intelligencia rendszerekkel, meg kell érteniük azok erősségeit és korlátait, és ki kell fejleszteniük 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 normává válik. Ez a normalizálódási folyamat a technológiai fejlődés jellemzője. Ami ma rendkívülinek tűnik, holnap mindennapossá válik. 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 volt eleinte nézni a Sora által generált videókat – és milyen gyorsan eltűnt 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 szintű minőségellenőrzést és hitelességet biztosítottak. A digitális technológiával ezek az akadályok fokozatosan leomlottak. Az okostelefonok lehetővé tették bárki számára, hogy fényképeket és videókat készítsen. A közösségi média platformok lehetővé tették bárki számára, hogy terjessze ezeket. Mégis, e demokratizálódás ellenére a hitelesség egyik magja megmaradt: a fénykép valamit mutatott, ami a kamera előtt létezett.

A szintetikus média alapvetően megdönti ezt a feltételezést. A Sora 2 képes fotorealisztikus videókat generálni, amelyeket soha nem rögzítettek. Arcok, hangok, jelenetek – minden szintetizálható. A Cameo funkcióval az OpenAI bevezette a saját arc és hang beágyazásának lehetőségét a mesterséges intelligencia által generált videókba. Ez kreatív lehetőségeket nyit meg, de jelentős kockázatokkal is jár.

A deepfake-ek már régóta ismert problémák. Manipulált videók politikusokról, hamis hírességek reklámjai, szintetikus pornográf tartalom az alanyok beleegyezése nélkül – a visszaélések lehetőségei sokrétűek. 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 vízjelet 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 sikeresen átjutottak a prominens személyiségek deepfake-jein, míg saját észlelő eszközeik több mint 95 százalékos pontossággal azonosították őket. Ez azt mutatja, hogy a szintetikus média biztonsága egy fegyverkezési verseny a védelmi intézkedések és a megkerülési kísérletek között.

A vállalatok számára ez azt jelenti, hogy elengedhetetlenek a világos mesterséges intelligencia irányelvek és a márkabiztonsági folyamatok. 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 nyit meg. A marketingkampányok személyre szabhatók: egy videó, amely minden néző számára kissé eltérő, hogy relevánsabbnak tűnjön. A termékvizualizációk másodpercek alatt létrehozhatók, 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 bevált módszerekre támaszkodó vállalatokat megelőzik a kísérletezők. A kihívás az innováció és a felelősségvállalás egyensúlyának megteremtése. 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 igazságszolgáltatásra és a közbeszédre 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.

A digitális átalakulás új dimenziója a „menedzselt MI” (mesterséges intelligencia) segítségével – Platform és B2B megoldás | Xpert Consulting - Kép: Xpert.Digital

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

Egy menedzselt MI platform egy átfogó, gondtalan csomag 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, kulcsrakész megoldást – gyakran néhány napon belül.

A legfontosabb előnyök áttekintése:

⚡ Gyors megvalósítás: Az ötlettől a gyakorlati alkalmazásig napok, nem hónapok alatt. Gyakorlati megoldásokat szállítunk, amelyek azonnal 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.

🎯 Koncentráljon a fő üzleti tevékenységére: Koncentráljon arra, amiben a legjobb. Mi kezeljük AI-megoldásának teljes technikai megvalósítását, üzemeltetését és karbantartását.

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

Bővebben itt:

• A menedzselt mesterséges intelligencia megoldás - Ipari mesterséges intelligencia szolgáltatások: A versenyképesség kulcsa a szolgáltatások, az ipar és a gépészet szektorában

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-t, és lehetővé tette az alkalmazottak számára, hogy saját GPT-ket hozzanak létre. Hat hónapon belül több mint 2900 testreszabott alkalmazás készült. 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 munkahelyi környezetben történik – az alkalmazottaknak nem kell külön eszközöket megnyitniuk, hanem az ismerős ChatGPT felületen 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 intelligencia által támogatott 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, és évi tízmillió dolláros költségmegtakarítás. A megtérülés 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 eszközök 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 hipotézis, jelentős kérdéseket és vitákat is felvetnek. Az első a munkahelyek elvesztésével kapcsolatos. Ha az ügynökök átveszik a korábban tudásmunkások által végzett feladatokat, mi fog történni ezekkel az emberekkel? Altman érvelése, miszerint a munka átalakul, optimista, de nem mentes a vitáktól. Történelmileg a technológiai változások új munkahelyeket teremtettek, de gyakran nem elég gyorsan, vagy nem ugyanazokon az ágazatokon belül. Az átmeneti szakasz társadalmi felfordulást okozhat. A Goldman Sachs becslése szerint a tudásmunka mesterséges intelligencia általi automatizálása 1,5 billió dollárt takaríthatna meg a globális munkaerőköltségeken – 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. A ChatGPT-vel az OpenAI egy 800 millió felhasználóval rendelkező platformot irányít, 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 szkeptikusabban tekintenek erre a fejleményre. Trösztellenes vizsgálatok indulhatnak. Azok a vállalatok, amelyek nagymértékben támaszkodnak a ChatGPT-re, azt kockáztatják, hogy egy olyan platformtól válnak függővé, 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, hírnévkárosodás – a kockázatok valósak. Az OpenAI saját tesztjei 1,6 százalékos hibaszázalékot mutattak a szabályokat sértő szexuális deepfake-ek blokkolásában. Még a kis hibaszázalék is több ezer problémás tartalomhoz vezethet több millió felhasználónál. A társadalomnak felderítési technológiákat, jogi kereteket és oktatási intézkedéseket kell kidolgoznia, hogy kezelni tudja ezt az új valóságot.

A negyedik vita az adatvédelemmel és a megfigyeléssel kapcsolatos. A mesterséges intelligencia ügynökeinek 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 ki kell építeni. Fennáll annak a veszélye is, 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. Maga Sam Altman 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 puszta haladás. Kihívásokkal, kockázatokkal és etikai dilemmákkal jár. A vállalatoknak felelősségteljesen kell viselkedniük, átláthatóságot kell teremteniük, és aktívan részt kell venniük a megoldások keresésében.

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 növekedni fog. Az ágensek egyre inkább képesek lesznek önállóan elvégezni a több napig vagy hétig tartó feladatokat. Altman azt javasolta, hogy a Codex hamarosan önállóan átvehet egy heti munkát. Ez tovább fogja tolni az emberi munkavállalók szerepét a monitorozás, a stratégia és a kreativitás felé. A munka kevésbé tranzakciós, és inkább transzformatív lesz.

Harmadszor, a multimodalitás 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, a mesterséges intelligencia pedig egyetlen menetben generálhat egy videót, egy tervdokumentumot és egy 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 világ kormányai 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 alakítaniuk is kell azokat egy gyakorlatias keretrendszer létrehozása érdekében.

Hatodszor, új üzleti modellek jelennek meg. Társalgáson alapuló kereskedelem, mesterséges intelligencia mint szolgáltatás, ügynöki piacok – a mesterséges intelligencia monetizálása egyre sokrétűbbé válik. Azok a vállalatok, amelyek korán kísérleteznek, elsőként lépnek előnyre tehetnek szert.

Hetedik: A hibrid ember-mesterséges intelligencia csapatok normává válnak. A jövő nem az ember kontra gép, hanem az ember és a gép közötti küzdelemé. A legsikeresebb vállalatok azok lesznek, amelyek optimálisan alakítják 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 korszakban

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 innovációs erőt 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 teremt a vállalatok számára. Először is: Kísérletezés. Kis mesterséges intelligencia kísérleti projektek indítása, tanulás és iteráció. A várakozás nem lehetséges. Másodszor: Irányítás létrehozása. Adatvédelmi, biztonsági, etikai és minőségi keretrendszerek létrehozása, mielőtt problémák merülnének fel. Harmadszor: Tehetségek fejlesztése. Az alkalmazottaknak meg kell tanulniuk a mesterséges intelligenciával való együttműködést, ki kell használniuk 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 a leghagyományosabb 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 ő alakíttatja magát.

Ki az a Rowan Cheun?

Rowan Cheung kanadai vállalkozó, technológiai kommunikátor és a mesterséges intelligencia 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 olvasóval a közösségi médiában. Eredetileg a Brit Columbia állambeli Vancouverből származik, és 2023 óta kulcsfontosságú médiaszemélyiséggé vált, a mesterséges intelligenciával kapcsolatos ismereteket érthető, hozzáférhető és stratégiai módon mutatja be.

Cheung nem a technológiai szektorban, hanem versenyúszóként kezdte pályafutását. Miután a COVID-19 világjárvány alatt egészségügyi problémákkal küzdött, autodidakta vállalkozóként a technológia és a mesterséges intelligencia világa felé fordult. 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 tíz legbefolyásosabb tech-alapító közé tartozik a közösségi médiában – 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 „The Rundown” című podcast és 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 termelékenységi előnyöket, hogyan alkalmazhatnak ügynököket a munkahelyen, és hogyan skálázhatnak 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 vállalatok számára alkalmazható stratégiákká alakítani.

☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német

☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok Önt és csapatomat személyes tanácsadóként.

Felveheti velem a kapcsolatot az itt található kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) . Az e-mail címem: wolfenstein ∂ xpert.digital

Nagyon várom a közös projektünket.

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Úttörő üzletfejlesztés / Marketing / PR / Szakkiállítások

Profitáljon az Xpert.Digital széleskörű, ötszörös szakértelméből egy átfogó szolgáltatáscsomagban | K+F, XR, PR és digitális láthatóság optimalizálása - Kép: Xpert.Digital

Az Xpert.Digital mélyreható ismeretekkel rendelkezik a különböző iparágakról. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy személyre szabott stratégiákat dolgozzunk ki, amelyek pontosan az Ön konkrét piaci szegmensének követelményeihez és kihívásaihoz igazodnak. A piaci trendek folyamatos elemzésével és az iparági fejlemények követésével előrelátóan tudunk cselekedni és innovatív megoldásokat kínálni. A tapasztalat és a tudás ötvözésével hozzáadott értéket generálunk, és ügyfeleink számára meghatározó versenyelőnyt biztosítunk.

Bővebben itt:

• Használja ki az Xpert.Digital ötszörös szakértelmét egy csomagban – mindössze 500 €/hó áron