Mielőtt mélyebben belemegyünk a mesterséges intelligencia munkára, cégekre, emberekre gyakorolt hatásaiba, érdemes valamit tisztázni: valóban akkora hasznot hajt az AI, vagy csak kialakult egy hype körülötte? Az eddigi ismereteink és tapasztalataink alapján bátran kijelenthetjük, hogy van egy hullám, amit mindenki szeretne meglovagolni, még akkor is, ha nincsenek meg hozzá a megfelelő eszközei. Sőt! Nemhogy eszközei nincsenek, de igazából az sem biztos, hogy pont az AI a megfelelő megoldás az adott problémára. 

A vállalatok nagy része – rajtuk kívülálló okok miatt – nem tudja pontosan felmérni azt, hogy a meglévő feladatok megoldására, lerövidítésére, javítására igazából milyen eszközökre, mesterséges intelligenciára van szükségük. Könnyebb azt mondani, hogy „ide nekem a legjobb AI-t, az majd úgyis megoldja”. Ez azonban nemcsak kockázatos, hanem egyenesen kontraproduktív is.

A legnagyobb hiba, amit a cégek elkövethetnek, amikor specifikus mesterséges intelligenciát szeretnének bevonni workflow-ba, vagyis vesznek vagy építenek egy „csillagrombolót”. Mérhetetlen erőforrás és feje tetejére állított gondolkodás, ami ezt a működést jellemzi, hiszen nem más, mint a gombhoz varrt kabát tipikus példája. Ennek az eredménye pedig az, hogy nemcsak lenulláztuk tartalékainkat, de lett egy olyan eszközünk is, aminek még a helyét sem találjuk a szervezetben. Esetleg olyan, ami megoldja ugyan az egy évvel ezelőtti problémát, ám a jelenben már teljesen más formában lenne rá szükségünk.

Számtalan olyan esettel szembesülünk, amikor a KPMG véleményét AI-tanácsadásban kérik, de már az első pillanatban kiderül, hogy a problémát jelentő munkafolyamatot nem mesterséges intelligenciával, hanem automatizálással, digitalizálással, esetleg egy sokkal egyszerűbb és olcsóbb szoftverrel érdemes megoldani. 

Mikor érdemes használni a mesterséges intelligenciát?

Akkor sem szabad kapkodni, amikor mindenki egyetért abban, hogy az AI-nak helye és haszna is lenne a szervezetünkben. A mesterséges intelligencia ugyanis első körben nem megoldja, hanem a felszínre hozza a már meglévő problémákat.

Leggyakrabban azzal szembesülünk mi, tanácsadók és a cégek, hogy egész egyszerűen rengetegen vannak olyanok, akik nem állnak készen az AI megfelelő működtetésére és „etetésére”. Természetesen itt nem a technológia energia-, hanem az adatigényére kell gondolni. Jelenleg leghatékonyabban adatelemzésre, -feldolgozásra, -rendszerezésre lehet és érdemes használni a mesterséges intelligenciát, ehhez azonban szükségünk van valamire: könnyen elérhető, jól strukturált, tisztított adatra. Ha ezt a lépést nem tudjuk biztosítani, akkor ezen a mesterséges intelligencia sem tud segíteni. Itt elsősorban nem arra kell gondolni, hogy a felhasználó ne tudná a saját, jól bevált Excel táblázatát feltölteni egy Copilot chat-be, hanem arra, hogy ugyanezen adattartalmat egy minimális felhasználói interakciót igénylő workflow könnyebben és hatékonyabban tudja feldolgozni és hasznosítani.

A másik tényező, ami nélkül nem érdemes belevágni az AI-projektbe, már sokkal inkább kapcsolódik a vezetői kvalitásokhoz és a vállalat létező keretrendszeréhez. Csapdahelyzetbe kerülhetünk, ha olyan munkafolyamatokba próbáljuk meg integrálni a technológiát, amely képtelen annak befogadására, vagy nem dolgozunk ki előzetesen olyan változásmenedzsment folyamatokat, amelyek lehetővé tennék azt, hogy a kifejlesztett és megvásárolt technológia valóban azt az eredményt érje el, amelyet előzetesen elvárunk tőle. Legtöbb esetben a sikeressége a projektnek nem a technológiai alkalmasságán, hanem a szervezet érettségén és a változáshoz való viszonyulásán múlik.

Ha ezek a folyamatok és normák nincsenek meg a cégünk tudástárában, akkor az AI pozitív hatása korlátozott, annak érvényesülése késleltetett lesz. Találkoztunk olyan esettel, ahol a mesterséges intelligencia zökkenőmentes beemelése a napi folyamatokba ugyanannyi időt vett igénybe, mint magának a technológiának a kifejlesztése.

Persze az is egy eredmény, ha az AI ezeket a problémákat a felszínre hozza és elkezdhetünk vele foglalkozni, de valljuk be: nem ez az elsődlegesen várt eredmény. Ezt a hazai realitások is alátámasztják. A Közgazdasági Szemle egy friss tanulmánya [1] rámutat: a nagy nyelvi modellek (Large Language Model, rövidítve: LLM) potenciális termelékenységnövelő hatása a magyar gazdaságban egyelőre jócskán elmarad az amerikai várakozásoktól. Hasonló eredménnyel adott ki tanulmányt tavaly Daren Acemoglu [2], aki egyelőre marginálisnak nevezte az AI hatását a gazdaságban. Ez szöges ellentétben áll a nagy technológiai cégek AI sales pitcheivel, de a különbség teljesen érthető: míg a tech cégek képességekről, addig a közgazdászok “deployment”-ről beszélnek. Ráadásul az MIT Iceberg projektje [3] rávilágított, hogy az AI hatása nem is igazán makró mutatókkal mérhető, mivel annak hatása granulárisabb szinten, inkább skillekben és munka-részfolyamatokban jelenik meg. 

Van különbség a különböző AI megoldások között? Mit nevezünk ma AI-nak?

A már korábban említett hype egyik hatása az, hogy bekerült a mainstreambe az AI, mint kifejezés. Nap mint nap beszélnek róla az emberek, lassan olyan lesz idehaza is, mint a foci – mindenki ért hozzá. Azonban a mesterséges intelligenciát nem a ChatGPT-t megalkotó OpenAI fejlesztette ki, az már jóval ezelőtt is létezett, csak éppenséggel nem volt annyira a köztudatban.

Amiben változást hozott az elmúlt időszak, az az, hogy széles körben elérhetővé vált mindenki számára, és egy kicsit közelebb került ez a technológia az emberekhez. Ugyan nem feltétlenül értjük a működését, de használjuk, látjuk, tapasztaljuk, hallunk róla. Az úgynevezett LLM-ek, mint a ChatGPT, a Gemini, a Claude, azok az eszközök, amikkel már mindenki találkozott, viszont ezek csak a jéghegy csúcsát adják.

Korábban is léteztek már olyan AI-modellek, amiket a cégek egy pontosan meghatározott és körülhatárolt feladatra fejlesztettek és alkalmaznak azóta is, így ez nem újkeletű találmány. A „machine learning” modellek és az ehhez hasonló újítások már évtizedek óta szolgálják a legnagyobb és leginnovatívabb vállalatokat, habár valóban nem kaptak akkora reflektorfényt és nem annyira szofisztikáltak, mint modern kori társaik, amelyek nem feltétlenül a rendszereket, hanem már inkább magát az embert segítik. Például a Netflix filmajánló algoritmusa vagy egy spam filter ugyanúgy machine learning modell, csak egy sokkal szűkebb feladatra alkották meg.

És akkor itt kell említést tennünk arról, hogy mi is valójában az az AI, amit mindenki ismer és mindenki használ, miért is lett ekkora siker belőle. A Copilot, a ChatGPT, a Gemini és társaik hatalmas újítása többek között az volt, hogy a felhasználói élményt és a felhasználói felületet hozták közel az aktuális fogyasztói trendekhez, közvetlen kapcsolatot teremtetve a technológia és az ember között. Ugyan nem szerencsés azt mondani, hogy csak emiatt lett ekkora sláger ezekből a fejlesztésekből, mivel valóban ugrást jelentettek a mesterséges intelligencia iparágában, de fontos látnunk: a UI és UX elengedhetetlen része ennek a felfutásnak.

Azt pedig végképp nem érdemes tagadni, hogy valós segítséget jelentenek a mindennapi munkában és életben egyaránt. Arra azonban oda kell figyelnünk, hogy egyelőre nem működik a technológia emberi kontroll nélkül úgy, ahogy arról sokan fantáziálnak. Egyelőre nem úgy néz ki, hogy a mesterséges intelligencia elvenné az emberek munkáját.

Vagy mégis?

Kell-e izgulni amiatt, hogy elveszítem a munkámat az AI miatt?

Csakúgy, mint az AI-lázról beszélve, itt is egy bátor kijelentéssel kell kezdenünk: nem kell aggódnunk amiatt, hogy a mesterséges intelligencia tömegével szünteti meg a munkahelyeket. A KPMG tavalyi CEO Outlook felmérése szerint jelenleg a cégek nem elbocsátásokban gondolkodnak a technológia fejlődése miatt, hanem átképzésben. A képet árnyalja, hogy főleg a tehetségek megtartása és megszerzése miatt nyilatkoztak így a vállalatvezetők, de a saját, hazai tapasztalatok is azt mutatják, egyelőre nincs miért izgulni.

Viszont az már most látszik, hogy vannak olyan pozíciók és szakmák, ahol átalakulásra kell számítani. Jellemzően ilyenek a junior pozíciók, hiszen a pályakezdő munkavállalóktól már mást várnak el a cégek, mint korábban, ez pedig részben a mesterséges intelligencia hatása. Ugyanakkor azt is érdemes megjegyezni, hogy pont a junior kollégák azok, akik sokkal gyorsabban képesek alkalmazkodni a technológia jelenlegi fejlődési üteméhez. Emellett változás érzékelhető az IT-iparágban is, ahol a programozóknak is reziliensnek kell lenniük, mert az AI sokkal gyorsabban tudja a kódsorok ezreit létrehozni, mint az ember. 

Sok helyen – nagyon helyesen – a mesterséges intelligencia nem helyettesíti, hanem kiegészíti az emberi munkavégzést. Ez nemcsak egy hangzatos HR-szlogen, hanem gazdasági szükségszerűség is. Ahogy a Közgazdasági Szemle egy másik aktuális elemzése [4] a globális értékláncokról megállapítja: bár a pusztán emberi hozzájárulás relatív értéke a technológia előretörésével csökken, a munkaerő továbbra is komoly abszolút előnyökkel rendelkezik. Ezeket az előnyöket azonban csak akkor tudjuk megőrizni, ha a szervezetek és a munkavállalók tudatosan úgy használják az AI-t, hogy az kiegészítse (komplementálja), és ne pedig erodálja a humán képességeket. Ez ugyancsak munkavállalói és vezetői felelősségeket feszeget, mivel ha megtaláljuk azt az egyensúlyt, hogy mibe és hogyan érdemes bevonni az AI-, illetve mibe nem, akkor növelhetjük a produktivitást.

Mi lesz veled, kreatívipar?

Mindig csak a számok, adatok – de van azért élet ezeken túl is! A mesterséges intelligencia befolyással van olyan iparágakra is, amelyek alapvetően nem (csak) adatokra, számokra, statisztikákra, hanem személyes érzésekre és ízlésre, esztétikára, valamint trendekre (is) támaszkodnak.

Hogy egy populáris példát említsünk, a hollywoodi filmipart is megérintette a technológia rohamos fejlődése és terjedése. A forgatókönyvírók és színészek 2023-ban hónapokig sztrájkoltak a streaming-korszak méltányos díjazásáért és az AI szabályozásáért. A több mint 140 napos munkabeszüntetés miatt Hollywood termelése teljesen leállt abban az időszakban. A kép ugyanakkor itt is árnyaltabb, hiszen a népszerű szuperhősös filmek leglátványosabb jeleneteihez használt – most már majdhogynem elengedhetetlen – CGI is a rohamos technológiai fejlődés eredménye, amelyhez az ipar megtanult alkalmazkodni és a saját hasznára fordítani.

A kreatíviparban sem ez az első pillanat, amikor egy új eszköz megjelenésével új lehetőségek, inspirációk is felütik a fejüket. Ezért önmagában véve nem feltétlenül kell kétségbe vonnunk egy teljes iparág egzisztenciáját. Azonban önkéntelenül is felvetődhet bennünk a kérdés, hogy át tud-e fordulni és el tud-e jutni a fejlettség olyan szintjére ez a technológia, amely már nemcsak eszközként támogatja az alkotást, hanem saját maga is eredeti ötleteket létrehozó és kivitelező „művésszé” válik. Továbbra is igaz, hogy egy ilyen modell a múltbéli adatokból tanul, annak mintáiból készíti el a végeredményt. Ezen gondolatmeneten végig rohanva sose lesz képes olyan eredeti dolgok elkészítésére, amelyek egy igazán egyedi elme szüleménye.

Érdemes viszont szem előtt tartanunk azt is, hogy a kódíráshoz hasonlóan, a tartalomgyártás is szinte on-demand lett. Ezt sokszor nehéz elképzelni azzal a fejjel, amelyiknek gyerekként meg kellett várni a mese kezdetét a reklám után. Ellenben ma már ugyanezt nemcsak szinte bárhol megtekinthetjük, de kedvünkre alakíthatjuk is.

Természetesen itt is az egyensúlyra kell törekedni, mert ha az nincs meg, akkor felütheti a fejét még egy akadály, ami főleg erre az iparágra jellemző: a határhasznosság. Egészen egyszerűen „túl lehet tolni”. Ezt a hibát el lehet követni content és reach oldalról is.

Amikor nagyon mesterkéltté válik egy tartalom, az kontraproduktivitáshoz vezet. Amikor pedig nagyon személyre szabott ajánlatot kapunk, akkor gyanút fogunk és bizalmat vesztünk. 

Végső soron a kreatívipar, a kommunikációs szakma és a nagyvállalati szektor számára is ugyanaz a tanulság: a mesterséges intelligencia már nem egy múló hóbort, hanem a mindennapi eszköztár elengedhetetlen része. Ez a jelen, amihez mindenkinek alkalmazkodnia kell. Az igazi versenyelőnyt és a mérhető üzleti hasznot azonban nem az fogja jelenteni a piacon, hogy ki tud több és hangzatosabb promptot beírni a ChatGPT-be. Önmagában az AI használata semmilyen fenntartható versenyelőnyt nem fog jelenteni [5]. A jövő nyertesei azok lesznek, akik először rendbe teszik a mögöttes adatvagyonukat, a hype meglovagolása helyett pedig tudatos stratégiával integrálják a technológiát a munkafolyamataikba, és felismerik egy ősi igazság modern változatát: a legértékesebb algoritmus továbbra is a technológiát értő, és azt célirányosan irányító emberi elme marad.

A cikk először nyomtatásban, a Kreatív 2026 / 5-6. számában jelent meg.

A címlapkép AI-jal módosított.