Mesterséges intelligencia bevezetése: gyakori kérdések

A mesterséges intelligencia (MI) alkalmazása napjainkban már nemcsak egyszerű automatizációt jelent, hanem képes támogatni az üzleti döntéseket, csökkenteni a hibalehetőségeket, és gyorsítani a folyamatokat. Az MI integrációja lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy hatékonyabban működjenek és új üzleti modelleket vezessenek be.

Fontos pontok:

• Előnyök: Manuális munka csökkenése (35–65%-kal), költségcsökkentés (akár 45%), valós idejű elemzések.

• Kihívások: Adatminőség problémái, rendszerintegráció nehézségei, jogszabályi megfelelés (pl. EU AI Act).

• Első lépések: Üzleti célok és MI összehangolása, adatminőség biztosítása, IT infrastruktúra auditálása.

• Platform kiválasztása: Skálázhatóság, megfelelőség, integráció meglévő rendszerekkel.

• Képzések: Az alkalmazottak felkészítése az MI használatára alapvető fontosságú.

Az MI bevezetése hosszú távú tervezést és folyamatos teljesítménymérést igényel. A siker kulcsa az adatok minősége, a megfelelő platform kiválasztása és az emberi tényező fejlesztése.

AI bevezetésének 5 fő lépése vállalatok számára

AI a vállalati gyakorlatban – Webinárium 2025.03.11

https://youtu.be/XJqntFIZJsU

Az AI bevezetésének első lépései

Az AI bevezetése nem egyszerű technológiai projekt, hanem egy olyan stratégiai döntés, amely az egész vállalat működésére hatással lehet. Ahhoz, hogy a folyamat sikeres legyen, három fő pillérre kell támaszkodni: az üzleti célok és az AI összehangolására, az adatok minőségének biztosítására, valamint az IT infrastruktúra alapos felmérésére.

Az AI és az üzleti célok összehangolása

Az AI alkalmazásának elsődleges célja, hogy kézzelfogható üzleti értéket teremtsen, nem pedig pusztán technológiai fejlesztést jelentsen. Ehhez egy átgondolt stratégia szükséges, amely hat kulcsterületre épül: vízió és stratégia, irányítás és etika, technológia és eszközök, adatkezelés, folyamatok, valamint emberek és kultúra. A vállalatoknak először azonosítaniuk kell, hogy mely területeken hozhat a mesterséges intelligencia a legnagyobb előrelépést, és ezt össze kell hangolniuk a konkrét üzleti kihívásokkal. Az AI-t nem érdemes elszigetelten kezelni; a meglévő folyamatokkal és adatokkal való integráció lehetővé teszi a pontosabb döntéshozatalt és a hatékonyabb működést. Az üzleti célokkal való összhang megteremtése után az adatok minőségének biztosítása következik.

Az adatminőség ellenőrzése

A mesterséges intelligencia rendszerek teljesítménye nagyban függ az alapként használt adatok minőségétől. Ezért a vállalatoknak először érettségi felmérést kell végezniük, amely során megvizsgálják az adatkezelési gyakorlatokat, az adatok elérhetőségét és a megfelelőségi szempontokat. A magyar Nemzeti AI Stratégia célja, hogy legalább 1.000 megállapodás szülessen az adatok másodlagos felhasználásáról, ezzel is támogatva az adatvezérelt gazdaság fejlődését. Az adatminőség fenntartásához elengedhetetlenek a KPI-alapú monitorozó eszközök, amelyek segítenek a nagy mennyiségű adat folyamatos ellenőrzésében. Ezen túlmenően az adatgyűjtési és -tárolási szabályok, valamint az etikus felhasználási protokollok egyértelmű meghatározása is alapvető fontosságú. Az adatminőség biztosítása után a technológiai háttér felmérése következik.

Az IT infrastruktúra auditálása

A meglévő IT rendszerek állapotának felmérése kulcsfontosságú lépés az AI bevezetése során. A vállalatoknak meg kell vizsgálniuk, hogy az infrastruktúra képes-e kezelni az AI által igényelt számítási terhelést, különösen akkor, ha nagy teljesítményű számítási kapacitásra (HPC) van szükség. A magyar Nemzeti AI Stratégia 2022-re 5 petaflopos HPC kapacitás elérését tűzte ki célul. Az auditnak ki kell terjednie az adatközpontok állapotára, a felhőszolgáltatások integrációjára, valamint az interoperabilitásra, hogy a meglévő rendszerek és az új AI alkalmazások közötti adatáramlás zökkenőmentes legyen. A fejlett szoftvereszközök és keretrendszerek szintén elengedhetetlenek az AI fejlesztési folyamatainak támogatásához, az adatfeldolgozástól kezdve egészen a modellek telepítéséig és monitorozásáig.

AI platform kiválasztása

Az auditálás eredményei után jön a legfontosabb lépés: az ideális AI platform kiválasztása. Ez a döntés alapvetően meghatározza, milyen gyorsan és hatékonyan tud az AI értéket teremteni a vállalat számára.

Mire figyeljünk egy AI platform kiválasztásakor

A megfelelő platform kiválasztásakor érdemes figyelembe venni több tényezőt, például a vállalat vízióját, az irányítást, a technológiai igényeket, az adatkezelést, a folyamatokat és az emberi erőforrásokat. A technológiai szempontok közül kiemelkedően fontos a skálázhatóság, amely megmutatja, hogy a platform hogyan kezeli a növekvő számítási kapacitás iránti igényeket. Továbbá, a platformnak támogatnia kell a hibrid felhőalapú környezeteket, hogy a vállalat rugalmasan válthasson saját adatközpontjai és felhőszolgáltatói között.

Az integrációs képességek szintén alapvetőek: a platformnak zökkenőmentesen kell kapcsolódnia a meglévő rendszerekhez, beleértve az RPA (robotikus folyamatautomatizálási) megoldásokat is. Ezek kombinációja az AI „gondolkodási” képességeivel hatékony automatizációt eredményez.

"Technology is moving faster than the governments, and the regulators can't keep up."

A megfelelőség is kulcsfontosságú: a rendszernek meg kell felelnie az olyan szabályozásoknak, mint az EU AI Act és a GDPR .

A szállító megbízhatósága szintén nem elhanyagolható. Az olyan platformok, amelyeket olyan nemzetközi partnerek támogatnak, mint a Microsoft, a Google vagy az OpenAI, folyamatos fejlesztést és magas szintű támogatást nyújtanak . Egy felmérés szerint a pénzügyi és számviteli vezetők 54%-a szerint a „mélyebb, rugalmasabb elemzési és jelentési képességek” elengedhetetlenek a jövőbeli sikerhez. Ezért fontos, hogy a platform modern analitikai eszközöket is kínáljon.

Testreszabott AI megoldások a vállalat számára

A platform kiválasztásánál nemcsak a technológiai képességek számítanak, hanem az is, hogy mennyire támogatja a vállalatspecifikus megoldásokat. A generikus alkalmazások ritkán hoznak kiemelkedő eredményeket.

Egy jó példa erre az Optimaze Consulting Kft. „WIKI” asszisztense, amely belső tudásbázisként működik. Ez a rendszer indexeli a vállalat belső dokumentumait, és valós időben, verziókezeléssel válaszol az alkalmazottak kérdéseire. Ez különösen hasznos az új munkavállalók betanításánál, mivel jelentős időmegtakarítást eredményez.

A testreszabhatóság további előnyei közé tartozik például az automatizált versenytárs-monitoring támogatása, vagy az, hogy a modern AI-alapú asszisztensek akár 175 nyelvet is képesek értelmezni és fordítani.

Jövőbeli rugalmasság és támogatás tervezése

Az AI technológia fejlődése olyan gyors, hogy a stratégiákat már nem elég néhány évente felülvizsgálni. A magyar kormány például áttért az éves felülvizsgálati ciklusra, hogy lépést tarthasson a technológiai és jogi változásokkal. Ezért elengedhetetlen, hogy a választott platform képes legyen folyamatosan alkalmazkodni az új követelményekhez.

A rendszeres frissítések és a moduláris felépítés szintén fontosak, mivel ezek lehetővé teszik az új funkciók egyszerű integrálását. Jó példa erre a 2020 szeptemberében elindított Nemzeti AI Stratégia keretében létrehozott Autonóm Rendszerek Nemzeti Laboratóriuma. Itt a SZTAKI vezetésével, a ZalaZone tesztpályával együttműködve folyamatosan fejlesztik az autonóm közúti járművek és repülőgépek megoldásait.

Az alábbi táblázat összegzi a legfontosabb szempontokat:

A platform kiválasztása előtt érdemes proof of concept (PoC) projekteket futtatni. Ezek segítenek felmérni, hogy a rendszer mennyire kompatibilis a meglévő IT-környezettel. A magyar AI Kihívás kezdeményezés, amely 100.000 ember AI alapképzését tűzte ki célul, jól mutatja, hogy a technológiai felkészültség mellett az emberi kompetenciák fejlesztése is kiemelten fontos a sikeres platformbevezetéshez.

Gyakori AI bevezetési problémák megoldása

Az AI platform kiválasztása után gyakorlati akadályok lassíthatják a bevezetést. Ezek a nehézségek azonban előre átgondolhatók és kezelhetők, ha megfelelő stratégiát alkalmazunk.

Adatvédelem és megfelelőség kezelése

Az AI rendszerek kockázati besorolása kulcsfontosságú: négy kategóriába sorolhatók – elfogadhatatlan (tiltott), magas kockázatú, korlátozott kockázatú és minimális kockázatú. A helytelen besorolás súlyos következményekkel járhat, például az EU AI Act megsértése esetén akár 35 millió eurós bírságot vagy a globális éves forgalom 7%-ának megfelelő összeget is kiszabhatnak .

1. február 2. óta minden magyar vállalat köteles biztosítani, hogy munkatársai megértsék az általuk használt AI rendszerek működését és kockázatait. Ahogy a Schoenherr jogi iroda fogalmazott:

„Az AI Act minden olyan vállalkozásra vonatkozik, amely AI rendszereket fejleszt, használ, importál vagy forgalmaz az EU-ban, függetlenül a székhelyüktől".

Az első lépés egy kockázati audit elvégzése: az összes AI alkalmazást fel kell térképezni, majd besorolni a jogszabály által meghatározott kategóriákba. A magas kockázatú rendszerek – például hitelpontozási modellek vagy munkavállalói értékelési eszközök – esetén a jogszabály részletes dokumentációt, emberi felügyeletet és naplózást ír elő. A pénzügyi szektorban különösen fontos, hogy a Magyar Nemzeti Bank (MNB) fenntartja a felügyeleti jogkört az AI rendszerek felett.

A jogszabályi megfelelés biztosítása után a következő lépés a belső tudás és a munkavállalók felkészítésének erősítése.

Munkaerő felkészítése az AI-ra

A jogi megfelelés mellett a munkavállalók felkészítése szintén alapvető. Az AI ismerete immár nemcsak előny, hanem jogi kötelezettség is. A KPMG Hungary szerint:

„erős hangsúlyt kell fektetni a szervezet egészére kiterjedő oktatásra, hogy a munkavállalók megfelelő alapismeretekkel és reális elvárásokkal rendelkezzenek".

A képzési programok hatékonyságát növeli, ha azokat szerepkörökre szabjuk. Az általános munkatársaknak elegendő egy alapvető szintű tudás, míg a vezetőknek mélyebb ismeretekre van szükségük az AI projektek támogatásához és irányításához. Magyarország nemzeti AI stratégiája szerint 8 000 felnőtt célzott AI képzése és 100 000 ember alapszintű felkészítése a cél.

Egy praktikus megoldás lehet az AI-alapú belső tudásbázisok alkalmazása, amelyek segítenek az új munkatársak gyorsabb betanításában, miközben csökkentik a tapasztalt kollégák terhelését. A képzéseknek ki kell térniük arra is, hogyan működik együtt az AI más technológiákkal, például az RPA-val.

A jogi és emberi tényezők biztosítása után következik a technikai integráció.

AI csatlakoztatása örökölt rendszerekhez

Az AI megoldások és a meglévő IT infrastruktúra összekapcsolása gyakran a legnagyobb technikai kihívás. Az egyik hatékony megközelítés az RPA és az AI együttes alkalmazása: a szoftverrobotok valós időben gyűjtenek adatokat az örökölt rendszerekből, majd ezeket az AI rendszerek elemzik és értelmezik. Ez nemcsak a manuális adatbeviteli hibákat szünteti meg, hanem biztosítja az adatáramlás folyamatosságát.

A KPMG Hungary egy négyfázisú integrációs modellt javasol: felmérés (az érettségi szint meghatározása), előkészítés (magas értékű felhasználási esetek azonosítása), transzformáció (a szervezet felkészítése) és fejlesztés (az AI bevezetése a folyamatokba). A hibrid felhőalapú környezetek lehetővé teszik, hogy a régi hardverek is hatékonyan kapcsolódjanak a modern AI szolgáltatókhoz. Magyarország célja, hogy 5 petaflop HPC kapacitást érjen el az adatigényes AI alkalmazások támogatására.

Ezeknek a technikai akadályoknak a leküzdése elengedhetetlen ahhoz, hogy az AI integrációja valódi eredményeket hozzon.

AI projektek eredményeinek mérése

Az AI alkalmazása után a megtérülési idő általában 2–4 év, szemben a hagyományos technológiai beruházások 7–12 hónapos időtartamával. Ahhoz, hogy az eredményeket megfelelően értékelhessük, világos és mérhető mutatószámokra van szükség, amelyeket részletesebben az alábbiakban ismertetünk.

Hussain Chinoy és Amy Liu, a Google Cloud szakemberei szerint:

„Nem tudod menedzselni, amit nem mérsz." – Hussain Chinoy és Amy Liu, Google Cloud

A sikeres vállalatok az AI teljesítményét több szempontból vizsgálják, például a modell és a rendszer minősége, az üzleti működés hatékonysága, a felhasználói elfogadás, valamint a pénzügyi eredmények alapján. Kutatások szerint a szervezetek 66%-a az AI alkalmazásával növelte termelékenységét.

Sikermérők beállítása és teljesítmény nyomon követése

Az AI projektek értékelésekor többdimenziós megközelítésre van szükség. Sok vezető vállalat egy ún. „AI ROI Teljesítményindexet" használ, amely négy kulcsmutatót vizsgál: közvetlen pénzügyi megtérülés, bevételnövekedés, működési költségek csökkentése és az eredmények elérésének gyorsasága.

Az AI típusai eltérő mérőszámokat igényelnek. Például generatív AI esetében az időmegtakarítás és a feladatok gyorsabb elvégzése kerül előtérbe, míg autonóm AI rendszereknél a költségcsökkentés, a folyamatok újraszervezése és a kockázatkezelés a hangsúlyos.

Egy ipari vállalat vezetője így fogalmazott:

„Egyes projektjeinkben 100%-os ROI-t értünk el – minden befektetett euró után évente 2–3 euró értékű hasznot kaptunk vissza… A létrehozott érték határozottan meghaladta kezdeményezéseink költségét." – (Executive, Energy, Resources & Industrials Company)

Ne hagyjuk figyelmen kívül azokat az előnyöket sem, amelyeket nehezebb számszerűsíteni, például a beszállítói kapcsolatok javulása vagy a munkavállalói elégedettség növekedése.

Az AI rendszerek hosszú távú sikerének kulcsa a folyamatos teljesítménymérés. A szakértők szerint az AI stratégiát dinamikusan kell kezelni, legalább kétévente felülvizsgálva azt a technológiai fejlődés ütemének megfelelően. Ez magában foglalja az olyan KPI-alapú eszközök használatát, amelyek képesek valós időben elemezni nagy mennyiségű adatot. A pénzügyi vezetők 54%-a szerint az „agilisabb analitika és jelentéskészítés" elengedhetetlen az AI-integrált környezetek sikeréhez.

A teljesítményfigyelés nem csupán a technikai pontosságot méri, hanem az AI használati esetek és stratégiák folyamatos finomhangolására is szolgál a fejlesztési és átalakulási szakaszok során.

Sikeres AI bevezetések példái

A megfelelő mutatók alkalmazásával számos vállalat már jelentős eredményeket ért el. Az AI-ra fordított beruházások folyamatosan nőnek: a szervezetek 85%-a növelte AI költéseit 2024–2025 között, és 91%-uk további növekedést tervez 2026-ig. Az „AI ROI vezetők", vagyis a legsikeresebb vállalatok, technológiai költségvetésük több mint 10%-át AI-ra fordítják.

A munkavállalók AI-hozzáférése 2025-re 50%-kal bővült, és a vezetők 83%-a úgy véli, hogy az AI segíti a munkavállalókat abban, hogy stratégiai és kreatív feladatokra összpontosítsanak.

A Deloitte jelentése szerint:

„Az ROI újradefiniálásra kerül – nem csak költségmegtakarításként, hanem az innováció, rugalmasság és fenntartható növekedés mutatójaként".

A következő hat hónapban várhatóan megduplázódik azon vállalatok száma, amelyeknél az AI projektek 40%-a vagy többre már éles üzemben működik.

Az AI integráció bevált gyakorlatai

Ebben a szakaszban bemutatjuk azokat a gyakorlati lépéseket, amelyek segíthetnek az AI sikeres bevezetésében.

Kezdjünk pilot projektekkel

Az AI bevezetésének egyik legjobb módja a fokozatos haladás. Célszerű először konkrét üzleti célokat meghatározni, például a hatékonyság javítását, az ügyfélmegtartás növelését vagy a munkavállalói elégedettség erősítését.

Kezdjünk néhány kisebb, gyors eredményt hozó projekttel. Használjunk értékelési mátrixot, amely a „Potenciális Értéket” és a „Megvalósíthatóságot” veti össze. Ezután válasszunk alacsony kockázatú pilotokat, például egy AI-alapú tudásbázis létrehozását vagy automatizált médiamonitoring rendszert. A teszteléshez vonjuk be a munkaerő 5–15%-át .

Zoltán Tanács AI-tanácsadó szerint:

„A sikeres AI program az, amelyet az igazgatóság vagy a vezérigazgató irányít, példát mutatva a többi kollégának".

Fektessünk be munkavállalói képzési programokba

Az AI-val kapcsolatos képzések nem egyszeri alkalmak, hanem folyamatos folyamatként kell kezelni őket. A szakembereknek érteniük kell, hogyan működik az AI, és miért hoz bizonyos döntéseket – ez alapvető a rendszerbe vetett bizalom kialakításához. Az átalakulás sikeréhez elengedhetetlen, hogy a szervezeten belül mindenki tisztában legyen az AI lehetőségeivel és korlátaival.

Indítsunk készség- és kultúra-felméréssel, hogy feltárjuk a hiányosságokat, majd célzott képzésekkel pótoljuk ezeket. A képzési programoknak ki kell terjedniük az etikai kérdésekre, az átláthatóságra és a méltányosságra is. Fontos hangsúlyozni, hogy az AI a munka támogatására szolgál, nem a munkatársak helyettesítésére. Egy AI-alapú belső tudásbázis, például egy „WIKI” asszisztens bevezetése szintén hasznos lehet az új munkavállalók gyorsabb betanításában, miközben csökkenti a tapasztalt kollégák terhelését.

A képzési programok mellett a megfelelő bevezetési stratégia kialakítása is kulcsfontosságú.

Szakaszos vs. teljes körű bevezetés

A bevezetési stratégia megválasztása döntő fontosságú. A szakaszos megközelítés lehetőséget ad a pilot projektek tesztelésére és finomhangolására, míg a teljes körű bevezetés az AI-t közvetlenül integrálja az üzleti rendszerekbe, például az ERP-be, HR-be vagy az ellátási láncba .

A szakaszos megközelítés lehetőséget ad arra, hogy az infrastruktúrába és az emberi erőforrásokba történő befektetés fokozatos legyen. Eric Schmidt, a Google korábbi vezérigazgatója szerint:

„A technológia gyorsabban fejlődik, mint a kormányok, és a szabályozók nem tudnak lépést tartani".

Ezért érdemes az óvatos, lépésről lépésre történő bevezetést választani, amely lehetővé teszi az alkalmazkodást a technológiai és jogi környezet változásaihoz. A cél mindig az, hogy az AI bevezetése összhangban legyen az üzleti célokkal, növelje a hatékonyságot és biztosítsa az adatok minőségét.

Összegzés

Az AI alkalmazása nem egyszeri feladat, hanem egy hosszú távú üzleti átalakulás, amely alapos tervezést, megfelelő eszközök kiválasztását és folyamatos teljesítménymérést követel meg. A tapasztalatok szerint azok a vállalatok érnek el sikereket, amelyek hat kulcsfontosságú területre koncentrálnak: vízió és stratégia, governance és etika, technológia, adatkezelés, folyamatok, valamint emberek és szervezeti kultúra. Ezek a tényezők együtt biztosítják az AI sikeres integrációját.

Az adatok minősége és elérhetősége alapvető fontosságú. Ezt a szempontot erősíti a Nemzeti Adatvagyon Ügynökség munkája is, amely az adatkezelés javítására összpontosít. A technológia dinamikus fejlődése miatt a kormány bevezetett egy éves felülvizsgálati rendszert, hogy lépést tartson az újításokkal.

A KPMG Hungary szakértői szerint az iparági szakértelem és a technikai tudás ötvözése elengedhetetlen a sikerhez. Ez a kombináció segíti az üzleti vezetőket abban, hogy az AI lehetőségeit megbízhatóan és hatékonyan használják ki. A stratégiai irányítás és az iparági tapasztalat tehát kulcsfontosságú a komplex átalakulások során.

Nem szabad elfelejteni, hogy a technológiai tényezők mellett az emberi erőforrások fejlesztése szintén kiemelt szerepet kap. Az AI nem az emberek helyettesítésére szolgál, hanem inkább támogatja őket. Az AI eszközök segítségével az emberek jobban összpontosíthatnak a stratégiai gondolkodásra, miközben az ismétlődő, rutinszerű feladatokat automatizálják. Ezáltal az emberi kreativitás és innováció nagyobb teret kap.

FAQs

Milyen üzleti eredményeket érhetünk el a mesterséges intelligencia alkalmazásával?

A mesterséges intelligencia (MI) alkalmazása számos lehetőséget kínál a vállalkozások számára, amelyek közvetlenül hozzájárulhatnak a sikerükhöz. Az MI segítségével például automatizálhatók az ismétlődő feladatok, ami nemcsak a működési költségek csökkentését teszi lehetővé, hanem a hatékonyságot is növeli. Emellett az MI képes gyorsabb és pontosabb adatelemzést végezni, ami nagyban segíti a megalapozott és gyors döntéshozatalt.

Az ügyfélélmény javítása is kiemelkedő előny, amelyet az MI kínál. Gondoljunk csak a személyre szabott ajánlatokra vagy a gyorsabb ügyfélszolgálati válaszokra – ezek mind hozzájárulnak ahhoz, hogy az ügyfelek elégedettebbek legyenek. Az MI-t alkalmazó vállalatok emellett versenyelőnyre is szert tehetnek, hiszen az új, korszerű megoldások jobban igazodnak az ügyfelek igényeihez és a folyamatosan változó piaci trendekhez.

Hogyan lehet biztosítani az adatok megfelelő minőségét az AI rendszerekben?

Az AI rendszerek megbízhatóságának alapja a kiváló minőségű adatok használata. Ez nem csupán az adatok gyűjtését jelenti, hanem azok alapos feldolgozását és rendszeres ellenőrzését is. Például az adatok tisztítása – azaz a hibás, hiányos vagy duplikált információk eltávolítása – elengedhetetlen ahhoz, hogy az AI modellek pontosan és hatékonyan működjenek.

Ahhoz, hogy az adatok valóban támogassák a vállalati célokat, mindig naprakészen kell tartani őket. Emellett az adatvédelem és az etikai normák szigorú betartása, különösen az érzékeny információk esetében, kulcsfontosságú. Ez nemcsak az adatvédelmi problémák elkerülését segíti elő, hanem hozzájárul a vállalat iránti bizalom fenntartásához is.

A rendszeres monitorozás és az adatkezelési folyamatok dokumentálása szintén alapvető fontosságú. Ezek az intézkedések nemcsak átláthatóságot biztosítanak, hanem hosszú távon garantálják, hogy az AI rendszerek hatékonyan és megbízhatóan működjenek.

Hogyan fejleszthetők az alkalmazottak AI-ismeretei a vállalati környezetben?

Az alkalmazottak mesterséges intelligenciával kapcsolatos tudásának bővítéséhez érdemes olyan képzési programokat kialakítani, amelyek lefedik az alapfogalmakat és a gyakorlati alkalmazásokat is. Az alapvető oktatások segítenek megérteni az AI működését, lehetőségeit és korlátait. Emellett a specializált tréningek – például az automatizálási folyamatokra vagy az adatelemzésre összpontosítva – közvetlenül a mindennapi munkában alkalmazható ismereteket nyújtanak.

Nem elhanyagolható szempont, hogy a programok ne csupán a technikai készségek fejlesztésére fókuszáljanak. Fontos, hogy hangsúlyt kapjon az AI etikus és felelős használata is. Ez magában foglalja a jogszabályok betartását, valamint az AI olyan stratégiai alkalmazását, amely összhangban van a vállalat céljaival. Az ilyen komplex képzések segítenek abban, hogy az AI bevezetése a vállalatnál nemcsak sikeres, hanem hosszú távon fenntartható legyen.

Related posts

• ERP rendszer kiválasztása: 7 szempont vállalatoknak

• CRM vs ERP: melyik rendszerre van szüksége?