Szakértők szerint érdemes elkülöníteni egymástól a mesterséges intelligenciát, a generatív mesterséges intelligenciát és a nagy nyelvi modelleket (LLM). A hazai cégek a nagy nyelvi modellek megjelenése előtt (2022) is használtak mesterségesintelligencia-alapú megoldásokat, főként minőségbiztosítási, gyártástervezési, e-mail-szortolási, ügyfélszolgálati területeken. „Amit most a közbeszéd mesterséges intelligencia (MI) bevezetése alatt ért, az szerintem egy szervezet azon képességét jelenti, hogy milyen mélységben tudja beépíteni a nagy nyelvi modelleket az operatív – esetleg mesterségesintelligencia-alapú – működésébe” – mondta Szertics Gergely mesterségesintelligencia-szakértő, az AI Partners ügyvezetője, a HUN-REN AI Szolgáltatási Központjának vezetője. 

A szakértő szerint, az MI-bevezetésnek három fő iránya látszik a vállalatoknál – itthon és külföldön egyaránt. Az egyik irány, amikor a mesterséges intelligencia segítségét kérjük konkrét feladatokhoz. Tipikusan ilyen a ChatGTP-licenc vásárlása (augmented intelligence), amikor – több-kevesebb sikerrel – implementálni próbálnak egy kész technológiát a vállalat életébe. A másik, amikor a cég egy folyamatot automatizál MI-vel (automated intelligence). Ide tartozik a prediktív karbantartás, az intelligens e-mailes panaszfeldolgozás vagy az ügyfélszolgálati chatbotok. A harmadik – egyben legfejlettebb – irány, amikor egy vállalkozás az MI autonómiája (autonomous intelligence) köré próbál új üzleti folyamatokat szervezni, miközben uralja, irányítja az MI-t. Például egy kódbázisban felmerült hibák autonóm okkeresése és kijavítása egy ügynökcsapat segítségével, vagy komplex üzleti tervek elkészítése autonóm módon.

Szertics úgy látja, hogy a hazai cégeknek is – legyenek bármekkorák, és bármely iparágban tevékenykedjenek – óriási igényük van az MI-bevezetésre, attól függően, hogy az adott vezető és szervezeti kultúrája mennyire nyitott és elszánt ennek az elindítására. „A gyártástól a szolgáltatáson át az értékesítésig nagyon sokféle helyen és módon kísérleteznek vele. Ráadásul a korlátok, buktatók ellenére is töretlenül” – mondta. A hazai buktatók között – a szervezeti nyitottságon túl – említette az MI-vel kapcsolatos pontos üzleti célok hiányát (AI-roadmap), a nem megfelelő adatminőséget és a gyenge adatbiztonságot. Az infrastruktúra és a skálázhatóság is kritikus kérdés: sok esetben elfogadtatásra, a munkafolyamatok átalakítására van szükség, ami egyáltalán nem magától értetődő feladat. 

Hogyan csinálják külföldön?

A magyar tulajdonú MI-szolgáltató, a TechnoLynx Kft. 2019-ben alakult. Keszthelyi Balázs alapító-tulajdonos programozói háttérrel, korán a mesterséges intelligenciára specializálva indította el vállalkozását, eleve a külföldi piacot célozva. A társaság fő profilja a kutatás-fejlesztés, elsősorban a számítógépes látás területén fejlesztenek egyedi MI-megoldásokat. Mélységi videóanalitikát, detekciót, számítási hatékonyságnövelést végeznek – elsősorban GPU-gyorsítással, főképp számítógépes látás és generatív MI vonalon. Kizárólag külföldön aktívak, fő piacuk az USA, EU és Kanada. Ügyfeleik döntően a 100-200 főt foglalkoztató vállalati szférából jönnek, de vannak mikrovállalkozások és multinacionális partnerek is. Szektorokat tekintve a megbízásaik kevésbé a core gyártás, inkább a smart retail és szolgáltatás területéről érkeznek. 2024-es nettó árbevételük 300 millió forint, adózás utáni eredményük 80 millió forint volt, jelenleg 10 főt foglalkoztatnak.

Keszthelyi Balázs szerint velük akkor érdemes dolgozni, ha egyedi megoldásokra van szükség, viszont hozzátette: az MI-implementáció tekintetében gyakorlatilag mindig egyedi megoldásra van szükség. Hozzáadott értékük az, hogy a projekt kezdetén átvilágítják a céget – üzletileg és technológiailag egyaránt –, és a legproblémásabb területeken javasolnak testreszabott megoldásokat. Üzleti modelljük az, hogy ha a megvalósíthatósági tanulmányból (proof of concept) látszik az ehhez köthető megtérülés (ROI), és ezt hozzák, akkor utána továbbra is igény lesz a szolgáltatásaikra. Ügyfeleik többsége „visszatérő vendég”, Keszthelyi szerint azért, mert ők bizalmi kapcsolatra törekszenek, ebben a tisztánlátás és az őszinteség a fő vonzerejük.
Tapasztalata szerint a külföldi vállalatok az MI-implementációval költségeket szeretnének csökkenteni, és azáltal a jövedelmezőséget növelni. Ő is egyetért azzal, hogy ez az igény iparágtól, cégmérettől független. Van, ahol a selejtek kiszűrését szeretnék feltornázni 80-ról 100 százalékra, van, ahol a munkaerőköltséget szeretnék leszorítani, van, ahol az analitikát gyorsítanák a devizakereskedői chartok mögé rakott generatív nyelvi modellel. Ugyanakkor szerinte egy jól eltalált fejlesztés komoly versenyelőnyt is biztosíthat. „Például az egyik ügyfelünk 200 fős cégként hatékonyan tudott versenyezni az Amazonnal, köszönhetően a mi fejlesztésünknek” – mondta Keszthelyi.

Arra a kérdésre, hogy mit üzenne a hazai cégeknek, miért érdemes profi MI-megoldásokat használniuk, azt válaszolta: mert nincs más választásuk. Szerinte ez versenyképességi kérdés, hiszen a közeljövőben kevés olyan terület lesz, ahol nem lesz jelentősége az MI-nek. Például az ázsiai gyártó-, és nem gyártó vállalatok eddig is jóval kisebb költséggel és nagyobb termelékenységgel működtek, mint Európában. Az MI-implementációval pedig még versenyképesebbé válnak. 

Keszthelyi korábban találkozott olyan magyar kkv-kal, amelyeknél kézi kalibrálást igénylő szakfeladatot szerettek volna kiváltani MI-vel, mivel nyugdíjba ment a szakember. „Sajnos a futószalag-logika nem működik. Az MI nem tudja kiváltani az emberi munkát, legfeljebb felgyorsíthatja” – mondta. Szerinte azzal sem érdemes tervezni, hogy az MI 100 százalékban megoldja a problémákat. Végeredményben csak úgy lehet bevezetni, ha óriási nyitottság van a szervezet részéről, hogy az implementálás megváltoztassa magát a szervezetet.

Az ipar 4.0 előtt kezdték

A tizenhat főt foglalkoztató Lexunit Zrt. 2019 óta van jelen fő piacukon, az USA-ban. 2024-es árbevételük 350 millió forint volt, főbb ügyfeleik nagy ipari cégek, elsősorban kontrolling vonalon, illetve többek között az Atlas Copco és Astotec. Hosszú távú együttműködésre törekszenek ügyfeleikkel; úgy vannak jelen a cégek életében, „mint egy külsős IT-csapat”. Korábban a hazai piacon többek között a Rolls-Royce-nak, a Hyundainak, a Generali Biztosítónak, a Wolters-Klueversnek szállítottak megoldásokat, de ma már csak külföldre értékesítenek.

Az alapító hármas gépészmérnöki háttérből jött, az egyetemen ismerkedtek meg, és korán kezdtek mesterséges intelligenciával foglalkozni. „Még 2017-ben, amikor az ipar 4.0 még sehol sem volt, lefejlesztettünk egy Atarikkal játszó MI-t, egy a Google által megjelentett mesterségesintelligencia-tanulmány (Neural Epsodic Control) publikációja alapján, és azóta is MI-fejlesztéssel foglalkozunk” – mondta Horváth Dávid, az igazgatóság elnöke. 

A fiatal szakember úgy látja, hogy az MI értékelése körül most van egy „természetes hype”, különösen befektetői oldalról, ami szerinte le fog csengeni az USA-ban, akár már ebben az évben is. Technológiai oldalról ez az egész arról szól, hogy miként tudunk az emberek kezébe egy még jobb eszközt adni. Ezért az emberi együttműködés, a megfelelő gép-ember kapcsolat elengedhetetlen, mondta. Szerinte a valódi kérdés az, hogy mikor lesz „közjószág” a mesterséges intelligencia. Vagyis mikor válik a polcról levehető, minőségi tömegtermékké az ipari szereplők számára, akik különösebb tudás nélkül, azonnal tudják alkalmazni, úgy, mintha e-maileznének vagy telefonálnának, mondta.

Árazás

Talán nem haszontalan kitérni az árazás kérdésére, annál is inkább, mert a magyar piac hagyományosan árérzékeny. Különösen egy olyan új technológiával szemben, amely a befektetők számára egyelőre nem bizonyította minden kétséget kizáróan a jövedelmezőségét, a sikeres monetizálási képességét.

Az általunk megkérdezett MI-szolgáltatók átlagosan 10 és 30 ezer euró között (4-12 millió forint) készítenek el egy proof of conceptet. Keszthelyi Balázs úgy fogalmazott, hogy a TechnoLynxnél az ár a költség függvénye. Vagyis egy átlagos tudással rendelkező mobilfejlesztő cégnél drágábbak, de jóval többet is adnak, például „ha olyan IP-t generálunk, ami szabadalmaztatható, akkor tudunk segíteni ennek a folyamatában is” – mondta Keszthelyi. Ehhez képest szerinte a standardizált, konzultációs jellegű árazásuk nem drága, és magyarországi szinten versenyképesnek kellene lennie. 

A Lexunit hosszú távú kapcsolatokra, stratégiai partnerségre törekszik ügyfeleivel, akiknek nem órabérben, hanem vissza-visszatérően, tanácsadó-problémamegoldó jelleggel számláznak. „Úgy mondanám, hogy gondjukat viseljük egy csomó mérnöki és informatikai kérdésben” – mondta Horváth Dávid.

Szertics Gergely szerint ma Magyarországon egy alapszíntű, „e-mail-forgalmat automatizáló és megválaszoló, MI-tudástáros dolog nettó 2-3 millió forintba kerülhet, ami töredéke egy ERP-bevezetésnek”. Úgy látja, hogy – jelenleg is futó pályázatok segítségével – 5-10 millió forintból már egész sok változást el lehet érni. 

Jól kell megcsinálni

Arra a felvetésre, hogy sok MI-projektnek rossz a megtérülése, ezért többen kivárnak, a szakemberek azt válaszolták, hogy ez valóban így van. Többen is ismernek hazai cégeket, amelyek már megégették magukat az MI-bevezetéssel, ezért mások is óvatosabbá váltak. De ez nem azt jelenti, hogy az MI önmagában nem jó eszköz a vállalati folyamatok hatékonyságának növelésére. Nem elég megcsinálni, jól kell tudni megcsinálni, hangsúlyozták. „Nincs recept, de a tapasztalatok szerint a cross-funkcionális csapatok – üzlet, IT, adatcsapat, jog/HR együtt – sikeresebben implementálják az MI-t” – mondta egyikük.

Persze, egy bevezetés pénzügyi alulteljesítésének különböző okai lehetnek, és ezek nem is feltétlenül üzletiek. Egy beszélgetőpartnerünk említett egy fejlesztőcsapatot, amelyik 2024-ben jó pénzért, becsületesen kifejlesztett egy testre szabott agentet egy közepes hazai vállalatnak, ám a megoldásuk alapja fél évvel korábban, ingyenesen, open source is elérhető volt már egy másik fejlesztőcsapatnak köszönhetően. Vagy amikor egy híroldalakat figyelő és rendszerező MI-ügynökről kiderült egy idő után, hogy fals adatokat szolgáltat, mert nem tudja figyelembe venni a híroldalak redizájnját, azaz a honlapok kinézetének, vizuális elemeinek megváltozását. Nyilvánvalóan ezek jól kivitelezett megoldások voltak, de hallottunk olyanról is, amikor egy magát profi szolgáltatónak mondott csapat open source forrásból megszerezhető megoldást adott el magas piaci áron, alacsony hozzáadott értékkel az ügyfeleknek. 

Noha a hazai piacon „rengeteg módon fel lehet találni a meleg vizet”, technológiai szempontból is gyorsan elavulhat egy-egy MI-megoldás. Szertics Gergely hallott olyan véleményeket magyar vállalatvezetőktől, akik szerint most nem érdemes beleugrani az MI-be, mert mire megvennék, addigra elavult lesz, és veszteségként leírhatják a költséges beruházást. A szakértő szerint ennek ellenére muszáj elkezdeni a használatot, mert szervezeti képességet kell építeni ahhoz, hogy lépést lehessen tartani a folyamatosan változó technológiával, amellyel egyre nagyobb hatékonyságnövelést lehet elérni.

Cikkünk eredetileg a GyártásTrend magazin márciusi lapszámában jelent meg, amely ezen a linkenolvasható.