CLEAR framework: az AI promptolás jövője és a technikai skillek hanyatlása

TLDR – CLEAR framework és az AI-alapú jövő

A CLEAR framework nem csak egy promptolási módszer, hanem a mesterséges intelligencia által uralt jövő egyik kulcsfontosságú üzleti készsége.
Ez a cikk bemutatja, hogyan vált a technikai tudás marginálissá, és miért fontos most megtanulni rendszerszinten gondolkodni, nem csak eszközöket használni.

• A technikai tudás (Make, API-k) gyorsan elértéktelenedik.
• Az új érték a rendszer-gondolkodás és az üzleti problémaértelmezés.
• A CLEAR modell segít pontosan, üzleti szinten promptolni.
• Az AI nem helyettesíti, hanem erősíti a gondolkodó embert.
• A jövő nem a kattintgatásé, hanem a komplexitás értelmezésé.

Mi az a CLEAR keretrendszer, és miért fontos 2026-ban?

A CLEAR framework egy újgenerációs gondolkodási modell, amely segít hatékonyan promptolni mesterséges intelligenciát – különösen olyan korszakban, ahol már nem a technikai tudás számít, hanem a rendszerszintű gondolkodás és a problémák világos megfogalmazása. A jövő nem az API-hívások vagy modulok ismeretéről szól, hanem arról, hogyan kommunikáljunk hatékonyan a gépi rendszerekkel üzleti nyelven.

Ez a megközelítés különösen fontossá válik az AI és az automatizáció robbanásszerű fejlődése miatt. Ahogy a "technikai skillek" értéke csökken, úgy válik értékesebbé az, aki érti a rendszerek formáját – nem csak a működését, hanem az üzleti kontextust is, amelyben az érték születik.

A CLEAR modell elemei: Clarity, Logic, Examples, Adaptation, Results

A CLEAR mozaikszó öt kulcselemre épül:

Clarity – világosság:
Tisztázd, mit akarsz. Nem "építs egy lead generáló rendszert", hanem például: „Készíts egy egyoldalas kvalifikációs SOP-t, amely 50+ fős gyártócégeket azonosít, akik az elmúlt 90 napban érdeklődtek automatizáció iránt.”

Logic – logika:
Strukturáld a gondolataid. Bontsd szét a komplex problémákat egymás utáni lépésekre, világos döntési pontokkal. Ez segít az AI-nak követhető módon működni.

Examples – példák:
Adj kontextust. Különböző lehetséges kimeneteket, edge case-eket is mutass be. Pl.: milyen pontszámú lead hova kerüljön a funnelben?

Adaptation – adaptáció:
Az igazi skill nem a promptban van, hanem az iterációban. Próbáld újra, finomíts, kérdezz vissza. Kezeld a promptolást dialógusként.

Results – eredmény:
Mérhető kimenet nélkül nincs haszon. Egy jó prompt nemcsak választ ad, hanem üzletileg is validálható eredményhez vezet.

Automatizálás a periférián: Miért veszítenek értékükből a technikai skillek?

A technikai tudás, mint például a Make.com modulok, vagy API endpointok ismerete pár éve még versenyelőnyt jelentett. Ma viszont az AI ezeknek a feladatoknak a többségét elvégzi helyettünk – vagy legalábbis nagyon gyorsan közelíti meg a használhatóság küszöbét.

Ahogy a varrónő helyett jött a szövőgép, majd a CAD, majd a prompt által vezérelt AI – úgy tolódik el a "kézügyességtől" a "rendszerszintű gondolkodás" felé a valódi érték.

Promptolás mint új üzleti készség

A prompt nem csak technikai utasítás. Egyre inkább az üzleti stratégia, a folyamatértelmezés, és a rendszertervezés közvetítője. A jövő vezetői nem technikai szakemberek lesznek, hanem azok, akik képesek leírni a problémát és a megoldást úgy, hogy azt egy AI képes legyen értelmezni és kivitelezni.

Ez a skill hatványozott tőkeáttételt ad: nem te végzed el a munkát, hanem a modellek – te pedig a kommunikáció és rendszerépítés mestere vagy.

Hogyan gondolkozz rendszerben? Az AI-korszak üzleti gondolkodásmódja

A különböző szolgáltatás alapú vállalkozások (AI ügynökség, marketing ügynökség, tartalomgyártás stb.) mind ugyanazt a „formát” követik:

1. Marketing →
2. Sales →
3. Onboarding →
4. Delivery →
5. Reactivation / Retention

A rendszer ugyanaz, csak a “tartalom” változik. Ha érted ezt az „üzleti sablont”, akkor nem kell újra feltalálni a kereket – elég beleönteni a megfelelő tartalmat.

Ez az a gondolkodásmód, ami túlél minden technológiai váltást.

CLEAR a gyakorlatban: Jó vs. rossz prompt példák

❌ Rossz példa:
„Építs egy lead generáló rendszert!”

✅ Jó példa (CLEAR):
„Készíts egy automatikus lead kvalifikációs rendszert B2B gyártó tanácsadó cég számára. A leadek LinkedIn hirdetésekből és cold e-mailekből jönnek. A rendszer pontozza őket:

• 50+ fős cég = +30 pont
• iparág: gyártás = +25 pont
• whitepaper letöltés = +20 pont
• demo foglalás = +40 pont

80+ pont: senior sales
50–79: automatizált demo booking
< 50: 6 hetes edukációs e-mail szekvencia
Integráció: HubSpot, statisztika: konverziós arány szinten.”

Ez nem csak világosabb, hanem üzleti értéket is hoz. Ez a jövőben már nem „jó prompt”, hanem elvárás lesz.

5 gyakorlati tipp a CLEAR framework használatához

1. ‍Ne „promptolj”, tervezz üzleti folyamatot.
   A prompt mindig egy üzleti probléma megoldása legyen, ne csak parancs.
2. ‍Használj konkrét mérőszámokat.
   Ha nincs metrika, nincs érték. A clarity szakaszban legyen szám, cél, határidő.
3. ‍Iterálj!
   Az első válasz sosem a legjobb. Kérdezz vissza, javíts, finomíts.
4. ‍Használj példákat és kivételeket.
   Ez segít, hogy az AI ne csak általánosan, hanem valóságosan „értse” a helyzetet.
5. ‍Teszteld az outputot.
   Ne fogadd el az első választ. Validáld üzleti szempontból: hoz-e értéket?

Összefoglalás

A technikai tudás elértéktelenedik. Aki ma Make.com, Zapier vagy API dokumentációk alapján próbál karriert építeni, hamarosan csalódni fog. A jövő nem az implementálásról szól, hanem a problémaértelmezésről.

A CLEAR keretrendszer segít, hogy ne csak használjuk az AI-t, hanem partnerként gondolkodjunk vele együtt. Ez nemcsak hatékonyabb – ez a következő évtized legértékesebb üzleti készsége.

‍