AI-asszisztens építés egy kínai Volkswagen-mérnöknek

• Volkswagen Group China környezet – szigorú IT és hozzáférési korlátok mellett kellett működő AI-asszisztenst építeni
• A klasszikus integrációs megoldás nem működött, ezért korlátozott környezetre tervezett workflow készült
• Két alkalommal raktuk össze a működési keretet, a személyre szabott logikát és a tudásbázist
• Napi információ-összefoglaló, feladatlista, dokumentumkivonat és support jellegű válasz-workflow lett a fő megtérülési pont
• Adatkezelési és hozzáférési kontroll nélkül ez vállalati környezetben nem védhető

Mi volt a probléma az adott cégnél?

Hunyadi Róbert magyar mérnökként került a Volkswagen Group kínai központjába, ahol a napi működés nem csak szakmai, hanem információkezelési kihívás is lett. A helyi vállalati környezet több szempontból “extra nehéz pálya”:

• szigorú IT-biztonság és korlátozott hozzáférések
• lokális kommunikációs platformok, eltérő ökoszisztéma
• email- és dokumentumhasználati korlátok
• folyamatos információtömeg, amit naponta kell feldolgozni és rendszerezni

A kiinduló kérdése nagyon egyszerű volt, de üzletileg kritikus: hogyan tudna egy személyi AI-asszisztenst felépíteni, ami leveszi róla a napi információgyűjtést, összefoglalást, emlékeztetőket, és közben rendszerezi a feladatait?

Nagyvállalati közegben ez tipikus: a szakemberek rengeteg ismétlődő, adminisztratív jellegű feladatot végeznek több platformon, és könnyen elmegy erre 20–40% munkaidő. Ilyenkor nem “még egy eszköz” kell, hanem egy olyan workflow, ami a korlátozások mellett is működik.

Mi volt a megoldás az adott problémára?

A klasszikus “építsünk egy GPT asszisztenst és kössük össze mindennel” megközelítés itt gyorsan falakba ütközött. Róbert nagyon hamar szembesült azzal, hogy:

• nem működik az email- és naptár-hozzáférés
• több szolgáltatás a kínai hálózatban korlátozott vagy tiltott
• olyan funkciók, amik “elvileg elérhetők”, a gyakorlatban nem használhatók

Ebből adódott a stratégiai váltás: nem integrációkban gondolkodtunk, hanem egy korlátozott környezetben is stabilan használható, “kézi bemenet + okos feldolgozás” logikájú személyes asszisztensben.

Két külön alkalomban dolgoztunk:

• először tisztáztuk a működési keretet (mi az, ami biztosan működik, és mi az, ami nem fog)
• majd erre építve felépítettük az asszisztens belső logikáját, tudásbázisát és feladatmintáit, valós tesztkérdésekkel ellenőrizve

A cél végig az volt, hogy ne “AI demó” legyen, hanem üzemi rendszer: kiszámítható kimenettel, kontrollal, és vállalati adatkezelési szemlélettel.

Miért nem volt elég a “sima ChatGPT”, és mit adott a Custom GPT?

A legfontosabb különbség az volt, hogy Róbertnek nem egy egyszeri beszélgetés kellett, hanem egy ismételhető működés. Ehhez olyan elemeket raktunk össze, amelyek a mindennapokban is tartják a minőséget:

• egy jól felépített “master prompt” (szerep, cél, kimeneti formátum, ellenőrzési pontok)
• perzisztens tudáslogika (mit hova teszünk, hogyan lesz visszakereshető)
• kérdés–válasz struktúra, ami a saját stílusához illeszkedik (szakmai, rövid, lényegre törő)

Itt jött ki az egyik fontos tanulság: vállalati környezetben a legjobb asszisztens sokszor nem az, ami “mindent összeköt”, hanem az, ami korlátozott inputból is konzisztensen dolgozik, és a felhasználót rásegíti a jó működésre.

Milyen workflow-kat építettünk, hogy integráció nélkül is legyen megtérülés?

A megoldás lényege az volt, hogy az asszisztens ne külső rendszerekhez férjen hozzá, hanem a napi munkában keletkező információt alakítsa át döntésre kész outputtá. A gyakorlatban ezekre építettünk:

• Napi információ-összefoglaló
  Róbert bemásolja a releváns forrásokat / részleteket, az asszisztens pedig egységes szerkezetben összefoglalja: mi a lényeg, mi a kockázat, mi a következő teendő.
• Feladatlista és emlékeztetők chatben
  Nem “naptárintegrációval”, hanem döntési logikával: mit kell holnapig megcsinálni, mi a függőség, mi a következő lépés.
• Dokumentumok kivonatolása és rendszerezése
  Rövid executive kivonat + technikai rész + nyitott kérdések, hogy gyorsabban lehessen tovább dolgozni.
• Ügyféloldali automatikus válasz-workflow (vállalati realitásokra igazítva)
  Olyan logika, ahol az első válasz nem “mindent megold”, hanem kontrolláltan tereli a kérdéseket egy strukturált csatornába – ezzel csökken a support jellegű időelvitel.

A fókusz végig az volt: ismétlődő feladatokból rendszert csinálni. Nem kell hozzá fejlesztőcsapat, nem kell IT-deploy – de kell módszertan és fegyelem.

Adatkezelés és compliance: mitől lett vállalati környezetben is védhető?

Ebben a projektben az adatbiztonság nem “kiegészítő”, hanem feltétel volt. Két alapelvet építettünk be:

• minimalizált adatbevitel – csak az kerül be, ami szükséges és vállalható
• hozzáférési kontroll – az asszisztens elérhetősége ne legyen “szabadon keringő link” jellegű

A tanulság itt KKV-knak és nagyvállalatnak is ugyanaz: AI-rendszert nem akkor érdemes bevezetni, amikor már probléma van, hanem akkor, amikor még kialakítható egy egyszerű, betartható használati standard.

Ha az AI használat és bevezetési keret érdekel mélyebben, a kapcsolódó anyag: Mesterséges intelligencia, ChatGPT és Gemini. A cikkhez kapcsolódó videó is bemutatja ezt a “keret + workflow” szemléletet, és a cikk végi Instagram poszt is kapcsolódik ehhez.

‍

5 tipp, amit te is azonnal használni tudsz

1. Ne eszközt válassz, hanem korlátot és célt
   Írd le: mi tiltott, mi lehetséges, és melyik 2–3 feladat hozza a leggyorsabb időnyereséget.
2. Integráció helyett építs “input → output” rutint
   Ha nincs email/naptár/API, attól még lehet asszisztens. A bemásolás + strukturált feldolgozás sokszor már nagy ugrás.
3. Master prompt nélkül szétesik a minőség
   Legyen fix: stílus, kimeneti forma, ellenőrzési pontok, és “mit nem csinálunk”.
4. Tudásbázist ne mindennel tölts fel
   A cél nem a “mindent tudjon”, hanem hogy a döntésekhez szükséges anyag legyen visszakereshető és egységes.
5. Compliance-t kezeld a tervezés elején
   Adj keretet: mit vihetsz be, mit anonimizálsz, hol kell ellenőrzés. Ezzel nem lassítasz, hanem gyorsítasz – mert nem lesz visszalépés később.

Összefoglaló

Róbert esete azért erős referencia, mert jól mutatja: a személyi AI-asszisztens nem “kreatív játék”, hanem működési automatizációs minta – még szigorúan korlátozott vállalati környezetben is. A siker itt nem az integrációkon múlt, hanem azon, hogy tiszta keretben gondolkodtunk: mi a cél, mi a korlát, mi az a workflow, ami ettől függetlenül is működik.

A projekt végeredménye egy olyan, személyre szabott asszisztens lett, ami a napi információtömeget döntésre kész outputtá alakítja, és segít fegyelmet vinni a feladatkezelésbe. Ez a logika csapat- és céges szinten is skálázható – pontosan azért, mert nem “mindent akar”, hanem a legnagyobb időelvitelt veszi le kontrollált módon.