Miért terjed lassan az AI a cégek körében?

1. A hype gyorsabb, mint a valóság: a döntéshozók és a technológia közti szakadék

A mesterséges intelligencia fejlődése az elmúlt években látványos volt – legalábbis a tech hírekben. ChatGPT, Midjourney, AI-agensek, gépi tanulás – mindenki erről beszél, és sok cégvezető érzi, hogy „valamit kezdeni kell vele”. A probléma viszont ott kezdődik, hogy a „valamit” még nem fordították le operatív szintre. A legtöbb vállalkozásnál nincs AI-stratégia, csak félinformációk és kapkodás.

A vezetők többsége nem tudja pontosan, hol kezdje. Az AI nem egy új marketingkampány vagy egy CRM-rendszer: nem lehet csak úgy „bevezetni”. Rendszerszintű gondolkodást igényel, és gyakran érinti a cég folyamatait, munkaköreit, felelősségi struktúráját. Ez önmagában lassítja a bevezetést – különösen azoknál a cégeknél, ahol nincs dedikált innovációs vagy digitális vezető.

A másik probléma, hogy a döntéshozók és a szakértők között nyelvi és mentális szakadék van. A fejlesztők „prompt engineering”-ről, LLM-ről és API-hívásokról beszélnek – miközben az igazgatótanács azt sem érti, mi a különbség egy AI-eszköz és egy automatizáció között. Ebből könnyen lesz bénultság: „inkább ne nyúljunk hozzá, amíg nem muszáj”.

2. A vállalati struktúrák lassabbak, mint az algoritmusok

Az AI terjedésének egyik legnagyobb akadálya maga a vállalati szervezet. A legtöbb cég nem úgy van felépítve, hogy gyorsan teszteljen és adaptáljon új technológiákat. Az AI viszont pont ezt igényli: iterációt, hibázást, gyors tanulást. Ha ehhez minden változtatáshoz IT-jóváhagyás, jogi audit, és háromkörös vezetői meeting kell, az elég ahhoz, hogy elvesszen a lendület.

A klasszikus hierarchikus struktúrák ráadásul nem támogatják az AI által javasolt munkamegosztást. Az AI nem „veszi el” a munkát – hanem átalakítja. Sok cégnél viszont nincs kultúrája annak, hogy a munkakörök rugalmasan változzanak, vagy hogy a dolgozók új feladatokat tanuljanak meg. Így még az is, aki bevezetne egy AI-alapú automatizmust, könnyen falakba ütközik.

Egy másik tipikus akadály az adat. Az AI ugyanis csak akkor okos, ha van miből tanulnia. Sok cég adatstruktúrája viszont elavult, szigetszerű, vagy egyszerűen nem létezik digitális formában. Ez azt jelenti, hogy mielőtt bármilyen AI-t használhatnának, előbb alapvető digitalizációra lenne szükségük – és ezt sokan nem szeretnék „megvárni”.

3. A dolgozói félelem és bizonytalanság is lassítja az AI bevezetését

Sokan nem az új AI-eszközök működésétől félnek, hanem attól, mit jelent ez rájuk nézve. Az „AI elveszi a munkánkat” narratíva még mindig erős, különösen adminisztratív, ügyfélszolgálati vagy tartalomgyártó munkakörökben. Ha egy vállalat nem kommunikálja világosan, mi a célja az AI bevezetésének, akkor természetes, hogy ellenállásba ütközik – akár passzívan, akár nyíltan.

A félelem gyakran abból fakad, hogy az AI nem érthető. A dolgozók nem tudják, mit látnak, hogyan dönt a rendszer, vagy hogy pontosan mit csinál a háttérben. Az átláthatóság és edukáció hiánya bizalmatlansághoz vezet – ami tovább lassítja az elköteleződést. Ha a csapat nem látja, hogyan segíti őket a rendszer, nem fogják használni – vagy csak kényszerből.

Fontos szempont az is, hogy sok helyen nincs idő vagy kapacitás új dolgok megtanulására. A napi működésben leterhelt kollégáknak nehéz azt mondani: „mostantól ezt egy új AI-eszközzel csináljuk”. Ha a bevezetés nem jár együtt oktatással, türelemmel és pozitív tapasztalatokkal, akkor az AI csak egy újabb bonyolult eszköz lesz, amit senki sem szeret használni.

4. AI-megoldásokból van sok – stratégiai szemléletből kevés

A piacon ma már több ezer AI-megoldás létezik: szövegírás, képgenerálás, automatizáció, hangfelismerés, ügyfélszolgálat, riportálás, projektmenedzsment – szinte mindenre van eszköz. A probléma az, hogy ezek közül sok csak „lokális optimumot” ad. Azaz: egy adott folyamatot gyorsít fel, de nem kapcsolódik össze a vállalat többi működésével.

Sokan ezért úgy érzik, hogy az AI valójában csak egy újabb szoftver. Kipróbálják, lemásolnak egy promptot a netről, futtatják, aztán le is állnak vele. Az igazi érték viszont akkor jön, ha az AI-t nem eszközként, hanem partnerként kezdik el kezelni – és ez csak stratégiai szinten működik. Ehhez viszont új gondolkodásra, új szervezeti működésre és új célokra van szükség.

A lassú terjedés tehát nem technikai, hanem szervezeti és gondolkodási probléma. Ahogy egyre több cég ismeri fel, hogy nem csak „AI-szoftvert” kell választani, hanem AI-alapú működést kell kialakítani, úgy fog valóban elindulni az áttörés. De ez nem megy egy év alatt – inkább három-öt év alatt alakul ki egy új működési kultúra.

- -✁- - - - - -  - - - - - 

A legnagyobb hazai mesterséges intelligencia kutatás eredményei

‍

Tudd meg kik és hogyan, milyen mesterséges intelligencia megoldásokat használnak

Kutatásom célja az volt, hogy kiderítsem, hogy:

• Milyen beosztásban
• Mekkora cégek
• Milyen mesterséges intelligencia alkalmazásokat
• Milyen célokra használnak.

Nézd meg a 2025-ös nagy hazai mesterséges intelligencia kutatás eredményeit a kutatás oldalán, ahol több adatot is letölthetsz a kutatással kapcsolatban.

Ha szeretnéd fejleszteni a tudásodat, nézd meg az ingyenes ChatGPT és mesterséges intelligencia tanfolyamomat. Ha pedig céges képzésre lenne szükségetek, akkor erről ezen a linken tudhatsz meg többet.

- -✁- - - - - -  - - - - -

‍

🛠️ Javaslatlista: Hogyan gyorsítható az AI bevezetése a vállalkozásokban?

1. Ne eszközt, hanem stratégiát válassz
   Az AI nem egy új szoftver a sok közül – akkor működik igazán, ha a cég működési modelljéhez illesztjük. Először gondolkodj rendszerben, csak utána válassz eszközt.
2. Kis lépés, gyors teszt, gyors tanulás
   Ne várj hónapokig egy „nagy” AI-projekt elindítására. Indíts pilotot egyetlen részlegen, mérj eredményeket, vonj be visszajelzéseket – és skálázz, ha működik.
3. Kommunikálj őszintén a munkavállalókkal
   Az emberek nem az AI-tól félnek, hanem attól, hogy nem tudják, mi fog történni velük. Ha transzparensen kommunikálsz, és lehetőséget adsz a tanulásra, csökken az ellenállás.
4. Rakd rendbe az adatokat
   Az AI csak olyan jó, mint az adatok, amiből tanul. Ha széttöredezett, elavult vagy silány minőségű a belső adatstruktúrád, először ezt érdemes rendbe tenni.
5. Hozz létre dedikált AI-felelőst vagy csapatot
   AI-t bevezetni nem „mellékprojekt”. Legyen egy belső vagy külsős szakembered, aki összeköti a vezetést, az IT-t és az operatív csapatokat.

🧾 Összefoglaló

‍Bár az AI-technológia robbanásszerűen fejlődik, a vállalatok többsége még mindig lassan és bizonytalanul integrálja azt a napi működésébe. Ennek oka gyakran nem a technológia, hanem a szervezeti struktúrák, a félelmek, az adatproblémák és a stratégiai gondolkodás hiánya. A valódi áttörés nem a következő AI-eszköz elindulásán múlik, hanem azon, hogy képesek vagyunk-e újratervezni, hogyan dolgozunk együtt a technológiával.

- -✁- - - - - -  - - - - - 

🎓Ingyenes ChatGPT kezdő kurzus magyar nyelven

A mesterséges intelligencia világában való eligazodás nem egyszerű feladat, különösen kezdőként. Ezért hoztam létre a ChatGPT kezdő kurzust, amely magyar nyelven, gyakorlati példákkal segít megérteni, hogyan használhatod ki az AI nyújtotta lehetőségeket. Legyen szó tartalomgyártásról, automatizációról vagy kreatív ötletekről, a kurzus végére magabiztosan használhatod a ChatGPT-t.

📌Miben segít neked ez a kurzus?

• Alapvető ismeretek a ChatGPT működéséről és alkalmazási területeiről.
• Gyakorlati példák videókkal és esettanulmányok webshopok számára.
• Tippek, hogyan integrálhatod az AI-t a napi folyamataidba.

📚 Nézd meg az ingyenes Mesterséges intelligencia és ChatGPT alapozó kurzus-ra és fejleszd, gyorsítsd meg mindennapi munkádat a gyakorlatorientált videók segítségével! Ha kérdésed lenne, írj Linkedin-en, vagy kérj mentorálást, amiben segítek elérni a céljaid legyen szó vállalkozásfejlesztésről, vagy marketingről!

Eredmények, esettanulmányok

🧐Szeretnél többet megtudni korábbi munkáimról? Nézd meg a referenciáimat vagy olvasd el az esettanulmányokat az oldalamon!

• SEO-s fejlesztések egy KKV webshop számára - eredményekkel
• 5000 termékoldal SEO optimalizációja - UNAS webshop motoron
• Hogyan fejlesztem, építem a saját weboldalamat - Webflow előnyei

- -✁- - - - - -  - - - - -

📚 Fogalommagyarázatok a cikkből:

1. AI (mesterséges intelligencia)
   Olyan rendszerek, amelyek emberi gondolkodásra emlékeztető módon képesek tanulni, dönteni és feladatokat elvégezni. Az AI eszközök ma már írástól az ügyfélszolgálatig minden területen megjelentek.
2. Pilot projekt
   Kísérleti fázisban futtatott kisebb léptékű bevezetés, amely segít kockázatmentesen tesztelni egy új technológiát vagy módszert.
3. Adatstruktúra
   A vállalati rendszerekben tárolt információk szervezési módja. Az AI működéséhez jól strukturált, digitálisan elérhető és tiszta adatok szükségesek.
4. Vállalati kultúra
   A szervezeten belüli normák, értékek, szokások és viselkedésminták rendszere. Az AI bevezetése gyakran itt ütközik ellenállásba.
5. Stratégiai bevezetés
   Az AI-t nem eszközként, hanem szervezeti szintű működésként kezeljük. Ez magában foglalja a célok meghatározását, erőforrás-allokációt és hosszú távú tervezést.

‍