Nem az AI fogja elvenni a munkát, hanem az AI-t használó szakemberek azoktól, akik nem használják

Az elmúlt időszakban nehéz úgy megnyitni egy szakmai cikket, konferencia-anyagot vagy LinkedIn-posztot, hogy ne jöjjön szembe a mesterséges intelligencia. Van, aki lelkes, van, aki szkeptikus és van, aki csendben reméli, hogy ez az egész majd elmúlik.

Nem fog.

És nem a „hype” miatt, hanem mert strukturális változásról beszélünk. Olyasmiről, ami nem lecserél szakmákat egyik napról a másikra, de nagyon határozottan újrarendezi, ki marad versenyben és ki nem.

Nem az AI a kérdés – hanem az alkalmazás

Fontos egy dolgot rögtön az elején tisztázni: nem az a kérdés, hogy a mesterséges intelligencia elég okos-e. Az már eldőlt. Az elmúlt évek erről szóltak: modellek, algoritmusok, generatív képességek, nyelvi megértés.

A nagy nemzetközi elemzések, iparági előrejelzések szinte kivétel nélkül ugyanazt mondják: a következő 3 év az alkalmazásról szól.

Arról, hogy hogyan használjuk ezeket a rendszereket konkrét szakterületeken, valós munkakörnyezetben.

Az AI nem váltja le a szakembereket – de a szakemberek leválthatók

Régóta visszatérő kérdés: „Le fogja váltani az AI a mérnököket? Projektmenedzsereket? Elemzőket?”

Az AI nem, de az a mérnök, projektmenedzser, szakértő, aki használja az AI-t, le fogja váltani azt, aki nem.

Ez nem jóslat, inkább mintázat.

Pontosan ugyanez történt minden korábbi technológiai ugrásnál:

• CAD a rajzasztal helyett

• Excel a kézi számolás helyett

• ERP rendszerek az elszigetelt táblázatok helyett

Nem a technológia „vett el” munkát, hanem azok az emberek, akik hamarabb tanulták meg használni.

Miért kevés csak „beszélgetni” az AI-val?

Sokan ma ott tartanak, hogy:

• kérdeznek,

• válaszokat kapnak,

• majd visszamennek a megszokott munkamódszereikhez.

Ez önmagában kevés.

Ha az AI csak egy „okos Google” marad, akkor:

• nem értjük a korlátait,

• nem tudjuk, mikor téved,

• nem tudjuk, mire alkalmas valójában.

Az igazi tanulás ott kezdődik, amikor:

• testre szabjuk,

• konkrét feladatra kényszerítjük,

• és megtapasztaljuk, hol működik jól és hol nem.

  
  

Így tudjuk kihasználni a képességeit és munkára fogni a projektjeinken.

Készítettünk egy videót, amely megmutatja, hogyan lehet néhány lépésben saját, célzott GPT-t létrehozni, egyszerűen, párbeszéd alapon:

https://www.youtube.com/watch?v=Z-hVbH_5KwE

Az adaptáció a valódi munka

A következő években nem az lesz a kérdés, hogy ki tud AI-t fejleszteni, hanem hogy ki tudja jól beépíteni a saját szakmai gondolkodásába.

Ez nem informatikai feladat, sokkal inkább szakmai felelősség.

Tanácsadó cégek, szoftverszállítók jönnek-mennek, de:

• a kontextust,

• a szakmai döntéseket,

• az értelmezést

nem lehet kiszervezni.

Miért bukik el az AI projektek többsége?

Egy 2025-ös MIT kutatás szerint az AI pliot projektek 95%-a kudarc. Nem azért, mert a technológia gyenge vagy mert az algoritmusok rosszak. Hanem azért, mert a cégek nem tudják pontosan, mire akarják használni. Nincsenek végiggondolt use case-ek, nincs tiszta üzleti cél, nincs megfogalmazva, hogy milyen konkrét döntést, folyamatot vagy munkát kellene támogatnia az AI-nak. Így az egész kezdeményezés technológiai kísérletté válik üzleti érték nélkül. És itt van a valódi fókuszpont: nem AI-stratégiára van először szükség, hanem jól definiált problémákra. Ha nincs világos use case, akkor a legjobb modell is csak drága játék marad. Azok a szervezetek fognak nyerni, amelyek nem „bevezetni” akarják az AI-t, hanem pontosan tudják, hol és miért akarják használni.

A valódi kérdés

Nem az a kérdés, hogy:

„Kell-e ezzel foglalkoznom?”

Hanem az, hogy:

„Most kezdek el tanulni vele együtt, vagy majd három év múlva próbálok utolérni mindenkit?”

Az AI nem siet. De aki most lép, annak lesz ideje hibázni, tanulni, fejlődni.

És az ilyen előnyöket később már nem lehet behozni. Kapcsolódó webinárunk felvétele visszanézhető itt a youtube csatornánkon.