Ez egy nagy nyelvi modell (angol rövidítés: LLM), mint sok más, pl a ChatGpt, vagy a Google Gemini.
Más szóval egy AI dumagép, amelyeket most épp nagyon szeretünk.
Egy csapatnyi okos kínai mérnök, s egy befektetőkből álló startup elkezdett egy részvénykereskedő platformon dolgozni, s ez lett a melléktermék! Annak azért elég erős véleményem szerint.
Hogy működik?
A világ adatain lett tanítva és most nyitva van mindenkinek, hogy szabadon használjuk.
Mögötte pedig egy nagy kupac korábbi és újabb nvidia GPU (grafikus processzor) van a háttérben, még a szankciók előtt beszerezve.
Illetve a sejtések szerint hozzájutottak új modellekhez a szankciók alatt is valahogy…
Trump elnök úr dühös is emiatt 🙂
Tényleg jobb?
Ezt döntsd el inkább te, ha kipróbálod.
Kevesebb pénzből, kevesebb idő alatt közel ugyanolyan termék jött létre, mint a többi nagy (amerikai) rendszer.
Bár sok szakértő szerint eleve minden következő AI rendszer kötelezően jobb, mint az elődje és ez a jövőben is így lesz.
Én egyébként úgy látom leginkább kódolásban, programozásban és magas szintű matekban jó igazán.
Amúgy ha ismered és használod a Perplexity.AI-t, az már a DeepSeek-et használja válasz indokláshoz (ez a reasoning)
Hogy lett jobb, mint a többi AI?
Ez bekezdés kissé szakmai lesz, ha gondolod kihagyhatod.
Képzeld el, hogy a teljes hálózat (hívjuk AI agynak) fel van bontva több kisebb szakértő hálózatokra.
Egyik az érvelésben jó, másik az ötletelésben, megint másik a matematikában, vagy épp a kódolásban. Ezek a kisebb szakértő hálózatok bővíthetőek újabbakkal, sőt külön-külön taníthatóak, fejleszthetőek.
De a legjobb, hogy nem a teljes hálózat dolgozik egy-egy válaszon, csupán egy-egy része. Így kisebb erőforrásra (számítógép kapacitásra) van szüksége, ami óriási előny a többi hasonló rendszerrel szemben.
Ez a MOE technológia: MixtureOfExperts.
Mit okozott a világban?
Totális felbolydulást. Részvények a tech cégek világában fel-le mozogtak, sőt az Nvidia részvények inkább óriásit zuhantak.
(de még mindig ebbe fektetnék, ha visszamehetnék az időben, mondjuk 2020-ba)
S persze jött a meglepődés. Tényleg ilyen könnyű lenne megcsinálni?
Mások gigászi pénzeket és időt tettek bele, erre a kínaiak csak úgy mellékesen előálltak szinte ugyanolyan rendszerrel?
Mi lehet gyanús?
A szóbeszéd szerint lehet, hogy nem nulláról lett tanítva. Lehet, hogy az OpenAI ChatGPT rendszerét használják? S bár az OpenAI is ezt tette korábban az Interneten található (jogvédett) adatokkal, ők kizárják a lehetőségét, hogy más AI, az ő rendszerükkel legyen tanÍtva (ezt amúgy legális körülmények között desztillálásnak hívják)
Egyébként én amikor beszélgettem vele, néha CHatGPT-nek mutatkozott be. 🙂
De ez veszélyes is tud lenni.
Tudjuk, hogy erősen hallucinál az AI és ha azt az infót juttatjuk be egy másik tanuló AI-nak, mint tanító adat, abból nem sok jó sül ki, igaz?
Illetve úgy látom Kína specifikus kérdésekre nem szeret válaszolni, így volt amikor „kínjában” azt találta mondani, hogy Kínának nincs is elnöke, csak hagyjam már 🙂
Hogyan tovább?
Nos, zajlik a nagy vizsgálat. Mondhatni elnöki támogatással, hisz az egész az AI fölényről szól, hogy kinek lesz meg hamarabb. Mind az OpenAI-Microsoft páros részéről, mind a Meta is ezt vizsgálja. S bár állítólag már van, de igazi bizonyítékot még nem tettek közzé.
A DeepSeek persze hallgat, de a furcsa hajú zseni, aki mögötte áll, már a kínai kommunista párt legnagyobbjai között ül, ami igen szép elismerés.
Szerintem az egész év erről fog szólni, hogy újabb ilyen cuccok fognak jönni.
Például a múlt héten kijött az Alibaba AI chatbotja (Generative AI), ami persze frenetikus, ahogy ők mondják és jobb a kínai konkurensnél is.
Nekünk felhasználóknak csak jó és egyre olcsóbb a hétköznapi használata.
S eközben az EU-ban?
Mi feltaláltuk a nem levehető kupakot… (bocs)
Ha ötleted vagy kérdésed akad akár a DeepSeek-el kapcsolatban, erre az e-mail címre tudod elküldeni: pedro@amtech.hu
A témáról a Spirit Fm-en készült beszélgetés linkjét, ITT találod.
Szekrényi Péter – Pedro
tulajdonos, IT mérnök
AMtech Rendszerház
www.amtech.hu
Avagy az AI-al össze lehet valamit dobálni, de a valódi tapasztalatunkkal nem versenyezhet…
Nem igaz, hogy a programozó munkáját meg tudja csinálni az AI.
Szívesen megmutatom Neked is, hogy milyen az, amikor az AI segít programozni, s neked csak jól kell tudni kérdezni és felhasználni a kapott segítség morzsát.
Ám ha nem jól kérdezel, vagy nem tudod mit kezdj az infóval, teljesen haszontalan önmagában a hozzá nem értőnek az AI.
Viszont ha értesz a szakmádhoz és úgy használod az AI asszisztenst, akkor rögtön óriásit nő a termelékenység.
Te is kikéred a gép véleményét?
Mert én napi szinten teszem.
Tapasztalatunk szerint attól félnek a legtöbben, amiről nincs elég információjuk vagy annyira bonyolultan van megfogalmazva, magyarázva, hogy nem lehet érteni.
Ezért a sok videós tartalom és előadás, hogy ezt megváltoztassuk.
Az alábbi videó egy összefoglaló arról, hogy milyen átalakulások várhatóak az IT területén.
Nem látom olyan sötéten a dolgokat, mert abban hiszek, hogy aki képzi magát és nyitott a változásra az minden időszakban megtalálja a neki megfelelő munkakört.
És hogy mindent tudnak-e a nagyok? Koránt sem, de ez kiderül a videóból:
Anno 2016, a Microsoft büszkén veti a nép elé az új chatbotot és várja a reakciókat.
Azonnal több 1000 ember repül rá és faggatják, beszélnek hozzá, illetve beszéltetik is.
Nagyjából 5 óra leforgása alatt az első kedvesnek tűnő chatbot egy arrogáns
diktátor stílusában kezd értekezni a világról és súlyos véleményt alkot a benne lévő emberekről is.
A Microsoft összehívja a válságstábot, majd dönt: azonnal lekapcsolják a rendszert és visszavonulót fújnak.
No de mi történt pontosan? A válasz: ADATMÉRGEZÉS!
A CHATBOT a gmail levelezéseken edződött és azzal tanították az életszerű társalgásra.
Viszont erről valakik tudomást szereztek (ehhez belső ember is kellett) és azokra az email címekre, – amit a szoftver is figyelt és tanult – nagy mennyiségben kezdtek küldeni uszító és szélsőséges levelek sokaságát.
Ezzel gyakorlatilag “megmérgezték” szándékosan a tanító adatokat a háttérben.
Csak gondolj bele:ha egy AI alapú szoftvert 10.000 kutya képével arra tanítok, hogy ismerje fel a kutyákat a jövőben, akkor kb. 82%-os valószínűséggel meg is fogja tenni azt szinte bármilyen ebet is lát (2024 Q2 adat)
Ám ha csak 2%-a (!) ezeknek a kutya képeknek macskát tartalmaz, máris ez a kutya felismerő képesség 68%-ra csökken!
A mesterséges intelligencia (MI) adatmérgezés egy igen alattomos támadás az MI rendszerek ellen, ahol rosszindulatú szereplők meghamisítják a tanító adatokat a háttérben.
Olyan, mintha rossz információval etetnénk egy tanulási modellt, ami eltorzítja a döntéshozó képességét.
Íme egy áttekintés, hogy mit jelent az adatmérgezés az MI-ben.
Hogyan működik:
A támadók becsempésznek szennyezett adatokat: Ez magában foglalhat új
adatok bevezetését, vagy meglévők módosítását vagy akár fontos adatok
törlését is.
Az MI modell be van csapva: A mérgezett tanító adatok elfogyasztásával a
modell hibás mintákat és torzításokat tanul meg. Pl: “vezető pozícióba csak fehér férfi kerülhet” – ez valós példa.
Rossz döntések: Amikor az MI később előrejelzéseket vagy döntéseket hoz,
azok a mérgezett adatok alapján akár erősen torzulnak.
A támadások típusai:
Elérhetőségi támadások: Ezek arra irányulnak, hogy az egész MI modellt
összeomlasszák azzal, hogy szemét információval etetik, ami pontatlan
kimenetelekhez vezet. A rendszer használhatatlan lesz.
Célzott támadások: Itt a támadók gondosan befecskendeznek bizonyos
adatokat, hogy a modell kimenetelét egy bizonyos módon manipulálják,
például kockázatos hitelfelvevőknek adnak jóváhagyást.
Védekezés az adatmérgezés ellen:
Tanítás előtt/közben: A tanító adatok forrásának és pontosságának biztosítása
Működés közben: Az MI modell teljesítményének folyamatos monitorozása a
hirtelen változások vagy torzítások észlelésére utalhat adatmérgezésre.
Ha ötleted vagy kérdésed van – nem csak a profilozással kapcsolatban, itt megtalálsz: pedro@amtech.hu
Szekrényi Péter – Pedro
tulajdonos, IT mérnök
AMtech Rendszerház www.amtech.hu
Profilozás? De miért profiloznak minket? Azaz miért gyűjt rólunk bárki is adatokat?
Tisztázzuk is ezt rögtön az elején. Nem az adataink értékések, legalábbis nem önmagukban, nyers formában. Hanem az az értékes, amire következtetni lehet belőlük. Minél több az adat, annál izgalmasabb viselkedési mintákat lehet ráilleszteni.
Ez maga a színtiszta viselkedés előrejelzés. A rólam megtudott adathalmaz tudatában vajon kire fogok szavazni, mit fogok vásárolni, hova fogok legközelebb utazni?
Na ezért -mondják a cégek és a kormányok- már érdemes a közszemlére tett és önként átadott adatainkat begyújteni, eltárolni és persze folyamatosan elemezni.
Egy átlagos emberről minimum 100 különböző alap adat lelhető fel és ha hozzátesszük a személy környezetében lévő személyeket és a következtetéseket is, akkor ez az adatkupac 10e különböző adatra rúg, ami a mi profilunkban van eltárolva. Na ez a nagy érték!
Ez a SOCIAL ENGINEERING, illetve profilozás, ám fura mód szokták az ember meghekkelésének is nevezni.
Két fő irányvonal van, az egyik a legális út, amikor például egy „díjmentes” szolgáltatást használunk, mondjuk a közismert gmail levelezőt, vagy feliratkozunk egy hirlevélre, esetleg megosztunk egy videót, like-olunk egy posztot. De ezekről legalább tudjuk, hogy mikor és mit osztunk meg.
A másik irányvonal, amikor a hátunk mögött gyűjtögetnek akaratunk és engedélyünk ellenére részletes adatokat rólunk.
Nyilván ez -nem úgy, mint az első megoldás- teljesen illegális és jobb ha ismerjük a gonosztevők repertoárját, mert így könnyebben fogjuk felismerni, ha épp a mi adatainkra pályáznak és remélhetőleg meg is tudjuk előzni azt, mielőtt komolyabb baj lenne.
1. PHISHING: „kérlek kattints és változtasd meg a jelszavad, mert valószínűleg adatlopás áldozata lettél” Vagy: „Itt tudod követni a csomagodat, esetleg kattints és fizesd ki a vámot, különben visszamegy a csomagod a feladóhoz”
Ez nagy tömegben megy mindenfelé és még mindig 8 – 11% beugrik ezeknek a csaló üzeneteknek és kattint. Utána bekéri az érzékeny információt és kész a baj.
Ugye régebben sima ügy volt kiszűrni a „nigéria nagybácsi meghalni és akar utalni Néked nagy vagyon” jelegű magyartalan üzeneteket, ám a gépi tanulás fejlődésével a szövegek közel tökéletesek már.
És megjegyzem hamarosan a beszéd is perfekt és hihető lesz…
2. SPEAR PHISHING: ez az előző kifinomult formája. Itt már sok adat van a kiberbűnöző birtokában a célszemélyről és célzottan csak neki megy az adathalász üzenet. Pl. tudjuk, hogy szabadságra mész és Tenerife-re utazol, megy is az üzenet, hogy „még előtte mentsd le a céges adataid, illetve változtasd meg a jelszavaid.
Vagy most foglalj helyet ITT ebbe a szuper helyi étterembe.
3. BAITING: a csali módszer. „Szeretnél hozzáférni az oldalhoz és ingyen mozifilmeket nézni? Gyorsan katt ide”
Ezek azok az üzenetek, amelyek ígérnek valamit, ami egyszerűen túl jó, hogy igaz legyen.
Avagy elérik, hogy érezd a „nehogy ebből kimaradjak” érzést és ezek annyira erősek tudnak lenni, főleg ha pont a vágyott termék, illetve szolgáltatás után kutatunk egy ideje, hogy nagyobb eséllyel megy a kattintás.
4. TAILGATING: Ismerős, amikor az autópályán valaki túl közel jön hozzád, ezzel finoman jelezve, hogy ő gyorsabban kíván haladni?
Nos a kiber-bűnözésben is megvan ennek a megfelelője, bár inkább a fizikai világban figyelhető meg.
Példa erre, amikor valaki túl közel van hozzád, mikor bemész egy ajtón, amihez kulcs, vagy belépő kártya kellett. Esetleg udvariasan meg is kér téged, hogy engedd már be, neki épp nincs itt a belépő kártyája…
Ekkor persze már korábban is temérdek adat lett gyűjtve a kihasznált személyről, tehát biztosra megy a támadó, hogy itt ő most célt fog érni és bejut az adott helyre.
Valószínűleg egyéb adatok birtokában van már, így a bejutás után tovább tud kutakodni a „kincs” után.
5. MALWARE: Ezek ártalmas, rosszindulatú szoftverek.
Azzal a céllal kerülnek a gépedre már eleve gyanús forrásból, hogy pénzt, vagy adatot csikarjanak ki.
Viszonylag könnyű elkerülni ezeket, ha mi magunk is kerüljük az illegális letöltő oldalakat.
Csodás példáját láttam ennek, amikor egy zsaroló vírus költözött be egy céghez, ám a látszat ellenére nem a pénz volt a céljuk (adataid titkosítottuk, küldj bitcoint és visszakapod), hanem a cég szorult helyzetét kihasználva, 2 profi rendszergazda is jelentkezett a céghez, aki segíteni tud és megelőzni ezt a jövőben.
Persze az egyiket felvették, aki ezután hosszútávon igyekezett folyamatosan adatokat kiszivárogtatni a támadóknak, immáron belülről.
6. WATER-HOLING: Ezt sajnos igen nehéz kiszúrni. Képzeld el, hogy van egy weboldal, amit sokszor látogatsz és ott vásárolsz, olvasgatsz, beszélsz másokkal.
Ha bekerülsz a célszemélyek közé, akkor ez bizony kiderülhet rólad és gyakorlatilag meghackelik az amúgy megbízható weboldalt, hogy amikor legközelebb itt jársz, kattints egy linkre és tölts le valamilyen programot innen, amit amúgy sosem tennél.
Miért teszed meg? Mert ismered az oldalt, hisz sokszor megfordulsz itt, fel sem merül, hogy rosszat akarnának neked. Az oldal üzemeltetői nem is, de akik csapdát állitottak itt, már annál inkább.
Vegyük észre, hogy nem a weboldal volt a célpont, az csupán eszközként volt használva.
És ahogy ígértem a profilozás + 1. pontja: a PRETEXTING: Ilyenkor a támadó fél kiadja valakinek magát.
Pl.: tudja, hogy az áldozat nemrég vásároltál egy szép almás telefont és a bolt alkalmazottja nevében fogják majd keresni. Később már nem működne, de most még érintett az illető.
Megtörtént eset jön ismét.
A pénzügyes kolléganő egy ideje már megfigyelés alatt állt a fenti módszerekkel és csak arra vártak, hogy a főnök elutazzon. Ezt követően érkezett a fizetések utalása környékén céges mail címről egy levél.
A küldő állítása szerint ő a főnök új titkárnője és sajnálatát fejezte ki, hogy a főnök úr most nem fog tudni fizetéseket utalni a hosszú repülőút miatt.
Sebaj -folytatta a hamis feladó- most itt a lehetőség, hogy a pénzügyes hölgy ezt megtegye, íme a kollégák banki adatai, nosza mehet a fizetés mindenkinek.
Érzed a nyomást? Te felelsz mások fizetéséért. Mondanom sem kell, hogy a banki adatok nem a kollégák adatai voltak….
Most kérlek fusd át a 6+1 profilozás módszert, hogy legközelebb könnyebben felismerd, ha valaki rajtad próbálja alkalmazni.
Így nagyobb eséllyel fogod elkerülni a „de honnan tudja rólam ezt?
„Biztos lehallgat”.
Lehet önként adtad meg korábban?
Ha ötleted vagy kérdésed van – nem csak a profilozással kapcsolatban, itt megtalálsz: pedro@amtech.hu
A profilozás témájában készült videót, itt találod:
A Google az elmúlt egy évben közel 12.000 munkatársat bocsátott el.
Egyébként ezzel nincs egyedül, s olyan, minta összebeszéltek volna a többi giga tech céggel, pl. Apple, Microsoft, IBM, Facebook és a lista folytatódik.
Itt jön be a közösség ereje és tovább szövik a történetet valahogy így:
Hmm, ezek informatikára épülő tech cégek, akik elküldik az IT személyzet jelentős részét.
Ergo már az IT szakma sem biztos.
Mindezt alátámasztani látszik az a tény, hogy e tech óriások bőszen fejlesztgetik a saját mesterséges intelligencia, mély tanuló, vagy épp nagy nyelvi modelljüket. Sőt, be is ismerték, hogy igyekeznek optimalizálni az üzleti folyamataikat és tehermentesíteni a kollégákat.
Vezérhangya ismét elindul a közösségben:
Hmm, tehát a sok elbocsátott IT-s (figyelem: a korábbi “tényre” alapozzuk ezt a hipotézist már) a mesterséges intelligencia miatt veszti el a munkáját!
Kész is a végkövetkeztetés és születik egy hasznosnak tűnő jó tanács:
Ne tanulj programozni, hisz a gép úgyis elveszi a munkád!
Na akkor nézzünk ennek a mélyére. Tudtad, hogy Amerikában egy bizonyos létszám feletti cégeknek kötelező előre bejelenteni az elbocsátás részleteit? Konkrétan megjelölik a posztokat.
Ezt (is) felhasználva, statisztikai adatokat és elbocsátásról szóló belső információkat vizsgáltam meg, egyértelmű lett, hogy főleg a HR területről történnek az elbocsátások, onnan is recruiterek.
Illetve a Google news területről (írd be a Google keresőbe, hogy Google news és már látod is miről van szó).
A Google Assistant-ot (Apple Siri és Amazon Alexa tesója) is érinti a leépítés, itt is igyekszik optimalizálni a cég.
A Google Fitbit-ről hallottál? Nem? Nos ez egy okos óra cég, akit a Google már felvásárolt, de most innen is elbúcsúztak pár kollégától, úgy tudom ez a cég még nem váltotta be a hozzá korábban fűzött reményeket.
No és persze vannak a központban dolgozó mérnökök, tehát IT-s is van benne szép számmal azért.
Tehát már megdőlni látszik a korábbi feltételezés, hogy csak IT-soknak kötnek útilaput a lábára, mert jön az AI és mindent visz.
Oké és kit keresnek a Tech cégek?
Mert hogy az is kiderült, hogy extra sok új kollégát keresnek az elbocsátásokkal egy időben.
Csak ugye nem mindegy, hogy milyen képességgel (divatosan: skill) kell, hogy rendelkezz, ahhoz, hogy felvegyenek ezekhez a behemót vállalatokhoz.
Lássuk ezt is részletesen, hisz így tudunk felkészülni, igaz?
Ha ezek valamelyikében jó vagy:
1, gépi tanulás, AI szakértő és programozó mérnök
2, kiber biztonság, etikus hacker
3, adat és üzleti elemző
Akkor ott a helyed, mert nagy létszámban keresnek a Google-nál is ilyen új kollégákat.
Na de ehhez szeretnék Neked ennél több segítséget adni, ezért 3 lépésben megmutatom hogy készülj fel.
Kezdjünk is hozzá
LEVEL 1 – START
Ez az a szint, ahol még semmit nem tudsz a témáról, de biztatlak, hogy a sok gondolkodás és kérdezősködés helyett azonnal kezdj bele. Ez olyan, mint a hógolyó effektus. Ahogy elgördül és gurul, egyre nagyobb lesz. De ehhez el kell kezdeni MA.
Keresd meg a 3 témakör közül, hogy melyik áll hozzád a legközelebb, esetleg nézz meg pár témával kapcsolatos videót, de vigyázz! Minél több ilyet nézel és szakértővel beszélsz, annál távolabbinak tűnik a cél, hisz olyanokat hallasz majd, akik már előtted járnak.
Ezért csak kezd el, pl. ha az első keresett állás csomagot nézzük, jó ötlet lehet a Python programnyelv elsajátítása, mert sokrétű, könnyen tanulható és keresett. Ebből könnyen tudsz fejlődni és specializálódni az évek(!) alatt.
Ha belekezdtél, lesz 3 további opciód:
1, Tetszik és tovább lépsz a következő szintre
2, Nem rossz – mondod, de inkább ezen a területen belül másra váltasz. Mondjuk Java-ra
3, Abszolút nem jön be és abbahagyod. Átmész a másik ajánlott pályák valamelyikébe
Állás? Itt még nem. Még nem érkeztél meg. Várj és alapozz.
LEVEL 2 – NÖVEKEDÉS
Na itt jön be a 10.000 -es szabály. Ahhoz, hogy igen jó légy egy adott területen, ennyit biztos bele kell tenned, méghozzá kitartóan, rendszeresen és fókuszálva. Ha akarod mérheted is.
Itt már keress olyan területet, amivel specializálódsz és aktuálisan keresett. Pl. Python-nál maradva, ez lehetne a PyTorch ingyenes keretrendszer.
Hogy ezt megtaláld, itt már javaslom, hogy beszélj olyanokkal, akik ezt az utat járják, de előtted vannak. Kérdezd ki őket, sőt nézz állásokat, hogy tudd, mit keresnek épp a cégek. Ha megvan, hogy mit szeretsz Te csinálni és mit keresnek a cégek, akkor kezd el tanulni annak a közös metszetét.
Itt is van 3 további opciód:
1, Saját céget csinálsz, Te leszel a magad főnöke
2, Rájössz, hogy ez hasznos, de váltasz e területen más részre
(pl.: app fejlesztő)
3, Eddig minden OK! Lépjünk szintet
LEVEL 3 – STRATÉGIA
Akkor keressünk állást. Ez nem jelenti a tanulás végét, csupán folyamatosan küldöd az önéletrajzokat a következőképp.
Küldj ki hetente 10, vagy több cv-t a vágyott poziciókra a cégeknek.
Mi fog történni?
Ha nem jön válasz, azt jelenti bizony valami gáz van a cv-vel. Gondolj bele, hogy a fejvadászoknak mennyi cv-t kell átnézni. Keresik a megfelelő pontokat a cv-dben és gyorsan eldöntik, hogy továbbjutsz, vagy sem.
Nem javaslom az általános cv-t, ehelyett tanulmányozd a megcélzott pozíciót és annak megfelelően alakítsd a cv-t, majd küld ki. Igen, lesz jó sok, kissé különbözően hangsúlyozott önéletrajzod. Ez van, itt nem érvényesül az „egy cv mindenekfelett” elv.
Oké, egész jó lett a cv-d és elkezdtek behívni, mert felfigyeltek rád. Eddig jó! Sínen vagy.
Hmm…. És mi van ha interjúzol, de nem vesznek fel?
Nos, ez azt jelenti, hogy nem megfelelő szintű a tárgyaló és érdek érvényesítő képességed.
Mondhatnád, hogy „de én nem vezetői pozit céloztam meg”. Nem baj, ez akkor is fontos, mert más nem fog helyetted kiállni érted.
Tanulj meg beszélni, akár kisebb közönség előtt is. Erre kitűnő lehetőség akár a ToastMasters retorika klub, csak ajánlani tudom. Illetve minden egyes sikertelen interjú után játszd le újra az egészet és írd le, mit kellett volna jobban csinálni.
Röviden tehát ez nem egy sima elbocsátási hullám és az IT korszak vége, helyette az IT korszak megerősödését láthatjuk és tömören ez egy a régi időkhöz képest szokatlan állomány csere.
Tanulj bátran modern technológiákat, hogy te azok közt legyél akiket felvesznek.
Ha ötleted vagy kérdésed van – nem csak a 4K modell-el kapcsolatban, itt megtalálsz: pedro@amtech.hu
A 4K MODELL avagy Koncepció – Kontextus – Képesség – Kreativitás.
Emlékszel a történelem, vagy a matek órákra, amikor azon töprengtél gyerekként, hogy miért kell ezt mind megtanulni, hol fogom én ezt a gyakorlatban használni?
Nem állítom, hogy csupa felesleges dolgot tanulunk a suliban, ám az biztos, hogy történelmet akkor is tanulunk, ha nem akarunk történészek lenni.
Matekot is tanulni kell, még ha nem is akarunk matematikusok lenni és még sorolhatnám ennek mentén a példákat.
Mondjuk, hogy eddig rendben.
De akkor informatikát miért nem tanulunk? És most ne mondd azt, hogy „no de vannak informatika órák”, mert legutóbb ez a beszélgetés hangzott el köztem és egy tanár, majd egy diák között:
– Hány informatika órátok van egy héten?
– Nekünk egy – mondta a diák és lemondóan bólintott a tanár is.
Jól látom, hogy pont abból a tantárgyból van kevés, ami jelenleg a leginkább meghatározza a világunkat?
S ha így van, akkor miért ne lehetne ebből a tantárgyból (sokkal) több, hisz még ha nem is akar mindenki informatikus lenni – nem is kell -, akkor is jó hasznát veszi az ember az élet számos területén!
S itt vezetjük be a 4K modellt, aminek a gyökerei Amerikába vezethetőek vissza.
Ez ugyanis a fenti logika mentén levezetett AI írástudást favorizálja, vagyis tanuljon mindenki a mesterséges intelligencia területéről minél többet. Átfogóan, gyakorlatiasan.
Még egyszer: nem fog mindenki ezzel foglalkozni, ám nincs szakma, amit hamarosan ne érintene.
A tanulás pedig 4 beszédes, de magyarázatot követelő „K” betűs szóra lett felbontva:
Koncepció – Kontextus – Képesség – Kreativitás azaz röviden 4K modell
A kép jól szemlélteti ezek egymáshoz képesti viszonyát.
Koncepció: értsük meg nagy vonalakban az elméletét, kb. hogy működik.
Kontextus: ez a környezetünk, amiben mindezt gyakorlatban használhatjuk a világban.
Képesség: kitaláljuk mi mire tudjuk használni a munkánkban, mindennapi életünkben.
Kreativitás: új ötletek megalkotása, a „mire lehet még jó mindez” megválaszolása.
Jöhet egy gyors példa?
Mesterséges intelligencia és informatika a mezőgazdaságban.
A mezőgazdaságban is megjelent az AI és kiválóan kiegészíti az emberi és gépi munkát, mert képes arra, hogy sok adatot elemezzen ki igen rövid idő alatt, és meglássa azt a mintát, amit mi emberek nem látunk meg.
Ezt követően pedig cselekedni tud, önállóan dönteni, vagy a döntést az ember számára előkészíteni.
Ez lenne a Koncepció, persze most csak röviden. (Vegyük észre, hogy itt nem cél a mély tanulás, sem a kódolás.)
Mindezt például jól lehet használni arra, hogy a traktor, vagy az aratógép önvezető legyen. A gépeket össze lehet kötni és adatokat küldhetnek egy központi szerverre a munka környezet részleteiről, meghibásodásáról. Így a gépek egymástól tudnak tanulni és megelőző karbantartást javasolni.
A termést drón ellenőrizheti, hogy megfelelően fejlődik-e, amiről tájékoztatja is az embert. A kártevő irtásról is egy önállóan közlekedő, kamerával felszerelt gép gondoskodik. Az állatokat kamera figyelheti, hogy melyik milyen állapotban van, és az alapján állítja össze számukra a takarmányt akár egyénileg.
Ez mindössze pár, a világban megvalósult példára.
Ez tehát a Kontextus.
Ha a szakmában dolgozunk, mondhatjuk, hogy oké, ebből hasznos lehet számunkra a megelőző karbantartás a járművek esetén, és a drónnal megfigyelt termés, de mindenképp emberi jóváhagyással, nem pedig önálló döntéssel. Ez lehetne a Képesség, hogy mire használhatjuk ténylegesen.
No de milyen jó lenne, ha az időjárást is megfigyelhetnénk a rendelkezésre álló meteorológiai adatok alapján és az öntözést ennek megfelelően irányítaná egy okos gép. Ha sok eső várható, kikapcsoljuk az automata öntöző rendszert. S persze mindezt applikációban is látni szeretném.
Ilyen még nincs, de hasznos lehet – gondolja a szaki, aki ezáltal kreatívan áll a témához.
Vagy akár egy mesterséges intelligencia alapú alkalmi munkaerő közvetítő segíthetne már előre megkeresni azokat kollégákat, akikre épp szükség van az adott feladatnál.
Ez a Kreativitás része a 4K modellnek.
Remélem sikerült meggyőzni Téged kedves olvasó, hogy miért is fontos az informatika, azon belül is a mesterséges intelligencia átfogó – nem részletekbe menő – tanítása az iskolákban, és ezáltal felkészíteni kicsiket és nagyokat egyaránt a ránk váró izgalmas és lehetőségekkel teli világra.
(Előző cikkünkben többet olvashatsz a mesterséges intelligencia alkalmazásairól: MI hírek)
Ha ötleted vagy kérdésed van – nem csak a 4K modell-el kapcsolatban, itt megtalálsz: pedro@amtech.hu
Szekrényi Péter – Pedro
tulajdonos, IT mérnök
AMtech Rendszerház www.amtech.hu
Mielőtt a tárgyra térnék, aki jobban szeretné érteni a ChatGPT működését és felhasználási lehetőségeit az alábbi videót ajánljuk:
Igy működik a (chat) GPT 4 lépésben! Avagy bármelyik nagy nyelvi model. Videó: ITT
Mire ezt olvasod, talán már minden megváltozott.
De nézzük, hogy mi történt:
Egyszer volt, hol nem volt, volt egyszer egy ember, nevezzük úgy, hogy Sam Altmann, aki úgy gondolta, hogy egyszer lehetővé válhat, hogy a géppel beszélgessünk és talán el is higgyük neki, hogy ő ember.
Vagy legalábbis emberszerű.
Kezdetben 5, majd 50, s mostanra 700 fővel meg is valósította ezt az álmot, a termék neve pedig jelenleg:
ChatGPT és épp készül az 5. verziója.
Talán nagyon kevesen vannak, akik nem ismerik, nem hallottak róla.
Viszont Elon Musk stratégiájával szemben neki nincs részesedése a cégben, csupán alapító és vezérigazgató (volt/lesz).
Így fordulhatott elő, hogy az inkompetens vezérigazgatói tanács egy szép pénteki napon úgy döntött, hogy a vezér nem azt mondja amit ők hallani akarnak, talán még ferdít is a tényeken.
Egy szó, mint száz, leváltjuk – mondták.
Volt aki támogatta, volt aki nem.
Végül az alapító távozott a cégtől és egyenesen a legnagyobb befektető karjaiba sétált.
Ez a cég pedig a Microsoft, és övék a cég 49%-a.
Bár eleinte nem volt egységes az öröm, végül mindenki beadta a derekát a Microsoft berkein belül és “befogadni” készültek Sam-et.
Mindeközben az OpenAI legénysége sem tétlenkedett, sorra jelezték egyet nem értésüket az egész gyanús üggyel kapcsolatban, mígnem mind a 700 fő alá nem írta.
S hogy mit is írtak alá?
Ha Sam Altmann alapítót és (ex)vezérigazgatót nem veszik vissza, mind kilépnek. Ja, és persze az igazgatótanács mondjon le.
Na erre az igazgatótanács csak pislogni tudott, de reagálniuk gyorsan kellett, ugyanis belépett a képbe a befektetői sokaság.
Az összes befektető felszólalt, hogy amennyiben ez így marad és távozni készülnek a kollégák, s a kapitány is más hajón navigál már, akkor itt óriási veszteségek lesznek, ami az ő zsebüket is érinti.
Ebből pedig per lesz – mondták.
Nem lett.
Ugyanis a nem túl ügyes igazgatói tanács nagy többsége lemondott, Sam visszakerült a céghez, a kollégák maradtak, a befektetők visszavonultak.
Nos, az egész lezajlott 5 nap alatt, a hétvégét is beleértve.
De hogy mi volt mindennek a valódi hátterében?
Hmm, talán hamarosan kiderül az is.
Ha ötleted vagy kérdésed van, itt megtalálsz: pedro@amtech.hu, vagy üzenetben itt az oldalon.
További érdekességekért és izgalmas összefüggésekért keress a további felületeken, TikTokon, Facebookon, LinkedIn-en…
Na de mi köze ennek a Mesterséges Intelligenciához?
Nagyon is sok, mindjárt meglátod.
–
Bár manapság sok rosszat hallani a mesterséges intelligenciáról, én igyekszem megmutatni a jó oldalát is.
–
Az első jó hírem, hogy Dubai-ban megindult a teljesen önvezető taxi járat – bár San Franciscóban már van ilyen – és 2026-ra pedig repülő elektromos taxik (valójában óriás drónok) fognak feltűnni és helyből fel-le szállnak majd.
–
Továbbá – kísérleti jelleggel -, egy paralízises betegnek segítettek egy agyba ültetett mikrochip segítségével mozgatni a művégtagjait, és így először csak a kezeit, majd később a lábait újra mozgatni tudta.
–
Ezekhez mind mesterséges intelligencia (angol rövidítése AI) kell, hisz a gépi tanulás képes arra, hogy akár egy autó felismerje a stop táblát, akár ismétlődő mintákat fedezzen fel az emberi agyban mérhető agyi impulzusok sokasága között.
–
Ennek pedig végső soron az ember segítése a célja.
Aki követ minket valamelyik felületen az tudja, hogy igen elfogult vagyok a témával kapcsolatban, de már annyi működő és napi hasznát találtam és alkalmazom, hogy szerintem ez nem a véletlen műve.
.
Célunk, hogy a mi általunk összetett tudást minden érdeklődő számára elérhetővé tegyük, mert hiszünk abban:
.
Aki tudást ad az Jövőt ad!
–
Tarts velünk.
…
És ha még mindig itt vagy, nézzük meg mi mire is használjuk a mesterséges intelligenciát?
Fél évvel ezelőtt kitűztük, hogy az AMtech Rendszerház egy MI kompatibilis cég lesz.
Ez azt jelenti, hogy nálunk nem csupán vállalatirányítási és termelés irányítási szoftverek készülnek, hanem mindezt összekötjük mesterséges intelligenciával is annak érdekében, hogy a vállalat egy magasabb szintű automatizálás használatával ebből profitálni tudjon.
A videós összefoglaláson pár gyakorlati esettanulmány, amelyet most valósítunk meg, vagy épp arra vár az ötlet, hogy valaki lecsapjon rá:
Mi az a két legfőbb ok ami miatt egy dobozos vállalatirányítási vagy
termelésirányítási program jelentősen drágább lehet, mint egy egyedi fejlesztésű társa?
Ez a videó színtisztán tapasztalati úton született, a mi ügyfeleinkkel beszélgetve és abból a lényeget erre a két pontra szűkítve.
Képzeld el, hogy megveszel egy csodás már kész házat.
Ez a kész ház szimbolizálja, jelen esetben a dobozos szoftverünket.
Bizonyos mértékben módosíthatsz a házon, ám azt nem mondhatod, hogy a pincét köszönöm nem kérem, s ezért nem is szeretném kifizetni.
Furcsa, vagy sem, pont így van a dobozos – már kész programok – esetében is.
Kötelezően meg kell megvenni olyan funkciókat sajnos amelyek a program szerves részét képezik és nem lehet belőlük kiszedni, nem lehet ezeket a funkciókat nem választani, ezáltal nem lehet azokat nem kifizetni sem.
Olyan funkciókkal lesz tele a program, amiket muszáj volt sajnos megvenni, miközben tudjuk, hogy sosem fogjuk őket használni és ez bizony jelentős többlet költséget jelenthet egy nagy szoftver esetében.
Az egyedi vállalatirányítási szoftver esetében fel sem merül, hogy olyan funkciók kerüljenek a programba, amelyeket sosem fogunk gyakorlatban használni.
Mivel a házat kvázi nulláról építjük, mi döntjük el, hogy legyen benne pince, avagy sem.
Második legfőbb ok
2. legfőbb ok:
Amikor egy dobozos programot (vállalatirányítási szoftvert) megvásárolunk, az
alapdíjon felül a felhasználók után, vagy a telephelyek száma után is szükséges extra díjat fizetni.
Tehát nem mindegy, hogy öten, tízen, vagy épp ötvenen dolgozunk egy cégnél.
Az árazás természetesen sávos, vagyis kedvezményeket tartalmaz minden esetben, de jelentős többletköltséget is jelent a program bevezetése, ha ötvenen, százan, vagy kétszázan dolgozunk a cégnél.
Mondhatni semmi pluszt ezzel nem kapunk, csupán meg kell fizetni a további felhasználónkénti felhasználási díjat.
Az egyedileg fejlesztett vállalatirányítási szoftver esetében ilyen díjazás nem merül fel.
A szoftvernek egy ára van és teljesen mindegy – legalábbis nálunk az AMtech Rendszerházban – hogy hány felhasználó fogja használni azt és hány telephelyen. Ily módon járulunk hozzá a cégek nyugodt fejlődéséhez.
Legalább ezzel ne legyen plusz terhe egy növekvő vállalkozásnak.
Ez egy jelentős költség különbözetet szokott jelenteni az egyedi megoldás javára.
Ez a cikk nem arról szól, hogy melyik a jobb megoldás.
Ugyanis az, hogy ténylegesen a mi cégünknél melyik szoftver típus válik be jobban, a dobozos vagy az egyedi, az a helyzettől, a cégtől, az alkalmazkodó képességtől, s a szükséges funkcióktól függ leginkább.
Azonban e két fent említett ok egyértelműen az egyedi megoldás mellett szól.
Érdemes kideríteni, hogy melyikre van szüksége a cég folyamatainak lekövetésére és a bővítés, a fejlődés biztosítására.
Keressen minket bizalommal, hogy együtt ezt megtehessük.
Szekrényi Péter – Pedro
tulajdonos, IT mérnök
AMtech Rendszerház
A videóban MI ötletek az üzleti életbenaz 5 megvalósult gyakorlati példa volt megtekinthető, mérhető eredménnyel, de a listát folytathatjuk:
automata munkaerő előszűrés és betanítás, vizsgáztatás (onboarding), hang vezérelt
vállalatirányítási szoftver a billentyűzet és egér helyett a termeléshez, személyre szabott
marketing tartalom gyártás és egyedi hírlevél küldés, forgási sebességtől és szezonalitástól
függő raktár optimalizálás, hogy gyorsabb legyen az összeszedés folyamata, vagy épp külső
tényezők és tendenciák folyamatos monitorozása és ettől függő pontos gyártási terv kialakítása.
Összességében igaz, hogy a mesterséges intelligencia integrálása (egybegyúrása) az egyedi készítésű ERP szoftverrel nagyban egyszerűsíti az ügyfélszolgálat munkáját, növelheti a termelékenységet és kiszolgálást, könnyebben megtalálunk a cégben bármit, jobb vezetői döntéseket hozhatunk, s így növelve a hatékonyságot teljesen legális versenyelőnyre tehetünk szert!
Feltéve, hogy tudjuk számunkra mi az igazi segítség és mi csupán modern kori hype…
Fél évvel ezelőtt kitűztük, hogy az AMtech Rendszerház egy MI kompatibilis cég lesz.
Ez azt jelenti, hogy nálunk nem csupán vállalatirányítási és termelés irányítási szoftverek készülnek, hanem mindezt összekötjük mesterséges intelligenciával is annak érdekében, hogy a vállalat egy magasabb szintű automatizálás használatával ebből profitálni tudjon.
Modern kori hype helyett nézzünk kezdésnek 5 területet, ahol sikeresen használható a Mesterséges Intelligencia.
Az elején leszögezem, ez egy valós példákkal teli cikk lesz!
Összességében igaz, hogy a mesterséges intelligencia integrálása (egybegyúrása) az egyedi készítésű ERP szoftverrel nagyban egyszerűsíti az ügyfélszolgálat munkáját, növelheti a termelékenységet és kiszolgálást, könnyebben megtalálunk a cégben bármit, jobb vezetői döntéseket hozhatunk, s így növelve a hatékonyságot teljesen legális versenyelőnyre tehetünk szert!
Feltéve, hogy tudjuk számunkra mi az igazi segítség és mi csupán modern kori hype…
Fél évvel ezelőtt kitűztük, hogy az AMtech Rendszerház egy MI kompatibilis cég lesz.
Ez azt jelenti, hogy nálunk nem csupán vállalatirányítási és termelés irányítási szoftverek készülnek, hanem mindezt összekötjük mesterséges intelligenciával is annak érdekében, hogy a vállalat egy magasabb szintű automatizálás használatával ebből profitálni tudjon.
Szószaporítás nélkül, jöjjön pár gyakorlati esettanulmány, amelyet most valósítunk meg, vagy épp arra vár az ötlet, hogy valaki lecsapjon rá.
Fő probléma, hogy nem tudunk igazán hatékonyan keresni a cégben eddig összegyűlt óriási tudáshalmazban.
Pedig minden adat már ott van és szuper hasznos, ám csak annyira,amennyire azt felhasználjuk a mindennapi életben.
Feltöltjük tehát a mesterséges intelligenciával támogatott (chatGPT alapú) modulba a céges meglévő doksikat, irányelveket és szabályokat, ajánlatokat, megrendeléseket, szerződéseket, ügyfélpanaszokat, eddigi problémákra adott megoldásokat, stb. s ez alapján szabadon lehet már beszélgetni a géppel,
pl:
a, hogy oldjam meg azt, hogy…
b, korábban volt-e már olyan probléma, hogy…
c, mit mondjunk az ügyfélnek, amikor az van, hogy…
A megoldás segítségével 2 eredmény született:
1, a belső céges levelezést lecsökkentette 38%-al, hisz ott van minden infó és a ChatGPT-t felokosítva lehet vele beszélgetni, keresni, javaslatot kérni
2, a hibázás mértéke 17%-al csökkent a cégben, ezáltal jobbak is lettek az ügyfél visszajelzések mindössze 2 hónapon belül (MI tanitással együtt).
II. Termék ajánló
Ha tudjuk, hogy mik az ügyfeleink, vásárlóink legfőbb jellemzői és ki, mit választott nálunk a cégnél a termékeink/szolgáltatásaink közül az elmúlt évek során, akkor ez alapján, – ha kellően sok adat áll rendelkezésre -, a gép fel tudja ajánlani az adott célcsoportnak leginkább megfelelő szolgáltatást, amikor új ügyfél érkezik a céghez.
Gyakorlatban ez úgy valósul meg, hogy képzeljük el azt a folyamatot, ahol vásárláskor az ügyfél személyes adatokat ad meg magáról. Majd kiválasztja a számára megfelelő portékát.
Ezeket az információkat, ha kb. 5-10 évre visszamenőleg már eltároltuk, akkor a mesterséges intelligencia betanítható ezekkel az adatokkal.
A későbbiek során (érts: a jelenben) amikor újabb vásárló érkezik, az adatai megadását követően a gép automatikusan besorolja őt a korábban megismert vásárlói csoportokba (ez a klasszifikáció) és terméket, illetve szolgáltatást ajánl, melyet nagy valószínűséggel a vevő el is fog fogadni.
Kicsit olyan ez, mint a Netflixen, amikor megnézel egy filmet, s a végén:
mások, akik ezt a filmet megnézték, még ezt is megnézték…
Állítólag náluk is szuper jól működik ez a filmajánló módszer, mely mögött ügyesen tanított mesterséges intelligencia alapú szoftver van szintén.
Jöjjön a III. terület
III. Ügyfél utánkövetés
Ebben az esetben azt történt, hogy a vállalatirányítási szoftver minden vásárlást -beleértve a vevőt és a választott termékeket- pontosan nyilvántartott, ami ugye természetesen alap ügyviteli funkció.
Majd attól függően, hogy a vásárló milyen kommunikációs ritmust kedvel (az eddigi levelezés alapján már ezt is gép méri fel, ami lehet 2 hét, vagy 2 hónap is), ismét megkeresi az automata ChatGPT alapú rendszer.
Köszönjük a korábbi vásárlást, mennyire van megelégedve a termékkel?
Ajánlhatunk egy kiegészítő terméket hozzá?
Megtekintené az új ehhez kapcsolódó termékeinket, esetleg segíthetünk pár jótanáccsal, beszereléssel és így tovább.
Itt az MI mivel szintén múltbeli vásárlásokkal van felokosítva (elég sok vásárlási adattal), kiválóan lehet vele beszélgetni: mit javasol, kinek mi a véleménye, mondjon érveket, ellenérveket.
A gép automatikusan türelmesen, amikor épp kell, beszélgetésbe kezd a vevővel, ha szükséges újabb megrendelést vesz fel, vagy épp tájékoztat.
Mind ismerjük a ChatGPT-t.
Jó tanító adatokkal és szakértelemmel, a valódi beszélgetés élményt tudja megközelíteni.
A tapasztalat szerint az ügyfélszolgálat jelentősen tehermentesült, s miközben a vásárlók pontosan tudták, hogy egy géppel beszélnek, nagyban javultak az elégedettségi mutatók és az értékesítési számok majdnem 21%-al megugrottak 3 hónap alatt (itt sokáig tartott a tanító adat összegyűjtése, mert strukturálatlan volt az adatforrás).
A legtöbb visszajelzés úgy hangzott: nem is tudtam, hogy nálatok lehet kapni ezt, vagy azt a terméket, még jó, hogy szólt a gép.
IV. A „kulcs” kolléga segédje
Ez némileg hasonló az előző példához, ám annál egy fokkal trükkösebb.
Képzeljük el azt a céget, ahol az adott kolléga túl van terhelve, esetleg különösen népszerű, az ügyfelek között. Ez lehet akár egy teljes csapat is persze.
Nos, a mesterséges intelligencia képes rá, hogy valakinek a szerepét felvegye.
Elsőre lehet felhúzzuk a szemöldökünk, ám ez csupán egy jól irányzott üzleti támogatás. Ha rendelkezésre állnak olyan tanító adatok, ahol pl. az értékesítő beszél ügyfelekkel, esetleg ő általa írt közösségi posztok, blog írások, vagy épp megírt céges tanító anyagok vannak, akkor egy jól irányzott tanítást követően azt kérhetjük a ChatGPT (és társaitól), hogy csinálj úgy mint…
Feltételezem az Ön vállalatirányítási rendszerében is vannak történetiség adatok a CRM modulban és látszik, mikor, kivel, ki és mit beszélt? Ez amolyan nagykönyv, benne a múlttal, ami eddig történt, csupán sokkal jobban lehet benne keresni bármire.
Ezt követően pedig a szóhasználatot, stílust kielemezve, olyan beszélgetést tud folytatni az MI, mint az adott kolléga, így a vevő, vagy épp a cégen belül az adott kolléga is úgy érezheti azzal beszél, akit már ismer.
Ez a fajta mesterséges affinitás pedig konkrét vásárláshoz, vagy akár a könnyebb probléma megoldáshoz vezet az eddigi tapasztalat szerint. „fura, de olyan volt, mintha ismertem volna korábbról, akivel beszélek.
Sőt egy kicsit engem is ismert a gép” – egy konkrét ügyfél visszajelzés.
V. Kimutatások lekérdezése, döntéstámogatás
Egy vállalatirányítási (ERP), vagy termelésirányítási (MES) rendszerben különösen fontos a kimutatások, listák, jelentések, összefoglalóan ezt nevezzük BI területnek (Business Intelligense)
Ha a mesterséges intelligenciának megmutatjuk, hogy milyen adatok állnak rendelkezésre a cégben, mit gyűjtöttünk eddig össze a mindennapi munka során, majd megosztjuk vele a számunkra fontos és elvárt kulcsmutatókat, akkor a mesterséges intelligencia azt elénk tárja a kért formában és mélységben.
Egy kis szakmai kitekintő: a legjobb ChatGPT promptok (ez az, amit beírunk a gépnek) ezt a struktúrát követik: “csinálj úgy, mintha te lennél x, írj az y témáról és prezentáld z struktúrában.” Pl. Te egy profi pénzügyi elemző vagy, állíts össze egy cashflow kimutatást Q3-ra az ismert hosszú távú szerződések, az ismert szezonalitás, termék forgási sebességünk és a múltbeli kiadásaink alapján és szervezd 6 oszlopos, 3 soros táblázatba.”
(egyszerűsített, ám konkrét példa)
No persze ehhez jól strukturált tanító adatok is kellenek a vállalatirányítási rendszerből.
Sőt, olyan kérdéseket is fel tudunk tenni, hogy mit lehet ebből az adatból megtudni, amire eddig nem gondoltunk vagy épp tudod-e azt, hogy mi várható, mi a tendencia egy adott területen, vagy iparágban?
Még egy példa: Csináljunk összehasonlító elemzést, ehhez szeretném az árrést kimutatni, az ez év májusi megrendelésekre, akár idő ráfordításokkal együtt, toplistába szervezve, felül a legnagyobb haszonnal bíró termékünkkel kezdve. Tedd mellé az ismert adatok alapján a jövő május várható számadatait is.
Ez természetesen előre is beprogramozható AI nélkül, ám ha valamire nem gondoltunk előre, itt most a géppel szabadon beszélgetve és ötletelve megkaphatjuk azt külön programozás nélkül.
Ez a nagy előny, mert innentől kezdve nem egyedül vezetjük a céget.
Itt a visszajelzések szerint különösen hasznos, hogy beszédes előrejelzéseket tud adni a ChatGPT a múltbeli adataink alapján, mert mintákat fedez fel, melyeket mi emberek nem feltétlen látunk meg.
Összefüggéseket lát, amire nekünk vezetőknek nincs feltétlen időnk, a gépnek pedig percek kérdése. Sőt konkrétan beszélgetni is lehet a mesterséges intelligenciával, aki megindokolja a javaslatait és megmutatja azokat az adatokat, összefüggéseket, amelyre támaszkodva a véleményét alkotta.
Úgy tapasztaljuk, hogy az AMtech Rendszerházban készült ERP, vagy MES szoftverhez biztosított mobilon is elérhető cégműszerfal kapcsán, 10 megrendelésből már 2 alkalommal kér a megrendelő MI technológiával kiegészített funkciót a fenti példák alapján.
—
Üzleti MI ötletelés
Ez csupán 5 megvalósult gyakorlati példa volt, mérhető eredménnyel, de a listát folytathatjuk:
automata munkaerő előszűrés és betanítás, vizsgáztatás (onboarding), hang vezérelt
vállalatirányítási szoftver a billentyűzet és egér helyett a termeléshez, személyre szabott
marketing tartalom gyártás és egyedi hírlevél küldés, forgási sebességtől és szezonalitástól
függő raktár optimalizálás, hogy gyorsabb legyen az összeszedés folyamata, vagy épp külső
tényezők és tendenciák folyamatos monitorozása és ettől függő pontos gyártási terv kialakítása.
Vagy! Amit épp kitalálunk, itt ugyanis már nincs korlát, bármilyen mesterséges intelligencia alapú funkciót le lehet programozni és a vállalatirányítási rendszerhez kötni utána.
A jól megfogalmazott üzleti cél és a hozzá tartozó tanító adatok a kulcs.
Zárszóként még annyi, úgy tartja a modern mondás, hogy nem az MI veszi el a munkát az embertől, hanem az az ember, aki használja az MI-t, attól az embertől, aki viszont nem.
Úgy látom ez a cégekre, vállalatokra is igaz.
Ön kedves olvasó melyik táborba szeretne inkább tartozni?
Szekrényi Péter – Pedro
tulajdonos, IT mérnök
AMtech Rendszerház