Néhány éve tombol az MI láz. Sokan dicsekednek, hogy MI-vel növelik a munkájuk, tanulmányaik hatékonyságát. De közben, legtöbbször az derül ki, hogy ez kimerül a „fordítsd le”, „írj nekem meg egy szöveget” szintű feladatokban. Ez, egy hasonlattal élve, olyan mintha valakinek rendelkezésére áll egy modern, automatizált bútor gyár, de közben csak bútort fényez.
A SZÉK és partnere, az Edutus Egyetem, mindig élen járt a modern üzleti megoldások fejlesztésében és tanításában. A legutóbbi marketing mesterképzés sales menedzsment óránk ennek megfelelően, most sem a száraz elméletekről szólt, hanem egy kihívásokkal teli interaktív bemutató kerekedett. Vendégünk, Kiss Sándor informatikus (Profi Trade Kft.) két olyan élő demót mutatott, ami alapjaiban kérdőjelezi meg, amit a szoftverfejlesztésről és a marketing, illetve sales feladatokról eddig gondoltunk.
Az AI nem okos – de te azzá teheted
Sándor azzal a provokatív gondolattal nyitott, hogy az LLM-ek (Large Language Models) alapvetően nem “okosak”, csupán nagy pontosságú prediktív rendszerek. A varázslat ott kezdődik, amikor az ember elkezdi megfelelően instruálni őket. Ugyanakkor látni kell a szintlépést: ma már ott tartunk, hogy robotok fejlesztik magukat, és megjelent az orkesztráció – ahol egy központi AI “alügynököket” (sub-agents) delegál specifikus feladatokra.
Termék és szoftver innováció két fő megközelítése a technológia alapú vagy ügyfél problémára, igényre fókuszáló fejlesztés. Az első abból indul ki, hogy „mire képes ma a(z MI) technológia?” Például a Notebook LM nagyon jó szöveges és videó tartalmak elemzésére, konvertálására podcast szövegre, mindmapre, jegyzetre, infografikára. A második abból, hogy „milyen megoldandó problémákkal, feladatokkal találkozik a piac?” A kisvállalatoknak nincs kellő költségvetésük és tudásuk minődési marketing (kommunikáció) fejlesztésére és ebben igényelnek segítséget.
Két fő, jelenleg fejlesztés alatt álló MI projekttel ismerkedtünk, ami KKV-ék marketing, illetve B2B kereskedő cégek értékesítési kommunikációját elemzi.
1. Projekt: MarketMind Pro – Marketing rendszer KKV-éknak.
Az első bemutató egy KKV-k számára készülő, Claude-alapú komplex marketing rendszer volt. Sándor rávilágított a “Vibe Coding” jelenségére: az AI-val való kódolás elképesztően gyors, de csak akkor működik, ha a fejlesztő kezében tartja a folyamatokat.
A rendszer főbb jellemzői:
- Marketing elemzés: első fázisban a rendszer alapos piac és marketing elemzést végez egy adott cégről.
- Tartalom Akadémia: A rendszer nem elégszik meg felületes posztokkal; tudományos alaposságú, legalább 2000 szavas blogbejegyzéseket generál, amik valódi értéket adnak. Ugyanakkor kampányok, social media tartalmak, email marketing és egy sor más digitális marketing eszközt fejleszteni cégre és iparágra szabottan.
- Exportálhatóság: A generált tartalmak és kódok közvetlenül integrálhatók WordPress-be, social média felületekre vagy más rendszerekbe.
“Az AI-t ne banális szövegírásra használd. Arra használd, ami fáj: szerverkarbantartásra, ipari szoftverek vázának megépítésére vagy komplex adatfeldolgozásra.”
2. Projekt: A sales kommunikáció röntgenképe
A második demó a B2B szektor egyik legnagyobb fájdalompontjára, az ügyfélkommunikáció elemzésére fókuszált.
Sándor egy olyan rendszert mutatott be, amely képes az e-mailek és WhatsApp üzenetváltások mélyelemzésére. Itt nem csak a szövegértés a lényeg, hanem a RAG (Retrieval-Augmented Generation) technológia és a Python alapú elemzés, amely segít megválaszolni a kérdést: Valóban tudja az AI tanítani a business-t? A válasz: Igen. Az elemzés rávilágít a szűk keresztmetszetekre, az elveszített üzleti lehetőségekre és a kommunikációs stílus hatékonyságára.
Hogyan használjuk ezt a gyakorlatban?
Sándor tanácsa egyértelmű: ne ragadjunk le a ChatGPT alap szintjén. Használjuk a rendszereket párhuzamosan:
- Claude Code / Cursor / Visual Driver: a kódoláshoz, ahol a “fekete ablakban” folyik a valódi munka.
- Claude / API-k: pl. hogy külső adatokat (pl. BNR oldaláról) tudjunk feldolgozni és integrálni.
- Hibrid használat: projekt létrehozása az egyikben, a kódrendszer finomítása a másikban, ami azt jelenti, hogy a fő beszélgető partner(Chat): Claude.ai, és a kódoló asszisztens Claude kód.
Összegzés
A hétvége tanulsága, hogy az AI ma már nem csak egy segédprogram, hanem egy többszintű operációs rendszer. Legyen szó iOS/Android app fejlesztésről vagy egy automata marketing gépezetről, az eszközök (Claude, Gemini, GPT) adottak. A kérdés már csak az, hogy van-e bennünk elég bátorság és szaktudás ahhoz, hogy ne csak cseteljünk velük, hanem rendszereket építsünk rájuk.
Néhány kulcsfogalom, amit hazavittünk:
Fogalom | Jelentése az órán |
|---|---|
Orkesztráció | Amikor az AI irányítja a többi, részfeladatokra szakosodott AI-t. |
Vibe Coding | Intuitív, természetes nyelven történő fejlesztés (veszélye a kontrollvesztés). |
RAG | Adatvisszakereséssel támogatott generálás, a pontos üzleti válaszokért. |
Claude Code | Az Anthropic célirányosan programozásra szánt felülete. |
Székely Szilárd
egyetemi oktató