BLOG
Klasszikus AI Integráció: Trendek és Eszközök – 1. rész
A következő hetek posztjában visszatérünk az alapokhoz és arról írunk, hogy hogyan lehet beépíteni az AI támogatást a mindennapokba, extra fejlesztési tudás nélkül. Az irodai AI integráció alapjairól, a mostani trendekről, az előfizetési modellek kiválasztásáról és...
Az ember és gép szimbiózisa: Hogyan válik az AI valódi üzleti értékké? – 3. rész
A blogsorozatunk záró fejezetében elérkeztünk a legizgalmasabb kérdéshez: hogyan fordítható a mesterséges intelligencia (AI) közvetlen, mérhető profitra? Míg az első két részben a stratégiai alapokról és az adatok integrálásáról volt szó, most a konkrét alkalmazási...
Digitális szigetek és az adat ébredése: Hogyan törjünk ki a KKV-k technológiai csapdájából? – 2. rész
Előző cikkünkben arról beszéltünk, hogy az AI már nem a jövő, hanem a ma versenyelőnye, és hogy a sikeres integráció a szervezeti kultúra átformálását igényli. De mi történik akkor, ha egy vállalat már felismerte az AI fontosságát, elkötelezett a digitális...
A Jövő gyökerei: Hogyan alakítja az AI a stratégiát és a működést? – 1. rész
A digitalizáció korában élünk, ahol a technológia soha nem látott ütemben fejlődik, és alapjaiban változtatja meg a vállalatok működését, az üzleti modelleket, és a piaci versenyképességet. Ebben a dinamikus környezetben az egyik legmeghatározóbb tényező a mesterséges...
Mindenki AI-t akar, de senki sem akarja rendbe tenni az adatokat: Az algoritmusok kora és az adatminőség válsága – 4. rész
Cikksorozatunk első három részében bemutattuk az AI-projektek kudarcának statisztikai hátterét, az adatminőség objektív mérési dimenzióit, valamint a gyakorlati eszköztárat a Data Lineage-től a modern architektúrákig. Láthattuk, hogy Andrew Ng Data-Centric AI...
Mindenki AI-t akar, de senki sem akarja rendbe tenni az adatokat: Az algoritmusok kora és az adatminőség válsága – 3. rész
A cikksorozat első két részében bemutattuk az AI-projektek kudarcának statisztikai hátterét és az adatminőség objektív mérési dimenzióit. Láthattuk, hogy a projektek 70-95%-ának bukása nem technológiai, hanem adatstratégiai hiányosságokra vezethető vissza. Monica...
Mindenki AI-t akar, de senki sem akarja rendbe tenni az adatokat: Az algoritmusok kora és az adatminőség válsága – 2. rész
Az előző részben bemutattuk, hogy az AI-projektek kudarcának hátterében nem a technológia, hanem az adatstratégia hiánya áll. Láthattuk, hogy a Gartner, a RAND Corporation és az MIT kutatásai egyaránt 70-95% közötti bukási arányról számolnak be, és Andrew Ng...
Mindenki AI-t akar, de senki sem akarja rendbe tenni az adatokat: Az algoritmusok kora és az adatminőség válsága – 1. rész
A technológiai ígéret és a strukturális valóság paradoxona A mesterséges intelligencia korában az adatok jelentik az új aranyat – de csak akkor, ha megfelelő minőségűek. Ebben a háromrészes cikksorozatban azt mutatjuk be, hogy miért kritikus az adatminőség az...
Évzáró körkép az idei témákból – 2025 in a nutshell
Ahogy az év végi hajrában egy pillanatra megállunk és visszatekintünk 2025-re, egy egészen különleges ív rajzolódik ki előttünk. Ha a 2024-et a stabilitásnak szenteltük, akkor 2025 egyértelműen a szintugrás éve volt. Míg az év első felében a gépházban zajlott a munka...
AI Ügynökök (AI Agents), avagy paradigmaváltás a szoftverfejlesztésben és a technológiai beruházásokban
A mesterséges intelligencia evolúciója újabb fordulóponthoz érkezett. Míg 2023 és 2024 a „Copilotok” éve volt, addig 2025-ben egy új, jóval autonómabb szereplő lépett a színre: az AI Ügynök. De mit jelent ez a szoftverfejlesztés gazdasági modelljére nézve? Hogyan...
