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...
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...
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...
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...
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...
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...
