Így lehet a gyengébbekből még a jobbaknál is jobb
Sok innováció gyorsan implementálódott, például a telefon, ám sok esetben nem terjedtek el olyan hamar a különböző technológiai eszközök. Ezt az is bizonyítja, hogy például az első ATM-et 1967-ben tálták ki, '70-re pedig globálisan csak 1000 darab volt belőle összesen – mondta Fáykiss Péter az MNB digitalizációs igazgatója. Ezzel szemben
a Chat GPT-nek két hónap elegendő volt a 100 millió felhasználóhoz,
ami jóval gyorsabb felfutási idő, mint ami a többi applikációnak volt – a Spotify-nak erre például 55 hónapra volt szüksége.
Egy felmérés során egy tanácsadó cég megvizsgálta, hogy a tanácsadóik az AI segítségével mennyire teljesítenek másképp. Az eredmény szerint így sokkal hatékonyabb volt a munkavégzésük, és érdekesség, hogy a gyengébb munkavállalók így jobb eredményt produkáltak az erősebb kollégáknál. Mint Fáykiss Péter elmondta, az AI implementációjában a három lefontosabb elem a hozzáadott érték, az ügyfél elégedettsége a szolgáltatással, illetve az ügyfelek bizalmának erősítése.
A 4iG az űrszektorba is belép
Az AI alapú fejlesztések a védelmi szektorban és az űriparban egy új csoportot, egy új szervezetet jelent, egy új kisded, ami még jóval nagyobb törődést igényel a 4iG életében, mint a korábbi területek
– mondta Sárhegyi István, a 4iG Nyrt elnöki kabinetvezetője, a 4iG Space and Defence Technologies Plc. megbízott vezérigazgatója. Hozzátette: a vállalat korábban az IT-szektorban, most pedig a telekommunikációs szektorban is jelen van.
A 4iG Nyrt. az űrszektorban is szeretne vezető szerepet vállalni. A tervezéstől a gyártáson át a teljes értékláncot szeretnék lefedni. Példaként említette a műhold vagy drónvédelmi rendszereket, és az eszközök által gyűjtött adatok feldolgozását is. Fontos, hogy a 4iG szektorai között legyen szinergia. Az űripar, az IT és a telekommunikációs szektorra is tudjon támaszkodni.
Nagy vállalatként megvan a lehetőségük arra, hogy nagyobb projekteket is bevonzzanak, és ezeken keresztül fejlesszék Magyarország védelmi- és űrökoszisztémáját.
A drónok és drónvédelmi rendszerek mellett a műholdas technikák nagyon fontosak. A védelmi digitalizáción keresztül egy teljes ökoszisztémát szeretnének felépíteni, úgy hogy az infrastruktúrából érkező gepoadatok centralizáltan érkezzenek be és ezek alapján határozott döntést tudjanak hozni. De hangsúlyozta, a döntést embernek kell meghoznia.
Ezek a műholdak alacsony Föld körüli pályán mozognak, akár egy nap alatt többször is elhaladhatnak abban a sávban, ahol le tudják tölteni az adatokat.
A 4iG azt vállalja, hogy kiépíti az infrastruktúrát, ezeket hasznosítják, elemzik, összegyűjtik az adatokat, tárolják majd pedig az AI segítségével elemzik ezeket a piaci igényeknek megfelelően.
Szalay-Bobrovniczky Kristóf: Az embert nem lehet kihagyni a digitalizációs folyamatokból
A mesterséges intelligencia elkerülhetetlenül belépett, sőt egyre inkább meghódítja a fegyveres erőket
– kezdte előadását Szalay-Bobrovniczky Kristóf honvédelmi miniszter. Szerinte ma már mindannyian érezzük, hogy az elmúlt néhány évben – gyorsuló ütemben – a világ körülöttünk egyre veszélyesebb hellyé válik, ezért a „veszélyek korának” szoktuk ezt hívni.
A miniszter szerint szintén óriási problémát jelent az illegális migráció, a határvédelem, és a szomszédban zajló háború, ahol napról napra felülíródik az, amit a haditechnikáról tudunk. Ez a romló környezet egy technológiai forradalom színtere is, amely hátrányokat, veszélyeket sérüléseket hoz magával, ugyanakkor óriási fejlődési lehetőségeket is.
A tárcavezető előadásáról bővebben itt olvashat.
A Mol még a virslikhez is a mesterséges intelligenciát használja
Egy nagyvállalatnak van egy adott mérete, és van stratégiája, amire tudnak építeni
– mondta előadásában Mag István, a MOL Group Digital Factory vezetője. Szerinte ha ez a két adottság megvan, be kell fektetni a szervezeti felkészültségbe, a technológiába, és majd csak ezután lehet az AI-modellekben és -algoritmusokban gondolkozni.
A Mol alapvetően a benzinkúthálózatból kiskereskedőt akar faragni, amit a Fresh Cornerrel igyekeznek kiépíteni. Ott van továbbá a mobilitás üzletáguk is, ami carsharing szolgáltatásokat is kínál, valamint a harmadik víziójuk a „digital factory”, vagyis az interakciók és a működés digitalizációja – és itt jön szóba a mesterséges intelligencia. A Data Lake fejlesztésével vagy 30 rendszert integráltak egy tárházba, hogy az adatokat AI segítségével egy helyen tudják elemezni.
Kiskereskedő lévén fontos az előrejelzés, a Mol ezért is büszke a hot-dog tervezőjére, ami megjósolja, hogy mikor mekkora lesz a kereslet a virslikre. A perszonalizáció kulcsfontosságú lépés, amikor több millió vásárlói tranzakciót gyűjtenek be elemzésre, ami alapján automatizált, részletes méréseket készítenek, amit most kétféleképpen akarnak feldobni az MI-vel: az ajánlatot perszonalizálják és generatív AI-t használnak. Mag István hozzátette, hogy
90 millió dollárt fektettek a digitális transzformációba,
és minden üzleti folyamatban azon gondolkoznak, hogyan használhatnák az MI-t.
Hová tart az AI-forradalom a kereskedelemben?
A mesterséges intelligencia nagy turbulenciát okozott a kereskedelemben is
– mondta előadásában Deák András, a Libri-Bookline digitális csatornák igazgatója. Az AI a kiskereskedelmi piacon az előrejelzések szerint az idei 8,13 milliárd dollárról 2032-re 41,7 milliárd dollárra nő majd.
A fogyasztók továbbra is a márkák iránt elkötelezettek, nem a csatornák iránt, a vásárlói döntés nem lineáris.
Deák András 7 MI-trendet emelt ki a kereskedelemben. A hiperperszonalizáció kiemelten fontos, a fogyasztók túlnyomó többsége szerint ugyanis a kontextushoz kell igazítani a tartalmat (például az algoritmus tudja, hogy milyen a cipőméretem, vagy kaphatok személyre szabott kedvezményt).
A személyre szabott omnichannel marketing azért kulcsfontosságú, mert a vásárlók a kereskedőknél is elvárják a termékspecifikus ajánlatokat, mivel a Google és Facebook hozzászoktatta őket ehhez.
Ma már alapvető elvárás a személyre szabott interakció, komoly frusztrációt okoz, ha ez nem történik meg.
Az automatizált ügyfélszolgálat és chatbotok csökkentik az ügyfélszolgálati költséget, a természetes nyelvfeldolgozás fejlődése nagyon megkönnyítette az ezekkel való munkát, ma már akár komplett kérdésekre is tudnak választ adni.
A szabadszavas MI támogatott keresésre a Bookline MI-alapú könyvajánló botját hozta példaként, amely segítséget nyújt azoknak a vásárlóknak, akik nem tudják pontosan, hogy mit vásárolnának. A prediktív elemzésre pedig jó példa, hogy a Starbucks ilyen alapon tervezi meg, hogy hol nyisson új kávézót számos különféle tényezőt figyelembe véve.
Az ellátási láncok optimalizálásával előre lehet jelezni a keresletet, illetve az ellátási zavarokat. Az RFID chip segítségével pedig a valós idejű készletkövetésre is lehetőség nyílt. Az ároptimalizálásra jó példa az Amazonnál 10 percenként frissülő ár, az egyedi kedvezmények és árrések rendszere.
Deák András kiemelte, hogy
az MI alkalmazása mellett a végső döntésnek emberinek kell lennie.
Példaként az Amazon Prime-ot hozta fel, amelynek a prediktív adatok alapján bukásnak kellett volna lennie, az emberi felülvizsgálat segítségével került végül bevezetésre és lett belőle nagy siker.
A honvédelmi miniszter már a színpadon
Szalay-Bobrovniczky Kristóf honvédelmi miniszter már a színpadon: előadásában a magyar haderő és a mesterséges intelligencia kapcsolatáról beszél.
Az orosz-ukrán háború egyébként a tavalyi konferencia egyik fontos témája volt. Az egyik pódiumbeszélgetésen például elhangzott, hogy
az ukrajnai háború egy dermesztő szakmai bemutató volt arról, hogy milyen lesz a fegyverkezés jövője.
Lemaradni azonban nem lehet, az ország védelme nagyban függ majd nemcsak a mérnököktől, az AI-szakértőktől, hanem bizony a startupoktól és a hazai beszállítói láncoktól is – erről bővebben itt olvashat.
„Mi az a magyar?”
Mi az oka annak, hogy nem az AI írja meg a magyar stratégiát, holott az képes lenne arra
– tette fel tegnap a kérdést Orbán Balázs, a miniszterelnök politikai igazgatója. Szerinte a mesterséges intelligencia ötletelés szintjén tud segíteni a politikának, képes nyilatkozatot is írni, és sok esetben felmerül a gyanú, hogy néhány politikus esetében ez meg is történik, azonban az a stratégia, amit megalkotott próbaként hazánk számára, az lényegében bármelyik ország számára jó lett volna.
Orbán Balázs előadásáról bővebben itt olvashat.
Fókuszban az egészségügy és az oktatás
Tegnap több előadás foglalkozott az AI egészségügyre gyakorolt hatásával is, mely ágazatot jelenleg „négy gonosz” fenyeget – erről bővebben itt olvashat. A pódiumbeszélgetéseken kiderült, hogy az egészségügy 2027-re akár egy 22 milliárd dolláros iparág is lehet.
Az oktatás területét is körbejárták a szakértők, az egyik fő téma az volt, hogy egyáltalán mit tud megváltoztatni a mesterséges intelligencia ezen a területen – a kerekasztalról itt olvashat.