Az elmúlt években a mesterséges intelligencia (MI) lett a digitalizáció új „svájci bicskája”: mindenki erről beszél, egyre többen kísérleteznek vele, és sok cég már napi szinten is használja – több-kevesebb sikerrel. Pedig ugyanazt a chatfelületet nyitják meg a vállalkozások, mégis nagyon különböző eredményeket érnek el, nagyon különböző üzleti értéket vesznek ki belőle. Miért van ez? Mitől lesz két felhasználó között ekkora különbség? Mitől függ, hogy az egyik cég csak szövegeket gyártat vele, míg a másik valódi versenyelőnyt épít? Mi különbözteti meg az általános MI-felhasználót attól, aki valódi versenyelőnyt épít az e-kereskedelemben? Ebben a cikkben Vecsei László tett egy próbát, hogy e téma legmélyére nézzen.

Mi történik a háttérben, amikor az MI „válaszol”? Ahhoz, hogy megértsük, mi különbözteti meg a tudatos és sikeres MI-felhasználót az egyszerű MI-usertől, először azt kell tisztázni, hogy miként működik egy ilyen rendszer, mi zajlik a háttérben, miközben beszélgetünk vele.

Ez is érdekelhet

A mai, generatív MI-rendszerek – például a nagy nyelvi modellek – nem úgy gondolkodnak, mint mi. Nem „értik” a világot emberi értelemben, nincs tudatuk, szándékuk. Cserébe rendkívül jó mintázatfelismerők. Nem tényeket tárolnak, hanem mintázatokat tanulnak: rengeteg szöveg, kép, kód és egyéb adat alapján azt próbálják megtanulni, hogy egy adott „helyzetben” mi a legvalószínűbb folytatás. Amikor írsz egy mondatot, a modell azt számolja, mi legyen a következő szó vagy mondatrész, ami a korábban látott minták alapján a legvalószínűbb. Ezért tűnik úgy, mintha „okos” beszélgetőtárs lenne – de valójában nem. Csak nagyon sok, nagyon gyors statisztikai becslést csinál, és ez alapján generálja a következő szöveget. Nem azt tudja, hogy mi az igaz, hanem azt, hogy mi hangzik valószínűnek az eddigi mintái alapján.

  • Alma, körte, citrom – amikor az MI csak okosan tippel

Képzelj el egy MI-rendszert, amit almák és körték képein tanítunk. A tanítóadatokban az esetek kétharmadában alma szerepel, egyharmadában körte. A rendszer sok példát lát, egy idő után egészen jól megtanulja, hogy amit mutatunk neki, az alma vagy körte. Amíg eközött a két gyümölcs között mozog, magabiztosan jelölget: ez alma, az meg körte.

Aztán egyszer csak mutatunk neki egy citromot. Ugye citromot még soha nem látott. Nincs róla kategóriája, nincs hozzá címkéje, nem volt ilyen típusú kép a tanulása során. A rendszer ilyenkor sem mondja azt, hogy „fogalmam sincs, mi ez”. Inkább megnézi, hogy mire hasonlít legjobban a már ismert minták közül, és a saját belső statisztikája alapján betolja valamelyik ismert kategóriába. Lehet, hogy formára, textúrára, fényviszonyokra nézve közelebbinek érzi az almához, ezért egyszerűen azt mondja rá, hogy alma.

Nem azért, mert „buta, hanem azért, mert pontosan erre tanítottuk: minden bemenetre adjon választ az ismert kategóriák közül. Akkor is, ha az adott dolog a valóságban egyikhez sem illik igazán. A szöveggenerálásnál is ugyanez történik. Beírsz egy kérdést, a modell nem tudja, hogy a te kérdésed ilyen „citrom-e, vagyis olyasmi, amire nincs igazán jó mintája. Azt viszont tudja, hogy hasonló kérdések mellett korábban milyen válaszok fordultak elő, és ezek alapján legyárt egy hihetőnek tűnő szöveget. Felhasználóként ebből annyit látsz, hogy az MI nagyon magabiztosan állít valamit, ami aztán részben vagy teljesen hibás. Ez a jelenség az, amit hallucinációnak hívunk.

E-ker hírszemle

  • Miért nem mondja azt, hogy „nem tudom”?

Jogos a kérdés: ha valamire nincs elég jó mintája, miért nem jelzi, hogy bizonytalan? Miért nem tud egyszerűen annyit válaszolni, hogy „ehhez kevés az információm”?

Az alapmodell viselkedése miatt. A nyelvi modelleket arra tanítják, hogy folyamatosan szöveget generáljanak. A tanítás során az a „jó” modell, amelyik minél ritkábban áll meg, és minél ritkábban tér el a valószínű folytatástól. A „nem tudom” típusú válasz a legtöbb tanító-adatban ritka. Ugyanis sokkal gyakoribb a valóságban, hogy mi emberek akkor is mondunk valamit, amikor inkább nem kellene. A rendszer ezért pont úgy viselkedik, mint az az önbizalom-túltengésben szenvedő kolléga, aki akkor sem mondja azt, hogy fogalmam sincs, amikor valójában fogalma sincs. Inkább mond valamit, ami szerinte elég jól hangzik.

A modern MI-szolgáltatások már építenek erre egy extra réteget: szabályokat, tartalomszűrést, biztonsági kontrollt. Emiatt bizonyos helyzetekben képes visszautasítani a választ, vagy jelezni, hogy korlátozottak az információi. De a mag attól még ugyanaz marad: a modell alapszinten szöveg-generálásra és folytatásra optimalizált, nem arra, hogy jól kezelje a saját bizonytalanságát.

  • Miért fontos ez neked e-kereskedőként vagy döntéshozóként?

Azért, mert ebből két fontos konkrétum következik:

  1. Az MI nem tényadatbázis, hanem mintázatgép.

    Ha olyan feladatra használod, ahol a pontosság kritikus – árak, készlet, szerződéses szövegek, egészségügyi állítások –, akkor ellenőrzés nélkül kockázatot vállalsz. Nem „okosan gondolkodik, hanem hihetően fogalmaz.

  2. Az MI alapértelmezés szerint mindig válaszolni akar.

    Ha nem adsz neki elég jó kontextust, adatot és keretet, akkor is fog mondani valamit. Csak nem biztos, hogy azt, amit hallani szeretnél, és még kevésbé biztos, hogy azt, amire döntést lehet alapozni. Ezért nem elég „csak megkérdezni” az MI-t.
    Üzletileg a legfontosabb felvetés ez alapján, hogy miként építed be az MI-t a saját döntési folyamataidba, és milyen kontrollpontokat teszel mellé?

A működéséből következik, hogy a jelenlegi MI-rendszerek nem alkalmasak arra, hogy „mindenre is” ráengedjük őket. Vannak területek, ahol brutális mennyiségű időt és energiát tudnak spórolni, és vannak, ahol legfeljebb ötletelésre vagy előkészítésre valók. A végső szó ezekben a helyzetekben továbbra is maradjon emberi kézben. És innen lesz érdekes a következő kérdés: ha így működik a technológia, akkor mitől lesz az, hogy valaki csak használja az MI-t, míg más tényleg mesteri szinten építi be a napi működésébe?

MI-felhasználó vagy már -mester?

Logikusan következik a fentiekből, hogy a különbségnek nem az eszközben, hanem a kérdezésben, gondolkodásban, hozzáállásban, és a kontrollban kell lennie. Vagyis nem az számít, milyen MI-t használsz, hanem az, hogyan építed be a saját munkádba.

A klasszikus MI-felhasználó úgy ül le a chatfelület elé, mint régen a Google elé. Beír egy kérdést vagy utasítást, aztán várja a csodát. „Írj egy hírlevelet a tavaszi akciónkhoz.” „Fogalmazz meg egy Facebook posztot az új kuponkampányunkról.” Ha szerencséje van, a válasz elsőre egészen jól néz ki. Ha nincs, legyint egyet, hogy „ez az MI vacak”, és bezárja az ablakot. Egy lépésben gondolkodik: egyszer kérdez, egyszer kap választ, és vagy elfogadja, vagy kidobja.

A tudatos MI-felhasználó ugyanezt a felületet nyitja meg, csak egészen másképp használja. Nem magát a szöveget kéri először, hanem keretet ad. Elmondja, milyen webshopról van szó, kinek ír, mi a célja az adott anyagnak, milyen hangnemben szeretné viszontlátni a márkát, és mit nem szabad elrontani. Nem úgy kérdez, hogy „írj hírlevelet”, hanem úgy, hogy „itt a kampánycél, ez a célcsoportom, ez a három fő üzenetem, ennyi helyem van, és szeretnék két verziót A/B tesztre”.

Aztán nem áll meg az első válasznál. Visszakérdez, pontosít, finomít. Kéri, hogy legyen rövidebb, legyen konkrétabb, szóljon külön a visszatérő vásárlókhoz, legyen benne erősebb CTA, vagy épp több érzelem. Egy ilyen beszélgetés nem egy, hanem sok lépésből áll, és minden körrel közelebb kerül ahhoz, amire valójában szüksége van. Ugyanaz az eszköz, teljesen más eredmény. Nem attól lesz valaki MI-mester, hogy „jobban ért a technikához”, hanem attól, hogy sokkal tudatosabban használja a saját üzleti tudását az MI mellett. Tudja, hogy a modell nem lát rá a webshop analitikájára, a készletre, a törzsvásárlók viselkedésére, a brand múltjára. Ezeket ő teszi hozzá. Az MI nem helyette gondolkodik, hanem mellette és vele együtt – az instrukciók alapján.

Egy e-kereskedelmi cégben négy területen szokott a leglátványosabban elválni egymástól a sima user és az MI-mester:

  1. Kérdezéstechnika (promptolás)

    A user beírja, hogy „írj posztot az akcióról”, és elfogadja azt, amit kap. Az MI-mester részletes briefet ad: célcsoport, insight, kampánycél, csatorna, hossz, hangnem, tiltott elemek, stb. Nem egyetlen promptban bízik, hanem felépít egy logikus kérdéssort, amivel lépésről lépésre csiszolja a kimenetet. Nem attól jó a szöveg, hogy az MI „zseniális”, hanem attól, hogy a kérdés pontos.

  2. AI integrálása folyamatokba, nem ad hoc módon

    Az ad hoc használat úgy néz ki, hogy „ha épp eszembe jut, megkérdezem az MI-t is”. Ez maximum időnkénti gyorssegélyre jó. Az MI-mester végiggondolja a saját folyamatait, és kijelöli azokat a pontokat, ahol az MI-nek fix helye van: kampánytervezésnél első vázlatok és üzenetvariációk, termékleírásoknál sablonok és SEO-s átírás, ügyfélszolgálati tudásbázisnál GYIK-vázlatok, belső riportoknál rövid összefoglalók és „mi a lényeg ebből a 20 slide-ból” típusú kivonatok. Nem akkor nyitja meg az MI-t, amikor már ég a ház, hanem eleve beletervezi a munkafolyamatba.

  3. Adatkritika és ellenőrzés

    A user hajlamos készpénznek venni, amit a modell mond, főleg, ha szépen megfogalmazott. Az MI-mester pontosan tudja, hogy az MI nem tényadatbázis, hanem mintázatgép. Tényállításokat ellenőriz, főleg ha jogi, egészségügyi, ár- vagy szerződéses kérdésről van szó. A saját analitikáját, CRM-jét, riportjait tekinti elsődleges forrásnak, és ehhez képest értékeli az MI-javaslatokat. Amit az MI mond, az nála maximum kiindulópont, nem végső igazság.

  4. Etikus és felelős használat
    A user ritkán gondol bele, milyen adatot tölt fel, mit oszt meg, és milyen következménye lehet egy félrement válasznak. Az MI-mester figyel arra, hogy ne küldjön fel érzékeny üzleti, személyes vagy egészségügyi adatokat a felhőbe, átgondolja, milyen reputációs vagy jogi kockázata lehet egy AI által generált tartalomnak, és nem készít vele olyan szöveget, amitől az ügyfél jogosan érezhetné magát becsapva. Ez nem „túlaggódás”, hanem normális kockázatkezelés.

A különbség tehát nem abban van, hogy ki mennyi időt töltött MI-tesztelgetéssel, hanem abban, hogy mennyire tudatosan építi be a saját szakmai és üzleti tudását a folyamatba. Az egyik oldalon egy „okos szöveggenerátor” marad a rendszer, a másik oldalon pedig egy nagyon erős, nagyon gyors junior kolléga, akit ha jól instruálsz és szigorúan fogsz, látványosan meg tudja tolni a munkádat.

AI-fluency tehát nem egy „trükkgyűjtemény”, hanem üzleti gondolkodásmód az AI fölött. Ez az, ami megkülönbözteti a mestert az átlag felhasználótól.

Mit csinálj holnap, ha komolyan gondolod az MI-t?

Itt már nem az a kérdés, hogy „érdemes-e” MI-t használni, hanem az, hogyan kezdj neki okosan. Nem kell teljes digitális transzformációval indítani, elég, ha tudatosan lépsz egy szintet feljebb a saját MI-műveltségedben.

  • Ha webshopos marketingesként olvasod

Neked holnap reggelre az a célod, hogy az MI ne ad hoc trükk legyen, hanem stabil munkaeszköz.

  1. Válassz ki 1–2 konkrét feladatot, ahol kipróbálod
    Például: hírlevél-vázlatok, kampányüzenet-variációk, termékleírások, kategóriaszövegek. Ne mindent akarj egyszerre. Egy-két terület bőven elég indulásnak.
  2. Készíts magadnak 3–5 prompt-sablont
    Ne minden alkalommal nulláról indulj. Írd le magadnak a jól bevált kérdezéstechnikát: hogyan adod át a célcsoportot, a célt, a hangnemet, a technikai korlátokat. Ez lesz a saját „MI-brief” sablonod. Idővel finomítod, ahogy látod, hogy mitől és hogyan kapsz jobb válaszokat.
  3. Gyakorold az adatkritikát
    Tedd kötelezővé magadnak, hogy az MI-től kapott szöveget nem teszed ki publikba kontroll nélkül. Nézd át a tényeket, árakat, jogilag érzékeny mondatokat, egészségügyi állításokat. Kezeld úgy, mintha egy lelkes, de tapasztalatlan junior írta volna: hasznos, de ránézés nélkül nem megy ki.

Ha ez a három dolog beépül a mindennapjaidba, akkor operatív szinten már messze nem „MI-user” vagy, hanem elindultál az MI-mester irányába.

  • Ha vezetőként olvasod

Vezetőként nem az a dolgod, hogy minden promptot te írj. Az a dolgod, hogy keretet adj: hol, milyen szabályok mentén használhatja a csapat az MI-t.

  1. Döntsd el, hol engeded be az MI-t a folyamatokba
    Nézd végig a marketing, kommunikáció, ügyfélszolgálat, tartalomgyártás folyamatait. Jelöld ki azokat a pontokat, ahol az MI hivatalosan is használható: ötletelés, vázlatkészítés, szövegjavítás, összefoglalás. Így a csapat tudni fogja, hogy ez nem „titkos mankó”, hanem elvárt eszköz.
  2. Adj ki minimális játékszabályokat
    Fogalmazz meg 1–2 oldalas, józan „MI-házirendet”. Milyen adatot tilos feltölteni? Milyen típusú szöveg nem mehet ki úgy, hogy teljesen az MI írta? Hol kötelező a szakmai vagy jogi kontroll? Nem kell túlbonyolítani, de legyen világos, hol a határ.
  3. Kérj visszajelzést a csapattól
    Állíts be mondjuk havi egy rövid egyeztetést, ahol a csapat elmondja, hol segített az MI, hol volt gyenge, milyen promptok váltak be. Ez nem technológiai játszótér, hanem tanulási folyamat. Ha ezt vezetőként támogatod, a csapat MI-fluency szintje gyorsabban fog emelkedni.

  •  Ha tulajdonosként olvasod

Tulajdonosként a kérdésed valószínűleg így hangzik: ebből mikor lesz pénz, megtakarítás vagy versenyelőny. Neked nem promptokat kell tanulnod, hanem olyan keretet adni, ami mellett az MI használata mérhetően megtérül.

  1. Ne általánosságban gondolkodj, jelölj ki 1–2 konkrét célt
    Ne azt mondd, hogy „használjuk az MI-t”, hanem azt, hogy például:
    – egy kampány kreatív előkészítési ideje csökkenjen 30 százalékkal,
    – ugyanazzal az emberi kapacitással kétszer annyi hirdetésvariáció fusson,
    – a termékleírás-frissítések átfutási ideje feleződjön.
    Ha nincs kimondott cél, nem fogod látni, hogy érdemben hoz-e valamit.
  2. Indíts egy jól körülhatárolt pilotot, ne az egész céget borítsd rá.
    Válassz ki egy területet, ahol gyorsan mérhető a hatás: például hírlevél-készítés, akciós kampányok kreatív anyagai, vagy egy adott kategória termékleírásainak frissítése. Adj neki:
    – felelőst (ki viszi),
    – időkeretet (pl. 4–6 hét),
    – mérőszámot (mennyi idő/óra ment meg, hány variáció készült, milyen eredményeket hoztak a tesztek, stb…).
    A pilot végén legyen kötelező egy rövid értékelés: marad, skálázzuk vagy elengedjük.
  3. Kérj számszerű riportot az MI-használatról, ne csak benyomásokat.
    Minimum havi egyszer kérdezd meg a csapatot nagyon konkrétan:
    – hány munkaórát spóroltak az MI használatával,
    – hány plusz változatot tudtak így letesztelni egy kampányban,
    – hozott-e kimutatható eredményjavulást (pl. jobb CTR, konverzió, gyorsabb átfutási idő).
    Ha ezeket beépítitek a már meglévő riportokba vagy dashboardba, akkor az MI nem „varázsdoboz” lesz, hanem ugyanolyan mérhető eszköz, mint bármelyik másik.
  4. A kockázatkezelést is tedd kézzelfoghatóvá
    Ne elvi szinten beszéljetek róla, hanem nagyon konkrét szabályokkal:
    – milyen típusú adatot tilos feltölteni az MI-be (partnerlista, szerződéstervezet, egészségügyi adat, stb.),
    – milyen tartalom nem jelenhet meg úgy, hogy teljes egészében az MI írta (jogi szöveg, orvosi állítás, érzékeny témák, stb…),
    – mely esetekben kötelező szakmai vagy jogi kontroll a publikálás előtt.
    Ezeket írásban is rögzítsétek, még ha csak 1–2 oldalas „MI-használati irányelv” formájában is.

Ha tulajdonosként ennyit megteszel, az már messze több, mint a „próbálgassuk kicsit” szint. Lesz cél, lesz felelős, lesz mérés, és lesz egy minimális védőháló is a kockázatokra. Innentől az MI nem technológiai játszószer, hanem üzleti eszköz, ami vagy bizonyít, vagy nem – de ezt számszerűen látni fogod.

Összegzés

A mai MI-rendszerek nem csodafegyverek, hanem nagyon erős mintázatgépek. Nem értik a világot úgy, mint mi, de elképesztően gyorsan tudnak szöveget, ötleteket, struktúrákat generálni az alapján, amit láttak. Az, hogy ebből a te cégednél mennyi valódi üzleti érték lesz, az nem a technológián múlik, hanem azon, ahogyan kérdezel, ahogyan gondolkodsz, és hogy mennyire tartod kézben a döntéseket. Az AI-fluency ma már nem „extra skill”, amit egy-két lelkes kolléga eljátszhat magának a sarokban. Alapkompetencia minden olyan szakembernek, aki digitális, adatvezérelt környezetben dolgozik. Aki ebben előrébb jár, az ugyanazzal az eszközzel több időt spórol, jobb döntéseket hoz és gyorsabban reagál a piacra.

Ha az MI-t csak „használod”, akkor pontosan annyit kapsz tőle, mint bármelyik másik felhasználó. Ha érted is, akkor versenyelőnyt építhetsz vele. Fontold meg!