Az elmúlt két évben valóságos aranyláz indult el az AI körül. Mindenki AI-szakértő lett. Tegnap még közösségimédia-tanácsadó volt, ma már AI-stratéga. Tegnap még weboldalakat készített, ma már mesterségesintelligencia-transzformációs tanácsadóként árulja magát.
A jelenség önmagában nem lenne probléma. A gond ott kezdődik, amikor a szakértelem helyét a marketing veszi át.
Az AI-oktatási és tanácsadási piac jelentős része ma nem tudást, hanem reményt értékesít. Azt az ígéretet, hogy néhány workshop, néhány előadás vagy néhány hangzatos prezentáció után egy vállalat hirtelen hatékonyabb, versenyképesebb és innovatívabb lesz.
A valóság ennél jóval kiábrándítóbb.
A legtöbb AI-képzés valójában nem több, mint egy hosszú ChatGPT-bemutató. A résztvevők megtanulják, hogyan írjanak promptokat, hogyan generáljanak szöveget vagy képet, majd a képzés végén úgy érzik, hogy mesterséges intelligenciával dolgoznak. A valódi üzleti problémák azonban továbbra is megoldatlanok maradnak.
Ugyanez figyelhető meg a tanácsadói piacon is. Számos vállalat több millió forintot fizet AI-stratégiákért, miközben a szervezet alapvető adatkezelési problémái sincsenek rendben. Sok esetben a tanácsadók látványos prezentációkat és pilot projekteket szállítanak, de a megoldások nem jutnak el a napi működés szintjére. Több iparági elemzés szerint a cégek egyre gyakrabban kérdőjelezik meg, hogy az AI-tanácsadás valóban kézzelfogható eredményeket hoz-e.
A probléma gyökere a hype.
Az AI kétségtelenül jelentős technológiai fejlődés. De a piacon sokan úgy beszélnek róla, mintha minden üzleti probléma univerzális megoldása lenne. Ha lassú a cég? AI. Ha kevés a bevétel? AI. Ha rossz a szervezet? AI. Ha gyenge a marketing? AI.
Ez a gondolkodás veszélyes, mert eltereli a figyelmet a valódi problémákról. Számos kutató figyelmeztet arra, hogy a technológiai „megoldásmítosz” gyakran felülírja a józan szakmai gondolkodást, és olyan területeken is AI-megoldásokat erőltet, ahol azok nem jelentenek valódi előrelépést.
A legnagyobb gond azonban talán az, hogy a belépési küszöb rendkívül alacsony. Míg egy orvosnak, mérnöknek vagy ügyvédnek évekig kell tanulnia és bizonyítania a tudását, addig ma bárki létrehozhat egy „AI Akadémiát”, meghirdethet egy „AI Mesterkurzust”, és szakértőként jelenhet meg a piacon.
Ennek következménye, hogy az AI-iparágban egyre nehezebb megkülönböztetni a valódi szakembereket az önjelölt guruktól.
A jó AI-tanácsadó nem azzal kezdi a munkát, hogy mesterséges intelligenciát akar eladni. Először megérti az üzleti problémát. Megvizsgálja a folyamatokat, az adatokat és a szervezet működését. Sok esetben pedig arra jut, hogy nem AI-ra, hanem egyszerűbb digitalizációra vagy folyamatfejlesztésre van szükség.
A jó AI-oktató sem azt ígéri, hogy néhány óra alatt mindenki produktivitási zsenivé válik. Inkább megtanítja az eszközök korlátait, hibáit és kockázatait is.
Az AI tehát nem átverés.
A körülötte kialakult aranyláz viszont sok esetben az.
És amíg a piacon több a hangzatos ígéret, mint a bizonyított eredmény, addig érdemes egészséges szkepticizmussal fogadni mindenkit, aki az „AI-forradalom” egyetlen és megkérdőjelezhetetlen prófétájaként próbál fellépni.