Mi köze van a kamiondokkolónak az MI-fejlesztéshez? – interjú Frisch Tamással

„Könnyen úgy tűnhet, hogy a terület, amit ma mesterséges intelligenciának hívunk, óriási technológiai ugrást tett a 2-3 évvel ezelőtti állapotához képest. Pedig erről szó sincs, hiszen a legtöbb eszköz, amit egy átlagos magyar vállalatnak használnia kellene vagy lehetne, bőven rendelkezésre állt már ezelőtt is. A téma átütött egy olyan érzékelési küszöböt a nagy nyelvi modellek széleskörű elterjedésével, ami megkerülhetetlenné tette a párbeszédet.” – ezzel a gondolattal indult Frisch Tamás előadása az idei SMART konferencián április 17-én. A Hewlett Packard Enterprise Adatszolgáltatások Üzletág Vezetőjét kérdeztük a mesterséges intelligencia felhasználási lehetőségeiről, a magyar vállalkozások fejlettségi szintjéről.

IVSZ: A SMART-on elhangzott előadásodnak érdekes címet választottál: Gyújtógyertyát vagy kamiondokkolót fejlesszünk? – Az MI felhasználásának lehetőségei a mai magyar vállalatok számára. Mi indokolta a címválasztást, mi volt az előadásod vezérfonala? 

Frisch Tamás: Az előadás egy olyan képpel indult, ami egy esseni gyárat mutat 1900-ban és egy mostani logisztikai terminált. A vezérgondolat az volt, hogy anno is volt egy hasonlóan nagy technológiai ugrás, ígéret, mint most az AI, csak ez akkoriban a mobilitás volt (autó megjelenése). Biztos, hogy akkor sokan elgondolkodtak, hogy itt van ez a fantasztikus fejlesztés, az automobil, hogyan lehetne ezt felhasználni a saját vállalkozásaikban. Mostanra ez tökéletesen megvalósult, de nagyon kevesen voltak azok, akik ezért elkezdtek gyújtógyertyát, motort stb. gyártani és kiterjesztették a tevékenységüket a kamionok gyártására. Szinte minden gyártó- és logisztikával foglalkozó vállalat adaptálódott viszont a teherautók technológiájához és a mostani logisztikai központokban, raktáraknál megvalósították, hogy a dokkolók segítségével a kamionokat sokkal egyszerűbben tudják rakodni, tehát egy mai gyár szempontjából a kamiondokkoló lett a megoldás. 

A párhuzamot én abban látom, hogy most ezt a nagy technológiai ugrást mesterséges intelligenciának hívjuk, ami itt van velünk, használjuk, ugyanakkor sokszor még nem tudjuk, hogy milyen módon kellene ezt a saját vállalkozásunkban hasznosítani, mi lesz az AI eszközökhöz alakított változás.  

IVSZ: Hogy állnak hozzá a legújabb technológiákhoz a hazai vállalkozások? Mit tanácsolnál egy cégvezetőnek, miként kezdjen neki a folyamatnak?  

F.T.: Néhányan úgy gondolják, hogy azonnal AI-t kell fejleszteniük, saját nyelvi modellt építeniük, de egy tipikus magyar vállalatnak valószínűsíthetően nem ez lesz az útja az AI-al kapcsolatban. Először meg kell találniuk azt a módszert, amellyel az AI-vívmányokat a saját vállalati folyamataikra tudják alkalmazni, ezáltal saját „kamiondokkolót”, vagyis újítást tudnak eszközölni.  

IVSZ: Az előadásodban az is elhangzott, hogy az MI megfelelő felhasználásához adatokra van szükség, és ezek strukturálására. Képesek a cégvezetők analitikusan végigtekinteni a folyamataikon? 

F.T.: Véleményem szerint három dolog szükséges az ilyen típusú megközelítéshez. Az első és legfontosabb, hogy a vállalat vezetője ismerje a saját cégét és az iparágat, amiben tevékenykedik. Ezzel általában nem szokott probléma lenni, mert 5 év működés után már át lehet látni, hogy miként működik az adott vállalkozás. A második, a rendelkezésre álló adatok kérdésköre. Az adatok nagy része sok helyen még kiaknázatlan, nincsenek rendszerezve, beleragadtak a tranzakciós rendszerek silóiba, stb. Tehát hiába is állnának rendelkezésre kellő mennyiségben az adatok, sajnos nem elérhetőek, nem jól feldolgozottak és nem jól tároltak. A harmadik és egyben utolsó tényező az AI-technológiák alkalmazása. A mesterséges intelligencia kifejezés az elmúlt félévben az internet szinonimája lett, tehát a „megkeresem a neten” helyett már azt mondjuk, hogy „megkérdezem az AI-tól”. Népszerűek lettek a személyes produktivitást növelő AI-eszközök (mint a ChatGPT), amelyek önmagukban egy-egy vállalat hatékonyságához nem sokat tudnak hozzátenni. Valójában az AI ennél sokkal több lehetőséget kínál, közte olyan kipróbált, akár 5-10 éve ténylegesen is használt modellekkel, mint a gépi látás vagy a kereslet-előrejelzés (ami alapjaiban egy sima statisztikai modell).  

IVSZ: Ennek a három tényezőnek az alkalmazása, beépítése összefügg a vállalat méretével? 

F.T.: Az első tényező, tehát a saját iparág és a belső folyamatok ismerete nem különbözik, bármekkora cégről legyen is szó. Ez alól talán a multik képeznek kivételt, mert ott silósodik a tudás, a különböző osztályokon és szinteken eltérő folyamatok lehetnek. A kis- és középvállalatoknál, mint az IVSZ tagsága nagyrészben, ez jól szokott menni, mert a felsővezetés nincs messze a termeléstől. Az egészen kicsiknél a legkönnyebb a tudásmegosztás, mert jellemzően egy, vagy néhány ember tudásában testesül meg. Tehát ebben a rangsor: a legkisebbek csinálják a legjobban, és a legnagyobbak küszködnek leginkább.  

IVSZ: Mi a helyzet az általad felsorolt tényezők közül a másodikkal, az adattudatosággal? Abban hogy alakul a sorrend? 

F.T.: Az adat és adattudatosság a nagyvállalatoknál és multiknál a legerősebb, mert esetükben legkésőbb a GDPR megjelenésekor kijelöltek egy olyan embert, aki az adott vállalatban lévő adatokért felelős. Ő jellemzően nem informatikus, nem a kontrolling alá rendelt, hanem kifejezetten az adatvagyonért felelős. De nézzük meg a méret szerinti skála másik végét is: a kisvállalatok (amelyek egy ember által irányított szervezek tipikusan) esetében az első számú vezető beállítottságától függ. Láttam már erre jó hazai példákat, akiknek minden adatuk elérhető, és olyan az ügyvezető, aki rögtön tudja hová kell nyúlni az adatokért, információkért. Esetükben sokszor inkább a technikai, pénzügyi korlátok jellemzőek, tehát nem jellemző a silósodás. A skála közepén elhelyezkedő középvállalkozásoknál a silók közötti határok nagyon erősek, mert nincs meg a központi rálátásuk, hogy milyen adataik vannak, mekkora az adatvagyon-készletük és hol vannak ezek az adatok. Nekik van ebben a legnagyobb fejlődnivalójuk, mert még nincs meg az a fajta adatvagyon-szemlélet, mint a nagyvállalatoknál, miközben a kisvállalkozások „minden egy kézben” hozzáállása sem jellemző már rájuk. 

IVSZ: Te, mint a HPE adatszolgáltatásokért felelős üzletágvezetője, szakemberként hogy fogadtad az AI megjelenését? 

F.T.: Személyesen viszonylag régóta óriási lelkesedéssel figyelem az AI témáját. Optimista vagyok ezzel kapcsolatban, még annak ellenére is, hogy látom a veszélyeket is. Az az érzésem, hogy az ismert pszichológiai hiba, miszerint „túl sokat várunk a közeljövőtől, és alábecsüljük a hosszútávú hatásokat” határozza meg a legtöbbünk várakozását. A hirtelen áttörést látom a generatív AI-ban is: az, amit elképzelni nem tudtunk volna 5 éve, az most hirtelen itt van, használható; cserébe újra és újra megtapasztalhatjuk, hogy az ilyen új „csodák” is csak bizonyos ideig tartanak.  

IVSZ: Az AI áttörése az üzleti életben is nagy potenciált jelent. A HPE milyen stratégiák, gondolatok mentén dolgozik ezzel? 

F.T.: Mi egy technológiai vállalat vagyunk: technológiáról beszélünk azoknak, akik maguk is ezzel foglalkoznak. Úgy gondoljuk, hogy az AI-eszközök bevezetése versenyelőnyt jelenthet, de csak akkor, ha a vállalkozások képesek adatalapú döntéseket hozni. Vannak olyan ügyfeleink, akik még nincsenek a megfelelő érettségi szinten ebben, nekik két módon segítünk áthidalni ezt a különbséget. Egyrészt a magyarországi kiterjedt partnerhálózatunkon keresztül, másrészt mi magunk, mint HPE is evangelizálunk, nyilván egy sokkal szűkebb területen és körben. Konkrét technológiai megoldásokat szállítunk az ügyfeleink részére, személyre szabott szolgáltatás-csomagot készítünk, amiből később a megfelelő infrastruktúra kialakulhat. Gyakorlatban kell megmutatnunk a potenciált, a víziót, az üzleti előnyt, ehhez példaként a mi saját gyárunkban működő kamerás minőségellenőrzést szoktam felhozni, bemutatni.

IVSZ: Bemutatnál egy konkrét megoldást ezzel kapcsolatban? 

F.T.: Az MI-fejlesztéshez szükséges fent felsorolt három tényezőből mi a második kettőre (adatok és technológia) nyújtunk platformot, ez az Ezmeral Data Fabric. Ez a szoftverünk képes arra, hogy a különböző forrásból jövő, különböző alkalmazási területen lévő adatokat (adatközpontokban és felhőben, mobiltelefonokon, gyárakban, stb.) egyfajta könyvtárszerű platformon elérhetővé és egységessé tegye hibrid, nyílt megvalósítással. 

IVSZ: Mit tanácsolnál egy IVSZ tagvállalatnak, hol keressen fel benneteket? 

F.T.: Az űrlapunk kitöltésével kérjenek tőlünk egy konzultációs alkalmat, ahol segítünk eligazodni a lépésekben, személyre és vállalkozásra szabjuk, hogy milyen lépések megtétele szükséges ahhoz, hogy előrébb juthasson akár az adatgyűjtésben, akár az adatai elemzésében, majd ezek alapján már adatalapon hozza meg az üzleti döntéseit.

Cikk Information