Egyre jellemzőbb, hogy az általános célú, nagy AI-modellekről inkább a kisebb, speciálisan egy-egy feladatra szabott rendszerek felé fordul a céges felhasználók figyelme. Ezt a változást a hatékonyság, a költségoptimalizálás és a gyakorlati alkalmazhatóság iránti igény hajtja. A vállalatok ma már nem egyetlen AI-modellre támaszkodnak, hanem olyan stratégiát követnek, ami több modell együttes alkalmazásával növeli a mesterséges intelligencia pontosságát, csökkenti a költségeket és az AI-t megbízható módon integrálják a napi mĹąködésbe.

Az egyik legjelentősebb trend a mesterséges intelligencia (AI) kapcsán az egy-egy iparág elvárásainak megfelelően fejlesztett, gyorsaságra és hatékonyságra optimalizált megoldások elterjedése. Ezeket az AI-modelleket jellemzően olyan iparágakban vezetik be, ahol a precizitás és a valós idejĹą teljesítmény kiemelten fontos, mint például az egészségügy, pénzügy, ellátásilánc-menedzsment vagy az ügyfélszolgálat.Ez a trend azt is jelenti, hogy a mesterséges intelligencia a statikus információforrásból dinamikus, feladatvégrehajtó rendszerré válik.

A folyamat jellemzői a következők:

• iparágspecifikus AI – olyan modellek, amiket a nagyobb pontosság és relevancia érdekében az adott iparág adataival tanítanak be;

• multimodális AI – olyan rendszerek, amik egyszerre értelmezik a szöveget, képet, hangot és strukturált adatokat, hogy alaposabb, az adott kontextushoz jobban illeszkedő megoldásokat nyújtsanak;

• AI-alapú végrehajtási képességek – a mesterséges intelligencia nem csupán elemez, hanem egyre inkább automatizálja a munkafolyamatokat és a döntéshozatalt is.

Eperjesi TamĂĄs

„Azt tapasztaljuk, hogy a vállalkozások az egy kaptafára készülő megoldások helyett egyre inkább az adott cég igényeire szabott AI-modellek alkalmazása felé nyitnak. Ennek oka, hogy gyorsabban és pontosabb eredményt adnak olyan kritikus területeken, mint például az egészségügyi diagnosztika vagy a pénzügyi kockázatelemzés. A specializált modellek nemcsak értelmezni tudják az iparág-specifikus adatokat, de képesek is automatizálni bizonyos kulcsfontosságú munkafolyamatokat, amivel időt és költséget takarítanak meg” – mondta Eperjesi Tamás, a Deloitte Magyarország technológiai tanácsadási üzletágának szenior menedzsere.

Az adatminőség az AI sikerének alapja

Bármilyen fejlett is egy AI-modell, ha a feldolgozandó adat gyenge minőségĹą, akkor az megbízhatatlan eredményekhez, a munkafolyamatok megakadásához és akár reputációs vagy megfelelőségi kockázatokhoz is vezethet.

Ennek elkerülése érdekében a szervezetek egyre nagyobb energiát fektetnek az

• az adatintegritásba és validációba – tiszta, strukturált és egységes adatok álljanak az AI rendelkezésére;

• a folyamatos monitorozásba – az AI teljesítményének nyomon követése, és a modellek finomhangolása valós idejĹą visszajelzések alapján;

• az adatokhoz való hozzáférés biztosításába – olyan biztonságos keretrendszerek kialakítása, amelyek révén a modellek hatékonyan férhetnek hozzá a magas minőségĹą adatokhoz.Ezeknek a lépéseknek a megtétele elengedhetetlen azon cégek számára, amik az AI-t felelős, megbízható döntéshozóként kívánják alkalmazni.

TakĂĄcs IstvĂĄn

„Még a legintelligensebb AI-modellek is kudarcot vallanak kiváló minőségĹą adatok nélkül. A tisztított és ellenőrzött adatok képezik az automatizálás és a megbízható döntéshozatal alapját. Ahogy az AI egyre inkább átveszi a feladatvégrehajtó szerepét, az adatpontosság és -integritás biztosítása már nem csak ajánlott gyakorlat, mivel ez az, ami biztosítja az automatizált folyamatok megbízhatóságát és megfelelőségét” – tette hozzá Takács István, a Deloitte Magyarország AI,adat- és reporttranszformációért felelős szenior menedzsere.

A végrehajtó AIA mesterséges intelligencia egyre inkább túllép az elemző szerepén, és bekapcsolódik a feladatok végrehajtásába, képes:

• automatizált tartalomgyártásra – üzleti jelentések vagy marketinganyagok készítésére minimális emberi beavatkozással;

• AI-vezérelt döntéshozatalra – olyan rendszerek mĹąködtetésére, amik valós idejĹą adatok alapján hajtanak végre előre meghatározott szabályok alapján üzleti feladatokat;

• folyamatok automatizálására – a munkafolyamatok optimalizálására például a feladatütemezés, ellátási lánc vagy az ügyfélkapcsolatok területén.

Az AI ezen képességei magukban hordozzák a hatékonyságnövekedés lehetőségét, de egyúttal szigorú szabályozást is igényelnek annak érdekében, hogy a mesterséges intelligencia döntései összhangban maradjanak az üzleti célokkal és az etikai normákkal. Az AI fejlődésének következő mérföldköve éppen ezért olyan rendszerek kifejlesztése, amelyek nemcsak tájékoztatnak, hanem cselekszenek is – felelősen, hatékonyan és skálázhatóan.

English Summary

More and more companies are shifting their focus from general-purpose AI models to smaller, task-specific systems tailored to their industry needs. This transition is driven by demands for efficiency, cost optimization, and practical applicability. Businesses now prefer strategies that combine multiple models to improve accuracy, reduce costs, and reliably integrate AI into daily operations. Key trends include industry-specific training, multimodal AI capabilities, and automation of workflows and decision-making. High-quality data remains critical–without it, even the most advanced AI models can produce unreliable results and pose compliance risks.