Az Oeconomus Gazdaságkutató Alapítvány és a WHC által szeptember 12-én szervezett közös konferencia első kerekasztal-beszélgetése a mesterséges intelligencia vállalati és munkaerőpiaci hatásait vizsgálta, különös tekintettel a termelékenységre, a munkavállalói készségekre és az oktatási kihívásokra. A panelbeszélgetésen részt vett Lipcsei László Péter, a Richter Gedeon Nyrt. toborzási vezetője, Kónya László, a Deutsche Telekom IT Solutions Hungary vezérigazgatója, Almási Martina, a HIPA Partner Relations Managere, Lenk István, az ABSL Hungary elnöke, valamint Farkas Margit, az EY Magyarország Partner, People Consulting vezetője. A beszélgetést Pásztor Szabolcs, az Oeconomus Gazdaságkutató Alapítvány kutatási igazgatója moderálta. A vállalati szereplők hozzászólásaiból egyértelműen kiderült, az AI már nem a jövő, hanem a mindennapok része.
Az AI használata a vállalatoknál
A beszélgetést Lipcsei László Péter kezdte, aki kiemelte, hogy a gyógyszeriparban „brutális mennyiségű adatot” kezelnek, az MI-t főként modellezésre és szöveges adatok feldolgozására használják. Ugyanakkor megfigyelhető, hogy a junior pozíciók fele eltűnt 2022-höz képest, ami komoly szerkezeti átalakulást jelez a munkaerőpiacon.
Kónya László szerint az mesterséges intelligencia legnagyobb ereje abban rejlik, hogy növeli a feladatok volumenét és sebességét. A Deutsche Telekomnál a toborzási folyamatokban például a jelentkezők 90%-át már MI szűri elő, így a toborzók ideje a személyes kapcsolatra és döntéshozatalra összpontosulhat.
A HIPA-nál a mesterséges intelligencia ma már a mindennapi működés részévé vált: segíti a fordításokat, a levelezést és a nemzetközi partnerekkel való kommunikációt is – hívta fel a figyelmet Almási Martina. Hozzátette, hogy a hatékonyság növelésén túl az állam kutatás-fejlesztési támogatásokkal is ösztönzi az AI-alapú innovációkat és az ipar és kutatás közötti együttműködéseket.
Lenk István rámutatott, hogy a magyar cégek 40%-ának van AI-költségvetése, és a harmaduknál már dedikált AI-vezető is dolgozik. A mesterséges intelligenciát olyan területeken érdemes alkalmazni, ahol a gyorsaság, a minőség és a válaszidő kritikus tényező.
A mesterséges intelligencia hatásait összefoglalva elhangzott, hogy a technológia nem munkahelyeket szüntet meg, hanem új szerepeket és készségeket teremt. A rutinfeladatok automatizálódnak, miközben az emberek a komplexebb, értékteremtő munkák felé mozdulhatnak el – fogalmazta meg gondolatait a beszélgetés végén Farkas Margit.
A vállalati kultúra és a munkavállalói alkalmazkodás szerepe
Farkas Margit azzal kezdte, hogy a mesterséges intelligenciát nem fenyegetésként, hanem lehetőségként kell kezelni, és a kulcs az alapvető tudás megszerzése. A technológia terjedésével a tudás demokratizálódik, de a vezetők felelőssége, hogy ezt a munkatársak felé közvetítsék.
Lipcsei László Péter szerint az álláskeresőknek kritikus gondolkodásra és adatértelmezési képességre van szükségük. Fontos, hogy merjenek hibázni, és ne féljenek az új eszközök használatától, mert a kísérletezés és a tanulás viszi előre a munkaerőpiacot.
Almási Martina hozzátette, hogy Magyarország „híd szerepben” van a befektetők és a tehetségek között, ezért a munkavállalók felkészítése kulcsfontosságú. Az egyetemi kutatás-fejlesztési projektek 75%-át ma az állam finanszírozza, ami elősegíti az AI-oktatás és a vállalati együttműködések fejlődését.
Mindannyiunknak szüksége van alapszintű AI-ismeretre, különösen a vezetőknek, akiknek érteniük kell az adatértést és az MI-eszközök működését. Ezt hangsúlyozta a beszélgetés során Kónya László, aki szerint az adatalapú gondolkodás és az alkalmazkodóképesség ma már minden iparágban alapelvárás.
Lenk István úgy gondolja, hogy bár az automatizáció egyre gyorsabban terjed, a speciális emberi tudás továbbra is pótolhatatlan, különösen a problémamegoldás és a döntéshozatal területén. A technológia kiegészíti, de nem helyettesíti az embert.
Oktatás és képzés: ki a felelős az AI-tudásért?
Kónya László szerint már a középfokú oktatásban el kell kezdeni az AI-tudás fejlesztését, hogy a fiatalok ne csalásra, hanem önfejlesztésre használják a technológiát. A vállalatok és egyetemek közös programjai, mint a Pécsi Tudományegyetemmel folytatott képzés, jó példák a gyakorlati tudás átadására.
Lenk István hangsúlyozta, hogy bár a magyar oktatás színvonala jó, a vállalati elvárások gyorsabban változnak, mint amit az egyetemek képesek követni. Ezért a cégek egyre gyakrabban szerveznek saját, belső képzéseket és gyakornoki programokat.
Farkas Margit úgy véli, hogy a jövőben a képzés súlya az egyetemektől fokozatosan a vállalatok felé tolódik és a cégeknek kell meghatározniuk, mely munkaköröknél milyen szintű AI-kompetenciára van szükség.
Termelékenység és stratégiai megközelítés
Lipcsei László Péter a gyógyszergyártás példáján keresztül mutatta be, hogy az AI jelentősen csökkenti a gépállási időket, és felgyorsítja a gyártási folyamatokat. A lényeg, hogy „a gyógyszer időben elkészüljön”, függetlenül attól, hogyan.
Kónya László a szoftverfejlesztésben tapasztalt 20%-os hatékonyságnövekedést emelte ki, amelyet az automatizáció és az AI-alapú fejlesztési rendszerek tettek lehetővé.
Az AI csak akkor hoz valódi versenyelőnyt, ha stratégiai szinten integrálják a cég működésébe -figyelmezettet Farkas Margit. Hozzátette, hogy a legnagyobb hiba, ha a mesterséges intelligenciát izoláltan kezelik. A siker kulcsa a hosszú távú stratégia és a komplex megközelítés.
Olekszij Anton jelenleg az Eötvös Loránd Tudományegyetem Állam- és Jogtudományi Karának politológia mesterszakos hallgatója. Korábban a Magyar Külügyi Intézetnél dolgozott gyakornokként, ahol a posztszovjet térség politikai helyzetével foglalkozott.
Szakterülete a nemzetközi kapcsolatok és diplomácia, különösen a posztszovjet államok politikai és gazdasági fejlődése.
