Mástól veszi el a munkát az AI, mint gondolták

[00:00:00]Ugye mindig mondják ezt, hogy az AI elveszi a munkát.

[00:00:01]És erre van egy ilyen fráz is, hogy nem az AI fogja elvenni, hanem egy másik ember, aki már jobban tudja használni az AI-t.

[00:00:08]Tehát aki ignorálja, az biztos, hogy egy olyan versenyhátrányba fog kerülni, hogy valószínűleg lehet, hogy az ő pozíciója fog először megszűnni, hiszen egy alapelvárás lesz az AI tudás.

[00:00:17]Körülbelül azt szoktam mondani, mint egy B-s joksi, olyan már egy diploma is.

[00:00:21]Az AI tudás pontosan ugyanebben a kategóriában van.

[00:00:36]Amikor mesterséges intelligenciáról és a mesterséges intelligencia munkaerőpiacra gyakorolt hatásáról beszélünk, arról, hogy a gépek elveszik a munkánkat, akkor sokak fejében mai napig az jelenik meg, hogy az autópályán a kamionok sofőr nélkül fognak közlekedni.

[00:00:49]a gyárakban a futószalagoknál robotok váltják ki a dolgozókat, vagy például a programozók helyén algoritmusok és az AI fog ülni, és oldja meg a nyomásra a feladványokat.

[00:01:02]Pedig hát ez a forradalom vagy ez az átalakulás nem valamikor a jövőben, hanem már most is zajlik a magyarországi munkaerőpiacon, csak nem ezeken a területeken, hanem a magyarországi légkondicionált irodákban.

[00:01:12]Jó napot kívánok.

[00:01:15]Ez a közös költség a HVG gazdasági podcastje Szabóam István vagyok.

[00:01:19]Mielőtt kezdünk, azelőtt viszont hallgassák meg a szponzorunk üzenetét.

[00:01:25]Váltsd a saját utadat, az új vállalkozásodat és a szenvedélyedet valóra.

[00:01:30]Trien Bank.

[00:01:33]Válsd velünk valóra.

[00:01:35]Nemrég felkerést kaptam arra, hogy egy csoport előtt beszéljek arról, hogy milyen tapasztalataim és milyen kiútjaim voltak a munka piacon, amikor munkát kerestem.

[00:01:44]meglepetésemre.

[00:01:47]Nem az volt a meglepő a csoportban, amit 60 egy nehány főből állt, hogy velem korúa küldtek velem többnyire szembe, 50 év körüli korosztály, hanem hogy nők, férfiak tulajdonképpen két-három munkakörrel lebontható vezetők, középvezetők közé tartoztak, nem találtak munkát.

[00:02:03]Ők marketingesek voltak, HR-sek, PRS-ek.

[00:02:08]Ezt a jellemző ma a munkaerőpiacon, hogy ez a szektor az, ami a leginkább kiszolgáltatottan válik.

[00:02:13]Vajon ennek mennyi köze van az AI-hoz?

[00:02:16]És valóban az AI az ő munkájukat veszi fel először?

[00:02:20]Ezt a kérdést is megkapja a mai vendégünk, Pellet Dávid, az MP Solutions társalapítója és tulajdonosa.

[00:02:24]20 21 nehány éve munkaerőpiacon toborzás 25 éve toborzás, vállalatfejlesztés technológiai technológiai fejlesztés.

[00:02:34]Tehát az egész hóbelebban, amiről most beszélünk, ez az múltban is és a jelen is a ti profilotokban tartozik.

[00:02:40]Ezzel is hívtunk meg.

[00:02:42]Tudhatjuk, kezdhetjük onnan ezt a történetet, hogy mi a jó Isten történik itt.

[00:02:49]Igen, először szervusz István.

[00:02:49]Köszönöm szépen a meghívást és üdvözlöm a nézőket, hallgatókat.

[00:02:55]Azt szoktuk mondani, hogy egy forradalom vár ránk, de ebben a forradalomban már nyakik benne vagyunk, azt gondolom.

[00:03:01]És ettől nem kell megijedni.

[00:03:01]Tehát igazából megint egy változás történik, ami változás azt gondolom, hogy hordoz magával nagyon sok lehetőséget is, mind egyéni, mind akár nemzetgazdasági szinten is.

[00:03:11]Gyakorlatilag viszont egy nagyon erős adaptációt igényel most jelen pillanatban is ez az átalakulás.

[00:03:18]Miért a fehér galírosok?

[00:03:18]Azt gondolnám, hogy pont azáltal, hogy a klasszikus ilyen rendszerváltás előtti paradság, értelmiség, munkásosztály megosztárból éppen kiszabaduló társadalom, ami szolgáltatással állt, teh át pont a fehér galírosoknak fog újabb és újabb helyeket szülni, vagy vagy újabb és újabb igényeket rendelni munkaerőpiacon.

[00:03:40]Közben meg akkor ezzel szemben pedig az látszik, hogy itt érződik legelőször az, hogy baj van, vagy átalakulás van.

[00:03:46]Miért?

[00:03:47]Rögtön lehet, hogy össze is hasonlítanám akár a kék galléros munkaerővel, hogy miért nem ott lesz elsőként ez a forradalom, vagy miért nem ott zajlik jelen pillanatban is a forgal forradalom.

[00:03:56]Nagyon egyszerű, mert a fehér gallos mun fehér gallos munkakörökben és elsődlegesen azokban az irodai munkakörökben történnek azok a repetatív, ismétlődő olyan feladatkörök, amiket egyre jobban és egyre könnyebben tud kiváltani nagyon sok AI túl.

[00:04:13]A kék galérrosoknál ez nem lesz jellemző, mert hogyha jobban belegondolsz, ott van mögötte az AI, de nem lesz annyi pénze egy cégnek sem, hogy olyan beruházásokat tegyen, amivel robotparkokat fog vagy éppenséggel olyan olyan hardvereszközöket fog beszerezni, ami neki mondjuk egy tömeges gyártáshoz, logisztikai megoldásokhoz vagy éppenséggel automatizáláshoz fog kelleni.

[00:04:36]kívülről könnyű azt mondani, hogy hát akkor alkalmazkodjon ehhez a változáshoz az egész szektor, de valójában itt a azért annyira szertágazó dolgokról van szó, hogy lehetséges-e az, hogy hogy egyáltalán alkalmazkodni lehessen ez, vagy pedig el kell felejteni azt, hogy a fehér gallíros munkakör az egy fontos kiemelt perspektívát adó, karriert, lehetőséget adó történet.

[00:05:01]Mondok egy példát.

[00:05:03]Jelenleg egyetemen tanítok, 20 évesekkel vagyok körbevéve.

[00:05:05]Ö sokuknak a fejében az van, hogy ez egy karrierlehetőség.

[00:05:10]Bekerül egy ügynökséghez, ott elkezd juniorként dolgozni ilyen munkát és aztán majd lép előre, de jelenleg ez úgy látszik, hogy bezárul előttük.

[00:05:17]Akkor ők mit gondoljanak, mit mit tegyenek másképp?

[00:05:21]Klasszikusan ezt a junior csapdának hívjuk, hogy jelen pillanatban az automatizáció miatt is, és ugye nyilván az AI térnyerése miatt pont azok a feladatok kerültek most kiszervezésre, ha lehet ezt így mondani, vagy ezeket tudja leginkább felgyorsítani az AI, ami az ő feladatuk lenne juniorként.

[00:05:36]Tehát az a legnagyobb probléma, hogy konkrétan adatfeldolgozásra, nem tudom, prezentáció készítésre, grafika készítésre, egy csomó olyan beugró feladatra már majdnem egy jobb megoldást és gyorsabb és kvázi ingyenes, azt nem mondom, mert azért ez egy érdekes kérdés lesz majd a nap végén, hogy egyébként olcsóbb lesz-e az AI, de hogy már ezeket a feladatokat ki tudja váltani.

[00:06:00]És pont ez a nagy probléma, hogy ezt tapasztaltuk mi is, hogy fölértékelődnek viszont ugye azok a személyes kompetenciák, készségek és az a szenioritási szint, amivel most tovább tudnak haladni, vagy aki jól tud alkalmazkodni ugye ebben a forradalomban.

[00:06:14]nevezzük így, hogyha az ember megnézi, talán 15 évvel ezelőtt készült a Spikeak a H című filme, ami arra szól, ami most zajlik, ugye ott is egy Fehér galléros szövegírót vált ki tulajdonképpen egy AI platform, akkor van egy ilyen fura dösavű érzése, hogy hát oké, most a juniorokat kaszálják el, aztán majd feljebb.

[00:06:36]Hogy lehet ebbe gondolkodni?

[00:06:38]Ugye az biztos, hogy nem elég, hogy akkor a chat GPT beültjük a junior székbe.

[00:06:41]Tehát annyi biztos, hogy nem elég.

[00:06:43]Mi kell?

[00:06:45]nem fogja kiváltani egyébként akkor sem.

[00:06:47]Továbbra is ezt gondolom a a szeniorokat.

[00:06:48]És egész egyszerűen azért, mert egyébként ha már most mondtad például, hogy szövegírás, igazából tényleg az van, hogy a legjobb, nagyon egyszerűen lehet promptolni, és egy alapszöveget nagyon jól meg tud írni, de ahhoz, hogy az a szöveg az valóban üzezkedjen, mondjuk az üzleti logikához, a üzleti célokhoz, az, hogy utána ez ez ellenőrzötté váljon ez a szöveg, az, hogy legyen egy kritikus gondolkodás mögötte, az, hogy valaki ezért felelősséget vállaljon, az nem a gép lesz még mögötte, hanem az egy ember.

[00:07:16]Tehát emiatt is mondtam azt, hogy felértékelődnek, és inkább egy polarizáció lesz, és szét fog nyílni az olló, és lesznek bizonyos automatizált munkakörök, meg lesznek felülértékelt.

[00:07:25]És sajnos előbb vagy utóbb ez még a bérben is meg fog jelenni, mert már erre is látunk egyébként példákat Big Foratás alapján, hogy bizonyos pozícióknál már van egyfajta bérprémium.

[00:07:34]Ez nem Magyarországra jellemző, ez most még globális, de nyilván az előbb vagy utóbb el fog érni ide is.

[00:07:42]Jó, nem engedném el itt ezt a témát, hogyha hogyha nincs junior, akkor a junior hí hiányában, hogy lesz valakiből szenyor?

[00:07:48]Tehát az nem így kezdődik, hogy valaki szenyor.

[00:07:50]Jelenleg ha valaki szenyor, akkor előnyerő ebbe a körbe.

[00:07:53]Előnyerő lehet, ha tudja használni az AI-t, vagy tud valakit a a rendszerben erre a cég dedikáltan be állítani, de egyébként a szennyorok, hogy mondjam, tehát kihalnak egyszer, ki lesz a te szenyorutód?

[00:08:06]Konten, ez így van.

[00:08:06]És erre még a piacre azt látom, hogy nincs felkészülve.

[00:08:09]Mondok egy nagyon egyszerű példát.

[00:08:11]Informatika.

[00:08:11]Most jelen pillanatban akár a Cloud, akár bármelyik más élőt tényleg azt mondom, hogy néha tökéletesen tud már kódolni, ami nyilván nem azt jelenti, hogy élesben lehet ezeket a kódokat elengedni, és akkor ez megy ki a productionben, hanem jelen pillanatban ez úgy néz ki, hogy azért vannak olyan szeniorok, akik ezt nagyon jól tudják most jelen pillanatban akár COD review szinten, akár egyéb más oldalról megközelíteni.

[00:08:32]Itt tényleg kiesnek a juniorok, mert a junioroknak egész egyszerűen még nincsen meg ez a féle fajta tudás, és nem tudják egészében értelmezni mondjuk a feladatokat.

[00:08:42]Ez sajnos ez egy ilyen sajátosság.

[00:08:44]És akkor itt jön be, hogy ugye eddig mi volt az informatikában, hogy 10 20 30 röpködtek a számok, hogy hány ezer fő hiányzik.

[00:08:53]Rengeteg bootcamp alapult, amire ugye pont az átképzés és a juniorokat dobta ki a piacra.

[00:08:58]Ez most ugye megszűnik, tehát most ez az átképzés sem fog egyébként megjelenni.

[00:09:02]De behok egy életkorbeli sajátosságot is.

[00:09:04]A szenioritás nem csak az adott munkakörben való szenoritást jel jelenti, hanem én mindig ezt szoktam mondani, hogy nagyon fontos egy élettapasztalat, mert az élettapasztalat és ez a kam sens józan parasztiész azt gondolom, hogy ennél fontosabb ugye nem lehet.

[00:09:22]És most pontosan ezt látjuk, hogy ez viszont sok esetben ki is esik, merthogy nagyon sokan ugye majdnem azt mondom, hogy bocsánat, szolgai módon azt mondják, hogy de az AI megvonta, a legyen szó juniorról, vagy legyen szó akár cégvezetőről.

[00:09:34]Na és innentől kezdve ez viszont tényleg egy ez ez egy csapda.

[00:09:39]Hogyha valakinek ez nem tűnt fel, nem tudom, hogy lehetséges-e, de játszunk el ezzel a gondolattal, akkor mik azok a jelek egy szervezeten belül a fehér galérosok egymás között, amire figyelniük kell, hogy ez a hurikán ez közeledik?

[00:09:52]Mik ennek a jelei?

[00:09:55]Nyilván látszik ez európai szinten is, és nyilván látszik ez magyar szinten is.

[00:09:59]Mire kell figyelni, vagy mit kell észrevenni ahhoz, hogy lássuk, hogy a mi szeretetünk is ezen az úton halad, tehát nekünk is reagálnunk kell.

[00:10:06]Ha arra gondolsz, hogy a saját életében is okozhat-e változást az AI, jelen pillanatban azt gondolom, hogy ennek elég sok jele lehet.

[00:10:15]Nyilván kezdődik onnan, hogy milyen típusú környezetben dolgozik, mennyire önállóan, mekkora az ő felelősségi köréje a döntéshozatalban, mennyire átlátja át a teljes üzleti logikát, a mögöttes üzleti szándékokat, mennyire ismétlődő, mennyire repetatív az a munka, mennyire digitális környezetben, hogy milyen típusú digitális környezetben történik az a munka.

[00:10:35]Ha ezek közül nagyon sok mind sok kérdésre a válasz az, hogy igen, repetatív, eleve egy digitális környezetben dolgozol, viszonylag kevesebb a te felelősséged a munkakörödben, akkor ott nagyon erősen érdemes már ott nyitva tartani a szemünket és szározon tartani a puskaport, mert ott valószínűleg az ő munkakörét érinteni fogja már.

[00:10:56]Mi jellemző a munkaerőpiacon, am jelenleg Magyarországon?

[00:10:58]Tehát, hogy az ilyen pozícióból kikerülők jelennek meg a munkaerőpiacon és keresnek munkát, vagy egyébként ezek a pozíciók már nem is léteznek, tehát nem is kerül be a munkaerőpiacról ide ember.

[00:11:08]Ugye ez egy nagyon érdekes történet, hogyha egy cégen belül mondjuk a a Gemini vagy a vagy a Chat GPT átveszi a juniornak a szerepét, a kávét meg megfőzi majd a főnök.

[00:11:19]De hogy egyébként van erre példa, ez is egy variáció, meg az is, hogy egyébként a juniort kirúgják azért, mertogy már nincs rá szükség.

[00:11:27]Mind a kettő lehetséges, de mi jellemző a magyar munkaerőpiacra?

[00:11:32]Most nagyon sok aspektus jött eszembe, így a kérdésre válaszol átgondolva a választ.

[00:11:37]Alapvetően azért az látszik, hogy el elmentünk nagyon a soft skill, készségek, kompetenciák irányával.

[00:11:41]Tehát nagyon sok esetben volt a mi ügyfeleink között is arra példa, hogyha épp szerveztünk nekik egy hakaton, ideatont, programozóversenyt, bármit.

[00:11:50]Akkor ha volt egy olyan jóeszű, jóképességű és a vállalati kultúrába beilleszkedő jó tehetség, kreáltak akár neki munkakört, mert nekik az egy plusz hozzáadott érték volt.

[00:12:01]A tárgyi tudás az azt gondolom, hogy majdnem, hogy másodlagos.

[00:12:03]Az az már szerintem nem feltétlen az lesz ugye a a jövőnek ugye a kulcsa.

[00:12:08]Nyilván megint az adaptációra térek vissza.

[00:12:10]Másik oldal az is egy érdekes történet, hogy nagyon sok cég nem tervez bővítést eleve a jövőre nézve.

[00:12:18]Ezt sokan összemassák azzal, hogy biztos ez az AI forradalom miatt van, és biztos az AI veszi el a munkát.

[00:12:22]De alapvetően azért ha megnézed, válságtól válságig mennek a a cégek, a globális vállalatok, ami miatt sokkal nehézb tervezés.

[00:12:30]Ha most megnézek különböző felméréseket, azért látok olyanokat, ahol csak mondjuk 29%-a tervezi a cégeknek.

[00:12:37]Jó, mondjuk ez 400 cégből lett ugye összeválogatva egyáltalán a bővítést, ami azért nem egy olyan óriási szám.

[00:12:44]A másik egy ilyen csendes leépítés, az mindig is zajlott nagy vállalatoknál.

[00:12:49]Ott általában ez úgy történik, hogyha mondjuk fölmond valaki, vagy épp kiesik valaki, nem pótolják.

[00:12:55]Most jelen pillanatban pontosan megint ugyanez lesz, amit de itt már az AI is közben fog azért szólni, mert azt vettük észre, hogy ha és ez a jó megközelítés vagy nagy holland partnerünk, ő azt mondta, csináljunk nekik is egy képzést, egy egy programot, de neki nem az a cél, hogy a meglévő 20, nem tudom mondtam valamit, fejlesztőjéből hirtelen 40 legyen.

[00:13:16]Neki az a cél, hogy az a 20 megmaradjon, de emellén még plusz 20 főnyi kapacitást tudjon behozni az AI segítségével.

[00:13:22]És szerintem ez egy nagyon fontos különbség.

[00:13:24]Mert ő továbbra is elvár és apellál és támaszkodik a meglévő humán erőforrására.

[00:13:29]Viszont nyilván ezt egy kiegészítő elemként szeretné behozni, hogy meglegyen.

[00:13:33]Ugye mondjuk egy AI támogatottság.

[00:13:38]A meglévő pozíciók, ahogy említettem, előfordulhat, hogy igen, csökkenni fognak és sajnos az, akinek mondjuk eleve automatizálható a munkaköre, valószínűleg ő ő jobban ki lesz téve annak, hogy az ő pozíciója akár megszűnhet.

[00:13:52]Akkor az jutt eszembe, hogy már megint Leninnek van igaza.

[00:13:54]Ilyen fura ezt az AI-al együtt mondani, de hogy ez a tanulni, tanulni, tanulni, ez jelenleg mentővként értelmezhető.

[00:14:01]Tehát én nem gondolom azt, hogy én képes lennék bizonyos szint felett az AI-nak a működését megérteni, vagy nem fogok megtanulni se hegedűn zongorázni, se AI-on fúvalázni, de de hogy valamilyen szintig azért mégis csak az következik ebből, hogyha hogyha az én munkám az AI miatt veszélybe kerül, akkor valamelyen menekülőútot kell tanálnom.

[00:14:25]A tanul tanulás az mennyiben segíti ezt?

[00:14:29]Nagyon fontos, de tovább megyek.

[00:14:29]annó, amikor bejött az internet, nem tudom, bejöttek a különböző Word, Excel, bármilyen program, tiltakozás volt, nem szerették.

[00:14:39]Nyilván aki ráérzett gyorsan, hogy támogatja a munkáját szerette.

[00:14:43]Sőt SP, de visszeségb SP és de hogy hogy nincs új nap alatt.

[00:14:48]Tehát igazából ez az alkalmazkodás és ez a tanulás, ez együtt jár.

[00:14:50]Az ütem inkább a probléma, az, hogy sokkal gyorsabban fejlődik maga az AI, mint ahogy ezt le tudja követni az akár az oktatás, vagy akár a jogi szabályozás.

[00:14:59]És ez egy problémát jelent majd a jövőre nézve.

[00:15:03]Viszont ugye mindig mondják ezt, hogy az AI elveszi a munkát.

[00:15:05]És erre van egy ilyen frázis, hogy nem az AI fogja elvenni, hanem egy másik ember, aki már jobban tudja használni az AI-t.

[00:15:14]Ebben a helyzetben nekem arra kell munkavállalóként törekednem, hogy bármi van, ezt a tudást plusz tudást megszerezzem, vagy egyébként lehet olyan elvárásom a saját munkáltatóm felé, hogy hát azért ebbe a történetbe szálljon be ő is, hiszen közös érdek, hogy engem jobban ki tudjon használni.

[00:15:29]én többet tudjak, tehát a pénzemet megérjem a cégnél.

[00:15:32]Mi a gyakorlat?

[00:15:32]Mit tapasztaltok?

[00:15:35]KKV oldalon ugye ott ott ez a doer attitűd, hogy menj, csináld, és hogy kábé egy egy személyben mindenkinek mindenhez kell értenie, azért ez uralkodik.

[00:15:42]És általában, hogyha beesik egy probléma vagy egy feladat, akkor megnézzük, hogy van-e arra kapacitás.

[00:15:47]Ha nincs, akkor chat GPT, vagy kit lehet rá dedikálni, de ha nem tudunk senkit, akkor meg tudjuk csinálni a chat GPT-vel és meg, mert egy KKV-nál, ha megnézzük egy ajánlatkiadást, egy egy grafikakészítést, egy szerződéstervezetet, egy fordítást sorolhatnám már mindent meg lehet az é segítségével csinálni, és igazából sokkal egyszerűbb is, mivel mindenki egy picit mindenhez ért, sokkal egyszerűbb kontrollálni is.

[00:16:12]Azt gondolom a nap végén nem biztos, hogy ő fogja majd jóváni, meg ő ő lesz a felelős.

[00:16:16]Lehet, hogy fölmegy a az ügyvezetőhöz, és akkor az ügyvezető úgy is egyébként mikro menedzser is benne van, tehát ő úgy is élvezni fogja, hogy megnézheti.

[00:16:22]Persze azt fogja mondani, hogy nem, de hát ez sajnos ez egy csapda szintén ugye KKV szinten, de gyakorlati oldalról sokkal inkább elkezdődött a a fel sokkal többen használják KKV oldalról.

[00:16:34]Jelen pillanatban azt láttuk a kutatások alapján, mint nagy vállalatoknál.

[00:16:37]És ez azért is van, mert mert ott sokkal jobban magára van hagyva egyébként, és és kényszer itt van egy kolléga, és ez újra egy csapda.

[00:16:46]Miért?

[00:16:46]Mert elkezd ő kipróbálni különböző AI agentöket, építget AI agentöket.

[00:16:52]A saját előfizetése versus a céges előfizetéssel majd ütközik.

[00:16:59]Milyen adatok mennek ki?

[00:17:01]Adatvédelem, security.

[00:17:01]Egy csomó oldalról meg tudjuk azért főleg a mai, amikor a kibervédelem a a Prior egy szinte mindenhol.

[00:17:08]ugye végtelenégig tudnánk sorolni ugye ennek a a hátulütőit céges oldalról.

[00:17:11]És mondjuk főleg, hogyha megint most picit mondjuk Magyarországra vetítem, az elmúlt években megduplázódott, sőt tovább megyek ugye a meglévő 1012000 vagy 101 BSC, SSC ugye sercerk, ezek a szolgáltató központok.

[00:17:32]Ebből nagyjából most már ilyen közel 250 lett és közel ilyen 120000 dolgozik ebbe, ami nyilván egy hozzáadott értéke ugye itt a magyar munkaerőpiacnak, és ezt szeretnénk is bővíteni.

[00:17:40]Viszont itt is előre kell gondolkodni, csak hogy a döntési kompetencia itt lesz-e, vagy regionálisan.

[00:17:47]Ez egy picit azért inkább a B, de ha egy picit előre tudunk gondolkodni, és vannak kezdeményezések, akkor azt gondolom, hogy elég jó versenyképességhez lehet juttatni a magyar BSC-ket és SSC-ket is.

[00:17:57]És miért?

[00:18:00]Mert pontosan azok a munkák, ugye ezek a szolgáltató központok, ügyfélszolgálatot, HR adminisztrációt, munka ügy adminisztrációt, IT szoportot, csomó ilyen tevékenységet adnak, aminek a nagy része már automatizálható.

[00:18:15]Viszont, hogyha erre ráhúzunk egy olyan szintet, aki már értően tudja ezt kezelni és értéket tudunk teremteni, akkor azt gondolom, hogy egy hatalmas lehetőség nyílik meg egyébként itt országos szinten.

[00:18:28]Akkor amikor egy magyarországi rögvalóságról beszélünk, akkor ezzel kapcsolatban nekem eszembe jut, hogy vajon mennyire mutatja Magyarországnak a valós arcát az, amit a LinkedIinen látunk.

[00:18:40]Ugye LinkedInen, fehér gallíros vezető, menedzser pozícióban lévő cégben csoportokat legalább irányító emberek vannak többségében.

[00:18:49]És az AI-nak a hatása az valami egészen ilyen óvodai szintű metodikára volt ráhúzható.

[00:18:53]Tehát mindenki megtalálta ugyanazt a promptolási típust, azt az AI típust, azt a nem tudom én posztolási metodikát, és mindenki ugyanazt elkezdte legyártani, és úgy adta elő magát, mint az óvodában, hogy akkor lám, akkor mire vagyok képes, lám ezzel vagyok több.

[00:19:14]Ezt ez csak azt akarom mondani, hogyha a csúcson ez van, akkor a cégen belül is ez van.

[00:19:18]Ez mennyire igaz?

[00:19:20]Csak mert akkor ebből amiről beszélünk, ebben elég sok mindent levon a valós értékében az, ami valójában látható ahhoz képest, amiről eddig beszéltünk, hogy az AI mi mekkora veszélyt jelent, meg hogy milyen hatással van kire, hora, de gyakorlatban azért ez még egy hosszabb tanulási pálya.

[00:19:37]Ez megint a felhasználási terülttől is függ, én azt gondolom.

[00:19:39]Illetve milyen milyen érdekes, vagy milyen meglepő.

[00:19:44]Mostanában egyre több helyről hallom azt, vezetői szintekről, hogy az AI középszerű, vagy középszerű megoldásokat ad, ami egyébként igaz, de hát hiszen generatív, hiszen generatív é persze, de talán pont ez a lehetőség is benne, hogy egy jó alapot ad.

[00:19:58]Viszont itt jön ki megint az emberi plusz hozzáadott érték, meg az a fajta szakmai tudás, amiből amivel együtt értéket tudunk teremteni.

[00:20:04]Sosem az AI fogja kiváltani, szerintem meg nem az AI fogja bizonyos szakmákat mondani, hanem azt gondolom, hogy szükség van arra, hogy egy jó szakértő plusz az AI.

[00:20:16]Tehát, hogy és ez ez valamilyen úton, módon persze lehet, hogy an olyan szinten fel fog gyorsulni ez az egész technológia és ez az egész forradalom, hogy lehet, hogy már egy év múlva teljesen okafogyottá válik, amit mondtam, de de most jelen pillanatban ebben a fázisban ezt értékeljük.

[00:20:32]És igen, sajnos nagyon sok esetben úgy, hogy az ember tényleg napi szinten használja, de a egyből látod, amikor szembe jön bármilyen hát pont azért, mert te is ezzel szembesülsz, és persze mindenkinek a könnyebb meg adja meg.

[00:20:46]Igen.

[00:20:46]És egy másik érdekesség a ugyanezzel a a a történettel kapcsolatban, hogy amit említettem, hogy nem lehet csak erre hív, nem lehet csak erre alapozni, hogy hogy itt mi történik, de gyakorlati oldalon olyan különbségeket látunk felhasználás és felhasználás között, hogy hogy tényleg tehát ezek ilyen fé fény fényévnyi különbségek, de csak hogy egy picit még a számokhoz visszatérjek, hogy érdekességként különböző kutatásokat szoktunk mi is nézni.

[00:21:16]Ha eurostatot nézzük, akkor például ott az a az a 10% a Magyarországon több mint 10 főt foglalkoztató vállalatoknál a felhasználási arány az AI-baan.

[00:21:26]Ez pont 10%-kal vagyunk le vagyunk feleződvehoz képest ott 20% ugyanez az arány.

[00:21:34]Hát a kis cégek a 10 fős cégnél 20% használ vagy igen, vagy akár már egy 10 pluszosoknál.

[00:21:38]De amhez képest meg érdekes, hogy bizonyos magán más típusú felelméréseknél meg nagyjából mondjuk egy vállalatnak a 60x% azt mondja magáró, hogy egyébként ő használja minden nap.

[00:21:49]Tehát ez egy ilyen nagyon érdekes ellentmondás.

[00:21:51]És megint egy picit eljutunk ahhoz a problémához, hogy az egyéni felhasználás kontra a céges felhasználás egy hatalmas kihívás, mert és ugye az EUA is ugye erről szól, ami ugye most már itt 25 óta ugye érdvényben van, és ugye ennek már elkészült a magyarországi végrehajtási jogszabálya is.

[00:22:12]gyakorlatilag kötelező képezni ugye itt a munkatársakat, főleg kiemelt területeken, ahol mondjuk AI felhasználás van, mert annyira szenzitív adatokkal dolgozik, annyira szenzitív döntési területekről van szó, hogy nem lehet csak úgy ugye ráengedni ugye a kollégákat bizonyos alkalmazásokra, rendszerekre, mert sokkal több kárt tud okozni egy ponton.

[00:22:33]És ez a pont elég közel van ahhoz, amikor elkezdünk arról beszélni, hogy az AI az hogyan alakítja át a munkarü piacot.

[00:22:38]Szóval egy ponton mindenképpen odajutunk, hogy ez akkor a bérpiacon mit fog okozni.

[00:22:42]Tehát ez a többlettudás egy szűkülőpiacon bércsökkentést jár-e egy bérnövelés.

[00:22:52]Mi az, ami elvárható?

[00:22:53]Akkor, hogyha valaki a karrierét felteszi arra, hogy ő márpedig HR-s lesz, mert azt gondolja, hogy a a személyes hozzáadott értéke az bármilyen AI komponensénél többet ér, vagy azzal együtt többet ér, akkor ő ő mire számíthat?

[00:23:05]Ugye van egy szűkülőpiac, amin egyre több automatizmus van emberre vagy ember nélkül.

[00:23:10]Ez a a bérekbe valamilyen módon látszódni fog.

[00:23:15]Mit látok ti?

[00:23:15]Magyarországon nehéz ezt még így nagyon így expliciten meghatározni, hogy ez hogy fog kialakulni.

[00:23:19]Két külön dolgot látunk.

[00:23:22]Az egyik egy talán említettem már korábban, ez a Big 4 kutatás, ahol egyfajta bérprémiumot kötnek már most azokhoz a munkakörökhöz, ahol kifejezetten is magas szinten kell ugye az AI-hoz érteni.

[00:23:34]Magyarországon most ezt így még nem mondhatjuk ki, de hát mert melyik cégnél van magas szintű AI?

[00:23:42]Azért ezt megnézném.

[00:23:42]Tehát hogy szívesen találkoznék ilyen cégekkel, ahol magas szintű AI-t használnak.

[00:23:48]a technológiai vezetőket és az alapítottam na de magyar magyar valóság abban megegyezhetünk, hogy azért ebben az alapvetően ha általános felhasználást nézzük, aki nem specifizálódott erre a területre, ott nyilvánvalóan ott méke azért nem ebben nem ebben a cipőben jár.

[00:24:06]A másik megközelítése ennek a történetnek az, hogy ott fog megjelenni egy bér különbség, hogy bizonyos bizonyos szakértők el tudnak majd helyezkedni magasabb pénzért, bizonyos szakértők meg nem.

[00:24:20]Ezt már látjuk most is jelen pillanatban itthon.

[00:24:22]Tehát ez és ez megint egy picit ez a csendes lemorzsolódás, vagy ez a csendes elbocsátás, hogy ez a csendes, nem jutunk már olyan típusú munkához, főleg ugye junior oldalról.

[00:24:32]egyébként ez is nagyon érdekes, mert nem minden azt gondolnánk, hogy minden szenior akkor innentől kezdve egyenlőséggel magasbér és jó jó munka és AI-al együtt dolgozó pozíció.

[00:24:43]Nem, ez sem igaz.

[00:24:43]Itt is látunk egy olyat, hogyha valaki szeniorként nem alkalmazkodott, és mondjuk nemta bele magát ebbe a történetbe, akkor ők is le tudnak maradni, és adott esetben nekik is nehéz elhelyezkedniük.

[00:24:57]Ühüm.

[00:24:57]Akkor amikor a mondjuk ilyen kiégés specialistával kedvenc kiégés specialistával csatós csillával beszélek, vagy a Pető Anikóval, aki egy ilyen nagyon high level szintű fejvadász tapasztalta bír, akkor mindig arról beszélnek nekem öt perc után, hogy nagyon jó ez az AI, meg nagyon átalakul a munkaerőpiac, de hát azért a személyes network azért ez aláhúzódik, még vastagabb lesz az, hogy ki kit ismer.

[00:25:20]Ez ennek látjátok már kézzelf fogható nyomait.

[00:25:24]Tehát ugye akkor, hogyha van egy van egy szegmens, ahol ahol kihullanak a vagy nem tud bővülni, vagy kihullanak a meglévők, akkor akkor a a személyes kapcsolatok jobban, ki kit ismer, az jobban számít.

[00:25:38]Ez a network, ez az egyik legfontosabb.

[00:25:41]Én azt gondolom, ugye bármilyen bármilyen területet nézünk.

[00:25:43]És nem csak itthon, külföldön is azért tudjuk, hogy azért ez működik.

[00:25:47]Itthon meg kifejezetten.

[00:25:48]Tehát itthon az a baj, hogy nem fogunk tudni elmenni emellett, de a network sem fog tudni azon segíteni, hogyha bizonyos szakmára vagy bizonyos feladatkörre alkalm, ha nem vagyok alkalmas, mert egészen egyszerűen nem fogom hozni a számokat.

[00:26:02]És most azért nagyon-nagyon erős nyomáskényszeretben van itthon akár a KKV szektor, akár a nagyvállalati szektor, mert bizonyos globális döntések miatt most szerintem mindenkinek meg van nehezítve a vagy egy nehezített pályán játszik.

[00:26:14]Magyar KKV-król meg ne beszéljünk, ott egy újraéledés van, ott egy teljesen más pályán focizunk azzal együtt, hogy nagyon kedvelem Csilla és Anikó munkást munkásságát, pláne, hogy Anikó egyébként még korábbi kollégánk is volt, úgyhogy nagyon kicsi ez a világ.

[00:26:31]Jó.

[00:26:31]A most a fehér galérosokról beszéltünk.

[00:26:34]Irodai munka, légkondi, SSC.

[00:26:38]Hm.

[00:26:41]Ki az, akinek azt tudjuk mondani, hogy akkor felkészül a következő szektor?

[00:26:48]Nehéz megmondani.

[00:26:51]Sejtésünk van.

[00:26:51]Sejtésünk van.

[00:26:51]Ugyanígy marad a fehér gallérios szektor, csak a már egy szintel följebbi.

[00:26:55]Tehát gondolok itt például ugye a jogi munkára és most jogi előkészítési feladatokra kiválóan alkalmas, de könyvelés, könyvelés, kontrolling, pénzügyi tanácsadás, a programozás magasabb szintjei.

[00:27:09]Tehát kifejezetten ezek ezek a következő szintek, amik érintettek.

[00:27:14]Ahogy említettem a műsor elején, a kék galérosokat kevésbé fogja, pontosan azért, mert eszméletlen beruházásigényes lesz az, hogy hogyan tudjuk egyébként majd itt a robotokat, a különböző eszközöket, eszközparkokat beszerezni, meg egyáltalán megfinanszírozni.

[00:27:30]Nagyon érdekes, hogy ezt mondod.

[00:27:30]Voltam múlt héten jöttem haza Kínából, voltam egy gyárban.

[00:27:35]Oké, mobiltelefongyár, nem kétkezi munkás sose volt.

[00:27:41]Láttam egy termet, ahol több mint 1500 gép volt összekapcsolva egy nagy gyártási sorrá.

[00:27:47]40 darab ember felügyelte.

[00:27:49]40 darab ember.

[00:27:49]Akkor ők most gyári munkások, vagy nem gyári munkások?

[00:27:56]Ők kék galérosok, vagy egyébként high level specialisták.

[00:28:00]Ez egy nagyon fura helyzet ahhoz képest, amit Magyarországon bármelyik gyárban lát, de mégis csak ebbe az irányba megy a futószallagnál tevékenykedő embernek az útja.

[00:28:10]Ühüm.

[00:28:10]Mennyire vagyunk ettől, hogy erről beszéljünk, hogy Magyarországon is ez a kérdés vetődik fel, hogy hát azért ez már nem egy operátori munka, hanem ez már egy emelt szint.

[00:28:20]Nagyon messze.

[00:28:21]Alapvetően egyébként már itthon is az van, tehát hogy van a klasszik szalag munka, ami szinte majdnem azt mondom né, hogy betölthetetlen, mert mindenki járt mindenhol Nyugat-Európá vagy nyugat-magyarországtól kellett Magyarországig a gyárakban, hogyha ezt a szegmenst nézzük.

[00:28:35]És ott is az operátori szint az, ami most ugye felülértékelődött, aki tudja egy szinten magasabban, jobban menedzselni, illetve felügyelni ugye itt a gyártási folyamatokat.

[00:28:48]Ez pedig egy következő szint.

[00:28:48]Ez pedig ez pedig abszolút egy ugrás.

[00:28:50]De a kí Kínával azért nehéz versenyezni, mert Kína ott tart, mint a 80-as években Japán.

[00:28:56]Tehát, hogy innová én csak azért mondom, hogy ezt nehéz levetni, de amit mondasz, az helytálló, mert és ez ugyanaz, mint egy programozásnál, tehát abszolút tudunk párhuzamos vonni.

[00:29:09]Az kell, aki aki kritikusan ott tud lenni, és aki felügyelni tudja.

[00:29:11]Bár ugye milyen érdekes, amikor már agent javít agentöt, mert nyilván ugye egy csomóan úgy dolgoznak, vagy úgy fejlesztenek, hogy különböző agentek dolgoznak, és néha már ezek az agentek is egy vérremenő harcot tudnak vívni, és felül tudják akár írni egymás munkáját is, vagy legalábbis van, hogy meg is próbálják.

[00:29:29]Szóval ez egy kicsit ez a pont ez az egyik baráti körben erről beszélgettünk mut, hogy megelevedtek azok a filmek, amiken felnőttünk a 80-as években, a gyilkos robotok a Termináorra.

[00:29:39]Az összes ilyen film szárnyas fejvadász.

[00:29:42]Szárnyas fejvadász.

[00:29:42]Hát sorolhatnánk, hogy felfoghatatlan, hogy itt tartunk valójában.

[00:29:47]Jó.

[00:29:47]Utolsó kérdéskör.

[00:29:47]Ha te ma 20 hon éves vagy, és előtted van ez a válaszút, hogy KKV, nemzetközi vállalat és fehér galéros vagy, melyik útban van valójában több perspektíva ma?

[00:30:03]Az egyik az egy személyesebb és hogy mondjam, tehát sokkal kiszámíthatóbb, de lassabban haladó történet.

[00:30:10]A másik egy rohanó, de gyorsan szelektáló útirány.

[00:30:12]Valamelyik utat választani.

[00:30:15]Melyik mellett mi szól?

[00:30:17]Sem senki mellett nem tudnék most pálcát törni, és pontosan azért, mert egy annyira felgyorsult világban élünk, és annyira változnak magukak a munkakörök is.

[00:30:26]Tehát igazából egy munkakör is nem fognak megszűnni, hanem azok is átalakulnak.

[00:30:29]Innentől kezdve nagyon nehéz tudatosan, azt gondolom erre készülni.

[00:30:33]Tehát itt megint majd az oktatásnak lesz.

[00:30:35]Én azt gondolom, és ezt az oktatást minél alacsonyabb szintre már le kell vinni, mert a digitális készségek kapcsán, illetve a kritikus gondolkodás is azok, amikkel majd egy jó AI-jal tudunk dolgozni.

[00:30:46]Persze ezek a generációk, amiről odaérnek, ki tudja mi lesz.

[00:30:50]De hogy hogy nagyon nehéz azt mondani, hogy hogy melyik az, amelyik valójában most egy ajánlott, mert ugye tényleg csak így viccesen mondva régen tényleg mik voltak az alternatívák.

[00:30:59]Fiam, legyél orvos, jogász, közgazdász, mérnök.

[00:31:05]És akkor nagyjából így megvolt.

[00:31:05]Valamit kiválasztott tanár, valamit kiválasztott az ember.

[00:31:09]Most jelen pillanatban sokkal összetettebb.

[00:31:11]És a rövid táv mi?

[00:31:11]Tehát igazából én azért sajnálom a most döntésre kényszerülő generációkat, mert nem tud nem tudja megmondani, hogy mi a rövidtáv, mi a középtáv, mi a hosszú táv.

[00:31:22]Ha most ezeket a negatív szenáriókat vesszük elő, hogy 30 év van még az AI miatt ugye hátra az emberiségnek, akkor akkor jó jó, hogy már ilyen öregek vagyunk, nem ha jó, hogy ilyen öregek vagyunk, nem kell választani, mert hogy nem kell választani 30 év múlva mindkettőnk helyét egy algoritmus veszi át.

[00:31:37]Igen, így van.

[00:31:37]Ö de ez is érdekes, hogy hogy már olyannal is találkozom, hogy akár érettségi után nem gondolkodnak már továbbt tanulásban, hanem ugye inkább szakmában gondolkodnak.

[00:31:49]Tehát és akkor itt jön ki a rövidtáv, középhosszú táv, mert talán még rövidt távon a szakmákat nem fogja kiváltani egy jó AI-al megáldott robot sem, mert még azért oda még még azt gondolom, hogy főleg itt Magyarországon nem fogunk eljutni.

[00:32:03]Viszont, hogyha hosszabb távra kell tervezni, akkor nagyon nehéz megmondani, hogy mi lehet az az út.

[00:32:09]Az egyik kedves ügyfelem technológiai igazgató, az egyik magyar amerikai nagyvállalatnak itt a a fejlesztési igazgatója és a Head of Countryja, és ő mondta, hogy és fölvették a gyermekét technológiai területre, és után mondta, hogy de nem tudom, hogy örüljek-e neki, merthogy lassan mit tanulunk, és hogy vajon hova megy hova megy ez a hova fejlődik maga a világ, és hogy mennyire tudjuk lekövetni.

[00:32:31]És ez a gyorsaság szerintem az, ami a legrémisztőbb, hogyha most már látjuk azt, hogy ez a dolog, ez elkerülhetetlen.

[00:32:38]Mégis úgy döntünk, hogy nem veszünk rót tudomást, mi történik?

[00:32:42]Tehát én mint munkavállaló azt gondolom, hogy márpedig engem ne kényszerítsenek erre, engem ne kényszerítsenek ebbe bele.

[00:32:50]Nem lesz munkám.

[00:32:52]Mi történik?

[00:32:52]Mi következik abból, hogyha az AI ról veszünk tudomást a fehér galíros munkakörbe?

[00:32:57]Ha én HRS-sként azt gondolom, hogy márpedig én nekem a emocionális tudásom az sokkal inkább felürülje azt, amit egy algoritmus bármikor is tudni fog.

[00:33:08]Ignorálni nem szabad.

[00:33:08]Az az első és legfontosabb történet.

[00:33:11]Tehát aki ignorálja, az biztos, hogy egy olyan versenyhátrányba fog kerülni, hogy valószínűleg lehet, hogy az ő pozíciója fog először megszűnni, hiszen egy alapelvárás lesz az AI tudás.

[00:33:20]Körülbelül azt szoktam mondani, mint egy B-s joksi, olyan már egy diploma is.

[00:33:24]Az AI tudás pontosan ugyanebben a kategóriában van.

[00:33:28]Tehát itt itt nem extra dolgokra kell tudni, hanem egy olyan alap hozzáállásra, meg egy olyan hozzáértésre, amivel már a saját munkáját tudja megkönnyíteni.

[00:33:37]És szerintem ez szokott lenni a csapdahelyzet, hogy az én munkámat én jobban tudom, hülyeséget mond az AI.

[00:33:43]Aki így ignorál, az valószínűleg az el fog jutni abba a fázisba, hogy lemarad, lassabban fog teljesíteni.

[00:33:49]A teljesen más lesz ugye a kutatás.

[00:33:53]Most tényleg ha megnéz egy elemzést, pikpak, egy versenytárselemzést, bármilyen kutatást, hihetetlen, hogy ahogy végigpörgeti.

[00:34:01]Nyilván ugye nincs új nincs új nap alatt, csak ezt régen úgy hívtuk, hogy gépi tanulás meg mély tanulás.

[00:34:06]Ugye ez a machine learning, ez már évtizeddel ezelőtt is ugye itt volt.

[00:34:10]Gyakorlatilag most ért el abba a fázisba, ahol már tényleg teljesen önállóan tud ugye gondolkodni.

[00:34:16]És aki ezt figyelmen kívül hagyja, versenyhátrányra fog sztenni.

[00:34:19]Ab abszurdum munkáját is elveszítheti.

[00:34:25]Céges oldalról meg pontosan ezért kell minél komolyabban venni és a céges szintű integrálást és a céges szintű kialakítását ugye az AI platformoknak, mert ha ők nem teszik bele azt az energiát, hogy képezzék, oktassák a kollégáikat, ami egyébként egy alapelvárás is most már, akkor akkor viszont céges szinten fognak hátrányba kerülni, és ez még csak az oktatási rész.

[00:34:50]Igen, én pont azt akartam kérdezni, hogy oké, akkor elfogadom, hogy tanulni kell, de mennyit kell tanulni, meddig kell tanulni?

[00:34:55]A ne haragudj, de hát a nekem is a hetem az 60 óra munkából áll.

[00:35:01]Hogy hogy fér ez még bele a család mellett?

[00:35:03]Teljesen tipikus magyar és munkavállalói hozzáállás, hogy ezt valahogy bele kéne szorítani az életbe.

[00:35:09]Mi erre a jó megoldást?

[00:35:11]Szerinted ezt a cégnek figyelembe kell vennie.

[00:35:13]Ez egy továbbképzési dolog.

[00:35:15]A rábíza a munkavállaló, ha nem tudod, felveszek mást.

[00:35:19]Mi mi ebbe a sok variáció van, csak a mégis csak a végén az van, hogy a munkavállalónak valahogy ezt el kéne fogadnia és be is kéne építenie.

[00:35:28]Főleg úgy, hogy azért elmentünk most már egy olyan munkaerőpiaci helyzet felé, ahol inkább azt szoktuk mondani, hogy egy ilyen egy ilyen munkaerő által irányított piac van, és általában most mindenki próbálja körbeudvarolni a meglévő munkavállalóit, és próbál nekik ugye kedvezni.

[00:35:44]Ennek egy része, ez egy erős frá is, hogy a magánélet és a munka egyensúlya, ami nagyon nehéz, hogy van-e egy határ, vagy van-e egyáltalán határ.

[00:35:55]Érdekes mód a fiatalabb generációk sokkal jobban tudják ugye ezt tartani.

[00:35:59]Náluk náluk én azt gondolom, hogy ez egy könnyebb dolog.

[00:36:02]Viszont ők megnyitottabbak és könnyebben tanulnak egyébként is új ismereteket.

[00:36:09]A a következő generációk azt gondolom, ott már egyel nehezebb, mert hogy ott eleve van egy tilt szakkozás, meg eleve van egy félelem, hogy elveszi a munkánkat, de a nap végén ezt ezt valahogy valahogy ezt mindenkinek ki kell tudnia gazdálkodni ezt az időt, ezt a plusz időt, de hogyha ebben segít egy munkahely, akkor viszont azt gondolom, hogyha ez céges kereteken belül tud működni, akkor nem érzi senki sem azt, hogy akkor én most bele lettem egy olyanba kényszerítve kényszerítve, hogy amikor a gyerekreért kéne menni úszásra, focira, vagy épp amikor nem tudom, hétvégén menné mennénk meglátogatni.

[00:36:38]nagymamát én nem tudok elmenni, mert egész egyszerűen tanulnok AI-t kell tanulnom és és épp melyiket.

[00:36:45]És egyébként ez egy másik veszély.

[00:36:48]Akkor, hogyha az AI egy ilyen parabolikus tanulási görbén van, ugye egyre meredekebb ez a tanulási görbe, akkor hát én könnyen tudok abba a gondolatba belekapaszkodni, hogy hát azért itt komolyabb problémák is lesznek.

[00:37:05]Hát az ember, mint munkavállaló, mint kiváltható munkavállaló, hogy a gép mindent megtanul.

[00:37:11]Jelenleg a juniort, aztán a szeniort.

[00:37:13]Látjuk a bankszektorban például látjuk, látjuk a bármilyen ilyen pénzügyi szektorban, ahol a technológiai szektorban mindenhol, ahol számok, adatok és Excel táblák vannak, ott ott ez már nem kérdés.

[00:37:27]Mi milyen szakmákban jelenik ez majd meg?

[00:37:30]Még kivált nem tudom h ki válthatja-e a mérnököt?

[00:37:33]Nem tudom, kiválthatja-e az építészt.

[00:37:35]Nem tudom, hogy egyébként ha az építészt kiváltja, ma már lehet nyomtatni házat, tehát az épés építőt is kiváltja.

[00:37:43]Most csak abba gondoljunk bele, hogy mennyi adat lehet akár most csak mondok építési tervekről és akkor ott úgy is nyilván tudjuk, hogy épp az egy nem tudom magas építési projekt, mélyépítés, bármi.

[00:37:54]Igazából ez már most ott van, megvan nála ez az információ.

[00:37:57]Tehát igen, sajnos ki tudja váltani, de a tanuláshoz még egy gondolatot azért behoznék, hogy ez hogy működhet.

[00:38:02]jól és hogy működt hasznosan, ha ez egy picit ugye ilyen játékosan van felfogadva, felfogva, ezt tudom, hogy nagyon könnyű mondani, meg hagyjál már a játék, én nem akarok ezzel játszani, mert nyilván jönnek a tiltakozások, de rengeteg próbálkozási lehetőséget és próbálkozási felületet ad, és igazándiból, ha ezt jól kezeljük, akkor azt gondolom, hogy nagyon sok olyan plusz eszközt fel tudunk egy-egy AI tool belül fedezni, amivel valóban meg tudjuk azt oldani, hogy hogy ki nem ne és már látod már majdnem azt mondta, hogy kiváltsa a munkánkat.

[00:38:36]Nem ezt akartam mondani, hanem hogy megkönnyítse a munkánkat.

[00:38:39]El kell tilos ilyet mondani.

[00:38:41]Nem is akartam.

[00:38:41]Az ördög adta a számra.

[00:38:44]De hogy a lényeg a lényeg, hogy hogy sok olyan potenciális lehetőség van benne, amivel érdemes menni és amit érdemes megtanulni.

[00:38:52]Azzal szerintem mindenki csak több lesz.

[00:38:56]Jó.

[00:38:56]A munkaerőpiacon mi lesz azokkal, akik egyébként ebből ezen a rostán kiesnek?

[00:39:01]Tehát arra gondolok, hogy hogy jelenleg a munkapiacnak egy munkavállalói tömegnek egy része betanított munkás szintig tud eljutni.

[00:39:11]Tehát ez nem a fehér galéros kér, munkaerőpiaci kérdés.

[00:39:12]Itt a gap még nagyobb lesz.

[00:39:18]És akkor még itt csak a tanulás és és bízunk abban, hogy egyébként közben meg létrejönnek új szakmák is.

[00:39:22]Ez ez egy nagyon karcsú igasz, de tényleg itt csak a szinttartással lehet, én azt gondolom megmaradni és labdában rúgni.

[00:39:31]És ez ugyanúgy érvényes bármelyikünkre, tehát hogy napi szinten látom, hogy hogy abbul a tudásom, ami szörnyű, tehát hogy szörnyű felfogni, meg látni abszolút.

[00:39:41]És nem tudjuk már ezt lekövetni.

[00:39:41]Tehát, hogy pont erről is beszélgettünk korábban, hogy gyorsabban fejlődik a technológia maga, mint ahogy mi ezt le tudnánk követni.

[00:39:53]Itt az lesz a csúcskompetencia szerintem, hogy aki legalább addig a szintig el tud jönni, vagy el tud jutni, hogy hogy még megértse az új az újabbnál újabb megoldásoknak a működését, és hogyha a működését megértjük, akkor már ez egy félegészség.

[00:40:06]Ott már azt gondolom, hogy ott már van van plusz lehetőség is.

[00:40:12]A te szakmádnak van jövője.

[00:40:12]Most ez elég provokatívan hangzik, de egyébként az én én szakmának nincsen.

[00:40:17]Ez egy annyira ez ez annyira provokatív ez a kérdés, hogy napi szinten tesszük föl önmagunknak is házon belül, merthogy nagyon nagyon sok nagyon-nagyon sok munkafázis automatizálódik.

[00:40:33]viszont itt jön be akár a az EUI actnek is akár pár rendelkezése vagy éppensége.

[00:40:39]Pontosan ezek a akár a személyis jogokhoz kapcsolódó, adatvédelmi dolgokhoz kapcsolódó vagy egyéb olyan más korlátozások vagy éppenséggel figyelemfelhívások vagy szabályozási területek, amiből az látszódik, hogy nem lesz még meg azért egy belátható ideig ember nélkül ugye egyik egyik alkalmazás, applikáció, rendszer, bármi.

[00:41:00]A fehér galérosok kérdését megbeszéltük.

[00:41:03]A azt mondod, hogy a kék galérosokra másfajta beszedelem.

[00:41:10]Van itt egy másik terület, AI governments.

[00:41:14]Ott mi várható?

[00:41:15]Jelen pillanatban ez az egyik legérzékenyebb terület.

[00:41:17]Én azt látom, és hogy hogy miért amit tapasztaltunk, és ahogy itt a statisztikákat is említettem, használnak kollégák saját előfizetéseket, használnak céges előfizetéseket, nem tudni, hogy ki mit használ, nem tudni, hogy ki mennyi tokent égetel bizonyos feladatok megoldására.

[00:41:33]Van, aki például csak arra használja, hogy a nyári szabadság alatt a nyaralását megtervezi és A-tól z-ig előkészítteti az AI-jal az utazását.

[00:41:46]Van, aki pedig konkrétan mondjuk már akár programozási feladatokat csinál.

[00:41:47]És ez ez egy nagyon érzékeny probléma most ilyen pillanatban a cégeknél.

[00:41:53]Mi házon belül pont kialakítottunk erre egy A governance struktúrát.

[00:41:57]Ez egy több modulból álló platform vagy egy csomag, ami pont ebben segíti a cégeket, hogy lássa azt, hogy hogy mire használják, mikor, hogyan, ki, mi a produktum, mennyit költöttek rá, mert az egyik legveszélyesebb terület azt látjuk most jelen pillanatban.

[00:42:12]Főleg úgy, hogyha nem tudom mennyire figyeltétek a híreket, de azt láttad te is, hogy nagyon sok generatív AI-nál akár céges előfizetésről is mentek ki publikus hálóra adatok, ami ami életveszély, és ez csak látható, tehát ami nem látható és nem tudjuk a többit, és igazából azt gondolom, hogy ezek mind olyan területek, amikre most most lehet még szerintem figyelni.

[00:42:37]Ugye nagyon nagy igény van arra, nagyon sok érdekes ez is, hogy nagyon sok ügyfelünk kifejezetten most ilyen onprem zárt AI rendszereket építtet velünk.

[00:42:45]Ez miért jó?

[00:42:47]Mert az összes céges feladat egy egy védett struktúrában bent tud maradni.

[00:42:52]Viszont ugyanúgy támad támogatja a kollégákat azzal, hogy mindenki a saját területét, a finance HR, nem tudom a bármelyik területan tudja jól azt a céges adatgyont használni.

[00:43:05]Mert hogyha ugye mindenki megy, akkor annantól kezdve ugye látjuk hát azért veszélyeit, meg hát ugye szenzitív adatokról van szó továbbra is.

[00:43:09]Nyilván itt is kell kis kaput találni, és itt is meg kell találni a kijáratot, mert néha viszont aktív és friss adatokat is be kell húzni, de nyilván ezek már külön vannak szabályzva.

[00:43:22]megtalálja a te szakmád a kiskapukat ahhoz, hogy hová kell fejleszteni.

[00:43:27]Na hát nem mondom, hogy boldog végkifejletig jutottunk el, vagy hogy meg tudtuk mondani, hogy mi a bölcsek köve ebben a történetben, de hát eddig jutottunk a HVG gazdasági podcastjében a közös költségben.

[00:43:37]Köszönöm szépen, Dávid, hogy eljöttél.

[00:43:39]Köszönöm szépen meg kíves.

[00:43:40]Időknek pedig, hogy néztek minket.

[00:43:42]Viszlát legközelebb.

[00:43:44]Váltsuk az ígérdetes pénzügyi terveket együttvóra.

[00:43:46]A műsor támogatója a Rifizen Bank, a HVG gazdasági podcastok stratégiai partnere.