Az elmúlt években a vállalatok számára az volt a kérdés, hogyan kezdjék el használni a mesterséges intelligenciát. 2027-re egyre inkább egy másik kérdés kerülhet előtérbe: hogyan tervezzük meg úgy az AI-ra fordított költségvetést, hogy abból mérhető üzleti érték is szülessen?
Egy AI-projekt akkor is bukásra van ítélve, ha technikailag tökéletesen működik, ha rossz workflow-t automatizál. Mielőtt bármit bevezetnél, tisztázni kell a folyamat logikáját. Utána jöhet a mérés.
Az enterprise AI-pilotok mindössze 5%-a jut el odáig, hogy mérhető üzleti eredményt termeljen. A többi látványos demó marad, ami sosem épül be a napi működésbe. Mi jelenti a különbséget a kettő között?
Az enterprise AI-pilotok mindössze 5%-a jut el odáig, hogy mérhető üzleti eredményt termeljen. A többi látványos demó marad, ami sosem épül be a napi működésbe. Mi jelenti a különbséget a kettő között?
Mikor éri meg felvenni, és mikor kiszervezni az AI-automatizációs szakembereket? A munkaadók 72%-a ma nem talál elég AI-szakembert – a ManpowerGroup 2026-os globális felmérése szerint ez a valaha volt legnehezebben betölthető pozíció típus.
Az építőiparban különösen jellemző, hogy a beszállítási lánc, a projektek ütemezése és az anyagáramlás összetett, sokszereplős rendszerben zajlik. A Market számára egy olyan digitális megoldást szállítottunk, ami hatékonyan kezeli ezt a komplex folyamatot.
Az első részben végigvettük, mibe kerül, ha egy vállalat nem érti a saját kritikus rendszerét, és miért nem elég erre a hagyományos válasz. Most egy valós projekt tapasztalatain keresztül azt nézzük meg, hogy az AI-támogatott módszertan hogyan teszi kiszámíthatóbbá és kevésbé kockázatossá a legacy rendszerek modernizációját.
Mi történik, ha egy kritikus rendszert már csak egyvalaki ért igazán? Képzelj el egy vállalatot, amely évek óta egy szoftverre támaszkodik a mindennapi működésében. A rendszer megbízhatóan dolgozik, a folyamatok ráépültek, az ügyfelek elégedettek. Egyetlen probléma van: azt, hogy belül hogyan működik, már senki nem tudja pontosan elmondani.
Amikor egy vállalat eléri azt a növekedési fázist, ahol az Excel táblázatok és a füzetek már nem bírják a tempót, az ügyfélkapcsolat-kezelő (CRM) rendszer bevezetése elkerülhetetlenné válik. A piac roskadozik a kész, azonnal előfizethető „dobozos” szoftverektől.
Amikor egy multinacionális vállalat szembesül azzal, hogy versenyképessége múlik az AI-bevezetésen, de nincs belső kompetenciája hozzá – így kezdődött egy 6 hónapos átalakulás, amely a shadow IT-től a strukturált AI-stratégiáig vezetett.
A 2022-es KATA-módosítás után tömegesen kellett átcsatornázniuk a senior IT contractorokat alkalmazotti státuszba a HR-nek. Az elmúlt néhány évben a recruiterek szinte kizárólag a „bejelentett, stabil állást keresek" mantrát hallották, a cégektől pedig a fix headcount-alapú megbízások domináltak.
Egyre több szervezetnél hangzik el, hogy elindult az AI-bevezetés. A gyakorlatban ez sokszor új eszközöket, kísérleti projekteket vagy néhány lelkes csapat első próbálkozásait jelenti. A valódi üzleti eredmény mégis gyakran elmarad. Ez sokszor meglepő, hiszen a technológia adott. De akkor miért nem eredményesek az AI-projektek?
Mi történik akkor, ha az adatok több forrásból, töredezetten érkeznek, és a manuális javítás napokat venne igénybe? A Stylers saját fejlesztésű CRM rendszere megmutatja, hogyan ötvözhető a külső cégadat-integráció és az AI a tökéletes adatbázis érdekében.
A legtöbb vállalatnál a belső beszerzési igények kaotikusak, az adatok strukturálatlanok, a beszállítók versenyeztetése pedig lassú, manuális folyamat. Az Alexis intelligens beszerzés automatizálja a teljes procurement folyamatot a szabad szöveges igénytől a legoptimálisabb ajánlat kiválasztásáig.
A pénzügyi adminisztráció egyik legnagyobb időigényű területe a számlafeldolgozás. Célunk egy olyan automatizált rendszer kialakítása volt, amely felismeri és összepárosítja a pénzügyi dokumentumokat (megrendelő, TIG, számla), valamint kinyeri a kulcsadatokat – jelentősen csökkentve a feldolgozási időt.