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.
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.
Ha a hazai piacbővítés vagy nemzetközi terjeszkedés a stratégiai cél, akkor a sales csapatnak két dologra van szüksége: minőségi leadekre gyorsan és átlátható, mérhető folyamatokra. Sok vállalat mégis Excelekben, e-mailekben, sőt, időnként a fejekben tárolt információkkal dolgozik.
Kevés olyan elemzés létezik a technológiai világban, amely akkora iránymutató erővel bír, mint a Gartner éves jelentései. A frissen publikált 2025 Gartner® Magic Quadrant™ for Enterprise Low-Code Application Platforms azonban nem csupán egy rangsor.
Ez a cikk abban segít, hogy ne csak az árcédulát nézd, hanem a teljes képet lásd: a rejtett költségeket, a hosszú távú megtérülést, és azt, hogyan kerülheted el a legnagyobb stratégiai hibákat.
A mesterséges intelligencia (AI) robbanásszerű terjedése átalakítja a vállalati működést – egyre több részleg használ AI eszközöket repetitív feladatok kiváltására, a vállalati folyamatok automatizálására. A kérdés már nem az, hogy alkalmazzunk-e AI-t, hanem az, hogy hogyan használjuk okosan és fenntarthatóan.
Számos vállalat már jelentős előrelépést tett a digitális transzformációban, mégis a dokumentumkezelés sok esetben a digitalizáció egyik utolsó bástyája maradt, ahol a manuális, papíralapú folyamatok továbbra is meghatározóak. Pedig a szerződések, jelentések, nyilvántartások és egyéb üzleti dokumentumok hatékony kezelése elengedhetetlen a versenyképesség fenntartásához.
A mesterséges intelligencia térhódítása egy új korszakot nyitott a vállalati működésben. Az AI agentek — olyan intelligens rendszerek, amelyek képesek önállóan dönteni és cselekedni — egyre több cégnél kerülnek napirendre, mint a hatékonyságnövelés és innováció új eszközei. De amint a technológia megérkezik a vállalati térbe, megjelenik vele együtt egy sor kérdés is.
2026-ra a vállalatok 80%-a fog AI-t használni. A mesterséges intelligencia forradalmasítja a kódolás világát, ugyanakkor nem szabad megfeledkezni annak kihívásairól és a tévhitekről sem. A hype vakságának csapdájába esve könnyű elfelejteni, hogy az AI, bár rendkívüli lehetőségeket rejt, nem váltja ki az emberi tényezőt. A fejlesztői munka hatékonyságának növekedése mellett számos aggály is felmerül, legyen szó jogi kérdésekről, adatvédelemről, vagy egyszerűen a minőség fenntartásáról.