MI kulcsfogalmak vezetőknek
2024 novemberében egy vegyipari konferencián adtam elő vezetőknek, amelynek címe ez volt: „Hogyan érhetsz el többet kevesebb idő alatt? A személyes energia optimalizálása és a mesterséges intelligencia ereje.” Az előadás elején néhány kérdéssel indítottam, amelyek a mesterséges intelligencia használatára irányultak. A válaszokból hamar kiderült, hogy sokak számára még mindig nem világosak az alapfogalmak.
Ebben a cikkben célom, hogy érthető és gyakorlatias módon mutassam be a mesterséges intelligencia alapjait. Ez az útmutató azoknak szól, akik szeretnék tisztán látni, hogyan működik a mesterséges intelligencia, és hogyan aknázhatják ki az ebben rejlő lehetőségeket a mindennapokban vagy az üzleti életben.
Mi a mesterséges intelligencia?
A mesterséges intelligencia olyan ember alkotta technológiai rendszerek összessége – gépek és algoritmusok –, amelyek bizonyos szempontból képesek „gondolkodni” és „tanulni”. Bár egyes aspektusaikban az emberi gondolkodás bizonyos vonásait imitálják, nem rendelkeznek tudattal, azaz nincs önreflexiójuk, érzelmeik, vagy saját szubjektív élményeik, tehát nem „élik át” azt, amit csinálnak.
Nézzük meg a sakk elmúlt évtizedeit, hogy megértsük az emberi és a mesterséges intelligencia közötti különbséget, valamint azt, milyen irányba haladunk a jövő felé.
IBM Deep Blue sakkprogramja legyőzte Garri Kaszparovot
A sakk kiváló példa arra, hogyan képes az emberi elme komplex helyzetekben gondolkodni, előre megtervezni lépéseket és megalapozott döntéseket hozni. Sokak szerint a sakk az emberi intelligencia egyik csúcsteljesítménye. Éppen ezért 1997-ben mindenkit félelemmel vegyes ámulattal töltött el, amikor az IBM Deep Blue sakkprogramja legyőzte Garri Kaszparovot, azt az orosz sakkozót, aki közel két évtizeden keresztül őrizte a világbajnoki címet.
Ember–algoritmus kentaur korszak
Ezt követően egy új korszak vette kezdetét a sakk világában. Az emberek és a számítógépek egyre inkább együttműködtek, hogy javítsák a sakkjáték színvonalát és tanuljanak egymástól. Ezt az időszakot a teljes folyamat jobb megértése érdekében most nevezzük el „ember–algoritmus kentaur korszaknak”.
Google AlphaZero legyőzte a Stockfish 8-at
2017-ben újabb mérföldkőhöz érkeztünk: ezúttal nem ember és gép mérkőzött meg, hanem két számítógépes sakkprogram. A Google AlphaZero legyőzte a Stockfish 8-at, amely 2016-ban a számítógépes sakkvilágbajnok címet nyerte el. A Stockfish 8 elképesztő előnyökkel indult: több száz évnyi emberi sakkozói tapasztalat és évtizednyi számítógépes tudás állt mögötte.
Ezzel szemben az AlphaZero egészen más alapokon működött. Az emberi alkotók nem tápláltak bele semmilyen sakkstratégiát, még a sztenderd megnyitásokat sem. A gépi tanulás alapelveit alkalmazva az AlphaZero saját maga ellen játszva tanult meg sakkozni.
Bár a Stockfish 8 elleni mérkőzéseken több döntetlen született, az AlphaZero egyszer sem szenvedett vereséget.
De vajon mennyi idő alatt készült fel a mérkőzésre? Négy óra alatt! Igen, jól olvasta: az AlphaZero mindössze négy óra alatt jutott el a teljes tudatlanságtól a sakk mesterszintjéig, emberi segítség nélkül.
Ez a történet rendkívül szemléletes, de hadd bontsam ki a tanulságot. 2025-ben, amikor ezt a cikket írom, számos területen – ahol a mesterséges intelligencia egyre nagyobb szerepet kap – még mindig az „ember–MI kentaur csapatmunka” szakaszában járunk. Azonban, ha képesek vagyunk egy lépéssel előrébb gondolkodni, és stratégiai szemmel tekinteni a saját szakterületünk „sakktáblájára”, érdemes elgondolkodni: mi szimbolizálhatja ott az AlphaZero-t?
Használja a fantáziáját: az ön szakterületén mi lehet az „AlphaZero”?
Mit jelent a generatív mesterséges intelligencia?
Gyakran halljuk a „generatív MI” kifejezést, ami felveti a kérdést: ha létezik generatív mesterséges intelligencia, akkor vajon van olyan is, hogy „nem generatív”? Kezdjük ennek megértésével!
A hagyományos mesterséges intelligencia olyan rendszerekre utal, amelyek meghatározott feladatokat hajtanak végre, például adatokat elemeznek, osztályoznak, problémákat oldanak meg, döntéseket hoznak, mintákat ismernek fel vagy előrejelzéseket készítenek. Ezek a rendszerek jellemzően előre meghatározott szabályok és algoritmusok alapján működnek.
Például egy spam-szűrő algoritmus megtanulja megkülönböztetni a kéretlen e-maileket a normál üzenetektől a korábban kéretlen levélnek címkézett adatok alapján. Hasonlóképpen működnek az arcfelismerő rendszerek, a hangfelismerő algoritmusok, vagy az időjárás- és piaci trendelőrejelző modellek.
Ezzel szemben a generatív mesterséges intelligencia képes új tartalmakat létrehozni, például szövegeket, képeket, videókat vagy zenét. Ez nem csupán azt jelenti, hogy reagál vagy működik valamilyen előre meghatározott program szerint, hanem azt, hogy képes önállóan új „alkotásokat” létrehozni.
A hagyományos és generatív MI összehasonlítása
A két típus közötti alapvető különbség, hogy míg a hagyományos MI a meglévő információk feldolgozására koncentrál, a generatív MI új, egyedi és gyakran kreatív tartalmakat hoz létre.
Hagyományos MI: Egy vállalat használhatja a hagyományos mesterséges intelligenciát az ügyfélpanaszok osztályozására és azok továbbítására a megfelelő ügyfélszolgálati csapat felé. Például a rendszer képes az ügyfél által írt panaszleveleket elemezni, kategorizálni (pl. számlázási, technikai vagy általános kérdés), és automatikusan elküldeni az illetékes csapathoz.
További hagyományos MI példák:
Időjárás-előrejelzés készítése történelmi adatok alapján.
Arc- vagy hangfelismerés (például egy okostelefon zárolásának feloldása).
Pénzügyi tranzakciók anomáliáinak azonosítása csalásmegelőzés céljából.
Generatív MI: Ugyanez a vállalat a generatív mesterséges intelligenciát arra is használhatja, hogy automatikusan válaszleveleket készítsen az ügyfélvisszajelzések alapján. A rendszer képes például az ügyfél panaszából releváns információkat felismerni, és ezek alapján egyedi, személyre szabott válaszokat generálni. Emellett új marketinganyagokat, blogcikkeket vagy termékjavaslatokat is készíthet.
További generatív MI példák:
Képek vagy grafikai tervek létrehozása (például új logók tervezése).
Ügyfélbarát chatbotok, amelyek képesek természetes nyelven folytatni a párbeszédet.
Programkódok generálása fejlesztők számára, hogy gyorsabban megoldjanak bonyolult problémákat.
Hogyan működik a mesterséges intelligencia?
Képzeljük el, hogy a mesterséges intelligencia egy rendkívül okos, tanulékony gyerkőc, akinek az agya egy üres füzet, amikor megszületik. Ahhoz, hogy bármit megértsen vagy megoldjon, először meg kell tölteni ezt a füzetet tapasztalatokkal, példákkal és szabályokkal. Minél többet tanul, annál jobban képes a világban eligazodni és helyesen cselekedni.
A mesterséges intelligencia működését két kulcsfontosságú szakaszra bonthatjuk: tanulásra és alkalmazásra. Nézzük meg mindkettőt egy-egy közérthető metafora segítségével:
Tanulás – a mesterséges intelligencia „alapozása”
Most képzeljük el, hogy a mesterséges intelligencia egy pék, aki most tanulja, hogyan süssön kenyeret. Először megfigyeli, hogyan készítenek különböző pékek kenyeret: miből mennyit tesznek a tésztába, mennyi ideig dagasztják, mikor és hogyan sütik. Minden egyes alkalommal jegyzetel, és lassan kialakít egy „receptet” a fejében, amely alapján ő is tud kenyeret sütni.
A mesterséges intelligencia is pontosan így tanul. Sok-sok adatot – például szövegeket, képeket vagy hangokat – kap, és ezek alapján felismeri az összefüggéseket és szabályokat. Ez a folyamat a gépi tanulás, ahol a gép statisztikai módszerekkel „megtanulja”, hogyan végezzen el egy adott feladatot.
Alkalmazás – a mesterséges intelligencia „cselekvése”
Most képzeljük el, hogy a péknek már megvan a saját receptje, és megkérik, hogy süssön egy kenyeret. Gyorsan végigfut a jegyzetein, majd nekilát a munkának: kiméri a lisztet, dagasztja a tésztát, és megsüti a kenyeret. Az eredmény: egy friss, ropogós cipó.
Hasonlóan működik a mesterséges intelligencia is. Amikor például egy kép elemzésére kérjük, „előveszi” a tanulás során megszerzett mintákat és szabályokat, majd ezek alapján megérti, mi van a képen. Ha azt mondjuk neki, hogy írjon egy e-mailt, az addig tanult szövegminták alapján összeállít egy érthető, összefüggő és logikusan felépített üzenetet.
Egy lépéssel tovább: a finomhangolás
A mesterséges intelligencia nem áll meg az alapoknál. Olyan, mint egy pék, aki folyamatosan kísérletezik, hogy még jobb kenyeret süssön. Lehet, hogy megváltoztatja a sütési időt vagy új hozzávalókat próbál ki. Ez a finomhangolás teszi az MI-t még pontosabbá.
A mesterséges intelligencia hajtóereje a szíve, az algoritmus – egy olyan utasítássorozat, amely lépésről lépésre meghatározza, mit tegyen a gép. Ha a MI-t egy pékhez hasonlítjuk, az algoritmus a receptkönyv, amely irányt mutat. Minél jobbak az algoritmusok és minél több adatot kapnak, annál ügyesebbé válik a MI.
A mesterséges intelligencia tehát nem varázslat, hanem a technológia, az adatok és az emberi kreativitás találkozása. Úgy működik, mint egy tanulékony diák, aki az idő múlásával mesterré válik, és egyre kifinomultabban oldja meg az előtte álló feladatokat.
Hogyan tanul a mesterséges intelligencia?
A hagyományos és generatív MI közötti különbség nemcsak az eredményeikben mutatkozik meg, hanem abban is, hogy milyen gépi tanulási folyamat révén érik el ezeket az eredményeket.
Az, hogy egy MI rendszer hogyan működik – például adatokat dolgoz fel vagy új tartalmakat generál –, attól függ, hogyan sajátítja el ezeket a képességeket.
A gépi tanulás határozza meg, hogy egy MI rendszer:
1. adatok feldolgozásával (hagyományos MI) képes-e mintázatokat felismerni és döntéseket hozni, vagy
2. új tartalmak létrehozásával (generatív MI) képes-e kreatívan reagálni és alkotni.
A gépi tanulás típusai
A gépi tanulás különböző típusai – például a felügyelt tanulás, a felügyelet nélküli tanulás vagy a megerősítéses tanulás – adják azt az eszköztárat, amelyen keresztül az MI különböző módokon szerez tudást.
• Hagyományos MI esetében: Gyakran felügyelt tanulást alkalmaznak, ahol az algoritmust egy előre meghatározott adathalmazzal tanítják. Ez a gépi tanulás egyik legismertebb formája.
• Generatív MI esetében: Inkább felügyelet nélküli vagy megerősítéses tanulást használnak, hogy az algoritmus önállóan fedezzen fel mintázatokat az adatokban, vagy próbálkozásokon és visszacsatolásokon keresztül tanuljon.
A hagyományos és generatív MI közötti különbségek megértéséből egyenes út vezet a gépi tanulási folyamatok részletesebb megismeréséhez – ez az, ami igazán elmélyítheti az MI működésének megértését.
Mit jelent a felügyelt, felügyelet nélküli és megerősítéses tanulás?
Az emberi tanulási folyamatokhoz hasonlóan a mesterséges intelligencia is többféle módon képes tanulni attól függően, hogy milyen típusú adatokat és visszajelzéseket kap. A következőkben megvizsgáljuk a három legfontosabb tanulási módszert: a felügyelt, a felügyelet nélküli és a megerősítéses tanulást.
A felügyelt tanulás
A felügyelt tanulás olyan, mint amikor diákként egy vizsgára készültünk. A tanár előre megadta, hogy miből tanuljunk, és iránymutatást adott ahhoz, hogy a vizsgán helyesen válaszoljunk a kérdésekre. Ezért mondhatjuk, hogy a tanár „felügyelte” a tanulási folyamatot, és meghatározta, milyen forrásokat használjunk.
Egy másik metaforával élve, a felügyelt tanulás hasonlítható egy zenekar életéhez, amikor a karmester az ismert műveket gyakoroltatja a zenészekkel. A zenekar a korábban megtanult darabokat ismétli, pontosan követve a partitúrát. Minden hangszernek megvan a maga helye és szerepe a dallam során, a karmester pedig felügyeli, hogy minden összhangban legyen.
Felügyelet nélküli tanulás
A felügyelet nélküli tanulás azt jelenti, hogy az algoritmus nem kap előre iránymutatást. Ehelyett önállóan próbál összefüggéseket és szabályokat találni az adathalmazban.
Így képezték ki a GPT-t (Generative pre-trained transformer), az első mesterséges intelligencia-alapú chatbotot, amely 2022 novemberében vált széles körben elérhetővé a nagyközönség számára.
Ez a folyamat úgy zajlott, hogy az algoritmus hatalmas mennyiségű szöveget – például könyveket, cikkeket és weboldalakat – dolgozott fel. Az algoritmus célja az volt, hogy ezekből az adatokból önállóan felismerje a nyelv mintázatait: hogyan kapcsolódnak egymáshoz a szavak és mondatok.
Például, ha egy szövegben a „macska kergeti a…” kifejezés szerepel, az algoritmus nagy valószínűséggel arra következtet, hogy a következő szó „egér” lesz, mert a szövegekben gyakran találkozik ilyen összefüggéssel.
Ez a tanulási folyamat nem igényli, hogy emberi tanítók megmondják az algoritmusnak, mi helyes vagy helytelen. Ehelyett az algoritmus hatalmas mennyiségű szöveg alapján sajátítja el a nyelvi logikát és a természetes szövegalkotás képességét.
Ennek eredményeként vált a ChatGPT képessé arra, hogy új, egyedi szövegeket hozzon létre, amelyek gyakran meglepően emberiek és kreatívak.
A zenekari metaforát használva a felügyelet nélküli tanulás olyan, mint amikor a zenekar egyedül próbál előadni egy új művet, anélkül, hogy a karmester irányítaná őket. Tegyük fel, hogy a zenészek ismerik a zenetörténelem összes művét, és az ezekben található ritmusok, harmóniák és összefüggések alapján próbálnak összeállítani egy új, egyedi és kreatív kompozíciót.
A megerősítéses tanulás
A megerősítéses tanulás olyan, mintha egy zenekar új dallamot komponálna, és minden próbálkozás után visszajelzést kapna a közönségtől. A zenészek a közönség reakciói alapján folyamatosan finomítják a zenét, hogy a következő előadáson még erősebb érzelmi hatást és hangulatot érjenek el.
Ez a tanulási módszer egy próbálkozás-alapú megközelítés, amelyben az algoritmus egy adott környezetben működik, és „jutalmakat” kap a helyes döntésekért, míg „büntetéseket” a helytelenekért. A mesterséges intelligencia célja az, hogy a különböző próbálkozások során a lehető legmagasabb jutalmat érje el.
Az AlphaZero a megerősítéses tanulás keretrendszerében működött. A tanulási folyamata tehát teljesen önálló volt, mert nem támaszkodott előre rögzített emberi adatokra, például klasszikus sakkjátszmákra. Nem követte az emberi játékosok által használt stratégiákat vagy megnyitásokat. Ehelyett saját tapasztalatai alapján dolgozott ki stratégiákat, amelyek közül néhány olyan új és kreatív megközelítés volt, amelyet még a legjobb emberi játékosok sem gondoltak volna.
Mit jelent a mélytanulás?
A mélytanulás a gépi tanulás egy speciális ága, amely a mesterséges neurális hálózatok használatán alapul. Ez a módszer az emberi agy működését modellezi azáltal, hogy az adatok feldolgozását nagyobb mélységben, több rétegben végzi. A mélytanulás különösen hatékony olyan problémák megoldásában, amelyek bonyolult mintázatok felismerését igénylik, például a természetes nyelv feldolgozása, beszéd és képfelismerés.
Az alapvető különbség a gépi tanulás és a mélytanulás között az, hogy míg a gépi tanulás során az algoritmusok viszonylag egyszerűbbek, a mélytanulás nagy teljesítményű, többrétegű neurális hálózatokat alkalmaz.
Ha a gépi tanulást egy zenekar munkájához hasonlítjuk, akkor a mélytanulás egy olyan zenekart jelent, amelyben több karmester irányítja a különböző szekciókat. Minden karmester egy-egy részletre figyel, például a dallamra, a ritmusra vagy a harmóniára. A zenekar így rétegről rétegre haladva egyre bonyolultabb és gazdagabb zenei élményt alkot, amelyben minden hangszer és ritmus pontos szerepet kap.
Összességében a mélytanulás a gépi tanulás egy fejlettebb technikája, amely képes a legösszetettebb problémák kezelésére is. Emellett mindhárom korábban bemutatott tanulási módszert – a felügyelt tanulást, a felügyelet nélküli tanulást és a megerősítéses tanulást – alkalmazhatja, attól függően, hogy milyen célra használják.
Mi az NLP (Natural language processing) és mi az LLM (Large language model)?
A mesterséges intelligencia ma már képes arra, hogy megértse a nyelvet és válaszokat adjon az emberi nyelven. Ehhez két kulcsfontosságú technológia, az NLP és az LLM segíti a rendszerek működését. Nézzük meg, hogy ezek hogyan működnek!
NLP
Az NLP, vagyis a természetes nyelv feldolgozás, a mesterséges intelligencia egyik területe, amely arra fókuszál, hogy a számítógépek megértsék, elemezzék és létrehozzák az emberi nyelvet. Ez azt jelenti, hogy a gépek képesek feldolgozni azt, amit mondunk vagy írunk, és válaszolni rá úgy, hogy az érthető legyen számunkra.
Képzelje el, hogy az NLP olyan, mint egy szupertolmács, aki ott ül ön mellett, amikor egy számítógéppel beszél. Ez a tolmács lefordítja az emberi nyelvet a gép „nyelvére”, és visszafelé is dolgozik: a gép száraz adatainak eredményét átalakítja érthető mondatokká. Mintha a tolmács elmagyarázná a számítógépnek, hogy mit jelent az, hogy „Hány fok van ma Budapesten?”, és aztán ugyanaz a tolmács elmondaná önnek érthető formában, hogy „15 fok és napsütés”.
Jó példa a természetes nyelvfeldolgozásra (NLP) az automatikus fordítás, például a Google Fordító. Ide tartozik a beszélt üzenetek szöveggé alakítása is, amikor a telefon automatikusan legépeli azt, amit mondunk, vagy az ügyfélszolgálati chatbotok, amelyek képesek megérteni a kérdéseinket és megfelelő válaszokat adni.
LLM
Az LLM, vagyis a Nagy nyelvi modell, egy olyan mesterséges intelligencia, amely hatalmas mennyiségű szöveg feldolgozásával tanult meg beszélni és válaszolni. Ez a modell nemcsak egyszerű kérdésekre képes választ adni, hanem összetett szövegek létrehozására is, például esszék, cikkek vagy akár programkódok megírására.
Az LLM-et elképzelheti úgy, mint egy hatalmas könyvtárban dolgozó, hihetetlenül művelt könyvtárost, aki minden könyvet elolvasott, és bármelyik témáról képes beszélni vagy írni. Tegyük fel, hogy ön bemegy a könyvtárba, és azt mondaná a könyvtárosnak, hogy: „Meséljen nekem az űrkutatásról!” A könyvtáros gyorsan elővesz egy rakás könyvet, hipp-hopp elolvassa őket, és összefoglalja önnek egy rövid, érthető formában, mindezt másodpercek alatt.
A nagy nyelvi modellek, mint a GPT-3 vagy GPT-4, hatalmas mennyiségű szöveges adat feldolgozásával tanulják meg az emberi nyelv mintázatait, és képesek új szövegeket generálni, válaszolni kérdésekre, vagy egyéb nyelvi feladatokat végezni.
Mi az a valószínűségi modell, és hogyan működik a mesterséges intelligenciában?
Képzelje el, hogy egy meteorológus időjárás-előrejelzést készít. Ahhoz, hogy megtudja, mikor fog esni az eső, különböző adatokat gyűjt: hőmérsékletet, szélsebességet, légnyomást. Aztán az ezekből készült modellek segítségével előrejelzést ad. De az előrejelzés sosem lesz teljesen biztos, mert mindig van egy bizonyos fokú bizonytalanság. Például a meteorológus azt mondhatja, hogy 70% eséllyel esni fog, és 30% eséllyel lesz napos idő.
A mesterséges intelligencia is így működik. Ő sem biztos válaszokat keres, hanem a legvalószínűbb megoldást próbálja megtalálni, figyelembe véve az összes lehetőséget. Ha egy algoritmus azt számolja, hogy egy válasz 80%-os valószínűséggel helyes, akkor azt adja, de mindig azt próbálja meghatározni, mi a legvalószínűbb kimenetel, miközben az összes egyéb eshetőséget is figyelembe veszi.
Ha tehát az algoritmus arra a következtetésre jut, hogy a válasz 80%-ban megfelelő lesz, akkor azt választja, de mindig a legvalószínűbb kimenetelt próbálja meghatározni, miközben az összes egyéb eshetőséget is figyelembe veszi.
Mit jelent a MI hallucináció?
A mesterséges intelligencia „hallucinációja” akkor fordul elő, amikor a rendszer téves vagy nem létező információt ad, miközben a válasz nyelvileg helyes. Például, ha egy híres történelmi eseményről kérdezve téves dátumot ad, vagy ha orvosi kérdésre azt válaszolja, hogy egy nem létező gyógyszer létezik.
Ez gyakran akkor történik, amikor a rendszer nem talál elegendő megbízható adatot a kérdésre, és a valóság helyett kitalál válaszokat, amelyek nem alapulnak tényleges információkon.
A hallucinációk komoly kihívást jelentenek a mesterséges intelligencia működésében, mivel bár a válaszok szövege meggyőzőnek tűnhet, a mögöttes tartalom nem mindig tükrözi a valóságot.
Melyek a legnagyobb MI modellek?
A legnagyobb mesterséges intelligencia (MI) modellek azok, amelyeket a technológiai óriáscégek fejlesztenek és üzemeltetnek, hatalmas számítási kapacitással és adattömeggel támogatva őket.
Ma, amikor ezt a cikket írom, a legújabb és legmodernebb MI modellek közé tartoznak:
OpenAI GPT-4: Egy nyelvi modell, amely szövegek megértésére és generálására képes. Fejlesztő: OpenAI.
Google Gemini: Egy fejlett MI rendszer, amely különböző nyelvi és multimodális feladatokat lát el. Fejlesztő: Google DeepMind.
Anthropic Claude 3: Egy etikus mesterséges intelligencia, amely biztonságos interakciókra van optimalizálva. Fejlesztő: Anthropic.
Meta LLaMA 2: Széleskörű nyelvi modell, amely a szövegek feldolgozására specializálódott. Fejlesztő: Meta.
Cohere Command R+: Egy gyors és hatékony nyelvi modell, amely a szövegek generálásában és feldolgozásában segít. Fejlesztő: Cohere.
Mistral 7B: Egy nyílt forráskódú nyelvi modell, amelyet különböző alkalmazásokhoz használnak. Fejlesztő: Mistral.
DeepSeek: Egy kínai mesterséges intelligencia rendszer, amely szintetikus adatokat használt fel a tanuláshoz, és valószínűleg GPT-alapú modelleken lett betanítva. Fejlesztő: DeepSeek.
Ezek a modellek a mesterséges intelligencia különböző területein hasznosak, és számos iparág számára kínálnak fejlett megoldásokat.
Fontos megjegyezni, hogy a mesterséges intelligencia területe gyorsan fejlődik, és az új modellek folyamatosan jelennek meg, így a lista idővel változhat.
A mesterséges intelligencia világába való betekintéshez elengedhetetlen, hogy alapfogalmait tisztán és érthetően bemutassuk. Célom az volt, hogy a komplex és sokszor elvont témákat egyszerűsítsem, ezzel segítve a mélyebb megértést. Az MI fejlődése mindannyiunk életére hatással van, ezért fontos, hogy ne csak technológiai szakértők, hanem bárki képes legyen hozzáférni és értelmezni ezen innovációk alapjait.
Válasszon engem vezetőfejlesztési partnerének és segítek önnek olyan vezetői kompetenciákra szert tenni, amellyel magabiztosan állhat a szervezeti hatékonyságnövelés élére, bármilyen vezetői szerepkörben is van.
Köszönöm, hogy elolvasta írásomat. Ha tetszett, kövesse szakmai tevékenységemet, és ossza meg cikkeimet másokkal is, ha úgy érzi, hogy számukra is hasznos lehet.