A nagy modellek kreatívabb funkciói
Az adminisztrációs terhek átvállalásán túl az MI új üzleti ötleteket is inspirálhat, vagy épp a vásárlókkal való kapcsolattartás léphet új szintre a segítségével. Sok kisgazdaság számára a közvetlen értékesítés adja az életképesség alapját, amihez egyre inkább elengedhetetlenné válik a digitális jelenlét és a folyamatos tartalomgyártás. Sokan a ChatGPT-t tartják a legkreatívabb modellnek figyelemfelkeltő termékleírások, hirdetésszövegek vagy közösségimédia-bejegyzések létrehozásához.
Ennek sikere legtöbbször a megfelelő utasítások (promptok) megadásán múlik, amely készség a legtöbbek számára nem evidens, de tanulható. Ezen a ponton a nemrég alakult AI EDIH képzéseit ajánljuk a kedves olvasók figyelmébe, ahol a kkv-szektor szereplői térítésmentes képzésekkel fejleszthetik MI-készségeiket.
Rendszerszintű automatizálás
Az eddigieken túlmenően az MI-ben rejlő valódi gazdasági potenciál nem az eseti, manuális utasításokban, hanem a rendszerszintű automatizálásban rejlik. Ezek a modellek ugyanis kiválóan integrálhatók a jól standardizálható, ismétlődő munkafolyamatokba.
A bevezetés előtt tehát azonosítani kell a szűk keresztmetszeteket, amivel az is egyből kiderülhet, hogy az automatizálással elérhető megtakarítás arányban áll-e majd a fejlettebb szoftverek licencdíjaival. Fontos emellett a gazdaságban keletkező adatok védelme érdekében szigorú, kockázatalapú strukturálást alkalmazni, hogy elkülönítsük a megosztható és bizalmas információs szinteket.
A folyamatok és adatok strukturálását követően az automatizáció alapját olyan szilárd belső tudásbázis-platformok adhatják, mint a Notion vagy a Google Workspace, melyek jól indexelhető adatkörnyezetet biztosítanak a nagy nyelvi modellek számára. Erre az alapra építhetők rá az úgynevezett RAG architektúrák, amelyek lehetővé teszik, hogy a gazdaság saját permetezési naplói, gépüzemeltetési adatai vagy üzleti feljegyzései egy zárt, belső chatfelületen keresztül azonnal lekérdezhetők és riportálhatók legyenek.
A folyamatintegráció csúcsát a vizuális automatizációs platformok, például az n8n vagy a Make.com jelentik, amelyek szoftveres hajtómotorként kötik össze a különálló alkalmazásokat. Így például egy beérkező bizonylat emberi beavatkozás nélkül, mesterséges intelligencia által strukturált formában kerülhet be a könyvelési modulba. Bár az ilyen szintű rendszerek kiépítése a kezdeti fázisban komoly idő- és erőforrás-befektetést igényel, hosszú távon óriási versenyelőnyt biztosít, mivel a manuális adminisztrációt adatalapú, valós idejű döntéstámogatássá alakítja át.
