Sok szervezetben egyre gyakrabban érkezik felsővezetői elvárás: „Használjunk mesterséges intelligenciát!” De vajon mikor érdemes valóban bevetni az AI-t, és hány olyan eset létezik, amikor egyszerűbb, olcsóbb, gyorsabb más megoldást választani?
A bemutatott gondolatmenet négy jól elkülöníthető kategórián vezeti végig a nézőt az adatfeldolgozási problémák természetétől kezdve a hagyományos gépi tanuláson át, a generatív AI-ig, egészen a komplex AI-ügynökökig. Ezek mind eltérő problématípusokra alkalmasak, különböző költséget, fejlesztési időt és szakértelmet igényelnek, ezért fontos megtanulni, mikor jelent valódi hozzáadott értéket egy-egy újabb technológiai lépcsőfok.
Mely helyzetekben érdemes egyszerű adatelemzést használni, és mikor válik szükségessé a gépi tanulás vagy a generatív modellek alkalmazása? Hol hoz százszoros megtérülést az AI, és mely feladatokra felesleges vagy akár veszélyesen drága túlkomplikálni a rendszereket?
A videó konkrét példákon keresztül mutatja be, miként lehet felismerni egy probléma valódi szerkezetét, mikor érdemes a legegyszerűbb megoldás mellett maradni, és hogyan lehet ezt üzleti döntéshozók felé szakmailag megalapozva kommunikálni. Felveti azt is, hogy a humán tényező, a karbantartás, illetve az adatok minősége legalább olyan fontosak, mint a legtrendibb AI-funkciók bevezetése.
