Az MI nem fenyegetés, hanem üzleti lehetőség – új mesterszak a Corvinuson

Vas Réka: A fő indok az volt, hogy mára a mesterséges intelligencia alapvető hatással van az üzleti folyamatokra, a szervezetek működésére és még akár az értékteremtő folyamatokra is. De ezzel párhuzamosan a munkaerőpiacon hiány van olyan szakemberekből, akik nemcsak a technológiát, de annak üzleti, stratégiai, etikai következményeit is értik.

V. R.: A mesterséges intelligencia önmagában nem teremt értéket. Akkor képes ezt megtenni, ha segít üzleti folyamatok és szakmai kihívások hatékony megoldásában. Ehhez olyan szakemberek képzésére van szükség, akik az üzleti stratégiai gondolkodásmódot felelős mesterséges intelligencia szemléletmóddal képesek ötvözni. Mindehhez az is szükséges, hogy a képzésen végzettek az AI technológiai alapjait is átlássák. A képzés multidiszciplináris alapokra épít, középpontjában pedig a döntéstámogatásra áll.

V. R.: Széles körből várunk hallgatókat. Minden olyan szakembert örömmel látunk a szakon, aki gazdasági, informatikai, műszaki háttérrel rendelkezik. Hisszük, hogy mindannyiuk számára tudunk olyan új gondolatokat, szemléletet és gondolkodásmódot átadni, ami hosszú távon hasznos, és pozitív hatással lehet a szakmai fejlődésükre.

Csáki Csaba: Annyit tennék ehhez hozzá, hogy a mesterszak beilleszkedik egy nagyobb egyetemi stratégiába, tehát nem ráugrunk egy felkapott trendre. A szak célja nem az, hogy promptolni tanítsuk a diákokat, hanem hogy gazdasági szereplőként ismerjék meg a mesterséges intelligencia lehetőségeit. Továbbá kiemelném, hogy a portfóliónkban más, a mesterséges intelligenciához kapcsolódó alap- és mesterképzések is szerepelnek: néhány éve indult a Data science in Business alapszakunk, illetve elérhető egy – szintén két féléves – társadalmi adattudomány mesterszakunk is.

V. R.: Hiába fejlődik rendkívül gyors ütemben a mesterséges intelligencia, a vállalati környezetben való alkalmazása egy összetettebb és nagyobb körültekintést igénylő folyamat. A szervezetnek azt is körül kell járniuk, milyen etikai, szabályozási hátterük van ezeknek a technológiáknak, hogyan tudják biztosítani az MI segítségével elért eredmények megbízhatóságát, hogy azok ne okozzanak problémát sem az ügyfeleknek, sem a vállalatnak. Mindezek miatt csak lassabban képes terjedni a használata, mint az egyéni felhasználók kkörében.

Cs. Cs.: Amikor az MI szóba kerül, sokan automatikusan a ChatGPT-re és az ahhoz hasonló nyelvi modellekre, generatív eszközökre gondolnak, azonban ennél összetettebb a technológiai háttér: a különböző típusú MI-khez szervezetileg nagyon másképp kell hozzáállni. Más szervezeti feltételei vannak egy hagyományos gépi tanulásos, mintafelismeréses modell kidolgozásának, más egy generatív MI-rendszer szervezetszintű bevezetésének, és megint más a feltörekvő, úgynevezett ügynök alapú rendszerek kialakításának. Pont ezt szeretnénk átadni a diákoknak, hogy megismerjék a különböző megközelítések sikerességéhez szükséges szervezetileg eltérő válaszokat.

V. R.: A célunk, hogy olyan szakemberek kerüljenek ki a képzés végén, akik értik és tudják, hogyan kell sikeres digitális transzformációt megvalósítani egy szervezetben.

V. R.: Az, hogy a mesterséges intelligencia megoldja a feladatainkat, egy tévhit. Nagyon sok mindenben tud támogatást nyújtani, gyorsabban tudunk elvégezni feladatokat, gyorsabban megtalálunk adatokat, többféle forgatókönyvet hamarabb ki tudunk dolgozni, de ezekhez borzasztóan fontos az adott területre vonatkozó szaktudás. A mesterséges intelligencia abból a nagy adatforrásból képes dolgozni, ami mögötte van, ugyanakkor ez nem azt jelenti, hogy minden forrás jó minőségű és szakmai szempontból kiváló. Mindig szükség lesz a szakértőre, aki viszont kritikusan értékeli az MI eredményeit.

Cs. Cs.: Ez egy hibás narratíva, amit pontosítani kell, már csak azért is, mert elképesztően eltérően zajlik le az átalakulás iparáganként, országonként, illetve cégméret szerint. Ami igaz, az az, hogy ezek az úgynevezett felforgató technológiák kihívásokat állítanak mind a civil életünk, mind egy vállalat folyamatai elé. Példaként megemlíteném, hogy az IBM 2023-ban azzal került a hírekbe, hogy megváltak közel nyolcezer dolgozójuktól az AI nyújtotta automatizációs képességekre hivatkozva, hogy aztán idén év elején bejelentsék, hogy majdnem ugyanennyi új alkalmazottat vesznek fel.

V. R.: Amikor a döntéshozatali folyamat támogatásáról beszélünk, azt a szemléletet próbáljuk átadni és elsajátíttatni a hallgatóinkkal, hogy a döntéseket igyekezzünk adatokra, ne megérzésekre építve meghozni. Az adatok összegyűjtésében, rendszerezésében, megtisztításában és feldolgozásában rendkívül nagy segítséget tudnak nyújtani a különböző mesterségesintelligencia-megoldások. Olyan összefüggések válnak láthatóvá, amikre magunktól nem gondolnánk.

Cs. Cs.: Hozzátenném, hogy ezzel kapcsolatban nagyon fontos az adatbiztonság kérdése. Amennyiben elfogadjuk, hogy a döntési folyamatainkban adatokra építünk, felmerül a kérdés, hogy honnan jöttek azok az adatok, ki gyűjtötte és befolyásolta őket, ki és hogyan tanította az adatokra épülő modellt. Számos biztonsági, illetve tartalmi kérdés kerül elő, mielőtt nyugodtan támaszkodhatnánk az MI-től kapott eredményekre. Nem elég, hogy céges szinten veszünk mondjuk harminc ChatGPT-előfizetést, és meg van oldva a probléma. Végig kell nézni a teljes értékláncot, hol jönnek be az adatok, hogy lesz belőle döntés, kinek milyen szerepe van. Pontosan ez az a fajta magasabb szintű szemlélet, amit meg kell értetni a vezetőkkel.

Cs. Cs.: 2025-ben megszületett az Európai Unió mesterséges intelligenciáról szóló rendeletének magyarországi végrehajtására vonatkozó törvény, ez a keret. De az egyetem ettől függetlenül megalkotott egy saját, belső etikai kódexet, és tavaly ősz óta háromszintű szabályzattal rendelkezik. Adott egy keretszabályzat, ami általában az MI-vel foglalkozik, született egy specifikus, a generatív MI oktatásban-tanulásban történő használatára vonatkozó szabályozás, valamint megvan a felelőssége minden egyes oktatónak és a hallgatóknak is a témával kapcsolatban. Nyilvánosan elérhető, mi megengedett és mi nem.

V. R.: A szabályozás csak egy eleme a nagy képnek. Megalkothatjuk a világ legjobb MI-szabályzatát arra vonatkozóan, hogy mit kell betartania az oktatóknak vagy a hallgatóknak az egyetemen, de mindez nem sokat ér, ha az oktatók nem ismerik fel, hogy alapvető felelősségük van abban, hogy proaktívak legyenek és tanítsák meg a diákokat, hogyan kell felelősen használni a mesterséges intelligenciát.

Egyrészt adjunk olyan feladatokat, alakítsuk át úgy az oktatást, hogy azt ne lehessen egy nyelvi modellel egy csettintésre megoldani – ami egyébként rendkívül nehéz feladat, hiszen mindenre ad valamilyen választ. Másrészt pedig egyre fontosabbak a kontaktórák, hiszen ott lehet úgy gondolkodásra bírni a hallgatókat, hogy ne az legyen az első reakciójuk, hogy valamilyen MI megoldáshoz nyúlnak. Továbbá meg kell mutatnunk azt is, mekkorákat tudnak tévedni ezek az eszközök, és hogy ennek milyen etikai és egyéb vonatkozásai vannak.

V. R.: Az óráinkon nem fogjuk azt mondani, hogy ne használjanak mesterséges intelligenciát, hiszen ez ellent mondana a képzés céljának is Sőt, kérjük őket, hogy használják, csak mutassák meg, hogy hogyan. Sokszor azonban még nem merik elmondani, pontosan hogyan alkalmazták. Volt olyan eset, amikor egy órai feladathoz valaki egy kifejezetten szép ábrát készített, aztán félve vallotta be, hogy ChatGPT-vel csinálta. Ez önmagában azonban nem baj: inkább tanuljuk meg együtt, mire használható jól és hatékonyan az MI, és hol vannak azok a pontok, ahol már nem megbízható vagy nem alkalmazható. Időre van szükség, hogy elhiggyék a hallgatók, hogy lehet ezeket az eszközöket a tanulásan alkalmazni, csak tudják, hogy hogyan kell jól használni.Vas Réka

Nemrég egy konferencián vettem részt, ahol egy izgalmas kutatást mutattak be, melyben azt vizsgálták, hogy a mesterséges intelligencia milyen hatással van a kognitív képességekre, az agyi aktivitásra. Az derült ki, hogy ha valaki kap egy problémát, és rögtön átadja az MI-nek, hogy oldja meg helyette, akkor valójában nem indul be igazán a saját gondolkodása. Ha viszont először eszköz nélkül kezd el dolgozni a feladaton, gondolkodik rajta, ötletel, megpróbálja saját maga értelmezni a problémát, és csak ezután vonja be a mesterséges intelligenciát, akkor az MI használata akár tovább is erősítheti a gondolkodási folyamatot és az agyi aktivitást.

Cs. Cs.: Ennek neve is van: brain first. Használd az agyad először, és utána azon el lehet gondolkodni, hogy melyik eszközre van szükségem. Erre ügyel az egyetem, és hangsúlyozza, hogy van élet a ChatGPT-n túl.

Ráadásul azt se felejthetjük el az egyetemen, ki milyen lehetőségekkel rendelkezik. Van, aki három-négy eszközzel, több hozzáféréssel, előfizetéssel tanul, mások pedig maximum az ingyenes verziót engedhetik meg maguknak. Óriási lehet a különbség, és ezért sem mindegy, mennyire használják jól a hallgatók az MI-eszközöket. Nekünk erre is figyelnünk kell, hogyan, milyen programokkal oldhatjuk fel a hallgatók közötti feszültséget, hány további eszközhöz kaphatunk előfizetést.

Cs. Cs.: Az MI egyik legfontosabb hatása, hogy átalakítja az emberi kapcsolatokat és a bizalmi viszonyokat az oktatásban is. Megváltozik az oktató és hallgató kapcsolata, de az oktatók egymás közötti viszonya úgyszintén. A kérdés az, hogy a hallgatók megbíznak-e bennünk, hogy például nem MI-vel javítjuk a dolgozataikat, és mi mennyire bízunk meg bennük. A technológia egy alapvető bizalmi kérdést hoz felszínre, ennek kezelése pedig az oktatók egyik új feladata lett.