Négy AI-ügynök támogatja a napi működésemet: így jutottam ide

A cikk írásakor négy AI-ügynök tartja karban a napi működésemet: van egy fejlesztőm, egy kapcsolattartóm, egy koordinátor, aki a feladatokat osztja szét, és egy tartalomkészítő. Néhány előfizetéssel épült fel az egész rendszer.

A költségről érdemes őszintén beszélni, mert ez az a pont, ahol a legtöbb bevezetés megbukik. Tekintve, hogy rendelkezem a megfelelő szaktudással, így számomra a költségek megálltak néhány előfizetési díjban. Tehát nem egy nagy egyszeri kiadásról, hanem havidíjas szolgáltatásokról beszélünk, amit bárki ki tud gazdálkodni. Tehát a valódi költség a szaktudás megfizetése. Tapasztalataim szerint mind sebességben, mind precizitásban jobb eredményt lehet elérni ügynöki munkafolyamatokat ellátó AI-megoldásokkal. Habár ezek az eszközök képesek önállóan működni, ha az ember a vállalkozásában maximális minőségre törekszik, akkor rászánja az időt az „ügynökök” munkájának ellenőrzésére. Következésképpen az AI-megoldások mellett is maradnak meg emberi folyamatok (vagy ahogy ezt a szakmában nevezik: „human in the loop”), de így is jelentős időt és emberi munkaórát tudunk megtakarítani. Például bérszámfejtési rendszereim megközelítőleg évi 900 emberi munkaórát spóroltak meg.

Honnan indultam?

Fontos megemlíteni, hogy nem nulláról indultam. Korábban, egyéni vállalkozóként, alvállalkozói minőségben dolgoztam, és évekkel ezelőtt még folyamatautomatizációs és ehhez kapcsolódó szoftvereket használtam néhány visszatérő feladatra: bérszámfejtési adatok előkészítésére egy munkaerő-kölcsönző partneremnél, emailes kommunikáció rendezésére, riportok összeállítására. Ez volt a belépő szint azokhoz az ismeretekhez, amelyekkel manapság rendelkezem.

A nagy nyelvi modellek fejlődésével (pl. ChatGPT) kiegészítettem ezeket a folyamatokat az AI képességeivel, ezért kiszélesedett azon feladatkörök száma, amit már nyugodtan rá tudtam bízni az általam megtervezett és üzemeltetett rendszerekre. És hogy ez mit jelentett a mindennapokban? Csak hogy néhány példát említsek. A bérszámfejtési munkafolyamatot, onnan kezdve, hogy a partner elküldte az adatokat, egészen odáig, hogy feldolgozásra kerültek és elkészültek a végleges bérszámfejtések, egy önállóan, automatikusan működő AI-rendszer végezte. Riportot küldött az elvégzett feladatokról, illetve külön jelezte, ha szokatlan adatokkal (pl. partnerhibával) találkozott. A levelező asszisztensem nemcsak értelmezni és összefoglalni tudta a napi teendőimet, naptárbejegyzéseimet, hanem visszatérő levelekre már proaktívan is válaszolt. Természetesen a saját nevében, engem szigorúan becsatolva és csak az én előre megadott jóváhagyásom után. Ennél a pontnál éreztem úgy, hogy az AI-ra már kollégaként tudok tekinteni.

Hogyan lett ebből csapat?

A szemléletmódváltás akkor történt, amikor a különálló feladatok helyett szerepekben kezdtem el gondolkodni. Tehát kollégákban, egy fejlesztőben, egy ügyfélkapcsolati munkatársban, egy tartalomkészítőben, és egy koordinátorban, aki mindezt összefogja. Elsődlegesen én a koordinátorral, ő pedig a többiekkel tartja a kapcsolatot.

Ez azért volt nagy előrelépés, mert régebben olyan különálló folyamatokat terveztem és építettem meg, amelyek nem kommunikáltak egymással. Csapat szinten el vannak különítve egymás hatókörei és feladataik, de mégis össze tudnak dolgozni, ami végső soron hatékonyabb munkavégzést eredményezett. Továbbá az ügynököknek saját személyiségük is lett, ami segíti az emberekkel való együttműködést.

Ugyanez a módszer más profilú cégeknél/osztályoknál

A felépített rendszer nemcsak fejlesztés vagy tartalomgyártás esetén működik. Maga a generatív mesterséges intelligencia biztosítja, hogy más területeken is implementálható legyen ez a megoldás. Például egy marketingcsapat is ugyanígy felépíthető: egy ügynök megírja a scriptet, egy másik legyártja a videót, egy harmadik ellenőrzi, egy negyedik kiteszi a cég oldalára. Pénzügyön vagy HR-en ugyanez a logika: nem egyetlen mindenre használható eszköz, hanem egy intelligens megoldás, ami személyre szabható az ügyfél igényeit figyelembe véve.

Konklúzió

Véleményem szerint, a technológiát behatóan ismerve és a trendeket figyelemmel követve most már kijelenthetjük, hogy az AI képes elvégezni emberi munkaköröket, de én mégis azt mondom, hogy ne úgy tekintsünk rá, mint ami elveszi az emberi munkát, hanem ami kiegészíti azt. A következő bejegyzésekben arról is fogok beszélni, hogy mik a mesterséges intelligencia buktatói, illetve hogyan kerüljük el azokat. Hogyan tud megfelelni egy vállalkozás a jogi feltételeknek, például az európai uniós AI Act-nek.

Ha kíváncsi rá, az Ön cégénél melyik szerepkört érdemes elsőként AI-ügynökre bízni, kérje az ingyenes felmérést.