AI TANÁCSADÁS
// Utoljára frissítve: 2026. június

AI tanácsadás, ahol valóban megtérül

Mindenki hallott már az AI-ról. A legtöbb KKV még nem tudja, hol éri meg bevezetni. Mi feltérképezzük a te folyamataidat, megmutatjuk hol van valós megtérülés, és végigvisszük a bevezetést.

// ~3 perces olvasás

Az AI-ról mindenki hallott, kevesen használják jól

ChatGPT, Copilot, Claude, a neveket mindenki ismeri. A probléma az, hogy a legtöbb cég vagy teljesen kihagyja az AI-t, vagy ad hoc próbálgatja anélkül, hogy mérné a hatást. Egyik sem jó stratégia.

Az AI nem varázspálca, és nem fog mindent megoldani. De ha a megfelelő folyamatban, a megfelelő ponton kerül be, heti órákat és komoly pénzt spórol. A kérdés csak az, hogy hol ez a pont a te cégedben.

Mit csinálunk?

Négy lépésben dolgozunk, hogy ne csak "kipróbáljátok" az AI-t, hanem tényleg beépüljön a működésbe:

// 01

Audit

Megnézzük a jelenlegi folyamataidat: mi ismétlődik, mi vesz el sok időt, hol van adatod amihez nem férsz hozzá könnyen.

// 02

Use case + ROI

Konkrét javaslatokat adunk: melyik folyamatban milyen AI-megoldás illeszkedik, és mit spórol havonta reálisan.

// 03

Implementáció

Bevezetjük a kiválasztott megoldást: API integrációk, workflow-k, fine-tuning vagy prompt engineering igény szerint.

// 04

Mérés

Követjük a hatást: tényleg megvalósul-e a tervezett megtérülés, és hol kell finomhangolni.

Az API-k olcsóbbak, mint gondolnád

Egy tipikus KKV-s AI use case API-költsége havi néhány ezer forint. Nem kell saját modellt fenntartani, nem kell nagy infrastruktúra. A valódi befektetés az integráció és a folyamat felépítése, ami egyszer megtörténik.

Tipikus AI use case-ek KKV-knál

Case study: AI ügyfélkérdés-osztályozó

Egy 8 fős webshopnak napi 80-120 support e-mail érkezett. Az ügyfélszolgálatos kolléga reggel 2 órát töltött azzal, hogy szétválogatta: mi visszaküldés, mi szállítási kérdés, mi reklamáció, mi egyéb.

Bevezettük az automatikus osztályozót: az e-mailek 91%-a a megfelelő mappába kerül és a sablonválasz is elkészül. A kolléga ellenőrzi, szükség esetén szerkeszt, és kiküldi. A napi 2 óra 25 percre csökkent.

Megnézzük, hol éri meg neked →Automatizálás is érdekel

KÉRDÉSED LEHET

Kell ehhez IT-csapat vagy fejlesztő?

Nem feltétlenül. Az egyszerűbb use case-ekhez (pl. e-mail osztályozó, dokumentum-feldolgozó) elég egy API-integráció, amit mi elvégzünk. Komplexebb bevezetéshez szükség lehet a saját IT-csapatodra, de ezt előre jelezzük.

Mennyi idő, mire látszik az eredmény?

Az audittól az első működő megoldásig jellemzően 2-4 hét. Nem félévnyi bevezetési projekt, hanem egy konkrét use case, ami már az első héten érezhető hatással bír.

Biztonságos a céges adatokkal?

Az OpenAI, Anthropic és Microsoft API-kon az adataid nem kerülnek be a modellek tanításába, ha az adatvédelmi beállítások helyesen vannak konfigurálva. Ezt a konfigurációt a bevezetésnél mi végezzük el, és dokumentáljuk.

Beszéljünk →