Hogyan válhat az adatelemzők segítőtársává a generatív AI anélkül, hogy háttérbe szorítaná az emberi ítélőképességet?

Az AI mint másodpilóta

A generatív AI fokozatosan olyan „másodpilótává” válik, amely egy sor időigényes elemzői feladatot automatizál, miközben kibővíti a szakemberek lehetőségeit. Az eszköz nem helyettesít, hanem segít: átveszi a monoton munkát, hogy az elemzők a valódi üzleti eredményekre hatást gyakorló, fontosabb stratégiai tevékenységekre koncentrálhassanak.

A mindennapi feladatok felgyorsítása: AI-alapú adatelőkészítés és kódgenerálás

Az adatok előkészítése gyakran az elemzői munkaidő 60-70%-át felemészti. A generatív AI képes:

• tisztítani az inkonzisztens adatokat,

• kitölteni a hiányzó értékeket,

• strukturálni a rendezetlen adatokat,

• sőt akár SQL- és Python-kódot is generálni.

Bár a kódot és az eredményeket mindig szakembernek kell ellenőriznie, az AI remek kiindulópontot ad, így a csapatok gyorsabban tudnak dolgozni.

Az automatizálás kiterjed az adatkezelésre is: például metaadatok létrehozására vagy az adatok eredetének nyomon követésére, amely hagyományosan különösen időigényes folyamat. Az így nyert időt az elemzők mélyebb elemzésekre, összefüggések megértésére és az üzleti következmények értelmezésére fordíthatják.

Beszélgetés az adatokkal, avagy a természetes nyelvű lekérdezések

A generatív AI természetes nyelvfeldolgozási képességei (NLP) új szintre emelik az üzleti intelligenciát. Manapság már olyan AI-alapú beszélgetőfelületek érhetők el, amelyekben egy felhasználó egyszerűen feltesz egy kérdést – például: „Mennyivel nőtt a forgalom a tavalyi évhez képest?” –, és az AI nemcsak választ ad, hanem vizualizációt is készít.

Ez „demokratizálja” az adathozzáférést, hiszen nemcsak a szűk elemzői kör fér hozzá információkhoz, hanem az egész szervezet. Ugyanakkor ez kockázatokat is rejt magában: ha valaki nem rendelkezik kellő háttértudással, tévesen értelmezheti a kapott eredményt. Ezért a vezető elemzők szerepe egyre inkább abba az irányba tolódik, hogy biztosítsák a helyes értelmezést, iránymutatást nyújtsanak, és kialakítsák a biztonságos, felelős kereteket.

A horizonton túl: a prediktív analitika és a forgatókönyv-modellezés fejlesztése

A prediktív analitika a generatív AI révén új dimenzióba lépett: az AI képes hatalmas mennyiségű adatból finom mintákat felismerni és jövőbeli trendeket előre jelezni. Ez már nemcsak gyors reakciókészséget, hanem proaktív tervezést jelent a vállalatok számára.

Nagy szerepe van a „mi lenne, ha” forgatókönyvek modellezésének is, ami különösen hasznos a stratégiai tervezés során. Az AI emellett szintetikus adatokat is képes generálni, például ritka betegségek kutatásához vagy pénzügyi csalások elemzéséhez. Így – az adatvédelmi elvek tiszteletben tartásával – pontosabb modellek készíthetők.

Az emberi tényező: miért nélkülözhetetlen a kritikus ítélőképesség?

Bár a generatív mesterséges intelligencia lenyűgöző képességekkel bír, nem tévedhetetlen. Ha túlzottan megbízunk az AI-eszközökben, könnyen hibás elemzésekhez vagy téves eredményekhez juthatunk. Itt jön be a képbe az emberi elemző új és fontos szerepe.

Az AI korlátai, elfogultsága és hallucinációi

Az egyik legnagyobb veszély, hogy az AI „hallucinálhat”: olyan válaszokat generál, amelyek hihetőnek tűnnek, de valójában helytelenek. Ez azért van, mert a nyelvi modellek kifinomult mintafelismerők – de nem gondolkodó lények. Mivel működésük gyakran átláthatatlan „fekete doboz”, minden kimenetet emberi szakértőnek kell ellenőriznie.

Az AI teljesítménye nagymértékben függ a tanításához használt adatoktól. Ha az adatkészlet hiányos vagy elfogult, az eredmények is torzulnak. Ráadásul ezek a rendszerek nem alkalmasak komplex érvelésre, nem kérdőjelezik meg az alapfeltevéseket, és nem veszik észre az üzleti élet finom árnyalatait.

A data analyst szerepének átalakulása

Ahogy az AI átveszi az adatfeldolgozás „hogyan” részét, az elemzőknek a „miért” és a „mit jelent ez számunkra” kérdésekre kell fókuszálniuk.

Az elemző tehát nemcsak számokat kezel, hanem hidat képez az AI nyers eredményei és a gyakorlati üzleti stratégiák között. Az AI kimutat egy összefüggést, de az elemző feladata megérteni, értelmezni és akciótervvé alakítani azt.

Az elemző mint etikai kontroll

A generatív AI hatalmas potenciállal rendelkezik – de csak akkor hasznos, ha felelősen használjuk. Ha egy vállalat emberi ellenőrzés nélkül veszi át az AI által generált elemzéseket, úgynevezett „etikai adósságot” halmoz fel. Ez lassan, de biztosan komoly költségekhez vezethet, miközben rombolja a szervezet hitelességét.

Ezért létfontosságú a Human-in-the-Loop (HITL) modell, ahol minden kritikus folyamatban szerepet kap az ember. Az elemző itt „etikai ellenőrként” működik: figyel az elfogultságokra, biztosítja az adatvédelem elsőbbségét, és átlátható, felelős kereteket épít ki az AI-használathoz.

A kontextus: Magyarország az AI-vezéreltség küszöbén

A mesterséges intelligencia világszerte átalakítja az iparágakat, de elterjedésének üteme és mélysége országonként eltérően alakul. Minden a helyi adottságokon – gazdaságon, szabályozáson, nyelven és piaci realitásokon – múlik. Magyarország kormánya komoly célokat tűzött ki: nemcsak követni szeretné a trendeket, hanem az európai AI-színtér kiemelt szereplőjévé kíván válni.

A nemzeti AI-stratégia: célok és alapok

A magyar nemzeti AI-stratégia ambiciózus célt fogalmaz meg: 2030-ra 15%-kal növelni a GDP-t, és egymillió embernek teremteni AI-támogatott munkakört. A terv négy pillérre épül:

• fejlett adatinfrastruktúra,

• kutatás-fejlesztés ösztönzése,

• az AI szélesebb körű alkalmazása a kkv-k körében,

• valamint oktatás és az egyértelmű szabályozás.

A stratégia átfogó, ugyanakkor a megvalósításban még akadnak hiányosságok. A következő frissítés ezért elsősorban a gyakorlatba ültetésre és az EU-szabályokhoz való igazodásra kíván koncentrálni.

A piaci valóság: gyors növekedés egyenlőtlen eloszlással

A magyar AI-piac dinamikusan bővül: a 18-29 évesek több mint 55%-a már használ mesterségesintelligencia-eszközöket. Ugyanakkor 2024-ben a hazai AI-startupok finanszírozása 47%-kal csökkent, ez pedig fékezi a fejlődést.

A legnagyobb kihívás a kis- és középvállalatok lemaradása: míg a nagyvállalatok gyorsan adaptálnak AI-megoldásokat, a kkv-k sokszor nem rendelkeznek megfelelő erőforrással. A kormányzati politikának ezért különösen erre a szektorra kellene fókuszálnia, hiszen a kkv-k adják a magyar gazdaság gerincét.

A magyar nyelv stratégiai jelentősége

A hazai AI-fejlesztés egyik legkritikusabb iránya a magyar nyelvre szabott modellek létrehozása. Ez nem pusztán technológiai kérdés, hanem nemzeti szuverenitási ügy is.

Fontos mérföldkő, hogy a Microsoft 10 milliárd magyar szóból álló adatbázist hozott létre és használ az AI-rendszereinek betanítására. Ráadásul ezt más fejlesztők számára is elérhetővé teszik, ami erősítheti a hazai ökoszisztémát. Ez lehetőség a magyar startupoknak, hiszen olyan szolgáltatásokat teremthetnek, amelyek pontosan illeszkednek a helyi igényekhez – olyasmit, amit a globális óriásoknak sokkal nehezebb lemásolniuk.

A szabályozási űtvesztője: az EU AI-törvénye, a GDPR és a magyar gyakorlat

A mesterséges intelligencia fejlesztése és alkalmazása sosem történik szabályozási háttér nélkül. Magyarországon az AI-használat két fő jogi pillérhez kötődik: az általános adatvédelmi rendelethez (GDPR) és az EU új, mesterséges intelligenciáról szóló jogszabályához.

Az EU AI-törvénye a gyakorlatban

Az Európai Unió célja, hogy minden tagállamban egységes szabályok vonatkozzanak az AI-ra. Az új törvény középpontjában a kockázatalapú megközelítés áll:

• elfogadhatatlan kockázat – tiltott rendszerek,

• magas kockázat – szigorú követelményeknek kell megfelelniük,

• korlátozott kockázat – átláthatósági kötelezettségek,

• minimális kockázat – speciális jogi kötelezettség nélkül.

Magyarország külön nemzeti szervet állít fel a szabályozás betartásának biztosítására. Aki megszegi az előírásokat, akár 35 millió eurós bírságra, vagy a globális árbevétel 7%-ának megfelelő büntetésre számíthat.

Az adatvédelem és -biztonság szempontjai

Bár az új AI-rendelet nagy figyelmet kap, a GDPR továbbra is az adatvédelem alapja. Az AI-t használó elemzőknek néhány kulcselvet szem előtt kell tartaniuk:

• csak akkor dolgozhatnak fel személyes adatokat, ha megfelelő jogalap áll rendelkezésre,

• tisztában kell lenniük az adatok céljával és határaival,

• minden esetben tiszteletben kell tartaniuk az érintettek jogait.

Különösen fontos a GDPR 22. cikke, amely kimondja: senki nem kötelezhető olyan döntés elfogadására, amelyet kizárólag automatizált adatkezelés alapján hozott meg egy rendszer, ha annak jelentős hatása van az érintettre.

Figyelmeztető példa: NAIH vs. Budapest Bank

A szabályozás valódi súlyára jó példa a Budapest Bank 2022-es ügye. A bank mesterséges intelligencia segítségével próbálta elemezni ügyfelei érzelmi állapotát a szolgáltatással kapcsolatos hívások során. A Nemzeti Adatvédelmi és Információszabadság Hatóság (NAIH) azonban súlyos GDPR-sértéseket állapított meg: hiányzott a jogalap, és az ügyfelek felé sem biztosítottak kellő átláthatóságot. Az eredmény: rekordösszegű, 250 millió forintos bírság.

Ez az eset egyértelművé tette, hogy Magyarországon az AI-etika többé nem puszta filozófiai vita, hanem komoly megfelelési kötelezettség, amelynek be nem tartása súlyos következményekkel járhat.

Iparági esettanulmányok az AI-ról

Magyarországon a mesterséges intelligencia már most is érezhető hatást gyakorol a gazdaság kulcsfontosságú ágazataira, különösen a pénzügyi szolgáltatásokra. Ezek a példák egyszerre mutatják meg az AI hatékonyságnövelő erejét és azt, milyen fontos a megbízható, átlátható rendszerek kiépítése.

Fókuszban a fintech: így alakítja át az AI a banki munkafolyamatokat

A hazai bankszektor már túl van az egyszerű automatizálási megoldásokon, és egyre kifinomultabb generatív AI-t vezet be. Az Intuitech például „virtuális ügynököket” fejleszt olyan összetett folyamatokra, mint a hitelkérelmek kezelése.

Ezek az ügynököknek a különlegessége, hogy döntéseiket indoklással együtt adják, így gyakorlatilag megszüntetik a sokat bírált „fekete doboz” problémát.

Emellett 2025 júliusában országosan is elindult a Központi Csalásfelderítő Rendszer (KVR), amely – a csalások kiszűrésének céljából – minden belföldi banki átutalást valós időben elemez az AI segítségével. A használata minden magyar bank számára kötelező, így a rendszer új mércét állít a pénzügyi biztonság területén.

Személyre szabás: élvonalban az e-kereskedelem

Az e-kereskedelem világszerte az AI egyik legnagyobb nyertese: a technológia lehetővé teszi a személyre szabott ügyfélélményt, valamint a gyors és hatékony marketingtartalom létrehozását.

Bár idehaza még kevés konkrét esettanulmány áll rendelkezésre, a magyar nyelvű AI-modellek fejlesztése stratégiai jelentőségű. Ezek a megoldások olyan előnyöket hozhatnak, mint a magyar nyelven kommunikáló chatbotok vagy az automatikusan generált, helyi közönségre szabott marketingüzenetek. Mindez komoly előnyt adhat a hazai kiskereskedőknek, amellyel felvehetik a versenyt a globális szereplőkkel szemben.

Stratégiai iránytű elemzőknek és szervezeteknek az előrelépéshez

A generatív mesterséges intelligencia fokozatosan a mindennapjaink része lesz, így elkerülhetetlen, hogy hozzászokjunk a jelenlétéhez. Az előrehaladáshoz két dologra kell összpontosítani: az elemzőknek folyamatosan fejleszteniük kell új készségeiket, a szervezeteknek pedig készen kell állniuk egy olyan kultúra kialakítására, amely maximálisan kihasználja az AI előnyeit, miközben tudatosan kezeli annak kockázatait.

Adatelemzőknek: jövőbiztos készségek fejlesztése

Az adatelemzőknek aktívan bővíteniük kell a szakmai tudásukat. A cél a mélyreható technikai tudás (pl. statisztika, SQL, Python), a széles körű üzleti szemlélet és a stratégiai ismeretek szerzése.

Emellett fontos, hogy jártasak legyenek a prompt engineeringben, valamint specializálódjanak olyan keresett területekre, mint például a magyar nyelvű NLP-re (természetes nyelvfeldolgozás) vagy az AI etikai és megfelelőségi kérdéseire.

Szervezeteknek: hatékony AI-funkciók kiépítése

A mesterséges intelligencia bevezetése csak átgondolt stratégia mellett lehet sikeres. A kulcslépések:

• átgondolt adat- és AI-terv kidolgozása,

• befektetés a munkatársak képzésébe,

• erős irányítási és etikai keret létrehozása, amely a Human-in-the-Loop (HITL) elvre épül,

• kísérleti projektek indítása, mielőtt a megoldásokat széles körben bevezetik.

Stratégiai terv: együttműködés AI és ember között

Ahhoz, hogy az AI és az ember sikeresen együtt tudjon működni, szükség van egy olyan stratégiai tervre, amelyben alapvetés, hogy a mesterséges intelligencia a gyorsaságot, míg az elemző a kritikus gondolkodást, a kontextust és az etikai felügyeletet biztosítja.

Ehhez a szervezeteknek át kell gondolniuk, hogy miként tudják biztosítani a munkavállalóiknak a szakmai fejlődést. Remek alapot szolgáltathat például egy naprakész data analyst képzés, amely négy dologra fókuszál:

• a technikai alapokra (például statisztika, SQL és Python),

• a haladó AI- és gépi tanulási ismeretekre,

• az üzleti és stratégiai érzék fejlesztésére,

• a jogszabályok és etikai normák ismeretére (GDPR, EU AI Act).

Azok az elemzők, akik megszerzik ezt a készségcsomagot, nem fognak félni az AI-tól, hanem teljes mértékben ki tudják majd használni az erejét.