Az elmúlt években a mesterséges intelligenciát főként chatfelületeken használtuk, ahol válaszol a kérdéseinkre. A SUSE előrejelzései szerint azonban a következő időszakban az AI szerepe alapvetően átalakul, és különálló eszköz helyett az informatikai rendszerek működésének alapvető részévé válik.

Az intelligens rendszerek így már nem pusztán támogatják az IT-csapatokat, hanem aktívan részt vesznek a felügyeletben és az optimalizálásban, ami gyorsabb hibaelhárítást, hatékonyabb erőforrás-kihasználást, átláthatóbb költségeket és megbízhatóbb működést eredményezhet. Az áttöréshez a vállalati környezetekhez tervezett olyan nyílt platformokra van szükség, amelyek képesek összehangoltan kezelni az AI-modelleket és az infrastruktúrát.

„Az AI ma már nem kísérletezésről szól, hanem a mérhető teljesítménybeli eredmények eléréséről. Ha nem változtatjuk meg a vállalat teljes működését, akkor valójában nem újítunk meg semmit, és nem tudjuk kiaknázni az AI-ban rejlő értéket.”

-mondta Julie Sweet, az Accenture vezérigazgatója.

A technológiai vállalatok és kutatóintézetek az elmúlt időszakban arra törekedtek, hogy egyre nagyobb és összetettebb AI-modelleket fejlesszenek. Ezek ugyanis több adatot és összefüggést képesek kezelni, ezért pontosabb és árnyaltabb válaszokat adnak. Idővel azonban kiderült, hogy a méret önmagában nem garancia a hatékony működésre. A fókusz 2025-ben arra helyeződött át, hogy az AI működtetését miként lehet a puszta válaszadás helyett a környezet értelmezése és az arra adott következetes reakció felé elvinni.

Ennek a szemléletváltásnak a részeként terjedt el a RAG (Retrieval-Augmented Generation) megközelítés, amely lehetővé teszi, hogy az AI egy vállalat saját dokumentumaiból és adatforrásaiból is merítsen, így pontosabb válaszokat adjon. Megjelent az egységes MCP (Model Context Protocol) szabvány is, amely egyszerűbbé teszi az AI-rendszerek és adatforrások összekapcsolását. Ezzel párhuzamosan az is világossá vált a tavalyi év során, hogy a kísérleti megoldásokból csak stabil és jól szabályozott platformokra építve lehet vállalati szintű szolgáltatásokat biztosítani. Ezek közé tartozik például a SUSE AI is.

A 2025-ben kirajzolódó szemléletváltás nem áll meg az alapok megerősítésénél. A SUSE szakértői szerint 2026-ban ezek a folyamatok tovább mélyülnek, és az alábbi 5 irány válik meghatározóvá az AI-infrastruktúra fejlődésében:

1. Az AI az infrastruktúra részévé válik

Az autonóm AI-ügynökök egyre inkább beépülnek az infrastruktúra működésébe. A Kubernetes-alapú rendszerekben idén már nemcsak mikroszolgáltatások futnak, hanem önálló döntési logikával rendelkező AI-komponensek is. Ezek az ügynökök saját jogosultságokkal és azonosítható identitással rendelkeznek, így képesek ellenőrizni a naplókat, felismerni a problémákat és javítási javaslatot készíteni. Az üzemeltetési csapat szerepe átalakul: a kézi beavatkozás helyett az AI-ügynökök felügyelete és irányítása kerül előtérbe.

2. Az adatok a vállalat ellenőrzése alatt maradnak

Egyre fontosabb a digitális szuverenitás, vagyis az, hogy az adatok a vállalat ellenőrzése alatt maradjanak akkor is, amikor az AI dolgozik velük. Sok esetben ezért az AI-megoldásokat helyben, saját infrastruktúrán futtatják. Ebben az esetben kiemelt jelentőségű a kontroll és a megfelelőség biztosítása, amiben hatékony segítséget nyújtanak az olyan nyílt, Rancher-alapú platformok, mint a SUSE AI. Felértékelődnek továbbá a kisebb nyelvi modellek is, amelyek kevesebb erőforrást igényelnek, jól használhatók bizonyos konkrét üzleti feladatokhoz, és kiszámíthatóbb működést tesznek lehetővé.

3. GPU-tudatos erőforrás-kezelés

A hagyományos rendszerek az alkalmazások futtatását elsősorban az általános erőforrás-kihasználás alapján szervezik. Az AI-feladatok azonban gyakran igényelnek speciális hardvert, például GPU-t. Ezek a grafikus feldolgozóegységek olyan számítási eszközök, amelyek különösen hatékonyak a nagy mennyiségű párhuzamos művelet végrehajtásában, ezért kulcsszerepet játszanak az AI-modellek futtatásában. A jövő rendszerei már azt is figyelembe veszik, hogy egy adott feladat mennyi GPU- és egyéb erőforrást igényel, és ennek megfelelően optimalizálják az elosztást. Ez csökkenti a pazarlást és javítja a rendszer megbízhatóságát.

4. Modellek és a konténerek egy rendszerben kezelve

Korábban az AI-modellek kezelése jellemzően elkülönült az alkalmazások és a konténerek üzemeltetésétől. Ma már azonban a modellek validálása és élesítése egyre inkább részévé válik ugyanannak az üzemeltetési környezetnek, amelyben a konténerek és alkalmazások működnek. Az egységes technológiai stack átláthatóbb működést és szabályozottabb életciklus-kezelést tesz lehetővé.

5. Kontrollált költségek és beépített FinOps

Az AI-megoldások költségigénye jelentős lehet, ezért a pénzügyi kontroll beépül az üzemeltetési folyamatokba. Az egyre szélesebb körben alkalmazott FinOps-megközelítés célja, hogy a költségek előre láthatók és kezelhetők legyenek, és egy túlzottan nagy erőforrásigényű modell élesítése még időben megállítható legyen.

Ezek az újonnan kirajzolódó trendek olyan platformokat igényelnek, amelyek egyszerre biztosítják a kontrollt, a skálázhatóságot és a költségek átláthatóságát. A SUSE AI hatékony támogatást nyújt ebben a vállalatoknak azzal, hogy Rancher-alapú megközelítésre építve egységes keretbe szervezi az AI-szolgáltatásokat Kubernetes-környezetekben, támogatja a GPU-erőforrások hatékony kihasználását, és segíti a pénzügyi kontrollt.

További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

A magyarországi ipari és logisztikai ingatlanpiac történelmi mérföldkőhöz érkezett: a BRF legfrissebb piaci jelentése alapján a modern raktárállomány országosan átlépte a 6,1 millió négyzetmétert, amelyből több mint 4 millió négyzetméter a budapesti agglomerációban koncentrálódik.

A SmartMe Kft. szakmai véleménye szerint ez a volumen, kiegészülve az iparágban zajló drasztikus automatizációs hullámmal, befolyásolni fogja a hagyományos, reaktív biztonságtechnikai megoldásokat. 2026-ban a videós távfelügyelet már nem csupán vagyonvédelmi eszköz, hanem az automatizált üzletmenet-folytonosság kritikus eleme.

Automatizáció és AI: A raktározás és a biztonság közös jövője

A 2026-os év meghatározó trendje a raktározásban az autonóm targoncák, az automata polcrendszerek és a mesterséges intelligencia által vezérelt készletgazdálkodás. Ezzel a technológiai fejlődéssel a biztonságtechnikának is lépést kell tartania. Ahol a raktári folyamatokat algoritmusok optimalizálják, ott a védelem sem alapozható kizárólag utólagos visszajátszásra.

„A 21. századi modern technológiával felszerelt raktárakban a biztonság már nem a ‘mi történt?’ kérdésénél kezdődik. A preventív videómenedzsment lényege, hogy a problémát még azelőtt észleli és kezeli, hogy kár keletkezne”

– mutat rá a SmartMe Kft. ügyvezető igazgatója, Móró Tibor. Az AI-alapú rendszerek ma már nem pusztán mozgást érzékelnek, hanem mintázatokat ismernek fel: megkülönböztetik az irreleváns környezeti hatásokat a valódi biztonsági kockázattól.

Technológiai szakadék: NVR rögzítés vs. Integrált Videómenedzsment (VMS)

A legtöbb hazai vállalat már rendelkezik korszerű IP-kamerákkal és nagy kapacitású rögzítőkkel (NVR), a technológiai beruházások és a tényleges káresemények megelőzése között mégis szakadék tapasztalható. A két megközelítés közötti alapvető különbség:

1. A hagyományos (reaktív) modell: A működési logika eseményvezérelt. A rendszer rögzíti a határsértést, de a beavatkozás legtöbbször fáziskéséssel, a károkozás megkezdése után történik meg. A diszpécserek gyakran több tucat különálló területet figyelnek, ami humán túlterheltséghez és lassabb reakcióidőhöz vezet.
2. A modern (preventív) modell: A videómenedzsment (VMS) egy magasabb szintű architektúra. Egységes platformon integrálja a különböző gyártók eszközeit, több telephelyet kezel egyetlen felületen, és dokumentált incidenskezelési folyamatot (workflow) biztosít.

Azonnali beavatkozás: A valódi prevenció eszközei

Amikor az intelligens rendszer gyanús mozgást vagy illetéktelen behatolást érzékel – például éjszaka a rakodótérnél –, a központi diszpécserszolgálat azonnal élőben értékeli a helyzetet. A rendszer lehetővé teszi a közvetlen beavatkozást:

• Távoli hangosbemondó: A diszpécserek élőszóval figyelmeztethetik a behatolót, ami az esetek többségében elegendő az elrettentéshez.
• Aktív eszközvezérlés: Reflektorok felkapcsolása vagy előre programozott biztonsági protokollok (pl. kapuk zárása) azonnali aktiválása.
• Strukturált incidenskezelés: Minden esemény és válaszreakció másodpercre pontosan dokumentált, ami alapfeltétele a transzparens működésnek és a kedvezőbb biztosítási konstrukcióknak.

Jelentős költségmegtakarítás több telephely esetén

A preventív videófelügyelet egyik legnagyobb előnye, hogy egyetlen központi diszpécserszolgálattal több telephely is hatékonyan kezelhető egységes rendszerben, az emberi túlterhelés és figyelemkiesés nélkül.

Így nem szükséges minden objektumban folyamatos élőerős őrzést fenntartani, ami jelentős bér- és járulékköltség-megtakarítást eredményez. A rendszer skálázható, integrálható különböző gyártók eszközeivel, és alkalmazható:

• ipari üzemekben,
• logisztikai és raktárbázisokon,
• irodakomplexumokban,
• valamint nagy kiterjedésű mezőgazdasági területeken is.

Nem csak a kamera számít, hanem a működési modell

„A legtöbb vállalat már rendelkezik korszerű IP-kamerákkal és nagy kapacitású rögzítőkkel. A kérdés már nem csak az, hogy jó-e a képminőség, hanem az, hogy mit kezdünk az információval”

– mondta Móró Tibor, a Smartme Building Technologies Kft. ügyvezetője.

„A preventív videómenedzsmenttel a biztonságtechnikát más megközelítésbe helyezzük. Nem akkor reagálunk, amikor a határsértés már megtörtént, hanem még a kár bekövetkezése előtt beavatkozhatunk. Ez különösen fontos a több telephellyel működő vállalatoknál, ahol a gyors reagálás és a költséghatékonyság egyszerre üzletmeneti kérdés.”

A 21. századi biztonság üzletmenet-védelem

A preventív videófelügyelet nem csupán technológiai fejlesztés, hanem kockázatkezelési eszköz. Csökkenti az üzletmenet-kiesést, minimalizálja a lopásból és rongálásból eredő károkat, valamint dokumentált és visszakövethető incidenskezelést biztosít.

További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

Megjelent a Használtautó.hu és a Központi Statisztikai Hivatal legfrissebb, februári közös statisztikája. Az adatok szerint egy év alatt több mint 11%-kal csökkent a használtautó-piacon meghirdetett elektromos autók átlagára, miközben kínálatuk tovább bővül. A piacon erősödik a középkategória szerepe, és egyre nagyobb súlyt képviselnek a magasabb értékű modellek. A hajtásláncok között továbbra is a hibridek átlagára a legmagasabb.

Tovább tolódik a kínálat a középkategóriás autók felé

2026 februárjában a Használtautó.hu kínálatában meghirdetett személygépkocsik 34,9%-a tartozott a 2,5 millió forint alatti kategóriába, 29,0%-a a 2,5–5 millió forintos sávba, 23,7%-a az 5–10 millió forintos árkategóriába, míg 12,4%-uk 10 millió forint feletti áron szerepelt a kínálatban. Az előző év azonos időszakához képest jelentős szerkezeti változás figyelhető meg: a 2,5 millió forint alatti kategória aránya 6,3%-kal csökkent, miközben a középkategóriát jelentő 2,5–5 millió forintos szegmens 2,5%-kal, az 5–10 millió forintos kategória pedig 3,5%-kal bővült. A 10 millió forint feletti autók aránya kisebb mértékben, 0,2%-kal emelkedett. A kínálati átlagár februárban 5,7 millió forintra nőtt, egy évvel korábban ez az érték 5,4 millió forint volt.

A meghirdetett személygépkocsik közel fele, mintegy 50 420 darab benzinmeghajtású volt, míg a 43 570 dízelautó 41,3%-ot képviselt a kínálatban. Az alternatív hajtású járművek részesedése továbbra is alacsonyabb, az elektromosok a kínálat 5,8%-át, a hibridek pedig 4,8%-át teszik ki. Éves összevetésben az alternatív meghajtású autók kínálata bővült a leggyorsabban. Az elektromos autók száma 27,5%-kal, a hibrideké 22,0%-kal nőtt. Ezzel párhuzamosan a benzinmeghajtású autók száma 2,8%-kal, a dízelmodelleké pedig 4,0%-kal csökkent.

44%-kal magasabb a dízelek futásteljesítménye

A meghirdetett benzines autók átlagosan 152 ezer kilométert, míg a dízelek mintegy 219 ezer kilométert futottak, vagyis a dízelmeghajtású járművek közel 44,1%-kal nagyobb futásteljesítménnyel szerepeltek a kínálatban. A benzines autók átlagéletkora 13,2 év, a dízeleké 12,1 év volt. Éves összevetésben a dízelek futásteljesítménye 1,8%-kal, míg a benzineseké 3,8%-kal csökkent. A dízeles személygépjárművek átlagéletkora 1,6%-kal, míg a benzineseké 5,7%-kal csökkent.

A használt autók átlagárait meghajtás szerinti bontásban vizsgálva azt látjuk, hogy jelenleg a piacon a hibrid és az elektromos gépjárművek kínálati átlagára között az olló nyílik: a hibrid esetében 2026 februárjában 11 450 000, míg az elektromos 10 950 000 forint átlagértéket tapasztalhattunk. A hibrid autók esetén ez 7,4%-os, míg az elektromosok esetében 11,1%-os árcsökkenést jelent egy év alatt.  A dízelüzemű személygépkocsik átlagosan 5,4%-kal voltak drágábbak a benzines modelleknél.

A statisztikai modell szerint egy jármű minden eltelt évvel hajtástípustól függően 6,9–7,7%-ot veszít az értékéből, míg minden ezer megtett kilométer további 0,2%-os árcsökkenést eredményez. A hengerűrtatalom 100 köbcentiméterrel való növekedése 3,4%-kal növeli az autó értékét, addig a teljesítmény 10 kilowattos növekedése 3,7%-kal. Az állapot jelentős árkülönbséget okoz: az újszerű járművek 21,4%-kal, a kitűnő állapotúak 19,4%-kal drágábbak, míg a sérült vagy hibás autók ára átlagosan 60,6%-kal alacsonyabb.

A legnépszerűbb modellek közül az Audi A6 bizonyult a legdrágábbnak 7,2 millió forintos átlagárral, míg a Suzuki Swift 1,9 millió forintos átlaggal a legolcsóbb maradt. A legnagyobb mértékű drágulás ugyanakkor éppen a Swift esetében volt megfigyelhető: átlagára egy év alatt 28,6%-kal emelkedett.

A 10 legnépszerűbb márka életkorában hosszú távon lassú emelkedés látható, azonban rövid távon csökkenés tapasztalható a megfigyelt időszakban. Az Opel, a Renault és a Volkswagen márkák rendelkeznek a legidősebb átlagéletkorral, mely februárban 12,5-13,3 év között mozgott. Őket követi a Ford és a Mercedes-Benz 11,7-11,8, majd az Audi és a Toyota melyek átlagosan 11,1–11,3 évesek. A BMW-k átlagéletkora megközelítőleg 10,8 év, a Škodák nagyjából 9,9 évesek, végül pedig a legfiatalabb szereplő, a Kia, körülbelül 8,9 évvel.

A 10 legnépszerűbb márka átlagárait vizsgálva a három nagy német prémiumgyártó – a Mercedes-Benz, a BMW és az Audi – jól elkülönülve vezetik a sorrendet a 8,5-10,5 millió forint kategóriában. Őket követi a Toyota, a Kia, a Škoda és a Volkswagen egy csoportban, amelyek árkategóriája 4,8–5,3 millió forint. A Ford ettől kissé lemaradva 4 millió forint körül szerepel a kínálatban, végül a legnépszerűbb márkák közül az alsó sávot a Renault és az Opel képviseli 2,8-3,1 millió forintos átlagárakkal

A Használtautó.hu és a KSH együttműködésében minden hónapban megjelenő statisztika célja, hogy átláthatóvá tegye a hazai használtautó-piac szerkezetét, és pontos képet adjon a keresleti-kínálati trendek alakulásáról. Az adatok alapján a piac egyértelműen fiatalodik, egyre több alternatív hajtású modell jelenik meg, és a vevők számára egyre nagyobb arányban érhetők el jobb állapotú, kedvezőbb futásteljesítményű autók.

A használtautó piaci trendekről további információ a Használtautó.hu – KSH, 2026. februári statisztikájában olvasható.

További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!