Connect with us
Hirdetés

Gazdaság

Rengeteg vállalkozásnak okoz problémát a mesterséges intelligencia

mesterséges

Az új technológiákat hasznosító szervezetek nagy része úgy gondolja, hogy világos iránymutatásra lenne szüksége az „AI bias” és a hozzá kapcsolódó komplex problémák kezelésére.

Már most is konkrét jelei tapasztalhatók annak a jelenségnek, hogy a mesterséges intelligencia elfogult működése a sokat emlegetett társadalmi következmények mellett az üzleti vállalkozásoknak is károkat okozhat. Nem csoda, hogy az új technológiák terjedésével ezen az oldalon is egyre nagyobb igény mutatkozik a terület érdemi szabályozására, hogy mielőbb kiküszöbölhessék az ilyen jellegű problémákat – derül ki a bostoni DataRobot szoftverház jelentéséből, amely a Világgazdasági Fórummal (WEF) és egyetemi kutatókkal együttműködésben készített.

A State of AI Bias című jelentésében több mint 350 szervezet válaszait dolgozáták fel különféle iparágakban. Ebben már az is érdekes, hogy a válaszadók valamivel több mint fele, 54 százaléka tartja aggasztónak az úgynevezett az „AI bias” jelenségét, vagyis a mesterséges intelligenciára épülő, automatizált rendszerek részrehajló működésének kockázatait. Még érdekesebb azonban, hogy a társaságok elsöprő többsége, 81 százaléka fejezte ki az igényét az erőteljesebb kormányzati szabályozásra, hogy megkönnyítse az ilyen kockázatok kezelését.

Bár a mesterséges intelligencia mélyebben beágyazott felhasználása még nem számít alapvetésnek a legtöbb szervezetnél, az AI bias megjelenésére visszavezethető, konkrét károk már most is érzékelhetők. Az érintett társaságok több mint egyharmada, 36 százaléka tapasztalt ennek kapcsán kihívásokat vagy valamilyen közvetlen negatív üzleti hatást; ezen belül 62 százalék számolt be bevételkiesésről, 61 százalék ügyfélvesztésről, 43 százalék távozó alkalmazottakról, 35 százalék pedig perek vagy jogi lépések miatt felmerült költségekről.

Nem lesz egyszerű megoldani

A márka presztízsének sérülését és a negatív médiavisszhangot 6 százalék jelölte meg, ami önmagában nem tűnik magas aránynak, de itt megint csak érdemes figyelembe venni az MI-technológiák relatíve alacsony szintű adaptációját – legalábbis abban az összefüggésben, hogy milyen távlatok állnak mág a későbbi bevezetések előtt. Az elfogultság megszüntetésének fő kihívása persze annak pontos megértését feltételezi, hogy az algoritmusok miért jutottak bizonyos döntésekhez, ehhez pedig a felhasználóknak útmutatásra lenne szükségük.

Különösen úgy, hogy az ide visszavezethető problémák általában igen összetettek, és ahogy arra a szakértők felhívjk a figyelmet, a mesterséges intelligencia szabályozásában az egyoldalú vagy részrehajló működés teljes kiiktatásának ugyanolyan káros következményei lehetnek, mint az AI bias jelenségéből fakadó renszerszintű megkülönböztetésnek. Az a gépi tanuló rendszer ugyanis, amelyik nem tud általánosító következtetéseket levonni, tulajdonképpen tanulni sem képes, és a modell hatékonysága teljesen lecsökken.

A DataRobot szerint történt előrelépés ezen a területen, ide sorolható például az Európai Unió által javasolt MI-szabályozás tervezete. Ezzel együtt még nagyon sokat kell tenni annak érdekében, hogy az alkalmazott modellek tisztességesek, megbízhatók átláthatók és megmagyarázhatók legyenek. A Világgazdasági Fórum illetékesei ehhez hozzáteszik, hogy a DataRobot kutatása újra bemutatta, amit a hozzáértők már régóta látnak: az MI-megoldásokról szólva túlságosan régóta túlságosan ködös dolog, hogy hol húzódik az etikus és az etikátlan működés közti határvonal.

Lassan-lassan érik a felismerés

A szervezet mesterséges intelligenciával és a gépi tanulással foglalkozó egységének vezetője, egyben a WEF végrehajtó bizottságának tagja, Kay Firth-Butterfield viszont azt is megállapítja, hogy a felmérésben résztvevő informatikai igazgatók, informatikai igazgatók és menedzserek, adattudósok és fejlesztési vezetők egyértelműen megértik és értékelik az MI etikai kérdéseinek súlyát és hatását. Szerencsére az iparág beérésével egyre több olyan megoldás is elérhetővé válik, amelyik segíthet ellensúlyozni a mesterséges intelligencia torzulásait.

A Forrester egyik 2022-re vonatkozó előrejelzésében például azt jósolja a piackutató, hogy a „felelős MI-megoldások” piaca az idén megduplázódik az előző évihez képest. Ezek olyan képességeket kínálnak, amelyek a felhasználó vállalatoknak is segítenek a gyakorlatba ültetni az olyan alapelveket, mint amilyen az említett méltányosság és átláthatóság lenne. Az ilyen eszközök iránti érdeklődés, összhangban a DataRobot kutatásának eredményével, már túlterjed a szigorúan szabályozott iparágakon, és egyre több olyan cég fordít rájuk figyelmet, amely kritikus üzleti műveletekbe vonja be a mesterséges intelligenciát.

Forrás: BitPort

Gazdaság

Az új korszak elvárásAI: a vas már nem elég, stabil háttérre is szükség van

A mesterséges intelligencia egyre mélyebben épül be az üzleti folyamatokba, ezért a vállalatok körében ugrásszerűen nő az igény a hosszú távon is stabil AI-környezetek iránt. Sok szervezetnél ráadásul alapelvárás, hogy saját adatközpontban maradjanak az érzékeny adatok és az AI-alkalmazások, vagyis a vállalatoknak helyben kell megteremteniük az AI biztonságos és kiszámítható működésének feltételeit.

A SUSE szakértői szerint ehhez az új hardverek mellett olyan AI-környezetre van szükség, amely megbízhatóan és tervezhető költségek mellett üzemeltethető.

„A vállalati AI gyorsan terjed, és ezzel együtt folyamatosan nő az igény olyan infrastruktúra iránt, amely biztosítja az adatok feletti kontrollt és a szabályozott környezetekhez szükséges irányítást.”

– mondta John Fanelli, az NVIDIA vállalati szoftverekért felelős alelnöke

A mesterséges intelligencia fokozatosan szerves részévé válik a vállalatok mindennapjainak. Sok cég már nem tesztjelleggel, hanem élesben használ AI-t, és egyre több helyen jelennek meg olyan megoldások is, amelyek több modellt és AI-ügynököt kapcsolnak össze egyetlen környezetben.

Új technológiák, új igények

Ez a változás új elvárásokat teremt a vállalati IT és az infrastruktúra területén is. Számos iparágban ugyanis alapelvárás, hogy az érzékeny adatokat kizárólag saját adatközpontban kezeljék, és az AI-alkalmazásokat is olyan környezetben futtassák, ahol a szervezet közvetlen kontrollt gyakorolhat a rendszerek, a költségek és a biztonságos üzemeltetés felett. Erre bizonyos esetekben adatvédelmi és szabályozási elvárások miatt van szükség, más esetekben pedig a vállalatok szeretnének nagyobb biztonságot és jobb rálátást az infrastruktúrára.

A szervezeteknek ezért korszerűsíteniük kell IT-környezetüket, ha az AI-szolgáltatásoktól is ugyanolyan folyamatos, kiszámítható és megbízható működést várnak el, mint minden más rendszerüktől. Ezek a modern megoldások ugyanis új típusú terhelést jelentenek, miközben a hagyományos infrastruktúrák többségét eredetileg nem ilyen igényekre tervezték.

A hardver csupán félkarú óriás

Az új igényekre a hardvergyártók is gyorsan reagálnak. Az olyan új generációs AI-hardverek, mint az NVIDIA Rubin platform kifejezetten az összetettebb vállalati AI-ökoszisztémák kiszolgálására készülnek. Az ilyen megoldások fejlesztésénél már nemcsak a nagyobb számítási teljesítményt tartják szem előtt, hanem azt is, hogy a rendszerek jól skálázhatók és hatékonyan működtethetők legyenek. A hardver ezért egyre inkább stratégiai szerepet kap az AI-infrastruktúrában.

Az új AI-hardverek azonban csak akkor teremtenek valódi üzleti értéket, ha olyan környezet egészíti ki őket, amely biztonságosan, átláthatóan és kiszámíthatóan működtethető. Ha ez a háttér hiányzik, a vállalatok nem tudják teljes mértékben kihasználni a nagy teljesítményű hardverben rejlő lehetőségeket: az új megoldások nehezebben skálázhatók, több erőforrást és költséget igényel az üzemeltetésük, és nagyobb kockázatot jelenthetnek a napi vállalati működésben is.

Stabil alap, biztos háttér

A vállalatoknak tehát olyan AI-környezetekre van szükségük, amelyek saját infrastruktúrán belül is támogatják a biztonságos és szabályozott működést, a SUSE AI pedig pontosan ezt nyújtja. A helyben működtethető, nyílt, vállalati felhasználásra szánt platform segítségével a szervezetek adatközpontokban, hibrid vagy air-gapped (internettől elzárt) környezetekben futtathatják az AI-szolgáltatásokat, miközben az érzékeny adatokat saját ellenőrzésük alatt tarthatják. Ez nagyobb kontrollt, biztonságosabb működést és auditálható AI-használatot tesz lehetővé a vállalati környezetben.

A platform beépített megfigyelési és elemzési funkcióinak köszönhetően jól nyomon követhetők a legfontosabb mutatók, például a tokenhasználat és az ehhez kapcsolódó költségek, valamint a GPU-k teljesítménye és kihasználtsága. Ezáltal a vállalatok jobban átláthatják és kézben tarthatják a költségeket, ami támogatja a stratégiai tervezést és a megbízhatóbb AI-működést.

A megoldás megfelelő alapot nyújt a vállalati AI-alkalmazások használatához olyan területeken, ahol egyszerre fontos az érzékeny adatok védelme, a szabályozott működés és a kiszámítható üzemeltetés. Ilyenek lehetnek például a saját infrastruktúrán futó generatív AI-megoldások, a belső tudásbázisokra épülő alkalmazások vagy más olyan AI-folyamatok, ahol a szervezetek nem akarják az adatokat külső, zárt platformokra vinni.


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

Continue Reading

Gazdaság

Kétmilliárd forintról döntött a Kamara mellett működő Teljesítésigazolási Szakértői Szerv

A Magyar Kereskedelmi és Iparkamara mellett működő független Teljesítésigazolási Szakértői Szerv (TSZSZ) 2026. első negyedévében 66 új kérelmet vett nyilvántartásba, amelyekben a felek összesen több mint 3,3 milliárd forint vitatott összeget jelöltek meg.

A TSZSZ az időszakban 33 szakvéleményt adott ki, amelyek alapján mintegy 1,92 milliárd forintot ítélt meg. Emellett 4 esetben folytattak le bankgarancia-vizsgálatot. A kiadott szakvélemények száma az előző év azonos időszakához képest 43 százalékkal, a megítélt összeg pedig 150 százalékkal nőtt.

Az Építési és Közlekedési Minisztérium és Kamara fenntartásában működő Teljesítésigazolási Szakértői Szerv (TSZSZ) az építőipari szerződésekből eredő viták gyors és szakértői rendezését szolgáló, független köztestületi szerv. Segítségét elsősorban akkor vehetik igénybe a felek, ha a tervezési, kivitelezési vagy alvállalkozói szerződés teljesítése kapcsán vita merül fel a műszaki teljesítés mértékével, a vállalkozói díj elszámolásával, a teljesítésigazolás kiadásával vagy a bankgarancia lehívásával kapcsolatban. Az idei év első három havi kérelmeinek zöme egy és többlakásos lakóépületek építése, valamint ipari épületek beruházásai kapcsán érkeztek a TSZSZ-hez.

Kérelmet nyújthat be a megrendelő, a tervező, a fővállalkozó vagy az alvállalkozó egyaránt, amennyiben írásban megkötött, mindkét fél által aláírt szerződés áll rendelkezésre. A TSZSZ háromtagú szakértői tanácsa egy helyszíni szemle és a benyújtott dokumentumok alapján állapítja meg a teljesítés mértékét, így segíti a viták gyors lezárását. A szakvélemény elsődleges célja, hogy az segítse a felek megegyezését, de bírósági eljárás esetén jelentős előnyt jelent a szakvélemény, ugyanis az rövidebb határidőkkel és speciális eljárási szabályok mellett használható fel. Az eljárás határideje alapesetben 30 nap, indokolt esetben legfeljebb 60 nap. A szakértői díj a kérelmező által megjelölt vitatott bruttó érték 3 százaléka, de minimum 200 ezer és legfeljebb 2 millió forint. A TSZSZ eljárása elektronikusan, egyszerű űrlapkitöltéssel indítható, így az építőipari szereplők gyorsan és hatékonyan juthatnak szakértői állásfoglaláshoz akár régebbi, még el nem évült szerződéseik kapcsán is.


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

Continue Reading

Gazdaság

SZÉP kártya-láz a boltokban: milliárdok mentek élelmiszerre

Soha nem látott roham indult a boltokban, miután a SZÉP kártyával hideg élelmiszert is lehetett vásárolni. 2025. december 1-jétől idén április 30-ig 44 ezer K&H kártyabirtokos használta fel cafeteriáját bevásárlásra. A friss adatok szerint összesen 4,7 milliárd forintot költöttek el az élelmiszerüzletekben, ami a négy évvel ezelőtti adatokhoz képest közel 1,5 milliárdos növekedést mutat.

A számok döbbenetesek: az öt hónapos időszak teljes SZÉP-kártyás forgalmának több mint 30 százaléka élelmiszer-vásárlásokból származott, igaz, ebbe beleesett a tavalyi karácsonyi időszak is. Kimondható, hogy amíg hideg élelemért is lehetett SZÉP kártyával fizetni, addig a cafeteria-rendszer legismertebb eleme már nemcsak a pihenést és kikapcsolódást szolgálta, hanem a mindennapi megélhetés egyik fontos pénzügyi lába lett.

A vásárlási szokásokból az is jól látszik, hogy a felhasználók tudatosan és nagyobb volumenben költöttek. Az átlagos kosárérték elérte a 9200 forintot, vagyis sokan nem csupán néhány terméket vásároltak, hanem a kártyabirtokosok többsége jelentősebb, tervezett nagybevásárlások finanszírozására használta a keretét.

„Kiemelkedő érdeklődés övezte a hideg élelmiszerek SZÉP kártyával történő fizetését. És nemcsak a költési adatokban jelentett látható szintlépés, hanem a fizetési technológiák terén is

hangsúlyozta Rammacher Zoltán, a K&H lakossági és kkv-szegmens marketingvezetője.

– Az ügyfeleink 5 százaléka használta digitális SZÉP kártyáját a fizetésnél. A digitális fizetés növekvő népszerűsége is igazolja, hogy a könnyű és gyors felhasználói élmény, valamint a technológiai naprakészség ma már alapvető elvárássá kezd válni bevásárláskor. Nem kérdés tehát, hogy a kkv-szektor számára a SZÉP kártya valódi stratégiai eszköz, akár cafeteriaként adják munkavállaóiknak, akár úgy, hogy maguk válnak elfogadóhellyé.”

Bár a K&H SZÉP-kártyás forgalmi statisztikákban továbbra is a nagyvállalatok dominálnak, a kisvállalkozások szerepe is érezhetően megnőtt ebben az időszakban, ami egyben azt is eredményezte, hogy a forgalom egy része közvetlenül a helyi közösségekben maradhatott, hozzájárulva a gazdasági sokszínűség megőrzéséhez.


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

Continue Reading
Advertisement Hirdetés
Advertisement
Advertisement
Advertisement
Advertisement Hirdetés

Facebook

Advertisement Hirdetés
Advertisement Hirdetés

Ajánljuk

Advertisement

Friss