EconomX Podcast

Ki fizeti az AI valódi költségét? | Juhász István

· PT32M16S

Összefoglaló

A podcast az AI technológia finanszírozási kihívásait vizsgálja. Jelenleg a befektetők és technológiai cégek állják a hatalmas költségeket, de ez a jövőben változhat az árak emelkedésével. A digitális lemaradás Magyarországon lehetőséget ad az AI-vonatra való gyors felugrásra…

Röviden

Műsor
EconomX Podcast
Megjelenés
2026. 07. 16.
Hossz
32 perc
Témák
mesterséges intelligencia, finanszírozás, digitalizáció, esélyegyenlőség, gazdaság
Átirat
Az epizód beszélt szövege alapján indexelve

Ebben az epizódban

Jelenleg van egy óriási finanszírozási gap.

A amikor mondjuk elköltünk 20 dollárt arra, hogy előfizessünk egy AI AI-nak a havi előfizetésére, akkor ebből a 20 dollárból valójában egy átlagfelhasználó körülbelül 200 dollárnyi számítási teljesítményt [zene] vesz igénybe.

Tehát azok a promptok, amiket írunk, azok elég drágák, még akkor is, hogyha nem köszönjük meg a kedves chat GPT-nek, hogy válaszolt.

Ennélkül is a legtöbb user többszörösét használja el a tokenjeinek.

Ezt most kifizetik a befektetők [zene] jellemzően Amerikában, de ez nem mindig lesz így.

Egy ponton elkezdik ezeket a modelleket drágítani.

A készség és motivációszem ott van a legtöbb vállalkozóban, akivel mi beszélünk. [zene] A másod, a jó híd az, hogy a második az egyben egy lehetőség is.

Tehát az, hogy digitalizációban elmaradunk, ez azt is jelenti, hogy aki most ugrik fel az AI vonatra, az úgymond lep frogolhat, tehát átugorhatja a digitalizációs lépcsőt, és rögtön kicsit eltúlozva, de a kockáspapírból az AI korszakba tud repülni, aminek a gazdasági hatásai még egy kis cégnél is nagyon pozitívak.

A mesterséges intelligencia már nem a jövő technológiája, hanem a jelené.

Talán a legégetőbb kérdés, hogy az új technológiai forradalom esélyegyenlőséget teremt, vagy csak gazdasági, illetve társadalmi szakadékot hoz magával.

Ez pedig itt a Money Talks podcast legújabb adása.

Mai vendégem Juhász István, a 49x AI ügynökség társalapítója, ügyvezetője, a Foodóra korábbi vezetője, illetve tech startupok alapítója.

Kérem, ha nem tették volna még meg, iratkozzanak fel csatornáinkra, lájkolják videóinkat, mondják el véleményüket a hozzászólásoknál.

Mielőtt belekezdenénk, a tavalyi nagy rendezvényünkre tekintettel, bejelenteném, hogy idén is megrendezésre kerül az Economics jóvaltából az AI Summit Budapesten a városligetben szeptember 7-én és 8-án.

A linket a leírásban találják meg.

Köszönjük szépen, hogy elfogadtad a meghívásunkat. >> Köszöntöm a nézőket.

Ahogy a felvezetőben is mondtam, az AI ugye átforgatja a világunkat, viszont ez gazdasági szempontból inkább az esélyegyenlőség felé fogja terelni az embereket és a vállalatokat, vagy újabb szakadékokat nyit meg? >> Szerintem ez kicsit olyan, mint az internet hajnala volt, és valahol most 1996-ot írhatunk.

Az esélyekre, az esély az nagyon nagy arra, hogy egy igazi változás történjen és ahogy te mondtad, az esélyek újra egyenlőek legyenek, de annak is ott van a kockázata, hogy hasonlóan az internethez igazából lesznek hasonló lesznek óriási nyertesei ennek és lesznek olyanok, akik alul maradnak ebben a versenyben. >> És ebből mi kezd látszani? hiszen most általános felhasználóként azt érzékeljük, hogy berobbantak a nagy nyelvi modellek, de azon kívül, hogy mindenki ezt elkezdte használni a mindennapi életben, akár a Google keresések helyett, akár bármilyen tanácsadásra, projekt kidolgozásra, mindenfélére, hogyan viszonyulnak ehhez a gazdasági társaságok? >> Ugye itt szét kell válaszolnunk azt, hogy hol a világban sokkal előrébb tart ez a folyamat, és egy csomó cég, minél inkább nyugodtabb vagyunk, egyre nagyobb arányban használják ezeket a technológiákat. az alapvető működésüknek a hatékonyabbá tételére.

Azt is mondhatjuk, hogy Nyugat-Európában és főleg Amerikában már a versenyképességnek ez egy megkülönböztető jele, hogy mennyire tudsz E1-be építeni.

És itt nem csak a startupokra gondolok, akik természetesen szinte mindenki AI technológiával jelentkezik, hanem azokra a nagy vállalatokra vagy középvállalatokra is, akik valójában a foglalkoztatás nagyját adják ki.

Magyarországon a helyzet még egy kicsit más.

Habár az általános felhasználásában például a chat GPTS hasonló elelemeknek hozzuk az európai átlagot, de a munka munkahelyi felhasználásban az EU legutolsó országai között vagyunk.

Nagyon kevesen használják arra, hogy tényleges produktív munkát állítsanak elő.

Persze ez a felszén, ezek a hivatalos számok, a valóság sokkal inkább az, hogy bizonyos munkavállalók elrejtik a munkáltatójuk elől.

Ezt hívjuk shadow AI-nak, amikor árnyékban már a céges adatokat akár betöltve a chat GPT-be beszélgetnek vele és így generálnak le mondjuk egy emailt vagy egy Excel fátt.

A másik rész pedig egy strukturális ok.

Magyarországon sokkal több ugye a kisvállalkozás, ahol kevésbé van relevancia ezeknek, illetve el vagyunk maradva olyan mutatókban, mint például a tudatosság ezekben az eszközöknek a használatában, oktatás és egyéb funkcionális képességek arra, hogy tényleg jól használjuk az AI-t. >> Szerinted ennek valamilyen külső oka van ennek a lemaradásnak, vagy ez a magyar vállalkozások helyzetéből belső motivációnak a hiányából adódik?

A motiváció sok helyen megvan.

Tehát azt rendszeresen tapasztaljuk, mint AI ügynökség, hogy a CEO-k azzal keresnek meg minket, hogy nagyon szeretnénk AI-t.

De a következő kérdése, hogy és mit szeretnétek ezzel?

Áltában az a válasz, hogy segítsetek megmondani.

Tehát a a vágy, a motiváció arra, hogy haladjanak és versenyképességre tegyenek szert.

Főleg a KKV-knál ez nagyon erős, de az, hogy hogyan is kellene ezt csinálni, ebben van igazából a legnagyobb rés, és mi ebben fogunk ebben tudunk általában segíteni nekik.

És ti, mint AI ügynökség, mik azok az elsődleges területek, ahol rögtön alkalmazható AI modelleket láttok beépíthetőnek? >> Céken eltérő, de van néhány terület valóban, ahol elég gyakori az, hogy lehet használni AI-t.

Ezek általában azok a területek, ahol repetitív, nagyon manuális munkafolyamatok mennek vége.

Minden nap többször ugyanaz, és egy hónapban akár 10000erszer végbe megy ugyanaz.

Ebből sok cégnél valaki kézzel kiírja azt, hogy ki volt a vevő, a szállító, hány forint, átváltja esetleg forintra, hogyha külföldi számla volt, és ezeket kézzel írja be, jó esetben egy Excelbe, de van, hogy akár még ennél is egyszerűbb, mondjuk egy Wordf-ba.

Nyilván itt az AI nagyon sokat tud segíteni abban, hogy ő magától mindent kiolvas, minden mezőt, bepopulálja a megfelelő fálokat, sőt akár beküldi ezt az adatot SAP-be vagy más vállalatmenedzsment rendszerbe.

Úgyhogy a számlázás, pénzügyek, teljesítésigazolások, ez egy nagyon gyakori terület.

Az ügyfélszolgálaton, ahol mondjuk sokan chatelnek, az például azért ember ügyesen meg tudja csinálni a hangalapú információkat, tehát beszélgetni valakivel a telefonon.

Ebben angolul már nagyon erős, magyarul még túl nagy a válaszidő és a hangsúlyozás az igazi.

Tehát erre például még nem alkalmas, de már itt is látunk egyébként érdekes kísérleteket.

Szintá abból adódóan, hogy a vállalatnak az információs anyagát napra készen ismeri, és ő biztos, hogy nagyon jól fog tudni ebből válaszolni.

Nem kell neki oktatásra járni, tehát egy csomó előnnyel jár az emberi munkaerőhöz képest.

Arról nem beszélve, hogy jóval olcsóbb lesz.

A harmadik terület, ami nagyon gyakori, az a sales és marketing.

Leadeknek a generálása, leadeknek a bővítése, ezeknek a leadeknek a megkeresése és az első néhány emailnek a a megválaszolása, amíg mondjuk eljut egy valódi emberi salesig egy ilyen folyamat, abban is nagyon erős tud lenni az AI.

És a negyedik terület az a HR.

Mondjuk beérkezik egy csomó állás beérkezik egy állásetésre egy csomó CV egy céghez.

Ezeket az önetrajzokat most jellemzően junior kollégák válogatják szét.

Az nyugodtan szét tudja válogatni és már tud javasolni, hogy ő ezt a néhány szívét javasolja interjúra.

A többieknek pedig már meg is tud draftolni egy visszautosító emailt. >> Mindig előkerül ez a kérdés, így most is muszáj rá kitérni, mert nagyon különböző teóriákat és elméleteket lehet hallani neves szakértőktől a témában, hogy milyen hatással lesz ez a munkaerőpiacra.

Ugye, hogyha össze kéne foglalni a két két gondolkodásmódot, ugye, akkor vannak a technológiai a inkább a a negatív tartományba tartozó emberek, akik azt mondják, hogy el fogja venni a munkahelyeket, nem is lesz több és akkor nem is tudom, hogy mi fog történni utána, hiszen nem lesz, aki utána fogyasszon. inkább az optimisták közé tartoznak azok, akik viszont azt mondják, hogy majd 100 évvel ezelőtt sem volt marketinges, meg akkor még mindenki inkább szántott, és ennek ellenére ma egy csomó olyan munkahely van, ami mint 100 évvel ezelőtt még elképzelhetetlen volt, és ez az AI-nak a beépülése után is így lesz a a vállalatoknál.

Te melyik kategóriába tartozol?

Esetleg van-e olyan a gondolkodásodban, ami ettől eltér? >> [horkantás] >> Én annak a pártján vagyok, hogy valószínűleg többen el fogják veszíteni a munkájukat, mint azt gondolnánk, és mindenképp többen fogják elveszíteni, mint ahány új fajta pozíció keletkezik.

Hogy ez mennyire pesszimista, ez egy másik kérdés.

Ugye maga a munkaszó, hogyha filozófikusan nézzük, ez a magyar nyelvben egy szláveredetű szó, és a jelentés az az, hogy kínyszenvedés.

Tehát nem biztos, hogy annyira baj, hogy megszabadulunk ettől.

De most ezt félretéve, a mindennapi realitásunk az az lesz, hogy azok az emberek, akik most mondjuk a munkájuk nagy részét homeoffice-ból végzik, nekik szembe kell nézni azzal, hogy a következő két-három évben, ha nem is elveszítik, de gyökeresen átalakul a munkájuk.

A különböző nemzetközi becslések ezt globálisan több 100 millió főre teszik, akik a következő egy-két évtizedben érintettek lesznek az AI által. egyes becslések elmennek a milliárd milliárdos számig is.

Ennek az első hullámát már látjuk.

Az első hulláma, ahol tényleg kézzel fogható, azok a pályakezdők.

Pályakezdőként nagyon nehéz felvenned az éelljel a versenyt, hiszen még nincs meg az a rutinod, nincs meg az a telefonkönyved, amire alapozhatnál.

Lehet, hogy intelligens vagy, lehet, hogy jó képességekkel rendelkezel, de a tárgyi tudásban az AI sokkal erősebb lesz, mint te, és a tetejében nagyságrendekkel olcsóbb.

Ö ez már látszik abban is, hogy a pályakezdőknek a fizetési igényei elkezdtek lemenni.

Sőt, ugye Amerikából a szenzációs hírek arról, hogy akár egy Stanfordon végzett diáknak is nagyon meg kell küzdeni azért, hogy végül valamilyen céghez mégis csak felvegyék.

A következő hullám a programozóké, ugye a szoftverfejlesztés költsége az a felére vagy akár harmadára omlott össze csak az elmúlt néhány évben.

Azér nagyon ügyes abban, hogy emberi szövegből működő programkódot írjon.

Ennek a minősége pedig egyre inkább közelít az emberek által írt Kódéhoz.

Pont most néztem, most már csak négy olyan ember van a világon, aki aki jobban tud teljesíteni, mint a legjobb kódoló ügynök.

Tehát abszolút közel vagyunk ahhoz, hogy az AI mindannyiunknál jobb kódot írjon, de egy átlagprogramozónál már most is egyébként jobb jobb kódot tud írni.

Szóval a programozóknál az abszolút érezhető.

És ennek lesznek hatásai ezen a területen is.

Ebbe belemehetünk részletesebben.

A a második hullám, vagy már ha így nézzük, akkor a harmadik hullám, az pedig a backoffice munkavállalókép.

És ezzel, ami most kezdődik, és szerintem Magyarországon is már vannak annak jelei, hogy egyre több cég azt választja, hogy AI megoldásokkal az említett ügyfélszolgálat, pénzügyi funkciók, marketing vagy akár HR-ben bizonyos dolgokat már automatizáljon.

Mielőtt még rátérnénk erre a kérdésre, a menet közben beugrott, hogy a a juniorok, a pályakezdők sokkal nehezebben fogják megtalálni a helyüket.

Mik lesznek azok a képességek, amik fel tudnak értékelődni a piacon az oktatásban egy sokkal inkább már a mesterséges intelligencia által megtámogatott világban? >> Két dolog.

Az egyik, ami szerintem egyértelmű, az oktatásban minél hamarabb és a közoktatásban is minél hamarabb be kell hozni a mesterséges intelligenciát.

Most jelent meg pár hete a Mckinek egy nagy tanulmánya, ahol 80 oldalon keresztül taglalják, hogy az ország versenyképessége szempontjából is elengedhetetlen, hogy az vagy AI minél hamarabb jelenjen meg a közoktatásban.

A nemzetközi benchmarkok szerint egyébként valahol 10 éves kortól már lehet tanítani mesterséges intelligenciát.

Ö vannak is ilyen országok Szingapúrtól Kínán át ö az emíségeken keresztül egészen egészen a mintapéldány Észtországig, ahol egyébként már vannak középiskolában, vagy akár általános iskola végén mesterséges infó, mesterséges intelligenciára irányuló képzések, a közoktatás. >> A fejlesztésre irányulnak, vagy a minél jobb felhasználásra? a fiatal korban arra, hogy használják és kezdjenek el vele szocializálódni, ne csak játékként tekintsenek rá, hanem egy olyan eszközre, amivel képesek ők a saját tanulmányaikat, vagy később a karrierjüket segíteni.

És ahogy egyre inkább idősödnek ezek a gyerekek, egyre inkább odamegy át a hangsúly a nemzetközi példákban, hogy fejlessenek vele, fejlesszenek vele olyan személyre szabott szoftvert, ami valamilyen vágyukat elvégzi.

Lehet, hogy ez egy kisebb gyereknél még egy játék, de egy nagyobb gyereknél már lehet egy olyan, ami mondjuk a házi feladat megírásában segít.

Ennek nyilván az oktatásra és vizsgákra való hatásai egy egy külön fejezet.

Nekünk a személyes tapasztalatunk is ez.

Mi tanítunk egyébként probón gyerekeket programozni, és habár először csak 16 éves korig mentünk le, jöttek igények más iskolákból, ahol jelentkeztek fiatalabbak.

Legutóbb már 10 éves résztvevőnk is volt, és a 10 éves résztvevő, úgyhogy soha életében nem programozott, a 90 perc végére egy működő applikációval rendelkezett.

Most azért is maradtam csöndben.

Ez egészen megdöbbentő, hogy ilyen rövid idő alatt ilyen képességeket lehet elsajátítani.

De még itt egy pillanatra visszaugranék inkább a gazdasági társágokra, mert hogyha itt áttekintve a Magyarország gazdasági szerkezetét, nyilván azok a nagy vállalatok, multinacionális vállalatok a kisebb a kisebb arányban adják a foglalkoztatás részét, mint a magyar KKV-k.

Nyilván múltkor volt itt a vállalkozók országos szövetségének frissen megválasztott elnöke, aki mondta, hogy ezeket a változtatásokat, stratégiákat le kell fordítani úgy a mindennapi nyelvezetre, hogy a digitalizálj, építsd be a…

Említett entitások

Témák

Személyek

  • Juhász István
  • Tiger Endre

Szervezetek, cégek

  • 49x AI
  • Foodora

Tickerek

  • OTP

Hallgasd meg

Gyakori kérdések erről az epizódról: „Ki fizeti az AI valódi költségét? | Juhász István”

Miről szól ez az epizód: „Ki fizeti az AI valódi költségét? | Juhász István”?

A podcast az AI technológia finanszírozási kihívásait vizsgálja. Jelenleg a befektetők és technológiai cégek állják a hatalmas költségeket, de ez a jövőben változhat az árak emelkedésével. A digitális lemaradás Magyarországon lehetőséget ad az AI-vonatra való gyors felugrásra… Az epizód a EconomX Podcast című magyar podcast egyik adása, megjelenés: 2026. 07. 16..

Milyen témákat érint ez az epizód: „Ki fizeti az AI valódi költségét? | Juhász István”?

Fő témái: mesterséges intelligencia, finanszírozás, digitalizáció, esélyegyenlőség, gazdaság.

Mikor jelent meg és milyen hosszú ez az epizód: „Ki fizeti az AI valódi költségét? | Juhász István”?

Megjelenés: 2026. 07. 16.. Hossz: 32 perc. Az epizód a Podiverzumon hallgatható meg: https://podiverzum.hu/podcast/economx-podcast/ki-fizeti-az-ai-valodi-koltseget-juhasz-istvan-6bfb8c99

Több epizód a EconomX Podcast-ből