Nálunk működött - podcast digitális döntéshozóknak
Az AI bevezetése nem milliárdos befektetés, így csinálta meg az OTP - Vendég: Surányi Zsolt
· PT54M54SÖsszefoglaló
Surányi Zsolt, az OTP Bank tesztelési CoE vezetője, elmondja, hogyan vezettek be AI-t a tesztelésbe milliárdos befektetés nélkül. Kiemeli, hogy az AI nem varázslat, hanem egy jól használható eszköz, és beszél a bevezetéssel járó kihívásokról és a munkatársak bizalmának…
Röviden
- Műsor
- Nálunk működött - podcast digitális döntéshozóknak
- Megjelenés
- 2025. 10. 16.
- Hossz
- 55 perc
- Szereplők, említett nevek
- Hargitai Zsolt, Hamana Zsolt
- Témák
- ai bevezetése, ai a tesztelésbe
Fejezetek
- — Bevezetés: AI a tesztelésben – buzzword vagy valódi segítség? 02:00 – Early adopterként léptek be a mezőnybe 03:00 – Az
- — Az OTP AI-projektjének indulása: kis költségvetés, nagy célok 07:00 – Automatizálási fókusz és AI bevezetése a folyamata
- — Tesztelők félelmei 15:00 – Validáció: hogyan döntöd el, hogy az AI eredménye jó-e? 17:00 – Agentek és saját ökoszisztémá
- — Manuális és automata tesztelés támogatása AI-val 22:00 – Generalisták vs.
- — Felhasználói élmény a tesztelők oldaláról 27:00 – AI mint „fekete doboz”: hogyan lehet mégis átlátható? 29:00 – Mérőszám
- — Az AI hosszú távú hatása a tesztelésre és a csapatokra 35:00 – Szigetprojektből vállalati szintű változás lehet? 40:00 –
- — Tanács KKV-knak: kicsiben indulni, világos célokkal 45:00 – Mi a különbség a nagy pénzekkel futó AI-projektek és az OTP
- — AI és az erőforrás-pazarlás dilemmája 52:00 – Záró gondolatok: AI bevezetése okosan, kis lépésekben 🎧 Hallgasd meg az a
Ebben az epizódban
Így csinálta meg az OTP fillérekből Mi történik, ha a mesterséges intelligenciát nem hype-ként, hanem egy konkrét, fájó problémára adott válaszként kezdjük el használni?
Lehet-e egy AI-projektet milliárdok nélkül, néhány elkötelezett emberrel, kísérletezve felépíteni?
És ha igen, hogyan érdemes nekivágni, mire kell figyelni, és mik a legnagyobb buktatók?
Ebben az epizódban Surányi Zsolttal , az OTP Bank tesztelési CoE vezetőjével beszélgetünk arról, hogyan vágtak bele egy AI-alapú tesztelési megoldás kiépítésébe. 👉 Kiderül, hogyan lehet early adopterként kis lépésekben haladni, miközben valós üzleti eredményeket érnek el – és hogy az AI nem varázslat, hanem egy új eszköz, amit jól kell tudni használni. 💡 Surányi Zsolt szerint: „Az AI nem silver bullet.
Csak annyira lesz hasznos, amennyire jól definiálod a problémád.” A projektjükben az AI nem csupán egy buzzword, hanem egy valódi produktivitásnövelő eszköz, amely a repetitív, kevéssé értékteremtő folyamatokat vette át – például manuális tesztelési keretek generálása vagy kódírás.
Egy kis csapat, néhány lelkes tesztelő, egy külsős partner és két Data Scientist segítségével olyan rendszert építettek, amely ma már az OTP mobilbanki és netbanki rendszereinek tesztelésében is részt vesz.👥 Félelmek és bizalom „Volt olyan kolléga, aki azt mondta: nem akarok olyan projekten dolgozni, ami ki fog kísérni az OTP-ből.” Az első működő AI-megoldások után természetes módon megjelentek az aggodalmak is.
A csapat egy része attól tartott, hogy a technológia hosszú távon veszélyezteti a saját szerepét.
Ezért a projekt nemcsak technikai, hanem vezetői szempontból is komoly figyelmet igényelt – különösen a bizalom és a motiváció fenntartásában. „A kreativitás és a mély szakmai tudás az emberé marad.
Az AI csak kiegészít.”📌 Fejezetek az epizódban 00:00 – Bevezetés: AI a tesztelésben – buzzword vagy valódi segítség? 02:00 – Early adopterként léptek be a mezőnybe 03:00 – Az AI nem fogyasztótabletta: hasonlat az edzéssel 05:00 – Az OTP AI-projektjének indulása: kis költségvetés, nagy célok 07:00 – Automatizálási fókusz és AI bevezetése a folyamataikba 10:00 – Külsős partner bevonása: nem dobozos termék, hanem közös fejlesztés 13:00 – Tesztelők félelmei 15:00 – Validáció: hogyan döntöd el, hogy az AI eredménye jó-e? 17:00 – Agentek és saját ökoszisztémához illesztett AI-megoldások 19:00 – Manuális és automata tesztelés támogatása AI-val 22:00 – Generalisták vs. specialisták: hogyan változik a csapatstruktúra? 24:00 – Felhasználói élmény a tesztelők oldaláról 27:00 – AI mint „fekete doboz”: hogyan lehet mégis átlátható? 29:00 – Mérőszámok és ROI: hogyan tudják mérni a megtérülést? 32:00 – Az AI hosszú távú hatása a tesztelésre és a csapatokra 35:00 – Szigetprojektből vállalati szintű változás lehet? 40:00 – Hol használja most az OTP ezt a megoldást? 41:00 – Tanács KKV-knak: kicsiben indulni, világos célokkal 45:00 – Mi a különbség a nagy pénzekkel futó AI-projektek és az OTP megoldása között? 47:00 – Human in the loop: hol kell az ember a folyamatban? 49:00 – AI és az erőforrás-pazarlás dilemmája 52:00 – Záró gondolatok: AI bevezetése okosan, kis lépésekben 🎧 Hallgasd meg az adást Gondolkodj el: nálatok mire tudnátok most AI-t bevezetni? 💬 Mit gondolsz: a te csapatodban hogyan fogadnák, ha egy AI venne át egyes feladatokat?
Írd meg kommentben! 👉 Spotify • YouTube • Apple Podcasts • Google Podcasts 👤 Vendégek Surányi Zsolt Hargitai Zsolt Hamana Zsolt 💼 Kapcsolat, konzultáció További információkért és együttműködéshez: www.testerlab.io
Említett entitások
Témák
- ai bevezetése
- ai a tesztelésbe
Személyek
Szervezetek, cégek
Hallgasd meg
Gyakori kérdések erről az epizódról: „Az AI bevezetése nem milliárdos befektetés, így csinálta meg az OTP - Vendég: Surányi Zsolt”
Miről szól ez az epizód: „Az AI bevezetése nem milliárdos befektetés, így csinálta meg az OTP - Vendég: Surányi Zsolt”?
Surányi Zsolt, az OTP Bank tesztelési CoE vezetője, elmondja, hogyan vezettek be AI-t a tesztelésbe milliárdos befektetés nélkül. Kiemeli, hogy az AI nem varázslat, hanem egy jól használható eszköz, és beszél a bevezetéssel járó kihívásokról és a munkatársak bizalmának… Az epizód a Nálunk működött - podcast digitális döntéshozóknak című magyar podcast egyik adása, megjelenés: 2025. 10. 16..
Kik szerepelnek vagy kiket említenek ebben az epizódban: „Az AI bevezetése nem milliárdos befektetés, így csinálta meg az OTP - Vendég: Surányi Zsolt”?
Az epizódban a következő nevek szerepelnek vagy hangzanak el: Hargitai Zsolt, Hamana Zsolt.
Milyen témákat érint ez az epizód: „Az AI bevezetése nem milliárdos befektetés, így csinálta meg az OTP - Vendég: Surányi Zsolt”?
Fő témái: ai bevezetése, ai a tesztelésbe.
Mikor jelent meg és milyen hosszú ez az epizód: „Az AI bevezetése nem milliárdos befektetés, így csinálta meg az OTP - Vendég: Surányi Zsolt”?
Megjelenés: 2025. 10. 16.. Hossz: 55 perc. Az epizód a Podiverzumon hallgatható meg: https://podiverzum.hu/podcast/nalunk-mukodott-podcast-digitalis-donteshozoknak/az-ai-bevezetese-nem-milliardos-befektetes-igy-csinalta-meg-az-otp-vendeg-surany
Több epizód a Nálunk működött - podcast digitális döntéshozóknak-ből
- Amikor egy ember viszi hátán az egész rendszert
- 16 000 óra spórolás egyetlen hibán? I Vendégünk: Bodrogközi Gábor
Ebben az epizódban Hamana Zsolt és Hargitai Zsolt Bodrogközi Gábor IT-szakértővel beszélget a banki szoftvertesztelés fontosságáról és kihívásairól. Megvitatják, hogyan takaríthat…
- 47 másodperc fókuszunk maradt: Vedd vissza az irányítást a digitális zajban | Vendég: Magyar Bea
Ebben az epizódban Hargitai Zsolt és Hamana Zsolt a digitális elterelők, a mesterséges intelligencia pszichológiai hatásai és a modern vezetés kihívásai kerülnek terítékre. Magyar…
- Miért úszik el a projektek többsége? A QA közgazdaságtana I Vendég: Borsos Péter
Ebben az epizódban Borsos Péter, a Lufthansa Systems Hungária Test Leadje a szoftverfejlesztés minőségbiztosításának közgazdasági vetületeit vizsgálja Hargitai Zsolt és Hamana Zso…
- Amikor a szoftverhiba gázolajat éget – QA a logisztikában - Vendég: Ráti János
Ráti János, a DGITS operatív vezetője a Nálunk működött podcast vendége, ahol a logisztika minőségbiztosításáról (QA) esik szó. Megbeszélik, hogyan tesztelnek komplex rendszereket…
- Kognitív torzítások a QA-ban: Így kerülik el a hibák a csapat figyelmét
Hamana Zsolt és Hargitai Zsolt a szoftverfejlesztésben rejlő emberi tényezőket, kognitív torzításokat és azok hatását a minőségbiztosításra tárgyalják, kitérve a Dunning-Kruger ha…
- A neobanktól Amerikáig: Hadnagy Tamás a skálázódásról és az AI-ügynökök forradalmáról
Hahnady Tamás, a Palmsworth Group alapító-vezérigazgatója, a neobank építés kulisszatitkaiba, a globális terjeszkedésbe és a mesterséges intelligencia pénzügyi jövőjébe avatja be…
- A láthatatlan fluktuáció: A munkatársaid, akik a személyiségüket a kocsiban hagyták- Váradi Csilla
Váradi Csilla HR tanácsadóval a vállalati kultúrák fejlődési szakaszait járják körül a "A jövő szervezetei" című könyv alapján. Beszélnek a TEAL modellről, a szervezeti színekről,…
- A felhasználók nem bocsájtják meg a hibáinkat - Vendég: Demény Tamás
Demény Tamás, QA Chapter Lead, a tesztelői karrierútjáról mesél, a startupokban szerzett tapasztalataitól a nagybani rendszerprojektekig. Az epizódban szó esik a motiváló munkakul…
- "A szoftverminőség nem múlhat 1-2 emberen, rendszereket kell építenünk" - Vendégünk: Dr. Csöndes Tibor
Dr. Csöndes Tibor, az Ericsson vezetője, a szoftverminőség építéséről és a tesztelés kultúrájáról beszél. Az epizód kitér az AI tesztelésben való alkalmazására és a közös gondolko…
Hasonló epizódok más magyar podcastokból
- AI használati kutatás adatok - Mire használják a magyarok az AI-t? | Puskás Éva és Török Balázs — NextTo - vállalkozói podcast - üzletfejlesztés lépésről lépésre
Puskás Éva és Török Balázs egy több mint 1000 fős hazai AI-használati kutatás eredményeit elemzik, megtudva, hogyan használják a magyarok az AI-t, és hogyan spórolnak időt az előf…
- IT Insider - Ezért bukik el a legtöbb vállalati AI project — Fel vagy véve! Munkaerőpiaci podcast
A Fel vagy véve! podcast EP82. IT Insider adásában Tóth Norbert és Sepp Ákos, az Abesse Informatikai Tanácsadó Zrt. képviselői beszélgettek Éles Zsófia és Hegedüs Kristóf vendégei…
- Megváltoztatja az AI a cégfejlesztést? — Cégfejlesztés Podcast
A Cégfejlesztés Podcast e heti adása a mesterséges intelligencia (MI) magyar kis- és középvállalkozásokra (KKV) gyakorolt hatásait vizsgálja. Az epizód rávilágít, hogy az MI nem c…
- Messiásvárás helyett valódi AI-transzformáció – mit tanultak a magyar cégek? — Fintech Világa
Két szakértő, Dr. Frankó Attila Ernő és Sajtos István, a magyar cégek AI-transzformációjával kapcsolatos tapasztalataikat osztják meg, kiemelve a valós igényeket és a bevezetési k…
- #57 AI a marketing mindennapokban: így használjuk mi, mert nem vette el a munkánkat — Marketing Msc Podcast - Matykó Noémivel
Matykó Noémi, a Chiro Marketing ügyvezetője bemutatja, hogyan integrálták a mesterséges intelligenciát a cég működésébe. Szó esik a gyakorlati tapasztalatokról, a hatékonyságnövel…
- Miért jó, ha tanárok helyett egy gép javít dolgozatot? – a Redmenta a Mérlegen podcastban — Mérlegen - a HVG üzleti podcastja
A HVG üzleti podcastjának ebben az adásában a Redmenta alapítói beszélnek az AI-alapú oktatási platformjukról, annak indulásáról és arról, hogyan tudtak a koronavírus idején növek…
- Így spórolt százezreket az AI nekünk — Önjáróbb Vállalkozás Podcast
Az epizód arról szól, hogyan integrálják a mesterséges intelligenciát a cég mindennapjaiba a hatékonyság és a profit növelése érdekében. Tárgyalja az AI-asszisztensek bevezetését…
- Gyorsítósáv EP2: AI az ellátási láncban – miért az adatok a kulcs? — Gyorsítósáv - az Okosgyártás.hu podcast-ja
Fábián Zoltán tisztázza az AI-mítoszokat, bemutatja az AI alkalmazási lehetőségeit a minőségbiztosításban, karbantartásban és az ellátási lánc optimalizálásában. Szó esik az első…