Nálunk működött - podcast digitális döntéshozóknak

Az AI bevezetése nem milliárdos befektetés, így csinálta meg az OTP - Vendég: Surányi Zsolt

· PT54M54S

Összefoglaló

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…

Fejezetek

  1. — Bevezetés: AI a tesztelésben – buzzword vagy valódi segítség? 02:00 – Early adopterként léptek be a mezőnybe 03:00 – Az
  2. — Az OTP AI-projektjének indulása: kis költségvetés, nagy célok 07:00 – Automatizálási fókusz és AI bevezetése a folyamata
  3. — Tesztelők félelmei 15:00 – Validáció: hogyan döntöd el, hogy az AI eredménye jó-e? 17:00 – Agentek és saját ökoszisztémá
  4. — Manuális és automata tesztelés támogatása AI-val 22:00 – Generalisták vs.
  5. — Felhasználói élmény a tesztelők oldaláról 27:00 – AI mint „fekete doboz”: hogyan lehet mégis átlátható? 29:00 – Mérőszám
  6. — Az AI hosszú távú hatása a tesztelésre és a csapatokra 35:00 – Szigetprojektből vállalati szintű változás lehet? 40:00 –
  7. — Tanács KKV-knak: kicsiben indulni, világos célokkal 45:00 – Mi a különbség a nagy pénzekkel futó AI-projektek és az OTP
  8. — 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

Cégek

Hallgasd meg

Több epizód a Nálunk működött - podcast digitális döntéshozóknak-ből