Az előző adásban a vezetők oldaláról beszéltünk: mi történik, amikor egy cégvezető bevezeti az AI-t. Most Back Réka átül a másik oldalra, és azt kérdezi Fazakas Lászlótól, mit jelent mindez annak, aki a cégben dolgozik. Annak, akinek a fizetése attól is függ, mit gondol róla a vezető, ha megtudja, ő mit gondol a cégről.
Először a bizalom. László szerint ilyenkor a munkájuk legalább 80, de lehet, hogy 90 százaléka az, hogy „megbízhatóak, szavahihetőek, őszinték legyünk mind a két fél felé”. Az első ijedelem mindig ugyanaz: már megint idejött egy okos tanácsadó, aki megváltja a világot, és még több munkát ad. Amikor a munkatársak látják, hogy mindkét oldalt segíteni szeretnék, onnantól merik elmondani, mire használnák
az AI-t. László szerint ez a személyes kapcsolaton múlik: azon, hogy ott vannak velük, és meghallgatják őket. A cégeknél ritkán kérdezik meg a munkatársat, hogyan dolgozik, mit változtatna meg, ha tehetné, és hol várna segítséget.
Kiszedhető a gépből? Réka azt kérdezi: ha valaki elég rafinált, nem tudja-e úgy kérdezgetni a bevezetett rendszert, hogy kiderüljön, ki mit mondott? László először megáll, és azt mondja, el kell gondolkodnia a válaszon. Olyan még nem fordult elő, hogy egy vezető a rendszerrel ki akart volna nyerni valamit a kollégáiról. „Még nem voltam ilyen helyzetben, de amennyire ismerem a csapatomat, ebből próbálnánk kilépni.” Visszajelzést viszont adnak a vezetésnek, ha a beszélgetésekből kirajzolódik, mi fáj a cégnek.
Holnap nem kell bejönni? Réka szerint a legtöbb munkatárs fejében ott motoszkál a kérdés: hol lesz az a pont, ahol az AI ügyesebb, gyorsabb és okosabb lesz, és a vezető azt mondja, köszönjük, holnap nem kell bejönni. László szerint ezt a félelmet a hírek táplálják arról, melyik cég hány embert küldött el az AI miatt. Az ő példája az IKEA, ahol a vezetés megértette, hogy az ügyfélszolgálatosok sokéves tapasztalatát kell megtámogatni egy eszközzel, hogy jobban tudjanak segíteni a vásárlóknak.
Január óta tanítom. László a saját esetét hozza: „én január óta tanítom a saját példáimon”, és a rendszer minden nap elkövet valami szarvashibát, a saját döntései alapján is képes valami teljesen vadat kihozni. Hogy hol van az a pont, amikor egy AI-rendszert annyira betanítanak, hogy embert váltson ki, nem tudja megmondani. Az ő esetében ez még sok-sok év, és inkább azon gondolkodik, hogyan tudna még
embereket felvenni, akiket másfajta felkészültséggel lát el. Szerinte a nagyon fura eredményeket a rosszul használt eszközök adják, akárhány ember dolgozik mellettük.
Nyaralás üzenetek nélkül. Réka a saját vágyát mondja el: pénteken leteszi az irodakulcsot, két hétig nem zavarják, és mire visszajön, minden ment tovább, nem zúdul rá a munka. László szerint ez. egészségesebb nézőpont, mint amit mostanában a legtöbb vezetőtől vagy munkavállalótól lát: hogyan lehet ezeket az eszközöket a saját életminőségünk javítására használni.
Kit nem tudunk majd felvenni? László szerint Európában nem szeretünk a népesség változásáról beszélni. Az életkorra gondol, és arra, hogyan változik, ki milyen szakmát választ; a migráció most nem téma. Júliusban egy konferencián egy frissen alapított amerikai startup vezetőjével beszélgetett, akik azért jönnek Európába, mert ők onnan látják, hogy itt öt éven belül bajba kerül az alapszolgáltatások működtetése, pusztán az életkor miatt. Ez az ő előrejelzésük. László ebből azt veszi át, hogy a cégeknek el kell kezdeniük megtervezni, hány embert nem tudnak majd felvenni, mert nincs megfelelő képzettségű ember, és hogyan töltik be ezt a hiányt pár éven belül.
A mért adat (Eurostat): 2025. január 1-jén az EU lakosságának 22,0%-a volt 65 éves vagy idősebb, és száz munkaképes korúra (15–64 év) 34,5 idős ember jutott; 2015-ben még 29,0.
https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Population_structure_and_ageing
Kiszámíthatóság. Mit várnak a munkatársak az AI-tól? László szerint leginkább kiszámíthatóságot. Egy e-mail-láncba külső és belső emberek is bekapcsolódnak, valaki visszajön a szabadságról, és tizenöt-húsz levelet kellene végigolvasnia. Mennyivel jobb lenne, ha egy rendszer szétválogatná, ki mit mondott, hol vannak az ellentmondások, és onnan kapcsolódhatna be. László szerint a saját cégüknél is minden nap előfordul ilyen, akár ő maga is képes ilyet produkálni.
Érzelemmentesen. Réka szerint az ilyen történetek mindig nagy személyes érintettséggel érkeznek, és sok munka lefejteni, mi a lényegük. László szerint a legtöbb vezetőnek az a célja, hogy megoldja a helyzetet, és nem akarja megalázni a kollégáit. Ebben sokat segít, hogy egy jól beállított AI-rendszer érzelemmentesen nézi a helyzetet. És egy trükk a munkatársaknak, amiről László azt látja, hogy működik: ha egy cégnél jól bevezették a rendszert, és valaki azt mondja, „de még a ChatGPT is azt mondta, amit én mondok”, azt a vezetők sokszor el tudják fogadni.
Előbb egy használható eredmény. Mit szól a vezető, amikor tükröt kap arról, mit gondolnak a munkatársai? László szerint itt is egy trükköt alkalmaznak: sokkal hamarabb adnak egy használható eredményt, például egy új marketingtervet arról, hogyan kommunikáljanak a következő két hónapban. Ha a vezető látja, mit hozott ki a rendszer abból a munkából, amit ő, a munkatársai és az Arcanian beletettek, sokkal könnyebb arról beszélni, mi kell ahhoz, hogy több ilyet kapjon.
Tiltás helyett magyarázat. Réka szerint az AI-szabályzatok körül nagy a káosz: van, ahol tiltják, aztán titokban mégis használják, máshol hosszan sorolják, mit szabad és mit nem. László szerint a valóság az, hogy a munkatársak valahogy már használják, és ilyenkor a legrosszabb, ha jogi vagy informatikai alapon azonnal szigorítást, tiltást vezetnek be. Hasonló kérdéseket a Google-nek és a Metának sem tettünk fel, pedig az ő rendszereik döntenek arról, mit látunk, amikor hirdetünk, keresünk vagy böngészünk. Ha a nagy rendszerektől nem kérjük számon, a munkatársaktól sem kellene az első pillanatban. Előbb el kell magyarázni, mit tudnak ezek a rendszerek, minek mi a következménye, és az hogyan hat a munkahelyre. Szabályzatról csak ezután érdemes beszélni.
Tudok bajt csinálni? Réka azt kérdezi, egy munkatárs egy több ezer fős cégnél tud-e bajt csinálni azzal, hogy feltölt pár dokumentumot összegezni. László röviden: igen. Az ő példája az OpenAI megosztott beszélgetései, amelyeket a Google leindexelt. (Pontosítás: 2025 nyarán ez azokat a beszélgetéseket érintette, amelyekhez a felhasználó megosztási linket készített, és bekapcsolta, hogy a beszélgetés kereshető legyen; az OpenAI ezután megszüntette ezt a lehetőséget.) „Tudunk bajt csinálni azzal is, ha autót vezetünk”, teszi hozzá László. Ha viszont félelemből kezdünk bevezetni egy új technológiát, az nem fog működni.
Nem a technológiát kérdőjelezzük meg. László ebben egyetért az amerikai gondolkodással, ahol a kultúra része, hogy az új dolgok veszélyesek, „de nem a technológiát kérdőjelezzük meg, hogy van-e rá szükség, hanem azt kérdőjelezzük meg, hogy jól használtuk-e.” A repülés világát tartja követendőnek: ott a nagy katasztrófák után sem embereket vagy cégeket hurcolnak meg: az egész szakma tanul belőle, hogy legközelebb senki ne kövesse el ugyanazt a hibát. Ezt a gondolkodást javasolná a munkatársaknak és a cégeknek is.
Meg kell tanulni, mint az írást? Réka szerint az AI tudatos használatát lassan mindenkinek meg kell tanulnia, mint az írást és az olvasást. László szerint igen, és a szabályozás is erre megy: erről kevesen tudnak, de az uniós szabályok a vállalkozásokra is kötelezettséget rónak. *(Pontosítás: az AI Act 4. cikke
február 2. óta kivétel nélkül minden AI-rendszert alkalmazó cégre vonatkozik. A 2026 júliusában hatályba lépett módosítás után is kötelező intézkedéseket tenni a munkatársak AI-jártasságáért, de konkrét szintet már nem ír elő. A képzések dokumentálását a cikk nem írja elő; az Európai Bizottság szerint elég egy belső nyilvántartás, tanúsítvány nem kell.)*
https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/faqs/ai-literacy-questions-answers
A sütibanner tanulsága. Kell-e minden AI-döntésről tudnia egy felhasználónak? László szerint a döntések fajtájáról és a következményükről kell tudni. A példája a sütibanner: amióta az EU bevezette, kutatócégek mérték, hány órát töltünk kattintgatással, és a végén úgyis mindent elfogadunk. Mert pici a tét. Az AI-rendszereknél a tét nagyobb, ezért tudatosabbnak kellene lennünk: amit rosszul adtunk meg nekik, azt utána nagyon nehéz kiverni a fejükből. „Lehet, de nem könnyű.”
Egy új kolléga, aki figyel. Réka szerint az AI-asszisztens olyan, mint egy új kolléga, aki minden mozdulatunkat lesi, hogy segíthessen. Jól beállítva valódi segítség lesz, rosszul beállítva lelkesen bólint rá valami csacsiságra. Mennyire kell követni, mi alapján dönt? László szerint nagyon, de ez sem technológiai kérdés. Ahogy az autónkat is ismerjük valamennyire: van, aki a legkisebb zajból tudja, hogy szerelőhöz kell mennie, és van, aki csak akkor hív szerelőt, amikor az autó már megállt. Az AI-rendszerek sokkal kisebb rezdülésekre is reagálnak, ezért sokkal érzékenyebben kell velük bánni.
Jól kell tudni kérdezni. László szerint ebben mi, magyarok gyengék vagyunk: sokan úgy nőttünk fel, hogy az iskolában nem tanultuk meg, hogyan dolgozzunk együtt, hogyan tegyünk fel kérdéseket, és hogyan fogalmazzunk meg kritikát. Tudnak-e kérdezni az emberek az AI-tól? László szerint sajnos nem: egy-két váltásból várják, hogy a gép a ki nem mondott kérdéseikre is jó választ adjon.
Kérdezz valamit! Réka erre elmondja a saját történetét. Beadott a gépnek egy halom adatot, mire az visszaírt: nagyon jó, és most mit akarunk ezzel kezdeni? „Kérdezz valamit.” Attól, hogy beleöntötte az egészet, a gépnek nem lett könnyebb dolga. Réka akkor értette meg, hogy a gép nem gondolatolvasó, és megírta a kérdést. László szerint munkavállalóként sokszor azt várjuk el az AI-tól, amit a kollégáinktól, a céges környezettől, magunktól vagy a családunktól nem kaptunk meg. „Annak semmi köze nincs semmilyen technológiához. Emberi kapcsolódási mintázatokat próbálunk sokszor helyre rakni.”
László a végén elmondja, miért indították a műsort: azt a hiányt látták, hogy a technológia a maga furcsa tükrében megmutatja, min kellene változtatnunk abban, ahogy egymáshoz viszonyulunk.
Kinek szól: munkatársaknak, akiknél most vezetik be az AI-t, vagy már használják; és vezetőknek, akik tudni szeretnék, mit gondolnak erről a kollégáik.
Kinek nem: annak, aki tiltással akar rendet tenni.
Amit holnap reggel elkezdhetsz
Az adásból:
Kérdezd meg a kollégádat, hogyan dolgozik. Mit változtatna meg, ha tehetné, és hol várna
segítséget? László szerint ritka az ilyen beszélgetés a cégeknél.Tiltás előtt magyarázd el. Mit tudnak ezek a rendszerek, minek mi a következménye, és az hogyan
hat a munkahelyre.Hiba után azt kérdezd: jól használtuk-e? A repülésben az egész szakma tanul egy-egy hibából.
Mielőtt beadsz valamit, nézd meg, mi a tét. A sütibannernél pici, itt nagyobb: amit egyszer
rosszul megadtál, azt nehéz kiverni a gép fejéből.Mondd meg a gépnek, mit akarsz. Az adat mellé kérdezz is valamit.
Fejezetek
Kérdezz tőlünk
Írd meg kommentben, mit kérdeznél az AI-ról, vagy mit nem mertél még megkérdezni. László válaszol, és a
kérdésekből látjuk, miről beszélgessünk legközelebb.
Hol találkozunk
DCC-workshop, október 21., 13:30–17:30 — Claude Code PPC és SEO folyamatok építésére, négy óra
gyakorlat.
A következő adásban
Hamarosan jön a 6. adás.
Videón:
· Az első rész, a vezetők oldala: https://signals.arcanian.com/p/4-adas-kinek-higgyen-a-gep
· Minden adás:
