AI tanácsadás: eldöntjük, hol segít nálatok, és hol lesz tőle csak drágább minden
Az AI körüli nyomás nagyobb, mint a bizonyíték. A legtöbb csapatnál nem az a kérdés, hogyan vezessünk be AI-t, hanem hogy egyáltalán hol éri meg — és hol próbáltok meg elfedni egy modellel egy meglévő folyamati vagy architekturális problémát. Kívülről segítek ezt eldönteni: mi az, ami nálatok valóban működni fog, mi az, ami nem, és mi az, amihez előbb más kell.
Amit tipikusan látok
Ismerős helyzetek
- Fentről jön a nyomás, hogy „csináljunk valamit az AI-jal”, de senki nem mondta meg, mi lenne a siker.
- Van Copilot-licenc mindenkinél, és ennyiben ki is merül az AI-stratégia.
- Elkészült három proof of concept, de egyik sem ment production közelébe.
- Mindenki máshogy használja: van, aki review nélkül merge-öli a generált kódot, van, aki hozzá sem nyúl.
- A generált kód mennyisége nő, a review kapacitás nem — a tech dept gyorsabban gyűlik, mint korábban.
- Egyetlen vendor egyetlen modelljére épült egy feature, és senki nem gondolta végig, mi lesz, ha az eltűnik.
- Az AI-ra költött összegről senki nem tudja megmondani, megtérült-e.
AI readiness assessment
- A jelenlegi fejlesztői workflow, kódbázis és folyamatok áttekintése abból a szempontból, hol hoz az AI valódi gyorsulást és hol csak zajt.
- Annak azonosítása, mi hátráltat igazán — adat, folyamat, ownership vagy irreális elvárás —, mert az AI ezeken nem segít, csak felnagyítja őket.
- Írásos összefoglaló és priorizált next steps, amire a vezetés és a csapat is tud építeni.
Döntéstámogatás konkrét AI-döntésekben
- „Érdemes ezt AI-jal megoldani?” — végigvesszük a trade-offokat úgy, ahogy bármelyik másik architekturális döntést, ADR-be rögzítve.
- Build vs. buy vs. sehogy: mikor éri meg saját megoldást építeni, mikor elég egy termék, és mikor az a helyes válasz, hogy nem csináljuk.
- Modellfüggőség és lock-in: hogyan maradjon a rendszer mozgásképes, ha a modell, az ár vagy a vendor változik.
- Second opinion arra, amit a csapat vagy egy szállító javasol — kívülről, érdek nélkül.
Csapat szintű AI-gyakorlatok
- Egységes használat kialakítása: ne mindenki külön kísérletezzen, és ne is legyen tiltólista indoklás nélkül.
- Review, tesztelés és minőségi kapuk igazítása ahhoz, hogy több kód készül kevesebb idő alatt.
- Agentic és LLM-alapú munkafolyamatok: mikor működnek, és mikor csak drága autocomplete.
- Mérés: mihez képest lett jobb, és miből látjátok — az „érzésre gyorsabb” nem elég a következő budget-kérésnél.
Belépő együttműködés
AI readiness assessment
Rövid, fix scope-ú felmérés. Végigmegyünk azon, hol tartotok, mit próbáltatok, mi működött és mi nem. A végén kapsz egy írásos anyagot arról, hogy nálatok mire érdemes AI-t használni, mire nem, és milyen sorrendben érdemes hozzányúlni.
Nem AI-stratégiai prezentáció készül belőle. Olyan anyag, amit a következő tervezési körben ténylegesen elő tudsz venni — és amiben ott vannak a nemek is.
Mire mondok nemet
A legtöbb AI-tanácsadás abban érdekelt, hogy legyen AI-projekt. Én nem.
- Nem vezetek be AI-t oda, ahol a valódi probléma a hiányzó teszt, a kétnapos CI vagy a tisztázatlan ownership. Előbb azt kell megjavítani.
- Nem építek AI-feature-t azért, mert jól hangzik a board előtt.
- Nem ígérem, hogy a fejlesztői létszám csökkenthető lesz tőle.
- Nem szállítok olyan megoldást, ami egyetlen vendor egyetlen modelljéhez láncol titeket, ha ez nem tudatos döntés.
Miért tőlem
AWS Certified AI Practitioner és Claude Certified Architect – Foundations. Egy governance SaaS-nál a kezdetektől benne voltam az AI-alapú fejlesztésekben, az elején hands-on. Emellett tizenöt éve rendszereket tervezek — az AI a legutóbbi technológia, amire ugyanaz a trade-off gondolkodás vonatkozik, mint az összes előzőre.
Amit fel tudsz mutatni a vezetésnek
Ha felülről jön a nyomás, a legnehezebb az, hogy kimondd: ez nekünk most nem éri meg — anélkül, hogy maradinak tűnnél. Az assessment írásos anyaga pontosan ezt támasztja alá: mit vizsgáltunk meg, mi a döntés, és mi az indoklás. Ugyanaz a logika, mint egy ADR-nél, csak üzleti olvasónak.
Ha AI-döntés előtt álltok, a legtöbbet az segít, ha leírod, mit próbáltatok eddig és hol akadtatok el — ez többet ér egy hosszú briefnél.
Olvasnivaló
Ha előbb meg akarod nézni, hogyan gondolkodom erről:
