„A SMART, ahol nem azt kérdezzük, hogy az AI működik-e – hanem azt, hogy a te szervezetedben mikor és hogyan térül meg.” Ezzel a mondattal indult az IVSZ – Digitális Vállalkozások Szövetsége tegnapi szakmai konferenciája, és valljuk be: az egész nap pontosan ennek a megfogalmazásnak adott súlyt.
Az Eastflow Technology Kft. képviseletében IVSZ tagvállalatként vettünk részt a rendezvényen, és ahogy az lenni szokott, nem azzal a céllal mentünk, hogy mindenre választ kapjunk – hanem hogy a saját workflow-management és BPM-fókuszú projektjeink mentén pontosabban tegyük fel a kérdéseinket. Az alábbiakban öt felismerést emelünk ki a napról – nem a teljesség igényével, hanem azzal a szándékkal, hogy megosszuk, mit hoztunk haza a saját ügyfeleink, partnereink és kollégáink számára.
1. „A jövő szoftverháza nem kódot szállít, hanem bizalmat”
Keleti Arthur (ITBN) megnyitó előadása rögtön az alaphangot adta: ha a BigTech cégeknél a kód 90%-át már AI írja, akkor a szoftverfejlesztés hagyományos modellje halott. Ami marad – és ami értékessé válik – az a bizalom és a harmónia ember és gép között.
Workflow-szállítóként ez minket közvetlenül érint. Egy WorkflowGen-alapú folyamat XPDL-definícióját ma már gyorsabban generáljuk AI-segítséggel, mint kézzel – de a kérdés nem az, hogy elkészül-e a kód, hanem hogy az ügyfél (Flextronics, GYSEV, KIM, NFK és mások) rá tud-e bízni olyan kritikus döntési pontot, ahol egy AI-asszisztens szerepel.
2. RIP Vibe Coding – a kontroll a luxus, nem a sebesség
Molnár Pál (BrightHills) „RIP Vibe Coding” előadása volt a nap egyik legtartalmasabb műhelyelőadása. A számai magukért beszélnek: egy Sonar-felmérés szerint a fejlesztők 96%-a használ AI kódoló eszközöket, de csak 50%-uk bízik meg a generált kódban. A másik 50% copy-paste-el – ellenőrzés nélkül.
A megoldás iránya: context engineering. Pontosan annyi és olyan információt kell az AI-nek adni, amennyi a hatékony működéshez kell – sem többet, sem kevesebbet. A skill.md fájlok, a hierarchikus kontextuskezelés (Claude.md), és a 2025-től elérhető Agent Team funkciók már egy új mérnöki rendet rajzolnak ki.
Számunkra ez a workflow-konfiguráció oldalán is releváns: a saját AI-asszisztált XML-generálási folyamatainkban (WorkflowGen XPDL, funkcionális specifikációk, felhasználói kézikönyvek) pontosan ezt a fegyelmet építjük – a kontextusablak ~50%-os kihasználtsága fölött ugyanis a minőség romlik, és ez nem elmélet, hanem napi tapasztalat.
3. Harness engineering – ügynökökből csapat
Ahol Molnár Pál abbahagyta, ott folytatta Kiss Gergely (Attrecto): az egyetlen jól vezérelt ügynöktől tovább a harness engineering korszakához – ahol már nem egy AI-ügynököt finomhangolunk, hanem ügynökcsapatokat (agentic teams) koordinálunk egyszerre. A „kötőfék” metafora pontosan ezt jelenti: az AI-„lovak” hajtásának fegyelme.
A számok itt is beszédesek. A saját Hermes Agent-jük 99 skill-lel és 33 eszközzel rendelkezik, és önállóan dolgozik – Kiss Gergely autópályán, fél óra alatt tervezett és élesített vele egy teljes token-economics szoftvert, GitHubon keresztül Vercelre telepítve, élő URL-en kiszolgálva. Háttérnek pedig azt érdemes tudni, hogy az Anthropic – ami mindössze három éves cég – akár egy trillió dollár értékelésen kerülhet tőzsdére, és tavaly nem a tervezett tízszeresére, hanem a nyolcvanszorosára nőtt a bevétele.
Workflow-szállítóként minket ebből a leginkább az orchesztráció kérdése érint. Amit évek óta csinálunk – emberek, rendszerek, döntési pontok koordinálása folyamatokban –, az most kibővül egy új szereplőtípussal: az AI-ügynökkel. Nem helyettesít, hanem új koordinációs igényt teremt. Aki ezt időben megérti, annak a következő 2–3 év szakmailag nagyon barátságos lesz. Kiss Gergely üzenete ebben tiszta: ne maradjunk meg a hallgatóság szerepében.
4. „Az AI-kész szervezetet nem lehet toolban megvenni”
Nagy-Józsa Dorka (Y2Y) előadása volt a nap legkijózanítóbb pillanata. MIT-kutatás: az AI-projektek 85–95%-a megbukik. Nem azért, mert a technológia nem működik – hanem mert a szervezet ugyanúgy működik tovább. Az emberek 70–75%-a abnormális stresszszint alatt él, és stressz alatt az amigdala vezet, nem a prefrontális kéreg – tehát rutinból dolgozunk, nem új döntésekből.
Ez a felismerés minket – akik napi szinten implementálunk workflow-rendszereket – nagyon közelről érint. A workflow-bevezetés mindig viselkedésváltozást is jelent. A „silent prompting”, a „buddy rendszer”, a „micro failure celebration” – ezek a Y2Y eszközei – pontosan ott segítenek, ahol a klasszikus változáskezelés elakad.
5. Az EU AI Act már nem holnap van
Dr. Bitai Zsófia (CLM Bitai & Partners) előadása élesen rajzolta meg a jogi kereteket. Az EU AI Act 2026. augusztus 2-án hatályba lép. A négy kockázati kategória – elfogadhatatlan, magas, korlátozott, minimális – mindegyike más kötelezettségeket ró a fejlesztőre és a felhasználóra.
A bírságok sem szimbolikusak: tiltott AI használata akár 35 millió euró vagy az éves árbevétel 7%-a lehet. A Budapest Bank-eset (250 millió Ft bírság AI-elemzett hívások miatt) és az Air Canada-eset (chatbot-tévedés, 812 CAD kártérítés) megmutatták: a „nem felelek a chatbotomért” érvelés nem áll meg bíróság előtt.
Workflow-szállítóként ez azt jelenti, hogy minden olyan ügyfélnél, ahol AI-asszisztens kerül be a folyamatba (jóváhagyási láncok, automatikus kategorizálás, kockázati pontozás), a megfelelőség nem opció, hanem alapkövetelmény – és érdemes ezt már a tender- és specifikációs fázisban tisztázni.
Mit hoztunk haza?
Négy mondatban összefoglalva:
- Az AI-ügynökök mérnöki minőségéért a kontextus a felelős – nem az aktuális modell.
- A jövő az ügynökcsapatok orchesztrálásáé – és ez konceptuálisan workflow-feladat.
- Az AI-bevezetést a viselkedés viszi végig – nem a tool.
- A megfelelőség az új technológiai adósság – aki most nem tervez vele, később sokkal többet fizet.
A workflow-management és BPM oldaláról ezek nem új gondolatok – csak most már nem szabad ezek nélkül AI-funkciókat ígérni az ügyfeleknek. Mi az Eastflow-nál a WorkflowGen 10 körüli AI-képességek (szemantikus keresés, RAG, multi-provider AI, embedding-alapú dokumentumkezelés) bevezetésénél pontosan ezt a négyes fegyelmet építjük be – kontroll, kontextus, koordináció, megfelelés – mert ezt várja el az ügyfél, ezt írja elő a szabályozás, és őszintén szólva: ez vezet egyedül oda, hogy az AI-ból tényleg üzleti eredmény legyen.
Köszönjük az IVSZ-nek a rendezvényt, az AI Kompetencia Központnak a szakmai irányítást, a Magyar Telekomnak a házigazda-szerepet, és minden előadónak a tartalmat. Kiss Gergely zárómondatát kölcsönvéve:
„Ne csak hallgassuk – csináljuk. A valódi tanulás a gyakorlatban van.”
Találkozunk a következő SMART-on – addigra remélhetőleg már a saját eseteinket is elhozzuk.
Peredi János, tulajdonos – Szabó Imre, ügyvezető
