Protechtor

Legutóbbi Ultimate eseményünk első előadásában Hodicska Gergely (Felhő) arról beszélt, hogy mi lesz a fejlesztési világgal, hova tart a kultúra az AI-vezérelt fejlesztés korában.

Többek között megfogalmazta, hogy:

➡️Az AI = szervezeti paradigmaváltás
Az AI bevezetése nem technológiai kérdés, hanem működési modellváltás. Megváltozik, hogyan dolgozunk, hogyan hozunk döntéseket és hogyan építjük fel a szervezeteinket. Ha ez az alkalmazkodás elmarad, az AI nem értéket teremt, hanem káoszt.

➡️ A tradicionális működés nem működik tovább.
A klasszikus vállalati logika-erőforrás-maximalizálás, projektszemlélet, lassú visszacsatolás - nem illeszkedik az AI világához.
A siker feltétele:
- gyors tanulás
- rövid feedback loopok
- folyamatos iteráció
- hibázást elfogadó kultúra

➡️ A valódi áttörést az autonóm agentek jelentik.
Ez azonban új képességeket igényel:
- rendszerszintű gondolkodás
- saját workflow-k tudatos újratervezése
- vállalkozói mindset

➡️ Az AI fő értéke nem az, hogy kiváltja az embereket, hanem hogy hatékonyabbá teszi őket.
- A rutinfeladatok delegálhatók.
- A komplex munka továbbra is emberi döntést igényel.
- Teljes automatizálás csak akkor működik, ha a folyamat elejétől végéig kiváltható.

🤔Mit gondoltok, a hazai fejlesztőcsapatok készen állnak erre a kulturális váltásra?

Írd meg a válaszod kommentben!⤵️

Sokan azt várják az -tól, hogy varázsütésre eltünteti a hátrahagyott „legacy” kódot és a technikai adósság hegyeket.

😏De mi van, ha a valóság pont az ellenkezője? A tapasztalat azt mutatja, hogy az adósság nem tűnik el, csak éppen új, nehezebben felismerhető formát ölt. Ha nem vigyázunk, az algoritmusokkal nem megoldjuk a problémát, hanem csak ipari sebességre kapcsoljuk a hibagyártást.

☝️A valódi produktivitás-növekedés jelenleg reálisan inkább 10–20%. Miért? Mert a kód megírása csak a töredéke a munkának. A rendszertervezés, a logikai összefüggések átlátása és a hibakeresés továbbra is kognitív emberi erőfeszítést igényel. Ha 10x gyorsabban gyártunk rossz kódot, csak 10x gyorsabban halmozzuk fel az adósságot.

Vannak területek, ahol valóban segít a technológia:

🔘Greenfield projektek: Amikor a nulláról indulunk, és gyors prototípusra van szükség.
🔘PoC (Proof of Concept): Ötletek gyors validálásához verhetetlen.
Itt a gyors iteráció többet ér, mint a hosszú távú fenntarthatóság – de ne feledjük, a PoC-ból lett éles rendszerek a legveszélyesebb adósságcsapdák!

A technikai adósság akkor a legdrágább, ha nem is tudjuk, hogy tartozunk.

🗣️Ti mit tapasztaltok? Nálatok valóban mérhető a produktivitás ugrása, vagy több idő megy el az AI-kód javítgatásával? Írjátok meg kommentben!

Sokan még mindig félve néznek a low-code megoldásokra, pedig a nagyvállalati valóság az, hogy nem kell minden apró folyamathoz egyedi, méregdrága fejlesztés.

Ha az AI-t okosan kombináljuk az "alacsony kódigényű" platformokkal, olyan sebességre kapcsolhatunk, ami korábban elképzelhetetlen volt – ráadásul anélkül, hogy elégetnénk a teljes éves büdzsét egyetlen kísérleti projektre.

Egyik korábbi beszélgetésünkben pont ezt a "sebességváltást" veséztük ki. Szó volt arról, hogyan válhat egy nagyvállalat agilissá ott, ahol korábban csak a lassú bürokrácia és a technológiai akadályok uralkodtak.

Ha érdekel, hogyan ne csak álmodozz az AI-ról, hanem valóban implementáld is a folyamataidba – méghozzá gyorsan –, ezt a beszélgetést mindenképp pótold be! 🎬

Nézd meg itt a videót:
👉

AI + Enterprise Low-Code megoldások - Protechtor AI kerekasztal: szakértőinkkel az AI és low-code eszközök ötvözésének lehetőségeit járjuk körül. Nézd meg a beszélgetést!