Útmutatók az AI bevezetéséhez, összehasonlítások és a globális fejlemények üzleti következményei.
12 cikk a listában
Melyik dokumentumtípus térül meg először, OCR vagy LLM, hogyan illeszkedik az ERP mellé, és mennyibe kerül; a számok éles projektekből jönnek.
Nincs egyetlen darabszám: a havi mennyiség, a számlánkénti munkaidő és a hibajavítás együtt dönt. Képlet a saját számításodhoz, éles projektszámokkal.
Az AI a beérkező számla és a rögzítés közé épül, nem az ERP helyére: kinyerés, egyeztetés, jóváhagyás — API-n vagy RPA-val, csere és leállás nélkül.
Az RPA a szabályalapú lépéseket viszi: begyűjtés, rögzítés, egyeztetés. Az AI a változó formátumú számlák kinyerését. Élesben a kettő együtt dolgozik.
A hagyományos OCR kevés, stabil formátumú dokumentumnál elég; sok beszállítónál AI-alapú kinyerés kell. Döntési útmutató, élesben bevált hibrid lánccal.
Hét szempont és egy összehasonlítási módszer AI tanácsadó választásához: mit kérdezz, milyen a jó válasz, és mi az intő jel.
Felmérés 500 000 Ft + ÁFA-tól, AI asszisztens 6–16 millió Ft, dokumentumfeldolgozó rendszer 12–32 millió Ft. Konkrét számok — és ami mozgatja őket.
Egy 10-50 fős cégnél 2-3 folyamat viszi el a kézi munkaidő nagy részét. Lépésről lépésre: felmérés, pilot, bevezetés — és mikor nem AI a válasz.
Az IDC szerint 33 AI-pilotból átlagosan csak 4 jut el élesbe. A mieink élesben futnak. Leírtuk, mi kell ehhez a gyakorlatban.
Az Anthropic kiadta az Opus 4.8-at: dinamikus workflow-k, 69,2% a SWE-Bench Prón. Összeszedtük, mi számít ebből éles AI rendszert építő csapatoknak — és mi nem.
Heteket töltöttünk egyedi API csatlakozók írásával minden ügyfélnél. A Model Context Protocol ezt a költséget nagyjából 60%-kal csökkentette.
Egyes becslések szerint az AI-projektek több mint 80%-a elbukik, miközben a kiadások az IDC szerint 2028-ra meghaladják a 630 milliárd dollárt.