A startupok mindig is a gyors alkalmazkodásról és az új ötletek megvalósításáról szóltak. Az utóbbi években azonban a mesterséges intelligencia megjelenése alapjaiban változtatta meg a startupok működési sebességét és stratégiáját. Andrew Ng, a világszerte ismert MI-szakértő és az AI Fund vezetője, egy friss előadásában arról beszélt, hogyan tudják a vállalkozások kihasználni az MI adta lehetőségeket a villámgyors végrehajtás és az üzleti siker érdekében.
Az előadás üzenete egyszerű, de erőteljes: a végrehajtás sebessége vált a startupok sikerének legfontosabb előrejelzőjévé, különösen az MI-vezérelt világban. De hogyan néz ki ez a gyakorlatban? Az alábbiakban négy összefüggő témakör mentén mutatjuk be Andrew Ng gondolatmenetét.
1. Az alkalmazások és az ügynök alapú MI új korszaka
Bár az MI-fejlesztések látványos áttörései – például az alapmodellek vagy a félvezetők területén – gyakran uralják a híreket, Andrew Ng szerint az igazi üzleti érték az alkalmazási rétegben rejlik. Az alkalmazások azok, amelyek közvetlenül hasznot hoznak, és amelyekért a felhasználók valóban hajlandók fizetni. Ezek a bevételek pedig visszacsatolódnak a technológiai fejlesztések finanszírozásába, létrehozva egy fenntartható innovációs körforgást.
Ebben az alkalmazási rétegben különösen figyelemre méltó a ügynök alapú mesterséges intelligencia (Agentic AI) térnyerése. E technológiák lehetővé teszik, hogy az MI ne csak egyszeri kérdésekre válaszoljon, hanem összetett, több lépéses feladatokat is önállóan hajtson végre: tervez, információt gyűjt, ellenőriz, majd javít. Az ilyen iteratív munkafolyamatok – hasonlóan ahhoz, ahogy egy ember dolgozik – sokkal jobb minőségű végeredményhez vezetnek.
Ez a szemléletváltás új rétegeket hozott létre a szoftverfejlesztésben: az ügynök orkesztrációs rétegek segítik a fejlesztőket abban, hogy összefogják az MI-eszközöket és hatékonyan építsenek alkalmazásokat. Ez megerősíti azt a felismerést, hogy az alkalmazási réteg nem csupán hasznos, hanem az MI-alapú innováció első számú terepe.
2. A gyors megvalósítás kulcsa: konkrét ötletek és szakértői megérzések
A gyorsaság nem önmagában érték, ha nem párosul világos és megvalósítható ötletekkel. Andrew Ng szerint a startupok gyakran elvéreznek azon, hogy túl általános elképzelésekkel próbálnak elindulni. Egy ködös vízió, például „javítsuk meg az egészségügyet MI-vel”, nem segíti a gyors előrelépést. Ezzel szemben egy konkrét cél – például „foglalási rendszer MR-gépekhez” – már azonnal mérnöki feladattá fordítható.
Az ilyen célzott ötletek megtalálásában döntő szerepet játszanak a tapasztalt szakértők. Az ő ösztönös reakcióik, amelyek gyakran egy mély szakmai háttérre épülnek, gyors és jó döntésekhez vezethetnek. Az MI korában, amikor mindenki az adatalapú döntéshozatalról beszél, ezek az ösztönök aranyat érhetnek. Fontos, hogy a startupok egy adott időszakban mindig csak egy konkrét hipotézist kövessenek, és ha az nem válik be, gyorsan irányt változtassanak – de ne túl gyorsan! Ha túl hamar váltanak, az a felületes megértés jele is lehet.
3. Az MI forradalmasítja a fejlesztés sebességét és gazdaságosságát
A mesterséges intelligencia nemcsak az ötletek kivitelezésében, hanem a szoftverfejlesztés folyamatában is radikális változást hozott. A kódolási asszisztensek – mint a GitHub Copilot vagy a Claude CodeX – lehetővé teszik, hogy a mérnökök napok alatt készítsenek működő prototípusokat, sőt, sok esetben nem is mérnökök írják őket. Az MI segítségével gyakorlatilag nullára csökkent a prototípusok előállítási költsége, így egy startup akár 20 különböző ötletet is kipróbálhat, mielőtt döntene.
Fontos, hogy ezek a prototípusok nem végleges termékek – egyelőre nem kell biztonságosnak vagy skálázhatónak lenniük. A cél a gyors tanulás, és az, hogy a csapat rájöjjön, melyik ötlet éri meg a további fejlesztést. Ez a módszer lehetővé teszi a felelősségteljes, de tempós kísérletezést.
A szoftverfejlesztés gazdaságossága is megváltozott. A kód, ami régen egy komoly erőforrásnak számított, ma már szinte „eldobható”: a technológiai döntések visszafordíthatóvá váltak, így nem kell hónapokat tölteni egy-egy struktúra véglegesítésével. Ez új szintre emeli a startupok rugalmasságát és reagálási képességét.
4. A visszajelzési körök gyorsítása és az MI-műveltség, mint új tőke
A gyors fejlesztés azonban önmagában nem elegendő – ugyanilyen gyorsan kell visszajelzést is kapni. Korábban egy termékmenedzser akár 5-6 mérnök munkáját irányította, ma viszont a technikai sebesség miatt a termékmenedzsment vált szűk keresztmetszetté. A jó termékek születése azon múlik, hogy a csapat milyen gyorsan és hatékonyan tanul a felhasználóktól.
A visszajelzési körök lehetnek spontán megérzéseken, baráti véleményeken, vagy akár nyilvános tesztelésen alapulók. A gyors visszacsatolás fejleszti a mentális modelleket is – vagyis azt a belső képet, amit a startup a felhasználóiról alkot. Minél pontosabb ez a kép, annál jobb döntések születnek, még akkor is, ha kevés adat áll rendelkezésre.
Mindezt összefoglalva: az MI nemcsak technológiai, hanem kognitív ugrást is jelent. Azok a csapatok, amelyek mélyen értik az MI működését, és tudják, mit lehet elvárni egy chatbottól, egy beszédszintetizátortól vagy egy RAG-rendszertől, gyorsabban tudnak jó döntéseket hozni. Egy rossz technikai választás ugyanis hetek vagy hónapok elvesztegetését jelentheti. Egy jó viszont napok alatt terméket eredményezhet.
A jövő embere: aki tudja, hogyan szóljon a géphez
Andrew Ng végül egy izgalmas jövőképet vázolt fel: ahelyett, hogy az MI „elveszi a programozók munkáját”, mindenkinek meg kell tanulnia kódolni – nem feltétlenül klasszikus értelemben, hanem azért, hogy meg tudja mondani a gépnek, mit szeretne. A jövő munkavállalója az lesz, aki hatékonyan tud együttműködni az MI-vel, és képes irányítani azt.
Ng csapatában már ma is a pénzügyi vezetőtől a recepciósig mindenki tud kódolni. Ez nem a gépek helyettünk való gondolkodásáról szól, hanem arról, hogy mi tudjuk pontosan megfogalmazni, mit akarunk, és az MI-t eszközként használjuk a megvalósításhoz.
Záró gondolat
Andrew Ng előadása világossá tette: a sebesség önmagában nem cél, hanem versenyelőny, ha megfelelő szakmai megértéssel, gyakorlati tapasztalattal és jó döntéshozatali rendszerekkel párosul. Az MI korában a siker kulcsa az, hogy ki tud a leggyorsabban reagálni a lehetőségekre – de úgy, hogy közben megőrzi a minőséget és a fókuszt.
