Az SAP öt meghatározó trendet lát az AI-val kapcsolatban, amelyek mind azt mutatják, hogy az AI tovább formálja a vállalati működést a következő évben, egyre mélyebbre hatolva az üzleti döntéshozatal és a céges működés folyamataiba.

“A jövőben az adatkormányzás és a felelős AI nem versenyelőny, hanem belépési küszöb lesz a modern üzleti világban. Az AI hatékonysága a minőségi és összekapcsolt adatokon múlik. A különálló adat-szigetek korlátozzák a teljesítményt, ezért a modern felhőalapú rendszerekbe történő befektetés és az adatok harmonizálása elengedhetetlen” – emelte ki Hidvégi Péter, az SAP Hungary ügyvezető igazgatója az előrejelzés kapcsán.

Megjelennek a „szakosított” alapmodellek, az általános LLM-ek korlátain túllépve

A generatív AI első nagy hullámát az általános, „mindenre egy kicsit jó” nyelvi modellek (ChatGPT-hez hasonlók) hozták el, amelyeket internetes léptékű adatokon tanítottak. Ezek sok vállalati feladatban – például dokumentumok összefoglalásában, szövegírásban vagy kódolási segítségben – tényleg hasznosak.

Ugyanakkor a korlátaik egyre láthatóbbak: csak korlátozottan képesek pontos számolásra és megbízható előrejelzésre, nem ismerik „belülről” egy vállalat működését és adatait, és nem alkalmasak olyan valós, fizikai környezetben végzett feladatokra (például robotika), ahol a hibázásnak azonnali következménye van.

A következő nagy lépés ezért a vállalati világban a specializált, konkrét feladatokra kihegyezett alapmodellek megjelenése lesz. Ezek is rengeteg adatból tanulnak, csak épp nem mindent akarnak egyszerre, hanem egy-egy területre és adattípusra fókuszálnak.

2026-ra ezek a célmodellek egyre több összetett üzleti feladatban állhatnak munkába: a videós és fizikai szimulációktól kezdve az ipari folyamatok és robotok támogatásáig. Különösen ígéretesek a strukturált adatokon (táblákon, szenzoradatokon, tranzakciókon) „otthonosan mozgó” modellek, amelyek gyorsan és pontosan tudnak előre jelezni, kilógó mintákat (anomáliákat) felismerni, folyamatokat optimalizálni, és kézzelfogható döntéstámogatást adni pénzügyben, gyártásban, logisztikában vagy az ellátási láncban.

Összességében ezek a specializált modellek gyakran gyorsabbak, pontosabbak és olcsóbban futtathatók, mint az általános célú társaik. Emiatt a cégek nem hónapok alatt, hanem akár napok alatt tudnak bevezetni működő előrejelzési vagy optimalizálási megoldásokat – és így az AI az üzleti intelligencia és az automatizáció egyik fő motorjává válhat.

Beköszönt az önálló AI-ügynökök korszaka

A vállalati szoftverek fejlődése 2026-ra szintet léphet: az AI nem csak egy „okos extra” lesz, hanem a működés egyik alapeleme. Előre jelezhetnek problémákat, javaslatot tehetnek, sőt bizonyos folyamatokat automatikusan végig is tudnak vinni, úgy, hogy közben a vállalati szabályokat és jóváhagyási köröket betartják.

Ez az AI-központú felépítés intelligens ügynökökre épül: olyan „digitális kollégákra”, akik természetes nyelven kommunikálnak, rendszert átfogó folyamatokat kezelnek, és reagálnak a változásokra. Az ügynökök terjedése főleg az adminisztratív területeken hozhat nagy ugrást (HR, pénzügy, beszerzés): nem egy-egy feladatot automatizálnak, hanem teljes folyamatláncokat.

A lényeg nem az, hogy „kiváltják” a szakértőt, hanem hogy megnövelik a hatókörét: az ügynök összegyűjt, előkészít, javasol – a döntés és a felelősség a szakértőnél marad. Ettől a produktivitás nő, viszont a szerepkörök átalakulnak.

Az AI-ügynökök szabályozása kulcskérdéssé válik

Ahogy egyre több önállóan működő AI-ügynök kerül a vállalati rendszerekbe, a cégeknek új módon kell velük bánniuk – mintha digitális munkatársak lennének. Ezek az ügynökök nem csak egyetlen lépést hajtanak végre, hanem összetett, többkörös feladatokat: például dokumentumokat dolgoznak fel, döntéseket készítenek elő, akár egy komplett utazásszervezési folyamatot visznek végig. Az ilyen és hasonló AI-ügynöki funkciók túlmutatnak a klasszikus automatizáláson.

A gyors terjedés miatt a vállalatoknak szabályokat és keretrendszert kell kialakítaniuk, ami lefedi az ügynökök „életútját” (bevezetés, frissítés, leállítás), az átláthatóságot (mit miért tett), a vállalati szabályok és előírások betartását, az ember–AI együttműködés rendjét (jóváhagyási gyakorlatot), valamint a teljesítményük folyamatos mérését és ellenőrzését.

A szemléletváltás lényege, hogy az AI-t nem puszta eszköznek tekintik, hanem menedzselt „digitális munkaerőnek”: be kell vezetni, értékelni kell, fejleszteni kell, és stratégiai szinten kell vele foglalkozni.

A felhasználói élmény új szintjét hozza el az AI a vállalati rendszerekben

2026-ra a vállalati szoftverek használata nagyot egyszerűsödhet: a dolgozónak elég lesz leírni vagy kimondani, mit szeretne elérni, az AI-ügynök pedig összerakja és elvégzi a szükséges lépéseket. Legyen szó ügyféllátogatás megszervezéséről vagy adatelemzésről, a digitális asszisztensek összekötik a folyamatokat, összegyűjtik az adatokat, és valós idejű vizualizációkat, riportokat adnak – miközben a felhasználó tényleg úgy érzi: „beszél az adataival”.

Ezt gyakran „generatív felhasználói felületnek” nevezik: a gyakorlatban egyfajta „no-app” ERP élményt ad, ahol nem kell menükben és modulokban bolyongani. A kézi kattintgatás és rendszerek közti zsonglőrködés csökken, a felhasználó a célra koncentrál, miközben a háttérben az AI számol, összevet, optimalizál és döntést támogat.

Az eredmény: gyorsabb munka, könnyebb bevezethetőség, és várhatóan jobb megtérülés – mert az AI nem külön „kütyü”, hanem a mindennapi működésbe beépülő segítség lesz.

Valódi értelmet nyer a szuverenitás fogalma

A geopolitikai bizonytalanság és az ellátási láncok zavarai miatt a vállalatok és kormányok egyre inkább a digitális szuverenitást keresik – és ebbe az AI is beletartozik. A cél: az AI-megoldások ellenőrzött, biztonságos, regionálisan „kézben tartható” környezetben fussanak, ahol az adatokhoz és a működéshez kapcsolódó kockázatok jobban kezelhetők.

Ez a gyakorlatban azt jelenti, hogy a jövő AI- és felhőplatformjai egyszerre kell, hogy gyorsan újítsanak, rugalmasak legyenek, és közben megfeleljenek a helyi szabályoknak. Az adatok és rendszerek felett a szervezetek valós kontrollt akarnak: hol van az adat, ki fér hozzá, mi történik vele. A „mindenkire ugyanaz” globális megoldások helyett ezért előtérbe kerülhetnek a régióra szabott, szuverén, AI-alapú vállalati platformok.

Közben a kormányok világszerte tovább finomítják a nemzeti AI-stratégiáikat, és oda tesznek forrást, ahol versenyelőny és valódi gazdasági érték keletkezhet. Ennek mellékhatása (jó értelemben), hogy a vállalatok számára is egyre több biztonságos, mégis modern AI-megoldás válik elérhetővé.