Az AI is holtig tanul
Előadók: Horváth Varga János, AI fejlesztési vezető, Magyar Telekom Nyrt. és Nika Levente, szenior projektvezető, Telekom Rendszerintegráció Zrt.

A Generative AI robbanásával a Telekom is elindult azon az úton, hogyan lehet az nyelvi modellekben rejlő lehetőségeket kiaknázni és a korábbinál magasabb felhasználói élményt nyújtani az ügyintézések során, történjen az akár chat, akár voice csatornán. Az előadásunkban bemutatjuk, a Telekom új generációs Intelligens Digitális Asszisztens (IDA) fejlesztése és bevezetése során milyen tapasztalatokat szereztünk.

MI a termékfejlesztésben – Támogató vagy bomlasztó technológia
Előadó: Dalos Attila, Senior Expert Data Scientist, Robert Bosch Kft.

A mai technológiai környezetben a mesterséges intelligencia (MI) egyre fontosabb szerepet játszik a termékfejlesztésben, felvetve a kérdést: támogató vagy bomlasztó erő? Ez az előadás bemutatja, hogyan képes az MI különböző adatforrásokat összekapcsolva, strukturálatlan dokumentumokból releváns információkat kinyerve a projektvezetők munkáját és döntéshozatalát támogatni.

MI – a különbség?
Előadó: Sali Róbert, rendszerintegrációs és üzletfejlesztési igazgató, WSH Kft.

Az előadás során rövid betekintést nyerhetünk a MI alapú IT biztonsági megoldások működésébe, a technológia felhasználásának módjába. Összehasonlítjuk a „normál” és a MI alapon működő megoldások és rendszerek bevezetési projektjeinek főbb jellemzőit, a leggyakoribb különbségeket a csapat összetétele, a megoldások bevezetésének módszertana, a kockázatok, a megoldás üzemeltetésre történő átadása és a projektek utóélete tekintetében.
Mindezek fényében megemlítésre kerülnek azok az eddig kevésbé fókuszban lévő szükséges ismeretek és képességek is, amelyek egy ilyen jellegű projekt sikeres vezetéséhez elengedhetetlenek.

A robot, a bizalom és a sör: mi közük van egymáshoz?
Előadó: Dr. Barta Gergő, vezető menedzser, Deloitte Zrt.

Az előadás a robotok, a bizalom és a sör közötti furcsa, mégis mély kapcsolatairól szól. Ahogy a kedvenc söreinkre támaszkodunk a következetesség és a minőség érdekében, úgy a mesterséges intelligencia gyorsan fejlődő világában is meg kell építenünk a bizalmat. Hogy lehet bizalmat táplálni az AI technológiákba, párhuzamokat vonva a sörfőzési folyamattal és a robotokkal, valamint a sörrel kapcsolatos közös élményeinkkel? Emeljük poharunkat a megbízható AI jövőjére!

A konferencia egyik kiemelt programja a kerekasztal beszélgetés, amely során különböző aspektusból is megvizsgáljuk a mesterséges intelligencia és a projektmenedzsment kapcsolatát. A beszélgetés során előadóink osztják meg tapasztalataikat és meglátásaikat arról, milyen új lehetőségeket nyitott meg és új kihívásokat teremtett az MI a projektmenedzserek számára. A gyakorlati tapasztalatok és példák megosztásának célja, hogy inspirációt adjon a résztvevőknek a saját projektjeikhez.
A kerekasztal beszélgetést moderálja Érdi-Krausz Gábor, a Mesterséges Intelligencia Nemzeti Laboratóriumban projekt koordinátora, az MI Koalíció munkacsoport vezetője.
   

AI fejlesztések hatékony megvalósítása és feladatai
Előadók: Pálya Szilveszter, tanácsadó és Varga Leila, tréner/tanácsadó, ProMan Consulting Kft.

Mivel az AI a szervezetek szempontjából még egy viszonylag új technológiának számít, ami ráadásul folyamatosan változik és nagyon gyorsan fejlődik, nem mindegy, hogy az ilyen jellegű fejlesztéseket milyen módon indítjuk el és valósítjuk meg.
Az előadás során szeretnénk megosztani tapasztalatainkat, hogy az összehangolt, tudatos fejlesztések, valamint gyors szállítás érdekében milyen feladatok merülhetnek fel szervezeti oldalról, és hogy ezeket milyen módon célszerű megvalósítani (pl. AI stratégia kialakítása, Adaptív AI Studiok és CoP-k kialakítása, AI igények kezelése és összehangolása, MVP szemlélet és pilot projektek indítása, AI compliance, etika és governance).

Milyen nyelvi modelt válasszunk? Magunknak hostoljuk vagy API-n keresztül használjuk?
Előadó: Ignácz Péter, Data Science Senior Manager, KPMG Tanácsadó Kft.

A mostani AI hype részeként, a legújabb machine learning (ML) modelleket is használó alkalmazások azokra a nagy nyelvi modellekre (Large Languages Model – LLM) épülnek, amelyeket a végfelhasználók igen széleskörű feladatokra használnak, mint a fordítás, szövegösszefoglalás, szöveg- vagy képelemzés és még sok más. Ezek a modellcsaládok, mint az OpenAI GPT, a Google Gemini és az Anthropic Claude, hatalmas mennyiségű szöveges adaton lettek betanítva, és képesek emberi nyelvhez hasonló szövegeket megérteni és generálni. A kereskedelmi modellek (OpenAI, Google) körüli felhajtás mellett egyre nagyobb az érdeklődés az önállóan host-olt, open source LLM-ek, például a francia Mistral iránt is. Ahogy a cégek, üzleti felhasználók egyre inkább támaszkodnak ezekre a modellekre, egyre szélesebb felhasználási módokat szeretnének bevezetni, és ehhez elengedhetetlen annak a kérdésnek a megvitatása, hol is van a model, mint objektum tárolva.

Hogyan valósítsunk meg egy AI projektet?
Előadó: Takács Gábor, irodavezető, Kormányzati Informatikai Fejlesztési Ügynökség

Az előadásban be kívánom mutatni, hogy hogyan érdemes neki kezdeni egy AI projektnek, milyen potenciális buktatókra kell felkészülni és mitől lehet sikeres a projekt. Különös figyelmet szentelek a HPC technológia használatára, ami már most is elérhető Magyarországon a gazdasági szereplők, a kutatói társadalom és az állami szektor számára is. Bemutatom a KIFÜ eddigi tapasztalatait, valamint a HPC felhasználási lehetőségeit.

Előadás
Előadó: szervezés alatt