A LinkedIn legkövetettebb MI-üzleti hangja, Allie K. Miller, 99 perces beszélgetésben magyarázta el, miért épp a nem-fejlesztők szakítanak ma legnagyobbat az MI-piacon — és miért érdemes a halogatás helyett rögtön belefogni.
Tíz év napi posztolás után
Allie K. Miller név Magyarországon nem hangzik ismerősen, az amerikai MI-világban viszont megkerülhetetlen. Allie az IBM után az Amazon Machine Learning-csapatának vezetője volt, ma pedig Fortune 500-as cégek tanácsadójaként dolgozik. Saját bevallása szerint közel egy évtizede minden egyes nap publikál valamit MI-ről. A Calum Johnson Show stúdiójában arról beszélgetett, miért nem érdemes ma MI-szakértőknek hinni, akik csak két éve fedezték fel a témát, és milyen különbség van a haladó és átlagos MI-felhasználók között.
A beszélgetés keretmondata az első percekben hangzik el.
„A szorongás és a cselekvés egy időben is létezhet”
— Allie szerint senkinek nem kell várnia, amíg a félelem elmúlik, mert nem fog elmúlni. Helyette azt javasolja, hogy a szorongással a háttérben már most kezdje el az ember kipróbálni a piacon elérhető MI-eszközöket.
A nem-technikai előny
A beszélgetés központi tézise meglepő. Allie szerint a nem-fejlesztő háttérrel rendelkezők ma gyorsabban épülnek fel MI-power user-ré, mint a tapasztalt programozók. Az indoklás kettős. A nem-technikai felhasználók nincsenek bedrótozva azokba a rutinokba, amik egy fejlesztő gondolkodását befolyásolják, és sokkal hamarabb kezdik természetes nyelven, kérdezve használni a modelleket. A másik ok prózaibb. Egy honlap megépítése korábban tíz-, húsz-, ötvenezer dollárba került, ma egy negyven dolláros előfizetésből kihozható, és a különbséget néhány óra alatt megtanulja egy nem-fejlesztő.
A beszélgetésben több konkrét eset is szerepel arról, miként háromszorozta meg a bevételét egy vállalkozó vagy egy kis e-commerce-csapat azzal, hogy a saját szűk keresztmetszeteit MI-vel skálázta. Egyik példa sem fejlesztői projekt. Az érintettek nem írtak kódot, csak rátaláltak a folyamataikban arra a két-három pontra, ahol az MI valódi munkát átvállalhat.
ChatGPT-ről Claude-ra
A beszélgetés második harmada a power-user-szegmens belső vándorlásáról szól. Allie szerint a haladó felhasználók egy markáns része most a ChatGPT-ről Claude-ra vált. A magyarázata több szempontú. A ChatGPT — ahogy fogalmaz — túl udvarias, egyetért az ember legtöbb állításával és kevésbé érdemes vele kockázatos döntéseket átbeszélni. A Claude ezzel szemben hajlandóbb visszakérdezni, megkérdőjelezni, vagy kifejezetten ellenérveket adni. Komolyabb feladatokra — hosszú dokumentumokra, kódbázisra, több lépéses munkafolyamatokra — Allie szerint ma a Claude-modellek a megbízhatóbbak.
A beszélgetésben többször előkerül a Claude Code – az Anthropic fejlesztői parancssori eszköze – amivel Allie a teljes saját tartalomoperációját futtatja. Mellette a Claude Cowork, az újabb, nem-fejlesztőknek szánt felület, ami nemrég jelent meg béta állapotban. A különbség mindkét esetében egyszerű. A felhasználó nem chatel az MI-vel, hanem feladatokat ad át neki — és az MI önállóan végrehajtja ezeket a fájlrendszerben, a böngészőben, az e-mailben.
Az MI mint coworker, nem chatbot
A beszélgetés talán legszemléletesebb sztorija egy hétköznapi pillanatból származik. Allie megnyitotta a Claude Coworköt, ránézett az íróasztala alatti, kábelerdőre, lefotózta őket, és annyit írt a felületnek, hogy rendezze azt el. Az MI-agent magától elvégezte a kutatást, talált egy szolgáltatót a környéken, kiküldött egy ajánlatkérést, és pár órán belül megérkezett az ember a kábelrendezőkkel. Allie szerint ez a pillanat — amikor az MI nem információt ad, hanem cselekvést hajt végre — a legnagyobb mentális ugrás a chatbot-felhasználástól az agent-felhasználásig.
A beszélgetésben az adatvédelmi rész is helyet kap. Allie azt javasolja, hogy a céges és személyes munkafolyamatokat különítsük el külön fiókokba, érzékeny adatokat ne küldjünk olyan modellnek, ami a tanításra használhatja a tartalmat, és minden új eszköz bevezetése előtt nézzük meg az adatkezelési feltételeket.
Hat számjegyű ablak
Az MI-tanácsadás ma az egyik leggyorsabban növekvő szolgáltatási kategória. Allie szerint reális egyéni vállalkozóként hat számjegyű — vagyis évi százezer dollár feletti — bevételt termelni, ha valaki ténylegesen mélyen ismer egy területet, és a saját iparágában MI-vel tudja hatékonyabbá tenni a folyamatokat. A legnagyobb hibának azt tartja, ha valaki tanácsadóként generikusan próbál MI-szolgáltatást nyújtani — a piac a mély szakmai kontextusra fizet többet, nem az MI-eszközök használatáért.
A munkaerőpiaci kérdésre adott válasza tömör. Nem az MI veszi el a munkát az emberektől, hanem azok, akik MI-vel dolgoznak, fogják elvenni a munkát azoktól, akik nem. Allie nem ígér biztonságot, de gyorsaságot igen. Ami most két órányi tanulással elérhető, az a fél éven belül belépési alapelvárás lesz a legtöbb tudásalapú munkakörben.
