A vibe kódolás során természetes nyelven írjuk le az alkalmazásötletünket, az AI pedig kódot készít hozzá. Az AI-agentek ezzel szemben feladatokat hajtanak végre, és közben dönthetnek a következő lépésről. A két lehetőség összekapcsolódhat, de vállalati használatuk nem ugyanazokat a kérdéseket veti fel.
Mit érdemes az üzleti szakemberek kezébe adni, és milyen informatikai kontrollokra van szükség ahhoz, hogy az ötletből tartósan működő megoldás legyen?
Mi lenne, ha a vállalat digitális folyamatait azok alakíthatnák, akik a legjobban ismerik őket?
Tényleg mindenki vibe kódolni fog?
Szerző: Szederkényi Zsolt, Click On / xFLOWer alapítója
Az AI segítségével ma már szinte bárki készíthet alkalmazást, hozhat létre AI-agenteket, automatizálhat feladatokat. Egyre többször hallom, hogy hamarosan ez ugyanolyan hétköznapi készség lesz, mint az Excel használata.
De biztos, hogy erre van szüksége egy HR-vezetőnek, egy beszerzési szakembernek vagy egy vállalati folyamatgazdának?
És hogyan lesz a néhány óra alatt elkészülő alkalmazásból biztonságos, fenntartható, vállalati környezetben is megbízhatóan működő rendszer?
Ezeket hallom mostanában
Az elmúlt hónapokban alig volt olyan informatikai vagy digitalizációs konferencia, ahol ne került volna elő a vibe kódolás vagy az AI-agentek kérdése.
A technológia fejlődése elképesztő, a bemutatók látványosak. Közben egyre érdekesebb kijelentéseket hallok arról, hogyan fog mindez működni a vállalatoknál.
Kettő különösen megragadt bennem.
1. „Nem kell megmondani az AI-nak, hogyan oldjon meg egy feladatot. Csak a célt kell meghatározni, az agentek majd kitalálják a megoldást.”
Például: legyen több árbevételünk!
Nem vicc. Ez valóban egy létező és izgalmas technológiai irány.
Az agentek megpróbálhatnak különböző megoldásokat, értékelhetik az eredményeket, módosíthatják a stratégiájukat, és újabb próbálkozásokat tehetnek.
Csak éppen kérdés, mennyi idő és erőforrás kell ahhoz, hogy megtalálják a megfelelő megoldást.
Kicsit olyan ez, mint a lottózás. Elméletileg a sokadik próbálkozásra akár meg is találhatjuk a jó számokat. Csak győzzük kivárni és finanszírozni a próbálkozásokat.
Persze az AI ennél sokkal intelligensebb keresési és tanulási módszereket használ. A párhuzam inkább arra világít rá, hogy a cél ismerete önmagában még nem jelenti a megoldáshoz vezető legrövidebb út ismeretét.
A robotikában például valóban használnak próbálkozásokra és visszacsatolásra épülő tanulási módszereket.
Képzeljük el, hogy egy humanoid robotnak mindössze ennyit mondunk:
„Legyenek tiszták a tányérok!”
De nem mutatjuk meg neki, mi számít tányérnak, hol találja, hogyan használható a mosogatógép, vagy milyen eszközök állnak rendelkezésére.
Megfelelő tanulási környezetben, sok próbálkozással és visszacsatolással eljuthat a megoldásig.
Ha viszont megmutatjuk neki, hogyan szoktuk elvégezni ezt a feladatot, az jelentősen felgyorsíthatja a tanulást.
A robotika kutatásában ezért a megerősítéses tanulás mellett az emberi demonstrációkon alapuló tanulásnak is fontos szerepe van.
És szerintem a vállalati backoffice-folyamatok automatizálása nagyon hasonló kérdést vet fel.
Miért kellene egy AI-agentnek hosszadalmas próbálkozásokkal kitalálnia, hogyan működik egy beszerzési jóváhagyás, ha a beszerzési vezető ezt pontosan el tudja mondani?
Miért kellene újra felfedeznie egy HR-folyamat lépéseit, ha azok a vállalatnál már kialakultak, és évek óta működnek?
Az AI hatalmas lehetőségeket kínál az önálló problémamegoldásban. De nem kell minden esetben a nulláról indulnia.
A vállalatokban már ma is rendelkezésre áll rengeteg olyan tudás, amelyre ezek a megoldások épülhetnek.
A másik gyakran hallott kijelentés:
2. „Hamarosan mindenki agenteket fog készíteni. Ez ugyanolyan alapvető készség lesz, mint az Excel használata.”
Lehetséges, hogy az AI-agentek használata valóban ennyire általánossá válik.
Az alapvető digitális készségek természetes módon épülnek be a mindennapi munkába. Ma már nem különösebb teljesítmény, ha valaki képes e-mailt küldeni, egy táblázatban használni a SUM függvényt, vagy egy online dokumentumot megosztani.
Ezeket korábban még informatikai tudásnak tekintettük. Ma már aligha írjuk be az önéletrajzunkba, hogy van Gmail-fiókunk.
De szerintem nem biztos, hogy ebből az következik, hogy mindenkinek alkalmazásokat és agenteket kell fejlesztenie.
Lehet, hogy éppen az ellenkezője történik majd.
A technológia válik annyira egyszerűvé, hogy az embereknek egyre kevésbé kell foglalkozniuk annak technikai működésével.
És ez már közvetlenül érinti a vállalati digitalizációt.
Az első működő alkalmazás még csak a kezdet
A vibe kódolás egyik legnagyobb vonzereje, hogy rendkívül gyorsan eljuthatunk egy ötlettől az első működő prototípusig.
Például szeretnénk egy beszerzési alkalmazást.
Elmondjuk az AI-nak, hogy kezelje az igényeket, a jóváhagyásokat és a megrendelések státuszát.
Rövid időn belül már kattintható, kipróbálható alkalmazásunk van.
A bemutató sikeres. Mindenki lelkes.
Aztán megmutatjuk a beszerzési vezetőnek, a pénzügynek, az IT-nak és néhány valódi felhasználónak.
És elkezdődik az igazi munka.
1. ábra – Egy elképzelt vibe kódolási projekt életútja
Eltelt idő | Mérföldkő | Tipikus reakció |
|---|---|---|
0. nap | Megszületik az ötlet | „Kellene egy beszerzési alkalmazás!” |
1 munkanap | Első működő prototípus | „Hihetetlen, már működik!” |
2. nap | Első javítások | „Ezt még egy kicsit módosítsuk.” |
1. hét | Első sokk | „Mennyi minden hiányzik még!” |
1. hónap | Bővülő követelmények | „A pénzügy, a beszerzés és az IT is kér még néhány dolgot.” |
2. hónap | Élesítési kérdések | IT-biztonság, tesztelés, integrációk, üzemeltetés |
3. hónaptól | Fenntarthatóság | „Ki fogja ezt karbantartani és továbbfejleszteni?” |
Az idővonal egy szemléltető forgatókönyv, nem kutatással igazolt iparági átlag. A tényleges időigény a projekt összetettségétől és a vállalati követelményektől függ.
A prototípus fejlesztési ideje akár a töredékére csökkenhet, miközben a vállalati működéshez szükséges követelmények jelentős része változatlan marad.
Sőt, a gyors prototípusok újabb igényeket is generálhatnak.
Ha a felhasználók látják, milyen könnyen lehet új funkciókat készíteni, természetesen újabb és újabb ötletekkel állnak elő.
Ez önmagában jó dolog.
A probléma akkor jelentkezik, ha az alkalmazás technológiai alapjait eredetileg csak egy egyszerű prototípusra tervezték.
A gyors alkalmazásgenerálás nem feltétlenül jelent gyorsabb vállalati bevezetést.
Amitől a vállalati IT-szakemberek tartanak
Egy alkalmazásnak vállalati környezetben jóval többet kell tudnia annál, mint hogy néhány felhasználó sikeresen kipróbálja.
2. ábra – A vibe kódolással készített alkalmazások tipikus vállalati kockázatai
Terület | A valódi kérdés | Lehetséges következmény |
|---|---|---|
IT-biztonság | Biztonságos a generált kód és az adatkezelés? | Sérülékenységek, adatszivárgás |
Jogosultságkezelés | Ki milyen adatot láthat, módosíthat vagy hagyhat jóvá? | Jogosulatlan hozzáférés |
Továbbfejleszthetőség | Mi történik, ha alapvetően módosítani kell a működést? | Nehezen módosítható architektúra |
Karbantarthatóság | Ki érti a létrehozott rendszert, és ki tud hibát javítani benne? | Növekvő technikai adósság |
Üzembiztonság | Mi történik túlterhelés vagy rendszerhiba esetén? | Leállás, adatvesztés |
Integrációk | Hogyan kapcsolódik az ERP-, HR- vagy pénzügyi rendszerhez? | Hibás vagy inkonzisztens adatok |
Auditálhatóság | Visszakereshető, hogy ki, mikor és milyen döntést hozott? | Ellenőrizhetetlen működés |
Tesztelhetőség | A kivételes helyzeteket is megfelelően kezeli? | Rejtett üzleti hibák |
Változáskezelés | Hogyan vezethető be biztonságosan egy új verzió? | Regressziók, működési problémák |
Ezek természetesen nem kizárólag a vibe kódolás problémái. Minden vállalati szoftvernél foglalkozni kell velük.
A különbség az, hogy a rendkívül gyorsan elkészülő prototípus könnyen azt az érzést keltheti, mintha a fejlesztési feladat jelentős részét már megoldottuk volna.
A kutatások is indokolják az óvatosságot.
A Veracode 2025-ös kutatásában a vizsgált AI-kódgenerálási feladatok 45%-ában ismert biztonsági sérülékenységet találtak.
A Stack Overflow 2025-ös fejlesztői felmérésében a válaszadók 66%-a számolt be arról, hogy frusztrálják az AI majdnem helyes, de még javításra szoruló megoldásai.
Ezek az eredmények nem azt jelentik, hogy az AI-val készült alkalmazások szükségszerűen rosszabbak. Arra viszont rámutatnak, hogy a gyors kódgenerálás önmagában nem garantálja a biztonságot és a megfelelő működést.
A kérdés tehát nem pusztán az, hogy mennyi idő alatt tudunk alkalmazást generálni.
Sokkal inkább az, hogy mennyi idő alatt tudunk belőle megfelelően ellenőrzött, fenntartható és biztonságos vállalati megoldást kialakítani.
És mennyibe kerül mindez?
Az első működő alkalmazás előállítása sok esetben meglepően olcsó lehet.
Egy AI-szolgáltatás előfizetési díja, némi tokenhasználat, néhány óra munka, és máris elkészült a prototípus.
Vállalati szempontból azonban a teljes életciklusköltség az érdekes.
3. ábra – Egy AI-val készített alkalmazás látható és rejtett költségei
Költségelem | Milyen ráfordítással járhat? |
|---|---|
AI-modellek és tokenek | Generálás, módosítás, ismételt próbálkozások |
Belső humánerőforrás | Követelmények pontosítása, tesztelés, hibajelzések |
Fejlesztői szakértők | Architektúra, kódellenőrzés, hibajavítás |
IT-biztonsági szakértők | Sérülékenységvizsgálat, hozzáférések ellenőrzése |
Integrációk | ERP-, HR-, pénzügyi és egyéb rendszerkapcsolatok |
Üzemeltetés | Infrastruktúra, monitoring, mentések, rendelkezésre állás |
Továbbfejlesztés | Változó üzleti igények, verziókezelés, karbantartás |
Az AI használati költsége látványos és viszonylag könnyen mérhető. A belső szakemberek ideje, a biztonsági ellenőrzések és a későbbi karbantartás költsége sokkal kevésbé.
Az agentes működésnél ráadásul az is kérdés, hogy hány modellhívásra, próbálkozásra, ellenőrzésre és korrekcióra van szükség.
Egy jól körülhatárolt üzleti feladatnál ezért érdemes megvizsgálni, hogy valóban autonóm problémamegoldásra van szükség, vagy egy előre meghatározott, megbízható workflow hatékonyabb megoldást ad.
Nem az első működő verzió ára számít igazán, hanem az, hogy mennyibe kerül az alkalmazást vállalati szinten működtetni és hosszú távon fenntartani.
Miért találnánk ki újra azt, amit az üzleti szakemberek már tudnak?
Több mint húsz éve foglalkozunk vállalati folyamatok digitalizálásával és automatizálásával.
Ez idő alatt rengeteg alkalommal ültünk le HR-vezetőkkel, beszerzési szakemberekkel, pénzügyi vezetőkkel és folyamatgazdákkal.
Egy-egy projekt kezdetén rendszerint ugyanazokat a kérdéseket tesszük fel.
Ki indíthatja a folyamatot? Milyen adatokat kell rögzíteni? Ki hagyhatja jóvá? Mikor kell további ellenőrzés? Mi történjen, ha valaki késik, vagy nem teljesül egy feltétel?
A válaszokat ezek a szakemberek általában pontosan ismerik.
Ők tudják, hogyan működik a vállalat.
A hagyományos fejlesztési modellben ebből a tudásból specifikáció készül, majd az informatikai csapat megvalósítja az alkalmazást.
Az xFLOWer fejlesztésének már több mint húsz évvel ezelőtt is az volt az alapgondolata, hogy az üzleti felhasználók informatikai ismeretek nélkül, vizuális eszközökkel maguk is építhessenek működő workflow-kat és alkalmazásokat.
Az AI ezt az elképzelést most egy újabb szintre emelte.
Ma már nem feltétlenül kell megtanulni a folyamatszerkesztő használatát sem. Elég elmondani, hogyan szeretnénk működtetni a folyamatot.
És ezen a ponton érdemes visszatérni az agentekre.
Kétféle megközelítés: találjuk ki a folyamatot, vagy használjuk a meglévő tudást?
Képzeljünk el két különböző feladatot.
Az elsőben egy AI-agent azt a célt kapja, hogy tegye hatékonyabbá a vállalat beszerzéseit.
Megvizsgálhatja a lehetőségeket, adatokat gyűjthet, javaslatokat készíthet, különböző megoldásokat próbálhat ki.
Ez egy értékes megközelítés, különösen akkor, amikor a megoldás még nem ismert.
A második esetben a beszerzési vezető pontosan elmondja, hogyan szeretné kialakítani a működést.
Milyen jóváhagyások szükségesek, milyen értékhatárok érvényesek, mikor kell pénzügyi ellenjegyzés, ki helyettesítheti a döntéshozót, és milyen adatoknak kell átkerülniük az ERP-rendszerbe.
Ebben az esetben nem a folyamatot kell az AI-nak önállóan kitalálnia.
A már meglévő szakmai tudást kell digitális működéssé alakítani.
4. ábra – Két út ugyanahhoz az üzleti célhoz
Célvezérelt AI-agent | Üzleti tudásra épülő AI-workflow | |
|---|---|---|
Kiindulópont | „Tegyük hatékonyabbá a beszerzést!” | „Így működjön a beszerzés!” |
Az AI feladata | Lehetséges megoldások keresése, megtervezése, értékelése | A megadott folyamat modellezése és létrehozása |
Működés | Dinamikus döntések és eszközhasználat | Meghatározott lépések, szabályok, jogosultságok |
Fő előny | Rugalmasság, önálló problémamegoldás | Kiszámíthatóság, ellenőrizhetőség |
Fő kihívás | A megfelelő döntések, költségek és eredmények kontrollja | A folyamat pontos megadása és karbantartása |
Jellemző feladat | Kutatás, elemzés, változó környezetű problémák | HR, beszerzés, pénzügy, jóváhagyások, ügyvitel |
A két megközelítés nem zárja ki egymást.
Egy workflow-ban is dolgozhatnak AI-agentek. Feldolgozhatnak dokumentumokat, értelmezhetnek beérkező kéréseket, javaslatokat készíthetnek vagy segíthetnek egy-egy kivételes helyzet kezelésében.
A lényeg, hogy a megfelelő feladatra a megfelelő megoldást válasszuk.
Az Anthropic agentes rendszerek tervezéséről szóló szakmai ajánlása is hangsúlyozza ezt a különbséget: jól meghatározott feladatoknál a workflow-k kiszámíthatóbbak, míg az agentek a nagyobb rugalmasságot igénylő feladatoknál lehetnek előnyösek, gyakran magasabb költség és hosszabb futási idő mellett.
Az intelligens automatizáció értékét nem feltétlenül az adja, hogy az AI minden lépést maga talál ki. Hanem az, hogy a megfelelő lépéseket a megfelelő helyen tudjuk automatizálni.
Amikor az üzleti tudásból közvetlenül alkalmazás lesz
Vegyünk egy HR-vezetőt, aki digitalizálni szeretné az új munkatársak beléptetését.
Elmondja, hogy a folyamatot a HR indítja, a vezető jóváhagyja a szükséges eszközöket, az IT előkészíti a hozzáféréseket, a munkaügy pedig elkészíti a dokumentumokat.
Bizonyos feladatok párhuzamosan végezhetők, mások csak jóváhagyás után indulhatnak. Ha valamelyik feladat késik, a rendszer figyelmeztetést küld.
Ezt akár egy mikrofonba is elmondhatja.
Az xFLOWer.ai a természetes nyelvű leírásból létre tudja hozni a teljes, futtatható workflow-t, annak lépéseivel, döntési pontjaival, űrlapjaival és üzleti szabályaival együtt.
A szakmai vezető megnézheti az eredményt, kipróbálhatja, pontosíthatja a szabályokat és módosíthatja a folyamatot.
Ehhez nem szükséges programozási ismeret, és az alkalmazás önálló felépítéséhez az xFLOWer fejlesztőinek közreműködése sem.
A rendszer működését pedig egy meglévő, hosszú évek óta vállalati környezetben használt workflow-platform biztosítja.
Ez azért fontos, mert egy új HR-, beszerzési vagy ügykezelési alkalmazásnál nem kell minden alkalommal újra megépíteni a workflow-motort, a feladatkezelést, a jogosultságkezelést és a vállalati működéshez szükséges alapvető szolgáltatásokat.
Természetesen az elkészült alkalmazás üzleti logikáját, hozzáféréseit és integrációit továbbra is ellenőrizni és tesztelni kell.
Az élesítés módját pedig az adott vállalat biztonsági, jogosultsági és működési szabályai határozzák meg.
Az üzleti szakember azonban már az alkalmazás tényleges létrehozásában is önálló lehet, miközben nem kell minden alkalmazással együtt új informatikai infrastruktúrát építenie.
Három út a vállalati alkalmazásig
Érdemes egymás mellé helyezni a három megközelítést.
5. ábra – Hagyományos fejlesztés, vibe kódolás és xFLOWer.ai
Szempont | Hagyományos fejlesztés | Vibe kódolás | |
|---|---|---|---|
Kiindulópont | Üzleti specifikáció | Prompt, alkalmazásötlet | Természetes nyelvű folyamatleírás |
Megvalósítás | Fejlesztői csapat | AI-val generált kód | AI-val létrehozott workflow, űrlapok és szabályok |
Technológiai alap | Egyedi vagy választott architektúra | Projektenként eltérő | Meglévő vállalati workflow-platform |
Üzleti szakember szerepe | Igénymegfogalmazás, tesztelés | Promptolás, ellenőrzés | Önálló alkalmazásépítés |
Fejleszthetőség | A kialakított architektúrától függ | A generált rendszer minőségétől függ | Egységes workflow- és szabálykezelési keretek |
Jogosultságkezelés | Egyedileg kialakított vagy választott megoldás | Külön kialakítandó vagy integrálandó | Meglévő platformfunkciókra építhető |
Élesítés | Vállalati kontrollokkal | Kialakított kontrollokkal | Vállalati szabályok szerint, meglévő platformon |
Jellemző felhasználás | Széles körű, egyedi rendszerek | Sokféle alkalmazás, prototípus | Backoffice- és üzleti folyamatok |
Az összehasonlítás tipikus megközelítéseket mutat. A konkrét eredmény minden esetben a választott eszközöktől, az architektúrától és a megvalósítás minőségétől függ.
A három modellnek különböző erősségei vannak.
A vibe kódolás különösen izgalmas ott, ahol egyedi megoldásokat szeretnénk gyorsan kipróbálni, vagy új alkalmazástípusokat létrehozni.
Az autonóm agentek pedig olyan feladatoknál lehetnek különösen hasznosak, ahol a következő lépést nem mindig lehet előre meghatározni, és a rendszernek az eredmények alapján kell döntéseket hoznia.
Sok vállalati backoffice-folyamat azonban más természetű.
Egy számlajóváhagyásnál általában tudjuk, milyen adatok szükségesek, ki jogosult dönteni, milyen szabályokat kell alkalmazni, és mit kell naplózni.
Ezeket a működési szabályokat gyakran érdemes kifejezetten meghatározni és ellenőrizhető módon végrehajtani.
Az AI és az agentek természetesen itt is rengeteg feladatot átvehetnek: értelmezhetnek dokumentumokat, javaslatokat készíthetnek, ellenőrizhetnek adatokat, kezelhetnek kivételeket.
De mindehhez jól meghatározott működési környezetre van szükség.
Nem minden alkalmazáshoz ugyanaz az eszköz kell
Az xFLOWer.ai nem arra készült, hogy bármilyen elképzelhető szoftvert létrehozzon.
A mi területünk a vállalatok belső, adminisztratív és üzleti folyamatainak digitalizálása és automatizálása.
HR, beszerzés, pénzügy, szerződéskezelés, ügyfélpanaszok, jóváhagyások, dokumentumkezelés, belső ügyvitel és az ezekhez kapcsolódó rendszerintegrációk.
Ez önmagában is rendkívül széles terület. Szinte minden vállalatnál találunk olyan folyamatokat, amelyek ma még e-mailekre, Excel-táblázatokra, manuális adatrögzítésre vagy nehezen követhető egyeztetésekre épülnek.
Ezek digitalizálásához sokszor rendelkezésre áll az üzleti tudás, a fejlesztésre fordítható idő és informatikai kapacitás viszont korlátozott.
Az xFLOWer.ai-val ezen szeretnénk változtatni.
Az xFLOWer mögött több mint húsz év vállalati tapasztalata és egy éles környezetekben használt, folyamatosan fejlesztett workflow-platform áll. Már az AI előtti időkben is lehetővé tettük, hogy az üzleti felhasználók informatikai tudás nélkül építsenek működő alkalmazásokat.
Az AI megjelenése ezt a lehetőséget tette még természetesebbé és könnyebben elérhetővé.
A technológiai alapok jelentős része adott. A felhasználó pedig arra koncentrálhat, amihez a legjobban ért: hogyan működjön a saját területe.
Tényleg mindenkinek agenteket kell majd építenie?
Szerintem sokkal érdekesebb az a kérdés, hogy mire szeretnék használni őket.
Egy beszerzési vezetőnek nem feltétlenül új AI-agentek létrehozása a célja. Ő gyorsabban, átláthatóbban és kevesebb adminisztrációval szeretné lebonyolítani a beszerzéseket.
Egy HR-vezetőnek sem feltétlenül alkalmazásfejlesztővé kell válnia. Azt szeretné, hogy a beléptetések megfelelően, időben és követhetően történjenek.
Egy pénzügyi vezető pedig valószínűleg annak örülne, ha a jóváhagyások nem e-mailek és táblázatok között vesznének el.
Ezeknek a szakembereknek már most megvan a legfontosabb tudásuk.
Ismerik a vállalat működését, a szabályokat, a problémákat, és sokszor a megoldási lehetőségeket is.
Ha ehhez közvetlen alkalmazásépítési lehetőséget kapnak, az jelentősen átalakíthatja a vállalati digitalizáció gyakorlatát.
És ez nemcsak az új alkalmazások létrehozásánál fontos.
Egy vállalat működése folyamatosan változik. Új szervezeti szabályok, jóváhagyási rendek, munkafolyamatok jelennek meg. A digitális alkalmazásoknak ezeket a változásokat is követniük kell.
Ha a folyamatgazdák közvetlenül képesek módosítani és fejleszteni a saját alkalmazásaikat, jelentősen csökkenhet az üzleti igények és azok megvalósítása közötti távolság.
Az informatikai szakemberek tudása természetesen továbbra is nélkülözhetetlen. A vállalati architektúra, az integrációk, a biztonság és az üzemeltetés szakszerű kialakítása változatlanul fontos feladat.
A cél nem az IT kiváltása, hanem az, hogy az informatikai és az üzleti oldal új módon működhessen együtt.
Az üzleti tudás lehet az új alkalmazásfejlesztési képesség alapja
A vállalati AI-ról szóló beszélgetésekben ma rengeteg figyelmet kapnak a modellek, az agentek, a promptok és a generált kód.
Ezek fontos technológiák, és látványosan fejlődnek.
De a vállalatokban az egyik legnagyobb érték már most is rendelkezésre áll: a működésüket ismerő szakemberek tudása.
Azoké, akik pontosan tudják, hogyan kellene működnie egy beléptetési, beszerzési, panaszkezelési vagy logisztikai folyamatnak.
Több mint húsz éve azon dolgozunk, hogy ez a tudás informatikai ismeretek nélkül is működő digitális folyamatokká legyen alakítható.
Az AI most még közelebb hozza ezt a lehetőséget a mindennapi üzleti felhasználókhoz.
Lehet, hogy néhány év múlva valóban természetes lesz, hogy mindenki AI-agenteket használ.
De szerintem a vállalati digitalizáció következő nagy lépését nem az fogja meghatározni, hogy hány ember tud agenteket vagy alkalmazásokat generálni.
Hanem az, hogy hány vállalat képes a saját szakembereinek tudását gyorsan, biztonságosan és fenntarthatóan működő digitális folyamatokká alakítani.
Mi az xFLOWer.ai-val ehhez szeretnénk eszközt adni.
Mert a vállalat digitális működésének alakításában azoknak kell igazán nagy szerepet kapniuk, akik magát a működést a legjobban ismerik.
Próbáld ki, hogyan válhat egy üzleti elképzelésből működő workflow:
Felhasznált szakmai források
Veracode – 2025 GenAI Code Security Report
https://www.veracode.com/blog/genai-code-security-report/
Az AI-generált kód biztonsági kockázatainak vizsgálata, többek között a tesztelt feladatok 45%-ában azonosított sérülékenységekről.
Stack Overflow – 2025 Developer Survey, AI
https://survey.stackoverflow.co/2025/ai
Az AI-eszközök használata, a generált kód minőségével kapcsolatos tapasztalatok és a fejlesztők bizalma.
Anthropic – Building Effective Agents
https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents
A workflow-alapú és az autonóm agentes rendszerek különbségei, a komplexitás, a költségek és a kiszámíthatóság szempontjai.
