AI projektek rejtett buktatói – 30 esettanulmány röviden

Описание: Az AI projektek többsége nem ott csúszik el, ahol elsőre gondolnánk.
Nem feltétlenül a modell pontosságán.
Nem egy konkrét technológiai választáson.
Hanem olyan korai döntéseken, félreértéseken és rejtett akadályokon, amelyek csak menet közben válnak láthatóvá – amikor már drágák.

Ez a webinár nem elméleti áttekintés és nem egy újabb „így csináld” lista.
Egy sűrű, tapasztalatalapú összefoglaló arról, hogy mi az, ami valójában el tudja dönteni egy AI projekt sikerét vagy kudarcát.

Boros Gerzson Dávid több mint 50 megvalósult AI projekt tapasztalatából gyűjtötte össze:
🔹 a leggyakoribb és legvégzetesebb akadályokat,
🔹 azokat a hibákat, amelyek újra és újra visszatérnek különböző szervezetekben,
🔹 és a konkrét tanulságokat, amelyekkel ezek megelőzhetők vagy kezelhetők.

A cél nem az ijesztgetés, hanem az, hogy a résztvevők már mások tanulságaival felvértezve induljanak neki saját AI projektjeiknek – megrendelői vagy beszállítói oldalon egyaránt.

Kinek ajánljuk?

Ez a webinár különösen hasznos, ha:
🔹 szenior szakértőként AI projekteken dolgozol
🔹 közép- vagy felsővezetőként AI kezdeményezésekről hozol döntéseket
🔹 megrendelői oldalon felelsz AI projektek üzleti eredményéért
🔹 beszállítói oldalon szállítasz vagy vezetsz AI megoldásokat
🔹 már volt AI projekted, ami „papíron működött”, de a gyakorlatban nem hozta az elvárt eredményt

Nem kezdőknek szóló bevezető, hanem valós projekttapasztalatokra épülő, szenior szintű webinár.

Milyen kérdésekre kapsz választ?

A webinár során többek között az alábbi kérdésekre kapsz választ:
🔹 Melyek azok az akadályok, amelyek egy AI projekt elején még nem látszanak?
🔹 Milyen tipikus hibák ismétlődnek újra és újra különböző szervezetekben?
🔹 Hol és miért csúsznak félre az AI projektek döntési pontjai?
🔹 Miben különböznek a megrendelői és a beszállítói oldalon elkövetett hibák?
🔹 Mik azok a korai „red flagek”, amelyekből már sejthető, hogy gond lesz?
🔹 Hol lehet még érdemben beavatkozni egy félremenő projektbe – és hol nem?
🔹 Mi a különbség egy jól működő pilot és egy üzletileg is sikeres AI megoldás között?

A fókusz végig a konkrét eseteken és tanulságokon van, nem elméleti modelleken.

Miért különleges ez a webinár?

Ez nem egyetlen esettanulmány részletes kibeszélése.
Hanem 40–50 rövid, célzott tanulság, mindegyik:
🔹 valós projektből származik,
🔹 1–2 percben kerül bemutatásra,
🔹 és konkrét következtetéssel vagy megoldási iránnyal zárul.

A webinár végén ezekből összeáll a 3 leggyakoribb AI projektbuktató,
amely szinte minden szervezetnél megjelenik – iparágtól és mérettől függetlenül.

Program röviden

Bevezetés
Miért nem ott buknak el az AI projektek, ahol elsőre gondolnánk?

50 AI projekt tanulságai
Technológiai, szervezeti, üzleti és döntéshozatali hibák rövid blokkokban

Összegzés
A 3 leggyakoribb AI projektbuktató

Moderált kérdések
Reflexiók, összefüggések, gyakorlati tanácsok

Q&A
Élő kérdések és válaszok

Előadó

Boros Gerzson Dávid – Chief AI/ML Engineer & CEO, Data Science Europe
Több mint egy évtizedes tapasztalat egyedi AI és ML rendszerek fejlesztésében.
40+ sikeres AI projekt, multinacionális és startup környezetben.
Egyetemi oktató, technológiai vezető és startup társalapító.

Időpont és formátum
📅 2026. február 12. (csütörtök)
⏰ 10:00–11:00
🎥 Online, élő közvetítés

Regisztrálj, és spórold meg magadnak mások drága tanulópénzét. https://landing.cubixedu.com/ai-proje...