AI Menedzser képzés

Sokan a mesterséges intelligencia hallatán a ChatGPT-re gondolnak. Bár ez az eszköz valóban áttörést jelentett, az AI világa ennél sokkal szélesebb, mélyebb és átfogóbb. A gépi tanulás, a prediktív analitika, a generatív modellek, az automatizált döntéstámogatás és a robotizált folyamatok együttese már most új üzleti modelleket teremt, és alapjaiban formálja át a vállalatok működését. 

Azok a szervezetek, amelyek időben és tudatosan integrálják az AI-t a stratégiájukba, jelentős versenyelőnyre tehetnek szert: gyorsabb döntéshozatal, költségoptimalizálás, új bevételi források, magasabb ügyfél-elégedettség. Akik azonban kivárnak, komoly kockázatot vállalnak – nemcsak lemaradhatnak a technológiai fejlődés ütemétől, hanem piaci pozíciót is veszíthetnek.

Kinek szól a képzés?

A 64 órás, 8 modulból álló, vizsgával és projektbemutatóval záruló AI Manager képzés kifejezetten felső- és középvezetők, igazgatók, funkcionális területek vezetői és HR-szakemberek számára készült.
A program során Ön:

• Stratégiai szemszögből ismeri meg az AI múltját, jelenét és jövőjét.
• Megtanulja azonosítani és értékelni a vállalata számára legnagyobb üzleti potenciált rejtő AImegoldásokat.
• Képes lesz felmérni a bevezetés szervezeti, pénzügyi és technológiai feltételeit.
• Olyan konkrét módszertanokat és eszközöket sajátít el (pl. ChatGPT, Claude, Copilot, Midjourney, DataRobot), amelyekkel azonnal beindíthatja az AI-projekteket a szervezetében.
   

Ez a képzés nem csupán technológiai ismereteket ad, hanem olyan vezetői tudást, amely segíti Önt abban, hogy az AI-korszak nyertesei közé tartozzon.

A képzést sikeresen teljesítők egy Európa-szerte elismert, magyar, német és angol nyelvű AHK-tanúsítvánnyal gazdagodnak, valamint egy digitális AHK-jelvénnyel, amely feltüntethető a közösségi média profilokon és az e-mail aláírásban.

A képzés hossza és tartalma

8 modulból álló, 64 órás képzés, egész napos személyes alkalmakkal.
Ezen felül kb. 25 óra önálló tanulás.

Modulok témái:

1. modul – Az AI stratégiai jelentősége és gazdasági kontextusa – Nov. 20.

Áttekintjük, miért vált kiemelt versenyképességi tényezővé a mesterséges intelligencia az üzleti világban. Megvizsgáljuk az AI-technológiák gazdasági hatásait (automatizáció, termelékenység-növelés, munkaerő-átrendeződés), és megértjük az AI-érettségi szinteket. Áttekintjük a globális és hazai trendeket, benchmarking példákat (McKinsey, PwC, OECD).

2. modul – Alapfogalmak, technológiai architektúrák és AI-típusok – Nov. 27.

Bevezetés a mesterséges intelligencia fő fogalmaiba: gépi tanulás (ML), mélytanulás (DL), természetes nyelvfeldolgozás (NLP), generatív AI (GenAI). Megismerjük az AI-rendszerek architektúráját (adatforrások, modellek, inference pipeline, deployment), a felügyelt / nem felügyelt tanulás közti különbséget, és az AI élettartam-ciklus fő lépéseit (ML Lifecycle).

3. modul – Üzleti alkalmazási lehetőségek és AI-megoldások megtérülése – Jan. 14.

Feltárjuk, milyen szervezeti problémák oldhatók meg hatékonyan mesterséges intelligenciával. Különbséget teszünk szabályalapú és tanuló rendszerek között, és különböző AI use case-eket elemzünk (pl. prediktív elemzés, ügyfélszegmentáció, churn-előrejelzés, RPA+AI hibrid megoldások). Kitérünk az AI-projektek ROI-számítására, a TCO (Total Cost of Ownership) és megtérülés dimenzióira.

4. modul – Szervezeti felkészültség és bevezetési feltételek – Jan. 21.

Az AI bevezetésének szervezeti előfeltételeit vizsgáljuk: adatérettség, adatminőség, digitalizációs szint, kompetenciatérkép. Foglalkozunk a belső stakeholder menedzsmenttel, az ellenállás leküzdésével, és a változásmenedzsmenttel (Kotter-modell). Bemutatjuk a „Data-Driven Organization” és az AI governance alapelveit.

5. modul – AI-eszköztár és funkcionalitások szervezeti területek mentén – Jan. 28.

Gyakorlati példákon keresztül ismerjük meg az AI különböző alkalmazási lehetőségeit: generatív szövegalkotás (pl. ChatGPT, Claude, Gemini), kódgenerálás (GitHub Copilot), képgenerálás (Midjourney, DALL·E), prediktív analitika (DataRobot, H2O.ai), és low-code AI platformok (Microsoft AI Builder, Google Vertex AI). Részletesen tárgyaljuk ezek alkalmazhatóságát a HR, a marketing, a logisztika és a pénzügyi területeken.

6. modul – AI use case azonosítás, értékelés és priorizálás – Febr. 4.

Strukturált módszertan alapján azonosítjuk és értékeljük a szervezet szempontjából releváns AI felhasználási lehetőségeket. Alkalmazzuk az AS-IS / TO-BE folyamatmodellezést, stakeholder map-et és prioritásmátrixot. Megtanuljuk a használati esetek értékelését üzleti hatás, megvalósíthatóság és technikai komplexitás alapján.

7. modul – Döntéstámogatás és projektindítás: az AI-projektek kiválasztása – Febr. 11.

Gyakorlati modelleken (pl. Stacy Matrix, Feasibility–Impact Matrix) keresztül döntési keretrendszert adunk az AI use case-ek kiválasztásához. Foglalkozunk az AI pilot projektek tervezésével, MVP-k kialakításával, skálázásával, valamint az AI-bevezetések kockázatmenedzsmentjével és compliance kérdéseivel.

8. modul – Vizsga és projektbemutató - Febr. 18.

Előadónk

Támba Bence az Óbudai Egyetemen szerzett mérnökinformatikus diplomát, ahol a műszaki és informatikai tudományok gyakorlati alkalmazására helyezte a hangsúlyt. 

Pályafutását egy nagy magyar tulajdonú tanácsadócégnél kezdte, ahol tanácsadóként elsősorban magyar nagyvállalatok informatikai projektjeit támogatta. Tapasztalatot szerzett nagyszabású digitális transzformációs és IT-fejlesztési programok megvalósításában. 

Szakmai pályáját az oktatásban is kamatoztatta: a Milton Friedmann Egyetemen szoftverfejlesztést oktatott, ahol célja az volt, hogy hallgatóinak ne csupán technikai tudást, hanem valós iparági tapasztalatokat és problémamegoldó szemléletet adjon át.

2021 óta a Composite Solutions Hungary Kft. társalapító ügyvezetője. A 10 fős, szoftverfejlesztésre és mesterséges intelligenciára specializálódott cég számos sikeres hazai és nemzetközi referenciával rendelkezik. Bence vezetésével a cég a legújabb technológiákat alkalmazza ügyfelei folyamatainak digitalizálásában, különös figyelmet fordítva az AI-alapú megoldásokra.

Információk

• A képzés nyelve: magyar
• Helyszín: Német-Magyar Ipari és Kereskedelmi Kamara, 1024 Budapest, Lövőház u. 30. / teams
• Jelentkezési határidő: november 19.
• Ütemezés: 8 modul, személyes alkalmakkal (8 óra egyben / modul), november 20-tól
• Tanúsítvány: A képzési órák legalább 90%-án jelenlévő résztvevők a Felnőttképzési Adatszolgáltatási Rendszerben kiállított tanúsítványt kaphatnak. A képzés végén megszerezhető tanúsítvány szakképesítést és szakképzettséget nem tanúsít, munkakör betöltésére nem jogosít.

Árak és kedvezmények

A kedvezmények közül egyszerre kettő vehető igénybe, melyek összeadódnak, így akár 20%-os kedvezményt is elérhet!

• 10% tagvállalati kedvezmény: a Német-Magyar Ipari és Kereskedelmi Kamara tagvállalatai számára
• 10% mennyiségi kedvezmény: az egy cégtől minimum két résztvevő jelentkezése esetén
   

Részvételi díj: 985.000 Ft + áfa / fő
A képzés részvételi díja nem tartalmazza a bemutatott AI platformokra történő előfizetést.

A részvételi díj (a kedvezmények figyelembe vételével) a képzés elején (2026 november. 20-án) és felénél (2026 január. 21-én), két részletben kerül kiszámlázásra. A részvételi díj étkezési költséget tartalmaz, amely a számlán elkülönítve kerül feltüntetésre.