🎙️ Jámbor Péter: "Az elveszett hívások aránya 19%-ról 4%-ra csökkent"

Szia! 👋

Jámbor Péter 15 éve építi az AI-t nagyvállalatoknál. OTP, Finastra, NETLOCK. De felismert valamit, ami megváltoztatta a gondolkodását: az AI nem egy "okos chatbot". Hanem egy orkesztrációs réteg, ami képes összekötni rendszereket, amik eddig sosem beszéltek egymással.

És közben a Corvinuson PhD-t csinál úttörő technológiákból, 25 fős szakértői csapat vezetése mellett.

📖 ~7 perc ☕

Tartalom

• 💡 TL;DR

• 🌉 A híd építője

• ⚡ Az első áttörés

• 🔧 A 3 alappillér

• 🧠 A killer workflow

• 🎮 A stack anatómiája

• 💰 A mérhető hatás

• 🚫 Ahol megáll az AI

• 🎯 Tech és business között

• 🚀 A következő szint

• 🎯 3 tanács

• 🔗 Linkek

💡 TL;DR:

• 40%-kal gyorsabb termékátadás + 30%-kal rövidebb time-to-market

• AI nem helyettesít, hanem orkesztrál - összeköti a rendszereket

• Killer workflow: stratégia → kutatás → prototípus → iteráció (4 lépésben)

🌉 A híd építője

Jámbor Péter több, mint 15 éve mozog nagyvállalati környezetben. Az a fajta ember, aki nem csak érti a technológiát, hanem le is tudja fordítani üzleti nyelvre.

Gyors facts: 

• → Pozíció: AI stratégai vezető/tanácsadó, PhD kutató (Corvinus)

• → Háttér: OTP, Finastra, NETLOCK

• → Tapasztalat: Innováció és felhasználói élmény összehangolása stratégiai üzleti célokkal, 8-25 fős csapatok vezetése mellett

• → Terület: FinTech, digitális aláírás, AI transzformáció

• → Go-to eszközök: n8n, Cursor, Perplexity

A legnagyobb kihívása? Nem a kód. Hanem az, hogy a komplex technikai képességeket lefordítsa mérhető üzleti értékre. ROI-ra. Hatékonyságra.

⚡ Az első áttörés

Az automatizáció már 2011-ben is központi szerepet játszott Péter karrierjében. De az első igazi AI projekt egy hazai pénzintézetnél jött.

A feladat: növelni a call center hatékonyságát és korán felismerni, amikor egy ügyfél el akar menni.

Az eredmény: 19%-ról 4%-ra csökkent az elveszett hívások aránya.

🔧 A 3 alappillér

1. AI Prototyping - gyors funkcionális modellek

Péter nem hetekig specifikál. Hanem gyorsan épít működő prototípusokat, amik validálják az ötletet.

Hogyan:

• Ötlet → AI-támogatott fejlesztés (Cursor/Windsurf)

• BMAD módszer

• Iteratív tesztelés, finomhangolás

Eredmény: → Hetekig tartó prototípusgyártás helyett napok alatt működő demo

2. Workflow Orchestration - AI ágensek összekapcsolása

Az AI nem csak válaszol kérdésekre. Hanem összeköt rendszereket.

Példa: Egy régi CRM és egy modern kommunikációs platform. Eddig sosem beszéltek egymással. Most az AI ágens autonóm módon vezérli a folyamatot közöttük.

Tool: n8n (AI ágens workflow automatizáció)

3. Termékstratégia - adatvezérelt roadmap

Péternek van egy 4 lépéses workflow-ja, amit állandóan használ. Ez az, amit érdemes ellopni tőle.

🧠 A killer workflow

Ez Péter "killer workflow-ja" - termékstratégiai tervezéshez és gyors prototípusgyártáshoz.

1. Stratégiai Kontextus Beállítása (The Brain)

Claude vagy Gemini, custom prompt: "Strategic Product Director" szerepkörben.

Prompt példa:

`Elemezd ezt a piaci problémát: [Probléma leírása]

Készíts:

• Termék/funkció vízió

• 3 legfontosabb KPI (pl. Retention, CSAT)

• Funkciók lebontva prioritási mátrixba (MoSCoW)`

2. Mélykutatás (Perplexity Agent)

• Piaci Scan: Friss trendek, versenytársak bejelentései

• Technikai Validáció: Megvalósíthatóság ellenőrzése

• Etikai Kontroll: AI Ethics Framework - megfelel-e a szabályozásnak?

3. AI-Asszisztált Prototípusgyártás

Cursor vagy Windsurf környezetben, BMAD módszer alapján:

• Frontend: Gemini (jelenleg 3.0 Pro)

• Backend: Claude (jelenleg Opus 4.5)

4. Iterációs Hurok

Az AI összefoglalja a tanulságokat, javasol a roadmap-re, előkészíti a döntéstámogató prezentációt.

🎮 A stack anatómiája

Péter nem egy eszközzel dolgozik. Hanem egy precízen összeállított tool stack-kel.

n8n → Workflow orchestration, AI ágensek összekötése

Cursor/Windsurf/Antigravity → AI-támogatott kódírás

Perplexity → Piaci kutatás, validáció

Claude/Gemini/GPT/Deepseek → Modellek, feladatonként váltva

Mikor melyik?

• Frontend: Gemini (vizuális, gyors iteráció)

• Backend: Claude (logika, komplexitás)

• Kutatás: Perplexity (friss adatok)

• Orkesztráció: n8n (workflow automatizáció)

💰 A mérhető hatás

✅ 40%-kal gyorsabb termékátadási ciklusok (mérnöki + üzleti csapatok szinergiája)

✅ 30%-kal rövidebb time-to-market (agilis módszertan + AI fejlesztés)

✅ 19% → 4% elveszett hívások aránya (call center projekt)

Kedvenc példája:

Manuális specifikációírás és a hetekig tartó prototípusgyártás helyett átálltak AI-támogatott fejlesztésre.

A "szerintem" típusú érveléseket felváltották a valós idejű adatokon alapuló döntések.

Drasztikus gyorsulás.

Adatközpontúság.

🚫 Ahol megáll az AI

Péter őszinte azzal kapcsolatban, hogy mire NEM jó az AI.

Empátia és etika: Az AI képes szimulálni az empátiát. De a valódi, mély emberi kapcsolódást? Azt nem. A komplex szervezeti etikai dilemmák feloldását továbbra sem lehet rábízni.

Stratégiai intuíció: A semmiből való radikális innovációhoz még mindig emberi kreativitás kell. Az AI nem tud "out-of-the-box" jövőképet alkotni.

Adatminőség: A "Garbage In, Garbage Out" elve az AI-nál hatványozottan igaz. A megfelelő adatstruktúrák és tisztítási folyamatok kialakítása komoly erőforrást igényelt.

🎯 Tech és business között

Ez Péter egyedi erőssége: a "híd" szerepkör.

Egy oldalon a mérnökök, akik pontosan tudják, hogy egy LLM válaszideje 2 másodperc. A másik oldalon az üzleti vezetők, akik azt kérdezik: "És ez mennyivel növeli a ROI-t?"

A kihívás:

• Stakeholder management: Megértetni az üzleti döntéshozókkal az AI erősségeit és gyengeségeit

• Lefordítás: Technikai metrikák → üzleti nyelv (hatékonyság, megtérülés)

• Kultúra: Workshops, hackathonok, agilis módszertan (Scrum/Agile)

Mi működött:

A csapatoknál kezdetben megjelent a félelem a munkakörök kiváltásától. De amint látták, hogy az AI leveszi a vállukról a repetitív adminisztrációt, a szkepticizmust felváltotta a lelkesedés.

🚀 A következő szint

Következő 3-6 hónap: Agentic AI

Autonóm ágensek fejlesztése n8n alapokon. Olyan rendszerek, amelyek képesek komplex, több lépéses döntési fák mentén önállóan dolgozni, minimális emberi felügyelet mellett.

1-2 év múlva: Kognitív társ

Nem "használni" fogjuk az AI-t. Hanem együttműködünk vele.

🎯 3+1 Tanács

1. Tanulj meg "híd" lenni

Ne csak a technológiát értsd. Hanem tudd lefordítani üzleti hatásra - ROI-ra, hatékonyságra. Ez az, ami igazán értékes.

2. Az etika legyen az alap

Különösen szabályozott piacon (FinTech, egészségügy) az AI etikai keretrendszer nem opció. Hanem a hosszú távú siker alapfeltétele.

3. Adatvezérelt optimalizáció

Mindig használj KPI-okat és folyamatos analitikát a termék finomhangolásához. Az AI csak annyira jó, amennyire a visszacsatolási köröd.

Bónusz tipp: Maradj a földön. Használj AI-t minden folyamatban, de ne feledd: fenntartható, minőségi kódhoz továbbra is szükség van kiváló szakemberekre. És főként időre.

🔗 Péter elérhetőségei

• → LinkedIn: linkedin.com/in/peterjambor