AI használati szokások

Az alábbi adatsor közel 500 AI technológiát használó IT szakember bevonásával került kiértékelésre.
AI használati szokások

Mennyien használnak AI eszközt a munkájuk során?

Használnak
Nem használnak
Nem használnak, de terveznek használni
Egyéb
Download letöltöm

Milyen gyakran használnak AI eszközt a munkájuk során?

Naponta
Hetente
Havonta
Ritkábban
Egyéb
Download letöltöm

Mire használják az AI eszközöket a fejlesztők a munkájuk során?

10%0%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
Kódgenerálás / Kódírás
Hibakeresés és segítségkérés
Dokumentáció
Kód optimalizáció
Információ szerzés egy adott kódbázisról
Ismétlődő feladatok automatizálása
Kód ellenőrzés (code review), komitálás (commiting)
Tesztelés
Projekttervezés
Adatelemzés
Egyűttműködés a csapattagokkal (meeting memo)
Kód telepítés és monitoring
Egyéb
Összes említés
Download letöltöm

Mennyire támogatják az AI eszközök használtatát a munkájuk során?

10%0%
20%
30%
40%
50%
Nagyon támogatja
Támogatja
Semleges
Nem támogatja
Nagyon nem támogatja
Összes említés
Download letöltöm

Mennyire tartják megbízhatónak az AI eszközöket?

10%0%
20%
30%
40%
50%
Nagyon megbízhatónak tartják
Valamennyire megbízhatónak tartják
Meg is bíznak benne, meg nem is
Inkább nem tartják megbízhatónak
Egyáltalán nem tartják megbízhatónak
Fejlesztő
DevOps mérnök
Döntéshozó
Download letöltöm

Az AI növeli a produktivitást

20%0%
40%
60%
80%
100%
Összes említés
Egyetért
Nem ért egyet
Download letöltöm

Az AI felgyorsítja a tanulást

20%0%
40%
60%
80%
100%
Összes említés
Egyetért
Nem ért egyet
Download letöltöm

Az AI növeli a hatékonyságot

20%0%
40%
60%
80%
100%
Összes említés
Egyetért
Nem ért egyet
Download letöltöm

Az AI növeli a kód minőségét

20%0%
40%
60%
80%
100%
Összes említés
Egyetért
Nem ért egyet
Download letöltöm

Milyen kockázatoktól és kihívásoktól tartanak az AI használatával kapcsolatban?

10%0%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
Adatbiztonsági és adatvédelmi problémák
Jogi megfelelés biztosítása
Munkavállalói kompetenciák hiánya
Bizalom megteremtése az eszközben
AI stratégia hiánya
Integrálási komplexitása a meglévő rendszerekkel
Budget és/vagy forráshiány
Megtérülési mérések nehézsége
Vezetői támogatottság hiánya
Elveszi a munkámat
Összes említés
Download letöltöm

Mennyien végeztek AI témában képzést / tanfolyamot?

Végzett
Nem Végzett
Download letöltöm

Terveznek-e a következő 1 évben AI témájú tanfolyamot elvégezni, vagy vizsgát szerezni?

10%0%
20%
30%
40%
Igen
Nem
Még nem
Nem tudja
Összes említés
Download letöltöm

Elérhetőek-e AI témájú / AI eszközökkel kapcsolatos képzések a munkahelyeiken?

10%0%
20%
30%
40%
50%
Igen, van kötelező jelleggel
Igen elérhető, akit érdekel tanulhat
Nincs, de tervezik a bevezetését
Nincs ilyen jellegű képzési lehetőség
Összes említés
Download letöltöm

Van-e a vállalatuknál kifejezetten AI szakértő pozíció?

10%0%
20%
30%
40%
50%
Nincs AI szakértői pozíció a cégnél
Van, és fő feladata az AI eszközök fejlesztése és karbantartása
Van, és fő feladata az AI stratégiák kidolgozása és implementálása
Van, és fő feladata a beosztottak képzése és támogatása az AI eszközök használatában
Nem tud róla
Összes említés
Download letöltöm

Milyen AI-hoz kapcsolódó projekttevékenységek vannak a vállalatoknál?

10%0%
20%
30%
40%
50%
Nincs dedikált AI-os projekt tevékenységük
Ügyfélszolgálat támogatása (Pl.: Chatbot Asszisztens, virtuális asszisztens)
Prediktív Analitika (előrejelzések üzleti trendekről)
Természetes Nyelv Feldolgozás (NLP)
IT fejlesztési és üzemeltetési folyamatok javítása
Képfelismerés
Adatbányászat
Döntéstámogatás
Ajánlórendszerek
Jelenleg nincs, de terveznek ilyet
Egyéb
Összes említés
Download letöltöm

Milyen érettségi szinten van a vállalatoknál az AI rendszerek használata?

10%0%
20%
30%
40%
Nincs AI stratégiájuk, de a kollégáknak nincs megtiltva a használata
Az AI stratégiájuk kidolgozás alatt van
Van stratégiájuk és már van is éles üzemben AI alapú megoldásuk
Van stratégiájuk de csak PoC fázisban van a megvalósítása
Nincs AI stratégiájuk, a kollégáknak tiltva is van a használata
Nem tudja
Összes említés
Download letöltöm

Melyik nyelvi modelltípust használják a jelenlegi projektjeiken az AI eszközök fejlesztése és tanítása során?

50%
40%
30%
20%
10%
LLM-ek (Large Language Models)
Nem tudom
Hagyományos ML modellek
SLM-ek (Small Language Models)
Egyéb
Összes említés
Download letöltöm

Milyen technikákat használnak a modellek testreszabására?

10%0%
20%
30%
40%
Nem használnak ilyet
Fine tuning prebuilt model
RAG (Retrieval-augmented generation)
From Scratch model bulding
Function calling / plugins
Nem tudja
Összes említés
Download letöltöm

Milyen feladatokra használják az AI eszközöket?

10%0%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
Új dolgok elsajátítása/tanulása
Ötletelés, meglévő ötletek kiértékelése
Tartalom összegzése / Nagyobb tartalom összefoglalása
Idegennyelvű szöveg fordítására
Tartalom korrekció (pl.: nyelvtani hibák kijavítása)
Nem kódolással kapcsolatos tartalom generálása (pl: honlap szövegezés, release notes, social poszt szöveg)
Tartalom újragenerálása/újraírása egy kívánt stílusban (pl: barátságosabb hangvételő, konzisztensebb a céged irányvonalával, formálisabb stb.)
Nem elfogadható nyelvezet kiszűrése
Összes említés
Download letöltöm

Kutatás adatok

Ha kíváncsi vagy a nyers adatokra, akkor kattints a letöltésre!

Érdekel a többi terület eredménye is?

Állást keresel? Csatlakozz az Alerant csapatához!

A felmérés elkészítését az Alerant Zrt. csapata kezdeményezte. Számunkra fontos a technológiai trendek nyomon követése, hiszen működésünk egyik alapköve, hogy folyamatosan fejlesztjük magunkat és naprakészen tartjuk a tudásunkat a legmodernebb IT piaci technológiák terén. Ha szívesen dolgoznál nálunk nézz szét a nyitott lehetőségeink között:

Java Developer Részletek
Full Stack Developer Részletek
Cloud Java Developer Részletek
Solution Architect Részletek
DevOps Architect Részletek
Azure DevOps Architect Részletek
Cloud-Native Alkalmazás Üzemeltető Részletek
Integration Architect Részletek
Integration Developer Részletek