2026. június 1., hétfő

PIQPACC keretrendszer azaz ellenőrző lista arra, hogyan használjuk az AI-t kritikus gondolkodással

 P – Purpose / Cél

Mit akarok elérni? Pontosan mire kérem az AI-t, és mire nem?

I – Information / Információ
Milyen adatokra, forrásokra, bizonyítékokra épül a válasz?

Q – Questions / Kérdések
Milyen kérdéseket kell még feltenni, hogy ne maradjon ki fontos részlet?

P – Perspectives / Nézőpontok
Milyen más nézőpontból lehet még vizsgálni a helyzetet?

A – Assumptions / Feltételezések
Milyen rejtett feltételezések vannak a gondolkodásomban vagy az AI válaszában?

C – Concepts / Fogalmak
Pontosan mit jelentenek a használt szavak, fogalmak? Nem beszélünk-e el egymás mellett?

C – Conclusions / Következtetések
A végső következtetés tényeken, bizonyítékokon vagy csak véleményen alapul?

A lényeg:

A PIQPACC arra jó, hogy az AI ne csak válaszokat adjon, hanem gondolkodó partnerként segítsen szétszedni, ellenőrizni és megtisztítani a döntéseinket.

Magyarul nagyon egyszerűen:

Mielőtt elhiszed az AI válaszát, kérdezd meg:

  1. Mi a célom?
  2. Milyen információkra építünk?
  3. Milyen kérdések maradtak nyitva?
  4. Ki látja ezt másképp?
  5. Milyen feltételezések vannak mögötte?
  6. Tiszták-e a fogalmak?
  7. Levezethető-e a következtetés a bizonyítékokból?

Ez a keretrendszer azért hasznos, mert az AI könnyen ad magabiztos választ akkor is, ha az alapok gyengék. A PIQPACC segít nem elhinni, hanem ellenőrizni.

P = Purpose (Cél)

Mielőtt AI-t kérdezel, először magadnak kell tudnod:

  • Mit akarok elérni?
  • Mit nem akarok elérni?
  • Mi tartozik a feladathoz?
  • Mi nem tartozik a feladathoz?

Az AI nem tud jó irányba segíteni, ha a cél ködös.

Nézzünk egy saját példát.

Tegyük fel, hogy gondolkodsz az:

„Utazósorozat – útikönyvek idegenvezetőink szemével”

projekten.

A legtöbb ember így kérdezné az AI-t:

„Jó üzlet lenne ez?”

Ez túl homályos.

A PIQPACC szerint előbb célt kell tisztázni.

Például:

Célmeghatározás:

  • Bevételt akarok termelni?
  • Marketingeszközt akarok?
  • A Grosz Utazás márkáját akarom erősíteni?
  • Új utasokat akarok szerezni?
  • Az idegenvezetők tudását akarom értékesíteni?
  • Nyomtatott könyv vagy digitális termék legyen?

Teljesen más válaszok születnek attól függően, melyik a valódi cél.

Mielőtt az AI-tól megoldást kérnél, először vele együtt pontosan határozd meg, hogy valójában milyen problémát akarsz megoldani, és milyen irányokból nem vagy hajlandó engedni.

I = Information (Információ)

A kurzus szerint nem az a legfontosabb kérdés, hogy:

„Van-e információm?”

hanem:

„Jó minőségű információm van-e?”

Ehhez használja az RRV modellt:

R = Reliability (Megbízhatóság)

Megbízható a forrás?

Kérdések:

  • Ki mondja?
  • Mi az eredeti forrás?
  • Létezik egyáltalán a forrás?
  • Ellenőrizhető?
  • Van szakmai háttere?

Pl: egy kuratórium egy olyan magazinra hivatkozott, amelyről később kiderült, hogy valójában nem is létezett. Az egyik AI ezt észrevette, a másik pedig magabiztosan kitalált hozzá egy teljes történetet. Ez a klasszikus AI-hallucináció. Az AI nem hazudik szándékosan. Egyszerűen olyan szöveget generál, ami hihetőnek hangzik. Nem mindig tudja megkülönböztetni a létező és nem létező forrásokat.

R = Relevance (Relevancia)

Még ha igaz is valami, kapcsolódik-e a kérdéshez?

Például:

Ha azt kérdezed:

„Érdemes-e osztalékrészvényekből felépíteni a nyugdíjamat?”

és valaki mutat egy tanulmányt arról, hogy egy startup részvény 300%-ot emelkedett.

Lehet, hogy igaz.

De nem releváns.

A te célod a stabil jövedelem, nem a spekuláció.

V = Validity (Érvényesség)

Ez a legérdekesebb rész.

Lehet:

  • megbízható a forrás,
  • releváns az információ,

és mégis hibás lehet a következtetés.

Miért?

Mert hiányzik a kép egy része.

Például:

„A turisták 95%-a elégedett volt az utazással.”

Ez jól hangzik.

De:

  • Hány embert kérdeztek meg?
  • Mikor?
  • Kiket?
  • Mi volt a kérdés?

Lehet, hogy csak 20 embert kérdeztek meg 200-ból.

A szám igaz, de a teljes kép hiányzik.

A legfontosabb tanulság AI használatakor

Amikor az AI állít valamit, ne ezt kérdezd:

„Igaz ez?”

Hanem ezt:

Megbízhatóság

  • Honnan származik ez az információ?
  • Tudsz elsődleges forrást mutatni?
  • Létezik a hivatkozott tanulmány?

Relevancia

  • Ez valóban az én helyzetemre vonatkozik?
  • Magyarországon is igaz?
  • Az én célomhoz kapcsolódik?

Érvényesség

  • Mi hiányozhat ebből a képből?
  • Mi szól az ellenkező álláspont mellett?
  • Milyen adatokat nem vettünk figyelembe? 

Az AI nemcsak információforrás. ->Forrásellenőrként is használható.

Például ha kapsz egy befektetési tippet, egy turisztikai statisztikát vagy egy történelmi állítást, megkérdezheted:

„Értékeld ezt az állítást az RRV modell szerint:

  1. Mennyire megbízható a forrás?
  2. Mennyire releváns a kérdésem szempontjából?
  3. Mennyire érvényes a következtetés, és mi hiányozhat még a képből?”

Ez gyakorlatilag a PIQPACC „igazságszűrője”. A kurzus szerint ettől válik az AI ötletgenerátorból valódi kritikai gondolkodási partnerré.

Q = Questions (Kérdések)

A szerző szerint a kritikai gondolkodás egyik legfontosabb része nem a válaszadás.

Hanem a jó kérdésfeltevés.

A legtöbb ember kérdése ilyen:

  • Mit gondolsz erről?
  • Jó ötlet?
  • Működni fog?

Ezekre általában felszínes válaszok születnek.

A PIQPACC szerint az igazán erős kérdések mélyebb gondolkodásra kényszerítenek.

Mi az a „felhatalmazó kérdés”?

A jó kérdés:

1. Kíváncsiságot kelt

Nem igen-nem választ vár.

Hanem gondolkodást.

2. Élvezetes megválaszolni

A válaszoló érzi, hogy a kérdés személyesen neki szól.

3. Mélyebb gondolkodást igényel

Nem lehet egy mondattal letudni.

4. Valódi érdeklődést mutat

A másik érzi, hogy tényleg érdekel a véleménye.

5. Új felismerésekhez vezet

Mindkét fél tanul belőle.

Az AI nemcsak válaszokat tud generálni. Hanem kérdéseket is. Sőt, gyakran a kérdések értékesebbek, mint a válaszok.

Idegenvezetői példa:

Ha egy utastalálkozón megkérdezed:

„Ki járt már Albániában?”

Unalmas válaszok jönnek.

De ha azt kérdezed:

„Ha egyetlen dolgot hazavihetnél Albániából emlékként, ami nem tárgy, hanem élmény, mi lenne az?”

Máris elkezdődik egy érdekes beszélgetés.

Példa befektetésnél

Rossz kérdés:

„Mibe fektessem a pénzem?”

Jobb kérdés:

„Ha a célom 15 éven belül kiváltani a fizetésemet osztalékokkal, milyen feltételezés lehet hibás a jelenlegi befektetési stratégiámban?”

Ez már kritikai gondolkodás.

Példa az utazós könyvsorozatra

Rossz kérdés:

„Jó ötlet az útikönyvsorozat?”

Erősebb kérdések:

  • Miért nem sikerülne?
  • Ki lenne az első vásárló?
  • Mitől lenne más, mint a többi útikönyv?
  • Ha egy év múlva kudarcot vallana, mi lenne a legvalószínűbb ok?
  • Melyik feltételezésem bizonyulhat tévesnek?

Ezek sokkal több információt adnak.

A legtöbben az AI-t válaszgépnek használják. A profik inkább kérdésgenerátorként használják. Amikor fontos döntés előtt állsz, gyakran nem az a probléma, hogy nincs válaszod. Hanem az, hogy még nem tetted fel a megfelelő kérdést. A PIQPACC szerint a jó kérdés sokszor többet ér, mint egy jó válasz.

P = Perspectives (Nézőpontok)

A szerző szerint a kritikai gondolkodás egyik legnagyobb akadálya, hogy hajlamosak vagyunk csak a saját szemszögünkből nézni a világot.

A probléma nem az, hogy nincs véleményünk.

A probléma az, hogy gyakran azt hisszük: „Ha én így látom, akkor biztosan így van.”

Miért különleges az AI ebben?

Korábban nagyon nehéz volt több nézőpontot egyszerre megvizsgálni.

Most viszont az AI képes szimulálni:

  • támogatók nézőpontját,
  • kritikusok nézőpontját,
  • szakértők nézőpontját,
  • különböző kultúrák nézőpontját,
  • különböző korosztályok nézőpontját,
  • sőt akár nem emberi nézőpontokat is.

Segít olyan szempontokat észrevenni, amelyekre magadtól nem gondolnál.

A legfontosabb mondat

„A szimuláció nem a lélek.”

Vagyis:

Az AI nem tudja, mit gondol valójában egy ember.

Nem tudja, mit gondol valójában a szomszédod.

Nem tudja, mit gondol valójában egy albán idegenvezető vagy egy amerikai turista.

Csak valószínűsíteni tudja.

De ez sokszor elég ahhoz, hogy új nézőpontokat találjunk.

Idegenvezetőként ez különösen érdekes

Vegyük például ezt a kérdést:

„Érdemes-e Gjirokastrában több időt tölteni a várban?”

Az AI-tól kérhetnél különböző nézőpontokat:

Magyar turista

  • több szabadidőt szeretne,
  • fotózni akar,
  • élményt keres.

Történész

  • a vár a program csúcspontja.

Kisgyermekes család

  • hosszú séta,
  • hamar elfáradnak.

Buszsofőr

  • menetrendet néz.

Utazási iroda

  • költséget néz.

Helyi vállalkozó

  • több turista = több bevétel.

Mindenki ugyanazt a helyzetet nézi.

Mégis teljesen más következtetésre jut.

Befektetéseknél még hasznosabb

Tegyük fel, hogy azon gondolkodsz:

„Minden szabad pénzemet osztalékrészvényekbe tegyem?”

Ahelyett, hogy csak azt kérdeznéd:

„Jó ötlet?”

megkérdezheted:

  • Mit mondana egy nyugdíjas befektető?
  • Mit mondana egy 25 éves növekedési befektető?
  • Mit mondana egy vagyonkezelő?
  • Mit mondana Warren Buffett?
  • Mit mondana egy olyan ember, aki már egyszer elvesztette a vagyonát?

Az AI szimulálhatja ezeket a nézőpontokat.

A rejtett tanulság

Ez a rész valójában nem a nézőpontokról szól. Hanem az egóról.

A legtöbb rossz döntés ott kezdődik, amikor azt mondjuk: „Én már tudom a választ.”

A PIQPACC szerint ilyenkor kell megállni és megkérdezni: „Ki látja ezt teljesen másképp, és miért?”

AI prompt, amit érdemes elmenteni

Amikor fontos döntés előtt állsz:

„Szimuláld a következő kérdés különböző nézőpontjait. Mutasd be egy támogató, egy kritikus, egy szakértő, egy érintett fél és egy olyan személy álláspontját, aki teljesen más háttérrel rendelkezik. Mely szempontokra nem gondoltam még?”

Ez gyakorlatilag a PIQPACC perspektívaelemző eszköze egyetlen kérdésben összefoglalva.

A = Assumptions / Feltételezések

A feltételezés veszélyes, mert sokszor ténynek álcázott találgatás.

Nem azt mondjuk: „Szerintem ez így lesz.”

Hanem úgy kezeljük, mintha biztos lenne: „Ez így lesz.” Pedig nincs még bizonyítva.

A példa egy ingatlanos ezt feltételezte:

Bővíteni akarta az ingatlanos vállalkozását, mert:

  • jól megy az üzlet,
  • erősödik a márka,
  • kedvező a piac,
  • talált egy alulszolgáltatott területet.

Elsőre ez logikusnak hangzik. De mindegyik mondat mögött rejtett feltételezés van.

Például

Állítás: jól megy az üzlet.
Rejtett feltételezés: ez nem átmeneti fellendülés, hanem tartós növekedés.

Állítás: erősödik a márka.
Rejtett feltételezés: a márka új piacon is ugyanannyit ér.

Állítás: alulszolgáltatott a terület.
Rejtett feltételezés: azért nincs ott verseny, mert lehetőség van, nem azért, mert nincs elég fizetőképes kereslet.

Na ez az utolsó különösen fontos. Sok „piaci rés” valójában nem lehetőség, hanem figyelmeztető jel.

Mire jó itt az AI?

Nem arra, hogy eldöntse helyetted, bővíts-e. Hanem arra, hogy szétszedje a gondolkodásodat.

Kérheted tőle:

„Azonosítsd a rejtett feltételezéseket ebben a döntésben, és adj vizsgáló kérdéseket mindegyikhez.”

Ez nagyon hasznos, mert az ember a saját vágyait nehezen látja kívülről.

Idegenvezetői példádra fordítva

Mondjuk ezt állítod:

„Érdemes utazós könyvsorozatot indítani idegenvezetők szemével.”

Rejtett feltételezések lehetnek:

  • lesz rá fizetőképes kereslet,
  • az utasok nemcsak ingyenes Facebook-posztokat akarnak olvasni,
  • az idegenvezetők tudása könyvként is eladható,
  • a Grosz/irodai márka segíti az értékesítést,
  • a nyomtatás vagy digitális kiadás megtérül,
  • lesz időd és energiád rendszeresen tartalmat készíteni.

Vizsgáló kérdések:

  • Ki fizetne érte elsőként?
  • Mennyiért?
  • Miért venné meg, ha sok információ ingyen elérhető?
  • Milyen formátumban kellene: könyv, PDF, előfizetés, utastájékoztató, klub?
  • Mi az első 100 vásárló reális forrása?

Befektetésnél még keményebb

Állítás:„Osztalékból akarok megélni.”

Rejtett feltételezések:

  • az osztalékok stabilak maradnak,
  • a cégek nem vágják vissza a kifizetést,
  • a forintárfolyam nem rontja el a tervet,
  • az adózás nem változik kedvezőtlenül,
  • elég nagy tőkét tudsz felépíteni,
  • nem kell rossz időpontban eladni.

Vizsgáló kérdések:

  • Mennyi tőke kell a kívánt éves osztalékhoz?
  • Mi történik, ha 30%-kal visszaesik a piac?
  • Mi történik, ha az osztalékokat csökkentik?
  • Mi történik, ha a megélhetési költségek gyorsabban nőnek, mint az osztalék?
  • Mi a B terv?

A rossz döntéseket gyakran nem a rossz adatok okozzák.

Hanem az ellenőrizetlen feltételezések.

A PIQPACC ebben segít:

ne feltételezésből dönts, hanem vizsgált feltételezésből.

Az AI-t ezért érdemes így használni:

„Sorold fel, milyen feltételezéseken alapul a tervem. Minden feltételezéshez adj egy kemény kérdést, amivel tesztelni tudom, hogy valóban igaz-e.”

Ez nagyon jó igazságszűrő, mert nem engedi, hogy egy vágyott következtetést bizonyítéknak nézzünk.

C = Concepts (Fogalmak)

Meglepően sok vita, félreértés és rossz döntés nem azért történik, mert az emberek nem értenek egyet. Hanem azért, mert ugyanazt a szót használják, de mást értenek alatta.

A szabadság példája

Ha megkérdeznél tíz embert: Mit jelent számodra a szabadság?

valószínűleg tíz különböző választ kapnál.

Valakinek:

  • anyagi függetlenség.

Másnak:

  • szabad idő.

Megint másnak:

  • utazás.

Valakinek:

  • politikai jogok.

Valakinek:

  • hogy nem szól bele senki az életébe.

Mindegyik válasz lehet helyes. Csak nem ugyanarról beszélnek.

Miért veszélyes ez?

Mert könnyen azt hisszük, hogy egyetértünk. Pedig lehet, hogy nem.

Például két ember azt mondja: „Anyagi függetlenséget akarok.”

De az egyik erre gondol:

  • havi 500 ezer passzív jövedelem.

A másik erre:

  • 5 milliárd forintos vagyon.

Ugyanaz a fogalom. Teljesen más jelentés.

Nézzünk egy érdekes esetet

Legyen a cél az : „Anyagi függetlenség.”

A PIQPACC szerint itt meg kell állni.

Mit jelent pontosan?

Lehet:

  • a jelenlegi fizetésed kiváltása osztalékkal,
  • a megélhetés biztosítása nyugdíj nélkül,
  • hogy ne kelljen dolgoznod,
  • hogy akkor is legyen bevételed, amikor nem utazol.

A fogalom tisztázása nélkül könnyen rossz stratégiát választ az ember.

Mire jó itt az AI?

1. Azonosítani a fogalmat

Például:

  • szabadság
  • siker
  • fenntarthatóság
  • kreativitás
  • minőség
  • biztonság
  • anyagi függetlenség

2. Megkeresni az alternatív értelmezéseket

Például: „Sorold fel, hogy különböző emberek mit érthetnek az anyagi függetlenség fogalma alatt.”

Itt gyakran kiderül, hogy sokkal több jelentés létezik, mint gondoltuk.

3. Pontosítani a saját jelentésünket

Ez a legfontosabb.

„Ezen azt értem, hogy...”

Például:

„Anyagi függetlenség alatt azt értem, hogy az osztalékbevételeim fedezik a jelenlegi megélhetési költségeimet, és nem vagyok rászorulva munkabérre.”

Ez már világos.

Idegenvezetőként naponta találkounk ezzel

Amikor azt mondod: „Albánia biztonságos ország.”

Mit jelent a "biztonságos"?

  • kevés az erőszakos bűncselekmény?
  • biztonságos turistaként?
  • biztonságos egyedül utazó nőként?
  • biztonságos autóval közlekedni?

Más utas másképp értelmezi.

Ezért a jó idegenvezető gyakran ösztönösen fogalmat tisztáz:

„Amikor azt mondom, hogy Albánia biztonságos, arra gondolok, hogy a turisták elleni erőszakos bűncselekmények ritkák, ugyanakkor a közlekedés sokkal kaotikusabb, mint Magyarországon.”

Máris eltűnt a félreértés.

A fogalmak a gondolkodás pénznemei.

Ha nem ugyanazt értjük egy fogalom alatt, akkor olyan, mintha egyikünk euróban, másikunk forintban, harmadikunk dollárban számolna, miközben azt hisszük, ugyanarról beszélünk.

Ezért a PIQPACC szerint egy fontos döntés előtt mindig érdemes megkérdezni:

„Pontosan mit értek ez alatt a szó alatt?”

Gyakran már ettől sokkal tisztábban látszik maga a probléma is.

C = Conclusions (Következtetések)

És szerintem ez az egész keretrendszer csúcspontja.

Mert hiába:

  • tisztáztad a célt,
  • ellenőrizted az információkat,
  • jó kérdéseket tettél fel,
  • több nézőpontot megvizsgáltál,
  • feltártad a feltételezéseket,
  • tisztáztad a fogalmakat,

végül mégis döntést kell hozni.

A kérdés az: Mennyire erős alapokon áll a következtetésed?

A három kategória

1. Tény (Fact)

Olyan állítás, amely ellenőrizhető.

Például: „A Bledi-tó tengerszint feletti magassága körülbelül 475 méter.”

Ez mérhető. Lehet igaz vagy hamis.

2. Igazságállítás (Truth Claim)

Ez már sokkal érdekesebb. Valaki igaznak tartja. Lehet mögötte bizonyíték. De nem teljesen egyértelmű. További vizsgálat szükséges.

Például: „Az elektromos autók hosszú távon olcsóbbak, mint a benzinesek.”

Ez nem egyszerű tény. Sok mindentől függ:

  • használat,
  • töltési lehetőség,
  • áramár,
  • amortizáció,
  • ország.

Ezért igazságállítás.

3. Vélemény (Opinion)

Szubjektív.

Például: „A Hyundai Ioniq 6 gyönyörű autó.”

Erre nincs objektív bizonyítás. Valaki egyetért. Valaki nem. Mindkettő rendben van.

 Miért fontos ez?

Mert az emberek rendszeresen összekeverik. Például: „Ez a részvény biztos jó befektetés.”

Ez valójában nem tény. Legtöbbször még csak nem is igazságállítás. Hanem vélemény.

Befektetési példák

Tény : Az OTP tavaly osztalékot fizetett. Ellenőrizhető.

Igazságállítás

Az OTP hosszú távon jó osztalékrészvény. Vizsgálható. Lehet mellette és ellene érvelni.

 Vélemény

Az OTP a legjobb magyar részvény. Ez már szubjektív.

 Idegenvezetői példák

Tény

Gjirokastra az UNESCO világörökség része.

Igazságállítás

Gjirokastra Albánia legérdekesebb történelmi városa. Erről lehet vitatkozni.

Vélemény

Gjirokastra sokkal hangulatosabb, mint Berat. Ez személyes ízlés.

A legerősebb gondolat

A legtöbb vita azért mérgesedik el, mert: az egyik ember tényként beszél egy véleményről.

Például:

„Az osztalékbefektetés a legjobb stratégia.”

Valójában ez nem tény.

Legfeljebb egy igazságállítás vagy vélemény.

Hogyan használd az AI-t?

„Vedd a következő állításokat, és sorold be őket tény, igazságállítás vagy vélemény kategóriába. Indokold meg a besorolást, és mutasd meg, milyen bizonyítékokra lenne szükség az igazolásukhoz.”

Ez nagyon erős technika.

Az egész PIQPACC egy mondatban

Ne azt kérdezd az AI-tól, hogy mi az igazság. Használd arra, hogy szétbontsa a gondolkodásodat célokra, információkra, kérdésekre, nézőpontokra, feltételezésekre, fogalmakra és következtetésekre, majd segítsen megvizsgálni mindegyiket.

Ez a különbség aközött, hogy az AI helyetted gondolkodik, vagy segít jobban gondolkodni.




Gen Ai - A generatív mesterséges intelligencia igazságszűrőn keresztüli vizsgálata

 A GenAI nem elég, ha kreatív és stratégiai. Attól, hogy jó ötleteket ad, még nem biztos, hogy azok igazak, aktuálisak vagy helyben használhatók.

A három gondolkodásmód:

Stratégiai gondolkodás: előre tervez, kockázatokat mérlegel.
Kreatív gondolkodás: új ötleteket, kampányokat, megoldásokat gyárt.
Kritikai gondolkodás: ellenőrzi, hogy az ötlet mire épül: igaz-e, friss-e, releváns-e.

A példában az üzlet tulajdonosa vakon elhitte az AI javaslatát a pufi sálakról és fülvédőkről Észak-Kaliforniában. A gond az volt, hogy az AI rosszul értelmezett trendekre, hashtagekre és nem megfelelő adatokra épített. Az eredmény: rossz árukészlet, rossz kampány, pénzügyi veszteség.

A tanulság:

A GenAI válaszait mindig át kell engedni egy „igazságszűrőn”.

Hasznos kérdések AI használatakor:

– Milyen forrásokra építetted ezt?
– Frissek ezek az adatok?
– Az én helyzetemre, országomra, városomra relevánsak?
– Lehet más magyarázata is a trendnek?
– Milyen feltételezésekkel dolgoztál?
– Mi lehet ebben tévedés vagy kockázat?

Egyszerűen:
Az AI adhat ötletet, de a döntés előtt neked kell ellenőrizni, hogy nem hülyeség-e.

A mesterséges intelligencia nem objektív bíró.
Nem saját véleménye van, hanem az emberek által létrehozott adatokból tanul. Ha az adatok torzítottak, az AI válaszai is torzítottak lehetnek.

A videó öt fő torzítást mutat be.

1. Történelmi torzítás

Az AI sokszor régi adatokból tanul.

Például lehet, hogy 10-15 éve egy MBA diploma szinte biztos karrierelőnyt jelentett. Ma azonban a világ gyorsan változik: sok vállalkozó diploma nélkül épít sikeres céget, új szakmák jelennek meg, a munkaerőpiac átalakul.

Ezért kérdezni kell:

  • Ezek az adatok aktuálisak?
  • Nem egy régebbi korszakot tükröznek?

2. Reprezentációs torzítás

Nem minden embercsoport jelenik meg egyformán az adatokban.

Lehet, hogy az MBA sikerességét vizsgáló kutatások főleg:

  • amerikai férfiakat,
  • nagyvárosi embereket,
  • magas jövedelmű családokból származókat

vizsgáltak.

Akkor a következtetés nem biztos, hogy igaz egy más háttérrel rendelkező emberre.

Kérdés:

  • Kiket vizsgáltak?
  • Kinek a tapasztalatai szerepelnek az adatokban?

3. Kulturális torzítás

A legtöbb AI-modell képzési anyagának jelentős része angol nyelvű és amerikai eredetű.

Ami az USA-ban sikeres ötlet, nem biztos, hogy Magyarországon, Albániában vagy Szlovéniában is működik.

Idegenvezetőként te ezt naponta látod.

Egy amerikai turista számára egy várrom lehet a program csúcspontja.

Egy magyar utas lehet, hogy inkább a helyi ételek, legendák és történetek miatt lelkesedik.

Ezért érdemes megkérdezni:

  • Melyik ország adatai alapján született ez a válasz?
  • Ugyanez nálunk is igaz?

4. Algoritmikus torzítás

Az AI hajlamos a legtöbbet emlegetett véleményeket előnyben részesíteni.

Ha az interneten 1000 cikk írja azt, hogy:

„Az MBA nagyszerű befektetés.”

és csak 50 cikk szól arról, hogy:

„Egy sikeres food truck több pénzt termelhet.”

akkor az AI nagyobb valószínűséggel fogja az MBA-t ajánlani.

Nem azért, mert feltétlenül jobb.

Hanem mert többen beszéltek róla.

Ezért kérdezni kell:

  • Van-e másik nézőpont?
  • Mit mondanak azok, akik nem a többséget képviselik?

5. Adateltolódási torzítás

A világ gyorsabban változik, mint ahogy az adatok frissülnek.

Például:

  • infláció,
  • mesterséges intelligencia,
  • távmunka,
  • gazdasági válságok,
  • turisztikai trendek.

Lehet, hogy ami tavaly még igaz volt, ma már nem az.

Ezért mindig fontos:

  • Milyen frissek az adatok?
  • Mi változott azóta?

A gyakorlati tanulság

Amikor AI-t használsz egy fontos döntéshez, ne azt kérdezd:

„Mit csináljak?”

Hanem inkább:

„Miért ezt ajánlod?”

Utána pedig:

  • Mire alapozod?
  • Milyen adatokból dolgoztál?
  • Mi lehet ebben a tévedés?
  • Mi szól az ellenkező döntés mellett?
  • Milyen elfogultság lehet a válaszodban?

Ez tulajdonképpen ugyanaz az „igazságszűrő”, amiről az előző rész szólt. A jó AI-felhasználó nem csak válaszokat kér, hanem a válaszok alapjait is megvizsgálja. Ez különösen fontos üzleti döntéseknél, befektetéseknél, utazási tervek készítésénél vagy bármilyen nagyobb pénzügyi kockázat esetén.

A mesterséges intelligencia nemcsak válaszadó lehet, hanem olyan tükör is, amely segít észrevenni, amikor saját magunk csapjuk be magunkat.

Ez a rész már nem az AI elfogultságairól szól, hanem a saját emberi elfogultságainkról.

A videó egyik legfontosabb üzenete:

A mesterséges intelligencia nemcsak válaszadó lehet, hanem olyan tükör is, amely segít észrevenni, amikor saját magunk csapjuk be magunkat.

1. Megerősítési torzítás (Confirmation Bias)

Ez talán a legveszélyesebb.

Amikor valamit nagyon szeretnénk, automatikusan azokat az információkat keressük, amelyek igazolják a döntésünket.

Például:

Te most azon gondolkodsz, hogy készíts-e utazós könyvsorozatot idegenvezetők szemével.

Ha lelkes vagy az ötletért, könnyen elkezded gyűjteni:

  • a sikeres útikönyvek példáit,

  • a pozitív visszajelzéseket,

  • azokat az embereket, akik szerint ez remek ötlet.

Közben figyelmen kívül hagyhatod:

  • a sikertelen próbálkozásokat,

  • a nyomdai költségeket,

  • a piac szűkülését,

  • a kevés vásárlót.

Ez a megerősítési torzítás.

Ilyenkor az AI-t így érdemes használni:

"Sorold fel az összes okot, amiért ez az ötlet kudarcot vallhat."

vagy

"Írj egy kritikát, mintha a projekt ellenzője lennél."

2. Elérhetőségi torzítás (Availability Bias)

Ami friss és látványos, azt fontosabbnak hisszük.

Példa:

Látsz három TikTok-videót olyan idegenvezetőkről, akik milliókat keresnek utazós tartalmakkal.

Az agyad azt mondja:

„Mindenki ezt csinálja.”

Valójában lehet, hogy tízezer ember próbálkozott, és csak három lett sikeres.

A friss és látványos példák túl nagy súlyt kapnak.

Ezért érdemes megkérdezni az AI-t:

  • Mi történt az elmúlt 10 évben?

  • Hány hasonló projekt bukott el?

  • Milyen hosszú távú trendek láthatók?

3. Tekintélytorzítás (Authority Bias)

Ez akkor jelenik meg, amikor valamit csak azért hiszünk el, mert egy szakértő, híresség vagy vezető mondta.

Például:

  • egy sikeres üzletember,

  • egy ismert befektető,

  • egy influenszer,

  • vagy akár maga az AI.

Az emberek hajlamosak azt gondolni:

„Ő biztos tudja.”

Pedig lehet, hogy:

  • más helyzetben van,

  • más országban él,

  • más erőforrásokkal rendelkezik,

  • egyszerűen téved.

Ezért fontos kérdés:

"Mi a bizonyíték az állítás mögött?"

és nem az:

"Ki mondta?"

A legfontosabb tanulság

Az AI-t nemcsak arra lehet használni, hogy ötleteket adjon.

Arra is lehet használni, hogy megtámadja a saját ötleteidet.

A legerősebb promptok közé tartoznak:

  • „Miért lehet téves a következtetésem?”

  • „Mi az ellenkező álláspont?”

  • „Milyen adatokat hagyok figyelmen kívül?”

  • „Milyen kognitív torzítás befolyásolhat?”

  • „Írj egy érvelést a döntésem ellen.”

A jó AI-használó nem ügyvédként használja az AI-t, hogy igazolja az elképzeléseit, hanem ellenzéki vitapartnerként, aki megpróbál lyukat találni a gondolkodásában. Ez sokkal értékesebb szerep, különösen üzleti, befektetési vagy karrierdöntéseknél.



A 2026-os önéletrajzírás legfontosabb szabályai a LinkedIn szakértői szerint

1. Az önéletrajz marketinganyag, nem életrajz

Nem az a célja, hogy mindent felsoroljon, amit valaha csináltál, hanem hogy interjút szerezz. Csak azokat az információkat tedd bele, amelyek az adott álláshoz kapcsolódnak.

2. Minden állásra igazítsd

A „mindenhová ugyanazt küldöm” stratégia egyre kevésbé működik. A sikeres pályázók az adott pozícióhoz igazítják az önéletrajzukat.

3. Legyen összefoglaló (Summary)

A régi „Célom, hogy…” típusú objektív rész helyett legyen egy rövid szakmai bemutatkozás:

  • Ki vagy?
  • Miben vagy jó?
  • Milyen pozíciót keresel?
  • Mit tudsz nyújtani?

Ez az egyik legfontosabb rész lett 2026-ra.

4. Az ATS miatt ne ess túlzásba

A cégek többsége használ jelentkezőkezelő rendszert (ATS), de:

  • ne tömködj tele kulcsszavakkal,
  • ne használj fehér betűs „rejtett” szöveget,
  • ne az ATS pontszám hajszolása legyen a cél.

A végső döntést továbbra is emberek hozzák.

5. Az AI segíthet, de ne írja meg helyetted

Jó felhasználás:

  • álláshirdetés elemzése,
  • kulcsszavak kigyűjtése,
  • megfogalmazások javítása,
  • összefoglaló írása.

Rossz felhasználás:

  • teljes önéletrajz vakon generálása,
  • tömeges pályázás napi százával.

Az AI legyen munkatárs, ne helyettesítő.

6. 10–15 évnél régebbi tapasztalat csak indokolt esetben

Általános szabály:

  • az utolsó 10–15 év részletesen,
  • régebbi tapasztalat csak akkor, ha fontos az adott munkakörhöz.

Például ha valaki korábban ápoló volt, majd más területen dolgozott, de most visszatérne az egészségügybe.

7. Az életkorod ne legyen központi téma

Ajánlott:

  • diploma évének elhagyása,
  • nagyon régi díjak, tanfolyamok törlése,
  • korszerű technológiai ismeretek hangsúlyozása.

A technológiai naprakészség különösen fontos 50 év felett.

8. A fotó általában nem szükséges

Amerikai és multinacionális környezetben inkább nem ajánlott.

Kivétel:

  • modell,
  • színész,
  • médiaszereplő,
  • olyan szakma, ahol a megjelenés a munkakör része.

Magyarországon a fotó még mindig gyakori, de nem kötelező.

9. A számok sokat érnek

Ne csak azt írd le, hogy mit csináltál.

Inkább:

❌ „Idegenvezetőként dolgoztam.”

✔ „Évente több mint 100 csoportot vezettem Magyarországon és Európa 15 országában.”

✔ „40–50 fős csoportok koordinálása többnapos körutazások során.”

A mérhető eredmények mindig erősebbek.

10. A karrierszünet már nem tabu

Ha volt kihagyás:

  • írd be nyugodtan,
  • röviden magyarázd meg,
  • ne kérj érte elnézést.

Például:

2024–2025 Karrierszünet

  • Családtag gondozása
  • Továbbképzések elvégzése
  • Önkéntes projektek

Ez ma teljesen elfogadott.

11. Két oldal az ideális

  • Pályakezdő: 1 oldal
  • Középvezető, szakember: 2 oldal
  • Nagy tapasztalat esetén 3 oldal is lehet

A fontos szabály: minden mondatnak legyen értéke.

12. A LinkedIn és az önéletrajz legyen összhangban

Nem kell szóról szóra ugyanolyannak lennie, de:

  • ugyanazok a munkahelyek,
  • ugyanazok a dátumok,
  • ugyanaz a szakmai irány.

Az eltérések bizalmatlanságot kelthetnek.

Ami 2026-ban különösen jól működik

  1. Rövid szakmai összefoglaló.
  2. Eredmények számokkal.
  3. AI által javított, de emberi hangvétel.
  4. Kulcsszavak természetes használata.
  5. Minden pályázathoz igazított változat.
  6. Modern, letisztult dizájn.
  7. LinkedIn-profillal összhangban lévő tartalom.

 50+ korban mi számít igazán?

Nem az életkor.

Hanem hogy:

  • használod-e a modern eszközöket,
  • tanulsz-e új technológiákat,
  • naprakész vagy-e.

A technológiai nyitottság ma az egyik legerősebb ellenszere az életkori előítéleteknek.

AI használata

A 2025-ös „mindent írjon meg helyettem a ChatGPT” hullám kezd kifulladni.

A szakértők szerint az AI:

✔ ötleteljen
✔ javítson
✔ elemezzen álláshirdetést
✔ segítsen kulcsszavakat találni

de

❌ ne írja meg helyetted az egész önéletrajzot.

A legjobb eredmény az ember + AI együttműködésből születik.

Saját agent készítése

 1. Egyszeri „agent-szerű” munkafolyamat

Ez már most működik.

Példa:

„Készíts nekem Dél-Albánia utastalálkozó anyagot: nézd át a programot, készíts PPT-vázlatot, előadói szöveget és utasoknak rövid tájékoztatót.”

Ilyenkor én végigvi a ChatGpt a lépéseket: fájlolvasás, keresés, rendszerezés, szövegírás, PPT-készítés. Ez még nem teljesen önálló agent, de a működés már agent-szerű.

2. Saját „Zita idegenvezető asszisztens” projekt

Ezt érdemes létrehozni ChatGPT Projectként. A Project képes a feltöltött fájlokra, korábbi beszélgetésekre és külön utasításokra támaszkodni.

Beállíthatjuk neki például:

Zita idegenvezetői asszisztense: Feladat utastalálkozók, útleírások, idegenvezetői jegyzetek, napi csoporttájékoztatók és PPT-vázlatok készítése. Magyarul, élményszerűen, nem tankönyvi stílusban dolgozzon.

Ez lenne a „memóriája” és munkastílusa.

3. Automatikus figyelő / emlékeztető

ChatGPT-ben léteznek Tasks feladatok: automatikus promptokat lehet ütemezni, például napi összefoglalót vagy emlékeztetőt.

Példa:

„Minden reggel 6-kor nézd meg az aktuális híreket Szlovéniáról, Horvátországról és Olaszországról, és adj idegenvezetői szempontból hasznos összefoglalót.”

Ez már nagyon közel van egy egyszerű agenthez.

Tehát első lépés új projekt létrehozása (nyilván ehhez előfizetésre van szükséged, ingyenes változatban nem fog működni megfelelően, még az alap csomag is korlátozott, mert csak 40 fájlt tölthetsz fel)

„Idegenvezetői Asszisztens”

A projektbe feltöltheted:

  • útprogramokat,
  • korábbi PPT-ket,
  • idegenvezetői jegyzeteket,
  • utastalálkozó szövegeket,
  • szállodai információkat,
  • országismertető anyagokat.

A projektnek adhatsz állandó utasításokat is, például:

Idegenvezetőként dolgozom. Az anyagok legyenek élményszerűek, történetekkel és érdekességekkel. A PPT rövid legyen, az előadói jegyzet részletes. Kerülje a száraz lexikális felsorolásokat.

Így minden új beszélgetés a projekten belül ebből indul ki.

létrehozott agent:




Hogyan lehet AI agentet építeni?

 Ma már nem kell feltétlenül fejlesztőnek lenni. Léteznek olyan rendszerek, ahol kattintgatással lehet agenteket összerakni.

Például:

  • ChatGPT Agent
  • n8n
  • Dify
  • Make
  • Zapier AI

Mit jelent ez a gyakorlatban?

Tegyük fel, hogy minden héten indul egy buszos út.

Az agent:

Reggel 6-kor

Megnézi:

  • időjárás
  • határhelyzet
  • autópálya hírek

6:05-kor Készít egy összefoglalót.

6:06-kor Elküldi neked e-mailben.

Mindezt emberi beavatkozás nélkül.

Mire van szükség?

Agy- Valamilyen nyelvi modell:

  • GPT
  • Claude
  • Gemini

Memória - Valahol tárolni kell:

  • előzményeket,
  • adatokat,
  • döntéseket.

Eszközök

Például:

  • webes keresés
  • Gmail
  • Google Calendar
  • Excel
  • PDF kezelés

Vezérlés Valaminek össze kell fogni az egészet.

Erre használják a frameworköket.

A legismertebb frameworkök

CrewAI

Egyszerűbb. Könnyű tanulni. Kis projektekhez kiváló.

LangGraph

Jelenleg az egyik legerősebb. Komplex agentekhez. Nagyvállalatok is használják.

AutoGen

A Microsoft rendszere. Több agent együttműködésére készült.

OpenAI Agent SDK

Az OpenAI hivatalos megoldása. Erre épül sok modern agent.

Ha ma építenél egy saját idegenvezető-agentet, akkor például:

GPT

Megírná a szövegeket.

Webes eszközök

Keresnék a friss információkat.

Memória

Eltárolná:

  • mely országokban vezetsz,
  • milyen stílusban dolgozol,
  • milyen PPT-ket szeretsz.

Automatizmus

Elkészítené:

  • utastalálkozó anyagokat,
  • idegenvezetői jegyzeteket,
  • napi összefoglalókat.

Hogyan működik egy AI agent?

5 lépés

1. Észlelés (Perception)

2. Gondolkodás (Reasoning)

3. Tervezés (Planning)

4. Memória (Memory)

5. Cselekvés (Action)

Példa: Albánia utastalálkozó

Te ezt mondod: Készíts elő egy utastalálkozót Dél-Albániáról.

Az agent elkezd dolgozni.

1. Észlelés (Perception)

Ez a "szem és fül".

Először információt gyűjt.

Megnézi:

  • a programtervet,
  • a szállodát,
  • a repülőjáratokat,
  • a korábbi PPT-ket,
  • az útleírást,
  • a friss híreket.

Még nem gondolkodik.

Csak adatot gyűjt.

Pont úgy, mint amikor te felszállsz a buszra és először felméred:

  • kik az utasok,
  • milyen az időjárás,
  • mennyi idő van a programig.

2. Gondolkodás (Reasoning)

Itt jön a GPT.

A videó szerint itt dolgozik a nyelvi modell.

Feldolgozza az információkat.

Például:

  • Mi a feladat?
  • Mi hiányzik?
  • Mire lesz szükség?

Az agent ilyesmiket "gondol":

Utastalálkozó készül.

Kell PPT.

Kell előadói szöveg.

Kell programismertető.

Kell néhány érdekes történet.

A ReAct modell

Ez nagyon fontos. A modern agentek nem egyszer gondolkodnak. Folyamatos körben dolgoznak.

Reason - Gondolkodás.

Act - Cselekvés.

Observe Megnézi az eredményt.

Reason - Újraértékel.

Act - Folytatja.

Példa:

Agent: Keresek információt Butrintról. Megkeresi.

Utána: Kevés az anyag. Újra keres.

Majd: Most már elég. Tovább lépek.

Ez egy folyamatos ciklus.

3. Tervezés (Planning)

A nagy célt kisebb feladatokra bontja.

Te ezt mondtad:

Készíts elő egy utastalálkozót.

Az agent ezt bontja:

Feladat 1 - Program összegyűjtése.

Feladat 2 - Látnivalók kigyűjtése.

Feladat 3 - PPT vázlat készítése.

Feladat 4 - Előadói szöveg.

Feladat 5 - Meghívó készítése.

Pont úgy működik, mint egy projektvezető.

4. Memória (Memory)

A videó szerint ez az egyik legfontosabb rész.

Itt tárolja:

  • a korábbi eredményeket,
  • döntéseket,
  • hibákat,
  • preferenciákat.

Például egy idegenvezető-agent megtanulhatná:

  • Zita szereti a történeteket.
  • A PPT legyen rövid.
  • Az előadói jegyzet legyen hosszú.
  • Kevés évszám.
  • Sok érdekesség.

Minden új munkánál ebből indulna ki.

5. Cselekvés (Action)

Itt történik meg a munka.

A videó szerint itt használja az eszközeit.

Például:

  • megnyit egy weboldalt,
  • küld egy e-mailt,
  • szerkeszt egy dokumentumot,
  • frissít egy adatbázist,
  • létrehoz egy PPT-t.

Miben különbözik az AI agent a chatbotoktól?

 1. Autonómia (Önállóság)

Ez a legfontosabb.

ChatGPT

Te mondod:

  • írj egy e-mailt
  • fordítsd le ezt
  • készíts PPT-vázlatot

Ő megcsinálja.

Majd várja a következő utasítást.

AI agent

Te mondod:

  • szervezd meg az utastalálkozót

Ő pedig maga dönti el:

  • kit kell értesíteni,
  • milyen információkat kell összegyűjteni,
  • milyen sorrendben haladjon.

Nem minden lépést te mondasz meg.

Idegenvezetős példa

Te: Készíts egy utastalálkozót Toszkánáról.

ChatGPT: Megír egy szöveget.

AI agent:

  • összegyűjti a programot,
  • megnézi a szállodákat,
  • keres friss híreket,
  • készít egy PPT-vázlatot,
  • elkészíti az előadói jegyzetet.

Ugyanabból a kérésből.

2. Memória

ChatGPT

Normál esetben:

  • egy beszélgetésen belül emlékszik,
  • azon kívül nem.

AI agent

Eltárolhatja:

  • kedvenc stílusodat,
  • korábbi útvonalakat,
  • prezentációid szerkezetét,
  • gyakori feladataidat.

Egy agent tudhatná, hogy:

  • idegenvezető vagy,
  • szereted a sztorikat és érdekességeket,
  • nem kedveled a száraz lexikonszöveget,
  • PPT-hez rövid szöveg kell,
  • előadói jegyzethez hosszabb.

Így minden alkalommal kevesebbet kell magyaráznod.

3. Eszközhasználat

Itt válik igazán érdekessé.

ChatGPT

Alapvetően csak szöveget generál.

AI agent

Használhat:

  • böngészőt,
  • e-mail rendszert,
  • naptárat,
  • adatbázist,
  • Excelt,
  • Google Drive-ot,
  • CRM-et,
  • API-kat. 

gyszerű példa

Te:

Nézd meg, mikor indul a LOT járat Varsóból Vilniusba.

ChatGPT:

Megmondja, hogyan keresd meg.

AI agent:

  • megnyitja az oldalt,
  • megkeresi,
  • kiolvassa az adatokat,
  • akár táblázatba is menti.
Tehát a 3 összetevője:

Autonómia -> Önállóan dolgozik.

Memória -> Emlékszik.

Eszközök -> Tud cselekedni.

Ha valamelyik hiányzik, általában még nem beszélünk valódi AI agentről.

Egy érdekes kérdés

A ChatGPT most agent vagy nem?

A válasz: részben igen, részben nem.

A mai ChatGPT már tud:

  • weben keresni,
  • fájlokat kezelni,
  • naptárat és e-mailt elérni bizonyos környezetekben,
  • feladatokat ütemezni.

Ez már közelít az agentek világához.

Viszont a teljesen önálló, napokig dolgozó digitális munkatársaktól még messze vagyunk.

PIQPACC keretrendszer azaz ellenőrző lista arra, hogyan használjuk az AI-t kritikus gondolkodással

  P – Purpose / Cél Mit akarok elérni? Pontosan mire kérem az AI-t, és mire nem? I – Information / Információ Milyen adatokra, forrásokra...