A következő 2–3 évre gazdasági előrejelzést készíteni ma nehezebb, mint az elmúlt évtizedek nagy részében. Nem azért, mert hirtelen „kiszámíthatatlanná” vált a világ, hanem azért, mert a legtöbb ember fejében még mindig lineáris kép él a gazdaságról: ha ma nő valami 5%-ot, akkor holnap is nagyjából annyit fog. A valóság ennél sokkal összetettebb. A gazdaság mozgása fraktálszerű: nagy hullámokra kisebb hullámok ülnek rá, a mintázatok ismétlődnek, csak más léptékben. A hosszú technológiai ciklusokat jól leírják például a Kondratyev-hullámok (40–60 éves technológiai–gazdasági szakaszok), miközben a tőzsdéken és a fogyasztói magatartásban rövidebb, pszichológiai alapú kilengések jelennek meg.
Ha ezt a hullámszerkezetet komolyan vesszük, akkor a 2025–2027-es időszakot nem lehet csupán „AI-aranykorként” vagy „totális összeomlásként” leírni. A mesterséges intelligencia fontos technológiai ugrás, de nem szakítja el magától a gazdaság többi tényezőjét: munkaerőpiac, demográfia, kamatkörnyezet, szabályozás, fogyasztói pszichológia. A marketing világában most egyszerre zajlik technológiai forradalom, bizalmi válság és szerepzavar. A kérdés nem az, hogy az AI elveszi-e a munkát, hanem az, hogy a következő években ki tudja úgy beépíteni a saját üzleti modelljébe, hogy közben ne veszítse el a józan eszét, a profitját és az ügyfelei bizalmát. Ebben a cikkben kifejezetten arra koncentrálok, hogy 2025–2027 között hol lesz a pénz az AI × marketing metszetében, és mire számíthat a magyar vállalkozó, ha nem az ígéreteknek, hanem a gazdasági logikának hisz.
A marketinges szakma átalakulása: amikor mindenki AI-szakértővé válik
Az elmúlt két évben a magyar és nemzetközi marketinges közösség jelentős része „AI-szakértővé” keresztelte át magát. Konferenciák, tréningek, online kurzusok tucatjai ígérik, hogy néhány prompttal helyettesítheted a szövegírót, a grafikusokat, a tanácsadót, sőt, félig-meddig a vállalkozó gondolkodását is. Ennek a jelenségnek van racionális alapja: a generatív AI valóban drasztikusan csökkenti számos részfeladat idő- és költségigényét (szövegvariációk, képkoncepciók, alap kutatás, adat-előkészítés). A gond az, hogy sok szakember és vállalkozó ezt nem eszközszintű, hanem identitásszintű váltásnak fogja fel. Ahelyett, hogy jó marketingesként tanulná meg használni az AI-t, hirtelen „AI-guruvá” válik, és közben elveszíti a stratégiai gondolkodást, a piaci kontextust és a pénzügyi realitásérzékét.
Akik tanultak volna gazdasági előrejelzést, makrogazdaságtant, viselkedési pénzügyeket, azok pontosan tudnák: minden nagy technológiai ugrásnál kialakul egy túllelkesedési fázis. Ilyenkor nem csak az eszköz értékét árazzák túl, hanem a hozzá kapcsolódó szakmai címkéket is. A 2000-es évek elején hirtelen mindenki „e-business szakértő” lett, a 2010-es években „social media ninja”, a 2017–2021 közötti időszakban „crypto/DeFi tanácsadó”, most pedig „AI-specialista”. A közös pont: a többség nem tudja időben felismerni, mikor ér véget a hirtelen pénzáramlás az adott szegmensben, ezért túl későn, vagy épp túl gyorsan vált irányt. 2025–2027 között azok a marketingesek és vállalkozók maradnak talpon, akik nem dobják ki a korábban felépített üzleti tudásukat csak azért, mert megjelent egy új eszközkategória, hanem integrálják azt a meglévő rendszerükbe.
Gazdasági ciklusok, fraktálok és technológiai lufik – laikus szemmel
Ha laikus fejjel akarsz eligazodni a gazdasági ciklusok között, elég megértened három alapelvet. Az első: a technológiai fejlődés hullámokban zajlik. A Kondratyev-hullámok logikája szerint minden nagy technológiai korszak (gőzgép, villamosítás, autóipar, informatika, digitális hálózatok, AI) 40–60 éves emelkedő–csökkenő szakaszokkal jár együtt, amelyekben a termelékenység, a beruházások és a tőkepiaci várakozások együtt mozognak. A második: a piaci szereplők nem racionális robotok, hanem emberek – félelemmel, mohósággal, korlátozott információval. A viselkedési pénzügyek kutatásai egyértelműen megmutatták, hogy a dotkom-lufi vagy a különböző technológiai buborékok idején a befektetők döntéseit erősen befolyásolta a falka viselkedés, a megerősítési torzítás és a túlzott önbizalom. A harmadik: a gazdasági mozgások fraktálszerűek, vagyis a nagy hullámok mintázata kicsiben is ismétlődik. Ugyanolyan érzelmi szakaszokat látunk egy technológiai részvény grafikonján, mint egy kriptodeviza szárnyalásánál, csak más léptékben.
Hétköznapi példát is hozhatunk a fraktáljelenségre: képzeld el a karfiolt. Ha letörsz belőle egy kisebb darabot, ugyanazt a mintát látod kicsiben, mint az egész fejen. Ugyanez történik a gazdaságban is: a dotkom-lufi, a 2008-as válság, a kriptománia vagy a jelenlegi AI-hype mind ugyanarra a pszichológiai és gazdasági mintázatra épül, csak más időtávon, más díszletekkel. A 2025–2027-es időszak valószínűleg nem lesz kivétel: az AI körüli túlzott várakozásokat részben ki fogja korrigálni a piac, miközben több valódi, hosszú távon is életképes AI-alapú üzleti modell stabilizálódik. Azok a vállalkozók járnak jól, akik felismerik: a hype-szakasz célja nem az, hogy „életük üzletét” kössék, hanem hogy előkészítsék a talajt a következő, józanabb növekedési szakaszra.
Az AI-pszichózis: amikor a józan ész háttérbe szorul
AI-pszichózisnak azt a jelenséget nevezem, amikor valaki úgy gondolja, hogy mindent csodásan megold az AI, és minden más felesleges. Ez nem klinikai kategória, hanem piaci magatartás: ugyanolyan torz gondolkodás, mint amikor a dotkom-lufi idején azt hitték, hogy minden „.com” végű cég automatikusan milliárdokat fog érni, vagy amikor a kriptoláz csúcsán a blokklánc szó önmagában elég volt ahhoz, hogy egy vállalkozás értékelését az égig tolják. A mechanizmus ugyanaz: falka viselkedés („mindenki ezt csinálja”), túlzott önbizalom („én most beszállok, de okosabban szállok ki”), megerősítési torzítás („csak olyan tartalmat olvasok, ami igazolja, hogy az AI az új megváltás”), és az alapok teljes figyelmen kívül hagyása.
Marketingesként és tanácsadóként az a tapasztalatom, hogy az AI-pszichózis legnagyobb áldozatai nem azok a techcégek lesznek, akik valóban építenek valamit, hanem a mikro- és kisvállalkozók, akik túl későn veszik észre, hogy az „ingyen AI” valójában idő- és figyelemköltséget is jelent. Ha egy vállalkozó napi 2–3 órát tölt azzal, hogy újabb és újabb AI-eszközöket tesztel, prompt-variációkat gyárt és shortokat vág, de közben nincs rendben az ajánlata, az árazása, a pénzügyi tervezése, a célcsoportja, akkor az AI nem megoldás, hanem halogatási eszköz lesz a kezében. A 2025–2027-es időszakban a józan ész legnagyobb jele az lesz, ha a vállalkozó először a számokkal, a piaci pozícióval és az ügyfélélettartammal foglalkozik, és csak utána választ AI-eszközöket – pontos üzleti célokhoz rendelve.
Magyar digitális valóság: KKV-k, AI és lemaradás
A hazai vállalkozói közeg helyzete szempontjából fontos tény, hogy Magyarország digitális felkészültsége évek óta az európai középmezőny alsó részében mozog. A GKI és más szervezetek elemzései szerint a magyar cégek nagy része még az alap digitális készségekben (folyamatdigitalizálás, adatkezelés, online értékesítés) sem áll stabilan, miközben a „fejükben” már AI-vezérelt vállalatként gondolnak magukra. Különösen a kkv-szektorban jellemző, hogy egy-egy lelkes vezető vagy marketinges beemel AI-eszközöket (chatbot, kép- és szöveg-generálás, fordítás), de ezek egy széttöredezett, ad-hoc rendszerhez csatlakoznak. Nincs egységes adatstratégia, nincsenek egymásra épülő rendszerek, és ritka a tudatosan épített ügyfélélettartam-modell.
Ez a kettősség – technológiai lelkesedés és strukturális lemaradás – egyszerre jelent veszélyt és lehetőséget 2025–2027-ben. Veszély, mert aki rossz rendszerre húzza rá az AI-t, az csak még komplexebbé, átláthatatlanabbá teszi a működését, miközben az alap problémák (gyenge ajánlat, hibás árazás, rossz cash-flow, hiányos kontrolling) érintetlenek maradnak. Lehetőség, mert aki most hajlandó rendet tenni a saját adatain, folyamataiban és marketingrendszerében, az nagyon gyorsan versenyelőnyre tehet szert: az AI-t nem „csomagolásként”, hanem termelékenység-növelő, profitabilitást javító eszközként tudja bevonni. A magyar kkv-knak a következő években nem az lesz a döntő kérdés, hogy ki tud több AI-eszközt felsorolni, hanem az, hogy ki tud kevesebb eszközzel, de tiszta, átgondolt rendszerben dolgozni.
Előrejelzés 2025–2027: a legvalószínűbb trendek
Gazdasági értelemben a 2025–2027 közötti időszakot a legtöbb modell nem új világrendként, hanem egy technológia-vezérelt alkalmazkodási szakaszként írná le. A konkrét GDP-számoknál, inflációs mutatóknál és kamatszinteknél fontosabb az, hogy milyen irányba mozdulnak a vállalkozások és a fogyasztók. Néhány trend, amellyel érdemes számolni:
- Az AI-eszközök egységköltsége tovább csökken, miközben a minőségük nő. Ez lefelé nyomja a kreatív és adminisztratív részfeladatok árát, de közben felértékeli a stratégiai, pszichológiai és üzleti gondolkodást igénylő munkát.
- A munkaerőpiacon erősödik a kettészakadás: az általános, könnyen helyettesíthető tudású pozíciókat (junior szövegíró, alap grafikus, adminisztratív asszisztens) egyre gyakrabban váltják ki félig automatizált folyamatok, míg a szűk szakterületre fókuszáló, tapasztalt szakembereknek akár nő is az alkupozíciójuk.
- A szabályozói környezet (adatvédelem, AI-átláthatóság, fogyasztóvédelem) fokozatosan szigorodik, ami a „hackeljük meg okosban” típusú megoldásokat visszaszorítja, és a stabil, dokumentálható, felelősen használt rendszerek felé tolja a piacot.
- A fogyasztók egy része ki fog égni az AI-generált tartalomáradattól. Minden, ami sablonízű, túl polírozott és személytelen, egyre kevésbé fog hatni rájuk, miközben felértékelődnek a hiteles, emberi, következetes márkák.
- Azok a cégek, amelyek saját adatbázissal, saját közönséggel és saját tulajdonú felületekkel rendelkeznek (hírlevél, közösség, ügyfélklub), előnybe kerülnek azokkal szemben, akik kizárólag fizetett forgalomra és külső platformokra támaszkodnak.
- Az oktatás, tanácsadás és implementáció hármasa (tehát nem csak „elmagyarázni az AI-t”, hanem be is építeni a vállalkozásba) stabil kereslettel fog rendelkezni, feltéve, hogy az ígéretek nem szakadnak el a gazdasági realitástól.
Ezek a trendek nem jóslatok, hanem valószínű forgatókönyvek. A vállalkozó feladata, hogy saját szektora, ügyfélköre és erőforrásai alapján eldöntse, melyik érinti őt közvetlenül, és hol van értelme proaktívan lépni. Aki 2025-ben úgy gondolkodik, mint 2018-ban, az le fog maradni. Aki viszont úgy gondolkodik, mint egy 2030-ra készülő cégvezető, az már most elkezd olyan rendszereket építeni, amelyek AI nélkül is működőképesek, és AI-val együtt csak hatékonyabbak lesznek.
Hol lesz a pénz 2025–2027-ben az AI × marketing metszetében?
Az egyik leggyakoribb kérdés, amit kapok: „Oké, Gábor, de konkrétan hol lesz a pénz?” Nézzük meg néhány logikus irányt. Az első a stratégiai AI-integráció: nem az fog jól keresni, aki „AI-t ad el”, hanem az, aki képes egy adott vállalkozás valós folyamataiba beépíteni az AI-t. Ilyen például a belső tudásbázisokra épülő ügyfélszolgálati asszisztens, az értékesítési funnel adatvezérelt finomhangolása, vagy a tartalomgyártás olyan rendszere, amely nem önmagáért termel posztokat, hanem mérhetően növeli az ügyfélértéket. Ehhez viszont nem elég a prompt-kezelés: üzleti modell, pénzügyi logika és marketingpszichológia is kell.
A második irány az adatoldal. Azok a szakemberek és cégek, akik képesek a szétszórt, rendezetlen adatokat (CRM, hírlevél-rendszer, webshop, Google Analytics, offline értékesítés) egységes, elemezhető struktúrába rendezni, és erre AI-t építeni, nagyon keresettek lesznek. A harmadik irány a „human-in-the-loop” kreatív munka: olyan szövegírók, dizájnerek, tartalomkészítők, akik értenek a pszichológiai mechanizmusokhoz, tudják, hogyan gondolkodik a magyar fogyasztó, és az AI-t gyorsításra, nem helyettesítésre használják. Erről részletesebben az „Online Marketing és Pszichológia” című könyvemben írok, ahol pont azt próbálom átadni, hogyan lehet több tudományterület (pszichológia, szociológia, közgazdaságtan) gondolkodásmódját integrálni a marketingbe úgy, hogy abból valódi kampányok és bevételnövekedés szülessen, ne csak szép prezentációk.
A negyedik irány az oktatás és tanácsadás, de itt különösen fontos az óvatosság. A piac tele lesz (és már most is tele van) olyan rövid képzésekkel, amelyek 8–12 hét alatt anyagi függetlenséget ígérnek AI-vel. Ez nem gazdasági előrejelzés, hanem marketingfogás. Valós értéket azok a tanácsadók és képzések adnak, amelyek nem csupán eszközöket mutatnak, hanem segítenek üzleti döntést hozni: hol éri meg automatizálni, hol nem; milyen kockázata van egy-egy AI-alapú folyamatnak; hogyan lehet elkerülni az etikai és reputációs csapdákat. A pénz azoknál koncentrálódik majd, akik nem csak „felülnek a hullámra”, hanem értik is, milyen mély a víz.
Ipar 5.0 és emberközpontú AI: hogyan néz ki a józan jövőkép?
Az Ipar 5.0 fogalmát sokan úgy értelmezik, hogy a következő lépés az ember teljes lecserélése a géppel. Én ezt a megközelítést nem tartom hasznosnak. A valóságban a legtöbb vállalkozás, különösen kkv-szinten, még nagyon messze van a teljes automatizációtól. Ami reális, az az emberközpontú AI: az emberi ítélőképesség megtámogatása jó minőségű adatokkal, megfelelő algoritmusokkal és jól feltett kérdésekkel. Ez az a szint, ahol egy tanácsadó, egy cégvezető vagy egy marketinges nem érzi fenyegetésnek az AI-t, hanem eszköznek tekinti, miközben megőrzi a végső döntés felelősségét.
„Az Ipar 5.0 számomra nem a robotokról, a humanoidokról és a teljes automatizálásról szól, hanem arról, hogy az emberi ítélőképességet megtámogatjuk jó adatokkal, jó algoritmusokkal és jó kérdésekkel. Aki ezt megérti, nem akarja lecserélni az embert a gépre, csak optimalizálni akarja a gondolkodását.” – Dajka Gábor
Ha ezt a szemléletet vetítjük rá a 2025–2027-es időszakra, akkor az „AI mindent visz” helyett sokkal inkább azt látjuk: azok a cégek fognak előrébb lépni, amelyek felelősen és fókuszáltan használják az AI-t. Nem mindenhová, hanem oda, ahol az áttételesen is javítja az ügyfélélményt, csökkenti a felesleges költségeket, és támogatja a stratégiai döntéseket. A vállalkozó számára a fontos kérdés nem az, hogy „mennyire AI-os” a cége, hanem az, hogy a döntései minősége javul-e attól, ahogyan az AI-t használja.
Gyakorlati akcióterv 2025–2027-re magyar kkv-knak
Ha vállalkozóként szeretnél nem csak túlélni, hanem erősödni a következő években, érdemes egy egyszerű, de következetes akciótervet követned. Nem kell hozzá tíz új eszköz, viszont kell hozzá jó adag őszinteség önmagaddal szemben. Az alábbi lépéseket javaslom:
- Rendszer-szintű állapotfelmérés. Nézd végig a vállalkozásodat úgy, mintha kívülálló lennél: ajánlat, árazás, szállítás, ügyfélszolgálat, pénzügyi tartalékok, marketingrendszer, analitika. Írd le, mi működik, mi nem, és hol hiányoznak adatok a döntéshez.
- Adattisztítás és adat-stratégia. Mielőtt bármilyen AI-eszközt bevezetsz, tedd rendbe a saját adataidat: ügyféladatbázis, rendeléstörténet, hírlevél-listák, kampányok eredményei. Döntsd el, mit akarsz mérni, és mi alapján fogsz dönteni.
- AI-kísérletek kontrollált környezetben. Válassz ki 1–2 üzleti célt (például ügyfélszolgálati válaszidő csökkentése, ajánlatkészítés felgyorsítása, tartalomgyártás tehermentesítése), és ezekhez rendelj konkrét AI-eszközöket. Tesztelj, mérj, és ha nem látsz javulást, ne félj leállítani a kísérletet.
- Humán kompetenciák fejlesztése. Fektess be saját és munkatársaid gondolkodásába: pszichológiai mechanizmusok megértése, vásárlói döntések folyamata, alap pénzügyi és statisztikai ismeretek. Ezeket semmilyen AI nem fogja helyetted tartósan pótolni.
- Folyamatos tanulás, de szűrt fogyasztással. Ne kövesd minden nap az összes AI-hírt. Válassz ki 2–3 megbízható forrást vagy szakértőt, és inkább mélyebben értsd meg, amit mondanak, minthogy minden héten új „csodafegyver” után fuss.
Ez az akcióterv nem látványos, nem ígér azonnali meggazdagodást, viszont összhangban van a gazdasági ciklusok működésével és a magyar piac realitásaival. Aki képes ezt végigvinni, az nagy eséllyel nem csak átvészeli a következő hullámokat, hanem profitálni is tud belőlük.
Dajka Gábor marketingszakértő, business coach és befektető szerint
Ha egy mondatban kellene összefoglalnom a 2025–2027-es időszak üzenetét a magyar vállalkozók számára, akkor ezt mondanám: aki az AI-t vallásként kezeli, az nagyot fog csalódni, aki viszont fegyelmezett eszközként használja, az erősebb lesz, mint valaha. A következő évek nem azoknak kedveznek, akik a „semmiből” akarnak gyorsan óriási forgalmat építeni, hanem azoknak, akik hajlandók gondolkodni, rendszert építeni, felelősséget vállalni és tanulni. A hype le fog csengeni, a felszínes „AI-szakértők” egy része eltűnik, de a vállalkozásod, a munkatársaid és az ügyfeleid itt maradnak.
Dajka Gábor tapasztalata szerint a magyar piac pesszimista, tőkehiányos és sokszor bizalmatlan – de éppen ezért hálás azoknak a vállalkozóknak, akik következetesek és kiszámíthatók. Az „Online Marketing és Pszichológia” című könyvemet is azért írtam, hogy a magyar kkv-knak ne külföldi milliárdos cégek taktikáit kelljen másolniuk, hanem megértsék a saját célcsoportjuk gondolkodását, érzelmeit és döntési folyamatait. A következő 2–3 évben nem az fog nyerni, aki a legszebb AI-prezentációt rakja össze, hanem az, aki képes a marketingjét, a pénzügyeit és az emberi tényezőt egyetlen, működő rendszerbe szervezni. Ha ehhez az AI-t okosan használod, az előny. Ha helyette gondolkodsz vele, az kockázat. A döntés továbbra is a tiéd marad – és ez így van jól.
Szakértő válaszol – gyakori kérdések
Érdemes-e marketingesként „teljesen” AI-ra specializálódni a következő években?
Nem javaslom, hogy teljesen AI-ra szűkítsd a szakmai identitásodat. Érdemes AI-ban jártas marketingessé válni, de nem „csak AI-szakértővé”. A piac hosszabb távon azokat fogja megbecsülni, akik értik a fogyasztói pszichológiát, a stratégiát, a pénzügyi logikát, és ezekhez választanak megfelelő AI-eszközöket. Egy szűk eszközre épített karrier nagyon sérülékeny, ha változik a technológia vagy a szabályozás.
Mi lesz a szövegírók és grafikusok jövőjével 2025–2027-ben?
Aki ma csak mechanikus szöveg- vagy képkészítést végez, annak nehezebb dolga lesz. A generatív AI ebben már most is versenyképes. Viszont azok a szövegírók és grafikusok, akik képesek érteni a célcsoport gondolkodását, és AI-t használnak inspirációra, variációk gyors generálására, kutatásra, sokkal értékesebbé válhatnak. A magyar piacon külön előny, ha valaki érti a helyi kulturális referenciákat, nyelvi árnyalatokat és piaci sajátosságokat – ezt az AI jelenleg nem tudja megbízhatóan helyettesíteni.
Miben különbözik a magyar piac AI-reakciója a nyugati országokétól?
A magyar piac egyszerre árérzékeny és bizalmatlan. Egyrészt sokan keresnek „olcsó csodamegoldásokat”, másrészt erős a szkepszis minden új dologgal szemben. Ez azt eredményezi, hogy az AI-hype egyszerre vonzó és ijesztő a vállalkozók számára. Többen csak akkor mernek investálni, ha látják a közvetlen, gyors megtérülést, miközben a hosszú távú rendszerépítésre kevesebb figyelem jut. Aki ezt érti, és nem ígér lehetetlent, hanem lépésről lépésre vezet végig egy valós AI-integráción, az itthon is stabil ügyfélkört tud építeni.
Mennyi időt érdemes AI-eszközök tanulására fordítani egy kkv tulajdonosának?
Átlagosan heti 2–3 óra fókuszált tanulás és tesztelés bőven elég. Ennek a fele mehet gyakorlati kipróbálásra (konkrét feladatok AI-val), a másik fele pedig arra, hogy megértsd az eszközök korlátait, jogi–etikai vonatkozásait és a saját adataidhoz való viszonyát. Ha ennél jóval többet töltesz AI-vel, miközben az alap üzleti feladataid nincsenek rendben, akkor valószínűleg az AI-t használod kifogásként arra, hogy ne kelljen szembenézned a cég valódi problémáival.
Mit tegyen az, aki teljesen elveszettnek érzi magát az AI és gazdasági előrejelzések világában?
Először is nyugodtan fogadd el, hogy ez egy komplex terület, és senki nem lát tisztán mindenben. Kezdd az alapoknál: ismerd meg a saját számaidat (bevétel, profit, költségstruktúra, ügyfélélettartam), tanulj meg egyszerűbb gazdasági ciklusmodelleket, és csak ezután kezdj AI-eszközökkel kísérletezni. Ha kell, vonj be olyan tanácsadót, aki nem csak technológiai, hanem üzleti és pszichológiai szemlélettel is rendelkezik. Nem az nyer, aki a leghamarabb szalad bele az AI-hype-ba, hanem az, aki a leghiggadtabban tud dönteni.
Ajánlott magyar videó/podcast
Ha szeretnél tovább gondolkodni azon, hogy miért nem szerencsés mindent teljesen automatizálni, és hol van az ember helye a rendszerekben, ajánlom ezt a videómat:
Források
- Johnson, T. C. (2007): Optimal learning and new technology bubbles. Journal of Monetary Economics.
- Nélkülözhetetlen a digitális felkészültség – interjú a GKI vezérigazgató-helyettesével.
- The lifespan of AI innovations – IBM Research blog.
