Mesterséges intelligencia a marketingben Magyarországon

A mesterséges intelligencia (MI) rohamosan terjed a marketing területén világszerte, és Magyarországon is egyre több vállalat kísérletezik MI-alapú eszközökkel. Különösen 2023–2025 között AI-hype figyelhető meg: a ChatGPT és más generatív MI-megoldások berobbanása után sok cég kommunikációjában jelent meg az MI, mint innovációs jelző. Ugyanakkor fontos elkülöníteni a valós, hatékonyságot növelő alkalmazásokat a puszta marketingcélú hype-tól. Ez a kutatás iparáganként tekinti át, hogy mely szektorokban és milyen mértékben használják ténylegesen az MI-t a marketingben Magyarországon, és hol korlátozódik a jelenség inkább a kommunikációs buborékra.

Röviden bemutatjuk az általános trendeket és azt, hogy a marketinges szakma hogyan viszonyul az MI-hez, majd iparágak szerint részletezzük az adaptációs szinteket, a jellemző MI-eszközöket (pl. automatizáció, prediktív analitika, chatbotok, személyre szabott ajánlók stb.), valamint az egyes szektorok sajátos kihívásait. A fókusz a hazai piacra irányul, ezért magyarországi esettanulmányokkal és vállalati példákkal illusztráljuk a helyzetet, szakmai sajtóban megjelent adatokkal alátámasztva. Ahol lehet, összehasonlító táblázatok segítik az iparágak közötti különbségek áttekintését.

Általános trendek és AI-hype a marketingben

Az elmúlt két évben az MI használata robbanásszerűen terjedt el a marketingben Magyarországon. Egy 2025 elején készült felmérés szerint a magyar marketingesek 81,8%-a nyilatkozott úgy, hogy már használ valamilyen MI-eszközt a munkája során. Ez az arány alig marad el a ~88%-os globális átlagtól, ami azt mutatja, hogy a hazai szakemberek is aktív részeseivé váltak az MI térnyerésének. Különösen népszerűek a generatív AI eszközök a tartalomkészítésben: a leggyakoribb használati terület a cikkek és blogposztok írása, ezt követi az e-mail marketing automatizálása. Szintén kiemelt a szövegírás (copywriting) és a képgenerálás szerepe. Olyan fejlett modellek váltak könnyen elérhetővé, mint a GPT-alapú szövegírók vagy a DALL·E és Midjourney képgenerátorok, melyek már egészen valósághű vizuális tartalmakat tudnak előállítani. Ezek különösen a kisebb költségvetésű marketingcsapatoknak jelentenek nagy segítséget (pl. termékfotózás kiváltására kreatív képgenerálással ). Megjelent az MI használata a videókészítésben is (pl. Pika Labs, Runway ML, Synthesia), bár ezen a területen egyelőre csak kísérleti szinten – példa erre egy 2023-as, teljes egészében MI által generált Porsche-reklámfilm, amelyre a szakma is felfigyelt.

A magyar kis- és középvállalkozások (kkv) marketingjében is kitört az AI-láz. Wolf Gábor (Marketing Commando) 2025-ös felmérése szerint a marketingtevékenységet folytató kkv-k 44%-a használ már valamilyen MI-megoldást – két év alatt az MI a kkv-k 5. legnépszerűbb marketingeszközévé nőtte ki magát, megelőzve még a Google hirdetéseket is. Ilyen gyors térnyerést egyetlen más marketingeszköznél sem tapasztaltak az elmúlt évtizedben. A kkv-k körében továbbra is a Facebook és a saját honlap a legfontosabb platform, de az MI-alapú eszközök ugrásszerűen jöttek fel. Wolf Gábor arra figyelmeztet, hogy az MI mellőzése „önkéntes lemaradást” jelenthet a vállalkozásoknak – ma még versenyelőnyt ad, holnapra viszont alapelvárássá válhat, akárcsak anno az online jelenlét vagy az e-mail marketing.

Valós eredmények vs. hype: Fontos kiemelni, hogy sok hazai marketinges már kézzelfogható eredményeket is lát az MI használatában, nem csupán trendi buzzwordként tekint rá. A kkv-k körében az MI-t használók 42%-a számolt be hatékonyságuk javulásáról és termelékenységük növekedéséről, 29%-uk szerint gyorsabbá és könnyebbé vált a döntéshozatal, 21%-uk pedig új üzleti lehetőségeket fedezett fel az MI révén. Továbbá a válaszadók 18%-ánál a költségek csökkentéséhez is hozzájárult az MI, 14%-uknál pedig a versenyképesség növeléséhez. Az ügyfélélmény terén is van hatás: a vállalkozások ~10%-a jelezte, hogy a személyre szabott ügyfélélmények révén javult az ügyfélelégedettségük. Mindez azt mutatja, hogy az MI használata nem pusztán hype, hanem versenyelőnyt nyújtó tényező lehet a marketingben is – feltéve, hogy tudatosan és jól illesztik be a folyamatokba.

Ugyanakkor az MI gyors térnyerése okoz némi bizonytalanságot és ellenérzést is a szakmában. Egy 2025-ös felmérés szerint a marketingesek 32%-a tart attól, hogy hosszú távon az MI akár megszüntetheti a jelenlegi munkakörét. Sokaknál az ismeretlentől való félelem is gátolja az elfogadást – főleg akik kevésbé technológiai beállítottságúak, vagy ahol a munkahely nem támogatja az MI-eszközök tanulását. A válaszadók 43%-a mondta, hogy cégénél semmilyen formában nem ösztönzik az MI-alapú továbbképzéseket, így ők bizonytalanabbul nyúlnak ezekhez az eszközökhöz. Látható tehát egyfajta szakadék a lelkes úttörők és a kiváró, szkeptikusabb marketingesek között.

Tipikus MI-eszközök a marketingben: A marketing területén az MI-t leggyakrabban a következőkre használják ma Magyarországon:

• Tartalomkészítés és kreatívok generálása: Szövegírás (cikkek, hirdetésszövegek, social posztok), képgenerálás (bannerképek, illusztrációk), videók és animációk készítése MI segítségével. Ezek emberi utómunkát igényelnek, de nagyban gyorsíthatják a kreatív folyamatot.

• Marketingautomatizáció és személyre szabás: E-mail kampányok automatizált szegmentálása és személyre szabott ajánlatok küldése MI-algoritmusokkal; weboldali termékajánló motorok, amelyek valós időben a felhasználó viselkedése alapján ajánlanak termékeket (lásd e-kereskedelemnél később).

• Ügyfélszolgálati chatbotok és virtuális asszisztensek: Olyan chat- vagy hangalapú MI-asszisztensek, amelyek 0-24 órában tudnak válaszolni gyakori ügyfélkérdésekre, segítve az ügyfélszolgálatot és javítva a válaszidőt. Magyarországon több nagy cég is bevezetett ilyen chatbotokat (részletek alább iparáganként).

• Prediktív analitika a marketingben: Az MI algoritmusai képesek nagy adatbázisokból (pl. CRM adatok, vásárlási előzmények, online viselkedési adatok) mintázatokat felismerni és előrejelezni, hogy mely ügyfél milyen termék vagy ajánlat iránt érdeklődhet, ki hajlamos lemorzsolódni, stb. Ezt kihasználva a vállalatok előrejelzik a vásárlói igényeket (pl. következő legjobb ajánlat, churn előrejelzés) és optimalizálják kampányaikat.

• Hirdetéskiszolgálás és adatelemzés: A digitális hirdetési platformok (Google, Facebook, programmatic ad rendszerek) mélyen integrált MI-t használnak a célzásban és optimalizálásban. A hirdetők szempontjából ez azt jelenti, hogy az MI automatikusan megtalálja a megcélzott közönséget a beállított paraméterek alapján, és a megfelelő embereknek jeleníti meg a reklámot. A fogyasztó oldaláról pedig úgy jelenik meg, hogy a rendszer folyamatosan figyeli az online viselkedést, profilokat épít, és ezek alapján dob fel személyre szabott reklámokat . A marketingeseknek így gyakorlatilag az MI “fekete doboza” dolgozik a háttérben a hirdetések terítésénél – ezt ma már minden online kampány során kihasználják.

Természetesen az MI marketingcélú használata mellett túlzó marketingkommunikáció is megfigyelhető. Egyes cégek az MI-t inkább csak buzzwordként használják – például “MI-alapú” jelzőkkel illetnek hagyományos szoftvereket vagy egyszerű automatizmusokat is, hogy innovatívabbnak tűnjenek. A szakmai diskurzusban ezt “AI-washing”-nak is nevezik. A valós működés szempontjából azonban előbb-utóbb kiderül, ha egy eszköz vagy kampány mögött nincs valódi mesterséges intelligencia, csak marketingfogás. A továbbiakban iparágak szerint tekintjük át, hol tart az MI alkalmazása a marketingben – kitérve arra is, mely területeken nyújt valós hozzáadott értéket, és hol érzékelhető inkább “MI-buborék”.

Pénzügyi szektor (bankok és biztosítók)

A banki és pénzügyi szektor világszerte az egyik élharcosa az adatvezérelt megoldásoknak, így nem meglepő, hogy Magyarországon is több bank kísérletezik MI-vezérelt marketing- és ügyfélkapcsolati eszközökkel. A szektorban az MI használata jellemzően ügyfélélmény javítására és személyre szabott ajánlatok nyújtására irányul, de ide tartozik a belső folyamatok automatizálása is (pl. hitelbírálat MI segítséggel, csalásmegelőzés). Marketing szempontból három fő alkalmazási irány emelhető ki:

• Chatbotok és virtuális asszisztensek az ügyfélszolgálaton: A hazai bankok közül többen is bevezettek már 0-24 órában elérhető chatbotokat, amelyek az ügyfelek által feltett kérdésekre válaszolnak és segítenek az egyszerűbb tranzakciókban. Például a Gránit Bank 2024-ben indította el “Gránit Guru” nevű, MI-alapú chatasszisztensét, amely természetes nyelven feltett kérdéseket ért meg, és válaszol a banki elektronikus csatornák használatával, számlákkal, betétekkel, hitelekkel kapcsolatos kérdésekre. A Gránit Guru a lakossági hitelek iránt érdeklődőket segíti (pl. lakáshitel, babaváró hitel), 2025-től pedig már a Munkáshitel program kapcsán is 24 órában tanácsot ad az ügyfeleknek. Hasonlóképp a K&H Bank is bejelentette, hogy egy generatív MI-re épülő digitális pénzügyi asszisztenst fejleszt (a hírek szerint “nem egyszerű chatbotot, hanem emberközeli, segítőkész digitális tanácsadót” szeretnének). Az MBH Bank (korábban MKB-Bank) 2023-ban Munkáshitel AI asszisztenssel segítette az ügyfeleket – egy új generációs chatbotot élesítettek, amely konkrét hiteltermékkel kapcsolatos kérdésekre válaszol. Sőt, már a Magyar Nemzeti Bank (MNB) honlapján is chatbot fogadja a látogatókat bizonyos témákban. Ezek a példák mutatják, hogy a banki marketingkommunikációban és ügyfélkiszolgálásban egyre inkább bevonnak MI-t a gyors válaszadás és ügyféledukáció érdekében.

• Személyre szabott ajánlatok és prediktív elemzés: A nagybankok hatalmas ügyféladatbázisokkal rendelkeznek, amit MI segítségével elemeznek, hogy személyre szabott pénzügyi ajánlatokat juttassanak el a megfelelő ügyfeleknek. Az MI-algoritmusok képesek előrejelezni például, hogy egy adott ügyfélnek mikor lehet szüksége lakáshitelre vagy biztosításra az élethelyzete alapján, vagy mely ügyfelek hajlamosak más bankhoz pártolni (churn prediction). Ezen insightok alapján a marketingosztály testreszabott kampányokat indít – pl. előre jelezve, mely ügyfélnek érdemes személyre szabott hitelkártya ajánlatot küldeni. Ahogy egy szakértő megfogalmazta: „egy intelligens bank például tudja, mire van szüksége az ügyfélnek, előre látja a pénzügyi helyzeteket, és nemcsak kiszolgál, hanem segít is”. Magyarországon a nagy bankok (OTP, K&H, Erste, stb.) már évek óta alkalmaznak gépi tanulási modelleket a CRM rendszereikben – bár ezek részleteit ritkán hozzák nyilvánosságra, szakmai nyilatkozatokból tudható, hogy folytatják az MI használatát pl. hitelbírálatban, csalásfelderítésben, valamint a marketingben is (pl. next best offer ajánlórendszerek).

• Ügyfélszegmentálás és kampányoptimalizálás MI-val: A pénzügyi szektor szigorúan szabályozott, de a marketing kampányok tervezésénél az MI-t arra is használják, hogy a hatalmas ügyféltömegeket okosabban szegmentálják. Például egy bank MI-alapú life-event modelleket használhat annak becslésére, hogy kik készülhetnek autóvásárlásra vagy gyermek születésére (ezek a modellek bizonyos tranzakciós minták, keresések alapján következtethetnek rá). Ennek révén a bank célzott üzeneteket küldhet az adott csoportnak (pl. autólízing ajánlat fiatal felnőtteknek, babakötvény reklám a gyermeket váróknak). Emellett a digitális hirdetéseiket is MI optimalizálja – pl. a Google és Facebook hirdetési algoritmusai automatikusan a legvalószínűbb érdeklődőknek jelenítik meg a banki reklámokat.

Adaptációs szint: A magyar bankszektorban magas az érdeklődés az MI iránt, de a gyakorlatba ültetés nem megy egyik napról a másikra. Egy friss (2024-es) Capgemini kutatás szerint globálisan a lakossági bankok vezetőinek 80%-a látja úgy, hogy a generatív MI óriási előrelépést jelent az iparágban, mégis a bankoknak csak 4%-a áll készen arra, hogy teljes mértékben kiaknázza az MI-alapú intelligens automatizáció előnyeit. A többség tehát küzd az integrációval – és ez Európában is hasonló arány (a bankok ~31%-a alacsony felkészültségű MI szempontból). Magyarországon a bankok sorra jelentik be MI-projektjeiket, de jellemzően pilot fázisokban, szűk területeken indulnak el (pl. egy-egy chatbot, belső elemző modellek). Valós használat már létezik: pl. a Gránit Bank chatbotja élesben szolgálja ki az ügyfeleket, az MBH és K&H is kísérletezik ügyfélszolgálati MI-asszisztensekkel. Ugyanakkor kihívás, hogy ezeket a fejlesztéseket a banki core rendszerekkel integrálják és széles körben bevezessék. A Capgemini-féle felmérés azt is kimutatta, hogy a banki felsővezetők 39%-a elégedetlen az MI eddigi üzleti eredményeivel – vagyis sok helyen a hype-hoz képest elmaradtak a látványos sikerek.

Eredmények és kihívások: Ahol sikerült bevezetni, ott az MI javítja az ügyfélélményt és a működési hatékonyságot. A banki dolgozók is üdvözlik az MI-t, különösen az olyan funkciókat, amelyek automatizálják a csalásfelderítést, vizualizálják és elemzik az adatokat, illetve megfogalmazzák a személyre szabott ügyfélüzeneteket – ez utóbbi kifejezetten marketing vonatkozású (pl. személyre szabott ajánlati e-mailek generálása MI-vel). A chatbotok vegyes fogadtatásban részesülnek: bár sok banknál megjelentek, a tapasztalatok szerint a jelenlegi egyszerűbb chatbotok nem mindig elégítik ki az ügyfeleket. Egy felmérésben a banki ügyfelek közel 61%-a nyilatkozott úgy, hogy végül inkább emberi ügyintézőhöz fordult, mert nem volt elégedett a chatbot megoldásaival, további 17% pedig eleve nem bízik a chatbotban. Ez rámutat, hogy a mostani generációs chatbotok (sok esetben döntésfára épülő FAQ-botok) korlátozottak. A tendencia viszont az, hogy a következő generációs, nagy nyelvi modellekkel működő társalgó MI asszisztensek váltják fel ezeket – olyanok, amelyek már komplexebb kérdéseket is megértenek és természetesebb választ adnak. A K&H és MBH pont ilyen generatív MI-vel turbózott asszisztenseken dolgozik. Emellett a bankok számára kihívás a szigorú szabályozói megfelelés: egy MI használata során is garantálni kell az adatvédelem (GDPR) betartását és pl. egy hitelajánló algoritmusnál az esélyegyenlőséget, átláthatóságot. Összességében a pénzügyi szektorban az MI adaptációja előrehaladott, számos valódi pilot és implementáció zajlik, de a teljes potenciál kiaknázásától még messze vagyunk – a hype mellett a gyakorlati akadályok (legacy rendszerek, adatminőség, szabályozás) miatt a bevezetés fokozatos.

Kereskedelem és e-kereskedelem

A kereskedelmi szektor, különösen az e-kereskedelem, az MI egyik legtermékenyebb felhasználója a marketingben. Az online kiskereskedelmi cégek versenye rendkívül éles, így minden eszközt megragadnak a vásárlói élmény javítására, a konverziók növelésére és a vásárlói hűség erősítésére – ebben pedig az MI-alapú megoldások kulcsszerepet kaptak. Néhány fő alkalmazás a kereskedelemben:

• Személyre szabott termékajánló rendszerek: Az e-kereskedelemben szinte alapelvárás lett, hogy a webáruház minden látogatónak személyre szabottan ajánljon termékeket a böngészési és vásárlási viselkedése alapján. Magyarországon ennek jó példája a Shoprenter – a hazai e-kereskedelmi platform egyik vezető szereplője – amely MI-alapú ajánlómotort integrált a rendszerébe. Ez a motor folyamatosan elemzi a webáruházak felhasználóinak viselkedését (mit kattintanak, milyen terméket néznek meg, mit tesznek kosárba, korábban mit vettek), és ezen adatok alapján valós időben, egyedileg szabott ajánlatokat jelenít meg minden látogatónak. Tehát ha valaki pl. sportcipőt böngész egy webshopban, a rendszer dinamikusan ajánl hozzá illő kiegészítőket vagy más márkájú cipőket, amelyek érdekelhetik. Ennek eredményei igen meggyőzőek: a Shoprenter beszámolója szerint a releváns, testreszabott ajánlatok szignifikánsan növelik a konverziós rátát, emellett növekszik az átlagos kosárérték is, mert az “Ezt vedd még hozzá” típusú ajánlások további vásárlásra ösztönöznek. Ráadásul a vásárlók hűségét is erősíti, mivel értékelik, ha a webáruház “ismeri az ízlésüket” – ez hozzájárul ahhoz, hogy szívesebben visszatérjenek, növelve a visszatérő vevők számát. A testreszabott ajánlórendszerek tehát valós, mérhető üzleti hasznot hoznak a kereskedőknek. Nem csak a Shoprenter használ ilyen technológiát: a nagy online áruházak (pl. eMAG/Extreme Digital, Alza) globálisan is fejlett ajánlóalgoritmusokkal dolgoznak, és a magyar piacon is ezt alkalmazzák. Hasonlóképp a szupermarketek és drogérialáncok (pl. Tesco Clubcard, Rossmann, DM) hűségprogramjai mögött is egyre inkább MI áll – a vásárlási előzmények alapján személyre szabott kuponokat, kedvezményeket ajánlanak a felhasználóknak (ezek a rendszerek öntanuló algoritmusokkal igyekeznek minél relevánsabb ajánlatokat generálni egy-egy törzsvásárlónak).

• Chatbotok és ügyfélkommunikáció automatizálása: A kereskedelmi cégek – főleg az online szolgáltatók – előszeretettel vetnek be MI-chatbotokat az ügyféltámogatásban és értékesítésben. Egy webáruház chatbotja pl. segíthet a vásárlónak méretet választani, információt ad a rendelés állapotáról, vagy ajánl termékeket a chatben a feltett kérdések alapján. Itthon több nagyobb e-ker szereplőnél találkozni chatbotokkal a honlapon vagy a Facebook Messengerben, amelyek gyakran MI-alapúak. Ezek növelik a reakciósebességet (azonnal válaszolnak éjjel-nappal), tehermentesítik az ügyfélszolgálatot és bizonyítottan javíthatják az ügyfélélményt – feltéve, hogy jól meg vannak tanítva a cég termékeire. Ha a chatbot nem tud válaszolni, általában átirányít élő ügyintézőhöz, de a rutin kérdések jelentős részét megoldja. (Fontos megjegyezni, hogy a felhasználók vegyesen fogadják a chatbotokat: míg a fiatalabb generáció szívesebben használja, az idősebbek sokszor továbbra is telefonálni szeretnek. A kereskedőknek így omnichannel stratégiában kell gondolkodniuk, ahol az MI-chatbot a digitális csatornán áll rendelkezésre, de mellette van humán opció is.)

• Kereslet-előrejelzés és készletoptimalizálás: Bár ez inkább működési terület, közvetve a marketinget is befolyásolja. A MI modellek a kiskereskedelemben képesek előrejelezni a várható keresletet termékenként (figyelembe véve szezonalitást, trendeket, promóciós hatásokat stb.), így a cégek optimalizálni tudják a készleteiket és árazásukat. Dinamikus árazás is megjelent egyes e-ker területeken: pl. szállodáknál, légitársaságoknál régóta bevett, de már e-ker boltok is kísérleteznek azzal, hogy MI algoritmus határozza meg az árakat a kereslet-kínálat függvényében. Magyar példát nézve: Szallas.hu és más utazási szolgáltatók alkalmaznak MI-t a szobák árképzésében, figyelve a konkurencia árait és az érdeklődést. Bár ez nem klasszikus marketing, a pricing optimalizálása szorosan összefügg a marketing-promóciókkal (megfelelő árkommunikáció).

Adaptációs szint: A kiskereskedelemben az MI adaptációja közepes, de gyorsan növekvő. A nagy online kereskedők és marketplacék (pl. eMAG) magas szinten alkalmazzák, hiszen üzleti modelljük szinte megköveteli a fejlett ajánlórendszereket és adatvezérelt marketinget. A közepes és kisebb kereskedők közül sokan külső szolgáltatásokon keresztül jutnak MI-megoldásokhoz – pl. ha Shoprenter vagy Shopify platformot használnak, abban “beépítve” kapják az MI-funkciókat anélkül, hogy saját fejlesztésbe fognának. A hagyományos bolti kereskedők (FMCG láncok) marketingjében is megjelenik az MI, bár jellemzően a központi (nemzetközi) szinten vezetik be. Például a Tesco nemzetközi szinten MI-elemzést végez a Clubcard adatokon, amit a magyar leány is alkalmaz; a Lidl is kísérletezett MI vezérelt online akciókommunikációval nemzetközi kampányokban. A valós esettanulmányok között említhető a fentebb részletezett Shoprenter esete, amely magyar webáruházak százainál hozott növekedést a konverzióban MI-ajánlók révén. Másik példa: a MOL nemrégiben indított digitális hűségappjában MI elemzi a vásárlási szokásokat és egyénre szabott kuponokat, ajándékokat ajánl fel (pl. ha valaki rendszeresen kávét vesz a kúton, extra kávékupont kaphat). Ezek mind azt mutatják, hogy a marketingdöntések egyre inkább adatalapúak a kereskedelemben, az MI pedig ennek motorja.

Kihívások: A kereskedelmi szektorban az MI bevezetésének kihívásai közé tartozik a minőségi adatok gyűjtése és kezelése (sok kisebb cégnek nincs megfelelően karbantartott ügyféldatabázisa, amin az MI tanulhatna). További nehézség a fogyasztók bizalmi kérdése: egyre érzékenyebbek az adatvédelemre, és ha azt érzik, “túl sokat tud” róluk egy webshop (pl. már-már ijesztően pontos ajánlatokat dob fel), az visszatetszést kelthet. Ezért az adatkezelés transzparenciája kulcsfontosságú. A költségek szintén faktorok – bár sok MI-eszköz felhős szolgáltatásként bérelhető, a komolyabb testreszabott fejlesztések (pl. saját MI modell építése) drágák lehetnek. Végezetül megemlítendő a humán tényező: a kereskedelmi marketingcsapatoknak meg kell tanulniuk együtt dolgozni az MI-vel. Például egy tartalomkészítőnek új skilleket kell elsajátítania (MI prompt írás, AI által generált szövegek ellenőrzése stb.). Azok a cégek járnak jól, amelyek invesztálnak a csapat továbbképzésébe ezen a téren.

Távközlés (telekommunikáció)

A telekommunikációs szektor szintén az élen jár az MI gyakorlati alkalmazásában, mind az ügyfélkapcsolatok, mind a hálózatüzemeltetés terén. Marketing szempontból a telkóknál az MI főként a ügyfélmegtartásban, ügyfélszolgálatban és a személyre szabott ajánlatok kidolgozásában kap szerepet.

Magyarországon a nagy szolgáltatók (Magyar Telekom, Yettel, Vodafone) közül több is úttörő MI projekteket futtatott. Magyar Telekom például már évekkel ezelőtt bevezette Vanda nevű MI-alapú telefonos ügyfélszolgálati asszisztensét. Vanda egy beszédfelismerő és szövegértő algoritmus, amely a telefonos ügyfélszolgálatra betelefonálók egyszerűbb kéréseit automatikusan kezeli. A Telekom szakembere elmondta, hogy Vanda a hibaelhárítással kapcsolatos problémák 30%-át képes megoldani emberi beavatkozás nélkül, jelentősen meggyorsítva az ügyintézést. Ez óriási tehermentesítés: a rutinkérdésekre az MI azonnal választ ad (pl. újraindítja a modemet, ha nincs internet), míg az ügyintézők a bonyolultabb esetekre fókuszálhatnak. A Telekom ezt a technológiát szolgáltatásként is kínálja üzleti ügyfeleknek, vagyis más vállalatok is “bérelhetnek” maguknak hasonló digitális asszisztenst a Telekomtól saját ügyfélszolgálatukra.

2025-ben a Telekom egy újabb MI-újdonsággal jelentkezett: a Magenta AI névre keresztelt generatív MI szolgáltatással. 2025 májusától minden Telekom-ügyfél a mobilalkalmazásban ingyenesen elérheti a Magenta AI-t, amely egy fejlett válaszgeneráló chatbot – lényegében a Perplexity AI keresőmotor magyarított, integrált változata. A Magenta AI bármiről tud információt adni (internetes kereséssel kombinálva), és a Telekom úgy kommunikálta, hogy ez segít a felhasználóknak ötleteket kapni, feladatokat megoldani, inspirációt gyűjteni a mindennapokban. Marketing szempontból ez egy okos lépés: a Telekom ezzel egyrészt pozicionálja magát, mint innovatív cég, másrészt értéket ad az előfizetőknek (pl. egy diák a telefonos appban “ingyen ChatGPT-szerű” segítséget kap tanuláshoz, levelek megfogalmazásához). Fontos, hogy ha ügyfél konkrét telekomos ügyintézéssel kapcsolatban kérdez a Magenta AI-tól, akkor az átirányítja Vandához – tehát a két rendszer együttműködik. A Magenta AI példája mutatja, hogy a telkók nem csak belső használatra, hanem ügyfélélmény fokozásra, márkaépítésre is bevetik az MI-t.

Ezen túlmenően a telekommunikációban jelentős az MI szerepe a prediktív elemzésben: a szolgáltatók elemzik az előfizetők használati szokásait, hálózati adatait, és előrejelzik például a lemorzsolódást (churn) – mely ügyfél készül váltani, kinek kell időben személyre szabott ajánlat a megtartásra. Ezek az elemzések beépülnek a marketingkampányokba, pl. a Yettel vagy Vodafone speciális kedvezményeket ad bizonyos ügyfélcsoportoknak, akiket az MI “veszélyeztetettnek” ítél. Szintén alkalmazzák az MI-t a kampányok célzásában: pl. a rendelkezésre álló sok demográfiai és helyadat alapján lehet optimalizálni, hogy mely körzetben, kinek érdemes hirdetni egy új csomagot. A telkók rengeteg adatot gyűjtenek (hálózati terhelés, cellaadatok stb.), amiket anonim módon akár marketing insightokra is felhasználhatnak (pl. mely városrészekben népszerű az HBO Go – ott céloznak streaming-előfizetés reklámmal).

Adaptációs szint: A telekom szektor magasan digitalizált, és így az MI adaptáció is előrehaladott. Mindhárom nagy magyar szolgáltató alkalmazott már valamilyen MI-megoldást az ügyfélkommunikációban: a Telekomról szóltunk (Vanda, Magenta AI), a Yettel (korábban Telenor) is használt chatbotot a webes ügyfélszolgálaton, a Vodafone pedig nemzetközi szinten integrál chatbotokat (gondoljunk TOBi-ra, a Vodafone globális chatbotjára – ennek magyarított verziója is elérhető volt). A hálózatmenedzsment terén is használnak MI-t (pl. hibaelőrejelzés a hálózaton), de ez már nem marketing. Marketing-oldalon elmondható, hogy a telkók többnyire nem “hype-ból” alkalmazzák az MI-t, hanem nagyon is gyakorlati megfontolásból – az ügyfélkiszolgálás javítására és a belső hatékonyság növelésére.

Eredmények és kihívások: A Vanda példája mutatja, hogy egy jól betanított MI-asszisztens konkrét eredményt hoz: 30% automatizáció az ügyfélszolgálaton komoly költségmegtakarítás és gyorsulás. A Magenta AI bevezetése pedig ügyféloldalon váltott ki pozitív visszhangot, mint egyfajta extra szolgáltatás. Ugyanakkor a telekom cégeknek is ügyelniük kell a kihívásokra: az MI által adott válaszok minőségére (nem engedhetnek meg félrevezető információt, pl. a generatív MI “hallucinációit”, ezért is hívják fel a figyelmet, hogy a rendszer folyamatosan tanul és fejlődik ). Emellett a márkahang és ügyfélbizalom megtartása kulcskérdés – ha az MI-asszisztens rossz tanácsot ad vagy “érzéketlenül” kommunikál, az ronthatja a cég megítélését. A telkóknál is elsődleges az adatbiztonság: csak anonim és engedélyezett módon használhatják fel az ügyféladatokat elemzésre. Összességében a telekom szektorban az MI használata már-már alapinfrastruktúrává válik (hasonlóan a hálózati rendszerekhez) – itt a hype-ot gyorsan valós megoldások váltják fel a verseny miatti kényszerből.

Gyártóipar és B2B szektor

A gyártóiparban és általánosságban a B2B szektorban az MI alkalmazása eddig főleg a termelési folyamatokra és műszaki területekre koncentrálódott (pl. prediktív karbantartás, minőségellenőrzés, ipar 4.0 megoldások). A marketingfunkciók ezeknél a vállalatoknál jellemzően kisebb fókuszt kapnak, hiszen sok B2B cég kevés ügyféllel dolgozik (pl. gépgyártók, beszállítók), illetve erősen emberi kapcsolatokon (értékesítőkön) keresztül zajlik az üzletszerzés. Ennek megfelelően az MI penetrációja a marketingben ebben a szektorban alacsonyabb, mint a fogyasztói piacokon. Mégis, néhány területen a gyártó/B2B cégek is elkezdték felfedezni az MI nyújtotta lehetőségeket a marketing és értékesítés támogatására:

• Értékesítési lead scoring és ügyfélelemzés: Azok a B2B vállalatok, amelyeknek nagyobb potenciális ügyféladatbázisuk van (pl. szoftvercégek, ipari szolgáltatók), MI-t vethetnek be a leadszerzés és minősítés terén. Egy MI-alapú modell képes elemezni, hogy a bejövő érdeklődők közül kik a “legforróbb” leadek – pl. weboldal látogatási adatok, letöltött anyagok, vagy egyéb interakciók alapján pontozza a potenciális vevőket. Így a marketingesek hatékonyabban fókuszálhatnak a valóban ígéretes ügyfelekre. Emellett a meglévő ügyfelek adatain (rendelések, kapcsolattartási előzmények) futtatott MI-modell segíthet ügyfélszegmentálást végezni: pl. azonosítja az ügyfelek csoportjait iparág, méret, vásárlási minták alapján, és megjósolja, hogy mely csoportnak milyen terméket vagy szolgáltatást érdemes ajánlani a jövőben.

• Tartalommarketing MI támogatással: A B2B marketing sokszor a szakértői tartalmakon (pl. whitepaper, blogcikk, esettanulmány) alapul. Itt az MI segíthet a tartalom előállításában és terjesztésében. Például egy mérnöki cég marketingese MI segítségével gyorsabban készíthet első vázlatot egy szakcikkhez, vagy összefoglalót generálhat egy hosszabb tanulmányból. Vagy épp vizuális anyagokat (infografikákat) hozhat létre egyszerűbb formában generatív MI révén, mielőtt grafikus finomítaná. Emellett a keresőoptimalizálásban (SEO) is segíthet: az MI képes kulcsszókutatást végezni, versenytársak weboldalát elemezni és javaslatot adni, milyen tartalmakra van kereslet. Egy elemzés rámutatott, hogy a gyártó vállalatok számára 2025-ben az egyik fő marketingfeladat épp az, hogy a belső, mérnöki tudást online tartalommá alakítsák – és az MI jelentősen felgyorsíthatja ezt a folyamatot . A magyar iparvállalatok közül például a Bosch és a Richter Gedeon publikált esettanulmányokat arról, hogyan használnak MI-t a termelésben, de marketingfronton ezek a tartalmak is marketingcélokat szolgálnak (márkaimázs, employer branding). Az MI abban is segíthet, hogy könnyebben hozzáférhetővé tegye a szakmai tudást – pl. egy belső dokumentációból MI segítségével készítenek közérthető blogposztot.

• Ügyfélkapcsolati automatizáció (CRM) és ajánlatadás: B2B-ben a sales-ciklus hosszú, de az MI támogatást nyújthat pl. ajánlatkészítő rendszerekben (automatikusan összeállít egy személyre szabott ajánlatot az ügyfél igényei alapján, mondjuk egy konfigurált termékre), vagy akár a szerződések áttekintésében (NLP-alapú eszközök segítenek a marketingeseknek a jogi szövegekben eligazodni). Ezek nem klasszikus marketingfunkciók, de a B2B marketing-salest támogató határterületek.

Adaptációs szint: Összességében a gyártóipar/B2B marketing MI adaptációja jelenleg alacsony. A legtöbb hazai iparvállalat marketingese hagyományos eszközökkel dolgozik, és elsődlegesen az értékesítők személyes kapcsolataira épít. Az MI itt inkább belső hatékonyságnövelő eszközként jelenik meg (pl. gyorsabb riportkészítés, prezentációk generálása adatokból), semmint ügyfél felé látható megoldásként. Az MI-ről szívesebben kommunikálnak ezek a cégek mint innovációról a gyártásban, K+F-ben – marketing fronton gyakran maga az MI alkalmazása válik PR-témává (pl. “XYZ cég MI-t vezetett be a minőségellenőrzésben” – ezt marketingkommunikációban használják, de nem arról szól, hogy a marketinget forradalmasította).

Kihívások: A fő kihívás ebben a szegmensben a szakembergárda és erőforrás hiánya: a B2B cégek marketingcsapata jellemzően kicsi, kevesebb digitális szakértővel. Az MI bevezetéséhez viszont kell legalább egy digitális “champion”, aki ért hozzá. Sok vállalatnál a felsővezetés sincs még meggyőződve róla, hogy marketingben megérné MI-re költeni, hiszen kevesebb instant hasznot látnak benne, mint pl. a gyártási MI megoldásokban. Ráadásul a B2B adatok gyakran kis mintájúak (pl. pár tucat ügyfél), amihez nehezebb AI-t tréningezni. Így a hype itt kisebb – inkább kivárnak, figyelik a nemzetközi trendeket. Azért a trend előre mutat: ahogy a fiatalabb generációk átveszik a marketing-szerepeket, ők már nyitottabbak az MI kísérletekre. Pár magyar B2B startup (pl. szoftvercégek) már most is használ MI-alapú marketing automatizációs eszközöket, mutatva a lehetséges utat.

Média és reklámipar (ügynökségek, marketingkommunikáció)

A marketingkommunikációs iparág – ideértve a reklámügynökségeket, médiavállalatokat – rendkívül érintett az MI térnyerésében. Egyrészt maga a reklámszakma eszköztára változik meg (gondoljunk csak a kreatív generálásra), másrészt a médiafelületek értékesítése és vásárlása (pl. programmatic hirdetés) már eddig is erősen algoritmusalapú volt, amit a generatív MI tovább fokoz.

Reklámügynökségek és kreatívipar: A nagy nemzetközi hálózatok magyar ügynökségei elkezdték integrálni a legújabb generatív MI technológiákat a mindennapi kampánytervezésbe. Erre kiváló példa a VMLY&R (WPP csoport), amely 2025-ben bemutatta a WPP Open nevű MI-alapú marketing operációs rendszert a magyar piacon. A WPP Open egy átfogó platform, amely a stratégiaalkotástól a kreatív koncepciók kidolgozásán át a kampánykivitelezésig támogatja az ügynökség csapatát – be van építve több generatív MI technológia (OpenAI GPT-4, Google Gemini, Stable Diffusion, DALL-E, stb.) egy biztonságos, vállalati keretrendszerbe. Ez azt jelenti, hogy az ügynökség kreatív szakemberei munka közben bármikor igénybe vehetnek MI-asszisztenseket: pl. ötletelésnél javaslatokat kérhetnek, szövegvarációkat generáltathatnak, vizuális mockupokat készíttethetnek pillanatok alatt. A VML vezérigazgatója szerint ez “paradigmaváltás a reklámkészítésben”, és büszkék rá, hogy elsőként kínálnak ilyen komplex MI-alapú megoldást a magyar piacon. A rendszer célja nem az, hogy kiváltsa a kreatívokat, hanem hogy kiegészítse és felgyorsítsa a munkájukat – adatvezérelt döntéshozatallal és automatizálással. Az Ügynökségek Éjszakáján 2025-ben élőben is bemutatták a WPP Open használatát, a résztvevők kipróbálhatták, hogyan segíti az MI a koncepciók kidolgozását, és meggyőződhettek róla, hogy a platform szakértői tapasztalattal párosítva valóban hatékonyabbá teszi a kampányok létrehozását.

Nem a VML az egyetlen: gyakorlatilag mindegyik nagyobb ügynökségi hálózat (Publicis, Omnicom, IPG stb.) dolgozik hasonló integrációkon. A Magyar Marketing Szövetség és a kommunikációs szakmai szervezetek is reagáltak: 2023-ban kiadták az első magyar AI-kézikönyvet marketingeseknek (AIGuide néven), hogy iránymutatást adjanak az MI etikus és hatékony használatához. Ez is mutatja, hogy a szakma komolyan veszi az MI-t: nem hype-ként, hanem egy transzformatív eszközkészletként tekintenek rá, ami alapjaiban formálja át a marketing-kommunikációs munkát. Ugyanakkor a kisebb kreatív ügynökségek és szabadúszók körében is érezhető némi hype – sokan hirdetik magukról, hogy “MI-megoldásokat” nyújtanak, ami esetenként kimerül stock MI-szövegíró vagy képgenerátor használatában. Ezért fontos az ügyfelek edukációja is, hogy megkülönböztessék a valódi szakértelemmel használt MI-t a kirakatmegoldásoktól.

Média és hirdetéskiszolgálás: A médiavállalatok (TV, online portálok, out-of-home reklámcégek) marketingje és termékfejlesztése szintén profitál az MI-ből. A programmatic display hirdetések – ahol algoritmusok döntenek real-time, hogy egy adott bannerhelyet melyik hirdető tölt meg – már évek óta a piacon vannak. Ezek a rendszerek most kezdenek még intelligensebbé válni: pl. MI-t vetnek be a közönségszegmensek kialakítására, nem csak demográfiai, hanem viselkedési alapon. Így a hirdetők nagyon specifikus targetálást kapnak (pl. “30-40 éves autóvásárlást tervező férfi Budapesten” szegmens). A generatív MI a hirdetéskreatívok optimalizálásában is feltűnik: bizonyos platformokon már lehetséges, hogy az MI automatikusan variálja a hirdetés szövegét/képét a közönségre szabva. Például a Facebook “Advantage+” kampányai mögött is MI van, ami a hirdetés variációit tanulja és azt jeleníti meg, amelyik a legjobban teljesít adott célcsoportnál. Tehát a médiafoglalás terén az MI kevésbé hype, inkább egy csendes motor, ami a háttérben fut.

A tartalomiparban (pl. online híroldalak) is alkalmaznak MI-t, pl. automatikus cikkíró algoritmusokat egyszerű hírekhez, vagy személyre szabott hírajánlókat az olvasóknak (mint ahogy a Netflix személyre szabja a filmajánlókat, a hírportálok is testre szabhatják a főoldalt MI segítségével az adott usernek érdekes cikkekkel). Ezek azonban inkább a média termékfejlesztési oldalát érintik, és nem kifejezetten marketingfunkciók – bár a határ összemosódik, hiszen a tartalom testreszabása is végső soron a felhasználói elköteleződést (engagement) növeli, ami marketingcél.

Adaptációs szint: A reklám- és médiapiacon az MI adaptációja magas a nagy szereplőknél. A nemzetközi hátterű ügynökségek hozzák be a know-how-t és eszközöket (mint a VML WPP Open platformja ), és a nagyobb hazai ügynökségek is kísérleteznek (pl. egyes kreatív boutique-ok generatív AI-t használnak videók koncepciójához). A hype is itt az egyik legmagasabb – rengeteg konferencia, meetup szól arról, hogyan alakítja át az MI a marketinget. Ugyanakkor egyre több a kézzelfogható példa: 2023-ban már magyar nyelvű MI generálta reklámfilm készült (ld. Porsche koncepciófilm), és több kampányban használtak MI-t (pl. egy kozmetikai márka kampányában Midjourney-vel generált plakátképek jelentek meg – ezt marketingfogásként is kommunikálták). A média és kommunikációs szakma tehát gyorsan adaptál, hiszen látják, hogy az MI alapvető változást hoz a kreatív folyamatokban is. A Magyar Reklámszövetség vezetése szerint „az MI térnyerése alapvető változást hoz a marketing és kommunikáció világában”, ezért is fektetnek hangsúlyt az útmutatókra és best practice-ekre.

Eredmények és kihívások: Az MI a reklámiparban leginkább a hatékonyságot növeli: gyorsabban lehet előállítani több kreatív verziót, az adatvezérelt döntések javítják a kampányok eredményét. Például a WPP Open bevezetése kapcsán a VML arról számolt be, hogy a rendszer segítségével hatékonyabb és vonzóbb kampányokat tudnak létrehozni ügyfeleik számára, mivel az MI kiegészíti a szakemberek tudását. A kihívások között első helyen az emberi kreativitás vs. MI kérdés áll: fontos megőrizni a humán egyedi látásmódot és stratégiai gondolkodást, miközben a rutinmunkát átveszi a gép. Sok kreatív féltette eleinte az állását, de a konszenzus kezd kialakulni, hogy az MI inkább asszisztens, nem pótlék. Technikai kihívás a minőségellenőrzés: az MI által generált tartalmakat (legyen az szöveg vagy kép) mindig át kell nézni, nehogy hibás adat vagy nem kívánt bias maradjon benne. Bende Kata marketingvezető szavaival: “az AI hajlamos kitalálni dolgokat”, ezért mindig szükséges emberi ellenőrzés és finomhangolás. Szintén kritikus az etikai és jogi oldal: a reklámiparban ügyelni kell a szerzői jogokra (pl. egy MI által generált képnél felmerül, hogy nem-e használt fel védett műrészletet a tanulás során), illetve az adatvédelemre a személyre szabásnál. A szakmai ajánlások egybehangzóak abban, hogy felelősen kell alkalmazni az MI-t – pl. kerülni a félrevezető deepfake tartalmakat, és jelezni, ha valamit MI generált. Ezek a normák még alakulnak, de várhatóan a szakma önszabályozással és tapasztalatcserével megtalálja az egyensúlyt a kreatív innováció és az etika között.

Turizmus és vendéglátás

(Ebben a szektorban kevesebb hazai adat áll rendelkezésre, ezért csak röviden térünk ki rá.) A turizmus, szállodaipar marketingjében az MI főként a vendégélmény személyre szabásában és a foglalási folyamat optimalizálásában jelenik meg. Néhány szállodalánc kísérletezik chatbotokkal, melyek a weboldalon vagy akár a szállodai applikációban segítik a vendégeket – pl. tudnak ajánlani programot, válaszolnak a gyakori kérdésekre, sőt néhány esetben a foglalást is le tudják bonyolítani. A dinamikus árazás (yield management) terén a nagy szállodaláncok eddig is automatizált rendszereket használtak, ezeket MI-vel továbbfejlesztve még pontosabban tudják belőni az árakat a kereslet függvényében (akár  múltbeli adatok és külső tényezők alapján megjósolva a keresletet). Például egy légitársaság vagy hotel MI segítségével 18%-kal növelheti a bevételét és 23%-kal a foglalások számát a technológiai leírások szerint. A gyakorlatban Magyarországon is jelennek meg ilyen megoldások: a Danubius Hotels is említette, hogy a foglalási rendszerükbe MI-elemeket integrálnak a jobb ajánlatok érdekében. Az utazási irodák oldalán pedig a ajánló algoritmusok segítik, hogy a weboldalon a látogatóknak a preferenciáikhoz passzoló utakat, hoteleket kínáljanak (pl. ha valaki sok családi nyaralást nézett, akkor azt a kategóriát emeli ki a rendszer legközelebb).

Egy érdekes nemzetközi példa, ami itthon is ismertté vált: az a&o Hostels online marketing vezetője, Thomas Hertkorn nyilatkozta, hogy “a mesterséges intelligencia olyan forradalmat hozott az online marketingbe, mint anno az iPhone”, utalva arra, hogy a hostelek digitális marketingtevékenységét gyökeresen átalakította az MI. Ezt a gyakorlatban úgy értik, hogy ma már 15 fős fejlesztői csapattal dolgoznak a háttérben azon, hogy az MI eszközök (automatizált hirdetéskezelés, dinamikus árazás, chatbotok) minél jobban ki legyenek használva – ez mutatja, hogy a turizmusban is komolyan veszik az MI-t. Magyarországon a turisztikai marketingben az MI adaptációja kezdeti stádiumban van, inkább a nagyobb nemzetközi láncok magyar egységei használják. A kisebb szállásadók számára is vannak már elérhető MI eszközök (pl. automatizált vendégkommunikációs platformok), de ezek alkalmazása még nem széles körű.

Kihívások itt is hasonlóak: a vendégek bizalmát meg kell nyerni (pl. szívesen kommunikálnak-e robottal?), az MI-nek pontosnak kell lennie (nem adhat rossz információt pl. a hotel szolgáltatásairól), és a szolgáltatóknak ismerniük kell a határokat (túl személyes adatokat nem használhatnak fel hozzájárulás nélkül). A hype még csak most kezd épülni: a szállodai marketinges konferenciákon téma lett az MI, de a következő években derül ki, mennyire tudják a hazai turisztikai szereplők átültetni a gyakorlatba.

Összehasonlító áttekintés iparágak szerint

Az alábbi táblázat összefoglalja, hogy milyen szinten áll az MI alkalmazása az egyes iparágak marketingjében Magyarországon, milyen fő eszközök jellemzőek, és milyen példák vagy tapasztalatok ismertek. (Megjegyzés: a besorolások becsült értékítéletek a fellelhető adatok alapján.)

(Megj.: A fenti példák egy része globális vagy feltételezett, mivel a hazai vállalatok nem minden esetben publikálnak részleteket. A hivatkozott források és szakmai hírek alapján történt az összegzés.)

Kihívások és összegzés

A hazai marketingben az MI egyre inkább kézzelfogható eszközzé válik, iparágtól függetlenül képes valós üzleti értéket teremteni – legyen szó a hatékonyság növeléséről (pl. automatizált folyamatok), a személyre szabott ügyfélélményről (pl. releváns ajánlatok, gyors válaszok), vagy új kreatív lehetőségek megnyitásáról. A bemutatott iparági példák igazolják, hogy ma már Magyarországon is számos vállalat ér el mérhető eredményeket az MI bevezetésével: növekvő konverziók, jobb ügyfélelégedettség, gyorsabb döntéshozatal, stb. Ugyanakkor az is kiderül, hogy szektoronként eltérő az előrehaladottság. A pénzügyi, telekom, e-kereskedelmi cégek élen járnak és kevésbé csak hype az MI számukra (inkább üzleti szükségszerűség), míg a hagyományos iparágak, B2B területek lassabban mozdulnak, és esetenként a kommunikáció szintjén nagyobb az MI hangsúlya, mint a napi gyakorlatban.

Átfogó kihívások: Függetlenül az iparágtól, több közös kihívás nehezíti az MI széleskörű elterjedését a marketingben Magyarországon:

• Adatvédelem és szabályozás: A szigorú GDPR előírások és egyéb adatkezelési szabályok korlátokat szabnak annak, hogyan használhatók fel a személyes adatok marketing MI algoritmusokhoz. A szakértők szerint az adatvédelmi szabályozások az egyik fő tényező, ami lassítja az MI terjedését. Bizonyos személyre szabott marketingmegoldásoknál (pl. érzékeny adatokon alapuló ajánlások) egyszerűen nem engedheti meg magának egy cég a kockázatot vagy etikailag kifogásolható lenne az alkalmazásuk.

• Költségek és ROI kérdése: Egy saját MI-rendszer fejlesztése drága lehet – sok cégnek nincs rá kerete, főleg ha bizonytalan a megtérülés. Míg számos MI-eszköz elérhető akár ingyenes vagy olcsó SaaS formában (pl. ChatGPT előfizetés, képgenerátorok), az integrált, testreszabott megoldások komoly beruházást igényelnek. A vállalatok vezetőit foglalkoztatja, hogy megéri-e az MI: nem véletlen, hogy egyes banki vezetők is elégedetlenek az eddigi eredményekkel és kivárnak. A kkv-knál Wolf Gábor felmérése azt mutatja, hogy ahol bevezették, ott többnyire pozitív a hatás (pl. 18% költségcsökkenés jelentett), de minden eset egyedi.

• Technológiai tudás és integráció: Sok marketingcsapatban nincs meg a házon belüli AI-szakértelem. Az MI-es projektek jellemzően az IT vagy data science osztályra szorulnak, ami leterhelt lehet. Az MI-t össze kell kapcsolni a meglévő rendszerekkel (CRM, weboldal, stb.), ami technikai akadályokat vet fel. A felhőszolgáltatások ezt részben enyhítik, de pl. magyar nyelvi sajátosságok miatt gyakran kell lokális testreszabás (a Gránit Bank chatbotját is külön tanítani kellett komplex magyar kérdések megértésére ).

• Etikai és minőségi kérdések: A marketingben kiemelten fontos a következetes márkahang és az üzenetek pontossága. Tisztában kell lenni az MI korlátaival: ha kontroll nélkül engedik ki az MI által generált tartalmakat, az márkahűtlenséget vagy hitelességvesztést okozhat hosszú távon. Gyakori probléma, hogy a nyers AI-szövegek sablonosak, középszerűek, nem tükrözik a cég egyedi stílusát. Ezért mindenképp szükséges az emberi felülvizsgálat. Szintén figyelni kell a jogi aspektusokra: pl. a generált képek esetében nem sért-e szerzői jogot a betanító adatbázis; az adatvezérelt kampányoknál nincs-e diszkriminatív bias az algoritmusban (pl. ne zárjon ki egy csoportot a targetálásból indokolatlanul). Ezekre már most is vannak útmutatók, de a terület új, folyamatosan fejlődik.

Összességében Magyarországon az MI a marketingben egyre inkább a hype fázisból a gyakorlati megvalósítás fázisába lép. Az iparágak között vannak különbségek: ahol erősebb a verseny és több az adat (pl. pénzügy, e-ker, telekom), ott hamarabb és mélyebben integrálódik az MI. Más területeken (pl. B2B, turizmus) még dominánsabb a “marketing bubble” jelleg – sokat beszélnek róla, de kevesebb a konkrét projekt. Fontos azonban látni, hogy a trend univerzális: a szakértők egyetértenek abban, hogy az MI hamarosan alapvető marketingtechnológiai eszköz lesz, nem csupán újdonság. Ahogy egy elemzés fogalmaz: „az MI használata ma még versenyelőny, de holnapra már alapelvárás lesz”. Ennek tudatában a magyar vállalatok is egyre inkább stratégiai szinten közelítik meg az MI-t – nem öncélúan, hanem üzleti céljaik szolgálatába állítva. Az előttünk álló években valószínűleg tovább nő az adaptációs ráta, és kiegyenlítettebbé válik a kép az iparágak között, ahogy a technológia érik és a hypeból konkrét best practice-ek kristályosodnak ki.

Végezetül kiemelendő: az MI nem cél, hanem eszköz. Akkor hoz valódi értéket a marketingben, ha tudatosan illesztik a cég stratégiájába és folyamataiba. A magyar piac relatív lemaradásban van bizonyos digitális területeken, de épp ez kínál lehetőséget is – aki időben lép és okosan használja az MI-t (és nem csak mondja, hogy használja), az komoly versenyelőnyre tehet szert a hazai piacon. Az MI tehát már nem a jövő zenéje, hanem a jelen marketingvalóság része Magyarországon is, de felelős, átgondolt alkalmazásával lehet elkerülni, hogy a nagy várakozásokat AI-lufi helyett fenntartható üzleti eredmények váltsák fel.

Források: Az elemzéshez felhasználtuk hazai szakmai sajtó cikkeit, piackutatási eredményeket és vállalati esettanulmányokat, többek között: Somosi Zoltán (2024) magyar marketingesek MI-használatáról szóló kutatását, Wolf Gábor Marketing Commando kkv-felméréseit, a Marketingtitkok blog szakmai összefoglalóját, a Fintechzone és Portfolio beszámolóit a banki MI-alkalmazásokról, a Telekom és HVG híreit a telekom szektor új MI-megoldásairól, valamint a konkrét hazai példákat bemutató esettanulmányokat (Dorsum fintech chatbot, Shoprenter ajánlórendszer, VMLY&R MI platform stb.). A fenti iparági bontás és következtetések ezeknek az adatoknak a szintézisén alapulnak, a hivatkozások megőrzésével biztosítva az állítások ellenőrizhetőségét.

Ha tetszett a cikk, támogasd a blogomat és vedd meg a könyvem.