Corporate AI Summit

Megnyitó Opening

AI mint tartós szervezeti képesség AI as a Lasting Organizational Capability

Az AI-bevezetés nem ér véget egy sikeres pilottal: az igazi kérdés az, mi marad utána a szervezetben. Mikor mondhatja egy vállalat, hogy már nem egyszerűen AI-eszközöket és projekteket használ, hanem képes önállóan tanulni, adaptálódni és újabb megoldásokat skálázni? A beszélgetésben azt járjuk körül, milyen vezetői, szervezeti és módszertani alapok kellenek ehhez, hogyan építhető fel a folyamatos tanulás képessége, és honnan tudjuk, hogy az AI valóban tartós értéket teremt. AI adoption does not end with a successful pilot. The real question is what remains within the organization afterwards. When can a company say it no longer simply runs AI projects, but has the ability to learn, adapt and scale new solutions on its own? We explore the leadership, organizational and methodological foundations required to turn AI into a lasting capability – and how continuous learning can translate into sustainable business value.

Papp Laci (PöLö)

alapító, EQUORA Institute

Lénárt Viktor

CEO, ZEL Group Zrt.

AI a boardroomtól a mindennapi működésig AI: From the Boardroom to Everyday Operations

A mesterséges intelligencia mára a boardroomok stratégiai témájává vált – a valódi kérdés azonban az, hogyan jut el innen a mindennapi működésig. A Yettel, a MOL és a Raiffeisen vezetőivel arról beszélgetünk, hogyan lesz az AI-stratégiából kézzelfogható üzleti érték, mely folyamatokat és döntéseket alakítja már ma át, és mit kell megváltoztatni a szervezetben ahhoz, hogy ne csak újabb eszközként, hanem valódi működési képességként épüljön be. Közben azt is keressük, hogyan változik az ember és a vezetők szerepe egy egyre inkább AI-val együtt működő vállalatban. AI has become a strategic priority in the boardroom – but the real challenge is turning that strategy into everyday practice. Together with leaders from Yettel, MOL and Raiffeisen, we explore how AI strategy translates into tangible business value, which processes and decisions are already being transformed, and what organizations need to change for AI to become a genuine operational capability rather than just another tool. We will also look at how the roles of people and leaders are evolving as humans and AI increasingly work side by side.

Linczmayer Zsófia

Associate partner, KPMG

Igor Prerovsky

CEO, Yettel Magyarország

Georgiu Achilles

Adat, AI & Innovációs Vezető, MOL IT & Digital GBS

Zolnai György

CEO, Raiffeisen Bank Zrt.

Powered by:

Shadow AI-tól a vállalati platformig From Shadow AI to an Enterprise AI Platform

A vállalati AI-ról szóló beszélgetés jellemzően a modellválasztással kezdődik, és gyakran ott véget is ér. Mindeközben a szervezetben már tucatnyi AI-eszköz fut, többségük engedély és felügyelet nélkül. A szűk keresztmetszet nem a technológia, hanem a kontrollréteg. A MultiContact a JeenAI példáján mutatja be, hogy hogyan lehet rendet tenni a széttagolt AI-használatban anélkül, hogy a meglévő eszközparkot ki kellene vezetni. Szó lesz a szervezeti egység és ágens szintjén megadható tokenbüdzséről felső korláttal, a vállalati jogosultsági rendszert öröklő tudásbázisról, a minden AI-döntést visszakereshetővé tévő auditnyomvonalról, valamint a felhős, on-prem és teljesen zárt (air-gapped) üzemeltetésről. Enterprise AI conversations usually start with the choice of model, and often stop there. Meanwhile a dozen AI tools are already running inside the organization, most of them unapproved and unsupervised. The bottleneck is not the technology, but the control layer. Using JeenAI as the example, MultiContact shows how fragmented AI usage can be brought under control without ripping out the infrastructure that teams already use: the models, vendor tools and in-house builds already in place come under one governance, permission and cost framework, with workflows left as they are. The session covers token budgets set per business unit and per agent with hard ceilings, a knowledge base that inherits the company's own permission model, an audit trail that makes every AI decision traceable, and cloud, on-premise or fully air-gapped deployment.

Pető Gábor

Ügyvezető partner, MultiContact Consulting Kft.

Powered by:

HAMAROSAN Coming soon

Nincs best practice No Best Practice

Mi történik, amikor olyan problémát kell megoldanod, amit előtted még senki? Thorsten Pfefferrel az innováció sebességéről, a mérnöki gondolkodásról és arról beszélgetünk, hogyan adhatja vissza az AI a mérnökök egyik legértékesebb erőforrását: az időt a valódi problémamegoldásra. Mit jelent hands-on vezetőnek maradni, amikor a technológia egyre többre képes, hogyan lehet gyorsan kísérletezni ott, ahol nincs követhető best practice, és mit tanulhat mindebből a vállalati világ a Formula–1 sebességre, kísérletezésre és folyamatos innovációra épülő kultúrájától? What happens when you have to solve a problem no one has solved before? With Thorsten Pfeffer, we explore the speed of innovation, the engineering mindset, and how AI can give engineers back one of their most valuable resources: time for real problem-solving. What does it mean to remain a hands-on leader as technology becomes increasingly capable? How do you experiment when there is no best practice to follow? And what can the corporate world learn from Formula 1’s culture of speed, experimentation and continuous innovation?

Lencsés Gergő

"tolmács", iLead Institute - Head of Faculty

Pfeffer Thorsten

Head of Drive System Development, Audi Hungaria Zrt.

The Takeaways I. The Takeaways I.

Smejkál Péter

Kommunikációs szakértő, HUN-REN SZTAKI

Papp Laci (PöLö)

alapító, EQUORA Institute

Ebédszünet Lunch break & networking

AI-readiness az üzleti érték mögött AI Readiness: The Foundation for Business Value

AI-projektet indítani ma már viszonylag könnyű, valódi üzleti értéket teremteni vele jóval nehezebb. De honnan tudhatja egy vállalat, hogy készen áll-e az AI szélesebb körű alkalmazására? A VisualLabs tapasztalatain keresztül azt nézzük meg, mit jelent a gyakorlatban az AI-readiness, hogyan mérhető egy szervezet felkészültsége, és mely területeken érdemes először építkezni ahhoz, hogy az AI-ból ne csak technológiai lehetőség, hanem mérhető üzleti eredmény legyen. Launching an AI project has become relatively easy. Creating real business value with it is much harder. But how can a company know whether it is ready to deploy AI at scale? Drawing on VisualLabs’ experience, we explore what AI readiness means in practice, how an organization’s preparedness can be assessed, and where companies should start building the capabilities needed to turn AI from a technological opportunity into measurable business results.

Smejkál Péter

Kommunikációs szakértő, HUN-REN SZTAKI

Horváth Balázs

Alapító tulajdonos, VisualLabs

Változásmenedzsment és tanuló szervezet Change Management and the Learning Organization

Az AI nem önmagában tesz jobbá egy szervezetet: felerősítheti a jól működő folyamatokat, de ugyanilyen gyorsan sokszorozhatja a rossz döntéseket és beidegződéseket is. A valódi kérdés ezért az, hogyan épül fel egy olyan tanuló szervezet, amely teret ad az egyéni kísérletezésnek, képes a működő megoldásokat közös tudássá és szervezeti képességgé alakítani, miközben nem veszíti el a kontrollt. Mit kíván mindez a vezetőktől, a munkatársaktól és magától a szervezettől? AI does not automatically make an organization better: it can amplify what already works, but it can just as easily accelerate poor decisions and dysfunctional processes. The real challenge is building a learning organization that encourages individual experimentation, turns successful practices into shared knowledge and organizational capabilities, and does so without losing control. What does this require from leaders, employees and the organization itself?

Bálint Ákos

Redbridge Consulting társ-tulajdonos, VTMSZ elnökségi tag

Tóth Zsuzsa

Chief People Officer, Magyar Telekom

Fazekas Barbara

alapító, Bobcats Coding

Gönye Zoltán

Head of Group Level Communications, Evosoft Hungary Kft.

AI: technológiából vezetői kérdés AI: From Technology Challenge to Leadership Priority

Az AI bevezetése már nem egyszerűen technológiai döntés, hanem vezetői feladat. Erdős Mihály, a Generali elnök-vezérigazgatója arról beszél, hogyan építhető olyan szervezeti kultúra, amelyben ember és AI valóban együtt dolgozik, hol teremthet mindez kézzelfogható üzleti értéket, és mely pontokon kell a döntésnek és a felelősségnek továbbra is emberi kézben maradnia. AI adoption is no longer simply a technology decision – it is a leadership responsibility. Mihály Erdős, Chairman and CEO of Generali Hungary, explores how leaders can build an organizational culture in which people and AI genuinely work together, where the technology can create tangible business value, and where decision-making and accountability must remain firmly in human hands.

Smejkál Péter

Kommunikációs szakértő, HUN-REN SZTAKI

Erdős Mihály

Chief Executive Officer, GENERALI

Powered by:

Adatvagyon, tudásáramlás és AI-kockázat Data Assets, Knowledge Flow and AI Risk

Az AI egyik legnagyobb vállalati kockázata nem feltétlenül egy látványos adatszivárgás: sokkal inkább az, ami a mindennapi, kényelmes használat közben észrevétlenül történik. Mit adunk ki a szervezetből, amikor AI-t használunk, mennyire válhatunk függővé néhány globális szolgáltatótól, és hogyan teremthető egyensúly a széles körű hozzáférés és a kontroll között? A beszélgetésben az adatbiztonságtól és szabályozástól egészen az AI-szuverenitásig vizsgáljuk, milyen új kockázatokat kell megtanulniuk kezelni a vállalatoknak. The greatest AI risks facing companies are not always the most visible ones. Often, they emerge quietly through everyday usage: from the information employees share with AI tools to growing dependencies on a small number of global technology providers. This conversation explores how organizations can balance accessibility and innovation with security, governance, and AI sovereignty—and what new risks leaders must learn to navigate.

Kadocsa Fanni

Managing Partner, Hybridge Consulting

Drajkó László

Managing Partner, Cydrill Software Security

Dósa Márton

Digitális Stratégia és Transzformációs Tribe Lead, OTP Bank Nyrt.

Az AI többé nem mellékprojekt AI is no longer a side project

A vállalatok funkciókba szerveződnek, a valódi munka azonban ritkán áll meg egy-egy osztály határán. Verdan Bajer valós banki, biztosítási és telekommunikációs példákon keresztül mutatja meg, miért nem elég különálló AI-agenteket építeni az egyes területekre, és hogyan kötheti össze a workflow AI a teljes üzleti folyamatokat. Mitől jut el egy vállalat a pilotoktól a skálázható működésig, és mi kell ahhoz, hogy a második AI use case már gyorsabban épüljön fel, mint az első? Companies are structured around functions, but business value is created across processes—not within departmental silos. Drawing on real examples from banking, insurance, and telecommunications, Vedran Bajer explores why isolated AI agents are not enough and how workflow AI can transform end-to-end business processes. How can organizations move from experimentation to scalable AI adoption, and what enables the second AI use case to be delivered faster than the first?

Smejkál Péter

Kommunikációs szakértő, HUN-REN SZTAKI

Vedran Bajer

General Manager, Wonderful AI.

Powered by:

Kávészünet Coffee break

Mennyit ér valójában az AI? The Real Value of AI

Az AI körüli lelkesedésből önmagában még nem lesz üzleti eredmény. De hogyan mérjük a valódi értékét: megtakarított munkaórákban, költségcsökkentésben, új bevételekben – vagy abban, hogy jobb vállalatot építünk vele? A beszélgetésben azt keressük, hogyan választhatók ki és skálázhatók a valóban értékteremtő AI-megoldások, hogyan tarthatók közben kontroll alatt a költségek és kockázatok, és hogyan találhatja meg egy vállalat a saját helyét a hype és a túlzott óvatosság között. Enthusiasm for AI alone doesn't create business results. So how should we measure its real value? In saved working hours, lower costs, new revenue streams—or in its ability to help us build a better company? This conversation explores how organizations can identify and scale AI solutions that create genuine value, keep costs and risks under control, and find the right balance between the hype and excessive caution.

Bálint Ákos

Redbridge Consulting társ-tulajdonos, VTMSZ elnökségi tag

Lencsés Gergő

"tolmács", iLead Institute - Head of Faculty

Kátai Roland

Head of AI - Business Area Safety and Motion, AUMOVIO

Heiszmann Gábor

Chief Information Officer, Richter Gedeon Nyrt.

The Takeaways II. The Takeaways II.

Smejkál Péter

Kommunikációs szakértő, HUN-REN SZTAKI

Lencsés Gergő

"tolmács", iLead Institute - Head of Faculty

Vezetni bizonytalanságban Leading Through Uncertainty

Lencsés Gergő, az iLead Institute Head of Faculty-ja egy rövid, interaktív workshopon mutatja meg, hogyan érdemes vezetőként gondolkodni egy olyan üzleti környezetben, ahol a technológiai változások, az AI térnyerése és a folyamatos bizonytalanság egyre gyorsabban írják át a játékszabályokat. Egy konkrét vezetői helyzetből és gyakorlati best practice-ből indulunk ki, hogy ne csak elméletről legyen szó. Közösen vizsgáljuk meg, milyen gondolkodási keretek, vezetői rutinok és döntési eszközök segíthetnek akkor, amikor nincs előttünk minden információ, mégis irányt kell mutatni és döntést kell hozni. Kérdések, amelyeket behozunk a workshopra: Hogyan hozunk jó stratégiai döntést bizonytalanságban és hiányos információk mellett? Mit jelent vezetőként felkészültnek lenni az AI és a gyors technológiai változás korában? Mely vezetői rutinok működnek valóban a gyakorlatban? Mit érdemes megtartani a korábbi vezetői eszköztárunkból – és mit kell újragondolni? Hogyan lehet a folyamatos tanulást a vezetői működés részévé tenni? In this short, interactive workshop, Gergő Lencsés, Head of Faculty at iLead Institute, explores how leaders can think and act in a business environment where technological disruption, the rise of AI and constant uncertainty are rapidly rewriting the rules. Starting from a concrete leadership situation and a practical best practice, the session moves beyond theory. Together, we will examine the thinking frameworks, leadership routines and decision-making tools that can help when not all the information is available – yet leaders are still expected to set direction and make decisions. Questions we will explore during the workshop: How can leaders make sound strategic decisions under uncertainty and with incomplete information? What does it mean to be truly prepared as a leader in the age of AI and rapid technological change? Which leadership routines actually work in practice? Which parts of our existing leadership toolkit should we keep – and what needs to be rethought? How can continuous learning become part of everyday leadership?

Powered by: