AI 2025-ben: Analitikus, Generatív, Kauzális és Agentikus – Hogyan kapcsolódnak az Observability-hez?

A mesterséges intelligencia körül hatalmas a felhajtás: a generatív chatbotok és képgenerátorok mindennapossá váltak, az „Agentic AI” pedig új ígéretként jelenik meg. A hype azonban sokszor több kérdést szül, mint amennyi választ ad. Mit jelentenek valójában ezek a fogalmak? Miben különböznek az AI típusai, és miért fontos, hogy egy vállalat ezt tisztán lássa?

Ebben a cikkben a rövid definíciók mellett azt is bemutatjuk, miért kiemelkedően fontos az egységes observability azoknál a vállalatoknál, akik AI megoldásokat használnak, vagy a jövőben tervezik azt bevezetni. 

Hol tart jelenleg az AI-hype? 

A mesterséges intelligencia a technológiai stratégiák központi eleme lett. A ChatGPT megjelenése 2022-ben új korszakot nyitott, és rövid idő alatt a vezetői megbeszélések állandó témájává vált. Generatív AI-eszközök segítik a tartalomkészítést, a kódírást vagy az adatok elemzését, miközben a vállalatok minden iparágban versenyt futnak az AI-alapú megoldások bevezetéséért.

A Dynatrace The State of AI 2024 jelentése szerint a technológiai vezetők 83%-a úgy látja, hogy az AI már kötelező eszköz ahhoz, hogy lépést tudjanak tartani a felhőalapú rendszerek dinamikus változásaival. A várakozások magasak: gyorsabb fejlesztés, proaktív hibamegelőzés, biztonságosabb működés és jobb ügyfélélmény. Ugyanakkor a felmérés azt is kimutatta, hogy szinte minden szervezet aggódik az AI kockázatai miatt: a torzítások, a hibás válaszok, a szabályozási megfelelés és az adatszivárgás mind komoly problémaként jelennek meg.

Látható, hogy bár a hype még mindig tart, a kezdeti kapkodást egy valamivel megfontoltabb szemlélet váltja fel. A szervezetek egyre inkább a hosszútávú értéket és a kockázatok kezelését keresik. 

Mi arra biztatunk mindenkit, hogy továbbra is haladjanak az innováció felé, de közben szerezzenek kellő tisztánlátást. Ebben egy fontos lépés, hogy megértsük az AI főbb típusait – milyen lehetőségeket nyitnak, és milyen kockázatokat hordozhatnak magukban.

Melyek az AI típusai?

1. Analitikus (Predictive) AI

• Mit csinál? Adatokból tanul, előrejelzéseket készít, összefüggéseket tár fel.
  
• Példák:
  
  • Spotify / YouTube ajánlások: amikor a rendszer előre „kitalálja”, milyen zenét szeretne hallgatni a felhasználó, és feldob egy lejátszási listát, az prediktív AI-ra épül.
    
  • Google Maps / Waze útvonaltervezés: amikor az alkalmazás előre jelzi, hogy egy adott útvonalon várhatóan dugó lesz, és alternatív útvonalat ajánl, az is prediktív AI – múltbeli és valós idejű forgalmi adatok alapján előre jelzi a leggyorsabb célba érést.
    
  • Bankok a fraud detection rendszereknél használják: pl. JPMorgan prediktív AI-modulja valós időben szűri ki a gyanús tranzakciókat.
    
  • Microsoft Azure AI prediktív szolgáltatásai FinOps-ban segítenek optimalizálni a multicloud költségeket.

2. Generatív AI

• Mit csinál? Új tartalmat hoz létre: szöveget, képet, kódot..
  
• Példák:
  
  • OpenAI ChatGPT-5 és Google Gemini Ultra multimodális válaszokkal..
    
  • TikTok vagy Instagram automatikus feliratozás és háttérzene: amikor egy rövid videóhoz a platform maga generál feliratot vagy javasol zenét a tartalom alapján, az a generatív AI működése.
    
  • Sora és Veo 3 AI-videógenerátorok: a felhasználók szöveges leírásból teljes videót hozhatnak létre, technikai tudás nélkül.
    

3. Kauzális (Causal) AI

• Mit csinál? Képes feltárni az események valódi ok-okozati összefüggéseit, túl a statisztikai korreláción.
  
• Példa:
  
  • A Dynatrace Davis® AI motorjának kauzális rétege nem csak a hibák valódi okát tárja fel, hanem azoknak az üzleti folyamatokra gyakorolt hatását is.

4. Agentikus (Agentic) AI

• Mit csinál? Képes az önálló cselekvésre: bizonyos kereteken belül célokat tűz ki, terveket készít, döntéseket hoz.
  
• Példák:
  
  • Salesforce Einstein GPT Agents: automatikusan kezelik a teljes ügyfélszolgálati folyamatot, a beérkező kérdéstől a ticket lezárásáig.
    
  • Amazon Bedrock + LangChain alapú AI agentek proaktívan kezelnek felhő-infrastruktúrákat, skálázást, valamint hibajavítást végeznek emberi beavatkozás nélkül.
    
  • Dynatrace autonóm agentek: a platform automatikusan felismer egy kapacitásproblémát, elemzi a szezonális terhelés várható hatását, felméri az üzleti kockázatokat, majd önállóan újrakonfigurálja a környezetet a felhős infrastruktúrában – a végén pedig riportot készít az IT-csapatnak a megtett lépésekről.
    
  • 5. Kompozit (Composite) AI

• Több AI-típus (prediktív, generatív, kauzális, agentikus) kombinációja egyetlen rendszerben.
  
• Példa 2025-ből:
  
  • Dynatrace platform: prediktív hibamegelőzés + generatív AI lekérdezések + kauzális elemzés + agentikus automatizáció.
    
  • SAP Business AI 2025: pénzügyi előrejelzéshez prediktív modellt, beszámolóhoz generatív szöveget, döntéstámogatáshoz kauzális elemzést, végrehajtáshoz agentikus modulokat használ.
    

Milyen vállalati kockázatokat rejthet az AI?

1. Pontatlanság és torzítás

• A generatív modellek hajlamosak hallucinációra – valóságtól elrugaszkodott válaszokat adhatnak.
  
• Az adatokban meglévő torzítások az AI-döntéseket is eltorzíthatják.
  

2. Adatbiztonság és megfelelőség

• Ha nincs kontroll, könnyen kiszivároghatnak érzékeny információk.
  
• A megfelelési előírások (GDPR, NIS2, DORA) szigorúan megkövetelik az átláthatóságot és a dokumentált folyamatokat.
  

3. Költségrobbanás és kontrollvesztés

• Az LLM-ek és agentikus rendszerek futtatása jelentős erőforrást igényel. Observability nélkül a költségek gyorsan elszabadulhatnak.
  
• Az közel autonóm AI-agentek önálló döntései nem mindig esnek egybe az üzleti prioritásokkal, ha nincs megfelelő keretrendszer.
  

Hogyan kezelhetők a kockázatok?

“A Dynatrace szerint az agentikus AI csak annyira megbízható, amennyire stabil az alapja. “

A biztonságosabb működéshez három tényező szükséges:

1. Knowledge (tudás): valós idejű, kontextusban értelmezett adatok, nem csak általános LLM-válaszok, hanem a vállalat saját környezetéből származó, jól strukturált információk.
   
2. Reasoning (következtetés): a kauzális, prediktív és generatív AI kombinációja, amely biztosítja a pontos, torzításoktól mentes döntéseket.
   
3. Actioning (cselekvés): magas szintű célok alapján automatikusan végrehajtott lépések – auto-remediáció, auto-optimalizáció, auto-protection.
   

Ez a keretrendszer teszi lehetővé, hogy az AI ne „feketedobozként” működjön, hanem átlátható, ellenőrizhető és üzletileg biztonságos döntéseket hozzon.

Összegzés

A jövő nyertesei nem azok lesznek, akik vakon követik az AI-hype-ot, hanem azok, akik átlátják, melyik AI-típus mikor és mire használható, és ezt egységes observability segítségével kontrolláltan működtetik.

A Telvice Zrt. olyan szervezetek partnere, amelyek célja az átláthatóbb és hatékonyabb IT-működés megteremtése, ami a biztonságos AI bevezetés alapját képezi. Ingyenes konzultációért vedd fel velünk a kapcsolatot!

Források:

https://www.dynatrace.com/resources/ebooks/the-state-of-ai-2024 https://dataguy.in/artificial-intelligence/ai-types-analytical-generative-agentic-explained

https://www.dynatrace.com/news/blog/shaping-the-future-autonomous-intelligencehttps://www.tatvic.com/blog/agentic-ai-vs-generative-ai-in-2025-definitions-use-cases-and-key-differences https://www.businessinsider.com/generative-ai-evolution-software-companies-develop-ai-agents-workforce-2025-3
https://www.ft.com/content/3e862e23-6e2c-4670-a68c-e204379fe01f