Grand Opening 2026

Az adat az új olaj – de mit sem ér a megfelelő finomító és motor nélkül. Merhogy már nem az a kérdés, hogy gyűjtsünk-e adatot, hanem az, hogyan kezeljük ezeket és hogyan építsünk olyan modern adatplatformot, ami egyszerre szolgálja ki a valós idejű analitikát, a gépi tanulási modelleket és a klasszikus riportálási igényeket? Most az adatkezelés technológiai gerincét vizsgáljuk és végére járunk a vitának, amely a legújabb adatfeldolgozási keretrendszerekről, a felhős adatraktárak és adat-tavak (Data Lakehouse) előnyeiről, valamint azokról az eszközökről szól, amelyekkel az adatból valódi, cselekvésre váltható insightot nyerhetünk. A végcél pedig a tökéletes technológiai stack felvázolása.

Mi van akkor, ha a legjobb adat nem az, amit összegyűjtünk, hanem az, amit mi magunk hozunk létre? A szintetikus adatok – azaz a mesterségesen, algoritmusokkal generált, de a valós adatok statisztikai tulajdonságait tökéletesen utánzó adathalmazok – csendben forradalmasítják az adatstratégiát. Ezekkel az adatokkal áthidalhatók a GDPR okozta korlátok, felgyorsítható az AI-modellek tanítása, és tesztelhetők a jövőbeli piaci forgatókönyvek anélkül, hogy egyetlen valós ügyfél adatát is megérintenénk. Hogyan lehet a szintetikus adatokkal versenyelőnyre szert tenni, miközben elkerüljük a buktatókat, mint például az algoritmusok torzításait (bias). A kerekasztal a legújabb adatgenerálási technikákról és arról szól, hogy a jövőben az adatstratégia nem az adatgyűjtésről, hanem az adat-tervezésről fog szólni.

A felhő a végtelen skálázhatóság és a rugalmasság ígéretével csábított, de a valóság sokszor egy hideg zuhany: váratlanul megugró, követhetetlen költségek, a szolgáltatóktól való függőség (vendor lock-in) és egy olyan komplex rendszer, amit már alig lát át valaki. A "pay-as-you-go" modell könnyen válhat "pay-and-pray" (fizess és imádkozz) rémálommá. Eljött a felhő utáni kijózanodás kora? Hogyan lehet visszavenni az irányítást a költségek felett, és hogyan építsünk olyan hibrid vagy multi-cloud architektúrát, ami valóban a cég érdekeit szolgálja, nem pedig a felhőszolgáltatóét.

Mindenki az AI-ról beszél. A csillogó prezentációk és a lenyűgöző demók után azonban a legtöbb vezető ugyanazt a kényelmetlen kérdést teszi fel a zárt ajtók mögött: hogy és mikorra fog mindez megtérülni? Ha a kísérleti projektek (PoC-k) elakadnak, a drága beruházások pedig nem hozzák a várt megtérülést, akkor az AI sokszor inkább egy költséges játékszernek tűnik, mint valódi üzleti eszköznek. Hogyan lehet mindezt jól csinálni és egy AI-koncepcióból kézzelfogható, mérhető üzleti értéket – profitot, hatékonyságot, piaci részesedést – teremteni? Erről lesz szó a kerekasztalban.

Az egy feladatra betanított chatbotok kora a végéhez közeledik. A következő nagy ugrás az autonóm AI-csapatok (vagy többágenses rendszerek) elterjedése. Képzelj el egy digitális ökoszisztémát, ahol specializált AI-ágensek hada dolgozik együtt: az egyik a piacelemzést végzi, a másik árajánlatot készít, a harmadik optimalizálja a logisztikát, a negyedik pedig tárgyal a beszállítókkal. Ez már nem a munkafolyamatok egyszerűsítése, hanem a teljes üzleti működés autonóm újraszervezése. Ez a beszélgetés arról szól, hogyan lehet ezeket a komplex, együttműködő AI-rendszereket a gyakorlatban is bevezetni a vállalatoknál. Milyen új üzleti modelleket tesznek lehetővé, és hogyan alakítják át a versenyt a piacon?

Az elmúlt évek vastagon a NIS2-ről szóltak. A jogszabály életbe lépésével pedig kis túlzással hajtóvadászat indult a jó kiberbiztonsági szakemberek és auditorok iránt. A NIS2 által meghatározott mérföldköveket azonban a piac lassan maga mögött tudhatja, de mi lesz a drágán megszerzett szakértőkkel? A kapkodva kialakított, sokszor túlméretezett kapacitás valóban fenntartható? Vajon a NIS2 köré épült szakértői ökoszisztéma sorsa is beíródik a munkaerő-gazdálkodás akut problémái közé? Vagy épp ellenkezőleg: a szabályozás hullámverése új, tartós igényt teremt?

A modern CISO a kibersürgősségi főosztályvezetője, nap mint nap arról kell dönteni, hogy hova tegye a technológiai szorítókötést. Merthogy a sérültek minden irányból ömlenek: kifinomult, AI-alapú támadások, a beszállítói láncon át behurcolt fertőzések, belső adatvesztések és a NIS2-höz hasonló, folyamatosan szigorodó „protokollok”, képében. Nincs üresjárat, nincs rutinfeladat – csak állandó triázs, folyamatos stabilizálás és a kritikus esetek priorizálása. Elfogadjuk egy régebbi, de üzletkritikus rendszer sebezhetőségét, hogy a legújabb felhős alkalmazásokat páncélozzuk le? Vagy a megelőzés helyett a villámgyors reagálásra és helyreállításra fordítsuk a szűkös erőforrásokat? A vita a legégetőbb technológiai prioritásokról és a kényszerű áldozatokról szól.