Ismerős minta 2026-ban sok középvállalatnál. A marketing három AI-szövegíró eszközt használ. Az értékesítésnek van egy chatbot-pilotja. A pénzügy csendben tesztel valamit, amiről senki más nem tud. Az igazgatóság megkérdezte a vezérigazgatót, mi a cég AI-stratégiája, és az őszinte válasz így szól: „kísérletek gyűjteménye”.

Senki nem csinál semmit kifejezetten rosszul. A gond az, hogy egyetlen vezető sem látja és birtokolja az egész képet. Ezt a rést tölti ki egy fractional Chief AI Officer.

Mi az a fractional Chief AI Officer?

A fractional Chief AI Officer tapasztalt AI-vezető, aki a CAIO szerepét részidőben tölti be, jellemzően havi néhány napban, nem főállású alkalmazottként. A feladatai megegyeznek a főállású változatéval: meghatározza az AI-stratégiát, eldönti, mely use case-ek jönnek először, kiépíti a szabályozást, és gondoskodik arról, hogy a szervezet valóban használatba is vegye, amit épít. A különbség az elköteleződés formája.

Róth Miklós pontosan így írja le a Roth AI Consultingnál végzett munkáját. A cél az, hogy a cégek szétszórt AI-kísérleteiből szabályozott, bevételt termelő gyakorlat legyen, egy főállású vezető költsége és hónapokig tartó keresése nélkül. Beágyazottan dolgozik, coacholja a belső csapatot, és olyan képességet épít, amely túléli a megbízást.

Mikor jobb a fractional CAIO egy főállású vezetőnél?

A fractional modell egy szakaszhoz illik különösen jól: amikor a cég már túl van a „használjunk-e AI-t?” kérdésen, de még nem elég nagy vagy érett ahhoz, hogy állandó C-szintű pozíciót indokoljon. Sok európai B2B SaaS-, fintech- és professzionális szolgáltató cégre ez szinte pontosan illik 2026-ban.

Hogyan zajlik az együttműködés Róth Miklóssal?

1. Húszperces diagnózis. A Roth AI Consulting ezt High-Velocity, High-Impact (HVHI) modellnek hívja. A rövid első beszélgetés célja nem egy hosszú projekt eladása. Hanem az, hogy a vezető egyetlen világos, azonnal használható prioritást kapjon, hónapokig tartó előkészítő elemzés helyett. Húsz perc mindkét oldalt fókuszra kényszeríti.

2. Egy prioritás, rendesen rangsorolva. A use case-ek a várható megtérülés és a megvalósíthatóság szerint kerülnek sorba: rendelkezésre álló adatok, a folyamatok érettsége, a kockázat és a csapat változásbíró képessége alapján. A legizgalmasabb ötlet és a helyes első ötlet ritkán ugyanaz.

3. Beépülés és építés. Róth a csapaton belül dolgozik, nem egy prezentációt ad át. Ez azt jelenti, hogy coacholja azokat, akik a rendszereket működtetni fogják, valódi use case-eket visz élesbe, és a bizonyítékok alapján igazítja a tervet.

4. Szabályozás. A szabályok a szállítással párhuzamosan épülnek, nem utólag ragasztják őket rá. Ide tartoznak az EU AI Acttel összhangban lévő szabályok, minden AI-rendszer mellé egy megnevezett felelős, és közös mérce arról, mi számít elfogadható kimenetnek.

5. Átadás. Az együttműködés úgy van megtervezve, hogy a végén a képesség a cégnél maradjon: olyan emberekkel, akik tanácsadó nélkül is tudják értékelni, bevezetni és szabályozni az AI-t.

Miben más Róth változata ebből a szerepből?

Platformfüggetlen. Róth a nagy AI-platformok mindegyikével dolgozik, és egyiket sem képviseli, így a javaslatai az ügyfél üzleti eredményeit követik, nem egy szoftvergyártó termékútitervét.

Ő maga is vezette már az operatív oldalt. Róth 2007 óta vezet céget, előtte pedig egy többnyelvű szolgáltató csapatot az IBM-nél. Annak a stratégiai tanácsa, aki már fizetett ki béreket és kezelt ügyfél-eszkalációt, általában reálisabb abban, mennyi változást bír el egy szervezet.

Diagnosztikai modellt használ, nem csekklistát. A S·I·C·T keretrendszere azt kérdezi, képes-e a cég struktúrája és kohéziója lépést tartani azzal az információval és változással, amit az AI behoz. Ha nem, a több eszköz csak ront a helyzeten. Az érvelés itt olvasható: Az AI nem oldja meg a zűrzavart. Felnagyítja.

Négy nyelven dolgozik. Magyar anyanyelve, folyékony angol- és spanyoltudása, valamint haladó németje megkönnyíti a közvetlen munkát határokon átívelő európai csapatokkal.

Honnan tudható, hogy egy cégnek szüksége van rá?

Néhány őszinte jel:

• Több AI-eszköz is használatban van, és senki nem tudja mindet felsorolni.
• Az igazgatóság vagy a tulajdonosok AI-stratégiáról kérdeznek, a válasz pedig pilotok listája.
• Senki nem tudja megmondani, ki kapcsolna le egy AI-rendszert, ha kárt okozna.
• Az AI-ra fordított költés gyorsabban nő, mint bármilyen mérhető eredmény.
• A legjobb munkatársak több időt töltenek eszközök értékelésével, mint a saját munkájukkal.

Ha ebből legalább három ismerős, a gond valószínűleg nem az eszközökkel van. Hanem azzal, hogy hiányzik a gazdájuk.

Mivel érdemes készülni a 20 perces diagnózisra?

Húsz perc gyorsan elrepül, ezért megéri egy kis előkészület:

• A használt AI-eszközök hozzávetőleges listája, a nem hivatalosakat is beleértve.
• A három legfontosabb üzleti cél a következő tizenkét hónapra, lehetőleg számokban.
• Egy fájó folyamat: lassú, hibára hajlamos vagy drága, ahol az emberek már most panaszkodnak.
• A korlátok: adatok, amelyek nem mozdíthatók, betartandó szabályok, költségkeretek.
• Egy valószínű gazda: az a személy, aki napi szinten vinné az AI-kezdeményezést.

Ha ez az asztalon van, a beszélgetés átugorhatja az általános AI-körképet, és egyenesen arra a kérdésre térhet, ami számít: hol kezdjük?