Emellett fontos szem előtt tartani, hogy a juniorok eltűnésével a szervezetek innovációs képessége is csökkenhet. A friss belépők sokszor új szempontokat, kreatív ötleteket és kérdésfelvetéseket hoznak, amelyek nélkül a cégek könnyen belesüppedhetnek a megszokott megoldásokba. A tudás átadása nem pusztán munkaerő-utánpótlás, hanem a szakmai sokszínűség és az innováció motorja is.
Felelősség és kockázat
Az AI használata a lehetőségek mellett számos etikai és jogi kockázatot is magában rejt, amelyek a felelősség, az adatbiztonság és a szakmai minőség kérdéseit egyaránt érintik. Mi történik például, ha egy AI által írt kódrészlet hibát okoz? Pomázi Norbert szerint: „A modell készítője általában kizárja magát a felelősségből, a hiba viszont a fejlesztő vagy a cég nyakába szakad. Ráadásul sokszor lehetetlen visszanyomozni, ki mit adott meg egy AI-eszköznek. Ezért kulcsfontosságú a felhasználói edukáció: nem adunk ki érzékeny adatokat publikus AI-rendszereknek, és csak tanúsított, biztonságos megoldásokat fogadunk el.”
Gyakran felmerül az a félelem is, hogy az AI uniformizálja a digitális ökoszisztémát, hiszen mindenki hasonló sablonokra támaszkodik. Ám a valóság összetettebb: a generatív modellek nem determinisztikusak, ugyanarra a bemenetre sem adnak mindig azonos választ. „A veszély abban rejlik, hogy a hibás vagy félrevezető megoldások hamis bizalmat kelthetnek. Ha nincs ott a kontrolláló kéz, vagyis a szakember, aki mérlegel és javít, az AI önmaga hibáit is megerősítheti” – figyelmeztet Pomázi.
