Folyamat előbb, eszköz utána
A Flow-AI abból a meggyőződésből született, hogy az AI-bevezetés sikere nem a modell választásán múlik, hanem azon, hogy mennyire kontrollált és mérhető a mögötte lévő folyamat.
Tőke Hajnalka
Alapító, Flow-AITőke Hajnalka jelenleg Lead Assessor a Nemzeti Akkreditáló Hatóságnál, ahol vezetésirányítási rendszereket auditál a MSZ EN ISO/IEC 17021-1:2016, 17024:2013 és 17025:2018 szabványok szerint. Emellett oktatóként is dolgozik minőségirányítás témában a Neumann János Egyetem GAMF karán, Kecskeméten.
Karrierje a gyártóiparban indult minőségbiztosítási mérnökként a Carrier/Duropacknál, majd Senior Quality Engineerként folytatódott a Pikopacknál. Ezt követően 11 éven át volt Quality Manager a Mondi Groupnál, majd az ÉMI-TÜV SÜD-nél is minőségirányítási vezetői pozíciót töltött be.
Ez a több mint 15 éves, auditori és minőségirányítási háttér adja a Flow-AI szemléletének alapját: a strukturált felmérés, a dokumentált döntéshozatal és a mérhető kritériumok nem ismeretlen fogalmak — ezek a mindennapi munkaeszközei.
Szakmai pályakép
Vezetésirányítási rendszerek auditálása ISO/IEC 17021-1, 17024, 17025 szabványok szerint.
Minőségirányítási tantárgyak oktatása Kecskeméten.
Hosszú távú minőségirányítási vezetői szerep multinacionális gyártó környezetben.
Tőke Zoltán
Partner, Flow-AITőke Zoltán több multinacionális vállalatnál szerzett tapasztalatot folyamatfejlesztés, folyamatoptimalizálás, Lean, Kaizen és Operational Excellence (OpEx) területeken.
Az elmúlt években az AI gyakorlati alkalmazásához kapcsolódó tudásra és kompetenciákra is szert tett. Jelenleg több optimalizálási projektet vezet, valamint saját és vállalati környezetben egyaránt részt vesz AI-bevezetési projektekben.
Ez a folyamatfejlesztési és OpEx-szemlélet, kiegészülve a gyakorlati AI-tapasztalattal, adja a Flow-AI módszertanának másik pillérét: a mérhető, lépésről lépésre bevezetett fejlesztés és a technológia felelős, kontrollált alkalmazása.
Eredmények: 26,2% veszteségcsökkentés, 11,5% OEE-javítás, valamint egy 100 milliós Lean-projekt vezetése.
LinkedIn profilSzakmai pályakép
- Több nagyvállalati környezetben vezetett folyamatos fejlesztési projekteket, különösen termelési és operációs területen.
- Lean szemléletet és vezetői gondolkodásmód-váltást is támogatott, például team leader szinten.
- Kaizen jellegű, veszteségcsökkentő és hatékonyságnövelő kezdeményezésekben vett részt, többek között waste reduction és OEE-fejlesztési projektekkel.
- OpEx területen felelős volt operatív KPI-ok, teljesítményjavítás és pénzügyi eredményjavítás támogatásáért.
Miért számít az ISO/auditori tapasztalat az AI-bevezetésnél
Az AI-governance lényegében ugyanazokat a kérdéseket veti fel, mint egy minőségirányítási audit: Ki felelős a kimenetért? Hogyan dokumentáljuk a döntési folyamatot? Milyen bizonyítékra van szükség ahhoz, hogy egy állítást elfogadjunk? Milyen korrekciós intézkedés szükséges, ha valami elromlik?
Egy akkreditált Lead Assessor számára ezek nem elméleti kérdések, hanem napi rutin. A Flow-AI ezt a fegyelmet hozza be az AI-bevezetésbe: nem azért, mert lassítja a folyamatot, hanem mert ez teszi lehetővé, hogy a bevezetés valóban skálázható és felelősségteljes legyen.
Szemlélet
Folyamat > eszköz
Az AI-eszköz csak felnagyítja azt, ami mögötte van. Ha a folyamat hibás, a legjobb modell sem javítja meg — csak gyorsabban hibázik.
Kontroll > hype
Nem az a cél, hogy minél hamarabb "AI-t használjunk", hanem hogy tudjuk, miért, hol és milyen mérhető haszonnal.
Dokumentált döntés > megérzés
Minden priorizálási és pilot-döntés mögött legyen dokumentált, visszakövethető indoklás — ahogy egy auditnál is elvárt.
Kicsi és mérhető > nagy és bizonytalan
Egy jól határolt, mérhető pilot mindig többet ér, mint egy nagyszabású, de mérhetetlen "AI-transzformáció".
Egy megjegyzés az induló cégekhez
A Flow-AI új vállalkozás — még nincs publikus ügyféllistája vagy esettanulmánya, és nem is állítunk ilyet. Amit viszont adunk: több mint egy évtizedes, bizonyított szakmai hátteret a strukturált, auditálható folyamatfejlesztésben, most az AI-bevezetésre alkalmazva.