# The Survival Podcast: Chris Daigle on 50 Real World AI Implementations – Epi-3862 **Dátum:** 2026-07-02 **Vendég:** Chris Daigle **Forrás:** [thesurvivalpodcast.com](https://www.thesurvivalpodcast.com/50-ai-implementations) **Média:** [MP3](https://survivalpodcast.net/audio/2026/07-26/epi-3862-ai-in-real-life.mp3) --- ## The Survival Podcast – 3862. epizód: Chris Daigle a 50 valós AI-implementációról **Dátum:** 2026. július 26. **Podcast:** The Survival Podcast (Jack Spirko műsorvezetője) **Vendég:** Chris Daigle **Rész:** 1/5 – Bevezető, szponzorok, könyvbemutató, az AI üzleti bevezetésének akadályai és alapelvei --- ## Bevezető és háttér - Jack Spirko köszönti a hallgatókat a **3862. epizódban**. A műsor 18 éve fut – a 3000. epizód küszöbén járnak. - Jack hálát mond a közösségnek, amely lehetővé tette a műsor ilyen hosszú fenntartását. - Megjegyzi, hogy a vendég meglepődött az epizódszámon ("3000 plusz?"), Jack pedig rávágtatta: "Igen, június 20-án volt 18 éve." ### Könyvbemutató: *Loss of Life Book 2* - Jack előző nap jelentette meg a *Loss of Life Book 2* című könyvét Amazonon. - Indulási helyezések: - **7. hely** – Időgazdálkodítás (Time Management) - **21. hely** – Időgazdálkodítás és üzlet - **27. hely** – Vállalkozás (Entrepreneurship) - Ezek kiemelkedő eredmények egy független szerzőtől. Az első könyvnél szervezett "book bomb" kampánnyal érték el a top 10-et három kategóriában; most ez sokkal organikusabb volt. - Jack hálát mond azoknak, akik vásároltak egy példányt – akár maguknak, akár ismerősnek. --- ## Szponzorok ### J.M. Bullion (13 éve szponzorálja a műsort) - Jack kiemeli, hogy a J.M. Bullion **13 éve** támogatja a show-t – ez azt jelenti, hogy "a hallgatók szeretik őket, ők is szeretik a hallgatókat." - Ugyanazt az ezüstöt kínálják, mint a nagyobb érmakereskedők (Monex, Apmex, Lear Capital stb.). - Hosszú távú, megbízható partner – a 13 éves együttműködés önmagában bizalomépítő jelzés. --- ## A vendég: Chris Daigle és az AI-implementáció témája ### Mark Moss 10/80/10 szabálya AI-használathoz Jack idézi Mark Moss Bitcoin-analystát, aki az AI-használatot **10/80/10** modellként írja le: - **Első 10%:** A felhasználónak nagyon tisztának kell lennie abban, mit akar kapni a GPT-munkamenettől. - **Következő 80%:** A modell végzi a nehezét (enter gomb megnyomása). - **Utolsó 10%:** Nem "copy-paste és küldés" – a felhasználó emberként át kell nézze az eredményt, és saját tudásával, hangvételével hitelesíteni kell. > *"Don't just take what it gives you and send it out. It's your responsibility to give it the review and use your knowledge... to make sure that it comes across as authentic and not purely synthetic output."* Chris ezt úgy foglalja össze: **"You need to own the output."** (Tulajdonosodnak kell lenned az eredménynek.) Jack hasonlata: egy 18 000 dolláros konyhafelújítási szerződést sem írnál alá elolvasatlanul – az AI kimenetét is úgy kell kezelni, mint egy szerződést. --- ### A három leggyakoribb akadály az AI bevezetésénél (vállalati szint) Chris elmondja, hogy szándékosan **nem Fortune 1000-es nagyvállalatokkal** dolgozik – inkább a **"lower middle market"** szegmenssel (kb. 20 millió – néhány százmillió dollár árbevételű cégek). A három leggyakoribb probléma, amit a cégtulajdonosoktól hall: 1. **"Nem tudjuk, hol használjuk az AI-t."** – Nem látják a megfelelő alkalmazási pontokat. 2. **"Nem értjük a kockázatokat."** – Aggodalom amiatt, hogy céges információ bekerül a modellekbe és vissza is jön válaszként. 3. **"Nincs senki, aki segítsen."** – A cégnek nincs belső AI-ismerettel rendelkező munkatársa. Jack egyetért a nagyvállalatok kerülésével: túl sok bizottság, túl lassú döntéshozatal, belső politika. A piac gyorsan mozog, a nagy cégek nem tudnak lépést tartani. ### Az emberi tényező Chris kiemeli: a kisebb cégek döntéshozói **ismerik a munkatársaikat**. Amikor AI-t vezetnek be, gondolnak az emberekre – Chris örül, hogy része lehet ennek a felelős megközelítésnek. --- ### "Az AI nem veszi el a munkahelyedet" Jack rávilágít, hogy amikor valaki azt mondja "az AI miatt vesztettem el a munkámat", a valóság gyakran más: - Ha valaki más (pl. "Bill") végzi a munkát, akkor nem az AI vette el a munkát, hanem Bill. - Ha egy AI-ügynök nem 100%-ban, elejétől végéig elvégzi a munkát, akkor nem az AI okozta az elbocsátást. - Valószínűleg az illető a **teljesítmény alsó sávjában** volt. > *"AI didn't take your job. Bill took your job."* #### Amazon-példa - Amazon 14 000 embert bocsátott el, majd Bezos egy interjúban elismerte: "nem volt az AI." - Néhány héttel később nagyjából ugyanannyi embert vettek fel H1B vízummal. - Jack konklúziója: ez nem AI, hanem H1B – politikai állásfoglalás nélkül, de tényként rögzíteni kell, mi történt valójában. ### "ChatGPT nem veszi el a munkádat – de valaki, aki ért hozzá, igen" Chris összefoglalja: aki befektet az AI-ismeretekbe, **jobb munkaerő-piaci jelöltté válik** – gyorsabb, hatékonyabb, jobb minőségű munkát végez. Ez nem az AI, hanem egy hozzáértő ember miatt történik. #### Analógiák: - **Excel/Spreadsheet:** Ha megtanultad a táblázatkezelést és a pénzügyi modellezést, míg a másik nem – nem az Excel vette el a munkát, hanem te, mert megtanultál egy eszközt, amit a másik nem. - **Szögbelőgép (nail gun):** Egy ács, aki ragaszkodik a kalapács használatához, lassabb, mint aki áttér a pneumatikus szögbelőre. Nem a gép vette el a munkát – a képességek hiánya. - **Fűrészmalom / kombájn:** Jack ironikusan megjegyzi, hogy egyesek visszamennek az időben eltüntetnék a fűrészmalmot és a kombájnt is. --- ## "Frequency is not proficiency" (A gyakoriság nem jártasság) Chris egyik kulcsmondata: a gyakori használat nem jelent mély jártasságot. - Chris teremben és Zoom-on egy **1-től 5-ig tartó skálán** kérdezi meg az önértékelést: - 1 = újonc - 5 = "nekem kellene tanítanom az osztályt" - Amikor a 4-es/5-ösöket megszakítja és rákérdez, mit csinálnak az AI-val: - "Írok e-maileket és összefoglalok dokumentumokat." - Ez hasznos, de az AI képes ennél sokkal többre. A gyakori, de **felszínes** használat nem tesz valakit "power user"-ré. > *"Frequency doesn't necessarily mean that you're as capable... don't fool yourself that if you're using it a lot, but you're using it for very shallow applications, there's a whole world out there of AI usage for you to discover."* Jack visszaemlékezik a 2000-es évek elejére, amikor önéletrajzokon szerepelt a szoftverismeret (PowerPoint, Excel) és az évek száma: - Nem az számít, hogy minden nap használod-e az Excelt adatbevitelre – az nagyon más, mint a pénzügyi modellezés vagy a projekt-kalkuláció. > *"The tool is not the skill. The tool is the enabler of the skill."* --- ## "Az AI már a házadban van" (Shadow AI usage) Chris kijelenti: az AI **már jelen van** minden cégnél, függetlenül attól, hogy a vezetőség engedélyezi-e. - Ipari kifejezés: **"shadow usage"** (árnyékhasználat). - Még ha a cég hivatalosan nem támogatja is az AI-t, valaki a mosdóban a telefonján, vagy otthon használja. - A kockázat: ha az alkalmazott **ingyenes vagy személyes fiókot** használ, a céges információ bekerülhet a modellbe, és betaníthatja azt. - Chris csapata kísérletileg demonstrálta: **versenytársak információi is megjelentek** válaszként a lekérdezéseknél. ### Két konkrét kockázat: 1. **Adatszivárgás a modellbe:** A személyes fiók biztonsági beállításai nem optimálisak, így érzékeny céges adat bekerülhet a modell tréningjébe. 2. **Tudás elszállása az alkalmazottal:** Ha egy jó AI-haladó munkatársat lecsapnak (mert híre megy, hogy "AI-képes"), és magával viszi a fiókját, minden olyan céges információ, amit az AI-ba bevitt, vele távozik. ### Megoldás: céges licenc biztosítása Chris határozott javaslata: ha a cég elkezdi az AI-használatot, **a tulajdonos biztosítsa a licencet céges fiókon keresztül**: - Kb. **20 dollár/hó** alkalmazottonként. - Fél óra képzés után megtérül a havi befektetés. - A céges fiók marad a cégé – ha a munkatárs távozik, az összes bevitt információ **bent marad a vállalatnál**. > *"You as the owner provide the license through a company account... that person leaves, that's okay, God bless, good luck. But their information stays inside my company."* Jack ezt "incredibly insightful"-nek és "serious risk"-nek minősíti – egy kritikus, sokak által elkövetett hiba. ### Jack saját AI-munkafolyamata (előzetes betekintés) Jack megemlíti, hogy Jeff Woods AI-hírlevelét nem éri rá elolvasni, ezért a tartalmat bemásolja a **NotebookLM**-be: - Specifikus ellenőrzési módszere van az ilyen jellegű anyagokra. - Személyiségeket (personas) hoz létre a műsorvezetőknek. - Preloaded promptet (előre betöltött promptot) használ. > Megjegyzés: ez a szakasz a rész végén indul, és valószínűleg a következő részben folytatódik. --- ## Kulcsgondolatok (TL;DR – magyarul) - Az **eredményt magadénak kell vallani** – ne küldj ki ellenőrizetlen AI-kimenetet a nevedben. - A céges AI-bevezetés három fő akadálya: (1) nem tudják hol használják, (2) nem értik a kockázatokat, (3) nincs belső szakember. - Az **AI nem veszi el a munkát** – egy hozzáértő ember veszi el, aki megfelelően használja az AI-t. - A **gyakori használat ≠ jártasság**: az eszköz nem a tudás maga, hanem annak lehetővé tevője. - Az **AI már a cégnél van** ("shadow usage") – a kérdés csak az, hogy felügyelten és biztonságosan, vagy ellenőrizetlenül. - A megoldás: **céges licenc**, így az adatok a vállalatnál maradnak, ha a munkatárs távozik. --- *Készült: 2026-07-02 | Forrás: The Survival Podcast Epi-3862 (1. rész) | Magyar nyelvű összefoglaló* ## The Survival Podcast – Chris Daigle a 50 valós AI-implementációról (Epi-3862) ## Összegzés – 2. rész (2/5) **Dátum:** 2026-07-02 **Műsor:** The Survival Podcast **Vendég:** Chris Daigle **Téma:** AI kockázatok, adatvédelem, AI-használati szabályzatok, képzés és gyakorlati implementációk vállalatok számára --- ## 1. AI használata és adatbiztonsági kockázatok - A hangalapú AI-kimenetek (pl. szövegből hanggá alakítás) kényelmesek, mert a felhasználó közben mást is csinálhat, de komoly kockázatot hordoznak, ha belső vállalati dokumentumokat táplálnak be olyan fiókon keresztül, amelyek nincsenek vállalati felügyelet alatt. - Egy ilyen hangfájl egy alkalmazott iPhone-ján landolhat, megosztható, és egyszerű Google operátori keresésekkel a nyilvánosságra került információk visszakereshetők – akár a versenytársak is megtalálhatják őket. - **Példa:** A Samsung 2023-ban szabadalmakat vesztett, mert mérnökei helytelenül konfigurált AI-modelleket használtak, és az információ nyilvános tartománnyá vált. > *"If you understand the risk, you can mitigate the risk."* > *(Ha megérted a kockázatot, képes vagy csökkenteni azt.)* - **Fontos üzenet:** Ne hátráltassa ez a kockázat a vállalkozókat az AI bevezetésétől – a kockázat megértésével és kezelésével (az AI-területen ezt „governance”-nak, azaz kormányzásnak nevezik) a veszélyek lightweight megoldásokkal minimalizálhatók. --- ## 2. „Shadow AI” használat és a statisztikák - **Statisztika:** Egy 2025 októberi cikk szerint a munkavállalók **77%-a** táplált be vállalati titkokat a ChatGPT-be – nem rosszindulatból, hanem tudatlanságból, mert senki nem mondta nekik, hogy nem szabad. - A középvezetői szinten dolgozók gyakran nem is tudják, hogy a mindennapi munkájuk során látott adatok egyáltalán védeni való információk. - A probléma nem feltétlenül rosszindulat, hanem tudatlanság és a szabályzatok (policy guardrails) hiánya. > *"77% of employees have put company secrets into ChatGPT. Not because they were doing anything malicious. Nobody told me I couldn't."* --- ## 3. Biztosítási, ügyfél és beszállítói kockázatok Chris három olyan területre hívja fel a figyelmet, amelyet a vezetők gyakran figyelmen kívül hagynak: 1. **Biztosítók:** A biztosító társaságok pénzt keresnek azzal, hogy nem fizetnek kártérítést – érdemes ellenőrizni a kötvényekben, van-e AI-hoz kapcsolódó kizáró vagy kiegészítő feltétel. 2. **Ügyfelek:** Az ügyfelek egyre gyakrabban kérdeznek rá, használ-e AI-t a szolgáltató, és kérik az AI-használati szabályzatot. Ha nincs, az rossz benyomást kelt. 3. **Beszállítók (vendorok):** Ha a beszállító alkalmazottjai „árnyék-AI”-t használnak (shadow AI) személyes fiókokon, a vállalat adata kerül kockázatba. Érdemes megkérdezni a beszállítótól, hogyan biztosítják az AI-használat biztonságát. > *"Those are three areas that people, every time I say it, they're like, 'Oh, I hadn't thought about that.'"* --- ## 4. Mit tartalmazzon egy jó AI-használati szabályzat? Chris a szabályzat fő pilléreit foglalja össze: - **Jóváhagyott eszközök listája:** Csak ezek az AI-eszközök használhatók. - **Képzés az eszközökre:** Az alkalmazottakat meg kell tanítani a megfelelő használatra. - **Green light / Yellow light / Red light rendszer:** - **Zöld:** AI szabadon használható bizonyos tevékenységekre. - **Sárga:** Csak a csapatvezető jóváhagyásával. - **Piros:** Szigorúan tilos – pl. HIPAA adatok bevitele. - **Aláírás:** Az alkalmazottak írják alá, hogy tudomásul vették és megértették a szabályzatot. - **Technikai védőréteg:** Lokális szűrő a bemenet és a nagy nyelvi modell között, amely bizonyos kulcsszavakra figyelmeztet vagy blokkol – de ez kezdőknek nem kötelező. --- ## 5. Egyedi AI-eszközök és kisvállalati megoldások - Jack (a műsorvezető) megemlíti, hogy egy iskolában alkalmazott AI-megoldás akkor leáll, ha a gyerek önkárosításról beszél – hasonló logika alkalmazható vállalati környezetben is. - Egyéni GPT vagy Gemini Gem készíthető, amely bizonyos eseményeknél megáll és PIN-kódot kér a felettes (vagy szülő) jóváhagyásához. - Ez egy alacsony technológiai igényű monitoring megoldás kisvállalatok számára. --- ## 6. „A kockázat nem új – már létezik AI nélkül is” - Minden kockázat, amit az AI jelent, már jelen van: az alkalmazottak már USB-s tárolóval is kilophatnak adatokat. - A gyerekek Wikipedia-ról is másolhatnak – nem ez az első technológia, amelynél tisztességtelenség vagy adatszivárgás előfordul. - **Következtetés:** Ugyanazokat a biztonsági és felügyeleti elveket kell alkalmazni, mint bármilyen más technológia (papír és ceruza, USB-meghajtó) esetében. > *"The same standards that you would apply to any technology, whether that technology is paper and pencil or USB thumb drive, the same approach be taken with AI."* --- ## 7. Miért fontos az AI-képzés? A sok vállalat AI-t vezet be, de nem biztosít képzést – az eredmény káosz. - **Legalacsonyabb kockázatú kimenetel:** Az alkalmazottak 30 nap múlva visszatérnek a régi módszerekhez („könnyebb volt a régiben csinálni”). - **Tipikus hiba:** Az emberek AI-t úgy használják, mint a Google-t – „drive-up window” (gyorsablak) mód: felteszik a kérdést, megkapják a választ, és továbbmennek. - A valós AI-használat a nap folyamán dinamikusan, a lehetőségeket felismerve történik, nem pedig egyetlen kérdés-válasz interakcióként. - **„Thinking in AI” (AI-ban gondolkodás):** Amikor az ember reflexszerűen felteszi a kérdést: „Ebben segíthet az AI?” Ez a viselkedésbeli és kulturális változás a kulcs, nem az eszköz technikai használata. ### Három lépés a csapat AI-kultúra kialakításához: 1. **Thinking in AI:** Tanítsd meg a csapatot, hogy reflexszerően kérdezzék meg a modellt. 2. **Kérdezd a modellt:** Ha elakadnak, ne várjanak a szakértőre – kérdezzék meg magát az AI-t, hogy hogyan segíthet. 3. **Oszd meg a csapattal:** Ha valaki talált egy jobb módszert AI-val, mutassa meg a kollégáknak – belső evangelizáció. > *"The training is the culture shift, the headspace shift that needs to happen about how you think about using this tool."* --- ## 8. Az AI, mint „187 IQ-s ötéves” - Az AI-t úgy kell kezelni, mint egy rendkívül intelligens, de szó szerint értő gyereket. - Nagyon specifikus utasításokat kell adni – ha azt kérdezed „Kész a jelentés?”, és azt mondja „Igen”, utána meg kell kérdezni: „Hol van? Mikor lesz az inboxomban?” - Ez a fajta pontos kérdezés egyenértékű azzal, ahogy egy vezetőnek az alkalmazottait is irányítania kell. > *"It's like you have to imagine it's a five-year-old that will steal the cookies out of the cookie jar, but it has 187 IQ."* --- ## 9. Jack gyakorlati AI-implementációja a podcastjában Jack személyes példát hoz a műsorában való AI-használatáról: - A vendégek által kitöltött vendég-űrlap (2009 óta használt) tökéletes AI-bemenetnek bizonyult. - Az űrlap tartalmazza: bio, linkek, előkészítő kérdések. - Jack egy egyedi AI-agentet épített, amely: - A nyers adatból bekezdéseket fogalmaz, - Utána Jack iterál és sajátítja a kimenetet, - Keresi a vendég háttérinformációit, - Készíti a thumbnail képeket, - Generálja a show notes-t. - **Eredmény:** Heti kb. 5 óra munkaidőt takarít meg, heti 3 alkalommal. - Fontos: A kimenet nem néz ki „AI slop”-nak (AI-sülteménynek), mert Jack tovább szerkeszti és finomítja. --- ## 10. „Layers, not leaps” – Rétegek, nem ugrások Chris bemutatja az on-site képzés gyakorlatát: 1. **Személyre szabás:** Az alkalmazottak belépnek a modell beállításaiba, és megadják, kik ők, mit csinálnak, hogyan kommunikálnak. 2. **Csatlakozók (connectors):** A naptár és az e-mail inbox összekötése az AI-val. 3. **Minta felismerése:** Az AI elemzi az elmúlt 30 napot, és javaslatokat tesz a személyre szabott beállításokra (írási stílus, iparág, kommunikációs partnerek). 4. **Automatizálási lehetőségek felismerése:** Az AI javasol 5 olyan feladatot, amelyet átvehetne. 5. **Skill építés (SOP):** Egyedi SOP-t (standard operating procedure) hoznak létre, amelyet az AI minden alkalommal pontosan követ. > *"AI is not some event that's going to occur. It's 'Oh, I'm doing this and it saves me five hours a week.'"* - A „layers, not leaps” elv szerint az AI nem egyetlen nagy esemény, hanem kis időmegtakarítások (15 perc itt, 1 óra ott) folyamatos rétegei, amelyek 90 nap alatt jelentős sávszélességet szabadítanak fel. --- ## 11. Az AI, mint belépő szintű vezetői képzés - Jack megfigyelése: Az AI-rendszer bevezetése és SOP-k készítése lényegében egy belépő szintű vezetői és irányítási képzéssé alakítja a legalacsonyabb szintű alkalmazottakat is. - Aki eddig csak „a postaszobában” dolgozott, most megtanul SOP-t készíteni, mintát felismerni és rendszerszintű gondolkodást alkalmazni. - Ez a mentális izommemória (mental muscle memory) kialakítása a gyakorlás révén történik. --- ## Kulcsgondolatok | Téma | Fő üzenet | |------|-----------| | Adatbiztonság | A kockázat megértése és szabályozás (governance) révén minimalizálható | | Shadow AI | A munkavállalók 77%-a táplált be titkokat – tudatlanságból, nem rosszindulatból | | Három rejtett kockázat | Biztosító, ügyfelek és beszállítók AI-használata | | AI-használati szabályzat | Jóváhagyott eszközök, green/yellow/red light rendszer, aláírás | | Képzés | Nem az eszköz használata a lényeg, hanem a kulturális és gondolkodásmód-váltás | | Thinking in AI | Reflexszerő kérdésfeltevés: „Ebben segíthet az AI?” | | Layers, not leaps | Kis időmegtakarítások rétegei 90 nap alatt átalakítják a munkát | | AI, mint vezetői képzés | Az AI-SOP-készítés belépő szintű vezetői készségeket épít | ## The Survival Podcast – Chris Daigle 50 valós AI implementáció (Epi-3862) ## Magyar összefoglaló – 3. rész (3/5) **Dátum:** 2026-07-02 **Forrás:** /tmp/transcripts/survival_podcast_chunk3.txt (~4000 szó, angol nyelvű transcript) **Résztvevők:** Jack Spirko (műsorvezető), Chris Daigle (AI tanácsadó) --- ## 1. Üzlet skálázhatósága és kockázatcsökkentés AI-val A beszélgetés az előző részhez kapcsolódva az üzleti folyamatok rendszerbe foglalásával folytatódik. Chris Daigle kiemeli, hogy amikor egy vállalkozást rendszerizálnak és a folyamatokat AI-szkillekké (SOP-okká) dokumentálják, a cég átértékelődik: - Ha egy ötfős cégnél minden csak a tulajdonoson múlik, a vevő csak a vásárlói bázist vásárolja meg – nem valódi üzletet. - Ha viszont a folyamatok dokumentálva vannak AI-eszközökkel, a vevő **üzletet** vásárol, nemcsak márkát – és ez drasztikusan megnöveli a kivezetési árat (cash-out price). - Chris COVID alatti M&A tanácsadói tapasztalata: **a befektetők több pénzt fizetnek, ha kisebb a kockázat**. A dokumentálatlan folyamatok és a „key man” (kulcsember) kockázat miatt nem kap prémiumot az eladó. > „When you create those skills, those SOPs in AI, somebody leaves, the next day you could bring in somebody who's never done that role before, but if they can run Janet's skills, they're getting the output at the same quality that Janet got who had been there for 10 years.” **Kulcs gondolat:** Ha Janet (egy 10 éve ott dolgozó munkatárs) hirtelen távozik, a dokumentált AI-szkillek segítségével másnap be lehet hozni valakit, aki azonos minőségben tudja végezni a munkát. Ez drasztikusan csökkenti az üzleti kockázatot – akár folytatod a céget, akár eladod. --- ## 2. Képzési módszerek: Workshopok és hackathonok vs. hagyományos tréning Jack megkérdezi, miért működnek jobban az AI-workshopok/hackathonok, mint a hagyományos oktatás. Chris válasza: - „A repetitio a gyakorlás anyja” – a gyakorlás a kulcs. - A klienseknél építenek szkilleket, custom GPT-ket, workspace agenteket – és a résztvevők a nap végén gyakran megjegyzik: „Tudom, most már tudom, hogyan kell jobban megcsinálni.” - **Élő demók kerülése:** A szoftverkörnyezetben bármi megtörténhet; a ChatGPT és a Claude folyamatosan frissül, ami tegnap működött, ma már nem biztos, hogy működik. - Ha mégis élő demót tartanak és valami elromlik, az értékes tanulság: a résztvevők megértik, hogy **így néz ki az AI-val való munka valójában** – lehet frusztráló, hibázhat, de ez a valóság. Nem az a „gombnyomás és Rosie a robot takarít”. > „Fingers on keyboards is the best way to learn this stuff for sure.” **Jack hozzájárulása:** Az élő demóknál mindig érdemes eliminálni a változókat – használati képernyőfelvételeket (screen capture) ajánl, mert a Murphy-törvény érvényesül: ami elromolhat, el is romlik. --- ## 3. Az AI-eszközök gyors változása és az „evergreen” tartalom kihívása Jack példája a képgenerálás változásáról: - Korábban GPT-ben megíratta a Midjourney promptot → Midjourney generálta a képet → Gemini javította a hibákat (három eszköz egy munkafolyamatra). - Egy repülőút alatt mindez megváltozott: a GPT kiadta új képgeneráló eszközét, ami jobb volt, mint mindhárom együtt. - Az eseményen részt vevő nehézfelhasználó azonnal rájött: „Ez megváltoztat mindent – három eszközt egybeintegrált.” **Tanulság:** A taktikai eszközhasznát szinte lehetetlen könyvbe/fixed tartalomba foglalni, mert **heti szinten változnak az ajánlott eszközök**. A stratégiai beszélgetés viszont kevésbé változik – ezért a stratégiát érdemes evergreen formában dokumentálni, a taktikát videókkal kiegészíteni. --- ## 4. AI adatközpont boom – Boom, glut, bust ciklus Jack elemzése az AI-adatközpont-építési hullámról: - Minden diszrupciós ciklus ugyanazt a mintát követi: **boom, glut, bust** (láz, túlkínálat, összeomlás). - Példák: cannabis legalizációja, keresőkora (Lycos, AltaVista → végül Google maradt). - A 90-es években Quest rengeteg optikai szálát fektették le, amiken ma sem megy forgalom – az AI compute piac is túlépülhet. - Nem az AI megy sehova – de végül egy domináns szereplő lesz (mint az Amazon az online kiskereskedelemben), pár másodlagos, a többi niche. Chris hozzájárulása: Az adatközpontok körüli kihívásokat (vízhasználat, energia) pár éven belül megoldják – az űrben történő adatfeldolgozás lehetősége is felmerül (Elon Musk). Elon már kiadja adatközpontjainak egy részét az Anthropicnak, ami profitközponttá vált. > „You just introduced non-viability for your career.” **Chris véleménye az AI-környezetvédelmi aggályokról:** Ha valaki az környezeti hatásra hivatkozva elutasítja az AI-t, azzal a saját karrierjét tette véglegessé. --- ## 5. Az AI-adaptáció görbéje – Párhuzam az 1996-os internettel Jack párhuzamot von az internet irodai térbe való beáramlása (1996) és az AI jelenlegi adoptációj között: - Kezdetben ellenállás és ad hominem támadások: „Az internet mondta neked ezt?” – mintha ez cáfolná az információt. - Ez kb. 2005–2008-ig tartott, de még 2013-ban is voltak olyanok, akik „www.”-t mondtak a webcím előtt. - Ugyanez az adoptációs görbe zajlik most az AI-val: ellenállás → niche használat → specializált környezet → „a magasabb tech emberek használják” → végül mindenki. - **A mai kétkedők pedig tagadni fogják, hogy valaha is kétkedők voltak.** --- ## 6. Személyes tanács: Mindenki számára hasznos az AI Chris összegzése az egyéni felhasználók számára: - Nem kell AI-szakértővé válni – elég úgy használni, mint a Google-t. - De **egy egyenrangú társ, aki használja az AI-t, többet, gyorsabban és jobb minőségben fog végezni** – és ez mindenkire vonatkozik: alkalmazott, vállalkozó, kereskedő, tudásdolgozó. - Ha az AI-val csak időt nyersz a családra, az már nyereség. - A teljesítmény is nő – nem azért, mert az AI csinálta jobban, hanem mert **kevésbé stresszes vagy és pontosabban adod, amit a főnököd kér**. ### Stanford–BCG kutatás > „The AI enabled group, the B and C players started performing at the A player level.” A Stanford és a Boston Consulting Group kutatásában az AI-t használó B- és C-szintű játékosok A-szintű teljesítményt nyújtottak. A legjobb emberek pedig 5x vagy annál is többet termelnek a többinél. **Chris tanácsa vállalkozóknak:** Még ha te magad nem is akarod használni, **add meg a csapatodnak az upskilling ajándékát** – te is profitálsz belőle. Jack kiegészítése: Az AI-t egyéni szinten is használni lehet pénzügyi terv fejlesztésére – nem robo-investálásra, hanem a fegyelemre: hogyan győződj meg róla, hogy eleget teszel a befektetéseidbe. Egyfajta **accountability partner** (személyes felelősségre vonó társ) is építhető AI-val. --- ## 7. Vezetőség szerepe az AI-bevezetésben Jack és Chris egyetértenek: a vezetőségnek **nyilvánosan és aktívan** kell használnia az AI-t. - Az alkalmazottak természetes ellenérzettel bírnak a vezetés felé („csak szivaroznak és híznak egész nap”). - Ha a vezetés azt mondja, „használjátok az AI-t”, de maga nem használja, az alkalmazottak feltételezik, hogy nem is csinálják. - A jó vezetők, akik már használják az AI-t: **körül látnak a sarkokon**, nem kapják el a meglepetések, és sokkal szélesebb a terepszemük (field of fire), mert az eszköz támogatja őket. > „If your leadership is not doing it… the leaders are like, 'It's good for them, but we don't have to worry about it.' Wrong attitude.” A vezetők, akik magukat tanítják meg AI-t használni, gyakran fejlett használók – az ő cégüket nem éri váratlan meglepetés, mert „körbe látnak a sarkokon”, sokkal szélesebb a terepszemük (field of fire), mert az eszköz támogatja őket. --- ## 8. Az AI-bevezetés valódi akadálya: A folyamat és az emberek, nem a technológia Jack felvetése: Van-e olyan helyzet, amikor maga a „út” (a meglévő folyamat/infrastruktúra) a probléma, nem a technológia? **Chris válasza:** Nagyon rendszeresen. Az AI-implementáció titka nem szexi – **a folyamat**. - A bevezetés nagy része: „Hogyan csinálod ezt a dolgot? Hová küldöd? Mit küldenek vissza?” – nagyon granuláris folyamatfeltárás. - Gyakran kiderül, hogy **magának a folyamatnak nem is hatékony**. Ezt először kell javítani, és csak utána AI-t/agenteket/automatizációt bevezetni. - Ha csak ráhúzod az AI-t egy diszfunkcionális folyamatra: **csak gyorsabban fogsz diszfunkcionális lenni**. > „The road itself is the problem. The road and the people, it's not the technology.” **Jack ipari analógiája:** Ha felgyorsítod az összes állomást egy összeszerelő szalagon, de az egyiknél egyetlen ember csavarja be a kondenzátorokat, akkor a százszor gyorsabb kondenzátor-gyártás nem segít, mert az az egy állomás szűk keresztmetszet (bottleneck) marad. --- ## 9. Valódi munkával történő képzés – szimuláció helyett Jack kérdése: Miért fontos, hogy a képzésre valódi munkát hozzanak, nem szimulációt? **Chris válasza:** - A kliens ismeri a saját problémáit és fájdalompontjait sokkal jobban, mint ő. - Ha valaki hoz egy valós problémát („ezt minden pénteken meg kell csinálnom és gyűlölöm”), és Chris megmutatja, hogyan lehet AI-val megoldani, több dolog történik: 1. **Nincs változáskezelési ellenállás** – az illető azt mondja: „Ez az AI dolog király, leveszi a rossz munkát a vállamról.” Ezt hallják a többiek is, és nem félnek, hogy az AI átveszi a munkájukat. 2. **Morál nő** – több idő jut arra a munkarészre, amit eredetileg szeretett volna csinálni. 3. Ha péntekenként 5 óra helyett 15 perc, az ember nem ég éjjel, hamarabb hazaér. > „Everything just moves so much faster, so much faster.” **Jack fűrészipari metaforája:** Azt akarod, hogy az illető, aki a gödörben ette a fűrészport, megértse, hogy te forgatod a kereket (azaz a durva munkát leveszed róla), de ő továbbra is adagolja a rönköt – csak nem kell 10 órát fűrészport ennie. --- ## 10. Kognitív súrlódás és az agy energia-megtakarítása Jack záró gondolata egy megfigyelésről, ami az AI-val és a permakultúrával kapcsolatban is megjelenik: - **Permakultúra példa:** Bármit mutatsz valakinek – trópusi rendszert vagy északi klímás rendszert – az illető azt mondja: „Nálam nem működik, mert más a klímám.” Mindig van kifogás, ha nem pontosan az ő helyzetére szabott. - **Neurotudományi háttér:** Az agy a test energiahúzó szerve – 20%-át használja a test energiájának, pedig csak 3 font (kb. 1,4 kg). Bármi, ami **további kognitív erőfeszítést igényel**, ellenállást vált ki – hacsak az illető nem lát **igazi előnyt** benne. Ez a természetes kognitív súrlódás magyarázza, miért ellenkeznek az emberek az új eszközök (AI, új mezőgazdasági módszer stb.) bevezetésével – az agy alapból az energiamegtakarításra van hangolva. --- ## Kulcsfontosságú idézetek gyűjteménye | Idézet (angolul) | Jelentés | |---|---| | „Now I'm buying a business. I'm not buying a brand.” | A rendszerizált cég valódi üzlet, nem csak márkanév | | „Repetition is the mother of skill.” | A gyakorlás a kulcs a készség elsajátításához | | „Fingers on keyboards is the best way to learn this stuff.” | A gyakorlati, kézzel történő tanulás a leghatékonyabb | | „Variables are evil and they will Murphy you.” | Az élő demóknál a változókat eliminálni kell | | „Boom, glut, bust.” | Minden diszrupciós ciklus mintája | | „You just introduced non-viability for your career.” | AI elutasítása = karrier véglegesítése | | „All you're going to do is just be more dysfunctional faster.” | AI ráhúzása rossz folyamatra = gyorsabb diszfunkció | | „The road itself is the problem.” | Maga a folyamat az akadály, nem a technológia | | „Your brain on any given moment using 20% of the energy in your body and it only weighs three pounds.” | Az agy energiaigényes, ezért ellenáll az új kognitív erőfeszítéseknek | --- ## Összegzés Ez a rész a beszélgetés középső részét fedi le, és az AI **üzleti és szervezeti dimenzióira** koncentrál: 1. **Üzleti érték és kockázatcsökkentés** – A dokumentált AI-szkillek csökkentik a kulcsember-kockázatot és növelik a cég eladhatóságát. 2. **Képzési módszertan** – A gyakorlati, valódi munkával történő workshopok hatékonyabbak, mint az előadás-szerű oktatás; a résztvevők saját fájdalompontjaikkal dolgoznak. 3. **Technológiai változás üteme** – Az eszközök heti szinten változnak, ami fixed tartalmat lehetetlenné tesz; az élő demók kockázatosak. 4. **Adatközpont és piaci ciklus** – A boom-glut-bust minta várhatóan az AI compute piacon is megismétlődik. 5. **Adaptáció és vezetői példamutatás** – A vezetőségnek nyilvánosan használnia kell az AI-t; az adoptáció az 1996-os internetes görbéhez hasonló. 6. **Bevezetési akadályok** – A folyamat és az emberek a valódi akadályok, nem a technológia; a rossz folyamatok gyorsítása csak rosszabbá teszi a helyzetet. 7. **Kognitív súrlódás** – Az agy alapból energiamegtakarító, ami ellenállást generál az új eszközökkel szemben, hacsak az illető nem lát igazi személyes előnyt. A részletes beszélgetés a gyakorlati tanácsadás és az AI valós szervezeti hatásainak tapasztalati megfigyelései köré épül, kevés hype-pal, sokkal több „mi működik és mi nem” típusú megközelítéssel. ## The Survival Podcast – Chris Daigle: 50 valós AI-megvalósítás (Epi-3862) ## Magyar nyelvű összefoglaló – 4/5. rész **Podcast:** The Survival Podcast **Epizód:** Epi-3862 – Chris Daigle a 50 valós AI-megvalósításról **Dátum:** 2026-07-02 **Rész:** 4/5 (a beszélgetés záró szakasza) --- ## Áttekintés Ez a rész a beszélgetés utolsó harmadát öleli fel. A főbb témák: gyakorlati AI-esettanulmányok vállalatoktól, az AI munkaerőpiaci hatásai (állások megszűnése vs. átképzés), az „advisory AI” csúcsának vitatott kérdése, közönség-kérdések (IP-tulajdonviszonyok, fordított promptolás), valamint Chris Daigle cégének és szolgáltatásainak bemutatása. --- ## 1. Az incentívusok szerepe az AI elfogadásában - Chris kiemeli, hogy az emberek gyakran ellenállnak az új technológiának, mert fenyegetésként élik meg. Idézi Charlie Munger elvét: *„Soha ne kérdőjelezd meg semmit, amíg nem megnézted az incentívumokat.”* - A megoldás: ne azt mondjuk a dolgozónak, hogy „a főnököd életét könnyíti meg”, hanem mutassuk meg, hogyan teszi **az ő** munkáját könnyebbé. A személyes érdek az, ami áttöri az ellenállást. > „Make it my life easier — that's awesome too. But 'you're going to make your boss's life easier' — no, it just doesn't get my juices going as much.” --- ## 2. Valós esettanulmány: Biztosítási igazolások (Certificates of Insurance) - **Ügyfél:** Egy Orange County-i építőipari vállalat (kereskedelmi építés). - **Probléma:** Alvállalkozók biztosítási igazolásainak (COI) kezelése — űrlapok bekérése, ellenőrzése, hiánypótlások követése. 3 fő, heti ~20 órát töltött ezzel, táblázatok és inbox figyelésével. - **AI-megoldás:** 24 óra alatt építettek egy v1 rendszert, amely: - automatikusan figyeli a beérkező e-maileket és mellékleteket, - ellenőrzi, hogy minden szükséges adat megvan-e, - hiány esetén automatikusan visszaküldi űrlapot kérve a hiányzó elemet, - frissíti a CRM-et és a táblázatot. - **Eredmény:** Heti 20 óra → heti 2 óra (a maradék 10% emberi ellenőrzés). Évi **~1000 óra felszabadítva** három ember számára. > „We took it from 20 hours a week down to two hours a week… that freed up a thousand hours a year for that one company.” - **Tanulság:** Minden vállalatnál van legalább egy ilyen „nagy táblázat vagy megosztott meghajtó, amit 3-4 ember folyamatosan karbantart”. Ezek a legkönnyebben javítható, gyors megtérülésű területek — érdemes ezeken kezdeni. --- ## 3. Állások és AI — a kemény valóság Chris őszintén beszél arról, hogy az AI valóban el fog tüntetni munkahelyeket: - Egy 500 fős cégnél végzett audit után gyakran „fejvágással” tér vissza — nagy szervezetekben mindig vannak olyan emberek, akik megtanulták, hogyan rejtőzzenek a rendszerben, és valós munkájuk csak 4-5 óra/hét. - Ez nem azt jelenti, hogy rossz emberek — lehet, hogy rossz idejű felvétel volt, vagy a növekedési várakozások nem teljesültek, de a cég víziója szempontjából nem adnak hozzá az eredményhez. > „I'm not in business to give you a $70,000 job. I'm more than happy to pay you that and more if you're worth it, but I am not here to provide jobs.” - **A „Steve” elv:** Aki pótolhatatlan lesz — akit a főnök nyugodtan hagyhat magára szabadság alatt — azt sosem bocsátják el. Aki pedig AI-tudást szerez és megosztja a csapattal, automatikusan „Steve” lesz. ### Hogyan válj pótolhatatlanná? 1. Tanulj AI-t (certifikáció, kurzus). 2. Mutasd meg és tanítsd a csapatnak. 3. Légy a „sztenderd”, akihez a vezetőség AI-kérdésekkel fordul. 4. Ha a versenytársak tudják, hogy értesz az AI-hoz, **ők fognak headhunterezni** — ami a munkavállaló számára előny, a munkáltató számára kockázat. --- ## 4. „Advisory AI” csúcsa — vita Jack (a műsorvezető) idézi a nagyvállalati vezetők állítását, miszerint az advisory AI (tanácsadó, LLM-alapú, segéd eszközök) elérte csúcsát, és most „aktív ágensekre” van szükség, amelyek önállóan cselekszenek. **Jack álláspontja:** *Teljesen asinine (képtelenség).* Szerinte: - Egyetlen 100 fős cégnél sincs olyan, hogy mindenki, aki használhatná az AI-t, a felérhető hatékonyságon használja. - A technológia létezik, de az **emberekben van a súrlódás** — nem használnak, nem értenek, nem tanulják meg. - Az emberek nem ugranak „Google-tudatatlanságból” egyből agentic rendszerek építésébe: a tanulási görbét végig kell járni. > „We're in the foothills.” (Még csak a hegy lábánál vagyunk.) **Chris egyetért:** Az agentic AI kockázata is valós — egy rosszul konfigurált AI ügynök például 100 000 egységet rendelhet egy beszállítótól, amikor csak egy kell. Az „aktív ágensek” szélesebb alkalmazása csak akkor valósul meg, ha előbb a people-problémát megoldják. - A „Ferrari dirt road” hasonlat: hiába van önjáró Ferrarid és GPS-ed — ha az út földes, a Ferrari összetörik. --- ## 5. Kommunikáció és bizalom - Chris alapelvéből indul: *„A confused mind always says no.”* (Aki nem ért valamit, könnyebb nemet mondani — nem jár kockázattal.) - A cégek **előtte mérést végeznek (survey)**, hogy felmérjék a munkatársak AI-hoz való viszonyát. - Gyakori kérdés: *„Hogyan bízhatok meg benne?”* — különösen a pénzügyi, mérnöki és építőipari szektorban, ahol alacsony a hibatűrés. - A korai AI-hibatörténetek (hallucinációk) még élnek az emberek emlékezetében, de a mai eszközök már sokkal megbízhatóbbak. A bizalmat a képzés és a gyakorlat építi fel. --- ## 6. Közönség-kérdések ### Kérdés 1: IP-tulajdonviszonyok (Odyssey Camper) > *„Ha valami AI-val fejlesztem, kié az IP — az AI-cégé, az enyém, vagy a munkáltatóm?”* **Chris válasza:** - Először magad is próbáld meg ChatGPT-vel feltenni a kérdést — ez építi a „reflexet”. - Ha a vállalat idejében, a cég céljára fejleszted → **a cégé**, hacsak az employment contract mást nem mond. - Az AI-szolgáltató (OpenAI, Anthropic stb.) felé az IP-kérdés még **nyitott jogi terület**, nem teljesen tisztázott. **Jack megjegyzése:** - Mindig nézd meg a munkaszerződést — néhány szerződés minden „epifániát” lefed, még az éjjel-a vécén-gondolkodást is. Ne írj alá anélkül, hogy ügyvéd nem látta. ### Kérdés 2: Dark Wing Dave - Rövid komment kérdés: *„SIWYG — shoot it worked yesterday”* — tréfás megjegyzés az iteratív fejlesztésre. ### Kérdés 3: Farmer Cheryl — AI permaculture-ban > *„Hogyan fejlesszem az AI-használatot permaculture, regeneratív mezőgazdaság, talajegészség és mikroszkópia területén?”* **Chris válasza — Fordított promptolás (Reverse Prompting):** A cége által tanított, saját technika, 3 lépésben: 1. **Lépés:** Kérd el a világ top 3 szakértőjét az adott témakörben (itt: AI + permaculture). 2. **Lépés:** Kérd meg az AI-t, hogy szintetizálja a 3 szakértő módszerét egyetlen kombinált keretrendszerbe. 3. **Lépés:** Alkalmazd ezt a keretrendszert a konkrét kérdésedre. > „You would be blown away with the level of accuracy and quality, because you're not just saying 'Hey, AI' — you're asking who are the experts at this topic already? What would they say? And AI has all their information.” --- ## 7. Chris Daigle és a Chief AI Officer bemutatkozása - **Cég:** Chief AI Officer (`chiefAIOfficer.com`) — *nem „cheap”* — a név szójáték a hallgatóknak szóló figyelmeztetéssel. - **Szolgáltatások:** - Lehetőség-audit (opportunity audit): a „low hanging fruit” azonosítása AI-val, dollárérték-becsléssel és megtérülési előrejelzéssel. - AI-certifikációk. - Tanácsadás elsősorban **lower middle market** (középkategóriás, tízmillió-szintű, nem milliárdos) cégeknek, amelyek azt kérdezik: *„Mit kezdjünk az AI-val?”* - **Podcast:** *Using AI at Work* — nem technikai fókuszú, valós munkahelyi AI-használatról szól. - **LinkedIn:** Rendszeresen posztol valós ügyfél-tapasztalatokat, tanulságokat. - **Filozófiája:** *„I'm not that big on theory. Let's break it and fix it and see how that happens.”* --- ## 8. A műsorvezető (Jack) záró megjegyzései - Dicséri Christ: *„Expert-level user”* — a hallgatóknak figyelniük kell, hogyan gondolkodik az AI-ról. - Jack szerény: ő a saját vállalkozásában használja napi szinten, de nem vezet nagy szervezetet, így nem akarja túl egyszerűnek feltüntetni a bevezetést. - Lényeges gondolat: **a vezetőségtől kell kezdeni az AI-bevezetést és lefelé terjeszteni** — a vezetőség tudja, mi a „nyerés” kinézete, és felismeri, mikor fog az AI „butaságot csinálni”, így reálisabb edukációs programot tud építeni. - A beszélgetés végén Jack bejelenti, hogy ezen a héten saját könyvét népszerűsíti: **„Positive Life”** — amely felkerült a bestseller listára még a műsor közben is. --- ## Kulcsszó-index | Téma | Fontos pontok | |---|---| | Incentívumok | Személyes érdek motivál, nem a „főnök könnyítése” | | COI automatizálás | 20→2 óra/hét, 1000 óra/év megtakarítás | | Állásvesztés | Igen, megszűnnek állások — a rejtőzők elveszítik | | „Steve” elv | A pótolhatatlan embert megtartják, még megtérítik | | Advisory vs. agentic | „Még a hegy lábánál vagyunk” — a people-friction a fő gát | | Fordított prompt | 3 lépés: top szakértők → kombinált keret → konkrét alkalmazás | | IP-tulajdon | Munkáltató idején = cégé; AI-szolgáltató felé nyitott kérdés | | Chief AI Officer | Lehetőség-audit, certifikációk, lower-middle-market fókusz | --- ## Főbb idézetek > *„Never question anything until you look at the incentives.”* — Charlie Munger, Chris idézetében > *„We took it from 20 hours a week down to two hours a week… that freed up a thousand hours a year.”* — Chris > *„I'm not in business to give you a $70,000 job… I provide jobs because I have a mission as an entrepreneur.”* — Chris > *„A confused mind always says no.”* — Chris a bizalomhiányról > *„We're in the foothills.”* — Jack az AI-adoption stádiumáról > *„I'm not that big on theory. Let's break it and fix it and see how that happens.”* — Chris --- *Összefoglaló készült: 2026-07-02 — The Survival Podcast Epi-3862, 4/5. rész alapján.* ## Záró gondolatok és könyvajánló ### "16 Laws of Life" könyv - Jack Spirko könyvét ajánlja: **"16 Laws of Life"** — 16 élet törvénye, amelyek sikert hoznak, ha követik őket, és compounding failure-t (összeadódó kudarcot), ha ignorálják. - A könyv célközönsége: **15-35 éves korosztály**, akiknek azt mondták, hogy "minden nehezebb ma" — Jack szerint ez részben igaz, de összességében **soha nem volt jobb idő élni**, és nem is közel. - Tom Woods interjút készített Jack-kel a könyvről — a címben ez szerepelt: *"It's not even close"* — annyival nagyobb a lehetőség ma. - **Audió verzió** elérhető: virtual voice (AI narráció), nem tökéletes (néhány szót rosszul ejt), de költséghatékony módon elérhető. ### AI és emberi tudás kombinációja - Jack hangsúlyozza: az AI-tól (Nugbook, Notebook LM) sokat lehet tanulni, de **nem mindent lehet AI-tól tanulni** — olyan emberektől kell tanulni, akik már megcsinálták. - A könyv pontosan ez: **olyan emberek tapasztalata**, akik már elérték a sikert. Jack alázattal: *"nem vagyok zseni, ha nekem működött, neked is működni fog."* ### Expert Counsel Q&A műsor - Holnapi epizód (3863) Expert Counsel Q&A lesz — **audio only, nem YouTube-on**. - ~18 szakértőből álló csapat válaszol kérdésekre. - Több kérdést kér — formátum: egy mondos kérdés, enter, utána részletek. ### Outro - A műsort a szokásos záró gondolattal zárja: *"You don't have to be another face in the crowd. Don't have to live the way they tell you to. Make your own way, others will follow. The revolution is here."*