Így használjuk az AI-t a Dalbe-nál 2026 elején – valódi projektekből, nem prezentációkból

Hogyan használjuk az AI-t a Dalbe-nál a való életben – nem csak prezentációkban

Mindenki az AI-ról beszél. Kevesen mutatják meg konkrétan, mire is használják.

Mi a Dalbe-nál már közel két éve komolyan használjuk az AI-t. Nem hat hónapja fedeztük fel a ChatGPT-t, és nem azért írunk róla, hogy naprakésznek tűnjünk. Naponta használjuk valódi projektekben, valódi pénzért, valódi ügyfelekkel. És a mindennapi életben is, nem csak az irodában.

Két éve tartunk AI workshopokat helyi vállalkozásoknak, ami azt jelenti, hogy már láttuk az összes tipikus hibát, amit az emberek elkövetnek, amikor elkezdik használni. Az elején mi is elkövettük őket.

Ez a cikk nem egy oktatóanyag. Ez egy őszinte betekintés abba, hogyan fest nálunk az AI használata most, 2026 elején, több mint két évnyi folyamatos tesztelés, hibázás és finomítás után.

Eszközök, amiket nap mint nap használunk

A Dalbe-nál nem vagyunk hűségesek egyetlen eszközhöz sem. Claude-ot, ChatGPT-t és Gemini-t is használunk, mindegyiket pro előfizetéssel. Hozzáférésünk van az egyes platformok kódolási komponenseihez is: GitHub Copilot, Claude a VSCode-on keresztül, Gemini az AI Studio-ban. Képekhez dedikált generátorokat használunk a projekttől függően, jelenlegi kedvencünk a Nano Banana 2.0-ás verziója Gemini 3.1 PRO modellel.

Minden eszköznek megvannak a maga erősségei. A Claude jobb az összetett érvelésben és kódolásban. A ChatGPT gyors a vázlatokhoz és az ötleteléshez. A Gemini előnyös a Google ökoszisztémában, de az utóbbi időben a Dalbe csapat kedvencévé vált az általános feladatoknál is.

Egy éve még sokkal kevesebb eszközt használtunk és sokkal egyszerűbben. 2026 elején egyértelmű a különbség: már nem arról beszélünk, hogy „használunk AI-t”, hanem arról, hogyan választjuk ki a megfelelő eszközt minden egyes feladathoz.

Összehasonlítások, amik valódi döntésekhez vezetnek

Az egyik legalulértékeltebb felhasználási mód az elemzés a döntéshozatal előtt. Nem csak az üzletben, hanem a magánéletben is.

Konkrét példa: kerékpárt kerestem a fiamnak. Újat és használtat is néztünk, több változatot, nagy árkülönbségekkel. Ahelyett, hogy azt kerestem volna, hogy „melyik a legjobb gyerekbicikli”, valós kontextust adtam meg: az életkorát, hol fogja használni, milyen kockázatokkal jár egy használt verzió, és miért érdemes többet fizetni.

Egy világos összehasonlítást kaptam, valódi előnyökkel és kompromisszumokkal. A döntés már nem az ösztönökön vagy azon alapult, hogy mi nézett ki jobban a fotókon.

Itt van az egyik legnagyobb különbség: az AI nem mondja meg automatikusan, mit csinálj, de segíthet tisztábban látni azt, ami valóban számít.

Ugyanezt a folyamatot alkalmaztuk, amikor egy új kollégának választottunk laptopot. Összehasonlítottuk a változatokat képekkel, specifikációkkal és valós visszajelzésekkel, annak függvényében, amire a munkájához szüksége volt.

Világossá vált, melyik processzornak van értelme, melyik konfiguráció éri meg, és hol nincs értelme többet fizetni a márkáért. Ilyen elemzés nélkül nagyon könnyű olyasmit választani, ami jónak tűnik, de hosszú távon nem segít.

Ismétlem önmagam: ez az a rész, ahol az AI a legtöbbet segít. Nem a végső választ adja meg, de sokkal tisztábbá teszi a gondolkodási folyamatot.

Shopify és debugging: ahol a leggyorsabban érezhető

A Shopify-nál az AI a napi munkafolyamat része. Itt látszik a legtisztábban az elmúlt hónapok fejlődése. Ami egy éve még „jó, ha van” kategória volt, az ma már a normál munkamenet része.

A Liquidnek megvan a maga logikája, korlátai és néha nehezen követhető viselkedése. Ha probléma merül fel, ahelyett, hogy fórumokon keresgélnénk, megadjuk a kontextust és lehetőségeket kérünk.

Nem arra használjuk, hogy megírja helyettünk az összes kódot. Arra használjuk, hogy gyorsabban megértsük a problémát és lássuk a lehetséges opciókat.

Sokszor már az is elég, ha egy másik szögből magyarázza el a hibát, hogy rájöjjünk, hol rontottuk el.

Ugyanez igaz a Flutterre és az API integrációkra is. A struktúra számít, az AI pedig segít, hogy ne maradj le a nyilvánvaló dolgokról egy összetett feladat közepén.

Technikai SEO időpazarlás nélkül

A technikai SEO auditoknál az AI segít gyorsabban strukturálni, mi prioritás és mi nem. Amikor egy több száz oldalas Shopify oldalad van teljesítményproblémákkal, kanonikus címkékkel vagy metaadatokkal, nincs időd manuálisan elemezni minden részletet.

Minták azonosítására használjuk, a javítások priorizálására és arra, hogy világosan megfogalmazzuk az ajánlásokat az ügyfélnek. Leginkább az oldalak META adatainak generálásában segít, villámgyorsan elemezve a kontextust.

Nem helyettesíti a szakértelmet, de jelentősen felgyorsítja az ismétlődő feladatokat. Ez azt jelenti, hogy több idő marad azokra a dolgokra, amik valóban számítanak.

Generált képek: hasznosak, ha tudod, mit kérj

A képgenerátorok a toolkitünk részei a mockupokhoz, prezentációkhoz vagy gyors koncepciókhoz.

Akkor működnek jól, ha pontosan tudod, mit akarsz. Ha homályos kéréssel indítasz, valami sablonosat kapsz. Tapasztalattal megtanulod, hogyan legyél precíz a kéréseidben, és az eredmények teljesen megváltoznak.

Ez egy tanulható készség, nem egy varázsgomb.

Ezen a héten kaptunk is egy kis „reality check”-et. Azt hittük, már tudjuk, hogyan működik minden, de egy látszólag egyszerű kép elkészítése több mint 3 órát vett igénybe.

A probléma nem az eszköz volt. Hanem az, hogy gyorsan akartuk megcsinálni, jól strukturált prompt nélkül. Iteráltunk oda-vissza, amíg el nem értük a kívánt eredményt.

Jó emlékeztető volt: ha nem fektetsz időt az inputba, ráfizetsz az outputnál.

Marketing: struktúrára igen, üres szövegekre nem

Itt hibáznak a legtöbben. Kérnek egy szöveget, kapnak valamit, ami jól hangzik, de nem mond semmit, és publikálják.

Mi struktúrára, ötletekre és validálásra használjuk. Valós kontextust adunk meg: célközönség, cél, lehetséges kifogások.

Aztán mindent újraírunk a saját stílusunkban. Különben olyan tartalmat teszel közzé, ami formailag helyes, de senkinek nem segít.

PS: Az AI nagyon jó az ötleteléshez a marketingben. De szakértői bemenet nélkül elég nagyot kockáztatsz.

Általánosságban így működik: az AI egy eszköz. Egy eszköz, ami segít a szakembereknek hatékonyabbnak lenni, nem pedig egy parancsikon ahhoz, hogy egyik napról a másikra jó légy egy olyan területen, amihez nem értesz.

A gyakorlatból a tanfolyamokig és tovább

Ez a tapasztalat nem marad meg csak házon belül. Strukturáljuk és továbbadjuk az AI tanfolyamainkon.

Számunkra ez egy természetes folyamat. Tanulsz, alkalmazod, teszteled, megnézed, mi működik, aztán továbbadod.

Pontosan ezen az elven alapul az is, ahogyan a BNI-ban dolgozunk. Givers gain. Minél többet segítesz és osztod meg a tapasztalataidat, annál több térül meg idővel.

Mi maradt meg ebből az időszakból?

Több hónapnyi folyamatos használat után a dolgok elég világosak számunkra:

• Nem változtatta meg a munkamódszerünket 2025-höz képest, de segített optimalizálni az időnket és hatékonyabban dolgozni.
• Gyorsabban jutunk el a jó változatokig, és kevesebb időt vesztegetünk felesleges dolgokra.
• Különösen akkor érezhető a haszna, amikor döntéseket kell hozni, vagy megpróbáljuk megérteni, miért nem működik valami.
• Ha kontextus nélkül használod, nem segít sokat. De ha tudod, mit keresel, és a gondolkodásod strukturálására használod, elkezd értelmet nyerni.

Ez a helyzet most, 2026 elején. És a fejlődés tempója valószínűleg a legfontosabb dolog, amit meg kell érteni.

Ha te is el szeretnél jutni ide a csapatoddal, pontosan erre vannak a workshopjaink.