Rólam
Varga Zoltán
Neural · Knowledge Systems Architect
35 éve építek rendszereket. Az utolsó évtizedben arra figyelek, hogy az emberek, akik használják őket, ne veszítsék el a sajátjukat. Programozóként indultam, rendszerekben gondolkodtam, banki és biztosítási világból hoztam a fegyelmet és az integrációk könyörtelen tisztaságát.
Ma személyes és vállalati tudásrendszereket, AI-ökoszisztémákat és piacdiagnosztikai architektúrákat építek. Hybrid RAG-architektúrákat — ahol a dense vektoros keresés és a BM25 nem verseng, hanem egymást erősíti. Kereső- és kutatórendszereket, amelyek nem csak visszaadnak dokumentumokat, hanem értenek a kérdés mögötti szándékhoz. Az Akció Reklámügynökség stratégiai partnereként ezt az infrastruktúrát kapcsolom össze valódi marketingkrafttal: AI-láthatósággal, piaci narratíva-feltérképezéssel, szintetikus persona-elemzéssel és GEO/AEO/LLMO rendszerekkel. A 4E keretrendszert használom: Explore, Extract, Embed, Expose.
Három szinten dolgozom, és mindhárom ugyanarról szól. Szervezet: hogyan áramlik és válik kereshetővé a tudás — és hogyan marad meg akkor is, amikor az emberek elmennek. Csapat: hogyan dolgoznak hatékonyabban AI-eszközökkel anélkül, hogy az eszköz gondolkodjon helyettük. Vezetés: hogyan hoznak jobb döntéseket tisztább figyelemmel és pontosabb kontextussal. A rendszer a tervezője működését tükrözi.
Stratégiai partnerség
Akció × AI infrastruktúra
Az Akcióval közös munka lényege nem az, hogy AI-eszközöket illesztünk kampányok mellé. Hanem az, hogy a kreatív marketinget összekötjük azzal az infrastruktúrával, amely megmutatja: mit gondol a piac valójában, hogyan citálják a márkát az AI-keresők, és hol van a döntési folyamatban a vakfolt. A gyakorlatban ez AI-láthatósági elemzéseket és auditokat jelent: narratíva-elemzést, digitális mező-listeninget, jelkeresést, citációs mintázatok és piaci feszültségek figyelését. Nem vakon gyártunk kampányötleteket, hanem a mezőben már jelen lévő jeleket fordítjuk stratégiává, tartalommá és mérhető AI-láthatósággá.
Ilyen munka például egy 31 010 elemű Facebook Signal & Noise elemzés: 333 lead kártya, 4 rétegű klasszifikáció, 227 erős vásárlási jel és 96% feletti hír/zaj szétválasztása. A cél nem több adat, hanem annak megértése, hol van valódi üzleti fájdalom, hol csak ellátási oldali performansz, és melyik jelből lehet ajánlatot, kampányt vagy döntési hipotézist építeni.
AI Visibility Audit
ChatGPT, Perplexity, Google AI és más AI-keresők válaszainak vizsgálata: hol jelenik meg a márka, milyen kontextusban citálják, és hol hiányzik a döntési útból.
Narratíva elemzés
A piacon és a digitális mezőben keringő történetek, félelmek, hiedelmek és versenytársi pozíciók feltérképezése, hogy a kampány ne belső állításból, hanem valós mezőjelekkel induljon.
Szintetikus perszónák
Pszichológiailag rétegzett célcsoport-modellek: döntési akadályok, rejtett félelmek, implementációs kockázatérzet és narratív vakfoltok feltárására.
Digitális ikrek
Személyes, vezetői és szervezeti tudáslenyomatok, amelyek nem helyettesítik az embert, hanem visszakereshetővé és működésbe hozhatóvá teszik a kontextusát.
Személyes AI-ökoszisztéma
Obsidian-alapú PKM, RAG, Hermész-agentek és SOUL.md-szerű identitásrétegek összekapcsolása: TELOS, MEMORY, handoff és döntési protokollok egy koherens személyes memóriarendszerben, hogy az AI ne zajt termeljen, hanem figyelmet tartson és visszahívható tudást adjon.
Vállalati AI-ökoszisztéma
GEO/AEO/LLMO audit, izolált tudásbázisok, hibrid keresés, mérési loopok és piaci visszacsatolás összezárása: auditálható AI-infrastruktúra, ahol a márkaláthatóság, a szervezeti tudás és az üzleti döntés ugyanabba a tanuló rendszerbe tér vissza.
Számok
Credentials
35+ év
Tech & szervezetfejlesztés
Akció
Stratégiai partner
70+ cikk
Publikált írás és kutatás
EotY 2013
Entrepreneur of the Year
KURT AI/ML
AI & Machine Learning program
GFIS: 4000+
Kutatási teszt és validáció
Időszalag
Az út
1989–2000
Rendszerek és kód
Programozóként indultam. Banki és biztosítási rendszerek, integrációk, a fegyelem és a folyamatok logikája. Itt tanultam meg, hogy a rendszer nem majdnem jó — vagy működik, vagy nem.
2000–2010
Vállalati architektúrák
Platformok, digitális rendszerek, csapatok. Vezetői döntések, amelyeknek következménye van. Az a felismerés, hogy a technológia önmagában nem old meg semmit — a rendszer a tervezője működését tükrözi.
2010–2020
Tudásrendszerek és coaching
A szervezeti tudás rendszerezése, RAG architektúrák, enterprise tudásbázisok. Ezzel párhuzamosan a Neural Awareness program kifejlesztése — a figyelemstruktúrák, döntési rendszerek és szervezeti tudatosság fejlesztése.
2020–
AI integráció és kutatás
A Gestalt Field Intelligence System, az AI-láthatósági pipeline és a 4E keretrendszer (Explore, Extract, Embed, Expose). Szisztematikus piackutatás, szintetikus perszónák, digitális ikrek, személyes és vállalati AI-ökoszisztémák.
2026–
Akció stratégiai partnerség
Stratégiai partnerként az Akció Reklámügynökség marketingkraftját kapcsolom össze AI-láthatósági infrastruktúrával, piaci narratíva-feltérképezéssel, szintetikus persona-elemzéssel és GEO/AEO/LLMO architektúrával.
A személyes történet — könyvek, zen, pszichodráma, NLP, és az idegrendszer, ami újra és újra újrakonfigurálja önmagát.
Olvasd a blogomat →Beszéljünk
Ha tudásarchitektúrát akarsz építeni,
nem csak AI-t bevezetni.
Egy 60 perces beszélgetés során feltárjuk, hol rejlik a legnagyobb potenciál a rendszereidben és a figyelmedben.