Ugrás a tartalomra

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.

Kutatás

Tudományos publikációk

A kutatási vonal az AI-láthatóság, az entitásszintű torzítás, a forráshamisítás és a generatív rendszerek citációs viselkedése köré épül. A publikációk Zenodo-rekordjai DOI-val, nyílt hozzáféréssel és kiegészítő anyagokkal érhetők el.

Manifesto · Zenodo · 2026

AI Visibility in the Generative Era: A Manifesto for Entity-Level Measurement

A kiinduló manifesztó azt állítja, hogy az AI-láthatóság nem írható le egyetlen 0-100-as domainpontszámmal. A generatív rendszerek entitásokat különböző felismerési szinteken, eltérő földrajzi és adatsűrűségi kontextusban reprezentálnak, ezért a mérés valódi egysége az entitásszintű profil. A szöveg itt nevezi meg a Per-Entity Bias Map, a Progressive Audit-Chain és a Dynamic Dimension Architecture alaplogikáját.

Zenodo DOI: 10.5281/zenodo.20285424 →

PEBM v5 · Zenodo · 2026

Per-Entity Bias Mapping for AI Visibility: Why Brand Mentions Require Entity-Specific Calibration

A PEBM tanulmány az AI-láthatóság entitásszintű mérési keretét fejti ki empirikus alapon: 100 magyar B2B entitás, 1 400 probe futás és 2 062 forrásrekord alapján vizsgálja a láthatatlanságot, a márkahallucinációt, a citációs hibákat és a közép-európai entitásinfrastruktúra-hiányt. A v5 változat bevezeti a ghost cartography fogalmát is: azt a jelenséget, amikor a modellek ritka vagy félig ismert entitásokról szomszédos, sűrűbb tudásterületekből interpolált, meggyőző, de hibás reprezentációkat állítanak elő.

Zenodo DOI: 10.5281/zenodo.20419277 →

RICE-P1 · Zenodo · 2026

Quality Challenges Do Not Escalate Source Fabrication in Large Language Models

A RICE-P1 előregisztrált, keresztplatformos faktoriális vizsgálat azt teszteli, hogy a minőségi kihívás vagy elutasító promptkeretezés növeli-e a forráshamisítás arányát nagy nyelvi modellekben. A kísérlet ChatGPT és Perplexity rendszereken, 1 400 megfigyeléssel dolgozik, és azt találja, hogy a forráshamisítást nem egyszerűen a felhasználói nyomás, hanem erősen a platformarchitektúra, az uncertainty-preserving framing és a gap-anchoring logika alakítja.

Zenodo DOI: 10.5281/zenodo.20474050 →

RICE-P2 · Zenodo · 2026

Rejection-Induced Confabulation Escalation — Pilot Study 2 (RICE-P2)

A RICE-P2 a forráskérés pillanatát és keretezését vizsgálja: mikor kérünk forrást, milyen kontextus után, és hogyan változik ettől a hibás vagy nem megfelelő források aránya. A 16 karú, előregisztrált kísérlet 1 280 futással mutatja meg, hogy a platformok közötti különbség drámai, a SAFE framing teljesen megszüntetheti a ChatGPT-forráshamisítást, míg a QUOTA framing jelentősen növelheti a rossz források megjelenését.

Zenodo DOI: 10.5281/zenodo.20509755 →

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.

2024–

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.

Entitásprofil

Public entity facts

A keresők, tudásgráfok és AI-rendszerek számára használt nyilvános azonosítók. Ugyanez a profil géppel olvasható JSON-LD formában is elérhető az entity.jsonld fájlban.

Teljes magyar név
Varga Zoltán Csaba
Használt név
Zoltán Varga / Varga Zoltán
Születési dátum
1969. július 24.
Születési hely
Budapest, Magyarország
Állampolgárság
Magyarország
Wikidata
Q140191946
arXiv szerzői azonosító
varga_z_1
Zenodo ID
1653886
Companies House officer ID
e6wwK0mT5G3wIsC3hPgOq8FovSs

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.