Изкуственият интелект (ИИ) вече е навсякъде – от ежедневните ни устройства до сложните алгоритми, които определят какви филми да ни препоръча Netflix. Но когато става въпрос за бизнеса, въпросът „Кой е отговорен за внедряването на генеративен ИИ (като ChatGPT, DeepSeek, Grok, Llama, Claude)?” остава отворен. Отговорът не е едностранен – това е колективна отговорност, която обхваща всички нива на организацията, като успехът зависи от премахването на бариерите, които възпрепятстват широкото приемане на ИИ.
ИИ – инструмент за подобряване, а не заместване
Важно е да се разбере, че ИИ не идва, за да замести човешките умения, а да ги допълни и засили. В INDUSTRIA ние се опитваме да интегрираме ИИ навсякъде – във всяко звено от организацията. Приложенията са многобройни:
- Писма и доклади: Използваме ИИ за формулиране на чернови на писма, имейли и аналитични доклади. Това ни спестява време и ни позволява да се фокусираме върху стратегическите решения.
- Анализи и технически задачи: ИИ ни подпомага в анализа на данни и вземането на решения, базирани на факти. Наскоро открихме и закупихме „на старо“ една работна станция, която с изключителната си мощ – значително по-добра за инвестиран лев в сравнение с много модерни компютри – ни позволява да разработваме софтуер с по-висока ефективност.
- Софтуерно развитие, тестване и документация: Инвестираме време и усилия да използваме ИИ все по-добре за автоматизирано писане на софтуерен код, провеждане на тестове и генериране на техническа документация – това ни помага да повишим качеството и ефективността на нашите продукти.
- Маркетинг и рекламни кампании: Генеративният ИИ може да предложи няколко варианта за рекламни послания, които след това доразвиваме според нуждите на конкретната кампания.
- Чеклисти и напомняния: При имплементирането на нов софтуер ИИ може да генерира детайлни списъци със стъпки, проверки и добри практики, за да ни подсигури, че няма да забравим нищо важно.
- Анализ на поведенчески модели: Имали сме случай, в който попитахме ИИ какъв знак е, ако даден колега проявява определени повечденчески характеристики – отговорът беше точен и безпогрешен. Това показа, че ИИ може да помогне и при интерпретирането на нюанси в междуличностните отношения.
- “Щури” примери от реалната практика: Един от най-неочакваните примери – качихме снимка на панта на врата, за да намерим най-правилния ремонт и настройки за нея. Този пример показва, че ИИ може да бъде полезен дори при на пръв поглед нестандартни задачи, спестявайки време и оптимизирайки процесите.
Кой носи отговорността?
Отговорността за внедряването на ИИ не лежи върху едно лице или отдел – тя е колективна и се разпределя между различни звена:
- Висшето ръководство:
То определя стратегията и насърчава култура на иновации. Ръководителите трябва активно да премахват бариерите – скептицизъм, страх, незнание и липса на експериментиране – които възпрепятстват приемането на ИИ. - Преките ръководители:
Те са на първа линия, познават нуждите на екипите си и могат да интегрират ИИ в ежедневната работа. Например, един мениджър в обслужването на клиенти може да въведе чат-бот, който поема първоначалната комуникация и освобождава екипа за по-сложни задачи. - Екипите за човешки ресурси (HR):
HR не само следи за обучението и развитието, но и създава платформи за споделяне на успешни практики – вътрешни форуми, работилници и обмен на опит, които демонстрират реалните ползи от използването на ИИ. - Техническите лидери (CIO/CTO):
Те отговарят за технологичната инфраструктура и стратегическото планиране. Организират лабораторни сесии и срещи, в които се обсъждат възможностите за интегриране на ИИ в разработката и оперативните процеси. - Специализирани позиции – Chief AI Officer (CAIO):
В някои компании се създава тази роля, която следи за етичните насоки, технологичната стратегия и синхронизацията между отделите. CAIO служи като мост между различните звена и гарантира, че ИИ се използва в съответствие с корпоративните цели и ценности.
Препреодоляване на бариерите
Въпреки че ИИ се използва навсякъде, срещаме множество предизвикателства:
- Скептицизъм и страх:
Много служители – особено тези над 40 години (тук не става дума за липса на способност, а за недостатъчна подкрепа и обучение) – са по-резервирани към новите технологии. Висшето ръководство трябва да инвестира в целенасочени програми за обучение и да насърчава обмен на опит. - Незнание и липса на експериментиране:
Без реални примери и практически опити, служителите не могат да видят ползите от ИИ. Организирането на вътрешни хакатони, работилници и сесии за обратна връзка създава контролирана среда за експериментиране. - Различни нива на усвояване:
Младите служители, които са отраснали с технологиите, възприемат ИИ по-лесно. За да осигурим успех, трябва да създадем култура на подкрепа, в която опитните служители получават необходимото обучение и помощ.
Личен опит
Лично аз проверявам с ИИ всяка изходяща оферта и всеки договор за съвместимост, законност, ефективност и коректност – може би това са малко „трудни“ думи, но именно така бих ги определил. Проверявам и всичко, което идва като предложения към нас. Отначало този процес може да изглежда като прекомерна оптимизация, а на моменти – като заядливост. Дори някои може да смятат, че съм станал „задник“. Но в дългосрочен план този подход гарантира, че всяко решение и документ са в пълно съответствие с изискванията и стандартите, осигурявайки стабилност и качество.
Лично вярвам, че изкуственият интелект може да направи българския бизнес много по-конкурентен. За всеки анализ за внедряване на интелигентен ERP софтуер или индустриална автоматизация използваме малко или много ИИ, който ни помага да разберем по-добре клиентските изисквания и да намерим най-доброто решение за всеки проект.
Бъдещи предизвикателства и промени
Въпреки че няма да се говори за масово освобождаване на хора и заместването им с ИИ, прогнозирането е трудно – нямаме кристална топка. Все пак, някои тенденции стават ясни:
- Изискване за умения:
В бъдеще хора няма да бъдат наемани, ако не умеят да използват ИИ в практиката си. Това прилича на майстор, който отказва да използва електрически инструменти – незаменимостта на новите умения става задължителна. - Промяна в индивидуалните KPI:
Ключовите показатели за ефективност (KPI) – мерки за това колко добре се изпълняват работните задачи – ще се променят. Мениджърите ще виждат колко повече и по-лесно се върши работата. Класическият Productivity paradox (парадоксът, според който технологичният напредък не води непременно до увеличение на продуктивността) няма да намери място в новата реалност – напротив, услугите ще поевтиняват благодарение на по-ефективната работа. - Конкуренция и ефективност:
Ако съществуващите служители могат да бъдат по-ефективни с помощта на ИИ, тогава хора, които не го използват, ще бъдат заменени от такива, които го владеят. - Масово въвеждане на AI Agents:
В бизнеса ще наблюдаваме масово въвеждане на AI агенти – интелигентни софтуерни роботи, които ще оптимизират процесите още повече. Това ще доведе до още по-силни промени и оптимизации на всички нива.
Заключение
Отговорът на въпроса „Кой е отговорен за въвеждането на ИИ в бизнеса?“ не е еднозначен. Успешното му внедряване зависи от активната ангажираност на всички нива – от висшето ръководство до всеки отдел. Важно е да премахнем бариерите – скептицизъм, страх, незнание и липса на експериментиране – чрез подходящи стратегии за обучение, подкрепа и насърчаване на култура на иновации.
В INDUSTRIA се стремим да използваме ИИ навсякъде – от писане на документи и подготовка на анализи, до генериране на рекламни послания, интерпретиране на междуличностни характеристики и дори за "щури" неща като качване на снимка на панта на врата за намиране на най-добрия ремонт и настройки. Личният ми опит, макар и понякога възприеман като прекалена оптимизация, доказва, че стриктната проверка за съвместимост, законност, ефективност и коректност гарантира качеството и стабилността на работата.
Бъдещите тенденции показват, че:
- Новите служители трябва да владеят ИИ като инструмент – иначе, подобно на майстор, който отказва електрически инструменти, те няма да бъдат конкурентоспособни.
- Индивидуалните KPI ще се променят, като работата ще става по-ефективна, а услугите ще се поевтиняват.
- Ако някой не се адаптира и не използва ИИ, той ще бъде заменен от такъв, който го владее.
- Масовото въвеждане на AI агенти ще доведе до още по-големи промени и оптимизации в бизнеса.
С правилната подкрепа, обучение и култура на експериментиране, ИИ може да се превърне в мощен инструмент за растеж и иновация – от който ще се възползват всички, независимо от възрастта или предишния опит.
