Как и каква част от българския бизнес ползва AI?

73% от професионалистите в България използват изкуствен интелект на дневна база или поне веднъж седмично, но 96% от тях не му се доверяват напълно. Това показа преди дни проучване на обучителната организация Телерик Академия за степента на навлизане на изкуствения интелект сред компании в България.

Как българският бизнес използва AI, какъв тип компании и от кои сектори интегрират подобни инструменти най-често, какви са най-големите им приложения, кои са основните предизвикателства пред внедряването на технологията, подготвени ли са българските фирми и служители за ползване на AI, какви обучения са нужни, планират ли се и откога, кои работни места са застрашени и кои – устойчиви на AI, как можем да намерим баланса между ползите и рисковете от изкуствения интелект – тези и други въпроси коментирахме с Александър Китов, Вицепрезидент „Продукти“ в Телерик Академия.

Александър зае позицията през март 2023. Той има над 14 години опит като предприемач и продуктов мениджър в България и Германия, и в компании като Paysafe и ZenGo. Той е и съосновател на първото споделено работно пространство в София betahaus и на стартъпа Perpetto - самообучаваща се софтуерна услуга (Saas) за персонализирано онлайн пазаруване.

Александър, представихте наскоро проучване за използването на изкуствения интелект от бизнеса у нас. Изненадаха ли Ви резултатите?
Да, доста от резултатите ни изненадаха. Не знаехме какво да очакваме, понеже няма много данни по темата.

Това е едно от първите проучвания по темата у нас.
Ние се чудехме колко компании и служители го ползват, както и за какви цели. Искахме да отговорим на тези въпроси, понеже нямаше друго такова проучване. Така че всичко отчасти беше изненада. Но може би най-голямата беше, че не може да се използват резултатите от AI едно към едно. 96% от хората считат, че резултатът от тези системи не е готов веднага за ползване. Друго, което потвърди нашето виждане, е, че много малко хора са минали обучения по тази тема. Ниското ниво на имплементиране в компаниите е обяснимо донякъде, понеже и самите мениджъри нямат дълбок поглед и обучения за себе си и за екипите им. Така че потвърждаваме, че нуждата от специализирано обучение в тази насока е голяма. Показахме, че при хора, които са преминали такова, разбирането и увереността скачат почти двойно. Освен това хората, които го ползват на ежедневна база, си спестяват доста съществено количество време.

Какво показва проучването – колко от компаниите у нас използват AI? Кои са успешните примери?
Нивото на имплементация в компаниите е ниско. Едва около 10 – 20% от фирмите са предприели нещо вътрешно. Сред най-добрите примери са SiteGround, които бяха и част от панелистите. При тях е имало целенасочена инициатива, която помага на различни екипи да ползват AI според техните специфични нужди, например при комуникация с клиенти. Визуалната комуникация, която се използва в този канал, също идва от AI система, т.е. много по-бързо може екип да стигне до клиент с дадено послание, без да минава през маркетинг отдела. Това прави целия екип по-самостоятелен. Този пример много ни хареса.

Какъв тип компании използват най-често AI у нас? От кои сектори?
Имахме разбивка на по-малки и по-големи компании. Виждаме, че в по-малките ползването е по-голямо. Защото екипите са по-малки и ефективността е издигната на много по-високо ниво – с по-малко ресурси трябва да постигнем същите цели. Съответно при тях нуждата е много по-осъзната. И по-бързо се случва всичко. В големите също го има, но там нещата винаги са по-регулирани. Даже в много от големите фирми ползването е забранено с фирмени акаунти заради споделянето на данни.

Компаниите от кои сектори ползват повече AI?
ИТ секторът води, също и маркетинг индустрията. Имаме повече данни по отдели, отколкото по сектори. Бизнес отделът е голям стожер на технологията, докато техническите екипи са по-резервирани. Те още не са взели решение, че това е нещо, което ще бъде ежедневно с тях и ще им помага, но тестват. Със сигурност има повече съмнения относно ефективността му в тяхната професия. В съпорт екипите ползването е по-голямо. Тоест има една дупка при разработчиците.

Защо разработчиците са по-скептични?
Идва от това, че резултатът, който дава системата, не може да бъде ползван едно към едно. За тях това е нож с две остриета и съответно доста голяма е опасността те да ползват или да изградят некачествен софтуер, който след това трудно се поддържа. И техният скептицизъм е относно това колко полезен е крайният резултат. В момента индустрията търси правилния начин да приложи AI в ежедневието си.

Кои са другите предизвикателства пред внедряването на AI? Според проучване на БСК инвестицията в AI решения беше спънка за част от фирмите у нас.
Финансовата част не мисля, че е най-големият проблем. По-скоро проблемът е да се изгради аргументация за това какво искаме да постигнем с AI и каква ще е ползата. Това е трудно да бъде измерено в момента. Все още е неясно къде ще има най-голяма полза, за да може да отделим нужните средства. Може би това е първата част. Втората е липсата на увереност и знания от хората, които са на нива да предложат да се имплементира подобно нещо. И третата е липсата на кадри с техническо знание, които да го имплементират.

Подготвен ли е българският бизнес и служителите за ползване на AI?
Няма как да бъде подготвен. Това е технология, която се развива много по-бързо, отколкото работещият човек. Той не може да учи през цялото време, съответно няма как да асимилира цялата налична информация. Така че винаги ще е игра на настигане от работещите. По-скоро бизнесът е осъзнат, но не е подготвен. Тук идваме ние и другите организации като нас, които трябва да помогнем за подготовката.

Кои са най-подходящите обучения?
Ние ги разглеждаме на отделни групи. Едната е за осъзнатостта, другата е за ползването на ежедневно ниво от бизнеса и от техническия екип. Това са трите направления, по които ние работим.

Какви конкретни обучения планирате и откога?
Може би първото ще е за бизнес потребители. И за бизнес и за техническите роли планираме подобно обучение, което да е в един нов формат, за който, за съжаление, не мога да споделя още. Второто тримесечие ще пуснем един от двата курса.

Кой ще ги води?
Това е голямата дискусия в момента – да намерим адекватните професионалисти, които да ги водят. Ние имаме знанията, но целта на нашите обучения е да има досег до експертиза от индустрията чрез т.нар. гост-лектори. Така че в момента оформяме не само съдържание, но и избираме правилните лектори за двете обучения.

Как можем да намерим баланса между ползите и рисковете от изкуствения интелект?
Рискът трябва да се изключи в началото и после да е само въпрос на ползи. Винаги рискът ще го има. Той просто трябва да бъде изолиран и постепенно да отпадне, така че да не е фактор в разговора за това какви са ползите. Веднъж щом сме защитени от това да няма риск за нашите данни, тогава вече на второ четене е какви са ползите.

Много технологични лидери предупреждават за рисковете от изкуствения интелект. Трябва ли да продължим да развиваме нещо, което дори създателите му не могат да контролират? Имаме ли нужда от регулации?
Оптимистите вярват, че технологията в основата си е движещият фактор на развитието на хората и не е нещо, което може да бъде спряно. Възгледите за това как трябва да бъде приложена, обаче варират – дали да се пусне директно на пазара и пазарът да разбере къде работи и къде не. Това е едната крайност на оптимистите. Другите са по-осъзнати. Може би има нужда от някаква рамка. Тук идва ролята на правителствата, които виждат какъв процент от хората ползват AI инструменти и какъв обем от данни влизат в тях. Могат да регулират компаниите, създаващи продукти, че те не могат просто да ползват данните безплатно. „Ню Йорк таймс“ беше разкрил, че целият им корпус от новини е бил ползван за трениране, а те не са получили нищо. В момента има съдебно дело.
Аз по-скоро съм част от тези, които смятат, че технологията трябва да бъде развивана. Не може да бъде спряна, но е хубаво да има рамка. Например, ако се ползва за сортиране на кандидати за работа, как можем да сме сигурни, че тя няма да дискриминира. Съответно какви са данните, които са били използвани, за да се създаде този продукт. Според мен е важно органите, контролиращи индустрията, да регулират не компаниите, а какви данни могат да се използват.

Според редица доклади изкуственият интелект може да автоматизира милиони работни места. Кои индустрии ще са най-засегнати? Има ли вече съкращения и изцяло заменени роли от AI?
Не виждам съкратени служители от тази технология. Моето впечатление е, че има едно оглеждане навътре в компаниите. Те самите си питат как могат да създадат организация с по-голяма продуктивност. Не е задължително да се търсят външни кадри, за да се произвежда повече. Въпросът е какво може да се подобри отвътре. Според мен сме доста далече от момента заради навлизането на технологията да нямаме нужда от даден тип кадри. Много по-голяма би била ползата хората, чиято работа може да бъде автоматизирана, да се заемат с друга част на бизнеса. Повечето ползване на технологията ще доведе до повече продукти, създадени от компанията, отколкото съкращаване на работни места и намаляване на разходите.
Някои индустрии, които са например изцяло свързани с комуникацията с хора, според мен е възможно да бъдат засегнати, защото там задачата на човека е една и съща. Той не е креативен, а комуникационен агент. Ако има компании, които правят само това, голяма част от тяхната услуга ще може да бъде автоматизирана.
Визирам например колцентрове, BPO компании. Те имат не само съпорт отдели, но и sales отдели, които правят cold calling и cold outreach. Най-вероятно тази роля след няколко години няма да се изпълнява от човек. Това е много повторяема функция, която може да бъде автоматизирана. Така че тези отдели е възможно да бъдат намалени.

Кои работни места тогава са устойчиви на AI?
Където има креативен момент. Там, където проблемът не може да бъде лесно дефиниран и не е повторяем. Когато има смяна на контекста, проблема, заданието. Мозъкът ни има уникалния капацитет да взема различни видове решения спрямо случая, докато един large language model е трениран на много информация, но не може да достигне до краен резултат във всеки един от тези контексти.
Така че професиите, в които има смяна на задание и на проблем, всички knowledge workers, са устойчиви. На тях задачата им е да асимилират информация и да вземат решения. Те според мен няма как да бъдат автоматизирани. Но хората, използващи AI инструменти, ще могат да работят оптимално, по-бързо и с много повече дълбочина.