Кажи ми колко владееш AI, за да ти кажа колко струваш

Текстът е публикуван в бр. 63 на сп. Business Global.

Петър Петров                         Петър Петров е водещ експерт по внедряването на AI, който консултира CEO-та как да интегрират изкуствен интелект в своите организации по плавен и холистичен начин. Той е основател на BigBongo – автономен консултант по AI трансформация, който събира фирмени данни, за да предлага потенциални автоматизации и оптимизации. Учил е финанси и невропсихология в City University of New York, което е запалило интереса му към естествения, а по-късно и към изкуствения интелект.
Петър Петров издава първата си книга „Изкуствен интелект: Душа и силиций“ на български, за да запознае широката публика с концепцията за изкуствен интелект и промените, които ще настъпят в нашето общество, на достъпен и нетехнически език. Говори редовно по конференции и събития като мотивационен или образователен лектор.


„Човекът И изкуственият интелект (AI)“ или „Човекът ИЛИ изкуственият интелект“ – кои ще са движещите сили за развитието на бизнеса в ХХI век? Лесният отговор е, че са нужни и двете – и човекът, и изкуственият интелект. Една компания не може да се развива без AI и не може да се развива без хора. Това е очевидно. Истинският въпрос е: Колко и за какво ще се ползва AI и колко и за какво ще се ползва човешки труд? 

Този баланс се измества всеки ден. Всеки ден се появява нещо ново, което накланя везните още повече към AI. С всеки изминал ден все повече работа може и трябва да се извършва от AI. Точният процент е невъзможно да се определи, но посоката е ясна: максималната ефективност изисква внедряване на AI навсякъде. Лесно е да се каже, но е трудно да се стори на практика – има  регулаторни ограничения, неорганизирани процеси, незаписани работни потоци, изолирани данни, остарели инструменти и всичко, свързано с човешкия фактор.

Внедряването на AI в една организация е наистина трудно, но внедряването му и на индивидуално ниво също не е лесно. Кои инструменти да се използват, как да се използват, как да се структурират процесите около тях – никой от тези въпроси няма готов отговор. В момента дори т.нар. потребителско изживяване е недостатъчно като количество и неудовлетворено като качество. Хората карат езиковите модели да правят неща, които LLM (Largе Lunguage Models, големи езикови модели, от англ.) не могат, докато пропускат това, което могат. Контекстът и паметта все още изискват ръчно управление. Пейзажът от инструменти е огромен и до голяма степен неизследван от повечето хора, които биха имали полза от него.


Новият модел на остойностяване

Имаше момент, в който изглеждаше, че една платформа обещава всичко под един покрив, че регистрацията в една услуга ще даде на нетехнически човек достъп до всичко, което AI предлага. Тази идея не оцеля в сблъсъка с реалността. Нито една платформа не можа да бъде най-добра във всичко, а конкурентите надминаха някогашния лидер в много области. Визията нетехнически човек да се ориентира без усилие в цялата AI среда остава далечна. 

Спокойно, ако тя беше реалност, би означавало AI да върши автономно всичко за хора, които не могат да се ориентират – което означава, че те така или иначе биха създавали минимална стойност.

Но вървим към момента, в който това колко произвежда един човек и какво е качеството на работата му, ще зависи почти изцяло от това колко добре разбира AI и колко ефективно се ориентира в тази среда. Това изисква отдаденост, знания, постоянно учене и усилие – както всичко стойностно. Но този път има една фундаментална разлика: трябва да овладееш само една област – AI. Това води до значителна промяна в човешката роля, в това какво правят хората и как е структурирано обществото.

Този модел на остойностяване се пренася директно в бизнеса. Ако една компания иска да успее, тя трябва да стане отлична във внедряването на AI. Ефективното внедряване на AI във всички отдели създава работещи отдели. Стратегическите решения, подсилени от AI, водят до по-добри стратегии. Това засяга едновременно и изпълнението, и стратегията. Eдинственият приоритет, лично и професионално, е внедряването на AI навсякъде, където правилата, регулациите и етиката позволяват.

AI може да изпълнява почти всяка задача по-добре от човек, когато има правилния контекст, инструменти и възможности. Цената на тази конфигурация намалява всеки ден. Въпросът вече не е дали AI може да замести хората. Истинските въпроси са: ще го направиш ли? Позволяват ли регулациите? Ще се подобрят ли реално резултатите? И какво се случва с един бизнес и с обществото, когато AI се прилага във всяко действие?


Две години са границата на времето

Компаниите, които избягват тези въпроси, не избягват последствията. Повечето организации днес не работят активно с AI и затова не разбират колко способен е станал. Те не усещат спешност, а междувременно други се движат с изключителна скорост. Тази разлика остава невидима, докато последствията не дойдат – бързо, рязко и без предупреждение. Правилната позиция за всяка сериозна компания е пълна ангажираност с AI трансформация с отстъпление само там, където има реални ограничения. Всичко друго е избор на комфортна неефективност без яснота колко неефективен си.

Тук е моментът за една много важна бележка под линия – говорейки за скорост и последствия във времеви аспект, посочването на XXI век като времеви диапазон е твърде широко. На практика говорим за прозорец от една година. Миналите прецеденти са до голяма степен нерелевантни, защото условията са се променили фундаментално. Хоризонт от две години напред е максимумът преди да навлезем в територия, която е наистина непредсказуема за бизнеса, обществото и финансовата стабилност.

Затова разликата между AI adoption (възприемане) и AI transformation (трансформация) е важна. Adoption означава да започнеш да използваш AI. Transformation означава да приемеш, че всичко се променя, когато наистина се ангажираш: бизнес модели, продукти, процеси, системи, инструменти и самата работна сила. Някои хора ще си тръгнат, но ще бъдат привлечени нови. Всички, които останат, ще трябва да бъдат напълно преквалифицирани и пренасочени, защото ДНК-то на компанията се променя.

Казано директно, това звучи плашещо, сложно и рисково. От CEO-та и висш мениджмънт се изисква да вземат решения с темпо и мащаб без исторически прецедент. Те трябва да водят промени в цялата организация, каквито никога не са правени, по-бързо от всичко досега. Няма установен наръчник, защото никой бизнес не е минавал през това.


Лидерството е решаващият фактор

Затова в обученията ни по AI за висш мениджмънт непрекъснато казваме и обясняваме, че качеството на лидерството става централният фактор.

Първото изискване е да бъдеш реално актуален – не просто повърхностно информиран, а активно запознат със способностите, развитието и скоростта на промяна. Разбирането на цялата среда, в която оперира компанията, е базово условие за ефективно лидерство. В тази ера това е задължително.

Второто изискване е прозрачност за това как реално функционира компанията на всяко ниво. Това звучи очевидно, но е трудно, защото е свързано с хора: хаотично, недигитализирано, разпределено в дълги вериги от отговорности, които управлението не може напълно да проследи. Без тази прозрачност AI-промените – за ефективност или растеж, не могат да бъдат добре проектирани или внедрени.

Третото изискване е институционален ангажимент към експериментиране и постоянно подобрение. AI въвежда нови рискове, но отказът от риск гарантира конкретен резултат: ирелевантност. Изборът е между несигурността на промяната и сигурността на упадъка.

Това, което прави тази ера различна от предишните вълни на дигитализация, е, че те бяха по същество еднократни промени. Компанията се дигитализираше и след това се стабилизираше. AI не предлага такава точка на стабилизация. Компаниите, които разработват AI, постоянно разширяват границите му, използвайки AI, за да подобряват самия AI, което води до цикли на развитие с изключителна скорост и ежедневни нови възможности. За бизнеса това означава, че AI трансформацията няма крайно състояние. Организацията трябва да е в режим на постоянно откриване, постоянно подобрение и постоянна адаптация – към инструменти, процеси и всичко останало.

Тук лидерството става решаващият фактор. Това, което наблюдавам, е, че някои лидери и организации се адаптират, а други се съпротивляват. Съпротивата е реална и широко разпространена. Важното е дали самото управление е адаптивно – защото то движи промяната през тази съпротива, чрез реално разбиране и подкрепа или чрез ясни изисквания. Двата най-чести провала: лидер, който не е достатъчно силен да преодолее съпротивата, и лидер, който сам не е готов да се промени. И двата са фатални.


Съпротивата е безсмислена

Хората, които се съпротивляват на адаптацията към AI, ще загубят работата си. Не заради AI, а заради съпротивата си. Ще бъдат заменени от хора, които се движат. Разделението не е между хора и машини. То е между тези, които се адаптират, и тези, които не го правят.

Най-честата грешка е AI да се разглежда като технология. Всяка предишна технология следваше познат модел – крива на внедряване, интеграция, стабилизация. Анализът на AI през тази призма води до грешни категории и грешни изводи. AI трябва да се разглежда като нов вид: със собствена непредсказуемост, собствена мощ и собствена скорост на еволюция. Само с тази перспектива лидерството може да се подготви адекватно за това, което идва.

Адаптивният човешки начин на мислене – най-вече на лидерско ниво, ще определи кои компании ще оцелеят в тази трансформация. Това ще бъдат изключителни времена на промяна в мащаб, който не сме виждали. Когато условията се променят толкова бързо, на ход е естественият подбор. 

AI adoption или AI transformation

Разликата между AI adoption (възприемане) и AI transformation (трансформация) е важна. Adoption означава да започнеш да използваш AI. Transformation означава да приемеш, че всичко се променя, когато наистина се ангажираш: бизнес модели, продукти, процеси, системи, инструменти и самата работна сила. Някои хора ще си тръгнат, но ще бъдат привлечени нови. Всички, които останат, ще трябва да бъдат напълно преквалифицирани и пренасочени, защото ДНК-то на компанията се променя.