Изкуственият интелект трансформира труда — служителите ще ръководят интелигентни агенти

Д-р Любен Сяров, основател на Razberry Analytics, заяви в предаването „Бизнес старт“ по Bloomberg TV Bulgaria с водещ Роселина Петкова, че навлизането на изкуствения интелект променя основни аспекти на работния процес в компаниите. Според него автоматизацията на повторяемите дейности освобождава време за по-креативни и стратегически задачи, но същевременно повдига въпроси за преквалификацията и социалното неравенство.

Как работи решението на Razberry

Razberry Analytics използва AI за събиране и анализ на данни, които клиентите и служителите генерират в рамките на бизнеса. Компанията се фокусира основно върху ресторантьорския сектор — там големият поток от обратна връзка често остава неизползван, защото няма достатъчен човешки ресурс или време за обработка. Платформата агрегира, структурира и интерпретира информацията и предлага конкретни мерки за подобряване на операциите и управлението.

AI и икономиката на труда

Сяров посочи, че ИИ променя „икономиката на производството“, като намалява разхода за създаване на единица стойност. Повтаряемите операции, които следват ясни процедури и не изискват високата степен на творческо мислене, могат да бъдат автоматизирани, което освобождава работно време за по-стратегически дейности. Този преход редуцира времето, което хората посвещават на рутинни задачи, и потенциално повишава ефективността на бизнеса.

От изпълнители към мениджъри на агенти

Дигиталната трансформация според Сяров не е просто прехвърляне на съществуващи процеси в дигитална среда. С навлизането на по-ново поколение AI модели ролите в организацията се променят качествено: вместо да изпълняват технически задачи, служителите ще координират контекста и задачите на интелигентни агенти. Преквалификацията си остава голямо предизвикателство и, по думите му, трябва да се осъществява основно на работното място.

Сяров обяснява, че новата роля включва управленски функции — даване на стратегически насоки, разрешаване на конфликти и формулиране на контекст, в който агентите да действат ефективно. Така работната сила се пренасочва от изпълнение към надзор и координация на автоматизирани системи.

Предвидимост и възвръщаемост при внедряване на AI

Една от основните пречки пред разпространението на AI в бизнеса е липсата на утвърдени решения с предвидими резултати. Компаниите искат да могат да оценят възвръщаемостта на инвестицията, рисковете и необходимия бюджет. Сяров подчерта, че настоящите технологии рядко са „инструменти“, калибрирани за реална употреба, за които може да се гарантира предвидимо ROI и управляемост на риска при имплементация.

Фирмите, според него, търсят решения, които могат да бъдат внедрени с ясен финансов план и прогнозируеми резултати, а липсата на такива задържа широкото адаптиране на AI.

Рискове за социалното и икономическото неравенство

Достъпът до самите технологии не е достатъчен. Сяров предупреждава, че за да се възползват от AI, хората и организациите имат нужда от инфраструктура, качествено обучение, достъп до релевантни данни и умения за използване на инструментите. Без тези предпоставки автоматизацията може да задълбочи съществуващите социални и икономически неравенства.

По думите му ефективното използване на AI изисква комплексна подкрепа: системи за обучение, икономическа среда, която стимулира приложението на данни при вземането на решения, и инфраструктура, която да осигури равнопоставен достъп.

Стратегическите заключения на Сяров комбинират технологична перспектива с внимание към човешкия фактор — промяната не е само техническа, а също така организационна и обществена, и нейният успех ще зависи от това как се управлява преходът.