Снимка: iStock

Владимир Попдимитров

Пазарът обича грандиозни страхове: свръхинтелигентни системи, които поемат контрола, машина срещу човек, апокалипсис в силициева опаковка. Истинската опасност обаче може да е далеч по-прозаична и затова – по-вероятна: автоматизацията, средното по сила копие на иновация, която намалява работни места, без да дава сериозен тласък на производителността. Не е драматична, не носи научна фантастика. Носи досада. Само че ефектът ѝ върху икономиката и обществото е кумулативен и упорит.

Погледнете как бизнесът вече се държи. Вълната от ентусиазъм по генеративния AI доведе до бързи пилоти, до внедрени чатботове, до „агенти“, които обещават да поемат цели процеси. В реалността само малък дял от компаниите успяха да изплетат AI в ежедневния си операционен ритъм така, че да мерят осезаема възвръщаемост. Повечето виждат не бум в продуктивността, а J-крива: първо спад – време за обучение, рефакториране на процеси, нови грешки – и едва после, след месеци промяна на работните потоци, започва истинският ефект. Но ако ръководствата търсят моментни икономии, а не ре-дизайн, остават в долната част на J-кривата – там, където автоматизацията е достатъчно „добра“ да съкрати касиер, но не и достатъчно добра да ускорява оборота на склада, да намалява свиването на маржовете или да подобри нетния промоторски индекс на клиентите.

Историята със самообслужването в търговията е пример по учебник. Десетилетия внедряване, почти повсеместна наличност, видим спад на касиерските позиции – и все пак спорна възвращаемост след разходите за машини, софтуер, поддръжка и загуби. Клиентското преживяване? Често по-лошо: повече търкане на екрани, повече „моля, изчакайте служител“, повече защитни мерки, които наказват коректните потребители. Това е лицето на средната автоматизация: икономии на труд в отчетите, но съмнителна продуктивност в процесите и недоволство на фронта.

Същият рефлекс обсебва вълната „AI агенти“. Наративът обещава революция, щом машината получи „мисия“, а не подсказка. Реалността изисква фундаментално преосмисляне кои задачи се делегират, как се наблюдават, как се валидират резултатите и как се пресмятат рисковете. Ако тези слоеве липсват, „агентът“ е просто поредната фасада – по-луксозна форма на чатбот, който ускорява грешките вместо да ускорява стойността. Пазарът е видял такъв филм: първо ентусиазъм, после претръпване, накрая циклично отдръпване до „минимален работещ AI“, който стои като тъжен плъгин в корпоративния стек.

Зад числата и етикетите стои по-дълбока дилема – тази за посоката на иновация. Автоматизацията има две направления: изместване и подсилване. Първият заменя човека в конкретна задача с машина. Вторият прави човека по-силен – разширява възможностите му, съкращава цикли и грешки там, където човешката преценка остава център. Пазарите, под натиск да „покажат AI“, обичайно избират по-лесния първи път – особено когато бордове, собственици и медии питат: „Колко спестихте?“. Но трайната продуктивност идва от втория – неудобен, бавен и изискващ реорганизация път. Той иска търпение, промяна на метрики, инвестиции в умения, преначертаване на интерфейси и КПД. Често иска и отказ от фетиша „пълна автономия“ там, където човешкият контекст е незаменим.

Психологическият пласт е безмилостен: под натиск от еуфория, мениджърите внедряват AI „както е“, без да изрежат старите процеси, без да пренапишат отговорности, без да създадат нови буфери за грешки. Резултатът е двоен разход – плащаш за новия инструмент и за старата структура. После идва разочарованието: „AI не работи за нас“. Не работи, защото не е хирургия, а присадка. И присадките отхвърлят старите тъкани, ако не са съвместими.

Цикличният слой показва същия урок от минали технологични вълни: ERP-системите в късните 90-те, мобилните приложения през 2010-те, RPA през предното десетилетие. Всяка вълна обещаваше „край на фрикциите“, всяка първо увеличаваше фрикциите там, където фирмите слагаха софтуер върху стар навик. Ефективността дойде при тези, които преначертаха процесите, не при тези, които ги „дигитализираха“ 1:1.

Фундаментално, днешната генеративна технология е амбивалентна: достатъчно способна да „мине някак“, но не винаги надеждна за пълна автономия. Халюцинации, ограничена причинност, крехка обобщаемост при промяна на домейн – това са реални инженерни ограничения. Лекуват се не с повече лозунги, а с архитектура: инструменти за проверка, верификация, достъп до инструменти и данни, човешки надзор там, където залогът е висок. В противен случай „средната“ автоматизация се промъква през задната врата: съкращаваш хора, добавяш риск и усложняваш обслужването. Сметката не излиза.

Социалният ефект от технологиите е коварен. Те не създават масова безработица за една нощ; създават повсеместно снижаване на качеството на услугите и ерозия на „смислената работа“ – онези роли, където човек учи, расте и носи отговорност. Вместо да освобождаваме хора за по-висока стойност, ги изместваме към мониторинг на системи, които не разбират или към занимания, в които няма развитие. Това натрупва недоверие – потребители, които се чувстват наказани; служители, които се чувстват заменими; мениджъри, които се чувстват заложници на собствените си презентации.

Но има и друг път. Ако носещата конструкция на фирмата е уникална комбинация от процеси, знание и култура, AI трябва да я усили – не да я разтвори в средност. Подсилващият подход звучи скучно, но работи: започване от там, където хората имат конкретни задачи – подготовка на материали, разпределяне на заявки, верифициране на данни, генериране на варианти; добавяне на инструментите, които дават ускорение, без да отнемат контрол; настройване на метрики, които мерят време-до-стойност, грешки и удовлетвореност, не само „спестени позиции“; връщане на човека на финала на веригата – като редактор, оператор на изключенията, носител на отговорност.

Интерпретацията е проста, но изисква дисциплина: рисковете от AI днес не са само космически; те са административни, организационни, социални. Опасна е не фантастиката, а баналността – когато посредствени инструменти се насаждат върху сложни системи и започват да диктуват поведението им. Когато управлението се изкушава да гони бърза икономия, вместо дълга стойност. Когато трудът на начинаещите се елиминира, преди да стане майсторство. Тогава губим не само продуктивност – губим траектория.

Стойността от AI изглежда възниква там, където технологията усилва силните страни на хората, а не ги изтрива; където специфичното знание остава център, а грешките се управляват като системен риск. В тази рамка разликата не я прави мащабът на автоматизацията, а качеството на дизайна, яснотата на метриките и мястото на отговорността. Когато тези оси се подредят, автоматизацията престава да е частична и се превръща в архитектура; когато не се подредят, остава средната технология — онази, която пести разходи, но рядко създава стойност.