За някои изкуственият интелект (AI) е черна магия, която ще вземе работните места на хората. За други е чудо на съвремието, което ще промени света ни такъв, какъвто го познаваме.

За трети AI и свързаната с него наука за данните е професионално и житейско призвание. Именно такъв е случаят с Калина Чернева, която към днешна дата е Head of Data & AI в Dreamix.

След като завършва Първа английска езикова гимназия, тя се насочва към Стопанския факултет на СУ, където завършва „Бизнес администрация“.

„Откакто съм завършила бакалавърската си степен данните ме преследват. В трети курс започнах да работя като икономически журналист и на втората година колеги от редакцията започнаха да идват при мен журналист в „Капитал“ и на втората година цялата редакция идваше при мен да им помагам с данни в Excel таблици и други такива неща”, разказва ми тя.

След кратка авантюра във финансовия сектор, където не ѝ допада много въпреки изобилието от числа, тя приема предизвикателството да се занимава с Портала за отворени данни на Република България.

Тези превъплъщения я карат да се запита: Защо не запиша да уча „Статистика?“. Така започва нейното приключение в ETH Zürich, където изучава невронни мрежи, машинно обучение (ML), алгоритми и други дисциплини, свързани с AI.

Дипломира се в Цюрих и започва работа във фармацевтичната индустрия, където се подвизава три години. Пътят ѝ минава и през разработването на софтуер, за да разбере какво е да се интегрира ML в продукти. Накрая обаче отново се връща към любимата си наука за данните.

AI и отвъд него: Кои технологии ще доминират през 2025?

Либерализацията на достъпа до AI и бизнеса

В развитието си изкуственият интелект минава през много силни моменти. Но най-голямата промяна от последните години, казва Калина Чернева, е либерализацията на употребата на AI, обусловена от по-свободния достъп до изчислителни възможности.

„Първите години на века се случиха много неща. Появиха се GPU. Появиха се и рамки (frameworks), които позволиха да се обработват паралелно и в реално време огромни количества данни. Не на последно място, важен фактор беше и появата на облачните изчисления. Тези три неща позволиха революцията на GenAI“, изброява тя.

А възможностите, които тази революция обещава, не остават незабелязани от бизнеса.

„Досега не съм виждала такъв интерес към AI. Той е генериран основно от възможностите, които големите езикови модели (LLMs) предлагат вмомента дори с минимално писане на код. Част от тези възможности тепърва ще стават приложими и засега са по-скоро в проучвателна фазатакова чудо, като случващото се около GenAI. Пристигат запитвания за неща, които дори не са възможни технологично или изискват огромни срокове“, казва Калина Чернева.

Но като цяло в момента голяма част от бизнесите мислят основно за RAG (retrieval augmented generation) системи и чатботове и подхождат внимателно, за да видят дали AI ще им реши наистина някакви по-малки проблеми. Започват да се появяват и такива, които искат нещо малко по-сложно – моделът да изпълняваза да видят дали AI ще им реши наистина някакви по-малки проблеми.

„Много е важно, когато една компания реши да интегрира AI, да знае какви бизнес ползи ще ѝ донесе. Не е много работещо да се инвестират пари само защото AI е на гребена на вълната. Когато имаш цел и знаеш какво искаш, е много по-лесно да го постигнеш. Ако не знаеш каква бизнес стойност ще ти донесе един AI агент, интеграцията му е изстрел в тъмното“, предупреждава в тази връзка Head of Data & AI в Dreamix.

Нейният опит показва, че най-много бизнес стойност от AI идва, когато не се заменят директно дейностите на служителите, а им се дава възможност за помощ в гранични за техните компетенции теми.

За хората и технологиите: Как ще се промени човекът в ерата на AI

Мениджмънт на промени и данни – мисия (не) възможна

Интеграцията на AI води със себе си много предимства, но за да се възползват от тях, организациите трябва да са наясно от какво имат нужда.

„Една гигантска част от алгоритмите в крайна сметка се оказват безполезни и отиват в коша. Не защото са неточни или лоши, аТе просто защото не са съобразени с нуждите на потребителите, които ще ги използват. Именно тук идва мениджмънта на промяната – да мислиш на първо място как едно решение помага на бизнеса, не да му дадеш нещо, което той не знае как да използва и не му решава никакви конкретни проблеми“, казва Калина Чернева.

Според нея точността на алгоритъма е не повече от 30% от работата. Другите 70% са свързани с фокуса върху това какъв точно проблем решаваш и как да предоставиш на хората лесен за използване инструмент.

Управлението на данните е друг аспект, който компаниите трябва да имат предвид, когато стартират AI инициативи. Те често не знаят имат ли достатъчно данни за реализиране на идеите си. А дори когато ги имат, те не са изчистени и не могат да гарантират най-добрите резултати.

„Изчистването на данните е процес, на който трябва да се обърне особено внимание. За да се построи един алгоритъм, 80% от времето отива в чистене и допълване на данни. Просто няма как да построиш смислена система, ако данните не отразяват правилно реалността“, обяснява Head of Data & AI в Dreamix.

Именно това е причината и за един парадокс – според нея някои от най-силно регулираните сектори всъщност най-бързо интегрират AI.

Във фармацевтичния и банковия сектор например има голяма нужда от автоматизация на някои задачи. В същото време строгите правила за съхранение на информацията правят така, че организациите в тях разполагат с големи бази данни и по-лесно да могат да захранват ML алгоритми.

„Исторически тези индустрии са задължени да пазят бази данни много преди останалата част от бизнеса да се е сетил, че това може да е полезно в бъдеще за автоматизации и оптимизации. Бидейки толкова строго регулирани, те са изградили правилни процеси за много неща“, смята Калина Чернева.

Не всичко е AI, трябва ви и EI – или защо емоционалната интелигентност е толкова важна за бизнеса

„Може пък да си садя домати“

И така, разговорът ни, логично, стига до бъдещето. Според ученият по данните от Dreamix всичко зависи от това дали човечеството ще съумее да „опитоми”успее да се образова по темата как може да използва AI инструментите. Съществуващите страх и понякога параноя,както и стремежите на световните правителства да регулират технологията, затрудняват точните прогнози.

„При всички случаи AI може да ни замести в много задачи, но от нас като общество зависи по колко умен начин го управляваме. Колкото по-умно започнем да го навигираме, за толкова по-големи задачи ще започнем да го ползваме“, акцентира Калина Чернева.

В момента тя продължава да изгражда екипа си в Dreamix и е концентрирана върху това да предвиди какви точно умения ще са ѝ нужни. По думите ѝ хората, които разбират каква е математиката зад AI моделите, ще бъдат във все по-голям недостиг.

А как вижда самата себе си след 10-15 години?

„Може пък да си садя домати на спокойствие, ако AI се е развил достатъчно“, казва ми с усмивка Калина Чернева.