Служителите, които до скоро прекарваха дните си, ровейки в корпоративни бази данни, анализирайки отчети и създавайки многостранични доклади, вече имат нови „колеги“ - AI агенти.

Те изпълняват основните елементи от този процес – търсят информация, сравняват показатели, изготвят анализи и ги представят в структурирана форма. Без дори да го осъзнават, много хора са станали мениджъри на изкуствен интелект.

Тази трансформация протича незабележимо, но е факт. Работещите започват да се учат как да формулират задачи (промптове), как да използват възможностите на AI системите, как да оценяват грешките им и да прехвърлят сложни процеси на автоматизирани агенти. А дори тези, които все още не са го направили, вероятно ще бъдат принудени да го направят скоро.

Според проучване на IDC и Salesforce, 72% от изпълнителните директори смятат, че до пет години повечето служители ще имат AI агент, който ще им „докладва“.

Това вече не е въпрос на използване на нов софтуер, а на управление на интелигентни системи, способни да мислят, анализират, търсят и създават. И скоро най-ценните кадри няма просто да умеят да ползват изкуствен интелект – те ще умеят да го управляват, пише платформата BuiltIn в анализ.

Ерата на мениджъра на AI

Ако преди беше важно кой може да въвежда и обработва данни, днес ключът е кой може да ръководи AI системи. Работещите се превръщат в диригенти на интелигентни процеси - отговорни за стратегията, контрола на качеството и организацията на цялостния работен поток.

Това изисква коренно различен набор от умения в сравнение с традиционното използване на софтуер. Класическите програми действат предсказуемо – въвеждаш данни, получаваш резултат. AI агентите по-скоро се държат като дистанционни служители: компетентни, но нуждаещи се от насоки, подлежащи на грешки и зависещи от обратна връзка.

Пример: ако консултант помоли AI агент да направи пазарен анализ за електромобилите, системата трябва сама да реши кои източници да използва, колко актуални да са данните, дали да включи регулаторни фактори и как да структурира резултата. Всеки от тези избори изисква преценка. Така ролята на човека се измества от „оператор“ към „надзорник“.

Експерти, които внедряват персонализирани AI процеси в компании, вече виждат ясно закономерност: най-успешните резултати идват, когато потребителите се държат като мениджъри, а не просто като автори на промптове. Те знаят, че за да получат точни резултати, трябва да действат както с млад анализатор – да поставят ясни очаквания, да правят проверки и да дават корективна обратна връзка.

Много компании инвестираха сериозни усилия да обучат служителите си в „prompt engineering“ – изкуството да формулираш точни инструкции към AI. Но управлението на агенти изисква съвсем различни компетенции, които не са част от традиционните технологични умения. Според изпълнителният директор на AI стартъпа You.com Саураб Шарма, това са трите ключови умения на бъдещия „AI мениджър“:

Според Дженсън Хуанг (Nvidia), Ян Лекун (Meta) и Джефри Хинтън (пионер в AI), системите вече се изравняват с човешките способности в ключови области – поставяйки началото на следващия етап от еволюцията на изкуствения интелект

Близо ли сме до „суперинтелигентен“ изкуствен интелект? Водещите имена в индустрията твърдят, че моментът вече е настъпил

Стратегия за делегиране

Трябва да се знае кои задачи са подходящи за кои агенти и кога е по-разумно една сложна задача да се раздели на етапи, вместо да се остави изцяло на AI. Например финансов анализатор може да възложи на един агент да събере данни за печалбите на компаниите, на втори – да анализира изказванията от отчетите, а на трети – да синтезира резултатите.

Контрол на качеството.

Оценяването на резултатите от AI изисква експертиза и контекст, не просто технически умения. Ако агент цитира стотици източници, човешкият мениджър трябва да прецени дали това е задълбоченост или излишен шум.

Оркестриране на множество агенти.

Колкото по-сложни стават процесите, толкова по-важна е способността да се координират няколко AI системи едновременно. Мениджърът трябва да знае как резултатът на единия агент се превръща във вход за другия, как да предотврати натрупване на грешки и кога е необходимо човешко участие.

Бизнес училищата преподават управление на проекти, но не и делегиране на задачи към мислещи системи, които понякога грешат. Затова компаниите, които успяват с внедряването на AI агенти, създават свои собствени обучения. Те учат служителите да пишат инструкции към AI така, както биха инструктирали нов служител. Определят стандарти за качество, въвеждат вътрешни процеси за проверка и най-вече – осъзнават, че управлението на агенти не е автоматизация, а колаборация.

Някои организации вече откриват „вътрешни експерти“ – хора, които интуитивно се справят добре с AI агенти и могат да обучават останалите. От своя страна, доставчиците на AI технологии също започват да виждат бизнес възможност в това и предлагат специализирани обучения по управление на агенти, съобразени с конкретни роли и процеси.

Преходът вече тече, но за щастие всеки може да започне да се адаптира още днес.

„Ценим използването на AI не като инструмент за замяна на хора, а като разширяване на възможностите им и фокусиране върху важните неща“, каза по време на Digital Trends 2025 Озан Таш, AI експерт в Ringier Sport Media Group

От регионални хъбове към общо съдържание. Как AI продуктите на Palantir променят спортната журналистика

Бъдещето е в управлението, не в заместването

Популярният страх, че AI ще отнеме работните места, пропуска по-фината истина: в повечето интелектуални професии изкуственият интелект няма да замени хората, а ще им даде нов тип управленска отговорност, твърди Шарма.

„Хората няма да станат излишни — ще се превърнат в диригенти на умни системи. Успешните професионалисти ще бъдат тези, които осъзнават, че управлението на AI изисква същите принципи, както управлението на хора: ясна комуникация, контрол на качеството и стратегическо мислене“, посочва той.