AI in Action: Агентите с изкуствен интелект вече извършват действия вместо нас

Много от хората ни в момента използват изкуствен интелект. Екипите ви използват ChatGPT, Copilot, Claude и Gemini всеки ден. Разработчиците ви свързват ИИ със SAP, SharePoint и вашата CRM система. AI обаче спря да бъде един чат прозорец, агентите започнаха автономно да взимат решения и да извършват действия вместо нас. Това заяви Виктор Тодоров, Vice President Sales за България в Adastra, в специален Case studies: AI in Action по време на Technovation 2026, който списание "Мениджър" организира. 

Той цитира данни, според които 89% от организациите са се сблъсквали с рискови заявки (prompts) към изкуственият интелект; Един от всеки 41 случая е с висок риск, което е два пъти повече в сравнение с миналата година, посочи още Тодоров.  Нещо повече, 10–35 млн. евро или 2–7% от глобалния оборот (което от двете е по-голямо) са потенциални глоби съгласно директивата NIS2 и Законодателния акт на ЕС за изкуствения интелект (EU AI Act).

"Тези числа не трябва да ни плашат", посочи Тодоров. 

Според него трябва да се обърне внимание, че заданието в началото и добавената стайност са двете страни на една и съща монета.

"Ако в заданието ние нямаме ясна идея какво искаме да направим и как да го направим и как успехът ще изглежда накрая, реално погледнато не можем да очакваме добавена стойност. В практиката ни виждаме много от компаниите да инвестират в покупката на най-новите модели, но забравят, че ако не инвестираме в хора и в процеси, в качеството на данните, тогава не можем да очакваме никаква възвръщаемост на инвестицията", каза Виктор Тодоров. 

Според него е нужен системен подход, обхващащ цялата верига на стойност на изкуствения интелект. Платформата налага спазването на пет условия за всеки агент: 

• Идентичност - Чрез Entra ID, идентификатор на агента (agent ID) и условен достъп (conditional access).
• Лмитиране на достъпа - Прилагат се правата както на агента, така и на потребителя; достъпът до данни се осъществява чрез контролиран протокол (MCP).
• Тествано поведение - Система за оценка, която проверява всяка промяна спрямо еталонен набор от данни (golden dataset).
• Мониторинг на разходите и качеството - Проследяване, метрики за разходи и качество; бюджетни лимити за всеки агент.
• Пълна одитна следа - Всяко входящо и изходящо съобщение, извикване на инструмент и взето решение се записват по начин, който не позволява промяна (immutable logging).

Как ще сме сигурни, че даден агент ще бъде готов, попита Тодоров и отговори: "със златен набор от данни". 

"Когато тестваме този агент с набора от данни, ние имаме сигурността, че той отговаря на всички критерии, които сме задали. Изключително важно е да следим какво агентът прави във всеки един момент", посочи той. 

Екипът на агента отговаря за:

• Спецификация на поведението - Ясно дефинирани резултати, които агентът трябва да генерира.
• Еталонен набор от данни (Golden dataset) - Сценарии, критерии за оценяване и прагове за одобрение, използвани при тестването.
• Обхват на инструментите и данните - Инструментите и данните, до които агентът има право на достъп.
• Бизнес одобрение - Конкретно лице (собственик) потвърждава, че използването на агента е допустимо.

Важно е да се подчертае, че екипите, разработващи агенти, се фокусират върху бизнес логиката, докато идентичността, мониторингът и одитът са осигурени от платформата, обясни той. 

Рамка за AI платформа - Ключови компоненти: 

• Идентифицируемост (идентичност)
• Достъп с минимални привилегии
• Тествано поведение
• Мониторинг на разходите и качеството
• Пълна следа за одит (одиторска пътека)

Тодоров представи на публиката на форума два примера, при които платформа на Adastra е била успешно внедрена в реални бизнес дейности - едната от тях е трансформиране на банковите операции чрез централизиран AI хъб. 

Виктор Тодоров, Vice President Sales за България в Adastra. Снимка: Христо Христов 

Съби Ангелов, Director Software Engineering, "Немечек България" представи три примера на Nemo AI Layer за ефективност в обслужването, продажбите и вътрешно-фирмената информация

"Оказа се, че е достатъчно просто да направим агент, на когото като казвате нещо, той да отиде да свърши дадена автоматизирана работа. В крайна сметка успяхме да постигнем хората да го управляват, да му казват какво да прави той", обясни Ангелов. 

Той даде за пример как работи платформата с ИИ на Столичния инспекторат, както и с платформата "Виж детето си като героя на своята книжка". 

Съби Ангелов, Director Software Engineering в "Немечек България". Снимка: Христо Христов

***

ГЕНЕРАЛЕН ПАРТНЬОР: MFG

С ПОДКРЕПАТА НА: Bosch България; Avenga; Monkey Shoulder; Sirma; Lirex; Wolf Theiss

ИНСТИТУЦИОНАЛНИ ПАРТНЬОРИ: Българска стопанска камара; Френско-българска търговска и индустриална камара; Confindustria Bulgaria; Изпълнителна агенция за насърчаване на малките и средните предприятия (ИАНМСП); BESCO; Endeavor; AIBEST; BASSCOM.

МЕДИЙНИ ПАРТНЬОРИ: DEV.BG, Радио Fresh; Българска национална телевизия; Dir.bg