Business Signature БРОЙ /// Мениджър 04/2026

Как съвременният бизнес използва основно AI? Cubby се определя като AI-native платформа. Какво означава това на практика?

Означава, че във всяко едно направление на бизнеса се опитваме по някакъв начин да улесним процеса чрез AI. Било то чрез анализ на големи данни, чрез поемане на задачи, които са времеемки, но повтаряеми, или пък в онези направления на операциите, в които времето за реакция е ключово, но невинаги има наличен човек, който да реагира достатъчно бързо.

Насочили сте се към selfstorage бранша. Какви възможности видяхте в тази специфична бизнес ниша?

Основните клиенти са в Северна Америка, където self-storage индустрията е огромна. През 2022 г. основателите на нашата компания установяват липсата на модерен софтуер, който да решава проблемите на този бизнес. Дори чисто софтуерно клиентите вече разсъждават по напълно различен начин – как да наемат склад, как въобще се свързват и комуникират с наемодателя. Самите наемодатели пък желаят да се възползват от всички възможности на модерните технологии, за да имат конкурентно предимство в бизнес с много оператори и капитал.

Как помага AI за това? Бихте ли посочили конкретен пример?

Ценообразуването на клетките на ежедневна или поне ежемесечна база е добър пример. Себестойността трябва да се съобразява с много фактори: цени и заетост на конкуренцията в района, сезонност, която е ключова в сектора, и т.н. Често данните са огромни, обработката и анализът им са времеемки и един AI модел позволява много по-лесно да се анализират, да получат конкретни предложения за цена и в крайна сметка да се оптимизират приходите на бизнеса.

Точно ценообразуването не е ли леко чувствителна сфера за оптимизация без човешка намеса?

Когато нашият модел дава предложения, той изважда и разбивка как си е направил заключението, т.е. на какви странични данни е базирано – например за цените на конкуренцията за подобен тип клетки и каква е тяхната заетост. Има прозрачност върху процеса как системата е достигнала до съждението, вместо просто да е „избълнувала“ едно число. Така можете да си позволите да приемете предложението или да задълбаете в конкретна препоръка и да нанесете корекции.

Може ли да кажем, че успешните AI внедрявания за момента са такива, които решават конкретен проблем, а не тези, които изглеждат най-ефектно на хартия?

Ние със сигурност залагаме точно на решения, насочени към реалните проблеми на клиента. Приложението на AI основно таргетира измерими ползи за оператора. Всеки голям бизнес следи приходите, заетостта – функционалности, които предлагаме в нашия продукт, – подробен репортинг, чрез който клиентите могат да наблюдават ръста си. Когато един модел с неговите препоръки покачва тези показатели, е ясно измеримо, че той помага на бизнеса. Случвало се е вътрешно да преценим, че за някаква част от продукта за момента би било по-скоро изкуствено да вкараме AI елемент и това ще бъде нещо, което да изглежда луксозно, но не да носи истинско предимство.

Не е ли голяма част от пазара на AI решения такъв в момента?

Истината е, че AI скалира малко по-лесно, т.е. инвеститорите там виждат по-голям коефициент на възвръщаемост. Ние дори сме получавали препоръка понякога, че изоставаме малко от AI тренда. Винаги сме действали с вярването, че продуктът трябва да носи конкретно предимство. Все още човешкото валидиране за ключови бизнес решения е важно. Не трябва да се оставяме сляпо да вярваме, че AI моделът ще преодолее всичките ни проблеми,без да си управляваме бизнеса и без да проследяваме справя ли се той и да го коригираме по някакъв начин.

Една от чувствителните теми при AI е автоматизацията на комуникацията – особено при call management и Voice AI. Как намирате баланса между ефективност и клиентско преживяване?

И крайните клиенти, и нашите клиенти – оператори на складове, предпочитат за контакт с висока стойност винаги разговорът да е с реален човек точно заради доверието. Стремежът не е всички служители да бъдат заменяни с чатботове, защото и самият бизнес отчита,че това не е най-ефективно. В същото време значителна загуба на стойност се получава в моментите, в които има обаждане, а няма кой да вдигне телефона. За нас там е ключовата роля на чатбота – да може да се направи успешен контакт от всяко позвъняване, да отчете интереса, да отговори на базови въпроси, да даде ясен знак на клиента, че ще има последваща връзка с реален сътрудник, ако се налага. В този бизнес, в който клиентите често се задържат с години, дългосрочните пропуснати ползи дори от един контакт са големи.

Аз се изкушавам да питам дали AI ще измести хората достатъчно широко, така че да причини някакви сериозни социални сътресения.

Би било наивно, ако кажем, че не е притеснително. Аз обаче чувствам, че ще има някакъв баланс. Ние ползваме AI вътрешно и мога да споделя собствените си наблюдения. От една страна, със сигурност AI подпомага някакви механични процеси да се забързат, като писане на код например. От друга – AI не може да донесе продуктово качество, той може само да имплементира човешките идеи. Механичното е не повече от 50% от целия продуктов процес при нас. Винаги сме търсили хора, които са самостоятелни, мислещи, с голямо чувство за отговорност, които приемат като свои идеите на компанията, а не просто да отхвърлят някаква работа. Когато те трябва да управляват AI, се налага да го напътстват и да запазват представата за крайната цел на компанията. Качеството на продукта идва от хората. С това няма да направим компромис.

Наскоро привлякохте инвестиция от 63 млн. долара. Как се съчетава мащабирането на AI продукт с нуждата той да остане реално полезен?

Желанието да растеш не идва само от инвеститора – то си е и на компанията. Със сигурност искаме да растем. Включително нашият продуктов офис в България. Ние винаги сме залагали на умерения растеж. Смятам, че ако се опиташ да растеш прекалено бързо, може да счупиш част от добрите си постижения досега.

Иван Анев е VP of Engineering и директор на българския офис на Cubby – американска софтуерна компания, чиято едноименна AI платформа за управление на бизнеса на оператори на складови пространства се използва в над 450 000 складови единици в Северна Америка. Софтуерът се разработва в голямата си част в София.