Георги Ганев е генерален директор на IBM България.

По време на дългогодишната си кариера в компанията той е заемал редица позиции в сферата на продажбите, бизнес консултантските услуги и финансите в IBM България. Има магистърска степен по организация на труда от Университета за национално и световно стопанство в София. 

Вижте какво каза Ганев в интервю за Стълбището на Дарик радио.

Всички говорят за изкуствен интелект. Има ли някой, който не е чувал за него?

Вече се съмнявам, че някой не е чувал. Промяната, която се случи, всъщност, е, че хората за първи път видяха какво би значело и какви са ползите за тях. ChatGPT много помогна, защото питаш нещо, получаваш много бърз отговор, който иначе може да ти отнеме часови, дни да подредиш и подготвиш.

Тази продуктивност и бързина на получаване на отговор дават друга перспектива на хората. Обаче какво се случва отзад в технологиите, всъщност, е по-важното, за да го има резултатът, който виждат отпред хората. Развитието върви от 70 години насам, изуственият интелект не е от вчера.

Последните развития в машинното обучение и в deep learning, както го наричат в науката, помогнаха да се случи така нареченият скок, чрез който стигнахме до основополагащите модели, като генеративните.

ChatGPT е генеративен модел, който е част от вече споменатите основополагащи. Те вече се обучават на немаркирани данни. Защо правя това уточнение? Защото при предишните модели на машинно обучение трябваше да се маркират данните.

Сега самият модел го прави и това увиличава скоростта за достигане на резултат. Това дава възможност много по-бързо да се учиш на нови неща и да създаваш нови бизнес казуси. Това дава една голяма нова перспектива.

Животът обаче готов ли е за всичко това? Не изпреварва ли прекалено времето си?

Като към всяко ново нещо, някои хора са притеснени, други въодушевени. Аз съм от последните. Смятам, че всяка технологична революция носи добавена стойност на обществото. Историята го е доказала.

Уверен съм, че дори и да не са готови хората, организации, като нашата, ще инвестират в служителите си, образователните системи ще се адаптират и ще се повиши готовността на обществото.

Ако трябва да дадем пример за приложението на изкуствения интелект в основна обществена сфера, кой е най-удачният?

Във всяка организация, с която говорим ние, приложенията са горе-долу едни и същи. Всяка година от години насам изготвяме доклад за изкуствения интелект, базиран на данни от нашите клиенти.

В последния за 2022 г. бяха споменати около пет области на офис операции – HR, IT, Снабдяване, Финанси и Обслужване на клиенти, което е най-важно. Клиентите днес се научиха да получават всичко бързо и лесно.

Тази достъпност е изключително важна и всички компании се състезават в това да са по-бързи, по-лесно да доставят услугите си. Тук помага изкуственият интелект – скъсява времето за това да получиш стойност и човекът да я види.

В България ние преди 5-6 години с банка ДСК направихме Real Time Scoring модел за клиентите, които кандидатстват за кредит. Голяма част от тях се одобряват автоматично на база на модела, по-особените случаи се проверяват.

Но какъв беше резултатът? 99.4% намаляване на времето за положителен отговор, 50% спад в нуждата от второ посещение в офис на банката, което пък спестява време на клиента. Аз, като гражданин, не искам два пъти да ходя в банката да си подписвам документите.

В България има много други приложения на изкуствения интелект. Мога да дам пример, който лично засяга мен. IBM активно се ориентира към трансформиране на човешките си ресурси от гледна точка на това как функционират, защото тяхната роля е да привличат, да задържат и развиват таланта.

Създадохме достатъчно вътрешни приложения с изкуствен интелект в процесите, за да ги улесним и да ги подобрим. За да могат тези хора да си управляват кариерата, а мениджърите да им помагаме в тази област.

И резултатът – тази година един от моите служители беше автоматично предложен от системата за повишение. С функционалния му мениджър бяхме обссъждали неговото повишение, смятахме да го направим тази година, но на база на критериите и на неговото представяне, системата ни предложи процентно повишение на заплатата и други.

Така че наистина помага, защото в противен случай двамата трябваше да измислим причината, да напишем мейли, да влезем в системата и сами да минем през този процес. Ако може да ми помага по-бързо да развивам хората си адекватно, за мен е чудесно.

Това ли е единственият видим положителен пример, който често се дава – когато един човек работи осем часа днес, от които три са за извършване на стандартни операции, а те отнемат от креативното му време, изкуственият интелект ще бъде много ефективен в подпомагане на извършването им, за да освободи креативно време?

Изкуственият интелект – да го наречем дигитален служител, ще помага на хората да се фокусират върху креативните задачи, защото те са силни в това да създават стойност по този начин за организациите.

Ако се върна към моя пример колко е полезно да питаме съответния HR какъв е процесът, как се случва. Влизат десет човека в една комуникация и резултатът е същия, само че за две-три седмици по-малко време.

За мен тази скорост е основната добавена стойност в продуктивността. Имаше едно изследване на McKinsey, което излезе наскоро и в което се твърди, че производителността, която ще донесе генеративният изкуствен интелект, ще се измерва в трилиони.

Какви са реалните опасности за пазара на труда, свързани с изкуствения интелект?

Ако организациите не инверстират в хората си, това са реалните опасности. Служителите са основният източник на креативност, но и на конкуретно предимство на една организация.

И ако не инвестираш в тях – да ги развиваш или да ги преквалифицираш, защото ще е наложило, това би била грешката на организациите. Мисля, че всяка една от тях трябва да помисли върху това как тази производителност, която им носи добавена стойност, да бъде върната обратно в хората.

Какво ще се случи с хумора и изкуствения интелект?

Може да се научи да разказва добре вицове или да измисля такива. Човешките неща, като емоции и креативност, все още не са силата му.

Кои тогава са трите ключови елемента в една ефективна стратегия, която компания може да приложи за използване на изкуствен интелект?

Вече споменах хората, които са част от конкуретното предимство, което изкуственият интелект трябва да създава за организациите. Ако вземем за пример ChatGPT – ние му даваме информация, за да става по-добър.

Ако излеете данните си за конкуретно предимство в ChatGPT, ще бъде ли полезно за вашата организация? Най-вероятно ще отидат за обучение на някой модел и ще бъдат за общо ползване.

Когато казвам конкуретно предимство, организациите сами трябва да управляват, развиват и тюмват тези модели за себе си. Техните модели, в които да е тяхното конкуретно предимство.

Наше изследване измежду изпълнителните ни директори в световен мащаб показва, че трима от четирима вярват, че тези, които притежават най-добрите генеративни модели, ще спечелят на пазара.

Второ, би трябвало тези модели и платформите, които ползват, да могат да се влагат във всички процеси. В момента се използват в точно определени процеси за точно определени нужди.

Третото много важно нещо е този изкуствен интелект да е коректен и честен. Ако една организация разчита на генеративен модел, тя трябва да е сигурна, че той ще даде правилния отговор на хората отсреща.

Ако даде тип отговор, наречен „халюцинация“ и говори неща, които са неадекватни за клиента, това означава, че този бранш ще бъде наранен, ще го разнасят по медиите, ще му паднат акциите и така нататък.

Организациите трябва да инвестират в отговорен и етичен изкуствен интелект, а не да бъдат потребители на API, както му казваме ние.

До каква степен един потребител в момента сам може да разбере дали да вярва или не на изкуствения интелект? Ще се затруднява ли тази възможност с развитието му?

Ние инвестираме в улесняване на тази част. IBM създаде платформа за генеративен интелект, която дава на организациите достъпността, улеснението в правенето на моделите и управлението на данните, защото трябва да са коректни и честни.

За да вярваш на изкуствения интелект, има определени принципи, които трябва да се спазват – да е обясним, да е устойчив, да може да осигури запазване на данните и сигурността им и да е справедлив.

Тези неща са изключително важни при изграждането, когато една организация инвестира в това и ние се опитваме да улесним този процес. Да осигурим на крайния потребител качествени отговор и прогноза.

Зареждането с данни как се случва, за да работи в полза на бизнеса? Как въобще функционират тези платформи?

Процесите по зареждане на данни пак се улесняват. Когато нещата започнат да стават по-лесни и по-достъпни, ползването на тази технология се увеличава.

Пак ще се върна към създадената от нас платформа, която улеснява управлението на данните, защото става дума за огромно количество, изисквано от генеративните модели, за да се обучават, както и правилната инфраструктува. Ние създадохме за нашите клиенти IBM Cloud Vela за тренировка на такива модели.

От друга страна, налице е този слой за осигуряване на справедливост, на прозрачност на моделите и на сигурността. И накрая, имаш студио за създаване на генеративни модели, за да получиш стойност.

Това са трите основни слоя, които трябва да има всяка една организация, за да получи добавена стойност от генеративния изкуствен интелект. Ако се целят в такава, разбира се, а не толкова да се целят в това как се зареждат данните и как се управляват.

Трябва да осигурят правилната информационна инфраструктура и качество на данните, за да могат да получат добавената стойност.

Каква инфраструктура е необходима?

Ние вярваме, че тя трябва да е хибридна. Така наричаме всичко, което стои в частния облак, в твоя или в публичния дейтацентър. Опитваме се да срещнем клиентите си там, където са, а не да ги караме да се местят някъде, за да получат добавена стойност.

За нас тя е хибридна и удобството на клиентите е на първо място. Трябва да им дадем възможност да използват всичките си данни, които биха добавили стойност в такъв тип предвиждане.

Устойчивото развитие на изкуствения интелект чрез ALSO в България как се случва?

Те ни помагат, защото се фокусираха първо в тази област. Знаете, че идва директива 25, а компаниите трябва да рапортуват за въглеродните си емисии през 2024 г.

Те се фокусираха в позиционирането на един IBM софтуер, който се казва Envizi и използва машинно обучение като начин за събиране на данни и подготвени дейта модели за изчисляване на емисиите от изполването на енергия, отпадъци и други, за да могат компаниите да рапортуват по правилния начин.

Така че ние можем да помогнем на организациите в тази област. Според мен обаче, те все още не взимат тази директива насериозно, а трябва да започнат сега, за да могат да събират данните си през 2024 и да рапортуват 2025 г.

Всички компании с над 250 служители или 40 млн. евро оборот влизат в тази група и трябва да го направят. А те не са малко у нас.

IT бизнесът в България как се развива? Какво е наблюдението ви за това съвременно предприемачество в тази сфера на фона на случващото се в Европа?

Аз мисля, че се мести към по-голяма добавена стойност. Какво имам предвид? Доскоро бяхме аутосорсинг в много отношения или пък доставяне на по-ниско платени за европейския и за западния пазар разработчици, които обаче са качествени хора.

Сега смятам, че много повече се фокусираме в създаването на продукти и стойност. Това е, което видях със създаването на нашия център в България, който се фокусира върху създаването на наука у нас. Мисля, че инвестицията в наука и разработване е важна.

Тук трябва да има и някаква държавна политика. Това е моето лично мнение и ще дам пример. Една от бъдещите теми в IT е квантови компютри. Ангела Меркел подписа голямо споразумение с IBM преди няколко години за изграждане на център за такива компютри в Германия.

Ето един пример, в който държавата поема инициативата и инвестира в обучението на специалисти, в това да се види тази технология как може да е полезна.

Полша подписа меморандум с IBM за създаването на квантов хъб в страната. Румъния е на път да подпише такъв. Мисля, че се движим в правилната посока в нашата част от света.

Какви условия за развитие на IT системата са създадени в България, които превъзхождат случващото се в Европа? Някакъв отличителен положителен пример?

В нас има желание да се докажем и да покажем, че сме добри и това ни помага. Не трябва да го подценяваме, защото жаждата винаги ти дава стимул да се развиваш и да показваш най-добрата си страна.

Мисля, че това е положително качество, което трябва да използваме, на което обаче рядко обръщаме достатъчно внимание.

А има ли критична маса от мислещи хора в България, които работят за създаване на това ново IT структуриране на сектора?

Има, със сигурност. Този сектор расте, интересът е голям, излизат кадри.

Освен че е доходоносен, какво привлича кадрите в IT сектора?

Създаването на нещо. Дори един разработчик създава с писането на код нещо, което после работи и и обслужва някого.

След като се роди проект, например за издаване на кредити или за обслужване на граждани, виждаш този ефект от себе си и твоята работа – това е най-хубавата част на IT бизнеса.

След ChatGPT коя ще е голямата новина, свързана с изкуствения интелект в обозримо бъдеще?

Мисля, че използването на изкуствения интелект все повече в бизнеса ще е голямата новина. Много компании твърдят, че го използват, но те експериментират.

Според изследванията на McKinsey, 43% от компаниите твърдят, че прилагат генеративен изкуствен интелект, но са на ниво стартиране. Ефектът ще се види след от половин до година и половина, когато те започнат да го прилагат в повече процеси, а за да стигнеш до там се иска време.

Много е важно организациите да разберат, че трябва да подготвят данните си по правилния начин. Това изисква време. Не можеш да щракнеш с пръст и да получиш резултат. За всяко нещо се иска технологично време. Полезно упражнение е, защото след това носи много позитиви.

Новините на Darik Business Review във Facebook , Instagram , LinkedIn и Twitter !