Светлин Наков: Съкращения в дигиталния сектор ще ударят икономиката

Масовото освобождаване на между 20% и 30% от служителите в дигиталния сектор вследствие на автоматизацията с изкуствен интелект може да предизвика около 10-15% обща безработица и тежък икономически шок, който да удари пряко потреблението и средната класа в България. Това коментира съоснователят на „СофтУни“ Светлин Наков в студиото на предаването „В развитие“ по Bloomberg TV Bulgaria с водещ Георги Месробович. Според експерта българският бизнес все още изостава от темповете в Европа и Съединените щати, но технологичните компании вече използват софтуерни агенти за изпълнение на цели работни процеси без човешка намеса.

Навлизането на новите технологии в страната се движи с различна скорост според сектора. Докато в традиционните производства, като един месокомбинат например, автоматизацията чрез алгоритми се ограничава основно до счетоводството и планирането, във високотехнологичните компании и дигиталните професии промяната е радикална. Освен при програмистите, където производителността се е вдигнала многократно, изкуственият интелект вече навлиза масово в работата на адвокати, счетоводители, колцентрове и всички служители, чиято дейност преминава през компютър.

Като показателен пример от практиката на собствените си организации Наков посочи създаването на цялостно видео съдържание само чрез текстови инструкции (промптове). Вместо екип от аниматори и видеоспециалисти да работи в продължение на два или три дни, софтуерът генерира от начало до край готов продукт със сценарий, брандирани визии, анимация и озвучаване. Промяната обхваща и нетехническия персонал – в гимназията към образователната група учители и администратори сами изграждат многостъпкови процеси със софтуерни агенти, които следят за качени лекции и систематизират учебни материали.

Според съоснователя на „СофтУни“ успехът на подобна трансформация зависи изцяло от подхода на ръководството. Изпълнителният директор трябва лично да използва новите инструменти всеки ден, да бъде сред най-компетентните в организацията и да открива най-активните служители, които да дава за пример при автоматизирането на задачите.

Оптимизация на екипите и риск за средната класа

Въвеждането на алгоритми в ежедневната дейност вече води до директно намаляване на работните места в определени звена. В редица компании нуждата от графични дизайнери за социалните мрежи отпада, тъй като рекламните банери се генерират автоматично, а някои фирми са освободили напълно дизайнерските си екипи. Очакванията са първата вълна на съкращения да засегне по-бавно адаптиращите се кадри с по-ниска производителност, но същевременно да позволи реализирането на отлагани проекти, за които до момента не са достигали бюджет и персонал.

„Аз се надявам да не е толкова екстремно – да не махаме хората и да слагаме изкуствен интелект, а по-скоро да оптимизираме хората. Част от тези, които останат свободни, ще влязат в други сфери, където има гигантска нужда и силен недостиг“, обясни Светлин Наков, като даде пример с острата липса на медицински сестри, кадри в земеделието и автомонтьори, при които записването на час за ремонт отнема до три месеца.

Преминаването на определена граница, при която всеки трети служител в офисите се окаже излишен заради безгрешна работа на алгоритмите, крие сериозни макроикономически рискове. Тъй като заетите в дигиталния сектор са сред най-високоплатените специалисти в страната, загубата на техните доходи ще рефлектира веднага върху пазара на недвижими имоти, туризма, ресторантьорството и сектора на услугите, свивайки гръбнака на средната класа.

Защита на фирмените данни и избор на модели

Бързата смяна на технологичните лидери налага компаниите да не се обвързват с един конкретен софтуер, а да описват работните си процедури така, че отделните стъпки да могат да се изпълняват от различни модели според цената на ресурса и качеството. Така при евентуално оскъпяване или ограничаване на достъпа до водещ американски модел бизнесът може бързо да превключи към европейска или китайска алтернатива, макар че при специфични задачи като разпознаването на българска реч само два-три инструмента на пазара дават отлично качество.

„Инструментът не е важен – важно е мисленето, важна е концепцията да подходиш с така наречения AI first подход или AI native подход. Тоест всяка задача, всеки процес, който се опитваш да изпълниш, да опиташ да автоматизираш, да видиш докъде ще стигне и само ако не става, тогава да го правиш по старому, със старите методи“, посочи Наков.

По отношение на корпоративната сигурност малкият и средният бизнес обикновено използват директно публични платформи като ChatGPT, Claude, Gemini или Grok. За сектори с чувствителна информация като банки и адвокатски кантори съществуват два пътя. Първият е наемане на собствена изолирана инстанция в облачна среда (например чрез Amazon) с договорни и съдебни гаранции за неприкосновеност на данните, което обаче оскъпява услугата между 10 и 20 пъти. Вторият вариант е закупуване на собствен хардуер на стойност между 10 000 и 30 000 евро, върху който да работят локално модели с отворен код (предимно китайски разработки). Макар локалните системи да не разполагат с капацитета на най-мощните глобални модели, инвестицията осигурява предвидимост на разходите и позволява на офис от 30 до 50 души да работи спокойно без външни облачни услуги.

Образованието между фундамента и готовите решения

В образователната сфера скоростта на технологичните промени изисква ясно разграничение между краткосрочните технически курсове и училищната подготовка. Докато приложните обучения за работа с конкретен код и софтуерни агенти дават умения с годност от една до две години, средното образование трябва да подготвя учениците за пазара на труда след минимум пет години. Затова фокусът в гимназиите трябва да пада върху композицията, визуалната комуникация и принципите на дизайна, а не върху конкретната програма като Photoshop или Canva.

„Образованието трябва да наблегне на фундаментални концепции. Да научи хората да мислят, да разсъждават, да бъдат критични, да развиват научно и системно мислене. Да научат хората да решават проблеми, да задават въпроси и чак след като това се случи, да им даде и инструментите“, коментира експертът.

Той предупреди, че безконтролното използване на генеративни модели от учениците за подготовка за матури и решаване на домашни задачи води до нулев учебен резултат. Позовавайки се на изводите на учени и на Организацията за икономическо сътрудничество и развитие (ОИСР), която провежда международните тестове PISA, Наков подчерта, че прехвърлянето на умствената работа върху алгоритмите обезсмисля обучението, поради което в ниските класове достъпът до такива технологии трябва да бъде силно ограничен или забранен.

Съпротивата в администрацията и Бюджет 2027

По повод представения в края на миналата седмица проектобюджет за 2027 година съоснователят на „СофтУни“ отбеляза, че в него се наблюдава единствено забавяне на темпа, с който расте дефицитът, но не и реално свиване на разходите в абсолютна стойност. Според него внедряването на автоматизирани системи в държавното управление може да намали разходите, да ускори тромавите процедури и да ограничи корупционните практики.

„Специално работата с документи – обработка и проверка дали съответстват на закона – в общините, министерствата и агенциите може много да се оптимизира“, заяви Светлин Наков. Като конкретен пример той посочи одобряването на строителна документация, при което софтуерни агенти могат предварително да проверяват преписките за законосъобразност и да маркират потенциалните нарушения за финална проверка от експерт, което би позволило щатът в дадено звено да се намали от осем на пет или шест служители.

Основната пречка пред подобна реформа по модела на балтийските републики не е технологична, а организационна – тя изисква пълна преработка на процесите и преодоляване на вътрешния саботаж от страна на чиновниците, които осъзнават риска да загубят работните си места. Очакванията на Наков са държавната и общинската администрация да преминат към подобна оптимизация едва след няколко години, следвайки естествения пазарен цикъл, при който иновациите първо се усвояват от малките фирми и стартъпите, а след това от банките и големите производствени корпорации.