Skip to main content

AI

8 юли 2026 г.

 

AI агентите са готови да действат. Повечето системи не са готови да им се доверят.

Ето петте организационни предизвикателства, които пречат на изкуствения интелект да премине от пилотни проекти към ежедневна употреба.

лого на Google
Kaushik Gopal profile photo

Kaushik Gopal

Executive Vice President, Business & Market Insights, Mastercard

Повечето организации нямат проблем с иновациите в областта на изкуствения интелект. Те имат проблем с мащабирането. Във всички индустрии компаниите прекараха последните няколко години в експериментиране с пилотни AI проекти, но много от тях все още се борят да преминат от обещаващи доказателства за концепция към реално внедряване.

Пречката рядко е липсата на амбиция — частните глобални инвестиции в ИИ нараснаха повече от тринадесет пъти между 2014 и 2024 г. По-често лидерите не са създали необходимите условия за доверие в ИИ, по-специално в агентичния ИИ, в мащаб: култура, сигурност, отчетност, управление и готовност на данните.

Доверието не се гради само върху един контрол или политика. То зависи от организациите, които едновременно изграждат доверие в множество измерения. Компаниите може да разполагат със сложни модели на изкуствен интелект, но слабо управление, силни мерки за сигурност, но ограничена готовност на работната сила, или висококачествени данни, но неясна отчетност. Тези, които напредват най-много, не задължително внедряват повече изкуствен интелект: Те напредват във всички тези измерения едновременно.

Организациите могат да изградят необходимото доверие, за да преминат от прозрения към действия, само ако могат да отговорят на всичките пет от тези въпроси. 

 

Знаят ли хората как да работят с ИИ?

Един от най-постоянните сигнали, които наблюдаваме в цялата индустрия, е разминаването между ентусиазма на ръководството по отношение на AI и разбирането на служителите как то трябва да се използва. Тази празнина може да затрудни приемането. Изискването от същите тези екипи да приемат AI изисква повече от това да им се даде достъп до нови инструменти. Те трябва да разберат как да се използва AI, къде може да добави стойност и как ще промени начина, по който се върши работата им.

Това започва с ясна комуникация. Въпреки че отношението на ръководството към изкуствения интелект се е променило бързо, това чувство невинаги достига до членовете на техните екипи. Според доклада на Thomson Reuters Institute „AI в професионалните услуги за 2026 г.“, близо 40% от професионалистите казват, че са получили противоречиви указания относно използването на AI от ръководството и клиентите. 

Лидерите могат да преодолеят тази празнина, като надскочат широките ИИ мандати и дадат на служителите практични насоки кога да използват ИИ, къде трябва да се прилага в техните работни процеси и къде човешката преценка остава от съществено значение. Когато служителите разбират как ИИ подпомага тяхната работа и какво се очаква от тях, организациите могат да преминат от експериментиране към внедряване.

 

Трябва ли на този агент да бъде позволено да прави това?

Тъй като AI агентите се доближават до вземането на решения и изпълнението, въпросът се променя от това дали могат да генерират прозрения на това дали може да им се вярва да действат.

Ето защо сигурността, поверителността и отговорната употреба трябва да бъдат вградени в оперативния модел от самото начало. За бизнеса това означава създаване на предпазни мерки за защита на чувствителна информация и установяване на отчетност, преди агентите да получат доверие за достъп до данни или да изпълняват по-сложни задачи.

В своята същност това е предизвикателство, свързано с идентичността и достъпа. Преди AI агент да може да извлича информация, да инициира плащане или да взаимодейства с клиент, организациите се нуждаят от увереност в това какво представлява агентът, до какви системи има достъп и какви разрешения са му предоставени. Ако вашата компания не му вярва, как можете да очаквате клиентите ви да му вярват? 

 

Кой притежава резултата?

Тъй като ИИ агентите поемат все по-автономни отговорности, организациите се сблъскват с различно препятствие: определяне кой носи отговорност, когато агент вземе решение, изпълни задача или доведе до неочакван резултат.

Въпреки че много компании се интересуват от внедряване на агенти, само 32% казват, че всъщност са включили агентите в планирането на работната сила, според доклад на Cisco от 2025 г. за готовността за изкуствен интелект. Без ясни структури на собственост, компаниите рискуват да създадат несигурност около вземането на решения, надзора и отчетността.

Лидерите трябва да установят ясни модели на собственост за работа, подпомагана от ИИ, като очертаят кои решения могат да бъдат делегирани на агенти, къде човешката преценка остава от съществено значение и как ще се ескалират проблемите, когато системите се държат неочаквано. Организациите, които успешно мащабират агентния ИИ, ще бъдат тези, които предприемат допълнителната стъпка да преработят съществуващите работни процеси, така че хората и ИИ да могат да работят заедно с по-ясни роли, отговорности и очаквания. 

 

Как да разберем, че е готов да действа?

След като организациите установят отчетност, възниква нов въпрос: Как да разберете кога даден AI агент е готов за реалния свят?

Бизнесът се нуждае от начини да тества ефективността, да оценява резултатите и да разбира как се държат агентите, преди да им бъдат поверени взаимодействия с клиенти, оперативни процеси или критични за бизнеса решения. Фокусът не трябва да е върху създаването на агент, а по-скоро върху предприемането на правилните стъпки за валидиране, че агентът може да работи надеждно, последователно и безопасно в широк спектър от сценарии.

Преди да се довери на агенти да действат и да бъдат разгърнати в голям мащаб, организациите все повече искат среди, където могат да оценяват ефективността, да идентифицират точки на отказ и да усъвършенстват контролите.  Това е една от причините Mastercard да създаде Agent Suite, което помага на организациите да преминат от пилотни проекти към надеждно внедряване, и защо наскоро го разширихме с Proto, среда за тестове (sandbox environment) за изследване, тестване и валидиране на случаи на употреба на агентичен ИИ, преди да ги въведем в производствените работни потоци. Mastercard също така представи три нови AI агента, предназначени да поддържат ключови корпоративни функции: търговец, присъединяване и управление на спорове. Заедно, тези възможности могат да помогнат на организациите да идентифицират къде ИИ може да донесе бизнес стойност, докато се мащабира в рамките на сигурни и управлявани рамки.

 

Разполага ли с необходимата информация?

Дори организациите, които се занимават с внедряване, сигурност и управление, често срещат друго препятствие: AI агентите могат да действат само въз основа на информацията, която могат да разберат – тогава правилните данни могат да бъдат използвани безопасно, с ясни разрешения, когато агентите действат в реално време. 

Но много организации все още работят с фрагментирани данни, разпръснати в различни системи, непоследователни формати и разединени работни процеси. Докато хората често могат да заобиколят тези пропуски, AI агентите срещат трудности, когато информацията е непълна, противоречива или трудна за достъп. Това може да означава намаляване на силозите, изчистване на непоследователни данни и коригиране на фрагментирани процеси, които могат да ограничат способността на AI да работи по предназначение.

 

Надеждното действие на изкуствения интелект може да Become в един от най-важните конкурентни диференциатори в бизнеса. Не защото организациите могат да създадат AI, а защото могат да разчитат на него.

Kaushik Gopal
Каушик Гопал

 

В среда, ориентирана към агенти, качеството на данните пряко оформя качеството на решенията. Ако агентите не могат надеждно да разбират информацията пред себе си, те не могат и надеждно да действат по нея. За да ускори този преход, Mastercard изостри фокуса си в рамките на Start Path, своята награждавана програма за ангажиране на стартъпи, като ангажира компании, фокусирани върху бизнес разузнаването и възможностите, базирани на данни.

През последното десетилетие Start Path посрещна над 500 компании в повече от 60 държави, помагайки им да се разрастват, като комбинира практическа подкрепа с достъп до глобалната мрежа и клиенти на Mastercard. Този засилен фокус върху стартиращи компании, които могат да помогнат на клиентите да преобразуват данните в приложима информация, може да подпомогне по-доброто вземане на решения, да повиши ефективността и да подкрепи действия в реално време – което от своя страна изгражда увереността, необходима за преместване на ИИ от изолация в ежедневието.

През следващите години надеждните действия на ИИ може да се Become в един от най-важните конкурентни диференциатори в бизнеса. Не защото организациите могат да създадат AI, а защото могат да разчитат на него.

Запознайте се със стартъпите за бизнес и пазарни прозрения на Start Path

   

Лука AI

Luca AI е дигитален член на екипа, задвижван от изкуствен интелект, който обединява продажби, маркетинг, финанси и операции в единен интерфейс за разговорни анализи. Чрез този унифициран изглед, МСП могат да получат достъп до прозрения в реално време за своя бизнес, което им помага да идентифицират възможности, да подобрят ефективността и да вземат ежедневни бизнес решения с по-голяма увереност. Mastercard си сътрудничи с Luca AI, за да предостави тези възможности на европейските притежатели на бизнес карти чрез Mastercard Business Bonus и проучва как нейната технология може допълнително да подкрепи дейностите, управлявани от агенти, за емитентите на МСП.

Лого на Luca AI

    

Yabx

Yabx използва AI-базиран интелект с low-code, no-code инфраструктура за кредитиране, която използва алтернативни данни, за да предостави мащабируемо, управлявано от риск дигитално кредитиране на развиващите се пазари, в партньорство с банки, финтех компании, платежни компании, търговски агрегатори и други участници в екосистемата. Mastercard работи с издатели от Близкия изток и Африка за включване на алтернативни кредитни данни, като информация от мобилни портфейли и телекомуникации, в оценките на кредитния риск, като по този начин осигурява по-приобщаващо издаване на карти и подобрен достъп до финансови услуги.

Лого на yabx

   

BizMachine

BizMachine предоставя платформа за разузнаване на продажбите между предприятия (B2B), която помага на компаниите да идентифицират и привличат нови бизнес клиенти. Чрез комбиниране на собствените прозрения на BizMachine и Mastercard, партньорството дава възможност на европейските придобиващи страни и други участници в платежната екосистема да идентифицират търговци с висок потенциал.

Лого на BizMachine

Guestologie

Guestologie предоставя на ресторантите интелигентността да осигуряват прецизно гостоприемство в реално време, защото трайната лоялност се създава в трапезарията, едно персонализирано изживяване в даден момент. 

Лого на Guestologie