AI automatizacija 2026: dėl ko abejoja vadovai

Įmonės atideda AI diegimą dėl aštuonių abejonių, ir dažniausia iš jų yra kompetencijos trūkumas, o kaina toje eilėje atsiduria šeštoje vietoje. Tą eilę sudarė Eurostatas. Toliau aptariame svarbiausias: ką kiekviena reiškia kasdieniame darbe ir ką į ją atsakome.

Visos tos abejonės pagrįstos. Sprendimas priimamas vieną kartą, jis keičia darbą, kuris jau vyksta kiekvieną dieną, o patikrinti pažado iš anksto niekaip neįmanoma. Retai kuri įmonė sustoja dėl vienos abejonės: dažniausiai jų susideda kelios iš karto.

Kas stabdo AI diegimą įmonėse?

Stabdo aštuonios abejonės, ir jos surikiuotos pagal tai, kaip dažnai įmonės jas mini. Eurostatas klausė tik tų įmonių, kurios dirbtinį intelektą svarstė ir vis dėlto jo neįsidiegė, o tokių tarp nenaudojančių yra 14,2%. Duomenys surinkti 2025 m. gruodį (opens in new tab), ir atsakydama įmonė galėjo nurodyti tiek jų, kiek jai tiko.

1. Trūksta reikiamos kompetencijos, 70,3%
2. Neaiškios teisinės pasekmės, 53,6%
3. Duomenų apsaugos ir privatumo baimė, 52,7%
4. Duomenų prieinamumas arba kokybė, 43,5%
5. Nesiderina su esamomis sistemomis, 41,6%
6. Kaina atrodo per didelė, 38,4%
7. Etiniai svarstymai, 24,6%
8. Įmonei tai nenaudinga, 17,8%

Kompetencijos trūkumas yra pirmoje vietoje visur: ir tarp mažų, ir tarp didelių įmonių, ir visuose sektoriuose. Mažos, tai yra 10-49 žmonių įmonės, apie dirbtinį intelektą rečiausiai ir pagalvoja: svarsčiusių tarp jų buvo 12,7%.

Ketvirtąją abejonę įmonės dažnai supranta atvirkščiai. Netvarkingi duomenys projekto nestabdo, nes sistema skaito dokumentą tokį, koks jis atkeliavo. Stabdo neužrašytas procesas: kai du žmonės tą patį žingsnį aprašo skirtingai, AI automatizacija abi versijas užrašys greičiau.

Lietuvoje dirbtinis intelektas plinta sparčiai. 2025 m. bent vieną tokią technologiją naudojo 21,3% šalies įmonių, tarp mažų - 18,1%. Per metus ta dalis paaugo 12,5 procentinio punkto, ir tai vienas didžiausių augimų visoje ES.

Kodėl kompetencijos trūkumas yra pirmoje vietoje?

Kompetencija daugeliui skamba kaip reikalavimas pasamdyti žmogų, išmanantį modelius. Tokio žmogaus įmonėje nėra ir greitai neatsiras, tad visas klausimas atidedamas.

AI automatizacijos projektui reikia kito: vieno žmogaus, kuris moka paaiškinti, kaip darbas daromas šiandien, ir gali nuspręsti, ką daryti su neįprastais atvejais. Toks žmogus įmonėje jau dirba, nes būtent jis tą darbą ir atlieka. Modeliai, duomenys ir sujungimai lieka tam, kas sistemą stato.

Jei įmonė jau bandė ir neprigijo, verta pažiūrėti, ar tas bandymas turėjo šeimininką. Įrankis, nupirktas be įvardyto žmogaus ir be aprašyto darbo, apleidžiamas per kelias savaites.

Samdymas yra ir lėčiausias kelias. PwC 2026 m. apklausė 280 Baltijos šalių vadovų, iš jų 77 Lietuvoje, ir tik 28% pasakė, kad jų įmonė gali pritraukti aukštos kvalifikacijos dirbtinio intelekto specialistų (opens in new tab). Tol, kol tokio darbuotojo laukiama, procesas, dėl kurio viskas prasidėjo, nesikeičia.

Ko reikalauja teisės aktai ir duomenų apsauga 2026 metais?

Reikalauja mažiau, nei daugumai atrodo, ir tie reikalavimai liečia tik dalį sistemų.

Skaidrumas. ES dirbtinio intelekto akto 50 straipsnis galioja nuo 2026 m. rugpjūčio 2 d. (opens in new tab) Jis sako, kad sistemos kūrėjas privalo ją padaryti tokią, jog žmogus iškart suprastų bendraujantis su dirbtiniu intelektu. Atskiros pareigos tenka ir tam, kuris sistemą naudoja. Pranešti reikia apie dirbtinai sukurtus vaizdo ar garso įrašus, apie emocijų atpažinimą ir apie viešai skelbiamus tekstus, kurių prieš publikavimą neperžiūrėjo joks žmogus.

Visos tos pareigos kalba apie sistemas, kurios bendrauja su žmonėmis. Kai sistema perskaito sąskaitą, sugretina mokėjimą, užpildo ataskaitą ar išrenka specifikaciją iš pirkimo dokumento, klientas apie tai nieko negauna. Pranešti reikia tada, kai sistema pradeda rašyti žmonėms jūsų vardu.

Prieiga. Ką sistema matys, nusprendžia pati įmonė. Tai trys atskiri sprendimai, ir visi trys priimami prieš paleidimą.

• Pirma nusprendžiama, kas gali sistemą paleisti. Prieigos teisės laikomos vienoje vietoje, o ne prie kiekvieno įrankio atskirai, nes kitaip niekas nebežino, kam kas leista.
• Antra sutariama, ką sistemai leidžiama skaityti. Sąskaitas tvarkanti automatika atlyginimų aplanke neturi ko veikti, ir ši apimtis užrašoma vieną kartą.
• Trečia nustatoma, kurie veiksmai laukia žmogaus patvirtinimo. Sistema prie kiekvieno atsakymo pasako, kiek ji juo tikra. Visa, kas lieka žemiau jūsų nustatytos ribos, keliauja įvardytam žmogui kartu su priežastimi.

Būtent trečiojo sprendimo dažniausiai niekas ir nepriima. Be jo sistema, kuri suklydo ir pati to nepastebėjo, savo klaidą perduoda toliau kaip teisingą atsakymą. Tokią sistemą žmonės greitai nustoja tikrinti, ir nuo to momento klaidų nebegaudo niekas.

Taip apsirašiusių įmonių kol kas nedaug. Toje pačioje PwC apklausoje formalius dirbtinio intelekto rizikos valdymo procesus nurodė 36% Lietuvos vadovų. Aiškų veiksmų planą turi 43%.

Kada kaina tampa klausimu?

Tada, kai pirmos trys abejonės jau nuimtos. Jos AI diegimo pokalbį uždaro dar prieš skaičius: įmonė, kuri negali įvardyti žmogaus projektui vesti, iki pasiūlymo paprasčiausiai nenueina.

Ką gaunama už tuos pinigus, geriausiai matyti iš užbaigtų projektų. Mūsų pačių sąskaitų sistemoje (opens in new tab) apdorojimo laikas sutrumpėjo 40%, vienas žmogus apdoroja dešimt kartų daugiau sąskaitų, o automatinis sutikrinimas su banko mokėjimais veikia 95% tikslumu.

Metalo lakštų gaminių įmonėje (opens in new tab) pertvarkėme, kaip priimami ir įkainojami individualūs užsakymai, ir administracinio darbo aplink kiekvieną užsakymą liko perpus mažiau. Plieno gamintojui sukūrėme medžiagų sekimą: gamybos apimtis paaugo 15%, surinkimas ir išsiuntimas paspartėjo 35%, o gamybos vadovui grįžo trys valandos per dieną.

Kiekvienas jų prasidėjo nuo fiksuotos trukmės audito, o už jį sumokėta suma atimama iš įdiegimo kainos. Kartu išsisprendžia ir penktoji abejonė: esamų programų keisti nereikia, nes jungiamės prie to, kas įmonėje jau veikia, o kuriuo būdu, priklauso nuo pačios programos.

Ar sutaupymas tikras, matyti tik iš vieno skaičiaus, pasirinkto prieš darbus ir patikrinto juos pabaigus. Tinka sugaištas laikas, vienam žmogui tenkanti apimtis, klaidų dažnis arba programinės įrangos išlaidos. Kaip išmatuoti pradinę būklę, aprašėme straipsnyje apie tai, kaip nustatyti išimčių kiekį prieš automatizaciją (opens in new tab).

Kada projektą verta atidėti?

Tokie atvejai yra du, ir nė vienam iš jų nereikia laukti audito.

Niekas negali skirti projektui kelių valandų per savaitę. Tiek laiko reikia kartą per savaitę, ne kasdien. Be tų valandų darbas sustoja iškart po audito, o auditas jau būna apmokėtas.

Aštuntoji abejonė kartais būna teisinga. 17,8% įmonių pasakė, kad dirbtinis intelektas joms nenaudingas, ir dalis jų neklysta. Kai tas pats darbas pasikartoja retai, sistema kainuoja daugiau, nei sutaupo, o tam pamatyti užtenka pirmo pokalbio.

Nuo ko pradėti

Grįžkite prie aštuonių abejonių sąrašo ir pažiūrėkite, kurios yra jūsų. Nuo jų ir prasideda visas AI diegimo darbas.

Toliau darbas mūsų. Audito metu pasimatuojame, ar sistema čia apskritai ką nors pakeistų. Pasakome ir tada, kai užtenka sutartos tvarkos. Reikalingą sistemą pastatome ir prijungiame prie to, kas įmonėje jau veikia.

Susisiekite (opens in new tab), jei kuri nors iš tų abejonių stabdo jūsų įmonę, ir padėsime nuspręsti, nuo ko pradėti.