Изкуственият интелект в българския бизнес 2026
Какво спира и какво ускорява навлизането на ИИ в компаниите. Проучването събра 2 148 валидни отговора в периода 14.04–30.05.2026. Резултатите показват растяща, но неравномерна готовност — и бариери, свързани повече с хора и правила, отколкото с технология.
Мнозинството от участвалите организации вече използват ИИ в поне един работен процес, но употребата е предимно епизодична и без вътрешни правила. Данните показват ясен разрив между големите компании и МСП — не в интереса, а в капацитета. Основните бариери, назовани в свободните отговори, са липсата на подготвени хора и правната несигурност; самата технология се посочва рядко. Тези наблюдения описват участвалите в допитването и не бива да се пренасят автоматично върху всички компании в България.
използват ИИ в поне един процес — но само 18% имат вътрешни правила за това
от свободните отговори посочват липсата на подготвени хора като водеща бариера
редовна употреба при големите компании срещу МСП — разрив в капацитета, не в интереса
очакват практически обучения като най-полезна институционална подкрепа
Тази секция описва достигнатата извадка, а не автоматично цялата целева популация. От 2 402 започнали, 2 148 отговора са валидни; 254 са изключени поради непълнота или дублиране.
Забележка: ИТ секторът е свръхпредставен спрямо структурата на икономиката — интерпретирайте общите дялове с това наум.
Общо 61% декларират някаква употреба. Делът е по-висок при по-големите организации — разликата трябва да се интерпретира внимателно поради самоизбор на участниците.
Очакванията са преди всичко практически: обучения и яснота, а не общи стратегии. Едва 6% не очакват никаква институционална подкрепа.
1 512 участници са оставили поне един свободен отговор. Отговорите бяха групирани по повтарящи се теми; един отговор може да съдържа повече от една тема, затова дяловете не дават сбор 100%. Категориите са предложени от AI и проверени от изследователския екип спрямо изходните отговори.
Липсват хора, които да въведат и поддържат ИИ в реалните процеси. Проблемът се описва и от компании, които вече ползват инструменти — умението да се задават правилни задачи и да се проверяват резултатите остава рядко. Най-често свързана с: обучения, наемане, вътрешни правила.
„Купихме лицензи, но никой в екипа не знае кое може да се вярва и кое трябва да се проверява. Трябва ни човек, който да го владее — а такива хора не се намират.“
Организациите не са сигурни какво е позволено при работа с лични и клиентски данни, кой носи отговорност за грешките на модела и какви изисквания предстоят. Несигурността спира инвестиции повече от липсата на бюджет. Най-често свързана с: данни на клиенти, договори, европейски правила.
„Готови сме да инвестираме, но никой не може да ни каже кое е разрешено и кое — не.“
Притеснения къде отиват фирмените и клиентските данни при използване на външни модели, както и недоверие в точността на отговорите при специализирани теми. Най-често свързана с: поверителност, точност, вътрешни забрани.
„Забранихме на екипа да качва клиентски документи, докато не разберем къде се съхраняват.“
Средната стойност може да скрие важни различия. Разликите по-долу са описателни — групите се различават по размер и начин на достигане.
Редовна употреба: 52% при големите срещу 29% при МСП. Големите питат „как да управляваме риска“, малките — „откъде изобщо да започнем“. Една и съща политика не може да обслужи двете групи.
Извън столицата по-често се посочва липса на достъпни обучения и примери от сходни бизнеси. Темата „кадри“ там е свързана не с наемане, а с това наличните хора да бъдат обучени.
Някои мнения не са най-чести, но показват риск, неочаквана нужда или група, която може да бъде непропорционално засегната. Представяме ги отделно, без да ги приравняваме с мнозинството.
- Около 4% описват натиск за съкращения без план за преквалификация — рядък, но сериозен социален сигнал, концентриран в администрацията и обслужването на клиенти.
- Единични, но конкретни описания на грешни AI отговори, достигнали клиенти без човешка проверка — сигнал за нужда от вътрешни правила преди мащабиране.
- Малка група (≈3%) отхвърля темата изцяло („мода, която ще отмине“) — концентрирана в микропредприятия, което може да означава недостигнат сегмент, а не липса на релевантност.
Препоръките са интерпретация на резултатите и допълнителния контекст, а не автоматично следствие от един процент или AI резюме.
Основание: 72% очакват обучения; темата „кадри“ води в свободните отговори. За кого: МСП извън София на първо място. Риск: общи курсове без секторна практика няма да адресират реалната нужда.
Основание: 58% искат насоки; правната несигурност е втора тема и спира инвестиции. За кого: всички групи; критично за работещите с лични данни. Риск: документ, който преразказва регламенти вместо да отговаря на конкретни въпроси.
Основание: 39% искат секторни примери; само 18% имат вътрешни правила при 61% употреба. Очакван резултат: по-безопасно мащабиране на вече започналата употреба. Срок: подходящо за пилот до 6 месеца.
Проучването е било достъпно чрез отворен и партньорски разпространен линк и участието е доброволно. Следователно резултатите описват участвалите и не трябва да се приемат като статистически представителни за всички компании в България.
Проучването е организирано от Съвета за ИИ към БТПП. Въпроси относно темата и решенията: [email protected]. Въпроси относно платформата и обработката: [email protected].
Искате такъв доклад по вашата тема?
Разкажете ни какво решение предстои. Ще предложим обхват, въпросник и подход за анализ — с честно описани ограничения.