On-device AI („Nano“ модели): 10 реални приложения за бизнеса

On-device AI („Nano“ модели): какво всъщност използваме, защо го наричат „banana“ и 10 реални приложения за бизнеса

През последните месеци много хора са убедени, че са използвали нещо, наречено „Nano Banana“.
Някои го свързват с Google. Други – с Android, браузъра или вградени AI функции.
И в едно са прави: ползвали са реална технология.

Грешката не е в усещането, а в името.

Тази статия обяснява какво всъщност е on-device AI, защо в developer средите се използват имена като nano, banana, edge AI, как това се свързва с Gemini Nano, и най-важното:

Как бизнесът реално използва тези „малки“ AI модели – вече, днес, без да чака бъдещето.

Услуги за AI обучения и консултации

Какво е on-device AI (и защо хората го бъркат с продукт)

On-device AI означава изкуствен интелект, който:

• работи директно на устройството (телефон, лаптоп, таблет)

• не изпраща данни към облак

• реагира мигновено

• е ограничен, но изключително бърз и контекстен

Google официално нарича своята реализация Gemini Nano – най-малкият модел от семейството Gemini, предназначен за локално изпълнение (Android, Pixel, Chrome, edge функции).

В developer и product среди обаче често се използват неофициални имена:

• nano models

• banana models

• edge agents

• local copilots

Това не са продукти.
Това са прякори за един и същ клас технологии.

И точно затова много хора с право казват:
„Ползвала съм го – просто не знаех как се казва.“

Защо on-device AI се усеща „различно“

Ако си използвал такъв AI, вероятно си забелязал:

• няма „мислене на глас“

• няма дълги отговори

• не пита излишни въпроси

• реагира почти мигновено

• изглежда „вграден“, не като чат

Това е ключовата разлика между:

• cloud AI (ChatGPT, Gemini Cloud)

• on-device AI (nano модели)

Именно това усещане кара хората да мислят, че това е „нещо ново, отделно, специално“.

Защо on-device AI е толкова важен за бизнеса

От бизнес гледна точка, тези „малки“ модели решават огромен проблем: GDPR, DORA, чувствителни данни, скорост, работа офлайн, контрол над информацията. 

Затова банките, застрахователите, държавните институции и enterprise компаниите активно търсят именно този тип AI, а не големи генеративни модели в облака.

10 реални use case-а на on-device AI 

1. Локално обобщаване на документи

AI резюмира договор, доклад или политика директно на устройството, без данните да напускат организацията.

Бизнес полза: сигурност + скорост.

2. Интелигентни предложения при писане

On-device AI предлага формулировки, корекции и структури, без външен сървър.

Полза: по-добра продуктивност, без риск за данни.

3. Класификация на чувствителна информация

Моделът разпознава дали текстът съдържа лични данни, търговска тайна или регулаторен риск.

Полза: compliance by design.

4. AI помощник за служители (без чат)

Не „говорещ AI“, а контекстен асистент, който предлага действия според екрана и задачата.

Полза: по-малко обучение, по-бърза адаптация.

5. Offline AI за полеви служители

Служители на терен използват AI без интернет – анализ, проверки, инструкции.

Полза: непрекъсваемост на процесите.

6. Автоматично попълване на вътрешни формуляри

AI извлича данни от документи и ги структурира локално.

Полза: спестено време, по-малко грешки.

7. Поддръжка на служители (micro-help)

On-device AI отговаря на често задавани въпроси за процеси, правила, обучения.

Полза: по-малко натоварване на HR и IT.

8. Контекстно обучение (learning in the flow of work)

AI предлага кратки обучителни подсказки според текущата задача.

Полза: обучение без отделяне от работата.

9. Предварителна AI проверка преди cloud AI

On-device AI филтрира, анонимизира и подготвя данни преди да стигнат до облака.

Полза: двойна защита + по-добър контрол.

10. Персонализирани AI агенти за конкретни роли

Не „универсален AI“, а малък агент за конкретна роля: счетоводител, брокер, HR.

Полза: фокус, ефективност, по-малко шум.

Как това се свързва с услугите на NIT

Онлайн обучения (корпоративни)

В nit.bg on-device AI не се разглежда като „джаджа“, а като част от цялостна система:

• обучения за работа с AI

• AI политики и правила

• интеграция с LMS

• сигурност и регулации

• реални бизнес процеси

Точно затова nano моделите са толкова подходящи за:

• финансов сектор

• застраховане

• образование

• публична администрация

• корпоративно обучение

„Nano“ AI не е малък. Просто е умен.

On-device AI не цели да бъде „всезнаещ“.
Той цели да бъде на място, навреме и сигурен.

Затова хората го усещат като нещо различно.
Затова го помнят.
И затова бизнесът все по-често избира именно него.

Не защото е „banana“.
А защото е практичен.