Речник на изкуствения интелект (AI): Понятия, дефиниции и приложения за бизнеса

Речник на изкуствения интелект (AI): Пълно ръководство за мениджъри, обучители и бизнес лидери

Изкуственият интелект вече не е футуристична концепция — той е част от ежедневната работа във всяка модерна организация. От автоматизирани справки до персонализирани обучения и интелигентни чатботи, AI преобразява начина, по който компаниите функционират и вземат решения.

Но за да използваме пълноценно AI, трябва да познаваме езика му. Термините, които ежедневно срещаме — „генеративен модел“, „невронни мрежи“, „RAG чатбот“, „локален AI“ — могат да звучат объркващо, ако не са обяснени човешки, ясно и структурирано.

Точно това прави настоящият материал. Той събира на едно място най-важните понятия от изкуствения интелект — представени на разбираем български, с техните латински имена и абревиатури, плюс примери за реални бизнес приложения.

Тази статия е подходяща за:
HR и L&D специалисти
мениджъри и ръководители
IT екипи
консултанти
обучители
компании, които планират или внедряват AI системи
всички, които искат да работят уверено с modern workplace технологии.

Какво е изкуствен интелект и защо е важен за бизнеса?

Изкуственият интелект (Artificial Intelligence, AI) се отнася до системи, способни на поведение, което изисква човешка интелигентност — разбиране, интерпретация, анализ, прогнозиране, учене, комуникация.

Разликата между „традиционен“ софтуер и AI е огромна:

• традиционният софтуер следва предварително зададени правила

• AI системите се учат от примери и подобряват поведението си с времето

За бизнеса това означава:

• по-бързи решения

• автоматизирани процеси

• персонализирани услуги

• подобрени вътрешни комуникации

• по-добри обучителни преживявания

• намаляване на грешките

• конкурентно предимство

Днес AI е разпространен в почти всяка индустрия — от банки и телеком компании до производство, образование, здравеопазване, логистика и маркетинг.

Основни понятия в AI 

Алгоритъм (Algorithm)

Последователност от правила за решение на задача.

Пример: алгоритъм за препоръка на продукти в онлайн магазин.

Големи данни (Big Data)

Огромни количества информация, често в реално време, които са твърде обемни за традиционни инструменти.

Бизнес приложение: откриване на модели в поведението на потребителите.

Набор от данни (Dataset)

Структурирана или неструктурирана колекция от данни за обучение или анализ.

Машинно обучение (Machine Learning, ML)

Метод, при който системата се учи от примери.
Не е нужно да ѝ казваме всяка стъпка — тя извлича закономерности сама.

Дълбоко обучение (Deep Learning, DL)

Най-модерната форма на ML, използваща дълбоки невронни мрежи.

Невронна мрежа (Neural Network)

Опростен модел на мозъка, с множество „неврони“, които работят заедно.

Генеративен AI (Generative AI, GenAI)

AI, който може да създава ново съдържание — текст, изображения, видео, аудио, код.

Примери:

• създаване на презентации

• писане на текстове

• генериране на сценарии

• дизайн на графики

Езиков модел (Language Model)

Модел, който разбира и генерира човешки език.

Голям езиков модел (Large Language Model, LLM)

Обучен върху огромни текстови масиви.

Може да:

• пише

• анализира

• резюмира

• превежда

• решава задачи

Малък езиков модел (Small Language Model, SLM)

По-компактен, по-икономичен и подходящ за локално изпълнение.

Графичен процесор (Graphics Processing Unit, GPU)

Използва се за тежки изчисления и обучение на AI модели.

Тренировъчни данни (Training Data)

Това, от което моделът „се учи“.

Векторни представяния (Embeddings)

Начин съдържанието да се „преведе“ в числа, за да бъде търсено по смисъл, не по дума.

Векторна база данни (Vector Database, Vector DB)

База данни за съхраняване на embeddings.
Използва се в модерните RAG системи.

Вероятностен модел (Probabilistic Model)

Модел, който „предвижда“ следващото най-вероятно действие.

Файн-тюнинг (Fine-Tuning)

Допълнително обучение на готов модел върху специфични данни.

Пример: обучение върху документи на компанията.

Халюцинация (Hallucination)

Когато AI говори уверено, но грешно.
Честа причина: липса на актуална информация.

Модерни подходи в AI: от промптинг до RAG

1. Промптинг — езикът, на който говорим с AI

Промпт (Prompt)

Инструкция, подадена към модела.

Видове промптинг:

• Zero-shot prompting
  Без примери — моделът използва „общи знания“.

• One-shot prompting
  Единичен пример за желан формат.

• Few-shot prompting
  Няколко примера за по-точно водене.

• Chain-of-Thought prompting
  Моделът описва стъпките си на мислене.

2. RAG — най-сигурният начин да използваме AI в бизнеса

Възстановяване и генериране с извличане (Retrieval-Augmented Generation, RAG)

Това е подход, който комбинира:
езиков модел
+
база знания (векторна база)

Предимства:

• по-малко грешки

• по-актуални отговори

• по-сигурна обработка на данни

• персонализирани отговори по конкретна документация

RAG е идеален за:

• вътрешни чатботи

• системи за самообслужване

• обучение на служители

• поддръжка на клиенти

• техническа документация

На практика RAG е „AI с памет“ — паметта е вашата документация.

Специални термини, важни за GDPR, сигурност и инфраструктура

Локално-ориентиран AI (Local-first AI)

AI, който работи частично или изцяло локално — на телефон, лаптоп или локален сървър.

Ползи:

• контрол върху данните

• по-висока сигурност

• по-нисък риск от изтичане на информация

• бързина

Локален AI (On-premises AI)

AI, инсталиран на инфраструктурата на организацията.
Не изисква външни облачни услуги.

Използва се от: банки, телеком компании, държавни структури, институции с високи изисквания към GDPR

GDPR-безопасен AI (GDPR-safe AI)

Означава:

• без изпращане на лични данни към външни модели

• прозрачност

• контрол върху поток на данни

• минимизиране на рискове

• локална обработка

Автономни агенти — следващата фаза в AI

Автономен агент (Autonomous Agent)

AI система, която може да:

• планира

• изпълнява

• оптимизира

• коригира

• учи

Без необходимост човек да води всяка стъпка.

Примери:

• автоматизация на задачи в бек-офис

• управление на процеси

• AI асистенти в CRM системи

• интелигентни инструменти за продажби

AI обучител — нова ера в корпоративното обучение

AI обучител (AI Tutor)

Роля:

• обяснява сложни теми

• адаптира трудността

• дава примери

• задава въпроси

• симулира реални ситуации

• предлага персонализирани пътеки

AI обучителите променят напълно корпоративните обучения:

• по-лично

• по-бързо

• по-интерактивно

• по-достъпно

Особено ефективно при blended learning и самостоятелни курсове.

Как да използвате този речник в организацията си

За обучение на служители

Използвайте термините като част от вътрешна академия или onboarding.

За комуникация в екипа

Еднакъв език → по-добра работа.

За внедряване на AI решения

Разбирането на терминологията съкращава времето за решение и проектни цикли.

За оптимизация на съдържание

Може да бъде включено в презентации, уъркшопи и полиси документи.

Изкуственият интелект се развива по-бързо от всяка предишна технологична вълна. Компаниите, които инвестират в знания и изграждат култура на дигитално разбиране, ще имат огромно предимство.

Този речник служи като стабилна основа за работа с AI — независимо дали сте обучител, мениджър, HR специалист или експерт по дигитална трансформация.

Ако търсите обучение за екипа си или внедряване на AI решения, RAG чатботи или персонализирани обучителни платформи, НИТ – Нови Интернет Технологии предлага цялостни решения за бизнеса.
Свържете се с нас за консултация и персонализиран подход.

Ако искате да изтеглите речника можете да го направите като попълните формата по-долу: