Ar Lietuvos įmonės skuba atleisti darbuotojus dėl DI?

Kai kurios skuba, ir ekspertai, kaip rašo Delfi, dėl to įspėja. Skubotas atleidinėjimas dažnai būna klaida, nes DI geriausiai veikia kartu su apmokytais žmonėmis, o ne vietoj jų. Protingesnis kelias yra apmokyti komandą naudoti DI ir taip padidinti našumą, o ne mažinti žmones prieš suprantant realią naudą.

Nuo ko Lietuvos vadovui pradėti diegti DI?

Pradėkite nuo savo ir komandos supratimo, ne nuo įrankių pirkimo. Verta pačiam vadovui suprasti DI galimybes, tada išsirinkti vieną konkrečią sritį su aiškia nauda ir apmokyti komandą dirbti su ja. Toks nuoseklus kelias atsiperka labiau nei bandymas viską diegti iš karto.

Kaip įvertinti, ar DI diegimas atsipirks konkrečioje įmonėje?

Paimkite vieną procesą ir tris skaičius: kiek kartų per mėnesį jis kartojasi, kiek minučių atima vienas kartas ir kiek kainuoja tą darbą dirbančio žmogaus valanda. Palyginkite dabartinį laiką su laiku, kurio prireiktų naudojant paruoštą šabloną. Toks skaičiavimas užtrunka pusdienį ir parodo, kokio dydžio investicija apskritai pateisinama.

Dirbtinis intelektas Lietuvos versle 2026: ką rodo tyrimai

Q: Kiek Lietuvos ir ES įmonių jau naudoja dirbtinį intelektą?

Pagal Eurostato duomenis, cituojamus 15min, 2025 metais dirbtinį intelektą naudojo apie 20 proc. ES įmonių, turinčių bent 10 darbuotojų, o didelėse įmonėse ši dalis dar didesnė. Lietuvos tyrimai rodo, kad daug įmonių jau diegia arba planuoja DI agentus, todėl kalbama nebe apie ateitį, o apie dabartį.

Apie dirbtinį intelektą Lietuvos versle kalbama daug, bet nuomonės svyruoja nuo „viskas pasikeis rytoj" iki „tai tik burbulas". Todėl užuot rėmęsis nuojauta, surinkau, ką apie DI Lietuvos įmonėse realiai rodo tyrimai ir ką rašo rimta žiniasklaida: Delfi, 15min, LRT ir Verslo žinios. Toliau faktų santrauka su nuorodomis ir mano komentaras iš praktikos, ką iš to verta pasiimti Lietuvos vadovui.

DI Lietuvos versle jau ne ateitis, o dabartis

Pradėkime nuo skaičių. 15min publikacijoje „Dirbtinis intelektas Lietuvos įmonėse: padės atlikti darbą ar jį atims?" cituojami Eurostato duomenys: 2025 metais dirbtinį intelektą naudojo apie 20 proc. ES įmonių, turinčių bent 10 darbuotojų, o didelėse įmonėse ši dalis dar didesnė.

Dar aiškesnę kryptį rodo 15min apžvelgtas tyrimas „Tyrimas atskleidė, kur kryps Lietuvos verslų IT investicijos kitąmet": daugiausiai vilčių dedama į DI agentus, kuriuos jau diegia arba planuoja diegti didelė dalis apklaustų įmonių. Kitaip tariant, klausimas versle jau nebe „ar", o „kaip ir kur". Kaip tas pats pokytis vyksta valstybės įstaigose, apžvelgiame tekste apie dirbtinį intelektą viešajame sektoriuje.

Bet skubėjimas kainuoja

Tuo pačiu verta atkreipti dėmesį į perspėjimą. Delfi publikacijoje „DI realybė Lietuvoje: paskubėta atleidinėti darbuotojus" ekspertai įspėja, kad dalis Lietuvos verslų per anksti skuba mažinti darbuotojus dėl DI, ir tai gali atsisukti prieš pačią įmonę.

Mano patirtis tą patvirtina. DI didžiausią naudą duoda ne vietoj žmonių, o kartu su apmokytais žmonėmis. Įmonė, kuri pirma atleidžia, o paskui bando suprasti, ką DI realiai gali, dažnai lieka ir be patirties, ir be rezultato. Protingesnis kelias yra atvirkščias: pirma apmokyti komandą, padidinti našumą, ir tik tada priimti sprendimus dėl struktūros. Ta pati kompetencijų kryptis matyti ir švietime, ką apžvelgiame tekste apie AI švietimą Lietuvoje.

Kur DI realiai keičia darbą

Konkretumo suteikia Verslo žinių publikacija „Nauja darbo era: kaip SAP Business AI keičia verslo procesų valdymą", kur minima, kad DI kai kurias rutinines užduotis pagreitina iki 90 proc. Delfi publikacijoje „Dirbtinis intelektas keičia darbo rinką" skaičiuojama, kad iki 2027 metų galėtų būti automatizuota apie ketvirtadalis klientų aptarnavimo specialistų funkcijų.

Svarbu suprasti, ką tai reiškia praktiškai. Automatizuojama ne visa profesija, o konkrečios rutininės funkcijos. Būtent todėl komandos, kurios išmoksta perleisti DI rutiną ir patys sutelkti dėmesį į sudėtingesnį darbą, laimi daugiausiai. Nuo kurių procesų tokį perleidimą pradėti, aprašome straipsnyje apie AI automatizavimą Vilniaus versle. Kokios užduotys tam tinka labiausiai, surinkome į praktinius generatyvinio AI pritaikymo atvejus.

Nuo apdorojimo prie sprendimų priėmimo

Įdomią kryptį aprašo LRT publikacija „Aistis Raudys. Nuo 10 minučių iki 10 sekundžių": vis populiaresnė agentinė DI koncepcija, kai DI agentai ir apdoroja duomenis, ir patys atlieka veiksmus bei priima dalį sprendimų. Tai sutampa su Lietuvos verslų investicijų kryptimi į DI agentus, apie kurią rašo 15min. Ką tokie AI agentai realiai daro versle, aprašome atskirai.

Vilnius kaip DI kompetencijos vieta

Regioniniu požiūriu DI kompetencijos Lietuvoje jau yra pasaulinio lygio. Delfi publikacijoje „DI lenktynėse ES juda saugos automobiliu, įvardijo šansą Lietuvai" minima, kad debesijos išlaidų optimizavimo produktą verslui vystanti bendrovė „Cast AI" veikia iš Vilniaus. Tai geras priminimas, kad DI Lietuvoje kuriamas ir eksportuojamas, ne tik importuojamas. Kokie renginiai, įmonės ir mokymosi vietos sudaro Vilniaus dirbtinio intelekto sceną, apžvelgiame atskirai.

Ką tie procentai reiškia konkrečioje įmonėje

Statistika apie ES ir Lietuvą naudinga krypčiai, bet sprendimui jos nepakanka. Sprendimui reikia savo skaičių, o jie susiskaičiuoja per pusdienį.

Paimkite vieną procesą ir tris dydžius: kiek kartų per mėnesį jis kartojasi, kiek minučių atima vienas kartas, kiek kainuoja tą darbą dirbančio žmogaus valanda.

Pavyzdys iš 25 žmonių paslaugų įmonės. Komercinių pasiūlymų rengimas: 30 pasiūlymų per mėnesį, po 50 minučių, taigi 25 valandos. Su paruoštu šablonu ir ankstesnių pasiūlymų pavyzdžiais juodraštis gaunamas per 10 minučių, o patikslinimas ir kainų suvedimas užtrunka dar 15, iš viso 25 minutės. Trisdešimt pasiūlymų: 12,5 valandos. Sutaupoma 12,5 valandos per mėnesį, arba apie 375 eurus, jei valanda kainuoja 30 eurų.

Tai nėra dramatiškas skaičius, ir gerai. Būtent tokie skaičiai leidžia priimti sprendimą blaiviai: 375 eurai per mėnesį pateisina 50 eurų įrankį ir kelias valandas šablono paruošimo, bet nepateisina 15 000 eurų individualaus sprendimo. Kaip tokį vertinimą daryti nuosekliai, aprašyta automatizavimo ROI skaičiavimo straipsnyje.

Pirmos 90 dienų be skubėjimo

Pirmas mėnuo: inventorius ir mokymai vadovams. Surašykite, kur DI jau naudojamas neoficialiai, ir apmokykite tuos, kurie priims sprendimus. Vadovas, nesuprantantis, ką įrankis gali, perka pagal pardavėjo pasakojimą. Ką tokie mokymai apima, aprašyta straipsnyje apie AI mokymus vadovams Vilniuje.
Antras mėnuo: vienas pilotas su matavimu. Vienas procesas, du ar trys žmonės, aiškus pradinis skaičius ir data, kada vertinsite. Piloto rėmai aprašyti AI pilotinio projekto straipsnyje.
Trečias mėnuo: sprendimas ir taisyklės. Arba plečiate, arba nutraukiate. Abu variantai geri, blogas tik trečias: palikti veikti be savininko ir be matavimo.

Dažniausios klaidos

Perkamas įrankis prieš apibrėžiant procesą. Licencija nupirkta, o kas ir ką su ja darys, nesutarta. Taisymas: pirma procesas ir pradinis skaičius, tada įrankis.
Mokomi visi vienu metu. Bendri mokymai visai įmonei duoda įspūdį, bet ne įprotį. Taisymas: apmokykite tuos, kurie tą darbą dirba kasdien, ir leiskite jiems parodyti rezultatą kitiems.
Sprendimai dėl žmonių priimami anksčiau už rezultatą. Būtent apie tai perspėja Delfi cituojami ekspertai. Kaip realiai keičiasi funkcijos, o ne visos profesijos, nagrinėjama straipsnyje apie AI ir Lietuvos darbo rinką.
Niekas neatsakingas. Po pirmo entuziazmo mėnesio procesas nurimsta, nes savininko nėra. Šis mechanizmas aprašytas straipsnyje, kas įmonėje atsakingas už AI.
Bandoma iš karto viskas. Penki procesai lygiagrečiai reiškia, kad nė vieno rezultato nebus matyti aiškiai. Kiti tipiniai atvejai surinkti AI diegimo klaidų apžvalgoje.

Prieštaravimai ir sąžiningi atsakymai

„Mūsų sritis per specifinė." Specifinis dažniausiai yra sprendimas, o ne aplink jį esantis darbas. Pasiūlymų juodraščiai, protokolai, ataskaitų suvestinės ir atsakymai į pasikartojančius klausimus atrodo panašiai gamybos, logistikos ir teisės įmonėje.

„Duomenys per jautrūs." Tada pradėkite nuo procesų, kur asmens duomenų nėra, o jautriems duomenims nustatykite atskirą tvarką. Sprendimas yra taisyklės, ne atsisakymas.

„Palauksime, kol technologija nusistovės." Nusistovės ne greitai. Tačiau įgūdis formuluoti užduotį ir tikrinti rezultatą nepasensta, kad ir kaip keistųsi įrankiai, todėl laukimo kaina yra prarastas laikas, ne prarastas įrankis.

„Komanda priešinsis." Priešinsis, jei bus pristatyta kaip efektyvumo didinimas. Priims, jei pradėsite nuo darbo, kurio niekas nemėgsta, ir leisite žmonėms patiems pamatyti skirtumą.

Kuo skiriasi maža ir vidutinė įmonė

Iki dešimties žmonių sprendimą priima savininkas, o diegimas atrodo kaip asmeninis įprotis: keli šablonai, viena taisyklė dėl duomenų, jokios dokumentacijos. Greitis čia yra pagrindinis pranašumas, todėl svarbiausia nepradėti kurti procesų, kurių nėra kam prižiūrėti.

Nuo maždaug dvidešimties žmonių padėtis keičiasi: atsiranda skirtingų padalinių įpročiai, o be bendro susitarimo tas pats darbas atliekamas keliais skirtingais būdais. Tada reikia bendros šablonų vietos, aiškaus savininko ir susitarimo, kaip matuojamas rezultatas. Lietuvos rinkoje šis dydis dažniausiai ir yra ta riba, ties kuria nuoseklus diegimas pradeda lenkti pavienių entuziastų iniciatyvą. Ties ja dažnai prireikia ir išorinio AI konsultanto žvilgsnio.

Ką iš to pasiimti Lietuvos vadovui

Bendras vaizdas iš tyrimų ir žiniasklaidos toks: DI Lietuvos versle jau realus ir sparčiai plinta, bet daugiausiai laimi ne tie, kas skuba labiausiai, o tie, kas diegia nuosekliai ir apmoko žmones. Kaip tai atrodo kasdieniame darbe, surinkome tekste apie dirbtinį intelektą Lietuvos komandų darbe.

Kaip pradėti: pirmiausia patys, kaip vadovas, supraskite DI galimybes savo srityje, tada išsirinkite vieną konkrečią sritį su aiškia nauda ir apmokykite komandą su ja dirbti. Sprendimus dėl struktūros ar darbuotojų priimkite tik po to, kai pamatysite realų rezultatą, ne prieš.

Būtent čia ir padedame Lietuvos įmonėms: apmokome vadovus ir komandas naudoti DI kasdieniame darbe ir padedame įsidiegti jį nuosekliai, be skubotų klaidų. Norite aptarti, nuo ko pradėti jūsų įmonėje? Konsultacija nemokama.