Данните показват висока употреба на изкуствен интелект, но и ясна празнина: хората го пробват и използват, но рядко имат изградени работни процеси, системна проверка и достатъчно яснота около етика, плагиатство и поверителност.
Изкуственият интелект вече не е странична технологична тема. Той присъства в работата на учители, учени, администратори, лекари, финансисти, хора от културата, медиите, бизнеса и редица други професионални сфери. Затова по-важният въпрос вече не е дали хората са чували за AI, а как го използват, къде срещат затруднения и какъв тип подкрепа им е нужна, за да работят с него по-смислено.
Анкетата на БГ Наука „Използвате ли AI (изкуствен интелект)?“ дава добра отправна точка за този разговор. Тя включва 570 подадени отговора в периода 1-11 май 2026 г. Данните не са представителна социологическа извадка за цялото население на България. Те описват конкретна събрана аудитория, в която силно присъстват хора от областта на образованието и науката: 327 от 570 отговора, или 57.4%, попадат в аналитичните групи „Образование“ и „Наука/академична среда“.
Именно затова резултатите са особено ценни за темата за AI грамотността. Те показват не просто интерес към инструментите, а реални професионални нужди: работа с източници, анализ на данни, подготовка на учебни материали, проверка на резултати, избор на подходящи инструменти и ясни правила за отговорна употреба.
AI се използва широко, но рядко като изграден процес
Най-силният сигнал в анкетата е високата степен на употреба. 504 от 570 отговора, или 88.4%, са от хора, които поне от време на време използват ChatGPT или подобен инструмент.
194 души, или 34.0%, казват, че използват AI редовно за работа. Още 24 души, или 4.2%, посочват, че създават собствени процеси, инструкции, агенти или автоматизации. Общо 218 отговора, или 38.2%, попадат в зоната на редовна или напреднала употреба.
На пръв поглед това звучи като много силен резултат. И е такъв. Но в него има важна вътрешна разлика: редовната употреба не означава непременно зряла употреба. Само 24 души от всички 570 казват, че създават собствени процеси, инструкции, агенти или автоматизации.
Това показва, че AI често се използва като помощник за отделни задачи: да зададеш въпрос, да получиш първи вариант на текст, да обобщиш информация, да генерираш идея, да подредиш структура. Много по-рядко той е част от повторяем професионален процес с ясни стъпки, критерии, ограничения, проверка и отговорност за крайния резултат.
Тук е една от най-важните линии в данните: нуждата вече не е просто хората да видят какво може ChatGPT. Нуждата е да разберат как от единично питане се стига до работещ процес.
Най-голямата практическа нужда е работа със знание
Когато участниците посочват коя задача им отнема най-много време, един отговор доминира ясно: четене и обобщаване на много източници. Това е избрано от 246 души, или 43.2% от всички участници.
Този резултат е важен, защото голяма част от аудиторията работи със знание. Учители, преподаватели, учени, докторанти, експерти и професионалисти в различни сектори ежедневно търсят, четат, сравняват, синтезират и превеждат информация от един формат в друг.
Затова не е изненадващо, че най-желаните употреби на AI са силно практически:
- анализ на данни: 129 отговора, 22.6%;
- търсене и обобщаване на литература: 126 отговора, 22.1%;
- подготовка на учебни материали: 121 отговора, 21.2%;
- административни задачи, отчети и имейли: 96 отговора, 16.8%.
Тези отговори очертават ясен триъгълник: данни, литература и обучение. Именно там хората виждат най-пряка полза от AI. Това не са абстрактни мечти за бъдещето, а конкретни работни задачи, които отнемат време и могат да бъдат подпомогнати, ако има правилен подход.
Същата картина се вижда и при въпроса къде AI би спестил 3 часа седмично. Водещите отговори са анализ на данни със 127 отговора, търсене на литература със 121 отговора и подготовка на занятия със 109 отговора.
Съвпадението между желана употреба и очаквано спестено време е силен сигнал. То показва, че участниците не мислят за AI само като любопитна технология. Те го свързват с реални професионални затруднения.
Учителите и учените имат различни AI нужди
Свободният текст в полето „Вие сте“ е разнообразен, но две големи точни групи позволяват полезно сравнение: 198 души са попълнили „Учител“, а 93 души – „Учен“.
При учителите най-силният желан сценарий е подготовката на учебни материали. 97 от 198 учители, или 49.0%, избират именно това. Когато ги питаме къде AI би им спестил 3 часа седмично, отново води подготовката на занятия: 87 учители, или 43.9%.
Това подсказва много конкретна посока за обучения. За учителите не е достатъчна обща демонстрация на AI. По-полезни са практически модули за планове на уроци, упражнения, тестове, рубрики, презентации, диференциране на материали, обратна връзка и адаптиране към различни нива на учениците.
При учените водещият сценарий е друг. 32 от 93 учени, или 34.4%, искат да използват AI най-често за търсене и обобщаване на литература. Следват анализ на данни с 24.7% и научно писане и редакция с 18.3%. Най-времеемката задача при учените е още по-ясна: 55 от 93, или 59.1%, посочват четене и обобщаване на много източници.
Тук нуждата е за обучения по работа с научна литература: търсене, резюмиране, библиографски матрици, сравнение на твърдения, проверка на източници, подготовка на структури за статии, доклади и проектни предложения.
При останалите професионални роли води анализът на данни: 85 от 279 души, или 30.5%. Следват търсене и обобщаване на литература и административни задачи. Това говори за по-широка професионална нужда от работа с таблици, отчети, имейли, справки и структуриране на информация.
Prompt уменията са започнали, но още не са станали система
Повече от половината участници имат базова представа как да формулират заявка към AI. 301 души, или 52.8%, казват, че дават контекст, роля и формат.
В същото време 186 души, или 32.6%, пишат кратки въпроси. Още 57 души, или 10.0%, не са сигурни как да питат. Заедно това прави 243 отговора, или 42.6%, в зоната на ниска или несигурна prompt практика.
Само 26 души, или 4.6%, казват, че използват шаблони, итерации и проверка на резултата.
Тази разлика е съществена. Едно е да попиташ AI „Напиши ми текст“. Друго е да зададеш контекст, цел, аудитория, ограничения, източници, критерии за качество, формат на отговора и последваща проверка.
Втората практика е много по-близо до професионална употреба. Тя превръща AI от инструмент за приблизителни отговори в част от работен процес. Затова обученията по AI не бива да се свеждат до списъци с готови фрази. По-важното умение е как се поставя задача, как се уточнява, как се работи на стъпки и как се оценява резултатът.
Най-голямата бариера е етика, плагиатство и поверителност
Най-често посочената бариера пред използването на AI е: „Притесняват ме етика, плагиатство и поверителност“. Този отговор е избран от 203 души, или 35.6% от всички участници.
Това е един от най-важните резултати в анкетата. Той показва, че трудността не е само техническа. Много хора не се питат просто „кой инструмент да използвам“, а „как да го използвам правилно“.
При учителите тази бариера е особено силна: 86 от 198, или 43.4%, я посочват като основна. При учените делът е 33 от 93, или 35.5%. При останалите роли той е 84 от 279, или 30.1%.
Тези числа показват, че етичната несигурност не е периферен проблем. Тя е централна практическа пречка пред смисленото използване на AI.
Хората имат нужда от ясни отговори на конкретни въпроси:
- Кога AI е помощник и кога започва да подменя авторството?
- Как се отбелязва използване на AI в учебен, научен или професионален текст?
- Какво не бива да се качва в AI инструмент?
- Как се пазят лични, служебни и чувствителни данни?
- Как се работи с източници и цитати?
- Как се проверява резултат, който звучи убедително, но може да е грешен?
Това не означава, че хората отхвърлят AI. По-скоро означава, че искат ясни граници. Ако тези граници липсват, възможни са две крайности: избягване на AI от страх или безкритично използване без контрол. И двете пречат на качествената употреба.
По-здравата позиция е трета: информирана, отговорна и проверима употреба.
Проверката на резултатите е следващият голям тест
AI може да генерира убедителен текст. Но убедителното не винаги е вярно. Затова начинът, по който хората проверяват резултатите, е решаващ.
308 участници, или 54.0%, казват, че сравняват с източници и дават ясни ограничения. Това е добър знак. Но 133 души, или 23.3%, проверяват ръчно само част от текста, а 75 души, или 13.2%, обикновено не проверяват. Заедно това са 208 отговора, или 36.5%, в зона на частична или липсваща проверка.
Само 54 души, или 9.5%, използват системен процес за проверка, цитати и валидация.
Този резултат трябва да се чете заедно с данните за prompt уменията. Ако човек задава кратки въпроси и проверява само частично, рискът от убедителен, но неточен резултат е по-голям. Ако има шаблони, итерации, източници, критерии и системна проверка, AI може да бъде много по-полезен и много по-безопасен.
Затова проверката не трябва да е последна бележка в курс по AI. Тя трябва да е централна част от обучението.
Какви материали искат хората
Когато участниците са попитани какъв резултат би им бил най-полезен веднага, най-честият отговор е „Кратко ръководство с примери“: 194 души, или 34.0%.
На второ място е „Списък с инструменти за учени и преподаватели“: 163 души, или 28.6%.
Това е важно, защото показва предпочитание към практични, бързо приложими материали. Видео урокът и мини курсът са полезни, но не са първи избор. Хората искат не само да гледат демонстрация, а да имат нещо под ръка: ръководство, примери, списък, работен лист, шаблони.
При учените нуждата от списък с инструменти е особено силна: 51 от 93, или 54.8%, го посочват като най-полезен резултат. При учителите също води списъкът с инструменти: 69 от 198, или 34.8%, следван от кратко ръководство с примери.
Какво говорят резултатите
Анкетата очертава няколко ясни извода.
Първо, AI употребата вече е широка сред тази аудитория. 88.4% използват ChatGPT или подобен инструмент поне от време на време.
Второ, напредналата употреба е рядка. Само 4.2% създават собствени процеси, инструкции, агенти или автоматизации.
Трето, най-голямата практическа болка е работа с много информация. 43.2% посочват четене и обобщаване на много източници като най-времеемка задача.
Четвърто, най-голямата бариера не е техническа. 35.6% посочват етика, плагиатство и поверителност.
Пето, проверката остава слабо място. 36.5% проверяват AI резултатите само частично или обикновено не ги проверяват.
Шесто, хората искат практични материали. Най-желаният непосредствен резултат е кратко ръководство с примери, избрано от 34.0% от участниците.
Тези резултати водят към един общ извод: проблемът не е липса на интерес. Проблемът е липса на работна рамка.
Какви обучения са най-нужни
Данните очертават ясна карта на обученията.
Първо, нужен е стартов модул за хората, които почти не са използвали AI или не знаят откъде да започнат. Той трябва да бъде кратък, конкретен и без излишен жаргон.
Второ, нужен е prompt практикум. Но не като списък с готови фрази, а като обучение за задаване на задача: контекст, роля, цел, формат, критерии, ограничения, примери и итерации.
Трето, нужен е модул за проверка и надеждност. Той трябва да включва работа с източници, цитати, ограничения, вторична проверка, проверка на данни и разпознаване на твърдения, които звучат убедително, но не са доказани.
Четвърто, за учените и преподавателите е нужен курс за работа с литература: търсене, резюмиране, сравнение на източници, матрици на литературата и подготовка на структури за текстове.
Пето, нужен е курс за AI и данни: работа с таблици, CSV файлове, анкети, честоти, кръстосани таблици, графики и интерпретация без преувеличение.
Шесто, за учителите е нужен отделен практически курс за учебни материали: планове, упражнения, тестове, рубрики, презентации, диференциране и обратна връзка.
И накрая, за по-напредналите потребители е нужен модул за процеси и автоматизации: как от единично питане към AI се преминава към повторяем workflow.
Извод: следващият етап е структура
Анкетата показва аудитория, която не стои извън темата за AI. Напротив: голяма част от хората вече експериментират или го използват в работата си. Но между пробването и професионалната употреба има разлика.
Следващият етап в AI грамотността не е просто повече ентусиазъм. Той е повече структура.
Под структура не се разбират само платформи и абонаменти. Става дума за ясни правила, практически примери, проверка, работни процеси, професионални сценарии и по-добра преценка кога AI е подходящ и кога не е.
AI няма да стане полезен само защото е мощен. Той ще стане полезен тогава, когато хората знаят как да го насочват, как да проверяват резултатите и как да поемат отговорност за крайния продукт.
Това е голямата задача пред обученията по изкуствен интелект: да преместят хората от „пробвам AI“ към „имам работещ, проверим и отговорен процес“.
